Page | 64
PERANCANGAN APLIKASI IDENTIFIKASI BIOMETRIKA TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN METODE FREEMAN CHAIN CODE
Sayuti Rahman 1 , Muzdalifah Ulfayani T 2
Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Harapan Medan Jl. HM Jhoni No. 70 Medan, Indonesia
1 masay.ram@gmail.com, 2 mumuzdalifah@gmail.com
Abstrak —  Kebutuhan  terhadap  sistem  pengenalan  diri  semakin  meningkat  terutama  untuk sistem  keamanan.  Sistem  pengenalan  bertujuan  untuk  memecahkan  identitas  seseorang. Terdapat  dua  tipe  sistem  pengenalan,  yaitu  sistem  verifikasi  dan  identifikasi,  dimana  sistem identifikasi  bertujuan  untuk  memecahkan  identitas  seseorang.  Salah  satu  teknologi  yang mampu  mengidentifikasi  individu  dari  karakter  biologis  individu  dikenal  dengan  nama Biometrika. Biometrika merupakan metode otomatisasi untuk mengenal seseorang berdasarkan karakteristik  fisik,  salah  satunya  ialah  telapak  tangan.  Telapak  tangan  merupakan  salah  satu organ  tubuh  manusia  yang  bersifat  unik  dan  memiliki  tekstur  yang  detail,  bahkan  berbeda antara  telapak  tangan  kanan  dan  kiri.  Telapak  tangan  juga  tidak  dapat  berubah  serta  stabil selama  berpuluh-puluh  tahun,  sehingga  dapat  digunakan  dalam  sistem  identifikasi.  Sistem Identifikasi  biometrika  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Freeman Chain  Code. Freeman chain code adalah metode pemisahan ciri dengan cara melakukan penelusuran piksel- piksel  obyek  dengan  panduan  8  arah  mata  angin.  Pemilihan  metode freeman  chain  code didasarkan  pada  pertimbangan  garis-garis  tangan  bersifat  alami.  Proses  identifikasi  telapak tangan ini dilakukan dengan data latih dan data uji. Hasil penelitian ini sebagian besar dapat mengidentifikasi biometrika talapak tangan .
Keywords — Aplikasi, Identifikasi, Biometrika, Telapak Tangan, Chain Code
Abstract - Requirement  for  self-recognition  system  is  more  increasing  especially  for  security system.  Recognition  system  aims  to  solve  the  identity  of  someone.  There  are  two  types  of recognition  system,  they  are  verification  and  identification  system,  where  identification system  aims  to  solve  the  identity  of  someone.  One  of  the  technology  to  identify  individuals based on their biological character is known as biometrics. Biometrics is an automated method to know someone based on their physical characteristics, one of them is palm. Palm is one of the  human  organ that  is unique and  has  detail  texture,  even  it  has  differences  between  right and left hand. Palm also cannot be changed and is stable for decades. So it can be used in the identification system. Biometric identification system in this research using random people by chan  code  methods.  The  selection  of  the  random  people  by  chain  code  method  is  based  on consideration  of  the  lines  on  natural  hands.  Palm  identification  process  is  performed  with training data and test data. The result of this research is able to identify biometric palm.
Keywords — Application, Identification, Biometrics, Palm, Chain Code

