ISSN(p): 2338-8323 | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 1 | Halaman 95 - 110
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i1.95
Januari 2020

## Perbandingan Ekstraksi Fitur dan Proses
Matching pada Autentikasi Sidik Jari Manusia
ANGGUNMEKA LUHUR PRASASTI 1 , BUDHI IRAWAN 1 , SETIO EKA FAJRI 1 , ANANDA RENDIKA 1 , SUGONDO HADIYOSO 2
1 Fakultas Teknik Elektro, Telkom University, Indonesia 2 Fakultas Ilmu Terapan, Telkom University, Indonesia Email : anggunmeka@telkomuniversity.ac.id
Received 27 Agustus 2019 | Revised 10 September 2019 | Accepted 21 Oktober 2019

## ABSTRAK
Sidik  jari  merupakan  biometrik  yang  sering  digunakan  dalam  teknologi autentikasi.  Terdapat  banyak  metode  yang  bisa  digunakan  untuk  membuat sistem  klasifikasi  sidik  jari.  Maximum  Curvature  Points  (MCP)  umumnya digunakan  untuk  ekstraksi  citra  pembuluh  darah  jari  yang  juga  digunakan sebagai autentikasi. Pada penelitian ini akan diuji performansi dari metode MCP jika  dibandingkan  dengan  metode  yang  umum  digunakan  pada  proses pengenalan  sidik  jari,  yaitu  Hit  and  Miss  Transform  (HMT).  Perbedaan  domain, yaitu spasial pada Normalized Cross Correlation (NCC) dan frekuensi pada Phase Correlation  (PC)  dalam  proses  matching  ternyata  juga  mempengaruhi performansi sistem. Hasilnya menunjukkan bahwa penggunakaan metode MHT- NCC  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dalam  pengenalan  sidik  jari  yaitu 92%  untuk  pengenalan  ibu  jari  dan  98%  untuk  pengenalan  jari  telunjuk, dibandingkan dengan menggunakan metode MCP-PC yang hanya memiliki tingkat akurasi sebesar 88% untuk pengenalan ibu jari dan 92% untuk pengenalan jari telunjuk.
Kata kunci : sidik jari, MCP, HMT, phase correlation, normalized cross correlation

## ABSTRACT
Fingerprint  is  one  of  the  biometric  systems  that  are  often  used  in  an authentication technology. There are many methods that can be used to develop fingerprint’s classification system. Maximum Curvature Points (MCP) are generally used for finger vein image extraction which is also used as authentication. MCP performance will be compared to common method in finger print recognition, Hit and Miss Transform (HMT). Using different domains, spatial in Normalized Cross Correlation  (NCC)  and  frequency  in  Phase  Correlation  (PC)  affect  the  system performance. The results show that the application of HMT-NCC more accurate in terms  of  finger  print’s  recognition,  92%  in  accuracy  for  thumb  recognition  and 98%  accuracy  for  index  finger  recognition,  while  MCP-PC  is  only  reach  88%  in accuracy for thumb recognition and 92% accuracy for index finger recognition.
Keywords :  fingerprint,  MCP,  HMT,  phase  correlation,  normalized  cross correlation

## 1. PENDAHULUAN
Biometrik  adalah  salah  satu  teknologi  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  individu berdasarkan fitur fisiologis atau perilaku seperti sidik jari, wajah, pembuluh darah, iris, dan geometri tangan (Yamada & Endoh, 2012) . Sidik jari adalah salah satu sistem biometrik yang  dimiliki  tiap  individu  yang  bersifat  unik  dan  memiliki  pola  yang  berbeda-beda  dan permanen, serta lebih mudah dan lebih akurat bila dibandingkan dengan biometrik lainnya. Karena  itu,  sidik  jari  sering  dijadikan  sebagai  identitas (Tjandra  &  Kistijantoro,  2018) . Autentikasi  sidik  jari  adalah  salah  satu  metode  identifikasi  individu  yang  paling  dapat diandalkan  dan  banyak  digunakan (Shinde  &  Bendre,  2015) hal  ini  dikarenakan autentikasi sidik jari dapat melindungi keamanan sistem dan meningkatkan efisiensi sistem (Xu & Deng, 2016).
Pada  tahun  2011, (Rong,  dkk,  2011) telah  melakukan  penelitian  pengenalan  sidik  jari menggunakan  metode Directional  Filter  Bank  (DFT)  dan  matching  berdasarkan  normalized euclidean  distance,  dimana  Equal  Error  Rate  (EER)  yang  didapatkan  sebesar  6.15%.  Pada tahun  2014,  dilakukan  penelitian  pengenalan  sidik  jari  dan  ekstraksi  fitur  menggunakan empat metode Transform Domain Techiques (TDT) yaitu gabor filter, fast fourier transform, discrete  cosine  transform  dan  discrete  wavelet  transform  menghasilkan  akurasi  rata-rata terbesar  hingga  90.5% (Tewari  &  Kalakoti,  2014) .  Pada  tahun  yang  sama,  telah dilakukan  penelitian  pengenalan  sidik  jari  menggunakan  metode polar  histogram  dengan melakukan  pencocokan  citra  melalui  lokasi  relatif  pada  ekstraksi  fitur  pusat  pori  citra  sidik jari,  dengan Equal  Error  Rate  (EER)  10.46% (Cui,  dkk,  2014) . Pada  tahun  2015,  telah dilakukan proses matching sidik jari menggunakan metode Local Binary Patterns (LBP) dan ekstraksi minutiae yang menghasilkan akurasi sebesar 80% (Monika & Kumar, 2014) .
Maximum  Curvature  Points  adalah  salah  satu  metode  segmentasi  citra  pembuluh  darah. Pada  tahun  2015  telah  dilakukan  penelitian  segmentasi  citra  pada  pengenalan  vena  jari menggunakan  metode Maximum  Curvature  Points  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  83.92% dan presisi sebesar 94.28% (Prasasti, dkk, 2015) . Pada tahun 2016 dilakukan penelitian pencocokan  citra  sidik  jari  menggunakan  metode Phase  Correlation.  Metode  ini mengkorelasikan dua buah citra digital berdasarkan nilai fasa-nya. Citra digital dalam domain spasial  diubah  ke  dalam  domain  frekuensi  menggunakan fast  fourier  transform  untuk mengambil  nilai  fasa-nya  dengan  nilai Equal  Error  Rate  (EER)  sebesar  1.70% (Shabrina, dkk, 2016) .
Hit  and  Miss  Transform  adalah  operasi  morfologi  umum  yang  dapat  digunakan  untuk mencari pola tertentu dari piksel latar objek dan latar belakang dalam suatu gambar. Pada tahun 2010, telah dilakukan penelitian ekstraksi fitur pada pengenalan sidik jari berdasarkan metode Hit  and  Miss  Transform  (HMT)  dengan  tingkat  sensitivity  98.3%  dan  tingkat specificity 93.2% (Bansal, dkk, 2010) . Pada tahun 2016, dilakukan penelitian pencocokan citra  sidik  jari  menggunakan  metode Normalized  Cross  Correlation  (NCC).  NCC  merupakan metode yang digunakan sebagai alat untuk memprediksi korelasi antara nilai 𝑥 dan 𝑦 dalam suatu sistem, dengan Equal Error Rate (ERR) sebesar 6.0% (Derman & Keskinöz, 2016) .
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya,  diketahui  bahwa  terdapat penemuan  metode autentikasi bukan hanya dari  sidik  jari,  melainkan dari pembuluh darah jari.  Penelitian  ekstraksi  ciri  gambar  pembuluh  darah  jari  menggunakan  metode Maximum Curvature  Points  dianggap  paling  fenomenal  karena  cukup  sulit  mengekstrak  gambar pembuluh  darah  jari  yang  kurang  jelas  dan  terdapat  banyak  garis  putus  sambung  akibat posisi  pembuluh  darah  yang  tidak  sejajar  di  bawah  permukaan  kulit,  yaitu  ada  yang  lebih dekat  ke  permukaan  kulit  dan  ada  juga  yang  lebih  jauh  posisinya  dari  permukaan  kulit.
(2)
Metode  MCP  tersebut  akan  diujikan  pada  gambar  sidik  jari,  apakah  memberikan  pengaruh perbaikan  performansi  dari  metode  yang  sudah  eksis  untuk  ekstraksi  gambar  sidik  jari, seperti Hit and Miss Transform. Selain itu, pengubahan domain dari spasial ke frekuensi juga diuji, apakah memberikan perbaikan performansi dari metode yang sudah umum digunakan, yaitu Normalized  Cross  Correlation.  Peneliti  membuat  sistem  pengenalan  sidik  jari menggunakan  metode Hit  and  Miss  Transform  untuk  ekstraksi  fitur  dan  Normalized  Cross Correlation  untuk  matching  dan  akan  dibandingkan  dengan  metode  Maximum  Curvature Points untuk ekstraksi fitur dan Phase Correlation untuk matching. Rumusan masalah yang akan  dibahas  pada  sistem  ini  antara  lain  adalah  merancang  sistem  pengenalan  sidik  jari menggunakan metode HMT dan NCC, merancang sistem pengenalan sidik jari menggunakan metode  MCP  dan  PC,  menganalisis  dan  membandingkan  performansi  sistem  berdasarkan tingkat akurasi dari masing-masing metode, dan menganalisis tingkat response time sistem pengenalan  sidik  jari.  Dengan  demikian  dapat  ditentukan  metode  yang  paling  tepat  untuk diaplikasikan merujuk kepada hasil pengujian performansi yang dihasilkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Algoritma Maximum Curvature Points Menurut (Prasasti,  dkk,  2015) ,  algoritma Maximum  Curvature  Points  dengan  input  pre- processing image adalah sebagai berikut:
1. Cross Sectional Profile Pf(z).
Horizontal, Vertical, 45° kebawah, 45° ke atas.

## Gambar 1. Cross Sectional Profile
2. Curveture of Profile, menghitung nilai positif yang akan menjadi pusat sidik jari.
𝑘 𝑧 𝑑 𝑃 𝑧 /𝑑𝑧 1 𝑑𝑃 𝑧 𝑑𝑧
3. Scoring,  merupakan  tinggi  (intensitas)  dikali  dengan  lebar  wilayah  kelengkungan pos itif.
𝑆 𝑧′ 𝑘 𝑧 𝑊 𝑖 4. Mapping, merupakan proses memetakan score ke dalam frame baru yaitu V(x,y).
𝑉 𝑥 , 𝑦 𝑉 𝑥 , 𝑦 𝑆 𝑧′
5. Neighboorhood  Checking,  merupakan  proses  pengecekan  piksel  ketetanggan. Pengecekan dilakukan dengan mengecek 2 piksel ke kanan dan 2 piksel ke kiri. Proses ini diilustrasikan pada Gambar 2.
𝐶 𝑥, 𝑦 min max  V 𝑥 1, 𝑦 , 𝑉 𝑥 2, 𝑦 max  𝑉 𝑥 1, 𝑦 , 𝑉 𝑥 2, 𝑦 (1) (3)
(4)
(5) (6) (7)
(a) Menghubungkan Garis (b) Membuat Celah (c) Menghilangkan Noise
Gambar 2. Neighboorhood Checking
6. Thresholding,  merupakan  proses  pemberian  nilai  ambang  atau  threshold  pada  citra sidik jari.
𝐺 𝑥, 𝑦 𝑀𝑎𝑥 𝐶 , 𝐶 , 𝐶 , 𝐶
7. Labeling, merupakan proses binerisasi dengan ketentuan bernilai 1 jika (x,y) ≥ T, jika tidak maka bernilai 0.

## 2.2 Algoritma Hit and Miss Transform
Menurut (Bansal,  dkk,  2010) ,  algoritma Hit  and  Miss  Transform  dengan  input  pre- processing image adalah sebagai berikut:
1. Melakukan proses erosi pada citra latar objek dan latar belakang

## 𝐴 ∗ 𝑆 𝐴⨂𝑆 ∩ 𝐴 ⨂𝑆
Dimana 𝐴 adalah citra latar objek dan 𝐴 adalah citra latar belakang, sedangkan 𝑆 dan 𝑆 adalah kernel.

## 2. Mencari nilai selisih diantara citra latar objek dan latar belakang
𝐴⨂𝑆 𝐴 ⊖ 𝑋 ∩ 𝐴 ⊖ 𝑊 𝑋
Dimana 𝑋 adalah kernel  hit pada latar objek dan 𝑊 𝑋 adalah kernel  miss  pada  latar belakang.
2.3 Algoritma Phase Correlation
Menurut (Shabrina, dkk, 2016) , algoritma dari Phase Correlation adalah sebagai berikut:
1. Mengubah dua buah gambar ke domain frekuensi, yaitu menggunakan transformasi fourier diskrit 2D melalui Persamaan (8).
𝐹 𝑘 , 𝑘 𝑓 𝑚, 𝑛 . 𝑒
Dimana 𝐹 𝑘 , 𝑘 adalah gambar pada saat 𝑘  𝑑𝑎𝑛 𝑘 , 𝑓 𝑚, 𝑛 merupakan nilai piksel pada saat (m=baris, dan n=kolom), e = nilai eksponen.
2. Hitung nilai cross power spectrum dengan Persamaan (9).
𝑅 , 𝐺 , ∙ 𝐺 , ∗ 𝐺 , ∙ 𝐺 , ∗
Dimana 𝑅 , adalah  nilai cross  power  spectrum, 𝐺 , merupakan  hasil  DFT  dari gambar A, 𝐺 , ∗ =  hasil conjugate dari DFT gambar B.
(8) (9)
3. Lakukan invers pada nilai cross power spectrum, dengan Persamaan (10):
𝑟 𝐹 𝑅
Dimana r = hasil invers, R = nilai cross power spectrum.
4. Tentukan posisi puncak pada nilai r dengan rumus:
∆𝑥, ∆𝑦 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑟
Dimana ∆𝑥 =merupakan nilai fasa maksimum pada gambar X, dan ∆𝑦 merupakan nilai fasa maksimum pada gambar Y.
∆𝑥 𝑟 , 𝑟 , 𝑟 ,
Dimana 𝑟 , adalah nilai maksimum, 𝑟 , adalah nilai tetangga terdekat pada sumbu x.
2.4 Algoritma Normalized Cross Correlation Menurut (Insankeovilay, dkk, 2011) , algoritma dari Normalized Cross Correlation adalah sebagai berikut :
𝑛𝑜𝑟𝑚_𝑐𝑜𝑟𝑟 𝑥, 𝑦 ∑ 𝑓 𝑥, 𝑦 𝑡 𝑥, 𝑦 ∑ 𝑓 𝑥, 𝑦 ∗ ∑ 𝑡 𝑥, 𝑦
Dimana 𝑛 adalah  jumlah  piksel  di  dalam  citra 𝑓 𝑥, 𝑦 dan 𝑡 𝑥, 𝑦 .  Nilai Normalized  Cross Correlation diperoleh dengan membandingkan korelasi citra di dalam storage dengan input citra  sidik  jari.  Citra  yang  memiliki  nilai  korelasi  tertinggi akan  dianggap  sebagai  citra  sidik jari yang sama.

## 2.5 Gambaran Umum Sistem
Gambar 3 menunjukkan sistem pengenalan sidik jari yang dibuat dengan penjelasan sebagai berikut:
1. Pengguna melakukan capture citra sidik jari menggunakan sensor sidik jari.
Gambar 3. Gambaran Umum Sistem
(10)
(11)
(12)
(13)
2. Citra tersebut diproses oleh personal computer untuk dilakukan proses pre-processing.
3. Pengguna  meng- capture  kembali  citra  sidik  jari  sebagai  citra  uji  untuk  melakukan pencocokan dan melihat tingkat kesesuaian sidik jari.
4. Ketika  citra  sidik  jari  sesuai  maka  sistem  akan  menggerakkan  motor  DC  dan  pintu terbuka.

## 2.6 Desain Kebutuhan Perangkat Keras
Sistem yang dibuat membutuhkan beberapa perangkat keras seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Kebutuhan Perangkat Keras
Personal  computer  digunakan  sebagai  pusat  kontrol  sistem  dalam  mengatur  jalur  input output data. Pengguna memasukan citra sidik jari melalui sensor sidik jari. Data citra yang telah di- capture oleh sensor sidik jari akan menjadi data masukan untuk personal computer yang  kemudian  akan  diolah  dan  disimpan  ke  dalam storage.  Pada  saat  program  berjalan, pengguna diminta untuk memasukkan data citra uji. Citra uji tersebut diterima oleh personal computer,  maka  program  akan  membandingkan  tingkat  kecocokan  antara  citra  uji  dengan seluruh  citra  pada storage  untuk  mencari  citra  yang  paling  sesuai.  Apabila  citra  sesuai, personal computer akan memberikan nilai pada arduino uno. Jika nilai tidak sama dengan -1, maka driver motor akan mengontrol motor DC untuk bergerak.

## 2.7 Desain Sistem
Dalam  perancangan  dan  implementasinya,  sistem  yang  dibuat  terdiri  dari  4  tahap  yaitu akuisisi gambar, atau pengambilan citra sidik jari, preprocessing untuk mendapatkan kualitas citra terbaik, ekstraksi fitur untuk mendapatkan ciri-ciri khusus pada tiap citra sidik jari, dan matching untuk pencocokan citra sidik jari. Keempat tahap tersebut ditunjukan pada diagram blok seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Diagram Blok Sistem Pengenalan Sidik Jari
Sistem  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  3.6.  Tahap  awal  adalah  proses akuisisi  citra  sidik  jari  atau  pengambilan  citra  sidik  jari  menggunakan  sensor  sidik  jari. Setelah  citra  didapatkan,  citra  sidik  jari  tersebut  mengalami  proses preprocessing  untuk menghilangkan noise  yang  tidak  diperlukan.  Lalu  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur  untuk mencari ciri khusus atau informasi penting dari citra sidik jari yang kemudian akan di simpan pada storage.  Citra  tersebut  dijadikan  sebagai  citra  template  untuk  dibandingkan  dengan citra uji pada proses matching.

## 2.8 Akuisisi Citra
Tahap  ini  merupakan  proses  untuk  pengambilan  citra  sidik  jari  menggunakan  sensor  sidik jari. Proses ini menghasilkan gambar sidik jari dengan format .bmp yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Contoh Hasil Akuisisi Citra dengan Sensor Sidik Jari

## 2.9 Preprocessing
Tahap ini merupakan proses yang dilakukan setelah mendapatkan citra sidik jari. Citra sidik jari  yang  sudah  didapatkan  mengalami  proses grayscale.  Proses  ini  bertujuan  untuk mengubah agar warna citra sidik jari hanya pada tingkat keabuan saja. Selain itu proses ini juga bertujuan untuk menyederhanakan model citra dan mempermudah proses perhitungan. Kemudian  citra  hasil grayscale  dikonversi  ke  citra  biner,  pada  proses  ini  ditentukan  nilai ambang  atau threshold.  Nilai  ini  digunakan  untuk  mengubah  citra grayscale  ke  dalam  dua nilai yaitu hitam dan putih.

## 2.10 Ekstraksi Fitur
Pada penelitian ini penulis akan melihat hasil perbandingan dari 2 metode ekstraksi ciri yaitu menggunakan Maximum Curvature Points dan Hit and Miss Transform.
1. Maximum Curvature Points Adapun algoritma pada metode Maximum Curvature Points adalah sebagai berikut:
1. Menentukan posisi pusat sidik jari dengan Persamaan (1). Jika  hasilnya  bernilai  positif,  maka  pada  titik  tersebut  dibuat  cekung.  Lakukan perhitungan ini untuk mencari nilai maksimum lokal di setiap area cekung.
2. Menghitung  nilai  probabilitas  posisi  pusat  sidik  jari  dengan  rumus  pada  persamaan (2).  Nilai  probabilitas  tiap  area  cekung  dihitung  dan  ditempatkan  nilai  probabilitas masing-masing ke dalam frame baru dengan Persamaan (3).
3. Pengecekan  piksel  ketetanggaan,  pengecekan  dilakukan  pengecekan  piksel  2  ke kanan dan 2 ke kiri. Jika nilai piksel di pusat sidik jari dan di kedua sisi memiliki nilai besar, garis ditarik secara horizontal. Ketika pusat sidik jari memiliki nilai piksel lebih kecil  dari  kedua  sisi,  garis  digambar  dengan  celah  pada  pusat  sidik  jari.  Ketika probabilitas pusat sidik jari memiliki nilai yang besar dan piksel di kedua sisi memiliki nilai-nilai kecil, titik noise berada di pusat sidik jari.
4. Pemberian threshold  dan  labelling,  pelabelan  dilakukan  dengan  melakukan  proses binerisasi dengan ketentuan nilai 1 jika (x,y)  ≥ T, jika tidak maka 0. Piksel dengan nilai  yang  lebih  kecil  dari threshold  akan  diberi  label  sebagai  bagian  latar  belakang (background).  Sedangkan  piksel  yang  memiliki  nilai  lebih  besar  atau  sama  dengan nilai threshold akan diberi label sebagai bagian dari wilayah sidik jari.
Hasil ekstraksi fitur Maximum Curvature Points ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 7. Hasil ekstraksi fitur Maximum Curvature Points
2. Hit and Miss Transform Adapun algoritma pada metode Hit and Miss Transform adalah sebagai berikut: Pada proses hit and miss citra masukkan akan dibagi menjadi dua bagian, yaitu latar objek dan latar belakang. Detail proses algoritma ini ditunjukkan oleh Gambar 8-15.
1. Melakukan proses hit 𝐴 ⊖ 𝑆 pada citra latar objek dan miss 𝐴 ⊖ 𝑆 pada citra latar belakang menggunakan nilai kernel
Gambar 8. Nilai Masukkan Latar Objek 𝑨 Gambar 9. Nilai Masukkan Latar Belakang 𝑨 𝒄
Gambar 10. Nilai Kernel 𝑺 𝟏
Gambar 11. Nilai Kernel 𝑺 𝟐
Gambar 12. Nilai 𝑨 Setelah Proses Hit Gambar 13. Nilai 𝑨 𝒄 Setelah Proses Miss
2. Mencari selisih nilai latar objek 𝐴 dan nilai latar belakang 𝐴
Gambar 14. Nilai Selisih Latar Objek 𝑨 dan Latar Belakang 𝑨 𝒄 .

