Terbit online pada laman  : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN (Media Online) 2722-0524

## Analisa Pengenalan Sidik Jari Berdasarkan Penjajaran Minutiae Dengan Algoritma Adaptif

## Fuji Alfian
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: fujialfian025@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel:
Diterima Redaksi    : 07 November 2020 Revisi Akhir : 15 November 2020 Diterima                  : 20 November 2020 Diterbitkan Online : 28 November 2020
Dewasa  ini  sistem  verifikasi  maupun  identifkasi  semakin  banyak digunakan  untuk  berbagai  aplikasi  mengacu  pada  kebutuhan  akan keamanan.  Meskipun  begitu,  metode  konvensional  masih  banyak digunakan secara luas. Umumnya metode konvensional dibagi menjadi dua  kategori  yaitu  sesuatu  yang  diketahui  dan  sesuatu  yang  dimiliki. Sesuatu yang diketahui misalnya Pin dan Password , sedangkan sesuatu yang  dimiliki  misalnya  kunci  dan  kartu.  Metode  ini  memiliki kelemahan  misalkan  dengan  kehilangan  atau  lupa  yang  dapat  terjadi sewaktu-waktu. Oleh karena itu sekarang banyak dikembangkan sistem yang  mengacu  pada  konsep  Biometrik.  Adapun  masalah  Biometrik merupakan  dasar  identifkasi  yang  menggunakan  karakteristik  alami manusia. Salah satu karakteristik manusia yang bersifat khas dan dapat digunakan untuk membedakan antara orang yang satu dengan lainnya adalah sidik jari. Sidik jari memiliki pola-pola yang khas yang disebut sebagai minutiae atau  titik  minus.  Jumlah  dan  letak minutiae pada setiap  orang  berbeda-beda  sehingga  dapat  dijadikan  pembeda  antara orang yang satu dengan yang lain.
K ATA K UNCI
Biometrik, Boundary, Minutiae, Adaptif
K ORESPONDENSI
E-mail: fujialfian025@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini sistem verifikasi maupun identifkasi semakin banyak digunakan untuk berbagai aplikasi mengacu pada kebutuhan akan keamanan. Meskipun begitu, metode konvensional masih banyak digunakan secara luas. Umumnya metode konvensional dibagi  menjadi dua kategori yaitu sesuatu yang diketahui dan sesuatu yang dimiliki. Sesuatu yang diketahui misalnya Pin dan Password , sedangkan sesuatu yang dimiliki misalnya kunci dan kartu. Metode ini memiliki  kelemahan  misalkan  dengan  kehilangan  atau  lupa  yang  dapat  terjadi  sewaktu-waktu.  Oleh  karena  itu sekarang banyak dikembangkan sistem yang mengacu pada konsep biometrik.
Biometrik merupakan dasar identifkasi yang menggunakan karakteristik alami manusia. Salah satu karakteristik manusia yang bersifat khas dan dapat digunakan untuk membedakan antara orang yang satu dengan lainnya adalah sidik jari. Sidik jari memiliki pola-pola yang khas yang disebut sebagai minutiae atau titik minus. Jumlah dan letak minutiae pada setiap orang berbeda-beda sehingga dapat dijadikan pembeda antara orang yang satu dengan yang lain. Teknologi ini sangat efektif untuk memberikan perlindungan terhadap hal-hal yang penting dan juga menghindari penipuan karena tidak bisa hilang, sangat sulit ditiru, dan bukan merupakan sesuatu yang dapat dilupakan. Diantara seluruh  biometri  yang  ada,  pengenalan  sidik  jari  adalah  teknologi  yang  paling  populer  digunakan  saat  ini  karena pemindai sidik jari sudah semakin murah dan bentuknya lebih kecil.
Menurut  kamus  besar  bahasa  indonesia  algoritma  adalah  urutan  logis  pengambilan  putusan  untuk  pemecahan masalah. Algoritma adalah logika, metode, dan tahapan (urutan) sistematis yang digunakan untuk memecahkan suatu permasalahan.  Algoritma  dapat  juga  diartikan  sebagai  urutan  langkah  secara  sistematis  dan  logis.  Dalam perkembangannya, algoritma banyak dipakai di bidang komputer.
Secara  spesifik, pengertian  algoritma adalah  suatu  metode  khusus  yang  tepat  dan  terdiri  dari  serangkaian langkah yang terstruktur dan dituliskan secara matematis, yang akan dikerjakan untuk menyelesaikan suatu masalah dengan bantuan komputer. Jadi berdasarkan definisi ini, dapat dikatakan algoritma merupakan langkah penyelesaian suatu masalah yang manghasilkan solusi dalam bentuk program komputer. Namun penting diketahui bahwa algoritma tidaklah tergantung oleh suatu bahasa pemrograman tertentu, artinya suatu algoritma harus dapat diwujudkan oleh bahasa pemrograman komputer apa apun

## Bulletin of Information Technology (BIT)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sidik Jari (Fingerprint)
Menurut  Ashbaugh  (1991)  Sidik  jari  atau Dactyloscopy adalah  ilmu  yang  mempelajari  sidik  jari  untuk keperluan  pengenalan  kembali  identitas  orang  dengan  cara  mengamati  garis  yang  terdapat  pada  guratan  garis  jari tangan dan telapak kaki. Fungsinya adalah untuk memberi gaya gesek lebih besar agar jari dapat memegang benda- benda  lebih  erat.  Sidik  jari  manusia  digunakan  untuk  keperluan  identifikasi  karena  tidak  ada  dua  manusia  yang memiliki sidik jari persis sama. Hal ini mulai dilakukan pada akhir abad ke-19.Sidik jari kaki bayi juga diambil di rumah sakit untuk identifikasi bayi.
Sidik  jari  telah  ditemukan  pada  tablet  tanah  liat  di  Babilon  kuno,  segel,  dan  tembikar.  Mereka  juga  telah ditemukan di dinding kuburan Mesir dan Minoan, Yunani, dan keramik Cina  - dan juga pada batu bata dan genteng di Babilon dan Roma.Beberapa dari sidik jari yang diendapkan secara tidak sengaja oleh para pekerja selama fabrikasi; kadang sidik jari berfungsi sebagai hiasan .

## 2.2 Perbaikan Kualitas Citra
Perbaikan  kualitas  citra  dilakukan  dengan  proses  penapisan  menggunakan  tapis  Gabor.  Tapis  Gabor digunakan  pada  citra  sidik  jari  dengan  mengkonvolusikan  citra  dengan  tapis.  Konvolusi  piksel  (i,j)  pada  citra memerlukan  nilai  orientasi  O(i,j)  dan  nilai  frekuensi  F(i,j)  garis  alur  dari  piksel  tersebut.  Dengan  demikian, penggunaan tapis Gabor G untuk mendapatkan citra yang lebih baik dapat didefinisikan sebagai berikut:
) , ( ) , ( 0 ; , ( j) E(i, 2 2 2 2 v j u i N j i v u G y y x x w w v w w u − − =   − = − = ..........(6)
dengan  O  adalah  orientasi  citra,  N  adalah  citra  ternormalisasi,  F  adalah  frekuensi  alur  bukit  citra, dan  wx  dan  wy adalah  lebar  dan  tinggi  penapis  dari  tapis  Gabor. Lebar  bidang  penapis,  yang  menentukan  interval  frekuensi  yang ditanggapi oleh tapis, didefinisikan dengan standar deviasi ζx dan ζy. Nilai ζx dan ζy dapat dinyatakan dengan:
) j , i ( F k x x =  .............(7) ) , ( j i F k y y =  ..............(8)
dengan F adalah frekuensi garis alur citra, kx adalah konstanta untuk ζx, dan ky adalah konstanta untuk ζy. Ukuran tapis dapat dinyatakan sebagai fungsi dari standar deviasi sebagai berikut:
x x 6 w  = .............(9) y y 6 w  = ...........(10)
Dengan wx dan wy adalah  lebar dan tinggi penapis ( mask ) dari tapis Gabor, dan ζx dan ζy adalah standar deviasi sampul Gaussian sepanjang sumbu x dan y. Nilai lebar dan tinggi tapis ditetapkan 6 karena informasi berada diantara daerah [-3 ,3 ] menjauh dari poros y.Setelah proses penapisan dilakukan binerisasi dan penipisan pola agar minutiae pada citra dapat diekstraksi. Penggunaan tapis Gabor menjadikan citra keluaran tapis yaitu E(i,j) memiliki rerata nilai piksel sama dengan nol. Jadi binerisasi dapat dilakukan dengan mengambil nilai ambang sama dengan nol. Kemudian pola alur bukit ditipiskan hingga hanya memiliki ketebalan satu piksel saja .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pencocokan Minutiae
Pada  proses  pencocokan  ini, minutiae pada  citra  masukan  dicocokkan  dengan minutiae pada  tiap  citra  di  data acuan. Proses pencocokan meliputi dua tahap yaitu tahap penjajaran dan tahap pencocokan.

