JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS , Vol.17, No.1, Juli 2024, pp. 193-200 p-ISSN : 1979-0414(print), e-ISSN :  2621-6256 (online)
DOI : https://doi.org/10.51903/pixel.v17i1.2000

## Teknik Deteksi Biometrika untuk Pengenalan Sidik Jari Menggunakan Deteksi Minutiae

## Fransisca Joanet Pontoh
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Sam Ratulangi Jl. Kampus Unsrat No 1 Bahu Manado, e-mail: fransisca@unsrat.ac.id

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 23 April 2024 Accepted 27 Mei 2024
Published 26 Juli 2024

## ABSTRACT
Fingerprint  recognition  is  a  popular  biometric technology  due  to  its  unique  properties  and  high accuracy  rate.  Fingerprint  recognition  systems generally  use  fingerprint  image  representations, such  as  grayscale  images,  phase  images,  skeleton images,  and  minutiae.  In  this  research,  fingerprint image  pre-processing  is  performed  using  Gaussian Blur, Median Blur, Thresholding, Otsu Thresholding,  Thinning  with  Guo-Hall  algorithm, and Minutiae Detection. Minutiae detection produces 426 termination points and 459 bifurcation points.  The  results  of  the  pre-processing  and minutiae  detection  were  then  used  for  minutiae matching  on  5  different  images.  Minutiae  matching produces  varying  degrees  of  similarity  with  a  high level  of  accuracy,  reaching  an  average  accuracy  of 88.80%.
Keywords: Fingerprint , Feature Extraction , Minutiae , Biometric

## 1. Pendahuluan
Biometrik  adalah  teknologi  yang  digunakan  untuk  autentikasi  individu  melalui  ciri-ciri  fisik mereka,  seperti  sidik  jari,  iris, retina,  suara,  wajah,  dan  pola  sidik  jari  telapak  tangan,  serta  ciri- ciri  perilaku,  seperti  cara  berjalan,  tanda  tangan,  dan  gerakan  saat  menekan  tombol[1]. Penggunaan  sistem  biometrik  untuk  verifikasi  dan  identifikasi  individu  telah  meluas,  terutama dalam  aplikasi  seperti  pencatatan  kehadiran,  paspor  elektronik,  dan  perbankan.  Pengenalan biometrik  memiliki  kelebihan  dibandingkan  kata  sandi  atau  kartu  identitas  karena  tidak  dapat dilupakan, dicuri, atau dibagikan, memberikan kenyamanan dan keamanan yang lebih unggul[2]. Salah  satu  sistem  biometrik  yang  paling  dikenal  luas  adalah  pengenalan  sidik  jari.  Sidik  jari terdiri dari strip-strip dan pola-pola kecil yang ditemukan di ujung setiap jari. Sidik jari terbentuk dari  tekanan  pada  ujung  jari  janin  yang  sedang  berkembang  dalam  rahim.  Setiap  individu memiliki  sidik  jari  yang  unik,  sehingga  tidak  ada  dua  orang  yang  memiliki  sidik  jari  yang identik[3].
Sidik jari adalah pengenal biometrik yang banyak digunakan, dan keunikannya merupakan faktor kunci  dalam  keefektifannya.  Sifat  khas  sidik  jari  ditentukan  oleh  karakteristik  tonjolan  yang membentuk cetakan, serta hubungan di antara tonjolan tersebut[4].
Sistem pencocokan sidik jari umumnya menggunakan empat jenis representasi: grayscale image, phase  image, skeleton image,  dan  minutiae seperti pada Gambar 1[5]. Masing-masing skema ini memiliki karakteristik unik dan tingkat risiko berbeda terhadap penyusupan data, dengan gambar skala abu-abu paling rentan terhadap risiko tersebut.
Gambar 1. Skema representasi sidik jari. (a) Grayscale image (FVC2002 DB1, 19_1), (b) phase image, (c) skeletron image dan (d) minutiael (Feng & Jain, 2011)
Punggungan  dan  lembah sidik  jari  menunjukkan aliran  yang  konsisten  dalam arah lokal,  dengan dua  karakteristik  punggungan  lokal  utama  adalah  ujung  punggungan  dan  percabangan punggungan.  Ujung  punggungan  adalah  titik  di  mana  punggungan  tiba-tiba  berhenti,  sedangkan percabangan  punggungan  adalah  titik  di  mana  punggungan  terbagi  menjadi  dua  atau  lebih punggungan  yang  berbeda[6][7].  Karakteristik  punggungan  ini  secara  kolektif  disebut  minutiae. Pada sidik  jari laten atau parsial, jumlah  minutiae lebih sedikit, sekitar 20 hingga 30. Fitur sidik jari yang lebih kompleks dapat terbentuk dari kombinasi dua fitur dasar ini. Setiap jenis minutiae memiliki tiga atribut utama: koordinat x, koordinat y, dan arah punggungan lokal (θ).
Gambar 2. Komponen-komponen fitur minutiae
2. Metode
A. Pra-proses
Pada penelitian ini, dilakukan sebuah pengambilan data sidik jari dengan cara melakukan cap  jari  di  sebuah  kertas  berwarna  putih.  Setelah  melakukan  cap  jari,  selanjutnya  untuk mengambil hasil cap jari kami mengambil hasilnya menggunakan kamera hp seperti pada Gambar  3.  Setelah  itu  kami  melakukan  pemotongan  gambar  untuk  melakukan  deteksi lebih  detail  kepada  garis  dari  sidik  jari  yang  diharapkah  agar  hasil  menjadi  lebih  akurat seperti  Gambar  4.  Nantinya,  hasil  akan  melewati  beberapa  proses  untuk  meningkatkan kualitas  gambar  sebelum  dilakukan  sebuah  deteksi.  Gambar  sidik  jari  mungkin mengandung noise karena keterbatasan sensor, serta kondisi jari yang kering atau lembab. Noise ini dapat muncul sebagai piksel terisolasi atau variasi kecil dalam intensitas ridge. Meskipun sidik jari merupakan fitur yang kuat, noise yang berlebihan dapat menghalangi identifikasi yang akurat. Image Smoothing merupakan tahapan pertama untuk melakukan pengurangan  noise  pada  gambar  sehingga  gambar  terlihat  lebih  detail  dengan menggunakan  metode  Gaussian  Blur. Setelah  dilakukan  Image  Smoothing,  maka  masuk ke  tahap  Threshold  untuk  mengubah  gambar  grayscale  menjadi  gambar  hitam  dan putih(biner). Pada Langkah edge detection, ini bertujuan untuk melihat tapi dari sidik jari sehingga dapat terlihat struktur utama menjadi jelas.
Teknik Deteksi Biometrika untuk Pengenalan Sidik Jari Menggunakan Deteksi Minutiae (Fransisca Joanet Pontoh)
Gambar 3. Sidik jari regina2.jpg dari kamera hp
Gambar 4. Sidik jari regina2.jpg setelah dilakukan pemotongan piksel
B. Thinning
Proses thinning merupakan langkah penting dalam  ekstraksi minutiae sidik jari. Minutiae adalah  titik-titik  unik  pada  pola  sidik  jari,  seperti  percabangan  (bifurcation)  dan  ujung (ending) alur (ridge). Thinning bertujuan untuk mempermudah ekstraksi minutiae dengan menipiskan  alur  pada  gambar  sidik  jari  menjadi  satu  pixel,  sehingga  titik-titik  minutiae menjadi  lebih  mudah  dikenali  dan  diekstraksi  oleh  algoritma[8].  Penipisan  yang  baik dapat  membantu  meningkatkan  akurasi  sistem  pengenalan  sidik  jari  dengan  memastikan minutiae yang diekstraksi sesuai dan akurat.
C. Minutiae Deteksi
Pengenalan  sidik  jari  telah  lama  menjadi  komponen  penting  dalam  berbagai  sistem keamanan  dan  identifikasi,  dan  ekstraksi  minutiae  yang  akurat,  fitur-fitur  khas  dalam sidik  jari,  merupakan  langkah  mendasar  dalam  proses  ini.  Jurnal  ini  membahas  seluk- beluk  ekstraksi  minutiae,  yang  meliputi  fase-fase  kunci  dari  penentuan  alur,  penipisan alur, identifikasi minutiae, penetapan atribut minutiae, dan validasi minutiae[9]. Algoritma  ekstraksi  minutiae  dimulai  dengan  menganalisis  pola  alur  sidik  jari  yang menipis,  mengidentifikasi  percabangan  dan  ujung  yang  berfungsi  sebagai  minutiae. Minutiae ini kemudian dikarakterisasi berdasarkan koordinat, jenis (bifurkasi atau ujung), dan orientasinya, menghasilkan dataset minutiae yang unik untuk setiap sidik jari. Dataset ini  merupakan fondasi bagi representasi dan pencocokan sidik jari, yang  memungkinkan identifikasi  atau  verifikasi  individu[10].  Teknik  penipisan  yang  disempurnakan  telah dieksplorasi  untuk  mengoptimalkan  penyimpanan  dan  pemrosesan  basis  data  gambar sidik  jari.  Selain  itu,  strategi  telah  diusulkan  untuk  mengidentifikasi  titik-titik  minutiae yang  valid  secara  andal,  mengatasi  tantangan  deteksi  minutiae  palsu  karena  kualitas gambar  yang  rendah.  (Khan  &  Wani,  2014)  Ekstraksi  fitur  sidik  jari  melalui  operasi morfologi  dan  algoritma  pasca-pemrosesan  telah  menunjukkan  harapan  dalam menghilangkan minutiae palsu dan fitur sidik jari non-komponen, sehingga meningkatkan kinerja sistem pengenalan sidik jari secara keseluruhan[12][8][13].
D. Minutiae Matching
Pencocokan  sidik  jari  berbasis  minutiae  adalah  metode  yang  banyak  digunakan  dalam
sistem biometrik untuk  mengidentifikasi  dan  memverifikasi individu. Minutiae  mengacu pada  fitur spesifik  dan  unik  yang  ditemukan  dalam  sidik  jari,  seperti  ujung  punggungan dan  percabangan.  Proses  pencocokan  minutiae  melibatkan  ekstraksi  fitur-fitur  ini  dari gambar  sidik  jari  dan  membandingkannya  untuk  menentukan  kesamaan  atau perbedaan[14].  Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan efisiensi sistem pengenalan sidik jari berbasis minutiae. Nilai akurasi diukur dari seberapa mirip  jumlah titik  minutiae sampel  yang  diuji  dengan  data minutiae  dalam  database[15]. Proses  ekstraksi  dan  pencocokan  minutiae  merupakan  komponen  kunci  dalam  sistem pengenalan  sidik  jari[13].  Pada  metode  ini,  ekstraksi  fitur  minutiae  dilakukan  dengan mengidentifikasi  dan  menghitung  koordinat  (locX,  locY),  orientasi  (Orientation),  dan jenis  (Type)  dari  tiap  minutiae  menggunakan  objek.  Proses  ini  dimulai  dengan menghitung  sudut  orientasi  dari  blok  citra  sidik  jari  yang  mengandung  minutiae,  baik termination  maupun  bifurcation,  dengan  fungsi.  Minutiae  kemudian  diekstraksi  dari gambar skeleton sidik jari dan dilabeli menggunakan fungsi. Setelah minutiae diekstraksi, langkah  selanjutnya  adalah  mencocokkan  fitur-fitur  minutiae  dari  dua  gambar  sidik  jari yang  berbeda.  Proses  pencocokan  ini  menggunakan  fungsi  untuk  menghitung  jarak Euclidean  antara  dua  titik  minutiae  dan  fungsi  untuk  menghitung  perbedaan  antara  dua sudut  orientasi  minutiae.  Fungsi  mencocokkan  fitur-fitur  ini  berdasarkan  jarak  dan perbedaan sudut yang dihitung, dengan menetapkan threshold tertentu untuk menentukan kecocokan.
