## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.4, No.1, Juli 2020, pp. 28~32 e-ISSN: 2548-6861

## Penentuan Tes Kepribadian Calon Mahasiswa Berdasarkan Sidik Jari Menggunakan Minutie dan Support Vector Machine
Lukman Hakim 1 *, Hendro 2 ** * Teknik Informatika, Universitas Bunda Mulia
** Teknik Informatika, Universitas Bunda Mulia lhakim2710@gmail.com 1 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2020-02-06 Revised 2020-03-21 Accepted 2020-04-17 Every human being is given its own uniqueness by an almighty god, one of which is a part of the body organs such as the fingerprint pattern of the hand, the fingerprint pattern of each human being determines personality, this can be known from many previous  studies,  which  use  fingerprints  or  someone's  detection  by  the  police  to capture  the  perpetrators  with  the  biometry  approach  in  the  form  of  footprint fingerprint records attached to other objects. Determination of a person's personality can  be  known  through  fingerprints,  and  also  can  adjust  prospective  students  in choosing the study program correctly. Fingerprint student personality identification application provides convenience in determining the choice of prospective students of the study program. The minutie method and the Support Vector Machine algorithm are used in clustering personalities according to training data in the application. The minutie test on the  fingerprint pattern shows 100% compatibility,  with a precision input image source. SVM algorithm in testing reached 80,9% in grouping personality types accordingly. Keyword: Minutie,
Support Vector Machine, Fingerprint, Personality.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Kepribadian adalah sifat hakiki yang tercermin pada sikap seseorang atau suatu bangsa yang membedakannya dari orang atau bangsa lain. Kepribadian seseorang dapat diidentifikasi dengan pola sidik jari berdasarkan teori dermatoglyphics [1]. Dermatoglyphics merupakan bidang ilmu yang mempelajari pola sidik jari, telapak tangan, pola sidik jari setiap manusia berbeda,  pola  dapat  mengidentifikasikan  pada  kepribadian seseorang  [2].  Berdasarkan  data  tingkat  DO  (Drop  Out) mahasiswa masih banyak terjadi pada setiap perguruan tinggi dengan  kasus  salah  jurusan  dan  sulitnya  mempelajari matakuliah  tersebut,  berdasarkan  hal  tersebut  perlu  adanya penelitian psikologi, dengan menggunakan deteksi sidik jari, hal  ini  mendorong  penulis  untuk  melakukan  penelitian dengan menggunakan membaca pola sidik jari dan algoritma berbasis komputer.
Kepribadian bukan sekedar style, preferensi, atau ciri-ciri temperamen  seseorang.  Kepribadian  bisa  menjadi  peluru ampuh atau menjadi penghambat kesuksesan karir seseorang
bilamana  tidak  disadari  oleh  individu,  Prof  Robert  Hogan menggambarkan kepribadian sesorang pada pekerjaan dalam 3 bagian yang saling terkait. Pertama adalah the Bright Side, kepribadian yang menunjang karirnya, kedua adalah the Dark Side  yang  menggambarkan  reaksi  yang  cenderung  muncul ketika seseorang mengalami kesulitan atau konflik dan bagian yang  ketiga  lebih  menggambarkan  nilai-nilai  yang dipentingkan individu dalam berkarir yang dapat memotivasi dia untuk semakin berprestasi [3].  Kepribadian  yang  secara khusus dilakukan pihak perusahaan untuk melihat lebih jauh kecocokan calon karyawan mereka terhadap perusahaan dan juga lowongan pekerjaan yang tersedia [4]. Tes kepribadian untuk  calon  mahasiswa  sangat  penting  diketahui  untuk keberlanjutan  mahasiswa  tersebut  sesuai  dengan  karir  yang dicapai.  Selain  itu  kepribadian  juga  termasuk  dalam menentukan kecocokan dalam pemilihan program studi yang akan diambil. Kepribadian dapat diidentifikasi melalui sidik jari dengan keterkaitan setiap jari pada struktur otak, sidik jari ibu  jari  terhubung  ke  bagian  lobus  pre-frontal,  telunjuk terhubung  kebagian  lobus  frontal,  jari  tengah  terhubung  ke
Penentuan Tes Kepribadian Calon Mahasiswa Berdasarkan Sidik Jari Menggunakan Minutie dan Support Vector Machine (Lukman Hakim)
29 bagian lobus parietal, jari  manis terhubung ke bagian lobus temporal dan  jari  kelingking  terhubung  ke  bagian lobus occipital [1].
Aplikasi identifikasi sidik jari dibuat dengan tujuan untuk (1) mengetahui lebih dini inteligen berkaitan kepribadian[1] calon mahasiswa, (2) memberikan kemudahan tim marketing atau  prodi  dalam  mengarahkan  calon  mahasiswa  dalam menentukan program studi, dan (3) memberikan kemudahan SAC (Student Advisor Center) dalam memberikan masukan konsultasi  dengan  mahasiswa  dan  menunjang  perguruan tinggi dalam pencapian prestasi.
Berdasarkan  permasalahan  diatas  dibutuhkan  aplikasi identifikasi sidik jari berupa citra sidik jari berasal dari setiap calon  mahasiswa  atau  mahasiswa  dibanding  dengan  dataset menggunakan  metode  minutie  dan  untuk  klaster  setiap kepribadian  menggunakan  SVM.    Aplikasi  identifikasi memberikan  manfaat  untuk  mengetahui  kepribadian mahasiswa atau calon mahasiswa berdasarkan pola sidik jari, penelitian ini mengetahui sejauhmana tingkat akurasi metode minutie  dan  algoritma  support  vector  machine  dalam melakukan identifikasi pola sidik jari.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Kepribadian dan Sidik Jari
Kepribadian berasal dari kata personality yang berasal dari kata persona (bahasa Latin) yang berarti kedok atau topeng, yaitu  tutup  muka  yang  sering  dipakai  oleh  pemain-pemain panggung, yang maksudnya untuk menggambarkan perilaku, watak  atau  pribadi  seseorang  [5].  Ada  berbagai  macam pendekatan  teori  kepribadian,  namun  yang  paling  banyak digunakan dan diterapkan adalah teori tipe kepribadian yang diperkenalkan  oleh  Hippocrates  yang  membagi  tipe kepribadian  menjadi  empat,  yaitu  tipe  koleris  (choleric), sanguinis  (sanguine),  melankolis  (melancholic),  dan phlegmatic  (phlegmatic).  Florence  littaure  dalam  beberapa seri  buku  kepribadiannya  juga  mengupas  lebih  dalam mengenai  kepribadian  berdasarkan  klasifikasi  empat  tipe kepribadian  tersebut  dan  sangat  mudah  untuk  diaplikasikan dalam dunia pengembangan sumber daya manusia [6]. Sidik jari  itu  unik,  yang  berarti  sesuatu  yang  membedakan  dari orang lain. Sidik jari memiliki empat pola dasar dermatoglif yang diformulasikan. Polanya adalah whorl atau Swirl, Arch, Loop,  dan  Delta.  Selain  itu,  beberapa  pola  lainnya  adalah variasi dari empat kombinasi pola ini [7].
1) Whorl
Whorl  adalah  bentuk  spiral,  bulls-eye,  atau  double loopfingerprint.  Whorl  memiliki  poin  yang  menonjol  dan kontras dan bisa dilihat dengan mudah [7].
Gambar 1. Pola Sidik Jari Whor1

## 2) Arch
Pola sidik jari arch merupakan bentuk pokok sidik jari yang semua  garis-garisnya  datang  dari  satu  sisi  lukisan  dengan bergelombang naik ditengah-tengah dan tidak memiliki delta.

## Gambar 2. Pola Sidik Jari Arch

## 3) Loop
Pola  sidik  jari  loop  merupakan  suatu  bentuk  sidik  jari dimana satu garis atau lebih datang dari satu sisi lukisan yang mempunyai sebuah delta, sebuah core.

## Gambar 3. Pola Sidik Jari Loop
4) Delta Delta  fingerprint  sebenarnya  adalah  titik  /  garis  yang ditemukan pada garis tengah  garis putusputus. Delta adalah titik  fokus  yang  terletak  di  depan  pusat  pemisahan  jalur utama.

## B. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  sidik  jari  menggunakan  minutie  untuk proses  verifikasi  sidik  jari[8].  Terbagi  menjadi  beberapa tahapan sebagai berikut.
1) Cropping Cropping pada  pengolahan  citra  berarti  memotong  satu bagian  dari  citra  sehingga  diperoleh  citra  yang  diharapkan. Ukuran  pemotongan  citra  tersebut  berubah  sesuai  dengan ukuran  citra  yang  diambil.  Cropping  dilakukan  pada koordinat ( 𝑥 , 𝑦 ) sampai pada koordinat ( 𝑚 , 𝑛 ) [8].

## 2) Thresholding
Thresholding adalah konversi dari citra hitam-putih menjadi citra  biner  dilakukan  dengan  operasi  pengambangan ( thresholding ).
𝑓 ( , ) = { ( , ) ……………………………. (1)
3) Thinning
Thinning berguna untuk mengurangi thresholded citra output yang  dihasilkan  dari  edge  detector,  menjadi  garis  dengan ukuran ketebalan satu piksel saja.

## 4) Resizing
Operasi  pengubahan  ukuran  atau  resizing  pada  citra  digital adalah  operasi  memperbesar  maupun  memperkecil  ukuran
30
citra. Teknik yang digunakan dalam operasi ini adalah teknik interpolasi.

## C. Metode Minutie
Minutiae  merupakan  pola-pola  garis  yang  berkumpul menjadi  satu  menjadi  pola  sidik  jari  manusia  [9].  Minutiae adalah  karakteristik  dari  pola  pada  suatu  percabangan  dari pola (ridge bifurcation) atau suatu pemberhentian pola sidik jari (ridge ending) [7]. Minutiae memiliki jenis, dan arahnya masing-masing,  dalam  satu  sidik  jari  dapat  terbentuk  dari ratusan minutiae sebagai karakteristik suatu individu. Jenis- jenis  minutiae  yang  ada  pada  sidik  jari  yaitu  seperti  dots (titik),  island  (pulau)  bentuknya  seperti  dots  tetapi  lebih panjang, bifurcation yang bentuknya awalnya terdiri dari dua baris  yang  lalu  bergabung  menjadi  satu  garis,  ridge termination yang bentuknya garis yang terputus, lake (danau) yang  bentuknya  pada  suatu  garis  di  tengahnya  terdapat perpisahan garis menjadi dua tetapi garis kembali lagi seperti semula  yang  berbentuk  seperti  danau  pada  tengah  garis, crossover  yang  berbentuk  dua  garis  yang  tersambung  oleh satu garis diantara dua kedua garis tersebut, dan banyak lagi jenis atau bentuk minutiae yang lainnya [9].

## D. Algoritma Support Vector Machine (SVM)
SVM  adalah  suatu  teknik  yang  baru  (1995)  untuk melakukan  prediksi,  baik  dalam  kasus  klasifikasi  maupun regresi yang sangat popular pada saat ini. SVM berada dalam satu  kelas  dengan  ANN  dalam  hal  fungsi  dan  kondisi permasalahan yang biasa diselesaikan.keduanya masuk dalam kelas supervised learning. Baik para ilmuwan ataupun praktisi telah  banyak  menerapkan  teknik  ini  dalam  menyelesaikan masalah-masalah  nyata  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Baik dalam  masalah  gene  exception  analysis,  financial,  cuaca hingga  pada  bidang  kedokteran.  Terbukti  dalam  banyak implementasi, SVM member hasil yang lebih baik dari ANN, terutama dalam solusi yang dicapai. ANN menemukan solusi berupa  local  optimal  sedangkan  SVM  menemukan  solusi yang global optimal [10].

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian ini harus melakukan pengujian atau uji coba data citra sidik jari, datau dataset yang terkumpul, dan melakukan pengujian  algoritma.  Tahapan  penelitian  sidik  jari  meliputi beberapa  tahapan  diantaranya  adalah  mengumpulkan  data citra  pola  sidik  jari  dari  10  pola  jari  tangan.  Dataset  yang terkumpul, disimpan dalam basisdata, yang dapat digunakan pada  saat  melakukan  identifikasi  citra  sidik  jari.  Tahap selanjutnya  merancangan  aplikasi  identifikasi  sidik  jari dengan  menggunakan  algoritma  SVM.  Kemudian  tahap membuat  coding  aplikasi  identifikasi  sidik  jari  dengan mengimplementasikan  metode  minutie  dan  SVM.  Tahap terakhir  melakukan  pengujian  metode  dan  algoritma  SVM. Teknik  analisis  data  merupakan  suatu  langkah  yang  paling menentukan  dari  suatu  penelitian,  karena  analisis  data berfungsi untuk menyimpulkan hasil penelitian.
Tahapan  menentukan  pola  sidik  jari  dari  dataset  berupa citra gambar, sebagai berikut.

## Gambar 3. Tahapan Penelitian
Tahapan  analisis  data  meliputi  5  tahapan,  yaitu:  (1) mengumpulkan  data  hasil  wawancara  dan  mengumpulkan dataset pola sidik jari, (2) merancangan aplikasi berdasarkan kebutuhan pengguna, (3) membuat aplikasi identifikasi sidik jari,  (4)  melakukan  pengujian  algoritma  untuk  mengetahui tingkat akurasi dan ketepatan penentuan tipe kepribadian (5) membuat laporan penelitian.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  merupakan  hasil  dari  perancangan  aplikasi identifikasi sidik jari.
Gambar 4. Aplikasi Identifikasi Sidik Jari
e-ISSN: 2548-6861
Penentuan Tes Kepribadian Calon Mahasiswa Berdasarkan Sidik Jari Menggunakan Minutie dan Support Vector Machine (Lukman Hakim)
31
Gambar  4  merupakan  tampilan  aplikasi  identifikasi  sidik jari,  aplikasi  harus  terkoneksi  dengan  device  finger  scan, setelah itu tekan tombol refresh untuk aplikasi membaca alat input  yang  terintegrasi.  Aplikasi  dibuat  sederhana  apabila sudah  terkoneksi  pengguna  dapat  langsung  menempelkan sidik jarinya ke alat finger scan. Tampilan hasil pindai sidik jari  dari  alat  finger  scan,  sebelum  dilakukan  proses identifikasi  pola  sidik  jari  berdasarkan  data  training  yang sudah  ada.  Tabel  1.  Merupakan  pola  sidik  jari  yang  pindai oleh aplikasi sebagai berikut:
T ABEL I. P OLA S IDIK J ARI Y ANG D IPINDAI Gambar Pola Tipe Pola Right Loop Arch Whorl
Pada tabel 1 merupakan contoh pengenalan pola sidik jari yang dimana  setiap pola sidik  jari  memiliki informasi  yang berbeda  berdasarkan  setiap  sidik  jari,  apabila  calon mahasiswa tersebut memiliki pola sidik jarinya tipe right loop pada  tangan  kanan,  aplikasi  memberikan  informasi  sesuai dengan kepribadian berdasarkan pola tersebut.
Gambar 5.Tampilan Hasil Klaster Kepribadian
Gambar 5 merupakan hasil dari pindai pada sidik jari, yang ditampilkan  beserta  informasi  berdasarkan  pola  sidik  jari tersebut.  Hasil  pindai  sidik  jari  yang  sebelumnya  telah ditranning,  dari pola-pola  tersebut  dikenali  dan  ditampilkan seperti gambar tersebut.
Tahapan  ekstraksi  minutiae  merupakan  langkah  awal sebelum masuk pada tahapan penggunaan algoritma Support Vector  Machine,  ektrasi  minutie  ada  beberapa  tahapan diantanya adalah array gambar di proses menjadi array biner, dimana  yang  menjadi  nilai  tengah  untuk  pengubahan  nilai citra  adalah  128.  Setelah  diubah  menjadi  citra  array  biner, gambar  masuk  dalam  proses  thining.  Setelah  citra  selesai masuk  dalam  proses  pre-processing  yakni  di  jadikan  array biner  dan  di  proses  thining,  barulah  masuk  kedalam  proses mencari minutiae yakni ridge ending dan bifurcation dari citra sidik jari.
Pada  proses  ini,  array  citra  sidik  jari  di  kelompokan menjadi 3 x 3 untuk mempermudah menemukan ridge ending dan  bifurcation.  Diberi  ketentuan  jika  terdapat  jumlah    dari array 3 x 3 adalah 2, maka disebut sebagai ridge ending dan jika jumlahnya adalah 4 maka dinyatakan sebagai bifurcation. Untuk  aplikasi  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman phyton,  dengan  menggunakan  beberapa  library  seperti skimage, skimage.morphology sedangkan untuk pemogramannya  menggunakan  java.  Berikut  adalah pseudecode algoritma SVM pada script berikut.
Data: X dan y merupakan data training yang telah  dilabel,  α  <=  0  atau  α  <=  Sebagian terlatih C <= sebuah nilai (misalnya 10) Perulangan For all {x i , y i }, {x i , y i } do Optimasi α i dan α j End for Sampai tidak ada perubahan pada α
Untuk  pengujian  sebanyak  9  sampel  citra  sidik  jari, berdasarkan  hasil  uji  pembacaan  pola  oleh  aplikasi  100% pada metode  minutie hasil dikenali. Dimana pola sidik dari yang diujikan type pola whorl 3 citra, Right Loop 3 citra dan Arch 3 citra. Belum semua sidik jari yang diujikan dari setiap polanya.  Pengujian  dilakukan  berulang  untuk  mengetahui sejauhmana aplikasi mengenal pola sidik jari.
T ABEL II. P ENGUJIAN A LGORITMA M INUTIE Pola Sidik Jari Type Kepribadian Keterangan Kepribadian Hasil Dikenali Right Loop phlegmatic Orang yang memiliki ide, mengingat gambar-gambar, mudah terbawa emosi 100% Right Loop phlegmatic Orang yang memiliki ide, mengingat 100%
32 gambar-gambar, mudah terbawa emosi Right Loop phlegmatic Orang yang memiliki ide, mengingat gambar-gambar,
mudah terbawa emosi 100% Arch Koleris Orang yang lebih mendasari pemikiran pada tata keyakinan. 100% Arch Koleris Orang yang lebih mendasari pemikiran pada tata keyakinan. 100% Arch Koleris Orang yang lebih mendasari pemikiran pada tata keyakinan. 100% whorl Sanguinis Orang yang perasa, orang yang selalu ingin dipuja- puja 100% whorl Sanguinis Orang yang perasa, orang yang selalu ingin dipuja- puja 100% whorl Sanguinis Orang yang perasa, orang yang selalu ingin dipuja- puja
100% TABEL III. H ASIL KERJA KLASIFIKASI SIDIK JARI PADA SVM
Pada  tabel  3  dilihat  hasil  pengujian  klasifikasi  sidik  jari dengan  SVM,  hasil  pengujian  1  dapat  dikenali  (100%), pengujian 2 dapat dikenali (100%), pengujian 3 dapat dikenali (100%), pengujian 4 dapat dikenali (100%), pengujian 5 dapat dikenali (100%), pengujian 6 dapat dikenali (100), pengujian 8  dapat  mengenali  (98%),  pengujian  9  dapat  mengenali (100%).  Nilai  rata-rata  true  detection  80.9%  dan  false detection 19.1%.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  aplikasi  identifikasi  sidik  jari penerapan algoritma  minutie  dapat mengenali pola dan tipe kepribadian,  adanya  informasi  calon  mahasiswa  atau mahasiswa berdasarkan tipe kepribadian memudahkan dalam
menentukan  program  studi  pilih,  untuk  algoritma  SVM ( Support  Vector  Machine )  dapat  melakukan  klasterisasi mencapai sebesar 80,9% dan metode minutie dapat mengenali pola  100%.  Aplikasi  belum  sepenuh  dapat  berjalan  sesuai dengan  harapan  dengan  melakukan  klaster  pada  setiap  pola seluruh  sidik  jari  perlu  ditambahkan  data  training  untuk memudahkan pengenalan pola.

## D AFTAR P USTAKA
[1] I.  G.  Sujana,  E.  Putra,  I.  K.  G.  D.  Putra,  and  I.  P.  A.  Bayupati, “Pengenalan  Kepribadian  Seseorang  Berdasarkan  Sidik  Jari Dengan Metode Fuzzy Learning Vector Quantization Dan Fuzzy Backpropagation,” Maj. Ilm. Tek. Elektro , vol. 13, no. 2, 2014.
[2] S.  Saparudin  and  E.  Rasywir,  “Pengenalan  potensi  anak  melalui sidik jari Menggunakan algoritma voting feature intervals 5 (vfi5),” J. Res. Comput. Sci. Appl. , vol. 1, no. 1, pp. 25–30, 2012.
[3] Eileen Rachman & Emilia Jakob, “No Title,” Kepribadian Kunci sukses , 2015.
[4] Fitriana Monica Sari, “No Title,” Biar Lolos, Kenali Bentuk Tes Psikologi ini, Liputan 6 , 2019.
[5] J. Informatika, L. Hakim, U. B. Mulia, and U. B. Mulia, “Penilaian Kinerja Dosen Tetap Menggunakan K-Mean,” vol. 13, no. April, pp. 87–94, 2019.
[6] S. Shabri, “Hubungan Tipe Kepribadian Dengan Motivasi Belajar Pada  Mahasiswa  Kurikulum  Berbasis  Kompetensi  Fakultas Keperawatan Universitas Syiah Kuala,” Idea Nurs. J. , vol. 7, no. 2, pp. 1–12, 2016.
[7] A.  P.  Nasution,  A.  B.  Osmond,  and  R.  E.  Saputra,  “Deteksi Kepribadian  Anak  Dengan  Pengolahan  Citra  Sidik  Jari Menggunakan  Metode  Minutiae  Detection  Of  Children  ’  S Personality With Fingerprint Image,” vol. 5, no. 3, pp. 6102–6109, 2018.
[8] E.  P.  P.  Sandri  Titik  Wulandari,  Ernawati,  “aplikasi  biometrika pengenalan citra sidik jari dengan metode minutiae dan artificial neural  network  backpropagation,” J.  Rekursif ,  vol.  5,  no.  1,  pp. 107–120, 2017.
[9] M. R. Syahziar, K. M. Lhaksamana, and S. Al Faraby, “Klasifikasi Sidik  Jari  Menggunakan  Metode  Minutiae,” e-Proceeding  Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 1803–1810, 2018.
[10] Lukman, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine ( SVM ) Dalam Pemilihan Beasiswa : Studi Kasus SMK Yapimda,” Fakt. Exacta , vol. 9, no. 1, pp. 49–57, 2016.