"Sistem biometrika sidik bibir berbasis fraktal"

NURSANTIKA, Dian, Drs. Agus Harjoko, M.Sc., Ph.D

2010 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Sistem biometrika adalah sistem yang menggunakan ciri ragawi dari manusia untuk dapat dijadikan suatu kunci karena sifatnya yang identik. Sidik bibir merupakan salah satu ciri ragawi dari manusia yang dapat digunakan untuk membangun sistem biometrika. Kealamian dapat direpresentasikan dalam Ilmu Komputer yaitu pada fraktal dan jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini menggunakan citra bibir untuk mengenali data manusia, tahapan yang dilakukan untuk membangun sistem biometrika yaitu adanya proses ekstraksi ciri dan pengenalan. Ekstraksi ciri dilakukan dengan menggunakan dimensi fraktal dan derajat kekosongan fraktal dari citra sidik bibir, pengenalan dilakukan dengan menggunakan pengukuran jarak Minkowski dan jaringan syaraf tiruan Backpropagation. Ekstraksi ciri dari citra sidik bibir akan menghasilkan ”Citra Gabungan” dan ”Citra Individu” yang diharapkan dapat menambah varian ciri citra sidik bibir. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa dimensi fraktal dan dimensi derajat kekosongan fraktal dapat untuk mengekstrak ciri dari citra bibir. Ciri yang baik digunakan untuk pengenalan dengan pengukuran jarak Minkowski yaitu pada citra individu dan pada jaringan syaraf tiruan Backpropagation yaitu pada citra gabungan. Sistem dapat mengenali 14 responden dengan persentase 46.67% dengan pengenalan menggunakan pengukuran jarak Minkowski, 8 responden dengan persentase 26.67% dengan pengenalan menggunakan jaringan syaraf tiruan Backpropagation ”Arsitektur Gabungan” dan 5 responden dengan persentase 16.67% dengan pengenalan menggunakan jaringan syaraf tiruan Backpropagation arsitektur individu ”Arsitektur Individu”.

Biometric system is a system use feature physical of human as a key with the identic characteristic. Lip prints is one of feature physical of human, it’s can use to build biometric system. Concerned with nature representation in Computer Science with Fractal and Artificial Neural Network. This research use lip prints to recognize the human data with two steps they are extraction and recognatioan. Feature extraction use fractal dimension and fractal lacunarity from lip prints image, recognize use minkowski measuring distance and Backpropagation Artificial Neural Network. Feature extraction from lip prints will resurlts ”Citra Gabungan” and ”Citra Individu” with expectation feature variant from lip prints image. This research can result that fractal dimension dan fractal dimension of lacunarity can extraction feature from lip prints image. ”Citra individu” is good image to recognize with Minkowski measuring distance and ”Citra gabungan” is good image to recognize with Backpropagation Artificial Neural Network. This system can recognize 14 partisipants percentage 46.67% with Minkowski measuring distance, 8 partisipants percentage 26.67% with Backpropagation Artificial Neural Network ”Arsitektur Citra Gabungan” and 5 partisipants percentage 16.67% with Backpropagation Artificial Neural Network ”Arsitektur Citra Individu”.

Kata Kunci : Sidik bibir,Fraktal,Minkowaki,Backpropagation