IMPLEMENTASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM MENDETEKSI KEPRIBADIAN MELALUI TULISAN TANGAN
DOI:
https://doi.org/10.51977/jti.v4i2.875Keywords:
Support Vector Machine, Prediksi, Pembelajaran Mesin, KepribadianAbstract
Mengenali kepribadian seseorang diperlukan guna dapat mengenali dirinya sendiri, Kebanyakan masyarakat Indonesia kurang tertarik atau berminat untuk mengenali kepribadiannya dengan mendatangi psikiater dikarenakan biaya yang harus dikeluarkan serta proses tes yang panjang. sehingga dibutuhkan sebuah teknologi untuk memudahkan seseorang mengenali kepribadiannya salah satunya dengan menganalisis tulisan seseorang. Bidang psikologi sudah sejak lama merupakan bidang yang selalu diminati karena dapat melakukan deteksi kepribadian seseorang. Salah satu metode deteksi kepribadian seseorang dapat digunakan dengan mengenali tulisan tangan. Penelitian ini bertujuan menguji metode Support Vector Machine dalam melakukan deteksi kepribadian seseorang dengan 110 dataset yang diambil dengan melakukan scan pada kertas yang berisi tulisan seseorang. Untuk dapat mengetahui kepribadian seseorang menggunakan tulisan tangan adalah dengan menganalisis ukuran kemiringan tulisan, kemiringan baris, spasi antar kata dan spasi antar baris serta penekanan tulisan. Adapun proses preprocessing citranya adalah thresholding dan dilation. Penelitian ini menggunakan Bahasa pemrograman python dalam membuat modelnya. Hasil dari penelitian ini adalah akurasi sebesar 98%.
Downloads
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright Notice
Proposed policy for journals offering open access. The requirements for authors are as follows:
- Authors retain copyright and grant the journal the right of first publication simultaneously under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) license. This license allows others to copy and redistribute the material in any medium or format, including remixing, transforming, and building upon the material for any purpose, even commercially
- .Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their websites), such as on Garuda, Academia, ResearchGate, or other repositories, prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (see: The Effect of Open Access).

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.