BAB I PENDAHULUAN. perkembangan zaman dan teknologi, teknik pengenalan individu secara

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB I PENDAHULUAN. perkembangan zaman dan teknologi, teknik pengenalan individu secara"

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Untuk mengontrol akses menuju suatu wilayah atau material yang dilindungi, dibutuhkan teknik pengenalan individu yang handal. Seiring dengan perkembangan zaman dan teknologi, teknik pengenalan individu secara konvensional dinilai tidak praktis lagi dan memiliki berbagai kelemahan. Teknik pengenalan individu secara konvensional dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu berdasarkan sesuatu yang diketahui seperti penggunaan PIN dan password, dan berdasarkan sesuatu yang dimiliki seperti penggunaan kartu dan kunci. Kelemahan yang muncul dari penggunaan PIN dan password di antaranya adalah mudah terlupakan, dapat digunakan secara bersama-sama, serta mudah ditebak dan diketahui dengan menggunakan suatu algoritma brute-force. Penggunaan kartu dan kunci juga memunculkan beberapa kelemahan di antaranya adalah mudah hilang atau dicuri, dapat digunakan secara bersama-sama, serta mudah diduplikasi. Berbagai kelemahan yang muncul dari penggunaan teknik pengenalan individu secara konvensional memunculkan usulan dari para peneliti untuk membuat suatu teknik pengenalan berdasarkan ciri alami yang dimiliki oleh manusia. Teknik pengenalan ini dikenal dengan istilah sistem biometrik. Sistem biometrik menggunakan karakteristik fisiologis atau karakteristik perilaku untuk mengenali identitas seseorang. Karakteristik fisiologis adalah ciri fisik yang relatif stabil seperti sidik jari, geometri tangan, pola iris, dan retina. 1

2 2 Sedangkan karakteristik perilaku, seperti tanda tangan, pola ucapan, atau ritme mengetik, selain memiliki basis fisiologis yang relatif stabil, juga dipengaruhi kondisi psikologis yang mudah berubah. Biometrik dapat diaplikasikan di berbagai permasalahan yang membutuhkan pengenalan individu, di antaranya pada kontrol paspor, kontrol login komputer, bank elektronik, ATM, kartu kredit, bandar udara, pelayanan sosial dan kesehatan (Revenkar, 2010). Secara umum sistem biometrik dapat dibangun sebagai sistem verifikasi atau identifikasi. Sistem verifikasi merupakan sistem biometrik yang bertujuan untuk memberi penegasan berupa penerimaan atau penolakan terhadap identitas yang diklaim oleh seseorang. Pada sistem verifikasi, dilakukan pencocokan satu ke satu dari sampel biometrik yang diberikan terhadap sampel biometrik yang terdaftar atas identitas yang diklaim tersebut. Sedangkan sistem identifikasi merupakan sistem biometrik yang bertujuan untuk mengungkap identitas seseorang. Pada sistem identifikasi, dilakukan pencocokan satu ke banyak, yaitu pencarian ke seluruh database yang menyimpan identitas sampel biometrik yang telah terdaftar (Putra, 2010:24). Salah satu sistem biometrik yang paling menjanjikan adalah melalui salah satu bagian dari organ mata yaitu iris. Iris adalah daerah berbentuk gelang pada mata yang dibatasi oleh pupil (bagian pusat mata yang berwarna hitam) dan sclera (bagian putih dari mata). Kelebihan dari iris yang menjadikannya salah satu biometrik dengan tingkat akurasi yang tinggi adalah seumur hidup tekstur iris yang dimiliki seseorang akan stabil, iris merupakan organ internal yang dapat terlihat secara eksternal, iris dari dua orang kembar identik atau iris mata kanan dan kiri

3 3 dari seorang individu sangat berbeda dan tidak saling berhubungan, iris memiliki struktur fisik yang kaya dan dapat menyediakan banyak data (Tang, et al, 2009). Pengenalan iris diawali oleh dua orang ophthalmologists, yakni Dr. Leonard Flom dan Dr. Aran Safir, yang mematenkan ide mengenai penggunaan iris sebagai biometrik pada tahun Mereka bekerja sama dengan Prof. John Daugman untuk mengembangkan algoritma pengenalan iris. Pada tahun 1994, Daugman menerima hak paten untuk algoritma yang dikembangkannya. Suksesnya pengujian yang dilakukan untuk U.S. Defense Nuclear Agency ternyata diikuti dengan diimplementasikannya pengenalan iris secara komersial. Pada tahun 2003, pengenalan iris diajukan sebagai bagian dari kartu identitas nasional di Inggris (Dunstone and Yager, 2009:8). Semenjak dikembangkannya algoritma pengenalan iris oleh Prof. John Daugman, penelitian di bidang ini terus bermunculan dan menghasilkan algoritmaalgoritma baru yang dapat diaplikasikan dalam pengenalan iris. Tahap pengenalan iris yang seringkali menjadi objek penelitian adalah segmentasi iris. Tahap segmentasi iris bertujuan untuk menemukan wilayah iris dengan mendeteksi batas dalam iris yang memisahkan antara wilayah pupil dan iris, dan batas luar iris yang memisahkan antara wilayah iris dan sclera. Hasil dari tahap ini akan sangat menentukan berhasil atau tidaknya suatu iris dikenali. Salah satu metode yang sering digunakan dalam segmentasi iris adalah transformasi lingkaran Hough seperti yang dilakukan oleh Masek, yang mengkombinasikannya dengan metode deteksi tepi Canny (Masek, 2003). Namun, dengan metode tersebut terkadang akurasi wilayah pupil dan iris yang diperoleh tidak sesuai, hal ini dikarenakan kedua

