## Expert
Jurnal  Manajemen Sistem Informasi Dan Teknologi
Volume 05, Nomor 01, Juni 2015
Judul Hal PEMANFAATAN ANIMASI DUA DIMENSI UNTUK PEMBELAJARAN BAHASA JEPANG TINGKAT DASAR 1 – 5

## IMPLEMENTASI STEGANOGRAFI PADA BERKAS AUDIO
WAV UNTUK PENYISIPAN PESAN GAMBAR MENGGUNAKAN METODE LOW BIT CODING 6 - 11

## APLIKASI INTERNAL AUDIT BERBASIS
ISO 9001:2008 DAN ISO 19011:2002 UNTUK MENUNJANG EFEKTIFITAS PENGENDALIAN MUTU AKADEMIK 12 – 18

## ANALISIS PERBANDINGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAN METODE EIGENFANCE
PADA PENGENALAN CITRA WAJAH DENGAN ANALISIS SWOT 19 – 22 ANALISIS PATTERN & MINUTIAE BASED MATCHING FINGERPRINT JM 250 U MENGGUNAKAN METODE BIOMETRIK 23 – 27 ANALISIS MANAJEMEN RESIKO UNTUK EVALUASI ASET MENGGUNAKAN METODE OCTAVE ALLEGRO 28 - 30 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung JMSIT Volume 05 Nomor 01 Lampung Juni 2015 ISSN 2088-5555

## TIM PENYUNTING
Ketua Tim Redaksi:
Taqwan Thamrin,ST,M.Sc

## Penyunting Ahli
Mustofa Usman, Ph.D Dr.Iing Lukman,M.Sc. Usman Rizal, ST.,MMSI

## Penyunting:
Fenty Ariani,S.Kom,M.Kom Wiwin Susanty,S.Kom,M.Kom Ayu Kartika Puspa,S.Kom,M.TI Erlangga,S.Kom,M.Kom Iwan Purwanto,S.Kom.,MTI
Pelaksana Teknis:
Zulkaisar, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung Business Center Lt.2 Jl,Zainal Abidin Pagar Alam No.26
Bandar Lampung Telp.0721 – 774626 Email: Journal.expert@ubl.ac.id

## ANALISIS PATTERN & MINUTIAE BASED MATCHING FINGERPRINT JM 250 U MENGGUNAKAN METODE BIOMETRIK
Iwan Sugiarto #1 , Taqwan Thamrin *2
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer,  Universitas Bandar Lampung Jl. Zainal Abidin No. 26 Labuhan Ratu, Bandar Lampung. 35142 iwansugiarto2012@gmail.com taqwanthamrin@ubl.ac.id

## Abstrak
Fingerprint  JM  250  U merupakan  salah  satu Hardware yang  digunakan  untuk  proses  scan  sidik  jari  pada absensi  para  dosen  ,  staff,  dan  karyawan  di  Universitas  Bandar  Lampung. Hardware ini  diimplementasikan dengan tujuan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi data absensi para dosen, staff dan karyawan yang ada di lembaga pendidikan yaitu Universitas Bandar Lampung. di dalam proses absensi menggunakan fingerprint JM 250  U ini  ,  secara  general  ada  3  tahapan  yang  harus  dilalui  hingga  dihasilkan  sebuah  laporan  ( Output) yang berkenaan  dengan  absensi  para  dosen,  staff  dan  karyawan  tersebut,  tahapan-tahapan  itu  diantaranya  input, proses  dan  output.  Sebelum  dihasilkan  sebuah Output sudah  pasti  harus  melalui  tahapan-tahapan  yang sebelumnya,  baik  itu  tahapan input ataupun  proses.  Dalam  tahapan input absensi  dengan  menggunakan fingerprint JM 250 U , ada istilah proses registrasi user , proses ini merupakan proses registrasi untuk membuat ID user dan  proses  pengambilan  sampel  sidik  jari  untuk  disimpan  di  dalam    database  dan  dicocokkan ( Matching )    dengan  sidik  jari  yang  di  scan,  setelah  cocok  antara  sampel  dengan  jari  yang  di  scan  maka user dapat  malakukan  proses  absensi.  Penulisan  ilmiah  ini  secara  spesifikasi  lebih  terfokus  pada  bagaimana  proses pencocokan  citra  sidik  jari  menggunakan fingerprint  JM  250  U, baik  itu  proses  pencocokan  menggunakan pattern ataupun minutiae based  matching ,  faktor  yang berpengaruh dalam proses pencocokan citra sidik jari ( Matching ) serta bagaimana proses pengelolaan data absensi tersebut .
Kata Kunci : Fingerprint, Pattern, Minutiae, Pengelolaan Data, Absensi.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi  di  era modern mampu  mengubah  pola pikir  manusia  untuk  lebih  serius  dalam  menangani masalah keamanan informasi ataupun data. Saat ini perkembangan  teknologi  keamanan  komputer marak diperbincangkan dalam kehidupan masyarakat, karena hampir seluruh aspek membutuhkan    yang  namanya  komputer,  terutama dalam  perusahaan-perusahaan.  karena  banyaknya keuntungan yang bisa di dapatkan dari penggunaan teknologi komputer . Penelitian ini dilakukan untuk menganalisa  sistem  kerja  yang  terjadi  pada  sistem sidik jari Fingerprint JM 250 U , hal ini guna untuk meningkatkan  keamanan  dan  akurasi  data,  Serta mendeskripsikan    bagaimana    proses  pencitraan dan  pencocokan  pola  sidik  jari  seseorang  ( User ).
Menurut Davide [2003] Ada beberapa teknik dalam pengenalan  sidik  jari  yaitu correlation  based match,  minutiae  based  match  dan  pattern  (image) based  match. Salah  satu  pendekatan  yang  populer adalah  dengan  menggunakan  pencocokan  pada local feature seperti minutiae  matching.  Minutiae adalah  tipe  khusus  dari  pola  guratan  sidik  jari, seperti ending,  bifurcation  dan  islands (Maltoni, 2003).

## A. Identifikasi Masalah
Dalam  penelitian  ilmiah  ini  masalah  yang akan dibahas terdiri atas 3 bagian yaitu :
a. Membandingkan
proses pencocokan
( Matching ) Pattern based dan minutiae based.
b. Pengelolaan  dan  transfer  data  menggunakan Fingerprint JM 250 U.
c. Faktor-faktor yang mempengaruhi kerja sistem Fingerprint JM 250 U dalam proses pencocokan ( Matching ) pola sidik jari.

## B. Tujuan Penelitian
Dalam  suatu  penelitian,  tujuan  penelitian sangat  dibutuhkan  untuk  menentukan  arah  proses dari  penelitian  tersebut.  usaha  pencapaian  agar sesuai  dengan  yang  diharapkan.  namun  secara umum  tujuan  penelitian  akan  di  paparkan  dalam bentuk pernyataan, yaitu :
a. Mengetahui  proses  pencocokan  sidik  jari yang  tepat  antara pattern  based dan minutiae based menggunakan metode biometrik.
b. Mengetahui bagaimana proses pengelolaan dan transfer  data pada fingerprint JM 250 U.
c. Mengetahui  faktor-faktor yang mempengaruhi proses  pencocokan  pola  pada fingerprint    JM 250 U.

## C. Manfaat Penelitian
Manfaat dari hasil penelitian adalah :
a. Manfaat praktis penelitian ini diharapkan dapat digunakan  sebagai  tolak  ukur  kesesuai
kebutuhan  pengguna Fingerprint JM  250  U dengan menggunakan metode biometrik.
b. Manfaat teoritis , diharapkan dari penelitian ini dihasilkan  suatu  pendekatan  atau  metode pengukuran baru, untuk pengembangan  sistem keamanan menggunakan sidik jari.
c. Manfaat  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat dijadikan  acuan  pustaka  bagi  penelitian selanjutnya.

## 2. Landasan Teori
A. Karakteristik Sistem
Suatu sistem memiliki karakteristik tertentu,yang  mencirikan  bahwa  hal  tersebut  bisa dikatakan  sebagai  suatu  sistem.  karakteristik tersebut yaitu :

## a. Komponen Sistem
Dalam  sebuah  sistem  terdiri  atas  sejumlah komponen  yang  saling  berintraksi,  yang  saling bekerja sama memebentuk satu kesatuan. komponen - komponen sistem tersebut bisa berupa suatu  bentuk  subsistem.  setiap  subsistem  memiliki sifat-sifat  dari  sistem  yang  menjalankan  suatu fungsi  tertentu  dan  mempengaruhi  proses  sistem secara keseluruhan.
b. Batasan Sistem
Ruang lingkup sistem  merupakan daerah  yang membatasi  antara  sistem  dengan  sistem  yang lainnya  atau  sistem  dengan  lingkungan  luarnya. Batasan  sistem  ini  memungkinkan  suatu  sistem dipandang  sebagai  satu  kesatuan  yang  tidak  dapat dipisah-pisahkan.
c. Lingkungan Luar Sitem ( Environtment ) Bentuk apapun yang ada diluar ruang lingkup atau  batasan  sistem  yang  mempengaruhi  operasi sistem  tersebut  disebut  dengan  lingkungan  luar sistem. Lingkungan luar sistem ini dapat menguntungkan  dan  juga  merugikan  sistem tersebut.  Lingkungan  luar  yang  menguntungkan merupakan  energi  bagi  sistem  tersebut  yang  harus selalu  dijaga,  Sedangkan  lingkungan  luar  yang merugikan harus dikendalikan, agar tidak menggangu kelangsungan hidup sistem tersebut.
d. Penghubung Sistem ( Interface )
Sebagai  media  yang  menghungkan  sistem dengan  subsistem  yang  lain  disebut interface . Penghubung  ini  memungkinkan  sumber  daya mengalir  dari  satu  subsistem  ke  subsistem  yang lainnya.  Keluaran  suatu  subsistem  akan  menjadi masukan  untuk  subsistem  yang  lainnya  dengan melewati penghubung ( interface ). dengan demikian terjadi suatu integrasi sistem yang membentuk satu kesatuan.
e. Masukan sistem ( Input ) Energi  yang  dimasukkan  kedalam  sistem  disebut dengan  masukan  sistem  ( Input ).  Masukan  sistem dapat  berupa  pemeliharaan  ( Maintenance  Input ) dan sinyal ( Signal Input ) dan lain sebagainya.
f. Keluaran sistem ( Output ) Hasil dari energi yang diolah dan diklasifikasikan  menjadi  keluaran  yang  berguna. Keluaran  ini  merupakan  masukan  bagi  subsistem yang lainnya.
g. Pengolah Sitem ( Proses )
Suatu sistem dapat  mempunyai suatu proses yang  akan  mengubah  masukan  menjadi  keluaran. Sebagai  contoh,sistem  fingerprint.  Sistem  ini  akan mengolah  data  absensi  menjadi  laporan-laporan yang dibutuhkan oleh pihak PPSDM.
h. Sasaran Sistem ( Objective ) Suatu  sistem  memiliki  tujuan  dan  sasaran yang  pasti  dan  bersifat  deterministik.  Kalau  suatu sistem tidak memiliki sasaran, maka operasi sistem tersebut  tidak  akan  mengenai  sasaran  atau  tujuan yang  telah  direncanakan.  [Tata  Sutabri,  2005:  hal 11-12]

## B. Definisi Sidik Jari
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  karena  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 [Minarni, 2004].
Di  dalam  pencocokan  sidik  jari  terdapat  beberapa istilah  penting  yang  harus  diketahui  terlebih dahulu, diantaranya yaitu :
a. Pattern
Pattern atau  pola. Pattern  Recognation lebih  difokuskan  pada  pengenalan  dan  klasifikasi dari  pola-pola. Pattern Merupakan  “  tindakan mengambil  data  mentah  dan  mengambil  tindakan berdasarkan  kategori  pola  “  tujuan  adalah  untuk mengelompokkan  data  pola  yang  didasarkan  pada apriori  baik  pengetahuan  atau  informasi  statistik diambil  dari  pola-pola.  pola  harus  diklasifikasikan kelompok
pengukuran atau pengamatan,menentukan titik dalam ruang multidimensi yang tepat. [Siswanto. 2000].
Gambar 1 (sumber : Sri Suwarno., dan Sri Hartati.
(2010 ). Jurnal Deteksi Kemiringan Alur Pola Sidik Jari Dengan Hamming Net Sebagai Dasar Klasifikasi . UGM Yogyakarta).
b. Minutiae
Menurut Newton  dalam Ary Noviyanto 2010, hal.  1  mendefinisikan minutiae sebagai  titik  di mana  bukit  pada  sidik  jari  berawal,  berhenti,  atau terpisah  menjadi  dua  atau  lebih  bukit  lain.  Teknik ini  membutuhkan  praproses  yang  rumit  karena sensitif  terhadap  noise,  dan  memerlukan  citra dengan  resolusi  baik.  Selain  menggunakan  tingkat lokal  pada  sidik  jari,  pengenalan  sidik  jari  juga dapat  dilakukan  dengan  memperhatikan  tingkat global pada sidik jari, yakni pencocokan fitur yang dilakukan pada keseluruhan citra. Fitur sidik jari ini dapat  diperoleh  dengan  metode  ekstraksi  fitur ataupun dengan menggunakan filtering dan operasi transformasi. [Maltoni, 2003].
Gambar 2 (sumber : M. Syamsa Ardisasmita. (2011). Pengembangan Model Matematika untuk Analisis Sistem Indentifikasi Sidik Jari Otomati s. Pusat Pengembangan Teknologi Informatika dan Komputasi-BATAN ).
C. Karakteristik  sidik  jari  pada  manusia antara lain yaitu :
a. Ridge merupakan garis yang menonjol pada permukaan jari.
b. Valley merupakan  daerah  lembah  di permukaan jari.
c. Minutiae merupakan titik perhentian ( Ending ) atau
titik percabangan ( Bifurcation) untuk setiap Ridge .
Dari  hasil  pengidentifikasian  sidik  jari  maka terdapat beberapa pola sidik jari yaitu
A. Pola loop
Dalam  pola  loop  terdapat  satu  delta  pada alur  kulit  dan  mengalir  dari  kanan  kembali  lagi  ke kanan.
a) Pola whorl
Di dalam pola ini terdapat 2 delta dengan alur melingkar menuju pusat.
b) Pola double loop
Pola  ini  mempunyai    2  loop  dimana  satu  alur kulit  mengalir  kekiri  dan  satu  alur  kulit mengalir  ke  kanan    sehingga  terdapat  dua delta.
c) Pola arch dan tanted arch
Pola arch tidak  mempunyai  pusat  sidik  jari. Pola arch sangat jarang dimiliki manusia, pola tanted arch juga tidak memiliki pusat sidik jari ,adanya  garis  keatas  di  tengahnya  seperti tenda.  Di  dalam    proses  sidik  jari  ada  istilah- istilah diantaranya ada yang dinamakan Image Processing dan proses file.
Image  Processing yaitu  tahap  perbaikan  dan pengolahan  citra  sidik  jari.  Ada  beberapa  tahapan dalam Image Processing yaitu sebagai berikut :

## D. Noise Reduction
Pada  tahapan  ini,  kotoran  yang  bukan merupakan  bagian  dari  sidik  jari  akan  dihapus. Kotoran  tersebut  dapat  terdeteksi  atau  tampak  dari tingkat  warna  yang  dihasilkan  yaitu  warna  yang dihasilakan  tidak  putih  dan  tidak  hitam.  Tahapan ini  merupakan tahapan  yang  sangat penting  karena tahapan-tahapan berikutnya tergantung pada kejernihan citra yang dihasilkan pada tahapan ini. Beberapa  proses  yang  dilakukan  pada  tahapan  ini [Simon-Zorita et al.2000 pl] , yaitu :
a. Citra  diklasifikasikan  ke  dalam  beberapa bagian.
b. Lalu  diadakan  perhitungan  nilai  rata-rata warna piksel.
c. Untuk setiap area dilakukan pemeriksaan pada tiap-tiap piksel.
d. Jika  nilai  warna  yang  dihasilkan  dari  piksel tertentu  lebih  besar  (lebih  terang)  dari  warna rata-rata,  maka  ubah  nilai  piksel  tersebut menjadi  hitam,sebaliknya  pertahankan  warna piksel tersebut.
e. Setelah  semua  piksel  dalam  citra  selesai diperiksa,  lakukan  sekali  lagi  pemeriksaan dengan  membagi  bagian-bagian  kedalam ukuran  yang  lebih  besar,  bila  warna  piksel tertentu lebih kecil (lebih gelap) dari nilai rata- rata maka ubah warna tersebut menjadi hitam.

## E. Penipisan Ridge  Citra ( Thinning)
Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  citra  yang memiliki  garis Ridge dengan  ketebalan  hanya  satu piksel.  Proses thinning dilakukan  dengan  cara sebagai berikut.
a. citra diklasifikasikan kedalam beberapa bagian dengan ukuran tertentu.
b. Untuk  setiap  piksel  warna  hitam  lakukan perhitungan  banyaknya  piksel  hitam  yang terdapat  disekeliling  piksel  tersebut.  Apabila jumlahnya  melebihi  dari  ambang  batas  maka lakukan  perubahan  warna  piksel  tersebut mejadi putih.
c. Lakukan  tahapan  diatas  secara  berulang-ulang sampai  tidak  ada  lagi  perubahan  warna  yang terjadi (ketebalan Ridge 1 piksel tercapai).

## F. False Minutiae Deletion
Hal  yang  harus  dilakukan  pada  tahapan  ini adalah  melakukan  pemeriksaan  terhadap  kotoran- kotoran  yang  mungkin  tersisa  setelah  proses Thinning. Dengan  menentukan  tingkat  ambang batas  (ambang  batas  adalah  tebal Ridge sebelum ditipiskan  pada  tahapan Thinning). Garis-garis Ridge yang  pendek-pendek  akan  dihapus  dengan harapan minutiae - minutiae palsu tidak mengganggu keakuratan dalam proses perhitungan. Ada beberapa langkah yang harus dilakukan antara lain sebagai berikut [simon-zoriat et al,2000,p3] : a Setiap  piksel  image  diperiksa  Jika  ditemukan titik minutiae, baik Ending maupun Bifurcation, telusuri garis Ridge yang bersangkutan,bila untuk jarak tertentu (dibatasi sampai ambang batas). Setelah ditemukan titik minutiae lain  maka  ini  berarti minutiae yang ditemukan  merupakan minutiae palsu.  Untuk mempercepat  proses Minutiae  Extraction, maka garis palsu ini dihapus.
b Lakukan sampai setiap piksel selesai diperiksa.

## G. Cleaning
Berdasarkan  pendapat  Simon-Zorita  et  al
[2000]  setelah  tahapan False  Minutiae  Deletion, citra sidik jari cenderung memiliki kotoran-kotoran kecil berupa titik-titik hitam yang dikelilingi piksel putih.  Untuk  menghilangkan  titik-titik  tersebut dilakukan pembersihan dengan memeriksa sejumlah piksel  berwarna putih disekeliling setiap piksel  citra.  Jika  piksel  tersebut  dikelilingi  dengan piksel  putih,  maka  ubah  warna  piksel  tersebut menjadi  putih.  Selain  itu  pada  tahap  pembersihan ini,  hitamkan  titik-titik  piksel  yang  terhapus  pada tahap  sebelumnya  sehingga  proses Minutiae Extraction akan lebih akurat.

## H. Minutiae Extraction
Pada  tahapan  ini  diadakan  penelusuran  tiap- tiap  garis Ridge, bila  terdapat  titik  henti  maupun titik  percabangan,  maka  data-data  mengenai  titik tersebut  akan  disimpan  pada  2 file  text untuk sebuah sidik jari. Sesuai dengan jenis minutiae baik itu  titik  henti  ( ending) ataupun  titik  percabangan ( bifurcation). Adapun  data-data  yang  disimpan adalah  nomor  urut,  posisi  koordinat  piksel.  Jika terdapat minutiae yang  palsu  (panjang ridge ini lebih kecil dari ambang batas) maka otomatis data- data minutiae tersebut tidak akan dicatat dalam file.
a Proses file
File  data  yang  dihasilkan  pada  tahap image processing ( minutiae  extraction) akan  diproses untuk  menghasilkan  masukan  yang  sesuai  bagi jaringan  saraf  tiruan.  Karakteristik  yang  diolah adalah  jumlah Ridge diantara minutiae dan perbandingan sisi-sisi segitiga.
Ada beberapa tahapan dalam proses file yaitu :

## I. Ridge Counting
Tahapan  ini  mengolah  data-data minutiae menjadi  vektor-vektor  yang  akan  dipakai  pada tahapan jaringan syaraf tiruan. Data dari kedua file sebelumnya  akan  dikombinasikan  menjadi  tiga- tiga.  tujuan  untuk  membentuk  segitiga  dari  tiga buah minutiae sehingga  perhitungan  neural network  yang  dicapai  akan  lebih  akurat.  Data-data segitiga  disimpan  bukan  dalm  bentuk  piksel minutiae melainkan  perbandingan  jarak  sisi segitiga  dengan  sisi  segitiga  yang  paling  pendek. Hal ini dimaksudkan agar sekalipun posisi minutiae berpindah  karena  translasi  pada  saat  pengecapan jari.  Perhitungan  yang  akurat  tetap  dilakukan. Selain  itu,    file  yang  dihasilkan  pada  tahapan  ini akan  bertambah  tiga  data  kembali,  yakni  jumlah ridge diantara  masing-masing  titik.  Jadi  pada tahapan  ini  dihasilkan  1  file  yang  berisikan  jenis minutiae .  2  nilai  perbandingan  sisi-sisi  segitiga dan  3  nilai  jumlah ridge untuk  tiap  kombinasi segitiga.  Nilai-nilai  inilah  yang  akan  menjadi vektor masukan untuk tahap neural network.
J. Distance Comparing
Ketika  pada  tahapan  ini  nilai minutiae yang tercatat pada file diproses sehingga menghasilkan 2 nilai  perbandingan  segitiga.  Perbandingan  ini diperoleh  dengan  melakukan  kombinasi  3  titik posisi minutiae . Perbandingan dilakukan pada 3 sisi segitiga.

## K. Training File
Tahap ini mempersiapkan data-data yang akan menjadi  sebuah  file  yang  terdiri  dari  6  nilai  untuk setiap  kombinasi  segitiga.  Yakni  1  nilai  jenis minutiae atau bifurcation , 3 jumlah ridge antar tiap titik dan 2 nilai perbandingan sisi segitiga.

## L. Definisi Biometrik
Biometrik dari bahasa yunani yaitu Bios yang artinya  hidup  dan  metron  yang  artinya  ukuran. biometrik  adalah  suatu  metoda  untuk  mengenali manusia  berdasarkan  pada  satu  atau  lebih  ciri-ciri fisik atau tingkah laku yang unik.
Biometrik  merupakan  sistem  yang  membaca bagian  tubuh  manusia  untuk  mengenali  keaslian ( authentification) , dimana teknologi ini menggunakan  bagian  yang  unik  dan  tetap  dari tubuh  manusia  seperti  sidik  jari,  selaput  pelangi mata  (iris),  maupun  wajah  yang  disimpan  dalam database  teknologi  biometrik  [Liu  &  Silverman ,2004  hal.  27-32].  Mekanisme  kerja  dari  teknologi ini  adalah  mencocokkan  antara  data  yang  diterima melalui biometric  reader dengan  apa  yang  ada dalam  database  sistem  biometrik  atau  dengan  kata lain membandingkan data yang sudah didefinisikan ( predifined  data) dengan  data  sekarang  ( presented data ).
Menurut  Sarwoko  [2006,  hal.2]  mekanisme sistem  biometrik  dapat  digambarkan  dengan
beberapa  fase  ,  yang  pertama  yaitu  fase penggolongan ( enrollment) . Pada fase ini  masukan akan  dipindai  ( scan )  oleh  sensor  biometrik  yang merupakan representasi karakteristik digital. Selanjutnya  yaitu  fase  pencocokan  ( matching) . Pada  fase  ini  inputan  database  akan  dicocokkan dengan identifikasi data.dapat dimungkinkan adanya  reduksi,  sehingga  di  hasilkan  representasi digital.  hal  ini  akan  diproses  oleh  ekstraktor  ciri untuk  menghasilkan  suatu  representasi  yang ekspresif  dalam  bentuk  template.  dan  selanjutnya yaitu  fase convert dengan  format  digital,  untuk diproses  sebagai  ekstraktor  ciri  ( template) hasil template  ini  selanjutnya  akan  dicocokkan  dengan identifikasi individu.

## 3. Pembahasan

## A. Struktur  dan  Cara  kerja  sistem  absensi Sidik Jari
Untuk  mengidentifikasi  sidik  jari  seseorang yang  harus  ditemukan  adalah  karakteristik  yang ada  pada  sidik  jari  tersebut,  karakteristik  ini  dapat ditemukan  jika  strukturnya  jelas  dan  dipahami.  Di dalam penelitian ini, penulis menganalisa bagaimana  cara  kerja,  verifikasi  serta  proses matching pada  sistem  absensi  sidik  jari  dosen  dan karyawan  di  universitas  bandar  lampung  ditinjau dari  dua  proses  pencocokan  ( matching ) . Berikut ini  adalah proses  pencocokan minutiae  based matching dan pattern based matching.
a. Proses Pencocokan (Matching) Minutiae Guratan  sidik  jari  yang  dapat  di  identifikasi dengan cara menganalisa dari guratan-guratan sidik jari yang dinamakan dengan minutiae . Mengatakan bahwa  tidak  ada  dua  sidik  jari  yang  sama,  artinya setiap sidik jari yang dimiliki oleh seseorang adalah unik. Dia pertama kali mempelajari karakteristik ini dan menemukan bahwa minutiae dapat mengidentifikasikan  sidik  jari  tertentu.  Ada beberapa macam jenis minutiae yaitu :
Gambar 3 Bagan alur algoritma ekstraksi minutiae
b. Proses Pencocokan ( Matching)Pattern Pengenalan  pola  atau pattern  Recognition secara  umum  bertujuan  untuk  mengenali  suatu objek  dengan “mengekstraksi” informasi  penting yang  terdapat  pada  suatu  citra,  sehingga  proses klasifikasi  citra  dapat  dilakukan.  Pengenalan  pola tidak  hanya  dilakukan  untuk  mendapatkan  suatu citra  dengan  kualitas  tertentu,  tetapi  juga  untuk mengklasifikasikan  bermacam-macam  citra.  Dari sejumlah  citra  diolah  sehingga  citra  dengan  ciri yang  sama  akan  dikelompokan  pada  suatu
kelompok  tertentu. Berikut ini  merupakan diagram blok dasar dari sebuah sistem pengenlan pola :

## Gambar 4 Diagram Blok Pengenalan pola
Dalam  proses  pencocokan  citra  sidik  jari enggunakan Pattern  Based terdapat  3 pattern Kerutan antara lain yaitu  : Arch, Loop dan Whorl.

## 4. Kesimpulan
A. Proses pencocokan  ( matching) minutiae based lebih  rumit  dibandingkan pattern  based, akan tetapi  jika  ditinjau  dari  segi  keamanan  maka minutiae based matching lebih aman dari pada pattern based matching.
B. Proses pengelolaan data fingerprint  JM 250 U dilakukan melalui beberapa tahapan antara lain : Registrasi Sidik Jari Pegawai, Download data dan sidik jari pegawai, Upload data pegawai,
C. Mengatur jam kerja, Download data presensi,dan yang terakhir Kalkulasi laporan.
D. Faktor yang mempengaruhi proses pencocokan sidik jari yaitu: kondisi jari (kotor,luka,terbakar),posisi  jari  tangan  ketika diletakkan di mesin pemindai ( scan), dan faktor genetik.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Davide  Maltoni.  (2003).  A  Tutorial  on Fingerprint Recognition. University of Bologna.
[2] Eko  Adi  Sarwoko.  (2006). Mekanisme  Sistem Identifikasi  Biometrik .  UNDIP  Tembalang, Semarang).
[3] Tata  Sutabri,  (2005).  System  Informasi Manajemen.
[4] Minarni,  (2004).  Klasifikasi  Sidik  Jari  dengan Pemrosesan Awal Transformasi Wavelet.
[5] Siswanto, (2000). Manajemen Tenaga Kerja.
[6] Ary Noviyanto, (2010). Burn Your PHP Code using Codeigniter. Yogyakarta.
[7] Sri  Suwarno  &  Sri  Hartati  (2010).  Jurnal Deteksi  Kemiringan  Alur  Pola  Sidik  Jari Dengan Hamming Net Sebagai Dasar Klasisfikasi.UGM Yogyakarta.
[8] M.Syamsu ardi sasmita (2011). Pengembangan Model  Matematika  untuk  Analisis  Sistem Indentifikasi Sidik Jari Otomatis.Pusat Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Komputasi-BATAN.
[9] Simon  –  20r  ita  (2000).  The  Journal  of Technology Studies Summer-Fall 2000, Volume. XXVI, Number 2.