PERBANDINGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAP KOHONEN DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM IDENTIFIKASI TELAPAK TANGAN MANUSIA

LATIFAH, RIRIS and Rusdi, Efendi and Aan, Erlanshari (2019) PERBANDINGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAP KOHONEN DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM IDENTIFIKASI TELAPAK TANGAN MANUSIA. Undergraduated thesis, Fakultas Teknik.

[img] Archive (Thesis)
Skripsi - G1A015038 - Riris Latifah.pdf - Bibliography
Restricted to Repository staff only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).

Download (4MB)

Abstract

Identifikasi manusia dengan menggunakan cara tradisional misalnya pin, password, kunci, dan lainnya dinilai kurang aman dikarenakan dapat terjadi kecurangan misalnya diduplikasi, hilang, dicuri, atau terlupakan. Untuk mengatasinya dapat menggunakan teknologi biometrika karena antara manusia yang satu dengan lainnya tidak memiliki pola data biometrika yang sama. Data biometrika yang digunakan pada penelitian ini adalah citra telapak tangan manusia. Penggunaan telapak tangan dikarenakan telapak tangan memiliki karakteristik yang unik, sulit dipalsukan dan cenderung stabil. Penelitian ini menerapkan metode jaringan syaraf tiruan Self Organizing Map Kohonen dan Learning Vector Quantization yang digunakan untuk klasifikasi citra. Penelitian ini bertujuan membandingkan kedua metode tersebut untuk mendapatkan metode mana yang lebih baik dalam mengindentifikasi telapak tangan manusia. Sistem ini dibangun dalam bahasa pemrograman Matlab dan dirancang dengan Data Flow Diagram (DFD). Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah waterfall. Pengujian fungsional sistem dengan menggunakan metode Black Box telah berhasil 100 % dengan 25 skenario yang telah dibuat. Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan nilai akurasi sistem ini yaitu (1) Metode SOM memiliki nilai akurasi sebesar 100% terhadap citra uji yang telah dilatih dan 36.67% terhadap citra uji non latih, (2) Metode LVQ memiliki nilai akurasi sebesar 68.67% terhadap citra uji yang telah dilatih dan 36.67% terhadap citra uji non latih, (3) Waktu eksekusi rata-rata metode SOM selama 5.83596 detik terhadap citra uji yang telah dilatih dan 5.28589 detik terhadap citra uji non latih. (4) Waktu eksekusi rata-rata metode LVQ selama 9.74955 detik terhadap citra uji yang telah dilatih dan 10.66257 detik terhadap citra uji non latih.

Item Type: Thesis (Undergraduated)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering
Depositing User: 022 Lili Haryanti
Date Deposited: 04 Dec 2020 03:09
Last Modified: 04 Dec 2020 03:09
URI: http://repository.unib.ac.id/id/eprint/21963

Actions (login required)

View Item View Item