## Rancang Bangun Aplikasi Pengenalan Pola Sidik Jari
Ryan Wahyudi 1 ,  Oni Soesanto 2 ,  Muliadi 2 1,2,3 Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan
1 Email: wahyudi.ryan@gmail.com

## Abstract
Biometrics is a method of recognition of an identity based on human physical characteristics  such  as  the  face,  fingerprint,  hand  geometry,  retina,  and  voice. Biometric  identification  that  commonly  used  is  the  fingerprint  recognition. Fingerprint  identification  process  can  be  accelerated  by  reducing  the  number  of fingerprint  comparisons,  splitting  fingerprint  databases  into  a  number  of  classes based  on  pre-defined  classes,  such  as fingerprint  patterns.  Fingerprint  patterns are divided into five categories: Whorls, Right Loops, Left Loops, Arch, and Tented Arch. One of the pattern recognition techniques (fingerprint) is using neural network. This research developed a RBF (Radial Basis Function) neural network, which is known as SLFNs (Single Hidden Layer Feed-forward Neural Networks) that reliable in pattern recognition. The use of ELM (Extreme Learning Machine) algorithm on RBF network is  an  alternative  to  avoid  long  computation  in  the  absence  of  adjustment  weights during  the  training  process  so  that  the  computing  time  relatively  short.  OLS (Orthogonal  Least  Square)  is  used  to  optimize  the  weights  and  RBF  network simplification.  The  preprocessing  of  fingerprint  images  are  grayscalling,  histogram equalization, and image sequences block operation. Feature extraction method that used based on the orientation of the dominant direction of the image. One fingerprint image  is  represented  by  a  value  of  256  dominant  angle  in  radians  unit.  From  the results indicate that the ELM-RBF and OLS system can recognize fingerprint patterns with  100%  accuracy  on  the  training  process,  and  60%  accuracy  in  the  testing process.

## Keywords:  Fingerprint  Pattern  Recognition,  Extreme  Learning  Machine,  Radial Basis Function, Orthogonal Least Square

## Abstrak
Biometrik  merupakan  metode  pengenalan  identitas seseorang   berdasarkan karakteristik fisik manusia misalnya wajah, sidik  jari, struktur telapak  tangan, letak retina mata, dan suara. Identifikasi biometrik yang umum digunakan saat ini adalah pengenalan  sidik  jari.  Proses  identifikasi  sidik  jari  dapat  dipercepat  dengan  cara mereduksi  sejumlah  sidik  jari  pembanding,  seperti  membagi  database  sidik  jari  ke dalam  sejumlah  kelas  berdasarkan  kelas  yang  telah  didefinisikan  sebelumnya, misalnya pola sidik jari. Pola sidik jari dibagi ke dalam lima kategori, yaitu: Whorls, Right  Loops,  Left  Loops,  Arch,  dan  Tented  Arch.  Salah  satu teknik  pengenalan  pola
(sidik  jari)  adalah  dengan  jaringan  saraf  tiruan.  Penelitian  ini  mengembangkan jaringan  saraf  tiruan  RBF  (Radial  Basis  Function),  yang  dikenal  sebagai  SLFNs (Single  Hidden  Layer  Feed-forward  Neural  Networks)  yang  handal  dalam pengenalan  pola.  Penggunaan  algoritma  ELM  (Extreme  Learning  Machine)  pada jaringan RBF merupakan salah satu alternatif untuk menghindari adanya komputasi yang lama karena tidak adanya penyesuaian bobot selama proses training sehingga waktu komputasi berlangsung relatif lebih singkat. OLS (Orthogonal  Least  Square) digunakan untuk optimalisasi  bobot  dan penyederhanaan jaringan   RBF. Sebagai proses  pengolahan  awal  citra  sidik  jari  dilakukan  proses  normalisasi  grayscalling, perataan  histogram,  dan  operasi  blok.  Metode  ekstraksi  fitur  ciri  yang  digunakan berbasis  orientasi  arah  dominan  citra.  Satu  citra  sidik  jari  diwakili  oleh  256  nilai sudut  dominan  dalam  satuan  radian.  Dari  hasil  uji  coba  program  menunjukkan bahwa  ELM-RBF  dan  OLS  dapat  mengenali  pola  sidik  jari  dengan  akurasi  100% pada proses training dan 60% pada proses testing.
Kata  kunci:    Pengenalan  Pola  Sidik  Jari,  Extreme  Learning  Machine,  Radial  Basis Function, Orthogonal Least Square

## 1. PENDAHULUAN
Biometrik merupakan metode pengenalan identitas seseorang  berdasarkan karakteristik  fisik  manusia  misalnya  wajah,    sidik    jari,  struktur  telapak    tangan, letak  retina  mata,  dan  suara.  Verifikasi  ini  jauh  lebih  handal  daripada  dengan metode konvensional karena selain mudah untuk diproses juga selalu dibawa oleh manusia  tersebut.  Kelebihan  dari  verifikasi    dengan  biometrik  adalah bervariasinya untuk tiap-tiap orang dan tidak mudah ditiru oleh orang lain seperti halnya  kode  numerik  atau  alphabetik.  Identifikasi  biometrik  yang  umum digunakan saat ini adalah pengenalan sidik jari.
Proses  identifikasi  sidik  jari  dapat  dipercepat  dengan  cara  mereduksi sejumlah  sidik  jari  pembanding,  namun  perlu  ada  jaminan  bahwa  sidik  jari  yang direduksi  bukan  anggota  subset  dari  himpunan  sidik  jari  target.  Strategi  umum untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan membagi database sidik jari ke dalam sejumlah  kelas  (berdasarkan  kelas  yang  telah  didefinisikan  sebelumnya,  seperti pola  sidik  jari),  dengan  demikian  sidik  jari  yang  diidentifikasi  hanya  akan dibandingankan  dengan  sidik  jari  dari  satu  kelas  saja  dari  database  sesuai  kelas sidik jari yang akan diidentifikasi tersebut. Proses pembagian database sidik jari ke dalam sejumlah kelas tertentu berdasarkan pola tersebut disebut klasifikasi sidik jari [12].
Jaringan  syaraf  tiruan  RBF  (Radial  Basis  Function)  dikenal  sebagai  salah satu model Single Hidden Layer Feed-forward Neural Networks (SLFNs) dengan tiga layer  yaitu  input  layer,  hidden  layer  dan  output  layer,  telah  diaplikasikan  pada aproksimasi fungsi, peramalan dan klasifikasi pola [14]. Algoritma ELM (Extreme Learning  Machine)  diperkenalkan  oleh  Huang  [5]  dan  pertama  kali  digunakan untuk  melatih  jaringan  SLFNs,  hasilnya  menunjukkan  adanya  kemudahan  dalam pencapaian  generalisasi  terbaik  serta  kecepatan  belajar  yang  sangat  tinggi. Penggunaan  algoritma  ELM  merupakan  salah  satu  alternatif  untuk  menghindari adanya  komputasi  yang  lama  karena  tidak  adanya  penyesuaian  bobot  selama proses  training  sehingga  waktu  komputasi  berlangsung  relatif  lebih  singkat  [4].
Implementasi algoritma ELM pada jaringan RBF selanjutnya disebut dengan ELM- RBF. Penelitian mengenai klasifikasi sidik jari berbasis jaringan ELM-RBF pernah dilakukan  oleh  Kamaruddin  [6],  dari  penelitian  tersebut  dihasilkan  akurasi  yang cukup tinggi.
Proses  training  RBF melibatkan  dimensi yang besar pada hidden layer dan nonlinear  input  pada  hidden  layernya.  Dengan  struktur  RBF  tersebut    maka seringkali    menimbulkan    permasalahan    karena  hidden    layernya    terlalu  besar, sehingga    diperlukan    penyederhanaan    jaringan.  Salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  optimalisasi    bobot    dan  penyederhanaan  jaringan    RBF  adalah OLS  (Orthogonal    Least    Square).  Dengan  menerapkan  OLS pada  RBF,  maka  pada pembobotan  jaringan  dilakukan  dekomposisi  ortogonal  matriks  hidden  layernya menjadi  matriks  basis  ortogonal.  Penentuan  bobot  jaringan  RBF  dengan  OLS pernah  dilakukan  Soesanto  [9]  untuk  penelitian  klasifikasi  data  multivariat  dan dihasilkan  klasifikasi  yang  cukup  baik.  Melihat  dari  hasil  klasifikasi  yang  cukup baik  dari  dua  penelitian  sebelumnya,  penulis  tertarik  untuk  menerapkan penentuan  bobot  dengan  OLS  pada  jaringan  ELM-RBF  ke  dalam  suatu  sistem pengenalan pola sidik jari. Maka dalam penelitian ini penulis membangun sebuah sistem  pengenalan  pola  sidik  jari  dengan  ELM-RBF  (Extreme  Learning  Machine- Radial Basis Function) dan OLS (Orthogonal Least Square).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam Universitas Lambung Mangkurat Banjarbaru Kalimantan Selatan. Waktu penelitian selama 6 bulan dari bulan Agustus - Desember 2014.

## 2.2. Alat dan Bahan Penelitian
Pada penelitian ini penulis menggunakan peralatan yaitu sebuah pc dengan spesifikasi Processor Pentium Dual-Core CPU E5200 @2.5 GHz, RAM 2 GB, Hardisk 320 GB. Untuk Perangkat lunak digunakan Sistem Operasi “Microsoft Windows 7 Ultimate”, XAMPP v1.7.7, NetBeans IDE 8.0.1, Java SE Development Kit 8, Java SE Runtime Environment 8. Bahan atau materi penelitian yang digunakan adalah citra sidik  jari  yang  diperoleh  dari  Database  FVC  2004  (Fingerprint  Verification  and Competition).

## 2.3. Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Proses Penelitian

## 2.3.1. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  permasalahan  pengenalan  pola  yang akan  diangkat  dalam  penelitian,  di  antaranya  kajian  beberapa  hasil  penelitian terkait  dengan  metode  pengenalan  pola  sidik jari  berbasis  jaringan  saraf tiruan (JST)  dan  metode  pengolah  awal  (pre-processing)  serta  metode  ekstraksi  fitur yang  digunakan,  berdasarkan  identifikasi  tersebut  selanjutnya  dilakukan  kajian secara  spesifik  tentang  pengenalan  pola  sidik  jari  berbasis  JST  menggunakan algoritma pembelajaran yang disebut Extreme Learning Machine untuk jaringan Radial Basis Function (ELM-RBF) dan Orthogonal Least Square (OLS).

## 2.3.2. Pengolahan Citra Sidik Jari dan Ekstraksi Ciri
Proses ini dilakukan melalui beberapa tahap antara lain:
a. Mempersiapkan  gambar  sidik  jari.  Gambar  sidik  jari  berformat  *.jpg  dimensi 256x256 piksel diperoleh dari Database FVC 2004 (Fingerprint Verification and Competition).
b. Peningkatan kualitas citra sidik jari (Image Enhancement).
1) Grayscalling. Grayscalling  adalah  proses  penyederhanaan  gambar  dari format    gambar  berwarna  RGB  menjadi  gambar  berwarna  abu-abu (gray).
2) Perataan histogram
c. Ekstraksi  fitur  berbasis  arah  citra  (image  direction).  Pada  tahap  ekstraksi dilakukan segmentasi citra sidik jari ke dalam blok-blok berukuran 16x16 piksel dan  dihitung  arah  dominan  dari  setiap  blok  sehingga  dihasilkan  vektor berdimensi  1x256  yang  merepresentasikan  ciri  berupa  sudut  yang  dibentuk dalam blok dan satu vektor mewakili satu citra sidik jari.

## 2.3.3. Pengenalan Pola Sidik Jari
Pada  tahap  ini  dikonstruksi  algoritma  pembelajaran  Extreme  Learning Machine pada jaringan Radial basis Function (ELM-RBF) dengan Orthogonal Least Square (OLS).

## 2.3.4. Analisis dan Pembahasan
Pada  tahap  ini  dikaji  hasil  evaluasi  berdasarkan  output  dari  hasil  proses pengenalan pola.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Analisis Sistem

## 3.1.1 Gambaran Umum Sistem
Identifikasi  sidik  jari  menggunakan  Extreme  Learning  Machine-Radial  Basis Function  (ELM-RBF)  dengan  Orthogonal  Least  Square  (OLS)  merupakan  suatu aplikasi  berbasis  desktop  yang  berfungsi  untuk  mengidentifikasi  pola  suatu masukan  citra  sidik  jari  dengan  membandingkan  input  citra  sidik  jari  dengan database sidik jari yang telah tersimpan. Sistem terdiri dari dua tahap yaitu tahap pelatihan (training) dan tahap pengenalan (testing).

## 3.1.2 Analisis Input dan Output
Pada  tahap  pengumpulan  data  didapat  dua  masukan  yaitu  berupa  data training dan testing.  Berdasarkan data-data tersebut maka dilakukan analisis data apa saja yang akan menjadi masukkan, yaitu sebagai berikut:
a. Data Training
Berupa  citra  sidik  jari  yang  terdiri  dari  60  citra sebagai data training dengan format .jpg dan dimensi 256x256 piksel.
b. Data Testing
Berupa  citra  sidik  jari  yang  terdiri  dari  20  citra sebagai data training dengan format .jpg dan dimensi 256x256 piksel.
c. Data Foto Identitas Berupa data foto pemilik sidik jari terdiri dari 10 citra yang masing- masing mewakili satu orang pemilik sidik jari.
Data  keluaran/output  dalam  sistem  berupa gambar sidik jari yang akan dikenali polanya dan hasil pengenalan berupa jenis pola sidik jari.

## 3.2  Implementasi
Berikut  akan  ditampilkan  implementasi  dari  perancangan  User  Interface yang telah dibuat sebelumnya:
a. Halaman Depan
Halaman Depan merupakan halaman yang pertama kali muncul saat user menjalankan  program.  Halaman  ini  dirancang agar  user  dapat  mengakses  dan memilih beberapa menu yang terdapat didalamnya yaitu menu identifikasi, dan menu data terdiri dari data training, data identitas, dan data ekstraksi ciri sidik jari. Implementasinya dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Halaman Depan
b. Halaman Pengenalan Pola
Halaman  identifikasi  adalah  halaman  proses  identifikasi  pola  sidik  jari dilakukan.  Pada  halaman  ini  user  memasukkan  citra  yang  diidentifikasi kemudian  sistem  menampilkan  hasilnya  di  halaman  yang  sama.  Implementasi halaman identifikasi dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 3. Halaman Pengenalan Pola

## c. Halaman Data Identitas
Halaman  data  identitas  berfungsi  sebagai  halaman  dimana  user menambahkan,  mengubah,  atau  menghapus  data  identitas  pemilik  sidik  jari. Implementasi halaman identitas dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 4. Halaman Data Identitas
d. Halaman Data Training
Pada  halaman  ini  dilakukan  proses  ekstraksi  ciri  sidik  jari  dan  hasil ekstraksi  ditampilkan  dan  dapat  disimpan  ke  dalam  database.  Implementasi halaman training dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 5. Halaman Data Training
e. Halaman Data Ciri
Halaman  data  ciri  adalah  halaman  dimana  user  dapat  melihat  identitas pemilik  sidik  jari  dan  daftar  citra  sidik  jarinya.  Pada  halaman  ini  juga  dapat dilakukan  penghapusan  data  ciri  sidik  jari.  Implementasi  halaman  data  ciri dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 6. Halaman Data Ciri

## 3.3  Pembahasan
Berdasakan  proses  training  dan  testing  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat dibuat  confusion  matrix  dari  masing-masing  proses  tersebut.  Berikut  tabel confusion matrix untuk proses training dan testing:

## Tabel 1. Confusion Matrix Proses Training
KELAS BENAR HASIL KLASIFIKASI PERSENTASE BENAR W R L T W 24 100% R 18 100% L 12 100% T 6 100%
Tabel di atas menunjukkan bahwa hasil implementasi ELM-RBF dengan OLS pada  proses  training  memiliki  kemampuan  pengenalan  pola  dengan  total  akurasi sebesar 100% untuk empat kelas pola sidik jari.
Tabel 2. Confusion Matrix Proses Testing KELAS BENAR HASIL KLASIFIKASI PERSENTASE BENAR W R L T W 4 50% R 5 83.33% L 2 50% T 1 50%
Hasil  identifikasi  pada  tabel  menunjukkan  kemampuan  identifikasi  pola pada proses identifikasi (testing) sebesar 60%. Pada tahap testing jenis sidik jari yang  paling  sulit  dikenali  adalah  tipe  Whorl,  Left  Loop,  dan  Tented  Arch  dengan persentase keberhasilan sebesar 50%. Beberapa citra sidik jari yang tidak memuat memuat area penting seperti posisi inti (ο) dan delta (Δ), serta kecilnya perbedaan
atau  variabilitas  antara  kelas  dengan  kelas  lainnya  menyebabkan  pola  sidik  jari tidak dapat dikenali.
Dari hasil training  dan  testing dapat dilihat kemampuan ELM-RBF dengan OLS  dalam  menentukan  klasifikasi  pola  sidik  jari.  Penggunaan  metode  ekstraksi fitur ciri sidik jari juga mempengaruhi tingkat  akurasi hasil klasifikasi.

