Pengenalan Pola Sidik Jari Menggunakan Jaringan Syaraf Backpropagation

Ifan Pradhana, 080 610108 (2011) Pengenalan Pola Sidik Jari Menggunakan Jaringan Syaraf Backpropagation. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2223.pdf

Download (339kB) | Preview
[img]
Preview
Text (full text)
24484-ilovepdf-compressed.pdf

Download (1MB) | Preview
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Pengenalan pola sidik jari merupakan suatu sarana dan upaya pengenalan identitas diri seseorang melalui suatu proses pengamatan dan penelitian sidik jari, yang dipergunakan untuk berbagai keperluan/kebutuhan, tanda bukti, tanda pengenal ataupun sebagai pengganti tanda tangan (cap Jempol). Salah satu teknik pengenalan pola sidik jari adalah jaringan syaraf tiruan, dimana metode ini menggunakan prinsip dari otak manusia yang terdiri dari neuron sebagai pemrosesan input untuk menghasilkan output berdasarkan bobot yang ada. Skripsi ini bertujuan untuk menerapkan jaringan syaraf tiruan pada pengenalan pola sidik jari dan membuat program yang mensimulasikan metode ini menggunakan bahasa software Visual Basic 6.0 dengan sistem operasi yang mendukung. Arsitektur jaringan syaraf tiruan yang digunakan adalah multilayer neural network dengan algoritma pembelajaran backpropagation. Data yang digunakan berupa gambar sidik jari berukuran 120 x 120 pixel yang telah dirubah menjadi numerik dengan proses pengolahan citra. Langkah-langkah yang dilakukan pada pengolahan citra antara lain proses grayscale, citra biner, dan segmentasi. Dari proses pengolahan citra diperoleh numerik berupa matriks berukuran 24 x 24, kemudian dengan proses normalisasi matriks tersebut dirubah menjadi vektor berukuran 576 x 1 untuk setiap gambar. Dari proses normalisasi tersebut akan menjadi input jaringan syaraf tiruan pengenalan pola sidik jari. Setelah proses normalisasi, input akan diproses untuk training dan testing. Pelatihan jaringan menggunakan data sebanyak 90 gambar sidik jari dengan learning rate 0,9 dan error sebesar 0,01, iterasi berhenti pada iterasi ke-257. Hasil validasi untuk 30 gambar dapat dikenali dengan keakuratan sebesar 76,67% terhadap pola-pola sidik jari tersebut. Kata kunci : pengenalan pola sidik jari, jaringan syaraf tiruan, backpropagation.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK MPM.26/11 Pra p
Uncontrolled Keywords: FINGERPRINT PATTERN RECOGNITION
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Artificial intelligence
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Matematika
Creators:
CreatorsNIM
Ifan Pradhana, 080 610108UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameNIDN / NIDK
Thesis advisorAULI DAMAYANTI, S.Si.,M.SiUNSPECIFIED
Thesis advisorEVA HARIYANTI,, S.Si.,M.TUNSPECIFIED
Depositing User: Tn Fariddio Caesar
Date Deposited: 11 Aug 2011 12:00
Last Modified: 15 Jun 2017 21:31
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/24484
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item