4 4 wilayah tersebut sebenarnya tidak berbentuk lingkaran sempurna, sedangkan transformasi lingkaran Hough menggunakan template lingkaran dengan bentuk yang sempurna untuk mencari wilayah pupil dan iris yang diasumsikan berbentuk lingkaran sempurna. Terlebih lagi, jika wilayah iris terhalang oleh kelopak mata sehingga bentuknya tidak lagi seperti lingkaran. Dalam hal ini, diperlukan suatu teknik yang dapat beradaptasi sesuai dengan solusi target yang diinginkan. Teknik segmentasi yang memiliki kemampuan beradaptasi dengan solusi target adalah active contour atau sering disebut pula dengan istilah snake model. Pada teknik ini, suatu active contour (snake) yang terdiri dari himpunan titik koordinat akan mengitari fitur target (fitur yang akan diekstraksi). Cara kerjanya bisa dianalogikan seperti menemukan suatu bentuk dengan menggunakan balon, dalam hal ini balon akan melingkupi bentuk yang akan dicari. Udara di dalam balon kemudian dikeluarkan sedikit-demi sedikit hingga ukuran balon akan menyusut. Penyusutan pada balon akan berhenti pada saat ukuran balon telah sesuai dengan bentuk yang dicari. Dari ilustrasi tersebut dapat diketahui bahwa pencarian solusi dengan menggunakan snake model diekspresikan dengan proses meminimumkan fungsi tujuan (Nixon and Aguado, 2008:244). Namun, terdapat kelemahan dari snake model ini, yakni snakes seringkali terjebak pada keadaan minimum lokal sehingga akan mempengaruhi solusi yang dihasilkan. Particle swarm optimization (PSO) merupakan teknik optimasi yang didasarkan pada perilaku sosial kawanan burung. Teknik ini diharapkan mampu mengatasi kelemahan dari snake model dengan cara mengoptimasi proses meminimumkan fungsi tujuan dalam snake model sehingga solusi yang dihasilkan dapat lebih optimal. Pemilihan teknik PSO

5 5 didasarkan pada ulasan yang dilakukan oleh Kaur dan Singh yang menyimpulkan bahwa PSO yang dikombinasikan dengan metode lain seperti PSO-thresholding, PSO-berbasis fuzzy, PSO-algoritma genetika, PSO-berbasis wavelet, PSO-berbasis clustering, PSO-berbasis rough set, dan PSO-berbasis jaringan syaraf tiruan akan menghasilkan pendekatan yang lebih efektif, karena pada dasarnya PSO adalah metode yang sangat tangguh (powerful) (Kaur and Singh, 2012). Berdasarkan latar belakang yang telah diungkapkan tersebut, penelitian mengenai pengenalan iris ini menggunakan pendekatan berbasis snake model yang dioptimasi dengan PSO untuk tahapan segmentasi. Ekstraksi ciri terhadap wilayah iris yang diperoleh dari tahap segmentasi akan menggunakan filter wavelet Gabor 2-D karena filter ini mampu menyediakan representasi gabungan yang optimal dari sinyal dalam domain spasial dan frekuensi. Hasil dari filter Gabor akan didemodulasi dengan menggunakan quadrature 2-D Gabor untuk menghasilkan iris code yang merupakan informasi pembeda (fitur ciri) iris yang telah dimampatkan. Proses identifikasi dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi berbasis nearest neighbor, yakni metode K-NN. Metode tersebut telah terbukti sebagai algoritma pengenalan yang sederhana dan tangguh, dengan aturan keputusan yang memiliki kinerja yang baik mengingat bahwa tidak tersedia pengetahuan eksplisit dari data (Choudhary, et al., 2012). 1.2 Rumusan Masalah Pada penelitian ini, permasalahan akan difokuskan pada bagaimana merancang dan mengimplementasikan sistem identifikasi biometrik iris dengan

6 6 menggunakan metode Snake Model yang dioptimasi dengan PSO dan ekstraksi ciri menggunakan Gabor 2-D, serta bagaimana unjuk kerja dari sistem yang dihasilkan dalam melakukan identifikasi biometrik iris berdasarkan probabilitas kesalahan pencocokkan (FMR dan FNMR), tingkat keberhasilan sistem dalam mengidentifikasi pemilik iris (persentase akurasi keputusan), dan waktu yang dibutuhkan oleh sistem untuk melakukan proses pendaftaran dan identifikasi (ratarata waktu proses sistem). 1.3 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem yang dapat melakukan identifikasi individu secara otomatis berdasarkan data biometrik iris, dalam hal ini tahap segmentasi diimplementasikan menggunakan Snake Model yang dioptimasi dengan PSO dan tahap ekstraksi ciri menggunakan Gabor 2-D, serta untuk menganalisis unjuk kerja dari sistem yang dihasilkan dalam melakukan identifikasi biometrik iris berdasarkan probabilitas kesalahan pencocokkan (FMR dan FNMR), tingkat keberhasilan sistem dalam mengidentifikasi pemilik iris (persentase akurasi keputusan), dan waktu yang dibutuhkan oleh sistem untuk melakukan proses pendaftaran dan identifikasi (rata-rata waktu proses sistem). 1.4 Manfaat Penelitian Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat menjadi salah satu alternatif yang dapat digunakan dalam pemilihan metode segmentasi dalam pengembangan sistem pengenalan iris baik dalam model verifikasi maupun identifikasi. Selain itu,

7 7 penelitian ini diharapkan dapat menjadi salah satu bahan acuan yang dapat digunakan untuk memahami bagaimana membangun suatu sistem pengenalan biometrik iris, khususnya dalam model identifikasi. 1.5 Ruang Lingkup Penelitian Penelitian yang akan dilakukan adalah membangun sistem pengenalan biometrik iris dengan model identifikasi. Pendekatan yang digunakan untuk membangun sistem identifikasi tersebut adalah dengan mengimplementasikan snake model yang dioptimasi dengan PSO pada tahap segmentasi untuk memperoleh wilayah iris. Pada tahap ekstraksi ciri digunakan filter wavelet Gabor 2-D untuk membentuk iris code dari wilayah iris yang telah terdeteksi. Identifikasi dilakukan dengan mengimplementasikan klasifikasi berbasis K-NN terhadap iris code yang hendak diidentifikasi dengan iris code yang tersimpan di dalam database. Perhitungan jarak antara iris code yang hendak diidentifikasi dengan iris code yang tersimpan di dalam database dilakukan dengan menggunakan Hamming distance. Data biometrik citra iris yang digunakan pada penelitian ini adalah MMU Iris Database yang dapat diunduh di Seluruh citra pada data set tersebut merupakan citra grayscale 24 bit dengan format BMP dan berukuran piksel. Data biometrik citra iris tersebut diperoleh dari 46 individu, dengan setiap individu memiliki sampel citra untuk iris kanan dan kiri. Masing-masing sampel iris kanan dan kiri terdiri dari 5 citra.

8 8 1.6 Keaslian Penelitian Metode-metode yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya di bidang pengenalan biometrik iris dan satu lagi di bidang yang lebih mengkhusus, yakni segmentasi iris. Empat penelitian yang diacu adalah penelitian yang dilakukan oleh Daugman, Wildes, Masek, dan Jarjes et al. Pada tahap akuisisi data, Daugman mengambil citra yang digunakan secara langsung yakni dengan menggunakan kamera CCD Monochrome dengan NIR illumination 700nm-900nm. Sedangkan pada ketiga penelitian lainnya, tahap akuisisi data dilakukan secara tidak langsung, yaitu dengan menggunakan database citra iris yang telah disediakan oleh organisasi penyedia citra biometrik. Pada tahap segmentasi citra, Daugman menggunakan operator Integrodifferential, Wildes dan Masek menggunakan transformasi Hough. Untuk segmentasi, Jarjes et al menggunakan teknik yang mampu beradaptasi dengan kontur dari objek yang dicari, yakni Snake Model yang dikombinasikan dengan Angular Integral Projection Function (AIPF). Pada tahap normalisasi citra, Daugman dan Masek menggunakan Daugman s Rubber Sheet Model, sedangkan Wildes mengembangkan tekniknya sendiri yaitu teknik registrasi citra. Pada tahap ekstraksi ciri, Daugman dan Masek menggunakan Gabor 2-D, sedangkan Wildes menggunakan Isotropic Bandpass. Pada tahap pencocokkan, Daugman dan Masek menggunakan Hamming Distance, sedangkan Wildes menggunakan korelasi ternormalisasi. Untuk mengetahui unjuk kerja sistem yang dihasilkan, Daugman menggunakan pendekatan Statistical Distribution, sedangkan Masek menggunakan FAR dan FRR.

9 9 Berdasarkan penelitian-penelitian yang telah ada sebelumnya, baik di bidang yang lebih umum, yaitu pengenalan biometrik iris, maupun bidang yang lebih khusus, yaitu segmentasi iris, dapat dirumuskan metode-metode yang akan digunakan dalam penelitian ini. 1. Akuisisi data dilakukan secara tidak langsung, yaitu dengan menggunakan MMU Iris Database. 2. Segmentasi citra menggunakan Snake Model yang dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization (PSO). 3. Normalisasi citra menggunakan Daugman s Rubber Sheet Model. 4. Ekstraksi ciri menggunakan Gabor 2-D. 5. Identifikasi menggunakan K-NN dengan penghitungan skor kemiripan menggunakan Hamming Distance. 6. Unjuk kerja sistem yang dihasilkan didasarkan pada probabilitas kesalahan pencocokkan (FMR dan FNMR), akurasi keputusan, dan waktu proses sistem.

10 Gambar 1.1 Diagram Fishbone Penelitian 10

BAB II KAJIAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 State of The Art Review 2.1.1 Sistem Pengenalan Biometrik Iris Penelitian-penelitian yang terkait dengan sistem pengenalan biometrik iris membahas mengenai tahap-tahap yang digunakan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Keamanan adalah masalah penting dalam kehidupan masyarakat pada saat ini. Terjadinya banyak tindak kejahatan dan pemalsuan identitas mengindikasikan bahwa masyarakat

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang 1.2. Rumusan Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang 1.2. Rumusan Masalah BAB I Pendahuluan 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pemalsuan identitas sering kali menjadi permasalahan utama dalam keamanan data, karena itulah muncul teknik-teknik pengamanan data seperti penggunaan

Lebih terperinci

1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang 1 1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Iris mata merupakan salah satu organ internal yang dapat di lihat dari luar. Selaput ini berbentuk cincin yang mengelilingi pupil dan memberikan pola warna pada mata

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI BAB Sistem Biometrik

LANDASAN TEORI BAB Sistem Biometrik BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Biometrik Biometrik berasal dari bahasa Yunani yaitu, bios artinya hidup dan metron berarti ukuran. Biometrik berarti mengukur karakteristik pembeda (distinguishing traits)

Lebih terperinci

APLIKASI PENGENALAN SELAPUT PELANGI (IRIS) MENGGUNAKAN TRANSFORMASI HAAR WAVELET

APLIKASI PENGENALAN SELAPUT PELANGI (IRIS) MENGGUNAKAN TRANSFORMASI HAAR WAVELET APLIKASI PENGENALAN SELAPUT PELANGI (IRIS) MENGGUNAKAN TRANSFORMASI HAAR WAVELET I Gede Arta Wibawa Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam,

Lebih terperinci

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda Teknik Informatika Matematika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007 PERANCANGAN PROGRAM SIMULASI VERIFIKASI KEAMANAN MELALUI IRIS MATA DENGAN

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI BIOMETRIK IRIS DENGAN METODE SNAKE MODEL-PSO DAN GABOR 2-D

IDENTIFIKASI BIOMETRIK IRIS DENGAN METODE SNAKE MODEL-PSO DAN GABOR 2-D TESIS IDENTIFIKASI BIOMETRIK IRIS DENGAN METODE SNAKE MODEL-PSO DAN GABOR 2-D I GUSTI AYU AGUNG DIATRI INDRADEWI PROGRAM PASCA SARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2015 TESIS IDENTIFIKASI BIOMETRIK IRIS

Lebih terperinci

YOGI WARDANA NRP

YOGI WARDANA NRP PENGEMBANGAN ALGORITMA SISTEM IDENTIFIKASI MATA MANUSIA BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DENGAN METODE GABOR PADA PERALATAN AOI ( AUTOMATED OPTICAL INSPECTION ) YOGI WARDANA NRP. 2107 100 115 JURUSAN TEKNIK MESIN

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Menginterprestasi sebuah citra untuk memperoleh diskripsi tentang citra tersebut melalui beberapa proses antara lain preprocessing, segmentasi citra, analisis

Lebih terperinci

Ekstraksi Ciri pada Citra Iris Menggunakan Gabor 2-D

Ekstraksi Ciri pada Citra Iris Menggunakan Gabor 2-D 16 Teknologi Elektro, Vol.15, No.1, Januari - Juni 2016 Ekstraksi Ciri pada Citra Iris Menggunakan Gabor 2-D I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi 1, I Putu Agung Bayupati 2, I Ketut Gede Darma Putra 3 Abstract

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET PADA EKSTRAKSI CIRI SKRIPSI PRISILIA LUKAS

PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET PADA EKSTRAKSI CIRI SKRIPSI PRISILIA LUKAS PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET PADA EKSTRAKSI CIRI SKRIPSI PRISILIA LUKAS 081401039 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI

Lebih terperinci

SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING

SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING Mohamad Aditya Rahman, Ir. Sigit Wasista, M.Kom Jurusan Teknik Elektronika, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya

Lebih terperinci

Tugas Teknik Penulisan Karya Ilmiah. M.FAIZ WAFI Sistem Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Tugas Teknik Penulisan Karya Ilmiah. M.FAIZ WAFI Sistem Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Tugas Teknik Penulisan Karya Ilmiah Sistem Identifikasi Biometrik Finger Knuckle Print Menggunakan Histogram Equalization dan Principal Component Analysis (PCA) M.FAIZ WAFI 09121001043 Sistem Komputer

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Indonesia merupakan negara berkembang yang memiliki jumlah penduduk yang cukup banyak. Menurut hasil sensus penduduk tahun 2010 yang dikeluarkan

Lebih terperinci

Identifikasi Tanda Tangan Dengan Ciri Fraktal dan Perhitungan Jarak Euclidean pada Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur

Identifikasi Tanda Tangan Dengan Ciri Fraktal dan Perhitungan Jarak Euclidean pada Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur Identifikasi Tanda Tangan Dengan Ciri Fraktal dan Perhitungan Jarak Euclidean pada Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur Cahya Hijriansyah 1, Achmad Solichin 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Biometrik adalah salah satu teknologi cangih yang banyak dipakai untuk menjadi bagian dari system keamanan di berbagai bidang. Biometrik ini bahkan sudah digunakan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ada beberapa masalah yang terjadi secara nyata dimana pengenalan individu sangat diperlukan pada masa ini. Masalah-masalah tersebut dapat dilihat secara nyata di masyarakat.

Lebih terperinci

Pengenalan Citra Sidikjari Menggunakan Minutiae Dan Propagasi Balik

Pengenalan Citra Sidikjari Menggunakan Minutiae Dan Propagasi Balik Pengenalan Citra Sidikjari Menggunakan Minutiae Dan Propagasi Balik Sri Heranurweni 1 1) Jurusan Teknik Elektro, Universitas Semarang email : heranur@yahoo.com Abstrak : Teknik identifikasi konvensional

Lebih terperinci

Perbandingan Metode-Metode Pembangkitan Kunci Berdasarkan Fitur Biometrik

Perbandingan Metode-Metode Pembangkitan Kunci Berdasarkan Fitur Biometrik Perbandingan Metode-Metode Pembangkitan Kunci Berdasarkan Fitur Biometrik Eka Mukti Arifah - 13507100 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dewasa ini pengolahan citra digital telah mengalami perkembangan pesat dengan semakin banyak penelitian tentang pengenalan objek dari sebuah citra. Pengenalan suatu

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI IRIS MATA MENGGUNAKAN TAPIS GABOR WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)

IDENTIFIKASI IRIS MATA MENGGUNAKAN TAPIS GABOR WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) IDENTIFIKASI IRIS MATA MENGGUNAKAN TAPIS GABOR WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) Budi Setiyono, R. Rizal Isnanto *) Abstract Biometric represents the human identification

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE DETEKSI BULUMATA UNTUK PENINGKATAN AKURASI PENGENALAN PERSONAL BERBASIS CITRA IRIS

PENERAPAN METODE DETEKSI BULUMATA UNTUK PENINGKATAN AKURASI PENGENALAN PERSONAL BERBASIS CITRA IRIS PENERAPAN METODE DETEKSI BUUMATA UNTUK PENINGKATAN AKURASI PENGENAAN PERSONA BERBASIS CITRA IRIS Andi Patombongi*, Rully Soelaiman ** Program Pasca Sarjana Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi

Lebih terperinci

Bulu mata. Generalisasi= Jumlah pola dikenali dengan benar x 100% Jumlah total pola

Bulu mata. Generalisasi= Jumlah pola dikenali dengan benar x 100% Jumlah total pola Generalisasi Hasil penelitian ini diukur menggunakan nilai konvergen dan generalisasi. Nilai konvergen adalah tingkat kecepatan jaringan untuk mempelajari pola input yang dinyatakan dalam satuan iterasi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. identitas individu baik secara fisiologis, sehingga dapat dijadikan alat atau

BAB I PENDAHULUAN. identitas individu baik secara fisiologis, sehingga dapat dijadikan alat atau BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi biometrik merupakan teknologi yang memanfaatkan identitas individu baik secara fisiologis, sehingga dapat dijadikan alat atau kunci dalam kontrol akses ke

Lebih terperinci

SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET

SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 27 (SNATI 27) ISSN: 197-522 Yogyakarta, 16 Juni 27 SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET Maimunah 1), Agus Harjoko 2)

Lebih terperinci

Metode Segmentasi Paru-Paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Thorax

Metode Segmentasi Paru-Paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Thorax Metode Segmentasi Paru-Paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Thorax Abstrak Segmentasi citra merupakan salah satu tahapan dalam pengolahan citra yang penting, terutama dalam dunia medis. Apabila seorang dokter

Lebih terperinci

PERBAIKAN KUALITAS CITRA IRIS MATA UNTUK PENGENALAN POLA (BIOMETRIC) RINGKASAN

PERBAIKAN KUALITAS CITRA IRIS MATA UNTUK PENGENALAN POLA (BIOMETRIC) RINGKASAN PERBAIKAN KUALITAS CITRA IRIS MATA UNTUK PENGENALAN POLA (BIOMETRIC) Dadang Heksaputra, Dhina Puspasari Wijaya, Sri Nilawati Jurusan Farmasi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Penentuan Masalah Penelitian Masalah masalah yang dihadapi oleh penggunaan identifikasi sidik jari berbasis komputer, yaitu sebagai berikut : 1. Salah satu masalah dalam

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. komputer akhir-akhir ini, seperti intranet, ultranet dan internet, dibutuhkan pula

BAB I PENDAHULUAN. komputer akhir-akhir ini, seperti intranet, ultranet dan internet, dibutuhkan pula 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam usaha untuk menghadapi tantangan ke depan dari revolusi jaringan komputer akhir-akhir ini, seperti intranet, ultranet dan internet, dibutuhkan pula

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI POLA IRIS MATA MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI TRANSFORMASI WAVELET

IDENTIFIKASI POLA IRIS MATA MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI TRANSFORMASI WAVELET IDENTIFIKASI POLA IRIS MATA MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI TRANSFORMASI WAVELET Ledya Novamizanti Institut Teknologi Telkom, Bandung ledyamizan@gmail.com, ledya_novamizanti@yahoo.com ABSTRACT The recent advances

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. masalah, rumusan masalah, tujuan, pembatasan masalah, dan sistematika penulisan

BAB I PENDAHULUAN. masalah, rumusan masalah, tujuan, pembatasan masalah, dan sistematika penulisan BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan dibahas mengenai latar belakang masalah, identifikasi masalah, rumusan masalah, tujuan, pembatasan masalah, dan sistematika penulisan dari Tugas Akhir ini. 1.1 Latar

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Computer Vision Computer vision dapat diartikan sebagai suatu proses pengenalan objek-objek berdasarkan ciri khas dari sebuah gambar dan dapat juga digambarkan sebagai suatu deduksi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Authentication Adalah proses dalam rangka validasi user pada saat memasuki sistem. Nama dan password dari user dicek melalui proses yang mengecek langsung ke

Lebih terperinci

KONTROL GERAKAN BUKA TUTUP PINTU UNTUK AKSES SISTEM KEAMANAN MENGGUNAKAN POLA IRIS MATA MANUSIA

KONTROL GERAKAN BUKA TUTUP PINTU UNTUK AKSES SISTEM KEAMANAN MENGGUNAKAN POLA IRIS MATA MANUSIA KONTROL GERAKAN BUKA TUTUP PINTU UNTUK AKSES SISTEM KEAMANAN MENGGUNAKAN POLA IRIS MATA MANUSIA Nazrul Effendy 1), Khoerul Anwar 2), Ananda Dwi Mahendra 3), Beta M.G.S 4) 1,2,3,4) Jurusan Teknik Fisika,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Identifikasi manusia dapat dilakukan secara otomatis dengan bantuan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Identifikasi manusia dapat dilakukan secara otomatis dengan bantuan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Identifikasi manusia dapat dilakukan secara otomatis dengan bantuan perangkat elektronik. Identifikasi tersebut perlu dilakukan untuk menunjang sistem peresensi, keamanan,

Lebih terperinci

Verifikasi Citra Wajah Menggunakan Metode Discrete Cosine Transform Untuk Aplikasi Login

Verifikasi Citra Wajah Menggunakan Metode Discrete Cosine Transform Untuk Aplikasi Login The 13 th Industrial Electronics Seminar 011 (IES 011) Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 6, 011 Verifikasi Citra Wajah Menggunakan Metode Discrete Cosine

Lebih terperinci

ENKRIPSI DATA HASIL ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) ATAS CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN ALGORITMA MD5

ENKRIPSI DATA HASIL ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) ATAS CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN ALGORITMA MD5 MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR ENKRIPSI DATA HASIL ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) ATAS CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN ALGORITMA MD5 Sunaryo 1, Budi Setiyono 2, R. Rizal Isnanto 2 Abstrak - Biometrik merupakan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C-

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C- 8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Studi Pendahuluan Sebelumnya telah ada penelitian tentang sistem pengenalan wajah 2D menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C- Means dan jaringan

Lebih terperinci

... BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Citra

... BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Citra 6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra atau image adalah suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar

Lebih terperinci

Pengenalan Telur Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Yustina Retno Wahyu Utami 2)

Pengenalan Telur Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Yustina Retno Wahyu Utami 2) Pengenalan Telur Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Yustina Retno Wahyu Utami 2) ISSN : 1693 1173 Abstrak Pengenalan obyek pada citra merupakan penelitian yang banyak dikembangkan. Salah satunya pengenalan

Lebih terperinci

Identifikasi Iris Mata Menggunakan Alihragam Wavelet Haar dan Transformasi Hough

Identifikasi Iris Mata Menggunakan Alihragam Wavelet Haar dan Transformasi Hough Identifikasi Iris Mata Menggunakan Alihragam Wavelet Haar dan Transformasi Hough Okta Silvia M 1, Febi Yanto 2 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl. H.R.

Lebih terperinci

Created with Print2PDF. To remove this line, buy a license at:

Created with Print2PDF. To remove this line, buy a license at: BAB IV. Analisis Pada bab ini dibahas mengenai analisis terhadap citra aproksimasi dan hasil ekstraksi jalan pada citra aproksimasi tersebut untuk mendapatkan gambaran mengenai keterkaitan antara proses

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I-1

BAB I PENDAHULUAN I-1 BAB I PENDAHULUAN Pada pendahuluan ini, membahas mengenai latar belakang, perumusan masalah, maksud tujuan, batasan masalah, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan. 1.1. Latar belakang Teknik

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Sistem biometrika pada dasarnya bergantung pada bentuk yang bervariasi secara acak yang dimiliki manusia (Daugman, 2002). Berbeda dengan identifikasi

Lebih terperinci

APLIKASI TRANSFORMASI HOUGH UNTUK EKSTRAKSI FITUR IRIS MATA MANUSIA

APLIKASI TRANSFORMASI HOUGH UNTUK EKSTRAKSI FITUR IRIS MATA MANUSIA Seminar Nasional Teknologi Informasi 2007 1 APLIKASI TRANSFORMASI HOUGH UNTUK EKSTRAKSI FITUR IRIS MATA MANUSIA Murinto 1) Rusydi Umar 2) Burhanuddin 3) 1,2,3) Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan

Lebih terperinci

KEAMANAN DENGAN SISTEM BIOMETRIK Oleh : Krisnawati

KEAMANAN DENGAN SISTEM BIOMETRIK Oleh : Krisnawati 1 KEAMANAN DENGAN SISTEM BIOMETRIK Oleh : Krisnawati Abstrak Saat ini teknologi yang umum untuk mengenali seseorang di dunia digital adalah pasangan user ID dan password. Teknologi ini dirasakan memiliki

Lebih terperinci

Identifikasi Iris Mata Menggunakan Tapis Gabor Wavelet Dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)

Identifikasi Iris Mata Menggunakan Tapis Gabor Wavelet Dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) ARTIKEL ILMIAH TERPUBLIKASI Identifikasi Iris Mata Menggunakan Tapis Gabor Wavelet Dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) oleh : R. Rizal Isnanto, ST, MM, MT Program Studi Sistem

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. dari masalah pattern recognition, yang pada umumnya berguna untuk

BAB 2 LANDASAN TEORI. mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. dari masalah pattern recognition, yang pada umumnya berguna untuk 6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar / Umum Landasan teori dasar / umum yang digunakan dalam penelitian ini mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. 2.1.1 Speaker Recognition Pada

Lebih terperinci

PENGENALAN IDENTITAS MANUSIA MELALUI POLA IRIS MATA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DAN MAHALANOBIS DISTANCE

PENGENALAN IDENTITAS MANUSIA MELALUI POLA IRIS MATA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DAN MAHALANOBIS DISTANCE PENGENALAN IDENTITAS MANUSIA MELALUI POLA IRIS MATA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DAN MAHALANOBIS DISTANCE Ronald Ommy Y 1), Achmad Rizal, ST., MT 2), M. Ary Murti, ST., MT 3) Departemen Teknik Telekomunikasi,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,

Lebih terperinci

PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK DENGAN EKSTRAKSI CIRI LOG-GABOR FILTER NINA MARIA PRIYATINA

PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK DENGAN EKSTRAKSI CIRI LOG-GABOR FILTER NINA MARIA PRIYATINA PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK DENGAN EKSTRAKSI CIRI LOG-GABOR FILTER NINA MARIA PRIYATINA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1-1

BAB 1 PENDAHULUAN 1-1 BAB 1 PENDAHULUAN Bab ini menjelaskan mengenai Latar Belakang, Identifikasi Masalah, Tujuan Tugas Akhir, Lingkup Tugas Akhir, Metodologi Tugas Akhir dan Sistematika Penulisan Tugas Akhir. 1.1 Latar Belakang

Lebih terperinci

PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE ADJACENT PIXEL INTENSITY DIFFERENCE QUANTIZATION TERMODIFIKASI

PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE ADJACENT PIXEL INTENSITY DIFFERENCE QUANTIZATION TERMODIFIKASI PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE ADJACENT PIXEL INTENSITY DIFFERENCE QUANTIZATION TERMODIFIKASI Nama Mahasiswa : Yuliono NRP : 1206 100 720 Jurusan : Matematika Dosen Pembimbing : Drs. Soetrisno, M.IKomp

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 16 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Retrival Citra Saat ini telah terjadi peningkatan pesat dalam penggunaan gambar digital. Setiap hari pihak militer maupun sipil menghasilkan gambar digital dalam ukuran giga-byte.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 6 BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penerapan metode RSA untuk mengidentifikasi citra mata digital dan penajaman kontras citra

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI. 3.1 Kerangka Pikir

BAB 3 METODOLOGI. 3.1 Kerangka Pikir BAB 3 METODOLOGI 3.1 Kerangka Pikir Pengenalan sidik jari merupakan salah satu metode yang diterapkan pada teknologi yang digunakan manusia seperti pada mesin absensi, alat pengamanan pada brankas dan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Seiring dengan perkembangan zaman yang secara tidak disadari diikuti oleh perkembangan teknologi sangat banyak memberi pengaruh terhadap perkembangan ilmu

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. atau yang disebut dengan cardiomegaly. Pemantauan pembesaran jantung

BAB I PENDAHULUAN. atau yang disebut dengan cardiomegaly. Pemantauan pembesaran jantung BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit jantung merupakan pembunuh yang paling berbahaya saat ini yang menjadikannya sebagai penyebab kematian nomor satu di dunia (WHO, 2012). Salah satu tanda penyakit

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Ilustrasi pencarian titik pusat dan jari-jari pupil. Segmentasi

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Ilustrasi pencarian titik pusat dan jari-jari pupil. Segmentasi 4 Perangkat keras berupa Notebook: Processor intel Core i3 2.2 GHz. RAM kapasitas 2. GB. Harddisk Kapasitas 5 GB. Monitor pada resolusi 1366 x 768 piksel. Merek Acer Aspire 475. Perangkat lunak berupa:

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. istem biometrika merupakan teknologi pengenalan individu dengan menggunakan bagian tubuh atau

I. PENDAHULUAN. istem biometrika merupakan teknologi pengenalan individu dengan menggunakan bagian tubuh atau 1 Sistem Pengenalan Individu Melalui Identifikasi Telapak Tangan dengan Menggunakan Matriks Ahmad Sirojuddin Luthfi dan Nurul Hidayat Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,

Lebih terperinci

Penerapan Graf Terhubung untuk Menentukan Klasifikasi Sidik Jari

Penerapan Graf Terhubung untuk Menentukan Klasifikasi Sidik Jari Penerapan Graf Terhubung untuk Menentukan Klasifikasi Sidik Jari Annisa Muzdalifa/13515090 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

Pengantar PENGOLAHAN CITRA. Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007

Pengantar PENGOLAHAN CITRA. Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007 Pengantar PENGOLAHAN CITRA Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007 TUJUAN Mahasiswa dapat membuat aplikasi pengolahan citra Mahasiswa dapat menerapkan konsep-konsep pengolahan citra untuk menghasilkan suatu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1-1

BAB 1 PENDAHULUAN 1-1 BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab ini berisi tentang penjelasan umum mengenai tugas akhir yang penulis lakukan. Penjelasan tersebut meliputi latar belakang, identifikasi masalah, tujuan tugas akhir, lingkup tugas

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital

LANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital 2.1.1 Pengertian Citra Digital Citra dapat didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y) dimana x dan y merupakan koordinat bidang datar, dan harga fungsi f disetiap

Lebih terperinci

SEGMENTASI IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE DETEKSI TEPI DAN OPERASI MORFOLOGI. Abstraksi

SEGMENTASI IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE DETEKSI TEPI DAN OPERASI MORFOLOGI. Abstraksi SEGMENTASI IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE DETEKSI TEPI DAN OPERASI MORFOLOGI Dr. Karmilasari *), Tri Putriyati Permata **) Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma Jl. Margonda

Lebih terperinci

PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING SEBAGAI SISTEM STARTER SEPEDA MOTOR BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 16 Oleh : Margito Hermawan

PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING SEBAGAI SISTEM STARTER SEPEDA MOTOR BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 16 Oleh : Margito Hermawan PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING SEBAGAI SISTEM STARTER SEPEDA MOTOR BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 16 Oleh : Margito Hermawan 6907040024 Fajar Indra 6907040026 ABSTRACT Face recognition

Lebih terperinci

Keamanan Komputer. Keamanan Komputer. - Biometrik Missa Lamsani Hal 1

Keamanan Komputer. Keamanan Komputer. - Biometrik Missa Lamsani Hal 1 Keamanan Komputer Biometrik Missa Lamsani Hal 1 Biometrik Kebanyakan sistem keamanan menggunakan sebuah perlindungan yang akan mendefinisikan pemakai, sehingga sistem keamanan mengetahui identitas dari

Lebih terperinci

PENENTUAN KUALITAS DAUN TEMBAKAU DENGAN PERANGKAT MOBILE BERDASARKAN EKSTRASI FITUR RATA-RATA RGB MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

PENENTUAN KUALITAS DAUN TEMBAKAU DENGAN PERANGKAT MOBILE BERDASARKAN EKSTRASI FITUR RATA-RATA RGB MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PENENTUAN KUALITAS DAUN TEMBAKAU DENGAN PERANGKAT MOBILE BERDASARKAN EKSTRASI FITUR RATA-RATA RGB MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR Eko Subiyantoro, Yan Permana Agung Putra Program Studi Teknik

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN SISTEM

BAB III PERANCANGAN SISTEM BAB III PERANCANGAN SISTEM Perancangan perangkat lunak dari sistem biometrik sidik jari dibuat dibagi menjadi 2 module utama yakni : module enhencement sidik jari berikut aplikasi penyimpanan kedalam database

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dan bahan, agar mendapatkan hasil yang baik dan terstruktur. Processor Intel Core i3-350m.

BAB III METODE PENELITIAN. dan bahan, agar mendapatkan hasil yang baik dan terstruktur. Processor Intel Core i3-350m. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Untuk menunjang penelitian yang akan dilakukan, maka diperlukan alat dan bahan, agar mendapatkan hasil yang baik dan terstruktur. 3.1.1 Alat Penelitian Adapun

Lebih terperinci

BAB 2 PENGENALAN IRIS, PENENTUAN LOKASI IRIS, DAN PEMBUATAN VEKTOR MASUKAN

BAB 2 PENGENALAN IRIS, PENENTUAN LOKASI IRIS, DAN PEMBUATAN VEKTOR MASUKAN BAB 2 PENGENALAN IRIS, PENENTUAN LOKASI IRIS, DAN PEMBUATAN VEKTOR MASUKAN Pengenalan suatu objek tentu saja tidak bisa dilakukan tanpa persiapan sama sekali. Ada beberapa proses yang perlu dilakukan sebelum

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. identifikasi (Naseem, 2010). Sudah banyak sistem biometrik yang dipakai pada

BAB 1 PENDAHULUAN. identifikasi (Naseem, 2010). Sudah banyak sistem biometrik yang dipakai pada BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Biometrik merupakan cara untuk merekam fisik seseorang atau karakteristik kebiasaan atau sifat yang bisa digunakan untuk otentikasi atau identifikasi (Naseem, 2010).

Lebih terperinci

PENDETEKSI DAN VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE IMAGE DOMAIN SPASIAL. Abstrak

PENDETEKSI DAN VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE IMAGE DOMAIN SPASIAL. Abstrak PENDETEKSI DAN VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE IMAGE DOMAIN SPASIAL Annisa Hayatunnufus [1], Andrizal,MT [2], Dodon Yendri,M.Kom [3] Jurusan Sistem Komputer Fakultas Teknologi Informasi Universitas

Lebih terperinci

BAB 4 PENGUJIAN DAN ANALISIS SISTEM

BAB 4 PENGUJIAN DAN ANALISIS SISTEM BAB 4 PENGUJIAN DAN ANALISIS SISTEM Bab ini akan membahas mengenai proses pengujian dari sistem yang dirancang terhadap beberapa citra dijital replika kulit. Pengujian terhadap sistem ini dilakukan untuk

Lebih terperinci

BAB I. Pendahuluan I.1 Latar Belakang

BAB I. Pendahuluan I.1 Latar Belakang BAB I. Pendahuluan I.1 Latar Belakang Jalan merupakan salah satu sarana transportasi darat yang penting untuk menghubungkan berbagai tempat seperti pusat industri, lahan pertanian, pemukiman, serta sebagai

Lebih terperinci

1BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

1BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Clustering merupakan sebuah teknik pemrosesan data yang digunakan untuk menemukan pola-pola tersembunyi pada kumpulan data (Žalik, 2008). Clustering telah

Lebih terperinci

Pertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1) Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc

Pertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1) Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc Pertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1), S.Kom, M.Comp.Sc Tujuan Memberikan pemahaman kepada mahasiswa mengenai berbagai teknik perbaikan citra pada domain spasial, antara lain : Transformasi

Lebih terperinci

Profesor Nixon pada tahun 1999, mengatakan bahwa telinga memiliki keuntungan tertentu terhadap kemapanan biometrik dibandingkan dengan wajah, karena m

Profesor Nixon pada tahun 1999, mengatakan bahwa telinga memiliki keuntungan tertentu terhadap kemapanan biometrik dibandingkan dengan wajah, karena m IMPLEMENTASI METODE HOUGH DAN JARAK MAHALANOBIS PADA Abstraksi SISTEM BIOMETRIK PENGENALAN TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN LIBRARY OPEN CV Dr. Ernastuti Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Jumlah Pengunjung Atlantis Water Adventure. Jumlah Pengunjung

BAB 1 PENDAHULUAN. Jumlah Pengunjung Atlantis Water Adventure. Jumlah Pengunjung BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kolam renang adalah suatu konstruksi buatan yang dirancang untuk diisi dengan air dan digunakan untuk berenang, menyelam, atau aktivitas air lainnya. Penggunaan kolam

