PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang APLIKASI PENGENALAN SIDIK JARI DENGAN WAVELET SYMLET DAN WAVELET DAUBECHIES MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR) L2F006079 MTA

Achmad Hidayatno, Ajub Ajulian Zahra achmadelektro.ft.undip.ac.id ,, adalah dosen di Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Undip Semarang Jl. Prof. Soedarto, S.H. Tembalang Semarang 50275. Ruhi Agatha Tarigan adalah mahasiswa di Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Undip Semarang Jl. Prof. Soedarto, S.H. Tembalang Semarang 50275. 91 APLIKASI PENGENALAN SIDIK JARI DENGAN WAVELET SYMLET DAN WAVELET DAUBECHIES MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK Ruhi Agatha Tarigan Achmad Hidayatno Ajub Ajulian Zahra ABSTRACT Intdentification of a personal identity by using a password or card is not classified as safety system because the security system is impenetrable when the password or the card is used by other users. Given these shortages, biometric recognition techniques must be developed. Biometric recognition techniques based on the characteristics of human nature, such as the behavioral characteristics and physiological characteristics such as face, fingerprint, voice, palm, iris, DNA, and signatures. The design of fingerprint recognition application uses two-dimensional discrete wavelet transform to feature extraction and artificial neural network majoring back propagation as learning algorithm and the identification of the system. The purpose of this thesis is to analyze the type of Mother Wavelet with the same level that gives the best recognition rate in the system of fingerprint recognition applications. This final thesis use two types of Mother Wavelet, daubechies4 and symlet2 with the same decomposition level, ie level 2. The results from the decomposition of a fingerprint using a wavelet transform will produce coefficient approximation. Tthe greatest Magnitude approximation of coefficients approximation will be used as input for artificial neural network learning. Based on training data results, Mother Wavelet composition that gives the best recognition rate is a daubechies4 db4 with decomposition of 2, equal to 92. While in testing the data test, The best recognition rate is a network that uses daubechies4 db4 with the level of decomposition of 2 is equal to 90.4. Key words : discrete wavelet transform 2D, fingerprint recognition, back propagation neural network.

I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Sidik jari merupakan identitas biometrik seseorang yang tidak mungkin sama dengan orang lain. Jika diasumsikan di dunia terdapat 7 miliar orang, maka dapat disimpulkan bahwa ada 7 miliar pola sidik jari yang ada. Dengan kata lain sidik jari manusia bersifat perorangan dan bersifat memilik pola tetap atau tidak berubah seiring dengan pertambahan usia. Berbeda dengan suara manusia, karena suara manusia dapat berubah seiring dengan pertambahan usia. Dalam sistem perangkat lunak, untuk mendapatkan ciri setiap citra sidik jari, maka data mentah dalam kawasan waktu dialihragamkan ke kawasan lain. Untuk itu digunakan suatu metode yang disebut transformasi. Proses ini diperlukan agar sifat- sifat khas datainformasi tersebut dapat ditonjolkan. Dalam hubungannya dengan citra sidik jari, untuk mendapatkan ciri khas citra seseorang dapat digunakan transformasi wavelet diskret 2 dimensi. Transformasi wavelet diskret 2 dimensi dapat memisahkan sebuah sinyal menjadi sinyal berfrekuensi tinggi dan rendah untuk mendapatkan informasi yang menjadi ciri khas citra seseorang. Untuk proses pengenalan dan pengambilan keputusan dari koefisien hasil pencirian dapat digunakan suatu algoritma jaringan saraf tiruan. Algoritma ini merupakan cara penyelesaian masalah dengan mengadopsi tata kerja otak manusia. Berdasarkan permasalahan di atas, timbul gagasan untuk merancang sistem identifikasi sidik jari menggunakan beberapa jenis wavelet induk seperti wavelet symlet dan wavelet daubechies sebagai ekstraksi ciri. Sistem identifikasi ini diharapkan dapat memberi tingkat pengenalan yang tinggi atau dengan kata lain memiliki persentase keberhasilan yang tinggi.

1.2 Tujuan

Tujuan dari tugas akhir ini adalah menganalisis jenis wavelet induk dengan tingkat penguraian sama yang memberikan tingkat pengenalan paling baik dalam sistem aplikasi pengenalan sidik jari manusia.

1.3 Batasan Masalah

Untuk menyederhanakan pembahasan pada Tugas Akhir ini, masalah dibatasi sebagai berikut. 1. Wavelet Induk yang digunakan hanya symlet dan daubechies. 2. Citra sidik jari diambil dari ibu jari tangan kanan setiap responden. 3. Saat pengambilan data, sidik jari dalam keadaan bersih dan normal. 4. Citra yang digunakan sebagai data uji maupun data pustaka memiliki ukuran yang sama yaitu 144x144 piksel citra keabuan. 5. Proses pengambilan data tidak terhubung langsung dengan sistem. 6. Algoritma jaringan saraf tiruan yang digunakan adalah algoritma jaringan saraf tiruan perambatan balik. 7. Sistem yang dirancang menggunakan library pada Matlab

II. LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Pola