Jurnal Generic , Vol. 9, No. 1, Maret 2014, pp. 301~308 ISSN: 1907-4093 (print), 2087-9814 (online)

## Identifikasi Pribadi Berdasarkan Citra Telinga dengan Jaringan Syaraf Propagasi Balik
Jeffy Dwitra 1 , dan Samsuryadi 2 1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya E-mail: 1 dwitra.jeffy@gmail.com, dan 2 syamsuryadi@unsri.ac.id

## Abstrak
Struktur  telinga  manusia  memiliki  ciri  yang  stabil  dan  dapat  diandalkan dibandingkan  dengan  wajah,  karena  struktur  telinga  tidak  mengalami  perubahan secara proporsional pada peningkatan usia. Penelitian ini menggunakan  ekstraksi  ciri Zernike  moment  invariants  (ZMI)  untuk  menentukan  karakteristik  daun  telinga, sedangkan pengenalan telinga menggunakan Jaringan Syaraf Propagasi Balik (JSPB). Hasil eksperimen menunjukkan akurasi pengenalan telinga mencapai sebesar 96,66%.
Kata kunci: pengenalan telinga, Zernike moment, Jaringan Syaraf Propagasi Balik.

## Abstract
The  structure  of  human  ear  has  a  stable  and  more  reliable  feature  than  face, because  the  ear  structure  is  proportionally  unchangeable  in  age  increasing.  This research  uses  Zernike  moment  invariants  (ZMI)  to  extract  the  ear  characteristics, whereas ear recognition  uses backpropagation neural  networks (BPNN). The result of experiments showed that the accuracy was achieved 96.66%.
Keywords: ear recognition, Zernike moment, backpropagation neural networks.

## 1. Pendahuluan
Identifikasi  seseorang  merupakan  permasalahan  sangat  penting  terutama  pada penggunaan internet atau media sosial. Keamanan data pribadi pengguna internet perlu dijamin dari akses orang-orang  yang tidak  berhak supaya data tersebut terlindungi dan terjaga  secara optimal. Perlindungan terhadap data pribadi  ini dapat dilakukan  melalui penggunaan personal  identification  numbers (PIN), username dan password sewaktu login ,  serta  menampilkan  kartu  identifikasi  pada  sistem  komersial  untuk  keperluan otorisasi  atau  verifikasi  [1].  Penggunaan  beberapa  hal  di  atas  terdapat  beberapa kelemahan, diantaranya seperti: sulit mengingat semua PIN, dapat digunakan orang lain yang  tidak  berhak,  dapat  hilang  atau  tercuri.  Selain  itu,  kelemahan  lainnya  pengguna harus aktif berpartisipasi dalam proses identifikasi.
Permasalahan di atas dapat ditanggulangi secara mudah dengan metode biometrik, karena  pengguna  ( user )  diidentifikasi  oleh  siapa  dirinya,  bukan  dengan  sesuatu  yang harus diingat atau dibawa [1]. Penggunaan metode biometrik dapat mengenali keaslian karakteristik fisiologis atau spesifik yang dimiliki seseorang. Beberapa contoh biometrik yang  banyak dipakai dalam  menentukan seseorang, seperti:  iris  mata, sidik  jari,  retina, suara, wajah, telinga dan DNA [2].
Pengenalan  identifikasi  pribadi  menggunakan  telinga  merupakan  penelitian  yang belum  banyak  dilakukan  secara  mendalam.  Selain  itu,  terdapat  dua  keuntungan penggunaan telinga sebagai sumber data dibandingkan wajah [1]. Pertama, telinga tidak
302
berubah  selama  hidup  manusia,  dan  wajah  berubah  lebih  signifikan  seiring bertambahnya usia daripada  bagian lain dari tubuh manusia. Wajah juga dapat berubah karena kosmetik dan tata rambut. Kedua, wajah berubah karena emosi dan menyatakan keadaan  pikiran  yang  berbeda  dari  pikiran,  seperti:  sedih,  takut,  kebahagiaan  atau kejutan. Sebaliknya, ciri telinga relatif tetap dan tidak berubah.
Identifikasi  pribadi  berdasarkan  telinga  merupakan  masalah  sulit  karena  bentuk struktur pola yang terdapat pada daun telinga. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode ekstraksi  ciri  yang  mampu  mempresentasikan  ciri  dengan  baik.  Salah  satu  metode ektraksi  ciri  yang  dapat  digunakan  adalah  Zernike moment  invariants (ZMI). Berdasarkan  penelitian  [3]  dengan  ZMI  dapat  menormalisasi  citra  dengan  data masukkan  berasal  dari  26  huruf  alfabet  dan  10  angka  berukuran  72  dengan  bentuk tulisan  kapital Times  New  Roman dan  klasifikasi Nearest  Neighbor (NN)  berakurasi mencapai sebesar 94,4%.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian  ini  melakukan  pengenalan  telinga  untuk mengidentifikasi  pribadi  seseorang  dengan  ekstraksi  ciri  ZMI  dan  metode  pengenalan jaringan  syaraf propagasi  balik (JSPB) diperoleh  akurasi  mencapai  96,66%  yang  lebih akurat sebesar 2,26% dibandingkan dari penelitian [3].

