Perancangan Sistem Pengkoleksian dan Pengklasifikasian Data Fingerprint Menggunakan Matlab.

Putra, Puri Andika (2017) Perancangan Sistem Pengkoleksian dan Pengklasifikasian Data Fingerprint Menggunakan Matlab. Skripsi thesis, Universitas Negeri Padang.

Preview

Text A_03_PURI_ANDIKA_PUTRA_1206299_605_2017.pdf Download (6kB) | Preview

Abstract

Fingerprint merupakan salah satu teknologi biometrik yang dapat digunakan dalam mengidentifikasi seseorang.. Sistem verifikasi fingerprint harus mampu mengidentifikasi fingerprint seseorang dari sekumpulan besar basis data sidik jari. Hal ini merupakan masalah tesendiri bagi efektifitas sistem identifikasi. Dalam proses identifikasi, fingerprint akan diperiksa dengan membandingkannya dengan semua fingerprint dalam database. Jika database sangat besar, langkah ini bisa menjadi hambatan dalam hal kecepatan. Proses ini tidak akan diterima dalam aplikasi online yang sibuk seperti bank, kantor, dan dalam hal keamanan. Metode verifikasi dan klasifikasi fingerprint sangat diperlukan untuk membantu sistem mengurangi jumlah fingerprint yang perlu dikonfirmasi. Untuk perancangan ini menggunakan metode template matching untuk verifikasi dan metode Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi. Langkah yang termasuk penting dalam verifikasi fingerprint yang menggunakan metode template matching adalah mengekstraksi ciri minutie sedangkan pengklasifikasian menggunakan metode SVM adalah mengekstraksi ciri gabor wavelet. Dengan mengekstraksi ciri maka akan mempermudah dalam proses verifikasi dan pengklasifikasian citra fingerprint. Penelitian ini bertujuan menerapkan ekstraksi ciri minutiae dengan metode template matching dan ekstraksi ciri gabor wavelet untuk verifikasi dan pengklasifikasian fingerprint. Hasil pengujian Perancangan Sistem Pengkoleksian dan Pengklasifikasian Data Fingerprint Menggunakan Matlab berjalan dengan akurasi pencocokkan 91,6% dan akurasi klasifikasi 100%. Pengujian proses pencocokkan pada citra fingerprint menggunakan metode template matching dapat berjalan dengan tingkat margin error yang rendah, sedangkan pengujian proses pengklasifikasian berjalan dengan tingkat keberhasilan yang akurat. Dari segi rata-rata waktu proses, proses verifikasi dengan pengklasifikasian perkelas lebih cepat dibandingkan dengan proses verifikasi percitra. Berdasarkan keadaan tersebut pengujian kerja software secara keseluruhan maka software bisa dikatakan dapat bekerja dengan baik.

Actions (login required)

View Item