ABSTRAK
Tanda tangan tulisan tangan merupakan salah satu bentuk pengukuran biometrik yang menciptakan identitas individu seseorang untuk menandai persetujuan mereka terkait suatu dokumen. Pemeriksaan manual untuk penentuan keaslian tanda tangan tulisan tangan merupakan praktik umum di antara para pemeriksa dokumen forensik. Proses ini melibatkan analisis yang terperinci dan menyeluruh terhadap karakteristik tulisan tangan seseorang yang memastikan penilaian yang komprehensif terhadap setiap fitur penting. Namun, penggunaan perangkat kecerdasan buatan dapat mengurangi pekerjaan manual para ahli untuk mengidentifikasi pemalsuan dalam tanda tangan. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan tanda tangan tulisan tangan sebagai palsu dan asli, secara manual maupun menggunakan perangkat kecerdasan buatan, khususnya metode pembelajaran mesin (ML). Sebanyak 1400 tanda tangan, yang terdiri dari 700 tanda tangan palsu dan 700 tanda tangan asli diperoleh. Tanda tangan diperoleh dari 71 partisipan; satu penulis mengeksekusi 700 tanda tangan (tanda tangan asli/asli) dan 70 partisipan diminta untuk memalsukan 10 tanda tangan masing-masing dengan mengamati satu tanda tangan asli yang dipilih dari kumpulan 700 tanda tangan asli. Penelitian ini menggunakan dua metode untuk memeriksa tanda tangan: pemeriksaan manual dan dengan menggunakan model berbasis pembelajaran mesin. Dalam pemeriksaan manual, perbandingan menyeluruh antara tanda tangan asli dan palsu mengungkapkan bahwa semua tanda tangan palsu ditiru dan dipalsukan yang tidak dibuat oleh pembuat aslinya. Sebaliknya, model berbasis pembelajaran mesin yaitu support vector machine (SVM) dan random forest classifier (RFC) digunakan untuk mengklasifikasikan tanda tangan sebagai palsu atau asli. RFC dan SVM mencapai akurasi masing-masing 92% dan 89,64% untuk klasifikasi tanda tangan sebagai asli atau palsu. Akurasi kedua model pendekatan pembelajaran mesin mengungkapkan bahwa pendekatan tersebut dapat digunakan untuk mengurangi pekerjaan manual ahli tulisan tangan forensik dan memungkinkan pemeriksaan ini dilakukan lebih cepat. Namun, penerimaan pemeriksaan tanda tangan berbasis AI masih dipertanyakan karena kurangnya standar universal dan kerangka peraturan.