Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2016, Vol.10, No. 2

## KLASIFIKASI POLA SIDIK JARI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK ANALISA KARAKTERISTIK SESEORANG
[1] Ahmad Fahrudi Setiawan, [2] Alam Katon Agung
[1], [2] Institut Teknologi Nasional Malang
Abstrak  :  Dewasa  ini,  banyak  bidang  ilmu  dan  penelitian  yang  telah  mengkaji  tentang keterkaitan karakteristik seseorang berdasarkan pola sidik jari yang dimilikinya. Pola sidik jari  tersebut  bersifat  unik  antara  satu  sama  lain,  namun  pada  dasarnya  pola  sidik  jari dikelompokkan kedalam tiga pola yaitu arch, loop, dan whorl. Pada penelitian ini, penulis membuat aplikasi yang mampu mengenali citra tiga pola sidik jari tersebut untuk keperluan analisa  karakteristik  anak  usia  dini.  Untuk  mengenali  citra  tiga  pola  sidik  jari  tersebut, penulis menggunakan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation sebagai sistem yang dapat  mengklasifikasi  pola-pola  sidik  jari  yang  diberikan.  Model  jaringan  syaraf  tiruan yang penulis buat yaitu, memiliki 25600 unit pada input layer, 160 unit pada hiden layer, dan  3  unit  pada  layer  output.  Citra  sidik  jari  yang  digunakan  yaitu  sebanyak  70  citra pelatihan, dan 30 citra pengujian yang diklasifikasikan menjadi 3 kelas sidik jari yaitu arch, loop, dan whorl. Model jaringan syaraf ini mampu melakukan pengenalan terhadap citra pengujian dengan akurasi 83%.
Kata kunci :  sidik jari, jaringan syaraf tiruan, backpropagation, klasifikasi, citra

## I. P ENDAHULUAN

## a. Latar Belakang
Pada  saat  ini,  telah  banyak  penelitian  yang  mengkaitkan  tentang  bagaimana karakteristik  yang  dimiliki  seseorang  dengan  pola  sidik  jari  yang  dimiliki  orang  tersebut. Karakteristik  yang  dimaksud  yaitu  meliputi  tentang  arah  kecerdasan,  kepribadian,  gaya belajar, potensi, dan lain sebagainya. Analisa karakteristik tersebut biasanya ditujukan pada anak  usia  dini  dimana  hasil  analisa  tersebut  sangat  diperlukan  oleh  orang  tua  dalam menentukan metode mendidik dan memberi arahan yang tepat. Pada dasarnya untuk melihat tipe  pola  sidik  jari  bisa  delakukan  dengan  mata  telanjang.  Namun  hal  itu  akan  sangat menyulitkan karena keterbatasan kemampuan manusia dalam melihat pola yang berukuran kecil tersebut secara terus menerus dan dalam jumlah banyak.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  maka  penulis  membuat  suatu  aplikasi  yang mampu mengenali pola sidik jari anak usia dini, yang ditujukan untuk analisis karakteristik setiap murid, pada setiap lembaga PAUD. Sehingga proses pendeteksian pola sidik jari lebih mudah dilakukan dan ketika telah diketahuinya karakteristik sang anak, maka hal tersebut dapat memudahkan pihak lembaga PAUD maupun orang tua dalam menentukan cara atau metode mendidik dan memberi arahan terhadap anak secara tepat sesuai karakteristik anak tersebut.

## b.      Rumusan Masalah
1. Bagaimana cara membuat aplikasi yang mampu mengenali dan mengklasifikasi citra sidik jari?
2. Bagaimana  cara  membuat  aplikasi  untuk  analisa  karakteristik  seorang  anak berdasarkan tipe pola sidik jari yang dimilikinya?

## II. L ANDASAN T EORI
a. Tinjauan Pustaka
Seperti  yang  telah  disebutkan  (Kumari,  2014), Dermatoglyphics merupakan  bidang ilmu yang mempelajari pola sidik jari, telapak tangan dan telapak kaki. pola sidik jari mulai terbentuk pada bulan ke tiga dan terbentuk sempurna pada bulan ke lima. Dimana tujuan dari  penelitian  tersebut  yaitu  mencari  hubungan  antara  pola  sidik  jari  dengan  berbagai macam kecerdasan berdasarkan bidang ilmu yang diambil oleh partisipan. Sidik jari setiap partisipan  tersebut  didapat  dengan  cara  cetak  tinta  10  jari  partisipan  tersebut.  Partisapan tersebut berasal dari Medical students dan Madical lab technician . Setelah itu pola sidik jari tersebut  diidentifikasi  dan  dianalisa.  Pada  penelitian  tersebut  tidak  ditemukan  perbedaan signifikan. Namun Medical students lebih cenderung gemar mempelajari dan meneliti dari pada Madical lab technician students .
Berdasarkan  hasil  penilitian  dari  (Juheri,  2015)  yaitu,  jaringan  syaraf  tiruan  dapat melakukan  identifikasi  dengan  tingkat  keakuratan  85%.  Tingkat  keakuratan  tersebut dipengaruhi  oleh  basis  data  masukkan.  Hal  tersebut  terjadi  karena  dengan  bertambahnya basis  data  yang  digunakan  maka  variasi  ciri  sidik  jari  semakin  banyak  sehingga menyebabkan ada beberapa ciri pada data tambahan yang masuk menyerupai ciri sidik jari yang lain. Hal ini bisa diatasi dengan menambah ketelitian dari jaringan  yaitu menambah besar  MSE  yang  dipakai.  Dengan  menambah  ketelitian  jaringan  dapat  meningkatkan kembali  keakuratan  jaringan  dalam  melakukan  identifikasi.  Namun  hal  ini  juga menimbulkan permasalahan baru yaitu waktu pelatihan jaringan semakin besar.
Sedangkan  berdasarkan  hasil  penelitian  dari  (Dwiwijayanti,  2014),  jaringan  syaraf tiruan menggunakan backpropagation berbasis scaled conjugate gradient dapat mengenali pola sidik jari dengan baik. Hasil pelatihan menunjukkan hanya sidik jari sampel 5 dan 8 yang tidak dapat mengenali sidik jari. Hasil pengujian menunjukkan 91% data sidik mampu dikenali oleh sistem yang sudah dibangun. Sidik jari yang tidak dapat dikenali disebabkan oleh  kondisi  citra  yang  dijadikan  input  memiliki  noise  akibat  jari  dalam  kondisi  kering ataupun berminyak.
b. Keterkaitan Pola Sidik Jari dengan

## Karakteristik Seseorang
Setiap  anak  memiliki  karakteristik  yang  berbeda-beda.  Karakteristik  tersebut  bisa timbul  karena  faktor  eksternal  (lingkungan),  atau  bisa  juga  berasal  dari  faktor  internal (pewarisan).  Yang  dimaksud  dengan  karakteristik  berasal  dari  faktor  internal  yaitu, karakteristik tersebut didapat dari pewarisan karakteristik orang tuanya yang dibawa melalui gen.
Dalam hal ini, sidik jari merupakan salah satu anggota tubuh manusia, dimana proses terbentuknya pola sidik jari tersebut dipengaruhi oleh gen (Sinta, 2012). Selain itu pola sidik
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2016, Vol.10, No. 2
jari  juga  bersifat  unik  antara  satu  sama  lain,  namun  pada  dasarnya  pola  sidik  jari dikelompokkan  kedalam  tiga  tipe  pola  yaitu  arch,  loop,  dan  whorl  (Juheri,  2015),  yang ditunjukkan seperti pada Gambar 1. berikut.
Gambar 1. Pola Umum Sidik Jari (Elvayandri, 2002).
Menurut  (Misbach,  2010)  setiap  sidik  jari  mencerminkan  keunikan  setiap  individu. Tidak ada kriteria bahwa jenis sidik jari tertentu merupakan jenis sidik jari yang lebih ideal dibandingkan  dengan  sidik  jari  yang  lain.  Pada  kenyataannya,  secara  genetik,  antara  satu individu dan individu lain tidak ada yang memiliki sidik jari yang sama. Perbedaan individu tersebut dinamakan individual differences berdasarkan bawaan genetik untuk memprediksi prilaku seseorang dalam lingkungan.
Analisis Sidik Jari tersebut bersifat prediksi, dengan tujuan yaitu memberi gambaran mengapa setiap orang berbeda dalam mengekspresikan bakat dan minatnya,  gaya belajar, daya tangkap, ketelitian, sampai trait sebagai dasar kepribadian seseorang (Misbach, 2010).

## c. Sistem Klasifikasi Citra untuk Pengenalan Citra Pola Sidik Jari
Kemampuan  dari  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation dalam  mempelajari data  kompleks,  multi  dimensi,  dan  pemetaan non-linear dari  data  yang  cukup  besar sangat baik, sehingga membuatnya menjadi pilihan yang bagus jika digunakan untuk menangani  sistem pengenalan pada  citra. Dalam  model tradisional  pengenalan citra, sebuah hand-designed  feature  extractor mengumpulkan  informasi  yang  relevan  dari citra  dan  mengeliminasi  informasi  atau  variabel  yang  tidak  relevan.  Setelah  itu, sebuah trainable-classifier mengkategorikan  kedalam  kelas-kelas.  Dalam  kasus  ini, standar  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  digunakan  sebagai trainable-classifier tersebut. (Le Cun, 1995).
Jaringan  syaraf  tiruan backpropagation dapat  diaplikasikan  dengan  sukses untuk penerapan di dunia nyata. Berdasarkan penelitian sebelumnya (Le Cun, 1990), Jaringan  syaraf tiruan tersebut  dapat  diaplikasikan  untuk  pengenalan  citra  tanpa membutuhkan resource yang besar. Pada penelitian tersebut sistem dapat mengenali 2707 citra digit dengan error rate 3.4%.

## III. M ETODE P ENELITIAN
a. Sampel Citra Sidik Jari
Citra sidik jari  diambil  menggunakan fingerprint  scanner dimana  citra  yang didapat yaitu berupa citra RGB berukuran 329 pixel x 329 pixel .
Sebelum  dimasukkan  kedalam input  layer ,  citra  sidik  jari  tersebut  dikonversi menjadi citra grayscele kemudian dikonversi lagi menjadi citra biner. Setelah menjadi citra  biner,  citra tersebut di resize secara  transformasi  linier  menjadi  berukuran 160 pixel x 160 pixel .
Dikarenakan pada citra tersebut telah dilakukan transformasi linear, maka citra tersebut memiliki instensitas pixel grayscale lagi. Oleh karena itu citra tersebut harus dinormalisasi dengan max-min normalization dengan skala antara 0 – 1. Selanjutnya citra  tersebut  di  reshape  menjadi  array  1  dimensi  sehingga  citra  tersebut  siap digunakan sebagai input jaringan syaraf tiruan.

## b. Model Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  ini  digunakan  untuk  mengenali  dan  mengklasifikasi  citra pelatihan,  dimana  ketika  citra  pelatihan  sudah  dapat  diklasifikasi  dengan  sempurna  maka akan  didapatkan bobot jaringan  syaraf  tiruan  yang  optimal.  Setelah  itu  bobot  optimal tersebut digunakan untuk mengenaili citra yang diuji.
Model  sidik  jari  yang  penulis  rancang  yaitu  memiliki  3 layer .  Yang  pertama  yaitu input  layer ,  memiliki  25600  unit.  Yang  kedua  yaitu  1 hidden  layer , memiliki  160  unit dengan fungsi aktivasi sigmoid. Dan output layer , memiliki 3 unit dengan fungsi aktivasi softmax.
Metode  propagasi  yang  digunakan  yaitu gradient  descent dengan learning  rate sebesar 0.5, dan iterasi pelatihan yang dilakukan yaitu sebanyak 1000 kali.
c. Antar Muka Sistem
Sistem pengenalan citra tersebut diterapkan dalam bentuk aplikasi website . Citra idik jari yang akan dianalisa, harus diunggah pada website tersebut. Sebelum diunggahnya sidik jari  tersebut, operator harus  menuliskan  nama  pemilik  sidik  jari  tersebut  dan  nama kelompok untuk mengelompokkan nama-nama yang telah diunggah tersebut.
Pengisian nama kelompok harus mengisi dua kolom yaitu nama kelompok dan lokasi seperti pada Gambar 2. berikut.
Gambar 2 . Memasukkan nama kelompok
Setelah  itu  yaitu  memasukkan  nama  pemilik  sidik  jari  yang  akan  diunggah  pada aplikasi tersebut seperti pada Gambar 3. berikut.
Gambar 3. Memasukkan nama pemilik sidik jari
Setelah mengisikan nama  pemilik sidik jarinya beserta nama kelompoknya, maka akan  tersedia  form  unggah  sidik  jari  beserta  form  untuk  hasil  analisanya  seperti  pada Gambar 4. berikut.
Gambar 4. Form unggah sidik jari

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Sampel  citra  yan  digunakan  pada  sistem  ini  yaitu  sebanyak  100  citra.  Citra tersebut  dikelompokkan menjadi  2  yaitu citra untuk  pelatihan sebanyak 70 citra dan pengujian sebanyak 30 citra. Citra pengujian terdiri dari. Citra pelatihan terdiri dari 5 citra berpola whorl, 23, citra berpola loop, dan 2 citra berpola arch.
Setelah sidik jari diunggah, maka akan tampil nama pola sidik jari yang berhasil dikenali tersebut seprti pada Gambar 5. Berikut.

## Gambar 5. Hasil pengenalan citra pola sidik jari
Model jaringan syaraf tiruan tersebut mampu mengenali citra pelatihan dengan prosentase  100%  dan  mampu  mengenali  citra  pengujian  denga  prosentase  83%. Dalam  pengujian  akurasi  untuk  mengenali  citra  berpola  whorl  sebesar  60%,  citra berpola loop sebesar 91%, dan citra berpola arch sebesar 50%.

## V. S IMPULAN
a. Kesimpulan
1. Dari  model  jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan,  jaringan  syaraf  tiruan  tersebut dapat mengenali pola citra sidik jari dengan tingkat akurasi 83%.
2. Jaringan  syaraf  tiruan  tersebut  masih  belum  sepenuhnya  bisa  mengenali  citra  sidik jari,  dikarenakan  citra  pelatihan  berpola  whorl  dan  loop  berjumlah  sedikit  jika dibandingkan dengan citra pelatihan berpola loop.
b. Saran
1. Agar bisa mencapai akurasi yang lebih tinggi, maka pada model jaringan syaraf tiruan  masih  bisa  ditambahkan  jumlah hidden  layer ataupun  jumlah unit pada hidden  layer  tersebut  dan  juga  harus  disertai  perangkat  komputasi  yang memadai.
2. Citra input jaringan  syaraf  tiruan  tersebut  bisa  diolah  lebih  baik  lagi  agar menghasilkan  hasil  yang  lebih  optimal  dengan  cara  mereduksi  dimensi menggunakan metode PCA, sehingga citra tersebut bisa lebih cepat diolah.

## DAFTAR PUSTAKA
Dwijayanti,  S.,  Kurniasari,  P.  2014.  Pengenalan  Sidik  Jari  Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan Berbasis Scaled Conjugate Gradient. Jurnal Mikrotiga , 1(2), 37- 42.
Elvayandri.  2002. Sistem  Keamanan  Akses  Menggunakan  Pola  Sidik  Jari  Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan. Bandung: Institut Teknologi Bandung. Juheri,  A,  S.  2015.  Identifikasi  Pola  Sidik  Jari  Berbasis  Transformasi  Wavelet  dan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi  Balik. Universitas Negeri Semarang. Unnes Physics Journal. 4 (1)
Kumari, K., et  al,  2014.  Dermatoglyphics and  Its Relation  to  Intelligence  Levels  of Young Students. IOSR Journal of Dental and Medical Sciences , Vol. 13, Issue 5, Ver. II
Le  Cun,  Y.,  et  al.  1990. Handwritten  Digit  Recognition  with  a  Back-Propagation Network . Morgan Kaufmann, San Mateo.
LeCun,  Y.,  et  al  1995.  Learning  algorithms  for  classification:  A  comparison  on handwritten  digit  recognition.  Neural  networks:  the  statistical  mechanics perspective, 261, 276.
Le  Cun,  Y.,  &  Bengio,  Y.  1995. Convolutional  networks  for  images,  speech,  and time series . The handbook of brain theory and neural networks, 3361(10). Misbach, I. H. (2010). Dahsyatnya Sidik Jari . _____: VisiMedia.
Sinta,  H.  2012. Identifikasi  tipe  Pola  Sidik  Jari  untuk  Memprediksi  Karakteristik Orang Berbasis Pengolahan Citra Digital . Bandung: Universitas Telkom