IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN DATA BERSKALA BESAR MENGGUNAKAN METODE HYBRID MINUTIAE DAN FILTER GABOR. Oleh : Siswo Santoso
|
|
- Surya Makmur
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN DATA BERSKALA BESAR MENGGUNAKAN METODE HYBRID MINUTIAE DAN FILTER GABOR Oleh : Siswo Santoso
2 Pendahuluan Latar Belakang Angka kelahiran lebih besar dari angka kematian sehingga penambahan data kependudukan relatif cukup tinggi Meningkatkan kinerja pengelolaan data berskala besar terutama lembaga pemerintahan (Dinas( Kependudukan dan Catatan Sipil Pemerintah Kota Surabaya) Menghilangkan data ganda seorang penduduk
3 Rumusan Masalah Identifikasi Sidik Jari dengan Data Berskala Besar Menggunakan metode hybrid minutiae dan filter gabor Mampukah untuk menghasilkan data yang akurat dan cepat sehingga meningkatkan efisiensi diberbagai bidang?
4 Penelitian Menggmbarkan Proses Transaksi Data Menentukan Indikator pengelolaan data berskala besar Menentukan keterkaitan Antara indikator dan peningkatan kinerja Menentukan hal-hal yang dilakukan untuk meningkatkan pengelolaan data berskala besar Mendapatkan gambaran soft systems methodology penyelesaian masalah peningkatan kinerja pengelolaan database Dinas Kependudukan Dan Catatan Sipil Kota Surabaya
5 Kajian Pustaka dan Dasar Teori Dermatoglifi adalah ilmu tentang bentuk atau pola sidik jari. Penelitian tentang sidik jari telah dilakukan sejak 200 tahun lalu. Sidik jari mempunyai bentuk yang tetap, tidak akan mengalami perubahan dan berbeda antara individu yang satu dengan yang lain (NurIchaq, 2008). Sidik Jari adalah gurat-gurat yang terdapat di kulit ujung jari. Fungsinya adalah untuk memberi gaya gesek lebih besar agar jari dapat memegang benda-benda lebih erat.
6 Sebuah pola sidik jari terdiri dari RIDGES, VALLEYS dan MINUTIAE. Suatu pola sidik jari normal dibentuk dari garis-garis (lines)) dan spasi (spaces). Garis-garis ini dinamakan RIDGES sedangkan spasi antara garis-garis ini dinamakan VALLEY. Pengklasifikasian sidik jari manusia berdasarkan pola garis atau pola titik disebut MINUTIAE. Minutiae juga didefinisikan sebagai titik-titik terminasi (ending) dan titik-titik awal percabangan (bifurcation) dari garis-garis alur yang memberikan informasi yang unik dari suatu sidik
7 Klasifikasi sidik jari melibatkan enam kategori (a) Busur (b) arch tenda (a) (b) (c) (c) loop kanan (d) loop kiri (e) Lingkaran (d) (e) (f) (f) loop kembar
8 Teknik sidik jari dapat ditempatkan ke dalam dua kategori: 1. MINUTIAE-BASED Teknik minutiae-based yang pertama temukan poin-poin rincian yang tidak penting dan kemudian memetakan penempatan yang sejenis pada jari. Pendekatan MINUTIAE-BASED ini ada beberapa kesulitan, yaitu : sukar untuk menyadap poin-poin rincian yang tidak penting dengan teliti sehingga sidik jari mutunya menjadi rendah tidak mempertimbangkan pola ridge kerut dan hubungan yang global 2. TEKNIK CORRELATION-BASED : memerlukan penempatan yang tepat untuk suatu pola. Hal ini terdapat pada filter Gabor yang berfungsi sebagai filter band- pass untuk sinyal unidimensional.