## 3.3.1 Tahapan Prosessing
Preprosessing diaplikasikan untuk gambar sidik jari dalam urutan enhencement feature sidik jari, tahapan proses ini mengacu berdasarkan penelitian dari Hong, Wan, dan Jain. Tahapan yang termasuk dalam sistem ini ialah : gambar ternormalisasi, orientation estimation , filtering, binerisasi, dan thinning, dimana masukkan proses berupa gambar asli

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Fuji Alfian
yang discan menggunakan scanner (epson type 660). Dan hasil akhirnya berupa penggambaran ridge skeleton yang siap disimpan sebagai template dalam database yang dimiliki.

## 3.4.2 Tahap Penjajaran
Pada tahap penjajaran, minutiae pada citra masukan disejajarkan dengan minutiae pada tiap citra template (citra di data acuan).
Gambar 3.3  Pengambilan titik-titik pada garis alur bukit minutiae
Lebih jelasnya, anggap Rd dan RD sebagai kumpulan garis alur bukit (ridge) yang terhubung dengan minutiae pada citra masukan dan citra template . Algoritma penjajaran adalah sebagai berikut: 1. Untuk masing-masing garis alur anggota Rd, tampilkan dalam bentuk diskrit  satu  dimensi  dan  cocokan  dengan masing-masing garis alur anggota RD menurut rumus sebagai berikut:
 = = L 0 i L 1 d  ǀ D i d i d d − ǀ.......(11)  = = L 0 i L 1   ǀ D i D i   − ǀ ......(12)
dengan L adalah jumlah titik pada dua garis alur, adalah jarak dari titik i pada
alur  bukit  R d ke minutiae Qj dan adalah sudut antara garis yang
menghubungkan titik dengan minutiae Pi dan orientasi dari minutiae Pi. Dan memiliki pengertian yang sama, tetapi untuk minutiae Pi. Jika nilai dan lebih kecil  dari  nilai  ambang yang ditentukan, maka kedua minutiae dapat dikatakan identik dan dilanjutkan ke langkah kedua, sebaliknya bila melebihi nilai ambang yang ditentukan maka kedua minutiae dianggap tidak identik dan  dilanjutkan pencocokan dengan minutiae berikutnya.
2.  Memperkirakan transformasi antara dua garis alur bukit. Vektor translasi (Δx, Δy)T antara dua garis alur  yang disamakan dihitung dengan
( ) ( ) ( ) D D d d x y x y x y − =   ...........(13)
(xd,yd)T dan (xD,yD)T adalah koordinat x dan y dari dua minutiae , yang terhubung dengan garis alur d dan D secara berurutan. Sudut rotasi Δθ antara dua garis alur dengan persamaan berikut.
) ( i i L 1 L 0 i     − =  = ..........(14)
dengan L adalah panjang minimal dari dua garis alur d dan D, γi dan Гi adalah sudut radian dari titik ke i pada garis alur terhadap minutiae referensi yang terhubung dengan dua garis alur d dan D secara berurutan. Faktor skala antara citra masukan dan citra template dianggap sama dengan satu.
3. Menyatakan ( x D , y D , θ D ) T berdasarkan parameter transformasi yang telah ditentukan, sebagai minutiae referensi. Translasikan  dan  rotasikan  keseluruhan  N minutiae masukan  terhadap minutiae referensi,  sesuai  dengan persamaan.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
          − − + − +           − − − − − =                         i D i D i A i A i A i y y y x x x 1 0 0 0 0 y x ) cos( ) sin( ) sin( ) cos( ..............(15) Dengan (x i, y i ,θ i ) T , (i = 1,2,….,N) adalah minutiae masukan dan (, , θ ) T adalah
minutiae yang
disejajarkan.

