Analisis Kinerja Pengenalan Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis (PCA) dan Overlapping Block
Abstract: 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.
Keywords: Pengenalan telapak
tangan, Ekstraksi Ciri, Principal Component Analysis, Overlapping Block, Jarak
Euclidean
Penulis: R. Rizal Isnanto,
Ajub Ajulian Zahra, Eko Didik Widianto
Kode Jurnal: jptinformatikadd150806
