## PENGEMBANGAN SISTEM IDENTIFIKASI IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE WAVELET HAAR
Moh. Kharis Tauvani
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Kharis.tauvani@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem  biometrik  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  berdasarkan  karakteristik lingkungan atau karakteristik biologis seseorang.  Salah satu dari sistem biometrik yang  mempunyai karakteristik yang unik dan juga berbeda adalah iris mata. Iris mata mempunyai sifat yang stabil, stuktur fisik yang beragam serta tidak tergantung pada sifat genetik, Dengan sifatnya tersebut maka iris mata dapat dijadikan sistem pengenalan pada individu. Salah satu langkah untuk melakukan pengenalan yaitu dengan menerapkan aplikasi identifikasi iris mata
Metode Wavelet Haar adalah salah satu  metode  yang digunakan untuk ektraksi ciri dalam proses pengenalan iris mata. Hasil dari metode ektraksi ciri tersebut diambil energy dari setiap citra dan akan disimpan didatabase untuk proses pengenalan pada sistem. Proses pengenalan iris dilakukan setelah proses training iris mata selesei.
Setelah  proses  pengujian  dilakukan,  diperoleh  kesimpulan  yaitu  tingkat  keberhasilan  program  dalam mengenali  citra.  Hasil  dari  pengenalan  menunjukkan  bahwa  segmentasi  iris  mata  serta  normalisasi  sangatlah mempengaruhi  hasil  ahir.  Dari  10  individu  yang  terdapat  5  macam  citra  iris  dari  masing-masing  individu  proses pengenalan  ini  menghasilkan  74%  terkenali  dan  dari  10  individu  yang  terdapat  15  macam  citra  iris  proses  pengenalan dengan  benar  sebanyak  72%.  Semakin  banyak  citra  yang  dimasukkan  kedatabase    tidak  berpengaruh  pada  pengenalan yang lebih baik, tetapi berpengaruh pada jarak pengenalan yang semakin baik.
Kata kunci : Pengenalan iris, Transformasi Hough,Wavelet Haar, Euclidean Distance.

## 1. PENDAHULUAN
Manusia  memiliki  karakteristik  yang  unik  dan khas  salah  satunya  adalah  biometrik.  Biometrik adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  seseorang  berdasarkan  karakteristik lingkungan  atau  karakteristik  biologis  seseorang  [2]. Saat  ini  teknologi  biometrik  banyak  digunakan dibidang pengenalan identitas (personal identification) .  Berbagai  macam  sistem  biometrik yang  digunakan  sebagai  sistem  pengenalan  identitas antara  lain  adalah  pengenalan  wajah,  retina  mata, sidik jari, tanda tangan, ataupun suara.
Salah  satu  bagian  dari  sistem  biometrik  yang ramai  dikembangkan  adalah  iris  mata.  Iris  mata adalah  salah  satu  bagian  dari  mata  manusia  yang berbentuk  gelombang  yang  melingkari  daerah  pupil dan dibatasi oleh sklera.   iris mata diyakini  memiliki pola  dan  karakteristik  yang  serta  berbeda  disetiap individu  meskipun  dari  iris  orang  kembar.  Pola  iris mata  mempunyai  beberapa  sifat  yang  stabil, mempunyai  struktur  fisik  yang  beragam  dan  tidak tergantung  pada  sifat  genetic  [3].  Dengan  demikian iris  mata  dapat  dijadikan  sistem  pengenalan  pada manusia.
Beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan mempunyai  perbedaan  antara  penelitian  yang  satu dengan  lainnya  antara  lain  segmentasi  iris,  ektraksi ciri  dan  proses  pencocokan.  Pada  penelitian  ini menggunakan proses segmentasi dengan
menggunakan  deteksi  tepi Canny dan  deteksi  tepi Sobel serta Transformasi  Hough untuk  mengambil bagian dari iris  mata, bagian iris  yang diambil  hanya bagian  bawah  dari  iris  mata.  Metode  ektraksi  ciri yang  digunakan  adalah  metode Wavelet  Haar yang akan  dilakukan dekomposisi  baris  dan  kolom sebanyak  6  level  dan  menggunakan  metode Euclidean  Distance sebagai  proses  pencocokan  pada ciri iris mata.
Aplikasi  identifikasi  iris  mata  yang  dibuat diharapkan  mampu  diterapkan    dengan  baik.  Dengan memanfaatkan metode Wavelet Haar dan perkembangan  pada  proses  segmentasi,  Aplikasi identifikasi  iris  mata  ini  lebih  efisien  sehingga  bisa digunakan untuk keamanan pada suatu sistem.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  Maimunah dan Harjoko (2007) yang  berjudul  “Sistem
Pengenalan Iris Mata dengan Menggunakan Trasformasi Wavalet ” memaparkan  Iris adalah salah satu  organ  bagian  dalam  dari  mata  yang  terletak  di belakang  kornea  dan  di  depan  lensa.  Fungsi  yang paling penting dari iris mata  adalah mengatur ukuran (besarnya)  pupil.  Banyaknya  cahaya  yang  masuk  ke dalam  pupil  jatuh  pada  retina  mata  dan  diatur  oleh otot-otot  dalam  iris.  Dengan  demikian  banyaknya cahaya  yang  masuk  ke  mata  diatur  oleh  iris. Berubahnya  ukuran  pupil  merupakan  gerak  refleks
dan  tidak  di  bawah  kontrol.  Iris  mata  manusia  dapat digunakan  untuk  kepentingan  identifikasi  seseorang yang  memiliki  tingkat  keamanan  yang  cukup  tinggi. Hal  ini  didukung  oleh  sifat–sifat  yang  dimiliki  iris mata manusia sebagai berikut [5]:
a. Iris mata manusia sangat terlindungi keberadaannya  yang  merupakan  organ  dalam dari mata.
b. Iris  mata  manusia tampak (kelihatan) dari suatu jarak tertentu.
c. Pola  iris  mata  manusia  mempunyai  derajat keacakan yang tinggi.
d. Stabil  (dalam  hal  jumlah  dan  posisinya) sepanjang hidup manusia.
e. Tidak bergantung pada sifat genetik.
f. Mempunyai tekstur dan struktur yang kompleks.
Pada jurnalnya tersebut metode yang digunakan adalah Wavelet  Haar. Metode Wavalet  Haar digunakan sebagai  ektraksi  ciri  dan  metode  jarak hamming digunakan untuk mengukur jarak antara dua iris mata. Dari jarak hamming yang sudah diterapkan diperoleh  hasil  dari  pengenalan  iris  mata.  Hasil  dari proses  pengujian  dapat  mengenali  citra  mata  dengan presentase  tertinggi  100%  untuk  citra query sama dengan citra yang tersimpan cirinya dalam basis data dan 35% untuk citra query berbeda dengan  yang ada dalam basis data teteapi dari mata individu yang sama [3].
Menurut  penelitian  Wibawa  arta  (2011)  yang berjudul  “Aplikasi  Pengenalan  Selaput  Pelangi  (Iris) Menggunakan
Trasformasi Wavelet
Haar ” memaparkan trasformasi Haar Wavelet pada citra iris ternomalisai dilakukan dengan dekomposisi baris dan kolom  sebanyak  5  level.  Pada  setiap  proses dekomposisi  baik  baris  dan  kolom,  terdapat  proses perataan (average) dan  pengurangan (Difference). Proses  perataan  dilakukan  untuk  menghasilkan komponen  berfrekuensi  rendah (Low  frequency). Sedangkan  proses  pengurangan  untuk  menghasilkan komponen  berfrekuensi  tinggi (High  frequency). Hasil  penelitian  yang  diperoleh  yang  terbentuk  dari kombinasi  HL5  –  HH5  menghasilkan  keputusan verifikasi yang lebih akurat [8].
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  Isnanto,  dkk (2012)  pada  penelitiannya  yang  berjudul  “Sistem Pengenalan Iris Mata Berdasarkan Tektur Menggunakan  Ekstraksi  Ciri Energy pada  Aliran Wavalet  Haar ”  memaparkan Wavelet adalah  fungsi yang  memenuhi  persyaratan  matematika  tertentu yang  mampu  melakukan  dekomposisi  terhadap sebuah fungsi. Wavalet juga bisa dimanfaatkan untuk menghitung energy yang  digunakan  untuk  masukan untuk  menghitung  jarak.  Dalam  jurnalnya  iris  mata dibagi  menjadi  4  aras  yang  akan  dilakukan  proses ektraksi  ciri  pada  4  aras  tersebut.  Dari  proses pengujian  yang  dilakukan  tingkat  pengenalan  untuk alihragam Wavelet  Haar aras  1,  2,  3  dan  4  masing- masing adalah 65,27%, 74,15%, 76,50%, dan 81,20%
untuk  jumlah  satu  citra  tersimpan  pada  basis  data  1. Penggunaan  sampel  tersimpan  sebanyak  dua  buah citra  menghasilkan  tingkat  pengenalan  yang  lebih besar  yaitu  sebesar  85,58%  dibandingkan  dengan penggunaan  satu  citra  tersimpan  yang  memiliki tingkat pengenalan sebesar 81,20% [1].

## 2.2 Iris Mata
Iris  atau  selaput  pelangi  adalah  bagian    dari mata  yang  berbentuk  gelombang  yang  dibatasi  oleh pupil  dan  sklera.  Iris  dapat  dijadikan  sebagai  basis sistem  biometrik,  karena  iris  mata  memiliki  tekstur yang  amat  rinci  dan  unik  di  setiap  orang  serta  tetap stabil  berpuluh-puluh  tahun  dan  tidak  berubah  [1]. Anatomi  dan  contoh  iris  mata  dapat  dilihat  pada gambar 1.
Gambar 1. Anatomi mata dan contoh iris mata
Keuntungan  dari  pemakaian  iris  untuk  sistem identifikasi  yang  dapat  diandalkan  adalah  sebagai berikut [4].
1. Iris terisolasi dan terlindung dari lingkungan luar.
2. Pada iris tidak mungkin dilakukan operasi untuk modifikasi tanpa menyebabkan cacat pada mata.
3. Iris  memiliki  tanggapan  fisiologis  terhadap cahaya,  yang  memungkinkan  pengujian  alami terhadap  kemungkinan  adanya  penipuan  serta penggunaan lensa mata palsu dan lain sebagainya.

## 2.3 Trasformasi Hough
Tranformasi Hough adalah  transformasi  yang membentuk  suatu  objek  dari  suatu gambar. Implementasi  Tranformasi Hough pada  proses segmentasi  adalah  dengan  membentuk  garis-garis dari  deteksi Canny dan Sobel yang  sudah  dilakukan. Biasanya  Tranformasi Hough banyak  digunakan untuk  ektraksi  garis,  lingkaran  dan  elips  [7]. Trasformasi Hough lingkaran  didefinisikan  dengan persamaan sebagai berikut:
(1) Persamaan  ini  mendefisinikan  posisi  titik-titik memiliki  pusat  didaerah dan  radius r . Persamaan  ini  dapat  pula  divisualisasikan  dalam  dua cara, yaitu sebagai posisi titik-titik (x,y) dalam sebuah gambar  atau  sebagai  posisi yang  berpusat pada (x,y) dan radius r seperti pada gambar 2
Gambar 2. Citra yang berisi lingkaran
Gambar 2. Ruang Akumulator
Persamaan  tersebut  mendefisinikan  titik-titik pada  ruang  akumulator  seperti  gambar  3  bargantung nilai  radius r .  Jejak  kurva  (permukaan)  umumnya dikenal sebagai point spread function (fungsi penyebaran titik)

## 2.4 Daugman’s Rubbers Sheet Model
Daugman's  Rubber  Sheet  Model digunakan untuk melakukan normalisasi terhadap citra iris yang berbentuk  circular  menjadi  bentuk  rectangular  atau persegi  panjang.  Pembentukan  citra  ke  bentuk rectangular  bertujuan  untuk  mempermudah  proses selanjutnya  karena  citra  iris  sudah  terbentuk sempurna. Gambar 4 memberikan ilustrasi normalisasi pola iris.
Gambar 3. Ilustrasi Daugman's Rubber Sheet Model
Model tersebut memetakan setiap titik pada area iris  menjadi  sebuah  pasangan  koordinat  kutub  ( r , θ ) dimana r berada  pada  interval  [0,1]  dan  θ  adalah sudut  [0,2π].  Pemetaan  tersebut  dapat  dilakukan menggunakan persamaan :
I(x(r, θ),y(r, θ)) I(r, θ) (2) Dengan x(r, θ)=(1-r)xCp (θ)+rxl(θ )                              (3) x(r, θ)=(1-r)yp (θ)+rxl(θ) dimana I (x,y)  adalah  area  citra  iris,  (x,y)  adalah koordinat  kartesian,  (r,  θ)  adalah  koordinat  kutub yang  dinormalisasi,  dan  xp,  yp  dan  x1,  y1  adalah koordinat  batas  antara  pupil  dan  iris  sepanjang  θ. Pengaruh  adanya  bulu  mata  atau  kelopak  mata  yang mengganggu  terhadap  daerah  iris  yang  sudah dibentuk  ke regtangular maka  Iris  yang  sudah terbentuk  dipotong  menjadi  2  bagian  dan  diambil
bagian  kiri  dari  iris  yang  sudah  dilakukan  proses normalisasi.  Bagian  iris  yang  diambil  merupakan bagian bawah dari citra iris mata.
2.5 Trasformasi Wavelet Transformasi merupakan suatu proses
pengubahan  data  menjadi  bentuk  lain  sehingga mudah  dianalisa.  Salah  satu  contoh  transformasi adalah  transformasi wavelet .  Transformasi wavelet merupakan  generalisasi  dari  transformasi Fourier . Transformasi  wavelet  merupakan  proses  mengubah sinyal  ke  dalam  berbagai  gelombang Wavelet asli ( Mother  Wavelet )  dengan  berbagai  pergeseran  dan penyekalaan. Dengan demikian, faktor skala memegang peranan yang sangat penting. Citra M × N merupakan data dua dimensi  yang berbentuk  matriks dengan elemennya berupa pixel–pixel penyusun citra. Wavelet 2D dapat dikonstruksikan dengan menggunakan  horisontal Wavelet  1D dan vertical wavelet 1D [3]. Wavelet  Haar merupakan  keluarga  dari  wavelet yang memanfaatkan fungsi Haar sebagai tranformasi. Wavelet  Haar pada  suatu  citra  dilakukan  dengan menggunakan penapis lolos rendah ( Low Pass Filter / LPF)  dan  penapis  lolos  tinggi  ( High  Pass  Filter / HPF)  sehingga  diperoleh  koefisisen wavelet. Proses dekomposisi pada wavelet dapat dilihat pada gambar5
Gambar 4. Dekomposisi Wavelet Haar
Proses  dekomposisi  dilakukan  secara  berulang– ulang  pada  koefisien  aproksimasi  yang  diperoleh hingga level yang diinginkan.

## 2.6 Euclidean Distance
Euclidean
Distance digunakan untuk menghitung suatu jarak terdekat antara 2 vektor nilai. Nilai  yang  dibandingkan  pada  aplikasi  ini  yaitu  nilai dari citra uji dan nilai dari citra yang sudah disimpan didatabse. Nilai dari jarak Euclidean yang mendekati nol akan menunjuk pada citra tertentu [7]. Fungsi dari Euclidien Distance didefinisikan sebagai berikut:
(4) Dimana :
D(a,b) = Jarak Euclidean dari citra a dan b a = citra iris a b = citra iris b
3. ANALISA DAN PERANCANGAN
3.1 Analisis Sistem
Sistem  pengenalan  iris  mata  merupakan  system yang  memproses  iris  mata  sebagai  alat  pengenalan system.  Citra  yang  di  inputkan  akan  dicocokkan dengan citra yang ada di dalam database sebagai data
untuk  mencocokkan  iris  yang  akan  dilakukan pengenalan.  Ada  beberapa  tahapan  yang  harus dilakukan  dalam  identifikasi  iris  mata.  Tahapan  ini dapat dilihat di gambar 6.
1. Akuisi Citra 7. Output 2. Segmentasi Citra 4. Ektraksi Ciri Wavalet Haar 6. Proses Pengenalan Euclidean Distance 5. Database 2.1 Grayscale 2.2 Pelembutan Citra 2.3 Deteksi Tepi 2.4 Mencari Lingkaran pupil 2.5 Deteksi Tepi 2.6 Mencari Lingkaran Iris 3. Normalisasi Daugman s Rubbers Sheet 1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 7
Gambar 6. Analisis proses

## 1. Akuisisi Citra
Dalam proses pengambilan citra iris mata pada penelitian ini menggunakan citra iris mata dari CASIA version 2.0.
2. Segmentasi Citra
2.1 Grayscale Grayscale digunakan  untuk  mengkonversi citra berwarna menjadi citra hitam putih untuk memudahkan  proses  pengolahan  citra.  Citra berwarna  mempunyai  tiga  kombinasi  warna yaitu red (R) green (G), dan blue (B). Untuk - mendapatkan  citra  grayscale  makan  tiga komponen warna tersebut dirata-rata.
2.2 Pelembutan Citra Pelembutan  citra  dilakukan  dengan  melakukan Mean Filter yang bertujuan untuk mempermudah  mendeteksi  lingkaran  pada pupil.
2.3 Deteksi Tepi Untuk  mempermudah  proses  maka  dilakukan deteksi tepi yang pertama dengan menggunakan  operator Sobel yang  digunakan untuk mendeteksi lingkaran pada pupil.
2.4 Mencari Lingkaran pupil Proses  deteksi  tepi  yang  pertama  digunakan untuk  memperoleh  titik  pupil,  titik  pupil  ini digunakan  untuk  membedakan  antara  pupil dengan  iris  mata.  Proses  ini  dilakukan  untuk pembuatan  lingkaran  dengan  diameter  yang sama dengan titik tengah dan diameter pupil.

## 2.5 Deteksi Tepi
Deteksi  tepi  yang  kedua  ini  dilakukan  untuk memperoleh  titik  pada  iris  mata.  Operator yang  digunakan  adalah  dengan  menggunakan operator
Canny yang  selanjutnya  dibentuk  lingkaran pada luar iris mata.
2.6 Mencari Lingkaran Iris Mencari Lingkaran iris ini adalah proses untuk mencari  jarak  dari  luar  iris  dengan  citra  mata yang  selanjutnya  dibentuk  lingkaran  untuk membedakannya.
3. Normalisasi Dari  bentuk circular yang  telah  dibuat  akan dibentuk  ke regtangular untuk  mempermudah proses  dan  mengambil  citra  iris  mata.  Proses  ini melibatkan metode  Dugman’s  Rubber  Sheet Model, pengubahan ini bertujuan untuk mempermudah perhitungan dalam proses selanjutnya  karena  sudah  membentuk  citra sempurna.  Setelah  dibentuk  menjadi regtangular akan  dibagi  menjadi  2  bagian  dan  akan  diambil bagian yang tidak terdapat bulu mata yaitu bagian bawah  dari  iris  mata.  citra  iris  yang  sudah dinormalisasi  akan  dilakukan  perbaikan  citra untuk meningkatkan kekontrasaanya  karena memiliki tingkat kekontrasan yang sangat rendah. Perbaikan  citra  ini  menggunakan  Ekualisasi Histogram Adaptif (Adaptive Histogram Equalization).
4. Ektraksi Ciri
Citra rektangular yang  sudah  dinormalisasi  akan di ektraksi ciri menggunakan Wavelet Haar dan akan diambil nilai dari energy pada citra yang sudah  diproses. Energy tersebut  akan  digunakan sebagai  ciri  dari  citra  iris  mata  yang  akan disimpan untuk proses pengenalan.
5. Database Database disini  digunakan  untuk  menyimpan hasil  dari  ektraksi  ciri  yang  digunakan  untuk media  mencocokkan  citra  iris  yang  akan diinputkan.  Media  penyimpanan  ini  sangatlah berguna  dalam  sistem  untuk  pencocokan  atau pengenalan iris mata.
6. Proses Pengenalan
Ektraksi ciri yang telah disimpan di database akan dicocokkan  dengan  citra  inputan  sebagai  proses pengenalan iris, proses pengenalan ini menggunakan  jarak euclidien distance  yang mencari  jarak  terdekat  atau  sesuai  dengan  ciri yang sudah disimpan di database . 7. Output Hasil  dari  pengenalan iris  mata  ini akan menampilkan  nama  citra  yang  sesuai  atau mendekati  dari  data  yang  sudah  disimpan  di database.

## 3.2 Perancangan Sistem
Sistem yang dibuat mempunyai beberapa proses yang harus dilakukan untuk dapat mengenali citra iris mata. Sistem tersebut dapat dilihat pada gambar 4.
Aplikasi Pengolah Citra Iris Mata Citra Iris Mata Fitur Citra Iris Mata Apakah Fitur Iris Mata ada dalam Database Tampil Data Iris Mata yang dikenali End Start T Y Gambar 4. flowchart sistem 1. Start
2. Citra iris mata
3. Aplikasi pengolah citra iris  mata akan  memfilter citra  iris  mata  dengan  metode Wavalet  Haar. Sehingga  akan  dihasilkan  nilai  fitur  iris  mata individu yang sudah di inputkan
4. Nilai fitur ciri iris mata akan dicocokkan dengan database citra  iris  mata.  Dari  hasil  perhitungan nilai  kemiripan  jika  ada  kemiripan  dengan  nilai terbesar  atau  paling  mendekati  diantara query citra iris mata pada database maka citra iris mata dikenali oleh sistem
5. Jika  dikenali  maka  akan  menampilkan  citra  iris yang dikenali oleh sistem
6. Jika  citra    iris  mata  tidak  dikenali  maka  akan melakukan looping untuk  mengambil  citra  iris mata kembali.
4. HASIL DAN PENGUJIAN
4.1 Tampilan Aplikasi
Hasil  yang  sudah  diterapkan  di  GUI  MATLAB  ini dikelompokkan  menjadi  3  bagian  yaitu  bagian training , Simpan hapus database serta recognition a. Trining
Pada Tampilan proses training terdapat 3 tombol yaitu tombol open yang digunakan untuk  mengambil citra  dari  direktori,  tombol  normalisasi  yang digunakan sebagai normalisasi iris serta ektraksi ciri, dan  tombol reset untuk  me reset atau  mengosongkan axes. Tampilan  proses training dapat  dilihat  pada gambar 5.
Gambar 5. proses training citra
b. Simpan dan hapus database Pada  bagian  ini  terdapat  2  tombol  yaitu  add database  dan  hapus  iris  masukan  dari  database. Tombol add database digunakan  untuk  memasukkan citra  yang  sudah  diektraksi  ciri  ke  dalam database sedangkan tombol hapus citra masukan dari database digunakan  untuk  menghapus  ciri  citra  yang  terdapat di database . Tombol add dan hapus dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. proses add dan hapus database
c. Recognition
Pada  proses recognition akan  memproses  iris dan  melakukan  pengenalan  dari  ciri  iris  yang  sudah disimpan  didatabase,  citra  yang  diinputkan  dengan tombol open akan  dibandingkan  dan  dilakukan pengenalan  dengan  tombol  pengenalan  iris  dengan ciri  yang ada didatabase dan  diperoleh jarak terdekat serta  menampilkan  nama  dari  nilai  terdekat.  Proses recognition dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Proses recognition
4.2 Pengujian
Pengujian sistem pengenalan iris mata menggunakan iris dari CASIA Version 2.0 dibagi menjadi 6 pengujian yaitu :
1. Normalisasi
Pada  normalisasi  iris  akan  dideteksi  iris  mata  pada citra mata yang sudah di proses. Terdapat 9 citra iris mata dari  150  citra  iris  mata  yang  tidak  dapat  diproses  karena citra iris  yang tertutupi oleh kelopak  mata dan bulu  mata maka  tranformasi hough tidak  bisa  bekerja  sempurna. Citra iris yang tidak dapat diproses bisa dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Citra iris tidak bisa dinormalisasi No Nama Citra Iris Mata 1 A19 2 D15 3 E11 4 E12 5 E13 6 E18
2. Pengenalan Iris Pengujian  pengenalan  iris  dilakukan  2  kali dengan  jumlah  data  iris  yang  berbeda  didalam database . Pengujian pengenalan iris pertama dilakukan  menggunakan  citra  iris  mata  10  individu dengan  masing-masing  individu  terdapat  5  macam citra  iris  mata  didalam database .  citra  uji  yang digunakan  yaitu  menggunakan  5  citra  iris  dari
masing-masing  individu.  Hasil  dari  pengujian ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Pengujian iris pertama
No Citra Uji Citra dikenali Jarak Euclidean Waktu Ket. 1 A06 A04 0,1922 10,197 BENAR A07 A05 0.4437 10,450 BENAR A08 G04 1.9824 10,138 SALAH A09 C02 2.0789 9,7138 SALAH A10 A03 1,3292 11,373 BENAR 2 B06 B05 0,3788 15,489 BENAR B07 B02 0,6657 15,479 BENAR B08 B03 0,7948 15,488 BENAR B09 B04 0,6930 15,503 BENAR B10 B05 1,1072 15,193 BENAR 3 C06 C05 0,4462 14,806 BENAR C07 C05 0,7143 16,071 BENAR C08 C03 0,5823 16,046 BENAR C09 C01 0,5011 16,088 BENAR C10 I05 0,5716 15,693 SALAH 4 D06 D05 0,3534 15,604 BENAR D07 D05 0,2477 15,070 BENAR D08 D05 0,4533 14,810 BENAR D09 G05 2,9458 20,239 SALAH D10 A05 0,4733 14,492 SALAH 5 E06 E05 0,4826 17,049 BENAR E07 E05 0,5356 16,449 BENAR E08 - - - - E09 E02 0,5398 16,665 BENAR E10 E01 0,3201 16,079 BENAR 6 F06 F04 0,3409 19,109 BENAR F07 F05 0,289 19,985 BENAR F08 F04 0,7295 19,678 BENAR F09 J05 0,5610 19,828 SALAH F10 F05 0,6969 15,321 BENAR 7 G06 G02 0,5624 13,170 BENAR G07 G03 0,4873 12,897 BENAR G08 G05 0,4739 12,582 BENAR G09 G05 1,4503 12,796 BENAR G10 G05 0,6879 12,757 BENAR 8 H06 H02 0,5663 11,915 BENAR H07 B04 1,7152 11,725 SALAH H08 H04 0,5172 12,817 BENAR H09 H02 0,6583 11,037 BENAR H10 H05 1,2381 11,787 BENAR 9 I06 F05 1,1973 14,313 SALAH I07 I03 0,4800 13,173 BENAR I08 I02 0,3879 13,52 BENAR I09 I05 0,4321 12,47 BENAR I10 - - - - 10 J06 F01 0,2164 14,62 BENAR J07 J03 0,2699 14,19 BENAR J08 F01 0,2515 13,20 SALAH J09 J02 0,3063 13,15 BENAR J10 I01 0,4522 13,71 SALAH
Pengujian  rata-rata  waktu  pengenalan  yang kedua  dilakukan  menggunakan  citra  iris  mata  10 individu  dengan  masing-masing  individu  terdapat  15 macam  citra  iris  mata  didalam database .  Data  dari pengujian  masing-masing individu dapat dilihat pada tabel 4.9.

## Tabel 3. Pengujian iris kedua
No Citra Uji Citra dikenali Jarak Euclide an Waktu Ket. 1 A06 A04 0,19225 10,197 BENAR A07 A05 0.44377 10,450 BENAR A08 G04 1.9824 10,138 SALAH A09 C02 2.0789 9,7138 SALAH A10 A03 1,3292 11,373 BENAR 2 B06 B05 0,37889 15,489 BENAR B07 B02 0,6657 15,479 BENAR B08 B03 0,79488 15,488 BENAR B09 B04 0,69301 15,503 BENAR B10 B05 1,1072 15,193 BENAR 3 C06 C05 0,4462 14,806 BENAR C07 C05 0,71437 16,071 BENAR C08 C03 0,5823 16,046 BENAR C09 C01 0,50115 16,088 BENAR C10 I05 0,5716 15,693 SALAH 4 D06 D05 0,35342 15,604 BENAR D07 D05 0,24777 15,070 BENAR D08 D05 0,45339 14,810 BENAR D09 G05 2,9458 20,239 SALAH D10 A05 0,47332 14,493 SALAH 5 E06 E05 0,48268 17,049 BENAR E07 E05 0,53567 16,449 BENAR E08 - - - - E09 E02 0,53982 16,665 BENAR E10 E01 0,32018 16,079 BENAR 6 F06 F04 0,34096 19,109 BENAR F07 F05 0,289 19,985 BENAR F08 F04 0,7295 19,678 BENAR F09 J05 0,56105 19,828 SALAH F10 F05 0,69693 15,321 BENAR 7 G06 G02 0,56246 13,170 BENAR G07 G03 0,48733 12,897 BENAR G08 G05 0,47392 12,582 BENAR G09 G05 1,4503 12,796 BENAR G10 G05 0,68799 12,757 BENAR 8 H06 H02 0,56634 11,915 BENAR H07 B04 1,7152 11,725 SALAH H08 H04 0,5172 12,817 BENAR H09 H02 0,65838 11,037 BENAR H10 H05 1,2381 11,787 BENAR 9 I06 F05 1,1973 14,313 SALAH I07 I03 0,48006 13,173 BENAR I08 I02 0,38795 13,520 BENAR I09 I05 0,43215 12,473 BENAR I10 - - - - 10 J06 F01 0,21641 14,628 BENAR J07 J03 0,26993 14,192 BENAR J08 F01 0,25158 13,202 SALAH J09 J02 0,30635 13,151 BENAR J10 I01 0,45225 13,719 SALAH
Pada  proses  pengujian  yang  pertama  dengan kriteria yang sudah didefinisikan terdapat 11 citra iris yang  dikenali  salah  dan  terdapat  37  citra  iris  mata yang  dikenali  benar,  serta  terdapat  2  citra  iris  mata yang  tidak  bisa  dikenali  dikarnakan  tidak  berhasil pada proses normalisasi. Dari hasil pengujian pertama dapat  diperoleh  74%  citra  dapat  dikenali  benar  dan 22%  citra  dikenali  salah,  serta  4%  citra  iris  tidak dikenali.
Pada  proses  pengujian  yang  kedua  terdapat  36 citra  iris  mata  yang  berhasil  dikenali  dengan  benar dan  terdapat  11  citra  iris  yang  dikenali  salah,  serta  2
iris mata yang bisa dikenali dikarnakan tidak berhasil pada  proses  normalisasi.  Dari  hasil  pengujian  yang kedua  diperoleh  72%  citra  iris  dikenali  benar  dan 24% citra iris dikenali salah, serta 4% citra iris tidak bisa dikenali

## 3. Rata-Rata Jarak Euclidean
Jarak Euclidean yaitu jarak nilai antara iris mata citra  uji  dan  iris  mata  yang  dikenali.  Pengujian  rata- rata jarak Euclidean yang dikenali benar dilakukan 2 kali  dengan  jumlah  data  iris  berbeda.  Pengujian pertama  menggunakan  iris  mata  10  individu  dengan masing-masing  individu  terdapat  5  macam  citra  iris mata didalam database . Pengujian dilakukan menggunakan  20  iris  mata  dari  10  individu.  Hasil pengujian  rata-rata  jarak  yang  dikenali  benar  dari  20 jarak dari masing-masing iris mata yaitu 0,440549.
Pengujian  rata-rata  jarak Euclidean yang dikenali  benar  yang  kedua  dilakukan  menggunakan citra  iris  mata  10  individu  dengan  masing-masing individu  terdapat  15  macam  citra  iris  mata  didalam database.  Hasil  pengujian  rata-rata  jarak  uclidean yang kedua diperoleh hasil rata-rata dari 20 jarak dari masing-masing iris mata yaitu 0,429298
4. Rata-rata Waktu Pengenalan
Pengujian  rata-rata  waktu  pengenalan  yaitu pengujian yang dilakukan untuk mengetahui seberapa lama  waktu  sistem  mengenali  iris  mata.  Pengujian dilakukan  2  kali  dengan  jumlah  data  iris  berbeda. Pengujian  pertama  menggunakan  iris  mata  10 individu  dengan  masing-masing  individu  terdapat  5 macam  citra  iris  mata  didalam database .  Pengujian dilakukan  menggunakan  20  iris  mata  yang  diambil dari  10  individu.  Hasil  dari  pengujian  rata-rata  waktu pengenalan  yang  pertama  diperoleh  rata-rata  waktu pengenalan yaitu 14,53171.
Pengujian  rata-rata  waktu  pengenalan  yang kedua  dilakukan  menggunakan  citra  iris  mata  10 individu  dengan  masing-masing  individu  terdapat  15 macam  citra  iris  mata  didalam database .  Pengujian dilakukan  menggunakan  20  iris  mata  yang  diambil dari 10 individu. Hasil dari pengujian masing-masing individu  rata-rata  waktu  yang  pengenalan  dari  20 citra  iris  mata  diperoleh  rata-rata  waktu  pengenalan yaitu 15,50024
5. Pengujian Citra dalam database
Pengujian  citra  dalam database dilakukan kepada citra yang sudah diektraksi ciri dan sudah ada didalam database. Pengujian  dilakukan  pada  10 individu yang sudah terdapat dalam database. Dari 10 individu  diambil  5  citra  iris  mata  untuk  proses pengujian. Dari pengujian yang dilakukan semua citra iris  mata  dapat  dideteksi  dengan  benar  dan  jarak Euclidien bernilai 0. pengujian tersebut membuktikan bahwa  ektraksi  ciri Wavelet  Haar dan Euclidean Distance bekerja dengan baik.
6. Pengujian Citra Luar Pengujian citra luar dilakukan dengan menggunakan  citra  iris  mata  yang  tidak  termasuk individu  didalam database. Pengujian  citra  luar  dari individu  yang  tidak  terdapat  didalam  database dilakukan  menggunakan  10  individu  yang  berbeda, dari  10  individu  diambil  2  citra  iris  mata.  citra  luar yang  akan  tetap  dikenali  sebagai  salah  satu  citra dalam database karena proses pengenalan menggunakan  jarak Euclidean yaitu  jarak  yang terdekat  dari  citra  yang  terdapat  di database .  Dari pengujian  citra  luar  yang  dilakukan  diperoleh  jarak Euclidean 0,811331.  Jarak  ini  akan  digunakan sebagai  pembanding  antara  jarak  yang  terdapat  di database .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan dari pengujian yang sudah dilakukan pada aplikasi identifikasi iris mata ini maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Proses  memisahkan  iris  sangat  berpengaruh untuk ektraksi ciri selanjutnya, karena jika pada proses normalisasi iris salah, maka hasilnya juga akan  salah.  Dari  150  citra  iris  mata  yang dilakukan training terdapat  6  citra  iris  mata yang  tidak  dapat  diproses  karena  iris  mata tertutupi oleh bulu mata dan kelopak mata.
2. Pengujian  citra  iris  mata  yang  terdapat  didalam database menghasilkan tingkat keakuratan yang baik,  yaitu  semua  citra  iris  mata  dapat  dikenali dengan  benar,  pengujian  tersebut  membuktikan bahwa Wavelet  Haar dan  jarak Euclidean bekerja dengan baik
3. Nilai  rata-rata  jarak Euclidean dari  5  iris  mata dari  10  individu  yang  dimasukkan  kedalam database dan  dikenali  benar  adalah  0,440549, sedangkan  nilai  rata-rata  dari  15  iris  mata  dari 10  individu  yang  dimasukkan  ke  dalam database adalah  0,429298.  Nilai  tersebut menunjukkan  semakin  banyak  iris  mata  yang dimasukkan jarak yang di kenali semakin baik.
4. Semakin  banyak  citra  uji  yang  dimasukkan kedalam database tidak  berpengaruh  pada pengenalan  yang  semakin  baik.  Dari  percobaan yang  dilakukan  dengan  50  iris  dari  10  individu pengenalan  sebesar  74%  dan  dari  percobaan yang dilakukan dengan 150 iris dari 10 individu pengenalan benar sebanyak 72%.
5. Nilai rata-rata waktu pengenalan dari 5 iris mata dari  10  individu  yang  dimasukkan  kedalam database dan  dikenali  benar  adalah  14,53171, sedangkan  nilai  rata-rata  dari  15  iris  mata  dari 10  individu  yang  dimasukkan  ke  dalam database adalah  15,50024.  Nilai  rata-rata tersebut  menunjukkan  semakin  banyak  citra yang  dimasukkan  dari database maka  waktu pengenalan semakin lama.
6. Nilai  rata-rata  jarak Euclidean pada  proses pengenalan  iris  mata  pada  individu  yang  tidak terdapat dalam database adalah 0,811331. Nilai tersebut  2  kali  lebih  besar  dari  pengujian  citra iris  mata  pada  individu  yang  terdapat  dalam database
5.2 Saran
Berdasarkan dari pengujian yang sudah dilakukan  adapun  saran  yang  diberikan  untuk  penelitian selanjutnya antara lain:
1. Menerapkan  metode  yang  lain  lebih  akurat  dan cepat untuk ektraksi ciri seperti  PCA ( Principal Component Analysis ), ICA ( Independent Component  Analysis ), Gabor  Wavelet dan  lain sebagainya,  dan  metode  pencocokan  seperti Hamming  distance , Lapacian  of  Gaussian Filter.
2. Perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  tentang algoritma  pemisahan  antara  iris  dengan  pupil serta memisahkan iris yang tertutupi bulu mata.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Isnanto ,  R.R.,  Santoso,  I.,  Prihartono,  T.D., Widodo,  T.S.,  Suhardjo,  S.,  Susanto,  A.  and Susanto, A., 2012. Sistem Pengenalan Iris Mata Berdasar  Tekstur  Menggunakan  Ekstraksi  Ciri Energi  pada  Alihragam  Wavelet  Haar. Jurnal Sistem Komputer , 2 (1), pp.29-34.
[2] Kurniawan ,  A.E.,  2006. TEKNOLOGI  IRIS SCAN DALAM PROSES IDENTIFIKASI BIOMETRIK.
[3] Maimunah ,  M.  and  Harjoko,  A.,  2007.  Sistem Pengenalan Iris mata Manusia dengan Menggunakan Transformasi Wavelet. In
Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATI) .
[4] Moreno ,  R.P.  and  Gonzaga,  A.,  2009.  Features Vector For Personal Identification Based On Iris Texture. Departamento de Engenharia Elétrica- EESC–USP, Hal , pp.110-116.
[5] Muron ,  A.  and  Pospisil,  J.,  2000,  “The HumanIris  Structure  And  Its  Usage”, Acta Univ . Palacki.  Olomuc.,  Fac.  Rer.  Nat.,  Phisica 39,87-95 , Czech Republic.
[6] Prihartono ,  T.D.,  Isnanto,  R.R.  and  Santoso,  I., 2011.  Identifikasi  Iris  Mata  Menggunakan Alihragam  Wavelet  Haar. TRANSMISI , 13 (2), pp.71-75.
[7] Rinanto,  L.,  Sugiharto,  A.  and  Indriyati,  I., 2014.  Aplikasi  Pendeteksi  Objek  Lingkaran Pada  Citra  Dengan Transformasi Hough. Journal  of  Informatics  and  Technology , 2 (4),
pp.1-9.
[8] Wibawa, I.G.A.,2011. APLIKASI PENGENALAN  SELAPUT  PELANGI  (IRIS) MENGGUNAKAN TRANSFORMASI HAAR WAVELET. Jurnal Ilmu Komputer , 4 (1).