Lebih terperinci

c. Segmentasi Iris Mata Menggunakan Metode Deteksi Tepi dan Operasi Morfologi (Karmilasari, 2009)

c. Segmentasi Iris Mata Menggunakan Metode Deteksi Tepi dan Operasi Morfologi (Karmilasari, 2009) 9 2. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Tinjauan Empiris Pada penelitian ini, peneliti menggunakan beberapa penelitian terkait dengan penelitian yang sebelumnya pernah di lakukan yang menjadi tinjauan studi, yakni

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Berikut adalah beberapa definisi dari citra, antara lain: rupa; gambar; gambaran (Kamus Besar Bahasa Indonesia). Sebuah fungsi dua dimensi, f(x, y), di mana x dan y adalah

Lebih terperinci

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1 Data Uji Printer forensik merupakan suatu proses identifikasi untuk mengetahui asal dokumen bukti, cara yang dilakukan dengan membandingkan dengan ciri yang terdapat

Lebih terperinci

BAB II TEORI PENUNJANG

BAB II TEORI PENUNJANG BAB II TEORI PENUNJANG 2.1 Computer Vision Komputerisasi memiliki ketelitian yang jauh lebih tinggi bila dibandingkan dengan cara manual yang dilakukan oleh mata manusia, komputer dapat melakukan berbagai

Lebih terperinci

REVIEW ALGORITMA PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN PENCOCOKAN CITRA BERBASIS FASA UNTUK SIDIK JARI KUALITAS RENDAH

REVIEW ALGORITMA PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN PENCOCOKAN CITRA BERBASIS FASA UNTUK SIDIK JARI KUALITAS RENDAH REVIEW ALGORITMA PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN PENCOCOKAN CITRA BERBASIS FASA UNTUK SIDIK JARI KUALITAS RENDAH ABSTRAK Biometrika merupakan cara untuk mengidentifikasi individu menggunakan karekteristik

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 61 BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis 3.1.1 Analisis Permasalahan Proses Segmentasi citra dapat dilakukan dengan berbagai cara, antara lain dengan metode konvensional secara statistik maupun

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Selama lebih dari dua puluh tahun terakhir, penelitian tentang tumor otak yang dilakukan oleh National Cancer Institute Statistics (NCIS) menyebutkan penyakit tumor

Lebih terperinci

BAB I PERSYARATAN PRODUK

BAB I PERSYARATAN PRODUK BAB I PERSYARATAN PRODUK I.1 Pendahuluan Pada Bab I ini, penulis akan membahas gambaran sistem yang akan dibuat secara garis besar. Pembahasan mencakup tujuan, ruang lingkup kerja, fungsi secara umum,

Lebih terperinci

Identifikasi Pribadi Berdasarkan Citra Telinga dengan Jaringan Syaraf Propagasi Balik

Identifikasi Pribadi Berdasarkan Citra Telinga dengan Jaringan Syaraf Propagasi Balik Jurnal Generic, Vol. 9, No. 1, Maret 2014, pp. 301~308 ISSN: 1907-4093 (print), 2087-9814 (online) 301 Identifikasi Pribadi Berdasarkan Citra Telinga dengan Jaringan Syaraf Propagasi Balik Jeffy Dwitra

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH

IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH Fitri Afriani Lubis 1, Hery Sunandar 2, Guidio Leonarde Ginting 3, Lince Tomoria Sianturi 4 1 Mahasiswa Teknik Informatika, STMIK Budi Darma

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Citra menurut kamus Webster adalah suatu representasi atau gambaran, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda, contohnya yaitu foto seseorang dari kamera yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Setiap manusia diciptakan dengan bentuk fisik dan rupa yang berbeda sehingga manusia tersebut dapat dibedakan satu dengan yang lainnya. Pada teknologi informasi

Lebih terperinci

SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING

SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING 1 Yunifa Miftachul Arif, 2 Achmad Sabar 1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Saintek, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang 2 Jurusan Sistem Komputer,

Lebih terperinci

SEGMENTASI CITRA. thresholding

SEGMENTASI CITRA. thresholding SEGMENTASI CITRA Dalam visi komputer, Segmentasi adalah proses mempartisi citra digital menjadi beberapa segmen (set piksel, juga dikenal sebagai superpixels). Tujuan dari segmentasi adalah untuk menyederhanakan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Proses pencocokan citra dilakukan dengan mengidentifikasi dan mengukur pasangan titiktitik sekawan antara citra satu dengan citra lainnya untuk objek yang sama pada

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal,

BAB II LANDASAN TEORI. Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal, BAB II LANDASAN TEORI II.1 Citra Digital Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal, melainkan sebuah representasi dari citra asal yang bersifat analog [3]. Citra digital ditampilkan

Lebih terperinci

Fourier Descriptor Based Image Alignment (FDBIA) (1)

Fourier Descriptor Based Image Alignment (FDBIA) (1) Fourier Descriptor Based Image Alignment (FDBIA) (1) Metode contour tracing digunakan untuk mengidentifikasikan boundary yang kemudian dideskripsikan secara berurutan pada FD. Pada aplikasi AOI variasi

Lebih terperinci

BAB IV PENGUJIAN SISTEM. dan GVF Snake yang telah selesai dibuat. Dimulai dari modified

BAB IV PENGUJIAN SISTEM. dan GVF Snake yang telah selesai dibuat. Dimulai dari modified BAB IV PENGUJIAN SISTEM Pengujian sistem yang dilakukan merupakan pengujian terhadap preprocessing dan GVF Snake yang telah selesai dibuat. Dimulai dari modified tophat filter, Gaussian cropping, dan GVF

Lebih terperinci

DETEKSI NOMINAL MATA UANG DENGAN JARAK EUCLIDEAN DAN KOEFISIEN KORELASI

DETEKSI NOMINAL MATA UANG DENGAN JARAK EUCLIDEAN DAN KOEFISIEN KORELASI DETEKSI NOMINAL MATA UANG DENGAN JARAK EUCLIDEAN DAN KOEFISIEN KORELASI Marina Gracecia1, ShintaEstriWahyuningrum2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Katolik Soegijapranata 1 esthergracecia@gmail.com,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Batik Besurek 2.1.1 Sejarah Batik Besurek Bengkulu Kain Batik Besurek merupakan salah satu bentuk batik hasil kerajinan tradisional daerah Bengkulu yang telah diwariskan dari

Lebih terperinci