Rapino, Jaya (2026) DETEKSI PEMALSUAN TANDA TANGAN DIGITAL MELALUI EKSTRAKSI FITUR HU MOMENTS DALAM IDENTIFIKASI KEASLIAN. Skripsi (Bachelor) thesis, Universitas Muhammadiyah Bengkulu.
![[img]](http://repository.umb.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Fulltext)
Jaka Rapino_2155201022_fulltext.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
|
Text (Turnitin)
Jaka Rapino_2155201022_turnitin.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy |
|
Text (Abstrak+Bab 1)
Jaka Rapino_2155201022_abstrak+bab I.pdf - Submitted Version Download (668kB) |
|
Text (Bab 2)
Jaka Rapino_2155201022_bab II.pdf - Submitted Version Download (305kB) |
|
Text (Bab 3)
Jaka Rapino_2155201022_bab III.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (117kB) | Request a copy |
|
Text (Bab 4)
Jaka Rapino_2155201022_bab IV.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text (Bab 5)
Jaka Rapino_2155201022_bab V.pdf - Submitted Version Download (103kB) |
|
Text (Referensi+Lampiran)
Jaka Rapino_2155201022_dapus+lamp.pdf - Submitted Version Download (125kB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi pemalsuan tanda tangan digital berbasis pengolahan citra menggunakan metode ekstraksi fitur Hu Moments. Permasalahan utama yang diangkat adalah tingginya risiko pemalsuan tanda tangan pada dokumen digital serta keterbatasan identifikasi manual yang bersifat subjektif. Metode yang digunakan meliputi tahap akuisisi data, preprocessing citra (grayscale, binerisasi, normalisasi ukuran, dan penghilangan noise), ekstraksi fitur Hu Moments, pengukuran kemiripan menggunakan perhitungan jarak, serta evaluasi kinerja sistem menggunakan confusion matrix. Dataset penelitian terdiri dari 150 citra tanda tangan, dengan 120 citra sebagai data latih dan 30 citra sebagai data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur Hu Moments mampu merepresentasikan karakteristik bentuk tanda tangan secara konsisten dan membantu sistem dalam membedakan tanda tangan asli dan palsu dengan kinerja yang baik dengan nilai akurasi sebesar 93 %, precission 100%, dan recal sebesar 93%. Sistem yang dikembangkan juga mampu memberikan proses identifikasi secara otomatis, cepat, dan objektif. Dengan demikian, metode Hu Moments terbukti efektif sebagai pendekatan ekstraksi fitur dalam sistem autentikasi tanda tangan digital dan berpotensi diterapkan pada sistem keamanan dokumen elektronik.
| Item Type: | Thesis (Skripsi (Bachelor)) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Ardi Wijaya, S.Kom., M.Kom. |
| Uncontrolled Keywords: | Deteksi pemalsuan, tanda tangan digital, Hu Moments, pengolahan citra, MATLAB. |
| Subjects: | Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Divisions: | 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mrs Hesti Ayu |
| Date Deposited: | 29 Aug 2026 06:17 |
| Last Modified: | 29 Aug 2026 06:17 |
| URI: | http://repository.umb.ac.id/id/eprint/3206 |
Actions (login required)
 |
View Item |