Announcement
Starting on July 4, 2018 the Indonesian Publication Index (IPI) has been acquired by the Ministry of Research Technology and Higher Education (RISTEKDIKTI) called GARUDA Garba Rujukan Digital (http://garuda.ristekdikti.go.id)
For further information email to portalgaruda@gmail.com

Thank you
Logo IPI  
Journal > Scientific Journal of Informatics > Analisis Kinerja Pengenalan Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis (PCA) dan Overlapping Block

 

Full Text PDF (651 kb)
Scientific Journal of Informatics
Vol 2, No 2 (2015): November 2015
Analisis Kinerja Pengenalan Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis (PCA) dan Overlapping Block
Isnanto, R. Rizal ( Computer Science Department, Semarang State University)
Zahra, Ajub Ajulian ( Universitas Diponegoro)
Widianto, Eko Didik ( Universitas Diponegoro)
Article Info   ABSTRACT
Published date:
16 Feb 2016
 
Cara aman untuk mengenali seseorang adalah dengan teknologi biometrik. Telapak tangan merupakan biometrika yang masih relatif baru bila dibandingkan dengan sistem biometrika seperti wajah maupun sidik jari. Ciri yang digunakan adalah garis utama telapak tangan. Untuk mengekstraksi ciri, digunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Overlapping Block, dengan metode pengenalannya menggunakan ukuran kemiripan jarak Euclidean. Pengujian dilakukan terhadap 30 individu. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode PCA dengan variasi jumlah 50,75, dan 100 komponen utama dihasilkan tingkat pengenalan yang sama yaitu 90%. Sedangkan pengujian menggunakan citra dengan intensitas pencahayaan yang kurang, dihasilkan penurunan pengenalan menjadi 80%. Namun, untuk pengujian menggunakan 10 responden uji di luar 30 responden latih dan uji yang terdaftar dalam basisdata tidak ada yang dikenali. Sementara itu, dengan metode overlapping block, dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa sistem identifikasi garis-garis telapak tangan memiliki tingkat keberhasilan pengenalan 100%, baik dengan menggunakan citra uji telapak tangan yang telah dilatih maupun dengan citra uji luar. Sistem hanya mampu memberikan tingkat keberhasilan 30% apabila intensitas cahaya ruangan dikurangi dan tingkat pengenalan 40% untuk perubahan jarak antara telapak tangan dengan kamera. 
Copyrights © 2016