Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Penerapan Metode Run-Length Dan Algoritma Simple Naive Bayes Untuk Identifikasi Sidik Jari
Heri Yulianto Sugandi NIM. (2016) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Sidik jari (fingerprint) adalah suatu media yang dapat digunakan untuk mengenali identitas seseorang. Sidik jari memiliki suatu ciri yang membedakan sidik jari tersebut dengan yang lain. Salah satu cara agar dapat membedakan ciri tersebut ialah dengan cara mengenali perbedaan tekstur pada citra sidik jari. Citra akan dikatakan memiliki tekstur apabila pola citra terjadi secara berulang-ulang memenuhi semua bidang citra. Citra yang berbeda memiliki ciri-ciri yang berbeda. Ciri-ciri inilah yang menjadi dasar dalam klasifikasi citra berdasarkan tekstur. Terdapat beberapa metode untuk memperoleh ciri-ciri tekstur dalam suatu citra, Salah satu metode untuk memperoleh ciri-ciri citra tekstur adalah matriks run-length. Ciri-ciri tekstur yang didapat dari metode matriks run-length diantaranya adalah SRE(short run emphasis), LRE(long run emphasis), GLU(grey level uniformity), RLU(run length uniformity) dan RPC(run percentage). Dari hasil ciri-ciri tersebut kemudian digunakan untuk klasifikasi dengan menggunakan Naïve Bayes yang menentukan hasil klasifikasi berdasarkan nilai probabilitas terbesar. Objek yang diuji adalah citra sidik jari. Dari penelitian yang telah dilakukan, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : naïve bayes dapat melakukan klasifikasi citra berdasarkan tekstur yang diekstraksi dengan metode matriks run-length. Dikarenakan data hasil ekstraksi ciri matriks run-length adalah berupa data continue, atau biasa disebut data nominal, sehingga saat proses klasifikasi data hasil ekstraksi ciri tersebut dapat langsung digunakan sebagai inputan dalam klasifikasi naïve bayes. Berdasarkan hasil pengujian, kesimpulan yang didapatkan adalah Algoritma naïve bayes dapat mengklasifikasikan citra digital sidik jari berdasarkan hasil ekstraksi citra digital metode run-length dan menghasilkan tingkat keakurasian 95,8%, dikarenakan data hasil ekstraksi ciri tekstur sidik jari dengan metode matriks run-length memiliki keunggulan membedakan antara tekstur halus dan tekstur kasar, sehingga klasifikasi naïve bayes dapat berjalan lebih maksimal saat melakukan klasifikasi citra sidik jari.
Kata kunci : tekstur citra, ekstraksi ciri, run-length matriks, klasifikasi naïve bayes
Ringkasan Alternatif
The fingerprint is a medium that could be used to recognize a person's identity. Fingerprints have a which distinguishes characteristics of fingerprint with others. The way to differentiate these characteristics is a way to recognize the difference in the texture of the fingerprint image. Which has a texture image is the image that has a pattern, the pattern of the image occurs repeatedly meet all field image. Different image having different characteristics. The characteristics are the basis for the image classification based on texture. There are several methods to obtain the characteristics of texture in an image, one method to obtain the characteristics of the texture image is the run length matrix. The characteristics of the texture obtained from the run-length matrix method include SRE(short run emphasis), LRE(long run emphasis), GLU(grey level uniformity), RLU(run length uniformity) dan RPC(run percentage). From the results of these characteristics are then used for classification using Naïve Bayes which determines the classification results based on the value of the largest probability. The object being tested is the image of fingerprint. From the research that has been done, it can be deduced as follows: naïve Bayes can perform image classification based on texture are extracted by the method of run length matrix. Due to the characteristics of the data extracted run length matrix is in the form of data continuously, or so-called nominal data, so that the process of data classification feature extraction results can be directly used as an input in the naïve Bayes classification. Based on test results, obtained conclusion is naïve Bayes algorithm can classify digital fingerprint image based on the digital image extraction of run-length method and generates 95.8% accuracy rate. because of data from fingerprint feature extraction of textures with run-length matrix method has the advantage of distinguishing among smooth textures and rough textures, so naïve Bayes classification could run most leverage when performing fingerprint image classification.
Keywords: texture images, feature extraction, the run length matrix, classification, Naïve Bayes.