Gambar 5. Contoh Minutiae Matching menggunakan regina2.jpg

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Pra-proses
Dalam  penelitian  ini,  hasil  pra-proses  gambar  pada  sidik  jari  menggunakan  2  image smoothing dengan  menggunakan Gaussian Blur dan Median Blurred Image. Pada proses Thresholding  ini  akan  merubah  gambar  dari  gambar  asli  menjadi  gambar  hitam  putih untuk  memudahkan  pengidentifikasian  tepi  dan  struktur  dari  sidik  jari  seperti  pada Gambar  6.  Tahap  selanjutnya  digunakan  Otsu  thresholding  untuk  memisahkan  piksel dalam  dua  kelas:  latar  belakang  dan  objek.  Teknik  Otsu  thresholding  berguna  untuk meningkatkan kualitas gambar hitam putih dengan memisahkan atau mengurangi varians warna  yang  tidak  hitam  putih  seperti  pada  Gambar  7.  Terakhir  masuk  kebagian  Edge Detection  dimana  pada  tahap  ini  hasil  gambar  akan  menampilkan  data  pada  sidik  jari untuk siap dilakukan analisis.
Teknik Deteksi Biometrika untuk Pengenalan Sidik Jari Menggunakan Deteksi Minutiae (Fransisca Joanet Pontoh)
Gambar 6. Hasil dari melakukan Thresholding menggunakan regina2.jpg
Gambar 7. Hasil dari melakukan Otsu Thresholding menggunakan regina2.jpg
B. Thinning
Pada  Gambar  8  .telah  menunjukkan  hasil  thinning  yang  diterapkan  menggunakan algoritma Guo-Hall dimana pada algoritma ini dilakukan dua langkah yaitu:
 Langkah 1: Mengindetifikasi  piksel  tepi  yang  sesuai  syarat  Guo-Hall  untuk dihapus melibatkan jumlah piksel latar belakang di sekitar piksel tersebut.
 Langkah 2:Menghapus piksel sesuai syarat pada langkah 1
Proses iterasi thinning  dilanjutkan  hingga tidak ada lagi piksel tepi  yang  harus dihapus , yang menunjukkan bahwa garis dalam citra telah direduksi menjadi ketebalan satu piksel, tetapi struktur utama dari pola sidik jari tetap terjaga dengan baik
Gambar 8. Hasil dari melakukan Thinning menggunakan algoritma Guo-Hall menggunakan regina2.jpg

## C. Minutiae Deteksi
Gambar 9. Hasil dari melakukan Thinning menggunakan algoritma Guo-Hall menggunakan regina2.jpg
Hasil  dari  proses  deteksi  Minutiae  pada  GAMBAR  9  dimulai  dengan  melakukan  pra- proses gambar  dengan  gambar  sidik  jari  diubah  menjadi  gambar  biner  (hitam  putih)  yang mempresentasikan  ridge  deteksi  nilai  1  dan  latar  belakang  dengan  nilai  0.  Skeleton  dari gambar  biner  dapat  dihitung  menggunakan  operasi  morfologi  dalam  mengurangi ketebalan  rige  menjadi  satu  piksel.  Deteksi  ridge  menggunakan  matriks  Hessian  dalam memperjelas  gambar.  Dua  jenis  ridge  yang  dilakukan  yaitu  maxima  ridge  dan  minima ridge. Deteksi minutiae akan memindai gambar 3x3 dan menganalisis untuk menentukan jenis  minutiae  yang  akan  digunakan  berdasarkan  jumlah  piksel  tetangga.  Titik  minutiae akan diekstraksi, dimana orientasi setiap titik minutiae dihitung. Hasil akhir dari minutiae deteksi akan divisualkan dengan titik minutiae warna biru ditandai dengan titik terminasi dan untuk warna merah digunakan untuk titik bifurkasi. Pada GAMBAR 9 saat dilakukan perhitungan  titik  terminasi  dan  titik  bifurkasi  terdapat  titik  terminasi  sebanyak  426  titik dan titik burfikasi sebanyak 459 titik.
