Bilah Samping Artikel

Telah diserahkan
26 July 2019
Diterima
15 November 2020
Diterbitkan
16 November 2020
Unduh
PDF
Statistik
Baca Penghitung : 202 Unduh : 210

Isi Artikel Utama

Abstrak

Identifikasi manusia dengan menggunakan cara tradisional misalnya pin, password, kunci, dan lainnya dinilai kurang aman dikarenakan dapat terjadi kecurangan misalnya diduplikasi, hilang, dicuri, atau terlupakan. Untuk mengatasinya dapat menggunakan teknologi biometrika karena antara manusia yang satu dengan lainnya tidak memiliki pola data biometrika yang sama. Data biometrika yang digunakan pada penelitian ini adalah citra telapak tangan manusia.  Penelitian ini menerapkan metode jaringan syaraf tiruan Self Organizing Map Kohonen yang digunakan untuk klasifikasi citra. Pengujian fungsional sistem dengan menggunakan metode Black Box telah berhasil 100 % dengan 25 skenario yang telah dibuat. Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan nilai akurasi sistem ini yaitu (1) Metode SOM memiliki nilai akurasi sebesar 100% terhadap citra uji yang telah dilatih dan 36.67% terhadap citra uji non latih, (2) Waktu eksekusi rata-rata metode SOM selama 5.83596 detik terhadap citra uji yang telah dilatih dan 5.28589 detik terhadap citra uji non latih.

Rincian Artikel

Biografi Penulis

Riris Latifah, Universitas Bengkulu

Program Studi Informatika, Fakultas Teknik

Rusdi Efendi, Universitas Bengkulu

Program Studi Informatika, Fakultas Teknik

Aan Erlansari, Universitas Bengkulu

Program Studi Informatika, Fakultas Teknik
Cara Mengutip
Latifah, R., Efendi, R., & Erlansari, A. (2020). Rancang Bangun Implementasi Metode Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map Kohonen Dalam Mengidentifikasi Telapak Tangan Manusia. Rekursif: Jurnal Informatika, 8(2). https://doi.org/10.33369/rekursif.v8i2.8452
Unduh Sitasi
Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)
BibTeX

Referensi

  1. Angraheni N R Pengenalan Tulisan Tangan Huruf Hijaiyah Sambung Menggunakan Algoritma Template Matching Correlation [Report]. - Bengkulu : Universitas Bengkulu, 2017.
  2. Astuti E.D Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan [Book]. - Wonosobo : Star Publishing, 2009.
  3. Marbun L Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Bidirectional Associative Memory Untuk Pengindentifikasian Telapak Tangan Manusia [Report]. - Skripsi : Universitas Sumatera Utara, 2014. - pp. 1-2.
  4. Putra Darma Pengolahan Citra Digital [Book]. - Yogyakarta : ANDI OFFSET, 2010.
  5. Putra Darma Sistem Biometrika [Book]. - Yogyakarta : Penerbit : Andi, 2009.
  6. Putra I.K.G.D, Bhuana Wira and Erdiawan Pembentukan Kode Telapak Tangan ( Palm Code) Berbasis Metode Gabor 2D [Journal] // Universitas Udayana. - 2011. - pp. Makara Teknologi Vol.15 No.2 : 161-167.
  7. Renaningtyas Nurul, Efendi Rusdi and Susilo Boko Aplikasi Biometrika Pencocokan Citra Garis Telapak Tangan Dengan Metode Transformasi Wavelet dan Mahalanobis Distance [Journal]. - Bengkulu : Universitas Bengkulu, 2015.
  8. Rudy Chandra Sistem Absensi Menggunakan Wajah Pada Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma Learning Vector Quantization [Report]. - 2017.
  9. Siang Jong Jek Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan MATLAB [Book]. - Yogyakarta : ANDI OFFSET, 2009.
  10. Sinaga Ita Sharoni A. Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map Kohonen Dalam Pengenalan Telapak Kaki Bayi [Journal] // Skripsi : Universitas Sumatera Utara. - 2015.
  11. Supriyadi Rodhi “Identifikasi Jenis Kura-kura dengan Metode Color Moment dan Gray Level Co-occurrence Matrix [Journal] // Skripsi : Universitas Bengkulu. - 2018. - pp. 10-11.
  12. Sutoyo T [et al.] Teori Pengolahan Citra Digital [Book]. - Yogyakarta : ANDI OFFSET, 2009.