## 3.4.2 Tahap Pencocokan
Diberikan P = ((, , ) T ,…,(, ,) T ) menyatakan minutiae sebanyak M pada citra didata acuan dan Q = ((, , ) T ,…,(, ,) T ) menyatakan kumpulan minutiae sebanyak N pada citra masukan yang disejajarkan dengan M menurut minutiae referensi yang ditentukan. Algoritma yang digunakan adalah sebagai berikut : 1.  Mengubah masing-masing titik minutiae ke sistem koordinat polar mengacu pada minutiae referensi yang diperoleh pada proses penjajaran.
                    − − − + − =              −   i ref i ref i 1 2 ref i 2 ref i i i i x x y y y y x x e r   tan ) ( ) ( .......(16)
(x * i ,y * i , θ * i ) adalah koordinat dari minutiae terjajar, (x ref , y ref , θ ref ) T adalah koordinat dari minutiae referensi, dan (r i , e i, θ i ) T adalah indeks minutiae pada sistem koordinat polar (r i menyatakan jaraj radian, e i menyatajan sudut radian dan θ i menyatakan orientasi minutiae mengacu pada minutiae refernsi). 2.  Menyatakan minutiae masukan dan template dalam koordinat polar sebagai untai simbolik dengan menggabungkan masing-masing minutiae menurut urutan besar sudut radiannya.
) ) , e , r ( ,..., ) , e , r (( P T P M P M P M T P 1 P 1 P 1 P   = .....(17) ) ) , e , r ( ,..., ) , e , r (( Q T Q N Q N Q N T Q 1 Q 1 Q 1 P   = .....(18)
Dengan (r * P , e * p , θ * P ) dan (r * Q , e * Q , θ * Q ) merupakan radius, sudut radian dan orientasi minutiae .
3.   Mencocokan untai Pp dan Q P yang dihasilkan dengan algoritma pencocokan untai. 4.   Memilih jumlah minutiae cocok terbesar untuk menentukan nilai kecocokan.. Hitung nilai kecocokannya.
Beberapa  algoritma  pencocokan  untai  sudah  dikembangkan.  Biasanya,  pencocokan  untaian  dilakukan dengan  menempatkan  suatu  pembatas  yang  mengitari minutiae .  Apabila  ada  sepasang minutiae berada  di  dalam pembatas maka kedua minutiae dapat dikatakan sama atau cocok. Penggunaan pembatas dapat menghasilkan toleransi kesalahan tertentu. Pembatas yang berukuran tetap (fixed sized boundary) memiliki ukuran sudut radian dan radius tetap. Ukuran pembatas dinyatakan sebagai berikut:
L H e e e − =  ..............(19) L H r r r − =  ..............(20) e H dan e L menyatakan batas atas dan bawah sudut radian pembatas, sedangkan r H dan r L menyatakan batas atas dan bawah radius pembatas. Ukuran pembatas dinyatakan dengan Δe dan Δr, yaitu ukuran sudut radian dan radius.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Gambar 3.4  Pembatas dan parameternya
(a). Pembatas berukuran tetap (b). Pembatas adaptif
Gambar 3.5  Pembatas berukuran tetap dan adaptif