## I. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  teknologi  dan  informasi telah  membawa  manfaat  luar  biasa  bagi  kemajuan peradaban  umat  manusia.  Kebutuhan  terhadap  sistem pengenalan diri secara otomatis yang handal dan dapat dipercaya  semakin  meningkat  terutama  untuk  sistem keamanan.  Sistem  pengenalan  bertujuan  untuk memecahkan  identitas  seseorang.  Seperti  misalnya hak  akses  terhadap  sesuatu,  baik  barang  maupun tempat.  Terdapat  dua  tipe  sistem  pengenalan,  yaitu sistem  verifikasi  dan  identifikasi.  Sistem  verifikasi bertujuan  untuk  menerima  atau  menolak  identitas yang  diklaim  oleh  seseorang,  sedangkan  sistem identifikasi  bertujuan  untuk  memecahkan  identitas seseorang.
Salah satu teknologi yang mampu mengidentifikasi  individu  dari  karakter  biologis individu  yang  dikenal  dengan  nama  Biometrika. Biometrika  merupakan  metode  otomatisasi  untuk mengenal  seseorang  berdasarkan  karakteristik  fisik seperti  iris  mata,  sidik  jari,telapak  tangan  atau kebiasaan  seperti  tanda  tangan  atau  suara.  Telapak tangan  merupakan  salah  satu  organ  tubuh  manusia yang  bisa  digunakan  sebagai  identifikasi  karena bersifat  unik.  Setiap  telapak  tangan  memiliki  tekstur yang  detail  dan  unik  berdasarkan  ciri  garis-garis utama  ( principal-line  features )  dan  ciri  garis-garis kusut  ( wrinkles  features ),  bahkan  berbeda  antara telapak  tangan  kanan  dan  kiri.  Telapak  tangan  juga tidak dapat berubah serta stabil selama berpuluh-puluh
Page | 65
tahun,  sehingga  dapat  digunakan  dalam  sistem identifikasi.
Identifikasi biometrika pada penelitian ini menggunakan  metode Freeman  Chain  Code . Chain code adalah  metode  pemisahan  ciri  dengan  cara melakukan  penelusuran pixel-pixel obyek  dengan panduan  arah  mata  angin.  Pemilihan  metode chain code didasari  pada  pertimbangan  garis-garis  tangan bersifat  alami. Chain  code digunakan  untuk menggambarkan  batas  obyek  atau  jumlah pixel yang berada dalam satu obyek. Chain code mendeskripsikan  sebuah  obyek  dengan  segmen  garis yang berurutan berdasarkan arah prioritas penelusuran yang telah ditetapkan.
Dalam  penelitian  ini  penulis  merancang  aplikasi untuk  menganalisis  tingkat  keberhasilan  dalam identifikasi citra telapak tangan menggunakan metode Freeman  Chain  Code. Penelitian  sebelumnya  yang berhubungan  dengan  topik  pembahasan  biometrika telapak  tangan  ini  sudah  pernah  diteliti  oleh  Darma Putra, 2009 dari Teknik Elektro Universitas Udayana, yaitu  dengan  menggunakan  metode  Fraktal  dan Lacunarity [1].
II. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dilakukan  dalam penyelesaian penelitian ini meliputi:
1. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  cara  mencari informasi  serta  menggali  pengetahuan  yang berhubungan  dengan  penelitian  ini,  baik  melalui buku,  jurnal,  internet,  dan  juga  dari  sumber lainnya  yang  mendukung  perancangan  sistem berdasarkan landasan teori yang ada.
2. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  cara  memfoto telapak tangan sebelah kiri beberapa relasi dengan menggunakan kamera digital.
3. Desain atau Pemodelan Sistem Pada  tahap  ini  dibuat  perancangan  sistem pengenalan  telapak  tangan  yang  akan  dibangun yang  terdiri  atas  dua  tahap  yaitu  tahap  pelatihan dan tahap pengujian.
4. Simulasi Pada  tahap  ini  sistem  yang  telah  dirancang, ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  simulasi menggunakan Matlab versi 2010a, untuk mendukung  analisis  dari  penyusunan  tugas  akhir berdasarkan data.
5. Pengujian Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian terhadap sistem yang telah dibangun untuk melihat keluaran  dari  setiap  tahapan  yang  dilakukan  pada sistem.

## A. Biometrika
Biometrika  adalah  studi  tentang  metode  otomatis untuk  mengenali  manusia berdasarkan  satu atau lebih bagian  tubuh  manusia  atau  kelakuan  dari  manusia  itu
sendiri  yang  memiliki  keunikan.  Dalam  dunia teknologi  informasi,  biometrika  relevan  dengan teknologi yang digunakan utnuk menganalisa fisik dan kelakuan  manusia  untuk  autentifikasi  [1].  Contohnya dalam  pengenalan  fisik  manusia  yaitu  dengan pengenalan sidik jari, telapak tangan, retina, iris, pola dari  wajah  ( facial  patterns ),  tanda  tangan  dan  cara mengetik ( typing patterns ).

## B. Citra
Citra  adalah  suatu  representasi  (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra terbagi 2  yaitu  ada  citra  yang  bersifat  analog  dan  ada  citra yang  bersifat  digital.  Citra  analog  adalah  citra  yang bersifat kontinu seperti gambar pada monitor televisi, foto sinar X, foto yang tercetak di kertas foto, lukisan, pemandangan  alam,  hasil CT  Scan dan  lain sebagainya.  Sedangkan  pada  citra  digital  merupakan citra yang dapat diolah oleh komputer [2].

## Gbr. 1 Nilai Piksel Dari Citra Objek Manusia
Citra  digital  dapat  ditulis  dalam  bentuk  matrik sebagai berikut.

## Gbr. 2 Nilai matrik pada citra digital
Secara  matematis  citra  digital  dapat  dituliskan sebagai fungsi intensitas f(x,y), di mana nilai x (baris) dan  y  (kolom)  merupakan  koordinat  posisi  dan  f(x,y) adalah  nilai  fungsi  pada  setiap  titik  (x,y)  yang menyatakan besar intensitas citra atau tingkat keabuan atau warna dari piksel di titik tersebut [2].

## C. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  adalah  sebuah  disiplin ilmu  yang  mempelajari  hal  yang  berkaitan  dengan perbaikan kualitas citra (peningkatan kontras, transformasi  warna,  restorasi  citra),  transformasi citra(rotasi,  translasi,  skala,  transformasi  geometrik), melakukan  pemilihan  citra  ciri  ( feature citra)  yang optimal  untuk  tujuan  anasis,  melakukan  penarikan informasi  atau  dekripsi  objek  atau  pengenalan  objek yang  terkandung  di  dalam  citra,  melakukan  kompresi atau  reduksi  data  untuk  tujuan  penyimpanan  data, transmisi  data,  waktu  proses  data.  Input  dari pengolahan  citra  adalah  citra,  sedangkan  output-nya adalah citra hasil pengolahan [2].
Page | 66
D. Freeman Chain Code Chain  code banyak  digunakan  dalam  pengolahan citra  untuk  merepresentasikan  garis,  kurva  atau  batas tepi  dari  suatu  daerah. Chain  code mendeskripsikan sebuah  obyek  dengan  segmen  garis  yang  berurutan berdasarkan  arah  prioritas  penelusuran  yang  telah ditetapkan.  Arah  dari  tiap  segmen  direpresentasikan dengan  angka  tertentu.  Elemen  pertama  pada  sebuah urutan  harus  memberikan  informasi  mengenai posisinya sehingga rekonstruksi area atau perhitungan luas  dapat  dilakukan. Chain  code berjalan  dengan menelusuri  piksel-piksel  pada  citra  berdasarkan prioritas arah yang telah ditentukan [3].
Gbr. 3 Chain Code dengan 8 arah mata angin dan 4 arah mata angin
Gambar diatas merupakan skema chain code yang terdiri  dari 8  arah  mata  angin  dan  4  arah  mata  angin. chain code umumnya telah diterima dalam pengolahan citra digital karena menawarkan sejumlah keuntungan.  Diantaranya  adalah  kelebihan  untuk dapat  mencari  nilai  dari  keliling  dan  luas  dari  sebuah objek  dari chain  code .  Selain  itu, chain  code juga dapat  digunakan  untuk  memperhalus  kontur  dalam pengurangan derau dan dapat menghemat memory.
Hasil  akhir  dari  teknik  chain-code  adalah  sebuah vektor  ciri  yang  berisi  informasi  urutan  chain  code pembentuk objek.
Gbr. 4 Hasil Penelusuran Pixel Chain Code

