IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN DATA BERSKALA BESAR
MENGGUNAKAN METODE HYBRID MINUTIAE DAN FILTER GABOR
IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN
DATA BERSKALA BESAR DATA BERSKALA BESAR
MENGGUNAKAN METODE HYBRID MENGGUNAKAN METODE HYBRID
MINUTIAE DAN FILTER GABOR MINUTIAE DAN FILTER GABOR
Oleh Oleh : : Siswo Siswo Santoso Santoso
Pendahuluan Pendahuluan Pendahuluan
Latar Belakang Latar
Latar Belakang Belakang
Angka kelahiran lebih besar dari angka Angka kelahiran lebih besar dari angka kematian sehingga penambahan data kematian sehingga penambahan data kependudukan relatif cukup tinggi
kependudukan relatif cukup tinggi
Meningkatkan kinerja pengelolaan data berskala Meningkatkan kinerja pengelolaan data berskala besar
besar terutama lembaga pemerintahan ( terutama lembaga pemerintahan ( Dinas Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Pemerintah Kependudukan dan Catatan Sipil Pemerintah Kota Surabaya
Kota Surabaya) )
Menghilangkan data ganda seorang penduduk Menghilangkan data ganda seorang penduduk
Rumusan Masalah Rumusan
Rumusan Masalah Masalah
Identifikasi Sidik Jari dengan Data Berskala Besar
Identifikasi
Identifikasi Sidik Sidik Jari Jari dengan dengan Data
Data Berskala Berskala Besar Besar
Menggunakan metode hybrid minutiae dan filter gabor Menggunakan
Menggunakan metode hybrid metode hybrid minutiae dan filter gabor minutiae dan filter gabor
Mampukah untuk menghasilkan data yang akurat dan cepat
sehingga meningkatkan efisiensi diberbagai bidang ?
Mampukah
Mampukah untuk untuk menghasilkan menghasilkan data data yang
yang akurat akurat dan dan cepat cepat sehingga
sehingga meningkatkan meningkatkan
efisiensi diberbagai bidang
efisiensi diberbagai bidang ? ?
Penelitian Penelitian Penelitian
Menggmbarkan
Proses Transaksi Data Menggmbarkan
Menggmbarkan Proses
Proses TransaksiTransaksi Data Data
Menentukan Indikator pengelolaan data
berskala besar Menentukan
Menentukan IndikatorIndikator pengelolaan
pengelolaan data data berskala
berskala besarbesar
Menentukan keterkaitan Antara indikator dan peningkatan kinerja Menentukan
Menentukan keterkaitanketerkaitan Antara
Antara indikatorindikator dandan peningkatan
peningkatan kinerjakinerja Menentukan hal-hal yang dilakukan untuk meningkatkan pengelolaan
data berskala besar Menentukan
Menentukan halhal--halhal yangyang dilakukandilakukan untukuntuk meningkatkan
meningkatkan pengelolaanpengelolaan data
data berskalaberskala besarbesar
Mendapatkan gambaran soft systems methodology
penyelesaian masalah peningkatan kinerja pengelolaan database Mendapatkan
Mendapatkan gambaran gambaran softsoft systemssystems methodologymethodology
penyelesaian
penyelesaian masalahmasalah peningkatan
peningkatan kinerja kinerja pengelolaan database pengelolaan database
Dinas
Dinas KependudukanKependudukan Dan CatatanDan Catatan SipilSipil
Kota Surabaya Kota Surabaya
Kajian Pustaka dan Dasar Teori Kajian Pustaka dan Dasar Teori 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.
Dermatoglifi Dermatoglifi adalah ilmu tentang bentuk atau adalah ilmu tentang bentuk atau pola sidik jari. Penelitian tentang sidik jari telah pola sidik jari. Penelitian tentang sidik jari telah dilakukan sejak 200 tahun lalu. Sidik jari
dilakukan sejak 200 tahun lalu. Sidik jari mempunyai bentuk yang tetap, tidak akan mempunyai bentuk yang tetap, tidak akan mengalami perubahan dan berbeda antara mengalami perubahan dan berbeda antara
individu yang satu dengan yang lain (NurIchaq, individu yang satu dengan yang lain (NurIchaq, 2008).
2008).
Sidik Sidik Jari Jari adalah adalah gurat gurat - - gurat gurat yang yang terdapat terdapat di di kulit
kulit ujung ujung jari jari . . Fungsinya Fungsinya adalah adalah untuk untuk memberi
memberi gaya gaya gesek gesek lebih lebih besar besar agar agar jari jari dapat
dapat memegang memegang benda benda - - benda benda lebih lebih erat. erat .
Sebuah pola sidik jari terdiri dari Sebuah pola sidik jari terdiri dari RIDGES, VALLEYS dan MINUTIAE
RIDGES, VALLEYS dan MINUTIAE . .
Suatu Suatu pola pola sidik sidik jari jari normal normal dibentuk dibentuk dari dari garis
garis - - garis garis ( ( lines lines ) dan ) dan spasi spasi ( ( spaces spaces ). ).
Garis
Garis -garis ini dinamakan RIDGES - garis ini dinamakan RIDGES sedangkan spasi antara garis
sedangkan spasi antara garis- -garis ini garis ini dinamakan VALLEY.
dinamakan VALLEY.
Pengklasifikasian sidik jari manusia Pengklasifikasian sidik jari manusia berdasarkan pola garis atau pola titik berdasarkan pola garis atau pola titik disebut MINUTIAE. Minutiae juga
disebut MINUTIAE. Minutiae juga didefinisikan sebagai titik
didefinisikan sebagai titik - - titik terminasi titik terminasi (ending) dan titik
(ending) dan titik- -titik awal percabangan titik awal percabangan (bifurcation) dari garis
(bifurcation) dari garis- -garis alur yang garis alur yang memberikan informasi yang unik dari memberikan informasi yang unik dari suatu sidik
suatu sidik
Klasifikasi sidik jari melibatkan enam Klasifikasi sidik jari melibatkan enam kategori
kategori
(a) Busur
(b) arch tenda (c) loop kanan (d) loop kiri (e) Lingkaran (f) loop kembar
(a) (b) (c)
(d) (e) (f)
Teknik sidik jari dapat ditempatkan ke dalam dua kategori: Teknik sidik jari dapat ditempatkan ke dalam dua kategori:
1. MINUTIAE
1. MINUTIAE - - BASED BASED Teknik minutiae
Teknik minutiae- -based yang pertama temukan poin based yang pertama temukan poin- -poin poin rincian yang tidak penting dan kemudian memetakan rincian yang tidak penting dan kemudian memetakan penempatan yang sejenis pada jari.
penempatan yang sejenis pada jari.
Pendekatan MINUTIAE
Pendekatan MINUTIAE - - BASED ini ada beberapa kesulitan BASED ini ada beberapa kesulitan , , yaitu :
yaitu :
– – sukar untuk menyadap poin- sukar untuk menyadap poin -poin rincian yang tidak poin rincian yang tidak
penting dengan teliti sehingga sidik jari mutunya menjadi penting dengan teliti sehingga sidik jari mutunya menjadi rendah
rendah
– – tidak mempertimbangkan pola ridge kerut dan hubungan tidak mempertimbangkan pola ridge kerut dan hubungan yang global
yang global
2. TEKNIK CORRELATION
2. TEKNIK CORRELATION- -BASED : BASED :
memerlukan penempatan yang tepat untuk suatu pola. Hal ini memerlukan penempatan yang tepat untuk suatu pola. Hal ini
terdapat pada filter Gabor yang berfungsi sebagai filter band terdapat pada filter Gabor yang berfungsi sebagai filter band - - pass untuk sinyal unidimensional.
pass untuk sinyal unidimensional.
Data yang ada pada dispenduk Data yang ada pada dispenduk
Contoh Data Penduduk beserta data sidik jari (blob)
Gambar Encoding Image Sidik Jari
Hasil Pengambilan Sidik Jari dalam Hasil Pengambilan Sidik Jari dalam
Format JPG Format JPG
Gambar di Gambar di
samping adalah samping adalah hasil dari file
hasil dari file BLOP diubah BLOP diubah ke JPG
ke JPG
menggunakan menggunakan aplikasi delphi aplikasi delphi
Jumlah Data
Keseluruhan = 281.249
Metode Penelitian Metode
Metode Penelitian Penelitian
Studi Literatur Studi Literatur
Studi ini diperlukan untuk mempelajari Studi ini diperlukan untuk mempelajari dasar teori yang berhubungan dengan dasar teori yang berhubungan dengan
algoritma minutiae dan filter gabor, dimana algoritma minutiae dan filter gabor, dimana
kedua metode ini akan menghasilkan kedua metode ini akan menghasilkan
identifikasi sidik jari pada database dengan identifikasi sidik jari pada database dengan
keakuratan dan kecepatan yang tinggi yang keakuratan dan kecepatan yang tinggi yang
diimpelentasikan pada database yang diimpelentasikan pada database yang
besar
besar
Pengumpulan Data dari Dispendukcapil Kota Surabaya
Pengumpulan
Pengumpulan Data dariData dari DispendukcapilDispendukcapil Kota Surabaya
Kota Surabaya
Data dari Dispendukcapil berupa database oracle yaitu file gambar yang dirubah menjadi file biner (Blob)
Data
Data daridari DispendukcapilDispendukcapil berupaberupa database oracle
database oracle yaituyaitu file file gambargambar yang
yang dirubahdirubah menjadimenjadi file binerfile biner (Blob)(Blob)
Database tersebut dirubah kembali dari file biner menjadi file gambar menggunakan aplikasi kecil (Delphi)
Database
Database tersebuttersebut dirubahdirubah kembalikembali daridari file file binerbiner menjadimenjadi file file gambargambar menggunakan
menggunakan aplikasiaplikasi kecilkecil (Delphi)(Delphi)
Membuat simulasi aplikasi dengan flowchart
Membuat
Membuat simulasisimulasi aplikasiaplikasi dengan
dengan flowchartflowchart
Database Penelitian
Database Penelitian
Diagram Alir Perencanaan dan Simulasi Algoritma Minutiae dan Filter Gabor
Diagram Alir Perencanaan dan Simulasi Diagram Alir Perencanaan dan Simulasi
Algoritma Minutiae dan Filter Gabor Algoritma Minutiae dan Filter Gabor
Scanning Image Scanning Image Scanning Image
Image Processing Image Processing Image Processing
Thinning (Penjarangan) Thinning (Penjarangan) Thinning (Penjarangan)
Minutiae identification (Identifikasi hal-hal kecil)
Minutiae identification Minutiae identification (Identifikasi(Identifikasi hal-hal-halhal kecil)kecil)
Ekstrasi Global
menggunakan Filter Gabor Ekstrasi Global
Ekstrasi Global
menggunakan Filter Gabor menggunakan Filter Gabor
Thinning Minutiae Alignment (Penyelarasan hal-hal kecil) Thinning Minutiae Alignment Thinning Minutiae Alignment
(Penyelarasan hal
(Penyelarasan hal--hal kecil)hal kecil)
Perbandingan Database Perbandingan Database Perbandingan Database
Contoh hasil peningkatan daerah yang diperbaiki (a),(c) adalah gambar input
(b),(d) menunjukkan peningkatan sesuai gambar masukan Contoh hasil peningkatan daerah yang diperbaiki
Contoh hasil peningkatan daerah yang diperbaiki (a),(c) adalah gambar input
(a),(c) adalah gambar input
(b),(d) menunjukkan peningkatan sesuai gambar masukan (b),(d) menunjukkan peningkatan sesuai gambar masukan
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 2.
Peningkatan Hasil Fingerprint Gambar 2.
Gambar 2.
Peningkatan Hasil Fingerprint Peningkatan Hasil Fingerprint
(a) sidik jari berkualitas
(b) minutiae diekstraksi tanpa peningkatan citra (c) minutiae diambil setelah perbaikan citra
(a) sidik jari berkualitas
(b) minutiae diekstraksi tanpa peningkatan citra
(c) minutiae diambil setelah perbaikan citra
Contoh dari minutiae Contoh dari minutiae
Termination Bifurcation Lake
Independent ridge
Dot or island Spur
crossover
(a) (b)
Berbagai tipe minutiae Ridge ending & Bifurcation
Konfigurasi akhir relatif punggungan dan Konfigurasi akhir relatif punggungan dan
percabangan antara dua tayangan jari yang sama percabangan antara dua tayangan jari yang sama
Minutiae di ekstrak
Pencocokan Sidik Jari Pencocokan Sidik Jari
(a)Mencocokkan dua tayangan jari yang sama (b) pencocokan sidik jari dari dua jari yang berbeda
Diagram Alir Proses Perbandingan Data Sidik Jari
Diagram Alir Proses Perbandingan Diagram Alir Proses Perbandingan
Data Sidik Jari Data Sidik Jari
Query data template berdasarkan
data grouping Query data template Query data template
berdasarkan berdasarkan data grouping data grouping
Basis data template Basis data Basis data template template
Ada Data?
AdaAda Data?Data?
Pencarian tidak ditemukan
Pencarian Pencarian tidak
tidak ditemukanditemukan tidak tidak tidak yaya
Jumlah ya Record Jumlah Jumlah Record Record
Pencocokan Pencocokan Pencocokan
Menuju Record Berikutnya Menuju
Menuju Record Record Berikutnya Berikutnya
Record Terakhir
Record Record Terakhir Terakhir
Pencarian Ditemukan Pencarian Pencarian Ditemukan Ditemukan Selesai
Selesai Selesai
yaya ya
yaya ya
tidak tidak tidak
tidak tidak tidak
Hasil dan Pembahasan Hasil dan Pembahasan
Pada bab ini ditekankan pada pengujian Pada bab ini ditekankan pada pengujian keakuratan sistem yang dirancang dalam keakuratan sistem yang dirancang dalam
mengenali sidik jari.
mengenali sidik jari.
Penentuan Titik Penentuan Titik - - titik Minutiae dan proses titik Minutiae dan proses filter gabor pada sidik jari menggunakan filter gabor pada sidik jari menggunakan
Matlab 7.7.0.471 (R2008b)
Matlab 7.7.0.471 (R2008b)
1. Tahapan Proses Minutiae 1. Tahapan Proses Minutiae
a. Tahap Binarisasi Image a. Tahap Binarisasi Image
b. Tahap Thinning Image b. Tahap Thinning Image
c. Tahap Node c. Tahap Node
d. Tahap Node Setelah Thinning
d. Tahap Node Setelah Thinning
a. Tahap Binarisasi Image a. Tahap Binarisasi Image
Gambar sidik jari dikonversi menjadi pixel 1 dan Gambar sidik jari dikonversi menjadi pixel 1 dan 0, dimana ridge berwarna hitam (1) dan valley 0, dimana ridge berwarna hitam (1) dan valley berwarna putih (0). Hal ini memudahkan pada berwarna putih (0). Hal ini memudahkan pada
tahap selanjutnya karena featur yang dimiliki tahap selanjutnya karena featur yang dimiliki
sudah dipisah
sudah dipisah - - pisahkan. pisahkan.
Gambar Proses Binarisasi Image
b. Tahap Thinning Image b. Tahap Thinning Image
Proses ini digunakan untuk mengurangi Proses ini digunakan untuk mengurangi threshold pada sampel sidik jari menjadi threshold pada sampel sidik jari menjadi garis dengan ukuran ketebalan 1 pixel garis dengan ukuran ketebalan 1 pixel
Algoritma: Algoritma:
- - Semua pixel pada batas daerah foreground Semua pixel pada batas daerah foreground hanya memiliki satu background neighbour hanya memiliki satu background neighbour
- - Dengan menghapus semua titik Dengan menghapus semua titik - - yang yang memiliki foreground neighbour lebih dari memiliki foreground neighbour lebih dari satu, maka akan didapatkan garis
satu, maka akan didapatkan garis- - garis garis
sampel sidik jari dengan ukran ketebalan 1 sampel sidik jari dengan ukran ketebalan 1 pixel
pixel
Gambar
Thinning Image
c. Tahap Node c. Tahap Node
Pada tahap ini sampel Pada tahap ini sampel image sidik jari akan image sidik jari akan
menampilkan semua titik menampilkan semua titik
minutiae yang dimiliki.
minutiae yang dimiliki.
Gambar Proses Node
d. Tahap Node Setelah Thinning d. Tahap Node Setelah Thinning
Tahap ini Tahap ini
menyempurnakan menyempurnakan
tahap sebelumnya.
tahap sebelumnya.
Titik
Titik - - titik yang tidak titik yang tidak diinginkan akan
diinginkan akan dihapus sehingga dihapus sehingga
hanya tersisa titik
hanya tersisa titik - - titik titik minutiae yang
minutiae yang sebenarnya (titik sebenarnya (titik
bifurcations dan titik bifurcations dan titik
terminations)
terminations) Gambar Proses Node Setelah Thinnning
Titik Terminations
Titik Bifurcations
Gambar Tahapan Proses Minutiae
Gambar Tahapan Proses Minutiae
2. Tahapan Proses Filter Gabor 2. Tahapan Proses Filter Gabor
Filter gabor digunakan untuk membersihkan Filter gabor digunakan untuk membersihkan noise pada sebuah sampel sidik jari yang
noise pada sebuah sampel sidik jari yang rusak atau tidak jelas.
rusak atau tidak jelas.
