Situmorang, Grace Theresia (2019) Penerapan Metode Gray Level Cooccurence Matrix (Glcm) Untuk Ekstraksi Ciri Pada Telapak Tangan. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Penggunaan teknologi yang semakin meningkat membutuhkan suatu keamanan dalam identifikasi individu untuk menghindari hak akses yang dapat diketahui atau diretas oleh orang lain. Salah satu yang bisa dimanfaatkan dalam menjaga keamanan informasi dibutuhkan sebuah ilmu biometrik. Biometrik merupakan karakteristik alami manusia yang terukur dan akurat, salah satunya yaitu telapak tangan yang menjadi objek penelitian ini dikarenakan memiliki karakteristik yang unik tiap individu antara lain permukaan telapak tangan yang luas daripada sidik jari dengan berupa pola garis-garis utama, pola garis kusut/lemah yang bersifat stabil. Biometrik ini dapat digabungkan dengan ekstraksi ciri dengan menggunakan berbagai fitur. Metode ekstraksi ciri yang dapat digunakan yaitu Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM) pada proses identifikasi dengan membandingkan ukuran region dan jarak ketetanggaan. Diawali dengan pengambilan citra telapak tangan sejumlah 208 citra dengan 130 sebagai data latih dan 78 sebagai data uji. Pada citra telapak tangan dilakukan tahap pre-processing untuk mengubah warna menjadi grayscale selanjutnya citra dibagi menjadi beberapa ukuran region. Dari masing-masing ukuran region, dilakukan tahap ekstraksi ciri Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM) dengan jarak ketetanggaan. Penelitian ini mendapatkan persentase akurasi terbaik sebesar 87,17% pada ukuran region 7 grids dan jarak ketetanggaan d=7.
English Abstract
The increasing use of technology requires a security in the identification of individuals to avoid the access rights that can be known or compromised by others. One that can be utilized in maintaining information security required a science of biometrics. Biometrics is a natural human characteristic that is measurable and accurate, one of which, namely the palms became the object of this study is due to have unique characteristics of each individual whom the Palm’s surface than with fingerprint pattern of the main lines, the pattern of tangled line/weak are stable. This can be combined with biometric extraction characteristics by using the various features. Extraction methods can be used namely Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM) on the identification process by comparing the size and distance of the region of neighbornood. Beginning with the palm of the hand image capture a number of 208 image where 130 as a trainer and 78 data as test data. On the image of hands done pre-launch stage processing to change the color to grayscale image further divided into several sizes of the regions. The size of each region, performed the extraction phase characterized the Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM) with a distance of neighbornood. This research get best accuracy percentage of 87.17% in the size of the region of 7 grids and the neighbornood distance d = 7
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2019/100/051902270 |
| Uncontrolled Keywords: | telapak tangan, GLCM, ekstraksi ciri, biometrik, palm, GLCM, feature extraction, biometric |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.4 Computer pattern recognition > 006.42 Optical pattern recognition |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 24 Aug 2020 06:45 |
| Last Modified: | 24 Oct 2021 03:50 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/169298 |
Preview |
Text
Grace Theresia Situmorang (2).pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |