IDENTIFIKASI CITRA TULISAN TANGAN UNTUK MENENTUKAN KARAKTER KEPRIBADIAN INTROVERT ATAU EXTROVERT DENGAN METODE LEAST SQUARE CLASSIFIER

Tulisan tangan datang dari karakter (pembawaan) dan otak sehingga tulisan
tangan seseorang mempunyai ciri khas. Semua teks pada dasarnya sama berawal dari
gerakan-gerakan psikomotorik yang dilakukan seseorang. Apapun bentuk teks tulisannya,
grafologi memiliki peranan untuk menganalisis dari beberapa bentuk yang bisa dilihat.
Grafologi secara garis besar dapat dilihat dari besar kecilnya tulisan, gaya tulisan,
kemiringan tulisan, jarak antar kata atau antar huruf, ukuran tulisan, dan tekanan tulisan.
Skripsi ini membahas tentang bagaimana sebuah perangkat lunak mengenali
sebuah pola citra digital berupa pengenalan tulisan tangan yang menggunakan metode
Least Square Classifier untuk menentukan karakter kepribadian introvert atau extrovert.
Citra tulisan tangan dilakukan segmentasi untuk mendapakan feature vector rerata tekanan
tulisan. Sementara centroid dan bounding box memberikan ciri jarak antar huruf dan jarak
spasi.
Pengujian dilakukan terhadap 20 sample tulisan tangan dengan image inputan
berformat *.bmp. Feature vector pengujian kemudian dilakukan klasifikasi dalam dua
kelas yaitu: jika masuk kelas -1 disimpulkan sebagai extrovert dan jika masuk kelas 1
disimpulkan sebagai introvert. Dari sample 20 dapat diidentifikasi dengan benar sebanyak
16 data. Hasil identifikasi dengan metode Least Square Classifier adalah 80% dapat
menentukan kepribadian seseorang.
Kata kunci : feature vector, introvert, extrovert, centroid, bounding box, Least Square
Classifier