Setelah sampel data sidik jari menjadi jelas, Setelah sampel data sidik jari menjadi jelas, maka proses perbandingan data yang ada maka proses perbandingan data yang ada
pada database dapat dilakukan
pada database dapat dilakukan
Gambar Proses Filter Gabor Gambar Proses Filter Gabor
Pada proses filter Pada proses filter gabor gambar
gabor gambar sidik jari diolah sidik jari diolah
sehingga sehingga
menghasilkan menghasilkan
besaran gabor besaran gabor
(magnitude gabor)
(magnitude gabor)
Nilai Angka Titik
Nilai Angka Titik- -titik Bifurcations (Awal titik Bifurcations (Awal Percabangan)
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
Titik
Titik - - titik Bifurcations titik Bifurcations
Menunjukkan Titik-titik Bifurcation Data 1
Gambar di atas menunjukkan Titik-titik bifurcations data1 sebanyak 100 baris atau pasangan titik (x,y).
No. X Y No. X Y No. X Y No. X Y
1 21 319 31 76 279 61 138 110 91 200 215
2 29 42 32 76 215 62 139 306 92 201 125
3 29 57 33 80 22 63 147 173 93 204 56
4 32 108 34 81 182 64 147 39 94 205 43
5 37 238 35 86 57 65 148 296 95 205 187
6 41 31 36 85 212 66 150 275 96 204 225
7 41 117 37 86 162 67 152 49 97 218 328
8 42 40 38 87 254 68 151 181 98 221 149
9 43 325 39 93 166 69 154 202 99 223 261
10 44 213 40 100 311 70 154 145 100 244 185
11 45 65 41 101 59 71 156 185
12 45 107 42 102 249 72 160 122
13 44 261 43 105 280 73 163 190
14 48 306 44 107 67 74 166 179
15 53 17 45 106 152 75 167 16
16 54 52 46 109 21 76 166 125
17 54 233 47 108 241 77 169 72
18 56 259 48 109 164 78 168 167
19 59 223 49 113 174 79 173 152
20 58 309 50 116 249 80 175 135
21 62 266 51 116 62 81 179 212
22 62 103 52 119 220 82 185 43
23 64 251 53 118 52 83 185 214
24 65 10 54 121 142 84 187 129
25 64 299 55 124 86 85 188 160
26 67 18 56 127 25 86 190 25
27 67 257 57 130 80 87 190 281
28 67 196 58 133 306 88 192 243
29 70 155 59 138 140 89 193 64
30 71 115 60 138 204 90 200 173
Tabel Nilai Angka Titik-titik Bifurcations Data1
Nilai Angka Titik
Nilai Angka Titik - - titik Bifurcations titik Bifurcations digambarkan secara Grafis
digambarkan secara Grafis
Grafik Nilai Angka Titik-titik Bifurcation Data 1
0 50 100 150 200 250 300 350
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97
X Y
Titik
Titik - - titik Terminations (Ending) 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).