## E. Transformasi Wavelet
Pada pengolahan citra menggunakan Transformasi wavelet dua  dimensi.  Hal  tersebut  dikarenakan  citra merupakan bentuk sinyal dalam ruang dimensi dua. Di dalam  proses  dekomposisinya,  Transformasi wavelet diskrit  dua  dimensi  dilakukan  dengan  memproses baris  dan  kolom  secara  terpisah,  yang  dapat digambarkan. sebagai berikut [4]:

## Gbr. 5 Proses Dekomposisi Sinyal
Dari  gambar    proses  dekomposisi  di  atas  dapat dijelaskan  bahwa  proses  Transformasi wavelet dilakukan  atas  baris-baris  dan  kolom-kolom.  Citra direpresentasikan  sebagai  sinyal  dua  dimensi  yang dimasukkan  ke  dalam  dua  blok  yaitu  blok  H  yang merupakan  filter pelolos rendah atau Low Pass Filter dan  blok  G  yang  merupakan  filter  pelolos  tinggi  atau High Pass Filter .
F. Canberra Distance
Canbera  Distance atau  jarak canberra adalah ukuran  numerik  dari  jarak  antara  pasang  titik  dalam ruang  vektor, jarak canberra telah digunakan  sebagai metrik  untuk  membandingkan  daftar  peringkat  dan untuk deteksi intrusi dalam keamanan komputer.
Untuk  setiap  nilai  dari  2  vektor  yang  akan dicocokan,jarak canberra membagi  absolut  selisih  2 nilai dengan jumlah dari absolut 2 nilai tersebut. Hasil dari setiap dua nilai yang dicocokan lalu dijumlahkan untuk  mendapatkan  jarak canberra .  Jika  kedua koordinat  nol-nol,  kita  memberikan  definisi  dengan 0/0=0.  Jarak  ini  sangat  peka  terhadap  sedikit perubahan dengan kedua koordinat mendekati nol [5].
Rumus dari jarak Canberra :
....................... (2.1)
Dimana : d(p,q) = tingkat perbedaan (dissimilarity degree) n = jumlah vector pi = vektor citra input qi = vektor citra pembanding /output
G. Matlab (Matrix Laboratory) MATLAB  ( matrix  laboratory )  adalah  bahasa tingkat  tinggi  yang  interaktif  dan  memungkinkan pengguna  melakukan  komputasi  secara  intensif. MATLAB telah berkembang menjadi sebuah lingkungan  pemograman  canggih  yang  berisi  fungsi- fungsi  built-in  untuk  melakukan  pengelolaan  sinyal, aljabar  linear,  dan  kalkulasi  matematis  lainnya. MATLAB juga berisi toolbox yang mencakup fungsi- fungsi tambahan untuk aplikasi khusus [6].
Page | 67
Gbr. 6 Tampilan Awal Matlab
Gambar  di  atas  merupakan  tampilan  awal  matlab. Dimana terdapat command window . command history , workspace ,  dan current  directory . Command  window yang  merupakan  tempat  di  mana  kita  menuliskan fungsi  yang  kita  inginkan. Command  history untuk melihat  dan  menggunakan  kembali  fungsi–fungsi sebelumnya. Workspace yang berisi variabel yang kita gunakan  dan  untuk  membuat  variabel  baru  dalam MATLAB. Current  directory menunjukkan  folder- folder  yang  berisi  file  MATLAB  yang  sedang berjalan.
H. Flowchart Flowchart merupakan  gambar  atau  bagan  yang memperlihatkan  urutan  dan  hubungan  antar  proses beserta  instruksinya. Flowchart ini  merupakan langkah awal dalam pembuatan program. Berdasarkan hasil  dari  analisis  maka  dapat  dibangun  suatu flowchart untuk  menggambarkan  lebih  rinci  tentang bagaimana  setiap  langkah  program.  Dengan  adanya flowchart urutan poses kegiatan menjadi lebih jelas.
1) Flowchart Proses Pelatihan
Flowchart proses  pelatihan  yang  telah  dirancang dapat dilihat pada gambar berikut:
Pada  Gambar  7  menjelaskan  bagaimana flowchart proses  pelatihan  yang  telah  dirancang  pada  aplikasi ini.
2) Flowchart Proses Pengujian
Flowchart proses  pengujian  yang  telah  dirancang dapat dilihat pada gambar berikut:
Gbr. 8 Flowchart Proses Pengujian
Pada  Gambar  8  menjelaskan  bagaimana flowchart proses  pengujian  yang  telah  dirancang  pada  aplikasi ini.

## I. Pemodelan Sistem
Pemodelan sistem yang dirancang bertujuan untuk menggambarkan  peran  user  terhadap  sistem  yang dibuat.  Pada  sistem  ini  terdapat  1  entitas  yaitu pengguna  ( user ).  Pengguna  dapat  mengakses  sistem tanpa harus melakukan login terlebih dahulu. Terdapat 3  menu  yang  dapat  diakses  pengguna,  yaitu  menu latih  data,  menu  uji  data  dan  menu  tentang.  Pada penelitian ini, penulis menggunakan DFD ( Data Flow Diagram ) sebagai pemodelan sistem.
1) DFD Level 0 Diagram Konteks
DFD  level  0  atau  disebut  juga  diagram  konteks merupakan  suatu  model  yang  menjelaskan  secara global bagaimana data digunakan dan ditransformasikan untuk proses atau yang menggambarkan  aliran  data  kedalam  dan  keluar sistem.  Berikut  ini  adalah  diagram  konteks  aplikasi identifikasi biometrika telapak tangan.

## Page | 68

## Gbr. 9 Diagram Konteks
Pada Gambar 9 memberikan informasi bahwa aplikasi ini memiliki satu entitas yaitu pengguna yang bertugas sebagai  pengelola  sistem.  Pengguna  dapat  melakukan pelatihan  citra  dan  pengujian  citra.  Pelatihan  citra dilakukan  pengguna  dengan  memasukan  citra  ke dalam database dan pengujian citra dilakukan dengan memasukan citra uji ke dalam sistem.

## TABEL 1 SPESIFIKASI PROSES DIGRAM KONTEKS
No/ Nama/ Proses Input Keterangan Proses Output 0/  Aplikasi Identifikasi biometrika telapak tangan Gambar  Proses pelatihan dan pengenalan citra Inform asi identifi kasi pemilik telapak tangan

## 2) DFD Level 1
DFD  level  1  merupakan  penjabaran  dari  diagram konteks. Terdapat satu entitas dan empat proses  yang dilakukan  pada  diagram  level  1.  Berikut  merupakan diagram  level  1  aplikasi  identifikasi  biometrika telapak tangan :

## Gbr. 10 DFD Level 1
Gambar  10  merupakan  diagram  level  1  aplikasi identifikasi  biometrika  telapak  tangan.  Pada  diagram ini terdapat satu entitas yaitu pengguna dan tiga proses yaitu melakukan input data, pelatihan, dan pengujian.

## TABEL 2
SPESIFIKASI DFD LEVEL 1 No/ Nama/ Proses Input Keterangan Proses Output 1.0/  Input Data Latih Citra latih telapak tangan Proses pelatihan citra Nilai input citra 2.0/ Pelatihan Nilai input citra Proses pelatihan citra Nilai bobot pelatihan 3.0/ Pengujian Citra Uji telapak tangan Proses pengujian citra Informasi identifikasi pemilik telapak tangan

## 3) DFD Level 2

## Gbr. 11 DFD Level 2
Gambar  11  merupakan  penjabaran  dari  DFD  level  0. Terdapat  satu  entitas  yaitu  pengguna  dan  sepuluh proses yaitu menambahkan citra latih, mengubah citra RGB  menjadi  biner,  melakukan  ekstraksi  ciri  dengan transformasi wavelet ,  memasukkan  citra  ke  databse, ambil  data  latih,  pelatihan  citra  ,  menmbahkan  citra uji,  mengubah  citra  uji  RGB  menjadi  biner, melakukan ekstraksi ciri dengan transformasi wavelet, pengujian  citra  menggunakan chain  code dan Canberra distance.
Page | 69 TABEL 3 SPESIFIKASI DFD LEVEL 2 No/ Nama/ Proses Input Keterangan Proses Output 1.1/ Menambahkan citra latih Citra Proses mengambil citra Citra latih telapak tangan 1.2/ Mengubah citra menjadi biner Citra latih telapak tangan Mengubah citra warna menjadi biner Citra Biner 1.3/ Ekstraksi Ciri menggunakan transformasi wavelet Citra biner Mengekstraksi ciri pada citra biner Citra Latih 1.4/ Memasukkan citra ke database Citra Latih Memasukkan informasi ke database sebagai data latih Data Latih 2.1/ Ambil Data Latih Data latih Membaca data latih dari database Data latih 2.2/ Pelatihan Chain Code Data Latih Pembentukan data latih Bobot- bobot pelatihan 3.1/ Menambahkan citra uji Citra Proses mengambil citra Citra uji telapak tangan 3.2/ Mengubah citra menjadi biner Citra uji telapak tangan Mengubah citra warna menjadi biner Citra Biner 3.3/ Ekstraksi Ciri menggunakan transformasi wavelet Citra biner Mengekstraksi ciri pada citra
biner Citra Uji

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  diuraikan  hasil  perancangan aplikasi  dan  pembahasan  dari  metode  yang  telah diuraikan diatas.

## A.  Hasil
Hasil  dari  perancangan  aplikasi  identifikasi biometrika  telapak  tangan  menggunakan  metode freeman chain code ialah sebagai berikut :

## 1) Tampilan Awal Aplikasi
Gbr.12 Tampilan Awal Aplikasi
Pada gambar 12 terdapat 4 menu yaitu latih chain , uji chain , about, dan keluar. Menu latih chain digunakan untuk  menambahkan  data  latih.  Menu  uji chain digunakan untuk menguji data uji untuk mengidentifikasi  apakah  data  uji  cocok  dengan  data latih.  Menu about digunakan  sebagai  informasi tentang penulis dan tentang aplikasi kepada pengguna aplikasi. Dan menu keluar untuk menutup aplikasi.

## 2) Tampilan Form Latih Chain
Gbr. 13 Tampilan Form Latih Chain Code
Pada gambar 13 terdapat 3 tombol penting yaitu open image,  wavelet proses,  dan chain  code  &  save. Tombol open image digunakan untuk mengambil citra yang  akan  dilatih.  Tombol wavelet proses  digunakan untuk  memproses  citra  menggunakan  metode  proses wavelet. Sedangkan  tombol chain  code  &  save untuk memproses  citra  menggunakan  metode chain  code dan hasilnya disimpan ke database sebagai data latih.
Page | 70

## Gbr. 14 Tampilan Memasukkan Citra Latih
Pada  gambar  14  merupakan  tampilan  memasukkan citra  yang  akan  dijadikan  data  latih.  Setelah memasukkan  citra  yang  akan  dijadikan  data  latih maka  proses  selanjutnya  ialah  proses transformasi wavelet dengan menekan tombol wavelet proses.
Gbr. 15 Tampilan Proses Transformasi Wavelet Pada Citra Latih
Pada  gambar  15  merupakan  tampilan  ketika melakukan  proses transformasi  wavelet .  Setelah melakukan proses transformasi wavelet maka pengguna  memasukkan  nama  pemilik  telapak  tangan lalu  menyimpannya  dengan  menekan  tombol chain code & save .
Gbr. 16 Tampilan Proses Chain Code
Pada  gambar  16  merupakan  proses chain  code dan menyimpan  kode  tersebut  sebagai  bobot  data  latih. Jika  proses  tersebut  berhasil  dilakukan  maka  akan muncul message box berhasil tersimpan.

