## 
Abstrak —Tingkat  pencurian  sepeda  motor  setiap tahunnya  cukup  tinggi.  Penyebab  maraknya  pencurian sepeda  motor  karena  lemahnya  sistem  keamanan  pada sepeda  motor.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem yang bisa mengatasi pembobolan sepeda motor, salah satu nya  dengan  membuat  sistem  keamanan  pada  sepeda motor. Sistem keamanan yang sedang berkembang adalah menggunakan  sidik  jari. Finger  print atau  sidik  jari manusia  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  di  setiap individu.  Untuk  dapat  memanfaatkan  sidik  jari  sebagai alat  autentifikasi  digunakan finger  print scanner Sensor. Namun,  terkadang  masih  ada error yang  terjadi  pada proses  pengenalan  diakibatkan  oleh  masalah  spesifikasi sensor  yang  kurang  akurat.  Oleh  karena  itu,  penulis melakukan  penelitian  dengan  membuat  suatu  system keamanan motor menggunakan sidik jari yang diintegrasikan dengan algoritma neural network . Algoritma neural network digunakan untuk mengoptimalkan  proses  pengenalan  citra  sidik  jari, sehingga  akan  mengurangi error pada  proses  identifikasi. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  sistem keamanan  sepeda  motor  menggunakan  sidik  jari  yang terintegrasi  dengan  algoritma neural  network ,  sehingga sepeda motor hanya dapat dihidupkan oleh pemilik motor.
Kata kunci : finger print , neural network , mikrokontroler, kendaraan motor

## I. P ENDAHULUAN
TINGKAT  pencurian  sepeda  motor  setiap  tahunnya  cukup tinggi.  Penyebab  maraknya  pencurian  sepeda  motor  karena lemahnya  sistem  keamanan  pada  tempat  parkir  dan  sistem keamanan  pada  sepeda  motor.  Sistem  keamanan  yang diterapkan dalam tempat parkir sudah cukup baik, namun pada kendaraan sepeda motor masih harus diperbaiki.
Sidik  jari  merupakan  salah  satu  biometrik  yang  banyak digunakan  untuk  sistem  keamanan.  Sidik  jari  tersusun  dari ridge dan valley pada  permukaan  ujung  jari.  Susunan  ini
membentuk  ciri-ciri  unik  yang  disebut minusi .  Setiap  orang memiliki pola minusi yang berbeda-beda dan juga pola minusi ini  bersifat  permanen,  artinya  pola  sidik  jari  tidak  akan berubah  sampai  kapan  pun  kecuali  terjadi  kecelakan  yang merusak  susunan ridges dan valleys .  Sehingga,  sidik  jari  ini bisa  digunakan  sebagai  alat  untuk  identifikasi  dan  akses kontrol  pada  saat  menghidupkan  motor  dengan  tingkat keamanan yang cukup tinggi.
Neural  network adalah  metode  yang  prinsip  kerja  dan arsitekturnya  sama  dengan  prinsip  kerja  neuron    (sel  saraf manusia).  Neuron    terdiri  dari  beberapa  komponen  utama seperti  dendrit,  akson  badan  sel  dan  sinapsis.  Pada  arsitektur neural  network terdapat juga  representatif  dari  dendrit,  badan sel,  akson  dan  sinapsis.  Sehingga neural  network mempunya kemampuan  seperti  otak  manusia  yaitu  mengidentifikasi, mengklasifikasi,  memprediksi,  dan  lain-lain  dengan  cara belajar  mengenali  kondisi  yang  ada.  Prinsip  pembelajaran pada neural  network adalah  dengan  memberikan  masukan ( impulse ) dan memberikan target nilai. Jika nilai keluaran dari neural  network tidak  sesuai  dengan  nilai  target,  maka kesalahan  yang  terjadi  akan  disiarkan  kembali  ke  setiap neuron  untuk memperbaiki nilai dari bobot (sinapsis) di setiap masukan.  sistem  akan  terus  belajar  dari  kesalahan  dengan sampai  tidak  ada  kesalahan  antara  nilai  keluaran  dan  nilai target.
Dari  permasalahan  di  atas  penulis  akan  membuat  suatu sistem keamaan sepeda motor menggunakan sidik jari dengan memanfaatkan  algoritma neural  network ,  di  mana  motor hanya bisa dihidupkan oleh pemilik motor pribadi saja.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Sidik Jari
Karakteristik sidik jari merupakan  gabungan dari  pola bukit ( ridge )  dan  lembah  ( valley ).  Bentuk  dari  bukit  dan  lembah merupakan  kombinasi  dari  faktor  genetika  dan  faktor lingkungan  arah  dalam  pembentukan  kulit  pada  janin,  namun pembentukan sidik jari pada kulit itu sendiri merupakan suatu kejadian acak ( random ). Inilah yang menjadi salah satu alasan mengapa  setiap  jari  seseorang  memiliki  sidik  jari  yang berbeda dengan orang lain, bahkan pada kembar identik [1].

## Optimalisasi Identifikasi Sidik Jari Menggunakan Metode Neural network pada Sistem Keamanan Sepeda Motor
Sumantri K. Risandriya 1* dan Alan Burhannudin 1
1 Teknik Mekatronika, Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
* Email: sumantri@polibatam.ac.id
Sidik  jari  ( finger  print )  dapat  dibagi  dalam  3  tips  pola utama, yaitu arches , loops , dan whorls (Gambar 1). Tipe loops merupakan  pola  yang  paling  banyak  ditemukan.  Menurut Galton,  sekitar  60%  sidik  jari  bertipe loops ,  30%  bertipe whorls dan 10% bertipe arches .

## B. Sensor Sidik Jari
Sensor  sidik  jari  (Gambar  2)  adalah  perangkat  elektronik yang  digunakan  sebagai scanner sidik  jari.  Pada  pembuatan tugas akhir ini, sensor sidik jari yang digunakan adalah sensor sidik  jari  optikal.  Sensor  ini  dapat  mendeteksi  sidik  jari dengan  verifikasi  yang  sangat  sederhana.  Di  dalam  sensor sidik  jari  optikal  tertanam chip sebagai  otak  utama  yaitu berupa DSP ( Digital Signal Processor ) yang melakukan image rendering, kemudian  mengkalkulasi, feature-finding dan terakhir searching pada data yang sudah ada.
Keluaran  dari  sensor  ini  adalah  berupa  TTL  ( transistor- transistor logic ) serial yang memungkinkan dapat dihubungkan  dengan  mikrokontroler.  Produk  ini  mampu menyimpan  data  hingga  162  sidik  jari  pada flash  memory internalnya.
Sebelum modul sensor ini digunakan, terlebih dahulu harus memasukan  data  sidik  jari.  Jika  data  sidik  jari  sudah  masuk, maka dapat melakukan pencarian pada sketch Arduino. Untuk memasukan  data  sidik  jari  dapat  dilakukan  melalui  perangkat lunak  berbasis  Windows,  atau  pun  menggunakan sketch Arduino.

## C. Arduino Uno
Arduino  Uno  (Gambar  3)  adalah board berbasis mikrokontroler  pada  ATmega328. Board ini  memiliki  14 digital  input  / output pin  (di  mana  6  pin  dapat  digunakan sebagai output PWM  ( Pulse  Width  Modulation )),  6  input analog, 16 MHz osilator kristal, koneksi USB, konektor listrik, dan  tombol  reset.  Pin-pin  ini  berisi  semua  yang  diperlukan
untuk  mendukung  mikrokontroler.  Kabel  USB  atau  sumber tegangan didapat dari adaptor AC-DC atau baterai [2].

## D. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) disusun oleh elemen – elemen pemroses yang berada pada lapisan-lapisan yang berhubungan dan  diberi  bobot.  Dengan  serangkaian  input  di  luar  sistem yang  diberikan  kepadanya  jaringan  ini  dapat  memodifikasi bobot  yang  akan  dihasilkannya,  sehingga  akan  menghasilkan output yang  konsisten  sesuai  dengan  input  yang  diberian kepadanya.  Setiap  elemen  pemroses  melaksanakan  operasi matematika  yang sudah ditentukan dan  menghasilkan (hanya) sebuah  harga  keluaran  dari  satu  ataupun  banyak  masukan. Struktur jaringan akan ditunjukkan seperti pada Gambar 4.
Sebuah  pemodelan  neuron  memiliki  masukan sebanyak ,  yang  berasal  dari  sel  lain  atau  dari  input  luar  (bukan  dari neuron).  Selanjutnya  setiap  input  diberi  pembobot . Masing  –  masing  input akan  dikalikan  dengan  pembobot yang  berkesesuaian.  Untuk  semua  hasil  perkalian  akan dijumlahkan sebagaimana pada persamaan (1).
(1)
Hasil persamaan tersebut akan menjadi masukan bagi fungsi aktivasi untuk  mendapatkan  tingkat  derajat  sinyal  keluaran pada neuron, di  mana terdapat bermacam-macam jenis  fungsi aktivasi .  Untuk  jenis  fungsi sigmoid dapat  dideskripsikan dengan  persamaan  (2)  dengan  grafik  yang  ditunjukkan  pada Gambar 5.
Gambar 2.  Sensor sidik jari
Gambar 3.  Board Arduino Uno
Gambar 1.  Pola utama sidik jari
Gambar 4.  Struktur jaringan syaraf tiruan
(2)
Pada umumnya sinyal fungsi aktivasi yang dikeluarkan tiap neuron  berbeda,  hal  ini  dikarenakan  berbedanya  nilai  bobot yang  diterima  tiap  neuron  berbeda.  Pemodelan  JST  sering dikategorikan menjadi tiga yaitu : Single layer , multilayer dan competitve  layer .  Namun  pada  pembahasan  kali  ini  hanya akan dibahas multilayer , karena mengingat kaidah pelatihannya menggunakan algoritma Back-Propagation . Jaringan  Syaraf  Tiruan Back-Propagation (JST-BP)) merupakan  salah  satu  model  jaringan  yang  populer  pada jaringan  syaraf  tiruan.  Model  jaringan  ini  banyak  digunakan untuk  diaplikasikan  pada  penyelesaian  suatu  masalah berkaitan  dengan  identifikasi,  prediksi,  pengenalan  pola  dan sebagainya.  Pada  latihan  yang  berulang–ulang,  algoritma  ini akan menghasilkan unjuk kerja yang lebih baik. Hal ini berarti bahwa  “bobot  interkoneksi”  JST  semakin  mendekati  bobot yang seharusnya [3]. Gambar 6 adalah contoh jaringan syaraf tiruan Back-Propagation . Algoritma belajar Back-Propagation terdiri dari dua proses, feed foward dan Back-Propagation dari error nya. Selama feed foward  masing-masing  unit  masukkan  menerima  ( )  atau sinyal  masukkan  dari  luar  dengan  menggunakan  persamaan (3).
(3)
Kemudian  sinyal  tersebut  disebarkan  masing-masing  unit pada hidden layer ( ), masing-masing hidden unit menghitung sesuai  dengan  fungsi  aktivasi sigmoid dengan  menggunakan persamaan (4).
(4)
Setelah sinyal tersebut dikirim ke masing-masing unit pada output layer akan  menghitung  sesuai  dengan  fungsi  aktivasi sigmoid yang  akan  menghasilkan  sinyal  keluaran  sebagai respon jaringan dengan adanya pemberian pola input tersebut.
Pada  propagasi  baliknya,  masing-masing output unit dibandingkan dengan hasil perhitungan aktivasi dengan nilai target untuk  mendapatkan error ,  berdasarkan error inilah akan dihitung nilai . Untuk mendapatkan nilai digunakan persamaan (5).
(5)
Selanjutnya,  harga error pada output unit  akan  disebarkan mundur ke masing-masing uni pada hidden layer . Selanjutnya error tersebut digunakan untuk memperbaiki faktor pembobot antara  unit output dengan  unit hidden dengan  menggunakan persamaan (6).
(6)
Demikian  selanjutnya  dicari error dari  keluaran hidden untuk memperbaiki faktor pembobot antara unit input.

## III. P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Perancangan Perangkat Keras
Berdasarkan diagram blok pada Gambar 7, perangkat keras yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  aki, finger  print
Gambar 6.  Jaringan syaraf tiruan satu hidden layer
Gambar 7.  Diagram blok sistem
Gambar 5.  Grafik fungsi sigmoid
sensor, regulator tegangan, Arduino Uno, dan relay.
Sensor finger  print merupakan  bagian  yang  berfungsi sebagai sistem keamanan pertama yang terkoneksi ke Arduino dengan pin A0 dan A1. Arduino Uno merupakan bagian yang berfungsi  sebagai  pusat  kontrol  seluruh  sistem  sesuai  dengan input yang diberikan. Relay merupakan bagian yang berfungsi sebagai  saklar  yang  akan  memumutus  dan  menghubungkan kelisttrikan  motor.  Relay  ini  terhubung  di  Arduino  pada  pin vcc, ground dan pin digital 6. Regulator tegangan  merupakan bagian  yang  berfungsi  sebagai  power  supply  yang memberikan  tegangan  5V  ke finger  print dan  Arduino.  Aki motor  merupakan  bagian  yang  berfungsi  sebgai  sumber tegangan yang memebrikan tegangan pada sistem.

## B. Perancangan Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  dalam  penelitian  ini  adalah  membuat program neural network di Microsoft Visual C# dan Arduino. Algoritma neural network digunakan untuk proses pembelajaran mengidentifikasikan sidik jari pemilik
kendaraan.  Pada Microsoft  Visual  C# ,  program  digunakan untuk  untuk  menentukan  bobot  dan  pada  Arduino.  Bobot tersebut digunakan mengoptimalisasikan identifikasi sidik jari yang  telah  diperoleh  dari  proses learning pada Microsoft Visual  C#. Proses  pembuatan  algoritma neural  network dijelaskan pada Gambar 8.

## C. Cara Kerja Sistem
Prinsip  kerja  dari  alat  dijelaskan  pada  Gambar  9.  Sebelum melakukan scanning  finger ,  sidik  jari  dikenalkan  terlebih dahulu menggunakan metode neural network back- propagation. Finger print yang telah dihubungkan ke Arduino berfungsi  untuk  memutuskan  dan  menghubungkan  relay.  Jika jari  yang  diletakan  di finger  print  sensor sesuai  dengan  data yang telah dikenali, maka relay akan hidup dan menghubungkan  kabel  masa  CDI.  Ketika  kabel  masa  CDI terhubung, maka motor dapat hidup dengan cara distarter atau dengan menggunakan engkol.

## IV. H ASIL DAN A NALISIS
A. Pengujian Parameter Learning
Pengambilan  data  parameter learning bertujuan  untuk mendapatkan arsitektur JST-BP yang terbaik. Parameter  yang diambil adalah learning rate (LR), Mean Square Error (MSE), dan lapisan neuron .

## B. Pengujian Sistem Keseluruhan Alat
Pada  tahap  ini  kita  melakukan  pengujian  sesuai  dengan
Gambar 8.  Proses pembuatan program neural network
TABEL I P ERBANDINGAN LR, MSE, ITERASI , DAN WAKTU KOMPUTASI LR MSE Iterasi Waktu (detik) 0.1 0.01 796 18,10 0.2 0.01 362 8,4 0.3 0.01 244 5,6 0.4 0.01 189 4,4 0.5 0.01 149 3,4 0.6 0.01 121 2,8 0.7 0.01 112 2,6 0.8 0.01 93 2,0 0.9 0.01 82 1,8 TABEL II P ERBANDINGAN HIDDEN NEURON , MSE, ITERASI , DAN WAKTU KOMPUTASI Hidden Neuron 1 Hidden Neuron 2 MSE Iterasi Waktu (detik) 5 2 0,001 15189 361,6 10 4 0,001 8444 200,10 15 6 0,001 5971 142,0 20 8 0,001 4557 108,4 25 10 0,001 2068 49,0 TABEL III P ERBANDINGAN ITERASI , HIDDEN NEURON , MSE, DAN WAKTU KOMPUTASI MSE Hidden Neuron 1 Hidden Neuron 2 Iterasi Waktu (detik) 0,1 2 2 1 0,1 0,01 2 2 160 3,6 0,001 2 2 14895 354,6 0,0001 2 2 1424014 33906,6 0,00001 2 2 2139075 50946,8 Gambar 9.  Rancangan pada Arduino Uno
sistem  kerja  alat  mulai  dari  membaca  data  sidik  jari  dengan algoritma neural  network sampai  menghidupkan  motor dengan sidik jari.

## C. Analisis
Berdasarkan  hasil  percobaan  di  atas  dapat  disimpulkan bahwa  untuk  dapat  membuat  suatu  JST-BP  yang  optimal dibutuhkan  percobaan  untuk  mengatur  parameter learning .
Tabel  I,  Tabel  II,  dan  Tabel  III  menunjukan  bahwa  lamanya proses  komputasi  untuk  mendapatkan  bobot  yang  sesuai dengan output yang  diharapkan  berbanding  terbalik  dengan jumlah hidden neuron.  Semakin  banyak hidden neuron  yang dipakai semakin lama proses learning. Begitu juga ketika nilai MSE  diperkecil  maka  proses learning akan  semakin  lama proses  komputasinya.  Namun,  dengan  kecilnya  nilai  MSE tingkat keakuratan sistem semakin baik.
Tabel  IV  dan  Tabel  V  menunjukan  bahwa  dengan menggunakan  algoritma neural  network pembacaan  sidik  jari semakin  akurat  sehingga  motor  hanya  dapat  hidup  oleh  sidik jari yang telah dikenali saja.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  analisis  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:
 Sepeda  motor  hanya  dapat  hidup  oleh  jari  yang  sudah dikenali terlebih dahulu.
 Untuk  mendapatkan  jaringan neural  network yang  baik, perlu  dilakukan  percobaan  dengan  merubah  jumlah hidden layer ,  MSE, Learning rate,  target error dan threshold.

## R EFERENSI
[1] J.  K.  Author, Sistem  Biometrika:  Konsep  Dasar,  Teknik  Analisis  Citra, dan  Tahapan  Membangun  Aplikasi  Sistem  Biometrika .  Yogyakarta, Andi Publisher, 2009, pp. 255-264.
[2] N. Kawasaki, “Parametric study of thermal and chemical nonequilibrium nozzle  flow,”  M.S.  thesis,  Dept.  Electron.  Eng.,  Osaka  Univ.,  Osaka, Japan, 1993.
[3] J.  K.  Author, Sistem  Biometrika:  Konsep  Dasar,  Teknik  Analisis  Citra, dan  Tahapan  Membangun  Aplikasi  Sistem  Biometrika .  Yogyakarta,
Andi Publisher, 2009, pp. 255-264.
TABEL IV H ASIL IDENTIFIKASI SIDIK JARI ORANG PERTAMA No Sidik Jari Respon 1 Ibu Jari Orang Pertama Motor On 2 Ibu Jari Orang Pertama Motor On 3 Ibu Jari Orang Pertama Motor On 4 Ibu Jari Orang Pertama Motor On 5 Ibu Jari Orang Pertama Motor On 6 Jari Telunjuk Orang Pertama Motor On 7 Jari Telunjuk Orang Pertama Motor On 8 Jari Telunjuk Orang Pertama Motor On 9 Jari Telunjuk Orang Pertama Motor On 10 Jari Telunjuk Orang Pertama Motor On 11 Jari Tengah Orang Pertama Motor On 12 Jari Tengah Orang Pertama Motor On 13 Jari Tengah Orang Pertama Motor On 14 Jari Tengah Orang Pertama Motor On 15 Jari Tengah Orang Pertama Motor On 16 Jari Manis Orang Pertama Motor On 17 Jari Manis Orang Pertama Motor On 18 Jari Manis Orang Pertama Motor On 19 Jari Manis Orang Pertama Motor On 20 Jari Manis Orang Pertama Motor On 21 Jari kelingking Orang Pertama Motor On 22 Jari kelingking Orang Pertama Motor On 23 Jari kelingking Orang Pertama Motor On 24 Jari kelingking Orang Pertama Motor On 25 Jari kelingking Orang Pertama Motor On
TABEL V H ASIL IDENTIFIKASI SIDIK JARI ORANG KEDUA No Sidik Jari Respon 1 Ibu Jari Orang Kedua Motor Off 2 Ibu Jari Orang Kedua Motor Off 3 Ibu Jari Orang Kedua Motor Off 4 Ibu Jari Orang Kedua Motor Off 5 Ibu Jari Orang Kedua Motor Off 6 Jari Telunjuk Orang Kedua Motor Off 7 Jari Telunjuk Orang Kedua Motor Off 8 Jari Telunjuk Orang Kedua Motor Off 9 Jari Telunjuk Orang Kedua Motor Off 10 Jari Telunjuk Orang Kedua Motor Off 11 Jari Tengah Orang Kedua Motor Off 12 Jari Tengah Orang Kedua Motor Off 13 Jari Tengah Orang Kedua Motor Off 14 Jari Tengah Orang Kedua Motor Off 15 Jari Tengah Orang Kedua Motor Off 16 Jari Manis Orang Kedua Motor Off 17 Jari Manis Orang Kedua Motor Off 18 Jari Manis Orang Kedua Motor Off 19 Jari Manis Orang Kedua Motor Off 20 Jari Manis Orang Kedua Motor Off 21 Jari kelingking Orang Kedua Motor Off 22 Jari kelingking Orang Kedua Motor Off 23 Jari kelingking Orang Kedua Motor Off 24 Jari kelingking Orang Kedua Motor Off 25 Jari kelingking Orang Kedua Motor Off