## PENGENALAN IRIS MENGGUNAKAN FITUR LOCAL BINARY PATTERN DAN RBF CLASSIFIER
Muhammad Ezar Al Rivan Teknik Informatika STMIK Global Informatika MDP Email: meedzhar@mdp.ac.id
Siska Devella Teknik Informatika STMIK Global Informatika MDP Email: siskadevella@mdp.ac.id

## ABSTRAK
Iris  merupakan  bagian  dari  mata  yang  memiliki  keunikan.  Keunikan  pada  iris  ini  menjadi  alasan  iris digunakan sebagai identitas seperti sidik jari,dan suara. Dibandingkan dengan sidik jari, iris  memiliki kelebihan karena letak iris yang lebih terlindungi. Setiap individu memiliki pola iris yang berbeda dan pembentukan pola iris tidak  berhubungan  dengan  faktor  genetik  individu,  sehingga  iris  merupakan  biometrik  yang  memiliki  keunikan yang tinggi dan sulitnya untuk dilakukan pemalsuan biometrik. Identifikasi atau pengenalan iris dilakukan dengan menggunakan citra iris. Pada penelitian ini citra iris akan dilakukan tahap praproses yaitu dengan menghilangkan noise seperti  bulu  dan  kelopak  mata,  yang  kemudian  hasil  praproses  citra  iris  dilakukan  ekstraksi  fitur menggunakan algoritma Local Binary Pattern (LBP). Setelah proses ekstraksi fitur dilakukan, proses selanjutnya adalah  melakukan  pelatihan  menggunakan Radial  Basis  Function (RBF).  Setelah  proses  pelatihan,  model  RBF diuji dengan data iris yang berbeda. Akurasi tertinggi yang dicapai pada pengenalan iris menggunakan fitur LBP dan RBF yaitu 83,33%.
Kata kunci: pengenalan; iris; LBP; RBF.

## ABSTRACT
Iris  are  unique  part  of  eyes. Iris  uniqueness  cause  iris  uses  as  identity  like  fingerprint and  voice. Compare  with  fingerprint,  iris  has  advantages  based  on  iris  location  more  protected  than  fingerprint. Each human has different iris pattern and this pattern not related to genetic factor so iris has very uniqe and  hard  to  fake.  Iris  identification  or  recognition  conduct  based  on  iris  image.  In  this  research, preprocessing step conduct to remove noise like hair and eyelid then feature extraction conducted to iris image  using  Local  Binary  Pattern  (LBP).  After  feature  extraction  done,  next  process  is  training  using Radial Basis Function (RBF). The next step  is testing RBF model using different iris data.  The highest accuracy in iris recognition using LBP feature dan RBF classifier is 83,33%
Keywords: recognition; iris; LBP; RBF.

## 1. PENDAHULUAN
Komputer  merupakan  sarana  yang  dapat  digunakan  untuk  mempermudah  pekerjaan  manusia.  Biometri merupakan  sistem yang berkaitan dengan komputer. Biometrik dapat diartikan sebagai sistem yang menggunakan bagian tubuh manusia untuk identitas pribadi seseorang. Dalam sistem biomterik bagian tubuh manusia digunakan karena sifatnya yang unik. Perubahan fisik sebagai pengenal dapat berubah sehingga dapat menyebabkan kesulitan dalam  penggunaannya.  Biometrik  yang  umum  digunakan  yaitu fingerprint . Fingerprint memilki  kelemahan karena berada diluar tubuh yang rentan terkena luka sehingga fingerprint tidak dapat digunakan. Dengan kemajuan teknologi, fingerprint juga  dapat  diduplikasi  sehingga fingerprint kurang  aman  digunakan.  Oleh  karena  itu dibutuhkan  suatu sistem biometrik  yang  tahan akan perubahan  dan  unik.  Biometrik lain  yang  memiliki  kriteria tersebut adalah sistem identifikasi pengenalan iris.
Iris  atau  yang  biasa  dikenal  dengan  selaput  pelangi  terletak  di  antara  kornea  mata  dan  lensa  mata  serta berfungsi  sebagai  pengontrol  intensitas  atau  jumlah  cahaya  yang  masuk  dengan  melakukan  pembesaran  dan pengecilan pupil. Iris pada setiap manusia berbeda-beda dan memiliki kestabilan sepanjang hidup terkecuali jika terjadi kecelakaan  yang  menyebabkan  kerusakan pada iris [1]. Meskipun sama  fungsinya dengan  sidik jari, iris memiliki kelebihan tersendiri dalam proses pengenalan di karenakan letaknya di dalam mata dan dilindungi oleh kelopak  mata  serta  memiliki pola  yang unik dikarenakan  tekstur yang dimiliki iris seperti  korona, bintik-bintik, garis dan kerutan. Bahkan anak yang kembar identik sekalipun juga memiliki pola iris yang berbeda.
Peneliti  sebelumnya  melakukan comparative  study terkait  dengan  pengenalan  iris  [2].  Pada  penelitian  ini terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan  untuk  pengenalan  iris  baik  untuk  metode  ekstraksi  fitur  dan  metode pengenalan.  Penelitian yang dilakukan oleh [3] metode yang digunakan untuk ekstraksi fitur yaitu Gray Level Co- occurence Matrix (GLCM), Local Binary Pattern (LBP) dan Gabor Wavelet sedangkan metode pengenalan yang digunakan yaitu Support Vector Machine (SVM), hasil pengujian menunjukkan bahwa metode LBP memberikan persentase correct classification yang baik yaitu 92,6% jika dibandingkan dengan GLCM dan Gabor Wavelet yang memberikan persentase keberhasilan dibawah 90%. Penelitian lain juga dilakukan oleh [4] dengan menggunakan ekstraksi fitur wavelet dan jaringan saraf tiruan Radial Basis Function (RBF) dengan hasil pengenalan iris mata menghasilkan  akurasi  pengenalan  tertinggi  sebesar  72,5%.  Menurut  penelitian  yang  telah  dilakukan  [5]  tentang pengenalan iris menggunakan fitur LBP dan LVQ Classifier didapatkan tingkat identifikasi dengan hasil sebesar 99,87%. Metode LBP banyak digunakan sebagai ekstraksi fitur yang telah dilakukan seperti pada penelitian [6] [7] [8]  [9].  Metode  LBP  memberikan  pengaruh  yang  baik  terhadap  akurasi  pengenalan.  Metode  LBP  tersebut digunakan  untuk  mengekstraksi  ciri  tekstur  dari  iris.  LBP  menjadi  metode  ekstraksi  fitur  yang  menjadi pertimbangan.  Metode  RBF  juga  telah  digunakan  untuk  melakukan  pengenalan.  Metode  ini  termasuk  dalam jaringan saraf tiruan. Metode RBF yang digunakan pada penelitian yang dilakukan [10]. Pada penelitian tersebut, selain menggunakan RBF terdapat juga metode Support Vector Machine (SVM) dengan ekstraksi fitur Hadamard Transform . Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan peneliti bahwa metode RBF mampu memberikan ukuran kinerja yang optimal. Pada penelitian [11] metode RBF juga digunakan untuk pengenalan iris.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, penelitian ini menggunakan LBP sebagai metode ekstraksi fitur dan RBF sebagai metode pengenalan. Pada penelitian sebelumnya metode ekstraksi fitur LBP mampu memberikan pengaruh dalam  meningkatkan  akurasi jika dibandingkan dengan  metode lain dan begitupun metode klasifikasi RBF, hasil pengenalan RBF juga memberikan kinerja dan tingkat akurasi yang baik. Sehingga perlu dilakukannya penelitian mengenai pengenalan iris dengan menggunakan metode ekstraksi fitur LBP dengan klasifikasi RBF.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  empat  tahap  antara  lain  antara  lain  studi  literatur,  analisis  dan perancangan, implementasi serta pengujian.

## 2.1 Studi Literatur
Biometrik  adalah  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  setiap  orang  dan  merupakan  metode  untuk pengenalan berdasarkan inherence . Terdapat dua jenis biometrik yaitu berdasarkan karakteristik fisiologis dan  karakteristik  berdasarkan  perilaku.  Karakteristik  fisiologis  adalah  karakteristik  yang  berhubungan dengan  bentuk  tubuh  yang  dimiliki  oleh  seseorang,  seperti  sidik  jari,  wajah,  iris,  geometri  tangan  dan lainnya, sedangkan karakteristik perilaku berkaitan dengan kebiasaan atau pola perilaku seseorang seperti gaya dalam berjalan, suara atau ritme mengetik. Tidak semua biometrik dapat dijadikan sebagai metode pengenalan,  setidaknya  terdapat  beberapa  syarat  yang  harus  dipenuhi  oleh  biometrik  yaitu  bersifat universal  atau  setiap  orang  memiliki  karakteristik  tersebut,  unik,  permanen,  dapat  diukur  secara kuantitatif,  tidak  mudah  dipalsukan,  dapat  diterima  atau  sejauh  mana  orang  bersedia  menggunakan biometrik tersebut dan memiliki performa akurasi pengenalan yang baik.

## 2.1.1 Iris
Iris adalah diafragma melingkar yang tipis, terletak diantara kornea dan lensa mata manusia serta dibatasi oleh pupil dan sklera. Anatomi mata dapat dilihat pada Gambar 1. Rata-rata diameter iris adalah 12mm dengan ukuran pupil yang dapat bervariasi antara 10% sampai dengan 80% dari diameter iris. Pembentukan iris dimulai pada bulan ketiga  embrio,  sedangkan  pola  iris  terbentuk  selama  tahun  pertama  kehidupan  manusia  dan  pigmentasi  stroma berlangsung selama beberapa tahun pertama. Setiap individu memiliki pola iris yang berbeda dan pembentukan pola sendiri tidak berhubungan dengan faktor genetik individu, hanya pigmentasi pada iris (warna) satu-satunya karakteristik yang didasarkan pada faktor genetik [12][13].
Pada Tahun 1985, dua dokter mata yaitu Leonard Flom dan  Aran Safir mengusulkan konsep bahwa tidak ada dua  iris  yang  sama  dimiliki  oleh  manusia  [14].  Kemudian  pada  tahun  1991,  John  Daugman  yang  merupakan profesor untuk bidang computer vision dan pattern recognition pada University of Cambridge, mengembangkan sebuah  algoritma  untuk  mengidentifikasi  iris  mata  manusia  [15].  Sistem  biometrik  untuk  pengenalan  iris  mata manusia memiliki kelebihan antara lain yaitu unik dimana iris memiliki pola yang unik jika dibandingkan dengan pola lain, karena tekstur yang dimiliki iris. Contohnya bintik-bintik, korona, garis dan kerutan. Bahkan orang yang kembar sekalipun memiliki pola iris yang berbeda. Pembentukan pola pada iris adalah acak dimana pola tersebut tidak  berhubungan  dengan  faktor  genetik,  hanya  pigmentasi  pada  iris  (warna  pada  iris)  yang    merupakan karakteristik  yang  bergantung  pada  faktor    genetik.  Iris  juga  stabil  dimana  tekstur  iris  terbentuk  selama  masa
kehamilan  dan  struktur  utama  pada  iris  terbentuk  setelah  10  bulan  kelahiran.  Pola  iris  stabil  sepanjang  hidup seseorang [13].

