Penerapan Machine Learning dalam Bidang Grafologi
Teknologi machine learning setiap tahunnya mengalami perkembangan terutama dalam berbagai bidang. Salah satu bidang yang menjadi titik fokus perkembangan machine learning adalah bidang grafologi. Tidak banyak orang yang tahu bahwa grafologi ini juga menjadi objek dari pengaplikasian machine learning dalam kehidupan sehari-hari manusia. Menurut definisinya, grafologi adalah ilmu yang mempelajari tentang kepribadian manusia lewat tulisan tangannya. Grafologi ini mampu mengidentifikasi setiap goresan, spasi, hingga susunan tulisan menunjukkan ciri tertentu yang apabila dikumpulkan akan membentuk identitas dan kepribadian seseorang.
Pola penulisan yang dinilai di dalam grafologi meliputi margin atau jarak pinggiran tulisan, spasi, garis dasar penulisan, ukuran, tekanan, zona penulisan, kemiringan, gaya penulisan, dan kecepatan tulisan. Unsur tambahan yang juga merupakan penilaian adalah penulisan huruf kapital, coretan awal dan akhir, tanda tangan, serta penulisan titik pada huruf i serta baris pada huruf t.
Machine learning membuka peluang untuk penelitian dan inovasi yang lebih lanjut dalam bidang grafologi. Dengan menerapkan teknik machine learning yang lebih maju, seperti pengolahan citra atau pengenalan pola, dapat ditemukan hubungan baru antara tulisan tangan dan karakteristik kepribadian yang sebelumnya tidak terlihat atau terdeteksi oleh manusia. Lalu, apa penerapan dan contoh machine learning dalam bidang grafologi? Simak pembahasannya yuk sahabat DQLab!
1. Klasifikasi Gaya Tulisan Tangan
Machine learning dapat digunakan untuk mengklasifikasikan gaya tulisan tangan berdasarkan pola dan karakteristik tertentu. Dengan melatih model menggunakan sejumlah besar contoh tulisan tangan dengan label yang diketahui, model dapat mengidentifikasi gaya tulisan tangan secara otomatis, seperti gaya tulisan tangan melengkung, tegak, atau miring.
Sumber Gambar: JSTOR Daily
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Analisis Fitur Tulisan Tangan
Machine learning dapat digunakan untuk menganalisis fitur-fitur tulisan tangan, seperti ukuran huruf, kemiringan, tekanan pena, atau jarak antara huruf. Dengan melatih model menggunakan contoh-contoh tulisan tangan dan label kepribadian yang terkait, model dapat belajar mengenali pola-pola dan hubungan antara fitur-fitur tulisan tangan dengan karakteristik kepribadian tertentu.
3. Identifikasi Emosi dalam Tulisan Tangan
Machine learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi emosi atau perasaan yang terkandung dalam tulisan tangan seseorang. Dengan melatih model menggunakan contoh-contoh tulisan tangan yang dikaitkan dengan emosi tertentu, seperti kegembiraan, kemarahan, atau kesedihan, model dapat belajar mengenali pola-pola tulisan tangan yang berkaitan dengan emosi tersebut.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
4. Kualitas Tulisan Tangan
Machine learning dapat digunakan untuk menganalisis kualitas tulisan tangan seseorang, seperti kejelasan, konsistensi, atau keterbacaan. Dengan melatih model menggunakan contoh-contoh tulisan tang an dengan label kualitas tertentu, model dapat mengidentifikasi pola-pola tulisan tangan yang mempengaruhi kualitas tulisan.
5. Prediksi Kepribadian dalam Tulisan Tangan
Dengan menggunakan teknik machine learning, dapat dilakukan upaya untuk memprediksi karakteristik kepribadian seseorang berdasarkan tulisan tangan mereka. Model dapat dilatih menggunakan contoh-contoh tulisan tangan dengan label kepribadian yang diketahui untuk mengenali pola-pola yang berkaitan dengan kepribadian tertentu.
Penting untuk dicatat bahwa meskipun machine learning dapat memberikan pendekatan objektif dalam analisis tulisan tangan, hasilnya masih harus dipertimbangkan secara kritis dan dihubungkan dengan konteks yang lebih luas, karena grafologi masih menjadi subjek yang kontroversial di dalam ilmu psikologi.
DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai Data Science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal Data Science sama sekali.
Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b berikut untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin akses semua modul DQLab? Yuk signup sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid