## PENCOCOKAN GAMBAR SIDIK JARI DENGAN KAMERA HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE RANSAC DAN TRANSFORMASI AFFINE BERBASIS ANDROID
Haruno Sajati 1 , Dwi Nugraheny 2 , Nova Adi Suwarso 3
Program Studi Teknik Informatika harunosajati@stta.ac.id 1 , henynug@gmail.com 2 , Novaadiso@gmail.com 3

## ABSTRACT
Fingerprints occur due to stroke differences. These stroke differences have occurred at  a  time when humans are still fetal  form. A normal fingerprint  pattern is  formed of  lines and spaces. These lines are called ridges whereas the spaces between these lines are called valleys. To make an introduction to the fingerprint image requires a variety of support tools. Starting  from a fingerprint  machine, a smartphone that has a fingerprint  sensor  and much more.  In  this  research,  the  acquisition  of  image  is  done  by  grayscaling,  histogram equalization,  gabor  filter,  binary,  thinning,  8  neighbors,  matching.  The  result  of  making android  application  with  the  method  that  has  been  described  to  show  unfavorable  results seen  from  the  calculation  of  the  accuracy  of  63%.  Based  on  testing  the  specs  android  OS devices, this application can run on android with OS 4.4.2 specification kitkat.
Keywords : OCR Fingerprint, Fingerprint recognition, Minutiae based matching, Fingerprint image processing .

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi merupakan hal yang tidak dapat dihindari pada era ini. Teknologi berperan penting terhadap pergeseran pola kehidupan sehari-hari. Mulai dari pekerjaan yang dahulu hanya  dapat  dikerjakan  oleh  banyak  orang  hingga  membutuhkan  waktu  berhari-hari  dan  bahkan lebih lama lagi saat ini dapat dikerjakan oleh seorang saja dengan waktu yang jauh lebih singkat.
Pengolahan  citra  digital  telah  memberikan  manfaat  yang  banyak  terhadap  kehidupan manusia.  Mulai  dari  pengenalan  wajah  hingga  sistem  presensi  berbasis  sidik  jari.  Sistem  yang membutuhkan tingkat keamanan atau privasi yang tinggi dapat dibantu dengan teknologi ini. Dalam  penggunaanya  teknologi  pengolahan  citra  sidik  jari  membutuhkan  alat  penunjang yang  bervariasi.  Mulai  dari  mesin fingerprint,  smartphone yang  memiliki  sensor  sidik  jari  dan masih banyak lagi. Hal ini terjadi karena kualitas citra yang dihasilkan dengan kamera biasa kurang baik.  Sedangkan  kebutuhan  manusia  saat  ini  mulai  beranjak  ke mobile .  Hal  ini  akan  mempersulit pengguna jika harus memiliki devices yang mendukung teknologi ini.
Pada  penelitian  ini  penulis  akan  melakukan  pengujian  terhadap  citra  sidik  jari  yang dihasilkan melalui kamera smartphone android. Sehingga memungkinkan proses pembacaan sidik jari dapat dilakukan dari mana saja melalui smartphone dengan spesifikasi yang minimal.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  eksperimen.  Metode  yang akan  diginakan  untuk  pengujian  objek  citra  sidik  jari  pada  penelitian  ini  adalah  akuisisi  citra, grayscalling, peningkatan kekontrasan citra dengan histogram equalization, gabor filter dan seleksi region  of  interest, untuk  memunculkan  pola  garis  pada  citra  sidik  jari.  Setelah  pola  sidik  jari didapatkan  kemudian  dilakukan  binerisasi  pada  pola  sidik  jari.  Citra  biner  kemudian  dilakukan thinning untuk  menipiskan  garis-garis  pola  sidik  jari.  Untuk  mengekstrak minutiae yaitu ridge ending dan ridge  bifurcation dilakukan  pendekatan  8  ketetanggaan  / neighbourhood .  Setelah
minutiae terdeteksi  barulah  dilakukan  pencocokan.  Untuk  pencocokan  sidik  jari  menggunakan metode Minutiae  Based  Matching menggunakan  transformasi affine dan Random  Sample Consensus  (RANSAC). Tahap-tahap  penerapan  metode-metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini dapat dilihat Gambar 1.
Gambar 1. Tahap- Tahap yang Digunakan Pada Peneletian

