BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pengujian yang dilakukan pada bab-bab sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode ekstraksi fitur operasi blok non-
overlapping dan pencocokan dengan jarak Euclidean ternormalisasi dapat mengenali fitur garis utama telapak tangan. Ekstraksi fitur operasi blok non-overlapping
digunakan untuk mendapatkan nilai fitur dari sebuah citra dan jarak Euclidean ternormalisasi digunakan untuk mendapatkan tingkat kesamaan antara dua vektor
vektor uji dan latih berdasarkan hasil pengukuran nilai bobot antara dua vektor. Dari 80 citra uji, 48 citra tidak memiliki noise didapatkan hasil pengenalan yang benar
sebesar 97,92 dan 32 citra uji lain memiliki noise dengan hasil pengenalan yang benar sebesar 75. Sedangkan pengujian yang dilakukan secara keseluruhan
didapatkan tingkat pencocokan menggunakan metode ini adalah 88,75 dengan
diberikan informasi hasil jarak pencocokan tingkat kesamaan vektor uji dan latih serta menghasilkan identitas pemilik citra garis telapak tangan yang paling mendekati
kemiripan dengan citra uji.
5.2. Saran
Penelitian ini melatih 160 buah citra dengan parameter yaitu rata-rata setiap blok sebagai fitur ciri garis telapak tangan. Hal ini menghasilkan hasil pengenalan citra
yang belum optimal. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian selanjutnya untuk mencapai hasil pengenalan dan pengambilan fitur yang lebih baik.
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR PUSTAKA
Falasev, R.S., Hidayatno, A. Isnanto, R.R. 2011. Pengenalan sidik jari manusia dengan matriks kookurensi aras keabuan gray level co-ocurrence matrix.
Online http:eprints.undip.ac.id252591ML2F004504.pdf 12 Mei 2013. Green,
B. 2002.
Canny edge
detection tutorial.
Online http:dasl.mem.drexel.edualumnibGreenwww.pages.drexel.edu_weg22can
_tut.html 2 Desember 2013. Hermawati, F.A. 2013. Pengolahan Citra Digital Konsep Teori. Andi : Yogyakarta.
Ikonen, L. 2003. Hand geometry – based biometric systems. Lappeenranta
University of
Technology. Online
http:www2.it.lut.fikurssit03- 04010970000seminarsIkonen.pdf 3 Mei 2013.
Jain, A. K. Taxt, T. 1996. Feature extraction methods for character recognition - a survey. Journal of Pattern Recognition. 294 : 641-662.
Kadir, A. Susanto, A. 2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Andi : Yogyakarta.
Mughni, I., Somantri, M. Isnanto, R. 2011. Sistem identifikasi berdasarkan ciri garis-garis utama telapak tangan menggunakan metode operasi blok
overlapping. Jurnal Teknik Elektro Universitas Diponegoro Online http:www.elektro.undip.ac.idel_kptawpcontentuploads201205L2F60603
6_MTA.pdf 1 Mei 2013. Ong, M.G.K., Connie, T., Teoh, Jin, A.T.B. Ling, D.N.C. 2003. Single -
sensor hand geometry and palmprint verification system. Proceedings of the 2003 ACM SIGMM workshop on Biometrics methods and
applications WBMA, pp. 100-106.
Pradeep, J., Srinivasan, E., dan Himavathi, S. 2011. Diagonal based feature extraction for handwritten alphabets recognition system using neural network.
International Journal of Computer Science Information Technology IJCSIT. 31: 27-38.
Purnomo, M. H. Muntasa, A. 2010. Konsep Pengolahan Citra Digital dan Ekstraksi Fitur. Graha Ilmu : Surabaya.
Putra, I.K.G.D. 2007. Sistem verifikasi menggunakan garis-garis telapak tangan. Jurnal Teknologi Elektro Universitas Udayana 6 2 : 46-51.
Putra, I.K.G.D. 2008. Sistem Biometrika. Andi : Yogyakarta. Putra, I.K.G.D. 2009. Pengolahan Citra Digital. Andi : Yogyakarta.
Universitas Sumatera Utara
Putra, I.K.G.D Sentosa, M.A. 2012. Hand geometry verification based on chain code and dynamic time warping. International Journal of Computer
Applications 0975-8887 38 12 : 17-22. Putra, N., Suyanto Sembiring, S. 2012. Peningkatan nilai fitur jaringan propagasi
balik pada pengenalan angka tulisan tangan menggunakan metode zoning dan diagonal based feature extraction. Jurnal Dunia Teknologi Informasi 11:1-6.
Ratha, N.K., Senior. A. Bolle, R.M. 2003. Automated biometrics. Online http:www.research.ibm.compeopleaawsdocumentspapersicapr01.pdf 1
Mei 2013. Ray, K.B. Misra, R. 2011. Palmprint as a biometric identifier. Journal Orissa
Engineering College India IJECT 2 3 : 12-16. Siddiqi, I. Vincent, N. 2009. A set of chain code based features for writer
recognition. Journal International Conference on Document Analysis and Recognition 10 : 982-985.
Sutarno, 2010. Identifikasi ekspresi wajah menggunakan alihragam gelombang singkat wavelet dan jaringan syaraf tiruan learning vector quantization
LVQ. Jurnal Seminar Nasional Informatika UPN Veteran Yogyakarta. D : 87-94.
Sutoyo, T., Mulyanto, E., Suhartono, V., Nurhayati, O.D. Wijanarto. 2009. Teori Pengolahan Citra Digital. Andi : Yogyakarta.
Suyanto. 2011. Artificial Intelligence Searching, Reasoning, Planning, Learning Edisi Revisi. Informatika : Bandung.
Universitas Sumatera Utara
LAMPIRAN A
DATA SAMPEL
1. Data Latih
Kategori