## Gambar 15. Hasil Ekstraksi Fitur Hit and Miss Transform

## 2.11 Matching
Pada  penelitian  ini  penulis  juga  akan  membandingkan  hasil  yang  diperoleh  dengan menggunakan metode Phase Correlation dengan Normalized Cross Correlation.
1. Phase Correlation
Phase  Correlation  merupakan  salah  satu  teknik  pencocokan  berdasarkan  nilai  fasa  dalam pengolahan citra digital. Citra dalam domain spasial diubah ke dalam domain frekuensi. Pada domain frekuensi, terdapat nilai fasa yang dihitung menggunakan persamaan korelasi untuk mencocokkan  dua  buah  citra.  Citra  dianggap  sangat  cocok  atau  identik  jika  memiliki  nilai korelasi  1  dan  sebaliknya  dianggap  tidak  cocok  ( unmatch)  jika  nilai  korelasi  nol.  Berikut algroritma dari Phase Correlation:
1. Diasumsikan  terdapat  2  buah  gambar  (Gambar  16  dan  17)  dengan  masing-masing nilai matriks sebagai berikut:

## Gambar 16. Matriks Gambar A
Gambar 17. Matriks Gambar B
Lakukan proses transformasi fourier diskrit 2D pada masing-masing gambar, dengan menggunakan Persamaan (1).
Untuk gambar A :
𝐹 𝑘 , 𝑘 𝑓 𝑚, 𝑛 . 𝑒 Untuk F = (0,0) => ∑ ∑ 0. 𝑒 . . 1. 𝑒 . . 1. 𝑒 . .
1. 𝑒 . . 1. 𝑒 . . 0. 𝑒 . . 1. 𝑒 . . 1. 𝑒 . . 0. 𝑒
. . F(1,1)= 0. 𝑒 1. 𝑒 1. 𝑒 1. 𝑒 1. 𝑒 0. 𝑒 1. 𝑒 1. 𝑒 0. 𝑒
F(1,1) = [ 0 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 1 + 0]
F(1,1) = 6
Gunakan  rumus  ini  untuk  mendapatkan  nilai  pada  masing-masing  piksel,  mulai  dari F(0,0)  sampai  dengan  F(3,3).  Sehingga  hasil  dari  transformasi  fourier  seperti  pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Hasil Proses DFT 2 Dimensi Gambar A 6 0 -2 – 3.46i 0 -1.27 – 4. 73i 0 0 0 0
Pada  Tabel  1  di  atas  menunjukan  nilai  masing-masing  tiap  piksel.  Selanjutnya memisahkan hasil DFT dalam bentuk magnitude dan fasa, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Hasil dalam Bentuk Magnitude 6 0 4 0 4.8990 0 0 0 0 Tabel 3. Hasil dalam Bentuk Fasa 0 0 -2.0994 0 -1.8326 0 0 0 0
Dalam  hal ini, Phase Correlation hanya membutuhkan nilai fasa dari suatu gambar. Lakukan  hal  yang  sama  untuk  mencari  nilai  fasa  dari  gambar  kedua  yang  ingin  di cocokkan.
2. Setelah  mendapatkan  hasil  dari  masing-masing  gambar,  selanjutnya  adalah menghitung  nilai cross  power  spectrum  dengan  catatan  melakukan  conjugate  pada gambar kedua. Conjugate artinya tidak mengubah tanda pada nilai magnitude tetapi mengubah tanda pada nilai fasa. Dengan menggunakan persamaan:
𝑅 , 𝐺 , ∙ 𝐺 , ∗ 𝐺 , ∙ 𝐺 , ∗ 𝑅 , 𝐺 , ∗ . 𝑒 𝐺 , ∗ 𝑅 , 𝑒
Diasumsikan Gambar B memiliki hasil dari DFT sebagai berikut:
B = 6 0 2 3.46𝑖 0 1.27 4.73𝑖 0 0 0 0
Maka,  nilai cross  power  spectrum  dari  matriks  tersebut  adalah  nilai  fasanya  saja, yaitu:
𝑅 , = 0 0 2.0994
0 1.8326 0 0 0 0
3. Kemudian,  lakukan  invers  dari  hasil  yang  diperoleh  dari cross  power  spectrum.
Selanjutnya mencari lokasi maksimal pada nilai r dengan persamaan:
∆𝑥, ∆𝑦
𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑟
Untuk ∆𝑥 =
𝑥 1,3 𝑟 , 𝑟 , 𝑟 , 2.0994 2.0994 0 1 𝑥 2,2 𝑟 , 𝑟 , 𝑟 , 1.8326 1.8326 0 1 Untuk ∆𝑦 𝑦 3,1 𝑟 , 𝑟 , 𝑟 , 2.0994 2.0994 0 1 𝑦 2,2 𝑟 , 𝑟 , 𝑟 , 2.0994 2.0994 0 1
Pada nilai fasa maksimum, nilai yang dihasilkan adalah 1, artinya gambar A dengan gambar B merupakan gambar yang sama.

