i Universitas Kristen Maranatha
REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI
SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH
MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR
LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB)
Elfrida Sihombing (0922019)
Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha E – mail : curaziE@gmail.com
ABSTRAK
Pola pembuluh darah pada tangan adalah salah satu bagian dari tubuh manusia yang memiliki karakteristik unik pada setiap orang. Karena keunikan tersebut, pola pembuluh darah dapat digunakan dalam sistem identifikasi. Di dalam Tugas Akhir ini diujikan sebuah metoda pengenalan seseorang berdasarkan citra pembuluh darah menggunakan ekstraksi fitur Local Line Binary Pattern (LLBP). Citra pembuluh darah diperoleh menggunakan kamera inframerah, selanjutnya pada setiap citra pembuluh darah dilakukan proses pengolahan citra. Akhirnya citra tersebut dicocokkan dengan menggunakan Hamming Distance yang menghasilkan nilai kemiripan/kedekatan antara dua pola citra pembuluh darah. Untuk mengetahui tingkat akurasi dari perangkat lunak yang direalisasikan, dilakukan pengujian menggunakan 20 citra uji dari individu yang ada dalam database dan 20 citra uji dari individu yang tidak ada dalam database.
Kata kunci : Identifikasi, Citra Pembuluh Darah, Local Line Binary Pattern,
ii Universitas Kristen Maranatha
REALIZATION OF SOFTWARE FOR IDENTIFICATION
OF A PERSON BASED ON VEIN IMAGE
USING FEATURE EXTRACTION
LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLBP)
Elfrida Sihombing (0922019)
Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha E – mail : curaziE@gmail.com
ABSTRACT
The pattern of vein in the hand is one part of the human body which has a unique characteristic to each person. Because of this uniqueness vein pattern can be used in the identification system. In this final project tested a method for identification of a person based on the vein image using feature extraction Local Line Binary Pattern. Vein image is obtained using an infrared camera, then each vein image performed image processing. Finally, finally vein images are matched using a Hamming Distance (HD) which produces a similarity value/closeness between two vein pattern images. To determine the accuracy of software have been realized, software testing is realized using 20 test images of individuals that exist in the database and test images of 20 individuals who are not in the database.
vi Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAN
PERNYATAAN ORISINALITAS LAPORAN
PERNYATAAN PUBLIKASI LAPORAN TUGAS AKHIR
ABSTRAK ... i
ABSTRACT ... ii
KATA PENGANTAR ... iii
DAFTAR ISI ... vi
DAFTAR GAMBAR ... ix
DAFTAR TABEL ... xi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah ... 1
1.2 Identifikasi Masalah ... 3
1.3 Rumusan Masalah ... 3
1.4 Tujuan ... 3
1.5 Batasan Masalah ... 4
vii Universitas Kristen Maranatha
BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Teknologi Biometrik ... 6
2.2 Pola Pembuluh Darah (Vein) sebagai Biometrik ... 8
2.3 Citra Digital ... 10
2.4 Perbaikan Kualitas Citra ... 11
2.4.1 Contrast Stretching ... 12
2.4.2 Gaussian Filter ... 13
2.4.3 Median Filter ... 15
2.5 Ekstraksi Fitur ... 16
2.5.1 Ekstraksi Fitur Local Line Binary Pattern (LLBP) ... 16
2.6 Konversi Bilangan Desimal ke Biner ... 21