## A. Citra Digital
Citra  adalah  gambar  pada  bidang  dwimatra  (dua  dimensi).  Ditinjau  dari  sudut  pandang matematis,  citra  merupakan  fungsi  terus  menerus  ( continue )  dari  intensitas  cahaya  pada  bidang dwimatra.  Sumber  cahaya  menerangi  objek,  objek  ditangkap  oleh  alat-alat  optic  misalnya  mata pada manusia, kamera, pemindai ( scanner ) dan sebagainya sehingga bayangan objek yang disebut citra  tersebut  terekam.  Citra  digital  merupakan  suatu  larik  dua  dimensi  atau  suatu  matriks  yang elemen elemennya menyatakan tingkat keabuan dari elemen gambar.

## B. Grayscalling
Grayscalling adalah  proses  penyederhanaan  gambar  dari  format  gambar  berwarna  RGB menjadi  gambar  berwarna  abu-abu (gray) .  Suatu  gambar  berwarna  RGB  memiliki  tiga  lapisan matrik  yaitu R-layer,  G-layer  dan  B-layer .  Bila  setiap  proses  perhitungan  dilakukan  pada  setiap lapisan,  maka  satu  piksel  akan  dikenakan  tiga  kali  operasi,  sehingga  konsep  tiga  layer  RGB disederhanakan menjadi sebuah lapisan yaitu lapisan greyscale . Untuk mengubah gambar berwarna yang mempunyai nilai matrik masing-masing R, G dan B menjadi gambar grayscale dengan nilai k , maka konversi dapat dilakukan dengan mengambil rata-rata dari nilai R, G dan B sehingga secara mudah dapat dituliskan seperti persamaan (2).(Ardhianto, 2010)
k = ( R + G + B ) / 3  (2)

## C. Region of Interest
Region of Interest (ROI) adalah daerah yang dipilih sebagai daerah yang paling signifikan di dalam sebuah data  yang akan diidentifikasi untuk tujuan tertentu. Tujuan dari penggunaan seleksi ROI  adalah  memperkecil  jumlah  fitur  citra  yang  akan  diproses,  dengan  demikian  akan meningkatkan kecepatan proses.

## D. Histogram Equalization
Histogram Equalization (HE) merupakan teknik yang digunakan untuk mengatur intensitas suatu citra dengan meningkatkan nilai kontras (Gonzalez dan Woods, 2008). Cara kerja HE adalah
dengan  meratakan  derajat  histogram  dari  setiap  sumbu  warna.  Prinsip  kerjanya  sangat  sederhana, yaitu dengan membuat frekuensi warna lebih merata dari batas bawah ke batas atas sehingga tidak ada  bagian  histogram  yang  terlalu  dominan.  Di  sisi  lain,  histogram  akan  membuat  persebaran kumulatif gray  values (dari  paling  gelap  ke  paling  terang)  menjadi  merata  dan  membentuk persamaan X = Y
Untuk  dapat  melakukan  HE  ini  diperlukan  suatu  fungsi  distribusi  kumulatif  yang  merupakan perhitungan kumulatif dari histogram. Fungsi distribusi kumulatif/ cumulative distribution function (CDF).

## E. Gabor filter
Filter  Gabor  merupakan  fungsi  Gaussian  yang  dikalikan  dengan  fungsi  harmonik.  Hal  ini secara optimal terbatas sesuai prinsip ketidak pastian baik dalam frekuensi dan domain khusus yaitu Δx.Δω yang dekat dengan h, metrik ketidak pastian. Ini berarti bahwa Filter Gabor sangat selektif dalam kedua frekuensi dan posisi, sehingga mengakibatkan tajam tekstur deteksi batas. Paradigma segmentasi terkait dengan Filter Gabor didasarkan pada model filter bank di mana beberapa Filter diterapkan  serentak  ke  gambar input .  Filter  fokus  pada  berbagai  tertentu  frekuensi.  Jika  gambar masukan  berisi  dua  wilayah  tekstur  yang  berbeda,  perbedaan  frekuensi  lokal  antara  daerah  akan mendeteksi  tekstur  dalam  satu  atau  lebih  filter output sub-gambar.  Fungsi  Gabor  dasar  dapat melakukan  dekomposisi  ruang  sendi.  Setiap  Filter  Gabor  ditentukan  oleh  fungsi Gabor dasar  . Karena spasial dan spasial frekuensi lokalisasi Filter Gabor secara luas digunakan untuk segmentasi tekstur, dan dituliskan
(    )       (  (( ) ( ) ))       ( (             )    ) (1)
Dimana: a = (x cos θ + y sin θ) 2 b = (-x sin θ + y cos θ) 2 σ = bandwidth menyatakan nilai efektif dari width suatu citra λ = lambda menyatakan panjang gelombang suatu citra θ = theta menyatakan sudut suatu citra 𝛾 = gamma menyatakan tingkat kecerahan (brightness) suatu citra
= phase menyatakan bentuk suatu citra

