IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN DATA BERSKALA BESAR MENGGUNAKAN METODE HYBRID MINUTIAE DAN FILTER GABOR IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN DATA BERSKALA BESAR DATA BERSKALA BESAR MENGGUNAKAN METODE HYBRID MENGGUNAKAN METODE HYBRID MINUTIAE DAN FILTER GABOR MINUTIAE DAN FILTER GABOR Oleh Oleh : : Siswo Siswo Santoso Santoso
43
Embed
IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN DATA BERSKALA … · aplikasi delphi Jumlah Data Keseluruhan = 281.249. MetodeMetodePenelitianPenelitian Studi Literatur Studi ini diperlukan untuk
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN
DATA BERSKALA BESAR
MENGGUNAKAN METODE HYBRID
MINUTIAE DAN FILTER GABOR
IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN
DATA BERSKALA BESAR DATA BERSKALA BESAR
MENGGUNAKAN METODE HYBRID MENGGUNAKAN METODE HYBRID
MINUTIAE DAN FILTER GABORMINUTIAE DAN FILTER GABOR
OlehOleh : : SiswoSiswo SantosoSantoso
PendahuluanPendahuluanPendahuluan
Latar BelakangLatarLatar BelakangBelakang
�� Angka kelahiran lebih besar dari angka Angka kelahiran lebih besar dari angka kematian sehingga penambahan data kematian sehingga penambahan data kependudukan relatif cukup tinggikependudukan relatif cukup tinggi
�� Meningkatkan kinerja Meningkatkan kinerja pengelolaan data berskala pengelolaan data berskala besarbesar terutama lembaga pemerintahan (terutama lembaga pemerintahan (Dinas Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Pemerintah Kependudukan dan Catatan Sipil Pemerintah Kota SurabayaKota Surabaya))
�� Menghilangkan data ganda seorang pendudukMenghilangkan data ganda seorang penduduk
Kajian Pustaka dan Dasar TeoriKajian Pustaka dan Dasar TeoriKajian Pustaka dan Dasar Teori
� Dermatoglifi adalah ilmu tentang bentuk atau pola sidik jari. Penelitian tentang sidik jari telah dilakukan sejak 200 tahun lalu. Sidik jari mempunyai bentuk yang tetap, tidak akan mengalami perubahan dan berbeda antara individu yang satu dengan yang lain (NurIchaq, 2008).
� Sidik Jari adalah gurat-gurat yang terdapat dikulit ujung jari. Fungsinya adalah untukmemberi gaya gesek lebih besar agar jaridapat memegang benda-benda lebih erat.
�� DermatoglifiDermatoglifi adalah ilmu tentang bentuk atau adalah ilmu tentang bentuk atau pola sidik jari. Penelitian tentang sidik jari telah pola sidik jari. Penelitian tentang sidik jari telah dilakukan sejak 200 tahun lalu. Sidik jari dilakukan sejak 200 tahun lalu. Sidik jari mempunyai bentuk yang tetap, tidak akan mempunyai bentuk yang tetap, tidak akan mengalami perubahan dan berbeda antara mengalami perubahan dan berbeda antara individu yang satu dengan yang lain (NurIchaq, individu yang satu dengan yang lain (NurIchaq, 2008).2008).
�� SidikSidik JariJari adalahadalah guratgurat--guratgurat yang yang terdapatterdapat didikulitkulit ujungujung jarijari. . FungsinyaFungsinya adalahadalah untukuntukmemberimemberi gayagaya gesekgesek lebihlebih besarbesar agar agar jarijaridapatdapat memegangmemegang bendabenda--bendabenda lebihlebih eraterat..
�� Sebuah pola sidik jari terdiri dari Sebuah pola sidik jari terdiri dari RIDGES, VALLEYS dan MINUTIAERIDGES, VALLEYS dan MINUTIAE. .
�� SuatuSuatu polapola sidiksidik jarijari normal normal dibentukdibentuk dari dari garisgaris--garisgaris ((lineslines) dan ) dan spasispasi ((spacesspaces). ). GarisGaris--garis ini dinamakan RIDGES garis ini dinamakan RIDGES sedangkan spasi antara garissedangkan spasi antara garis--garis ini garis ini dinamakan VALLEY. dinamakan VALLEY.
�� Pengklasifikasian sidik jari manusia Pengklasifikasian sidik jari manusia berdasarkan pola garis atau pola titik berdasarkan pola garis atau pola titik disebut MINUTIAE. Minutiae juga disebut MINUTIAE. Minutiae juga didefinisikan sebagai titikdidefinisikan sebagai titik--titik terminasi titik terminasi (ending) dan titik(ending) dan titik--titik awal percabangan titik awal percabangan (bifurcation) dari garis(bifurcation) dari garis--garis alur yang garis alur yang memberikan informasi yang unik dari memberikan informasi yang unik dari suatu sidik suatu sidik
�� Klasifikasi sidik jari melibatkan enam Klasifikasi sidik jari melibatkan enam
kategorikategori
(a) Busur
(b) arch tenda
(c) loop kanan
(d) loop kiri
(e) Lingkaran
(f) loop kembar
(a) (b) (c)
(d) (e) (f)
�� Teknik sidik jari dapat ditempatkan ke dalam dua kategori: Teknik sidik jari dapat ditempatkan ke dalam dua kategori:
1. MINUTIAE1. MINUTIAE--BASED BASED
Teknik minutiaeTeknik minutiae--based yang pertama temukan poinbased yang pertama temukan poin--poin poin rincian yang tidak penting dan kemudian memetakan rincian yang tidak penting dan kemudian memetakan penempatan yang sejenis pada jari.penempatan yang sejenis pada jari.
Pendekatan MINUTIAEPendekatan MINUTIAE--BASED ini ada beberapa kesulitanBASED ini ada beberapa kesulitan, , yaitu :yaitu :
–– sukar untuk menyadap poinsukar untuk menyadap poin--poin rincian yang tidak poin rincian yang tidak penting dengan teliti sehingga sidik jari mutunya menjadi penting dengan teliti sehingga sidik jari mutunya menjadi rendahrendah
–– tidak mempertimbangkan pola ridge kerut dan hubungan tidak mempertimbangkan pola ridge kerut dan hubungan yang globalyang global
2. TEKNIK CORRELATION2. TEKNIK CORRELATION--BASED :BASED :
memerlukan penempatan yang tepat untuk suatu pola. Hal ini memerlukan penempatan yang tepat untuk suatu pola. Hal ini terdapat pada filter Gabor yang berfungsi sebagai filter bandterdapat pada filter Gabor yang berfungsi sebagai filter band--pass untuk sinyal unidimensional.pass untuk sinyal unidimensional.
Data yang ada pada dispendukData yang ada pada dispenduk
Contoh Data Penduduk beserta data sidik jari (blob)
Gambar Encoding Image Sidik Jari
Hasil Pengambilan Sidik Jari dalam Hasil Pengambilan Sidik Jari dalam
Format JPGFormat JPG�� Gambar di Gambar di
samping adalah samping adalah
hasil dari file hasil dari file
BLOP diubah BLOP diubah
ke JPG ke JPG
menggunakan menggunakan
aplikasi delphiaplikasi delphi
Jumlah Data Keseluruhan = 281.249
Metode PenelitianMetodeMetode PenelitianPenelitian
Studi LiteraturStudi Literatur
�� Studi ini diperlukan untuk mempelajari Studi ini diperlukan untuk mempelajari
dasar teori yang berhubungan dengan dasar teori yang berhubungan dengan
algoritma minutiae dan filter gabor, dimana algoritma minutiae dan filter gabor, dimana
kedua metode ini akan menghasilkan kedua metode ini akan menghasilkan
identifikasi sidik jari pada database dengan identifikasi sidik jari pada database dengan
keakuratan dan kecepatan yang tinggi yang keakuratan dan kecepatan yang tinggi yang
diimpelentasikan pada database yang diimpelentasikan pada database yang
besarbesar
Pengumpulan Data dari DispendukcapilKota Surabaya
PengumpulanPengumpulan Data Data daridari DispendukcapilDispendukcapil
Kota SurabayaKota Surabaya
Data dari Dispendukcapil berupadatabase oracle yaitu file gambar
yang dirubah menjadi file biner (Blob)
Data Data daridari DispendukcapilDispendukcapil berupaberupa
1. Tahapan Proses Minutiae1. Tahapan Proses Minutiae
a. Tahap Binarisasi Imagea. Tahap Binarisasi Image
b. Tahap Thinning Imageb. Tahap Thinning Image
c. Tahap Nodec. Tahap Node
d. Tahap Node Setelah Thinningd. Tahap Node Setelah Thinning
a. Tahap Binarisasi Imagea. Tahap Binarisasi Image
�� Gambar sidik jari dikonversi menjadi pixel 1 dan Gambar sidik jari dikonversi menjadi pixel 1 dan
0, dimana ridge berwarna hitam (1) dan valley 0, dimana ridge berwarna hitam (1) dan valley
berwarna putih (0). Hal ini memudahkan pada berwarna putih (0). Hal ini memudahkan pada
tahap selanjutnya karena featur yang dimiliki tahap selanjutnya karena featur yang dimiliki
sudah dipisahsudah dipisah--pisahkan.pisahkan.
Gambar Proses Binarisasi Image
b. Tahap Thinning Imageb. Tahap Thinning Image
�� Proses ini digunakan untuk mengurangi Proses ini digunakan untuk mengurangi threshold pada sampel sidik jari menjadi threshold pada sampel sidik jari menjadi garis dengan ukuran ketebalan 1 pixelgaris dengan ukuran ketebalan 1 pixel
�� Algoritma:Algoritma:
-- Semua pixel pada batas daerah foreground Semua pixel pada batas daerah foreground hanya memiliki satu background neighbourhanya memiliki satu background neighbour
-- Dengan menghapus semua titikDengan menghapus semua titik-- yang yang memiliki foreground neighbour lebih dari memiliki foreground neighbour lebih dari satu, maka akan didapatkan garissatu, maka akan didapatkan garis--garis garis sampel sidik jari dengan ukran ketebalan 1 sampel sidik jari dengan ukran ketebalan 1 pixelpixel
Gambar
Thinning Image
c. Tahap Nodec. Tahap Node
�� Pada tahap ini sampel Pada tahap ini sampel
image sidik jari akan image sidik jari akan
menampilkan semua titik menampilkan semua titik
minutiae yang dimiliki.minutiae yang dimiliki.
Gambar Proses Node
d. Tahap Node Setelah Thinningd. Tahap Node Setelah Thinning
�� Tahap ini Tahap ini menyempurnakan menyempurnakan tahap sebelumnya. tahap sebelumnya. TitikTitik--titik yang tidak titik yang tidak diinginkan akan diinginkan akan dihapus sehingga dihapus sehingga hanya tersisa titikhanya tersisa titik--titik titik minutiae yang minutiae yang sebenarnya (titik sebenarnya (titik bifurcations dan titik bifurcations dan titik terminations)terminations) Gambar Proses Node
Setelah Thinnning
Titik
Terminations
Titik
Bifurcations
Gambar Tahapan Proses MinutiaeGambar Tahapan Proses Minutiae
2. Tahapan Proses Filter Gabor2. Tahapan Proses Filter Gabor
�� Filter gabor digunakan untuk membersihkan Filter gabor digunakan untuk membersihkan
noise pada sebuah sampel sidik jari yang noise pada sebuah sampel sidik jari yang
rusak atau tidak jelas.rusak atau tidak jelas.
�� Setelah sampel data sidik jari menjadi jelas, Setelah sampel data sidik jari menjadi jelas,
maka proses perbandingan data yang ada maka proses perbandingan data yang ada
pada database dapat dilakukanpada database dapat dilakukan
Gambar Proses Filter GaborGambar Proses Filter Gabor
�� Pada proses filter Pada proses filter
gabor gambar gabor gambar
sidik jari diolah sidik jari diolah
sehingga sehingga
menghasilkan menghasilkan
besaran gabor besaran gabor
(magnitude gabor)(magnitude gabor)
Nilai Angka TitikNilai Angka Titik--titik Bifurcations (Awal titik Bifurcations (Awal
Percabangan)Percabangan)
Data titik bifurcations
100 data sampel sidik jari
Data1 Data2 Data3 dan seterusnya sampai dengan 100 data sidik jari
Menunjukkan 100 data sidik jari
TitikTitik--titik Bifurcationstitik Bifurcations
Menunjukkan Titik-titik Bifurcation Data 1
Gambar di atas menunjukkan Titik-titik bifurcations data1 sebanyak 100 baris atau pasangan titik (x,y).
diperbandingkan dan jumlah kesamaan titik diperbandingkan dan jumlah kesamaan titik
dari minutiae dihitung. Jadi titikdari minutiae dihitung. Jadi titik--titik titik
bifurcations dan titikbifurcations dan titik--titik terminations titik terminations
diperbandingkandiperbandingkan
Tampilan Awal Aplikasi Pencarian dan Tampilan Awal Aplikasi Pencarian dan
Pencocokan Data Sidik JariPencocokan Data Sidik Jari
Tampilan Awal Tampilan Awal Jendela Jendela
Buka File Sidik JariBuka File Sidik Jari
Tampilan Tampilan HasilHasil Aplikasi Pencarian dan Aplikasi Pencarian dan
Pencocokan Data Sidik JariPencocokan Data Sidik Jari
Kesimpulan dan SaranKesimpulan dan Saran
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian identifikasi sidik jarKesimpulan yang diperoleh dari penelitian identifikasi sidik jari dengan data i dengan data
berskala besar menggunakan metode hybrid minutiae dan filter gabberskala besar menggunakan metode hybrid minutiae dan filter gabor adalah :or adalah :
�� Sidik jari dapat digunakan sebagai identifikasi dalam pencarian Sidik jari dapat digunakan sebagai identifikasi dalam pencarian data data
penduduk sehingga menghindari adanya data ganda (kembar).penduduk sehingga menghindari adanya data ganda (kembar).
�� Dengan penggabungan metode minutiae dan filter gabor dapat digunDengan penggabungan metode minutiae dan filter gabor dapat digunakan akan
sebagai identifikasi sidik jari sehingga menghasilkan data yang sebagai identifikasi sidik jari sehingga menghasilkan data yang cukup cukup
kuat untuk keakuratan data.kuat untuk keakuratan data.
�� Kecepatan pencarian dan pencocokan data pada proses perbandinganKecepatan pencarian dan pencocokan data pada proses perbandingan
database menggunakan Minutiaedatabase menggunakan Minutiae--basedbased--matching (MBM) dengan matching (MBM) dengan
pendekatan point matching (PM) untuk 10 data memakan waktu 10 dependekatan point matching (PM) untuk 10 data memakan waktu 10 detik, tik,
100 data 30 detik, 100 data 320 detik dan 3000 data 720 detik. D100 data 30 detik, 100 data 320 detik dan 3000 data 720 detik. Dengan engan
demikian kecepatan pencarian dan pencocokan data sidik jari bergdemikian kecepatan pencarian dan pencocokan data sidik jari bergantung antung
kepada jumlah data yang akan diperbandingkan, semakin banyak datkepada jumlah data yang akan diperbandingkan, semakin banyak data a
yang ada maka waktunya yang dibutuhkan semakin lama.yang ada maka waktunya yang dibutuhkan semakin lama.
SaranSaran
�� Dalam penelitian ini didapatkan keakuratan dan Dalam penelitian ini didapatkan keakuratan dan kecepatan data dalam mengidentifikasi sidik jari kecepatan data dalam mengidentifikasi sidik jari menggunakan metode hybrid minutiae dan filter gabor, menggunakan metode hybrid minutiae dan filter gabor, akan tetapi dari hasil diketahui bahwa data yang akan tetapi dari hasil diketahui bahwa data yang digunakan jika semakin banyak maka kecepatannya digunakan jika semakin banyak maka kecepatannya semakin lama. Oleh karena itu untuk penelitian semakin lama. Oleh karena itu untuk penelitian selanjutnya perlu ditambahkan metode clustering selanjutnya perlu ditambahkan metode clustering untuk mempercepat dalam proses pencarian datauntuk mempercepat dalam proses pencarian data