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 Jari Toni Setiadi 0600647105 Rinaldi Andreas 0600647370 Syaiful Bahari 0600648373 Kelas / Kelompok 08PAT / 1 Abstrak Skripsi ini membahas sistem klasifikasi sidik jari dan merancang sebuah sistem pengenalan sidik jari berdasarkan metode transformasi wavelet. Data input yang digunakan berupa citra ibu sidik jari, citra inilah yang kemudian akan diproses agar dapat dikenali oleh komputer. Citra sidik jari diproses awal dengan transformasi wavelet sehingga menghasilkan multiresolusi dari citra aslinya. Penggunaan transformasi wavelet dimotivasi adanya hasil penelitian tentang transformasi wavelet yang mempunyai kemampuan memunculkan (feature) khusus pada citra yang diteliti. Transformasi wavelet di sini digunakan selain sebagai metode ekstraksi ciri juga sekaligus mereduksi dimensi citra masukan. Citra tereduksi selanjutnya diproses untuk klasifikasinya. Pengenalan dan klasifikasi dengan menerapkan jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantizations (LVQ) mengelompokkan sidik jari ke salah satu pola utama sidik jari (crossover, core, bifurcation, ridge ending, island, delta, dan pore). Sebagai basis masukan jaringan syaraf, digunakan citra ukuran 16x16, yang kemudian dianalisis juga pengaruh besarnya dimensi vektor masukan terhadap unjuk kerja pengenalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa unjuk kerja pengenalan meningkat cukup signifikan untuk masukan dengan dimensi yang lebih besar (64x64) dibandingkan dengan masukan yang lebih kecil (32x32 dan 16x16). Pengenalan dengan ekstraksi ciri wavelet Daubechies meningkatkan unjuk kerja sebesar 1% dibandingkan dengan wavelet Haar. Kata Kunci Klasifikasi sidik jari, thresholding, dekomposisi wavelet, ekstraksi ciri, jaringan syaraf, LVQ. iv
PRAKATA Ucapan syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas berkat rahmat dan karunianya penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan judul Analisis dan Perancangan Pengenalan Sidik Jari dengan Metode Transformasi Wavelet. Skripsi ini disusun untuk memenuhi syarat dalam menyelesaikan studi strata-1 jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bina Nusantara. Selama pembuatan skripsi ini, penulis menyadari banyak bantuan dari berbagai pihak. Untuk itu dalam kesempatan ini penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada: 1. Orang tua dan keluarga yang telah memberikan dukungan moral, materiil dan doa kepada penulis, 2. Prof. Dr. Gerardus Polla, M.App.Sc., selaku Rektor Universitas Bina Nusantara yang telah memberikan kesempatan untuk menyelesaikan skripsi ini, 3. Bapak Mohammad Subekti, BE.,M.Sc., selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika yang telah memberikan kepercayaan untuk menyelesaikan skripsi ini, 4. Bapak Fredy Purnomo, S.Kom.,M.Kom., selaku Sekretaris Jurusan Teknik Informatika yang telah memberikan kepercayaan untuk menyelesaikan skripsi ini, 5. Bapak Dr. Ir. Haryono Soeparno, M.Sc., selaku dosen pembimbing yang telah memberikan ide, saran, dorongan dan bimbingan kepada penulis untuk menyelesaikan penyusunan skripsi ini, v
6. Semua dosen Universitas Bina Nusantara yang selama ini telah memberikan ilmu dan bimbingan akademis kepada penulis selama perkuliahan, 7. Teman-teman dan asisten laboratorium Universitas Bina Nusantara, 8. Segenap civitas akademika Universitas Bina Nusantara, tempat penulis membina ilmu dan berkarya selama ini, 9. Serta semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu yang telah memberikan bantuan sehingga terselesaikan penyusunan skripsi ini. Meskipun perancangan yang dilakukan pada skripsi ini masih sangat sederhana dan mendasar, namun penulis berharap melalui skripsi ini pembaca dapat mengerti mengenai penerapan metode pengenalan sidik jari berbasiskan Transformasi Wavelet. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih belum sempurna, oleh sebab itu penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun dari pembaca agar kesalahan pada perancangan dapat diperbaiki dan dapat dilakukan pengembangan lebih lanjut. Akhirnya penulis juga berharap semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi kita semua serta perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi di Universitas Bina Nusantara. Jakarta, 27 Mei 2006 Penulis vi
