Skripsi

Identifikasi sidik jari dengan metode jaringan syaraf tiruan learning vektor quantization / Arohmawati Meilia Fatino

Abstrak
Kata kunci Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization dentifikasi Sidik Jari Kecerdasan buatan berguna sekali dalam teknik identifikasi biometrik. Dengan algoritma pelatihan kecerdasan buatan melatih komputer agar dapat mengenali pola yang diberikan. Contoh dari teknik identifikasi biometrik adalah identifikasi sidik jari. Jaringan syaraf tiruan adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan. Jaringan syaraf tiruan memiliki dua jenis proses pembelajaran yaitu pembelajaran terawasi dan pembelajaran tak terawasi. Metode Learning Vector Quantization adalah salah satu metode dari jaringan syaraf tiruan dengan proses pembelajaran terawasi. Dengan metode ini komputer dilatih dengan menggunakan data bobot data target dan data pelatihan. Pada proses pelatihan data akan dihitung dengan algoritma Learning Vector Quantization sehingga diperoleh data bobot yang baru untuk digunakan dalam perhitungan pengenalan pola.Dalam skripsi ini dibuat program untuk mengenali atau mengidentifikasi sidik jari dengan metode Learning Vector Quantization. Sidik jari yang merupakan citra analog akan diubah menjadi citra digital agar dapat dibaca dalam bentuk matrik biner. Proses identifikasi sidik jari dalam program ini telah diimplementasikan dengan bahasa pemrograman Borland Delphi 7 dan dihubungkan pada database lokal Microsoft Office Access 2003. Dari beberapa percobaan yang dilakukan untuk batasan nilai skala keabuan 192 dan data pelatihan citra sidik jari dengan tinta stempel warna merah program identifikasi sidik jari yang dibuat mampu mengenali input berupa citra sidik jari dan memiliki tingkat keberhasilan tertinggi 79 76%.

Informasi Detail

DDC

Rs 363.240285 FAT i

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Matematika, 2011.

Deskripsi Fisik

ix, 186 lembar : il., tab. ; 30 cm.

Bahasa

Indonesia

No Reg

04431/KI/11

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang, 2011

Subjek

1. SIDIK JARI - IDENTIFIKASI

Pembimbing

1. MOHAMAD YASIN ; 2. MAHMUDDIN YUNUS

Lampiran Berkas