PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR DIMENSI FRAKTAL BOX COUNTING

Abstract

Biometrika adalah ilmu yang sekarang sedang berkembang pesat. Ciri khas biometrika yang mengambil keunikan ciri dari tubuh manusia membuat biometrika berkembang untuk sistem keamanan modern. Biometrika dibagi menjadi dua, yaitu behavioral (cara berjalan, cara mengetik, dll) dan phsycal (iris, retina, wajah, sidik jari, telapak tangan, dll). Iris dipilih karena setiap manusia memiliki ciri yang khusus yaitu setiap individu berbeda dan iris mata dilindungi oleh kornea sehingga akan memiliki bentuk yang tetap. Pada sistem pengenalan iris mata ini dilakukan 3 tahap yaitu, pra-pemrosesan data, ekstraksi ciri dan pencocokan. Pada proses pra-pemrosesan digunakan transformasi Hough untuk mencari daerah iris mata dan Daugman’s rubber sheet model untuk normalisasi dataset iris mata menjadi blok persegi panjang. Kemudian untuk mencari ciri dari iris mata ini digunakan metode box counting untuk mendapatkan nilai dimensi. Dimensi-dimensi dengan jarak euclidean yang berdekatan berarti berada pada kelas yang sama, teori ini dikenal dengan K-Nearest Neighbor sebagai klasifikasi data. Data yang digunakan 60 data dari 10 kelas. Dalam penelitian menggunakan 5-fold cross validation sehinnga diperoleh nilai akurasi terbesar 92,632 % untuk nilak K= 3 pada metode K-Nearest Neighbor(KNN).

Kata Kunci: Biometrika, Pengenalan Iris, Dimensi Fraktal.