DAFTAR ISI Halaman Judul Luar Halaman Judul Dalam Halaman Persetujuan Abstrak...iv Prakata...v Daftar Isi...vii Daftar Tabel...x Daftar Gambar...xi BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Ruang Lingkup...3 1.3 Tujuan dan Manfaat...3 1.4 Metodologi...4 1.5 Sistematika Penulisan...5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Computer Vision...7 2.2 Piksel atau Elemen Gambar...7 2.3 Pengolahan Citra...8 2.4 Peningkatan Mutu Citra...9 vii
2.5 Sidik Jari...10 2.6 Wavelet...12 2.6.1 Transformasi Wavelet...12 2.6.2 Dekomposisi Wavelet...14 2.7 Jaringan Syaraf Tiruan...15 BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa...17 3.2. Perancangan...17 3.2.1 Thresholding...19 3.2.2 Penapisan (Filtering)...20 3.2.3 Dekomposisi Pola Sidik Jari...21 3.2.4 Wavelet Haar...24 3.2.5 Wavelet Daubechies...25 3.3 Jaringan Syaraf Tiruan...30 3.4 Rancangan Program Aplikasi...32 3.4.1 Modul Image Processing (Pre-Processing)...32 3.4.2 Modul Ekstraksi Ciri (Feature Extraction)...35 3.4.2.1 Estimasi Orientasi Field...35 3.4.2.2 Edge Detection...37 3.4.3 Modul Pembelajaran...38 3.4.4 Modul Pengenalan...40 3.4.5 Rancangan Tampilan Layar...42 viii
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Sistem...45 4.1.1 Perangkat Keras...46 4.1.2 Perangkat Lunak...46 4.2 Mekanisme Kerja Aplikasi...46 4.3 Evaluasi...58 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan...64 5.2 Saran...65 DAFTAR PUSTAKA...66 LAMPIRAN ix
DAFTAR TABEL Tabel 3.1 Mask 3x3...34 Tabel 3.2 Operator Gx...37 Tabel 3.3 Operator Gy...37 Tabel 4.1 Tabel 4.2 Tabel 4.3 Tabel 4.4 Evaluasi Citra dengan nilai ridge detection 200.60 Evaluasi Citra dengan nilai ridge detection 300.61 Evaluasi Citra dengan nilai ridge detection 400.62 Evaluasi Citra dengan nilai ridge detection 500.63 x
DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Sidik jari dengan ekstraksi titik detail...11 Gambar 2.2 Karakteristik khusus sidik jari berupa minutiae...11 Gambar 2.3 Diagram Alir Sistem Wavelet...12 Gambar 2.4 Jaringan Syaraf Learning Vector Quantization...16 Gambar 3.1 Pengolahan ke citra biner...19 Gambar 3.2 Proses awal representasi citra wavelet...22 Gambar 3.3 Pengulangan proses representasi citra wavelet...23 Gambar 3.4 Proses akhir representasi citra wavelet...23 Gambar 3.5 RE dan NZ dari citra sidik jari noiseless pada Haar dan Daubechies...29 Gambar 3.6 RE dan NZ dari citra sidik jari noisy pada Haar dan Daubechies...29 Gambar 3.7 Skema diagram jaringan LVQ...30 Gambar 3.8 Langkah-langkah proses Pengenalan Pola dengan LVQ...31 Gambar 3.9 Algoritma ekstraksi LVQ pada citra sidik jari...33 Gambar 3.10 Tampilan Utama atau Awal...42 Gambar 3.11 Tampilan Pemrosesan Citra...43 Gambar 4.1 Tampilan Awal...47 Gambar 4.2 Tampilan Pengambilan Citra...48 Gambar 4.3 Tampilan kotak inputan ridge detection...49 Gambar 4.4 Tampilan Citra Masukan...50 Gambar 4.5 Tampilan Modul Thresholding...51 xi
Gambar 4.6 Tampilan Modul Ekstraksi Ciri...52 Gambar 4.7 Tampilan Modul Pembelajaran...53 Gambar 4.8 Tampilan Modul Pengujian...54 Gambar 4.9 Tampilan Modul Hasil Pengujian...55 Gambar 4.10 Tampilan Modul Pengenalan...56 Gambar 4.11 Tampilan Modul Membersihkan Database...57 Gambar 4.12 Tampilan Modul Membersihkan Memo...58 Gambar 4.13 Sample sidik jari...59 Gambar 4.14 Grafik perubahan tingkat keakuratan citra...64 xii