## 3) Tampilan Form Uji Chain
Gbr. 17 Tampilan Form Uji Chain Code
Pada gambar 17 terdapat 2 tombol penting yaitu open image  &  wavelet ,  dan chain  &  canberra  distance. Tombol open  image  &  wavelet digunakan  untuk mengambil citra yang akan diuji lalu memproses citra tersebut  menggunakan  metode  proses wavelet. Sedangkan  tombol chain  &  canberra  distance untuk memproses  citra  menggunakan  metode chain  code dan  mencocokkan  data  uji  tersebut  dengan    mencari nilai  bobot  terdekat  dengan  citra  latih  menggunakan metode canberra distance.
Page | 71

## Gbr. 18 Tampilan Memasukkan Citra Uji dan
Transformasi Wavelet
Pada  gambar  18  adalah  langkah  awal  untuk  memulai proses  data  uji,  yaitu  memilih  citra  yang  akan digunakan sebagai data uji. Setelah  memilih citra, lalu tekan  tombol open, dan  secara  otomatis  citra  tersebut akan melakukan transformasi wavelet.
Gbr. 19 Tampilan Proses Chain Code dan Canberra Distance
Pada  gambar  19  merupakan  proses chain  code citra uji  dan  melakukan  proses  identifikasi  menggunakan canberra  distance yang  digunakan  untuk  menentukan tingkat kesamaan pada citra uji dengan citra latih. Jika proses  berhasil  dilakukan  maka  akan  muncul  nama pemilik hasil pencocokan pada form .

## B.  Pembahasan
Pada  bagian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui mampu  atau  tidak  aplikasi  mengidentifikasi  citra telapak  tangan  dan  berapa  persen  keberhasilan  yang dilakukan  dari  aplikasi  identifikasi  biometrika  telapak tangan  menggunakan  metode freeman  chain  code. Untuk  menguji  sistem  diperlukan  data  latih,  dan  data uji. Semua citra yang digunakan sebagai data latih dan data uji menggunakan citra telapak tangan sebelah kiri
dengan  ukuran  yang  sama  yaitu  200x260  piksel. Berikut tabel citra latih dan tabel citra uji :
TABEL 4 CITRA LATIH No  Citra Nama File Nama Label 1 kiki.jpg kiki 2 radit.jpg  radit 3 siti.jpg siti
4 ulfa.jpg ulfa
Page | 72 TABEL 5 CITRA UJI No  Citra  Nama File Identifi kasi Nilai Jarak Kesamaan Status 1 kiki1.jpg kiki 0.9298 Berhasil 2 kiki2.jpg kiki 1.0878 Berhasil 3 kiki3.jpg kiki 1.3203 Berhasil 4 kiki4.jpg kiki 1.5545 Berhasil 5 kiki5.jpg kiki 2.0220 Berhasil 6 radit1.jpg  radit 0.9511 Berhasil 7 radit2.jpg  radit 1.0975 Berhasil 8 radit3.jpg siti 2.3686 Tidak Berhasil 9 radit4.jpg siti 2.4582 Tidak Berhasil 10 radit5.jpg siti 2.6657 Tidak Berhasil 11 siti1.jpg siti 1.0637 Berhasil 12 siti2.jpg siti 1.3408 Berhasil 13 siti3.jpg siti 1.4809 Berhasil 14 siti4.jpg siti 1.6378 Berhasil
15 siti5.jpg siti 2.2313 Berhasil 16 ulfa1.jpg ulfa 1.5689 Berhasil 17 ulfa2.jpg ulfa 1.6351 Berhasil 18 ulfa3.jpg ulfa 1.8361 Berhasil 19 ulfa4.jpg ulfa 1.9416 Berhasil 20 ulfa5.jpg ulfa 2.1446 Berhasil
Dari  pelaksanaan  pengujian  maka  didapatkan kesimpulan sebagai berikut :
1. Aplikasi  dapat  berjalan  apabila  citra  latih  dan citra uji memiliki ukuran yang sama.
2. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  4 citra latih dan 20 citra uji.
3. Citra  Uji  akan  mengidentifikasi  sesuai  dengan citra  latih  mana  yang  mendekati  dengan  citra uji tersebut menggunakan canbera distance.
4. Keberhasilan  pengujian  menggunakan  citra telapak tangan penuh dalam aplikasi identifikasi biometrika telapak tangan menggunakan  metode freeman  chain  code yaitu sebesar 100%.
5. Rata-rata  keberhasilan  pengujian  keseluruhan citra  uji  dalam  aplikasi  identifikasi  biometrika telapak  tangan  menggunakan  metode freeman chain code yaitu sebesar 85%.
IV. PENUTUP
Pada  bagian  ini  di  uraikan  kesimpulan  dan  saran dari  perancangan  aplikasi  identifikasi  biomterika telapak  tangan  menggunakan  metode freeman  chain code.
A. Kesimpulan
Setelah melakukan studi literatur, analisis, perancangan, dan pengujian terhadap aplikasi identifikasi  biometrika  menggunakan  metode freeman chain  code, maka  didapat  kesimpulan  antara  lain sebagai berikut :
1. Metode freeman  chain  code dapat  digunakan sebagai  metode  untuk  mengidentifikasi  telapak tangan.
Page | 73 2. Aplikasi  dapat  berjalan  dengan  baik  apabila citra  latih  dan  citra  uji  memiliki  ukuran  yang sama,  jika  tidak  maka  program  akan  error  jika mencari tingkat kesamaan menggunakan canberra distance.
3. Keberhasilan  pengujian  menggunakan  citra telapak tangan penuh dalam aplikasi identifikasi biometrika telapak tangan menggunakan  metode freeman  chain  code yaitu sebesar 100%.
4. Tingkat  keberhasilan  pengujian  keseluruhan citra uji dalam aplikasi identifikasi biometrika
telapak  tangan  menggunakan  metode freeman chain code yaitu sebesar 85%.
5. Aplikasi  ini  sudah  mampu  memberikan  media sebagai  aplikasi  identifikasi  biometrika  telapak tangan.

## B. Saran
Adapun  saran  yang  ingin  disampaikan  penulis adalah sebagai berikut :
1. Untuk  penelitian  selanjutnya,  aplikasi  ini disarankan  untuk  dilengkapi  dengan  alat scanner telapak  tangan  seperti  alat scanner sidik  jari  pada  umumnya  agar  dalam  proses identifikasi  tidak  perlu  memasukkan  citra secara manual.
2. Diharapkan  aplikasi  ini  dapat  dikembangkan dengan  memodifikasi  metode freeman  chain code atau  tidak  menggunakan  metode freeman chain code.
3. Diharapkan  aplikasi  ini  dapat  dikembangkan dan  diimplementasikan  ke  dalam  bentuk aplikasi berbasis android.

## REFERENSI
[1] Putra,  Darma.  2009, Sistem  Verifikasi  Biometrika  Telapak Tangan Dengan Metode Dimensi Fraktal Dan Lacunarity . Vol.8 No.2, Teknologi Elektro Universitas Udayana.
[2] T.  Sutoyo,dkk.  2009. Teori  Pengolahan  Citra  Digital.
Yogyakarta: Andi.
[3] Masfran. 2012. Segmentasi Tepi Citra CT Scan Paru-paru Menggunakan Metode Chain Code dan Operasi Morfologi . Riau: Politeknik Caltex.
[4] Saksono,  Hanung  T.  2010. Kanker  Paru–Paru  Dengan Menggunakan  Transformasi  Wavelet  Dan  Metode  Linear Discriminant  Analysis. Bandung.  Institut  Teknologi Telkom.
[5] Pamungkas,  Tito  T.  2014, Pengenalan  Plat  Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Template Matching Dan Jarak Canberra. Semarang: Universitas Diponegoro.
[6] Setyaningsih,  Emi.  2015. Kriptografi  &  Implementasinya Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi.