## IDENTIFIKASI IRIS DENGAN SNAKE MODEL-PSO DAN GABOR 2-D

## I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi
Program Studi Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia Denpasar, Indonesia
e-mail: diatri.indradewi@stiki-indonesia.ac.id

## Abstrak
Pada  penelitian  ini  dibangun  sistem  identifikasi  biometrik  iris  dengan  menggunakan metode Snake Model-PSO dan Gabor 2-D. Tahap-tahap  yang dilakukan pada penelitian ini  terdiri  dari  akuisisi  citra, pre-processing ,  segmentasi,  ekstraksi  ciri,  dan  pengenalan. Metode Snake  Model-PSO diterapkan  dengan  memanfaatkan  koordinat  titik  pusat  pupil yang telah ditemukan sebelumnya. Proses ekstraksi ciri dilakukan dengan menggunakan tapis Gabor  2-D berukuran  33×33  dan  sudut  orientasi  bernilai  90º,  45º,  0º,  dan  -45º. Jumlah  data  referensi  yang  digunakan  sebanyak  117  citra  iris.  Jumlah  data  uji  yang digunakan sebanyak 78 citra iris. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa persentase FMR sebesar 3,6737% dan FNMR sebesar 4,2735% untuk database iris kiri. Persentase FMR dan FNMR untuk database iris kanan menghasilkan  yang sama, yakni 0%. Unjuk kerja sistem berdasarkan akurasi keputusan menghasilkan persentase terbaik sebesar  91, 0256%  untuk database iris  kiri  dan  98,7179%  untuk database iris  kanan. Rata-rata  waktu  proses  pada  pendaftaran  adalah  6,3109  detik,  sedangkan  pada identifikasi adalah 20,494 detik.
Kata kunci: iris , S nake Model-PSO, Gabor 2-D , FMR, FNMR

## Abstract
In this research, the iris biometric identification system was developed by using the Snake Model-PSO  and  Gabor  2-D  method.  The  steps  taken  in  this  research  consist  of  image acquisition, pre-processing, segmentation, feature extraction, and introduction. The PSO- Snake  Model  method  is  applied  by  utilizing  the  coordinates  of  the  previously  discovered pupil center point. The feature extraction process is performed by using a 33 × 33 Gabor 2-D filter and an orientation angle of 90º, 45º, 0º, and -45º. The amount of reference data used is 117 iris images. The amount of test data used is 78 iris images. Based on the test results can be concluded that the percentage of FMR of 3.6737% and FNMR of 4.2735% for  the  left  iris  database.  The  percentage  of  FMR  and  FNMR  for  the  right  iris  database yields the same, ie 0%. System performance based on decision accuracy yielded the best percentage  of  91,0256%  for  left  iris  database  and  98,7179%  for  right  iris  database. The average  processing  time  at  registration  is  6.3109  seconds,  while  the  identification  is 20.494 seconds.
Keywords : iris, S nake Model-PSO, Gabor 2-D, FMR, FNMR

## PENDAHULUAN
Sistem biometrik menggunakan
karakteristik  fisiologis  atau  karakteristik perilaku untuk mengenali identitas seseorang. Karakteristik fisiologis adalah ciri fisik  yang  relatif  stabil  seperti  sidik  jari, geometri tangan, pola iris, dan retina.
Secara umum sistem biometrik dapat dibangun  sebagai  sistem  verifikasi  atau identifikasi.  Sistem  verifikasi  merupakan sistem  biometrik  yang  bertujuan  untuk memberi  penegasan  berupa  penerimaan
atau  penolakan  terhadap  identitas  yang diklaim oleh seseorang. Sedangkan sistem identifikasi  merupakan  sistem  biometrik yang bertujuan untuk mengungkap identitas seseorang (Putra, 2010).
Salah  satu  sistem  biometrik  yang paling  menjanjikan  adalah  melalui  salah satu  bagian  dari  organ  mata  yaitu  iris.  Iris adalah daerah berbentuk gelang pada mata yang dibatasi oleh pupil (bagian pusat mata yang  berwarna  hitam)  dan  sclera  (bagian putih  dari  mata).  Kelebihan  dari  iris  yang
menjadikannya salah satu biometrik dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  adalah seumur  hidup  tekstur  iris  yang  dimiliki seseorang  akan  stabil,  iris  merupakan organ  internal  yang  dapat  terlihat  secara eksternal, iris dari dua orang kembar identik atau  iris  mata  kanan  dan  kiri  dari  seorang individu  sangat  berbeda  dan  tidak  saling berhubungan,  iris  memiliki  struktur  fisik yang kaya dan dapat menyediakan banyak data (Tang, Han, & Zhang, 2009).
Tahap pengenalan iris yang seringkali menjadi objek penelitian adalah segmentasi iris.  Salah  satu  metode  yang  sering digunakan  dalam  segmentasi  iris  adalah transformasi  lingkaran  Hough  seperti  yang dilakukan oleh Masek, yang mengkombinasikannya dengan metode deteksi  tepi  Canny  (Masek,  2003).  Namun, dengan  metode  tersebut  terkadang  akurasi wilayah  pupil  dan  iris  yang  diperoleh  tidak sesuai,  hal  ini  dikarenakan  kedua  wilayah tersebut sebenarnya tidak berbentuk lingkaran
sempurna, sedangkan transformasi
lingkaran Hough menggunakan  template  lingkaran  dengan bentuk  yang  sempurna  untuk  mencari wilayah  pupil  dan  iris  yang  diasumsikan berbentuk lingkaran sempurna.
Teknik  segmentasi  yang  memiliki kemampuan  beradaptasi  dengan  solusi target  adalah active  contour atau  sering disebut  pula  dengan  istilah snake  model . Pada  teknik  ini,  suatu active  contour (snake) yang  terdiri  dari  himpunan  titik koordinat  akan  mengitari  fitur  target  (fitur yang  akan  diekstraksi).  Cara  kerjanya  bisa dianalogikan  seperti  menemukan  suatu bentuk dengan menggunakan balon, dalam hal  ini  balon  akan  melingkupi  bentuk  yang akan  dicari.  Udara  di  dalam  balon kemudian  dikeluarkan  sedikit-demi  sedikit hingga  ukuran  balon  akan  menyusut. Penyusutan pada balon akan berhenti pada saat  ukuran  balon  telah  sesuai  dengan bentuk  yang  dicari.  Dari  ilustrasi  tersebut dapat  diketahui  bahwa  pencarian  solusi dengan menggunakan snake model
diekspresikan dengan proses
meminimumkan  fungsi  tujuan  (Nixon  &
Aguado,
2008). Namun, terdapat kelemahan  dari snake  model ini,  yakni snakes seringkali  terjebak  pada  keadaan
minimum lokal sehingga akan mempengaruhi  solusi  yang  dihasilkan.
Particle swarm optimization (PSO) merupakan teknik optimasi yang didasarkan pada  perilaku  sosial  kawanan  burung. Teknik  ini  diharapkan  mampu  mengatasi kelemahan  dari snake  model dengan  cara mengoptimasi proses meminimumkan fungsi  tujuan  dalam snake  model sehingga solusi  yang  dihasilkan  dapat  lebih  optimal. Pemilihan  teknik  PSO  didasarkan  pada ulasan yang dilakukan oleh Kaur dan Singh yang  menyimpulkan  bahwa  PSO  yang dikombinasikan dengan metode lain seperti PSO- thresholding , PSO-berbasis fuzzy , PSO-algoritma genetika, PSO-berbasis wavelet ,  PSO-berbasis clustering ,  PSO- berbasis rough  set ,  dan  PSO-berbasis jaringan  syaraf  tiruan  akan  menghasilkan pendekatan yang lebih efektif, karena pada dasarnya PSO adalah metode yang sangat tangguh (powerful) (Kaur & Singh, 2012).
Berdasarkan  latar  belakang  yang telah  diungkapkan  tersebut,  penelitian mengenai pengenalan iris ini menggunakan pendekatan  berbasis  snake  model  yang dioptimasi  dengan  PSO  untuk  tahapan segmentasi.  Ekstraksi  ciri  terhadap  wilayah iris  yang  diperoleh  dari  tahap  segmentasi akan menggunakan filter wavelet Gabor 2-D karena  filter  ini  mampu  menyediakan representasi  gabungan  yang  optimal  dari sinyal  dalam  domain  spasial  dan frekuensi. Hasil  dari  filter  Gabor  akan  didemodulasi dengan  menggunakan  quadrature  2-D Gabor  untuk  menghasilkan  iris  code  yang merupakan informasi pembeda (fitur ciri) iris yang telah dimampatkan. Proses identifikasi dilakukan  dengan  menggunakan  metode klasifikasi  berbasis  nearest  neighbor,  yakni metode  K-NN.  Metode  tersebut  telah terbukti sebagai algoritma pengenalan yang sederhana  dan  tangguh,  dengan  aturan keputusan  yang  memiliki  kinerja  yang  baik mengingat bahwa tidak tersedia pengetahuan eksplisit
dari data (Choudhary, Singh, & Tiwari, 2013).

## METODE
Pada  penelitian  ini, data  set yang digunakan  adalah  MMU Iris  Database yang dikembangkan oleh Multimedia University di Malaysia. Data  set ini  terdiri  dari  450  citra
iris dengan  setiap  subjek  memiliki  2 kelompok  citra iris yang  berasal  dari  iris kanan  dan  kiri.  Masing-masing iris kanan dan  kiri  menghasilkan  5  citra iris .  Seluruh citra pada data set tersebut merupakan citra grayscale 24  bit  dengan  format  BMP  dan
berukuran  320x240  piksel  (Zeng,  n.d.). Pada  Gambar  1  ditampilkan  beberapa contoh dari citra iris yang berasal dari MMU Iris Database .
Gambar 1. Citra MMU Iris Database Output Identifikasi Pendaftaran Pendaftaran/ Identifikasi Akuisisi Citra Iris Pre-Processing : - Grayscaling Segmentasi : - Penentuan Koordinat Titik Pusat Pupil - Pencarian Batas Dalam Iris ( Snake- PSO ) - Pencarian Batas Luar Iris ( Snake-PSO ) - Normalisasi Wilayah Iris ke Koordinat Polar ( Daug a ’s Rubber Sheet
Mode) Ekstraksi Ciri : - Tapis Gabor 2-D Pencocokkan Fitur : - Hamming Distance Identitas Pemilik Iris Skor Kecocokkan Database Iris Klasifikasi : - KNN
Citra Grays cale 24 bit Citra Grays cale 8 bit
Gambar 2. Alur Kerja Sistem Identifikasi Biometrik Alur  kerja  dari  sistem  identifikasi ini  diawali  dengan  akuisisi  citra iris (akuisisi  tidak  langsung).  Citra iris hasil akuisisi  merupakan  citra grayscale 24  bit. Untuk mempermudah pemrosesan selanjutnya, citra iris melalui tahapan pre- processing untuk  mengubahnya  menjadi citra grayscale 8  bit  berdasarkan  nilai rata-rata  dari  ketiga channel warna dengan  bobot channel  red,  green, dan blue berturut-turut adalah 0,2989; 0,5870; 0,1140.  Ketiga  bobot  didasarkan  pada fungsi rgb2gray pada MATLAB. Citra hasil dari  tahap pre-processing selanjutnya melalui  tahap  segmentasi.  Tahap  ini terdiri dari penentuan koordinat titik pusat pupil,  pencarian  batas  dalam iris dan pencarian  batas  luar  iris  dengan snake- PSO ,  serta  normalisasi  wilayah iris ke koordinat polar dengan Daugman ’ s rubber sheet  model .  Citra iris ternormalisasi selanjutnya  diproses  melalui  ekstraksi  ciri dengan tapis Gabor 2-D untuk menghasilkan iris  code . Iris  code inilah yang  digunakan  dalam  tahap  identifikasi untuk  mengetahui  identitas  citra iris yang diuji.  Gambar  2  menunjukkan  alur  kerja selengkapnya  dari  sistem  identifikasi biometrik iris .
Proses  penghitungan  titik  pusat pupil  bertujuan  untuk  menghasilkan  titik pusat yang digunakan pada saat inisialisasi snake di  proses  segmentasi. Lokasi  titik  pusat  yang  dihasilkan  akan menentukan posisi koordinat control points yang  akan  membentuk snake .
Pada  proses  penghitungan  titik  pusat pupil,  input  yang  digunakan  adalah  citra grayscale 8 bit yang dihasilkan dari  tahap pre-processing .  Output  yang  dihasilkan dari proses ini berupa koordinat titik pusat pupil.  Langkah-langkah  yang  dilakukan dalam  penghitungan  titik  pusat  pupil adalah sebagai berikut:
1.  Pembentukan histogram citra yang telah dikonversi menjadi citra grayscale
2.  Penentuan  nilai threshold berdasarkan hasil  dari  langkah  1  dengan mengambil nilai tengah dari histogram citra 3.  Pengambangan  citra grayscale yang merupakan  output  dari  proses  akuisisi
citra  dengan  nilai threshold yang dihasilkan dari langkah 2 4.  Penandaan komponen terhubung
dengan 4-connected untuk  mengisi wilayah citra yang kosong (berongga) 5.  Penerapan tapis median untuk mengurangi noise pada citra 6.  Penandaan komponen terhubung dengan 8-connected untuk  menandai kandidat wilayah pupil 7.  Penentuan koordinat titik pusat pupil
Batas  dalam  iris  merupakan  batas antara  wilayah  pupil  dengan  wilayah iris . Titik-titik  koordinat  yang  merupakan  batas dalam iris dicari  dengan  menggunakan snake  model-PSO .  Koordinat  titik  pusat pupil  yang  telah  diperoleh  digunakan  untuk menentukan  posisi  koordinat  control  points pada  inisialisasi snake .  Output  yang dihasilkan  dari  proses  ini  berupa  titik-titik koordinat  yang  menjadi  batas  dalam  iris. Batas  luar iris merupakan  batas  antara wilayah iris dengan wilayah sclera . Titik-titik koordinat  yang  merupakan  batas  luar iris juga  dicari  dengan  menggunakan snake model-PSO .  Output  yang  dihasilkan  dari proses  ini  berupa  titik-titik  koordinat  yang menjadi  batas  luar iris .  Langkah-langkah yang  dilakukan  dalam  pencarian  batas dalam dan luar iris adalah sebagai berikut: 1.  Penentuan  koordinat snake  control points dengan memanfaatkan persamaan parametrik lingkaran sebagai berikut: = + (1) =   𝑖 + (2)
Koordinat x dan y dicari  berdasarkan parameter t ,  dengan  jari-jari R ,  dan titik pusat ( a,b ).
2.  Penentuan nilai parameter α, , dan  : a.  Parameter α mengatur  jarak  antar titik pada snake (energi continuity ) b.  Parameter mengatur  variasi  titik pada snake (energi curvature ) c. Parameter mengatur  kontribusi energi image
3.  Penentuan  nilai  parameter swarmSize, maxIter, inertia, dan corr_factor :
a.  Parameter swamSize berkaitan dengan  ukuran swarm (jumlah
partikel  dalam  sebuah swarm )  pada setiap control point b.  Parameter maxIter
berkaitan dengan  jumlah  maksimum  iterasi yang dilakukan pada setiap swarm c.  Parameter inertia berkaitan  dengan perilaku konvergen dari PSO
d. Parameter corr_factor berkaitan dengan seberapa jauh suatu partikel bergerak dalam sekali iterasi
4.  Untuk  setiap control  point pada snake, lakukan langkah-langkah berikut:
a.  Inisialisasi sebuah swarm dan alokasikan window pencarian  untuk swarm tersebut b.  Tentukan nilai awal particle velocity c.  Tentukan  nilai  awal particle  best value
d.  Untuk  setiap  partikel  pada swarm , lakukan langkah-langkah berikut:
i.  Perbarui  posisi  setiap  partikel dengan menggunakan:
𝑋[][ ] + [][ ] (3) Posisi partikel saat ini dinotasikan dengan 𝑋[][ ] , dan [][ ]
sebagai particle velocity . ii.  Hitung  energi continuity dengan menggunakan:
| d𝐯 𝑠 d | = |∑ ‖𝐯 𝑖 − 𝐯 𝑖+ ‖ /  − 𝑆− 𝑖= ‖𝐯 − 𝐯 + ‖|
= ∑ |√ 𝑖 − 𝑖+ + 𝑖 − 𝑖+ / 𝑆− 𝑖= − √ − + + − + |
(4) iii.  Hitung  energi curvature dengan menggunakan:
| d 2 𝐯 𝑠 d 2 | = | 𝐯 + − 𝐯 + 𝐯 − |
= + − + − + + − + − (5)
iv.  Hitung  energi image dengan menggunakan:
𝐸 𝑖 𝑔 = ‖∇[𝐺 𝜎 , ∗ 𝐼 , ]‖ (6)
dengan, 𝐺 𝜎 , adalah  matriks tapis Gaussian  pada koordinat ( x,y )  dan 𝐼 , adalah  matriks citra input pada koordinat ( x,y ).
v.  Lakukan normalisasi untuk setiap  nilai  energi continuity , energi curvature, dan  energi image .  Nilai  energi continuity dan curvature dibagi  dengan nilai energi terbesar pada wilayah  ketetanggaan sehingga kedua nilai energi tersebut berada  pada  rentang  nilai  [0,1]. Khusus  untuk  energi image dinormalisasi dengan menggunakan: 𝑙 𝑖 , = ( 𝑖 − 𝑎𝑔 , ) 𝑎 − 𝑖 (7) dengan, min adalah nilai minimum  gradien  di  wilayah neighborhood , max adalah  nilai maksimum  gradien  di  wilayah neighborhood, dan mag(x,y) adalah  magnitudo  gradien  dari point saat ini. vi.  Hitung nilai fitness berupa energi snake dengan menggunakan: 𝐸 𝑎𝑘𝑒 , = 𝑖 𝐸 𝑐 , + 𝑖 𝐸 𝑐 , + 𝑖 𝐸 𝑖 𝑔 , (8)
vii.  Perbarui particle  best  position dan particle best value berdasarkan: 𝐼 _ 𝑙 < 𝐸 []  ℎ 𝐸 [] = _ 𝑙 𝐸 [][ ] = _ 𝑖 𝑖 (9)
viii. Temukan global  best  position
pada swarm berdasarkan: 𝐼 _ 𝑙   < 𝐸 [𝐺 𝐸 ]  ℎ 𝐺 𝐸 = 𝑖 𝑙 ′ _ _𝑖 (10) ix.  Untuk setiap partikel pada swarm ,  perbarui  nilai particle velocity dengan menggunakan: 𝑉[][ ] = 𝑉[][ ] + _ ∗ ∗ 𝐸 [][ ] − 𝑋[][ ] + _ ∗ ∗ 𝐸 [𝐺 𝐸 ][ ] − 𝑋[][ ] (11)
e.  Ulangi  langkah  b  hingga  jumlah iterasi maksimum tercapai
f.  Pindahkan  posisi control  point saat ini ke global best position 5.  Ulangi langkah 4 hingga jumlah maksimum  iterasi  tercapai  atau  jumlah
control  point yang  berpindah  posisi kurang dari nilai yang ditentukan
Hasil dari pencarian batas dalam dan luar iris berupa  himpunan  titik  koordinat yang selanjutnya dinormalisasi ke koordinat polar  yang  bertujuan  untuk  mengubah koordinat  batas-batas iris dari  koordinat kartesian  menjadi  koordinat  polar.  Proses ini dilakukan dengan menggunakan Daugman ’ s  rubber  sheet  model (Arvacheh, n.d.). Output dari proses ini berupa array 2- D dengan  dimensi  horizontal  diperoleh  dari resolusi  angular  dan  dimensi  vertikal  dari resolusi radial.
Proses ekstraksi ciri dilakukan dengan  menggunakan  tapis Gabor  2-D . Output  yang  dihasilkan  dari  proses  ini berupa 8 iris code dengan panjang tertentu yang  terdiri  dari  kombinasi  angka  biner. Kedelapan iris  code tersebut  terdiri  dari  4 iris code untuk bagian real dengan masing- masing iris  code dihasilkan  dari 𝜃 bernilai 90º, 45º, 0º, dan -45º; dan bagian imaginary dengan masing-masing iris  code dihasilkan dari 𝜃 bernilai  90º,  45º,  0º,  dan  -45º. Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam proses ekstraksi ciri adalah sebagai berikut: 1.  Pembentukan  tapis Gabor  2-D dengan persamaan: 𝐺 , , 𝜃, , 𝜎 =
𝜋𝜎 2 {− 2 + 2 𝜎 2 } { . 𝜋. 𝑖 . . cos 𝜃 + . . sin 𝜃 } (12)
dengan, i bernilai √− , u adalah frekuensi dari  gelombang  sinusoidal, 𝜃 adalah kontrol  terhadap  orientasi  dari  fungsi Gabor , 𝜎 adalah  standar  deviasi  dari Gaussian  envelope ,  dan x,y adalah koordinat dari tapis Gabor .
2.  Wilayah  iris  dikonvolusi  dengan  tapis yang dihasilkan dari langkah 1
3.  Pemisahan  bagian real dan imaginary dari  hasil  konvolusi  pada  langkah  2. Pemisahan  ini  menghasilkan  bagian real dan imaginary yang masing-masing memiliki 𝜃 bernilai 90º, 45º, 0º, dan -45º. 4.  Untuk  setiap  bagian real lakukan pembentukan iris code dengan ketentuan berikut:
=  𝒊𝒇  [𝐺̃[ , , 𝜃, 𝜎] ∗ 𝐼] ≥ (13) =  𝒊𝒇  [𝐺̃[ , , 𝜃, 𝜎] ∗ 𝐼] < (14)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pencarian  batas  dalam iris dilakukan  percobaan  terhadap  39  individu dari  45  individu  yang  tersedia  pada MMU Iris Database .  Enam  individu  tidak  dapat digunakan  untuk  percobaan  karena  titik pusat  pupil  tidak  ditemukan.  Citra  yang digunakan  untuk  setiap  individu  berjumlah 10 buah yang terdiri dari 5 buah citra mata kiri dan 5 buah citra mata kanan. Total citra yang  digunakan  dalam  percobaan  ini adalah  390  buah  citra.  Pada  Gambar  3 ditampilkan  hasil  percobaan  dari  pencarian batas  dalam  iris  menggunakan Snake Model-PSO .  Pada  metode Snake  Model- PSO,  s ebagian  besar  batas  dalam  iris ditemukan pada iterasi ke-72. Nilai parameter snake yang digunakan adalah α = 0,5;   = 2.2;   = 0,5.
Total  citra  yang  digunakan  dalam pencarian  batas  luar  iris  sama  halnya dengan  pencarian  batas  dalam  iris,  yakni sejumlah  390  buah  citra.  Pada  metode Snake  Model-PSO,  s ebagian  besar  batas luar  iris  ditemukan  pada  iterasi  ke-72.  Nilai parameter snake yang digunakan adalah α =  0,5;    =  2,2;    =  0,5. Pada  Gambar  4 ditampilkan  hasil  percobaan  dari  pencarian batas  dalam  iris  menggunakan Snake Model-PSO .
Hasil  normalisasi  wilayah  iris  ke koordinat polar ditunjukkan oleh Gambar 5. Ukuran  dimensi  horizontal  yang  digunakan adalah  50,  yakni  berdasarkan  jumlah control  points yang  digunakan  pada  saat pencarian  batas  dalam  dan  luar  iris, sedangkan  ukuran  dimensi  vertikal  yang digunakan  adalah  20.  Nilai  parameter ρ berkaitan  dengan  dimensi  vertikal  (resolusi radial).  Oleh  karena  nilai  parameter ρ ditentukan  berada  dalam  interval  [0,1], maka  jarak  antar  nilai  yang  digunakan adalah  (1/dimensi  vertikal).  Untuk  nilai parameter 𝜃 menggunakan  urutan  posisi control points pada snake , yakni 1, 2, 3, ..., 50.  Nilai  parameter 𝜃 dan 𝜃 diperoleh dari koordinat posisi control points dari hasil pencarian batas dalam iris (batas pupil).  Nilai  parameter 𝑖 𝜃 dan 𝑖 𝜃 diperoleh dari koordinat posisi control points dari  hasil  pencarian  batas  luar  iris  (batas iris).
Iris  code merupakan  kode  biner  yang unik  dan  dihasilkan  dari  fitur real dan imaginary dari  wilayah  iris  yang  telah dinormalisasi. Iris  code yang  dihasilkan berukuran  1000 bytes yang  dihasilkan  oleh fitur  iris  berukuran  50×20  piksel  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Pengujian probabilitas kesalahan pencocokkan dilakukan dengan menghitung nilai FMR dan FNMR (Dunstone  &  Yager, 2009).  Penghitungan  kedua  nilai  tersebut dilakukan  untuk  setiap  kombinasi  nilai 𝜃 dan  jenis  pergeseran  bit.  Jumlah  data referensi  yang  digunakan  adalah  234 iris code dengan  komposisi    jumlah  data  dari iris  kiri  dan  iris  kanan  masing-masing adalah  117 iris  code. Penghitungan  skor kemiripan dilakukan untuk setiap kombinasi pasangan  data  referensi  yang  berjumlah
6786 penghitungan dengan komposisi 6669 penghitungan  pada  sampel  dari  pengguna yang  berbeda  dan  117  penghitungan  pada sampel  dari  pengguna  yang  sama.  Skor kemiripan antara data referensi dan data uji diperoleh dengan cara mencocokkan setiap bit data pada iris code referensi dengan iris code uji. Skor 1 akan diberikan pada setiap pasangan bit yang berbeda dan selanjutnya dari  nilai  total  tersebut  dicari  nilai  rata- ratanya. Semakin kecil nilai yang diperoleh, makan semakin tinggi kemiripannya.
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  tingkat akurasi  pencocokan  tertinggi  untuk  iris  kiri terjadi ketika sudut orientasi yang digunakan adalah -45º dan jenis pergeseran bit yang digunakan adalah right . Hasil tersebut aevar1.bmp christinel2.bmp eugenehol1.bmp hockr1.bmp kelvinl3.bmp liujwl1.bmp
Gambar 3. Hasil Percobaan Pencarian Batas Dalam Iris dengan Snake Model-PSO
aeval1.bmp bryanl2.bmp liujwr3.bmp ngkokwhyl3.bmp sarinar2.bmp tickr1.bmp
Gambar 4. Hasil Percobaan Pencarian Batas Luar Iris dengan Snake Model-PSO
(a) (b)
Gambar 5. Normalisasi Wilayah Iris ke Koordinat Polar (a) Ukuran 50×20 Piksel (b) Diperbesar ke Ukuran 200×80 Piksel
menunjukkan bahwa fitur iris yang dihasilkan dengan sudut orientasi -45º pada database iris  kiri  dapat  merepresentasikan karakteristik  setiap  iris  dengan  lebih  baik dibandingkan  dengan  sudut  orientasi  90º, 45º, dan 0º. Selain itu,  jenis pergeseran bit right menunjukkan  bahwa  fitur  iris  uji  yang dihasilkan cenderung mengalami pergeseran bit ke arah kiri. Hal ini berkaitan dengan  adanya  perubahan  posisi  mata sampel ketika proses akuisisi citra. Gambar 7  menunjukkan  bahwa  ketika  nilai  ambang ( T )  berada  pada  posisi  0,368,  sistem
menghasilkan  tingkat  kesalahan  minimum dengan  nilai FMR sebesar  3,6737%  dan nilai FNMR sebesar 4,2735% untuk pencocokan  iris  kiri.  Hal  ini  berarti  bahwa terdapat  3,6737%  kesalahan  penentuan kecocokan pada penghitungan skor kemiripan  untuk  sampel  data  latih  yang berasal  dari  individu  berbeda  dan  4,2735% kesalahan  penentuan ketidakcocokan  pada penghitungan  skor  kemiripan  untuk  sampel data  uji  yang  berasal  dari  individu  yang sama.
Gambar 6. Iris Code
Tabel 1. Tingkat Akurasi Pencocokan (dalam %) Iris Kiri
θ Jenis Pergeseran Bit Tidak Ada Kanan Kiri 90º 69,1108 72,1098 65,0772 45º 41,9103 84,2405 29,2248 0º 10,3614 91,363 7,5574 -45º 39,1813 92,0528 44,6844 001110011100110001100110011100011100111000111000110011100011000110011100110011100 011000111000111000100011100111001110011001100011000111000111000110001100011100111 001100011001100111000110000011001110001100011000110001100111001100110001110010011 001110011000111001110011100110011001110011100110110001100111000110001110011000110 011001100011000100110011101111001110001100011001100110011100011001101100011001110 001100011100111001101100011000111001111100111001110011100011100111001001100111000 110001111001110001110011100011100111000011100111000110001110001110001100011000011 100111100011000111001110001110011110011100111000011000111000111000110001110011100 111110011000111000011001110000111001110001100011001101110011000110000111001100100 111001110011100011001001100111001110000110011001100110001110011100110010001100110 001100001100011001100110001100011000110010011100110011100011100110001000110001100
111001100100011001110011000011000110011001110011100110001101100111001100111000111 0011100110011000110001100110
Gambar 7. Grafik ROC Sistem untuk Iris Kiri dengan θ = -45º dan Jenis Pergeseran Bit =

## Right
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  tingkat akurasi  pencocokan  tertinggi  untuk  iris kanan  terjadi  ketika  sudut  orientasi  yang digunakan adalah 45º dan jenis pergeseran bit  yang  digunakan  adalah right .  Hasil tersebut  menunjukkan  bahwa  fitur  iris  yang dihasilkan dengan sudut orientasi 45º pada database iris kanan
dapat merepresentasikan  karakteristik  setiap  iris dengan  sangat  baik.  Selain  itu,  jenis
pergeseran  bit right menunjukkan  bahwa fitur  iris  uji  yang  dihasilkan  cenderung mengalami  pergeseran  bit  ke  arah  kiri.  Hal ini  berkaitan  dengan  adanya  perubahan posisi  mata  sampel  ketika  proses  akuisisi citra.
Kedua  hasil  yang  ditunjukkan  oleh pencocokan iris kiri dan kanan menunjukkan  bahwa  jenis  pergeseran  bit memiliki pengaruh yang cukup besar dalam
Tabel 2. Tingkat Akurasi Pencocokan (dalam %) Iris Kanan
θ Jenis Pergeseran Bit Tidak Ada Kanan Kiri 90º 93,7472 96,7611 93,5523 45º 61,0586 100 51,9568 0º 12,3257 96,4312 15,8045 -45º 53,6962 96,6262 63,6527
Gambar 8. Grafik ROC Sistem untuk Iris Kanan dengan θ = -45º dan Jenis Pergeseran Bit = Right
menentukan  tingkat  akurasi  pencocokan sistem. Hal tersebut berkaitan dengan tidak adanya posisi mata standar yang ditentukan  terhadap  para  individu  yang dijadikan  sebagai  sampel  ketika  akuisisi citra sehingga terdapat kemungkinan pergeseran posisi ketika melakukan sejumlah  pengambilan  citra  pada  suatu sesi. Gambar 8 menunjukkan bahwa ketika nilai ambang ( T ) berada pada posisi 0,291, sistem tidak menghasilkan kesalahan penentuan kecocokan, baik untuk penghitungan  skor  kemiripan  untuk  sampel data  latih  yang  berasal  dari  individu berbeda  dan  penghitungan  skor  kemiripan untuk  sampel  data  latih  yang  berasal  dari individu yang sama. Hal ini ditandai dengan nilai FMR dan FNMR berturut-turut sebesar 0%  untuk  pencocokan  iris  kanan.  Kedua hasil yang ditunjukkan oleh pencocokan iris kiri dan kanan menunjukkan bahwa pemilihan  nilai  ambang  ( T )  mempengaruhi nilai FMR dan FNMR dari sistem. Peningkatan  nilai FMR dan FNMR akan menyebabkan penurunan kinerja pencocokan  sistem,  sebaliknya  penurunan nilai FMR dan FNMR akan  menyebabkan peningkatan kinerja pencocokan sistem.
Tingkat  keberhasilan  sistem  dalam menghasilkan keputusan yang benar terhadap  identitas  pemilik  iris  diketahui melalui pengujian akurasi keputusan. Pengujian  akurasi  keputusan  dilakukan terhadap  hasil  identifikasi  yang  dilakukan berdasarkan  kombinasi  nilai 𝜃 ,  jenis pergeseran, dan nilai K . Jumlah
keseluruhan data uji yang digunakan dalam pengujian  ini  adalah  sebanyak  156  citra. Jumlah  data  uji  tersebut  diperoleh  dari  39 individu.  Setiap  individu  memiliki  4  data  uji dengan  komposisi  2  citra  iris  kanan  dan  2 citra  iris  kiri.  Tabel  3  menunjukkan  bahwa tingkat  akurasi  keputusan  tertinggi  untuk pengujian  dengan  menggunakan  data  uji yang  dihasilkan  oleh  iris  kiri  terjadi  ketika nilai K yang  digunakan  adalah  1  dan  3. Sedangkan pada pengujian dengan menggunakan data uji yang dihasilkan oleh iris  kanan,  tingkat  akurasi  keputusan tertinggi  terjadi  ketika  nilai K yang digunakan adalah 1. Parameter K menunjukkan  jumlah  sampel  pelatihan (data  referensi)  yang  merupakan  tetangga terdekat  ke  sampel  uji  (data  uji).  Kedua hasil  pengujian  tersebut  menunjukkan bahwa  semakin  besar  nilai K yang digunakan, maka tingkat akurasi keputusan yang dihasilkan oleh sistem dalam mengenali  kepemilikan  iris  akan  semakin rendah.  Hasil  tersebut  dapat  disebabkan oleh  citra iris yang  digunakan  kurang menampilkan  pola iris dengan  detail, sehingga kemiripan iris code dalam beberapa  bagian  masih  mungkin  terjadi. Selain  itu,  semakin  besar  nilai K yang digunakan,  maka  himpunan K tetangga terdekat  ke  data  uji  akan  memiliki  skor kemiripan yang nilainya semakin besar dan berpeluang  melebihi  nilai  ambang  ( T )  yang telah ditentukan sehingga dapat mengakibatkan  tidak  dikenalinya  identitas pemilik iris ( unknown ).
Tabel 3. Tingkat Akurasi Keputusan (%) Database k 1 3 5 Iris Kiri 91,0256 91,0256 85,8974 Iris Kanan 98,7179 96,1538 89,7436
Sistem  identifikasi  biometrik  iris  yang telah dibangun terdiri dari dua modul, yakni modul  pendaftaran  dan  modul  identifikasi. Pada  pengujian  waktu  proses  sistem, pengujian  dilakukan  pada  kedua  modul. Waktu  proses  yang  dihasilkan  untuk  setiap modul  merupakan  waktu  rata-rata  dari keseluruhan  proses  yang  dijalankan  pada masing-masing modul.
Pada  modul  pendaftaran  dilakukan pencatatan  waktu  proses  untuk  pencarian batas  dalam  iris,  pencarian  batas  luar  iris, dan  pembentukan iris  code seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Pencatatan tersebut  dilakukan  untuk  setiap  citra  iris yang  digunakan  sebagai  data  referensi maupun  data  uji.  Rata-rata  waktu  proses modul  pendaftaran  adalah  rata-rata  waktu
yang  dibutuhkan  untuk  pencarian  batas dalam  iris,  pencarian  batas  luar  iris,  dan pembentukan iris  code untun  setiap  citra iris.  Jumlah  citra  iris  yang  digunakan sebagai  data  referensi  adalah  234  citra dengan komposisi    jumlah  data  dari  iris kiri dan  iris  kanan  masing-masing  adalah  117 citra.  Jumlah  citra  iris  yang  digunakan sebagai  data  uji  adalah  156  citra  dengan komposisi   jumlah  data dari  iris kiri  dan  iris kanan  masing-masing  adalah  78  citra. Jumlah keseluruhan citra iris yang digunakan  pada  modul  pendaftaran  adalah 390 citra.
