ISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1482

dokumen-dokumen yang mirip
PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK RUMUS SIDIK JARI PADA BENTUK SIDIK JARI JENIS WHORL

ANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX

PENGENALAN POLA SIDIK JARI

PENGGUNAAN METODE POINCARE INDEX DALAM PENDETEKSIAN LETAK COREPOINT PADA SIDIK JARI

IDENTIFIKASI PEMBUAT TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN HAAR WAVELET DAN ALGORITMA PROPAGASI BALIK LEVENBERG MARQUARDT

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Kata kunci : citra, pendeteksian warna kulit, YCbCr, look up table

Jurnal Pendidikan Fisika Indonesia 7 (2011) RANCANG BANGUN SISTEM PENGENALAN POLA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE MINUTIAE

SISTEM PEMBACA LJK BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN SCANNER LJK READER SYSTEM BASED DIGITAL IMAGE PROCESSING USING SCANNER

Pengembangan Sistem Identifikasi Telapak Tangan dengan Menggunakan Metode Filter Bank Gabor

ISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.3 Desember 2017 Page 3130

KLASIFIKASI CITRA SIDIK JARI DENGAN METODE TEMPLTE MATCHING

Implementasi Teori Graf Dalam Masalah Fingerprint Recognition (Pengenalan Sidik Jari)

IMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

KLASIFIKASI POLA SIDIK JARI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK ANALISA KARAKTERISTIK SESEORANG

PENINGKATAN KUALITAS CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN FFT (FAST FOURIER TRANSFORM)

ABSTRAK. Michael Parlindungan ( ) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha

Verifikasi Sidik Jari Menggunakan Pencocokan Citra Berbasis Fasa Dengan Fungsi Band-Limited Phase Only Correlation (BLPOC)

MAKALAH FINGERPRINT FAST PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN SPIRAL OLEH: RONI WIJAYA

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

IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE ABSTRAK

Aplikasi Metode Template Matching untuk Klasifikasi Sidik Jari

PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN BERBASIS CIRI SKELETON DAN STATISTIK MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN. Disusun oleh : Mario Herryn Tambunan ( )

DETEKSI KEMIRINGAN ALUR POLA SIDIK JARI DENGAN HAMMING NET SEBAGAI DASAR KLASIFIKASI

PERBANDINGAN ANALISIS PENGENALAN HURUF ARAB MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN K-NEAREST NEIGHBOR

SISTEM PENGENALAN PENGUCAPAN HURUF VOKAL DENGAN METODA PENGUKURAN SUDUT BIBIR PADA CITRA 2 DIMENSI ABSTRAK

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

PENGENALAN HURUF HASIL DARI TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FORWARD-ONLY COUNTER PROPAGATION

Raden Abi Hanindito¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom

IDENTIFIKASI INDIVIDU BERDASARKAN CITRA SILUET BERJALAN MENGGUNAKAN PENGUKURAN JARAK KONTUR TERHADAP CENTROID ABSTRAK

PENGENALAN POLA GARIS DASAR KALIMAT PADA TULISAN TANGAN UNTUK MENGETAHUI KARAKTER SESEORANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILIENT BACKPROPAGATION

PENGENALAN POLA GARIS DASAR KALIMAT PADA TULISAN TANGAN UNTUK MENGETAHUI KARAKTER SESEORANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PROBABILISTIC NEURAL NETWORK

PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK KRIPTOGRAFI VISUAL TANPA EKSPANSI PIKSEL DAN ALGORITMA RLE

KOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN COMPRESSED SENSING BERBASIS BLOK

PERANCANGAN PENDETEKSI SENYUM DENGAN METODE PENGUKURAN SIMETRI DAN DETEKSI GARIS PADA BIDANG WARNA HOSSEINI ABSTRAK

IMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK MENGHITUNG RESISTANSI RESISTOR MENGGUNAKAN METODE BACK PROPAGATION

PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS SCALED CONJUGATE GRADIENT

PERANCANGAN SISTEM PENGENAL DIGIT ANGKA METER AIR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN KOHONEN

PENYEMBUNYIAN CITRA DALAM CITRA DENGAN ALGORITMA BERBASIS BLOK ABSTRAK

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN MOMENT INVARIANT DAN ALGORITMA BACK PROPAGATION ABSTRAK

PERHITUNGAN SEL DARAH MERAH MENGGUNAKAN OPERASI MORFOLOGI BRANCHPOINTS BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

PENGARUH UJI TUKEY TERHADAP VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

Peningkatan Figure of Merit Pada Detektor Tepi Canny Menggunakan Teknik Skala Multiplikasi

Deteksi Kanker Paru-Paru Dari Citra Foto Rontgen Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation

VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FILTER GABOR ABSTRAK

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI METODE MINUTIAE EXTRACTION DAN TEMPLATE MATCHING UNTUK KLASIFIKASI SIDIK JARI

Penerapan Graf Terhubung untuk Menentukan Klasifikasi Sidik Jari

Penerapan Watermarking pada Citra berbasis Singular Value Decomposition

Putu Agus Junaedi¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DOUBLE BACKPROPAGATION ABSTRAK

MENENTUKAN KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN PENGHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS VIDEO PROCESSING

KLASIFIKASI CITRA SIDIK JARI BERDASARKAN ENAM TIPE PATTERN MENGGUNAKAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB)

1 BAB I PENDAHULUAN. Pengajaran yang diperoleh dari sekolah adalah pengenalan dan pemahaman akan

IDENTIFIKASI WAJAH MANUSIA BERDASARKAN PERBANDINGAN PARAMETER TINGGI HIDUNG, LEBAR HIDUNG DAN JARAK MATA. Yusriani Laa Baan

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. baik masih hidup ataupun telah mati, dari yang masih utuh dan belum mengalami

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

DETEKSI PENYAKIT KULIT MENGUNAKAN FILTER 2D GABOR WAVELET DAN JARINGAN SARAF TIRUAN RADIAL BASIS FUNCTION

IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN MENGGUNAKAN STRUKTUR MINUTIA

KOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS ABSTRAK

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN DATA BERSKALA BESAR MENGGUNAKAN METODE HYBRID MINUTIAE DAN FILTER GABOR. Oleh : Siswo Santoso

Perbandingan Metode K Nearest Neighbor dan K Means Clustering dalam Segmentasi Warna pada Citra ABSTRAK

Deteksi Citra Sidik Jari Terotasi Menggunakan Metode Phase-Only Correlation

KRIPTOGRAFI VISUAL DENGAN ALGORITMA ELGAMAL YANG DIMODIFIKASI UNTUK CITRA BERWARNA DENGAN TIGA CITRA HASIL ENKRIPSI MENGGUNAKAN PERANGKAT LUNAK MATLAB

DETEKSI JENIS KAYU CITRA FURNITURE UKIRAN JEPARA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION

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

ANALISIS MULTI WAVELET PADA KOMPRESI SUARA. Disusun Oleh: Immanuel Silalahi. Nrp :

DETEKSI MARKA JALAN DAN ESTIMASI POSISI MENGGUNAKAN MULTIRESOLUTION HOUGH TRANSFORM

KLASIFIKASI DAN PENINGKATAN KUALITAS CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN DFT (DISCRETE FOURIER TRANSFORM)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENGENALAN POLA SIDIK JARI BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

ALGORITMA DETEKSI ADAPTIF BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN TRANSFORMASI

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Proteksi Kesalahan Berbeda Menggunakan Metode Rate Compatible Punctured Convolutional (RCPC) Codes Untuk Aplikasi Pengiriman Citra ABSTRAK

APLIKASI SUPPORT VEKTOR MACHINE (SVM) UNTUK PROSES ESTIMASI SUDUT DATANG SINYAL

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. mengantar barang, mengantar anak ke sekolah, dan lain sebagainya.

IMPLEMENTASI PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS(PCA) DAN IMPROVED BACKPROPAGATION

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

BAB III LANDASAN TEORI. Sidik jari adalah hasil reproduksi tapak jari yang baik yang sengaja

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Pengenalan Citra Sidikjari Menggunakan Minutiae Dan Propagasi Balik

Kata kunci: Template Matching, Root Mean Square, Pre-Processing, EDSR, DHS. vi Universitas Kristen Maranatha

Reza Fajar Rachmanda¹, Dr Ir Bambang Hidayat Dea², Rita Purnamasari³. ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom

PENGGABUNGAN DUA CITRA DENGAN METODE COMPRESSIVE SENSING MENGGUNAKAN MATLAB

SEGMENTASI HURUF TULISAN TANGAN BERSAMBUNG DENGAN VALIDASI JARINGAN SYARAF TIRUAN. Evelyn Evangelista ( )

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penelitian

REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK MEMVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCALITY PRESERVING PROJECTION

