## PERANCANGAN SISTEM IDENTIFIKASI TIPE SIDIK JARI MANUSIA MENGGUNAKAN MATLAB

## Fitri Rahmah
Program Studi Teknik Fisika, Fakultas Teknik dan Sains, Universitas Nasional fitri.rahmah@civitas.unas.ac.id
Submitted November 17, 2021; Revised December 4, 2021; Accepted December 4, 2021

## Abstrak
Sidik jari manusia di dunia ini berbeda antara satu dengan yang lainya. Hal inilah yang menyebabkan sidik  jari  manusia digunakan  sebagai  salah  satu  alat  identifikasi  atau  pengenalan  diri. Tipe  sidik  jari manusia  digolongkan  menjadi  tiga  macam,  yaitu  tipe whorl , arch dan loop .  Tranformasi wavelet digunakan karena metode pengolahan citra ini mampu mengidentifikasi garis-garis yang tidak kontinu. Sidik  jari  manusia  mempunyai  garis-garis  yang  tidak  kontinu  sehingga  metode  ini  baik  digunakan untuk mengenali citra sidik jari yang kemudian dibandingkan dengan citra pada database . Selanjutnya dengan  metode  pengolahan  citra  dengan software Matlab  dan  integrasi  dengan  GUI  ( Graphic  User Interface ) sehingga dapat digunakan untuk mengenali tipe sidik jari pada manusia.
Kata Kunci : Citra Digital, RGB, Grayscale, Sidik Jari, Transformasi Wavelet

## Abstract
Human fingerprints are unique in this world. This is why human fingerprints are frequently used as a form  of  identification  or  self-recognition.  Human  fingerprints  are  classified  into  three  categories: whorl,  arch,  and  loop.  The  wavelet  transformation  is  used  because  it  is  capable  of  identifying discontinuous lines. Because human fingerprints contain discontinuous lines, this method is ideal for recognizing  fingerprint  images,  which  are  then  compared  to  database  images.  Additionally,  the method  of  image  processing  with  Matlab  software  and  integration  with  a  GUI  (Graphical  User Interface) is described, so that it can be used to recognize human fingerprint types.
Key Words : Digital Image, RGB, Grayscale, Fingerprint, Wavelet Transform

## 1. PENDAHULUAN
Seiring perkembangan teknologi informasi, banyak  diciptakan  alat  untuk  membantu proses  identifikasi  sidik jari,  salah  satunya adalah scanner . Scanner merupakan  alat yang tepat jika digunakan untuk pengambilan  sampel  secara  langsung. Akan  tetapi  kurang  efektif  jika  digunakan untuk  pengambilan  sampel  secara  tidak langsung. Oleh karena itu kami melakukan studi  untuk  menghasilkan  alat  yang  dapat mengidentifikasi tipe sidik jari
menggunakan  pengolahan  citra  berbasis transformasi wavelet .  Namun  sebelumnya, sidik  jari  tersebut  harus  diubah  ke  dalam format  citra  digital  agar  dapat  diolah dengan menggunakan software Matlab.
Perbaikan  kualitas  citra  menggunakan Matlab  telah  dilakukan  pada  referensi  [1]- [2].  Citra  digital  sama  pentingnya  dengan sistem  pembentuk  citra  digital  itu  sendiri. Sebuah citra digital dapat dianggap sebagai matriks  yang  besar  dengan  titik-titik bernilai diskrit. Masing-masing titik memiliki  nilai  yang  merepresentasikan kecerahan.  Titik-titik  ini  disebut  elemen citra,  atau  biasa  disebut  piksel.  Piksel menunjukkan  koordinat  dalam  citra  dan dapat dinyatakan dalam indeks dan [3]. Citra  digital  dapat  digolongkan  dalam beberapa  jenis.  Jenis  yang  pertama  yaitu citra  warna  ( true  color ).  Citra  warna  telah ditetapkan  ke  nilai  bilangan  digital  yang mewakili  rentang  spektral  sebenarnya  dari warna  yang  digunakan  dalam  citra  yaitu warna merah, hijau, dan biru [4].
Jenis  citra  digital  kedua  adalah  citra keabuan ( grayscale ). Citra keabuan disimpan  dalam  format  skala  keabuan dengan rentang warna  yang bervariasi dari hitam  ke  putih  dengan  banyak  gradasi keabuan.  Objek  dalam  tampilan  keabuan memiliki  nilai  kecerahan  yang  mewakili tingkat  energi  terukur  dari  objek  tersebut. Citra  keabuan  berisi  8  bit/piksel  sehingga memungkinkan gambar untuk mewakili (0- 255) tingkat keabuan yang berbeda [5]. Jenis  citra  ketiga  yaitu  citra  biner.  Pada citra  biner  merupakan  jenis  yang  paling sederhana  karena  citra  hanya  memiliki nilai  hitam  dan  putih  atau  0  dan  1.  Citra biner  berisi  1  bit/piksel  karena  hanya hanya  dibutuhkan  satu  digit  biner  untuk mewakili masing-masing piksel [5].
Pola  sidik  jari  menurut  sistem  Galton dibedakan  menjadi  tiga,  yaitu arch , loop , dan whorl .  Pada  pola arch terdapat  garis lengkung  sejajar  menyerupai  busur  dan datang  dari  satu  sisi  kemudian  naik  di bagian  tengah,  dan  menuju  ke  sisi  yang lain.  Pola loop memiliki  bentuk  garis lengkung  seperti  kait  dengan  lebih  dari satu  garis  dating  dari  sisi  yang  lain. Selanjutnya  pada  pola whorl memiliki garis dengan formasi membentuk lingkaran [6].