## 2. Normalized Cross Correlation
Normalized  Cross  Correlation  merupakan  metode  yang  digunakan  sebagai  alat  untuk memprediksi korelasi antara nilai 𝑥 dan 𝑦 dalam suatu sistem. Berikut algoritma dari nilai NCC:
𝑥 3 2 1 4 5 6 7 3 2 𝑦 2 3 1 4 7 10 8 3 1 𝑧 1 6 4 10 3 2 1 3 1 1. Proses cross correlation pada matriks citra 𝑥, 𝑦 𝑐𝑜𝑟𝑟 , 𝑥 0 𝑦 0 𝑥 1 𝑦 1 𝑥 2 𝑦 2
𝑥 3 𝑦 3 … 𝑥 𝑛 𝑦 𝑛
6 6 1 16 35 60 56 9 2 191
2. Proses cross correlation pada matriks citra 𝑦, 𝑧
𝑐𝑜𝑟𝑟 , 𝑦 0 𝑧 0 𝑦 1 𝑧 1 𝑦 2 𝑧 2 𝑦 3 𝑧 3 … 𝑦 𝑛 𝑧 𝑛
2 18 4 40 21 20 8 9 1 123
3. Proses normalized citra 𝑥, 𝑦 𝑛𝑜𝑟𝑚 9 4 1 16 25 36 49 9 4 4 9 1 16 49 100 64 9 1 196.74
4. Proses Normalized Cross Correlation citra 𝑥, 𝑦
𝑛𝑜𝑟𝑚
, 191 196.74 0.97 5. Proses normalized citra y,z
𝑛𝑜𝑟𝑚 4 9 1 16 49 100 64 9 1 1 36 16 100 9 4 1 9 1
211.61
6. Proses Normalized Cross Correlation citra 𝑦, 𝑧 𝑛𝑜𝑟𝑚 , 123 211.61 0.58 Diketahui bahwa 𝑛𝑜𝑟𝑚 , memiliki nilai korelasi yang lebih besar dengan nilai 0.97 dibandingkan  dengan  nilai 𝑛𝑜𝑟𝑚 , dengan  nilai  0.58.  Semakin  besar  nilai,  maka semakin besar korelasi di antara dua citra.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  masukan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  citra  sidik  jari  dengan  format (.bmp)  yang  dipindai  menggunakan  sensor  sidik  jari.  Jari  jempol  dan  jari  telunjuk  pada tangan manusia menjadi target objek pada penelitian. Penelitian dilakukan sebanyak 30 kali untuk setiap subyek sidik jari.

## 3.1 Perbandingan Akurasi Awal
Pada  percobaan  pertama,  akan  dilihat  perbandingan  akurasi  terhadap  citra  sidik  jari  tanpa penambahan proses pre-processing pada kedua penelitian. Hasil perbandingan akurasi yang didapat adalah seperti yang ditunjukkan pada Gambar 18.
Gambar 18. Perbandingan Akurasi HMT dan NCC dengan MCP dan PC tanpa Pre- processing
Hasil  akurasi  tanpa  penambahan  proses pre-processing  pada  penelitian  menggunakan metode HMT dan NCC memiliki presentase yang lebih baik dibandingkan dengan penelitian menggunakan metode MCP dan PC. Scoring pada MCP digunakan untuk memperhitungkan daerah kurva maksimum untuk mengetahui pola garis di bawah kurva sehingga ketika ada garis  yang  terputus  dapat  tersambung  kembali.  Sementara  itu,  proses scoring  MCP  pada gambar sidik jari menyebabkan error pada proses bridging dikarenakan gambar hasil akusisi yang relatif sudah baik. Dapat dilihat pada grafik bahwa metode MCP-PC memiliki performa pengenalan  sidik  jari  lebih  rendah  14%-18%  dibanding  metode  HMT-NCC.  Kemudian  pada proses pengenalan antara sidik ibu jari dan telunjuk, ibu jari dapat lebih dikenali sekitar 2%- 6% dibandingkan jari telunjuk dikarenakan area sidik jari lebih luas sehingga menghasilkan fitur  yang  lebih  banyak  pula  jika  dibandingkan  dengan  jari  telunjuk  sehingga  proses pencocokannya juga lebih akurat.
3.2 Perbandingan dengan Penambahan Pre-processing
Proses enhancement  pada  citra  digital  sangat  penting  untuk  meningkatkan  kualitas  citra sehingga meningkatkan nilai akurasi pengenalan objek (Aziz, dkk, 2017) . Salah satu cara peningkatan  kualitas  citra  adalah  dengan  menghilangkan noise  yang  tersebar  pada  citra (Putra, dkk, 2017) . Pada percobaan kedua, dilakukan penambahan proses pre-processing
92,22% 78% 90,00% 72,20% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% HMT dan NCC MCP dan PC Akurasi Ibu Jari Jari Telunjuk
dengan  tiga  parameter,  yaitu  penambahan  parameter gaussian  blur,  median  blur,  dan bilateral blur.
Gambar 19. Hasil Perbandingan Akurasi dengan Penambahan Pre-processing
Dapat dilihat pada Gambar 19, bahwa penambahan parameter pre-processing menyebabkan kenaikan akurasi yang cukup signifikan terutama pada penambahan Gaussian blur yaitu rata- rata  lebih  dari  5%  untuk  semua  metode.  Penambahan  Gaussian  blur  menyebabkan  efek gambar yang lebih smooth sehingga noise tipe Gaussian yang tersebar di gambar sidik jari dapat  dihilangkan.  Penambahan  median  blur  dan  bilateral  blur  tidak  memberikan  kenaikan akurasi  yang  cukup  signifikan  pada  metode  HMT-NCC  dikarenakan  hasil  filter  median  dan bilateral juga tidak memberikan perubahan yang signifikan pada gambar hasil akuisisi sidik jari  di  domain  spasial.  Namun  pada  metode  MCP-PC,  penambahan  filter  median  dapat meningkatkan  akurasi  sekitar  4%-7%  karena  perhitungan  proses matching-nya  dilakukan pada domain frekuensi.

