## Aplikasi Pengenalan Iris Mata menggunakan Metode Hough Transform dan Gabor Wavelet
Fransisca Joanet Pontoh a , Fransiscus Xaverius Senduk b , Inggrit E. G. Pondaag c
a, b, c Program Studi Teknik Informatika, Universitas Sam Ratulangi, Bahu, Manado 95115, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 24 Juli 2021 Revisi Akhir: 10 Agustus 2021 Diterbitkan Online : 10 September 2021
Biometric system is a development of the basic method of identification system by  using  the  characteristics  of  humans  as  it’s  object.  These  include  face, fingerprints, signature, palms, iris, ears, sounds even DNA. Face recognition is one of the identification techniques in biometrics that uses part of the face as its parameter. One of the biometric parts of face is Iris. Iris is a unique part of the eyes,  this  is  because  the pattern of  the  somebody  eyes  will be quite  different from the other, even genetically identical twins have different iris patterns. This research will use the Hough and Gabor method to perform iris recognition. The results show that the application has succeeded in recognizing the selected eye image if the eye image is registered in the database.
K ATA K UNCI

## B IOMETRIC
I RIS

## H OUGH T RANSFORM M ETHOD
G ABOR W AVELET M ETHOD
K ORESPONDENSI
E-mail: fransisca@unsrat.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  berlangsung  sangat  cepat  dari masa  ke  masa.  Perkembangan  teknologi  ini  menyebabkan perubahan-perubahan  yang  signifikan  di  kehidupan  manusia. Salah  satunya  yaitu  kemanan  identitas  manusia.  Sering  terjadi cyber  crime  dimana  ada  pemalsuan  data  manusia  atau penyalahgunaan  data  dari  individu untuk  kepentingan individu/kelompok  yang  menyebabkan  kerugian  bagi  individu yang  datanya  disalahgunakan.  Dengan  demikian,  dibutuhkan sistem yang mampu menjaga data-data seseorang sehingga tidak bisa ditemukan oleh pihak-pihak yang tidak memiliki hak untuk mengakses data-data ini [1].
Akses  terhadap  data  bisa  diberikan  melalui  pengenalan manusia  menggunakan  objek  yang  bisa  diidentifikasi  dengan perangkat komputer. Terdapat dua jenis sistem identifikasi, yaitu identifikasi dan verifikasi. Sistem identifikasi yang diatur untuk digunakan dalam penelitian ini adalah berupa sistem pengenalan. Sistem  ini  akan  mengidentifikasi  atau  mengenali  karakter biologis  seseorang,  sistem  seperti  ini  lazim  disebut  dengan biometrik.  Biometrik  adalah  teknik  untuk  mengenali  fitur
manusia  yang  membentuk  identitas  seseorang,  seperti  mata, wajah,  dan  bahkan  detak  jantung.  Ada  dua  jenis  identifikasi biometric, salah satunya adalah physiological (iris mata, wajah, dan sidik jari) dan behavioural (suara dan tulis tangan) [3]. Semua ini  bisa  dipakai  untuk  menentukan  identitas  seseorang.  Dalam penelitian  ini,  bagian  tubuh  yang  digunakan  sebagai  acuan identitas  seseorang  adalah  iris  mata.  Iris  mata  dipilih  karena sifatnya  seperti  sidik  jari,  pola  iris  mata  setiap  orang  berbeda bahkan untuk kembar identik sekalipun. Selain itu pola iris mata juga sulit untuk dimodifikasi melalui metode pembedahan.
Iris  adalah  salah  satu  organ  paling  unik  dalam  tubuh manusia. Ini adalah bagian berwarna bola mata, memiliki bentuk seperti donat gepeng yang terletak di antara kornea dan lensa, dan dilekatkan  pada  bagian  luarnya  ke  prosesus  siliaris  [4].  Selaput ini  mengitari  pupil  sehingga  menimbulkan  motif  warna dipermukaan  mata,  hal  ini  menyebabkan organ  lain  pada  tubuh manusia  tidak  bisa  mengubah  organ  ini  [5].  Mata  manusia memiliki  banyak  sekali  informasi  yang  bisa  diproses  dengan pengenalan  iris  dan  retina  mata.  Beragam  informasi  tubuh  ini disebut kode genetik dan bisa menjadi pembeda antara manusia satu dengan manusia lainnya. Kode genetik ini tidak hanya dapat
ditemukan  pada  mata  manusia,  melainkan  terdapat  juga  pada sidik jari, telapak tangan, telinga, dan wajah.
Peneltian  terkait  pengenalan  iris  mata  ataupun  terkait implementasi  Metode  Hough  dan  Gabor  sudah  dilakukan  oleh peneliti sebelumnya. Sebuah studi berjudul Segmentasi Iris pada Pasien  Gagal  Ginjal  Menggunakan  Operator  Diferensial  dan Metode  Integral  Hough  menyimpulkan  bahwa  transformasi Hough  dan  metode  analisis  diferensial  dapat  digunakan  untuk tahap  ini.  Segmentasi  parsial  dari  citra  model  iris,  namun penerapan metode interdiferensiasi lebih cocok daripada metode transformasi  Hough.  Penerapan  metode  ini  ditunjukkan berdasarkan data yang diekstraksi dari 19 citra iris pasien gagal ginjal,  dimana  metode  integral  dapat  menghasilkan  delapan segmen  citra  yang  jelas  dan  presisi,  sedangkan  transformasi Hough menghasilkan citra terkoreksi. , sehingga hanya hasilnya saja. segmentasi tersedia [6].
Penelitian  lebih  lanjut  mengenai  perancangan  sistem biometrik  mata  iris  dengan  menggunakan  metode  transformasi Huff  menyimpulkan  dari  hasil  yang  diperoleh  bahwa  hasil pengujian program didasarkan pada data latih dan data skor tes. Tingkat pengenalan presentasi adalah 93.92%. Ini menunjukkan bahwa iris data uji didefinisikan dalam data latih [7].
Penelitian  dengan  judul  Metode  Gabor  Wavelet  dan  K- Nearest  Neighbor(K-Nn)  sebagai  Aplikasi  Bidang  Forensik Biometrik  untuk  Identifikasi  Pola  Sidik  Bibir  pada  Identitas Manusia menyimpulkan dari kasus uji umum bahwa sistem dapat mengidentifikasi  sidik  bibir  yang  diklasifikasikan.  Hasil  sistem yang  paling  akurat  menggunakan  metode Wavelet  Gabor dan metode K-Nearest Neighbor adalah 72.2, dan waktu perhitungan adalah 6,2195 detik. [8].
Dalam penelitian ini akan diimplementasikan metode Hough Transform dan Gabor Wavelet untuk mengidentifikasi iris mata manusia  dengan  menggunakan  database  gambar-gambar  mata dari Institute  of  Automation  of    Chinese  Academy  of  Sciences (CASIA).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Biometrik
Biometrik  adalah  metode  untuk  mengidentifikasi  orang berdasarkan satu atau lebih karakteristik fisik atau perilaku yang unik.  Alasan  penggunaan  biometrik  adalah  karena  keterbatasan manusia dalam otentikasi berbasis subjek. Misalnya, semua data yang Anda butuhkan ada dalam satu objek (seperti dokumen atau kartu  kredit).  Jika  hilang,  orang  lain  dapat  memalsukan  atau menggunakannya.  Selain  itu,  otentikasi  berbasis  pengetahuan, seperti  kata  sandi,  memiliki  kunci  yang  dapat  membukanya bahkan  dengan  algoritma  enkripsi  terbaik  [9].  Di  sisi  lain, dibandingkan  dengan  penggunaan  biometrik,  tidak  hilang  atau terlupakan, sulit untuk digandakan, dibagikan, dan ditransfer dan membutuhkan  kehadiran  seseorang  sebagai  alat  verifikasi, sehingga  keandalannya  lebih  terjamin.  Hal  ini  menjadikan penggunaan biometrik sebagai fitur keamanan yang paling sering digunakan didunia.
2.2  Iris Mata
Iris  adalah  bagian  mata  manusia  yang  terletak  di  antara  bagian hitam pupil warna tertentu. Warna mata yang biasa ditemui oleh ras dan suku adalah coklat, biru, dan coklat. Posisi iris berada di belakang  kornea,  berair,  di  depan  lensa  kristal  mata.  Karena memiliki  pola  yang  detail  pada  manusia  iris  mata  sering digunakan sebagai dasar system biometrik dan dapat digunakan untuk  mendiagnosis  penyakit.  Self-detecting  iris  berarti menggunakan ilmu iris. Gambar II.2 adalah peta iris atau diagram iris. Ilmu iris mata adalah sebuah metode medis di mana setiap bagian tubuh diwakili oleh sebuah area di iris mata. [10].

## 2.2 Hough Transform
Transformasi  Hough  adalah  sebuah  metode  dalam menetapkan  bentuk  pada  gambar  yang  sangat  berguna  untuk mengekstraksi  garis,  lingkaran,  dan  elips  [5].  Transformasi Hough digunakan untuk segmentasi citra. Segmentasi citra adalah membagi  citra  menjadi  beberapa  bagian  penting  yang  disebut dengan objek. Segmentasi citra perlu dilakukan agar sistem dapat mendeteksi  dan  bisa  memisahkan  bagian  iris  dari  gambar  mata yang  diberikan.  Dalam  penelitian  ini  bentuk  lingkaran  pada gambar mata dideteksi menggunakan Transformasi Houg, bentuk lingkaran yang dimaksud adalah bentuk iris mata.
( 𝑥 − 𝑎 ) 2 + ( 𝑦 − 𝑏 ) 2 = 𝑟 2 (1)
Persamaan (1) adalah persamaan lingkaran pada titik (a, b) sebagai  titik  pusat  dengan  jari-jari  r.  Persamaan  ini  akan digunakan  dalam  Transformasi  Hough  untuk  mengekstraksi bentuk lingkaran.
Gambar 1. Transformasi Hough untuk Garis
Gambar 2. Transformasi Hough untuk Lingkaran

## 2.4 Gabor Wavelet
Gabor  Wavelet mengembangkan  transformasi  wavelet  untuk tujuan  yang  sama:  untuk  membawa  karakteristik  khusus  dari gambar  kompleks  ke  dalam  nukleus. Gabor  Wavelet penting karena sifat biologis dan teknisnya. Gabor Wavelet membatalkan luminositas  gambar  yang  berbeda.  Ruang  dan  frekuensi  yang terbatas  menciptakan  sejumlah  gaya  untuk  menahan  translasi, deformasi,  rotasi,  dan  ekspansi.  Metode  ini  digunakan  untuk melakukan representasi dan deskripsi yang disebut juga dengan seleksi/ekstraksi fitur. Ekstraksi ini bertujuan untuk mendapatkan informasi penting dari tekstur gambar [11].
𝐺( 𝑓 )   =   𝑒 ( −( log ( 𝑓 𝑓0 ) )2 2 ( log( 𝜎 𝑓0 ))2 ) (2)
Persamaan  (2)  adalah  Gelombang  Gabor  (Gabor  Wavelet) dengan f merupakan frekuensi antara 0 sampai 0,=.5, f_0 adalah frekuensi modulasi, dan σ adalah standar deviasi dari Gaussian. Fungsi  dari  transformasi  gelombang  adalah  untuk  menentukan dimana  dan  bagaimana  masing-masing  gelombang  ditentukan oleh  rentang  nilai  untuk  setiap  parameter  bebas  yang  terdapat pada  citra.  Selain pada pengenalan  iris  mata,  gelombang  Gabor juga diaplikasikan pada sistem sekuritas dan extraction beberapa bagian wajah untuk sistem face recognition.
Parameter  yang  dipilih  untuk  mencapai  kinerja  terbaik  adalah panjang gelombang tengah 18 dan rasio f /f0 0,55. Pendekatan ini mengkompresi  data  untuk  mendapatkan  data  yang  signifikan. Data yang dikompresi dapat disimpan dan diproses secara efektif. Pola  normalisasi  2D  dipecah  menjadi  sejumlah  sinyal  1D  dan kemudian  digabungkan  dengan  wavelet  Gabor  1D.  Arah  sudut diambil dari arah radial. Jumlah bit dalam template akan menjadi resolusi sudut kali resolusi radial, kali 2, kali jumlah filter yang digunakan.  Ini  cocok  di  mana  informasi  tekstur  yang  relevan memiliki  bandwidth  lebih  besar  dari  satu  oktaf.  Gambar  1 menunjukkan bagian dari iris setelah dilakukan pemfilteran log- Gabor.

## 2.5 Minkowski Distance
Tahap recognition dan  interpretation  atau  pengenalan  dan interpretasi adalah tahap untuk menyimpulkan keputusan dalam mengenali citra masukan. Untuk dapat dikenali atau diidentifikasi melalui  suatu  program  komputer,  maka  citra  harus  melalui beberapa proses yang sudah dijelaskan sebelumnya seperti image acquisition, preprocessing, segmentasi dan ekstraksi.
Untuk tahap identifikasi ini membutuhkan nilai komponen bebas. Perhitungan  jarak  minkowski  atau Minkowski  Distance menggunakan nilai komponen bebas ini dan di cari jarak terdekat dengan citra iris mata [12]. Jarak minkowski memiliki koefisien λ= ∞ (tak hingga).
𝐷 (𝐴, 𝐵) =   √Σ 𝑖=1 𝑛 (|𝐴 𝑖 −   𝐵 𝑖 |) 𝜆 𝜆 (3)
Persamaan (3) adalah Minkowski Distance atau jarak minkowski dengan  D(A,B)  adalah Minkowski  Distance antara  iris  mata  A serta  iris  mata  B,  A  adalah  vektor  ciri  citra  masukan,  B  adalah vektor ciri citra basis data, n adalah panjang vektor A dan vektor B, serta λ adalah koefisien minkowski.

## 3. METODOLOGI
Dalam  melakukan  pengolahan  citra  untuk  bisa  mengenali  iris mata  pada CASIA-IrisV1 ,  dilakukan  beberapa  langkah pengolahan  citra  (image  processing).  Langkah-langkah  tersebut antara  lain image  acquisition,  preprocessing,  segmentation, representation  and  description,  description,  serta  recognition dan interpretation.
Gambar 1. Gambar Mata dari CASIA-IrisV1
Pengembangan perangkat lunak menggunakan bahasa pemrograman java versi 8 . Integrated Development Environment (IDE) yang digunakan adalah Netbeans versi 8.2. Pengembangan dilakukan di lingkungan sistem operasi Microsoft Windows 10.
Gambar 2. Flowchart Program Pengenalan Iris

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan tampilan antarmuka berbasis GUI ( Graphical User Interface )  secara  sederhana  dengan  menampilkan  tempat  untuk menginput  gambar,  memilih  database  yang  sudah  ada, memvisualisasikan pengolahan citra dengan Transformasi Hough dan Gabor Wavelet.
Gambar 3. Tampilan Awal Aplikasi
Gambar 4. Tampilan Aplikasi saat Memproses Citra
Terdapat  beberapa  textbox  untuk  melakukan  modifikasi pengolahan  citra  sesuai  pilihan  user,  modifikasi  yang  bisa dilakukan  antara  lain  mengganti  radius  iris,  radius  pupil, threshold iris, dan threshold noise. Selain itu user bisa membuat database pengenalan iris dengan mengumpulkan minimal 3(tiga) data iris dan mengekspornya sebagai file. File ini bisa digunakan untuk melakukan pengenalan (recognition) sehingga sistem akan membandingkan  data  citra  iris  mata  yang  dipilih  dengan  citra yang ada pada database. Dengan adanya system seperti ini maka bisa dilakukan perbandingan dan didapati hasil apakah citra mata tersebut  terdaftar  dan  memiliki  kemiripan  dengan  citra  yang sudah lebih dulu terdaftar atau tidak.
Aplikasi  juga  dapat  menampilkan  citra  yang  dinormalisasi  dan penerapan filter gabor. Daerah iris yang kenali juga akan ditandai dengan lingkaran biru, daerah ini adalah hasil dari Transformasi Hough  dan  akan  diproses  dengan  filter  gabor  untuk  dilakukan ekstraksi fitur.

## Gambar 5. Ditemukan Gambar Mata yang sama dengan yang dipilih
Gambar 6. Nilai Galat pada Aplikasi yang Cukup Besar
Dari  hasil  ujicoba  menunjukkan  bahwa  aplikasi  berhasil melakukan pengenalan atau recognition pada gambar mata yang dipilih  jika  gambar  mata  tersebut  terdaftar  pada  database.  Saat dilakukan perbandingan maka nilai galat yang dihasilkan relatif kecil  dan  bahkan  bisa  mencapai  0(nol).  Apabila  gambar  mata yang  dipilih  tidak  pernah  dimasukkan  ke  dalam  database  maka aplikasi akan menunjukkan nama gambar mata yang paling mirip dengan nilai galat yang cukup besar.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  ini,  aplikasi  identifikasi  Iris  mata dirancang  menggunakan  Transformasi  Hough  dan  Gabor Wavelet untuk mengenali iris mata yang ada pada  data sampel CASIA-Iris  V1.  Proses  pengenalan  Iris  mata  dimulai  dengan segmentasi  citra  menggunakan  Transformasi  Hough  yang  akan mendeteksi bentuk lingkaran dalam gambar mata yang dalam hal ini adalah iris mata. Proses pengenalan iris mata ini dilanjutkan dengan  proses  ekstraksi/pemilihan  fitur  menggunakan  Gabor Wavelet, yang bertujuan untuk mendapatkan informasi-informasi penting  dari  tesktur  suatu  citra.  Untuk  tahap  identifikasi, penelitian ini menggunakan persamaan Minkwoski Distance atau jarak  minkowski  yang  akan  mengindetifikasi  nilai  kecocokan
antara gambar iris mata yang dipilih dengan yang ada di database, dimana  semakin  kecil  nilai  berarti  semakin  cocok  gambar  iris mata yang dipilih dengan gambar iris mata yang ada di database.
Adapun beberapa saran yang ingin kami sampaikan sebagai masukan  untuk  kelanjutan  penelitian  selanjutnya  yaitu  sebagai berikut :
1. Melakukan  pengenalan  iris  secara  realtime  dalam pengembangan  sistem  kemanan  bahkan  untuk  sistem- sistem  yang  lain  yang    melibatkan  iris  mata  untuk pengenalan  identitias  seseorang  seperti  absensi karyawan.
2. Menentukan  batas  maksimal    nilai  Minkwoski  yang dapat  diterima  oleh  aplikasi  sehingga  hasilnya  lebih signifikan.
3. Menggunakan dataset citra iris lain seperti Casia Iris Twin (citra Iris orang kembar), Casia Iris Thousand, dan lainnya,  sehingga  dapat  diperoleh  hasil  pengenalan untuk jenis citra yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Devella,  “Pengenalan  Iris  menggunakan  Ekstraksi  Fitur Histogram of Oriented Gradient,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi.[Online]. 4(1). Available:https://journal.maranatha.edu/index.php/jutisi/art icle/view/1515, 2018
[2] S.  Rahman,  U.  Sahira,  N.  I.  Syahputri,  “Pengenalan  Iris
Mata menggunakan Metode Template Matching Correlation”  Jurnal  Teknologi  Informasi.[Online].  2(2).
Available: http://www.jurnal.una.ac.id/index.php/jurti/articl e/view/424 , 2018
[3] Whitten,  Jeffrey  L.,  and  Lonnie  D.  Bentley.  "System analysis  and  design  for  the  global  enterprise."  New  York: McGraw-Hill/Irwin, 2007
[4] E.  G.  Kristanto,  E.  Rompas,  S.  Wangko,  “Identifikasi  Iris Opsi Identifikasi
Biometrik,” Jurnal Biomedik : JBM.[Online]. 3, pp. 1.
Available:
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/biomedik/article/vie w/4343 , 2013
[5] M.  S.  Purba,  “Perancangan  Sistem  Identifikasi  Biometrik Iris  Mata  menggunakan  Metode  Transformasi  Hough,” Jurnal Majalah Ilmiah Informasi dan Teknologi Ilmiah.[Online]. 7(2). Available: https://www.ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/inti/article/view/2319 , 2020
[6] M.A.S  Tawas  et  al.,  “Segmentasi  Iris  Mata  Penderita Penyakit  Ginjal  Dengan  Metode  Hough  Transform  Dan Integro-Differential Operator,” Cogito Smart Journal/VOL. 3/NO. 1/JUNI 2017
[7] M. S Purba, “Perancangan Sistem Identifikasi Biometrik Iris Mata  Menggunakan  Metode  Transformasi  Hough,”  Jurnal Majalah  Ilmiah  Informasi  dan  Teknologi  Ilmiah  (INTI), 2020
[8] Aulia  V  et  al.,  “Metode  Gabor  Waveletdan  K-Nearest Neighbor(K-Nn)  sebagai  Aplikasi  Bidang  Forensik Biometrik untuk Identifikasi Pola Sidik Bibir pada Identitas Manusia,”  e-Proceeding  of  Engineering  :  Vol.5,  No.3
Desember 2018
[9] Nugroho, E., 2008, Biometrika, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[10] Fahmi,  2007,  Perancangan  Algoritma  Pengolahan  Citra Mata Menjadi Citra Polar Iris Sebagai Bentuk Antara Sistem
Biometrik, Universitas Sumatra Utara, Medan.
[11] R.  R.  Isnanto,  “Identifikasi  Iris  Mata  menggunakan  Tapis Gabor Wavelet dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)”, TEKNIK.[Online]. 30(1), pp. 19-24. Available: http://eprints.undip.ac.id/5374/ , 2009
[12] F. Santo et al., “Pengenalan Iris Mata Menggunakan Metode Pencirian  Independent  Components  Analysis  (ICA)  dan Jarak Minkowski.” TRANSIENT.[Online]. 3(2). Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/transient/article/vie w/5884 , 2014

## BIODATA PENULIS

## Fransisca Joanet Pontoh
Dosen di program studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Sam Ratulangi. Memperoleh  gelar  Magister  Teknik  di Universitas Hasanuddin

## Fransiscus Xaverius Senduk
Mahasiswa di  program studi Teknik Informatika,  Fakultas  Teknik,  Universitas Sam Ratulangi, angkatan tahun 2019

## Inggrit E.G Pondaag
Mahasiswa  di  program  studi  Teknik Informatika,  Fakultas  Teknik,  Universitas Sam Ratulangi, angkatan tahun 2019