Tanda tangan mempunyai pola tertentu berdasarkan fitur yang ditinjau yang dapat mengungkapkan kepribadian, namun perlu dibangun sistem identifikasi secara otomatis. Penelitianinimengidentifikasi pola tanda tangan berdasarkan sembilan fitur. Lima fitur yaitu awal kurva, coretan akhir, cangkang, coretan tengah dan garis bawah menggunakan multilayer perceptron. Sementara empat fitur yaitu tepi ekstrim, struktur titik, tanda tangan terpisah, dan coretan garis terputus menggunakan identifikasi struktur yang dibangunsecara paralel. Pelatihan menggunakan multilayer perceptron terhadap 47-75 data latih serta koefisien pembelajaran 0,2, MSE maksimum 0,01, dan 10 neuron hidden layer, membutuhkan waktu total 6 jam 30menit. Identifikasi pola tanda tangan ini dapat mengungkapkan kepribadian penulisnya. Hasil identifikasi terhadap 100 tandatangandiperolehakurasisebesar 87-100%untukmengenali tepi ekstrim, strukturtitik, tandatanganterpisah, coretangaristerputus yang menggunakan metode identifikasi struktur. Sedangkanidentifikasi awal kurva, coretan akhir, cangkang, coretan tengah dan garis bawah menggunakan multilayer perceptrondiperolehakurasisebesar 56-75%.