Grafologi merupakan salah satu ilmu yang mempelajari tentang tulisan tangan, dimana tulisan tangan ini merupakan gagasan setiap manusia yang dengannya, kita bisa mengetahui kepribadian mereka. Di sisi lain, dengan setiap manusia mengenal kepribadian diri sendiri, kita akan mendapat banyak manfaat, seperti mampu mengetahui kelebihan dan kekurangan diri, yang kemudian bisa kita kembangkan potensi dalam diri kita sendiri.

Selain itu, ada teknologi yang bisa dimanfaatkan dan menjadi trend di masyarakat. Itu adalah teknologi seluler. Aplikasi pada penelitian ini akan melakukan identifikasi kepribadian berdasarkan arah penulisan, kemiringan tulisan, lebar tulisan, margin tulisan, huruf runcing atau bulat, dan spasi antar baris pada tulisan dengan menggunakan teknologi seluler. Tulisan tangan yang digunakan memiliki dua baris. Aplikasi ini mampu mengidentifikasi tulisan berdasarkan jarak antar baris, arah penulisan, kemiringan tulisan, lebar tulisan, margin tulisan, dan huruf runcing atau bulat seperti identifikasi ahli dari 25 yang diuji [1].

Jika dilihat secara luas, ternyata aplikasi yang bisa menyediakan fitur seperti ini masih belum banyak atau bahkan tidak ada sama sekali. Hal ini dikarenakan, masih minimnya pengetahuan masyarakat mengenai pengenalan kepribadian setiap individu dalam hal pengembangan diri. Di sisi lain, hal tersebut juga akan menjadikan aplikasi ini lebih berpotensi untuk bisa semakin berkembang ke depannya.

Selain itu, ilmu grafologi ini juga bisa membantu para perusahaan dalam perekrutan calon pekerja baru, khususnya dalam mengidentifikasikan tipe kepribadian dan sifat-sifat yang dimiliki setiap calon pekerjanya. Memang di negara kita, Indonesia, ilmu ini belum banyak dikenal oleh masyarakat, namun di beberapa negara seperti Amerika Serikat dan Eropa, sudah menggunakan ilmu ini lebih dulu [2].

Dalam penerapannya, aplikasi hasil dari penelitian Kukuh Adi Prasetyo, Nana Ramadijanti, dan Achmad Basuki [3] menggunakan 3 tahapan, seperti Input Image, Pre-Process dan juga Personality Identification, dimana dalam setiap tahapan tersebut terdapat beberapa proses yang dilakukan untuk menjalani tes identifikasi kepribadian berdasarkan pola tulisan tangan pengguna.

Dalam semua proses dan tahapan identifikasi kepribadian ini, membutuhkan banyak parameter yang akan dijadikan tolok ukur dalam penilaiannya. Jadi, dalam pengujiannya, menurut saya perlu adanya ketelitian dan kesungguhan dalam melakukan percobaan saat menulis tangan, terlebih lagi ketika hanya menggunakan proses manual tanpa teknologi dalam menerapkan ilmu grafologinya.

Walaupun demikian, aplikasi ini termasuk salah satu aplikasi yang efektif dalam mengidentifikasikan kepribadian setiap penggunanya, karena aplikasi ini mampu menghasilkan beberapa hasil yang sangat relevan dengan kinerja yang sama seperti hasil beberapa pakar dari 25 tulisan tangan yang ada [4].

Dengan adanya aplikasi ini, menurut saya akan sangat membantu semua pengguna dari kalangan masyarakat yang ingin mengenali dirinya sendiri lengkap dengan beberapa kemampuan yang berpotensi untuk bisa lebih berkembang kedepannya. Saya harap akan banyak aplikasi serupa yang bisa membantu setiap penggunanya dalam mengembangkan dirinya.

Daftar Pustaka

[1] Kukuh Adi Prasetyo, Nana Ramadijanti, Achmad Basuki, “Mobile Application For Identifying Personality of Person Using Graphology,”  International Electronics Symposium on Knowledge Creation and Intelligent Computing (IES-KCIC), vol. 17, no. 1, p. 220-227, 2017.

[2] Dwi Sunar Prasetyono, “Bedah Lengkap Grafologi Membaca Kepribadian Orang Lewat Tulisan Tangannya,” DIVA Press, 2012.

[3] Kukuh Adi Prasetyo, Nana Ramadijanti, Achmad Basuki, “Mobile Application For Identifying Personality of Person Using Graphology,”  International Electronics Symposium on Knowledge Creation and Intelligent Computing (IES-KCIC), vol. 17, no. 1, p. 220-227, 2017.

[4] Kukuh Adi Prasetyo, Nana Ramadijanti, Achmad Basuki, “Mobile Application For Identifying Personality of Person Using Graphology,”  International Electronics Symposium on Knowledge Creation and Intelligent Computing (IES-KCIC), vol. 17, no. 1, p. 220-227, 2017.