Modul  identifikasi  terdiri  dari  dua  sub modul, yakni pelatihan dan pengujian. Pada sub  modul  pelatihan  tidak  dilakukan
pencatatan  waktu  proses.  Pada  sub  modul pengujian waktu proses yang dicatat adalah rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  untuk melakukan  sekali  identifikasi.  Jumlah  data uji  yang  digunakan  adalah  156 iris  code dengan komposisi    jumlah  data  dari  iris kiri dan iris kanan masing-masing adalah 78 iris code . Tabel 5 menunjukkan rata-rata waktu proses  sub  modul  pengujian.  Lamanya waktu  proses  disebabkan  oleh  mekanisme K-NN yang  melakukan  penghitungan  skor kemiripan  data  uji  terhadap  setiap  sampel yang terdapat pada data referensi. Sehingga untuk sekali identifikasi, penghitungan  skor  kemiripan  dilakukan sebanyak 117 penghitungan. Tabel 4. Rata-rata Waktu Proses Modul Pendaftaran (Detik) Jenis Data Rata-rata Waktu Proses Pencarian Batas Dalam Iris Pencarian Batas Luar Iris Pembentukan Iris Code Modul Pendaftaran Data Referensi 3,3105 2,8614 0,0754 6,2473 Data Uji 3,3760 2,9267 0,0717 6,3744 Rata-rata waktu proses 6, 3109 Tabel 5. Rata-rata Waktu Proses Modul Pengujian (Detik) Database Rata-rata Waktu Proses Pencarian Batas Dalam Iris Pencarian Batas Luar Iris Identifikasi Sub Modul Pengujian Iris Kiri 3,4865 2,8675 13,4091 19,7631 Iris Kanan 3,3475 2,9398 14,9375 21,2248 Rata-rata waktu proses 20,494

## SIMPULAN
Sistem  identifikasi  ini  menghasilkan persentase FMR sebesar  3,6737%  dan FNMR sebesar 4,2735% untuk database iris kiri.  Persentase FMR dan FNMR untuk database iris kanan menghasilkan nilai yang sama,  yakni  0%.  Unjuk  kerja  sistem berdasarkan akurasi keputusan menghasilkan  persentase  terbaik  sebesar 91,  0256%  untuk database iris  kiri  dan 98,7179% untuk database iris kanan.  Rata- rata waktu proses pada pendaftaran adalah 6,3109  detik,  sedangkan  pada  identifikasi adalah 20,494 detik.
Adapun  saran  yang  penulis  harapkan dapat berguna untuk mendukung penelitian-penelitian selanjutnya yang berkaitan dengan topik identifikasi biometrik iris  adalah  penggunaan  citra iris dengan detail iris yang  lebih  jelas  untuk  menjaga keunikan iris  code yang  dihasilkan.  Selain berkaitan  dengan  sampel  data,  saran lainnya  adalah  mengenai  penentuan  nilai FRR ( FNMR )  dan FAR  (FMR) yang digunakan pada sistem. Pada penelitian ini, tujuan  sistem  biometrik  yang  dibangun masih  sebatas  pengujian  implementasi algoritma,  sehingga  penentuan  nilai FRR ( FNMR )  dan FAR  (FMR) yang  digunakan
hanya  mengacu  pada  hasil  total  nilai kesalahan  minimum.  Diharapkan  pada penelitian  selanjutnya,  penentuan  kedua nilai  tersebut  dapat  disesuaikan  dengan tujuan  sistem  biometrik  yang  dibangun, apakah  sebagai  aplikasi  keamanan  tingkat tinggi,  aplikasi  sipil,  atau  aplikasi  forensik. Selain  itu,  terkait  dengan  waktu  proses identifikasi  yang  masih  terhitung  cukup lama  untuk  kebutuhan  sistem  biometrik, diharapkan pada penelitian-penelitian selanjutnya dapat dihasilkan metode- metode yang mampu mempersingkat waktu proses  pada Snake  Model-PSO dan  juga pada mekanisme K-NN .

## DAFTAR PUSTAKA
Arvacheh,  E.  M.  (n.d.). A  Study  of Segmentation  and  Normalization  for Iris Recognition Systems . University of Waterloo.
Choudhary,  D.,  Singh,  A.  K.,  &  Tiwari,  S.
(2013).  A  Statistical  Approach  for  Iris Recognition  Using  K-NN  Classifier.
International Journal
of Image, Graphics  and  Signal  Processing , 5 (4),
46 – 52. https://doi.org/10.5815/ijigsp.2013.04.0 6 Dunstone, T., & Yager, N. (2009). Biometric
System  and  Data  Analysis:  Design, Evaluation,  and  Data  Mining .  New York: Springer.
Kaur,  A.,  &  Singh,  M.  D.  (2012).  An Overview  of  PSO-  Based  Approaches in  Image  Segmentation. International
Journal of Engineering and Technology (IJET) , 2 (8), 1349 – 1358. Masek,  L.  (2003). Recognition  of  Human Iris Patterns for Biometric Identification .  University  of  Western Australia.
Nixon,  M.,  &  Aguado,  A.  (2008). Feature Extraction & Image Processing (Second Edi). London: Elsevier.
Putra, D. (2010). Pengolahan Citra Digital . Tang,  R.,  Han,  J.,  &  Zhang,  X.  (2009).
Efficient iris segmentation method with support  vector  domain  description. Optica Applicata , 39 (2), 365 – 374. Zeng,  A.  (n.d.).  Iris  Recognition.  Retrieved January 1, 2018, from http://www.cs.princeton.edu/~andyz/iri srecognition