Suatu  pembatas  adaptif (adaptive  boundary) memiliki  ukuran  sudut  dan  radius  yang  berbeda  pada  setiap minutiae menurut  besar  radius minutiae tersebut.  Jika  radius  suatu minutiae lebih  besar,  maka  pembatasnya  akan memiliki ukuran radius  yang  lebih  besar dan ukuran sudut yang  lebih kecil. Perbedaan antara pembatas berukuran tetap dan adaptif diperlihatkan pada gambar 7. Parameter pembatas adaptif dinyatakan sebagai berikut.
         = a s a a s b s b s r r jika r r r r jika r r r jika r r b  ........(21) a r r s = .......(22)         = a s a a s b s b s b e e jika e e e e jika e e e jika e e  ........(23) 2 s r e  = .........(24)
Dengan r b , r a , e b , dan e a adalah nilai minimum dan maksimum Δ e dan Δ r yang merupakan ukuran sudut dan radius pembatas, sedangkan r adalah radius minutiae terhadap minutiae referensi. α dan β adalah tetapan yang ditentukan terlebih  dahulu.  Dalam  menentukan  nilai-nilai  parameter  pembatas  perlu  diperhatikan  bahwa  jarak  terjauh  antara minutiae dan pembatas yaitu dm seperti terlihat pada gambar 6 tidak boleh lebih dari nilai rerata jarak antar alur bukit (D).
Hal ini karena pada saat ekstraksi minutiae , dua minutiae dengan jarak lebih dari D merupakan minutiae yang berbeda. Tujuan digunakannya pembatas adaptif daripada pembatas berukuran tetap adalah untuk mengatasi masalah perubahan  bentuk citra (deformation). Ketika radius suatu minutiae kecil, sedikit perubahan bentuk pada citra akan berakibat perubahan besar terhadap sudut radian sementara perubahan pada radiusnya kecil. Dengan demikian, pada kasus ini Δ e pembatas sebaiknya lebih besar dan nilai Δ r sebaiknya lebih kecil. Pada keadaan lain, ketika radius dari minutiae besar,  sedikit  perubahan  pada  sudut  radian  akan  mengakibatkan  perubahan  besar  pada  posisi minutiae sementara  radiusnya  dapat  mengalami  perubahan  besar  karena  akumulasi  perubahan  dari  seluruh  daerah  antara minutiae tersebut dengan minutiae referensi. Dengan demikian, pada kasus ini nilai Δ e pembatas sebaiknya lebih kecil dan  nilai  Δ r sebaiknya  lebih  besar.  Pada  proses  pencocokan minutiae ,  penentuan  dua minutiae yang  dipasangkan identik atau tidak digunakan rumus sebagai berikut.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
                   = lainnya untuk , salah e e e r r r jika benar kondisi m H L H L    ............(25
dengan r dan e adalah radius dan sudut radian minutiae terhadap minutiae referensi, sedangkan Δθm dan ε adalah beda orientasi antara kedua minutiae dan nilai ambangnya. Jumlah minutiae cocok terbesar digunakan untuk menentukan nilai kecocokan.. Nilai kecocokan S, dihitung menurut persamaan 26.
x100% dicocokkan yang minutiae pasang jumlah cocok minutiae pasang jumlah S =
.........(26)
Nilai kecocokan atau derajat kecocokan ini dijadikan sebagai penentu apakah kedua sidik jari sama atau tidak dengan mengacu pada nilai ambang yang ditentukan.
.