## Gambar 1. Tipe Sidik Jari
Transformasi wavelet didasarkan  pada gelombang  yang  sangat  kecil,  dengan frekuensi  yang  bervariasi  dan  waktu  yang terbatas.  Transformasi wavelet mampu membawa  informasi  frekuensi  dan  spasial pada  sebuah  citra  digital.  Citra  sidik  jari
yang diproses dengan wavelet menghasilkan  multiresolusi  dari  citra aslinya,  sehingga  menghasilkan output yang baik [7].
Principal  Componen  Analysis (PCA) merupakan sebuah metode untuk mengidentifikasi  pola  pada  data  dan selanjutnya  menampilkan  data  tersebut  ke bentuk  yang  lain  untuk  menunjukkan perbedaan dan persamaan antar pola [8].

## 2. METODE PENELITIAN
Prosedur yang dilakukan untuk identifikasi citra sidik jari adalah sebagai berikut:
1. Mengambil  citra  sidik  jari  secara langsung menggunakan stamp ink.
2. Hasil gambar sidik jari diletakkan pada kertas  putih  kemudian  dikonversikan menjadi citra digital dengan webcam . 3. Citra  hasil  foto  diolah  menggunakan software Matlab  menggunakan  dua metode  yaitu  secara  manual  untuk mengetahui proses pengolahan citranya dan metode GUI  yang secara langsung dapat menampilkan gambar.
4. Pada metode manual, dilakukan
Langkah sebagai berikut:
- Citra  hasil  foto  webcam  .bmp dimasukkan  pada  listing  program pada Matlab
- Mengubah citra digital RGB menjadi citra grayscale menggunakan metode threshold - Mentransformasi  citra grayscale menjadi citra wavelet - Citra  sidik  jari  wavelet  tersebut kemudian  disimpan  pada  database sidik  jari  yang  dipisahkan  menjadi dua,  yaitu training  set sebagai  data acuan  dan testing  set sebagai  data yang akan diidentifikasi.
- Untuk  mengenali  data  sidik  jari yang sudah tersimpan, maka digunakan  citra  digital  wavelet yang akan diidentifikasi. Data sidik jari yang sudah tersimpan dibandingkan dengan citra sidik jari yang akan diidentifikasi
menggunakan PCA. Setelah dibandingkan  maka  akan  muncul keputusan  yang  menentukan  nama tipe dari sidik jari tersebut.
Gambar 2. Diagram Alir Percobaan
5. Selanjutnya menggunakan metode otomatis dengan bantuan GUI ( Graphic  User  Interface )  pada  Matlab, yaitu dengan:
- Membuka tools GUI pada wavelet
- Memasukkan listing  program yang sudah dikerjakan
- Mengunggah  citra  sidik  jari  yang sudah difoto menggunakan webcam dimuat pada tools load image
- Setelah gambar masuk pada program  GUI,  selanjutnya  pilih Recognized dan  akan  muncul  hasil pengolahan  citra  untuk  mengenali tipe sidik jari

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Percobaan  dengan  GUI  (Graphic  User Interface)
Pada saat dilakukan fingerprint recognition menggunakan software Matlab,  tampilan GUI ditunjukkan pada Gambar 3 – 6 .
Gambar 3. GUI Identifikasi Citra Sidik Jari
Pada  Gambar  3  menunjukkan  tampilan GUI  Matlab  yang  terdiri  dari  beberapa push button antara lain:
- Load  Image  button untuk  unggah  citra sidik jari,
- Recognized  button untuk  memproses citra sidik jari
- Exit  button untuk  keluar  dari  tampilan GUI Matlab
- Fingerprint  recognizer  display untuk menampilkan  gambar  sidik  jari  yang diunggah
- Recognized as untuk menampilkan tipe sidik jari Selanjutnya pada Gambar 4-6 menunjukkan  hasil  pengenalan  tipe  sidik jari  masing-masing  yaitu Arch,  Loop ,  dan Whorl .
Tabel 1. Data Percobaan Kecocokan Deteksi untuk Semua Citra Sidik Jari
Tipe Nama File Status Deteksi Arch a-1 Terdeteksi a-2 Terdeteksi a-3 Terdeteksi a-4 Terdeteksi a-5 Terdeteksi a-6 Tidak Loop l-1 Terdeteksi l-2 Terdeteksi l-3 Terdeteksi l-4 Terdeteksi l-5 Terdeteksi l-6 Terdeteksi l-7 Terdeteksi l-8 Tidak l-9 Terdeteksi l-10 Tidak Wohrl w-1 Terdeteksi w-2 Terdeteksi w-3 Terdeteksi w-4 Terdeteksi w-5 Terdeteksi w-6 Terdeteksi w-7 Terdeteksi w-8 Tidak w-9 Terdeteksi w-10 Tidak w-11 Tidak w-12 Tidak w-13 Tidak
Gambar 4. Load Image untuk Arch -2
Gambar 5. Load Image untuk Loop -3
Gambar 6. Load Image untuk Whorl -1 Pada  studi  ini  dilakukan  identifikasi  citra sidik  jari  berbasis  transformasi wavelet dengan metode PCA ( Principle Component  Analysis )  untuk  mengetahui jenis  sidik  jari  sesorang.  Terdapat  dua model running yaitu  yang pertama dengan menggabungkan  perangkat  GUI  ( Graphic User  Interface )  pada  Matlab  sehingga pengguna  hanya  perlu  untuk  melakukan
load image dari kotak dialog  yang muncul dan melakukan perintah recognized .
Tabel  1  menunjukkan  hasil  pengujian  29 citra  sidik  jari.  Berdasarkan  29  sampel yang  diuji,  terdapat  8  citra  yang  tidak berhasil terdeteksi saat dilakukan pengenalan  oleh  perangkat  lunak  ini.  8 citra tersebut adalah 1 buah citra dari jenis Arch ,  2  buah  citra  dari  jenis Loop ,  dan  5 buah  citra  dari  jenis Worhl .  Kesalahan  ini dapat  terjadi  akibat  beberapa  faktor.  Salah satunya  dikarenakan  kualitas  citra  yang kurang  baik,  dimana  citra input terbilang blur sehingga  perangkat  lunak  mengalami kesulitan  dalam  mendeteksi  citra  sidik  jari tersebut.  Sementara  yang  kedua  adalah pola sidik jarinya memang sedikit unik dan berbeda,  sehingga  terjadi error pada  saat pengenalan.

## Percobaan dengan Metode Manual
Selanjutnya  adalah  melakukan  identifikasi citra  sidik  jari  dengan  metode  manual, dimana  pengguna  harus  memasukkan nama file satu  persatu  di  dalam  syntax code.  Tujuan  dari  metode  manual  ini adalah  agar  pengguna  dapat  mengetahui tahapan-tahapan  dalam  pemrosesan  citra dengan menggunakan transformasi wavelet .  Hasil output yang  didapat  adalah beragam  gambar  citra,  yaitu  dari  citra dalam  format  RGB,  kemudian  hasil  citra dalam  format grayscale ,  dan  selanjutnya gambar citra hasil transformasi wavelet .
Berdasarkan  citra  ini  kemudian  muncul juga  histogram  dari  citra  itu  sendiri, sehingga  pengguna  dapat  menganalisis seperti  apakah  tampilan wavelet citra beserta figure yang  dihasilkan.  Metode manual  adalah  melakukan  identifikasi  di mana proses wavelet terjadi dan seperti apa tampilan  citranya  pada  saat  dilakukan transformasi wavelet .  Hasil  pada  file  l-1 ( Loop ) ditampilkan pada Gambar 7 – 10 .
Gambar 7. Citra Input Berupa Citra RGB
Gambar  7  menunjukkan  input  citra  dalam domain RGB dan ditampilkan pada display di fingerprint recognizer . Selanjutnya citra tersebut  diolah  menjadi  bentuk  citra Grayscale.  Gambar  8  menunjukkan  citra sidik jari dalam format Grayscale.
Gambar 8. Citra Input Hasil Grayscale
Gambar  9  menunjukkan  citra  yang  sudah diubah  dengan  transformasi  wavelet,  dan Gambar 10 menunjukkan grafik histogram citra yang diolah.
Gambar 9. Citra Input Hasil Grayscale dan Transformasi Wavelet

## Gambar 10. Histogram Citra

## 4. SIMPULAN
Dari percobaan ini, dapat diambil kesimpulan  bahwa  mengidentifikasi  tipe sidik  jari  manusia  dengan  menggunakan transformasi wavelet dapat melalui metode pemrograman
Matlab yang telah
diintegrasikan  dengan  GUI  ( Graphic  user Interface )  ataupun  dengan  metode  manual untuk mengetahui tahapan dalam transformasi wavelet .  Simulasi  dengan Matlab  dapat  melalui  tahapan input citra asli  berupa  gambar  RGB,  kemudian melakukan thresholding dan grayscale ,
dan  selanjutnya  melakukan  tranformasi wavelet .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F. Rahmah,  “Image  Smoothing Menggunakan  Mean  Filter  untuk Perbaikan Kualitas Citra pada Pengujian  Distorsi  Kaca  Spion,” Jurnal Riset  dan Aplikasi  Matematika (JRAM) ,  vol.  2,  no.  1,  2018,  doi:
10.26740/jram.v2n1.p41-49. [2]  F.  Rahmah,  A.  Kusumawardhani,  H. Setijono,  A.  M.  Hatta,  and  . Irwansyah,  “Radial  line  method  for rear-view mirror distortion detection,” in International Seminar on Photonics, Optics, and Its Applications  (ISPhOA  2014) ,  2015, vol. 9444. doi: 10.1117/12.2080940. [3]  A.  Mcandrew,  “An  Introduction  to Digital Image Processing with Matlab Notes for SCM2511 Image Processing 1,” 2004. [Online]. Available: https://fb.com/tailieudientucntt [4]  M.  Palanca,  G.  Tozzi,  and  L. Cristofolini, “The use of digital image correlation  in  the  biomechanical  area: A review,” International Biomechanics , vol. 3, no. 1. 2016. doi: 10.1080/23335432.2015.1117395. [5]  K.  Padmavathi  and  K.  Thangadurai, “Implementation of RGB and grayscale  images  in  plant  leaves disease  detection -  Comparative
study,” Indian Journal of Science and Technology ,  vol.  9,  no.  6,  2016,  doi: 10.17485/ijst/2016/v9i6/77739.
[6]  N.  D.  Miranda,  L.  Novamizanti,  and S.  Rizal,  “Convolutional  Neural Network  pada  Klasifikasi  Sidik  Jari Menggunakan  RESNET-50,” Jurnal
Teknik  Informatika  (Jutif) ,  vol.  1,  no. 2, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18. [7]  V.  S.  Jabade,  “Literature  Review  of Wavelet Based Digital Image Watermarking Techniques,”
International  Journal  of  Computer Applications , vol. 31, no. 1, 2011.
[8]  D.  E.  Pratiwi  and  A.  Harjoko,
“Implementasi  Pengenalan  Wajah
Menggunakan PCA (Principal Component Analysis),” IJEIS
(Indonesian  Journal  of  Electronics and  Instrumentation  Systems) ,  vol.  3, no. 2, 2013, doi: 10.22146/ijeis.3892.