## KLASIFIKASI POLA SIDIK JARI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
Alam Katon Agung Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang alamkaton@gmail.com

## ABSTRAK
Pola sidik jari dikelompokkan menjadi tiga yaitu, arch, loop, dan whorl. Beradasarkan klasifikasi tersebut, penulis akan  membuat  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk  mengenali  dan  mengklasifikasi  citra  pola  sidik  jari,  serta  dapat menyimpan data sidik jari beserta hasil klasifikasi tersebut kedalam database.
Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation. Proses  klasifikasi  citra  pola  sidik  jari  diawali  dengan  mengolah  citra  sidik  jari  tersebut,  antara  lain  konversi  ke  citra grayscale,  konversi  ke  citra  biner,  dan  operasi  morfologi.  Kemudian  dilakukan  transformasi  wavelet  terhadap  hasil pengolahan  citra  tersebut.  Koofisien  hasil  transformasi  wavelet  tersebut  digunakan  sebagai  masukkan  jaringan  syaraf tiruan.
Hasil yang didapatkan pada penelitian ini, sistem dapat mengklasifikasi citra sidik jari tersebut dengan tingkat akurasi sebesar 75,71 %. Sistem klasifikasi tersebut diterapkan dalam bentuk aplikasi website.
Kata kunci : sidik jari, jaringan syaraf tiruan, backpropagation, pengenalan, klasifikasi, citra

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Berdasarkan klasifikasi Galton  yang  terdapat dalam (Abbood,  2014),  pola  sidik  jari  manusia  diklasifikan kedalam tiga jenis pola dasar yaitu loop , whorl , dan arch . Dengan adanya klasifikasi pola sidik jari tersebut, muncul berbagai  penelitian  yang  membahas  tentang  keterkaitan pola  sidik  jari  dengan  suatu  hal.  Contohnya  yaitu keterkaitan  sidik  jari  dengan  kecerdasan  anak  didik (Kumari, 2014), dan implikasi kecerdasan dari pola sidik jari terhadap karir (Valdez, 2014).
Pada penelitian-penelitian tersebut, diperlukan suatu data  berupa  citra  sidik  jari  baik  yang  berasal  dari  ink printing  maupun  melalui digital scanner .  Namun  citra sidik jari merupakan citra yang berukuran kecil. Sehingga jika  terdapat  data  sidik  jari  dalam  jumlah  besar,  maka mereka  akan  kesulitan  untuk  menklasifikasi,  mengolah, dan memelihara data sidik jari tersebut.
Dari latar belakang tersebut maka penulis membuat sistem  yang  dapat  mengklasifikasi  dan  mengenali  data pola  sidik  jari  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation ,  dan  dapat  menyimpan  data  tersebut kedalam database .  Sistem  klasifikasi  tersebut  akan diimplementasikan  dalam  bentuk  aplikasi website . Sehingga selain aplikasi tersebut lebih mudah digunakan, data  citra  sidik  jari  tersebut  juga  lebih  mudah  diolah  dan dipelihara.
1.2 Rumusan Masalah
1.   Bagaimana cara membuat sistem klasifikasi pola sidik jari dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation ?
2.  Bagaimana  membuat  sistem klasifikasi pola  sidik jari yang  mudah  digunakan  untuk  mengolah  dan memelihara data citra sidik jari?
3.  Bagaimana cara mengimplementasikan sistem klasifikasi  pola  sidik  jari  dengan  metode  jaringan syaraf  tiruan backpropagation dalam  bentuk  aplikasi website ?

## 1.3 Batasan Masalah
1.   Penerapan  sistem  klasifikasi  pola  sidik  jari,  dalam bentuk aplikasi website .
2.   Aplikasi  sistem  klasifikasi  pola  sidik  jari  dibangun dengan bahasa pemrograman python dalam lingkungan linux .
3.   Klasifikasi sidik jari yang diterapkan berdasarkan pola dasar klasifikasi Galton.

