SISTEM PELAPORAN IDENTIFIKASI KARAKTER
SEORANG ANAK BERDASARKAN POLA SIDIK
JARI DAN SUDUT TANGAN
Tugas Akhir
Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang
Disusun oleh:
Muhammad Gufron
201110370311316
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG
2017
i
ABSTRAK
Analisis sidik jari tangan merupakan salah satu metode biometrik untuk mengetahui karakter seseorang. Analisis sidik jari dikembangkan sebagai salah satu metode untuk mengetahui fungsi kerja otak yang paling dominan yang mempengaruhi potensi genetik seseorang. Melalui interpretasi pola sidik jari dan pengukuran garis-garis diujung setiap jari tangan dapat terbaca potensi, motivasi, gaya belajar, gaya bekerja, bahkan potensi stress seseorang yang terbawa sejak lahir. Adanya hubungan antara pola sidik jari dengan karakter seseorang menimbulkan ide untuk membuat suatu sistem yang dapat digunakan untuk analisa karakteristik seorang anak berdasarkan tipe pola sidik jari yang dimilikinya.
Sistem dapat Melakukan analisis berdasarkan pola sidik jari dan sudut tangan untuk mendapatkan tipe kecedasan, gaya belajar dan karakter pada anak dengan tujuan agar dapat mempermudah user dalam menganalisa secara otomatis berdasarkan pola sidik jari dan sudut tangan yang di inputkan hingga mendapatkan output tipe kecedasan, gaya belajar dan karakter pada anak.
ii
ABSTRACT
Hand-fingerprint analysis is one of the biometric methods for knowing a person's character. Fingerprint analysis was developed as one of the methods to find out the most dominant brain functions affecting one's genetic potential. Through the interpretation of fingerprint patterns and measurements of the lines at the end of each finger can be read potential, motivation, learning style, work style, even the potential stress of a person who was born from birth. The existence of the relationship between the pattern of fingerprint with the character of a person raises the idea to create a system that can be used to analyze the characteristics of a child based on the type of fingerprint pattern it has.
The system can perform analysis based on the fingerprint and hand angle patterns to get the type of spelling, learning style and character in the child in order to facilitate user in analyzing automatically based on fingerprint pattern and hand corner of input to get the output type of spiritedness, learning style and character in child.
vi
LEMBAR PERSEMBAHAN
Puji syukur kepada Allah SWT atas rahmat dan karunia-Nya sehingga saya dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini. Maka dari itu saya menyampaikan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Allah SWT. Sungguh besar kuasamu yang telah menjadikanku hingga seperti ini.
2. Rasullullah Muhammad. Imam dan penuntun menuju Al-Jannah.
3. Kedua orang tua, Alm Bapak Musyafak dan Ibu Solikhah dengan doanya yang tiada henti untuk kedua anaknya.
4. Bapak Eko Budi Cahyono dan Ibu Gita Indah Marthasari selaku pembimbing tugas akhir.
5. Bapak Sudarman selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang.
6. Bapak Yuda Munarko selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang.
7. Teman-teman seperjuangan yang ikut membantu pengerjaan Tugas Akhir, Alfian, Oryza, Gede, Bahtiar.
vii
KATA PENGANTAR
Dengan memanjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT. Atas segala limpahan rahmat dan hidayah-NYA sehingga saya dapat menyelesaikan Tugas khir yang berjudul:
“SISTEM PELAPORAN IDENTIFIKASI KARAKTER SEORANG ANAK BERDASARKAN POLA SIDIK JARI DAN SUDUT TANGAN” Di dalam tulisan ini disajikan pokok-pokok bahasan yang meliputi :
1. Perancangan dan implementsi pembuatan sistem pelaporan identifikasi karakter seorang anak berdasarkan pola sidik jari dan sudut tangan.
2. Melakukan pengujian dari data yang diperoleh utuk diproses menggunakan sistem ataupun manual.
3. Membandingkan hasil perhitungan manual dengan sistem yang menggunakan proses yang sama.
4. Pengamatan hasil laporan dengan tujuan untuk ditarik sebuah kesimpulan dari keseluruhan kegiatan.
Saya menyadari sepenuhnya bahwa dalam penulisan Tugas Akhir ini masih banyak kekurangan dan keterbatasan. Oleh karena itu saya mengharapkan saran yang membangun agar tulisan ini bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan kedepan.
Malang, November 2017
viii
DAFTAR ISI
ABSTRAK ... i
ABSTRACT ... ii
LEMBAR PERSETUJUAN... iii
LEMBAR PENGESAHA ... iv
LEMBAR PERNYATAAN ... v
LEMBAR PERSEMBAHAN ... vi
KATA PENGANTAR ... vii
DAFTAR ISI ... viii
DAFTAR GAMBAR ... x DAFTAR TABEL ... xi BAB I PENDAHULUAN ... 1 1.1 Latar Belakang ... 1 1.2 Rumusan Masalah ... 2 1.3 Batasan Masalah ... 2 1.4 Tujuan ... 3 1.5 Metodologi Penelitian ... 3 1.6 Sistematika Penulisan ... 4
BAB II LANDASAN TEORI ... 5
2.1 Pengenalan Pola (Pattern Recognition) ... 5
2.2 Sidik Jari ... 5
2.2.1 Pengertian Sidik Jari ... 5
2.2.2 Sejarah Sidik Jari... 6
2.2.3 Terminologi Identifikasi Sidik Jari ... 7
2.3 Kecerdasan ... 12
2.4 PHP : Hypertext Preprocessor (PHP) ... 17
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN ... 19
3.1 Analisa Kebutuhan ... 19
3.1.1 Kebutuhan Data ... 19
3.1.2 Contoh Kasus ... 21
3.1.3 Use-case Diagram ... 24
ix
3.2.1 Arsitektur Sistem ... 25
3.2.2 Data Flow Diagram Level 0 (Diagram Konteks) ... 30
3.2.3 Data Flow Diagram Level 1 ... 31
3.2.4 Data Flow Diagram Level 2 ... 32
3.3 Perancangan Interface ... 33
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN ... 35
4.1. Implementasi Sitem ... 35
4.1.1. Halaman Utama ... 35
4.1.2. Halaman Analisa ... 36
4.1.3. Halaman Hasil Analisa Dominasi Otak ... 37
4.1.4. Halaman Hasil Analisa Gaya Belajar ... 38
4.1.5. Halaman Hasil Analisa Tipe Kecerdasan ... 39
4.1.6. Halaman Hasil Analisa Karakter ... 41
4.1.7. Halaman Laporan ... 43
4.1.8. Halaman Help... 44
4.2. Hasil Pengujian ... 45
4.1.1. Pengujian Blackbox ... 45
4.1.2. Pengujian UAT (User Acceptance Test) ... 46
4.1.3. Pengujian Manual Dengan Sistem ... 49
BAB V PENUTUP ... 52
5.1. Kesimpulan ... 52
5.2. Saran ... 52
x
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Pola pada ridge ... 5
Gambar 2.2 Pattern Area ... 9
Gambar 2.3 Delta ... 10
Gambar 2.4 Loop ... 11
Gambar 2.5 Arch ... 11
Gambar 2.6 Whorl ... 11
Gambar 3.1 Usecase Diagram ... 24
Gambar 3.2 Arsitektur Sistem ... 25
Gambar 3.3 Flowchart Gambaran Sistem ... 26
Gambar 3.4 Flowchart Analisua Gaya Belajar ... 27
Gambar 3.5 Flowchart Analisua tipe kecerdasan ... 28
Gambar 3.6 Flowchart Analisa Karakter ... 29
Gambar 3.7 Diagram Konteks ... 30
Gambar 3.8 Data flow diagram level 1... 31
Gambar 3.9 Data flow diagram Analisa Gaya Belajar level 2 ... 32
Gambar 3.10 Data flow diagram Analisa Tipe Kecerdasan level 2 ... 33
Gambar 3.11 Data flow diagram Analisa Karakter level 2 ... 33
Gambar 3.12 Dasain Form Analisa ... 34
Gambar 3.13 Dasain Form Hasil ... 34
Gambar 4.1 Halaman Utama ... 35
Gambar 4.2 Halaman analisa ... 36
Gambar 4.3 Halaman Hasil Analisa Dominasi Otak ... 37
Gambar 4.4 Halaman Hasil Analisa Gaya Belajar ... 38
Gambar 4.5 Halaman hasil tipe kecerdasan... 40
Gambar 4.6 Halaman hasil tipe karakter ... 42
Gambar 4.7 Halaman Laporan... 43
xi
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1 Data Jari ... 19
Tabel 3.2 Data Sudut Tangan ... 20
Tabel 3.3 Data Pattern Jari ... 20
Tabel 3.4 Hasil yang Analisa... 21
Tabel 3.5 Keterangan Usecase ... 24
Tabel 4.1 Pengujian Sistem ... 45
Tabel 4.2 Bobot Nilai Jawaban ... 47
Tabel 4.3 Tabel Pertanyaan Kuesioner ... 48
Tabel 4.4 Hasil Pengujian User Acceptance ... 48
Tabel 4.5 Inputan Sidik Jari... 49
Table 4.6 Hasil Hitung Manual ... 50
53
DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmad Fahrudi Setiawan., “Klasifikasi Pola sidik Jari menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Analisa Karakteristik Seseorang,” vol. 10, no. 2 november 2016.
[2] Andri Kristanto., "Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya," Gava media, Jakarta 2003.
[3] Andri Kristanto., "Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya," Gava media, Yogyakarta (2008): 70.
[4] Cummins H.,"Finger Print, Palm and Soles An Introduction To Dermatoglyhics," The blakiston company, Philadelphia 1943.
[5] Daniel Setiadikarunia., “Identifikasi Karakter Seseorang Berdasarkan Pola Sidik Jari Tangan Dengan Ekstraksi Ciri Momen Invarian,” vol. 03, no.09, Jan - Mar 2014.
[6] Galton F., "Finger Prints," Macmillan, London 1892.
[7] Ifa H. Misback (Psikolog)., “Dahsyatnya Sidik Jari, Menguak Bakat dan Potensi Untuk Merancang Masa Depan Melalui Fingerprint Analysis,” Tim psikobiometric research, Jakarta: visimedia 2010.
[8] I Gede Sujana E. P., “Pengenalan Keperibadian Seseorang Berdasarkan Sisik Jari Dengan Metode Fuzzy Learning Vector Quantization Dan Fuzzy Backpropagation,” vol. 13, no. 2 juli- desember 2014.
[9] Komarinski P.,"Automated Fingerprint Identification Systems (AFIS)," MA: Elsevier academic press, Burlington 2005.
[10] Martinis Yamin., "Strategi Belajar Mengajar," Gaung persada press, Jakarta (2004): 69.
[11] Polikar R., "Ensemble Based Systems in Decision Making," IEEE circuits syst mag, vo. 6, no. 1 2006.
[12] Prasetyo J.J.R, dan Yeni Andriani., "Multiply Your Multiple Intelegences," Andi, Yogjakarta 2009.
[13] Suryadi., “Rahasia Sidik Jari, Cara Mudah Mendeteksi Bakat dan Kecerdasan Anak Dengan Sidik Jari,” Flash book, Jakarta 2010.
