APLIKASI BIOMETRIKA PENGENALAN CITRA SIDIK JARI DENGAN METODE MINUTIAE DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION

WULANDARI, SANDRI TITIK and Ernawati, Ernawati and Endina, Putri Purwandari (2017) APLIKASI BIOMETRIKA PENGENALAN CITRA SIDIK JARI DENGAN METODE MINUTIAE DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION. Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.

Archive (Thesis) SKRIPSI LAPORAN.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (15MB)

Abstract

Penelitian biometrika sidik jari dilakakukan karena setiap individu memliki perbedaan sidik jari bahkan pada individu kembar identik. Penelitian ini membangun sebuah aplikasi biometrika pengenalan citra sidik jari dengan metode Minutiae dan Artificial Neural Network Backpropagation untuk pengenalan sidik jari.Citra yang digunakan sebagai objek penelitian adalah citra sidik jari telunjuk dan jari tengah dari kedua tangan dari ATVS-FakeFingerprint Database. Aplikasi ini dibangun dalam bahasa pemrograman Matlab dan dirancang dengan Diagram Unified Modeling Language (UML) dan pengembangan sistem yang digunakan adalah prototyping. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah nilai Genuine Acceptance Rate (GAR) sebesar 100% untuk citra latih dijadikan citra uji. Untuk citra uji diluar database adalah 67%. Citra uji dari sidik jari yang pengambilan menggunakan flat capacitive sensor by Precise Biometrics model Precise 100 sebesar 55%. Pada pengujian citra uji yang terkena serangan yaitu rotasi 90 sebesar 40%, Citra uji serangan Noise Gaussian 10 % adalah 40%, Blur Gaussian ratio 2.0 sebesar 70%, dan citra uji yang terpotong sebesar 30%. o

Actions (login required)

View Item