## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3459

## Identifikasi Objek Menggunakan Proses Deteksi Tepi Metode Laplacian of Gaussian Dan Canny Terhadap Citra Sidik Jari
Edi Suharto 1 , Muhammad Yasin Simargolang 2 , Muhammad Noor Hasan Siregar 3 , Agus Perdana Windarto 4 *
1 Politeknik Piksi Ganesha, Bandung, Indonesia
2 Universitas Asahan, Kisaran, Indonesia
3 Universitas Graha Nusantara, Padangsidimpuan, Indonesia
4 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 edi_piksi@yahoo.com, 2 muhammadyasins@gmail.com, 3 noor.siregar@gmail.com,
4 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id, Email Penulis Korespondensi: agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak− Identifikasi merupakan penentuan atau penetapan suatu objek berdasarkan bukti-bukti sebagai petunjuknya. Tujuan penelitian adalah mengidentifikasi citra biometric dengan menggunakan deteksi tepi LoG (Laplacian of Gaussian), Canny, dan LoG + Canny dengan bentuk dan dimensi berbeda. Hal yang diharapkan apakah objek masih dapat teridentifikasi walaupun dengan bentuk dan dimensi yang berbeda. Sampel data yang digunakan adalah 20 citra sidik jari. Citra sidik jari ini diuji dengan menggunakan metode LoG, Canny dan LoG + Canny. Proses diawali dengan pembacaan citra, kemudian citra di konversi ke grayscale, lakukan deteksi tepi dan segmentasi citra. Hasil akhir adalah identifikasi citra. Hasil menyebutkan rata-rata nilai akurasi adalah 89.9% untuk metode LoG sedangkan 81.8% untuk metode Canny dan 90.7% untuk metode LoG + Canny. Dari 10 kali uji citra sidik jari, kedua metode sama-sama dapat mengidentifikasi 8 citra sidik jari. Sedangkan metode LoG + Canny dapat mengidentifikasi 9 citra sidik jari. Metode LoG dapat mendeteksi citra nomor 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10; sedangkan metode Canny dapat mendeteksi citra nomor 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10 dan metode LoG + Canny dapat mendeteksi citra nomor 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10. Jumlah nilai pixel minimum dan maksimum pada metode LoG  adalah 11 pixel untuk test image dan 25327 pixel untuk database image. Sedangkan jumlah nilai pixel minimum dan maksimum pada metode Canny  adalah 148 pixel untuk test image dan 42323 pixel untuk database image. Sementara jumlah nilai pixel minimum dan maksimum pada metode LoG + Canny  adalah 806 pixel untuk test image dan 57972 pixel untuk database image. Dari hasil uji coba yang dilakukan, metode LoG + Canny dapat mengungguli metode lainnya dalam hal mengidentifikasi citra sidik jari. Selain nilai akurasi lebih tinggi, nilai error yang dihasillkan juga jauh lebih kecil. Untuk citra objek pada metode LoG yang gagal identifikasi adalah nomor 1 dan 3 dengan error 27.27% dan 58.33. Sedangkan metode Canny yang gagal identifikasi adalah nomor 1 dan 5 dengan error 98.31% dan 59.92%. Untuk metode LoG + Canny yang gagal identifikasi adalah nomor 5 dengan error 61.69%. Rata-rata nilai error untuk ketiga metode adalah 10.1%, 18.2% dan 9.3% (LoG, Canny, LoG + Canny).
Kata Kunci: Laplacian of Gaussian; Canny; Sidik Jari; Identifikasi; Prediksi; Kombinasi
Abstract− Identification is the identification or determination of an object based on evidence as a clue. The objective of the research was to identify biometric images using edge detection of LoG (Laplacian of Gaussian), Canny, and LoG+Canny with different shapes and dimensions. It is expected that the object can still be identified with different shapes and dimensions. The sample  of  data  used  was  20  fingerprint  images.  This  fingerprint  image  was  tested  using  the  methods  LoG,  Canny  and LoG+Canny. The process begins  with the image reading, and then the image is converted to grayscale, edge detection and image segmentation. The final result is the identification of the image. The results show that the average accuracy is 89.9 per cent for the LoG method, while 81.8 per cent for the Canny method and 90.7 per cent for the LoG + Canny method. From 10 fingerprint image tests, 8 fingerprint images can be identified by both methods. While the LoG + Canny method is capable of identifying 9 fingerprint images. The LoG method can detect images of 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10; while the Canny method can detect images of 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10; and the LoG + Canny method can detect images of 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10. The minimum and maximum pixel values for the LoG method are 11 pixels for the test image and 25327 pixels for the database image. While the minimum and maximum pixel values for the Canny method are 148 pixels for the test image and 42323 pixels for the database image. In the meantime, the minimum and maximum pixel values for the LoG + Canny method are 806 pixels for the test  image  and  57972  pixels  for  the  database  image.  The  LoG  +  Canny  method  can  outperform  other  methods  for  the identification of fingerprint images from the results of the tests carried out. In addition to the higher accuracy value, the resulting error value is also much smaller. The object images in the LoG method that have not been identified are numbers 1 and 3 with an error of 27.27 percent and 58.33. While the Canny method that has not been identified is number 1 and 5 with an error of 98.31 per cent and 59.92 per cent. The LoG + Canny method that cannot be identified is number 5 with an error of 61.69 per cent. The mean error values for the three methods were 10.1%, 18.2% and 9.3% (LoG, Canny, LoG + Canny).
Keywords : Laplacian of Gaussian; Canny; Fingerprint; Identification; Prediction; Combination

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan dan analisis gambar saat ini dapat dijalankan dengan mudah oleh komputer. Teknologi Pengolahan citra saat ini dapat mengidentifikasi dan memverifikasi identitas menggunakan fitur biometrik [1]–[3]. Salah satu bagian dari biometrik yaitu sidik jari [4][5]. Di antara banyak teknik biometrik yang berlaku, identifikasi sidik jari telah banyak digunakan karena keunikan dan stabilitas sidik jari [6]. Berbagai pendekatan untuk pencocokan sidik jari  telah  dilakukan  dalam  beberapa  literatur  [7]–[10].  Deteksi  tepi  mengacu  pada  serangkaian  prosedur matematika  yang  mencari  dan  mengenali  titik-titik  dalam  gambar  karena  perubahan  kecerahan  berubah  secara tajam [11]. Deteksi tepi merupakan alat yang paling sering digunakan di bidang pemrosesan gambar untuk deteksi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3459
Submitted: 29/11/2021 ; Accepted: 09/12/2021 ; Published: 25/01/2022
fitur dan ekstraksi fitur [12]. Metode yang sering digunakan seperti Sobel, Prewitt, Robert's dll [13]. Metode yang disebutkan  di  atas  cukup  kompleks  sedangkan  metode  yang  diusulkan  pada  penelitian  sangat  sederhana  yakni menentukan tepi dalam citra untuk mengidentifikasi objek citra sidik jari menggunakan kombinasi LoG ( Laplacian of Gaussian ) dan Canny . Selain itu, karena kesederhanaan sifatnya, setiap pengguna dapat memanipulasi metode ini  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka  untuk  mendapatkan  hasil  terbaik.  Beberapa  penelitian  dilakukan  dengan mengkombinasikan metode deteksi tepi seperti [14] tentang rekahan reservoir pada log citra FMI menggunakan Canny dan  Sobel.  Hasil  menyebutkan  filter Canny dan  Sobel  dapat  digunakan  digunakan  untuk  mendeteksi rekahan pada citra FMI tersebut. Kombinasi metode Canny dan Sobel memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan mengunakan metode Canny atau Sobel. Berdasarkan hal tersebut, tujuan dari peneltian adalah mengidentifikasi citra biometric dengan menggunakan deteksi tepi LoG ( Laplacian of Gaussian ), Canny , dan LoG + Canny dengan bentuk  dan  dimensi  berbeda.  Hal  yang  diharapkan  apakah  citra  sidik jari  masih  dapat  teridentifikasi  walaupun dengan bentuk dan dimensi yang berbeda.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun tahapan-tahan dari penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Flowchat Penelitian

## 2.1. Data Penelitian
Data  penelitian  adalah  objek  citra  sidik  jari  dengan  format  PNG  sebanyak  yang  digunakan  sebanyak  20  buah. Background yang digunakan berwarna putih untuk membedakan dengan obyek utama dari citra. Berikut data yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  objek  menggunakan  proses  deteksi  tepi  metode laplacian  of  gaussian dan Canny terhadap citra sidik jari pada Gambar 2.
Citra1 Citra6 Citra 11 Citra16
Citra2
Citra7 Citra12
Citra17 Citra3
Citra13 Citra19

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3459
Citra4 Citra9 Citra14 Citra19 Citra5 Citra10
Citra15 Citra20
Gambar 2. Objek Citra Sidik Jari
Pada Gamabr 2 setiap objek citra sidik jari memiliki pasangan dimana objek tersebut diubah bentuk dan ukuran serta dirotasi. Berikut adalah pasangan yang sama dari objek citra sidik jari tersebut seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Citra1 = Citra11 Citra2 = Citra12 Citra3 = Citra13 Citra4 = Citra14 Citra5 = Citra15 Citra6 =
Citra16
Citra7 =
Citra17

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3459
Citra8 = Citra18 Citra9 = Citra19 Citra10 = Citra20
Gambar 3. Pasangan Objek Citra Sidik Jari

## 2.2. Riset Terkait
Beberapa riset  terkait tentang citra sidik jari  yang telah dilakukan seperti penelitian tentang ekstraksi  sidik jari [15],  [16]menggunakan  deteksi  tepi  dan  ekstraksi  minutiae  oleh  [6].  Makalah  ini  mengusulkan  proses  yang melibatkan deteksi  tepi dan ekstraksi  detail. Pertama, citra sidik jari diambil sebagai input dan diubah menjadi citra biner untuk diproses lebih lanjut. Selanjutnya, gambar ditipiskan dan detail hal-hal kecil diekstraksi. Setelah itu skor pencocokan diperoleh. Berbeda dengan penelitian yang sedang dilakukan dimana citra diubah menjadi citra grayscale . Hasil perubahan kekontrasannya  dapat dideteksi  dengan  deteksi  tepi  untuk menciptakan suatu citra    biner.  Terakhir  melakukan  segmentasi  agar  mendapatkan  citra    yang  lebih    baik  untuk  diidentifikasi. Selanjutnya penelitian tentang identifikasi sidik jari untuk keamanan ruangan menggunakan hybrid thresholding dan deteksi tepi oleh [4]. Makalah ini menggabungkan metode hybrid thresholding laplacian of gaussian untuk memperoleh hasil pemisahan background dan objek dengan persentase hasil identifikasi sidik jari dengan tingkat kemiripan: 87.94%. Berbeda dengan penelitian yang sedang dilakukan dimana metode deteksi tepi yang digunakan adalah kombinasi laplacian of gaussian dan Canny untuk mengidentifikasi citra sidik jari.

## 2.3. Metode Deteksi Tepi Canny
Beberapa kriteria umum dalam melakukan deteksi tepi pada metode Canny meliputi:
a) Deteksi  tepi  dengan  tingkat  kesalahan  rendah,  yang  berarti  pendeteksian  harus  secara  akurat  menangkap sebanyak mungkin tepi yang ditampilkan dalam gambar [17].
b) Titik tepi yang terdeteksi dari operator harus terlokalisasi secara akurat di tengah tepi.
c) Tepi tertentu dalam gambar hanya boleh ditandai satu kali, dan jika memungkinkan, noise gambar tidak boleh membuat tepian palsu [18].

## 2.4. Metode Laplacian of Gaussian (LoG)
Metode Laplacian  of  Gaussian merupakan  pengembangan  metode Laplace dimana  kelemahan  metode laplace sering memberikan tepi yang tidak sesuai/palsu [19]. Kemudian dikembangakan dengan menambahkan Gaussian dengan kernel 5x5 untuk mengurangi tepi yang tidak sesuai tersebut [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi merupakan tahapan dimana sistem siap untuk dioperasikan. Hasil identifikasi objek menggunakan proses deteksi tepi metode laplacian gaussian dan Canny pada citra sidik jari dilakukan dengan bantuan software Matlab R2019a. Berikut spesifikasi hardware dan software yang digunakan adalah sebagai berikut:
a) Sistem operasi yang digunakan Windows 10.
b) Prosesor Intel (R) Core (TM) i7-4600U CPU @ 2.10GHz 2,69 GHz.
c) HDD terpasang 500 GB
d) RAM terpasang 8,00 GB.
Pada hasil analsis menggunakan software Matlab R2019a, citra sidik jari menggunakan format PNG seperti yang  ditunjukkan  pada  (Gambar  2)  dengan  citra  32-bit.  Kemudian  penyederhanaan  proses  dengan  mengubah intensitas warnaa menjadi   keabuan ( grayscale ).  Kemudia melakukan detekti  tepi melalui citra sidik jari  yang sudah ditentukan pada (Gambar 3) metode Canny, LoG dan LoG + Canny yang menciptakan suatu  citra  biner. Lakukan  proses  segmentasi  untuk  ketiga  metode tersebut  untuk  mendapatkan  citra   yang  dihasilkan,   sehingga terlihat  jelas  objek- objek yang telah tersegmentasi. Warna yang kontras  akan  terlihat  putih  setelah  dilakukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3459
segmentasi. Pada citra asli, dapat terlihat celah pada garis yang mengelilingi objek pada gradien yang tersembunyi. Hasil dari  segmentasi  adalah menganalisa hasil  identifikasi  citra sidik jari  hasil pengolahan dari  ketiga metode tersebut. Karena program yang dibuat untuk mengidentifikasi citra sidik jari maka analisis yang diambil adalah mengidentifikasi dari database dibandingkan dengan hasil scanning langsung. Berikut adalah hasil identifikasi dari ketiga metode deteksi tepi ( Canny, LoG dan LoG + Canny ) seperti yang ditunjukkan pada setiap gambar berikut.
Gambar 4. Hasil Segmentasi Objek Citra Sidik Jari dengan metode LoG
Pada  Gambar  4  hasil    segmentasi  menggunakan  metode LoG pada  20  objek  citra  sidik  jari  (Gambar  3) dimana hasil segmentasi memiliki hasil analisa mulai dari dimensi pixel , nilai akurasi dan error . Berikut adalah hasil lengkap analisa menggunakan metode LoG seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Hasil analisa Segmentasi Objek Citra Sidik Jari dengan metode LoG
No Test Image (Pixel) Database Image (Pixel) Akurasi (%) Error (%) Hasil Identifikasi 1  11 Pixel 8 Pixel 72.73 27.27  Tidak Cocok 2  30 Pixel 30 Pixel 100 0  Cocok 3  180 Pixel 75 Pixel 41.67 58.33  Tidak Cocok 4  177 Pixel 177 Pixel 100 0  Cocok 5  2721 Pixel 3214 Pixel 84.66 15.34  Cocok 6  582 Pixel 582 Pixel 100 0  Cocok 7  280 Pixel 280 Pixel 100 0  Cocok 8  25327 Pixel 25327 Pixel 100 0  Cocok 9  682 Pixel 682 Pixel 100 0  Cocok 10  349 Pixel 349 Pixel 100 0  Cocok Rata-Rata 89.906  10.094 80%
Pada Tabel 1 dapat dijelaskan nilai rata-rata akurasi untuk keseluruhan hasil uji citra sidik jari menggunakan metode LoG adalah 89.9 persen. Dimana dari 10 uji coba yang dilakukan, metode LoG dapat mengidentifikasi 8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3459
citra sidik jari dengan benar dan gagal mengidentifikasi 2 citra sidik jari dengan nilai rata-rata error adalah 10.1%. Selain itu jumlah pixel minimum dan maksimum yang dihasilkan pada database image adalah 8 Pixel dan 25327 Pixel . Untuk jumlah pixel minimum dan maksimum yang dihasilkan pada test image adalah 11 Pixel dan 25327 Pixel . Secara keseluruhan hasil identifikasi dengan menggunakan metode LoG adalah 80%.
Gambar 5. Hasil Segmentasi Objek Citra Sidik Jari dengan metode Canny
Pada Gambar 5 hasil  segmentasi menggunakan metode Canny pada 20 objek citra sidik jari (Gambar 3) dimana  hasil  segmentasi  memiliki  hasil  analisa  mulai  dari  dimensi pixel ,  nilai  akurasi  dan error .  Berikut  hasil lengkap analisa menggunakan metode Canny seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil analisa Segmentasi Objek Citra Sidik Jari dengan metode Canny No Test Image (Pixel) Database Image (Pixel) Akurasi (%) Error (%) Hasil Identifikasi 1  148 Pixel 8739 Pixel 1.69 98.31  Tidak Cocok 2  548 Pixel 548 Pixel 100 0  Cocok 3  218 Pixel 287 Pixel 75.96 24.04  Cocok 4  606 Pixel 606 Pixel 100 0  Cocok 5  17147 Pixel 6872 Pixel 40.08 59.92  Tidak Cocok 6  3327 Pixel 3327 Pixel 100 0  Cocok 7  2899 Pixel 2899 Pixel 100 0  Cocok 8  42323 Pixel 42323 Pixel 100 0  Cocok 9  1937 Pixel 1937 Pixel 100 0  Cocok 10  2769 Pixel 2769 Pixel 100 0  Cocok Rata-Rata 81.773  18.227 80%
Pada Tabel 2 dapat dijelaskan nilai rata-rata akurasi untuk keseluruhan hasil uji citra sidik jari menggunakan metode Canny adalah 81.8 persen. Dimana dari 10 uji coba yang dilakukan, metode Canny dapat mengidentifikasi 8  citra  sidik  jari  dengan  benar  dan  gagal  mengidentifikasi  2  citra  sidik  jari  dengan  nilai  rata-rata  error  adalah 18.2%. Selain itu jumlah pixel minimum dan maksimum yang dihasilkan pada database image adalah 287 Pixel

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3459
dan 42323 Pixel . Untuk jumlah pixel minimum dan maksimum yang dihasilkan pada test image adalah 148 Pixel dan 17147 Pixel . Secara keseluruhan hasil identifikasi dengan menggunakan metode Canny adalah 80%.
Gambar 6. Hasil Segmentasi Objek Citra Sidik Jari dengan metode LoG + Canny
Pada Gambar 6 hasil  segmentasi menggunakan metode LoG + Canny pada 20 objek citra sidik jari (Gambar 3) dimana hasil segmentasi memiliki hasil analisa mulai dari dimensi pixel , nilai akurasi dan error . Berikut hasil lengkap analisa menggunakan metode LoG + Canny seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil analisa Segmentasi Objek Citra Sidik Jari dengan metode LoG + Canny
No Test Image (Pixel) Database Image (Pixel) Akurasi (%) Error (%) Hasil Identifikasi 1  806 Pixel 1057 Pixel 76.25 23.75  Cocok 2  2189 Pixel 2189 Pixel 100 0  Cocok 3  905 Pixel 982 Pixel 92.16 7.84  Cocok 4  8394 Pixel 8394 Pixel 100 0  Cocok 5  28051 Pixel 10747 Pixel 38.31 61.69  Tidak Cocok 6  3236 Pixel 3236 Pixel 100 0  Cocok 7  2911 Pixel 2911 Pixel 100 0  Cocok 8  57972 Pixel 57972 Pixel 100 0  Cocok 9  5573 Pixel 5573 Pixel 100 0  Cocok 10  10826 Pixel 10826 Pixel 100 0  Cocok Rata-Rata 90.672 9.328 90%
Pada Tabel 3 dapat dijelaskan nilai rata-rata akurasi untuk keseluruhan hasil uji citra sidik jari menggunakan metode LoG + Canny adalah 90.7 persen. Dimana dari 10 uji coba yang dilakukan, metode LoG + Canny dapat mengidentifikasi 9 citra sidik jari dengan benar dan gagal mengidentifikasi 1 citra sidik jari dengan nilai rata-rata error adalah 9%. Selain itu jumlah pixel minimum dan maksimum yang dihasilkan pada database image adalah 982 Pixel dan 57972 Pixel . Untuk jumlah pixel minimum dan maksimum yang dihasilkan pada test image adalah 806 Pixel dan  57972 Pixel .  Secara  keseluruhan  hasil  identifikasi  dengan  menggunakan  metode LoG  +  Canny

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3459
adalah 90%. Berikut adalah hasil perbandingan setiap metode untuk 10 uji coba citra sidik jari dan perbandingan nilai rata-rata akurasi dan error pada setiap metode seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7 dan 8 berikut.
