PENERAPAN FINGERPRINT RECOGNITION DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM AUTOMATIC TELLER MACHINE (ATM)

## TEGUH ARIFIANTO
Jurusan Teknik Informatika, STMIK Yadika Bangil Email: teguh.arifianto.1988@stmik-yadika.ac.id

## Abstrak
Pengenalan sidik jari adalah salah satu teknologi biometrik yang telah banyak diaplikasikan dalam sistem  keamanan  selain  pengenalan  wajah,  pengenalan  iris  mata,  pengenalan  DNA,  dan sebagainya. Dalam  aplikasinya  sendiri  pengenalan  sidik  jari menggunakan  sebuah  fingerptint  reader untuk menangkap  sidik  jari  seseorang  kemudian  dibandingkan  dengan  sidik  jari  yang  sebelumnya  telah disimpan di dalam database tertentu. Ada beberapa macam metode pengenalan sidik jari yaitu jaringan saraf tiruan, learning vector quantization, supprot vector machine, dan self organizing mapping.
Pengenalan dan klasifikasi dengan menerapkan Jaringan Saraf Tiruan (JST) mengelompokkan sidik jari  ke  salah  satu  pola sidik  jari.  Arsitektur  JST  yang  digunakan  adalah  arsitektur  jaringan Learning Vector  Quantization (LVQ). Dari  hasil pengamatan yang  dilakukan  didapatkan  bahwa  JST  dengan menggunakan LVQ akan memiliki kemampuan komputasi yang lebih cepat bila dibandingkan dengan JST yang lainnya.
Secara garis besar proses dari aplikasi ini adalah fingerprint reader melakukan capture sidik jari, kemudian  didapatkan  sebuah  nilai  grayscale dari  sidik  jari.  Dengan  menggunakan  pemrosesan  awal, dilakukan resize dan histogram equalisasi untuk perataan cahaya. Metode euclidean distance digunakan untuk  mencari  jarak  dengan  data  fitur  yang  telah  didapat  dan  jarak  terkecil  adalah  hasilnya. Hasil identifikasi ini yang akan diintegrasikan dengan mesin Automatic Teller Machine (ATM).
Kata Kunci: sidik  jari,  jaringan  saraf  tiruan (JST), Learning  Vector  Quantization (LVQ), Automatic Teller Machine (ATM).

## 1. PENDAHULUAN

## Sistem  keamanan  ATM  (Automatic  Teller
Machine)  pada  saat  ini  memanfaatkan  password atau  kartu  tidak  cukup  handal  karena  sistem keamanan  ini  dapat  ditembus  ketika  password dan  kartu  tersebut  digunakan  oleh  pengguna yang  tidak  berwenang. Baru-baru  ini  terjadi pembobolan  ATM  yang  cukup  menghebohkan. Lima  bank  menjadi  sasaran  pembobolan  ini  dan kerugiannya  mencapai  lebih  dari  4  miliar. Pembobolan  ATM  ini  dilakukan  oleh  sindikat internasional  yang  sudah  terorganisir.  Untuk membobol  kartu  ATM,  mereka  menggunakan alat  yang  dinamakan  ATM skimmer.  ATM skimmer merupakan  sebuah  alat  yang  akan mengkopi data pada kartu ATM seorang korban. Bentuknya  mirip  dengan  lubang  ATM  secara umum dan memang ditempatkan untuk menutupi lubang  ATM  tersebut.  Karena  bentuknya  yang tidak mencurigakan ini banyak korban yang tidak mengira bahwa ATM yang mereka akan gunakan telah  dipasang  ATM skimmer. Jika  korban terlanjur  memasukan  kartunya  ke  dalam  lubang ATM  yang  telah  dipasang  ATM skimmer,  maka si  pelaku  pembajakan  akan  dengan  mudah memiliki  kartu  ATM  yang  sama  dengan  kartu ATM  yang digunakan  oleh  korban. Setelah
memiliki  kartu  ATM  tersebut  pembajak  hanya perlu mengetahui password yang digunakan oleh sang  korban  tersebut.  Caranya  adalah  dengan menggunakan  kamera  cctv  yang  dipasang sedemikain  rupa  sehingga  bisa  melihat  jari-jari korban  saat  mengetikan  pin  ATM  yang  mereka gunakan [1].
Teknik    identifikasi  biometrik  didasarkan pada karakteristik alami manusia, yaitu karakteristik  fisiologis  dan  karakteristik  perilaku seperti  wajah,  sidik jari,  suara,  telapak  tangan, iris  dan  retina  mata,  DNA,  dan  tandatangan. Identifikasi  biometrik  memiliki  keunggulan dibanding  dengan  metode  konvensional  dalam hal  tidak  mudah  dicuri  atau  digunakan  oleh pengguna yang tidak berwenang. Sistem pengenalan sidik jari lebih sering digunakan. Hal ini  disebabkan  sidik jari  telah  terbukti  unik, akurat, aman, mudah, dan nyaman untuk dipakai sebagai identifikasi bila dibanding dengan sistem biometrik lainnya [2].
Ade Chopie Novira [3] meneliti pengenalan pola  sidik jari  berbasis  jaringan  syaraf  tiruan (JST). Elvayandri [4] melakukan  penelitian pengenalan  pola  sidik jari  berbasis  jaringan syaraf tiruan yang menggabungkan dua arsitektur JST  yaitu  arsitektur  Jaringan Widrow-Hoff
(JWH)  dan  Jaringan  Propagasi-Balik  (JPB).
Keduanya mengekstraksi
ciri dengan menguraikan ciri  minusi  cabang  (bifurcation). Kusworo  Adi [5] melakukan  penelitian  sistem verifikasi sidik jari dengan ekstraksi ciri berbasis filter bank Gabor.
Dalam penelitian ini dilakukan pengembangan jaringan LVQ dalam
mengklasifikasi  sidik  jari  dengan  pemrosesan awal Fast  Fourier  Transform (FFT) sebagai sarana pengenalan sidik jari antara pemilik ATM dengan  pengguna  yang  tidak  berwenang  secara real  time.  Pemilik  ATM  dan  pengguna  yang tidak  berwenang  akan  dimasukkan  ke  dalam class yang  berbeda  sehingga  akan  lebih mudah dalam  pengenalan.  Diharapkan  dengan  aplikasi ini dapat membuat suatu sistem yang handal dan aman.

## 2. PRINSIP DASAR

## Automatic Teller Machine (ATM)
Perkembangan  teknologi  mempengaruhi  ke segala  aspek,  termasuk  perkembangan  teknologi perbankan yang tujuannya memberikan pelayanan  yang  baik  kepada  nasabah  dan memberikan  kemudahan dalam melakukan transaksi. Seiring  perkembangan  waktu,  dimana terjadi  perkembangan  transaksi  ekonomi,  maka kebutuhan  nasabah  akan  kemudahan  melakukan transaksi  semakin meningkat. Untuk  menunjang kebutuhan  nasabah  tersebut  maka  pihak  bank mengeluarkan  produk-produk  perbankan  kepada nasabah  (baik  nasabah  dari  bank  tersebut maupun  dari  bank  lain)  untuk    melakukan transaksi  perbankan  melalui media  elektronik [6].
Media  elektronik yang  digunakan  adalah mesin ATM, internet banking, maupun handphone. Dalam penelitian ini khusus membahas salah satu media elektronik perbankan  yaitu  mesin  ATM  dan  pelayanannya. Pelayanan  ATM adalah layanan perbankan  yang dilakukan  melalui  mesin  ATM yang  dapat melayani  selama  24 jam,  guna  melakukan transaksi perbankan  meliputi  penarikan  tunai, inquiry saldo (informasi saldo) rekening tabungan,  setoran  tunai  (melalui  mesin    CDM) dan  melakukan  berbagai  jenis pembelian  dan pembayaran tagihan tanpa harus datang langsung ke kantor cabang dan tanpa terikat waktu.

## Sistem Biometrik
Sistem biometrik pada dasarnya merupakan sistem pengenalan pola yang mengenali seseorang dengan menentukan keaslian fisiologis khusus  atau karakteristik  yang  dimiliki  oleh orang.  Persoalan  utama  dalam  membuat    sistem biometrik yang praktis ialah bagaimana
menentukan seseorang untuk dikenali.
Bergantung pada aplikasi yang digunakan, sistem biometrik mungkin dapat disebut sebagai Sistem verifikasi  atau  sistem identifikasi: 1. Sistem verifikasi Membuktikan identitas seseorang dengan
membandingkan
karakteristik
biometrik  yang  ditangkap  dengan    template biometrik  yang  dimiliki  sebelum  disimpan kedalam  sistem.  Itu  diatur  satu  persatu dibandingkan  untuk  menentukan  apakah menyatakan  identitas  seseorang  itu  benar. Salah  satu  sistem  verifikasi    menerima  atau menolak disampaikan menuntut identitas.
2. Sistem identifikasi Pengenalan  seseorang  dengan  mencari seluruh template database untuk  dicocokan. Itu  diatur  satu  hingga  banyak  perbandingan menentukan  identitas  dari  seseorang. Dalam sistem identifikasi, sistem menentukan identitas  subjek  (atau  rusak  jika  subjek  tidak terdaftar  kedalam sistem database)  tanpa subjek  mempunyai  hak  identitas. Istilah identifikasi juga  seringkali  digunakan  dalam bidang  biometrik,  terkadang  seperti  sinonim dari  verifikasi.  Kenyataannya  dalam  bahasa teknologi informasi, identifikasi user membiarkan sistem mengetahui tanpa menghiraukan  identitas  user  dari  cara (verifikasi atau  identifikasi).

## Pengenalan Sidik Jari
Sidik  jari  adalah  suatu  bentuk  pola  garis (ridge)  pada  permukaan  sebuah  ujung  jari. Berdasarkan  pola  garis  (ridge)  dan  lembah (valley), sidik jari dapat diklasifikasikan menjadi tiga  kelas  utama,  yaitu: Arch, Loop dan Whorl (E.  Henry,  1901).  Menurut  Galton,  sekitar  60% sidik jari bertipe loops, 30% bertipe whorl, 10% bertipe arch. Untuk  mengidentifikasi  sidik  jari seseorang yang harus ditemukan adalah karakteristik  yang  ada  pada  sidik  jari  tersebut, karakteristik ini dapat ditemukan jika strukturnya dapat dipahami.  Terdapat  dua  karakteristik  pada sidik jari yakni [7]:
1. Ridges
Ridges adalah garis-garis yang menonjol yang  ada  pada  permukaan  tangan  bagian dalam  atau  disebut  dengan  daerah  gelap. Garis-garis  yang  menonjol  ini  disebut  juga friction  ridges karena  kegunaannya  memang untuk memberikan friksi pada saat seseorang memegang sesuatu.
Ridges pada  jari-jari  tangan  inilah  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  seseorang, karena  membentuk  pola  tertentu  yang  tidak sama pada setiap orang. Ada tiga macam pola dasar ridges yaitu :
1. Loop Pada pattern ini kerutan muncul dari satu  sisi  jari,  kemudian  membentuk sebuah kurva, dan menuju keluar dari sisi yang  sama  ketika  kerutan  itu  muncul (gambar 1.a).
2. Arch Pada pattern ini  kerutan  pada sidik jari  muncul  dari  ujung,  kemudian  mulai naik di tengah, dan berakhir di ujung yang lain (gambar 1.b). 3. Whorl Adalah bentuk pokok sidik jari yang mempunyai  paling  sedikitnya  2  buah delta,  dengan  satu  atau  lebih  garis melengkung  atau  melingkar  di  hadapan kedua delta (gambar 1.c). Bentuk
lingkaran  terbagi  menjadi plain  whorl,
central  pocket  loop  whorl,  double  loop whorl dan accidental  whorl.  Dari  tiga pola  dasar  ini  dapat dibagi  menjadi  enam kelas menurut Henry yaitu: left loop, right loop,  whorl,  arch dan tented  arch.
(a) (b) (c)
Gambar 1. Sidik jari berpola loop (a), arch (b), dan whorl (c)

## 3. PERANCANGAN SISTEM
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode preprocessing citra,  diteruskan  dengan  ekstraksi ciri  menggunakan transformasi  fast  fourier.
Selanjutnya  ciri-ciri  diklasifikasikan  ke  salah satu pola utama sidik jari menggunakan jaringan LVQ. Gambar 2 adalah  penjelasan  tentang perancangan sistem secara keseluruhan.

## Gambar 2. Rancangan sistem pengenalan sidik jari
Jalannya rancangan sistem pengenalan sidik jari adalah sebagai berikut:
1. pengguna memasukkan    kartu    ATM    ke dalam mesin ATM,
2. pengguna menempelkan ibu jari kanan ke alat pembaca  sidik  jari  (fingerprint reader)  yang terintegrasi dengan mesin ATM,
3. penangkapan  citra ibu  jari  kanan (image capturing) dapat  dilakukan  secara langsung (real  time) menggunakan fingerprint  reader, setelah    terdeteksi adanya  gambar sidik  jari pada  tampilan  window dari fingerprint reader,
4. kemudian dilakukan proses pemrosesan  awal yang meliputi, normalisasi ukuran  citra, RGB ke grayscale, histogram  equalization untuk memperbaiki    kualitas citra  input agar memudahkan proses pengenalan tanpa menghilangkan    informasi  utamanya, resize untuk  membuang  bagian  daerah  selain sidik jari sehingga  hanya  bagian sidik  jari saja yang diproses  dan  normalisasi  pencahayaan ketika mengambil citra input,
5. kemudian dilakukan  ekstraksi  fitur  dengan menggunakan  metode fast  fourier  transfom. Pada  tingkat  ekstraksi    fitur  terkait  dengan

## Masukkan Kartu
ATM Ekstraksi Fitur (Fast
Fourier Transform)

## 1. Loop
Pada pattern ini kerutan muncul dari satu  sisi  jari,  kemudian  membentuk sebuah kurva, dan menuju keluar dari sisi yang  sama  ketika  kerutan  itu  muncul (gambar 1.a).
2. Arch Pada pattern ini  kerutan  pada sidik jari  muncul  dari  ujung,  kemudian  mulai
naik di tengah, dan berakhir di ujung yang lain (gambar 1.b). 3. Whorl Adalah bentuk pokok sidik jari yang mempunyai  paling  sedikitnya  2  buah delta,  dengan  satu  atau  lebih  garis melengkung  atau  melingkar  di  hadapan kedua delta (gambar 1.c). Bentuk
lingkaran  terbagi  menjadi plain  whorl,
central  pocket  loop  whorl,  double  loop whorl dan accidental  whorl.  Dari  tiga pola  dasar  ini  dapat dibagi  menjadi  enam kelas menurut Henry yaitu: left loop, right loop,  whorl,  arch dan tented  arch.
(a) (b) (c) Gambar 1. Sidik jari berpola loop (a), arch (b), dan whorl (c) 3. PERANCANGAN SISTEM Pada  penelitian  ini  digunakan  metode preprocessing citra,  diteruskan  dengan  ekstraksi ciri  menggunakan transformasi  fast  fourier.
Selanjutnya  ciri-ciri  diklasifikasikan  ke  salah satu pola utama sidik jari menggunakan jaringan LVQ. Gambar 2 adalah  penjelasan  tentang perancangan sistem secara keseluruhan.

## Gambar 2. Rancangan sistem pengenalan sidik jari
Jalannya rancangan sistem pengenalan sidik jari adalah sebagai berikut:
1. pengguna memasukkan    kartu    ATM    ke dalam mesin ATM,
2. pengguna menempelkan ibu jari kanan ke alat pembaca  sidik  jari  (fingerprint reader)  yang terintegrasi dengan mesin ATM,
3. penangkapan  citra ibu  jari  kanan (image capturing) dapat  dilakukan  secara langsung (real  time) menggunakan fingerprint  reader, setelah    terdeteksi adanya  gambar sidik  jari pada  tampilan  window dari fingerprint reader,
4. kemudian dilakukan proses pemrosesan  awal yang meliputi, normalisasi ukuran  citra, RGB ke grayscale, histogram  equalization untuk memperbaiki    kualitas citra  input agar memudahkan proses pengenalan tanpa menghilangkan    informasi  utamanya, resize untuk  membuang  bagian  daerah  selain sidik jari sehingga  hanya  bagian sidik  jari saja yang diproses  dan  normalisasi  pencahayaan ketika mengambil citra input,
5. kemudian dilakukan  ekstraksi  fitur  dengan menggunakan  metode fast  fourier  transfom. Pada  tingkat  ekstraksi    fitur  terkait  dengan

## Masukkan Kartu
ATM Capture Image Pre-Processing
(Peregangan kontras, ekualisasi histogram, penapisan, dan binerisasi) Ekstraksi Fitur (Fast Fourier Transform) Identifikasi / Verifikasi LVQ Hasil Pengenalan

## 1. Loop
Pada pattern ini kerutan muncul dari satu  sisi  jari,  kemudian  membentuk sebuah kurva, dan menuju keluar dari sisi yang  sama  ketika  kerutan  itu  muncul (gambar 1.a).
2. Arch Pada pattern ini  kerutan  pada sidik jari  muncul  dari  ujung,  kemudian  mulai
naik di tengah, dan berakhir di ujung yang lain (gambar 1.b). 3. Whorl Adalah bentuk pokok sidik jari yang mempunyai  paling  sedikitnya  2  buah delta,  dengan  satu  atau  lebih  garis melengkung  atau  melingkar  di  hadapan kedua delta (gambar 1.c). Bentuk
lingkaran  terbagi  menjadi plain  whorl,
central  pocket  loop  whorl,  double  loop whorl dan accidental  whorl.  Dari  tiga pola  dasar  ini  dapat dibagi  menjadi  enam kelas menurut Henry yaitu: left loop, right loop,  whorl,  arch dan tented  arch.
(a) (b) (c) Gambar 1. Sidik jari berpola loop (a), arch (b), dan whorl (c) 3. PERANCANGAN SISTEM Pada  penelitian  ini  digunakan  metode preprocessing citra,  diteruskan  dengan  ekstraksi ciri  menggunakan transformasi  fast  fourier.
Selanjutnya  ciri-ciri  diklasifikasikan  ke  salah satu pola utama sidik jari menggunakan jaringan LVQ. Gambar 2 adalah  penjelasan  tentang perancangan sistem secara keseluruhan.

## Gambar 2. Rancangan sistem pengenalan sidik jari
Jalannya rancangan sistem pengenalan sidik jari adalah sebagai berikut:
1. pengguna memasukkan    kartu    ATM    ke dalam mesin ATM,
2. pengguna menempelkan ibu jari kanan ke alat pembaca  sidik  jari  (fingerprint reader)  yang terintegrasi dengan mesin ATM,
3. penangkapan  citra ibu  jari  kanan (image capturing) dapat  dilakukan  secara langsung (real  time) menggunakan fingerprint  reader, setelah    terdeteksi adanya  gambar sidik  jari pada  tampilan  window dari fingerprint reader,
4. kemudian dilakukan proses pemrosesan  awal yang meliputi, normalisasi ukuran  citra, RGB ke grayscale, histogram  equalization untuk memperbaiki    kualitas citra  input agar memudahkan proses pengenalan tanpa menghilangkan    informasi  utamanya, resize untuk  membuang  bagian  daerah  selain sidik jari sehingga  hanya  bagian sidik  jari saja yang diproses  dan  normalisasi  pencahayaan ketika mengambil citra input,
5. kemudian dilakukan  ekstraksi  fitur  dengan menggunakan  metode fast  fourier  transfom. Pada  tingkat  ekstraksi    fitur  terkait  dengan

## Pre-Processing
(Peregangan kontras, ekualisasi histogram, penapisan, dan binerisasi)
Hasil Pengenalan
menemukan  dan  mengukur  properti  penting dari  sidik  jari  yang  akan  digunakan  untuk mencocokkan dengan yang lain,
6. proses pengenalan sidik jari dengan menghitung  jarak  antara  fitur sidik  jari  yang ada dalam  data  dan  fitur sidik  jari yang diinputkan. Jarak yang didapat  di  cari  yang terkecil  untuk identifikasi.

## Penggunaan  Sidik  Jari  untuk  Pengamanan Transaksi di ATM
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  gambaran umum  dari  solusi  yang  ditawarkan,    yakni penggunaan identifikasi sidik jari untuk pengamanan  transaksi  ATM.  Sidik  jari  di  sini akan digunakan sebagai alat identifikasi, menggantikan  PIN  (Personal  Identification

## Number) yang selama ini digunakan.
Prosedur  penggunaan  dari  sisi  pengguna akan  sama  dengan  prosedur penggunaan  ATM sebelumnya,  hanya  saja  pada  saat proses identifikasi dilakukan,  yang  digunakan  adalah sidik  jari.  Secara  umum,  berikut  merupakan prosedur penggunaan  ATM  yang  memiliki mekanisme identifikasi sidik jari:
1. pengguna memasukkan kartu ATM ke  dalam mesin ATM,
2. pengguna menempelkan ibu jari kanan ke alat pembaca sidik jari (fingerprint  reader) yang terintegrasi dengan mesin ATM,
3. apabila sidik jari cocok (identifikasi diterima),  maka  pengguna  dapat    melakukan transaksi perbankan di ATM tersebut, seperti pengecekan  saldo, penarikan  tunai,  transfer, dan sebagainya,
4. apabila  sidik    jari    tidak  cocok  (identifikasi ditolak),  maka  pengguna  harus    melakukan pembacaan  ulang  sidik  jarinya,  karena kemungkinan  ada  kesalahan    yang  terjadi pada pembacaan sidik jari, baik karena posisi jari  yang  kurang  tepat,  jari  yang  tertutup debu,  maupun  alasan  lainnya.  Langkah  ini akan  berulang  sebanyak  beberapa  kali, selama identifikasi tetap gagal dilakukan,
5. apabila setelah pembacaan sidik jari dilakukan  beberapa  kali identifikasi tetap gagal  dilakukan,  pengguna  tidak  dapat melakukan  transaksi,  karena  tidak  dikenali sebagai  pemilik  kartu  ATM  yang telah dimasukkan,
6. setelah    penggunaan  ATM    selesai,  kartu ATM dikeluarkan kembali.
Gambar 3. Prosedur penggunaan ATM [8]
Mulai Masukkan kartu ATM Pembacaan sidik jari Identifikasi berhasil ? Transaksi dapat dilakukan Kartu ATM dikeluarkan Selesai Ya Tidak Identifikasi gagal 5 kali

## Learning Vector Quantization (LVQ)
Berbagai  teori,  arsitektur,  dan  algoritma jaringan syaraf tiruan digunakan dalam klasifikasi  dan  pengenalan  pola,  salah  satu diantaranya  adalah  jaringan learning  vector quantization (LVQ).  LVQ  adalah  suatu  metoda klasifikasi  pola  yang  masing-masing  unit keluaran  mewakili  kategori  atau  kelas  tertentu (beberapa  unit keluaran  seharusnya  digunakan untuk masing-masing kelas). Vektor bobot untuk suatu  unit  keluaran  sering  dinyatakan  sebagai sebuah  vektor  referens.  Diasumsikan  bahwa serangkaian  pola  pelatihan  dengan  klasifikasi
yang  tersedia  bersama  dengan  distribusi  awal vektor referens.
Sesudah pelatihan, jaringan LVQ
mengklasifikasi vektor masukan dengan
menugaskan  ke  kelas  yang  sama  sebagai  unit keluaran,  sedangkan  yang  mempunyai  vektor referens diklasifikasikan sebagai vektor masukan.
LVQ  merupakan  jaringan  syaraf  dengan tipe arsitektur jaringan lapis-tunggal umpan-maju (Single  Layer Feed Forward)  yang  terdiri  atas unit masukan (Xn) dan unit keluaran (Ym).
Gambar 4. Jaringan Syaraf Learning Vector Quantization [9]
Berikut akan dipaparkan kelebihan dan kekurangan  dari  solusi  yang  ditawarkan  pada makalah  ini.  Berhugung  pembahasan  pada makalah ini hanya  mencakup penjelasan teoritis mengenai  penerapan identifikasi sidik  jari    pada ATM,  maka  aspek  kelebihan dan  kekurangan yang  akan  dipaparkan  hanyalah aspek-aspek yang bersifat teoritis.

## Kelebihan
Berikut  merupakan  kelebihan  dari  solusi  yang ditawarkan:
1. Alat identifikasi berupa  kumpulan  bit sidik jari lebih  panjang  daripada  alat identifikasi yang hanya  terdiri  dari beberapa digit angka seperti  pada  PIN (Personal  Identification
Number) yang telah    digunakan  selama  ini. Hal  ini  akan  mempersulit    para    pelaku kejahatan    dalam  melakukan  serangan terhadap  kriptografi.  Oleh karena itu, tingkat keamanan identifikasi berbasis  sidik  jari  ini lebih    tinggi    daripada identifikasi berbasis PIN.
2. Kemungkinan  pencurian  alat identifikasi seperti yang  terjadi    pada  PIN    menjadi  jauh lebih  kecil, karena  alat identifikasi tidak dapat ditiru hanya dengan sekedar
menggunakan  kamera tersembunyi, seperti pada  metode  PIN capturing yang  telah dijelaskan  sebelumnya.  Pencurian  sidik jari sangat  sulit  dilakukan, karena mengharuskan adanya  interaksi  langsung  dengan nasabah. Demikian  pula  peniruannya,  sidik  jari  tidak dapat dengan mudah ditiru, karena merupakan  bagian tubuh dari  manusia. Walaupun    dalam kenyataannya,    ditemukan beberapa  teknik  yang dapat  dilakukan  untuk meniru  sidik  jari,  tetapi  hal tersebut    masih tergolong sangat sulit untuk dilakukan.
3. Pengguna ATM tidak  perlu  lagi  mengingat beberapa  digit  angka  yang  digunakan sebagai PIN, dan tidak perlu khawatir dengan pencurian terhadap alat identifikasinya.

## Kekurangan
Berikut  merupakan  kekurangan  dari  solusi  yang ditawarkan:
1. Kemungkinan terjadi kesalahan dalam pembacaan  sidik  jari  cukup besar,    sehingga belum  tentu  pembacaan  sidik  jari  dari  orang yang  sama  dapat  menghasilkan  citra  sidik jari  yang  sama. Kemungkinan  galat  yang terjadi  cukup  besar,  dan  apabila  ini  terjadi, maka identifikasi sidik  jari  semacam  ini
justru mempersulit para nasabah yang hendak melakukan transaksi.
2. Penentuan batas toleransi galat harus dilakukan dengan  baik  dan  akurat.  Apabila toleransi  galat  yang  diberikan  terlalu  kecil, maka  hal  ini  dapat  mempersulit  nasabah. Tetapi  apabila  toleransi galat  yang  diberikan terlalu  besar,  tingkat  keamanan identifikasi ini menjadi semakin rendah.

## 4. SIMPULAN
1. Penggunaan identifikasi sidik  jari  untuk pengamanan  transaksi perbankan    di    ATM (Automatic Teller Machine) mungkin  untuk dilakukan.
2. Digunakannya  alat identifikasi biometrik berupa sidik jari dapat meningkatkan keamanan proses identifikasi yang dilakukan, khususnya    pada identifikasi untuk  transaksi di ATM.
3. Implementasi  lebih  lanjut  dari  sistem  yang ditawarkan  ini  masih  memerlukan  penelitian lebih  lanjut yang  aktual  dan  komperehensif, dengan
mempertimbangkan
aspek kompleksitas dan fisibilitas implementasi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1. Terselubung,  2010, “ Cara  Kerja  ATM Skimmer, Alat Untuk Pembobol ATM ” . Available
at:http:// http://aamboyz.blogspot.co.id/2010/01/c ara-kerja-atm-skimmer-alat-untuk.html [Diakses pada 14 September 2017] 2. Bayu  Setya,  Hendriawan  Akhmad,
Susetyoko  Ronny. “ Penerapan  Face Recognition  Dengan  Metode  Eigenface Dalam  Intelligent  Home  Security ”. Tugas  Akhir. Teknik  Elektronika.  ITS. 2008.
3. Novira, Ade Chopie. “Pengenalan Pola Sidikjari dengan Jaringan Syaraf Tiruan” . Skripsi.  Teknik  Elektro  FT UGM. 2002.
4. Elvayandri. “Sistem  Keamanan  Akses Menggunakan  Pola  Sidik  Jari  Berbasis
Jaringan  Saraf  Tiruan” . Projek Akhir. Keamanan  Sistem  Informasi. ITB. 2002.
5. Adi, Kusworo. “ Ekstraksi Ciri Berbasis Filter  Gabor Sebagai Sistem  Verifikasi
Sidikjari ” . Tesis Magister. ITB. 2002. 6. Nugraha,  M.  Pasca.  Tugas  Makalah  1:
“ Kriptografi Pada Kejahatan Pembobolan    ATM Di Indonesia ” . Program    Studi    Teknik Informatika STEI ITB. 2010. 7. Harmuningtyas, Fila. “ Penggunaan
Metode Poincare
Index Dalam
Pendeteksian Letak Corepoit Pada Sidik
Jari” .  Skripsi. Teknik  Informatika. Universitas Trunojoyo. 2011. 8. Fathoni, Zain. “Penggunaan Autentifikasi Sidik Jari untuk Pengamanan Transaksi ATM (Automated  Teller  Machine)”. Makalah Kriptografi. Teknik Informatika. 2011.
9. Minarni.  2004. “Klasifikasi  Sid ikjari Dengan Pemrosesan Awal Transformasi Wavelet” . Transmisi, Vol. 8, No. 2, Desember 2004 : 37 – 41