D. Minutae Matching
Minutiae matching dilakukan pada 5 gambar yang berbeda yaitu regina1.jpg, regina2.jpg, regina3.jpg, febiola1.jpg, febiola2.jpg. kelima gambar diproses kemudian dihitung tingkat kesamaannya dan dievaluasi dengan metrik evaluasi.
Tabel 1 Pasangan Gambar Titik yang Sama Total Titik Akurasi regina1 – regina2 1887 2185 86.36% regina1 – regina3 3779 4187 90.26% Febiola1- febiola2 3123 3912 89.77%
Penelitian ini telah membahas penggunaan teknologi biometrik, khususnya pengenalan sidik jari, untuk autentikasi individu. Melalui serangkaian proses pra-proses, thinning, deteksi minutiae, dan pencocokan minutiae, sistem pengenalan sidik jari telah terbukti efektif dalam mengidentifikasi individu  berdasarkan  karakteristik  unik  sidik  jari  mereka.  Hasil  pra-proses  menunjukkan  bahwa penggunaan  metode  Gaussian  Blur  dan  Otsu  Thresholding  berhasil  meningkatkan  kualitas gambar sidik jari, memungkinkan identifikasi tepi dan struktur sidik jari dengan lebih baik. Proses thinning  dengan  algoritma  Guo-Hall  efektif  dalam  mengurangi  ketebalan  ridge  menjadi  satu piksel  sambil  mempertahankan  struktur  utama  sidik  jari.  Deteksi  minutiae  berhasil mengidentifikasi  titik-titik  terminasi  dan  bifurkasi  dengan  akurasi  yang  tinggi,  menghasilkan
Teknik Deteksi Biometrika untuk Pengenalan Sidik Jari Menggunakan Deteksi Minutiae (Fransisca Joanet Pontoh)
dataset  minutiae  yang  unik  untuk  setiap  sidik  jari.  Dalam  penelitian  ini,  titik  terminasi  dan bifurkasi  terdeteksi  dengan  jumlah  yang  signifikan,  yaitu  426  titik  terminasi  dan  459  titik bifurkasi. Pencocokan minutiae dilakukan pada lima gambar sidik jari yang berbeda dan hasilnya menunjukkan  tingkat  kesamaan  yang  tinggi,  membuktikan  bahwa  metode  yang  digunakan  dapat diandalkan  untuk  verifikasi  dan  identifikasi  individu.  Evaluasi  dengan  metrik  menunjukkan bahwa  sistem  pengenalan  sidik  jari  ini  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dan  efisiensi  dalam  proses identifikasi.

## 4. Kesimpulan
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pengenalan  sidik  jari  berbasis  minutiae adalah  metode  yang  efektif  dan  andal  untuk  autentikasi  biometrik.  Dengan  peningkatan  lebih lanjut pada teknik pra-proses, thinning, dan deteksi  minutiae, sistem  ini  dapat lebih ditingkatkan untuk  mencapai  tingkat  keamanan  dan  kenyamanan  yang  lebih  tinggi  dalam  berbagai  aplikasi, seperti pencatatan kehadiran, paspor elektronik, dan perbankan. Hasil dari proses pra-proses  dan deteksi  minutiae  digunakan  untuk  proses  minutiae  matching  pada  5  gambar  yang  berbeda. Minutiae  matching  menghasilkan  tingkat  kesamaan  yang  bervariasi  dengan  tingkat akurasi  yang tinggi, mencapai rata-rata akurasi sebesar 88.80%.

## Referensi
[1] S.  Socheat  and  T.  Wang,  “Fingerprint  Enhancement,  Minutiae  Extraction  and  Matching Techniques,”  Journal  of  Computer  and  Communications,  vol.  08,  no.  05,  pp.  55–74,  2020,  doi: 10.4236/jcc.2020.85003.
[2] V. H. Nguyen, J. Liu, T. H. B. Nguyen, and H. Kim, “Universal fingerprint minutiae extractor using convolutional neural networks,”  IET  Biom,  vol.  9, no.  2,  pp. 47–57,  Mar.  2020,  doi:  10.1049/iet- bmt.2019.0017.