Gambar 7. Hasil perbandinga metode terhadap 10 percobaan
Gambar 8. Hasil perbandinga rata-rata akurasi dan error metode
Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa kombinasi metode LoG + Canny memiliki akurasi yang lebih baik  dibandingkan  metode  Canny  dan  LoG.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  identifikasi  citra  gambar  yang mencapai 90.7% dan jumlah pixel yang lebih banyak dalam mendeteksi citra sidik jari.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  menjelaskan  identifikasi  objek  menggunakan  proses  deteksi  tepi  terhadap  citra  sidik  jari menggunakan metode LoG + Canny memiliki hasil identifikasi lebih baik dari LoG dan Canny, terlihat hasil dari segmentasi  yang  dihasilkan  lebih  jelas.  Hasil  dari  penggabungan  kedua  metode  tersebut  dapat  membantu mengidentifikasi obyek citra sidik jari walaupun dengan bentuk dan dimensi yang berbeda.

## REFERENCES
[1] B.  O.  Mohammed,  Z.  A.  Kakarash,  and  S.  H.  Salih,  “Fingerprint  biometric  identification  with  geometric  moment features,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology , vol. 95, no. 5, pp. 1063–1071, 2017.
[2] S.  Wable  and  C.  Laulkar,  “Fingerprint  Recognition  Scheme  using  Assembling  Invariant  Moments  and  SVM,” International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering Vol. , vol. 2, no. 10, pp. 3905– 3911, 2013.
[3] T. Z. Mazakov, S. A. Jomartova, T. S. Shormanov, G. Z. Ziyatbekova, B. S. Amirkhanov, and P. Kisala, “The Image Processing Algorithms For Biometric Identification By Fingerprints,” N E W S of the Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan , vol. 5278, no. February, 2020.
[4] S.  Sumijan,  S.  Arlis,  and  P.  A.  W.  Purnama,  “Fingerprint  Identification  Using  the  Hybrid  Thresholding  and  Edge detection for the Room Security,” TEM Journal , vol. 9, no. 4, pp. 1396–1400, 2020, doi: 10.18421/TEM94-10.
[5] H. N. Monday, I. D. Dike, J. P. Li, D. Agomuo, G. U. Nneji, and A. Ogungbile, “Enhanced attendance Management System: A Biometrics System of Identification Based on Fingerprint,” 2018 IEEE 9th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference, IEMCON 2018 , pp. 500–505, 2019, doi: 10.1109/IEMCON.2018.8614776.
[6] P. Mohan, S. Anand, R. B. Varghese, P. Aravinth, and D. Raveena Judie Dolly, “Analysis on Fingerprint Extraction Using Edge detection and Minutiae Extraction,” 2nd International Conference on Signal Processing and Communication, ICSPC 2019 - Proceedings , pp. 161–164, 2019, doi: 10.1109/ICSPC46172.2019.8976803.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3459
Submitted: 29/11/2021 ; Accepted: 09/12/2021 ; Published: 25/01/2022
[7] L.  Gan, J.  Gao, Y. Hu, and W. Cao, “Fingerprint image edge detection based on fractal Brownian motion,” Second International Conference on Image and Graphics , vol. 4875, no. 60175011, p. 633, 2002, doi: 10.1117/12.477209.
[8] G. Cao, Q. S. Sun, Z. Mao, and Y. Mei, “Detection of core points in fingerprint images based on edge map,” Proceedings -  2009  International  Conference  on  Electronic  Computer  Technology,  ICECT  2009 ,  vol.  1,  pp.  126–129,  2009,  doi: 10.1109/ICECT.2009.22.
[9] M. R. V. A. K. M. B. Chatterjee, “Edge Detection In Fingerprints,” Pattern Recognition , vol. 20, no. 5, pp. 513–523, 1987.
[10]  W. Zhou, J. Han, X. Zeng, and W. Yan, “Fingerprint verification based on wavelet and edge detection,” ICEMI 2009 - Proceedings  of  9th  International  Conference  on  Electronic  Measurement  and  Instruments ,  vol.  1,  pp.  31001–31004, 2009, doi: 10.1109/ICEMI.2009.5274401.
[11]  R. Swathika, T. S. Sharmila, and D. Bhattacharya, “Edge Detection Using Simple Image Arithmetic,” 2nd International Conference  on  Computer,  Communication,  and  Signal Processing:  Special  Focus on  Technology and  Innovation for Smart Environment, ICCCSP 2018 , no. Icccsp, pp. 1–5, 2018, doi: 10.1109/ICCCSP.2018.8452858.
[12]  X. Li, H. Jiao, and Y. Wang, “Edge detection algorithm of cancer image based on deep learning,” Bioengineered , vol. 11, no. 1, pp. 693–707, 2020, doi: 10.1080/21655979.2020.1778913.
[13]  M. Radhakrishnan, An,  an Panneerselvam, N, and  hagopal Nachimuthu, “Canny Edge Detection Model in MRI Image Segmentation Using Optimized Parameter Tuning Method,” Intelligent Automation & Soft Computing , vol. 26, no. 4, pp. 1185–1199, 2020, doi: 10.32604/iasc.2020.012069.
[14]  M. Shafiabadi, A. Kamkar-Rouhani, S. R. Ghavami Riabi, A. R. Kahoo, and B. Tokhmechi, “Identification of reservoir fractures on FMI image logs using Canny and Sobel edge detection algorithms,” Oil & Gas Science and Technology – Revue d’IFP Energies nouvelles , vol. 76, p. 10, 2021, doi: 10.2516/ogst/2020086.
[15]  R. C. N. Santi, “Identifikasi Biometrik Sidik Jari dengan Metode Fraktal,” Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK , vol. XIII, no. 1, pp. 68–72, 2008.
[16]  H. Sajati, D. Nugraheny, and N. A. Suwarso, “Haruno Sajati, Dwi Nugraheny, Nova Adi Suwarso,” MIB , vol. 6, no. 1, pp. 60–68, 2017.
[17]  C.  Ji,  K.  Yin,  T.  Zhu,  and  C.  Bian,  “Canny  Algorithm  for  High-speed  Railway  Apparatus  Identification,”  in 10th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI 2017) , 2017, vol. 4.
[18]  Y. Liu, L. Sun, L. Li, Y. Zhang, Z. Dai, and Z. Xiong, “Image identification of a moving object based on an improved Canny edge detection algorithm,” ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, Proceedings (IMECE) , vol. 4A-2018, pp. 1–6, 2018, doi: 10.1115/IMECE2018-86792.
[19]  W.  Wu,  “Paralleled  Laplacian  of  Gaussian  (LoG)  edge  detection  algorithm  by  using  GPU,” Eighth  International Conference  on  Digital  Image  Processing  (ICDIP  2016) ,  vol.  10033,  no.  Icdip,  p.  1003309,  2016,  doi: 10.1117/12.2244599.
[20]  M. H. N, “Penerapan Metode Log ( Laplacian Of Gaussian ) Dalam Mendeteksi Tepi Citra Pada Penyakit Aterosklerosis,” Pelita Informatika , vol. 8, no. April, pp. 435–438, 2020.