IMPLEMENTASI METODE RETINEX UNTUK PENCERAHAN CITRA

PERANCANGAN OTENTIKASI SIDIK JARI PADA BIOMETRIC PAYMENT DESIGN OF AUTHENTICATION FINGERPRINT FOR BIOMETRIC PAYMENT ABSTRAK

SLOPE CORRECTION PADA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK

IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI HOUGH ABSTRAK

Perbandingan Identifikasi Citra Penyakit Kulit Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Metode Sistem Pakar ABSTRAK

SISTEM MONITORING KINERJA DOSEN POLTEKOM MENGGUNAKAN FINGERPRINT BERBASIS SMS GATEWAY

PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Transkripsi:

ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 217 Page 1482 PERUMUSAN SIDIK IBU JARI BERJENIS LOOP DENGAN MENGGUNAKAN METODE WDFs LOOP TYPE THUMB FORMULA USING WDFs METHOD Siti Lainatul Afifah 1, Mohammad Ramdhani.ST.,M.T. 2, Rita Purnamasari.ST.,M.T. 3 Prodi S1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom 1 sitilainatulafifah@gmail.com, 2 m.ramdhani@tass.telkomunivesity.ac.id, 3 ritapurnamasari@telkomuniversity.ac.id Rumus sidik jari merupakan salah satu cara untuk mengidentifikasi seseorang. Dalam dunia kepolisian rumus sidik jari digunakan juga untuk mengidentifikasi seseorang. Sampai saat ini pihak kepolisian masih menggunakan cara konvensional dalam pembuatan rumus sidik jari. Oleh karena itu perlu adanya perangkat lunak yang dapat membuat rumus sidik jari secara otomatis. Tugas akhir ini dirancang untuk membuat rumus sidik ibu jari secara otomatis dengan menggunakan metode WDFs. Dalam pembuatan rumus sidik ibu jari ada beberapa parameter yang harus diperhatikan yaitu letak titik core, delta dan ridge counting. Berdasarkan proses pengujian yang telah dilakukan, tingkat keberhasilan dalam pendeteksian core mencapai 49.33%, delta 55.33%, dan ridge counting 7.78%. Dari hasil tingkat keberhasilan dalam perumusan sidik ibu jari hanya mencapai 9.11%, dikarenakan beberapa faktor yaitu semakin besar noise yang ada pada gambar sidik ibu jari maka gambar sidik ibu jari semakin sulit untuk diproses oleh sistem, kualitas sidik ibu jari yang terlalu kering dan basah pada saat pengambilan sample dapat mempengaruhi letak titik core, delta, dan ridge counting pada sidik ibu jari tidak terlihat dengan jelas, terdapat garis-garis kecil pada sidik ibu sehingga pada saat proses filter garis tersebut terdeteksi dan mengakibat timbulnya garis baru selain garis sidik jari, sehingga hasil pendeteksian titik core, delta, ridge counting, dan rumus sidik ibu jari tidak semua nya bisa terdeteksi dengan benar. Kata kunci: Perumusan sidik ibu jari, WDFs, Loop. Fingerprint formula is one way to identify someone. In the world of police the fingerprint formula is used also to identify a person. Until now the police still use conventional way of making fingerprint formula. Therefore the need for software that can make the fingerprint formula automatically. This final project is designed to make the thumbprint formula automatically by using the WDFs method. In making the thumbprint formula there are several parameters to be considered namely the location of core point, delta and ridge counting. Based on the testing process that has been done, the success rate in core detection reaches 49.33%, delta 55.33%, and ridge counting 7.78%. From the results of the success rate in the formulation of thumb prints only reached 9.11%, due to several factors ie the greater the noise that is on the thumb prints the thumb print image is more difficult to be processed by the system, the quality of the fingerprints are too dry and wet on When sampling can affect the location of the core point, delta, and ridge counting on the thumbprints are not clearly visible, there are small lines on the mother's fingerprint so that when the line filter process is detected and resulted in the emergence of a new line other than the fingerprint line, The results of core point detection, delta, ridge counting, and thumbprint not all formulas can be detected correctly. Keyword: Youth Thumb formula, WDFs, Loop 1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Sampai saat ini, salah satu cara pihak kepolisian untuk mengidentifikasi seseorang yaitu dengan rumus sidik jari. rumus sidik jari merupakan pembubuhan tanda pada tiap-tiap kolom kartu sidik jari yang menunjukkan interprestasi mengenai bentuk pokok, jumlah bilangan garis, bentuk loop, dan jalannya garis. Dalam pembuatan rumus sidik jari pihak kepolisian masih menggunakan cara konvensional, yaitu dengan menggunakan peralatan tinta daktiloskopi, plat kaca, roller, penjepit kartu sidik jari dan kartu sidik jari. Kelemahan dengan menggunakan cara konvensional yaitu tidak valid hasil perumusan yang didapat, dikarenakan kurang teliti dalam pembacaan sidik jari maka rumus yang di dapat pun akan berbeda. Pada tugas akhir ini dilakukan pengembangan sebuah perangkat lunak yang dapat menentukan rumus sidik ibu jari jenis loop dengan menggunakan metode backpropagation. Untuk pembuatan rumus sidik ibu jari jenis loop berdasarkan parameter jenis sidik jari, jenis loop, letak core, letak delta, dan jumlah bilangan garis.

ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 217 Page 1483 Fokus dari tugas akhir ini adalah perumusan sidik ibu jari berjenis loop dan kemudian dibagi menjadi dua scenario yaitu gambar sidik ibu jari tanpa noise tambahan, dan gambar sidik ibu jari dengan noise tambahan.1,.2,.3,.4 dan.5. Output dari perangkat lunak ini merupakan hasil rumus sidik ibu jari jenis loop dengan menggunakan metode WDFs. 1.2. Tujuan Adapun tujuan dari tugas akhir ini adalah : 1. Merealisasikan suatu perangkat lunak untuk menghasilkan rumus sidik ibu jari dengan masukan sidik ibu jari jenis loop. 2. Merancang program aplikasi yang berfungsi untuk menghasilkan rumus sidik ibu jari jenis loop dengan menggunakan metode WDFs.. 3. Mengetahui tingkat keberhasilan sidik ibu jari dalam otentikasi dengan menggunakan metode WDFs. 2. Dasar Teori Daktiloskopi berasal dari dua kata yunani yaitu dactylos dan scopein. Dactylos yang artinya jari jemari atau garis jari dan scopein yang artinya mengamati atau meneliti. Dari definisi tersebut timbul istilah dalam bahasa inggris yang dikenal menjadi ilmu sidik jari. Daktiloskopi yang berarti mengamati sidik jari, tepatnya garis yang terdapat pada ruas ujung jari. Jadi, daktiloskopi adalah ilmu yang mempelajari sidik jari untuk pengidentifikasian seseorang [15]. Berdasarkan dalil atau aksioma ilmu sidik jari ada tiga, yaitu : 1. Sidik jari setiap orang mempunyai ciri-ciri yang berbeda 2. Sidik jari setiap orang tidak berubah selama hidup 3. Sidik jari dapat dirumuskan dan diklasifikasikan secara matematis Ketiga dalil tersebut dicetuskan oleh Sir Francois Galton (1822-1916) berdasarkan hasil penelitian terhadap beribu-ribu sidik jari manusia yang telah diteliti [16]. 2.1. Sidik Jari Sidik jari adalah hasil dari reproduksi telapak tangan yang tertutupi garis timbul kecil yang disebut rabung gesekan (fiction ridges), yang secara sengaja diambil, dicapkan dengan tinta, maupun bekas yang ditinggalkan pada benda karena pernah tersentuh oleh kulit telapak tangan. [8]. 2.2. Jenis Sidik Jari Berdasarkan klasifikasi, bentuk sidik jari dibagi ke dalam tiga bentuk utama yaitu : 1. Arch a. Arch (busur) yaitu pola sidik jari yang tidak mempunyai ciri- ciri adanya titik delta [9]. Arch terdiri dari dua jenis, yaitu Plain Arch, Tented Arch 2. Whorl Whorl (llingkaran) yaitu pola sidik jari yang ditandai dengan adanya dua buah titik delta [9]. a. Whorl terdiri dari empat jenis, yaitu Plain Whorl, Double loop,central packet loop Whorl, Accidental Whorl. 3. Loop Loop (sangkutan) yaitu pola sidik jari yang ditandai dengan adanya sebuah titik delta [9]. Bentuk loop terdiri dari dua jenis, yaitu : 1. Ulnair loop yaitu garis memasuki pokok tulisan dari sisi yang searah dengan kelingking, melengkung di tengah pokok lukisan dan kembali ke arah sisi semula. 2. Radial loop yaitu garis memasuki pokok lukisan dari sisi searah dengan jempol, melengkung di tengah pokok tulisan dan kembali atau cenderung kembali ke arah sisi semula [7]. 2.3. Titik Fokus Titik fokus adalah yang berperan penting dalam menentukan termasuk ke dalam klasifikasi apa sidik jari tersebut [7]. Dalam pengklasifikasian sidik jari ada dua jenis titik fokus [7], yaitu : 1. Core (Inner terminus) Core adalah titik tengah yang terdapat pada garis sidik jari loop yang terdalam dan terjauh dari delta. Titik tengah dalam perumusan sidik jari sangat penting dan harus diperhatikan. 2. Delta (outer terminus) Delta adalah Delta adalah titik atau garis yang terdapat pada pusat perpisahan garis type lines.

ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 217 Page 1484 2.4. Image Processing Image processing adalah memperbaiki dan menganalisa suatu informasi citra oleh komputer. Informasi citra adalah gambar visual dalam dua dimensi. Pengolahan citra bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterprestasi oleh manusia atau computer [24]. Hal-hal penting yang harus dilakukan diantaranya sebagai berikut [24] : a. Peningkatan kualitas citra (image enhancement) b. Pemugaran citra (image restoration) c. Segmentasi citra (image segmentation) 2.5. Ridge Counting Ridge counting merupakan bilangan garis yang melintasi garis bayangan yang ditarik antara delta dan core (delta dan core tidak termasuk dalam penghitungan bilangan garis) [7]. 2.6. Rumus Sidik Jari Rumus sidik jari merupakan salah satu cara untuk mengidentifikasi seseorang. Dalam dunia kepolisian, rumus sidik jari digunakan untuk mengidentifikasi seseorang. Karena sidik jari merupakan bentuk yang unik dan berbeda pada setiap orang, maka rumus sidik jari akan berbeda setiap orangnya. Dalam dunia kepolisian perumusan sidik jari merupakan pembubuhan tanda pada tiap-tiap kolom kartu sidik jari yang menunjukan interprestasi mengenai bentuk pokok, jumlah bilangan garis dan jenis loop [7]. 2.7. Pendeteksian titik core dan delta Pendeteksian titik core dan delta merupakan salah satu hal penting dalam pengambilan gambar sidik jari, dimana core dan delta digunakan untuk titik acuan dalam perumusan sidik jari. Pada tugas akhir ini untuk penentuan titik core dengan menggunakan metode WDFs. Jika letak core berada diatas maka menggunakan WDFuc, jika titik core berada di bawah dapat menggunakan WDFlc, delta dapat terdeteksi secara bersamaan. Bila gambar sidik jari diputar, tidak aka nada perbedaan yang jelas antara titik core atas dan bawah. Oleh karena itu dapat menggunakan WDFc1 dan WDFc2 untuk titik core dan WDFd untuk delta. Berikut adalah persamaannya : WDFc1 = 2θ(i, j) + kπ 2, WDFc2 = 2θ(i, j) + kπ 2 π, (1) WDFd = 2θ(i, j) + kπ 2. 3. Perancangan Sistem 3.1. Blok Diagram Sistem Berikut adalah blok diagram sistem keseluruhan dalam perumusan sidik ibu jari berjenis loop. Gambar RGB Letak titik Core dan Delta Rumus Sidik Ibu Jari Image Aquisition Image processing Rumus Sidik Ibu Jari Gambar 1. Blok Diagram Sistem Pengujian Sidik jari Pada blok diagram sistem diatas, proses image aquisition merupakan tahapan pertama untuk pengambilan gambar sidik ibu jari. Pengambilan sample gambar sidik ibu jari dengan menggunakan sensor UART Fingerprint Reader. Gambar yang dihasilkan adalah gambar berwarna yang disimpan dalam format.bmp 32 bit dengan ukuran yang berbeda beda, salah satu ukuran nya yaitu 252x3 piksel. Untuk sample sidik ibu jari jenis loop diperoleh dari 25 orang mahasiswa, dimana masing masing orang diambil sample nya sebanyak tiga kali. Tahap kedua yaitu image processing, pada tahap ini ada beberapa proses yang dilakukan. Pertama yaitu proses resize gambar menjadi ukuran 34x34, proses ini bertujuan untuk menyamakan ukuran gambar input an yang akan diproses selanjutnya. Proses ketiga yaitu proses pendeteksian titik core dan delta. Dalam penetuan titik core dan delta harus memperhatikan beberapa ketentuan titik core dan delta yang sudah ada. Karena letak core dan delta dapat

ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 217 Page 1485 mempengaruhi rumus sidik ibu jari yang dibuat. Dalam tugas akhir ini menggunakan metode WDFs untuk mendeteksi titik core dan delta. Proses penghitungan bilangan garis (ridge counting), ada beberapa faktor penting dalam melakukan proses penghitungan bilangan garis yaitu ketepatan letak titik core dan delta, jenis sidik jari loop memiliki satu titik core dan delta. Proses pembuatan rumus sidik ibu jari jenis loop, pola rumus sidik ibu jari dirancang oleh penulis. Rumus sidik ibu jari ditentukan oleh beberapa parameter yaitu titik core, delta, dan ridge counting. Proses pengujian sidik ibu jari dengan menggunakan metode WDFs yang ditujukan untuk pengujian gambar sidik jari tanpa noise tambahan dan dengan noise tambahan dari.1 sampai.5. 4. Pengujian dan Analisis Pada bab ini dilakukan pengujian dan analisis dari keseluruhan sistem. Proses pengujian dilakukan untuk mendapatkan hasil dari sistem yang telah dibuat dan direalisasikan. Data hasil pengujian kemudian dianalisis dengan tujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dari sistem yang telah dibuat. 4.1. Pengujian Sistem Pada tahap pengujian ini diambil dari 75 sample sidik ibu jari jenis loop, dan terdapat dua scenario yaitu gambar sidik ibu jari tanpa noise tambahan dan dengan noise tambahan, noise tambahan yang diberikan mulai dari.1 sampai.5. Berikut merupakan tabel dan grafik hasil pengujian titik core, delta, ridge counting dan rumus sidik ibu jari yang terdeteksi dengan benar : Tabel 1. Hasil Pengujian Titik Core dan Delta Titik Core Terdeteksi Benar Delta Terdeteksi Benar Scenario dalam % dalam % Tanpa Noise Tambahan 55 73,33 5 66,67 Noise.1 45 6 49 65,33 Noise.2 45 6 45 6 Noise.3 37 49,33 42 56 Noise.4 29 38,67 35 46,67 Noise.5 11 14,67 28 37,33 8 6 4 2 Titik Core Terdeteksi Tanpa Noise Tambahan Noise.1 Noise.2 Noise.3 Noise.4 Noise.5 Gambar 2. Grafik core yang terdeteksi benar

ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 217 Page 1486 Delta Terdeteksi 7 6 5 4 3 2 1 Tanpa Noise Tambahan Noise.1 Noise.2 Noise.3 Noise.4 Noise.5 Gambar 3. Grafik delta yang terdeteksi benar Tabel 2. Hasil Pengujian Ridge Counting dan Rumus Sidik Ibu Jari Ridge Counting Terdeteksi Rumus Sidik Ibu Jari Benar Terdeteksi Benar Scenario dalam dalam % % Tanpa Noise Tambahan 9 12 9 12 Noise.1 7 9,33 7 9,33 Noise.2 9 12 9 12 Noise.3 8 1,67 8 1,67 Noise.4 3 4 3 4 Noise.5 3 4 3 4 Ridge counting 14 12 1 8 6 4 2 Tanpa Noise Tambahan Noise.1 Noise.2 Noise.3 Noise.4 Noise.5 Gambar 4. Grafik Ridge counting 14 12 1 8 6 4 2 Tanpa Noise Tambahan Rumus Sidik Ibu Jari Jenis Loop Noise.1 Noise.2 Noise.3 Noise.4 Noise.5 Gambar 5. Grafik Ridge counting Berdasarkan tabel dan grafik diatas dapat dianalisis bahwa ada beberapa faktor yang mempengaruhi hasil pengujian yaitu semakin besar noise yang ada pada gambar sidik ibu jari maka gambar sidik ibu jari

ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 217 Page 1487 semakin sulit untuk diproses oleh sistem, kualitas sidik ibu jari yang terlalu kering dan basah pada saat pengambilan sample dapat mempengaruhi letak titik core, delta, dan ridge counting pada sidik ibu jari tidak terlihat dengan jelas, terdapat garis-garis kecil pada sidik ibu sehingga pada saat proses filter garis tersebut terdeteksi dan mengakibat timbulnya garis baru selain garis sidik jari, kualitas UART Fingerprint Reader yang kurang bagus dan cara cropping gambar sidik ibu jari dengan menggunakan snipping tools dapat mempengaruhi proses pengambilan gambar sidik ibu jari, karena proses cropping dengan menggunakan snipping tools kualitas dan informasi pada gambar sidik ibu jari yang didapatkan menjadi berkurang. Sehingga hasil pendeteksian titik core, delta, ridge counting, dan rumus sidik ibu jari tidak semua nya bisa terdeteksi dengan benar. 4.2. Pengujian Akurasi Keseluruhan Berikut adalah hasil pengujian tingkat keberhasilan berdasarkan titik core, delta, ridge counting dan rumus sidik ibu jari secara keseluruhan, data diambil dari 75 sample sidik ibu jari dan dua scenario yaitu tanpa noise tambahan dan dengan noise tambahan mulai dari.1 sampai.5, sehingga total sample menjadi 45.. 6 5 4 3 2 1 Tingkat Keberhasilan Keseluruhan Titik Core Delta Ridge Counting Rumus Sidik Ibu Jari Gambar 6. Grafik Tingkat Keberhasilan Keseluruhan Berdasarkan pada grafik yang ditunjukan gambar 4.15. dapat dianalisis bahwa pada titik core yang terdeteksi sebesar 49.33% dari sample yang terdeteksi sebanyak 222 sample sidik ibu jari, delta 55.33% dari sample yang terdeteksi sebanyak 24 9sample sidik ibu jari, ridge counting 7.78% sample yang terdeteksi sebanyak 35 sample sidik ibu jari. Dari hasil yang didapatkan maka dapat dibandingkan dengan hasil literatur sebelumnya, untuk tingkat keberhasilan pada literatur sebelumnya penentuan titik core 76%, penentuan delta 94%, penentuan ridge counting 74 %, dan tingkat keberhasilan perangkat lunak dalam perumusan sidik jari sebesar 7%. Sedangkan hasil yang didapatkan pada pengujian tugas akhir ini yaitu untuk penentuan titik core 49.33%, penentuan delta 55.33%, penentuan ridge counting 7.78% dan tingkat keberhasilan dalam perangkat lunak dalam perumusan sidik ibu jari sebesar 9.11%. Dari hasil pengujian yang didapatkan dapat dianalisis bahwa pada pengujian tugas akhir ini semakin besar noise yang ada pada gambar sidik ibu jari maka gambar sidik ibu jari semakin sulit untuk diproses oleh sistem, kualitas sidik ibu jari yang terlalu kering dan basah pada saat pengambilan sample dapat mempengaruhi letak titik core, delta, dan ridge counting pada sidik ibu jari tidak terlihat dengan jelas, terdapat garis-garis kecil pada sidik ibu sehingga pada saat proses filter garis tersebut terdeteksi dan mengakibat timbulnya garis baru selain garis sidik jari, kualitas UART Fingerprint Reader yang kurang bagus dan cara cropping gambar sidik ibu jari dengan menggunakan snipping tools dapat mempengaruhi proses pengambilan gambar sidik ibu jari, karena proses cropping dengan menggunakan snipping tools kualitas dan informasi pada gambar sidik ibu jari yang didapatkan menjadi berkurang. Sehingga hasil pendeteksian titik core, delta, ridge counting, dan rumus sidik ibu jari tidak semua nya bisa terdeteksi dengan benar.

ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 217 Page 1488 5. Kesimpulan dan Saran 5.1. Kesimpulan Dari hasil pengujian yang diperoleh dan telah dilakukan analisis pada Perumusan Sidik Ibu Jari Berjenis Loop dengan Menggunakan Metode WDFs maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Tingkat keberhasilan dalam pendeteksian core mencapai 49.33%, delta 55.33%, dan ridge counting 7.78% dan rumus sidik ibu jari 7.78%. 2. Dari hasil tingkat keberhasilan dalam perumusan sidik ibu jari hanya mencapai 9.11%, dikarenakan beberapa faktor yaitu semakin besar noise yang ada pada gambar sidik ibu jari maka gambar sidik ibu jari semakin sulit untuk diproses oleh sistem, kualitas sidik ibu jari yang terlalu kering dan basah pada saat pengambilan sample dapat mempengaruhi letak titik core, delta, dan ridge counting pada sidik ibu jari tidak terlihat dengan jelas, terdapat garis-garis kecil pada sidik ibu sehingga pada saat proses filter garis tersebut terdeteksi dan mengakibat timbulnya garis baru selain garis sidik jari, sehingga hasil pendeteksian titik core, delta, ridge counting, dan rumus sidik ibu jari tidak semua nya bisa terdeteksi dengan benar. 5.2. Saran Dalam tugas akhir ini, masih banyak kekurangan yang dapat diperbaiki untuk pengembangan berikutnya. Adapun beberapa saran yang dapat diberikan yaitu : 1. Penelitian dapat dikembangakan dengan meneliti 1 jari dan semua jenis sidik jari sehingga dapat menghasilkan rumus sidik jari dengan standar kepolisian. 2. Pengambilan gambar sidik jari dapat diambil dari berbagai posisi. 3. Dapat menggunakan fingerprint dengan kualitas yang lebih bagus, sehingga garis sidik jari dapat terlihat dengan jelas.

ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 217 Page 1489 DAFTAR PUSTAKA [1] Putra, Darma. "Sistem Biometrika." Yogyakarta: Andi Offset (29): 161-163. [2] Leksono, Bowo, Achmad Hidayatno, and R. Rizal Isnanto. "Aplikasi Metode Template Matching untuk Klasifikasi Sidik Jari." TRANSMISI 13.1 (211): 1-6. [3] Arifin; Tumanan, Okvian, Pengenalan Pola Sidik Jari Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan Menggunakan Pembelajaran Backpropagtion. 211. [4] Imron, Mohammad; Melita, Yuliana, Analisa Hasil Perbandingan Identifikasi Core Point pada Sidik Jari Menggunakan Metode Direction Of Curvature dan Poincare Index. 213. [5] Riskajaya, Yohanes I., and Tohari Ahmad. "Pengembangan Metode Seleksi Titik Minutiae Pada Sidik Jari dengan Radius Ketetanggaan." JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi 13.1 (215): 68-74. [6] Suyanto, Soft Computing. 28. [7] Utomo,Agung. Rahasia Kehebatan di Balik Sidik Jari. Pontianak. 213. [8] Suyadi. Rahasia Sidik Jari. [9] Misbach, Ifa H. Dahsyatnya Sidik Jari. VisiMedia, 21. [1] Wijaya, Marvin Ch, and Agus Prijono. "Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab." Bandung: Informatika (27). [11] Siang, Jong Jek. "Jaringan syaraf tiruan dan pemrogramannya menggunakan Matlab." Penerbit Andi, Yogyakarta (25). [12] Suroto, Studi Penyempurnaan Identifikasi Sidik Jari Pada Algoritma Minutea. 29. [13] Hong, Lin, Yifei Wan, and Anil Jain. "Fingerprint image enhancement: algorithm and performance evaluation." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 2.8 (1998): 777-789. [14] Julasayvake, Atipat, and Somsak Choomchuay. "An algorithm for fingerprint core point detection." Signal Processing and Its Applications, 27. ISSPA 27. 9th International Symposium on. IEEE, 27. [15] Prasasti,Yudha. Peran Daktiloskopi dalam Mengungkapkan Kasus Tindakan Pidana Pencurian (Studi Kasus di Wilayah Hukum Polres Sragen). 211. [16] Rizqiani, Kurnia. M. Ramdhani. and Achmad Rizal. "Perancangan Perangkat Lunak Penghitungan Rumus Sidik Jari Tipe Loop."29. [17] http://www.peterkovesi.com/matlabfns/ [18] Patmasari, Raditiana. Mohamad Ramdhani. and Achmad Rizal. "Perancangan Perangkat Lunak Rumus Sidik Jari pada Bentuk Sidik Jari Jenis Whorl." Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI). 29. [19] Johal, Navrit Kaur, and Amit Kamra. "A novel method for fingerprint core point detection." International Journal of Scientific & Engineering Research 2.4 (211): 1-6. [2] Iwasokun, Gabriel Babatunde, and Oluwole Charles Akinyokun. "Fingerprint singular point detection based on modified poincare index method." Int. J. Signal Process. Image Process. Pattern Recogn 7 (214): 259-272. [21] http://img1.photo138.com/cdm1/tha57-all-1-1.jpg [22] http://img.dxcdn.com/productimages/sku_326223_4.jpg [23] Muharam, Fadhillah Saeful Hakim.Achmad Rizal. dan Rheza Faurizki Rahayu. Klasifikasi Kelelahan Otak Pada Gamer EEG Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik. 216. [24] Juheri,Ahmad. Identifikasi Pola Sidik Jari Berbasis Transformasi Wavelet Dan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik. 215.