skip to main content

SISTEM PENGENALAN BERDASARKAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK

*Melly Arisandi  -  Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang, Indonesia
R. Rizal Isnanto  -  Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang, Indonesia
Ajub Ajulian Zahra  -  Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang, Indonesia
Diterbitkan: 4 Peb 2014.

Citation Format:
Sari

Abstrak

Pada era informasi saat ini, kebutuhan terhadap sistem pengenalan diri (personal recognition) secara otomatis yang handal dan dapat dipercaya semakin meningkat terutama untuk sistem keamanan. Salah satu cara yang aman adalah dengan menggunakan teknologi biometrik. Sistem Biometrik adalah teknologi pengenalan diri dengan menggunakan bagian tubuh atau perilaku manusia. Telapak tangan merupakan salah satu biometrika yang memiliki karakteristik unik berupa  garis-garis utama pada telapak tangan dan bersifat stabil. Pada penelitian ini, ciri-ciri garis telapak tangan diperoleh dengan menggunakan metode deteksi garis dan operasi blok. Sedangkan proses pencocokan menggunakan metode jaringan saraf tiruan perambatan balik. Pengambilan citra 3 posisi sekaligus, yaitu posisi posisi tegak, 90  ke kanan, dan 90  ke kiri.  Pada sistem ini menggunakan 270 citra, di antaranya 180 citra latih dan 90 citra uji. Sistem ini diuji dengan menggunakan 90 citra uji telapak tangan milik 30 orang. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa sistem pengenalan garis-garis telapak tangan yang diujikan dengan citra uji 3 posisi menghasilkan tingkat keberhasilan sebesar 88,88%. Pengujian dengan citra uji posisi tegak menghasilkan tingkat keberhasilan sebesar 90%. Pengujian dengan citra uji posisi 90  ke kanan menghasilkan tingkat keberhasilan sebesar 93,33%. Pengujian dengan citra uji posisi 90  ke kiri menghasilkan tingkat keberhasilan sebesar 90%.

 

Kata kunci: biometrik, deteksi garis, operasi blok, jaringan saraf tiruan perambatan balik.

 

 

Abstract

In this information era, an automatic and reliable personal identification is coming necessary as a need. The reliability of conventional methods for identification using password and card is currently low as those could be used by anyone so that the security becoming unsafe. One of the technology for solving this issue is by using Biometrics. Biometrics is a personal authentication technology, which recognizes person by using body features or human behavior. Palm hands which is one of  Biometrics has a unique characteristics on the palm prints. In this research, palmprint characteristics is provided by line detection method and block operation and for the matching process is by training neural network classifier for the verification. The palmprint take in 3 positions : straight vertical position, 90° angle to the right, and 90° angle to the left. This system uses 270 images, consists of 180 training images and 90 test images. The test results show that the performance of palmprint recognition system with 3 positions of test images provides success rate 88,88 %. The test with straight vertical position provides success rate 90 %. The test with 90° angle to the right position provides success rate 93,33 %. The test with 90° angle to the leftposition provides success rate 90 %.

Keywords: biometric, line detection, block operation,  palm print, Backpropagation, neural network.
Fulltext View|Download

Article Metrics:

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2024-03-28 01:20:24

No citation recorded.