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah:
a. Jaringan  syaraf  tiruan  ELM-RBF  dengan  OLS  dapat  digunakan  untuk  sistem pengenalan pola sidik jari dengan hasil error training sebesar 0% dan akurasi pengenalan pola mencapai 100%. Sedangkan untuk testing error yang terjadi 40% dengan akurasi 60%.
b. Akurasi sistem pengenalan pola sidik jari yang dibuat tidak begitu tinggi pada proses  testing.  Pola  sidik  jari  yang  tidak  dapat  dikenali  dalam  penelitian  ini belum  tentu  menunjukkan  ketidakmampuan  ELM-RBF  dan  OLS  dalam melakukan pengenalan pola sidik jari. Hal ini disebabkan beberapa citra sidik jari  tidak  memuat  posisi  inti  (ο)  dan  delta  (Δ)  sehingga  pola  sidik  jari  tidak terdeteksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Ahmad,  U.,  2005. “Pengolahan  Citra  Digital  Dan  Tekik  Pemrogramannya” . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[2].  Candela dan Grother. 1995. “Pcasys: A Pattern-Level Classification Automation System for Fingerprints” . Technical report, NIST TR 5647.
[3].  Chikkerur, S.S., 2005, “ Online Fingerprint Verification System (Thesis)” . State University of New York at Buffalo, New York.
[4].  Huang,    D.S.    dan    Zao,    W.B.    2005. “Determining    the    Center    of    radial Basis  Probabilistic  Neural  Network  by  Recursive  Orthogonal  Least  Square Algorithms, Applied Mathematics and Computation” 162, 461–473.
[5].  Huang,  G.  B.,  Qin-Yu-Zhu  dan  Siew,  C.-K.  2006. “Extreme  Learning Machine:Theory and Applications, Neurocomputing” (70): 489–501.
[6].  Kamaruddin,  Muis.  2010. “Peningkatan  Performansi  Pengklasifikasian  Pola Sidik  Jari  Berbasis  Jaringan  ELM-RBF  dengan  Kombinasi  FFT  dan  PCA (Tesis)”. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh November.
[7].  Putra, D. 2010. “Pengolahan Citra Digital ”. Yogyakarta: Penerbit ANDI.
[8].  Santi,  R.  C.  2011. “Teknik  Perbaikan  Kualitas  Citra  Satelit  Cuaca  dengan Sataid” . Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK volume 16 , 101-109.
[9].  Soesanto, Oni. 2010. “PCA-RBPNN untuk Klasifikasi Data Multivariat dengan Orthogonal Least Square (OLS)”. Banjarbaru: Universitas Lambung Mangkurat.
[10].  Sukriawan,  Argu.  2012. “Klasifikasi  Pola  Sidik  Jari  Berbasis  Jaringan  Syaraf Tiruan-Radial  Basis  Function  (RBF)  Dengan  Metode  Pricipal  Component Analysis  (PCA)  dan  Fuzzy  C-Means  Clustering  (FCM)” (Skripsi).  Banjarbaru: Program Studi Ilmu Komputer Fakultas  MIPA Universitas Lambung Mangkurat.
[11].  Sun,  Z.L.,  Choi,  T.M.,  Au,  K.F.,  dan  Yu,  Y.  2008. “Sales  Forecasting  using Extreme  Learning  Machine  with  Application  in  Fashion  Retailing.  Elsevier Decision Support Systems”.
[12].  Wahyudi, Ryan. 2015. “Pengenalan Pola Sidik Jari dengan Extreme Learning Machine-Radial  Basis  Function  dan  Orthogonal  Least  Square” ,  Skripsi. Banjarbaru: Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Lambung Mangkurat.
[13].  Woodward,  J.D.  dan  Orlans,  N.M.  2002. “Biometrics” .  New  York,  NY,  USA: McGraw-Hill, Inc.
[14].  Yeung,  D.  S.,  Cloete,  I.  dan  Shi,  D.  (2009). “Sensitivity  Analysis  for  Neural Networks”. Springer.