APLIKASI 2D GABOR WAVELET DALAM PROSES IDENTIFIKASI TELAPAK TANGAN - APPLICATION OF 2D GABOR WAVELET IN PALMPRINT
IDENTIFICATION
Lucia Ika Susanti¹, Achmad Rizal², Koredianto Usman³
¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom Abstrak
Identifikasi telapak tangan (palmprint) merupakan salah satu proses yang digunakan untuk mengenali dan menentukan identitas seseorang. Teknologi identifikasi telapak tangan ini termasuk di dalam bidang biometrik yang menggunakan karakteristik alami yang dimiliki
manusia. Biometrik terbentuk dari keunikan sifat fisik seseorang yang dapat diaplikasikan untuk identifikasi diri seseorang, seperti sidik jari, telapak tangan, iris, retina, pola wajah, dan
karakteristik suara. Kelebihan dari data biometrik adalah kompleksitasnya yang tinggi. Maka dari itu, jika data biometrik digunakan sebagai input dari suatu sistem keamanan, kecil kemungkinan akan terjadi kesalahan atau pemalsuan.
Pada telapak tangan terdapat beberapa ciri yang unik (berbeda pada tiap individu), tidak akan berubah (stabil) kecuali mendapatkan kecelakaan yang serius (immutability) meskipun usia si empunya bertambah, dan menempel seumur hidup pada setiap individu (perennial nature), bahkan masih ada setelah individu tersebut meninggal dunia (selama jasadnya belum
membusuk). Penggunaan telapak tangan menghasilakan kualitas ciri-ciri pengidentifikasian yang lebih bagus dibanding sidik jari, karena permukaannya yang lebih luas daripada jari tangan. Selain itu teknologi ini mudah digunakan dan tidak menyusahkan pemakainya, karena akuisisi datanya dilakukan menggunakan kamera digital.
Sistem identifikasi telapak tangan ini dilakukan dengan memperhatikan pola garis pada telapak tangan yang memanfaatkan filter 2D gabor wavelet dalam mengekstraksi ciri-ciri yang
terkandung dalam telapak tangan tersebut dan Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map (SOM). Hasil (output) yang ingin ditampilkan adalah bagaimana suatu sistem dapat mengenali dan membandingkan pola telapak tangan serta dapat mengambil keputusan yang tepat pada setiap jenis pola telapak tangan tertentu yang menjadi masukan. Tingkat akurasi yang diperoleh pada Tugas Akhir ini adalah 78.75%.
Kata Kunci : Biometrik, Palmprint, Gabor, Wavelet, Self Organizing Map, SOM
Abstract
Palmprint identification is a process to recognize and determine personal identification.
Palmprint identification is one of biometric technology using the human’s natural characteristic. Biometic is formed from the uniqueness of human’s physical feature, which can be applied in personal identification. Basically, biometric is based on human’s natural characteristic such as fingerprint, palmprint, iris, retina, face, and voice characteristic. Biometric data has high complexity, and it becomes the advantage of it. So, the probability of error when using biometric data as a security system’s input will be less.
Palmprint has some unique features, immutable and perennial nature characteristic. Identification using palmprint has better identification features’ quality than fingerprints’, because of its larger size contains more features. Biometric with palmprint is also easy to use, because only need a CCD digital camera in data acquisition.
This system of palmprint identification is done by observing the principal line using 2D Gabor Wavelet filter in feature extraction and Artificial Neural Network - Self Organizing Map (SOM) in pattern recognition. The goal of this identification system is making a system that can recognize, compare the palmprint pattern, and make true decision for every input palmprint. The accurate rate of this system is about 78.75%.
Keywords : Biometric, Palmprint, Gabor, Wavelet, Self Organizing Map, SOM.
Tugas Akhir – Aplikasi 2D Gabor Wavelet dalam Proses Identifikasi Telapak Tangan 1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Sistem keamanan saat ini sudah berkembang semakin pesat, mulai dari penggunaan PIN, barcode, hingga password tertentu. Namun seiring dengan berkembangnya teknologi pada sistem keamanan, kecanggihan sistem untuk menembus keamanan tersebut juga tidak kalah pesatnya. PIN yang seharusnya hanya diketahui oleh si pemilik nomor tersebut dapat dengan mudah diketahui, barcode bisa ditiru dan bahkan password pun bisa dilewati dengan mudah. Untuk itulah diperlukan adanya sistem keamanan yang kuncinya hanya dimiliki oleh orang yang berhak dan tidak dapat dipalsukan, ditiru, atau ditembus oleh orang lain.
Untuk menciptakan suatu sistem keamanan yang hanya bisa diakses oleh pemilik sistem tersebut, diperlukan kunci yang unik untuk membuka sistem tersebut. Kunci yang hanya dimiliki oleh satu orang saja dan biometrik menjadi solusinya. Biometrik terbentuk dari keunikan sifat fisik seseorang yang dapat diaplikasikan untuk identifikasi diri seseorang. Pada dasarnya biometrik berbasis pada karakteristik alami manusia seperti sidik jari, garis tangan, iris atau retina, pola wajah, dan karakteristik suara. Kelebihan dari data biometrik adalah kompleksitasnya yang tinggi. Maka dari itu, jika data biometrik digunakan sebagai input dari suatu sistem keamanan, kecil kemungkinan akan terjadi kesalahan atau pemalsuan.
Dikarenakan keunikan dan karakter fisiknya yang berbeda pada tiap individu, teknologi biometrik ini diharapkan mampu menjawab tantangan keamanan dan pemalsuan identitas yang selama ini menjadi masalah. Diantara banyak karakteristik ada manusia yang tercakup dalam biometrik, metode identifikasi telapak tangan termasuk yang mudah penggunaannya dan dapat diandalkan. Hal ini disebabkan oleh karakter fisiknya yang berbeda pada tiap individu, dan polanya yang tidak akan berubah seiring bertambahnya usia seseorang, terkecuali jika diakibatkan oleh kecelakaan atau penyakit. Dan sekarang ini di dunia perindustrian yang membutuhkan tingkat keamanan yang
BAB I PENDAHULUAN
cukup tinggi, misal dalam dunia perbankan, sedang dikembangkan penggunaan telapak tangan sebagai password pengidentifikasi identitas seseorang. Hal inilah yang mendorong penulis untuk merancang dan menganalisa pengidentifikasian pola garis pada telapak tangan (palmprint).
1.2 Tujuan
Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut:
1. Merancang simulasi suatu sistem yang berfungsi untuk mengidentifikasi identitas seseorang berdasarkan telapak tangan melalui pengolahan citra dengan menggunakan filter 2D Gabor Wavelet dan Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map (SOM) 2. Menganalisis performansi program aplikasi untuk mengidentifikasi
seseorang berdasar telapak tangan dengan parameter tingkat keberhasilan atau keakuratan sistem.
1.3 Rumusan Masalah
Permasalahan yang menjadi acuan dalam pembuatan tugas akhir ini adalah sebagai berikut:
1. Perbaikan kualitas citra telapak tangan dan ekstraksi ciri menggunakan filter 2D Gabor Wavelet
2. Pembuatan program aplikasi pengidentifikasian telapak tangan memanfaatkan JST Self Organizing Map
3. Pengujian performansi sistem berdasarkan: a. Success Rate (tingkat akurasi) b. FAR dan FRR
c. Kecepatan Sistem
1.4 Batasan Masalah
Batasan implementasi tugas akhir ini dibatasi pada hal-hal sebagai berikut: 1. Citra yang menjadi inputan adalah citra telapak tangan sebelah kiri (dengan kondisi normal dan tanpa asesoris) hasil dari pengambilan citra dengan menggunakan camera digital
Tugas Akhir – Aplikasi 2D Gabor Wavelet dalam Proses Identifikasi Telapak Tangan 3 2. Format citra asli merupakan citra berwarna 24-bit dalam format Joint
Photographic Experts Group (ekstensi *.jpg).
3. Pada proses filtering dan deteksi tepi dengan algorithma Canny menggunakan tool box yang telah ada pada Software Matlab 7.0.4 (R2007a).
4. Teknik ekstraksi ciri yang digunakan jenis 2D Gabor Wavelet. 5. Proses identifikasi menggunakan JST SOM.
6. Software yang dipakai dalam tugas akhir ini adalah Matlab 7.0.4 (R2007a).
7. Perangkat lunak yang dihasilkan adalah untuk mengidentifikasi identitas seseorang berbasis biometrik (telapak tangan).
1.5 Metodologi Penelitian
Metodologi yang digunakan dalam penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut:
1. Studi Literatur
Bertujuan untuk mempelajari dasar teori dari berbagai literatur mengenai pengidentifikasian objek, (dalam hal ini pola telapak tangan) § Mempelajari tentang pengolahan citra digital dan pengenalan pola § Mempelajari tentang Filter 2D Gabor Wavelet
§ Mempelajari tentang JST SOM 2. Pengumpulan Data
Bertujuan untuk mendapatkan data citra telapak tangan yang akan digunakan sebagai masukan sistem
3. Implementasi Program Aplikasi
Bertujuan untuk melakukan implementasi metode pada program aplikasi sesuai dengan analisa rancangan yang telah dilakukan.
4. Analisa Performansi
Bertujuan untuk melakukan analisa performansi pengidentifikasian dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan perhitungan jarak dengan Euclidean dan Manhattan.
BAB I PENDAHULUAN
5. Pengambilan Kesimpulan
Bertujuan untuk menarik kesimpulan setelah dilakukan percobaan identifikasi telapak tangan.
1.6 Sistematika Penulisan
Tugas akhir ini akan disusun dengan sistematika sebagai berikut: BAB I Pendahuluan
Berisi latar belakang masalah, tujuan dan manfaat penelitian, perumusan masalah, batasan masalah, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.
BAB II Landasan Teori
Berisi teori yang mendukung dan mendasari penulisan tugas akhir ini, diantaranya tentang teori dasar citra digital perbaikan citra, pengenalan pola, filter 2D Gabor Wavelet, dan JST SOM.
BAB III Perancangan Sistem dan Simulasi
Berisi urutan proses model perancangan tahap pengolahan awal, proses ektraksi ciri dengan filter Gabor Wavelet, dan proses pengenalan pola dengan JST SOM.
BAB IV Analisa Hasil Simulasi
Berisikan analisa terhadap hasil yang diperoleh dari tahap perancangan sistem dan simulasi.
BAB V Kesimpulan dan Saran
Berisi kesimpulan dari analisa yang telah dilakukan dan saran untuk pengembangan lebih lanjut.
Tugas Akhir – Aplikasi 2D Gabor Wavelet dalam Proses Identifikasi Telapak Tangan
48
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari tahapan perancangan hingga pengujian yang dilakukan pada sistem identifikasi telapak tangan adalah sebagai berikut.
1. Keberhasilan sistem dalam identifikasi telapak tangan pada dasarnya sangat dipengaruhi oleh jarak antara pola-pola vektor ciri citra telapak tangan yang menjadi input. Apabila jarak antara pola-pola vektor telapak tangan pada orang yang berbeda cukup dekat, maka dapat terjadi kesalahan pengenalan citra.
2. Proses akuisisi citra yang tidak tepat dan proses pengolahan awal yang kurang bagus juga dapat menyebabkan sistem tidak mampu mengolah citra telapak tangan serta terjadi kesalahan pengenalan citra.
3. Filter Gabor wavelet bersifat peka terhadap perubahan proses pengolahan awal citra, misal pada perubahan nilai jendela filter median yang mengakibatkan vektor ciri yang dihasilkan dapat berubah.
4. Pada pengidentifikasian citra telapak tangan dengan 32 vektor ciri hasil Gabor Wavelet dan memanfaatkan Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map dengan parameter yang optimum diperoleh tingkat akurasi 78.75% .
6. Berdasarkan perhitungan jarak terdekat vektor ciri citra inputan dengan metode Euclidean maupun Manhattan kinerja keberhasilan yang didapat sebesar 80%, yang menunjukkan bahwa vektor ciri sudah cukup baik digunakan dalam proses identifikasi.
7. Waktu komputasi yang diperlukan untuk mengenali sebuah citra telapak tangan adalah antara 7.74 - 8.5929 detik, sehingga mengindikasikan dapat diaplikasikan secara real time.
BAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI PERANGKAT LUNAK 5.2 Saran
Penelitian lebih lanjut diharapkan dapat memperbaiki kekurangan yang ada dan diharapkan dapat mengembangan yang apa yang telah dilakukan pada penelitian ini. Untuk itu disarankan hal-hal berikut.
1. Pengambilan citra telapak tangan dapat dilakukan dengan pengaturan yang diatur sedemikian rupa, sehingga dapat menghasilkan tingkat akurasi pengenalan citra yang lebih baik.
2. Sistem dibuat untuk mengidentifikasikan telapak tangan seseorang dalam kondisi citra dengan variasi noise, misalnya penggunaan cincin apaupun kondisi basah. Sehingga nantinya bisa menjadi sistem yang lebih fleksibel penggunaanya.
3. Dilakukan pengambilan data pada lebih banyak responden.
4. Untuk meningkatkan kecepatan komputasi proses ekstraksi ciri dapat dilakukan menggunakan algoritma yang lain, pengenalan pola juga dapat dipilih JST baik Unsupervised ataupun Supervised yang lain, seperti Adaptive Resonance Theory 2 ( ART ) dan Perceptron.
5. Sistem identifikasi telapak tangan ini dapat dikembangkan sekaligus dengan perangkat keras dalam memproses citra jalur lalu lintas secara waktu nyata (realtime), sehingga nantinya dapat dipergunakan secara nyata dalam aplikasi kehidupan sehari-hari.
6. Penelitian lebih lanjut dan mendalam masih perlu dilakukan guna mendapat performansi yang lebih baik.
DAFTAR PUSTAKA
[1]
Ahmad, Usman, Pengolahan Citra Digital & Teknik Pemrogramannya, Graha Ilmu,
Yogyakarta, 2005
[2] Djuhari, Oktovan
,Pintu Otomatis dengan Menggunakan Kode Tangan, ITS, Surabaya,
2006
[3]
Febrianty, Pengolahan Citra Untuk Memonitor Kepadatan Lalu Lintas, Bandung, 2008
[4]
Kohonen, T., Hynninen, J., Kangas, J., Laaksonen, J. (1996). SOM_PAK: The self-organizing mapprogram package. Report A31. Helsinki University of Technology, Laboratory of Computer and Information Science, Espoo, Finland. Also available in the Internet at the address
http://www.cis.hut.fi/research/som_lvq_pak.shtml
[5]
Sari, Marlinda Ike, Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra
Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Adaptive Resonance Theory 2 (ART2), Bandung,
2006
[6]
Siang, J.J., Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrograman Menggunakan Matlab, Penerbit
Andi, Yogyakarta, 2005
[7]
Zhang, David, Palmprint Authentication, Kluwer Academic Publishers
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
![PENGEMBANGAN MODEL PENDIDIKAN DAN PELATIHAN KONVERGENSI MEDIA DALAM MENINGKATKAN MUTU JURNALISTIK BERBASIS KARAKTER (STUDI PADA SEKOLAH JURNALISME INDONESIA [SJI]-PWI) - Raden Intan Repository](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==)