## Identifikasi Personal Berdasarkan Geometri Citra Punggung Tangan Kiri Menggunakan Metode Learning Vector Quantization

## Personal Identification Based on Back of Left Hand Geometry Using Learning Vector Quantization
Muhammad Fandi Nurdiansyah 1 ,  Indah Susilawati 2
Program Studi Teknik Informatika. Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia Email: muhammadfnd90@gmail.com 1 , indah_nik@yahoo.co.id 2

## ABSTRAK
Geometri  Tangan  ( Hand  Geometry ),  merupakan  biometrika  yang  relatif  baru,  yang  memiliki karakteristik unik seperti lebar telapak tangan, luas tangan, dan panjang jari. Ukuran geometri tangan seseorang  cenderung  berbeda  dengan  tangan  milik  orang  lain.  Keunikan  inilah  yang  merupakan  ciri setiap tangan. Sistem identifikasi merupakan proses pencocokan citra punggung tangan kiri yang diuji dengan suatu citra punggung tangan kiri yang diklaim. Hasilnya adalah suatu keputusan apakah citra punggung tangan kiri yang diuji milik personal yang sah ( genuine user ) atau tidak sah ( imposter user ). Proses  perhitungan  ukuran  panjang  jari,  lebar  tangan,  dan  luas  tangan  memegang  peranan  penting terhadap keberhasilan identifikasi.
Tujuan utama penelitian adalah pengembangan program identifikasi personal berdasarkan geometri citra punggung  tangan  kiri  dengan  menghitung  luas  tangan,  lebar  tangan,  dan  panjang  jari.  Panjang  jari diperoleh dengan metode pencarian titik puncak jari. Untuk identifikasi geometri citra punggung tangan kiri dalam penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Metode ini akan menghitung jarak antara bobot awal dengan data pelatihan, sehingga pada akhir iterasi akan ditemukan bobot akhir untuk setiap kelas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa keberhasilan identifikasi personal mencapai kinerja setinggi 85,71%.
Kata Kunci: pungung tangan kiri; biometrika; hand geometry; LVQ

## ABSTRACT
Hand Geometry is a relatively new biometrics, which has unique characteristics such as the width of the palm, the width of the hand, and the length of the finger. The size of a person's hand geometry tends to be  different  from  that  of  someone  else's.  This  uniqueness  is  what  characterizes  every  hand.  The identification system is the process of matching the image of the back of left hand tested with a claimed left  hand's  back  image.  The  result  is  a  decision  whether  the  image  tested  belongs  to  a  legal  person (genuine user) or unauthorized one (imposter user). The process of measuring the length of fingers, the width of the hands, and the width of the hands plays an important role to the success of the identification. The main objective of the study is the development of a personal identification program based on the geometry of the image of the back of  left hand by calculating the width of the hand, the width of the hand, and the length of the finger. The finger length is obtained by finding the finger tip search method. The study using Artificial Neural Network Learning Vector Quantization (LVQ) to identify the image based on the three geometries. This method will calculate the distance between the initial weights and the training data to find the final weight for each class. The study results show that the identification performance achieved as high as 85.71%.
Keywords: back of left hand; biometrics; hand geometries; LVQ
Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 2, Nomor 1, Februari 2018 rnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume X, Nomor X, Mei 2017
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan  kunci  atau  kartu  sebagai tanda  pengenal  memiliki  beberapa  kelemahan dikarenakan  mudah  hilang  atau  bahkan  dicuri, dapat  digunakan  secara  bersamaan  dan  mudah diduplikasi.  Demikian  juga  dengan userid dan passwor d. Permasalahan yang ditimbulkan pada penggunaan userid dan password adalah cukup mudah  untuk  lupa  dan  beberapa password mudah  diperkirakan.  Di  lain  pihak,  biometrika menggunakan  karakteristik  unik  dari  fisiologis manusia.  Biometrika  sifatnya  tidak  mudah hilang,  tidak  dapat  digunakan  secara  bersama- sama,  dan  sulit  untuk  diduplikasi.  Kelebihan- kelebihan inilah yang menyebabkan biometrika banyak  digunakan  untuk  sistem  pengenalan seseorang  secara  otomatis  baik  untuk  sistem identifikasi maupun verifikasi.
Geometri tangan adalah struktur geometri tangan seseorang seperti lebar jari tangan, lebar telapak  tangan  dan  panjang  jari  tangan. Pemakaian  geometri  tangan  sangat  efektif  dan mudah  digunakan  karena  bentuk  tangan  yang unik untuk setiap orang dan tidak membutuhkan alat  pengenalan  yang  rumit.  Namun  untuk membaca  struktur  geometri  tangan  dibutuhkan alat  akuisisi  yang  memiliki  ukuran  besar. Penggunaan tangan kiri sebagai obyek citra akan membuat sistem ini lebih efektif, karena tangan kiri akan lebih sedikit digunakan dalam kegiatan sehari-hari sehingga tangan kiri akan mengalami perubahan  yang  cukup  sedikit  dibandingkan dengan tangan kanan, oleh karena itu dipilihlah tangan kiri sebagai obyek citra. Dalam penelitian ini  digunakan Learning  Vector  Quantization untuk melakukan identifikasi personal berdasarkan geometri punggung tangan kiri.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Edi Satriyanto dan Mohammad Syafi’i Ari Hanggara  (2009),  dalam  penelitiannya  yang berjudul “Penerapan LVQ Neural Network pada Absensi  Jarak  Jauh  Menggunakan  Geometri Tangan  Secara Online ”,  membangun  sistem absensi  pegawai  jarak  jauh  dengan  identifikasi pegawai  berdasarkan  geometri  tangannya menggunakan web  camera sebagai  mesin absensinya di semua komputer yang terhubung ke jaringan komputer.
Antonius Siswanto dan Pernantin Tarigan, Fahmi  (2003),  melakukan  penelitian  yang berjudul  “Perancangan  Sistem  Verifikasi Biometrik Tangan Tanpa Kontak dengan Ukuran Geometri  Relatif”.  Dalam  penelitian  ini dirancang sistem yang dapat menangani masalah posisi tangan yang bervariasi terhadap kamera,
yang  menyebabkan  variasi  ukuran  geometri tangan antara sampel-sampel citra yang diambil pada  waktu  yang  berbeda  untuk  orang  yang sama.  Menggunakan  ukuran  geometri  relatif sebagai  acuan  dalam  pengenalan  pola  pada proses  pencocokkannya,  yang  menggunakan jaringan saraf tiruan algoritma backpropagation. Retno  Ardhaningtyas  Andari  (2014), dalam  penelitiannya  berjudul  “Analisis  Sistem Verifikasi  dengan  Menggabungkan  Biometrika Telapak  Tangan  dan  Geometri  Tangan” menganalisis sistem verifikasi dengan menggabungkan  biometrik  garis  tangan  dan geometrik  tangan  sebagai  sistem  biometrika multimodal  yang  menggabungkan  biometrika telapak  tangan  dan  geometrik  untuk  keperluan verifikasi.
Suprapto (2011), pada penelitian berjudul “Pengenalan  Geometri  Tangan  dengan  Metode Neural  Network Kohonen  SOM”  dalam membuat sistem identifikasi seseorang berdasar geometri tangan menggunakan metode Kohonen SOM,  karena  Kohonen  SOM  memiliki  proses pengenalannya  yang  lebih  cepat  dibandingkan dengan algoritma neural network yang lain. Santoso  (2003),  pada  penelitiannya  yang berjudul  “Verifikasi  Personal  Berdasarkan Bentuk Geometri Tangan dengan Metode Filter Gabor”,  menggunakan  filter  gabor  untuk ekstraksi  ciri  dengan  cara  mengambil  vektor gabor  sebagai  pendefinisian  informasi  yang spesifik  dari  gambar.  Hal  ini  dapat  dibuktikan dengan  tingginya  nilai similarity yang  didapat untuk  tekstur  gambar  yang  mirip  dan  nilai similiarity yang  rendah  untuk  tekstur  yang berbeda.

## 2.1. Geometri Tangan
Salah  satu  biometrika  yang  dimiliki manusia  adalah  geometri  tangan  yang menggambarkan  struktur  geometri  tangan seseorang.  Struktur  ini  termasuk  lebar  jari tangan,  lebar  telapak  tangan,  ketebalan  telapak tangan,  panjang  jari  tangan  dan  lainnya  (Lim, 2004).  Sistem  identifikasi  berbasis  geometri tangan telah banyak digunakan; selain tekniknya relatif  mudah  untuk  digunakan,  faktor-faktor seperti  cuaca  atau  kulit  kering  tidak mempengaruhi ketelitian sistem untuk identifikasi geometri tangan seseorang.
Untuk kehandalan sistem, sistem biometrika geometri tangan biasanya membutuhkan  alat  bantu  pembacaan  berupa pasak  dan  cermin.  Pasak  digunakan  untuk membentuk  posisi  tangan  yang  sesuai  untuk memungkinkan  dibaca  oleh  komputer.  Cermin digunakan  untuk  mendapatkan  ciri  ketebalan
geometri  tangan.  Dengan  begitu,  alat  akuisisi pada sistem biometrik geometri tangan biasanya memiliki ukuran yang besar.
Dalam penelitian ini, identifikasi personal ditentukan  berdasarkan  data  citra  punggung tangan kiri yang diakuisisi menggunakan kamera digital.  Salah  satu  contoh  citra  hasil  akuisisi diperlihatkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Citra punggung tangan kiri
Gambar  2  memperlihatkan  geometri punggung  tangan  kiri  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini,  dengan  x1  adalah  lebar punggung tangan, x2 adalah tinggi jari manis, x3 adalah  tinggi  jari  tengah,  dan  x4  adalah  tinggi jari telunjuk.
Gambar 2. Geometri Tangan

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Langkah-langkah penelitian yang dilakukan diperlihatkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Langkah penelitian
Akuisisi  citra  dilakukan  menggunakan kamera  digital.  Hasil  akuisisi  kemudian dikenakan  presprosing  yang  meliputi resize, gray-scalling, contrast strecthing, dan thresholding .  Proses resize akan  menghasilkan citra  dengan  ukuran  400x300  piksel.  Gray- scalling dilakukan menggunakan persamaan 1.
I=0,299R + 0,586G + 0,114B ……………(1)
Contrast  stretching digunakan  untuk mendapatkan  citra  dengan  kontras  yang  lebih baik daripada kontras dari citra aslinya, dengan tujuan untuk meningkatkan kinerja thresholding . Gambar  4.  menunjukkan  fungsi  transformasi contrast stretching.
Gambar 4. Fungsi transformasi contrast stretching
Titik  koordinat    (r 1 ,  s 1 )  dan  (r 2 ,  s 2 ) merupakan titik kontrol dari fungsi transformasi contrast  stretching. Titik-titik  tersebut  dapat menunjukkan tingkat penyebaran gray level dari suatu  citra.  Untuk  menghitung  nilai  hasil transformasi  tersebut  dapat  menggunakan persamaan (2).
Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 2, Nomor 1, Februari 2018 rnal Multimedia &
Artificial Intelligence, Volume X, Nomor X, Mei 2017
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
……………………(2) Citra  keluaran  proses contrast  stretching selanjutnya  dikenakan thresholding untuk memperoleh citra biner sebagai dasar penentuan ciri geometri punggung tangan.
Berdasar  citra  biner  hasil thresholding , ditentukan  ciri-ciri  geometri  punggung  tangan yaitu  luas  punggung  tangan,  lebar  punggung tangan  ( 𝑋 " ) ,    tinggi  jari  jari  manis  ( 𝑋 $ ),  tinggi jari  tengah  ( 𝑋 % ),  dan  tinggi  jari  telunjuk  ( 𝑋 & ). Hasil  ekstraksi  ciri  akan  divektorkan  dan disimpan  ke  dalam database sebagai  ciri. Gambar  5  memperlihatkan  diagram  alir  untuk menemukan  tinggi  3  jari,  yaitu  jari  manis,  jari tengah dan jari telunjuk.
Gambar 5. Diagram alir untuk ekstraksi ciri tingi jari tangan
Identifikasi
personal dilakukan menggunakan  LVQ  sebagai classifier .  Dalam hal ini input LVQ berupa lima ciri geometri yang diekstraksi  dari  citra  punggung  tangan  kiri. Arsitektur  LVQ  yang  digunakan  diperlihatkan pada Gambar 6.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  total  105 data citra punggung tangan kiri dari 7 kelas yang berbeda yang disimpan dengan ekstensi JPG, 70 data digunakan untuk data pelatihan, dan 35 data untuk data pengujian.
Menggunakan  Gambar  1  sebagai  data citra,  Gambar  7  memperlihatkan  hasil preprosesingnya.
Proses ekstraksi ciri dilakukan menggunakan  citra  biner  hasil thresholding . Terdapat  5  ciri  yang  diekstrak,  yaitu:  luas punggung tangan, lebar punggung tangan, tinggi jari  manis,  tinggi  jari  tengah,  dan  tinggi  jari telunjuk.  Luas  punggung  tangan  ditentukan berdasar jumlah piksel yang berwarna putih dan lebar  punggung  tangan  ditentukan  dengan menemukan jumlah piksel berwarna putih yang terbanyak pada pada setiap baris citra. Tiga ciri yang  lain  yang  terkait  tinggi  jari  ditentukan dengan  pencarian local  maxima seperti diperlihatkan pada Gambar 8.
ï ï ï î ï ï ï í ì - £ £ - - - - - + < £ - - - + < £ =
) 1 ( ) 1 ( ) 1 ( ) ( ) ( 0 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 L r r jika r L s L r r s r r r jika r r s s r r s r r jika r s r s
Gambar 6. Arsitektur LVQ
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 7. Hasil preprosesing (a) Citra ukuran 400x300 piksel, (b) Citra grayscale , (c) Citra hasil contrast stretching , (d) Citra hasil thresholding
Gambar 8. Pencarian local maxima untuk menentukan tinggi jari
Setelah  semua local  maxima ditemukan, akan  dihasilkan  vektor    yang  menunjukkan
jumlah piksel dan lokasinya. Dari vektor tersebut dipilih  3  lokasi  yang  memiliki  jumlah    piksel terbanyak untuk kemudian ditentukan lokasi dari jari manis, jari tengah dan jari telunjuk.
Berikut ini adalah salah satu contoh vektor ciri hasil ekstraksi.
V ciri = [54175  215  349  329  332]
Dengan  setiap  ciri  dinyatakan  dalam satuan  piksel;  elemen  pertama  adalah  luas punggung  tangan,  elemen  kedua  adalah  lebar punggung tangan, elemen ketiga dalah tinggi jari manis,  elemen  ke-empat  adalah  tinggi  jari tengah,  dan  elemen  ke-lima  adalah  tinggi  jari telunjuk.
Hasil ekstraksi ciri dari 70 data citra yang digunakan  untuk  pelatihan,  tujuh  vektor  ciri diantaranya dipilih secara acak (satu untuk setiap kelas)  untuk  digunakan  sebagai  bobot  awal pelatihan jaringan LVQ.
Pelatihan  jaringan  LVQ  dilakukan menggunakan nilai a dan dec a yang bervariasi, dengan a = 0,1; 0,01; 0,001; 0,0001; 0, 00001 dan    dec a =  0,1;  0,25;  0,5;  0,75.  Gambar  9 memperlihatkan  grafik  persentase  kinerja pelatihan  jaringan  LVQ  dan  Gambar  10 memperlihatkan  jumlah  iterasi  dalam  setiap proses pelatihan.
Gambar 9. Persentase kinerja pelatihan jaringan LVQ untuk berbagai kombinasi parameter
ú ú ú ú ú ú ú ú ú û ù ê ê ê ê ê ê ê ê ê ë é = 299 321 300 192 44811 321 334 312 196 48116 317 337 325 197 49232 315 315 327 214 50004 319
343 320 190 46094 297 313 290 176 40250 332 328 349
215 54206 _ awal Bobot 94,5 95 95,5 96 96,5 97 97,5 0,1 0,25 0,5 0,75 Ki ner ja Ku m ul at if (% ) Dec Alpha Persentase Kinerja Pelatihan 0.1 0.01 0.001
0.0001 0.00001 Al
Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 2, Nomor 1, Februari 2018 rnal Multimedia &
Artificial Intelligence, Volume X, Nomor X, Mei 2017
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta

## Gambar 10. Iterasi pelatihan jaringan LVQ
Hasil  pelatihan  menunjukkan  bahwa kinerja  pelatihan  terendah  adalah  95,71% dengan parameter ( a = 0,1 dan dec a = 0,1) dan parameter ( a = 0,25 dan dec a = 0,1). Kombinasi nilai  parameter  selain  kombinasi  tersebut menghasilkan kinerja pelatihan setinggi 97,14% dan  nilai  ini  merupakan  kinerja  tertinggi  yang diperoleh dalam penelitian ini.
Untuk  pengujian  dengan  data  baru  (35 data) dipilih hasil pelatihan dengan parameter ( a =  0,01  dan  dec a =  0,1)  yang  menghasilkan kinerja  97,14%  setelah  iterasi  ke-88  dan  bobot akhir yang diperoleh sebagai berikut.
Hasil  pengujian  dengan  35  data  baru menghasilkan kinerja setinggi 85,71%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian  identifikasi  personal  berdasarkan geometri citra punggung tangan kiri menggunakan metode Learning Vector
Quantization adalah sebagai berikut.
1. Identifikasi  personal  berdasarkan  geometri citra  punggung  tangan  kiri  menggunakan metode learning  vector  quantization menggunakan ciri luas tangan, lebar tangan, tinggi  jari  manis,  tinggi  jari  tengah  dan tinggi jari telunjuk.
2. Hasil  pengujian  pengenalan  identitas personal berdasarkan geometri citra punggung  tangan  kiri  mencapai  kinerja tertinggi 85,71%.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  Usman.  (2005).  Pengolahan  Citra Digital  &  Teknik  Pemogramannya, Graha Ilmu Yogyakarta Andari, R.A., (2014). Analisis Sistem Verifikasi Dengan  Menggabungkan  Biometrika Telapak Tangan dan Geometri Tangan, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan  Komputer  AMIKOM  [skripsi], Yogyakarta.
Kadir,  Abdul.  (2013).  Dasar  Pengolahan  Citra dengan Delphi, Penerbit Andi Yogyakarta
Kadir,  Abdul.  (2013).  Teori  dan  Aplikasi Pengolahan  Citra,  Penerbit  Andi Yogyakarta Kusumadewi, Sri. Membangun Jaringan Syaraf Tiruan  Menggunakan  Matlab  & Excel Link , Penerbit Graha Ilmu Yogyakarta. Kusumadewi, Sri. (2003). Artificial Intellegence (Teknik  dan  Aplikasinya),  Graha  Ilmu Jogjakarta.
Munir, Rinaldi. (2004). Pengoahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik,
Penerbit Informatika Bandung. Perwitasari. (2012). Arsitektur LVQ . Diakses 21 Oktober 2014, dari: http://perwitasari-f- l-fst08.web.unair.ac.id/.
Prastyo, Eko. (2011). Pengolahan Citra Digitan dengan Aplikasinya menggunakan Matlab, Penerbit Andi Yogyakarta Putra, Darma. (2009). Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi Yogyakarta Resmana  Lim,  Santoso    (2003).  Verifikasi Personal Berdasarkan Bentuk Geometri Tangan  dengan  Metode  Filter Gabor [skripsi],  Universitas  Kristen  Petra, Surabaya.
Satriyanto,  Edi;  Mohammad  Syafi’i;  Ari Hanggara  (2009),  Penerapan LVQ Neural  Network pada  Absensi  Jarak Jauh  Menggunakan  Geometri  Tangan Secara Online [skripsi], Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya.
Siswanto,  Antonius;  Pernantin  Tarigan,  Fahmi (2003),  Perancangan  Sistem  Verifikasi Biometrik  Tangan  Tanpa  Kontak Dengan  Ukuran  Geometri  Relatif [skripsi],  Universitas  Sumatera  Utara, Medan.
Suprapto (2011), Pengenalan Geometri Tangan Dengan  Metode Neural  Network
Kohonen SOM [skripsi], Pelita
Teknologi, Tegal.
Susilawati,  Indah  (2014),  Penentuan  Diameter Buah  Jeruk  Menggunakan  Pengolahan
0 20 40 60 80 100 120 0,1 0,25 0,5 0,75 Ite ra si Dec Alpha Iterasi Pelatihan 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.00001 Al ú ú ú ú ú ú ú ú ú û ù ê ê ê ê ê ê ê ê ê ë é = 299 320 300 192 44976 321 333 312 196 48104 321 336 317 196 49251 314 316 321 214 49905 323 342 320 189 46031 296 313 289 174 40041 323 330 348 214 54183 _ akhir Bobot
Citra Digital, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Jurnal
ORBITH. Wikipedia.  (2014).  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Diakses  20  Oktober  2014,  dari: http://id.wikipedia.org/wiki/Jaringan_sa raf_tiruan.
Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 2, Nomor 1, Februari 2018 rnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume X, Nomor X, Mei 2017
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta