## IDENTIFIKASI IRIS  MENGGUNAKAN IMPROVED LEVENBERG-MARQUARDT

## Rocky Yefrenes Dillak
Abstrak :
Sistem biometrika adalah suatu sistem pengenalan diri menggunakan bagian tubuh atau perilaku manusia seperti sidik jari, telapak tangan, telinga, retina, iris mata, wajah, suhu tubuh, tanda tangan, dll. Iris mata merupakan salah satu biometrika yang sangat stabil, handal, akurat dan merupakan metode autentikasi biometrika tercepat  oleh karena itu merupakan suatu topik penelitian yang sangat diminati oleh banyak peneliti. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  suatu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  secara  otomatis  seseorang  berdasarkan  citra  iris  mata  miliknya menggunakan jaringan syaraf tiruan levenberg-marquardt. Penelitian ini menggunakan metode deteksi tepi cany dan circular hough transform untuk segmentasi wilayah iris yang terletak diantara pupil dan sclera serta metode ekstraksi ciri gray level cooccurence matrix (GLCM)  yang  digunakan  untuk  ekstraksi  ciri.  Ciri-ciri  tersebut  adalah  maximum probability, correlation, contrast,  energy,  homogeneity, dan  entropy. Ciri-ciri tersebut kemudian  dilatih  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  aturan  pembelajaran levenberg-marquardt  algorithm  untuk  mengidentifikasi  seseorang  berdasarkan  citra irisnya. Penelitian ini menggunakan 150 data citra iris yang masing-masing terbagi atas 100 data citra iris untuk pelatihan dan 50 data citra iris  untuk pengujian. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan diperoleh correct recognition rate (CRR) sebesar 99.98% yang menunjukkan  bahwa  metode  ini dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  secara otomatis seseorang berdasarkan citra iris mata miliknya.
Kata Kunci : identifikasi iris mata,  sistem biometrika,  GLCM,  jaringan syaraf tiruan, levenberg-marquardt  algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Informasi yang terkandung dalam semua sistem  biometrika  sangat  tergantung  pada bentuk yang bervariasi secara acak yang dimiliki diantara  manusia  [Daugman,  2002].  Hal  ini sangat  berbeda  dengan  identifikasi  personal sistem keamanan biometrik tidak membutuhkan password yang dibuat atau diberikan orang lain tetapi  menggunakan  pengukuran  biometrik milik individu seperti sidik jari, geometri tangan, dan iris sehingga kemungkinan dicuri, hilang,
dilupakan, atau dipalsukan sangat kecil [Zhou, 2009].  Perbandingan  dari  berbagai  sistem pengenalan  biometrik  menunjukkan  bahwa sistem  pengenalan  iris  sangat  stabil,  handal, tepat,  dan  merupakan  metode  autentikasi biometrik tercepat [Tiwari, dkk., 2012]. Tujuan dari pengenalan iris sebagai teknologi berbasis biometrik  untuk  identifikasi  manusia  dan verifikasi adalah  untuk  mengenali  seseorang dari cetak irisnya [Kayte, dkk., 2012]. Sebagai suatu  biometrika  iris  memiliki  beberapa kelebihan :
 Iris  mata  bebas  dari  pengaruh  genetik sehingga  tidak  ada  iris  mata  yang  sama sekalipun iris kiri dan kanan milik orang yang sama  atau  iris  mata  milik  kembar  identik [Daugman, 1993 ; Mohamed, et  al., 2009 ; Gopikrishnan and Santhanam, 2010].
 Posisi iris mata yang dilindungi oleh kornea dan aqueous humor sehingga sulit atau sangat tidak  mungkin  mengalami  kerusakan [Harjoko, et al., 2009].
 Iris mata manusia tidak berubah dan bersifat stabil mulai usia satu tahun sampai meninggal [Chaudhary and Mubarak, 2012]. Iris  mata  selain  memiliki  kelebihan sebagaimana  telah  diuraikan  diatas,  juga memiliki  beberapa  kelemahan  sebagai  suatu biometrika meliputi :  Sulit untuk menangkap citra iris oleh karena ukurannya yang sangat kecil [Roy, 2011]
 Pada  bagian  tertentu  iris  dihalangi  oleh kelopak  atas  dan  bawah  dan  tertutup  oleh bulumata, pantulan, dan lensa [Makthal, 2005]
 Sebagaimana  ukuran  pupil  berubah-ubah, perubahan  bentuk  non  elastis  adalah kelemahan lainnya [Makthal, 2005]. Kebutuhan  akan  akurasi  identifikasi manusia telah berkembang dari waktu-ke waktu untuk  tujuan  keamanan  dan  pemeriksaan identitas [Khan, et al., 2012).  Gangguan  bulu mata dan kelopak mata merupakan masalah yang paling sering muncul dalam sistem pengenalan iris dikarenakan keduanya  merupakan  bagian dari mata sama seperti iris, sehingga diperlukan pemilihan  wilayah  iris  yang  tidak  rentan terhadap gangguan bulu mata dan kelopak mata. Adanya  gangguan  bulu  mata  dapat mempengaruhi akurasi sistem identifikasi iris. Menurut Daugman [1993] dan Ezhilararasan, et al., [2010]  informasi pola iris tersebar secara acak dan tidak merata pada wilayah iris, tetapi perlu diketahui bahwa terdapat karakteristik iris yang terkonsentrasi pada wilayah dekat pupil. Oleh karena itu pengenalan iris yang baik dapat diperoleh dengan hanya menganalisis 50% atau kurang dari wilayah iris yang tersedia. Hal ini didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh
Vatsa, et al., [2008] yang menggunakan sebagian
wilayah iris yaitu bagian kiri dan bagian kanan, Gopikrishnan  and  Santhanam  [2011]  dalam penelitiannya menggunakan ¼ ukuran iris  untuk mempercepat image processing . Murugan and Savithiri [2010], Savithiri and Murugan [2011], Murugan and Savithiri [2011] dalam penelitian mereka  membagi  wilayah  iris  dalam  empat kategori yaitu internal region , external region , lower region dan upper region . Hasil penelitian mereka  menunjukkan  hasil yang  baik  namun pemilihan  wilayah  tersebut  masih  rentan terhadap gangguan bulu mata dan kelopak mata. Oleh karena itu dalam penelitian ini penulis akan menggunakan  pendekatan  menggunakan wilayah  iris  yang  merupakan  irisan internal region dan lower region untuk meminimalisasi gangguan bulu mata dalam proses identifikasi iris. Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  di atas,  penelitian  ini  akan  mengkaji  pengaruh pemakaian wilayah iris yang merupakan irisan internal region dan lower region untuk proses indentifikasi  iris  dengan  algoritma  jaringan syaraf tiruan levenberg-marquardt. Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  suatu  metode  yang  dapat digunakan untuk melakukan   identifikasi  iris menggunakan jaringan syaraf tiruan levenberg- marquardt  algorithm. Manfaat  penelitian  ini adalah untuk menghasilkan suatu metode yang dapat digunakan untuk  melakukan identifikasi personal berdasarkan citra irisnya. Penelitian ini juga  diharapkan   memberikan informasi bagi penelitian  lanjutan  tentang  biometrika menggunakan citra iris.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian tentang iris mata manusia sudah banyak  dilakukan  oleh  para  peneliti,  seperti penelitian  tentang  deteksi  kolestrol,  deteksi ginjal, identifikasi iris, dll.
Penggunaan sebagian wilayah iris dalam proses pengenalan iris telah banyak dilakukan dan menunjukkan hasil yang baik seperti yang dilakukan oleh Ezhilarasan, et al., [2010] yang melakukan penelitian tentang pengenalan iris berdasarkan  pola  tekstur  iris.  Gausian
 11 Dillak, Identifikasi Iris Menggunakan Improved Levenberg-Marquardt
smoothing digunakan pada citra inputan dengan tujuan untuk menghilangkan noise setelah itu dilakukan segmentasi iris menggunakan metode integro-diferential  operator.  Penelitian  ini diusulkan berdasarkan pada kenyataan bahwa wilayah  yang  mengandung  paling  banyak informasi  tentang  iris  adalah  wilayah  yang mendekati pupil, dengan demikian tidak semua bagian  iris  akan  diekstrak  cirinya  melainkan dipilih bagian yang dianggap paling represtative yaitu inner  multi-bands .  Selanjutnya  hasil segmentasi iris dinormalisasikan menggunakan Daugman’s  rubber sheet. Selajutnya dilakukan pencocokan  data  iris  menggunakan  HD  dan CASIA v1 dan CASIA v2 datasheet digunakan untuk  validasi  sistem  yang  mencapai  tingkat akurasi  99,50%  dan  menghemat  waktu komputasi.  Penelitian  serupa  dilakukan  oleh Murugan  and  Savihitri  [2011]  yang merepresentasikan  sistem  pengenalan  iris berdasarkan  bagian-bagian  dari  pola  iris menggunakan BPNN.  Penelitian ini bertujuan untuk menemukan sistem pengenalan iris yang handal  dan  efisien.    Pola  iris  disegmentasi menggunakan  metode Daugman’s  Integro- Differential  Operator ,  hasil  segmentasi  iris dinormalisasi  menggunakan local  histogram analysis selanjutnya dilakukan ekstrasi ciri dari wilayah  iris  yaitu  Fully  Iris Template,  Inner Region,  Outer Region, Lower  Region,  Upper Region menggunakan 3 (tiga) metode ekstrasi ciri yaitu Gabor Wavelet (GW), Local Binary Pattern (LBP), Histogram of Oriented Gradient (HOG)  kemudian  pola  iris  diidentifikasi menggunakan Backpropagation  Neural Network (BPNN). Hasil penelitian menunjukkan performance sistem yang  sangat  baik  dimana akurasi  sistem  mencapai  100%  untuk  ketiga metode ekstrasi ciri berdasarkan pada pola iris yang  disegmentasi  pada  bagian  bawah  iris ( lower region ).  Gopikrishnan dan Santhanam
(2011) juga melakukan penelitian menggunakan Pola iris yang ukurannya telah dikurangi ¼ dari ukuran sebenarnya dan menggunakan  beberapa Classifier yaitu HD, Cascade Forward BP , Feed Forward BP, Elman  Forward BP  dan
Perceptron .  Pengurangan  ukuran  iris  mata
dilakukan  berdasarkan  kesimpulan  dari penelitian yang dilakukan oleh Du, et al., [2005] bahwa partial  iris  portion dari  pola  iris menggambarkan  keunikan  dan pupil tidak memiliki efek langsung pada akurasi identifikasi dan  pengenalan  biometrika.  Penelitian  ini bertujuan untuk meningkatkan  kecepatan dan akurasi  sistem  identifikasi  dan  pengenalan biometrika pola iris mata manusia menggunakan neural network .  Data yang digunakan adalah CASIA dataset. Lokasi pupil, kelopak atas dan kelopak  bawah  ditentukan  pertama  kali menggunakan metode deteksi tepi canny namun sebelumnya  ukuran  citra  iris  telah  direduksi menjadi ¼ dari ukuran asli dengan tujuan untuk meningkatkan performance sistem.  Metode Hough Transfrom digunakan untuk mencari titik tengah dan radius pupil selanjutnya menentukan batas  atas  dan  bawah  iris  menggunakan horizontal  sobel  filter .  Hasil  dari  penelitian menunjukkan  bawah  perceptron  memiliki performance yang  lebih  baik  dibandingkan dengan metode yang lain. Berdasarkan uraian diatas  menunjukkan  bahwa  penelitian menggunakan internal  region [Ezhilarasan,
2010] dan lower region [Murugan and Savithiri, 2011]  memberikan  hasil  yang  sangat  baik,
Meskipun akurasi yang  diperoleh sangat baik namun pemilihan ROI iris oleh beberapa peneliti sebagaimana diuraikan diatas masih mempunyai kemungkinan terganggu dengan bulu mata dan kelopak  mata  sehingga  peneliti  akan menggunakan pendekatan irisan internal region dan lower region dimana wilayah tersebut tidak rentan dengan gangguan bulumata dan kelopak mata dan belum ada peneliti yang menggunakan wilayah tersebut dalam penelitian mereka. Pengenalan  iris  secara  otomatis  telah banyak  dilakukan  menggunakan machine learning seperti yang dilakukan oleh Chowhan and  Shinde  [2011]  yang  bertujuan  untuk mengembangkan sistem identifikasi biometrika menggunakan  iris.  Proses  pengenalan  iris dilakukan menggunakan Fuzzy Min-Max Neural Network yang  mencapai  tingkat  pengenalan sebesar  95,68%.    Farouk,  et  al.,  [2011]
 12
Jurnal Ilmiah

## FLASH Volume 1
Nomor 1    Desember  2015
memperkenalkan suatu pendekatan yang baru dan  efektive  untuk  pengenalan  iris  yang dioperasikan  menggunakan active  contour models untuk preprocessing dan segmentasi , 2D
Gabor Wavelet untuk ekstrasi ciri , dan MDANN untuk pencocokan . Penelitian ini menggunakan data uji CASIA V-3 yang terdiri dari 1992 citra iris dari 249 kelas yang berbeda dan database UBIRIS yang terdiri dari 1205 citra iris dari 241 orang,  namun  tidak  semua  data  tersebut digunakan karena terjadi kegagalan pada tahap segmentasi iris masing-masing CASIA v3 = 81 citra iris dan UBIRIS = 34 citra iris. Pengujian dilakukan  dalam  dua  mode  yaitu  mode verifikasi  menggunakan  FMR,  FNMR, FAR,  FRR  dan  mode  identifikasi menggunakan  CRR.    Hasil  pengujian menunjukkan CRR = 99,25%. Rashad, et al.,  [2011]  melakukan  penelitian  yang bertujuan  untuk  mengembangkan  suatu algoritma baru   menggunakan  LBP  dan Histogram  properties  (pendekatan statisitk) untuk ekstraksi fitur dan combine LVQ Classifier (pendekatan neural network )  untuk  klasifikasi.  Metode  ini diharapkan dapat  menghasilkan  akurasi yang baik dalam pengenalan iris. Metode segmentasi iris  yang  digunakan  adalah Canny  Edge Detection dan Hough  Transformation selanjutnya dinormalisasi menggunakan metode Daugman’s Rubber Sheet . Hasil penelitian ini menunjukan performance dengan  tingkat akurasi  yang  tinggi  sebesar  99,87% menggunakan  database  CASIA,  MMU1, MMU2,  dan LEI. Penelitian serupa dilakukan oleh  Chaudhary  and  Mubarak  [2012] menggunakan rectangular area method untuk lokalisasi iris dan JST Backpropagation untuk pengenalan iris dengan tingkat pengenalan iris mencapai 99,25%.Penelitian serupa dilakukan oleh  Hossain  and  Sarma  [2012]  yang memperkenalkan suatu sistem pengenalan iris yang handal menggunakan 2D-Discrete Cosine Transform (DCT) untuk ekstrasi ciri dan Self Organizing  Map Artificial  Neural  Network (SOM/ANN) untuk klasifikasi citra iris. Sistem bekerja secara efisien menggunakan  49 – 100 DCT coefficient dan mencapai akurasi sekitar 99.1%  pada epochs ke  1000  lebih  baik dibandingkan  dengan  menggunakan Radial
Basis Function Artificial Neural Network (RBF/ ANN) dalam penelitian mereka sebelumnya.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Rancangan Arsitektur Sistem
Peneliti  mengusulkan  arsitektur  sistem seperti  Gambar  1.  Penjelasan  pada  sub-bab berikut memaparkan dengan lebih detail proses yang terjadi dalam setiap bagiannya
Gambar 1. Arsitektur sistem klasifikasi fase retinopati diabetes

## 3.2 Image Processing
Bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas citra, menemukan lokasi iris, menentukan zona perhitungan yaitu daerah diantara luar pupil dan di  dalam sclera serta menghasilkan citra iris yang lebih  baik  untuk  digunakan  pada tahap selanjutnya. Tahapan Image-processing yang dilakukan  meliputi  tahap  p reprocessing, segmentation, normalisation, ROI selection .

## 3.2.1 Preprosesing
Tujuan  utama  dari  preprosesing  citra adalah  untuk  meningkatkan  kualitas  citra dimana citra yang dihasilkan dapat memberikan informasi  yang  lebih  jelas  bagi  manusia sehingga  memudahkan  dalam  melakukan interpretasi atas suatu citra [Kuivaleinen, 2005]. Dalam  penelitian  ini  digunakan  dua  teknik preprosesing sebagai berikut :
 13 Dillak, Identifikasi Iris Menggunakan Improved Levenberg-Marquardt
Image-Processing Pre-Processing Segmentation Normalisation ROI Selection Image Acquisition Feature Extraction Identification Identifacation Result (Iris Owner Identity) Testing Training GLCM Feature Extraction GLCM Forming Database

## 1. Gausian Filter.
Sebelum dilakukan segmentasi citra iris maka  sebelumnya  dilakukan  perbaikan kualitas  citra  menggunkan  filter  gausian yang bertujuan untuk menghilangkan noise. Berikut adalah fungsi matematika dari filter gausian : (1) Dengan g(x,y) menyatakan titik tengah dari  fungsi  gausian, σ  adalah  standard deviasi dari distribusi gausian dan π adalah radius dari koordinat polar.

## 2. Operasi Morpholgi.
Operasi  morfologi  yang  digunakan adalah  operasi opening yang  bertujuan untuk  menekan  /  menyembunyikan gangguan dari bulu mata. Operasi opening merupakan kebalikan dari operasi closing yaitu operasi erosi yang diikuti dengan dilasi menggunakan  elemen  penstruktur  yang sama. Secara matematika, operasi opening dinyatakan dengan : (2) Dimana A merupakan  citra  yang  akan diperbaiki  dan  B  merupakan  elemen penstruktur A.

## 3.2.2 Segmentation
Proses  segmentasi adalah  proses  untuk memisahkan obyek dari background , dalam hal ini untuk memisahkan wilayah iris dari pupil dan sclera . Dalam penelitian ini metode segmentasi yang digunakan adalah  metode circular hough transform dan canny  edge  detection untuk proses  segmentasi  wilayah  iris  yang  akan digunakan untuk identifikasi iris terhadap citra inputan.

## 3.2.3 Normalisation
Ukuran iris yang diambil dengan kamera/ alat sensor iris mata dari orang yang berbeda bahkan  dari  orang yang sama  dapat berbeda- beda  hal  ini  disebabkan  oleh  variasi pencahayaan  dan  faktor-faktor  lain  seperti deformasi  elastis  tekstur  iris  yang  sangat mempengaruhi hasil pencocokan.  Oleh karena itu  dilakukan  normalisasi  ukuran  citra  iris menggunakan  model  daugman  rubber  sheet [Daugman,2009] agar ukuran citra iris menjadi seragam.  Citra  iris  akan  ditransformasi  ke bentuk  segiempat  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Daugman’s rubber sheet model
Remmaping wilayah  iris  dari  (x,y)  koordinat kartesian  ke  koordinat polar  direpresntasikan sebagai berikut : I(x(r,  ), y(r,  ))  I(r,  ) (3) x(r,  )=(I-r)x p (  )+rx 1 (  ) (4) x(r,  )=(I-r)x p (  )+ry 1 (  ) (5)
Dimana I(x,y) adalah iris region image , (x,y) adalah  koordinat  Cartesian,  (r,  )  adalah koordinat polar, dan  koordinat batas pupil dan batas iris sepanjang arah  .

## 3.2.4 ROI Selection
Setelah  dilakukan  proses  normalisasi ukuran citra iris maka dilakukan pemilihan ROI dari citra iris yang merupakan wilayah irisan dari internal region dan lower region .

## 3.2.5 Pembentukan GLCM
Penelitian  ini  menggunakan  GLCM multi  arah  ( multiple )  yang  dibentuk menggunakan  jarak  2  pixel  tetangga  (d=2). Jarak 2 pixel tetangga dipilih karena termasuk
2 2 2 2 2 1 ( , ) 2 x y g x y e     ( ) A B A B B     ? r r ?  14 Jurnal Ilmiah

## FLASH Volume 1
Nomor 1    Desember  2015
salah  satu  jarak  ideal  dalam  membentuk GLCM  [Gadkari,  2004].  Langkah  –  langkah membentuk multiple GLCM dalam penelitian ini sebagai berikut :
1. Tetapkan jarak pixel (d) yang diinginkan.
2. Hitung semua arah yang mungkin.
3. Bentuk  GLCM  untuk  setiap  arah (menggunakan  langkah  –  langkah membentuk GLCM ).
4. Hitung semua ciri statistik untuk setiap arah yang  terbentuk.
5. Hitung rata  – rata (mean) dari setiap ciri pada semua arah yang terbentuk.
Jumlah arah yang terbentuk pada distance d=2 adalah  16,  artinya  terdapat  16  GLCM  yang terbentuk (M 1 sampai M 16 ).

## 3.2.6 Ekstraksi ciri GLCM
Setelah GLCM terbentuk pada suatu jarak dan  arah  tertentu,  maka  langkah  selanjutnya adalah  menghitung  ciri  statistik  dari  semua GLCM yang telah terbentuk berdasarkan jarak dan  arah  yang telah  terbentuk. Enam elemen yang diusulkan oleh Gadkari [2004] adalah : (i) maximum probability , (ii) entropi, (iii) energy, (iv) korelasi, (v) kontras, dan (vi) homogenitas. Proses  ektraksi  ciri  dilakukan  dengan menghitung  6 ciri statistik dari  setiap GLCM (16 GLCM) sebagai berikut : 1. Max Probability =                                (6) 2. Entropi. Entropi  menunjukan  ukuran  ketidakter- aturan distribusi intesitas suatu citra pada matriks co-coccurence .  Persamaannya untuk menghitung entropi adalah: Entopi = (7) 3. Energi. Energi  adalah  fitur  untuk  mengukur konsentrasi  pasangan  intensitas  pada matriks co-occurance [Gonzales  and Woods,  2008].  Nilai  energi  akan  makin membesar  bila  pasangan  piksel  yang memenuhi  syarat  matriks  intensitas co- occurance terkonsentrasi  pada  beberapa
koordinat  dan  mengecil  bila  letaknya menyebar.  yang  digunakan  untuk menghitung energi adalah : Energi = (8) 4. Korelasi. Ciri ini menunjukan tingkat korelasi antar pixel  dalam  suatu  citra.  Persamaannya adalah : Korelasi = (9) 5. Kontras Kontras adalah fitur yang digunakan untuk mengukur  kekuatan  perbedaan  intensitas dalam citra [Gonzales and Woods,  2008]. Nilai  kontras  membesar  jika  variasi intensitas  citra  tinggi  dan  menurun  bila variasi rendah. Persamaan yang digunakan untuk  mengukur  kontras  suatu  citra ditunjukkan pada persamaan di bawah ini : Kontras = (10) 6. Homogenitas Homogenitas  digunakan  untuk  mengukur kehomogenan  variasi  intensitas  citra [Gonzales  and  Woods,  2008].  Nilai homogenitas akan semakin membesar bila variasi  intensitas  dalam  citra  mengecil. Homogenitas dihitung dengan persamaan di bawah ini : Homogenitas = (11)
Untuk  melakukan  identifikasii  terhadap citra  iris, maka  hasil  proses  ektraksi ciri statistik selanjutnya akan dijadikan sebagai data masukan untuk dilatih dengan jaringan syaraf  tiruan  (JST)  untuk  mengenali pola inputan serta pasangan pola outputnya.
 15
Dillak, Identifikasi Iris Menggunakan Improved Levenberg-Marquardt max( ) ij p 2 1 1 log k k ij ij i j p p    
2 1 1 k k ij i j p    r 1 1 (i - m )( ) k k c ij i j r c j m p       2 1 1 ( ) k k ij i j i j p     1 1 1 | | k k i j i j p i j     
3.2.7 Pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan levenberg-marquardt
Proses pelatihan jaringan pada dasarnya merupakan  proses  penyesuaian  bobot-bobot untuk masing – masing simpul antara lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Penyesuaian  bobot  dilakukan  secara  terus- menerus  sampai  dicapai error yang  paling minimum [Dilak and Bintiri, 2012 ; Dilak et al., 2012]. Fungsi  aktivasi yang digunakan adalah fungsi aktivasi tangent hyperbolic. Arsitektur JST yang digunakan dalam penelitian ini seperti ditunjukkan  pada Gambar 2.

## Gambar 3. Arsitektur JST
 Data input yang digunakan sebagai pola dalam pelatihan JST sebanyak 6 buah yang  terdiri atas 6 buah ciri statistik dan bias. Data inputan tersebut adalah : x1 = maximum probability x2 = correlation x3 = contrast x4 = energy
x5 = entropy x6 = hommogeneity x7 = bias
 Jumlah hidden layer : 1 lapisan tersembunyi, dengan  jumlah  neuron  dalam  lapisan tersembunyi divariasikan antara 5 - 7 neuron pada setiap hidden layer.
 Jumlah neuron dalam lapisan output sebanyak
1 neuron . Algoritma Levenberg-Marquardt merupakan  pengembangan  algoritma backpropagation stándar.  Pada  algoritma backpropagation , proses update bobot dan bias menggunakan negative gradient descent secara langsung  sedangkan  algoritma levenberg- marquardt menggunakan  pendekatan  matrik Hesian (H) [16] yang dapat dihitung dengan, (12) Sedangkan gradient dapat dihitung dengan, (13) Dalam  hal  ini  J  merupakan  sebuah  mattrik jacobian  yang  berisikan turunan pertama  dari error jaringan terhadap bobot dan bias jaringan. Perubahan pembobot dapat dihitung dengan, (14) Sehingga perbaikan pembobot dapat ditentukan dengan, (15)
(16)
(17) T H J e  T g J J  T T X J J I J e          X X X    T T X X J J I J e          
 16
Jurnal Ilmiah

## FLASH Volume 1
Nomor 1    Desember  2015
Dimana :
X = fungsi bobot-bobot jaringan dan bias X= E adalah vektor yang menyatakan semua error pada output jaringan
µ = konstant learning I = matrik identitas
Algoritma  pelatihan  Jaringan  Syaraf Tiruan Levenberg-Marquardt seperti ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Pelatihan JST/LM
3.2.8 Pengujian  jaringan  syaraf  tiruan levenberg-marquardt
Setelah JST  dilatih  dengan sekumpulan pola maka tahap selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap kinerja dari  JST sekaligus
untuk  mengukur  kinerja  dari  sistem  yang dibangun. Algoritma pengujian jaringan syaraf tiruan mengikuti flowchart seperti Gambar 5.
Gambar 5. Pengujian JST

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, pengujian dilakukan dengan melatih JST secara berulang-ulang untuk mendapatkan  bobot-bobot  jaringan  yang optimal  sehingga  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi.  Data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 100 citra terbagi  atas dua kelompok data yakni:
 Data pelatihan 100 citra  Data pengujian 50 citra. Data  –  data  tersebut  diekstrak menggunakan  metode  GLCM dengan jarak 2 pixel tetangga. Parameter JST yang digunakan dalam pengujian ini adalah sebagai berikut :
 Learning rate (α) = 0.1.
 Momentum (µ) = 0.9.
 Jumlah lapisan tersembunyi = 1 lapis.
 Jumlah neuron dalam lapis tersembunyi = 5.
 Batas toleransi error = 0,001
 17
Dillak, Identifikasi Iris Menggunakan Improved Levenberg-Marquardt
11 12 01 02 0 11 01 02 , ,.., ; , ,.. ; , ; , ,.. ij j jk oK v v v v v v w w w w w     1 1 2 2 ... T p p e t y t y t y         Start Hitung output tiap layer (Zj, Yk) Klasifikasi benar ++ Output uji = output target Klasifikasi salah   ++ ya tidak Tambah data uji End ya tidak Load data pengujian, bobot dan bias hasil pelatihan

## 4.1 Pengujian  Akurasi  Kinerja  JST Levenberg-Marquardt
Kinerja  JST  dalam  mengidentifikasi seseorang  berdasarkan  citra  irisnya  diuji menggunakan data citra sebanyak lima  puluh buah  citra  yang  telah  diproses  pada  tahap sebelumnya. Pengujian  dilakukan  dalam  dua mode  yaitu  mode  verifikasi dan  identifikasi.
Dalam  mode  verifikasi    menggunakan equal error rate (EER) dengan menghitung  FNMR dan  FMR  dan  dalam  mode  indetifikasi menggunakan correct recognition rate (CRR) berdasarkan persamaan  yang  dilakukan  pada penelitian sebelumnya [Farouk, et al., 2010 ; Roy, et al., 2010]. CRR adalah Probabilitas identifikasi iris yang  benar (Tabel  1.),  EER  adalah  nilai  titik potong  FMR  dengan  FNMR  atau  tingkat kesalahan sama yaitu RMR=FNMR (Tabel 2.),
FMR  adalah  probabilitas  bahwa  sistem menyatakan data uji yang tidak terdaftar dalam database dikenali atau cocok dengan data citra dalam database dan FNMR adalah probabilitas bahwa sistem menyatakan data uji yang terdaftar dalam database tidak dikenali atau tidak cocok dengan data citra dalam database.
CRR=99,98 dan EER =0.44 yang menunjukkan bahwa kinerja algoritma yang diusulkan  oleh peneliti sangat baik dan dapat digunakan dalam mode identifikasi maupun mode verifikasi.

## 5. KESIMPULAN
a. Metode  yang  dikembangkan  mampu melakukan  identifikasi  seseorang berdasarkan citra irisnya.
b. Pendekatan identifikasi iris yang dilakukan dalam  penelitian  ini  dapat  melakukan identifikasi dengan hasil CRR = 99,98% dan EER  =  0,44  dengan  demikin  metode  ini dapat  digunakan  sebagai  salah  satu alternative  untuk  sistem  identifikasi personal berdasarkan citra iris.

## 6. PENGHARGAAN  DAN  TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada database  CASIA  [CASIA,  2006]  yang  telah memberikan  dukungan  data  citra  retinopati diabetes beserta data hasil  pemeriksaan medis terhadap penelitian ini.

## 7. PUSTAKA
Chaudhary,  U.,  Mubarak,  M.,  C.,  Iris Recognition  Using  BPNN Algoritma, International  Journal  of  Engineering Research  and Applications  (IJERA) , National Conference on Emerging Trends in Engineering & Technology (VNCET) , Mar 2012, 203-208. Chinese Academy  of  Sciences-Institute  of Automation (CASIA), 2006, CASIA Iris Image  Database,  Juni  2004,  http:// biometrics.idealtest.org/ Chowhan, S., S., Shinde, G., N., Iris Recognition Using Fuzzy Min-Max Neural Network, International Journal  of Computer and Electrical Engineering , 2011, Vol. 3, No. 5, Oct 2011, 743-747 Algoritma Daugman, [1993] Harjoko, et al. [2009] Roy, et al., [2010] Peneliti CRR (%) 98,13 84,25 98,29 99,98 Tabel 1 . Perbandingan hasil CRR Algoritma Daugman, [1993] Harjoko, et al. [2009] Roy, et al., [2010] Peneliti CRR (%) 1.80 0,28 0.74 0.44 Tabel 2. Perbandingan hasil EER
Berdasarkan hasil yang ditunjukkan pada
Tabel  2  dan  Tabel  3  menunjukkan  bahwa algoritma  yang  diusulkan  mencapai  hasil


## 18 Jurnal Ilmiah FLASH Volume 1
Nomor 1    Desember  2015
Daugman,  J.,  G.,  High  Confidence  Visual Recognition  of  Person  by  a  Test  of
Statisticl  Independece,  IEE Trans. Pattern Analysis  and  Machine  Intell , 1993, 15, 1148-1161. --Daugman, J., How Iris Recognition Works, IEE ICIP, 2002, I-33 – I-36. Dillak, R., Y., Bintiri, M., G., Identifikasi Fase Penyakit Retinopati Diabetes Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan Levenberg-Marquardt, Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) , 2012 : C-110- C-114. Dillak, R., Y., Bintiri, M., G., Pangestuty, D., W., Pemanfaatan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan  Levenberg-Marquardt  Untuk Mendeteksi Penyakit Alzheimer, Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) , 2012 : C-126-C-133. Ezhilarasan, M., Jacthish, R., Subramanian, G., K., S., Umapathy,  R.,  Iris  Recognition Based  On  Its  Texture  Pattern, International  Journal  on  Computer Science and Engineering (IJCSE) , 2010, Vol. 2, No. 9, 3071-3074. Farouk, R.,  M., Kumar, R., Riad, K., A.,  Iris Matching  Using  Multi-Dimensional Artificial  Neural  Network, The Iternational  of  Engineering  and Technology, IET Computer Vision , 2011, Vol. 5, Iss. 3, 178-184. Gadkari,  D.,  Image  Quality Analysis  Using GLCM, Tesis, University  of  Central Florida, Florida, 2004.
Gonzales, R., C., Woods, R., E., Digital Image
Processing, 3 rd ed., Prentice Hall : Upper Sadle River, NewJersey, USA, 2008. Gopikrishnan,  M.,  Santhanam,  T.,  Improved Biometric Recognition and Identification of  Human  Iris  Pattern  Using  Neural Network, Journal  of  Theoretical  and Applied Information Technology ( JATIT ),
2010, Vol. 31, No. 2, Sep 2011, 134-139. Gopikrishnan,  M.,  Santhanam,  T.,  Effect  of Different  Neural  Networks  on  The Accuracy  in  Iris  Pattern  Recognition, International  Journal  of  Reviews  in Computing  (IJRIC) ,  2011, Vol.  7,  Sep 2011, 22-28 Harjoko, A., Hartati, S., Dwiyasa, H., A Method for Iris Recognition Based on 1D Coiflet Wavelet, world  Academy  of Science,Enginnering  and  Technology , 2009, 126-129. Hossain, Md., S., Sarma, K., K., Iris Recognition Based Identification Using 2D-Discrete Cosine Transform  and  Self  Organising Map  Neural  Network, International Journal  of  Systems , Algorithm  &
Application ( IJSAA ), 2012, Vol. 2, Issue ICRAET 12, May 2012, 2277-2677 Kayte, C., N., Pawar, V., P., Sonwane, C., D., Efficient  Biometric  for  Human Identification and Verification  through Iris  Recognition, Indian  Streams Reseacrh  Journal , Vol.  1, Issue V,  Jun 2012, 1-4. Khan, Y.,  D., Ahmad,  F., Anwar,  M., W., A Neuro-Cognitive  Approach  for  Iris Recognition  Using  Back  Propagation, Worl Applied  Sciences  Journal ,  2012,
678-685.
Kuivaleinen, M., Retinal Image Analysis Using
Machinde Vision, Tesis , Departemen of Information Technoloy,  Lappeenranta University of Technology, Lappeenranta, 2005. Makthal,  S., Analysis  and  Synthesis  of  Iris Images, Master’s  Dissertation , Department  of  Electrical  Engineering, West Virginia University, USA, 2005.
 19 Dillak, Identifikasi Iris Menggunakan Improved Levenberg-Marquardt
Mohamed, M., A., Abou-Elsoud, Eid, M., M., An  Efficient Algorithm  in  Extracting Human  Iris  Morphological  Features,
IEEE  International  Conferences  on Networking  and  Media  Convergence ( ICNM ), 2009, 146-150. Rashad, M., Z., Shams, M., Y., Nomir, O., El- Awady, R. M., Iris Recognition Based on
LBP  and  Combine  LVQ  Classifier,
International  Journal  od  Computer Science  &  Information  Technology (IJCSIT) , 2011, Vol. 3, No. 5, Oct 2011, 67-78 Roy, K., Recognition of Nonideal Iris Images Using Shape Cuided Approach and Game Theory, Thesis ,  The  Department  of Computer  Science  and  Software Engineering,  Concordia  University, Motreal, Quebec, Canada, 2011. Tiwari,  U.,  Kelkar,  D., Tiwari, A.,  Study  of Defferent  IRIS  Recognition  Methods, International  Journal  of  Computer Technology and Electronics Engineerign (IJCTEE) , 2012, Vol. 2, 76-81. Vatsa, M., Singh, R., Noore, A., Improving Iris Recognition  Performance  Using Segmentation,  Quality  Enhancement,
Match Score Fusion, and Indexing, IEEE Transactions  On  System,  Man,  and
Cybernetics-Part B : Cybernetics , 2008.
Zhou, S., A Novel Approach to Iris Localization and Code Matching for Iris Recognition,
Desertasi , Graduate School of Computer and  Information  Science  Nova Southeastern University, 2009.

20
Jurnal Ilmiah

## FLASH Volume 1
Nomor 1    Desember  2015