BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. individu dapat dibedakan dengan individu yang lain.

BAB 1 PENDAHULUAN. sistem analog menjadi sistem komputerisasi. Salah satunya adalah sistem

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

1. Pendahuluan. 1.1 Latar belakang

BAB I PENDAHULUAN. macam aplikasi dalam kehidupan sehari-hari. Proses autentikasi itu sendiri adalah

BAB I PENDAHULUAN. perumusan masalah, tujuan, pembatasan masalah, metodologi, dan sistematika

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. telinga, wajah, infrared, gaya berjalan, geometri tangan, telapak tangan, retina,

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang 1.2. Rumusan Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. berkaitan dengan pemprosesan sinyal suara. Berbeda dengan speech recognition

BAB I PENDAHULUAN. dengan pesat yang hampir memasuki setiap bidang yang berkenaan dengan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. a. Universal (universality), dimana karakteristik yang dipilih harus dimiliki oleh setiap orang.

UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

PENGENALAN GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI JARAK EUCLIDEAN TERNORMALISASI SKRIPSI FUJI FRILLA KURNIA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I-1

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. 1. Sistem pengawasan atau surveillance system

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

APLIKASI PENGENALAN KARAKTER ALFANUMERIK MENGGUNAKAN ALGORITMA HAMMING DISTANCE

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1-1

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Bab 1. Pendahuluan. aman semakin diperlukan untuk menjamin keamanan data. Berbagai solusi proteksi

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

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

BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN

Pengembangan Aplikasi Presensi Sidik Jari dengan menggunakan Alihragam Wavelet dan Jarak Euclidean di Dinas Pendidikan Kabupaten Wonogiri

BAB 1 PENDAHULUAN. individu lain. Karakteristik ini perlu diidentifikasikan agar dapat digunakan untuk

YOGI WARDANA NRP

BAB 1 PENDAHULUAN 1-1

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDETEKSI UANG LOGAM DENGAN METODE EUCLIDEAN

Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Transformasi Gabor Wavelet dan Jarak Minskowski

1. BAB I PENDAHULUAN

Analisis Kinerja Pengenalan Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis (PCA) dan Overlapping Block

Beberapa sampel tanda tangan setiap orang pada umumnya identik namun tidak

Principal Component Analysis

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. berbagai aktivitas untuk mendukung produktifitas. marak perangkat bergerak atau mobile device. Salah satu perangkat mobile yang

SISTEM PENGENALAN INDIVIDU MELALUI IDENTIFIKASI TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MATRIKS DISKRIMINATOR SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Pengembangan Sistem Identifikasi Telapak Tangan dengan Menggunakan Metode Filter Bank Gabor

LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR...

UKDW 1. BAB I PENDAHULUAN. 1.1.Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. digunakan untuk identitas citra adalah nama file, tanggal pengambilan,

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. secara otomatis. Sistem ini dibuat untuk mempermudah user dalam memilih locker

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Verifikasi Citra Wajah Menggunakan Metode Discrete Cosine Transform Untuk Aplikasi Login

PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA EIGENFACE DAN EUCLIDEAN DISTANCE

1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia memiliki akurasi yang besar dalam mengenali

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PERSYARATAN PRODUK

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. pendidikan swasta terkemuka di Yogyakarta yang mengalami perkembangan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FILTER GABOR ABSTRAK

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. kemudahan, efisiensi waktu, efektifitas kerja dan dapat digunakan sebagai alat

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING

ISBN: Cetakan Pertama, tahun Semua informasi tentang buku ini, silahkan scan QR Code di cover belakang buku ini

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

Adiguna¹, -². ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN MELALUI PENGENALAN CITRA WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA EIGENFACE

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SEMINAR TUGAS AKHIR M. RIZKY FAUNDRA NRP DOSEN PEMBIMBING: Drs. Daryono Budi Utomo, M.Si

Pendeteksi Cacat Pada Selongsong Peluru Berbasis Citra Menggunakan Gabor Filter

BAB 1 PENDAHULUAN. smartphone. Aplikasi mobile dalam hal ini adalah Android yang menjadi salah satu

PEMANFAATAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DALAM MENENTUKAN KEMATANGAN BUAH KAKAO MENGGUNAKAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE SKRIPSI

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. untuk meniru sistem visual manusia (human vision).

BAB 1 PENDAHULUAN. Sistem penghitungan pengunjung..., Ikhsan Putra Kurniawan, FASILKOM Universitas UI, 2008 Indonesia

IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA SILUET ORANG BERJALAN MENGGUNAKAN SUDUT SETENGAH KAKI

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

Pengolahan Citra untuk Identifikasi Kerusakan Kemasan Minuman Kaleng

Identifikasi Tekstur Saluran Pencernaan Bagian Atas Pada Foto Gastroscopy untuk Deteksis Dini Penyakit Saluran Pencernaan 1

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. berbeda antara manusia satu dengan yang lain. Manusia mengenali

Implementasi Deteksi Copy-move Forgery pada Citra menggunakan Metode Histogram of Oriented Gradients (HOG)

BAB I PENDAHULUAN. ke karakteristik tertentu pada manusia yang unik dan berbeda satu sama lain.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. Sistem Pakar (Expert System), Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network), Visi

DETEKSI KERUSAKAN JALUR PCB (PRINTED CIRCUIT BOARD) MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING

STMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2010/2011

ANALISA PENGUKURAN SIMILARITAS BERDASARKAN JARAK MINIMUM PADA PENGENALAN WAJAH 2D MENGGUNAKAN DIAGONAL PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

BAB I PENDAHULUAN. Bab pertama ini terbagi menjadi enam bagian yang masing-masing akan

IDENTIFIKASI BIOMETRIK FINGER KNUCKLE PRINT MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI PCA DAN GLCM

Transkripsi:

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 objek dari citra berupa pengenalan karakter ataupun pola. Pengenalan citra dari salah satu bagian tubuh bersifat khas dimiliki seseorang menjadi topik penelitian yang sedang berkembang. Pengenalan salah satu bagian tubuh bersifat khas dari manusia yang dapat dilakukan adalah pengenalan sidik jari, pengenalan citra wajah, pengenalan garis telapak tangan, pengenalan tulisan tangan, pengenalan tanda tangan, iris, dll (Mughni, et al. 2011). Pengenalan tersebut dilakukan untuk mencari identitas seseorang berdasarkan apa yang dimiliki seseorang. Salah satu bagian tubuh manusia yang memiliki ciri khas adalah garis telapak tangan (Ong, et al. 2003). Garis telapak tangan memiliki sifat khas karena bentuk garis telapak tangan yang berbeda-beda pada tiap manusia sehingga setiap garis telapak tangan seseorang mewakili satu identitas seseorang. Sebuah fitur citra garis telapak tangan mewakili identitas seseorang sehingga fitur tersebut menjadi suatu yang khas dari seseorang. Fitur citra garis telapak tangan memiliki nilai yang dapat dijadikan acuan untuk membandingkan antara satu citra dengan citra garis telapak tangan lainnya. Garis telapak tangan dapat dikenali melalui pengenalan citra garis telapak tangan dengan beberapa tahapan-tahapan proses pengenalan. Tahapan dari pengenalan citra adalah pra-pengolahan citra, ekstraksi fitur citra (Falasev, et al. 2011) dan pencocokan citra uji dengan citra latih. Tahapan pra-pengolahan citra digunakan untuk

2 mempersiapkan citra yang lebih baik lagi dari citra aslinya. Pemilihan metode ekstraksi fitur yang baik merupakan salah satu faktor penting untuk mencapai tingkat pengenalan yang tinggi (Jain & Taxt 1996). Ekstraksi fitur citra digunakan untuk menghasilkan fitur citra yang akan digunakan sebagai masukan untuk tahapan pencocokan. Tahapan pencocokan adalah tahapan dimana fitur dari sebuah citra uji diukur tingkat kecocokan dengan fitur-fitur citra yang disimpan dalam database. Pada penelitian ini metode ekstraksi fitur operasi blok non-overlapping digunakan untuk mendapatkan nilai fitur sebuah citra garis telapak tangan. Nilai fitur tersebut digunakan sebagai parameter dalam pengukuran tingkat kesamaan antara vektor uji dan latih. Setiap data sampel yang telah melalui proses pra-pengolahan citra akan dilakukan ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode operasi blok. Hasil ekstraksi dari metode tersebut akan digunakan untuk mendapatkan nilai fitur untuk proses pencocokan. Metode pencocokan jarak Euclidean ternormalisasi digunakan untuk mengukur tingkat kecocokan kesamaan dua vektor (uji dan latih). Penelitian sebelumnya yang telah dilakukan dalam mengekstraksi fitur dan pencocokan sebuah citra garis telapak tangan dapat dilakukan dengan metode ekstraksi fitur operasi blok overlapping dan pencocokan dengan Euclidean distance (Mughni, et al. 2011), dimana metode tersebut menghasilkan tingkat kecocokan sebesar 100% dengan menggunakan 90 citra sampel dari 30 orang responden dan menghasilkan blok 15x15. Putra (2007) menggunakan metode ekstraksi fitur operasi blok secara non-overlapping menghasilkan tingkat pencocokan 97% menggunakan metrika korelasi ternormalisasi dimana data yang digunakan adalah 1000 citra dari 200 orang responden dan menghasilkan 64 buah fitur setiap citra. Penggunaan metode ekstraksi fitur citra dengan operasi blok dan pencocokan dengan jarak Euclidean ternormalisasi diharapkan dapat menambah nilai akurasi tingkat kecocokan dan memberi informasi identitas pemilik citra garis telapak tangan yang paling mendekati kemiripan. 1.2. Rumusan Masalah Untuk mendapatkan informasi identitas pemilik citra telapak tangan maka dibutuhkan pendekatan untuk menyelesaikan permasalahan pengenalan identitas seseorang melalui citra garis utama telapak tangan.