## F. Binerisasi
Proses  binerisasi  adalah  proses  menentukan  nilai  ambang (Threshold) .  nilai  ini  digunakan untuk  membagi  citra grayscale ke  dalam  dua  nilai  yaitu  hitam  dan  putih.  Thresholding  adalah metode sederhana untuk membuat gambar biner dari gambar grayscale. Dalam proses thresholding , setiap  piksel  dari  citra  digital  ditandai  sebagai  "objek"  piksel,  jika  nilai  piksel  lebih  besar dibandingkan  nilai  ambang (Threshold) biasanya,  obyek  piksel  diberi  nilai  "1"  sedangkan  piksel latar belakang diberi nilai "0". (Ahmad,2015)

## G. Thinning
Proses thinning merupakan salah satu pemrosesan citra (image processing). Proses thinning digunakan dengan tujuan :
a. Mengurangi  suatu  daerah  ( region )  menjadi  suatu  grafik  /  kurva  dengan  memperoleh kerangka  ( skeleton )  dari  daerah  tersebut.  Dengan  demikian, image tersebut ditransformasikan menjadi bentuk struktural.
b. Mengurangi  suatu  daerah  yang  tebal  atau  bergumpal  menjadi  unit-unit  dengan pixel-pixel tunggal.  Dengan  demikian, image tersebut  ditransformasikan  menjadi  garis-garis pixel .
Proses thinning merupakan salah satu pemrosesan citra ( image processing ).
Proses thinning digunakan dengan tujuan :
a. Mengurangi  suatu  daerah  ( region )  menjadi  suatu  grafik/  kurva  dengan  memperoleh kerangka  ( skeleton )  dari  daerah  tersebut.  Dengan  demikian, image tersebut ditransformasikan menjadi bentuk struktural.
b. Mengurangi  suatu  daerah  yang  tebal  atau  bergumpal  menjadi  unit-unit  dengan pixel-pixel tunggal .  Dengan  demikian, image tersebut  ditransformasikan  menjadi  garis-garis pixel . (Suroto, 2009)

## H. Minutiae Extraction
Pendeteksian minutia dilakukan dengan konvolusi 8 tetangga, yang dicari adalah akhir dari sebuah ridge ( ridge ending ) dan  percabangan  sebuah  ridge  ( bifurcation ).  Sebuah ridge didefinisikan  sebagai ridge  ending apabila sebuah pixel  ridge r(i,j) hanya memiliki 1 tetangga, sedangkan sebuah ridge didefinisikan sebagai percabangan atau bifurcation apabila pixel ridge r(i,j) memiliki lebih dari 2 tetangga pixel .

## I. Matching
Pada tahapan pencocokan (matching) digunakan penggabungan dua metode, yaitu algoritma Random Sample Consensus (RANSAC) dan metode transformasi 2 dimensi Transformasi Affine. Random Sample Consensus (RANSAC) adalah metode iterasi untuk memperkirakan parameter dari model  matematika  dari  sekumpulan  data  yang  terdiri  atas inliers dan outliers .  Langkah  pertama adalah  menemukan pixel tepian,  kemudian  menghubungkan  tepian  tersebut  menjadi  segmen- segmen  kecil  menggunakan  metode RANSAC .  Setelah  itu,  menggabungkan  segmen  menjadi  garis dan  menemukan  semua  titik  potong  dari  semua  garis  yang  saling  tegak  lurus.  Langkah  terakhir, menemukan  dua  pasang  titik  potong  dengan  jarak  terjauh,  maka  akan  didapatkan  empat  garis terluar marker yang merupakan langkah penting dalam mendeteksi marker. (Anisa, dkk, 2013) Pada dasarnya transformasi afin terdiri dari unsur-unsur transformsi scaling, skewing, rotating, dan translating, masing-masing  unsur  transformasi  tersebut  dapat  diilustrasikan  dengan  skema perubahan dimensi, bentuk, dan posisi.

