Pada penelitian ini penulis melakukan objek penelitian yang diamati berupa tanda tangan. Tanda tangan merupakan coretan khusus dari tulisan tangan yang mencakup karakter khusus dan terkadang memiliki arti yang khusus dan bervariasi. Tanda tangan seseorang dapat dibaca dan sebagian lain tidak terbaca. Sebagai identitas yang penting untuk dapat menunjukkan keabsahan suatu informasi tertulis, maka perlu dilakukan identifikasi pemilik tanda tangan tersebut. Identifikasi tanda tangan dapat dilakukan secara otomatis menggunakan komputer. Tanda tangan yang ditulis oleh seseorang terlebih dahulu dilakukan konversi menjadi bentuk digital melalui pemindaian (scanning). Selanjutnya dilakukan ekstraksi ciri dari citra digital tanda tangan tersebut. Nilai ciri tersebut menjadi atribut tanda tangan. Pada penelitian ini menggunakan Multi Layer Perceptron untuk melakukan identifikasi tanda tangan berdasarkan grid entropy dan jenis representasi citra yang berbeda. Pada kesempatan ini penulis menggunakan nilai entropy sebagai ciri (feature) pada setiap citra. Dengan menggunakan hanya 1 nilai entropy penulis mendapat kesulitan untuk membedakan tanda tangan asli dan palsu. Dikarenakan nilai entropy tanda tangan asli dan palsu berdekatan. Berdasarkan penelitian tersebut, penulis akan mencoba menerapkan grid image pada perhitungan entropy, sehinga setiap citra tidak hanya
memiliki 1 nilai entropy. Selain itu penulis juga akan menggunakan 2 representasi yang berbeda untuk meneliti apakah representasi citra berpengaruh pada tingkat akurasi. Selain itu pada penelitian ini juga akan menerapkan machine learning yaitu multilayer perceptron untuk melakukan training dan testing hasil ekstraksi ciri untuk mendapatkan tingkat akurasi dari pengenalan atau identifikasi tanda tangan.

Ingin mengetahui lebih detail, silahkan bisa download jurnal ilmiah nya di bawah ini. : http://ejournal.st3telkom.ac.id/index.php/infotel/article/view/219