Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 02, hal. 74- 79, Oktober 2017

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2087-5347 (Print)
Nurul Hayaty 1,* , Martaleli Bettiza 2 , Eko Imam Pratama 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji
Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29115 * Corresponding Author: nurul.hayaty@umrah.ac.id
Abstract – Recognition of patterns in a person by using parts of the human body, such as on fingerprints, has been widely applied in life such as to perform absenteeism, tracking a criminal, system security and so on. Local Binary Pattern (LBP) algorithm is known as an algorithm that can describe local texture pattern in an area. LBP uses 8 scattered circular neighborhoods with center pixels centered. In a 3 x 3 pixel image, the binary value in the image center is compared with the surrounding value. The surrounding value will be 1 if the central pixel value is smaller, and is 0 if the central binary value is greater. A total of 78 data were used for this study where 26 data were using blue ink fingerprints, and 26 black ink data. After the fingerprint pattern data obtained then the image is scanned. After that the image in the crop to be 50 pixels x 50 pixels, so all the data becomes uniform. The algorithm used to make an introduction is the Manhattan Distance algorithm. Based on the test results of 26 test data with different color inks, the result obtained accuracy of 61.54%.
Keywords – local binary pattern, fingerprint, manhattan distance .
Intisari –  Pengenalan  seseorang  dengan  menggunakan  bagian  tubuh  manusia,  misalnya pada  sidik  jari  sudah  banyak  diterapkan  dalam  kehidupan  sehari-hari  seperti  untuk  melakukan absensi,  pelacakan  seorang  kriminal,  keamanan  sistem  dan  sebagainya.  Algoritma Local  Binary Pattern (LBP) diketahui sebagai sebuah algoritma yang dapat menggambarkan pola tekstur lokal suatu area. LBP menggunakan 8 ketetanggan yang tersebar secara circular neighborhoods dengan pusat piksel berada ditengah. Pada sebuah citra berukuran 3 x 3 piksel, nilai biner pada pusat citra dibandingkan dengan nilai sekelilingnya. Nilai sekelilingnya akan bernilai 1, jika nilai piksel pusat lebih  kecil  dan  bernilai  0  jika  nilai  biner  pusat  lebih  besar. Sebanyak  78  data  digunakan  untuk penelitian ini dimana 26 data menggunakan sidik jari tinta biru, dan 26 data tinta hitam. Setelah data pola sidik jari didapat selanjutnya gambar di scan , kemudian hasil dari scan citra sidik jari tersebut dilakukan  perubahan  ukuran  citra  sidik  jari  menjadi  50  piksel x  50  piksel  sehingga  semua  data menjadi  seragam . Algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengenalan  adalah  algoritma Manhattan Distance .  Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  26  data  uji  dengan  tinta  warna  yang berbeda maka didapatkanlah hasil akurasi sebesar 61.54%. Kata kunci : local binary pattern, sidik jari , manhattan distance.

## I. P ENDAHULUAN
Metode pengenalan identitas seseorang yang saat ini telah mencapai perkembangan yang luar
biasa  dalam  menggantikan  sistem  verifikasi konvensional  adalah  menggunakan  sistem biometrik  [1].    Memanfaatkan  bagian  anggota

## Penerapan Algoritma Local Binary Pattern untuk Pengenalan Pola Sidik Jari
tubuh yang unik seperti iris mata, telapak tangan, struktur wajah, suara, DNA, dan sidik jari untuk membedakaan  antar  individu  dengan  individu lain  telah  banyak  terbukti  memberikan  hasil yang akurat dalam melakukan identifikasi.
Sistem  biometrik  yang  ideal  mempunyai karakteristik-karakteristik  tertentu.  Seperti memiliki  (1)  aspek  universal,  yaitu  ciri  yang digunakan berlaku secara umum; (2) aspek unik, tidak  ada  dua  manusia  yang  mempunyai karakteristik  yang  sama;  (3)  bersifat  permanen atau tidak berubah-ubah; dan (4) dapat dihimpun ( collectable ).
Dalam  beberapa  tahun  terakhir  teknologi untuk pengenalan sidik jari sudah dikembangkan menjadi perangkat keras yang disebut fingerprint dimana  alat  tersebut  banyak  digunakan  dalam instansi pemerintah, sekolah, dan kampus untuk melakukan  pendataan  absensi  harian,  dengan menggunakan  sidik  jari  alat  tersebut  bisa mengenal pola  sidik jari berdasarkan  data  sidik jari  pengguna  yang  terlebih  dahulu  sudah  di input ke dalam database.
Beberapa  penelitian  terkait  pengenalan dengan  metode  pengolahan  citra  seperti  yang telah  dilakukan  [2]  mengenai  Identifikasi Tumbuhan  Obat  Berbasis  Citra  yang menggunakan Local  Binary  Pattern (LBP)  dan algoritma Probabilistic  Neural  Network . Penelitian  tersebut  menggunakan  variable morfologi,  tekstur,  dan  bentuk  dengan  hasil akurasi yang didapat sebesar 74.67%.
[3] Pada penelitiannya
melakukan perbandingan dari beberapa metode pengukuran jarak diantaranya menggunakan jarak Euclidean, Manhattan/City  Block  Distance , Mahalanobis yang akan di implementasikan pada deteksi citra awan Cumulonimbus menggunakan Principal Component  Analysis (PCA).  Hasil  rata-rata persentase keakuratan nilai kemiripan citra awan Cumulonimbus menggunakan  metode  jarak Euclidean adalah 93% dan jarak Manhattan/City Block  Distance adalah  90%,  sedangkan metode jarak Mahalanobis adalah 50%.
[4]  menjelaskan  dalam  penelitiannya  untuk melakukan deteksi ekspresi wajah menggunakan Local  Binary Pattern  dapat  dianggap  sebagai
pola yang akurat. Ketepatan faktor yang tertinggi mempertimbangkan faktor-faktor lain.
Dengan  adanya  teknologi fingerprint tersebut  penulis  ingin  melakukan  penelitian terkait  dengan  pengenalan  pola  sidik  jari menerapkan  algoritma Local  Binary  Pattern sebagai  ekstrasi  citra  dan  algoritma Manhattan distance sebagai  klasifikasi  citra.  Penulis mengangkat  permasalahan  ini  dengan  judul “Penerapan  Algoritma Local  Binary  Pattern Untuk Pengenalan Pola Sidik Jari Menggunakan Manhattan Distance ”.
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan adalah  data  citra  yang  berukuran  50x50  piksel dengan  format  .jpg.  Pola  sidik  jari  yang  akan diidentifikasi  adalah  sidik  jari  dalam  keadaan normal dan bersih. Dalam artian tidak ada yang menghalangi  atau  menutupi  permukaan  sidik jari.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Gambaran Umum Sistem
Flowchart keseluruhan  proses  identifikasi citra sidik jari dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 5 . Flowchart Proses Pengenalan Pola Sidik Jari
Pada  tahap  akuisisi  citra,  data  yang digunakan  adalah  sidik  jari  mahasiswa  Teknik Informatika  Universitas  Maritim  Raja  Ali  Haji.
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 02, hal. 74- 79, Oktober 2017
Data yang dikumpulkan akan dibagi menjadi dua jenis; data latih dan data uji. Setiap data / citra (citra warna) akan di crop dan dirubah menjadi citra grayscale untuk  selanjutnya  di  ekstraksi dengan  menggunakan Local  Binary  Pattern (LBP).  Nilai  LBP  yang  telah  didapatkan  akan dihitung jarak terdekatnya antara data uji dengan tiap-tiap  data  latih  menggunakan Manhattan Distance .

## B. Ekstraksi Ciri Data
Pada  proses  ekstraksi  ciri  data training dilakukan ekstraksi tekstur dengan metode Local Binary Pattern .
Gambar 6 . Citra Sidik Jari Data Latih
Nilai RGB (x,y) untuk tiap piksel pada Gambar 2  dapat  dinyatakan  dalam  bentuk  matrik  yang ditunjukkan pada Tabel 1 berikut ini:
Tabel 2 . Nilai piksel Citra Sidik Jari
RBG (x,y) Pix 1 Pix 2 Pix 3 … Pix 50 Pix 1 R  255 255 255 … 255 G  254 254 254 … 255 B  253 253 253 … 255 Pix 2 R  255 255 255 … 255 G  254 254 254 … 255 B  253 253 253 … 255
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ Pix 50 R  255 255 255 … 255 G  255 255 255 … 255 B  255 255 255 … 255 1. Konversi citra warna ke citra grayscale
Setelah  mendapatkan  nilai  piksel  langkah selanjutnya  adalah  merubah  nilai  RGB  tersebut ke  nilai  grayscale  dengan  mencari  nilai  rata- ratanya, yang dapat dilihat pada Persamaan (1).
= + +
3

## 2. Ekstraksi Citra dengan LBP
Setelah  merubah  citra  RGB  ke  citra grayscale , langkah selanjutnya adalah melakukan  ekstraksi Local  Binary  Pattern (LBP).  LBP  merupakan  perbandingan  nilai piksel  pada  pusat  citra  dengan  8  nilai  piksel disekelilingnya (g p ). Diketahui nilai piksel ( 34,2 ) pada citra grayscale dari Citra Sidik Jari adalah 252 . Nilai  tersebut  akan  menjadi  piksel  pusat, maka  8  nilai  sekelilingnya  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 7 . Nilai Piksel Ketetanggan dari Piksel (34,2)
Setelah  nilai  8  biner  sekelilingnya  didapat, kemudian nilai 8 biner itu disusun searah jarum jam  atau  sesuai  urutan  nilai  ketetanggaan  g 0 sampai  g 7 dan  merubah  nilai  8  biner  tersebut kedalam nilai desimal untuk menggantikan nilai piksel  pada  pusat  (g c ).  Pada  perhitungan  diatas maka nilai LBP pada piksel (34,2) =  255 seperti Gambar 4.
Gambar 8 . Langkah dan Hasil LBP Piksel (34,2) Berdasarkan  nilai  ambang  batas Local Binary pattern , maka nilai Local Binary pattern dapat  diperoleh  dengan  mengubah  nilai  -  nilai tetangga menjadi 1 atau 0. Nilai 1 akan diperoleh jika  piksel  tetangga  tersebut  mempunyai  nilai lebih besar atau sama dengan piksel pusat. Jika lebih  kecil  dari  piksel  pusat,  maka  piksel tetangga  tersebut  diberi  nilai  0.  Untuk  setiap nilai piksel baru tersebut dikalikan dengan 2 P . P mempunyai  nilai  0  sampai  dengan  7.  Nilai  0 (1)
dimulai  dari  pojok  kiri  atas  dan  dilanjutkan sesuai  dengan  arah  jarum  jam  nilainya bertambah 1.
[5] menjelaskan nilai desimal dari 8 bit LBP dapat dinyatakan dalam Persamaan (2).
, , = ∑ − 2
Dimana:
x = 1    ≥ 0
0      < 0
Keterangan:
: koordinat pusat piksel ketetanggaan.
: circular sampling point.
P : banyaknya sampling point.
: nilai keabuan dari  . :nilai rata-rata piksel ketetanggaan dan nilai pusat.
s (x): thresholding
Operator  pada Local  Binary  Pattern memiliki label yang ditandai dengan P dan R. P mewakili jumlah piksel tetangga yang digunakan dalam  komputasi  sementara  R  adalah  radius antara piksel titik pusat dan pixel tetangga.
Gambar 9 . Varian Local Binary Pattern [3]
3. Pengukuran jarak Setelah  mendapatkan  nilai  ekstraksi, selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  terdekat menggunakan Manhattan  Distance .  Metode  ini merupakan salah satu formula untuk menghitung jarak  terdekat  antara  dua  titik.  Nilai  yang dihasilkan  pada  proses  ekstraksi  dengan  LBP, membandingkan antara data uji dengan tiap-tiap data latih di database sidik jari. Kemudian hasil dari  perbandingan  tersebut  diambil  nilai  yang
paling kecil. Untuk mencari jarak terdekat antara dua  titik  dengan Manhattan  Distance ditunjukkan pada persamaan (3) berikut [6]:
= ∑ − =1
Keterangan:
d : jarak antara 2 vektor, dimana i = 1,2,… n dan j = 1,2,.. n k : data ke- k , dimana k = 1,2,… n n : banyaknya data x : nilai vector
Dari  hasil  perhitungan  jarak  data  uji dengan  seluruh  data training dilakukan pengurutan  nilai  dari  terkecil  hingga  terbesar. Selanjutnya melakukan pencocokan data pemilik citra  sidik  jari.  Apabila  nilai  terkecil  dengan nama  pemilik  citra  sidik  jari  data  yang  di  uji sama  dengan nama  pemilik  citra  sidik  jari data training, maka  nilai  citra  sidik  jari  uji  tersebut dikenali  ‘benar’  dan  sebaliknya  apabila  nilai terkecil dengan nama pemilik citra sidik jari data yang  di  uji  berbeda  dengan  nama  pemilik  citra sidik jari data training maka nilai citra sidik jari uji tersebut dikenali ‘salah’.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengujian Data Sidik Jari
Untuk  mengetahui  tingkat  keakuratan pengenalan  sidik  jari  dilakukan  pengujian dengan  data  uji.  Basis  data  sudah  berisi  data training sidik  jari.  Pengujian  yang  dilakukan yaitu  menguji  data  pola  sidik  jari  dengan  tinta warna hitam dan biru. Dalam pengujian terdapat jarak maksimum untuk pengenalan data apabila melebihi  jarak  maksimum  maka  data  tersebut tidak dikenali .
Tahap  pertama  yaitu  mengkonversi  citra  ke dalam  citra grayscale dan  meng-ekstraksinya menggunakan LBP. Proses tersebut dapat dilihat pada  Gambar  6.  Dalam  pengujian  didapatkan hasil pengujian data benar yang di kenali adalah 13    data,  dengan  jumlah  data  tersebut  di  dapat akurasi  61.54  %,  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.
(2)
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 02, hal. 74- 79, Oktober 2017
Gambar 10 . Proses Ekstraksi Citra
Gambar 11 . Hasil Pengenalan Pola Sidik Jari
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian terhadap  26  data  uji  dengan  tinta  warna yang  berbeda  untuk  pengujian  untuk pengujian  data  uji  mendapatkan  hasil akurasi  61.54  %.  Terdapat  banyak kesalahan  dalam  pengujian  data  uji,  dari analisa  peneliti  kesalahan  disebabkan karena  dalam  pengambilan  data  kurang mendapatkan  hasil  dan  bentuk  yang  baik atau di karenakan dalam pengambilan pola sidik jari warna tinta terlalu pekat sehingga pola sidik jari tidak terlihat jelas, dapat di lihat pada Gambar 8 .
(a)                                 (b)
Contoh Citra (a) & (b) yang dikenali salah karena tinta terlalu pekat dan pola tidak terlihat jelas
Gambar 12. Contoh Citra Tinta Terlalu Pekat

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  pengenalan  pola  sidik  jari dengan penerapan algoritma Local Binary
Pattern (LBP)  dan  algoritma Manhattan Distance telah  berhasil  dibangun  dengan bahasa pemrograman java. Dari pengujian yang  dilakukan  terhadap  sistem  yang dibangun  terbukti  dengan  pelatihan  dan pengujiannya. Dimana akurasi didapat dari data  uji  dengan  pola  sidik  jari menggunakan  mendapat  akurasi  61.54%. Tebal  atau  tipisnya  tinta  yang  digunakan saat  akuisisi  citra  mempengaruhi  nilai akurasi sistem.
R EFERENSI [1]  A.R.  Syakhala,  D.  Puspitaningrum, and E.P. Purwandari, “Perbandingan Metode Principal Component Analysis (PCA)  Dengan  Metode Hidden  Markov  Model (Hmm) Dalam Pengenalan Identitas Seseorang  Melalui  Wajah”, Jurnal Rekursif ,  Vol.  3  No.2 , ISSN:  2303- 0755, 2015.
[2]  Y.  Herdiyeni,  J.  Adisantoso,  E.K.
Damayanti,  E.A.M.  Zuhud,  E.
Nurfadhila,  and  K.  Paskianti, “Pemanfaatan Teknologi Tepat Guna Identifikasi Tumbuhan Obat Berbasis Citra”, Jurnal  Ilmu  Pertanian Indonesia , ISSN: 0853-4217, 2013.
[3]  D.  Nugraheny,  “Metode  Nilai  Jarak Guna  Kesamaan  Atau  Kemiripan Ciri  Suatu  Citra  (Kasus  Deteksi Awan Cumulonimbus Menggunakan Principal  Component  Analysis)”, Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto, Jurnal  Angkasa ,  Vol. VII, No. 2, November, 2015.
[4]  D.H.  Bhatt,  K.R.  Rathod,  and  S.J. Agravat,  “A  Study  of  Local  Binary Pattern Method for Facial Expression Detection” ,  International  Journal  of Computer  Trends  and  Technology, Vol.  7  No.  3, ISSN:  2231-2803, 2014. [5]  M.  Pietikäinen,  G.  Zhao,  A.  Hadid, and  T.  Ahonen,  “Computer  Vision Using  Local  Binary  Patterns ” ,  DOI 10.1007/978-0-85729-748-8_1 , Springer-Verlag  London  Limited , 2011.
[6]  D. Putra, “Pengolahan Citra Digital”, Yogyakarta: Andi Publisher, 2010.