## Deteksi Kartu Tanda Mahasiswa (KTM)
Universitas Islam Negeri (UIN) Walisongo dengan Feature Matching
Zulaikha 1 , Aries Cahya Alfarabi 2 , Arif Rezky Aprilianto 3 , Maulana Misbahul Fuadi 4 , Mohamad Tafrikan 5 , Bagus Hardiansyah 6
1 UIN Walisongo Semarang, zulaikha@walisongo.ac.id
2 UIN Walisongo Semarang, ariescahya_1908046054@student.walisongo.ac.id
3 UIN Walisongo Semarang, arifr_1908046041@student.walisongo.ac.id
4 UIN Walisongo Semarang, maulana_1908046052@student.walisongo.ac.id
5 UIN Walisongo Semarang, tafrikan@walisongo.ac.id
6 Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya, bagushardiansyah@untag-sby.ac.id
DOI 10.31102/zeta.2023.8.1.1-6

## ABSTRACT
The Walisongo State Islamic University student identification card (SIC) does not have much function other than just being a student identification card. In this study, SIC was used for  attendance  at  lectures.  Based  on  these  needs,  the  SIC  feature  extraction  method  is  used which  is  aimed  at  the  SIC  that  is  searched  in  the  student  database.  The  feature  extraction process  is  based on feature detection in  images  with the Scale Invariant  Feature Transform (SIFT). Furthermore, feature extraction validation was carried out with two images using the Root Mean Square Error (RMSE) method, which obtained an average value of 10.424. Keywords: feature matching, SIFT, RMSE

## ABSTRAK
Kartu  tanda  mahasiswa  (KTM)  Universitasa  Islam  Negeri  (UIN)  Walisongo  tidak berfungsi  banyak  selain  hanya  untuk  tanda  pengenal  mahasiswa.  Pada  penelitian  ini  KTM diguanakan  untuk  proses  kehadiran  di  perkuliahan.  Beradasarkan  kebeutuhan  tersebut, digunakan metode ekstraksi fitur KTM yang dituju dengan KTM yang dicari pada database mahasiswa. Proses ekstraksi fitur didasari dengan pendeteksian fitur pada citra dengan Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Selanjutnya, dilakukan validasi ekstraksi fitur dengan dua citra menggunakan metode Root Mean Square Error (RMSE), yang mana diperoleh nilai rata- rata 10,424.
Kata Kunci : ekstraksi fitur, SIFT, RMSE

## 1. PENDAHULUAN
Kartu  tanda  mahasiswa  merupakan  kartu pengenal  untuk  membuktikan  bahwa  seorang mahasiswa  tersebut  telah  resmi  menjadi mahasiswa  di  suatu  universitas  (Pamuntjar, 2015). Sistem absen di UIN masih manual ketika kuliah tatap muka, kartu tanda mahasiswa belum digunakan  secara  maksimal  ketika  kartu perpustakaan  sudah  dapat  digunakan  untuk absen  serta  melakukan  peminjaman  buku. Kurang  efektifnya  pembuatan  kartu  tanda mahasiswa  yang  hannya  digunakan  sebagai tanda  pengenal  ketika  di  kampus,  padahal  jika kartu  tanda  mahasiswa  dikembangkan  bisa diperoleh fungsi yang maksimal.
Fungsi  kartu  mahasiswa  sebaiknya  dapat digunakan  untuk  absen  ketika  masuk  ke  kelas untuk  mengikuti  perkuliahan,  lalu  merangkap sebagai kartu perpustakaan, atau yang lebih baik lagi merangkap sebagai kartu ATM yang mana di universitas lain sudah menggunakannya.
Ketika  kita  mengembangkan  kartu  tanda mahasiswa menjadi kartu yang dapat digunakan untuk  melakukan  absen,  maka  kita  dapat melakukan  dengan feature  matching .  Model tersebut  diimplementasikan  dalam  pengolahan citra  untuk  menentukan  kesamaan  citra  satu dengan  yang  lain,  dari  tiap  titik  maupun  fitur dicocokkan dengan citra yang dicari (Andono et al.,  2017).  Jadi  ketika  melakukan  scan menggunakan kartu tanda mahasiswa nanti akan dicocokkan dengan kartu tanda mahasiswa yang terkoneksi dari database .
Berdasarkan penelitian yang berjudul “Deep Dense  local  Feature  Matching  and  Vehicle Removal  for  Indoor  Visual  Localization”, lokalisasi  visual  yang  bertujuan  melokalisasi gambar  kueri  yang  dikumpulkan  sebelumnya dengan menemukan kecocokan fitur lokal untuk kueri di antara gambar di dalam ruangan parkir. Menghilangkan gambar kendaraan juga membantu  untuk  menangani  kecocokan  pada kendaraan yang identik dari tempat parkir yang berbeda. Menggunakan beberapa metode pencocokan fitur: SIFT, TimeCycle, NetVLAD, dan Ours (Park, 2022).
Hal  yang  baru  dari  artikel  kami  yaitu mendeskripsikan  secara  rinci  mengenai  feature matching  metode  Brute-Force  dan  FLANN dengan  validasi  menggunakan  metode  RMSE dimana  dataset  menggunakan  data  unik  dari kartu tanda mahasiswa. Artikel yang kami buat bertujuan  untuk  mendeteksi  kartu  tanda
mahasiswa  UIN  pada  gambar  menggunakan feature  matching  untuk  pengembangan  kartu tanda mahasiswa agar menjadi lebih efektif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Sebelumnya
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan oleh  peneliti  terdahulu  dan  berkaitan  dengan metode FEATURE  MATCHING diantaranya seperti penelitian yang dilakukan oleh Ufuk Efe dkk.  (2021)  yaitu  artikel  jurnal  yang  berjudul DFM:  A  Performance  Baseline  for  Deep Feature  Matching menghasilkan  nilai  0,57  dan 0,80  skor  keseluruhan  dengan  menggunakan validasi  metode  MMA (Mean  Matching Accuracy) untuk  ambang  batas  1  dan  2  piksel pada dataset Hpatches yang menunjukkan hasil yang  lebih  baik.  Kemudian  penelitian  dari Kyung Ho Park (2022) dengan judul Deep Dense Local  Feature  Matching  and  Vehicle  Removal for Indoor Visual Localization yaitu mencocokkan beberapa bagian pada lahan parkir pada  dataset  benchmark  dimana  berisi  267 gambar  dan  dikumpulkan  sebelumnnya  dalam 99  gambar  kueri  dan  diambil  dari  34  bagian tempat  parkir  menghasilkan  akurasi  sebesar 86,9% dan mengungguli bagian alternatif.

## 2.2 Feature
Feature  atau  fitur  merupakan  karakteristik tertentu pada suatu gambar yang memiliki sifat kekhasan  atau  keunikan  tersendiri.  Fitur  ini digunakan  sebagai  titik  awal  dalam  algoritma deteksi objek (Khoharja et al., 2017).

## 2.3 Corner Detection
Corner atau sudut adalah perpotongan dari dua buah edge atau titik yang menghasilkan dua arah edge dominan yang berbeda (Burger, 2008). Corner  detection  atau  deteksi  sudut  adalah pendekatan  yang  biasa  digunakan  untuk mengekstrak  berbagai  jenis  feature,  mengenal karakteristik dari suatu citra, kemudian menyimpulkan  isi  dari  sebuah  citra  (Bhatia  & Chabbra, 2011).

## 2.4 Feature Detection
Feature  detection  atau  deteksi  fitur merupakan metode untuk memperoleh informasi yang bersifat abstrak atau fitur pada suatu citra, dimana  fitur  yang  dikenali  memiliki  peranan penting untuk pencocokan dengan citra lainnya (Gunarso et al., 2016).

## 2.5 Feature Description
Feature  description  atau  deskripsi  fitur bertujuan  memberikan  setiap  keypoint  yang
ditemukan  deskripsi  atas  area  di  sekitarnya. Untuk  mengatasi  masalah  dalam  pengambilan gambar, descriptor harus mempunyai ketahanan terhadap  perubahaan  skala  dan  rotasi.  Hal tersebut  dapat  dilakukan  dengan  algoritma KAZE, ORB, SURF, dan SIFT (Khoharja et al., 2017).

## 2.4.1 ORB
Oriented  FAST  and  Rotated  BRIEF  atau
ORB  menggunakan  metode  FAST-9  dalam mendeteksi fitur, yang membandingkan kandidat  keypoint  dengan  pixel  lingkaran  di sekelilingnya dalam radius 9 piksel. Massa dari setiap keypoint akan dihitung dengan (Khoharja et al., 2017):
𝑚 𝑝𝑞 = ∑ 𝑥 𝑝 𝑦 𝑞 𝐼(𝑥, 𝑦)
𝑥,𝑦
Oleh  karena  itu,  orientasi  keypoint  dapat dicari dengan 𝜃 = 𝑎𝑡𝑎𝑛2(𝑚 01 , 𝑚 10 ) . Descriptor  diperoleh  dengan  cara  ambil  31x31 patch yang ada di sekitar keypoint. Buat masing- masing  patch  menjadi  5x5 subpatch .  ORB menggunakan 2 subpatch untuk dinilai intensitas yang  lebih  besar  antara subpatch pertama  dan kedua  sehingga  didapat  nilai  biner  0  dan  1. Proses learning dilakukan  oleh  ORB  untuk memperoleh 256 string binner. Pertama urutkan mean pasangan subpatch dari yang paling dekat dengan  0,5  (menunjukkan  variasi  yang  tinggi). Kemudian, lakukan greedy search :
1) Masukkan pasangan pertama ke vektor hasil;
2) Ambil pasangan berikutnya dan bandingkan dengan  semua  pasangan  di  vektor  R,  jika mempunyai  korelasi  yang  tinggi  maka  akan dibuang;
3) Lakukan langkah sebelum ini sampai vektor R berisi 256 pasangan.
2.4.2 SIFT
Scale  Invariant  Feature  Transform  (SIFT) diperkenalkan  oleh  David  G.  Lowe  pada  tahun 1999.  Dalam  metode  ini,  sebuah  citra  diubah menjadi  vektor  fitur  lokal,  lalu  digunakan sebagai  pendekatan  dalam  mendeteksi  suatu objek.  Secara  umum,  algoritma  pada  metode SIFT ini mempunyai 4 tahap (Low, 2004), antara lain:
1) Deteksi ruang skala extrema: citra diperkecil sebanyak  oktaf  σ,  kemudian  aplikasikan Gaussian Blur di setiap oktaf dengan level k. Difference of Gaussian (DoG) diperoleh dari perbedaan citra setiap oktaf.
2) Lokalisasi  Keypoint:  cari  nilai  maksimum dan  minimum  dari  masing-masing  keypoint
dengan  cara  membandingkan  dengan  3x3x3 tetangga di level yang sama, level di atas, dan juga level di bawahnya.
3) Penentuan  orientasi  kanonik:  lakukan  filter pada  keypoint  dengan  kontras  rendah  dan edge dengan menyusun Hessian matriks dari area keypont dan kedua nilai eigen valuenya diambil dengan rumus:
𝑇𝑟(𝐻) 2 𝐷𝑒𝑡(𝐻) < (𝑟 + 1) 2

## 𝑟
Dimana trace diperoleh dari 𝑇𝑟(𝐻) = 𝐷 𝑥𝑥 + 𝐷 𝑦𝑦 dan determinan diperoleh dari 𝐷𝑒𝑡(𝐻) = 𝐷 𝑥𝑥 𝐷 𝑦𝑦 − (𝐷 𝑦𝑦 ) 2 . Jika lebih kecil dari threshold 10, maka akan disimpan dan dihitung gradien beserta orientasinya.
4) Deskripsi keypoint: 16x16 pixel dengan titik tengah  keypoint  dibagi  menjadi  4x4  untuk dibuat  histogram.  Histogram  setiap  gradien memiliki  ukuran  8-bin  sehingga  didapat descriptor 128 dimensi (Do et al., 2012).

## 2.6 Feature Matching
Feature  matching  merupakan  sebuah metode  yang  melibatkan  pendeteksian  feature yang memiliki descriptor yang sama atau mirip (Khoharja et al., 2017).
2.7
Brute-Force

## 2.7.1 Algoritma Brute-Force
Algoritma  brute-force  merupakan  metode yang  bergerak  dari  kanan  hingga  ke  kiri  pada pencocokan  pattern.  Algoritma  ini  mempunyai kesederhanaan dalam menyelesaikan permasalahan tanpa suatu pemikiran yang lama. Algoritma brute-force dianggap sebagai metode terbaik  dalam  mencari  pola  karena  waktu pencarian  yang  lebih  cepat  (Rahmawati  et  al., 2021).
2.7.2 Brute-Force Matching
Untuk  proses  pencarian  algoritma  brute  force lakukan  pencocokan  string  dengan  langkah- langkah sebagai berikut (Mesran, 2014):
1) Algoritma  brute  force  mulai  mencocokkan pattern di awal teks
2) Dari  kiri  ke  kanan,  akan  dilakukan pencocokkan  setiap  karakter  pattern  dengan karakter pada teksd yang bersesuaian, hingga salah satu kondisi berikut terpenuhi:
- Perbandingan  karakter  di  pattern  dan  di teks tidak cocok.
- Setiap  karakter  pada  pattern  cocok. Selanjutnya algoritma akan
memberitahukan  penemuan  pada  posisi ini.
3) Algoritma  melakukan  penggeseran  pattern sebesar  satu  ke  kanan  dan  mengulangi langkah ke 2 hingga pattern berada di ujung teks.

## 2.8 FLANN
Metode Fast Library Approximated Nearest Neighbor  (FLANN)  merupakan  suatu  library atau  kumpulan  algoritma  yang  bekerja  untuk melakukan  pencarian  secara  cepat,  perkiraan pixel  tetangga,  yang  terdapat  di space dimensi yang tinggi (Hamizan & Sumiharto, 2017).
Metode Fast Library Approximated Nearest Neighbor (FLANN)  digunakan  untuk  matching fitur  SURF  citra  wajah  data  awal  dengan  fitur SURF citra wajah uji. Fitur SURF ini terdiri dari 3  komponen  utama,  yaitu:  keypoint,  descriptor dan  vektor.  Untuk  satu  gambar  wajah  citra  uji terdapat  cluster  untuk  fitur  SURF.  Cluster  ini akan  otomatis  dengan menggunakan  K-Nearest Neighbor  (KNN)  dengan  tipe  indeks  kd  tree, dimana KNN ini akan mencari jarak yang paling kecil  antara  vektor  sampel  dengan  vektor  pada cluster. Proses matching fitur citra wajah uji dan fitur  citra  wajah  sampel,  vektor  keypoint  dan descriptor  pada  citra  wajah  akan  di  cocokan nilainya  dengan  menggunakan  KNN  search. KNN search mencari cluster pada citra wajah uji yang  nilai  vektor  deskriptornya  paling  dekat jaraknya dengan vektor deskriptor (Oksaputri et al., 2018).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Bahan dan Metode
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan windows  10  dan  11  serta  software  pendukung komputasi  berupa  Matlab  R2013a  dan  Google Colab, jaringan wifi dan koneksi internet.
3.2 Metode
Pada bagian ini dipaparkan tentang metode yang  digunakan  dalam  penelitian  dan  juga disertai dengan pustaka yang menjadi dasar teori dalam  penelitian  ini,  yaitu  berupa  penelitian sebelumnya,  pengertian feature  matching, validasi dengan menggunakan Brute-Force dan sebagainya.  Beberapa  langkah  yang  dilakukan oleh  peneliti  dalam  melakukan  penelitian  ini yaitu  studi  literatur,  pengumpulan  dataset, pengolahan  data,  penerapan  metode  yang digunakan, simulasi, validasi hasil simulasi dan yang terakhir kesimpulan.

## 3.3 Flowchart
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  sesuai  dengan flowchart sebagai berikut
Gambar 1. Flowchart feature matching
4. HASIL PENELITIAN

## 4.1. Feature Matching
Berikut rangkaian alur dari proses memasukkan gambar  sampai  dengan  proses  mendapatkan hasil beserta validasinya:
Gambar 2. Framework feature matching Feature  matching  menggunakan  metode Brute-force  serta  FLANN  dengan  deskriptor berupa  ORB  dan  SIFT.  Hasil  eksperimen menggunakan  kartu  tanda  mahasiswa  UIN sejumlah 20 mahasiswa, dengan masing-masing dibutuhkan  2  citra,  sehingga  total  data  yang diolah sejumlah 40.

## 4.2. Hasil Feature Matching
Pertama,  mencari  fitur  dan  deskriptor menggunakan  metode  ORB  lalu  melakukan pencocokan  fitur  menggunakan  metode  Brute- Force.  Kedua,  mencari  fitur  dan  deskriptor menggunakan metode  SIFT lalu melakukan  uji coba  pencocokan,  dan  pencocokan  fitur menggunakan metode Brute-Force dan FLANN.
Hasil dari deteksi fitur menggunakan SIFT:
Gambar 3. Hasil deteksi fitur dengan SIFT pada KTM yang dituju
Gambar 4. Hasil deteksi fitur dengan SIFT pada KTM yang dicari
Hasil  dari  pencocokan  fitur  diperoleh  seperti pada gambar berikut:
Gambar 5. Hasil dari feature matching menggunakan Brute-Force dengan ORB
Gambar 6. Hasil dari feature matching menggunakan Brute-Force dengan SIFT
Gambar 7. Hasil dari feature matching menggunakan FLANN dengan SIFT
Deteksi  fitur  pada  metode  ORB mendapatkan  hasil  yang  lebih  sedikit  dari metode  SIFT  yang  mengakibatkan  hasil pencocokan fitur juga berbanding lurus dengan jumlah  fitur  yang  dideteksi.  Berdasarkan  hasil dari ketiga gambar di atas menunjukkan bahwa pencocokan fitur dengan metode FLANN serta SIFT deskriptor lebih banyak memperoleh fitur yang cocok daripada metode Brute-Force. Metode  FLANN  maupun  Brute-Force  dapat melakukan pencocokan fitur pada KTM dengan baik.  Sehingga  kedua  metode  tersebut  layak untuk melakukan feature matching pada dataset KTM  UIN.  Selanjutnya  akan  dihitung  proses validasi menggunakan metode RMSE.

## 4.3 Metode RMSE (Root Mean Square Error)
Nilai RMSE dihitung menggunakan persamaan berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑀 × 𝑁 ∑ ∑(𝑓 1 (𝑥, 𝑦) − 𝑓 2 (𝑥, 𝑦)) 2 𝑀 𝑦=1 𝑁 𝑥=1 Dimana: 𝑓 1 (𝑥, 𝑦) = intensitas citra sebelum diproses 𝑓 2 (𝑥, 𝑦) = intensitas citra setelah diproses M = panjang baris citra N = panjang kolom citra
Hasil  validasi  sebagian  data  menggunakan Metode  RMSE  (Root  Mean  Square  Error) diperoleh sebagai berikut sesuai pada tabel 1:
Tabel 1. Hasil Validasi RMSE No Kartu tanda mahasiswa Hasil Validasi 1 Aries 9.2412 2 Arif 4.9180 3 Faiz 8.2580 4 Fikri 10.764 5 Firda 12.800 6 Maulana 13.164 7 Putri 11.262 8 Rizky 12.170 9 Roji 11.280 10  Winda 10.379
Berdasarkan hasil validasi diperoleh nilai RMSE paling rendah 4.9180, nilai tertinggi 13.164, dan rata-rata nilai RMSE sebesar 10.424.

## 5. KESIMPULAN
Deteksi  KTM  UIN  menggunakan  feature matching  dapat  berjalan  dengan  baik,  dari pendeteksian fitur masing-masing KTM dengan metode  ORB  dan  SIFT.  Deskriptor  SIFT memperoleh deteksi fitur lebih banyak dari hasil deteksi fitur ORB. Sedangkan pada hasil feature matching  metode  FLANN  matcher  lebih  baik dari Brute-Force dalam melakukan pencocokan fitur. Proses validasi menggunakan metode Root Mean Square Error mendapatkan nilai rata-rata sebesar 10,424.
Metode  feature  matching  dapat  digunakan untuk  melakukan  deteksi  KTM  UIN  pada gambar  dengan  lancar  akan  tetapi  tidak  semua fitur  terdeteksi  secara  menyeluruh.  Sebaiknya dilakukan lebih banyak uji coba dengan berbagai metode  berbeda  untuk  mendapatkan  metode yang benar-benar sesuai untuk kedepannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Do,  T.  T.,  Kijak,  E.,  Amsaleg,  L., &  Furon,  T.
(2012).  Enlarging  hacker’s  toolbox: Deluding  image  recognition  by  attacking keypoint  orientations. ICASSP,  IEEE
International  Conference  on  Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings .
Gunarso,  M.,  Muharom,  L.  A.  Oktavianto,  H.
(2016).  Deteksi  Objek  pada  Gambar Menggunakan Algoritma Speeded-Up
Robust  Featur  (SURF).  Journal  of Undergraduate Thesis, Universitas
Muhammadiyah Jember.
Hamizan,  Z.,  &  Sumiharto,  R.  (2017).  Sistem
Pentautan  Citra  Udara  Menggunakan Algoritme  SURF  dan  Metode  Reduksi Data. IJEIS  (Indonesian  Journal  of Electronics and Instrumentation Systems) ,
7 (2), 127.
Khoharja,  G.,  Eng,  Liliana,  Purbowo,  A.  N (2017). Aplikasi  Deteksi  Nilai  Uang  pada Mata  Uang  Indonesia  dengan  Metode Feature Matching . 2–6.
Kyung  Ho  Park  (2022) Deep  Dense  Local Feature Matching and Vehicle Removal for Indoor  Visual  Localization ,  Computer Science.
Low,  D.  G.  (2004).  Distinctive  image  features from scale-invariant keypoints. International Journal of Computer Vision ,
91–110.
Mesran,  M.  (2014).  Implementasi  Algoritma Brute Force Dalam Pencarian Data Katalog Buku Perpustakaan. Majalah Ilmiah INTI ,
3 (1), 100–104.
Oksaputri,  R.,  Ernawati,  E.,  &  Andreswari,  D. (2018).  Implementasi  Content  Based Image  Retrieval  (CBIR)  Pada  Citra  Batik Besurek  Yang  Tidak  Utuh  Menggunakan Metode  Speeded  Up  Robust  Features (SURF)  dan  Fast  Library  Approximated Nearest Neighbor (FLANN). Pseudocode ,
5 (2), 18–28.
Pamuntjar,  Heris  (2015). Desain  Sistem  Cetak Kartu  Tanda  Mahasiswa  Universitas Merdeka  Malang .  GARUDA:  Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika.
Patel, A., R. Kasat, D., Jain, S., & M. Thakare, V.  (2014).  Performance  Analysis  of Various  Feature  Detector  and  Descriptor for Real-Time Video based Face Tracking.
International Journal of Computer
Applications , 93 (1), 37–41.
Pulung  Nurtantio Andono,  T.  Sutojo,  Muljono (2017) Pengolahan  Citra  Digital ,  Penerbit ANDI, Yogyakarta.
Rahmawati,  Y.,  Adi  Pribadi,  I.,  &  Heningtyas, Y.  (2021).  Penerapan  Algoritma  Brute Force  Pada  Menu  Search  Website “Calonku” Dalam Rangka Pemilu Berbasis Web. Jurnal Pepadun , 2 (1), 60–70.
Ufuk  Efe,  Kultamis  Gokalp  Ince,  A.  Aydin Alatan (2021) DFM: A Perfomance Baseline for  Deep  Feature  Matching ,  Computer Science.