No. X Y No. X Y No. X Y No. X Y
1 1 223 31 60 94 61 134 289 91 202 20
2 2 202 32 60 137 62 136 64 92 204 72
3 2 313 33 63 334 63 142 94 93 205 66
4 2 322 34 71 67 64 143 1 94 208 336
5 4 331 35 74 133 65 144 10 95 211 9
6 5 169 36 77 264 66 146 73 96 211 182
7 9 54 37 91 85 67 149 58 97 214 165
8 9 122 38 93 304 68 150 2 98 215 336
9 9 220 39 94 253 69 150 222 99 215 175
10 12 72 40 95 336 70 151 191 100 218 13
11 13 325 41 97 70 71 153 122 101 219 116
12 14 190 42 97 269 72 154 114 102 220 220
13 19 229 43 100 180 73 158 3 103 221 101
14 23 235 44 99 329 74 159 98 104 222 122
15 28 149 45 107 296 75 168 110 105 222 173
16 28 313 46 107 200 76 172 176 106 222 270
17 30 209 47 107 319 77 175 99 107 223 94
18 32 253 48 107 326 78 178 300 108 224 189
19 33 228 49 109 131 79 181 182 109 226 81
20 33 244 50 110 332 80 182 95 110 227 317
21 37 336 51 118 6 81 182 133 111 228 25
22 39 109 52 118 103 82 186 154 112 231 107
23 42 332 53 120 68 83 187 71 113 233 89
24 48 25 54 121 13 84 187 186 114 238 277
25 50 57 55 123 243 85 192 137 115 239 99
26 51 336 56 125 7 86 192 233 116 249 217
27 52 311 57 128 142 87 193 155 117 250 171
28 55 297 58 129 118 88 193 325 118 256 269
29 56 100 59 133 253 89 198 60 119 257 130
30 58 197 60 134 259 90 198 208 120 258 336
121 258 120
122 258 229
Tabel Nilai Angka Titik-titik Terminations Data1
Nilai Angka Titik
Nilai Angka Titik - - titik Bifurcations titik Bifurcations digambarkan secara Grafis
digambarkan secara Grafis
Grafik Nilai Angka Titik-titik Terminations Data 1
0 50 100 150 200 250 300 350 400
1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121
X Y
3. Perbandingan Database 3. Perbandingan Database
Metode yang digunakan Minutiae Metode yang digunakan Minutiae - - Based Based - - Matching (MBM) dengan pendekatan point Matching (MBM) dengan pendekatan point
matching (PM), dua kelompok kode matching (PM), dua kelompok kode
minutiae (berdasar lokasinya) minutiae (berdasar lokasinya)
diperbandingkan dan jumlah kesamaan titik diperbandingkan dan jumlah kesamaan titik
dari minutiae dihitung. Jadi titik
dari minutiae dihitung. Jadi titik - - titik titik bifurcations dan titik
bifurcations dan titik - - titik terminations titik terminations diperbandingkan
diperbandingkan
Tampilan Awal Aplikasi Pencarian dan Tampilan Awal Aplikasi Pencarian dan
Pencocokan Data Sidik Jari
Pencocokan Data Sidik Jari
Tampilan Awal
Tampilan Awal Jendela Jendela Buka File Sidik Jari
Buka File Sidik Jari
Tampilan
Tampilan Hasil Hasil Aplikasi Pencarian dan Aplikasi Pencarian dan Pencocokan Data Sidik Jari
Pencocokan Data Sidik Jari
Kesimpulan dan Saran Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian identifikasi sidik jar
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian identifikasi sidik jari dengan data i dengan data berskala besar menggunakan metode hybrid minutiae dan filter gab
berskala besar menggunakan metode hybrid minutiae dan filter gabor adalah :or adalah :
Sidik jari dapat digunakan sebagai identifikasi dalam pencarian data Sidik jari dapat digunakan sebagai identifikasi dalam pencarian data penduduk sehingga menghindari adanya data ganda (kembar).
penduduk sehingga menghindari adanya data ganda (kembar).
Dengan penggabungan metode minutiae dan filter gabor dapat digunakan Dengan penggabungan metode minutiae dan filter gabor dapat digunakan sebagai identifikasi sidik jari sehingga menghasilkan data yang
sebagai identifikasi sidik jari sehingga menghasilkan data yang cukup cukup kuat untuk keakuratan data.
kuat untuk keakuratan data.
Kecepatan pencarian dan pencocokan data pada proses perbandinganKecepatan pencarian dan pencocokan data pada proses perbandingan database menggunakan Minutiae
database menggunakan Minutiae--basedbased--matching (MBM) dengan matching (MBM) dengan
pendekatan point matching (PM) untuk 10 data memakan waktu 10 de pendekatan point matching (PM) untuk 10 data memakan waktu 10 detik, tik, 100 data 30 detik, 100 data 320 detik dan 3000 data 720 detik. D
100 data 30 detik, 100 data 320 detik dan 3000 data 720 detik. Dengan engan demikian kecepatan pencarian dan pencocokan data sidik jari berg
demikian kecepatan pencarian dan pencocokan data sidik jari bergantung antung kepada jumlah data yang akan diperbandingkan, semakin banyak dat
kepada jumlah data yang akan diperbandingkan, semakin banyak data a yang ada maka waktunya yang dibutuhkan semakin lama.
yang ada maka waktunya yang dibutuhkan semakin lama.
