Sistem Identifikasi Iris Mata dengan Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Euclidean Distance untuk Sistem Keamanan Biometrik

Ummu, Fadhella Edlis (2017) Sistem Identifikasi Iris Mata dengan Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Euclidean Distance untuk Sistem Keamanan Biometrik. Diploma thesis, Universitas Andalas.

Preview	Text (Cover dan Abstrak) COVER (1310951037).pdf - Published Version Download (142kB) | Preview
Preview	Text (BAB I Pendahuluan) BAB I (1310951037).pdf - Published Version Download (135kB) | Preview
Preview	Text (BAB V Penutup) BAB V (1310951037).pdf - Published Version Download (90kB) | Preview
Preview	Text (Daftar Kepustakaan) DAFTAR KEPUSTAKAAN (1310951037).pdf - Published Version Download (104kB) | Preview
	Text (Laporan Full) LAPORAN (1310951037).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Seiring dengan perkembangan jaman, sistem keamanan yang masih menggunakan PIN atau password dinilai sudah tidak praktis dan memiliki berbagai kelemahan. Hal ini menimbulkan ide untuk membuat suatu sistem keamanan yang memanfaatkan teknologi identifikasi biometrik dengan melakukan identifikasi berdasarkan ciri alami yang melekat pada diri seseorang. Salah satunya adalah menggunakan iris mata karena memiliki pola yang khas yang membuatnya berbeda antara satu orang dengan orang lainnya. Pada penelitian ini dikembangkan sistem identifikasi iris mata menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan euclidean distance. Metode PCA akan melakukan ekstraksi ciri pada citra latih dan citra uji kemudian euclidean distance yang akan mengidentifikasi citra iris mata berdasarkan kemiripan dengan citra yang tersimpan dalam database. Penelitian dimulai dengan merancang program sistem yang disimulasikan menggunakan perangkat lunak MATLAB. Sampel data yang akan diolah adalah sebanyak 150 citra latih dan 60 citra uji kombinasi mata kiri dan mata kanan dari 30 orang yang berbeda. Pengujian dilakukan berdasarkan variasi jumlah citra latih. Penggunaan 5 citra latih mampu membuat sistem mengenali lebih baik dengan akurasi 90% menggunakan kombinasi mata kiri dan mata kanan dari 15 orang yang terdaftar dalam database. Untuk identifikasi pihak dalam dan pihak luar database, sistem mampu mengidentifikasi 14 dari 15 orang yang terdaftar dalam database dengan persentase 93,33% dan mampu mengidentifikasi seluruh orang yang tidak terdaftar dalam database dengan persentase 100%. Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa metode ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi iris mata. Kata kunci: biometrik, Principal Component Analysis (PCA), euclidean distance.

Actions (login required)

View Item