## Gambar 1. Anatomi Mata Manusia [16]

## 2.1.2 Local Binary Pattern
Ekstraksi  ﬁtur  adalah  salah  satu  proses  penting  dalam  pengenalan  iris,  yang  digunakan  untuk mendapatkan  ciri  atau  informasi  atau  ﬁtur  dari  citra  iris.  Ciri  atau  informasi  atau  ﬁtur  yang  diperoleh digunakan  untuk  proses  selanjutnya  dalam  pengenalan  iris.  Terdapat  banyak  metode  yang  dapat digunakan  sebagai ekstraksi  ﬁtur,  pada penelitian  ini akan  digunakan  metode LBP  untuk ekstraksi  fitur citra iris. LBP atau Local Binary Pattern pertama kali diperkenalkan oleh Timo Ojala, yaitu merupakan metode analisis  tekstur dengan menggunakan model statistika dan struktur yang dapat digunakan untuk melakukan  klasifikasi  berdasarkan  tekstur  citra.  Operator  asli  LBP  berukuran  3  x  3  bekerja  dengan delapan  piksel  tetangga,  menggunakan  nilai  piksel  pusatnya  sebagai  threshold  seperti  pada  Gambar  3. Perbandingan  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  nilai  pusat  pixel  terhadap  nilai  pixel disekelilingnya. Jika nilai pixel sekitarnta lebih besar dari nilai pixel pusat, maka pixel diberi nilai 1 dan jika tidak diberi nilai 0.
Binary = 10101001
Desimal = 169
Treshold
Gambar 2. Operasi LBP Pixel 3 x 3
Setelah itu dilakukan penyusunan delapan nilai biner searah jarum jam atau sebaliknya. Biasanya dilakukan perubahan  nilai  biner  ke  dalan  nilai  desimal,  tujuannya  untuk  menggantikan  nilai  pada  pusat  citra.  Berikut merupakan  ilustrasi  dari  proses  LBP.
a. Mengambil citra iris yang akan digunakan (Dataset CASIA Inverval V4.0)
b. Selanjutnya citra iris tersebut dibagi menjadi beberapa blok dalam bentuk matriks.
c. Kemudian  nilai  matriks tersebut  diubah  menjadi nilai  threshold  dengan  membandingkan  nilai  pusat dengan nilai tetangganya, apabila lebih kecil maka bernilai 0 dan jika lebih besar maka bernilai 1.
d. Selanjutnya didapakan nilai dari LBP tersebut (seperti pada gambar)
e. Setelah  didapatkan  ciri  dari  nilai  LBP  tersebut,  kemudian  dilakukan  pengenalan,  dan  kembali  lagi  ketahap kedua yaitu pembagian menjadi beberapa blok untuk blok-blok selanjutnya.
f. Setelah didapatkan ciri dari semua blok, maka citra iris tersebut dapat dilakukan klasifikasi.

## 2.1.3 Radial Basis Function
Jaringan Syaraf Tiruan ( Artificial Neural Network ) atau yang biasa yang lebih  dikenal dengan JST pertama kali dibuat pada tahun 1943 oleh neurophysiologist Waren  McCulloch dan logician Walter Pits. JST merupakan paradigma pemrosesan suatu   informasi  yang  terinspirasi oleh  sistem  sel  syaraf biologi. Jaringan Syaraf  Tiruan digunakan  untuk  memecahkan  suatu    permasalahan    seperti  pengenalan  pola  ataupun  klasifikasi.  Pada  jaringan syaraf  tiruan,  neuron-neuron  akan  dikumpulkan  dalam  lapisan–lapisan  yang  disebut  dengan  lapisan  neuron, kemudian neuron pada satu lapisan akan dihubungkan dengan lapisan sebelum atau sesudahnya terkecuali lapisan
input dan lapisan output. Informasi yang diberikan pada jaringan syaraf akan diteruskan dari lapisan ke lapisan lain melalui lapisan input dan lapisan output yang melalui hidden layer . [17] menyatakan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan Radial  Basis  Function merupakan  alternatif  dari Multilayered  feedforward  Neural  network (MFNNs)  telah dikembangkan. Radial  Basis  Function memiliki  algoritma  pelatihan  yang  agak  unik  karena  terdiri  atas  metode supervised dan unsupervised , dimana metode supervised merupakan metode yang setiap pola yang diberikan ke dalam jaringannya telah diketahui output -nya. Selisih antara pola output aktual ( output yang dihasilkan) dengan pola output yang dikehendaki ( output target) disebut error, error disini digunakan untuk mengoreksi bobot jaringan. Sedangkan metode unsupervised adalah metode yang tidak membutuhkan target output.
Gambar 3. Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function [18]
Sama halnya dengan algoritma jaringan saraf tiruan yang lain, Radial Basis Function juga memiliki topologi jaringan. Topologi pada RBF terdiri atas input layer, hidden layer , dan output layer . RBF merupakan salah satu Jaringan  Saraf  Tiruan  jenis multilayer yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3. Input  layer merupakan  lapisan  yang berperan menerima input berupa vektor. Hidden layer (lapisan yang berada di antara output layer dan input layer ) yang merupakan lapisan tersembunyi pada RBF yang hanya ada satu lapisan saja dan dibuat berdimensi tinggi, hal ini mendukung masalah pattern classifier atau klasifikasi pola, dimana semakin tinggi dimensi data, maka semakin akurat  hasilnya,  dan  yang  terakhir  adalah output  layer yang  digunakan  untuk  mengehasilkan output berupa klasifikasi. Berikut Tahapan pada Radial Basis Function : a. Menyiapkan dataset Citra Iris yang akan digunakan dalam metode ini dataset diambil dari CASIA Interval V4.0
b. Normalisasi data dan penentuan cluster dengan sendirinya akan menghasilkan pusat dari kelompok data.
c. Penentuan bobot dilakukan untuk mendapatkan bobot pada setiap neuronnya. Pada tahap ini dibutuhkan data training dan testing.
d. Salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  parameter  yang  optimal  pada  metode  RBF  adalah  dengan  menentukan kombinasi yang tepat antara jumlah variabel, dan node pada hidden layer.
e. Meneruskan sinyal input ke hidden layer dan menghitung nilai fungsi aktivasinya pada tiap hidden layer. Serta menyusun matrik Gaussian dari hasil testing dan training
f. Menghitung bobot baru (W) dengan mengalikan pseudoinverse dari matriks Gaussian, dengan vektor target dari data training .
g. Melakukan  penghitungan output jaringan  dengan  metode Ordinary  Least  Square (OLS),  dan  melihat ketepatan/akurasi pengelompokan.

## 2.2 Analisis dan Perancangan
Metode  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  adalah  pengenalan  iris  dengan  menggunakan Radial Basis  Function berdasarkan  fitur Local  Binary  Patern .  Urutan  proses  palatihan  dan  pengujian  yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Citra Pelatihan
Praprocessing
Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern (LBP) Pembentukan Model Menggunakan Radial Basis Function (RBF) Hasil Pengenalan Iris Citra Uji Praprocessing Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern (LBP) Model Klasifikasi RBF

## Gambar 4. Proses Pelatihan dan Pengujian Pengenalan Iris

## 2.3 Implementasi
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa citra iris yang didapatkan dari dataset publik Iris CASIA (Chinese Academy of Sciences - Institute of Automation) berupa citra greyscale dengan resolusi 320 x 280 piksel. Total data yang digunakan adalah 210 citra iris dari 15 kelas iris yang masing - masing kelas terdiri dari 14 citra iris baik iris kanan maupun iris kiri. Kemudian dari total data tersebut dikelompokkan menjadi data pelatihan dan data uji. Data pelatihan merupakan data yanag digunakan untuk membentuk sebuah model classiﬁer. Sedangkan data uji adalah data yang digunakan dalam mengukur sejauh mana algoritma classiﬁer sukses dalam melakukan klasiﬁkasi data.  Perbandingan  data  latih  dan  data  uji  dalam  penelitian  ini  adalah  180  citra  iris  digunakann  sebagai  data pelatihan dan 30 citra iris digunakan sebagai data uji.

## Gambar 5. Citra Iris Kiri Casia Interval V4.0
Tahapan  Preprocessing  merupakan  suatu  proses  dalam  pengolahan original  image sebelum  melakukan tahapan selanjutnya yaitu ekstraksi fitur dan pengenalan. Pada penelitian ini tujuan dilakukan preprocessing citra iris adalah untuk menghilangkan noise pada citra iris seperti kelopak mata dan bulu mata. Gambar 5  menunjukkan contoh citra iris sebelum dilakukan praproses.
Gambar 6 menunjukkan tahapan praproses citra iris yang dilakukan. Proses pertama yang dilakukan untuk mendapatkan  citra  annular  iris  adalah  mendeteksi  batas  daerah  iris  dan  pupil  dengan  menggunakan  metode Circular Hough Transform dan Canny Edge Detection . Proses dapat dilihat pada Gambar 7. Setalah didapatkan batas iris dan pupil maka daerah pupil akan dihilangkan dapat dilihat pada Gambar 8 dan daerah diluar iris juga akan dihilangkan, Gambar 9 menunjukkan hasil segmentasi citra annular iris. Citra annular iris yang didapatkan akan dilakukan deteksi kelopak dan bulu mata untuk menghilangkan daerah atau noise yang tidak dibutuhkan.
Citra Iris
Menghilangkan Daerah Pupil Menghilangkan Kelopak Mata dan Bulu Mata Menghilangkan Daerah diluar Iris Citra Annular Iris
Gambar 6. Tahapan Praprocessing Citra Annular Iris
2.4 Tahapan LBP
Adapun tahapan LBP dapat dilihat pada Gambar 10.
Bagi citra menjadi cell
Untuk setiap piksel dalam Cell,
bandingkan piksel dengan masing-masing 8 tetangganya (di kiri atas, kiri tengah, kiri bawah, kanan atas)
Histogram gabungan (dinormalisasi) dari semua cell. (menghasilkan vektor fitur) Jika nilai piksel tengah lebih besar dari nilai tetangga, berikan nilai 0 dan jika lebih kecil bernilai 1 Hitung histogram untuk setiap nilai piksel
Lakukan normalisasi histogram

## Gambar 10. Proses Ekstraksi Fitur LBP

## 2.5 Tahapan RBF
Tahapan  RBF  dimulai  dengan  fitur  LBP  yang  diperoleh  dari  proses  ekstraksi  fitur  sebelumnya. Dikarenakan terdapat 15 kelas iris  maka, pada tahapan ini, RBF akan diatur untuk dapat  mengenali 15
kelas  tersebut.  Pada  proses  RBF  terdapat  parameter  SPREAD.  Parameter  SPREAD  merupakan sensitivitas  terhadap  data.  Nilai  SPREAD  tergantung  dari  jenis  fitur  sehingga  nilai  SPREAD  dapat disesuaikan. Proses RBF secara umum dapat dilihat pada Gambar 11.
Fitur LBP Mengatur Nilai Spread dan Target Proses Pelatihan RBF Model RBF Gambar 11. Proses Training RBF 2.6 Pengujian
Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi hasil yang diperoleh oleh sistem pengenalan iris. Evaluasi hasil diukur dengan menggunakan confusion matrix seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion matriks Aktual Dikelompokan sebagai + - + True Positive (TP) False Negative (FN) - False Positive (FP) True Negative (TN) Perhitungan akurasi dengan tabel confusion matrix adalah sebagai berikut:
Akurasi=  ((TP+TN))/((TP+TN+FP+FN)) (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.1 Skenario Pengujian 1
Pelatihan  dilakukan  terhadap  15  kelas  iris  dengan  masing-masing  6  citra  iris  kiri,  sedangkan pengujian terhadap  1 citra iris kiri. Tabel 2 menunjukkan akurasi pengenalan dengan nilai SPREAD yang berbeda-beda.  Berdasarkan  Tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  akurasi  pengenalan  tertinggi  mencapai 53,33%.  Nilai  SPREAD  yang  memberikan  akurasi  pengenalan  tertinggi  yaitu  10,  20  dan  50.  Nilai SPREAD yang berbeda memberikan hasil akurasi yang berbeda. Nilai SPREAD terkait dengan sensivitas data. Pada skenario ini nilai SPREAD yang meningkat akurasi menjadi fluktuatif.
Tabel 2. Akurasi pengenalan iris No. SPREAD Akurasi Pengenalan 1 10 53.33% 2 20 53.33% 3 30 46.67% 4 40 46.67% 5 50 53.33% 6 60 46.67% 7 70 33.33% 8 80 33.33% 9 90 46.67% 10 100 46.67% 11 110 46.67% 12 120 46.67%

## 3.1.2 Skenario Pengujian 2
Pelatihan  dilakukan  terhadap  15  kelas  iris  dengan  masing-masing  6  citra  iris  kanan,  sedangkan pengujian terhadap  1 citra iris kiri. Tabel 3 menunjukkan akurasi pengenalan dengan nilai SPREAD yang berbeda-beda.  Berdasarkan  Tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  akurasi  pengenalan  tertinggi  mencapai 66,67%.  Nilai  SPREAD  yang  memberikan  akurasi  pengenalan  tertinggi  yaitu  dimulai  dari  40.  Nilai SPREAD  pada  skenario  ini  relatif  stabil.  Dengan  penambahan  nilai  SPREAD  dimulai  dari  40 menunjukkan akurasi yang sama yaitu 66.67%.
Tabel 3. Akurasi pengenalan iris No. SPREAD Akurasi Pengenalan 1 10 60.00% 2 20 60.00% 3 30 53.33% 4 40 66.67% 5 50 66.67% 6 60 66.67% 7 70 66.67% 8 80 66.67% 9 90 66.67% 10 100 66.67% 11 110 66.67% 12 120 66.67%

## 3.1.3. Skenario Pengujian 3
Pelatihan dilakukan terhadap 15 kelas iris dengan masing-masing 6 citra iris kiri dan dan 6 citra iris kanan, sedangkan pengujian terhadap 2 citra iris. Tabel 4 menunjukkan akurasi pengenalan dengan nilai SPREAD  yang  berbeda-beda.  Berdasarkan  Tabel  4  dapat  diketahui  bahwa  akurasi  pengenalan  tertinggi mencapai 83,33%. Pada skenario ini, nilai SPREAD yang memberikan akurasi tertinggi yaitu 40 dan 50. Akurasi  yang  diperoleh  dari  skenario  ini,  menunjukkan  peningkatan  SPREAD  akurasi  pada  awalnya menaik lalu menurun.
Tabel 4. Akurasi pengenalan iris No. SPREAD Akurasi 1 10 70.00% 2 20 66.67% 3 30 73.33% 4 40 83.33% 5 50 83.33% 6 60 80.00% 7 70 76.67% 8 80 73.33%
No. SPREAD Akurasi 9 90 73.33% 10 100 70.00% 11 110 70.00% 12 120 63.33%

## 4.    KESIMPULAN
Ekstraksi fitur LBP dan RBF dapat digunakan untuk pengenalan iris. Pengujian dilakukan menggunakan 3 skenario. Pada skenario pertama menggunakan 6 citra iris kiri sebagai citra latih dan akurasi tertinggi mencapai 53,33%. Pada skenario kedua menggunakan 6 citra iris kanan sebagai citra latih dan akurasi tertinggi mencapai 66,67%. Pada skenario terakhir menggunakan 6 citra iris kiri dan 6 citra iris kanan sebagai citra latih menghasilkan akurasi  tertinggi  83,33%.  Nilai  spread  menunjukkan  hasil  yang  berbeda-beda.  Penelitian  lanjutan  yang  dapat dilakukan  selanjutnya  yaitu  dengan  menentukan  nilai  spread  untuk  meningkatkan  akurasi.  Citra  latih  yang digunakan dapat ditambah  untuk proses  pelatihan. Skenario-skenario  pengujian  lain  juga dapat dicoba sehingga dapat menemukan akurasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Maimunah  and  Harjoko,  A.  2007.  “Sistem  pengenalan  iris  mata  manusia  dengan  menggunakan transformasi wavelet.” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. 2007 , vol. 2007, no. Snati
[2] Harakannanavar, Sunil.S and Puranikmath, I Veena. 2013. “Comparative Survey of Various Iris Recognition.” International  Conference  on  Electrical,  Electronics,  Communication,  Computer and Optimization Technique (ICEECCOT) , vol. 1, no. 1, pp. 46–58.
[3] Kanchan. S. Bhagat, et al. 2017. “Iris recognition using radon transform and GLCM.” 2017 Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Informatics, ICACCI 2017 , vol. 2017-Janua, pp. 2257–2263
[4] Puspitawati,  D.E.  et  al.2008.  “Pengenalan  iris  mata  dengan  menggunakan  metode  wavelet  dan jaringan syaraf tiruan radial basis function,” Fak. Tek. Inform. Progr. Stud. S1 Tek. Inform.
[5] Rashad, et al. 2011. “IRIS Recognition Based On LBP and Combined LVQ Classifier.”. Int.  J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 5, pp. 67–78
[6] Nigam,  A,  et  al.2014.  “Iris  recognition  using  block  local  binary  patterns  and  relational measures.”. IJCB 2014 - 2014 IEEE/IAPR Int. Jt. Conf. Biometrics
[7] He,  Yuqing,  et  al.2011.  “Iris  feature  extraction  method  based  on  LBP  and  chunked  encoding,” Proc. - 2011 7th Int. Conf. Nat. Comput. ICNC 2011 , vol. 3, pp. 1663–1667.
[8] Kumar,  K.Kishore    and  Pavani,  Movva.  2017.“LBP  based  biometrie  identification  using  the periocular region,” 2017 8th IEEE Annu. Inf. Technol. Electron. Mob. Commun. Conf. IEMCON 2017 , pp. 204–209.
[9] Popplewell,  Khary,  et  al.  2014.  “Multispectral  iris  recognition  utilizing  hough  transform  and modified LBP,” Conf. Proc. - IEEE Int. Conf. Syst. Man Cybern. , vol. 2014-Janua, no. January, pp. 1396–1399.
[10] Khedkar,  Mrunal  M.  and  Ladhake,  S.A.  2013.  “Robust  human  Iris  Pattern  Recognition  System Using Neural Network Approach,”.
[11] Khedkar,  Mrunal  M.  and  Ladhake,  S.  A.2013  “Neural  network  based  iris  pattern  recognition system using discrete Walsh Hadamard transform features,” Proc. 2013 Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Informatics, ICACCI 2013 , pp. 388–393.
[12] Daugman, J. 2004. “How iris recognition works?,” IEEE Trans Circuits Syst Video Technol , vol. 14, no. 1, pp. 21–30.
[13] Libor,  Masek.2007.  “Recognition  of  human  iris  patterns  for  biometric  identification,” J.  Eng. Appl. Sci. , vol. 54, no. 6, pp. 635–651.
[14] Flom, Leonard and Safir, Aran. 1987. “Iris Recognition System (U.S Patent),” United States Pat.
[15] Daugman, J. 1994. “Biometric Personal Identification System Based On Iris Analysis,”.
[16] Devella,  Siska.  2019.  “Pengenalan  Iris  Menggunakan  K  –  Nearest  Neighbors  dengan  Ekstraksi Fitur Dicrete Cosine Transform,” vol. 02, no. 01, pp. 27–33.
[17] Gupta,  Madan  M,  et  al.  2003, Static  and  Dinamic  Neural  Network  From  Fundamentals  to Advanced Theory .
[18] Dillak, Rocky Yefrenes, et al.2012. “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Radial Basis Function Pada
Diaknosa Danmedical Prescription Penyakit Jantung,” Semin. Nas. Inform. 2012 (semnasIF 2012) UPN”Veteran” Yogyakarta, 30 Juni 2012 , vol. 2012, no. semnasIF, pp. 115–121.