## 1.4 Tujuan
1.   Membuat aplikasi yang mampu untuk mengklasifikasi dan mengenali citra pola sidik jari.
2.   Membuat  aplikasi  yang  dapat  memudahkan  peneliti pola sidik jari, dalam  mengolah dan  memelihara data citra sidik jari tersebut.
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terkait
Seperti  yang  telah  disebutkan  dalam  penelitian (Kumari, 2014), Dermatoglyphics merupakan bidang ilmu yang  mempelajari  pola  sidik  jari,  telapak  tangan  dan telapak kaki. Pola sidik jari mulai terbentuk pada bulan ke tiga  dan  terbentuk  sempurna  pada  bulan  ke  lima.  Tujuan dari  penelitian  tersebut  (Kumari,  2014),  yaitu  mencari hubungan  antara  pola  sidik  jari  dengan  berbagai  macam kecerdasan  berdasarkan  bidang  ilmu  yang  diambil  oleh partisipan.  Sidik  jari  setiap  partisipan  tersebut  didapat dengan  cara  cetak  tinta  10  jari  partisipan  tersebut. Partisapan  tersebut  berasal  dari Medical  students dan
Madical lab technician . Setelah itu, pola sidik jari tersebut diidentifikasi dan dianalisa. Pada penelitian tersebut tidak ditemukan perbedaan signifikan. Namun Medical students lebih  cenderung  gemar  mempelajari  atau  meneliti  dari pada Madical lab technician students . Berdasarkan hasil penilitian dari (Juheri, 2015) yaitu, jaringan syaraf tiruan dapat melakukan identifikasi dengan tingkat  keakuratan  85%.  Tingkat  keakuratan  tersebut dipengaruhi oleh basis data masukkan. Hal tersebut terjadi karena  dengan  bertambahnya  basis  data  yang  digunakan maka  variasi  ciri  sidik  jari  semakin  banyak  sehingga menyebabkan ada beberapa ciri pada data tambahan yang masuk  menyerupai  ciri  sidik  jari  yang  lain.  Hal  ini  bisa diatasi  dengan  menambah  ketelitian  dari  jaringan  yaitu menambah besar MSE yang dipakai. Dengan menambah ketelitian jaringan dapat meningkatkan kembali keakuratan jaringan dalam melakukan identifikasi. Namun hal ini juga menimbulkan permasalahan baru yaitu waktu pelatihan jaringan semakin besar.
Sedangkan  berdasarkan  hasil  penelitian  dari (Dwiwijayanti, 2014), jaringan syaraf tiruan menggunakan backpropagation berbasis scaled conjugate gradient dapat mengenali  pola  sidik  jari  dengan  baik.  Hasil  pelatihan menunjukkan hanya sidik jari sampel 5 dan 8 yang tidak dapat  mengenali  sidik jari. Hasil pengujian  menunjukkan 91%  data  sidik  mampu  dikenali  oleh  sistem  yang  sudah dibangun. Sidik jari yang tidak dapat dikenali disebabkan oleh  kondisi  citra  yang  dijadikan  input  memiliki  noise akibat jari dalam kondisi kering ataupun berminyak.

## 2.2 Pola Sidik Jari Manusia
Sidik  jari  manusia  terdiri  dari  guratan-guratan  yang biasa  disebut  dengan  ridges  dan  valleys.  Ridges merupakan  guratan  yang  menonjol  dan  berwarna  gelap, sedangkan  valleys  merupakan  guratan  yang  mendalam dan  berwarna  terang  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 1. berikut.
Gambar 1 . Struktur sidik jari manusia (Maltoni, 2009)
Berdasarkan  klasifikasi Galton  yang  terdapat dalam (Abbood,  2014),  pola  dasar  sidik  jari  dikelompokkan menjadi  tiga  yaitu  loop,  whorl,  dan  arch  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2.berikut.
Gambar 1 . Pola dasar sidik jari manusia (Abbood, 2014)

## 2.3 Sistem Klasifikasi Citra untuk Pengenalan
Citra Pola Sidik Jari
Kemampuan dari jaringan syaraf tiruan backpropagation dalam  mempelajari  data  kompleks, multi  dimensi,  dan  pemetaan non-linear dari  data yang cukup besar sangat baik, sehingga membuatnya menjadi  pilihan  yang  bagus  jika  digunakan  untuk menangani  sistem  pengenalan  pada  citra.  Dalam model  tradisional  pengenalan  citra,  sebuah hand- designed  feature  extractor mengumpulkan  informasi yang  relevan  dari  citra  dan  mengeliminasi  informasi atau  variabel  yang  tidak  relevan.  Setelah  itu,  sebuah trainable-classifier mengkategorikan  kedalam  kelas- kelas.  Dalam  kasus  tersebut,  standar  jaringan  syaraf tiruan  dapat  digunakan  sebagai trainable-classifier tersebut. (Le Cun, 1995).
Jaringan  syaraf  tiruan backpropagation dapat diaplikasikan  dengan  sukses  untuk  penerapan  di dunia  nyata.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  (Le Cun,  1990),  Jaringan  syaraf  tiruan  tersebut  dapat diaplikasikan untuk pengenalan citra tanpa membutuhkan resource yang  besar.  Pada  penelitian tersebut  sistem  dapat  mengenali  2707  citra  digit dengan error rate 3.4%.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Sampel Citra Sidik Jari
Citra sidik jari diambil menggunakan fingerprint scanner dimana  citra  yang  didapat  yaitu  berupa  citra RGB berukuran 160 pixel x 160 pixel . Sebelum dimasukkan kedalam input layer , citra sidik  jari  tersebut  dikonversi  menjadi  citra grayscele kemudian dikonversi lagi menjadi citra biner. Setelah menjadi  citra  biner,  dilakukan  proses  morfologi  dan transformasi  wavelet.  Transformasi  tersebut  akan mengekstrak ciri dari suatu citra sekaligus mereduksi dimensi  citra  (Sediyono,  2009).  Diagram  blok  dari pengolahan  citra  tersebut  ditunjukkan  seperti  pada Gambar 2. berikut.

## Citra Sidik Jari
(160 x 160) px Konversi RGB ke Grayscale Konversi Grayscale ke Biner Erosion
Wavelet Symlet6 Level 3
Reshape menjadi array 1 dimensi Gambar 2. Diagram blok pengolahan citra Dalam operasi morfologi tersebut,
menggunakan  operasi erosion untuk  memperbaiki bentuk objek yang terdapat pada citra tersebut setelah dikenakan  proses  konversi greayscale ke biner . Dikarenakan  pada  citra  tersebut  telah  dilakukan transformasi  linear,  maka  citra  tersebut  memiliki instensitas pixel grayscale lagi.  Setelah itu dilakukan discrate  wavelet  transformation dengan symlet 6 sampai  dengan decompose  level 3.  Selanjutnya  citra tersebut di reshape menjadi array 1 dimensi sehingga citra  tersebut  siap  digunakan  sebagai input jaringan syaraf tiruan.

## 3.2 Model Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan syaraf tiruan ini digunakan untuk mengenali dan  mengklasifikasi  citra  pelatihan,  dimana  ketika  citra dalam  pelatihan  sudah  dapat  diklasifikasi  dengan  baik maka  akan  didapatkan  bobot  jaringan  syaraf  tiruan  yang optimal.  Setelah  itu  bobot  optimal  tersebut  digunakan untuk mengenaili citra yang diuji.
Model  jaringan  syaraf  tiruan  yang  penulis  rancang yaitu memiliki 3 layer seperti yang tertera pada Gambar 3. berikut.
Gambar 3. Diagram blok model jaringan syaraf tiruan
Yang  pertama  yaitu input  layer ,  memiliki  841 unit seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  berikut. Input dari jaringan syaraf tiruan ini merupakan 70 gambar sidik jari  yang  dijadikan  sebuah matrix .  Sehingga matrix tersebut harus berordo (70, 841).
Gambar 4. Input layer
Dengan  ditetapkannya  input  untuk  jaringan  syaraf tiruan  tersebut,  maka  juga  harus  ditentukan  target  yang bersesuaian dengan 70 citra pelatihan tersebut seperti yang ditunjukkan  pada  Gambar  5.  berikut.  Sehingga  target berbentuk  matrix  yang  berordo  (70,  3).  Dimana  ordo  x mewakili jumlah citra pelatihan dan ordo y mewakili kelas citra  tersebut  dengan  elemen  dalam  bentuk  biner.  Jika kelas  arch  maka  akan  memiliki  nilai  [1,  0,  0],  jika termasuk  kelas  loop  memiliki  nilai  [0,  1,  0],  dan  jika termasuk  kelas  whorl  memiliki  nilai  [0,  0,  1].  Target tersebut  digunakan  sebagai  acuan  untuk  menentukan seberapa besar loss yang dihasilkan dari pelatihan jaringan syaraf tiruan tersebut.
Gambar 5. Target jaringan syaraf tiruan.
Yang  kedua  yaitu  1 hidden  layer dengan  fungsi aktivasi  sigmoid, dan  memiliki  160  unit  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 6. berikut. Sehingga diperlukan matrix  bobot  berordo  (841,  100)  beserta  100  bias  dalam bentuk  vektor  dan  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  yaitu sigmoid.
Gambar 6. Hidden layer
Yang  ketiga  yaitu output  layer ,  dengan  aktivasi softmax ,  dan  memiliki  3 unit seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 7. berikut. Karena output dari hidden layer berupa matrix berordo (70, 100) dan output layer memiliki 3 unit . Maka pada output layer memerlukan matrix bobot berordo  (100,  3)  beserta  3  bias  dalam  bentuk  vektor  dan fungsi aktivasi yang digunakan adalah softmax. Hasil dari output  layer  tersebut  berupa  matrix  berordo  (70,3) sehingga siap untuk dilakakukan perhitungan loss dengan data target.
Gambar 7. Output layer
Setelah melakukan feedforward citra pelatihan, maka akan dihitung loss dengan ACE ( Average Cross Entropy ) seperti pada Gambar 8. berikut.
Gambar 8. Loss
Stelah didapatkan nilai loss , maka nilai loss tersebut akan  diperkecil  dengan mempropagasi balik
selisih atau error antara target dengan nilai yang dihasilkan output  layer  tersebut.  Metode  propagasi  yang  digunakan yaitu gradient  descent seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  9.  berikut.  Proses  tersebut  dilakukan  sampai iterasi  ke  -  n  atau  sampai  mencapai  bobot  yang  optimal. Pada penelitian ini, iterasi pelatihan  yang dilakukan  yaitu sebanyak 1000 kali dengan learning rate sebesar 0,5.
Gambar 9. Pelatihan
Setelah  didapat  nilai gradient  descent ,  maka  nilai tersebut  digunakan  untuk  memperbaharui  variabel  bobot beserta  bias  pada hidden  layer dan output  layer seperti pada Gambar 10. berikut.
Gambar 10. Memperbaharui variabel bobot dan bias di hidden layer dan output layer.

## 3.3 Antar Muka Sistem
Sistem  pengenalan  citra  tersebut  diterapkan  dalam bentuk  aplikasi website .  Citra  sidik  jari  yang  akan dianalisa, harus diunggah pada website tersebut. Sebelum diunggahnya sidik jari tersebut, operator harus menuliskan nama pemilik sidik jari tersebut dan nama kelompok untuk mengelompokkan  nama-nama  yang  telah  diunggah tersebut.
Pengisian nama kelompok harus mengisi dua kolom yaitu  nama  kelompok  dan  lokasi  seperti  pada  Gambar  1. berikut.
Gambar 1. Memasukkan nama kelompok
Setelah  itu  yaitu  memasukkan  nama  pemilik  sidik jari yang akan diunggah pada aplikasi tersebut seperti pada Gambar 2. berikut.
Gambar 2. Memasukkan nama pemilik sidik jari
Setelah mengisikan nama pemilik sidik jarinya beserta nama  kelompoknya,  maka  akan  tersedia  form  unggah sidik jari beserta form untuk hasil analisanya seperti pada Gambar 3. berikut.
Gambar 3. Form unggah sidik jari

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sampel citra yan digunakan pada sistem ini yaitu sebanyak  140  citra.  Citra  tersebut  dikelompokkan menjadi  2  yaitu  citra  untuk  pelatihan  sebanyak  70 citra dan pengujian sebanyak 70 citra. Citra pengujian terdiri  dari.  Citra  pelatihan  terdiri  dari  20  citra berpola  whorl,  47,  citra  berpola  loop,  dan  3  citra berpola arch.
Setelah  sidik  jari  diunggah,  maka  akan  tampil nama  pola  sidik  jari  yang  berhasil  dikenali  tersebut seprti pada Gambar 4. berikut.
Gambar 4. Hasil pengenalan citra pola sidik jari
Model  jaringan  syaraf  tiruan  tersebut  mampu mengenali  citra  pelatihan  dengan  prosentase  100% dan  mampu  mengenali  citra  pengujian  denga prosentase  83%.  Dalam  pengujian  akurasi  untuk mengenali  citra  berpola  whorl  sebesar  65%,  citra berpola  loop  sebesar  80%,  dan  citra  berpola  arch sebesar 66,67%.

## 5. PENUTUP
5.1 Kesimpulan
1.      Jaringan  syaraf  tiruan  yang  penulis  buat,  mampu mengklasifikasi  citra  pelatihan  sidik  jari  dengan akurasi sebesar 100%.
2.  Jaringan  syaraf  tiruan  yang  penulis  buat,  mampu mengenali  citra  uji  sidik  jari  dengan  akurasi  sebesar 75,71%.
3.  Dalam pengujian akurasi, sistem dapat mengenali citra sidik  jari  dengan  akurasi  pada  pola  arch  sebesar 66,67%,  citra  whorl  sebesar  65%,  dan  citra  loop sebesar 80%.

## 5.2 Saran
1.  Untuk  mengetahui  perbandingan  hasil  klasifikasi yang  lebih  baik,  metode  klasifikasi  yang digunakan ini dapat dibandingkan dengan metode klasifikasi lain contohnya Bayes Classifier dan K- Nearst Neighbors
2.  Pengambilan  citra  sidik  jari,  dapat  menggunakan fingerprint  scanner  yang  memiliki  resolusi  lebih tinggi.  Sehingga  akan  didapatkan  sampel  citra sidik jari dengan kualitas yang lebih baik.
3.  Menambahkan  lebih  banyak  data  pelatihan  pada masing-masing  pola  sidik  jari,  sehingga  akurasi pengenalan semakin membaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abbood, A. A., & Sulong, G. 2014. Fingerprint
Classification Techniques: A Review . International  Journal  of  Computer  Science Issues, 11(1), 111-122.
[2] Dwijayanti, S., Kurniasari, P. 2014. Pengenalan Sidik Jari  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Berbasis  Scaled  Conjugate  Gradient . Jurnal Mikrotiga, 1(2), 37-42.
[3] Juheri,  A,  S.  2015. Identifikasi  Pola  Sidik  Jari Berbasis  Transformasi  Wavelet  dan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik .  Universitas Negeri Semarang. Unnes Physics Journal 4 (1)
[4] Kumari,  K.,  et  al,  2014. Dermatoglyphics  and Its  Relation  to  Intelligence  Levels  of  Young Students .  IOSR  Journal  of  Dental  and  Medical Sciences, Vol. 13, Issue 5, Ver. II
[5] Le  Cun,  Y.,  et  al.  1990. Handwritten  Digit Recognition  with  a  Back-Propagation Network . Morgan Kaufmann, San Mateo.
[6] Le Cun, Y., et al 1995. Learning algorithms for classification:  A  comparison  on  handwritten digit recognition . Neural networks: the statistical mechanics perspective, 261, 276.
[7] Le  Cun,  Y.,  &  Bengio,  Y.  1995. Convolutional networks  for  images,  speech,  and  time  series . The  handbook  of  brain  theory  and  neural networks, 3361(10), 1995.
[8] Maltoni, D., Maio, D., Jain, A., & Prabhakar, S. 2009. Handbook  of  fingerprint  recognition . Springer Science & Business Media.
[9] Sediyono, E., & Nataliani, Y., Rorimpandey, C, M.,  2009. Klasifikasi  Sidik  Jari  Menggunakan Metode  Wavelet  Symlet .  Jurnal  Informatika, 5(2), 17-33.
[10] VALDEZ,  M.  L.  A.,  &  Pathak,  T.  2014. Assessment of Dermatoglyphics Multiple Intelligence  Test  (DMIT)  Reports:  Implication to  Career  Guidance  Program  Enhancement  of Academic  Institutions .  Asia  Pacific  Journal  of Multidisciplinary Research, 2(2), 1-1.