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

Rumusan MasalahRumusanRumusan MasalahMasalah

Identifikasi Sidik Jari denganData Berskala Besar

IdentifikasiIdentifikasi SidikSidik JariJari dengandengan

Data Data BerskalaBerskala BesarBesar

Menggunakan metode hybrid minutiae dan filter gabor

MenggunakanMenggunakan metode hybrid metode hybrid

minutiae dan filter gabor minutiae dan filter gabor

Mampukah untuk menghasilkan data yang akurat dan cepatsehingga meningkatkan

efisiensi diberbagai bidang ?

MampukahMampukah untukuntuk menghasilkanmenghasilkan data data

yang yang akuratakurat dandan cepatcepat

sehinggasehingga meningkatkan meningkatkan

efisiensi diberbagai bidang efisiensi diberbagai bidang ??

PenelitianPenelitianPenelitian

MenggmbarkanProses Transaksi Data

MenggmbarkanMenggmbarkan

ProsesProses TransaksiTransaksi Data Data

Menentukan Indikatorpengelolaan data

berskala besar

MenentukanMenentukan IndikatorIndikator

pengelolaanpengelolaan data data

berskalaberskala besarbesar

Menentukan keterkaitanAntara indikator danpeningkatan kinerja

MenentukanMenentukan keterkaitanketerkaitan

Antara Antara indikatorindikator dandan

peningkatanpeningkatan kinerjakinerja

Menentukan hal-halyang dilakukan untuk

meningkatkan pengelolaandata berskala besar

MenentukanMenentukan halhal--halhal

yangyang dilakukandilakukan untukuntuk

meningkatkanmeningkatkan pengelolaanpengelolaan

data data berskalaberskala besarbesar

Mendapatkan gambaran

soft systems methodology

penyelesaian masalah

peningkatan kinerja

pengelolaan database

MendapatkanMendapatkan gambaran gambaran

softsoft systemssystems methodologymethodology

penyelesaianpenyelesaian masalahmasalah

peningkatanpeningkatan kinerjkinerja a

pengelolaan databasepengelolaan database

DinasDinas KependudukanKependudukan

Dan Dan CatatanCatatan SipilSipil

Kota SurabayaKota Surabaya

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

database oracle database oracle yaituyaitu file file gambargambar

yang yang dirubahdirubah menjadimenjadi file file binerbiner (Blob)(Blob)

Database tersebut dirubah kembalidari file biner menjadi file gambar

menggunakan aplikasi kecil (Delphi)

Database Database tersebuttersebut dirubahdirubah kembalikembali

daridari file file binerbiner menjadimenjadi file file gambargambar

menggunakanmenggunakan aplikasiaplikasi kecilkecil (Delphi)(Delphi)

Membuat simulasi aplikasidengan flowchart

MembuatMembuat simulasisimulasi aplikasiaplikasi

dengandengan flowchartflowchart

Database PenelitianDatabase Penelitian

Diagram Alir Perencanaan dan Simulasi

Algoritma Minutiae dan Filter Gabor

Diagram Alir Perencanaan dan Simulasi Diagram Alir Perencanaan dan Simulasi

Algoritma Minutiae dan Filter GaborAlgoritma Minutiae dan Filter GaborScanning ImageScanning ImageScanning Image

Image ProcessingImage ProcessingImage Processing

Thinning (Penjarangan)Thinning (Penjarangan)Thinning (Penjarangan)

Minutiae identification (Identifikasi hal-hal kecil)

Minutiae identification Minutiae identification

((IdentifikasiIdentifikasi halhal--halhal kecilkecil))

Ekstrasi Global menggunakan Filter Gabor

Ekstrasi Global Ekstrasi Global

menggunakan Filter Gabormenggunakan Filter Gabor

Thinning Minutiae Alignment (Penyelarasan hal-hal kecil)

Thinning Minutiae Alignment Thinning Minutiae Alignment

(Penyelarasan hal(Penyelarasan hal--hal kecil)hal kecil)

Perbandingan DatabasePerbandingan DatabasePerbandingan Database

Contoh hasil peningkatan daerah yang diperbaiki

(a),(c) adalah gambar input

(b),(d) menunjukkan peningkatan sesuai gambar masukan

Contoh hasil peningkatan daerah yang diperbaiki Contoh hasil peningkatan daerah yang diperbaiki

(a),(c) adalah gambar input (a),(c) adalah gambar input

(b),(d) menunjukkan peningkatan sesuai gambar masukan(b),(d) menunjukkan peningkatan sesuai gambar masukan

(a) (b)

(c) (d)

Gambar 2.

Peningkatan Hasil Fingerprint

Gambar 2. Gambar 2.

Peningkatan Hasil FingerprintPeningkatan Hasil Fingerprint

(a) sidik jari berkualitas (b) minutiae diekstraksi tanpa peningkatan citra

(c) minutiae diambil setelah perbaikan citra

(a) sidik jari berkualitas (b) minutiae diekstraksi tanpa peningkatan citra

(c) minutiae diambil setelah perbaikan citra

Contoh dari minutiaeContoh dari minutiae

Termination

Bifurcation

Lake

Independent

ridge

Dot or island

Spur

crossover

(a) (b) Berbagai tipe minutiae Ridge ending & Bifurcation

Konfigurasi akhir relatif punggungan dan Konfigurasi akhir relatif punggungan dan

percabangan antara dua tayangan jari yang samapercabangan antara dua tayangan jari yang sama

Minutiae di ekstrak

Pencocokan Sidik JariPencocokan Sidik Jari

(a)Mencocokkan dua tayangan jari yang sama

(b) pencocokan sidik jari dari dua jari yang berbeda

Diagram Alir Proses Perbandingan

Data Sidik Jari

Diagram Alir Proses Perbandingan Diagram Alir Proses Perbandingan

Data Sidik JariData Sidik JariQuery data template

berdasarkandata grouping

Query data template Query data template

berdasarkanberdasarkan

data groupingdata grouping

Basis data template

Basis data Basis data

templatetemplate

Ada Data?AdaAda Data?Data?

Pencariantidak ditemukan

PencarianPencarian

tidaktidak ditemukanditemukan

tidaktidaktidak

yayayaJumlahRecord

JumlahJumlah

RecordRecord

PencocokanPencocokanPencocokan

Menuju Record Berikutnya

MenujuMenuju Record Record

BerikutnyaBerikutnya

RecordTerakhir

RecordRecord

TerakhirTerakhir

PencarianDitemukan

PencarianPencarian

DitemukanDitemukan

SelesaiSelesaiSelesai

yayaya

yayaya

tidaktidaktidak

tidaktidaktidak

Hasil dan PembahasanHasil dan Pembahasan

�� Pada bab ini ditekankan pada pengujian Pada bab ini ditekankan pada pengujian

keakuratan sistem yang dirancang dalam keakuratan sistem yang dirancang dalam

mengenali sidik jari.mengenali sidik jari.

�� Penentuan TitikPenentuan Titik--titik Minutiae dan proses titik Minutiae dan proses

filter gabor pada sidik jari menggunakan filter gabor pada sidik jari menggunakan

Matlab 7.7.0.471 (R2008b) Matlab 7.7.0.471 (R2008b)

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).

No. X Y No. X Y No. X Y No. X Y1 21 319 31 76 279 61 138 110 91 200 2152 29 42 32 76 215 62 139 306 92 201 1253 29 57 33 80 22 63 147 173 93 204 564 32 108 34 81 182 64 147 39 94 205 435 37 238 35 86 57 65 148 296 95 205 1876 41 31 36 85 212 66 150 275 96 204 2257 41 117 37 86 162 67 152 49 97 218 3288 42 40 38 87 254 68 151 181 98 221 1499 43 325 39 93 166 69 154 202 99 223 261

10 44 213 40 100 311 70 154 145 100 244 18511 45 65 41 101 59 71 156 18512 45 107 42 102 249 72 160 12213 44 261 43 105 280 73 163 19014 48 306 44 107 67 74 166 17915 53 17 45 106 152 75 167 1616 54 52 46 109 21 76 166 12517 54 233 47 108 241 77 169 7218 56 259 48 109 164 78 168 16719 59 223 49 113 174 79 173 15220 58 309 50 116 249 80 175 13521 62 266 51 116 62 81 179 21222 62 103 52 119 220 82 185 4323 64 251 53 118 52 83 185 21424 65 10 54 121 142 84 187 12925 64 299 55 124 86 85 188 16026 67 18 56 127 25 86 190 2527 67 257 57 130 80 87 190 28128 67 196 58 133 306 88 192 24329 70 155 59 138 140 89 193 6430 71 115 60 138 204 90 200 173

Tabel Nilai Angka Titik-titik Bifurcations Data1

Nilai Angka TitikNilai Angka Titik--titik Bifurcations titik Bifurcations

digambarkan secara Grafisdigambarkan secara Grafis

Grafik Nilai Angka Titik-titik Bifurcation Data 1

0

50

100

150

200

250

300

350

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97

X

Y

TitikTitik--titik Terminations (Ending)titik Terminations (Ending)

Menunjukkan Titik-titik Termination Data 1

Pada gambar diatas menunjukkan titik-titik termination data1 sebanyak 122 baris atau pasangan titik (x,y).

No. X Y No. X Y No. X Y No. X Y1 1 223 31 60 94 61 134 289 91 202 202 2 202 32 60 137 62 136 64 92 204 723 2 313 33 63 334 63 142 94 93 205 664 2 322 34 71 67 64 143 1 94 208 3365 4 331 35 74 133 65 144 10 95 211 96 5 169 36 77 264 66 146 73 96 211 1827 9 54 37 91 85 67 149 58 97 214 1658 9 122 38 93 304 68 150 2 98 215 3369 9 220 39 94 253 69 150 222 99 215 175

10 12 72 40 95 336 70 151 191 100 218 1311 13 325 41 97 70 71 153 122 101 219 11612 14 190 42 97 269 72 154 114 102 220 22013 19 229 43 100 180 73 158 3 103 221 10114 23 235 44 99 329 74 159 98 104 222 12215 28 149 45 107 296 75 168 110 105 222 17316 28 313 46 107 200 76 172 176 106 222 27017 30 209 47 107 319 77 175 99 107 223 9418 32 253 48 107 326 78 178 300 108 224 18919 33 228 49 109 131 79 181 182 109 226 8120 33 244 50 110 332 80 182 95 110 227 31721 37 336 51 118 6 81 182 133 111 228 2522 39 109 52 118 103 82 186 154 112 231 10723 42 332 53 120 68 83 187 71 113 233 8924 48 25 54 121 13 84 187 186 114 238 27725 50 57 55 123 243 85 192 137 115 239 9926 51 336 56 125 7 86 192 233 116 249 21727 52 311 57 128 142 87 193 155 117 250 17128 55 297 58 129 118 88 193 325 118 256 26929 56 100 59 133 253 89 198 60 119 257 13030 58 197 60 134 259 90 198 208 120 258 336

121 258 120122 258 229

Tabel Nilai Angka Titik-titik Terminations Data1

Nilai Angka TitikNilai Angka Titik--titik Bifurcations titik Bifurcations

digambarkan secara Grafisdigambarkan secara Grafis

Grafik Nilai Angka Titik-titik Terminations Data 1

0

50

100

150

200

250

300

350

400

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121

X

Y

3. Perbandingan Database3. Perbandingan Database

�� Metode yang digunakan MinutiaeMetode yang digunakan Minutiae--BasedBased--

Matching (MBM) dengan pendekatan point Matching (MBM) dengan pendekatan point

matching (PM), dua kelompok kode matching (PM), dua kelompok kode

minutiae (berdasar lokasinya) minutiae (berdasar lokasinya)

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

Terima KasihTerimaTerima KasihKasih