9 Data yang ada pada dispenduk Contoh Data Penduduk beserta data sidik jari (blob)
10 Gambar Encoding Image Sidik Jari
11 Hasil Pengambilan Sidik Jari dalam Format JPG Gambar di samping adalah hasil dari file BLOP diubah ke JPG menggunakan aplikasi delphi Jumlah Data Keseluruhan =
12 Metode Penelitian Studi Literatur Studi ini diperlukan untuk mempelajari dasar teori yang berhubungan dengan algoritma minutiae dan filter gabor, dimana kedua metode ini akan menghasilkan identifikasi sidik jari pada database dengan keakuratan dan kecepatan yang tinggi yang diimpelentasikan pada database yang besar
13 Database Penelitian Pengumpulan Data dari Dispendukcapil Kota Surabaya Data dari Dispendukcapil berupa database oracle yaitu file gambar yang dirubah menjadi file biner (Blob) Database tersebut dirubah kembali dari file biner menjadi file gambar menggunakan aplikasi kecil (Delphi) Membuat simulasi aplikasi dengan flowchart
14 Diagram Alir Perencanaan dan Simulasi Algoritma Minutiae dan Filter Gabor Scanning Image Image Processing Thinning (Penjarangan) Minutiae identification (Identifikasi hal-hal kecil) Ekstrasi Global menggunakan Filter Gabor Thinning Minutiae Alignment (Penyelarasan hal-hal kecil) Perbandingan Database
15 Contoh hasil peningkatan daerah yang diperbaiki (a),(c) adalah gambar input (b),(d) menunjukkan peningkatan sesuai gambar masukan (a) (b) (c) (d)
16 Gambar 2. Peningkatan Hasil Fingerprint (a) sidik jari berkualitas (b) minutiae diekstraksi tanpa peningkatan citra (c) minutiae diambil setelah perbaikan citra
17 Contoh dari minutiae Termination Bifurcation Lake Independent ridge Dot or island Spur crossover (a) (b) Berbagai tipe minutiae Ridge ending & Bifurcation
18 Konfigurasi akhir relatif punggungan dan percabangan antara dua tayangan jari yang sama Minutiae di ekstrak
19 Pencocokan Sidik Jari (a)mencocokkan dua tayangan jari yang sama (b) pencocokan sidik jari dari dua jari yang berbeda
20 Diagram Alir Proses Perbandingan Data Sidik Jari Query data template Basis berdasarkan data template data grouping Jumlah Record ya Ada Data? Menuju Record Berikutnya tidak tidak Pencocokan ya tidak Record Terakhir ya Pencarian tidak ditemukan Selesai Pencarian Ditemukan
21 Hasil dan Pembahasan Pada bab ini ditekankan pada pengujian keakuratan sistem yang dirancang dalam mengenali sidik jari. Penentuan Titik-titik titik Minutiae dan proses filter gabor pada sidik jari menggunakan Matlab (R2008b)
22 1. Tahapan Proses Minutiae a. Tahap Binarisasi Image b. Tahap Thinning Image c. Tahap Node d. Tahap Node Setelah Thinning
23 a. Tahap Binarisasi Image Gambar sidik jari dikonversi menjadi pixel 1 dan 0, dimana ridge berwarna hitam (1) dan valley berwarna putih (0). Hal ini memudahkan pada tahap selanjutnya karena featur yang dimiliki sudah dipisah-pisahkan. pisahkan. Gambar Proses Binarisasi Image
24 b. Tahap Thinning Image Proses ini digunakan untuk mengurangi threshold pada sampel sidik jari menjadi garis dengan ukuran ketebalan 1 pixel Algoritma: - Semua pixel pada batas daerah foreground hanya memiliki satu background neighbour - Dengan menghapus semua titik- yang memiliki foreground neighbour lebih dari satu, maka akan didapatkan garis-garis sampel sidik jari dengan ukran ketebalan 1 pixel Gambar Thinning Image
25 c. Tahap Node Pada tahap ini sampel image sidik jari akan menampilkan semua titik minutiae yang dimiliki. Gambar Proses Node
26 d. Tahap Node Setelah Thinning Tahap ini menyempurnakan tahap sebelumnya. Titik-titik titik yang tidak diinginkan akan dihapus sehingga hanya tersisa titik-titik minutiae yang sebenarnya (titik bifurcations dan titik terminations) Titik Bifurcations Gambar Proses Node Setelah Thinnning Titik Terminations
27 Gambar Tahapan Proses Minutiae
28 2. Tahapan Proses Filter Gabor Filter gabor digunakan untuk membersihkan noise pada sebuah sampel sidik jari yang rusak atau tidak jelas. Setelah sampel data sidik jari menjadi jelas, maka proses perbandingan data yang ada pada database dapat dilakukan
29 Gambar Proses Filter Gabor Pada proses filter gabor gambar sidik jari diolah sehingga menghasilkan besaran gabor (magnitude gabor)
30 Nilai Angka Titik-titik titik Bifurcations (Awal Percabangan) Data titik bifurcations 100 data sampel sidik jari Data1 Data2 Data3 dan seterusnya sampai dengan 100 data sidik jari Menunjukkan 100 data sidik jari
31 Titik-titik titik Bifurcations Menunjukkan Titik-titik Bifurcation Data 1 Gambar di atas menunjukkan Titik-titik bifurcations data1 sebanyak 100 baris atau pasangan titik (x,y).
32 Tabel Nilai Angka Titik-titik Bifurcations Data1 No. X Y No. X Y No. X Y No. X Y
33 Nilai Angka Titik-titik titik Bifurcations digambarkan secara Grafis Grafik Nilai Angka Titik-titik Bifurcation Data X Y
34 Titik-titik titik Terminations (Ending) Menunjukkan Titik-titik Termination Data 1 Pada gambar diatas menunjukkan titik-titik termination data1 sebanyak 122 baris atau pasangan titik (x,y).
35 Tabel Nilai Angka Titik-titik Terminations Data1 No. X Y No. X Y No. X Y No. X Y
36 Nilai Angka Titik-titik titik Bifurcations digambarkan secara Grafis Grafik Nilai Angka Titik-titik Terminations Data X Y
37 3. Perbandingan Database Metode yang digunakan Minutiae-Based Based- Matching (MBM) dengan pendekatan point matching (PM), dua kelompok kode minutiae (berdasar lokasinya) diperbandingkan dan jumlah kesamaan titik dari minutiae dihitung. Jadi titik-titik bifurcations dan titik-titik terminations diperbandingkan
38 Tampilan Awal Aplikasi Pencarian dan Pencocokan Data Sidik Jari
39 Tampilan Awal Jendela Buka File Sidik Jari
40 Tampilan Hasil Aplikasi Pencarian dan Pencocokan Data Sidik Jari
41 Kesimpulan dan Saran Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian identifikasi sidik jari i dengan data berskala besar menggunakan metode hybrid minutiae dan filter gabor adalah : Sidik jari dapat digunakan sebagai identifikasi dalam pencarian data penduduk sehingga menghindari adanya data ganda (kembar). Dengan penggabungan metode minutiae dan filter gabor dapat digunakan sebagai identifikasi sidik jari sehingga menghasilkan data yang cukup kuat untuk keakuratan data. Kecepatan pencarian dan pencocokan data pada proses perbandingan database menggunakan Minutiae-based based-matching (MBM) dengan pendekatan point matching (PM) untuk 10 data memakan waktu 10 detik, 100 data 30 detik, 100 data 320 detik dan 3000 data 720 detik. Dengan D demikian kecepatan pencarian dan pencocokan data sidik jari bergantung kepada jumlah data yang akan diperbandingkan, semakin banyak data yang ada maka waktunya yang dibutuhkan semakin lama.
42 Saran Dalam penelitian ini didapatkan keakuratan dan kecepatan data dalam mengidentifikasi sidik jari menggunakan metode hybrid minutiae dan filter gabor, akan tetapi dari hasil diketahui bahwa data yang digunakan jika semakin banyak maka kecepatannya semakin lama. Oleh karena itu untuk penelitian selanjutnya perlu ditambahkan metode clustering untuk mempercepat dalam proses pencarian data
43 Terima Kasih
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Evaluasi Pada penelitian ini, algoritma untuk identifikasi sidik jari tersusun dari 3 tahapan proses yakni tahap preprocessing fingerprint image, minutiae extraction, dan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciENHANCEMENT CITRA SIDIK JARI KOTOR MENGGUNAKAN TEKNIK HYBRID MORPHOLOGY DAN GABOR FILTER
ENHANCEMENT CITRA SIDIK JARI KOTOR MENGGUNAKAN TEKNIK HYBRID MORPHOLOGY DAN GABOR FILTER MUHAMMAD NASIR 2208 205 001 Dosen Pembimbing : Mochamad Hariadi,, S.T., M.Sc.,., Ph.D. Sidang Tesis Fakultas Teknologi
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN EVALUASI
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Pada bab ini dibahas mengenai implementasi serta evaluasi terhadap metode transformasi wavelet dalam sistem pengenalan sidik jari yang dirancang. Untuk mempermudah evaluasi,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciKlasifikasi dan Peningkatan Kualitas Citra Sidik Jari Menggunakan FFT (Fast Fourier Transform) Salahuddin 1), Tulus 2), dan Fahmi 3)
Klasifikasi dan Peningkatan Kualitas Citra Sidik Jari Menggunakan FFT (Fast Fourier Transform) Salahuddin 1), Tulus 2), dan Fahmi 3) Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe 1) Jl. B. Aceh-Medan
Lebih terperinciPENGENALAN POLA SIDIK JARI
TUGAS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENALAN POLA SIDIK JARI Disusun oleh : FAHMIATI NPM : 08.57201.000502 PROGRAM STUDI STRATA SATU (S1) SISTEM INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS DARWAN ALI SAMPIT
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi perangkat lunak dewasa ini tidak terlepas dari berkembangnya studi mengenai kecerdasan buatan. Ada dua hal yang termasuk dari kecerdasan buatan
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN MENGGUNAKAN STRUKTUR MINUTIA
IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN MENGGUNAKAN STRUKTUR MINUTIA Anggya N.D. Soetarmono, S.Kom. ABSTRAK Penelitian ini membahas tentang sistem identifikasi personal dengan menggunakan kesesuaian biometrik pada
Lebih terperinciKLASIFIKASI DAN PENINGKATAN KUALITAS CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN FFT (FAST FOURIER TRANSFORM)
KLASIFIKASI DAN PENINGKATAN KUALITAS CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN FFT (FAST FOURIER TRANSFORM) Salahuddin 1), Tulus 2), F. Fahmi 3) Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe 1) Jl. B. Aceh-Medan
Lebih terperinciKlasifikasi dan Peningkatan Kualitas Citra Sidik Jari Menggunakan FFT (Fast Fourier Transform)
Klasifikasi dan Peningkatan Kualitas Citra Sidik Jari Menggunakan FFT (Fast Fourier Transform) Salahuddin 1),Tulus 2), dan Fahmi 3) Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe 1) Jl. B. Aceh-Medan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. Sistem biometrik merupakan teknologi pengenalan diri yang menggunakan
19 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Biometrik Sistem biometrik merupakan teknologi pengenalan diri yang menggunakan bagian tubuh atau perilaku manusia. Sidik jari dan tanda tangan merupakan contoh biometrik
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari, manusia selalu memanfaatkan teknologi untuk melakukan kegiatannya. Ini dikarenakan teknologi membuat tugas manusia menjadi lebih ringan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPengenalan 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam bab ini membahas latar belakang, rumusan masalah, tujuan dari tugas akhir, batasan-batasan masalah, dan metodologi.
BAB I PENDAHULUAN Dalam bab ini membahas latar belakang, rumusan masalah, tujuan dari tugas akhir, batasan-batasan masalah, dan metodologi. 1.1 Latar belakang Perkembangan teknologi pengolahan citra sekarang
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2007/2008
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2007/2008 Identifikasi Sidik Jari untuk Sistem Absensi dengan Pendekatan Logika Samar Berbasis Aturan
Lebih terperinciBAB II TINJUAN PUSTAKA
BAB II TINJUAN PUSTAKA Bab ini menjelaskan mengenai konsep-konsep dasar yang digunakan sebagai penunjang dalam pembuatan penelitian ini. Adapun Konsep-konsep dasar tersebut meliputi : 2.1 Sejarah Watermarking
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan untuk mengetahui tahapan awal didalam sebuah sistem pendeteksian filter sobel. Didalam aplikasi filter sobel ini
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI. Sidik jari adalah hasil reproduksi tapak jari yang baik yang sengaja
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Sidik jari Sidik jari adalah hasil reproduksi tapak jari yang baik yang sengaja diambil, dicapkan dengan tinta, maupun bekas yang ditinggalkan pada benda karena pernah tersentuh
Lebih terperinciJurnal Pendidikan Fisika Indonesia 7 (2011) RANCANG BANGUN SISTEM PENGENALAN POLA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE MINUTIAE
ISSN: 1693-1246 Januari 2011 Jurnal Pendidikan Fisika Indonesia 7 (2011) 47-51 J P F I http://journal.unnes.ac.id RANCANG BANGUN SISTEM PENGENALAN POLA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE MINUTIAE Sudartono*,
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
44 BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Analisa yang dilakukan terdiri dari : a. Analisa terhadap permasalahan yang ada. b. Analisa pemecahan masalah. 3.1.1 Analisa Permasalahan Pengenalan uang kertas
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM. input yang digunakan merupakan sebuah pemindai sidik jari dengan kedalaman pixel
BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Perancangan Sistem Sidik Jari Dalam prosesnya, sistem pengenal sidik jari bekerja hanya dengan memanfaatkan satu input dari user yang bersangkutan, yaitu sidik
Lebih terperinciPenerapan 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 terperinciAPLIKASI TRANSAKSI VOUCHER MENGGUNAKAN RFID DAN FINGERPRINT
APLIKASI TRANSAKSI VOUCHER MENGGUNAKAN RFID DAN FINGERPRINT Andi Prasetyo 1), Setiawardhana, S.T 2), Fernando Ardilla, S.ST 2) Mahasiswa Jurusan Teknologi Informasi 1), Dosen Jurusan Teknologi Informasi
Lebih terperinciAPLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK
APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK Wiratmoko Yuwono Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya-ITS Jl. Raya ITS, Kampus ITS, Sukolilo Surabaya 60111
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER Dalam analisis dan perancangan sistem program aplikasi ini, disajikan mengenai analisis kebutuhan sistem yang digunakan, diagram
Lebih terperinciMILIK UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Thinning atau penipisan citra adalah suatu operasi untuk mereduksi citra biner dalam suatu objek menjadi rangka (skeleton) yang menghampiri sumbu objek.
Lebih terperinci1 BAB I PENDAHULUAN. Pengajaran yang diperoleh dari sekolah adalah pengenalan dan pemahaman akan
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sejak lahir, balita masih belum mengenal apapun yang dilihatnya. Dalam pertumbuhannya, balita mulai dapat mengenali sesuatu. Proses pengenalan pada balita dengan
Lebih terperinciAplikasi Graf untuk Mengidentifikasi Sidik Jari
Aplikasi Graf untuk Mengidentifikasi Sidik Jari Fanda Yuliana Putri - 13514023 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Folder Sebuah directory (folder) adalah seperti ruangan-ruangan (kamar-kamar) pada sebuah komputer yang berfungsi sebagai tempat penyimpanan dari berkas-berkas (file).
Lebih terperinciPENINGKATAN KUALITAS CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN FFT (FAST FOURIER TRANSFORM)
Peningkatan Kualitas Citra Sidik Jari Menggunakan FFT...Salahuddin, dkk PENINGKATAN KUALITAS CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN FFT (FAST FOURIER TRANSFORM) Salahuddin 1, Tulus 2 dan Fahmi 3 1) Magister Teknik
Lebih terperinciANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX
ANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX Mohammad imron (1), Yuliana Melita (2), Megister Teknologi Informasi Institusi
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. keamanan data, namun sudah banyak teknologi yang diterapkan untuk menjaga
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Biometrik Authentifikasi Autentification dalam security adalah hal yang sangat penting untuk menjaga keamanan data, namun sudah banyak teknologi yang diterapkan untuk menjaga
Lebih terperinciPengembangan Sistem Identifikasi Telapak Tangan dengan Menggunakan Metode Filter Bank Gabor
1 Pengembangan Sistem Identifikasi Telapak Tangan dengan Menggunakan Metode Filter Bank Gabor Ricky Kurniadi dan Nurul Hidayat urusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Aplikasi Program aplikasi merupakan suatu bentuk rancangan program yang dibuat sedemikian rupa dalam mencapai suatu tujuan tertentu dengan mengikuti prosedur serta memiliki
Lebih terperinciVerifikasi Sidik Jari Menggunakan Pencocokan Citra Berbasis Fasa Dengan Fungsi Band-Limited Phase Only Correlation (BLPOC)
Verifikasi Sidik Jari Menggunakan Pencocokan Citra Berbasis Fasa Dengan Fungsi Band-Limited Phase Only Correlation (BLPOC) Adryan Chrysti Sendjaja (1022005) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha
Lebih terperinciSistem Pengenalan Sidik Jari menggunakan Metode Template Matching
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.5, No.1 Maret 2018 Page 1847 Sistem Pengenalan Sidik Jari menggunakan Metode Template Matching Denny Alriza Pratama 1,Adiwijaya 2,Said Al Faraby 3 Ilmu
Lebih terperinciTHINNING ZHANG-SUEN DAN STENTIFORD UNTUK MENENTUKAN EKSTRAKSI CIRI (MINUTIAE) SEBAGAI IDENTIFIKASI POLA SIDIK JARI WHORL DAN LOOP
Teknologi Elektro, Vol. 15, No. 2, Juli - Desember 2016 127 THINNING ZHANG-SUEN DAN STENTIFORD UNTUK MENENTUKAN EKSTRAKSI CIRI (MINUTIAE) SEBAGAI IDENTIFIKASI POLA SIDIK JARI WHORL DAN LOOP Faiza Alif
Lebih terperinciBAB 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 terperinciSTMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2012/2013
STMIK GI MDP Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2012/2013 ANALISIS METODE DETEKSI MINUTIAE UNTUK EKSTRAKSI CIRI SIDIK JARI BERBASIS MATLAB Abstrak Armadi 2009250029
Lebih terperinciAPLIKASI ALGORITMA PENCOCOKAN STRING KNUTH-MORRIS-PRATT (KPM) DALAM PENGENALAN SIDIK JARI
APLIKASI ALGORITMA PENCOCOKAN STRING KNUTH-MORRIS-PRATT (KPM) DALAM PENGENALAN SIDIK JARI Winda Winanti Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Waktu yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dalam kurun waktu enam bulan terhitung mulai februari 2012 sampai juli 2012. Tempat yang digunakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Segmentasi citra (image segmentation) merupakan langkah awal pada proses analisa citra yang bertujuan untuk mengambil informasi yang terdapat di dalam suatu citra.
Lebih terperinciSISTEM IDENTIFIKASI BERDASARKAN POLA SIDIK JARI TANGAN MENGGUNAKAN MINUTIAE-BASED MATCHING
SISTEM IDENTIFIKASI BERDASARKAN POLA SIDIK JARI TANGAN MENGGUNAKAN MINUTIAE-BASED MATCHING Disusun Oleh : Dimastya Yonathan Pratama (1022061) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. drg. Suria
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. dicolokan ke komputer, hal ini untuk menghindari noise yang biasanya muncul
37 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil 4.1.1 Pengambilan Database Awalnya gitar terlebih dahulu ditala menggunakan efek gitar ZOOM 505II, setelah ditala suara gitar dimasukan kedalam komputer melalui
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM Dalam pengerjaan perancangan dan pembuatan aplikasi pengenalan karakter alfanumerik JST algoritma Hopfield ini menggunakan software Borland Delphi 7.0. 3.1 Alur Proses Sistem
Lebih terperinciTeknik Ekstraksi Minutiae Untuk Sistem Verifikasi Keaslian Sidik Jari
Teknik Ekstraksi Minutiae Untuk Sistem Verifikasi Keaslian Sidik Jari Okta Hadi Saputra, Irawan Jurusan Teknik Elektro FTI - ITS Abstrak Teknik kriptografi sudah banyak digunakan untuk menjamin kerahasiaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari- hari seringkali ditemukan uang palsu pada berbagai transaksi ekonomi. Tingginya tingkat uang kertas palsu yang beredar di kalangan masyarakat
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM Dalam bab ini akan dibahas mengenai perancangan dan pembuatan sistem aplikasi yang digunakan sebagai user interface untuk menangkap citra ikan, mengolahnya dan menampilkan
Lebih terperinciPerancangan Sistem Identifikasi Barcode Untuk Deteksi ID Produk Menggunakan Webcam
Perancangan Sistem Identifikasi Barcode Untuk Deteksi ID Menggunakan Webcam Albert Haryadi [1], Andrizal,MT [2], Derisma,MT [3] [1] Jurusan Sistem Komputer Fakultas Teknologi Informasi Universitas Andalas,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) UNTUK PENGENAL POLA SIDIK JARI PADA SISTEM INFORMASI NARAPIDANA LP WIROGUNAN
Media Informatika, Vol. 4, No. 1, Juni 2006, 51-65 ISSN: 0854-4743 IMPLEMENTASI LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) UNTUK PENGENAL POLA SIDIK JARI PADA SISTEM INFORMASI NARAPIDANA LP WIROGUNAN Djalu Ranadhi,
Lebih terperinci1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang Masalah
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Bahasa Arab adalah salah satu bahasa Internasional yang sekarang banyak digunakan oleh penduduk di dunia terutama di negara-negara bagian Timur Tengah. Bahasa
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Penelitian a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Prosesor Intel (R) Atom (TM) CPU N550
Lebih terperinciPEMBIMBING : Dr. Cut Maisyarah Karyati, SKom, MM, DSER.
PROSES PENYARINGAN PENGOLAHAN CITRA DENGAN MENGGUNAKAN METODE GAUSSIAN, LOW PASS FILTERING DAN HIGH PASS FILTERING NAMA : DWI PUTRI ANGGRAINI NPM : 12112301 PEMBIMBING : Dr. Cut Maisyarah Karyati, SKom,
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL MATEMATIKA UNTUK ANALISIS SISTEM IDENTIFIKASI SIDIK JARI OTOMATIS. M. Syamsa Ardisasmita *
PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIKA UNTUK ANALISIS SISTEM IDENTIFIKASI SIDIK JARI OTOMATIS M. Syamsa Ardisasmita * ABSTRAK PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIKA UNTUK ANALISIS SISTEM IDENTIFIKASI SIDIK JARI OTOMATIS.
Lebih terperinciPENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS SCALED CONJUGATE GRADIENT
Mikrotiga, Vol, No. Mei 0 ISSN : 0 PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS SCALED CONJUGATE GRADIENT Suci Dwijayanti *, Puspa Kurniasari Jurusan Teknik Elektro Universitas Sriwijaya,
Lebih terperinciAnalisis dan Perancangan Transformasi Wavelet. Untuk Jaringan Syaraf Tiruan pada. Pengenalan Sidik Jari
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Genap 2005 / 2006 Analisis dan Perancangan Transformasi Wavelet Untuk Jaringan Syaraf Tiruan pada Pengenalan Sidik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini, pencemaran lingkungan sangat memprihatinkan, hal ini membuat balita sangat rentan terhadap serangan penyakit, terutama penyakit pencernaan. Salah satu penyakit
Lebih terperinciPengenalan Plat Nomor Berdasarkan Klasikasi K-Nearest Neighbor (KNN)
Pengenalan Plat Nomor Berdasarkan Klasikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Iman Ilmawan Muharam Manajemen Sistem Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat ilmawan@sta.gunadarma.ac.id
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Rancangan Penelitian Tulisan Tangan angka Jawa Digitalisasi Pre-Processing ROI Scalling / Resize Shadow Feature Extraction Output Multi Layer Perceptron (MLP) Normalisasi
Lebih terperinciOleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. semakin tinggi jumlah citra dijital yang dapat diakses oleh pengguna. Basis data citra
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang semakin pesat, semakin tinggi jumlah citra dijital yang dapat diakses oleh pengguna. Basis data citra akan
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
21 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Arsitektur Sistem Template Formulir Sample Karakter Pengenalan Template Formulir Pendefinisian Database Karakter Formulir yang telah diisi Pengenalan Isi Formulir Hasil
Lebih terperinciSegmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi
Segmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi Nur Nafi iyah 1, Yuliana Melita, S.Kom, M.Kom 2 Program Pascasarjana Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Email: nafik_unisla26@yahoo.co.id 1, ymp@stts.edu
Lebih terperinciANALISIS DAN PEMBUATAN SISTEM PENGENALAN SIDIK JARI BERBASIS KOMPUTER DI POLDA METRO JAYA
ANALISIS DAN PEMBUATAN SISTEM PENGENALAN SIDIK JARI BERBASIS KOMPUTER DI POLDA METRO JAYA Wikaria Gazali; Alexander Agung Santoso Gunawan Mathematics & Statistics Department, School of Computer Science,
Lebih terperinciFitur Bentuk Pada Citra. Achmad Basuki, Nana R PENS-ITS, 2008
Fitur Bentuk Pada Citra Achmad Basuki, Nana R PENS-ITS, 008 Materi Fitur Bentuk Deteksi Tepi Histogram Proyeksi Histogram Sudut Aplikasi Pengenalan Angka Fitur Bentuk Fitur bentuk adalah fitur dasar dalam
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD
SEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD Murinto, Resa Fitria Rahmawati Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Ahmad
Lebih terperinci1. Pendahuluan. 2. Tinjauan Pustaka
1. Pendahuluan Plat mobil merupakan nomor identitas dari setiap mobil yang ada. Tentunya setiap mobil yang ada mempunyai plat nomor yang berbeda untuk masing-masing menunjukkan identitas kendaraan tersebut.
Lebih terperinciYOGI 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 terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Citra RGB Suatu citra biasanya mengacu ke citra RGB. Citra (image) merupakan suatu yang menggambarkan objek dan biasanya dua dimensi. Citra merupakan suatu representasi, kemiripan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung. Waktu penelitian dilakukan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Model Pengembangan Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi fitur yang terdapat pada karakter citra digital menggunakan metode diagonal
Lebih terperinciBAB 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 terperinci1. 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 terperinciPENGUJIAN KUALITAS CITRA SIDIK JARI KOTOR MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)
Penguian Kualitas Citra Sidik Jari Kotor Menggunakan...Muhammad Nasir dan Muhammad Syahroni PENGUJIAN KUALITAS CITRA SIDIK JARI KOTOR MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) Muhammad Nasir 1 dan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Marka Jalan Marka jalan merupakan suatu penanda bagi para pengguna jalan untuk membantu kelancaran jalan dan menghindari adanya kecelakaan. Pada umumnya marka jalan
Lebih terperinciDETEKSI PENYAKIT KULIT MENGUNAKAN FILTER 2D GABOR WAVELET DAN JARINGAN SARAF TIRUAN RADIAL BASIS FUNCTION
1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Kulit merupakan pelindung tubuh kita pertama kali dari benda asing yang masuk ke dalam tubuh. Kulit terdiri dari lapisan epidermis berupa lapisan kulit mati dan dermis
Lebih terperinciPerancangan dan Realisasi Sistem Ekstraksi Ciri Sidik Jari Berbasis Algoritma Filterbank Gabor
Berkala Fisika ISSN : 1410-9662 Vol. 6, No. 2, April 2003, hal. 39-46 Perancangan dan Realisasi Sistem Ekstraksi Ciri Sidik Jari Berbasis Algoritma Filterbank Gabor Kusworo Adi Laboratorium Instrumentasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Grafika komputer merupakan salah satu topik dalam bidang informatika.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 PENDAHULUAN Grafika komputer merupakan salah satu topik dalam bidang informatika. Perkembangan grafika komputer tentunya tidak lepas dari pengolahan citra secara digital. Pengolahan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. tracking obyek. Pada penelitian tugas akhir ini, terdapat obyek berupa bola. Gambar 3.1. Blok Diagram Penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam pengerjaan Tugas Akhir ini adalah studi literatur, pembuatan program serta melakukan deteksi dan tracking obyek. Pada
Lebih terperinciPengenalan Benda di Jalan Raya dengan Metode Kalman Filter. Roslyn Yuniar Amrullah
Pengenalan Benda di Jalan Raya dengan Metode Kalman Filter Roslyn Yuniar Amrullah 7406040026 Abstrak Computer Vision merupakan disiplin ilmu perpanjangan dari pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada saat ini, penyimpanan informasi pada media digital sudah banyak dilakukan oleh orang. Dimulai dengan menyimpan sebuah file atau gabungan beberapa file yang disimpan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab pendahuluan ini akan diuraikan penjelasan mengenai latar belakang penelitian, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. berkaitan dengan pemprosesan sinyal suara. Berbeda dengan speech recognition
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Speaker recognition adalah salah satu bidang pengenalan pola yang berkaitan dengan pemprosesan sinyal suara. Berbeda dengan speech recognition yang mengenali kata atau
Lebih terperinciPengenalan Karakter Sintaktik menggunakan Algoritma Otsu dan Zhang-Suen
Pengenalan Karakter Sintaktik menggunakan Algoritma Otsu dan Zhang-Suen Yusfia Hafid Aristyagama (23214355) Electrical Engineering, Digital Media and Game Technology Institut Teknologi Bandung Bandung,
Lebih terperinciDeteksi Citra Sidik Jari Terotasi Menggunakan Metode Phase-Only Correlation
th Seminar on Intelligent Technology and Its Applications, SITIA 00 ISSN: 087-33X Deteksi Citra Sidik Jari Terotasi Menggunakan Metode Phase-Only Correlation Cahyo Darujati,3 Rahmat Syam,3 Mochamad Hariadi
Lebih terperinciPENCOCOKAN GAMBAR SIDIK JARI DENGAN KAMERA HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE RANSAC DAN TRANSFORMASI AFFINE BERBASIS ANDROID ABSTRACT
PENCOCOKAN GAMBAR SIDIK JARI DENGAN KAMERA HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE RANSAC DAN TRANSFORMASI AFFINE BERBASIS ANDROID Haruno Sajati 1, Dwi Nugraheny 2, Nova Adi Suwarso 3 Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciTUGAS AKHIR CI1599 METODE PENGENALAN SIDIK JARI PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN DELAUNAY TRIANGULATION DAN ALGORITMA GENETIKA
TUGAS AKHIR CI1599 METODE PENGENALAN SIDIK JARI PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN DELAUNAY TRIANGULATION DAN ALGORITMA GENETIKA TOVAN SETIONO NRP 5105 100 007 Dosen Pembimbing Prof. Dr. Ir. Handayani Tjandrasa,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini mengambil tempat di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta yang berlokasi di Jl. Lingkar Selatan, Kasihan, Bantul, Daerah Istimewa
Lebih terperinciDETEKSI KEMIRINGAN ALUR POLA SIDIK JARI DENGAN HAMMING NET SEBAGAI DASAR KLASIFIKASI
DETEKSI KEMIRINGAN ALUR POLA SIDIK JARI DENGAN HAMMING NET SEBAGAI DASAR KLASIFIKASI Sri Suwarno 1, Sri Hartati 2 1 Program Studi Teknik Informatika UKDW Yogyakarta 2 Program Studi Ilmu Komputer Fakultas
Lebih terperinciREVIEW 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Pesan terkadang mengandung sebuah informasi yang sangat penting yang harus dijaga kerahasiaannya. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk
Lebih terperinciBAB 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 terperinciTugas 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 terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
48 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Sistem Sistem yang akan dibangun dalam penelitian ini adalah Implementasi Algoritma Template Matching dan Feature Extraction untuk Pengenalan Pola Angka Untuk
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN Bab ini membahas tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan masalah, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan pada skripsi. 1.1. Latar
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM. Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut sudah terintegrasi dengan komputer, dengan terintegrasinya sistem tersebut
Lebih terperinci