JTEV (Jurnal Teknik  Elektro dan Vokasional) h t t p : / / e j o u rn a l . u n p .a c . i d / i n d e x . p h p / j t e v Vol. 8 No. 2 (2022) E-ISSN: 2302-3309 P-ISSN: 2746-6086

## Perancangan Alat Pendeteksi Iris Mata Menggunakan Metode Wavelet Filter
Atsila Shalsabila 1 , Riki Mukhaiyar 2
12 Universitas Negeri Padang *Corresponding author, e-mail: atsilashalsab30@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  biometrik  yang  semakin  berkembang  sehingga  banyak  sistem  pengenalan  menggunakan biometrik berupa karakteristik fisik dan karakteristik perilaku. Karakteristik fisik seperti sidik jari, retina mata, wajah, serta iris  mata. Sedangkan karakteristik perilaku mencakup tanda tangan, cara berjalan, serta suara. Salah satu bagian biometrik  yang  digunakan  sebagai  pengidentifikasi  yaitu  pengenalan  iris  yang  menggunakan  teknik  matematis.  Iris mata  memiliki  pola  yang  unik  serta  berbeda  setiap  individu  dengan  identifikasi  stabil  dan  cenderung  tidak  berubah. Penelitian ini bertujuan merancang alat yang mampu mendeteksi iris mata seseorang dengan metode ekstraksi ciri yaitu Gabor  wavelet  dengan  metode  klasifikasi  yaitu K-Nearest  Neighbor (K-NN).  Hasil  penelitian  dari  uji  coba  yang dilakukan, sistem berhasil melakukan pengenalan citra iris sesuai dengan citra yang dipilih. Citra iris mata yang dapat diidentifikasi dengan benar adalah 10 citra dari 12 citra uji sehingga diperoleh nilai akurasi pengenalan sebesar 83%.
Keyword: biometrik, iris mata, identifikasi, Gabor wavelet, K-Nearest Neighbor

## Abstract
The  development  of  biometric  technology  is  growing  so  that  many  recognition  systems  use  biometrics  in  the  form  of physical characteristics and behavioral characteristics. Physical characteristics such as fingerprints, retina of the eye, face, and iris. While the behavioral characteristics include signatures, gait, and voice. One of the biometric parts used as an identifier is iris recognition using mathematical techniques. The iris of the eye has a unique and distinct pattern for each individual with stable identification and tends to  remain  unchanged. This study aims to  design a tool that is able  to  detect  a  person's  iris  with  a  feature  extraction  method,  namely  Gabor  wavelet  with  a  classification  method, namely  K-Nearest  Neighbor  (K-NN).  The  results of  the  experiments  carried  out,  the  system  succeeded  in  recognizing the iris image according to the selected image. Iris images that can be identified correctly are 10 images from 12 test images so taht the recognition accuracy value is 83%.

## Keywords: biometric, iris, identification, Gabor wavelet method, K-Nearest Neighbor

## PENDAHULUAN
Pada era globalisasi saat ini, perkembangan teknologi pada pengolahan citra memungkinkan seseorang untuk  membuat  sistem  yang  mampu  mengenali  suatu  citra  secara  digital  sebagai  informasi  pribadi  [1][2]. Salah satu metode pengolahan citra tersebut menggunakan karakteristik fisik dan perilaku khusus yang setiap individu  berbeda  atau yang  disebut  biometrik.  Karakteristik  fisik  seperti sidik jari,  retina  mata,  wajah serta iris mata. Sedangkan karakteristik perilaku mencakup cara berjalan, suara, serta tanda tangan[3]. Penggunaan biometrik  lebih  unggul  dari  penggunaan  nomor  identitas  pribadi  atau  yang  disebut  PIN  ( Personal  Identity Number ). Salah satu kelemahan penggunaan PIN adalah hanya terdiri dari kombinasi angka atau huruf. Cara ini  sering  terlupa  dan  mudah  diketahui  oleh  siapa  saja  bahkan  bisa  disalahgunakan  oleh  orang  lain  [4]. Identitas  pribadi  merupakan  suatu  hal  yang  perlu  dilindungi  informasinya  dan  memastikan  kerahasiaan informasi  terjaga  [5]. Penggunaan  salah  satu  karakteristik  biometrik  berupa iris  mata    merupakan  pengenal atau identifikasi yang stabil serta aman.
Pengolahan citra adalah mengolah sinyal berupa citra yang berkaitan dengan peningkatan kualitas citra, pengambilan informasi pada citra dan melakukan kompresi data untuk penyimpanan data, transmisi data dan waktu memproses data[6].

## Atsila Shalsabila, Riki Mukhaiyar JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 8 No 2 (2022)
Pengenalan  pola  iris  merupakan  metode  untuk  identifikasi  biometrik  yang  menggunakan  teknik pengenalan  pola  matematis  pada  iris  mata[7].  Iris  adalah  bagian  mata  yang  melingkari  pupil.  Iris  mata memiliki  pola  yang  unik  serta  berbeda  setiap  individu  dengan  identifikasi  yang  cenderung  stabil  dan  tidak berubah[8].
Ada banyak  metode  yang dapat diterapkan untuk ekstraksi ciri iris mata, antara lain Algoritma Gabor- Wavelet,  PCA  ( Principal  Component  Analysis ), Charaterizing  Key  Local  Variation ,  ICA  ( Independent Component  Analysis ),  Matriks  Kookuransi  Aras  Keabuan  ( Gray  Level  Co-ocurrence  Matrix –  GLCM), Piramida Laplace dan lain sebagainya[9][10][11].
Pada  penelitian ini  akan  dirancang  sebuah  sistem  pendeteksi iris mata  seseorang  dengan  input  melalui file  maupun  secara real  time menggunakan  metode  ekstraksi  cir  gabor  wavelet.  Gabor  wavelet  merupakan suatu  pengembangan  dari  transformasi  wavelet  yang  bertujuan  membawa  karakteristik  khusus  dari  citra komplek  ke  dalam  nukleus.  Ekstraksi  ciri  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  penting  dari  tekstur citra[12][13].  serta  menggunakan  metode  klasifikasi  berupa K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dengan mengelompokkan citra berdasarkan nilai prediksi terdekat[14][15].

## METODE
Penelitian ini dilakukan untuk merancangan alat dengan membuat sistem  yang mampu mendeteksi iris mata  seseorang.  Tahapan  ini  akan  menjabarkan  konsep  sistem  yang  dirancang  melalui  blok  diagram, flowchart , serta menjelaskan jenis program yang akan digunakan dalam pembuatan sistem.
A. Blok Diagram
Blok diagram merupakan pendefinisian terhadap suatu sistem  yang bersifat menyeluruh. Dilakukan pendefinisian  terhadap  sistem  yang  dirancang  untuk  memperjelas  ruang  lingkup  pembahasan    dengan gambaran yang  jelas.

## Gambar 1. Blok Diagram Secara Umum
Gambar 2. Blok Diagram
B. Flowchart
Diagram alir atau flowchart merupakan suatu  cara untuk  menggambarkan urutan instruksi program yang  dihasilkan  dari  suatu  operasi.  Diagram  alir  dapat  dengan  jelas    menunjukkan  arus  pengendali logaritma.  Diagram  alir  bertujuan  menggambarkan  tahapan  penyelesaian  suatu  masalah  secara  rapi, jelas, dan sederhana.
Gambar 3. Flowchart Pendeteksi Iris Mata
Gambar 4. Flowchart Segmentasi dan Normalisasi

## JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 8 No 2 (2022)

## C. Perancangan Software
Perangkat  lunak  atau software dalam  pembuatan  sistem  ini  menggunakan  pemograman  MATLAB. MATLAB  merupakan  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi  yang  secara  khusus  digunakan  untuk komputasi  teknik.  MATLAB  mengintegrasikan  kemampuan  komputasi,  visualisasi,  dan  pemrograman yang  mudah  dipahami.  Fungsi  utama  dari  MATLAB  adalah  untuk  memecahkan  masalah engineering , menangani  permasalahan  aljabar  linear,  melakukan  analisis  numerik,  pengolahan  data  riset,  dan simulasi.  Keunggulan  yang  dimiliki  MATLAB,  yaitu  analisis  dan  ekspolaris  data,  pengembangan algoritma,  pemodelan  dan  simulasi,  visualisasi  plot  dalam  bentuk  2D  dan  3D,  hingga  pengembangan aplikasi antar muka grafis.
Pada  alat  ini  dirancang  sebuah  sistem  yang  dapat  mendeteksi  iris  mata  seseorang  dengan  metode ekstraksi ciri menggunakan gabor wavelet serta metode klasifikasi berupa K-Nearest Neighbor (K-NN). Kelebihan sistem ini adalah dapat dilakukan secara real time .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian hasil akan dilakukan pengujian serta analisa terhadap sistem yang dibuat. Pengujian sistem bertujuan  untuk  melihat  hasil  kinerja  dari  sistem  pendeteksi  iris  mata.  Hasil  pengujian  berupa  pengaruh jumlah database serta hasil pengujian sistem. Perancangan sistem berbasis GUI ( Graphical User Interface ) untuk menginput citra ke database , pengolahan citra menggunakan metode ekstraksi ciri gabor wavelet serta metode klasifikasi K-Nearest Neighbor . A. Pengaruh Jumlah Database
Dari  hasil  pengujian,  didapatkan  hasil  bahwa  menggunakan  lebih  banyak database yang  disimpan menghasilkan  tingkat  pengenalan  yang  lebih  tinggi  daripada  menggunakan  lebih  sedikit database . Pengujian menggunakan 22 database menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90%. Sedangkan pengujian dengan menggunakan 12 database yang tersimpan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 83%. B. Hasil Pengujian
Pengujian  dilakukan  menggunakan  12  citra  sebagai  citra  uji  dengan  menggunakan  metode  gabor wavelet dan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor . Hasil pengujian ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian No Nama Citra Hasil 1 001 Benar 2 002 Benar 3 003 Benar 4 004 Benar 5 005 Benar 6 006 Benar 7 007 Benar 8 008 Benar 9 009 Benar 10 010 Benar 11 011 Salah 12 012 Salah
Dari tabel 1 dapat dianalisa tingkat keberhasilan sistem pengenal iris mata. Pengujian menggunakan 12  citra.  Untuk  menghitung  akurasi  keberhasilan  data  citra  yang  telah  diuji  dengan  menggunakan rumus:
%pengenalan = 𝒄𝒊𝒕𝒓𝒂 𝒚𝒂𝒏𝒈 𝒅𝒊𝒌𝒆𝒏𝒂𝒍𝒊 𝒋𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒄𝒊𝒕𝒓𝒂 𝒖𝒋𝒊 𝒙 𝟏𝟎𝟎%
%pengenalan = 𝟏𝟎 𝟏𝟐 𝒙 𝟏𝟎𝟎%
% pengenalan = 83%

## Atsila Shalsabila, Riki Mukhaiyar JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 8 No 2 (2022)
Dari  tabel  1  didapatkan  kalkulasi  iris  mata  yang  dapat  diidentifikasi  dengan  benar  adalah  10  citra dengan  banyak  citra  uji  12.  Akurasi  pengenalan  yang  didapatkan  adalah  83%.  2  citra  yang  tidak teridentifikasi merupakan citra yang tidak tersimpan dalam database . penggunaan metode klasifikasi K- Nearest Neighbor akan mengidentifikasi dengan nama yang memiliki nilai prediksi terdekat.

## PENUTUP
Berdasarkan hasil penelitian pada sistem pendeteksi iris mata menggunakan metode ekstraksi ciri gabor wavelet  serta  metode  klasifikasi K-Nearest  Neighbor diperoleh  hasil  akurasi  pengenalan  adalah  83%.  Iris mata  yang  dapat  diidentifikasi  dengan  baik  adalah  10  citra  dari  12  citra  uji.  Citra  yang  tersimpan  dalam database mempengaruhi  nilai  akurasi  dilihat  pada  hasil  pengujian  penggunaan  22 database memiliki  nilai akurasi lebih tinggi yaitu 90% dibandingkan penggunaan 12 database dengan nilai akurasi 83%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Frenza and R. Mukhaiyar, “Aplikasi Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Adaptive Resonance Theory (  ART  ),” Multidicsiplinary  Res.  Dev. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  35–42,  2021,  [Online].  Available: https://doi.org/10.31933/rrj.v3i3.392
[2] R.  Mukhaiyar  and R.  Safitri, “Implementation  of artificial neural  network:  Back propagation method on face recognition  system,” 2019  16th  Int.  Conf.  Qual.  Res.  QIR  2019  -  Int.  Symp.  Electr.  Comput.  Eng. ,  pp.  1–5, 2019, doi: 10.1109/QIR.2019.8898276.
[3] S. N. Afrizal and E. A. Sarwoko, “Pengenalan Pola Iris mata Menggunakan Metode Template Matching dengan Library Open CV,” Matematika , vol. 19, pp. 60–64, 2016.
[4] A.  A.  Andarinny,  C.  E.  Widodo,  and  K.  Adi,  “Perancangan  sistem  identifikasi  biometrik  jari  tangan menggunakan Laplacian of Gaussian dan ektraksi kontur,” Youngster Phys. J. , vol. 6, no. 4, pp. 304–314, 2017.
[5] R. Mukhaiyar, “Analysis of Galton-Henry classification method for fingerprint database FVC 2002 and 2004,” Int. J. GEOMATE , vol. 13, no. 40, pp. 118–123, 2017, doi: 10.21660/2017.40.92748.
[6] D. Agusti  and A.  A. Nababan,  “Penerapan Metode Harmonic Mean  Filter Dalam  Mereduksi Gaussian Noise Pada Citra Digital,” Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 3, pp. 565–571, 2022.
[7] E. G. Kristanto, E. Rompas, and S. Wangko, “Identifikasi Iris Opsi Identifikasi Biometrik,” J. Biomedik , vol. 5, no. 3, 2014, doi: 10.35790/jbm.5.3.2013.4343.
[8] F.  E.  Alfian,  I.  G.  P.  S.  Wijaya,  and  F.  Bimantoro,  “Identifikasi  Iris  Mata  Menggunakan  Metode  Wavelet Daubechies dan K-Nearest Neighbor,” J. Teknol. Informasi, Komputer, dan Apl. (JTIKA ) , vol. 2, no. 1, pp. 1– 10, 2020, doi: 10.29303/jtika.v2i1.76.
[9] A.  D.  Hartanto,  R.  R.  Isnanto,  and  A.  Hidayatno,  “Pengenalan  Citra  Iris  Mata  Menggunakan  Alihragam Wavelet Daubechies Orde 4,” pp. 1–7, 2012.
[10] B. Tunjung, R. R. Isnanto, and A. Hidayatno, “Sistem Pengenalan Iris Mata Menggunakan Metode Phase Only Correlation,” Transient , vol. 2, no. 1, pp. 183–186, 2013.
[11] T.  dwi  Prihartono,  R.  R.  Isnanto,  and  I.  Santoso,  “Identifikasi  Iris  Mata  Menggunakan  Alihragam  Wavelet Haar,” Transmisi , vol. 13, no. 2, pp. 71-75–75, 2011.
[12] F. J. Pontoh, F. Xaverius Senduk, and I. E. G. Pondaag, “Aplikasi Pengenalan Iris Mata Menggunakan Metode Hough  Transform  Dan  Gabor  Wavelet,” J.  Ilm.  Inform. ,  vol.  9,  no.  02,  pp.  105–109,  2021,  doi: 10.33884/jif.v9i02.4205.
[13] S.  Serte  and  H.  Demirel,  “Gabor  wavelet-based  deep  learning  for  skin  lesion  classification,” Comput.  Biol. Med. , vol. 113, 2019, doi: 10.1016/j.compbiomed.2019.103423.
[14] D.  Yunita,  “Perbandingan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  Decision  Tree  untuk  Penentuan  Risiko  Kredit Kepemilikan  Mobil,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 2, no. 2, p. 103, 2017, doi: 10.32493/informatika.v2i2.1512.
[15] K.  K.  Purnamasari  and  N.  I.  Widiastuti,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dan  K-Nearest  Neighbors  Pada Sistem  Peringkasan  Otomatis,” Komputa    J.  Ilm.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  57–66,  2017,  doi: 10.34010/komputa.v6i2.2478.

## JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 8 No 2 (2022)

## Biodata Penulis
Atsila  Shalsabila ,  lahir  di  Padang,  30  Maret  2000.  Menyelesaikan  D  IV  Teknik  Elektro  Industri  pada Jurusan Teknik Elekto Fakultas Teknik Universitas Negeri Padang.
Riki  Mukhaiyar, dilahirkan  di  Padang,  25  Juni  1978.  Menyelesaikan  S1  pada  jurusan  Teknik  Elektro Universitas  Bung  Hatta  tahun  2000  dan  pendidikan  Pascasarjana  (S2)  Magister  Teknik  Elektro  Institut Teknologi Bandung pada tahun 2003. Menyelesaikan S3 di University Of Newcastle Upon Tyne tahun 2015. Telah  menjadi  staf  pengajar  tetap  di  jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas  Teknik  Universitas  Negeri  Padang sejak 2008 sampai sekarang.