Selama ini banyak tanda tangan palsu yang digunakan untuk keperluan tertentu. Dalam mengatasi masalah ini, terciptalah suatu penelitian pengenalan tanda tangan secara offline yang melalui banyak proses diantaranya prepocessing, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Dalam ekstraksi fitur menggunakan metode Moment Invariant yang prinsip kerjanya mengelompokkan matrik ke dalam vektor yang dihasilkan. Dari proses ini akan menjadi masukan ke proses pengenalan yang diukur kemiripannya. Pengukuran dilakukan pada setiap titik (piksel) citra, sedangkan citra yang mirip akan mempunyai jarak yang bernilai 0. Konsep jarak yang digunakan pada penelitian ini adalah jarak menggunakan metode Euclidean Distance. Hasil akurasi dalam pengenalan citra tanda tangan ini didapatkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 80% dan terendah 41% dari 4 sekenario sehingga diperoleh rata-rata akurasi 63.25%. Kata Kunci : prepocessing, Moment Invariant, Euclidean Distance.

During this time many fake signatures are used for certain purposes. In solving this problem, there is an offline signature recognition research through many processes such as prepocessing, feature extraction and classification. In feature extraction using Moment Invariant method which is working principle of grouping matrix into resulted vector. From this process will be input to the recognition process as measured by similarity. Measurements are done at each point (pixel) image, while the similar image will have a distance of value 0. The distance concept used in this study is distance using Euclidean Distance method. Accuracy in the recognition of the image of this signature obtained the highest accuracy of 80% and The lowest 41% of the 4 scenarios so as to obtain an average accuracy of 63.25%. Keywords: prepocessing,Moment Invariant,Euclidean Distance

Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal