BAB 4
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Setelah melalui tahap analisis dan perancangan, tahap selanjutnya untuk mengembangkan suatu perangkat lunak adalah tahap implementasi dan pengujian
sistem. Untuk mengetahui apakah implementasi perangkat lunak tersebut berhasil atau tidak, diperlukan pengujian. Berikut ini hasil implementasi dan pengujian dari aplikasi
yang telah dibangun.
4.1 Implementasi Sistem
Berdasarkan hasil analisis dan perancangan sistem yang telah dilakukan, maka dilakukan implementasi sistem pengenalan sidik jari dengan menggunakan jaringan
saraf tiruan propagasi balik ke dalam bentuk program dengan menggunakan Microsoft Visual Basic 2010. Pada bab sebelumnya telah dijelaskan bahwa prinsip kerja dari
aplikasi yang dibangun mengunakan jaringan saraf tiruan terdiri dari dua proses yaitu pelatihan dan pengujian.
4.1.1 Lingkungan Implementasi
Spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan untuk membangun program aplikasi kompresi adalah sebagai berikut:
1. Processor Pentium Intel ® Core ™ 2 Duo processor P7350 2.00 GHz.
2. Kapasitas Harddisk 320GB. 3. Memory RAM yang digunakan 2.00 GB.
4. Sistem operasi Microsoft Windows 7. 5. Tools dari Microsoft Visual Basic 2010.
Universitas Sumatera Utara
6. Menggunakan software Navicat for MySQL sebagai DBMS Database Management System
4.1.2 Tampilan Implementasi Program
Adapun hasil implementasi form yang telah dirancang pada sistem sebagai berikut:
1. Tampilan Menu Utama Program
Gambar 4.1 Menu Utama Program
2. Tampilan Submenu Otorisasi Sebelum mengakses sistem identifikasi sidik jari ini, pengguna terlebih dahulu
melakukan login dengan mengisi username dan password pada textbox yang telah disediakan.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Menu Otorisasi
3. Tampilan Menu File a. Data Pengguna
Berisi data username dan password pengguna yang dapat berinteraksi langsung dengan sistem.
Gambar 4.3 Form Data Pengguna
b. Data Latih dan Data Uji Sidik Jari Pada form data latih dan data uji sidik jari memiliki peran yang sama yang
berfungsi untuk menunjukkan tahapan proses prapengolahan citra dan
Universitas Sumatera Utara
ekstraksi fitur terhadap data pelatihan maupun data pengujian, sebelum nilai dari hasil ektraksi fitur citra menghasilkan nilai input untuk digunakan pada
proses pelatihan maupun pengujian pada jaringan saraf tiruan. Berikut adalah tampilan dari form data latih dan data uji sidik jari
Gambar 4.4 Form Data Sidik Jari
Pada tampilan form ini, terdapat tombol Browse yang berfungsi untuk melakukan pencarian citra dengan format file .bmp dari disk komputer untuk
ditampilkan pada picture box „Citra Sidik Jari Masukan‟ dan selanjutnya
dilakukan pengisian data sesuai kepemilikan citra. Pada form data sidik jari ini juga terdapat tombol „Proses‟ yang menjelaskan tahapan dalam pengolahan
citra. Setelah tombol „Proses‟ diklik maka citra akan mengalami proses
pengolahan citra yang masing-masing prosesnya ditunjukkan pada picture box „Deteksi Tepi; yang merupakan hasil dari proses deteksi tepi, „Binerisasi‟ yang
merupakan hasil pembentukan citra hitam putih dan matriks biner dari suatu citra, „Ekstraksi Fitur „yang merupakan proses dekomposisi terhadap citra
yang selanjutnya menghasilkan nilai koefisien citra yang ditampilkan pada picture box „ Hasil Koefisien Ekstraksi Fitur‟. Setelah proses pengisian data
dan pengolahan citra, klik tombol „Simpan‟ agar citra tersimpan dalam
database dengan informasi kepemilikan maupun hasil ekstraksi ciri yang
Universitas Sumatera Utara
menjadi input pada jaringan saraf tiruan. Adapun tampilan dari proses tombol „Proses‟ dapat dilihat pada Gambar. 4.5
Gambar 4.5 Proses Penyimpanan Data Sidik jari
c. Data Pelatihan Pada form ini, tersimpan beberapa pelatihan yang telah dilakukan sehingga
lebih mudah dalam melihat parameter apa saja yang telah digunakan beserta didapat nilai error yang dihasilkan
.
Gambar 4.6 Data Pelatihan
Universitas Sumatera Utara
4. Tampilan Menu Proses Pada menu proses ini terdapat dua form yaitu proses latih dan proses uji.
a. Pada proses latih, bagian ini berfungsi untuk melakukan pelatihan terhadap jaringan saraf tiruan.. Pada form ini terdapat pilihan parameter laju
pembelajaran, momentum dan faktor proporsional, fungsi aktivasi yang digunakan yaitu sigmoid biner logsig
,. Terdapat tombol „Mulai Pelatihan‟ yang berfungsi untuk memulai pelatihan pada jaringan saraf tiruan. Dan
terdapat tombol „Stop Pelatihan‟ jika menginginkan pelatihan selesai. Terdapat tombol „Memorisasi‟ yang berfungsi sebagai kemampuan jaringan mengingat
kembali hasil pelatihan yang diberikan. Tombol generalisasi berfungsi menampilkan kemampuan jaringan merespon data yang serupa dengan data
pelatihan. Tombol „Error Rate MSE‟ untuk menampilkan grafik error, setelah proses latih selesai. Adapun tampilan menu proses latih dapat dilihat
pada gambar berikut ini.
Gambar 4.7 Form Proses Latih
Universitas Sumatera Utara
Setelah proses pelatihan selesai, maka akan diperoleh nilai bobot yang kemudian disimpan dalam di database.
Klik tombol „Memorisasi‟ maka akan muncul Form Memorisasi seperti
gambar di bawah ini:
Gambar 4.8 Tampilan Form Memorisasi
Klik tombol „Generalisasi‟, maka akan muncul seperti pada gambar 4.9
Gambar 4.9 Tampilan Form Generalisasi
Universitas Sumatera Utara
Klik tombol ‟10 fold Cross Validation”, maka akan muncul form Ten Fold Cross Validation seperti di bawah ini:
Gambar 4.11 Tampilan Form 10 Fold Cross Validation
Klik tombol Error Rate MSE maka akan muncul grafik error, seperti gambar di bawah ini:
Gambar 4.12 Error Rate MSE
Universitas Sumatera Utara
b. Pengujian Form ini berfungsi untuk melakuan pengenalan terhadap citra yang sudah
dilatih sebelumnya. Pada form ini kita dapat menguji satu persatu citra yang akan dikenali.
Gambar 4.13 Hasil Uji Sistem
Jika citra diuji sesuai dengan database dan memenuhi target maka akan muncul peringatan pada message box di bawah ini.
Gambar 4.14 Konfirmasi Data yang dikenali
Beberapa sidik jari yang tidak mampu dikenal oleh jaringan karena tidak sesuai dengan target output terlihat seperti gambar di bawah ini
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.15 Citra Uji Tidak Dikenali
Jika output citra diuji tidak sesuai dengan target output pemilik atau output citra uji tidak dikenali oleh jaringan maka akan muncul peringatan pada
message box di bawah ini.
Gambar 4.16 Konfirmasi Data yang tidak Dikenal
4.2 Pengujian Sistem
