Verifikasi Tanda Tangan Menggunakan Machine Learning

Abstract

Pemalsuan tanda tangan dapat mengancam keamanan dan keabsahan dokumen sehingga diperlukan metode verifikasi yang akurat. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Adaptive Boosting (AdaBoost) untuk memverifikasi keaslian tanda tangan menggunakan Orange Software. Penelitian menggunakan 500 data tanda tangan yang terdiri dari 250 tanda tangan asli dan 250 tanda tangan palsu. Data diperoleh melalui dokumentasi menggunakan kamera ponsel dan disimpan dalam format JPEG. Hasil pengujian menunjukkan bahwa AdaBoost mampu membedakan tanda tangan asli dan palsu dengan akurasi sebesar 99,2%. Nilai precision, recall, dan F1-score juga mencapai 99,2%, yang menunjukkan performa klasifikasi yang baik. Dengan demikian, metode AdaBoost dapat digunakan secara efektif untuk verifikasi tanda tangan.