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Data
Data  citra  telinga  diperoleh  dari  data  primer  dan  sekunder  masing-masing sebanyak  50  dan  25  orang  dengan  setiap  orang  diambil  4  gambar  telinga  kanan. Pengambilan  data  primer  menggunakan  kamera  Samsung  Smart  Camera  (SSC)  tipe ST150F  dengan  resolusi  2592  x  1944.  Kriteria  pengambilan  data  citra  telinga menggunakan ketentuan, yaitu:  intensitas cahaya pada citra telinga tidak boleh kurang, citra  telinga  tidak  terhalang  oleh  kacamata,  rambut  dan  aksesoris,  serta  citra  telinga harus  jelas. Sedangkan  data sekunder diperoleh  dari  basis data telinga  AMI  beresolusi 115 x 175 yang sesuai dengan kriteria yang ditetapkan.

## 2.2 Analisis Pra-pengolahan
Citra telinga primer dan sekunder dilakukan pra-pengolahan meliputi pengubahan terhadap  resolusi,  citra  keabuan  dan  nilai  ambang.  Mula  –  mula  citra  telinga  dari  data primer  diubah  resolusinya  menjadi  115  x  175  supaya  sesuai  dengan  kondisi  resolusi citra telinga pada data sekunder. Selanjutnya citra telinga pada data primer dan sekunder diubah  menjadi  citra  keabuan,  serta  citra  telinga  diubah  menjadi  citra  hitam  putih dengan nilai piksel 0 atau 1.

## 2.3 Analisis Ekstraksi Ciri
Ekstraksi ciri  bertujuan untuk  menemukan daerah ciri regional  yang penting dari sebuah  citra  berdasarkan  karakter  intrinsik  dan  aplikasinya.  Daerah  ini  dapat didefinisikan  sebagai  daerah  global  atau  lokal  dan  dipisahkan  berdasarkan  bentuk, tekstur,  ukuran,  intensitas,  dan  properti  statistik.  Metode  ekstraksi  ciri  lokal  dapat dibedakan berdasarkan intensitas dan struktur. Metode berbasis intensitas menganalisis pola intensitas lokal untuk menemukan region yang memenuhi kriteria unik atau stabil. Metode  berbasis  struktur  mendeteksi  struktur  citra  seperti  ciri,  garis,  sudut,  lingkaran,
Indentifikasi Pribadi Beradasarkan Citra Telinga dengan Jaringan Syaraf Propoagasi Balik (Jeffy Dwitra)
303
dan  elips.  Ekstraksi  ciri  cenderung  mengidentifikasikan  karakteristik  ciri  yang  dapat menghasilkan representasi yang baik dari suatu objek.
Ekstraksi ciri menggunakan momen Zernike dengan pertimbangan bahwa metode ini dikenal sangat efisien untuk pengenalan pola sebab memiliki sifat ortogonalitas pada polinomial  Zernike  yang  bersifat  tidak  bergantung  pada  rotasi  citra  [4].  Sebelum mendapatkan  nilai  ZMI  diperlukan  nilai  momen  sentral  dan  nilai  momen  sentral ternormalisasi.  Nilai  momen  sentral  yang  telah  dinormalisasi  diperlihatkan  Persamaan (1) merupakan nilai invarian terhadap perubahan skala.
( ) (1)
Normalisasi    diperoleh  dengan    cara    membagi    nilai    momen    sentral    dengan momen   sentral orde  dasar. Hal  ini dikarenakan  momen  sentral orde dasar  lebih  stabil dan lebih mudah dihitung.
Penentuan  enam  ciri  momen Zernike pada  Persamaan  (2)  dengan  nilai dari Persamaan (1) [3,8].
[ ( )] ,
[( ) ] , [( ) ( )] , [( ) ( ) ] ,
{ ( )( )[( ) ( ) ] ( )( )[( ) ( ) ] } ,
{ ( )[( ) ( ) ] ( )( ) } . (2)
Enam  ciri  yang  diperoleh  pada  Persamaan  (2)  digunakan  sebagai  masukkan  dari struktur jaringan syaraf yang dikembangkan pada artikel ini.

## 2.4 Analisis Algoritma Propagasi Balik
Pelatihan  dan  pengenalan  terhadap  citra  telinga  menggunakan  arsitektur  JSPB menggunakan 6 buah syaraf masukkan yang disesuaikan dengan jumlah ciri dari setiap citra telinga, dan  jumlah  syaraf tersembunyi adalah  sebanyak 13  buah.  Fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi sigmoid biner, karena JSPB membutuhkan nilai keluaran yang terletak pada interval tutup [0,1]. Bobot yang menghubungkan syaraf pada lapisan masukkan  dengan  syaraf  pada  lapisan  tersembunyi  adalah  bobot  v  dan  bobot  yang menghubungkan  syaraf  lapisan  tersembunyi  dengan  syaraf  lapisan  keluaran  adalah
304
bobot w. Bobot–bobot ini  mengalami perubahan  selama proses pelatihan.  Bobot-bobot optimum hasil pelatihan disimpan ke  file berformat teks. Desain arsitektur JSPB untuk pengenalan  telinga  meliputi  penentuan  jumlah  lapisan  jaringan  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1: Arsitektur JSBP Pengenalan Telinga

## 3. Pengenalan Sistem Telinga
Dalam  dunia  teknologi  informasi,  daun  telinga  dapat  dijadikan  salah  satu  bagian dari  tubuh  untuk  mengidentifikasi  pemiliknya.  Hal  ini  dikarenakan  adanya  keunikan dari daun telinga pada setiap orang [5]. Telinga memiliki beberapa bagian untuk proses identifikasi, misalnya telinga luar memiliki morfologi yang sederhana jika dibandingkan dengan  tekstur  iris  atau  distribusi  acak  dari  hal  –  hal  kecil  dalam  sidik  jari.  Struktur telinga adalah cukup stabil dan kuat dibadingkan dari perubahan ekspresi wajah [6].
Secara  umum,  proses  pengenalan  telinga  menggunakan  3  tahapan  utama,  yaitu: pertama, ciri dari citra telinga tanpa gangguan (rambut, kacamata, aksesoris di telinga) diekstrasi  dengan  ZMI.  Kedua,  hasil  ektraksi  dijadikan  data  latih  untuk  JSPB  dan ketiga,  hasil  akhir  data  latih  digunakan  untuk  mengenali  telinga  seseorang  seperti diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2: Tahapan Utama Pengenalan Telinga
Citra  telinga  diperoleh  dari  data  primer  dan  data  sekunder  yang  telah  memenuhi kriteria  data  set  yang  ditetapkan,  selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  ciri  dengan  ZMI. Setiap  hasil ekstraksi ciri disimpan dan dikelompokkan  menjadi data  latih dan data uji dengan perbandingan 50:50, 60:40, dan 70:30.
Ekstrasi Ciri dengan ZMI
Pelatihan Pengenalan
Citra Telinga
Indentifikasi Pribadi Beradasarkan Citra Telinga dengan Jaringan Syaraf Propoagasi Balik (Jeffy Dwitra)
305
Proses  pelatihan  algoritma  propagasi  balik  memiliki  2  tahap.  Pertama,  pola masukkan  data  latih  disediakan  ke  lapisan  masukkan  pada  jaringan.  Jaringan mempropagasikan  pola  masukkan  dari  suatu  lapisan  ke  lapisan  lain,  sehingga  pola keluaran diperoleh  pada  lapisan keluaran. Jika pola keluaran  ini  berbeda dari keluaran yang  diharapkan,  maka  galat  dihitung  dan  dipropagasikan  kembali  melalui  jaringan dimulai  dari  lapisan  keluaran  kembali  ke  lapisan  masukkan.  Bobot  dimodifikasikan bersama dengan proses propagasi balik.
JSPB  ditentukan  berdasarkan  koneksi  antar  syaraf  (arsitektur  jaringan),  fungsi aktivasi, dan algoritma pembelajaran menjelaskan bagaimana perubahan bobot tersebut dilakukan.  Secara  umum,  JSPB  adalah  sebuah  jaringan  lapisan  majemuk  yang mempunyai  tiga  atau  empat  lapisan.  Semua  lapisan  terkoneksi  secara  penuh.  Artinya setiap syaraf pada setiap lapisan terkoneksi pada lapisan tetangga berikutnya.
Langkah-langkah pelatihan pada algoritma propagasi balik sebagai berikut [9].
Langkah 1: Inisialisasi.
Tetapkan semua  bobot awal dan  nilai ambang dengan  bilangan  acak  yang terdistribusi pada jangkauan sedikit.
( ) (5)
Dimana adalah jumlah total syaraf masukkan I di dalam jaringan.
Langkah 2: Selama kondisi berhenti salah, lakukan langkah 3 sampai dengan 8.

## Umpan Maju
Langkah  3: Setiap  unit  masukkan  ( x i , i=1,…,n )  menerima  isyarat  masukan  x i dan diteruskan ke unit-unit tersembunyi (lapisan tersembunyi).
Langkah  4: Setiap  unit  tersembunyi  ( z j , z=1,…,p )  menjumlahkan  bobot  sinyal masukkan.
∑ (6)
Masukkan ke fungsi aktivasi.
( ) . (7)
Langkah  5: Setiap  unit  keluaran  ( y k ,  k=1,…,m )  menjumlahkan  isyarat  masukan berbobot.
∑ (8)
Masukkan ke fungsi aktivasi.
( ) . (9)
306
Perambatan Galat Mundur Langkah 6: Setiap unit keluaran ( y k , k=1,…,m ) menerima pola pelatihan masukkannya.
Hitung galat informasinya.
( ) ( ) (10)
Hitung koreksi bobot dan biasnya:
, (11) . (12)
Langkah 7: Setiap unit tersembunyi ( z j , z=1,…,p ) menjumlahkan delta masukkannya (dari unit-unit yang berada pada lapisan atasanya).
∑ . (13)
Hitung galat informasinya:
( ) . (14)
Hitung koreksi bobot dan biasnya:
.                                                                                                     (15)

## Perbaiki bobot dan bias
Langkah 8: Setiap unit keluaran ( yk, k=1,…,m ) memperbaharui bobot dan bias ( j=0,1,…,p ).
(    ) (    ) . (16)
Setiap unit tersembunyi ( zj, z=1,…,p ) memperbaharui bobot dan biasnya ( i=0,1,…,n ).
(    ) (    ) . (17)
Langkah 9: Uji syarat berhenti.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  dilakukan  terhadap  50  orang  terdiri  dari  dua  citra  telinga  kanan  untuk data  sekunder  dan  data  primer  dibagi  menjadi  beberapa  sampel  latih  dan  sampel  uji yaitu  masing-masing  perbandingan  sebanyak  25  (50%)  dengan  25  (50%),  30  (60%) dengan 20 (40%), serta 35 (70%) dengan 15 (30%).
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  memasukkan  1  buah  citra  telinga  kanan  pada sistem  untuk  mengetahui  akurasi  pengenalan.  Hasil  akurasi  pengenalan  untuk  data
Indentifikasi Pribadi Beradasarkan Citra Telinga dengan Jaringan Syaraf Propoagasi Balik (Jeffy Dwitra)
307
sekunder diperoleh berturut-turut sebesar 94%, 95% dan 96,66%; dan untuk data primer diperoleh akurasi hasil pengujian sebesar 88%, 92,5% dan 93,33% menggunakan JSPB dengan epoch 50000, momentum 0,95, laju pembelajaran 0,2 dan galat 0,001. Gambar  2  memperlihatkan  grafik  hasil  perbandingan  akurasi  pengenalan  telinga antara data sekunder dan data primer.
Gambar 2: Grafik Hasil Akurasi antara Data Sekunder dan Data Primer
Berdasarkan Gambar 2 terlihat bahwa akurasi data sekunder lebih tinggi dari data primer terhadap tiga data set yang digunakan. Data sekunder mempunyai ketetapan nilai ambang  sebesar  80, sedangkan data primer  memiliki  nilai  ambang  yang  berbeda-beda, yaitu 80, 85 dan 90. Pada saat proses ekstraksi ciri ZMI, data primer dan data sekunder diambil  nilai  piksel  dan  mengambil  ciri  untuk  dimasukkan  dalam  6  ciri  ZMI. Selanjutnya  pengenalan  dilakukan  menggunakan  JSPB,  rendahnya  nilai  akurasi  pada data primer disebabkan kurang fokusnya citra telinga dan intensitas yang diterima pada citra  telinga.  Hal  ini  menjadi  penyebab  perbedaan  hasil  akurasi  pengenalan  telinga antara data primer dan sekunder.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Pengenalan telinga dengan data sekunder memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan data primer; dan 2. Banyaknya data latih dapat meningkatkan hasil akurasi pengenalan.

## Referensi
[1]   M. Choras, “Ear biometrices based on geometrica feature extraction”, Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, Vol. 5, No. 3, pp. 84-95. [2]  T. Dunstone & N. Yager, “Biometrics system and data analysis: design, evaluation, and data mining”, Springer: Australia, 2009.
[3]   Z.Yang, & T. Fang, “On the accuracy of image normalization by Zernike moments”, Image and Vision Computing 28, pp. 403 – 413, 2010.
[4]  Y. Bin, & P. Jia-xiong, “Improvement and Invariance Analysis of ZernikeMoments using  as  a  Region-based  Shape  Descriptor”,  Institute  for  Pattern  Recognition  & Artificial Intelligence, 2002.
82% 84% 86% 88% 90% 92% 94% 96% 98% Data Sekunder Data Primer 50% - 50% 60% - 40% 70% - 30%
308
[5]  Ernastuti. 2012. Implementasi Metode Hough dan Jarak Mahalonobis Pada Sistem Biometrik  Pengenalan  Telinga  dengan  Menggunakan  Library  Open  CV.  Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri, Jawa Barat.
[6]   A. Ross, “Advance in Ear Recognition”, www.biometrics.org/bc2011/ presentations/FaceTechnology/0928_1600_Mr15_Ross.pdf , diakses 1 Mei 2013.
[7]    J.  Flusser,  T.  Suk,  &  B . Zitová,  “Moments  and  Moment  Invariants  in  Pattern Recognition”, John Wiley & Sons, Ltd, UK, 2009 .
[8]  M.R.  Teague,  “Image  Analysis  via  the  General  Theory  of  Moments”,  Optical Society of America 70:8, 1980.