3 1.3. Batasan Masalah Adapun batasan masalah dalam penelitian ini yaitu: 1. Akuisisi citra telapak tangan tidak mengalami rotasi. 2. Tidak mempertimbangkan pencahayaan. 1.4. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode ekstraksi fitur operasi blok nonoverlapping dan metode pencocokan dengan jarak Euclidean ternormalisasi dalam mengenali identitas seseorang melalui garis utama telapak tangan. 1.5. Manfaat Penelitian Penulis berharap penelitian ini dapat memberikan manfaat kepada penulis sendiri dan para pembaca. Adapun manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Penelitian dapat dikembangkan dalam membuat sistem pengenalan identitas seseorang melalui garis utama telapak tangan. 2. Menambah pengetahuan baru tentang ekstraksi fitur operasi blok non-overlapping dalam menghasilkan ciri garis suatu citra telapak tangan dan metode jarak Euclidean ternormalisasi sebagai salah satu pencocokan garis telapak tangan. 3. Penelitian dapat menjadi bahan rujukan untuk pengembangan penelitian lebih lanjut. 1.6. Metodologi Penelitian Metode penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah: 1. Studi Literatur Pada tahap ini, peneliti mencari metode pengajaran yang berbeda dari sebelumnya. Mempelajari kembali apa yang kurang dipahami dengan referensi-referensi, buku-

4 buku ataupun via internet dan dengan orang yang memahami secara benar pembelajaran tentang metode ekstraksi fitur dan pencocokan kesamaan dua vektor. 2. Desain Sistem Pada tahap ini peneliti membuat diagram alir data dari setiap proses yang dilakukan dalam penelitian ini. 3. Pembuatan Sistem Pada tahap ini, peneliti mulai mengodekan sistem akan dibuat dengan bahasa pemrograman Java. 4. Pengujian Sistem Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap aplikasi apakah telah memenuhi kriteria atau tidak. 5. Dokumentasi Pada tahap ini akan dilakukan penyusunan laporan mengenai aplikasi yang telah dibangun dengan tujuan menunjukkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan. 1.7. Sistematika Penulisan Tugas akhir ini disusun dalam lima bab dengan sistematika penulisan sebagai berikut: Bab 1 Pendahuluan Pada bab pendahuluan berisi tentang hal-hal yang mendasari dilakukannya penelitian serta mengidentifikasi masalah penelitian. Bagian-bagian yang terdapat dalam bab pendahuluan ini terdiri atas latar belakang masalah, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, dan manfaat penelitian. Bab 2 Tinjauan Pustaka Pada bab tinjauan pustaka berisi landasan teori, kerangka pikir dan hipotesis yang diperoleh dari acuan yang mendasari dalam melakukan penelitian ini. Bab 3 Metodologi Pada bab metodologi berisi metodologi penelitian yang dilakukan dalam menerapkan metode ekstraksi fitur operasi blok non-overlapping dan jarak Euclidean ternormalisasi sebagai salah satu pengukuran tingkat kesamaan dua vektor untuk pencocokan garis telapak tangan.

5 Bab 4 Hasil dan Pembahasan Pada bab hasil dan pembahasan berisi penjelasan hasil dari pengujian metode ekstraksi fitur operasi blok non-overlapping dan pengukuran pencocokan dengan jarak Euclidean ternormalisasi yang telah dilakukan dalam menyelesaikan permasalahan pengenalan identitas seseorang melalui garis telapak tangan. Bab 5 Kesimpulan dan Saran Pada bab kesimpulan dan saran berisi kesimpulan dari hasil penelitian dan saran-saran yang berkaitan dengan penelitian yang dapat dikembangkan selanjutnya.