## 3.3 Perbandingan Respon Time Sistem
Pada  percobaan  ketiga  dilakukan  perhitungan  kecepatan respon  time  pada  sistem  untuk mengetahui  seberapa  cepat  sistem  dapat  memindai  sidik  jari  dan  mengenali  sidik  jari. Pemindaian  sidik  jari  memiliki  waktu  yang  cukup  lama  hingga  mencapai  5  detik/subjek. Sedangkan  waktu  komputasi  pada  pengenalan  sidik  jari  memiliki  respon  time  yang  relatif cepat,  yaitu  hanya  0,029  detik  hingga  0,376  detik. Scanner  yang  digunakan  untuk  proses pemindai  sidik  jari  telah  memiliki  proses enhancement  sehingga  membutuhkan  waktu pemindai  yang  cukup  lama.  Pada  penelitian  ini,  menggunakan  metode  MCP-PC  memiliki waktu  pengenalan  yang  lebih  lama,  yaitu  sekitar  0,347  detik  dibandingkan  dengan menggunakan  metode  HMT-NCC,  hal  ini  dikarenakan  adanya  proses  pengubahan  domain pada MCP-PC dari domain spasial ke domain frekuensi, selain itu proses perhitungannya juga lebih  kompleks  dibandingkan  dengan  metode  HMT  yang  hanya  menggunakan  proses morfologi.

## 3.4 Perbandingan pada Kondisi Ideal Sistem
Pada  percobaan  keempat  dilakukan  pengujian  sistem  dengan  kondisi  ideal  dan  telah dilakukan  beberapa  proses  untuk  meningkatkan  kualitas  citra  sidik  jari.  Berikut  hasil perbandingan  pada  Gambar  20.  Kondisi  ideal  didapatkan  dengan  menambahkan  proses enhancement, pengaturan brightness, serta penambahan filter gaussian pada HMT dan filter median pada MCP. Dapat dilihat bahwa penelitian dalam kondisi ideal menggunakan metode HMT-NCC memiliki presentase lebih baik sekitar 4%-6% pada kedua subjek jari jempol dan jari  telunjuk  dibandingkan  penelitian  menggunakan  metode  MCP-PC.  Hal  ini  disebabkan metode MCP lebih tepat jika digunakan pada ektraksi fitur pembuluh darah jari daripada sidik
95% 95,00 % 82% 76,60 % 0% 50% 100% Ibu Jari Jari Telunjuk Penambahan Gaussian Blur HMT dan NCC MCP dan PC 90% 90,00
%
82% 78,80 % 70% 75% 80% 85% 90% 95% Ibu Jari Jari Telunjuk Penambahan Median Blur HMT dan NCC MCP dan PC 90% 93% 78,80 % 74,40 % 0% 50% 100% Ibu Jari Jari Telunjuk Penambahan Bilateral Blur HMT dan NCC MCP dan PC
jari  karena  memiliki  perhitungan scoring  untuk  garis  putus-putus  pada  bagian  kurva maksimum. Sementara pada penelitian ini, gambar hasil akuisisi sidik jari sudah relatif jelas dan  baik  sehingga  proses scoring  menyebabkan  error  pada  proses  bridging  sidik  jari  yang terputus. Akurasi juga dipengaruhi proses enrollment, yaitu posisi jari saat melakukan proses pemindai.  Semakin  ditekan  kuat  jarinya,  semakin  banyak  pola  sidik  jari yang  terakuisisi namun  semakin  banyak  pula  kesalahannya  karena  garis-garis  sejajar  yang  seharusnya terpisah pada sidik jari menjadi tersambung.
Gambar 20. Hasil Perbandingan pada Kondisi Ideal Sistem

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil percobaan dan pengujian pada sistem dapat diperoleh kesimpulan bahwa metode  MCP  menghasilkan  akurasi  sebesar  88%  untuk  mengenali  ibu  jari  dan  92%  untuk mengenali  jari  telunjuk.  Metode  HMT  menghasilkan  akurasi  sebesar  92%  untuk  mengenali ibu  jari  dan  98%  untuk  mengenali  jari  telunjuk.  Rata-rata respon  time  sistem  dalam melakukan  pemindaian  pada  kedua metode  adalah  5  detik,  tetapi respon time  pengenalan sidik  jari  lebih  cepat  menggunakan  metode Normalized  Cross  Correlation  yaitu  0.029  ms sedangkan  menggunakan  metode Phase  Correlation  adalah  0.376  ms.  Berdasarkan  hasil pengujian, metode HMT dan Normalized Cross Correlation memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dan lebih cepat dalam respon time pengenalan sidik jari dibandingkan dengan metode MCP  dan Phase  Correlation.  Idealnya  metode  MCP  digunakan  untuk  ekstraksi  gambar pembuluh darah di bawah permukaan kulit yg kurang jelas dan terputus-putus. Gambar sidik jari hasil pemindaian yang digunakan sudah cukup jelas sehingga proses pada MCP dianggap kurang  tepat  karena  lebih  boros  dalam  hal  komputasi,  diiringi  proses matching  yang menggunakan  nilai  fasa  sehingga  butuh  proses  transformasi  kembali  citra  dari  domain spasial  ke  domain  frekuensi.  Hal  ini  menyebabkan  akurasinya  lebih  rendah  serta  waktu komputasi  lebih  tinggi.  Namun  dalam  hal  ini  dapat  dibuktikan  bahwa  ekstraksi  fitur  MCP tetap  mampu  melakukan  ekstraksi  fitur  pada  citra  sidik  jari  meski  tidak  menghasilkan performansi yang sebanding dengan metode HMT .

## DAFTAR RUJUKAN
Aziz, M. N., Purboyo, T. W., and Prasasti, A. L. (2017). A Survey on the Implementation of
Image Enhancement. Int. J. Appl. Eng. Res., 12(21), 11451–11459.
Bansal,  R.,  Sehgal,  P.,  &  Bedi,  P.  (2010).  Effective  Morphological  Extraction  of  True
Fingerprint  Minutiae  based  on  the  Hit  or  Miss  Transform. International  Journal  of
Biometrics and Bioinformatics (IJBB), 4(2), 71–85.
92% 88% 98% 92% 80% 85% 90% 95% 100% HMT dan NCC MCP dan PC Ibu Jari Jari Telunjuk
Cui,  J.,  Ra,  M.  S.,  &  Kim,  W.  Y.  (2014).  Fingerprint  pore  matching  method  using  polar histogram. Proceedings  of  the  International  Symposium  on  Consumer  Electronics (ISCE), (pp. 1–2). https://doi.org/10.1109/ISCE.2014.6884381
Derman,  E.,  &  Keskinöz,  M.  (2016).  Normalized  cross-correlation  based  global  distortion correction in fingerprint image matching. International Conference on Systems, Signals, and Image Processing, (pp. 1–4). https://doi.org/10.1109/IWSSIP.2016.7502727
Insankeovilay,  S.,  Prasarn,  P.,  Choomchuay,  S.  (2011).  Fingerprint  Matching  with  Cross Correlation and Minutiae Scores. IEEE Biomedical Engineering International Conference. https://doi.org/10.1109/BMEiCon.2012.6172045
Monika, & Kumar, M. (2014). A novel fingerprint minutiae matching using LBP. Proceedings -
3rd  International  Conference  on  Reliability,  Infocom  Technologies  and  Optimization:
Trends and Future Directions, ICRITO 2014. https://doi.org/10.1109/ICRITO.2014.7014742
Prasasti, L. A., Mengko, W. K. R., Adiprawita, W. (2015). Vein Tracking Using 880nm Near
Infrared  and  Sensor  with  Maximum  Curvature  Points  Segmentation. International Federation for Medical and Biological Enginnering (IFMBE), (pp. 206-209).
Putra,  R.D.,  Purboyo,  T.W.,  and  Prasasti,  L.  A.  (2017).  A  Review  of  Image  Enhancement Methods. Int. J. Appl. Eng. Res., 12(23), 13596–13603.
Rong,  L.  C.,  Qing,  H.  M.,  &  Li,  J.  (2011).  Fingerprint  composition-feature  extraction  using directional  filter  banks. Proceedings  -  2011  7th  International  Conference  on
Computational Intelligence and Security, CIS 2011, (pp. 550–554). https://doi.org/10.1109/CIS.2011.127
Shabrina, N., Isshiki, T., & Kunieda, H. (2016). Fingerprint Authentication on Touch Sensor using  Phase-Only  Correlation  Method. International  Conference  of  Information  and Communication  Technology  for  Embedded  Systems  (IC-ICTES),  (pp.  1–5). https://doi:10.1109/ictemsys.2016.7467127
Shinde,  A.  S.,  Bendre,  V.  (2015).  An  Embedded  Fingerprint  Authentication  System.
International  Conference  on  Computing  Communication  Control  and  Automation,  (pp.
205–208). https://doi.org/10.1109/ICCUBEA.2015.45
Tewari,  K.,  &  Kalakoti,  R.  L.  (2014).  Fingerprint  recognition  and  feature  extraction  using transform  domain  techniques. IEEE  International  Conference  on  Advances  in Communication and Computing Technologies, (pp. 1–5).
https://doi.org/10.1109/EIC.2015.7230719
Tjandra,  M.,  &  Kistijantoro,  I.,  A.  (2018).  Fingerprint  Indexing  based  on  Ridge  Orientation and Frequency on GPU. International Conference on Advanced Computer Science and
Information Systems (ICACSIS), (pp. 17–21).
Xu,  Q.,  &  Deng,  J.  I.  E.  (2016).  Identity  authentication  system  based  on  fingerprint identification and pulse certification. International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems, (pp. 280-284). https://doi.org/10.1109/INCoS.2016.84
Yamada,  S.,  &  Endoh,  T.  (2012).  Evaluation  of  Independence  between  Palm  Vein  and
Fingerprint  for  Multimodal  Biometrics .  Proceedings  of  the  International  Conference  of Biometrics Special Interest Group, (pp. 341-349).