Publisher

UNDIPUNDIP

Journal Transient: Jurnal Ilmiah Teknik ElektroTransient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Abstract

Adanya kemajuan perkembangan teknologi informasi memberi pengaruh terhadap teknologi komputer sebagai alat pengenalan identitas seseorang secara otomatis. Pengenalan identitas berdasarkan biometrika menggunakan bagian tubuh dimana setiap orang memiliki ciri khas. Telapak tangan merupakan salah satu bagian tubuh manusia dengan permukaan area yang memiliki ciri-ciri unik, seperti ciri garis-garis utama, garis geometri, garis kusut, titik delta, dan minusi. Sistem identifikasi pada telapak tangan adalah dengan mengekstraksi ciri unik tersebut. Penelitian ini merancang perangkat lunak Matlab yang melakukan pengenalan telapak tangan dengan pengambilan ciri menggunakan alihragam gelombang singkat ortogonal yaitu Daubechies orde 1-3, Symlet orde 2-4, dan Coiflet orde 1-3. Proses pengenalan dalam penelitian ini menggunakan perhitungan jarak Euclidean. Parameter keberhasilan pengenalan adalah jika telapak tangan uji mampu dikenali sebagai salah satu telapak tangan dari basisdata. Penelitian ini dilakukan dengan menguji 60 citra telapak tangan kiri. Hasil penelitian didapatkan bahwa tingkat pengenalan tertinggi adalah sebesar 100% pada 19 variasi alihragam gelombang singkat, orde dan level dekomposisi. Selanjutnya, pengujian pada citra luar diketahui tingkat pengenalan tertinggi pada metode alihragam gelombang singkat Coiflet orde 2 level dekomposisi 3 yaitu sebesar 90% dengan 20 citra uji. Untuk penelitian selanjutnya dapat digunakan gelombang singkat ortogonal dengan orde yang lain pada telapak tangan.

Conclusion

Dari hasil pengujian dan pembahasan yang telah dilakukan dapat disimpulkan tingkat pengenalan pada pengujian pengaruh pemakaian level dekomposisi dengan alihragam gelombang singkat Daubechies (orde 1, 2, 3), Symlet (orde 1, 2, 3), dan Coiflet (orde 1, 2, 3) menggunakan metode pengenalan jarak Euclidean, menghasilkan tingkat pengenalan tertinggi pada 19 variasi jenis gelombang singkat, orde, dan level dekomposisi.Pada pengujian pengenalan terhadap citra luar menggunakan nilai ambang yang merupakan penjumlahan rerata dan simpangan baku, tingkat pengenalan tertinggi diperoleh gelombang singkat Coiflet orde 2 level dekomposisi 3, dengan nilai ambang mencapai 90%.

Future Research

Berdasarkan hasil penelitian, terdapat beberapa arah studi lanjutan yang dapat dikembangkan. Pertama, perlu dilakukan eksplorasi lebih lanjut terhadap jenis-jenis gelombang singkat ortogonal lainnya, seperti Haar dan Morlet, untuk mengidentifikasi apakah terdapat kombinasi yang menghasilkan tingkat akurasi pengenalan yang lebih tinggi dibandingkan dengan Daubechies, Symlet, dan Coiflet. Kedua, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan metode ekstraksi ciri yang lebih robust terhadap variasi kondisi pencahayaan dan kualitas citra telapak tangan, misalnya dengan menerapkan teknik normalisasi citra atau menggunakan metode segmentasi yang lebih akurat. Ketiga, perlu dilakukan pengujian sistem pengenalan telapak tangan pada dataset yang lebih besar dan beragam, termasuk citra dari berbagai etnis dan usia, untuk memastikan generalisasi dan keandalan sistem.

Metadata

File size	307.98 KB
Pages	4
DMCA	Report