[3] N. Z. Lamin, W. N. A. W. Jusoh, J. Zainudin, and H. Samad, “Implementing Student Attendance System  Using  Fingerprint  Biometrics  for  Kolej  Universiti  Poly-Tech  Mara,”  IOP  Conf  Ser  Mater Sci Eng, vol. 1062, no. 1, p. 012037, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757- 899X/1062/1/012037.
[4] A. Rungchokanun, K. Srisutheenon, and V. Areekul, “Minutiae Selection using Reference Point for Fingerprint  Data  Interoperability  and  Identification,”  in  2020  17th  International  Conference  on Electrical  Engineering/Electronics,  Computer,  Telecommunications  and  Information  Technology (ECTI-CON), IEEE, Jun. 2020, pp. 439–442. doi: 10.1109/ECTI-CON49241.2020.9158325.
[5] N.  Zaeri,  “Minutiae-based  Fingerprint  Extraction  and  Recognition,”  in  Biometrics,  InTech,  2011. doi: 10.5772/17527.
[6] Z.  BIAN,  D.  ZHANG,  and  W.  SHU,  “KNOWLEDGE-BASED  FINGERPRINT  POST PROCESSING,” Intern J  Pattern Recognit Artif Intell, vol. 16, no. 01, pp. 53–67, Feb. 2002, doi: 10.1142/S021800140200154X.
[7] N. Ahmed and A. Varol, “Minutiae based partial fingerprint registration and matching method,” in 2018 6th International Symposium on Digital Forensic and Security (ISDFS), IEEE, Mar. 2018, pp. 1–5. doi: 10.1109/ISDFS.2018.8355343.
[8] P.  Singh  and  L.  Kaur,  “Fingerprint  feature  extraction  using  morphological  operations,”  in  2015 International  Conference  on  Advances  in  Computer  Engineering  and  Applications,  IEEE,  Mar. 2015, pp. 764–767. doi: 10.1109/ICACEA.2015.7164805.
[9] P. Mishra, A. K. Shrivastava, and A. Saxena, “Enhanced Thinning Based Finger Print Recognition,” International  Journal  on  Cybernetics  &  Informatics,  vol.  2,  no.  2,  pp.  33–46,  Apr.  2013,  doi: 10.5121/ijci.2013.2204.
[10] V. Espinosa-Duro, “Minutiae detection algorithm for fingerprint recognition,” IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol. 17, no. 3, pp. 7–10, Mar. 2002, doi: 10.1109/62.990347.
[11] A. I. Khan and M. A. Wani, “Strategy to extract reliable minutia points for fingerprint recognition,” in  2014  IEEE  International  Advance  Computing  Conference  (IACC),  IEEE,  Feb.  2014,  pp.  1071– 1075. doi: 10.1109/IAdCC.2014.6779474.
[12] A. I. Khan and M. A. Wani, “Strategy to extract reliable minutia points for fingerprint recognition,” in  2014  IEEE  International  Advance  Computing  Conference  (IACC),  IEEE,  Feb.  2014,  pp.  1071– 1075. doi: 10.1109/IAdCC.2014.6779474.
[13] R. M. Yusof and N. Sulaiman, “Postprocessing algorithm for security features extraction,” in 2012 International  Conference  on  E-Learning  and  E-  Technologies  in  Education  (ICEEE),  IEEE,  Sep. 2012,pp. 219–222. doi: 10.1109/ICeLeTE.2012.6333392.
[14] R. P. Krish, J. Fierrez, D. Ramos, F. Alonso- Fernandez, and J. Bigun, “Improving automated latent fingerprint identification using extended minutia types,” Information Fusion, vol. 50, pp. 9–19, Oct. 2019, doi: 10.1016/j.inffus.2018.10.001.
[15] S. Albalawi, L. Alshahrani, N. Albalawi, R. Kilabi, and A. Alhakamy, “A Comprehensive Overview on  Biometric  Authentication  Systems  using  Artificial  Intelligence  Techniques,”  International Journal  of  Advanced  Computer  Science  and  Applications,  vol.  13,  no.  4,  2022, doi:10.14569/IJACSA.2022.0130491.