## 4. IMPLEMENTASI

## 4.1 Pengenalan Pola
Secara umum, pengenalan pola terdiri dari 4 langkah, yaitu :
Tahap  ke-1  (Image  Acquisition)  : adalah  proses  mendapatkan  data image .Pengambilan  data  dilakukan  dengan metode ink rolled (tinta diteteskan pada permukaan stam pad kemudian  jari  yang telah dikenai tinta dicapkan ke kertas dari ujung bawah kuku sampai pangkal jari). Setelah itu kertas di scan menggunakan scanner canon . Karena pengambilan image diambil secara langsung maka sering terjadi trial and error .
Tahap  ke-2  (Image  Preprocessing)  : Pada  tahap  ini image diberi  proses  lainseperti  penghilangan noise/derau , penajaman image , pemotongan image , dll. Program yang dipergunakan untuk memfilter image yaitu Program Adobe Photoshop dan Microsoft Office Picture Manager . Keluaran dari tahap ini adalah image tersegmentasi yang akan digunakan untuk proses selanjutnya dalampenelitian. Image tersegmentasi adalah image yang sudah dipisahkan dari image awal.
Tahap  ke-3  (Feature  Extraction)  : Di  tahap  ini, image akan  diekstrak  untukmendapatkan  nilai-nilai  yang merepresentasikan ciri spesifik dari image tersebut. Image dari tahap ke-2 akan diperkecil ukuran pixel nya karena jumlah  datanyayang  terlalu  besar  untuk  dijadikan input ,  sehingga image diperkecil  menjadi  8x8 pixel . Image ini dipilih karena masih dapat mewakili ciri citra asli, sesuai denganrumus level maksimum dekomposisi yang dibatasi oleh persamaan  yang berkorelasi (Kanata, 2008). Image ini akan diubah  menjadi citra biner  yangdisimpan dalam matriks  dengan  nilai  0  (hitam)  dan  1  (putih).  Proses  perubahan  citra  menggunakan  MATLAB  ver.6.1.  dengan menggunakan perintah
Imdat =imread('sampel1(input).jpg'); imgray=rgb2gray(imdat);
imbw =im2bw(imgray)
Data yang dihasilkan (imbw) disimpan dalam file .dat

## Bulletin of Information Technology (BIT)

## Tahap ke-4 (Image Recognition) :
Di tahap ini, vektor ciri image akan diklasifikasikan. Keluaran dari tahap ini adalah klasifikasi image , yang kemudian dapat secara langsung untuk mengenali suatu image . Metode yang digunakan adalah propagasi umpan balik berbasis jaringan syaraf tiruan.

## 4.2  Proses Pelatihan (Training)
1. Sebelum  melakukan  simulasi (running) pada command  window  matlab, terlebihdahulu  dibuat  instruksi-
instruksi (syntax) dalam M-file editor. Dan   untuk  menghapus  semua  data  dan syntax pada command window dituliskan instruksi clear, yang diakhiri dengan tanda titikkoma (seperti: clear ).
2. Masukan data input dan target.Pada penelitian ini, JST didesain dan dilatih untuk  mengenali  4  pola sidik jari. Masing – masing pola diwakili oleh nilai  Boolean kisi 12x64. Yang terdiri dari 768 vektor input dan 12 vektor target. Masing-masing vektor output mewakili karakteristik sebuah sampel.. Sebagai  contoh,
sampel  1  diwakili  oleh  target  1  (untuk  alasan  kemudahan,  karena  sampel  1  adalah  sampel  yang  diambil pertama kali).
Tabel 1. Proses Pelatihan (Training) No Sampel ke - Input Target 1 Sampel 1 Sudut sidik ibu jari terhadapsensor :0˚,30˚,60˚,90˚,120˚,150˚,180˚,210˚,240˚ ,270˚,300˚,330˚ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 Sampel2 Sudut sidik ibu jari terhadapsensor :0˚,30˚,60˚,90˚,120˚,150˚,180˚,210˚,240˚ ,270˚,300˚,330˚ 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 Sampel3 Sudut sidik ibu jari terhadapsensor :0˚,30˚,60˚,90˚,120˚,150˚,180˚,210˚,240˚ ,270˚,300˚,330 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 Sampel4 Sudut sidik ibu jari terhadapsensor :0˚,30˚,60˚,90˚,120˚,150˚,180˚,210˚,240˚ ,270˚,300˚,330˚ 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
3. Data-data yang diperoleh disimpan dalam file .dat lalu dimuat ke M-File .
Data input & target
P = load ('sampel semua.dat');
T = load ('target.dat');
4. Proses  awal  sebelum  dilakukan  pelatihan,  data  input  dan  target  harus  dinormalisasi.  Proses  normalisasi  dapat dilakukan dengan bantuan mean dan deviasi standar. Fungsi prestd akan membawa data ke bentuk normal dengan
mean = 0 dan deviasi standar = 1.

## Preprocessing
[pn,meanp,stdp,tn,meant,stdt] = prestd(P,T);

## Bulletin of Information Technology (BIT)
5. Membangun  jaringan  dengan  algoritma  propagasi  umpan  balik  berbasis  jaringan  syaraf  tiruan,  instruksi  yang digunakan newff. Membangun jaringan dengan propagasi umpan balik berbasis jaringan syaraf tiruan net = newff(minmax(pn),[10 5 1],{'tansig' 'logsig' 'purelin'},'traingdm')
6. Melihat bobot awal input, lapisan dan bias.
Melihat bobot-bobot awal input, lapisan,dan bias
BobotAwal_Input = net.IW{1,1} BobotAwal_Bias_Input = net.b{1,1} BobotAwal_Lapisan1 = net.LW{2,1} BobotAwal_Bias_Lapisan1 = net.b{2,1} BobotAwal_Lapisan2 = net.LW{3,2} BobotAwal_Bias_Lapisan2 = net.b{3,1}
7. Seting maksimum epoh, target error,learning rate, momentum dan epoh show.
Set max epoh, target error,learning rate,momentum dan epoh show net.trainParam.epochs = 30000,- net.trainParam.goal   = 1e-3; net.trainParam.lr      = 0.5; net.trainParam.mc      = 0.7; net.trainParam.show    = 250;
8.   Melakukan pembelajaran/pelatihan terhadap data input dan target.
Melakukan pembelajaran
[net,tr] = train(net,pn,tn); pause
9.   Melihat bobot akhir input, lapisan.
Melihat bobot akhir input, lapisan, bias
BobotAkhir_Input = net.IW{1,1} BobotAkhir_Bias_Input = net.b{1,1} BobotAkhir_Lapisan1 = net.LW{2,1} BobotAkhir_Bias_Lapisan1 = net.b{2,1} BobotAkhir_Lapisan2 = net.LW{3,2} BobotAkhir_Bias_Lapisan2 = net.b{3,1}
10. Melakukan simulasi dan hasilnya didenormalisasi pada data aslinya
Melak kan simulasi an = sim(net,pn)
a = poststd(an,meant,stdt)
H = [(1:size(P,2))' a'] sprintf('%2d %5.2f\n',H')
11. Melakukan evaluasi terhadap output jaringan, yaitu data hasil pelatihan dengan target.
Melakukan evaluasi terhadap output jaringan [m1,a1,r1]=postreg(a,T
12.  Menampilkan hasil pelatihan dalam bentuk grafik.
Menampilkan hasil pelatihan dalam bentuk grafik .
plot([1:size(P,2)]',T,'bo',[1:size(P,2)]',a','r*')
title('Pengujian dengan data training: Target(o), output (*)')
xlabel('data ke-');ylabel('Target');pause

## Bulletin of Information Technology (BIT)

## 4.3. Proses Tes (Testing )
1. Masukan data input dan target. Data-data yang diperoleh disimpan dalam file .dat lalu dimuat ke M-File .
% Data input & target
P = load ('sampel1(input).dat');
T = load ('sampel1(target).dat');
2.   Melakukan simulasi jaringan.
% Simulasi jaringan
Qn = trastd(Q,meanp,stdp)
bn = sim(net,Qn)
b  = poststd(bn,meant,stdt)
3. Menampilkan hasil perbandingan antara target yang didapat melalui metode propagasi umpan balik dengan target yang diinginkan dalam bentuk grafik.
%grafik
[b' TQ'];
plot(b,'b-*')
hold
plot(TQ,'r-o')

## 4.3.4  Proses Pengenalan Pola Sidik Jari
Menampilkan hasil dari proses testing, apakah target dikenali atau tidak.
disp('-------------------------------------------------------- - Data sidik jari '); disp(' '); disp('--------------------------------------------------------- ');
y=b';
x=sum(y)/4;
syaraf tiruan  = ' num2str(x)]);
a=TQ';
b=sum(a)/4;
= 'num2str(b)]);
disp(['target yang diinginkan
c=b-x;
e=c;
= 'num2str(e)]);
disp(['besar error
if e>0.01
Kesimpulan : target tidak dikenali '); disp('

## Bulletin of Information Technology (BIT)
elseif e<=0.01
Kesimpulan : target dikenali
'); disp('
end;

## 5. KESIMPULAN
Ukuran pembatas yang terlalu besar dapat mengakibatkan sepasang minutiae yang tidak sama dianggap  sama  dalam  proses  pencocokannya  sehingga  dapat  menimbulkan  kesalahan  dalam pengenalan. Sebaliknya, ukuran pembatas yang terlalu kecil tidak dapat mengkompensasi masalah lokalisasi minutiae yang tidak tepat dan masalah deformasi citra sehingga dapat mengakibatkan citra uji tidak dikenali.
1. Jumlah minutiae yang  sedikit  dapat  menimbulkan  kesalahan  dalam  pengenalan.  Misalkan hanya ada dua minutiae pada salah satu citra yang dicocokkan, maka dengan sepasang minutiae cocok  berarti  derajat  kecocokan  sudah  50%.  Dengan  demikian  rentan  terjadinya  kesalahan dalam pengenalan.
2. Kesalahan dalam identifikasi sidik jari dipengaruhi oleh posisi jari saat pengambilan gambar sidik jari, banyaknya noise pada gambar sidik jari, jumlah dan posisi titik akhir yang mirip.

## REFERENCES
[1] http://eprints.undip.ac.id/32049/1/ Tri_Legawa dkk .pdf [2]https://msaepulanwarstudent.wordpress.com/2016/04/28/analisa-artikel-sidik-jari-fingerprint-dan-pengertian- biometric/. Analisaartikel sidik jari
[3] http://te.ugm.ac.id/~bsutopo/pri.pdf.
[4] https://aa12650204236.wordpress.com/2013/12/30/algoritma-routing/.
[5] http://belajarsidikjari.weebly.com/.
[6] http://a12650204219.blogspot.co.id/2013/12/algoritma-routing.html.
[7]https://www.researchgate.net/publication/280698049_Automated_fingerprint_ident ification_system_dengan_teknik_minutiae-based/
[8] http://download.portalgaruda.org/article.php?article=146541&val=1028&title=Desain%20dan%20Implementasi %20Sistem%20Absensi%20Fingerprint%20di%20Jaringan%20Kampus%20dan%20Terintegrasi%20Dengan%20Si stem%20Informasi%20Terpadu%20UNSRAT
[9] http://windahry.blogspot.com/2017/01/flowchart-sistem-cerdas-presensi.html
[10] https://www.researchgate.net/figure/Activity-diagram-Automated-Fingerprint-for-Military- Organisation_fig2_313371173