## J. OpenCV
OpenCV  adalah  sebuah library yang  berisi  fungsi-fungsi  pemograman  untuk  teknologi computer vision secara real time . OpenCV sudah menggunakan antarmuka bahasa C++ dan seluruh pengembangannya terdapat dalam format bahasa C++. Contoh aplikasi dari OpenCV yaitu interaksi manusia dan komputer;
identifikasi,  segmentasi  dan  pengenalan  objek,  pengenalan  wajah,  pengenalan  gerakan  dan penelusuran gerakan. Pada penelitain ini akan digunakan versi opencv4Android. (Fajar, 2014)

## K.          Peralatan dan Bahan
Dalam penelitian ini, alat dan bahan yang digunakan sebagai berikut:
1. Hardware: Smartphone Android versi 4.4.2 Kitkat
2. Software:Android development tools Eclipse, Opencv library, Android ndk
Objek:  Citra  sidik  jari  bersumber  dari  kamera  smartphone  dengan  format  jpg  dengan  ukuran 300x400.

## 3. Hasil Pengamatan dan Pembahasan
3.1. Ketepatan Identifikasi Minutiae
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  melihat  seberapa  akuratkah  metode  yang  digunakan  dalam mengekstraksi minutiae dari  citra  sidik  jari.  Pengujian  ini  dapat  dilakukan  dengan  identifikasi secara langsung terhadap citra hasil ekstraski minutiae.
Hal yang sangat
berpengaruh terhadap hasil pendeteksian minutiae adalah  proses filtering  minutiae. Semakin  pendek  jarak  yang  diberikan  untuk  mengidentifikasi suatu minutiae maka  semakin  banyak  jumlah minutiae yang  teridentifikasi.  Sedangkan  semakin banyak  jumlah minutiae akan  semakin  besar  kemungkinan  terjadi  kesalahan  pencocokan  karena semakin banyak pula kemungkinan pola minutiae yang sama antara citra kunci dan citra uji. Lihat pada Gambar 2.
Jarak RE: 10 dan Jarak RB: 10 Jarak RE: 15 dan Jarak RB: 10
Jarak RE: 20 dan Jarak RB: 15
Jarak RE: 20 dan Jarak RB: 20
Gambar 2. Pengaruh Filtering Minutiae Terhadap Jumlah Minutiae yang Terdeteksi

## 3.2. Kemampuan Metode Dalam Mengidentifikasi Kemiripan Citra Sidik Jari
Pada pengujian ini dilakukan pencocokan citra sidik jari dimana sebuah citra sidik jari akan dijadikan sebagai kunci atau sebagai citra database sedangkan  citra lainnya digunakan sebagai citra uji.  Citra  yang  diuji  merupakan  hasil  dari  stempel  secara  manual  sidik  jari  menggunakan  tinta berwarna  hitam  yang  ditempelkan  pada  selembar  kertas.  Kemudian  sidik  jari  yang  terlihat  pada kertas  akan  difoto  satu  persatu  sesuai  kelompok  dan  pemilik  citra  sidik  jari,  Hasil  merupakan kemiripan dari citra kunci dan citra uji yang diproses dengan menggunakan metode RANSAC dan transformasi AFFINE.
Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Hasil Pengujian NO Citra Kunci Citra Uji Hasil 1 67% 2 100%
3 100% 4 69%
Tabel 2. Tabel perhitungan akurasi (Zhu, 2010)
Aktual Pendeteksian Aplikasi Positif Negatif Positif TP (True Positif) FP (False Positif) Negatif FN (False Negatif) TN (True Negatif) Akurasi =
Aktual adalah kepemilikan sidik jari, aktual positif adalah citra sidik jari yang dimiliki oleh satu orang yang sama sedangkan aktual negatif adalah citra sidik jari yang dimiliki oleh orang yang berbeda.  Pendeteksian  positif  adalah  kesuksesan  identifikasi  sidik  jari  sedangkan  negatif  adalah kegagalan  identifikasi  sidik  jari.  Kesuksesan  aplikasi  dilihat  dari  nilai  kecocokan  pada  citra  sidik jari dengan pemilik yang sama lebih besar jika dibandingkan dengan citra sidik jari dengan pemilik yang berbeda.
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  hasil  dari  pengujian  pencocokan  terhadap  citra  sidik  jari.  Pada kolom Positif adalah hasil pencocokan citra sidik jari terhadap sidik jari yang sama atau orang yang sama. Sedangkan pada kolom Negatif 1, Negatif 2 dan Negatif 3 merupakan hasil pencocokan citra sidik  jari  terhadap  sidik  jari  orang  yang  berbeda  atau  sidik  jari  yang  berbeda.  Kemudian  hasil tersebut  dibandingkan  antara  pencocokan  terhadap  sidik  jari  orang  yang  sama  dan  orang  yang berbeda.  Jika  hasil  dari  pencocokan  terhadap  sidik  jari  yang  sama  lebih  besar  dibandingkan  sidik jari  yang berbeda maka  hasilnya adalah true jika hasil pengujian terhadap sidik jari  yang berbeda lebih besar jika dibandingkan dengan pengujian terhadap sidik jari yang sama maka hasilnya adalah false. Jumlah true dan false akan dihitung untuk mencari akurasi dari aplikasi.
Tabel 3. Hasil perhitungan akurasi NO Positif (%) Negatif 1 (%) Negatif 2 (%) Negatif 3 (%) HASIL 1 67 67 67 89 False 2 100 27 47 60 True 3 100 27 20 33 True 4 69 20 33 27 True 5 75 31 23 38 True 6 100 23 62 31 True 7 54 40 30 80 False 8 80 23 100 57 False 9 50 27 20 33 True 10 47 26 21 16 True 11 100 16 74 16 True 12 80 21 37 26 True 13 67 38 23 23 True 14 30 17 28 17 True 15 22 21 21 19 True 16 60 18 14 14 True 17 27 17 67 17 False 18 33 20 15 45 False 19 27 10 17 10 True 20 67 50 20 15 True 21 71 15 20 20 True 22 67 17 22 28 True 23 33 28 22 28 True 24 48 15 12 50 False 25 25 83 25 25 False 26 67 27 91 55 False 27 33 45 27 64 False 28 16 7 11 7 True 29 11 44 26 9 False 30 12 12 21 9 False Tabel 4. Hasil Pendeteksian Aplikasi
Aktual Pendeteksian Aplikasi Positif Negatif Positif 19 11 Negatif 11 19 Akurasi = = = 0,63 Akurasi = 63%

## 3.3. Pengujian Spesifikasi Perangkat Android
Berdasarkan  percobaan  pengujian  aplikasi  pada smartphone android,  untuk  menggunakan aplikasi ini agar berjalan dengan stabil pada smartphone android maka spesifikasi minimum  yang dapat  digunakan  adalah smartphone android  dengan  sistem  operasi  Android  Kitkat  dan  Ram  429 MB. Dapat dilihat pada hasil ujicoba Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Coba Perangkat OS NO Versi OS Ya Tidak 1 Ice Cream Sandwich (versi 4.0)  2 Jelly Bean (versi 4.1)  3 Kitkat (versi 4.4)  4 Lolipop (versi 5.0)  5 Marshmallow (versi 6.0)  4. Penutup
4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  kegiatan  yang  telah  dilaksanakan  dalam  penelitian  ini,  maka  dapat  diambil beberapa kesimpulan, diantaranya:
1. Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat  mendeteksi minuteae .  Hal  ini ditunjukan  pada  proses  identifikasi minutiae,  minutiae dapat  teridentifikasi,  terutama dalam hal identifikasi ridge ending (RE) maupun ridge bifurcation (RB.)
2. Hasil dari pengenalan sidik jari menunjukkan hasil yang kurang baik. Hal ini dapat dilihat dari hasil pengujian pencocokan sidik jari.  Nilai  rata-rata akurasi  pendeteksian sidik jari sebesar 63%.
3. Berdasarkan pengujian OS, Aplikasi dapat berjalan pada smartphone android dengan OS minimal versi 4.4 kitkat
4.2. Saran
Dalam  penelitian  mengenai  pengenalan  sidik  jari    ini  tidak  terlepas  dari  beberapan kekurangan. Oleh karena itu, penulis menyarankan beberapa hal, antara lain:
1. Pengembangan  terhadap  metode filtering  minutiae agar  pengidentifikasian minutiae menjadi lebih baik.
2. Akuisisi  citra  sebaiknya  tidak  dilakukan  dengan  media  kamera  untuk  memberikan  citra yang lebih baik.
3. Identifikasi  terhadap  komponen-kompenen  sidik  jari  dengan  lebih  komplek  sehingga akurasi pengenalan menjadi lebih baik.
4. Lakukan pengujian dengan metode lain dalam menampilkan pola dari guratan citra sidik jari.

## Daftar Pustaka
[1] Adi, Kusworo., 2003. Perancangan dan Realisasi Sistem Ekstraksi Ciri Sidik Jari Berbasis Algoritma Filterbank Gabor . Semarang: JurusanFisika, Universitas Diponegoro.
[2] Arifin, AnisaAini., dkk. 2013. Optimasi Deteksi Marker Pada Nyartoolkit Menggunakan MetodeRansac . Malang: Universitas Brawijaya.
[3] Cahyana, Fajar MIT., 2014. Perancangan  Program Penghitung Jumlah Kendaraan Di Lintasan Jalan Raya Satu Arah Menggunakan Bahasa Pemrograman C++ DenganPustakaOpencv . Malang: Universitas Brawijaya.
[4] Elia, Tiara., 2015. Aplikasi Peningkatan Kualitas Citra Menggunakan Metode Histogram Equalization . Medan: Jurusan Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer.
[5] Juheri, Ahmad., 2015. Identifikasi Pola Sidik Jari Berbasis Transaformasi Wavelet dan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik . Semarang: Jurusan Fisika, Universitas Negeri Semarang.
[6] Elvayandri. 2002. Sistem Keamanan Akses Menggunakan Pola Sidik Jari Berbasis Jaringan Saraf  Tiruan . Projek Akhir Keamanan Sistem Informasi. Bandung: Institut Teknologi Bandung.
[7] Legawa, Tri.,dkk. 2011. Pengenalan Sidik Jari Menggunakan Algoritma Pencocokan Adaptif Berdasarkan Penjajaran Minutiae . Semarang: Jurusan Teknik Elektro Universitas Diponegoro.
[8] Nampira, YustiFitriyani., 2012. Aplikasi Deteksi Mikrokalsifikasi dan Klasifikasi Citra Mammogram Berbasis Tekstur Sebagai Pendukung Diagnosis Kanker Payudara . Depok: Jurusan Teknik Informatika, Universitas Gunadarma.
[9] Nasir, Muhammad., dkk.,2012. Pengujian Kualitas Citra  Sidik Jari Kotor Menggunakan Learning Vector Quantization . Aceh: Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negri Lhokseumawe.
[10] Pangestu, Peter., 2015. Penerapan Histogram Equalization pada Optical Character Recognition Preprocessing . Tangerang: Jurusan Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia.
[11] Suroto., 2009. Studi Penyempurnaan Identifikasi Sidik Jari Pada Algoritma Minutia . Depok Jawa Barat: Jurusan Teknik Elektro, Universitas Indonesia.
[12] Tanzil, RobbinKristanto., 2015. Pengenalan Sidik Jari Menggunakan Jaringan Saraf . Surabaya: Sekolah Tinggi Teknik Surabaya.
[13] Ratnadewi.,dkk. 2004. Identifikasi Sidik jari menggunakan Metoda Modified Gabor Filter ( MGF ). Bandung: FakultasTeknik, Universitas Kristen Maranatha.
[14] Zhu, Wen.,dkk . 2010. Sensitivity, Specificity, Accuracy, Associated Confidence Interval and ROC Analysis with Practical SAS® Implementations . Washington: Octagon Research Solution, Wayne, Pa.