## Identifikasi Individu Berdasarkan Pola Citra Rugae Palatina Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Farah Hana Kusumaputri 1 , Suryo Adhi Wibowo 2 , Yuti Malinda 3
1,2 Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
3 Fakultas Kedokteran Gigi, Universitas Padjadjaran
1,2 Jl. Telekomunikasi, Terusan Buah Batu, Bandung, Jawa Barat 40257
3 Jl. Sekeloa Selatan I, Bandung, 401323 E-mail: 1 farahhana@students.telkomuniversity.ac.id, 2 suryoadhiwibowo@telkomuniversity.ac.id,
3 yuti.malinda@fkg.unpad.ac.id 3

## Abstract
Indonesia is a country that is in an area prone to natural disasters, such as volcanic eruptions, earthquakes, tsunamis, and others. These natural disasters often cause many victims to die. To identify the  victims'  identities,  an identification process is needed.  The identification  method most commonly used today is using fingerprints, teeth, and DNA. However, this identification method still has some shortcomings. At present a more effective alternative method is offered by  utilizing  the  palatine  rugae  pattern.  Rugae  palatina  has  individual  characteristics  and is resistant to  all kinds  of  damage.  So  that  Rugae  palatina  has  the  potential  to  be  used  in  the process  of  individual  identification.  In  this  research,  application  of  palatine  rugae  image processing  application  will  be  developed  with  data  recording,  image  registration,  feature extraction  using  Principal  Component  Analysis  (PCA)  method,  and  palatine  rugae  pattern classification  using  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  method.  The  expected output  from  this  final  project  is  a  system  that  is  able  to  identify  individuals  by  utilizing  the palatine rugae pattern. To get good and effective parameters for system performance, periodic testing is carried out. The sampling procedure uses original photographs directly taken from the palatine rugae, so that it will facilitate the identification process.
Keyword : ANFIS, ANN, Fuzzy Logic, PCA, rugae palatina

## Abstrak
Negara  Indonesia  merupakan  negara  yang  berada  di  daerah  rawan  bencana  alam,  seperti erupsi gunung merapi, gempa bumi, tsunami, dan lain-lain. Bencana alam tersebut seringkali menyebabkan korban meninggal dalam jumlah yang banyak. Untuk mengenali identitas para korban  tersebut  diperlukannya  proses  identifikasi.  Metode  identifikasi  yang  paling  sering digunakan saat ini yaitu menggunakan sidik jari, gigi, dan DNA. Namun, metode identifikasi tersebut masih mempunyai beberapa kekurangan. Saat ini ditawarkan metode alternatif yang lebih  efektif  yaitu  dengan  memanfaatkan  pola  rugae  palatina.  Rugae  palatina  memiliki  sifat yang  individual  dan  tahan  terhadap  segala  macam  kerusakan.  Sehingga  Rugae  palatina memiliki  potensi  untuk  digunakan  dalam  proses  identifikasi  individu.  Dalam  penelitian  ini akan  dikembangkan  aplikasi  pengolahan  sampel  citra  rugae  palatina  dengan  proses perekaman  data,  registrasi  citra,  ekstrasi  ciri  menggunakan  metode  Principal  Component Analysis  (PCA),  dan  klasifikasi  pola  rugae  palatina  menggunakan  metode  Adaptive  Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Keluaran yang diharapkan dari penelitian ini adalah sebuah sistem  yang  mampu  mengidentifikasi  individu  dengan  memanfaatkan  pola  rugae  palatina. Untuk  mendapatkan  parameter  yang  baik  dan  efektif  terhadap  performansi  sistem,  maka dilakukan pengujian secara berkala. Prosedur pegangambilan sampel menggunakan foto asli yang  secara  langsung  diambil  dari  rugae  palatina,  sehingga  akan  mempermudah  proses identifikasi.
Kata kunci : ANFIS, ANN, Fuzzy Logic, PCA, rugae palatina