2.7 Hamming Distance (Jarak Hamming) ... 22
2.8 False Accepted Rate (FAR), False Rejected Rate (FRR), dan Equal Error Rate (EER) ... 23
BAB III PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1 Diagram Blok ... 26
3.2 Diagram Alir ... 30
3.2.1 Diagram Alir Pembentukan Database ... 30
3.2.1.1Diagram Alir Perbaikan Kualitas Citra Latih ... 31
3.2.1.2Ekstraksi Fitur Citra Latih ... 33
viii Universitas Kristen Maranatha 3.2.1.2.1.1Diagram Alir Proses Menghitung
Nilai Fitur LLBP Sumbu Horizontal ... 36
3.2.1.2.1.2Diagram Alir Proses Menghitung Nilai Fitur LLBP Sumbu Vertikal ... 39
3.2.1.2.2 Diagram Alir Konversi Nilai Desimal Fitur LLBP Menjadi Nilai Biner ... 41
3.2.2 Diagram Alir Pengujian ... 42
3.3 Penentuan Nilai Batas (Threshold) ... 45
3.4 Perancangan Antarmuka Pemakai (User Interface) ... 50
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA DATA 4.1 Proses Pengujian Perangkat Lunak ... 52
4.2 Analisa Data ... 58
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Analisa Data ... 61
5.2 Saran ... 62
DAFTAR PUSTAKA ... 63
LAMPIRAN A : LIST PROGRAM MATLAB DAN GUI LAMPIRAN B : KUMPULAN CITRA
ix Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Fungsi Transformasi Contrast Stretching ... 12
Gambar 2.2 Distribusi Filter Gaussian 2-Dimensi ... 14
Gambar 2.3 Penghilangan derau dengan filter median 3�3 ... 16
Gambar 2.4 Ilustrasi Operator LLBP ... 18
Gambar 2.5 Equal Error Rate (EER), False Acceptance Rate (FAR), dan False Rejection Rate (FRR) ... 25
Gambar 3.1 Blok Diagram Sistem Identifikasi Pembuluh Darah ... 26
Gambar 3.2 Diagram Alir Pembentukan Database ... 31
Gambar 3.3 Diagram Alir Perbaikan Kualitas Citra ... 32
Gambar 3.4 Diagram Alir Ekstraksi Fitur Local Line Binary Pattern (LLBP) ... 33
Gambar 3.5 Diagram Alir Proses Menghitung Nilai LLBP Pada Setiap Blok ... 36
Gambar 3.6 Diagram Alir Proses Menghitung Nilai Fitur LLBP Sumbu Horizontal ... 37
Gambar 3.7 Diagram Alir Proses Menghitung Nilai Fitur LLBP Sumbu Vertikal ... 40
Gambar 3.8 Diagram Alir Proses Konversi Nilai Fitur LLBP dari Nilai Desimal Ke Nilai Biner ... 41
Gambar 3.9 Diagram Alir Proses Pengujian Pembuluh Darah ... 44
Gambar 3.10 Grafik Hubungan Antara FRR dengan FAR ... 48
x Universitas Kristen Maranatha Gambar 4.1 Tampilan Aplikasi Pengujian Citra yang Digunakan
Sebagai Database ... 52 Gambar 4.2 Tampilan Aplikasi Untuk Pengujian Citra Yang Tidak Terdapat Dalam Database Tetapi Dari Individu Dalam Database... 53
xi Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1 Penamaan File Citra Latih ... 28
Tabel 3.2 Penamaan File Citra Uji Individu Dalam Database ... 29
Tabel 3.3 Penamaan File Citra Uji Individu Di luar Database ... 29
Tabel 3.4 Pengujian Citra Uji Individu yang Terdapat dalam Database ... 46
Tabel 3.5 Pengujian Citra Uji Individu yang Tidak Terdapat dalam Database ... 47
Tabel 3.6 Penjelasan Rancangan Tampilan Perangkat Lunak ... 51
Tabel 4.1 Pengujian Menggunakan Citra Uji yang Digunakan Sebagai Database ... 54
Tabel 4.2 Pengujian Menggunakan Citra Uji dari Individu yang Terdapat Dalam Database ... 56
1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I
PENDAHULUAN
Pada bab ini akan dibahas mengenai latar belakang masalah, identifikasi masalah, rumusan masalah, tujuan, pembatasan masalah, dan sistematika penulisan dari Tugas Akhir ini.
1.1 Latar Belakang Masalah
Belakangan ini identifikasi identitas berdasarkan teknologi biometrik telah banyak dikembangkan dan dimanfaatkan untuk memperoleh tingkat keamanan (secure) yang tinggi. Teknologi biometrik merupakan teknologi identifikasi identitas seseorang berdasarkan ciri – ciri fisik maupun perilaku seseorang seperti sidik jari, iris, wajah, suara dan lain-lain.
BAB I PENDAHULUAN
2 Universitas Kristen Maranatha sudah digunakan berkali – kali oleh orang lain. Yang kedua adalah sisa cetakan tangan yang membekas pada alat dapat mempengaruhi keakuratan dari sistem dalam mengenali identitas seseorang. Yang ketiga, penduduk di beberapa negara mungkin akan menolak meletakkan tangan mereka di atas suatu alat apabila sebelumnya lawan jenis mereka sudah meletakkan tangannya di atas alat tersebut.
Pada Tugas Akhir ini, penulis akan mencoba merealisasikan perangkat lunak untuk mengidentifikasi seseorang yang tidak membutuhkan kontak fisik langsung antara pengguna dengan alat pengidentifikasi. Teknologi biometrik yang digunakan adalah berdasarkan pada pola pembuluh darah yang berada pada punggung telapak tangan. Pola pembuluh darah ini di – capture menggunakan kamera inframerah yang dimodifikasi sehingga mampu menangkap pola pembuluh darah. Jenis teknologi biometrik ini dipilih karena setiap orang memiliki pola pembuluh darah yang unik, tidak berubah akibat pertambahan usia kecuali telah mengalami proses operasi, kondisi eksternal permukaan tangan seperti berminyak, basah, robek atau kotor tidak akan mempengaruhi struktur dari pembuluh darah. Tidak seperti sidik jari yang dapat diduplikasi dengan bahan tertentu, pembuluh darah lebih sulit untuk diduplikasi.
BAB I PENDAHULUAN
3 Universitas Kristen Maranatha
1.2Identifikasi Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, masalah utama yang akan diangkat pada Tugas Akhir ini adalah merealisasikan perangkat lunak untuk mengidentifikasi seseorang berdasarkan citra pembuluh darah dengan metode ekstraksi fitur Local Line Binary Pattern (LLBP) menggunakan program MATLAB (Matrix Laboratory).
1.3Rumusan Masalah
Permasalahan yang akan dibahas di dalam Tugas Akhir ini adalah :
a. Bagaimana menerapkan metoda ekstraksi fitur Local Line Binary Patern (LLBP) untuk ekstraksi fitur citra pembuluh darah untuk proses identifikasi seseorang berdasarkan citra pembuluh darah ?
b. Bagaimana hasil yang diperoleh pada proses pengenalan pembuluh darah dengan masukan berupa citra pembuluh darah ?
1.4 Tujuan
Tujuan dari Tugas Akhir ini adalah :
a. Merealisasikan perangkat lunak dengan menggunakan MATLAB untuk identifikasi seseorang berdasarkan citra pembuluh darah dengan menerapkan metoda ekstraksi fitur Local Line Binary Pattern (LLBP) untuk ekstraksi fitur citra pembuluh darah.
BAB I PENDAHULUAN
4 Universitas Kristen Maranatha
1.5 Batasan Masalah
Batasan masalah di dalam Tugas Akhir ini adalah :
a. Jumlah citra yang akan digunakan adalah sebanyak 80 citra dari 20 orang yang berbeda. Sebagai citra pelatihan sebanyak 5 citra dari 10 orang berbeda yang disimpan sebagai database. Sebagai citra uji sebanyak 2 citra dari 10 orang yang terdapat pada database untuk pengujian False Rejected Rate (FRR) dan 2 citra dari 10 orang yang tidak terdapat pada database untuk pengujian False Accepted Rate (FAR).
b. Posisi tangan harus dikepal.
c. Pengambilan dan pengolahan citra tidak dilakukan secara real – time.
d. Citra yang digunakan sebelum proses ekstraksi berupa citra grayscale berukuran 156 x 156 pixel.
e. Pembuatan aplikasi menggunakan perangkat lunak MATLAB 7.7.0 (R2008b).
1.6 Sistematika Penulisan
Penyusunan laporan Tugas Akhir ini terdiri dari lima bab, yaitu : 1. Bab I. Pendahuluan
BAB I PENDAHULUAN
5 Universitas Kristen Maranatha 2. Bab II. Landasan Teori
Pada bab ini dibahas mengenai teori – teori penunjang yang akan digunakan untuk merancang perangkat lunak untuk identifikasi berdasarkan pola pembuluh darah dengan metoda ekstraksi ciri Local Line Binary Pattern (LLBP).
3. Bab III. Perancangan Perangkat Lunak
Bab ini berisi penjelasan desain yang akan dilakukan dalam membuat perangkat lunak untuk mengidentifikasi citra pembuluh darah menggunakan ekstraksi ciri Local Line Binary Pattern (LLBP).
4. Bab IV. Data Pengamatan dan Analisa
Bab ini berisi data pengamatan hasil pengujian program, perhitungan tingkat keberhasilan metoda yang digunakan berdasarkan FAR dan FRR, dan analisa dari data hasil pengujian program.
5. Bab V. Kesimpulan dan Saran
61 Universitas Kristen Maranatha
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi kesimpulan dari hasil penelitian dan analisa dari Tugas Akhir “Realisasi Perangkat Lunak Untuk Identifikasi Seseorang Berdasarkan Citra Pembuluh Darah Menggunakan Ekstraksi Fitur Local Line Binary Pattern (LLBP)”, beserta saran untuk pengembangan penelitian selanjutnya
5.1 Kesimpulan
Dari proses – proses yang telah dilakukan terkait dengan pelaksanaan Tugas Akhir, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Perangkat lunak untuk mengidentifikasi seseorang berdasarkan citra pembuluh darah menggunakan ekstraksi fitur Local Line Binary Pattern berhasil direlisasikan menggunakan MATLAB 7.7.0 (R2008b).
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
62 Universitas Kristen Maranatha
5.2 Saran
Adapun saran yang dapat diberikan untuk perkembangan penelitian lebih lanjut, yaitu :
1. Untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat, sebaiknya citra pembuluh darah diambil dengan kondisi pencahayaan yang sama supaya tidak mengurangi kinerja sistem pada saat pengolahan data.
2. Dapat dicoba dengan menambahkan sejumlah besar database untuk pengenalan sistem yang lebih akurat.
63 Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR PUSTAKA
[1] Munir, Rinaldi.(2005). Pengolahan Citra Digital Dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung: Informatika.
[2] Rosdi, Bakhtiar Affendi.; Shing, Chai Wuh.; Suandi, Azmin Suandi.; Finger Vein Recognition Using Local Line Binary Pattern”. Malaysia. November.
2011.
[3] Putra Darma. (2010). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: ANDI .
[4] Nugroho, S. (2005). Implementasi Metode Contrast Stretching Untuk Memperbaiki Kontras.
[5] Prasetyo, Eko., Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan Matlab. Yogyakarta, 2011: ANDI.
[6] http://id.wikipedia.org/wiki/Biometrik
[7] http://id.m.wikipedia.org/wiki/Pembuluh darah
[8] http://www.globalsecurity.org/security/systems/biometrics.htm
[9] http://id.wikipedia.org/wiki/Inframerah
[10] Nilawati, A. Ramadona.,Karmilasari.,Sarifuddin Madenda. Pengkodean Warna Iris Mata Sebagai Password Sistem Pengenalan Individu. Electronic
Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 26, 2011.
[11] http://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance (Diakses tanggal 17 November 2013)
[12] http://staff.uny.ac.id/sites/default/files/Sistem%20Bilangan%20dan%20Kode [13] A. K. Jain, A. Ross, and S. Prabhakar, “An introduction to biometric
recognition", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video
