IDENTIFIKASI CITRA GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN METODE GLCM & K-NN
Abstract
Pada era perkembangan teknologi yang pesat, sistem pengenalan seseorang secara otomatis menjadi suatu yang sangat penting salah satunya dengan menggunakan unsur biometrik dari tubuh manusia. Proses identifikasi biometrik dapat menghindari adanya kebocoran data, seperti username dan password suatu akun dapat di bobol, dokumen atau tanda tangan yang ditirukan. Salah satu fitur biometrik yang digunakan dalam penelitian ini adalah telapak tangan, karena telapak tangan memiliki karakteristik unik yang dimana pola garis-garis utama pada telapak tangan (palmprint) seperti, luas area, garis kusut/lemah, dan garis utama pada telapak tangan (principal lines) yang bersifat stabil. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi citra garis telapak tangan agar dapat melihat nilai akurasi pada citra garis telapak tangan tersebut dan pencocokan pola garis telapak tangan dari inputan yang tersedia pada database dengan menggunakan metode GLCM untuk ektraksi fitur pada citra garis telapak tangan dan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk pengklasifikasian citra tersebut agar dapat dikenali siapa pemilik citra telapak tangan tersebut, dan dari hasil penelitian yang sudah dilakukan identifikasi citra garis telapak tangan menghasilkan nilai akurasi sebesar 66.7%.
Kata kunci: Biometrik, Garis Telapak Tangan, K-Nearest Neighbor (KNN).
References
[2] Dong Xu, Applications of Fuzzy Logic in Bioinformatics. 2008.
[3] G. T. Situmorang, A. W. Widodo, and M. A. Rahman, “Penerapan Metode Gray Level Cooccurence Matrix ( GLCM ) untuk Ekstraksi Ciri pada Telapak Tangan,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 5, pp. 4710–4716, 2019.
[4] G. Wicaksono, R. Isnanto, and A. A. Zahra, “Sistem Identifikasi Garis Utama Telapak Tangan Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Jarak Euclidean.”
[5] R. Nithya and B. Santhi, “Classification of Normal and Abnormal Patterns in Digital Mammograms for Diagnosis of Breast Cancer,” 2011. [Online]. Available: http://marathon.csee.usf/edu/Mammography/DDSM.
[6] F. Astuti Hermawati, Pengolahan Citra Digital : Konsep & Teori. 2013.
[7] M. Widyaningsih, “Identifikasi Kematangan Buah Apel dengan Gray Level Co - Occurrence Matrix (GLCM),” Jurnal Saintekom, vol. 5, no. 114, 2016.
[8] D. Retnoningrum, A. W. Widodo, and M. A. Rahman, “Ekstraksi Ciri Pada Telapak Tangan Dengan Metode Local Binary Pattern (LBP),” 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9] R. A. Sholihin and B. H. Purwoto, “Perbaikan Citra dengan Menggunakan Median Filter dan Metode Histogram Equalization,” Jurnal Emitor, vol. 14, no. 02, 2014.
[10] O. Dwi Nurhayati and D. Eridani, “Ekualisasi Histogram untuk Peningkatan Kualitas Citra Telur Ayam secara Otomatis,” 2017.
[11] P. A. Setiyono, “Menganalisa Perbandingan Deteksi Tepi Antara Metode Sobel dan Metode Robet,” Universitas Dian Nuswantoro, 2012.
[12] B. Sitohang, A. Sindar, and S. Pelita Nusantara, “Analisis Dan Perbandingan Metode Sobel Edge Detection Dan Prewit Pada Deteksi Tepi Citra Daun Srilangka,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, vol. 3, no. 3, 2020.
[13] Z. Budiarso, “Identifikasi Macan Tutul dengan Metode Grey Level Coocurent Matrix (GLCM),” Univesitas Stikubank Semarang, 2012.
[14] Suhendri and P. Rahayu, “Metode Grayscale Co-occurrence Matrix ( GLCM ) Untuk Klasifikasi Jenis Daun Jambu Air Menggunakan Algoritma Neural Network,” JOINT (Journal of Information Technology), vol. 01, no. 01, pp. 15–22, 2019.
[15] A. G. Novianti and D. Prasetyo, “Penerapan algoritma k-nearest neighbor (k-nn) untuk prediksi waktu kelulusan mahasiswa,” Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM), no. November, 2017.
[16] B. Purnama, S. Si, and D. Salsabila, “Identifikasi Telapak Tangan Menggunakan 2DPCA plus PCA dan K-Nearest Neighbour.”
[17] K. Gede and D. Putra, “Sistem Verifikasi Biometrika Telapak Tangan dengan Metode Dimensi Fraktal dan Lacunarity,” 2009.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
_uk200_pxl.jpg)
_Barcode3.png)