## I. Pendahuluan
Indonesia merupakan negara yang rawan terjadi bencana alam, seperti erupsi gunung berapi, gempa bumi, tsunami,  dan lain-lain.  Karena  seringnya  terjadi  bencana alam  di  Indonesia,  dibutuhkannya  proses  identifikasi pada  individu  yang  menjadi  korbannya.  Permasalahan  yang  sering  timbul  dalam  proses  identifikasi  adalah kondisi korban dalam keadaan bagian tubuh yang sudah tidak lengkap maupun bagian tubuh yang terbakar. Hal itu menyebabkan banyak dari jenazah korban tidak dapat diidentifikasi secara forensik [1].
Ada  berbagai  macam  metode  analisis  forensik  yang  kita  kenal,  contohnya  metode  DNA,  sidik  jari,  dan rekaman gigi. Metode-metode tersebut adalah metode ilmiah yang paling umum digunakan dalam identifikasi forensik.  Akan  tetapi  prosedur  DNA  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dan  tidak  tersedia  pada  daerah terpencil. Meskipun metode ini akurat, metode ini tidak dapat dipakai ketika dibutuhkan hasil pemeriksaan yang mudah didapat dan segera. Metode dengan menggunakan sidik jari memiliki keterbatasan karena sifat sidik jari yang  mudah rusak  atau hilang  dimutilasi.  Identifikasi menggunakan rekaman  gigi  juga terdapat  kemungkinan tidak dapat disimpulkan, karena banyak rekaman gigi antemortem yang tidak akurat dan tidak lengkap [1].
Pada  kondisi  demikian,  ditawarkan  altenatif  untuk  membantu  dalam  proses  identifikasi  jenazah  korban. Palatoscopy atau palatal rugoscopy adalah studi pada Rugae Palatina dengan tujuan untuk menggali informasi tentang identitas seseorang. Rugae Palatina atau yang biasa disebut  juga dengan plica palatine transversa atau palatal rugae adalah tonjolan pada bagian anterior dari mukosa palatal, terdapat di tiap sisi dari raphe palatine median dan dibawah papilla insisivus[2]. Rugae Palatina memiliki karakteristik yang unik dan memiliki bentuk yang  konsisten  semasa  hidup  manusia.  Letaknya  di  rongga  mulut  yang  dikelilingi  oleh  gigi,  bibir,  lidah  dan bucal  pad  sehingga  memberikan  perlindungan  dalam  kasus-kasus  kebakaran  atau  trauma.  Sehingga  Rugae Palatina potensial digunakan untuk mengidentifikasi seseorang [3].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  merancang  sebuah  sistem  yang  mampu  mengidentifikasi  individu berdasarkan  pola  citra  Rugae  Palatina  dan  mampu  melakukan  analisis  dan  menentukan  parameter  keakuratan dan  waktu  komputasi  yang  lebih  baik.  Adapun  manfaat  penelitian  ini  adalah  membantu  tim  forensik  dalam melakukan proses identifikasi individu berdasarkan pola Rugae Palatina menggunakan suatu sistem perangkat lunak  dan  dapat  mengetahui  performansi  sistem  yang  dirancang menggunakan metode Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference System (ANFIS).
Pada tahun 2018, telah dilakukan penelitian oleh Dimas Anugrah Putra dengan judul “Identifikasi Biometrik Rugae  Palatina  Pada  Individu  Menggunakan  Metode  Binary  Large  Object  (Blob)  Dan  Metode  Watershed Dengan  Klasifikasi  Levenberg-Marquardt  Backpropagation  Untuk  Aplikasi  Odontologi  Forensik”.  Penelitian tersebut dilakukan dengan cara mengamati pola dari Rugae Palatina melalui cetakan positif rahang atas. Dengan adanya  penelitian  terkait  diatas  maka  penelitian  ini  membandingkan  cara  untuk  mendapatkan  pola  rugae palatina dengan metode yang sudah ada dan meningkatkan akurasi sistem [4].

## II. Metodologi Penelitian

## 2.1 Rugae Palatina
Gambar 1. Rugae Palatina[1]
Rugae palatina
Rugae palatina berasal dari Bahasa Latin yang memiliki arti kerutan atau lipatan. Secara anatomis, rugae memiliki bentuk seperti bukit serta kerutan dan lipatan di mukosa anterior pada palatum yang dikelilingi oleh pipi, bibir, lidah, buccal pad, dan terlindungi dari insinerasi (trauma). Menurut The Glossary of Prosthodontics terms  8,  rugae  palatina  merupakan  lipatan  atau  kerutan  anatomi  dalam  jumlah  banyak  dan  tidak  teratur, terbentuk  dari  jaringan  ikat  dan  jaringan  fibrous  yang  terletak  di  sepertiga  anterior  palatum  keras.  Rugae Palatina  bentuknya  asimetri  dan  irreguler  yang  merupakan  perluasan  dari  papila  insisivus  dan  anterior  dari median palatal raphae [1].
Rugae  palatina  memiliki  sifat  yang  individual.  Penelitian  membuktikan  bahwa  rugae  palatina  memiliki variasi  yang  berbeda  pada  tiap  individu  dengan  bentuk  yang  tetap  sepanjang  hidup.  Pola  rugae  pada  saudara kembar  pun  tidak  identik  namun  tetap  memiliki  kemiripan.  Rugae  palatina  merupakan  salah  satu  anatomi rongga mulut yang memiliki ketahanan tinggi. Pada penelitian Muthusubramanian dkk (2015) di Chennai, India rugae  palatina  dari  korban  yang  terbakar  mampu  bertahan  terhadap  suhu  tinggi  dan  aktifitas  dekomposisi jenazah  selama  tujuh hari.  Kemudian  Stuart  menyatakan  bahwa  penyakit,  pengaruh  kimia atau  trauma ringan umumnya  tidak  dapat  mengubah  bentuk  rugae  palatina  (Jain  dan  Chowdary,  2013),  beda  halnya  dengan pendapat  Jindal (2016) dalam  penelitiannya  terhadap rugae  palatina 120  orang  penderita penyakit  periodontal seperti gingivitis, periodontiti agresif dan periodontis kronis yang menyatakan bahwa penyakit periodontal dapat mempengaruhi bentuk rugae palatina [5].
Rugae palatina terbukti dapat digunakan untuk mengidentifikasi individu karena memiliki sifat unik pada setiap individu, kestabilan bentuk yang tinggi, dan pengaplikasian yang murah (indira dkk, 2012; Patel N dkk, 2015) [6]. Akan tetapi, ada beberapa kondisi yang dapat mempengaruhi kestabilan pola rugae palatina, yaitu:
1. Penyakit periodontal progresif seperti periodontitis kronik dan periodontitis agresif;
2. Perawatan ortodontik dengan pencabutan gigi dan ekspansi palatal;
3. Tekanan persisten dari pemakaian gigi tiruan;
4. Kebiasaan menghisap jari yang ekstrem;
5. Perawatan bedah celah palatum.
Pada  tahun  1932,  Trobo  mengklasifikasikan  rugae  menjadi  dua  kelompok  yaitu  simple  rugae  dan compound rugae. Single rugae dibagi kedalam tipe A, B, C, D, E, F. Compound rugae yang merupakan rugae yang  terbentuk  dari  dua  atau  lebih  simple  rugae  diklasifikasikan  sebagai  “tipe  X”  atau tipe  polimorfik.  Pada rugogram, Rugae palatina utama ditulis dengan huruf kapital, sedangkan rugae berkutnya ditulis dengan huruf kecil[7].
Tabel 1. Klasifikasi Trobo Klasifikasi Bentuk Gambar Tipe A Titik Tipe B Garis Tipe C Kurva Tipe D Bersudut Tipe E Bergelombang Tipe F Sirkular
Martin  dos  Santos  mengelompokkan  rugae  palatina  berdasarkan  bentuk  dan  posisi.  Menurut  posisinya dibedakan menjadi rugae inisial dan rugae komplementer. Rugae palatina yang terletak di anterior ditulis dalam bentuk huruf, sedangkan rugae komplementari atau tambahan ditulis dalam bentuk angka [7].
Tabel 2. Klasifikasi Martin dos Santos Tipe Anterior Lain Bentuk Titik P 0 Garis L 1 Kurva C 2 Sudut A 3 Sirkular C 4 Sinus S 5 Bifurkasi B 6 Trifurkasi  T 7 Interrupt I 8 Anomali An 9

## 2.1 Pengolahan citra digital
Secara umum, pengolahan citra digital merupakan pemrosesan gambar 2 dimensi menggunakan komputer yang  mengubah informasi  fisik non  digital  menjadi  informasi  digital  berupa data numerik.  Proses  pengolahan citra digital meliputi perbaikan citra (image registration) dan peningkatan kualitas citra yang akan menghasilkan citra digital baru. Gambar dibawah adalah operasi-operasi dasar pada pengolahan citra digital [8].
Gambar 2. Operasi Pengolahan Digital[8]
Citra  digital  memiliki  fungsi  dua  dimensi  f(x,y)  dimana  x  dan  y  merupakan  suatu  koordinat  dan  f  dari  (x,y) menyatakan amplitudo atau intensitas atau derajat keabuan (grayscale). Nilai tingkat keabuan pada citra digital disebut sebagai piksel pada posisi tertentu. Nilai x, y dan f dari (x,y) merupakan nilai diskrit atau berhingga[9]. Citra digital dalam bentuk matriks dapat dituliskan sebagai berikut :
(1)
Pada  matriks  citra  digital  f(x,y),  nilai  x  dan  y  menyatakan koordinat  posisi  piksel  itu  berada,  dan nilai  f(x,y) menunjukkan intensitas (derajat keabuan) piksel pada koordinat tersebut. Hal ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini[10].

## Gambar 3. Visualisasi 256 Aras Keabuan[10]
Agar  dapat  diolah  menggunakan  komputer  digital,  citra  harus  dipresentasikan  secara  numerik  dengan  nilai diskrit. Perubahan fungsi kontinyu menjadi diskrit disebut digitalisasi citra. Secara matematis, citra merupakan fungsi kontinu dengan intesitas cahaya pada bidang dua dimensi. Pada umumnya, pengolahan citra digital dibagi menjadi 3 yaitu color image, black and white, dan binary image [10].

## 2.2 Citra Biner
Citra  biner  merupakan  citra  digital  yang  hanya  memiliki  dua  kemungkinan  nilai  piksel  yaitu  hitam  dan putih.  Citra  biner  disebut  juga  dengan  citra  B&W  (black  and  white)  atau  citra  monokrom.  Dibutuhkan  1bit untuk mewakili nilai setiap piksel sehingga citra biner disimpan pada matriks yang bernilai 0 dan 1. Citra biner mempermudah proses deteksi pola, karena pola lebih mudah terdeteksi pada citra dengan sedikit warna dalam kata lain hitam dan putih[11].

## 2.3 Citra Grayscale
Citra  grayscale  adalah  matriks  data  yang nilai-nilainya  mewakili intensitas  setiap  piksel  berkisar antara  0 sampai dengan 255. Setiap piksel membutuhkan 8bit memori. Citra berwarna yang memiliki komponen R, G, dan B dapat berubah menjadi citra grayscale dengan nilai X. Konversi dapat dilakukan denga  cara mengambil rata-rata dari nilai R, G, dan B[11].

## 2.4 Citra RGB
Citra RGB adalah citra yang masing-masing piksel mempunyai tiga komponen warna yang spesifik, yaitu merah (red), hijau (green), dan biru (blue). Contoh citra RGB dapat dilihat pada gambar. Ketiga warna tersebut membentuk suatu susunan warna yang luas. Rentang nilai mulai dari 0 hingga 255, skala 256 didasarkan pada acara mengungkap 8 digit bilangan biner. RGB memiliki warna campuran sebanyak 1677216 jenis warna. Tiap piksel ditentukan oleh komponen merah, hijau, dan biru. Jadi, nilai dari sebuah penyusun warna dapat dituliskan pada tabel berikut[11]:
Tabel 3. Nilai Penyusun Warna Warna R G B Merah 255 0 0 Hijau 0 255 0 Biru 0 0 255 Hitam 0 0 0 Putih 255 255 255

## 2.5 Principal Component Analysis (PCA)
Principal  Component  Analysis  (PCA)  merupakan  salah  satu  hasil  berharga  dari  aljabar  linear  terapan. Prosedur  PCA  pada  dasarnya  adalah  bertujuan  untuk  menyederhanakan  variabel  yang  diamati  dengan  cara menyusutkan (mereduksi) dimensinya. Hal ini dilakukan dengan cara menghilangkan korelasi diantara variabel bebas  melalui  transformasi  variabel  bebas  asal  ke  variabel  baru  yang  tidak  berkorelasi  sama  sekali  tanpa menghilangkan informasi penting yang ada di dalamnya atau  yang biasa disebut dengan principal component. Dengan reduksi ini maka waktu komputasi dapat dikurangi dan kompleksititas dari citra wajah yang tidak perlu dapat  dihilangkan  [12].  Principal  Component  Analysis  menggunakan  vektor-vektor  yang  disebut  dengan eigenvector dan nilai-nilai yang disebut dengan eigenvalue untuk mendapatkan fitur yang paling signifikan pada dataset [13].
Berikut adalah tahapan dalam proses PCA:
1. Zero Mean
Proses ini sangat diperlukan didalam PCA karena setiap data akan dilakukan pengurangan dengan rata- rata untuk setiap dimensinya. Perhitungan zero-mean ini seperti pada persamaan 2
𝐴 =   − 𝑎 (2)
Dimana D adalah representasi dataset dari citra dan a adalah rata-rata baris dari dataset citra[14].

## 2. Covariance Matrix
Covariance  matrix  atau  matriks  kovarian  merupakan  perhitungan  penyebaran  data  pada  dataset. Perhitungan ini digunakan untuk mengukur relasi antar dimensi pada suatu data. Perhitungan matriks kovarian dilakukan dengan persamaan 3
𝐴 = 𝑌𝑇 ∗ 𝑌 (3)
Dimana YT adalah zero-mean yang ditranspos dan Y adalah zero-mean[14].
3. Eigenvector dan eigenvalue
Eigenvector  dan  eigenvalue  masing-masing  merepresentasikan  pola  dari  data.  Eigenvector  yang memiliki eigenvalue terbesar merupakan principal component dari data tersebut. Persamaan nilai eigen dari matriks kovarian bisa dilihat pada persamaan 4
det( 𝐴 − 𝜆𝐼 ) = 0
(4)
Dimana A adalah matriks n x n, λ adalah nilai Eigen, I adalah matriks identitasnya[14].
4. Pemilihan komponen dan membentuk feature vector
Proses  yang  utama  pada  PCA  adalah  mereduksi  dimensi  data  yang  akan  diolah.  Oleh  karena  itu, sebanyak n principal component yang akan digunakan merupakan hasil dari n nilai eigenvector dengan n nilai eigenvalue tertinggi dikali dengan data asli. Berikut adalah rumusnya pada persamaan 5
𝑝 = ( 𝑌 ∗ 𝑣 ) (5)
Dimana Y adalah zero-mean dan v adalah nilai eigenvector[14].

## 2.6 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan penggabungan dari logika fuzzy dan Artificial Neural Network (ANN). Dasar dari penggabungan adalah kelebihan dan kekurangan dari masing-masing sistem. Kemampuan  utama Artificial  Neural  Network (ANN)  adalah  dapat  mengenali  sistem  melalui  proses pembelajaran untuk memperbaiki parameter adaptif. Kekurangan dari sistem ini adalah kerumitan strukturnya. Sedangkan  sistem  fuzzy  mempunyai  konsep  yang  mirip  dengan  konsep  berpikirnya  manusia.  Gabungan keduanya akan saling melengkapi kelebihan dan kekurangan masing-masing sistem[15].
Sistem  inferensi  fuzzy  yang  digunakan  adalah  sistem  fuzzy  model  Tagaki-Sugeno-Kang  (TSK)  orde  satu dengan  pertimbangan  kesederhanaan  serta  kemudahan  komputasi.  Pertimbangan  ini  penting  karena  sistem tersebut akan melalui suatu proses belajar yang mempunyai beban komputasi besar[16].
Pada  sistem  inferensi  fuzzy  TSK  orde  satu  dengan  dua  masukan,  aturan  yang  digunakan  diekivalenkan dengan  struktur  jaringan  dengan  lima  lapisan  seperti  gambar  3  –  1.  Tiap  lapisan  mempunyai  fungsi  yang berbeda dan terdiri atas beberapa simpul. Lapisan ANFIS tersebut dijelaskan sebagai berikut.
Gambar 4. Lapisan ANFIS[17]
a. Lapisan 1
Semua  simpul  pada  lapisan  ini  adalah  simpul  adaptif  (parameter  dapat  berubah)  dengan  fungsi simpul:
        4 , 3 ); ( 2 , 1 ); ( 2 2 , 1 2 i x i x O i i B A i   (6)
dengan  x  dan  y  adalah  masukan  pada  simpul  i,  Ai  (atau  Bi-2)  adalah  fungsi  keanggotaan  masing- masing simpul. Simpul O1,i berfungsi untuk menyatakan derajat keanggotaan tiap masukan terhadap himpunan  fuzzy  A  dan  B.  Fungsi  keanggotaan  yang  dipakai  adalah  jenis  generalized  bell  (gbell). Parameter a, b, c, pada fungsi keanggotaan gbell dinamakan parameter premis yang adaptif[17].
x 1 x 2
A 1
A 2 B 1 B 2     N N N N  x 1 x 2 y Lapisan 1 Lapisan 2 Lapisan 3 Lapisan 4 Lapisan 5
i b i i n n i a c x x 2 1 1 ) (     (7)
untuk n = 1, 2 dan i = 1, ..., 4, dengan   i i i c b a , , adalah himpunan parameter premis.
b. Lapisan 2
Semua  simpul  pada  lapisan  ini  adalah  nonadaptif  (parameter  tetap).  Fungsi  simpul  ini  adalah mengalikan setiap sinyal masukan yang datang. Fungsi simpul:
) ( ) ( 2 1 , 2 x x w O k j B A i i     
(8)
untuk j = k =  1,  2  dan i =  1,  ...,  4.  Tiap  keluaran  simpul  menyatakan  derajat  pengaktifan  (firing strength) tiap aturan fuzzy. Fungsi ini dapat diperluas apabila bagian premis memiliki lebih dari dua himpunan fuzzy. Banyaknya simpul pada lapisan ini menunjukkan banyaknya aturan yang dibentuk. Fungsi perkalian yang digunakan adalah interpretasi kata hubung and dengan menggunakan operator t-norm[17].

## c. Lapisan 3
Setiap  simpul  pada  lapisan  ini  adalah  simpul  nonadaptif  yang  menampilkan  fungsi  derajat pengaktifan  ternomalisasi  (normalized  firing  strength)  yaitu  rasio  keluaran  simpul  ke-i pada lapisan sebelumnya terhadap seluruh keluaran lapisan sebelumnya, dengan bentuk fungsi simpul:
4 1 , 3 w w w w w w O i i i i        (9)
untuk i = 1, ..., 4. Apabila dibentuk lebih dari dua aturan, fungsi dapat diperluas dengan membagi Wi dengan jumlah total W untuk semua aturan[17].
d. Lapisan 4
Setiap simpul pada lapisan ini adalah simpul adaptif dengan fungsi simpul:
  i i i i i i i r x q x p w f w O      2 1 , 4 (10)
untuk i = 1, ..., 4, dengan   i i i r q p , , adalah himpunan parameter konsekuen. Dengan W adalah derajat perngaktifan ternormalisasi dari lapisan 3 dan parameter p, q, r menyatakan parameter konsekuen yang adaptif[17].
e. Lapisan 5
Pada lapisan ini hanya ada satu simpul tetap yang fungsinya untuk menjumlahkan semua masukan. Fungsi simpul:
y f w O i i     5 (11)
Dalam  struktur  ANFIS,  simpul-simpul  adaptif  terdapat  pada  lapisan  pertama  dan  keempat.  Simpul pada lapisan pertama mengandung parameter premis yang nonlinier sedangkan simpul pada lapisan keempat mengandung parameter konsekuen yang linier. Agar ANFIS dapat berfungsi sesuai dengan yang diharapkan, maka perlu dicari nilai-nilai parameter-parameter tersebut yang tepat melalui suatu proses pembelajaran[17].

## III. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Desain Sistem
Sistem  yang  dirancang  merupakan  sebuah  sistem  untuk  melakukan  identifikasi  terhadap  individu menggunakan pola rugae palatina . Sistem dimulai dengan proses pre-processing , ekstrasi ciri, dan klasifikasi. Secara keseluruhan langkah yang dilakukan dapat digambarkan seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Diagram Alir Model Sistem
Sistem dirancang menjadi dua tahap yakni tahap latih dan tahap uji. Citra rugae palatina pada penelitian ini berjumlah 290 buah, dengan rincian jumlah data latih sebanyak 232 citra dan jumlah data uji sebanyak 58 citra. Pengujian  sistem  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  mengubah  parameter-parameter  pada preprocessing, ekstraksi ciri dan klasifikasi. Dengan mengubah parameter-parameter tersebut diharapkan dapat mengoptimalkan  kinerja  sistem. Tahap latih merupakan  proses  dari  pembentukan database untuk menyimpan nilai vektor ciri sebagai referensi bagi citra uji. Tahap uji merupakan proses utuk menguji data citra sehingga mampu  diklasifikasikan  oleh  perangkat  lunak  yang  digunakan.  Data  citra  terlebih  dahulu  dikelompokkan menjadi  2  bagian  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Ketika  data  citra  dimasukkan  ke  dalam  sistem,  data  tersebut terlebih  dahulu  melewati  tahap preprocessing citra  agar  mendapatkan  batasan  dan  ukuran  yang  sama.  Tahap preprocessing yang  digunakan  yaitu  mengubah  citra  yang  awalnya  berupa  citra  dengan  susunan  warna  RGB (red,  green,  blue)  menjadi  saturation,  mengubah  ukuran  menjadi  150x150  piksel,  dan  mengubah  tipe  data menjadi  double.  Kemudian  tahap  ekstrasi  ciri  menggunakan  metode Principal  Component  Analysis (PCA) untuk  menyederhanakan  variabel  yang  diamati  dengan  cara  menyusutkan  (mereduksi)  dimensinya. Menggunakan  vektor-vektor  yang  disebut  dengan  eigenvector  dan  nilai-nilai  yang  disebut  dengan  eigenvalue untuk  mendapatkan  fitur  yang  paling  signifikan  pada  dataset.  Setelah  tahap  pre-processing  dan  ekstrasi  ciri, kemudian dilakukan identifikasi citra dengan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan mengenali  sistem  melalui  proses  pembelajaran  untuk  memperbaiki  parameter  adaptif  kesederhanaan  serta kemudahan komputasi. Gambar 6. merupakan diagram alir proses tahap latih dan tahap uji citra.
Gambar 6. Diagram Alir Identifikasi Citra pada Tahap Citra Latih (kiri) dan Tahap Citra Uji (kanan)
Proses  tahapan awal  pada  tahap  uji  sama  dengan  tahapan  awal  tahap latih.  Perbedaan  pada  kedua  tahapan tersebut terdapat di proses klasifikasi dan hasil klasifikasi. Tahap klasifikasi bertujuan untuk mengklasifikasikan pola rugae palatina dengan data yang sudah dilatih sebelumnya menggunakan ANFIS. Tahap terakhir dari data uji adalah hasil klasifikasi. Hasil akhir dari sistem ini menentukan jenis dari pola rugae palatina, perbandingan dari masing-masing metode preprocessing dan mempertimbangkan parameter berdasarkan tingkat akurasi dan waktu komputasi. Dalam menentukan hasil akhir, sistem yang dirancang ini menggunakan acuan dari data uji yang sudah dilakukan sebelumnya. Pengujian sistem ini dilakukan dengan 3 skenario yang berbeda, dimana A adalah skenario dengan perbandingan jumlah data latih dan data uji adalah 232 : 58, B dengan perbandingan 203 :  87,  dan  C  dengan  perbandingan  174  :  116.  Kemudian  performansi  sistem  merupakan  tahapan  dalam kemampuan  sistem  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  kelebihan  dan  kekurangan  pada  sistem.  Perolehan performansi sistem dapat diukur berdasarkan pada parameter-parameter berikut:
1. Akurasi Sistem
Akurasi  sistem  adalah  tingkat  kemampuan  atau  ketepatan  sistem  dalam  mengenali  masukkan  yang diberikan. Secara matematis akurasi sistem ini dapat dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =   x 100% (12)
dimana x adalah jumlah data benar dan n adalah jumlah data keseluruhan. Semakin tinggi akurasi sistem menunjukkan  bahwa  sistem  memiliki  kinerja  yang  baik  karena  mampu  mengenali  masukan  yang diberikan[20]. Berikut adalah analisis pengaruh perubahan jumlah data latih dan data uji terhadap tingkat akurasi yang dihasilkan. Hasil dari pengujian pengaruh jumlah data ditunjukkan pada tabel 4 dan gambar 7 berikut.

## Tabel 4. Pengaruh Jumlah Data Terhadap Tingkat Akurasi
Gambar 7. Akurasi Sistem

## 2. Waktu komputasi
Waktu  komputasi  merupakan  rentang  waktu  yang  diperlukan  oleh  sistem  dalam  menjalankan  suatu perintah  yang  diberikan.  Pada  penelitian  ini,  waktu  komputasi  dapat  dihitung  sejak  sistem  mulai menjalankan  proses  pengidentifikasian  sampai  sistem  mengakhiri  proses  tersebut.  Secara  matematis, perhitungan waktu komputasi dapat dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐾𝑜𝑚𝑝𝑢𝑡𝑎𝑠𝑖 = b − a (13)
dimana a adalah waktu mulai dan b adalah waktu selesai[21]. Berikut analisis pengaruh perubahan jumlah data  latih dan  data  uji terhadap  waktu  komputasi  yang  dihasilkan.  Hasil  dari  pengujian  pengaruh  jumlah data ditunjukkan pada tabel 5 dan gambar 8 berikut.
Tabel 5. Pengaruh Jumlah Data Terhadap Waktu Komputasi
Gambar 8. Waktu Komputasi

## IV. Kesimpulan
Identifikasi pada individu dapat dilakukan menggunakan identifikasi pola rugae palatina. Proses identifikasi tersebut  dilakukan  melalui  perangkat  lunak  dengan  masukan  citra  pola  rugae  palatina  yang  melalui  tahapan preprocessing ,  ekstraksi  ciri  menggunakan  metode Principal  Component  Analysis (PCA)  dan  klasifikasi menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Ketepatan penggunaan metode tersebut tergantung dari masing-masing parameter agar tingkat akurasi mencapai minimal 80%. Hasil dari penelitian ini telah mendapatkan sebuah sistem yang dapat mengidentifikasi individu dengan akurasi terbaik sebesar 91,38% dan waktu komputasi tercepat sebesar 0,2201 detik.

## V. Daftar Pustaka
[1] N. Kusuma, Rugae Palatina, Padang: Andalas University Press, 2017
[2] M. Pangestu, B. Hidayat,  F. Oscandar “Identifikasi Pola Rugae Palatina Untuk Klasifikasi Jenis Kelamin Manusia Dengan Citra Digital Menggunakan Metode Gabor Wavelet Dan Fuzzy K-nn”, ISSN: 2355-9365, vol.3, No.2, Agustus, Bandung, 2016
[3] D.  Aryono,  B.  Hidayat,  “Identifikasi  Pola  Rugae  Palatina  Menggunakan  Metode  Active  Contour  Dan Histogram Of Oriented Gradient Dengan Klasifikasi Conjugate Gradient Backpropagation”, ISSN: 2355- 9365vol.5, No.1, Maret, Bandung, 2018.
[4] D. A. Putra, B. Hidayat, Y. Malinda “Identifikasi Biometrik Rugae Palatina Pada Individu Menggunakan Metode  Binary  Large  Object  (Blob)  Dan  Metode  Watershed  Dengan  Klasifikasi  Levenberg-Marquardt Backpropagation Untuk Aplikasi Odontologi Forensik”, ISSN: 2355-9365, vol.5, No.1, Maret, Bandung, 2018
[5] J Investig Clin Dent. 2014 Aug;5(3):171-8. doi: 10.1111/j.2041-1626.2013.00150.x. Epub Feb 1, 2013
[6] A. B. Acharya, B. Sivapathasundharam,  Forensic Odontology. In Rajendran R. Sivapathsundharam B.Eds. Shafer’s Textbook of Oral Pathology, Fifth Edn. Elsevier; p.1199-227, 2006.
[7] R. Mahajan, M. A. Dar, S. S. Risam, Palatoscopy/Rugoscopy: A Potential Tool in Human Identification. Journal of Evolution of Medical and Dental Sciences; Vol. 3, Issue 40, September 01; Page: 10076-10088, DOI: 10.14260/jemds/2014/3307, 2014.
[8] B.  Zitova  dan  J.  Flusser,  Image  registration  methods:  a  survey,  Image  and  Vision  Computing,  21:977– 1000, 2003.
[9] A. Prijono dan M. C. Wijaya, Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab Image Processing Toolbox, Bandung: Informatika, 2007.
[10] R.  D.  Kusumanto,  A.  N.  Tompunu  dan  W.  S.  Pambudi,  “Klasifikasi  Warna  Menggunakan  Pengolahan Model Warna HSV, “Jurnal Ilmiah Elite Elektro, vol.2, no.2, pp. 83-87, 2011.
[11] P. N. Andono, T. Sutojo, Muljono, Pengolahan Citra Digital, Yogyakarta: Andi, 2017.
[12] D.B.L.  Bong,  R.N.  Tingang,  A.  Joseph,  Palm  Print  Verification  System, Proceedings  of  the  World Congress on Engineering, Vol I, London, U.K., 2010.
[13] D. Putra, Sistem Biometika , Penerbit Andi, Yogyakarta, 2009.
[14] Suyanto, Algoritma Genetika dalam MATLAB, Penerbit ANDI, Yogyakarta, 2005.
[15] N. Azizah, K. Adi, A. Widodo, "Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk Prediksi Tingkat Layanan Jalan," JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis), vol. 3, no. 3, Dec. 2013.
[16] A.H  Saputra,  Tarno,  B.  Warsito,  Analisa  Data  Runtun  Waktu  dengan  Metode  Adaptive  Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Jurnal Gaussian, Vol. 1, No. 1, pp. 31-40, 2012.
[17] M.A.  Boyacioglu,  D.  Avci,  An  Adaptive  Network-  Based  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  for  The Prediction  of  Stock  Market  Return  :  The  Case  of  Istanbul  Stock  Exchange.  Elsevier,  Vol.  37,  pp.7908- 7912, 2010.
[18] P. Hidayatullah, Pengolahan citra digital : Teori dan Aplikasi Nyata , 2017.
[19] R. Munir, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik , Penerbit Informatika, Bandung, 2004.
[20] U.  Ahmad, Pengolahan  Citra  Digital  dan  Teknik  Pemrogramannya ,  Penerbit  Graha  Ilmu,  Yogyakarta, 2005.
[21] A. McAndrew, An Introduction to Digital Image Processing with Matlab , School of Computer Science and Mathematics Victoria University of Technology, Vicoria, Australia, 2004.