Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 4, Nomor 1, Februari 2020
Prototype Desain Keamanan Login Menggunakan Biometrik Wajah dengan Metode Eigenface
Prototype of Login Security Design Using Face Biometrics with Eigenface Method
Sugeng Widodo 1 , Supatman 2
12 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia Email: 1 kalibaru09@gmail.com, 2 supatman@mercubuana-yogya.ac.id Tanggal submisi: 18-08-2019; Tanggal penerimaan: 12-03-2020

## ABSTRAK
Masalah  keamanan  merupakan  masalah  utama  yang  harus  di  perhatikan  apabila  menggunakan  suatu perangkat  yang  terhubung  dalam  jaringan  luar  atau  jaringan  internet.  Untuk  itu user sering  sekali diminta  untuk  membuat password yang  unik  dan  susah  ditebak  oleh  orang  lain.  Keamanan login menjadi  masalah  utama  apabila  menggunakan  suatu  perangkat  yang  terhubung  dalam  jaringan  luar atau  jaringan  internet.  Karenanya  dilakukan  suatu  pengamanan  data  menggunakan  biometrik  wajah. Eigenface adalah  suatu  metode  pengenalan  wajah  yang  berdasarkan  pada  algoritma Principal Component  Analysis (PCA).  Secara  singkat  prosesnya  adalah  citra  direpresentasikan  dalam  sebuah gabungan vector yang dijadikan satu matriks tunggal. Dari matriks tunggal ini akan diekstraksi suatu ciri  utama  yang  akan  membedakan  antara  citra  wajah  satu  dengan  citra  wajah  lainnya.  Dalam penggunaan  sistem login biometrik  wajah  ini  adalah user mendaftar  ke  sistem  kemudian  wajah user akan di train sehingga user akan dikenali oleh sistem untuk keperluan login . Pada saat user melakukan login maka data wajah user akan diproses secara real time dan dicocokan dengan data yang ada pada database sehingga  apabila  data  cocok  maka user akan  berhasil login .  Jarak  wajah  dengan  webcam standarnya adalah 50-60 cm, sedangkan tingkat pencahayaan minimal wajah dapat dikenali adalah 5 lux, dan  sudut  kemiringan  wajah  yang  masih  dapat  dikenali  sistem  adalah  40°.    Pada  pengujian  tes login ada 15 total data, 13 data berhasil dan 2 data gagal, maka persentase keberhasilanya adalah 86%.
Kata Kunci : biometrik wajah; eigenface; lux meter; principal component analysis (PCA); real time

## ABSTRACT
Security issues are the main problems that must be considered when using a device which is connected in an outside network or internet network. Thus, users are often asked to create unique passwords that are  difficult  for  others  to  guess.  Login  security  becomes  the  main  problem  when  using  a  device connected to the outside network or internet network. Therefore, there should be an action to conduct a data security using facial biometrics. Eigenface is a face recognition method based on the Principal Component  Analysis  (PCA)  algorithm.  The  process  is  that  the  image  is  represented  in  a  vector combination made into a single matrix. From this single matrix, a feature will be extracted. It is the main  thing  that  will  distinguish  one  face  image  and another  one. In  using  this face,  biometric  login system is the user registers to the system, then, the user's face will be trained so that the user will be recognized by the system for login purpose. When a user logs in, the user's face data will be processed in a real time and matched with the existing data in the database. Hence, if the data match, the user login will be successful. The distance between the face and the webcam is 50-60 cm, meanwhile, the minimum lighting level of the face that can be recognized is 5 lux, and the tilt angle of the face that the system can recognize is 40°. In the last login test, there were 15 total data, 13 data succeeded and 2 data failed. Hence, the percentage of success was 86%.
Keywords : facial biometrics; eigenface; lux meter; principal component analysis (PCA); real time

## 1. PENDAHULUAN
Prototype Desain Keamanan Login Menggunakan  Biometrik  Wajah  dengan
Metode E igenface Teknologi  komunikasi  dan  informasi berkembang  dengan  pesat  dan  memberikan pengaruh  besar  bagi  kehidupan  manusia. Masalah  keamanan  merupakan  masalah  utama yang  harus  di  perhatikan  apabila  menggunakan suatu perangkat yang terhubung dalam jaringan luar atau jaringan internet. Untuk itu user sering sekali  diminta  untuk  membuat password yang unik  dan  susah  ditebak  oleh  orang  lain. Password adalah kumpulan karakter atau string yang  digunakan  oleh  pengguna  jaringan  atau sebuah sistem operasi yang mendukung banyak pengguna (multiuser) untuk  memverifikasi identitas  dirinya  kepada sistem  keamanan  yang dimiliki oleh jaringan atau sistem tersebut. Saat user akan melakukan programming atau proses pembuatan  sebuah  aplikasi  sering  sekali  user menjumpai  atau  mengharuskan  user  untuk membuat  form  login  untuk  keperluan  tertentu. Mengingat  banyaknya  masalah  yang  timbul apabila password tidak  terenkripsi  dengan  baik maka tidak menutup kemungkinan apabila akun terkena hack dari  orang-orang  yang  nakal. Karenanya user memerlukan  pengamanan tambahan  guna  melakukan  mengantisipasi  hal- hal  yang  tidak  diinginkan  tersebut.  Salah satunya adalah dengan menggunakan biometrik sebagai  keamananya.  Biometrik  merupakan pengenalan  identitas  seseorang  berdasarkan bentuk  fisiknya  contohnya  wajah,  sidik  jari, garis  telapak  tangan,  retina  mata,  ataupun suara/wicara  manusia  itu  sendiri.  Pengenalan biometrik  pada  wajah  merupakan  salah  satu bidang penelitian yang penting, dan dimanfaatkan  dibidang  komersial  maupun bidang  hukum.  Teknik  pengenalan  wajah  pada saat  ini  mengalami  kemajuan  berarti.  Melalui pengembangan  suatu  teknik  seperti  eigenface untuk  ekstraksi  karakteristik  wajah.  Variasi dalam  pencahayaan  dan  pose  seharusnya diminimalisasi  untuk  pengenalan  wajah  secara optimal,  dengan  demikian preprocessing dari database dan  percobaan  harus  dilakukan. Dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan karakteristrik ekstraksi dari wajah, dan menggunakan  metodologi Eigenface  Face Recognition .

## 1. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Hasmin, 2016) yang berjudul “Aplikasi rekam kehadiran dengan  deteksi  wajah  menggunakan  metode eigenface pada  kejaksaan  tinggi  sulawesi selatan”.  Beberapa  bagian  tubuh  manusia  bisa menjadi  identitas  pribadi  seseorang  yang menjadikan  seorang  manusia  berbeda  dengan manusia  lainnya  diantaranya  adalah  sidik  jari, DNA ,  retina  mata  dan  wajah,  tentu  saja dibutuhkan  perangkat  khusus  untuk  dapat mengenali dan mengubah data tersebut menjadi data  yang  dapat  dikenali  manusia,  seperti teknologi finger print dan pemindai retina.

## Biometrik
Setiap  individu  di  dunia  memiliki wajah  yang  unik  dan  bahkan  untuk  dua  anak kembar  yang  mata  manusia  hampir  sulit  untuk membedakanya.  Mungkin  sesuatu  yang  kecil seperti  penempatan  alis  yang  sedikit  unik, lebarnya  mata,  atau  luasnya  hidung.  Ada penanda  yang  pasti  untuk  dapat  mengaktifkan pengenalan  biometrik  ini  dalam  sepersekian detik  untuk  dapat  mengenali  keunikan  setiap individu  untuk  memeriksa keunikan  wajah  dari setiap elemen. Dengan cara ini dapat memaksimalkan  penggunaan gadget untuk menjamin  itu  untuk  dapat  memperoleh    hak akses  penggunaan.  Pengakuan  orang-orang dalam  pemanfaatan  kualitas  wajah  tidak  dapat disangkal menyadari pentingnya sistem pengenalan wajah . (Kalyani, 2017).

## Eigenface
Pengenalan Eigenface berasal dari prefiks  bahasa  Jerman  “ eigen ”,  yang  berarti “sendiri/ individual ”. Metode eigenface dianggap  sebagai  teknologi  pengenalan  wajah otomatis pertama yang pernah diciptakan. Teori ini  dikembangkan  oleh  Turk  dan  Pentland. Teori  ini  dikembangkan  dengan  membagi sebuah  citra  wajah  menjadi  data  set  fitur karakteristik yang disebut eigenface . Eigenface adalah suatu metode
pengenalan  wajah  yang  berdasarkan  pada algoritma Principal Component Analysis (PCA).  Secara  singkat  prosesnya  adalah  citra direpresentasikan  dalam  sebuah  gabungan vector yang dijadikan satu matriks tunggal. Dari
matriks  tunggal  ini  akan  diekstraksi  suatu  ciri utama  yang  akan  membedakan  antara  citra wajah  satu  dengan  citra  wajah  lainnya.  Citra yang  digunakan  adalah  citra  digital  dengan format grayscale untuk mempermudah komputasinya.  Dengan  membandingkan  antara citra  uji  dengan  citra  referensi  menggunakan konsep  jarak euclidean ,  maka  akan  didapat kesimpulan  apakah  suatu  citra  wajah  dikenali atau tidak dikenali. (Kustian, 2017).

## Perhitungan  Principal  Component  Analysis (PCA)
PCA  adalah  teknik  statistik  yang  sudah digunakan  secara  luas  baik  dalam  hal pengolahan  data,  pembelajaran  mesin,  maupun pengolahan  citra  atau  pemrosesan  signal. Metode Principal  Component  Analysis (PCA) dibuat  pertama  kali  oleh  para  ahli  statistik  dan ditemukan  oleh  Karl  Pearson  pada  tahun  1901 yang  memakainya  pada  bidang  biologi.  Pada tahun  1947  teori  ini  ditemukan  kembali  oleh Karhunen,  dan  kemudian  dikembangkan  oleh Loeve  pada  tahun  l963,  sehingga  teori  ini  juga dinamakan Karhunen-Loeve  transform pada bidang  ilmu  telekomunikasi.  PCA  digunakan digunakan  untuk  menyederhanakan  suatu  data, dengan  cara  mentransformasi  data  secara  linier sehingga  terbentuk  sistem  koordinat  baru dengan varians maksimum. Analisis komponen utama  dapat  digunakan  untuk  mereduksi dimensi suatu data tanpa mengurangi karakteristik  data  tersebut  secara  signifikan. Analisis komponen utama juga sering digunakan untuk menghindari masalah multikolinearitas antar  peubah  bebas  dalam model  regresi  berganda.  Analisis  komponen utama  merupakan  analisis  antara  dari  suatu proses  penelitian  yang  besar  atau  suatu  awalan dari  analisis  berikutnya,  bukan  merupakan suatu analisis yang langsung berakhir. Misalnya komponen  utama  bisa  merupakan  masukan untuk regresi berganda atau analisis faktor atau analisis  gerombol.  Analisis  komponen  utama juga  merupakan  salah  satu  teknik  statistika multivariat yang dapat menemukan karakteristik  data  yang  tersembunyi.  Dalam penerapannya, analisis komponen utama, justru dibatasi  oleh  asumsi-asumsinya,yaitu  asumsi kelinearan model regresi, asumsi keorthogonalan  komponen  utama,  dan  asumsi varians yang  besar  memiliki  struktur  yang penting.
Principal  Component Analysis  (PCA) merupakan salah satu hasil berharga dari aljabar linear  terapan.  Prosedur  PCA  pada  dasarnya adalah  bertujuan  untuk  menyederhanakan variabel yang diamati dengan cara menyusutkan (mereduksi)  dimensinya.  Hal  ini  dilakukan dengan  cara  menghilangkan  korelasi  diantara variabel  bebas  melalui  transformasi  variabel bebas  asal  ke  variabel  baru  yang  tidak berkorelasi  sama  sekali  tanpa  menghilangkan informasi  penting  yang  ada  di  dalamnya  atau yang biasa disebut dengan principal component .  Dengan  reduksi  ini  maka  waktu komputasi  dapat  dikurangi  dan kompleksititas dari  citra  wajah  yang  tidak  perlu  dapat dihilangkan. Principal  Component  Analysis menggunakan  vektor-vektor  yang  disebut dengan eigenvector dan nilai-nilai yang disebut dengan eigenvalue untuk  mendapatkan  fitur yang  paling  signifikan  pada  dataset.  (Kustian, 2017).
Proses Perhitungan Principal Component Analysis (PCA)  dapat  dilakukan  dengan langkah-langkah sebagai berikut :
a. Mengambil  satu  set  citra  wajah  (M). misalkan M berjumlah 10 buah citra wajah.
b. Inisialisasi r untuk  tiap  citra  wajah  dari set training r adalah  sebuah vector berdasarkan matrix dari  citra  wajah  yang berukuran NxN.
c. Menghitung rata-rata vector citra wajah
∑ ................
(1)
d. Melakukan  normalisasi  ukuran  citra  dengan melakukan  pengurangan vector citra  wajah dengan nilai rata-rata tersebut.
............................
(2)
e. Jika sudah maka langkah selanjutnya adalah menghitung matrix kovarian
∑
. ...................................... (3) Dimana : ...................................... (4)
f. Jika  ukuran matrix terlalu  besar  maka pencarian matrix kovarian menjadi : .......................
(5)
Widodo & Supatman, Prototype Desain Kemanan Login Menggunakan Biometrik Wajah  Dengan Metode Eigenface
g. Menghitung eigenvalue (λ)  dan eigenvector (x) dari matrix kovarian ........................
(6) h. Menghitung eigenvector sebanyak  M  dari
matrix kovarian ........................ (7) Dengan persamaan : ...................... (8)
i. Melakukan normalisasi terhadap u.
j. Mengumpulkan eigenvector sebanyak K.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Perancangan Tabel
Tabel  Biodata  digunakan  untuk  proses mendaftar  anggota  baru  dan  juga  berfungsi untuk  data login .  Struktur  tabel  biodata  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Tabel Biodata Nama Field Type Length Keterangan ID Int 10 Primary key Nama Varc har 30 Tanggal Date - JamMasuk Time - Keterangan Varc har 20

## Desain Sistem
Perangkat  lunak  akan  melakukan pre-
processing ,
kemudian
mengekstraksi
karakteristik wajah menggunakan eigenface lalu menyimpan nilai matrix untuk proses identifikasi.  Pencarian  karakteristik  gambar akan  melalui pre-processing kemudian  gambar akan  diproses  menggunakan eigenface gambar akan  dicari  nilai matrix yang  lebih  kecil  dan disimpan  sebagai  karakteristik.  Alur  sistem keseluruhan dijelaskan pada Gambar 1.
. Gambar  1. Flowchart Sistem Keseluruhan Desain Algoritma Identifikasi Image
Desain  Algoritma  Identifikasi Image dengan Eigenface dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar  2. Desain Algoritma Identifikasi Image dengan Eigenface

## Desain Antar Muka
Perancangan antarmuka diperlukan untuk mempermudah  pengguna  menggunakan  sistem biometrik  wajah  ini.  Sistem  ini  memiliki  satu tampilan front  end yang  terdiri  dari  beberapa menu  diantaranya  adalah  menu  daftar  anggota, menu train dan menu login.
Gambar  3. Halaman utama ( front end )

## 3. PEMBAHASAN
Analisis dan pembahasan akan menjelaskan  mengenai  hasil  dari  penelitian prototype desain keamanan login menggunakan biometrik  wajah  yang  telah  diproses  dari  hasil pengujian.

## Hasil Penelitian
Hasil  Pengujian  yang  dilakukan  pada sistem keamanan login biometrik wajah dengan metode eigenface menunjukan  unjuk  kerja sistem yang sesuai dengan data yang didapat.

## Hasil Implementasi Desain Program
Implementasi desain sistem adalah pengkodean  sistem  agar  sesuai  dengan  desain sistem yang telah didesain sebelumnya.
Gambar  4. Halaman Utama (Front End)
Analisis dan Pembahasan Analisis sistem dilakukan dengan melakukan  proses  pendaftaran user ,  kemudian
melakukan proses train atau pengenalan wajah, semakin  banyak  wajah  di train maka  akan semakin baik sistem mengenali, sebelum image disimpan  kedalam database , image akan melalui  proses grayscaling yaitu  mengubah image RGB  menjadi  image grayscale untuk mendapatkan vector ciri dan mendapatkan jarak distance yang  nantinya  akan  digunakan  pada proses pengenalan wajah. Setelah didapatkan nilai grayscale
kemudian image akan melalui tahap thresholding,  yaitu  untuk  mengubah  citra berderajat  keabuan  menjadi  citra  biner  atau hitam  putih.  Intensitas  pixel  citra  hasil grayscale  dibandingkan  dengan  nilai  ambang (threshold). Jika nilai pixel lebih besar dari nilai ambang,  maka  pixel  akan  direpresentasikan dengan  warna  putih.  Dan  sebaliknya  jika  nilai pixel lebih  kecil  maka  akan  direpresentasikan dengan  warna  hitam.  Setelah  proses grayscale dan threshold terpenuhi  maka  image  akan disimpan kedalam database.
Dilanjutkan  dengan  tes login pada aplikasi.  Proses login akan  membandingkan citra  yang  ada  dalam  database  dengan  citra  tes yang  akan  dibandingkan  dengan  menggunakan algoritma eigenface untuk  mencari  nilai  citra yang  terdekat  pada  database  dengan  nilai  citra tes.

## Uji Fungsionalitas
Pada  uji  fungsionalitas  sistem  akan dilakukan  proses train (pengenalan  wajah)  dan proses tes login yaitu proses pencocokan wajah yang  ada  dalam database dengan  wajah  baru saat proses login .

## Proses Tambah Anggota
Proses tambah anggota dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar  5. Proses tambah anggota
Proses  tambah  anggota  akan  disimpan pada database MySQL.  Untuk  lebih  jelasnya lihat Gambar 6.
Gambar  6. Data anggota disimpan pada database

## Proses Train Wajah
Proses train wajah  dilakukan  dengan melakukan  lima  kali train yaitu  saat  posisi wajah  menghadap  ke  depan,  kanan,  kiri,  atas dan  bawah.  guna  agar  sistem  lebih  mengenal detail wajah. Pada proses train wajah dilakukan uji  coba  dengan lux  light  meter nilai  19 lux . Proses train wajah dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar  7. Proses Train Wajah

## Proses Tes Login
Pada  proses  tes  login  akan  di  lakukan proses pencocokan secara real time antara citra wajah  dengan  data  citra  wajah  yang  ada  pada database .  Proses  pengujian  tes  wajah  akan dilakukan  dengan  berbagai  pose,  diantaranya yaitu  pose  saat  menghadap  ke  depan,  kanan, kiri,  atas,  dan  bawah.  Dan  akan  dilakukan dengan  berbagai  tingkat  pencahayaan  dengan parameter yang digunakan yaitu lux light meter (satuan lux ).  Proses  tes login dapat  lihat  pada tabel-tabel dibawah ini:
Pengukuran  jarak  standar  yang  dapat digunakan  untuk  proses  login.  Pengukuran jarak standar dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel  2. Jarak Standar No Jarak ( Centi Meter ) Keterangan 1 20 cm Tidak teridentifikasi 2 30 cm Tidak teridentifikasi 3 40 cm Tidak teridentifikasi 4 50 cm Teridentifikasi 5 60 cm Teridentifikasi 6 70 cm Tidak teridentifikasi 7 80 cm Tidak teridentifikasi 8 90 cm Tidak teridentifikasi 9 100 cm Tidak teridentifikasi Keterangan:
Dari  percobaan  jarak  wajah  dan  webcam  yang didapat  maka  jarak  standarnya  adalah  50-60 cm.
Tingkat kemiringan (sudut) wajah, mengukur  sudut  wajah  dilakukan  dengan menggunakan  busur  derajat  sebagai  alat  ukur. Tingkat  sudut  wajah  saat  menengok  akan sangat  berpengaruh  dalam  penentuan matching sistem  saat login .  Tingkat  sudut  wajah  yang telah diukur dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3. Tes Sudut Kemiringan Wajah No Posisi Wajah Tingkat Kemiringan Keterangan 1 Lurus depan 0° Berhasil 2 Menghadap kanan 10° Berhasil 20° Berhasil 30° Berhasil 40° Berhasil 50° Gagal 3 Menghadap kiri 10° Berhasil 20° Berhasil 30° Berhasil 40° Berhasil 50° Gagal 4 Menghadap atas 10° Berhasil 20° Berhasil 30° Berhasil 40° Berhasil 50° Gagal 5 Menghadap bawah 10° Berhasil 20° Berhasil 30° Berhasil 40° Berhasil 50° Gagal
Keterangan:
Dari  tes  sudut  kemiringan  maka  dapat disimpulkan yaitu sudut kemiringan yang masih dapat mengenali wajah adalah 40°.
Tes gesture wajah  dan accessoris, gesture  wajah  user  yang  berubah-ubah  akan  di tes login dalam  sistem  beserta accessoris yang digunakan  sehingga  nantinya  akan  didapatkan data  hasil.  Tabel  Tes gesture wajah  dan accessoris dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  Dan Tabel 5.
Tabel  4. Tes Gesture Wajah dan Accerssoris No Gesture dan Accesoris Keterangan 1 Senyum Berhasil 2 Tertawa Berhasil 3 Memejamkan mata Berhasil Tabel  5. Tes Gesture Wajah dan Accerssoris (Lanjutan) No Gesture dan Accesoris Keterangan 4 Menjulurkan lidah Berhasil 5 Mengerutkan kening Berhasil 6 Mata melotot Berhasil 7 Mulut manyun Berhasil 8 Pipi menggembung Berhasil 9 Memakai kacamata Gagal 10 Memakai peci Berhasil 11 Memakai masker Gagal
Keterangan:
Total  alat  adalah  11  data,  diantaranya  9  data berhasil  dan  2  data  gagal.  Maka  hasil  dari percobaan  login  pada  gesture  dan  accessoris wajah,  gagal  pada  kondisi saat  wajah  memakai kacamata dan memakai masker.
Pengujian login dengan lux  light  meter dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel  6. Tes Tingkat Pencahayaan No Tingkat Pencahayaan Keterangan 1 1 lux Gagal 2 3 lux Gagal 3 5 lux Berhasil 4 10 lux Berhasil 5 15 lux Berhasil 6 19 lux Berhasil 7 25 lux Berhasil 8 46 lux Berhasil
9 70 lux Berhasil 10 152 lux Berhasil 11 212 lux Berhasil 12 241 lux Berhasil Keterangan:
Dari  tes  tingkat  pencahayaan  maka  dapat disimpulkan apabila tingkat pencahayaan dibawah 5 lux maka wajah tidak terdefinisi.
Percobaan  tes login ,  pada  percobaan  ini akan dilakukan guna untuk mengetahui seberapa akurat aplikasi dapat mengenali wajah user .  Percobaan  tes login dapat  dilihat  pada Tabel 7.
Tabel  7. Tes Login No Nim (ID) Status 1 15111045 Berhasil 2 15031027 Berhasil 3 15021069 Berhasil 4 15021154 Berhasil 5 15021087 Berhasil 6 15011059 Berhasil 7 15021064 Gagal 8 18021018 Berhasil 9 17081172 Berhasil 10 17021089 Berhasil 11 15111058 Berhasil 12 18031008 Gagal 13 15111027 Berhasil 14 15111059 Berhasil 15 15111018 Berhasil
Keterangan:
Pada  15  kali  percobaan,  didapat  data  13  kali berhasil dan 2 kali gagal. Maka diperoleh 86%.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan, kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah  jarak wajah dengan webcam standarnya adalah 50-60 cm,  sedangkan  tingkat  pencahayaan  minimal wajah  dapat  dikenali  adalah  5 lux, dan  sudut kemiringan  wajah  yang  masih  dapat  dikenali sistem adalah 40°.
Pengujian  gesture  dan  accessories  wajah didapatkan  total  data  11  data,  9  data  berhasil dan 2 data gagal, yaitu pada kondisi saat wajah memakai kacamata dan memakai masker.
Pada pengujian tes login ada 15 total data, 13  data  berhasil  dan  2  data  gagal,  maka persentase keberhasilanya adalah 86%.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  Kepada  seluruh  dosen Informatika,  FTI,  Universitas  Mercu  Buana Yogyakarta dan Teman-Teman FTI 2015.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustina, I., Fauziah, & Gunaryati, A. 2016. Biometrik pola suara dengan jaringan saraf tiruan. JURNAL TEKNIK INFORMATIKA VOL 9 NO. 2 , Hal: 140-147, ISSN: 1979-
9160.
Andarinny, A. A., Widodo, C. E., & Adi, K. 2017. Perancangan sistem identifikasi biometrik jari tangan menggunakan Laplacian of Gaussian dan ektraksi kontur. Youngster Physics Journal , Hal:
304-314, ISSN: 2302 - 7371.
Apriadi, A., Michrandi, S., & Azmi, F. 2016. Perancangan otentikasi sidik jari pada biometrik payment design of authentication fingerprint for biometric payment. e-Proceeding of Engineering , Hal: 824-830, ISSN : 2355-9365.
Auliannisa, Rizkia Dwi; Suratman, Fiky Yosef; Rizal, Achmad. 2017. Deteksi Katarak Menggunakan Metode Transformasi Hough Berbasis Android. e-Proceeding of Engineering : Vol.4, No.3 , Hal: 3310-3319, ISSN: 2355-9365.
Barri, M. W., Lumenta, A. S., & Wowor,
A. 2015. Perancangan Aplikasi
SMS GATEWAY Untuk
Pembuatan Kartu Perpustakaan di
Fakultas Teknik Unsrat. E-journal Teknik Elektro dan Komputer , Hal : 23-28, ISSN : 2301-8402.
Firman, A., Wowor, H., & Najoan, X. 2016. Sistem Informasi Perpustakaan Online Berbasis Web. E-journal Teknik Elektro dan
Komputer , Hal : 29-36, ISSN : 2301-8402.
Hasmin, E. 2016. Aplikasi rekam kehadiran dengan deteksi wajah menggunakan metode eignface pada kejaksaan tinggi sulawesi selatan. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , Hal: 411-416, ISSN: 2302-3805.
Kalyani. 2017. Various Biometric Authentication Techniques: A Review. Journal of Biometrics & Biostatistics , Hal: 1-5, ISSN: 2155- 6180.
Kustian, N. 2017. Analisis komponen utama menggunakan metode eigenface terhadap pengenalan citra wajah. jurnal teknologi , Hal : 44-48, ISSN : 2085 – 1669.
Masrani, H., Ilhamsyah, & Ruslianto, I. 2018. Aplikasi pengenalan pola pada huruf tulisan tangan menggunakan jaringan saraf tiruan dengan metode ekstraksi fitur geometri. Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan , Hal: 69-78, ISSN:
2338-493X.
Nugroho, E. 2009. Biometrika Mengenal Sistem Identifikasi Masa Depan. Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET.
Nugroho, H. 2017. Image Enhancement Pada Screen Capture CCTV Dengan Menggunakan Metode Histogram Ekualisasi. KINETIK , hal: 99-106, ISSN: 2503-2259.
Pamungkas, P. D., & Hariri, F. R. 2016. Pengenalan Citra Tanda Tangan Menggunakan Metode. Citec
Journal , Hal: 269-279, ISSN: 2460- 4259.
Yahya, & Nur, M. A. 2018. Pengaruh
Aplikasi C# dalam Proses
Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 4, Nomor 1, Februari 2020
Perhitungan Numerik. Jurnal Informatika dan Teknologi , hal: 79 – 87, e-ISSN 2614-8773.