Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer)
Gunarti Purba
Universitas Budi Darma, Medan
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Kombinasi Metode Minutiae Dan K-Nearest Neighbor Untuk Pengenalan Pola Pada Citra Fingerprint Gunarti Purba
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol 5, No 1 (2021): Peran Generasi Milenial Bertalenta Digital Pada Era Society 5.0
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v5i1.3712

Abstract

Dalam pengenalan pola fingerprint proses identifikasi biometrika banyak dimanfaatkan dalam kehidupan sehari-hari. Salah satu jenis biometrika yang digunakan adalah fingerprint. Biometrika ini sendiri dikembangkan karena memiliki keuntungan seperti tidak dapat hilang, tidak dapat lupa, dan tidak dapat dipalsukan karena keberadaanya melekat pada seseorang itu sendiri. Pada dasarnya pengenalan pola digunakan untuk menyelesaikan akar permasalahan khususnya yang berkaitan dengan langkah pengelompokan sidik jari melalui sifat-sifat dan juga ciri-ciri dari sidik jari itu sendiri. Salah satu yang menjadi permasalahan adalah karakteristik dari sidik jari itu sendiri memiliki kemiripan yang sangat tinggi, sehingga dibutuhkan tingkat keakurasian yang sangat tinggi juga untuk pengenalan pola dari sidik jari itu sendiri. Metode yang digunakan adalah metode minutiae dan k-nearest neighbor dengan cara dikombinasian. Metode minutiae digunakan untuk membedakan terlebih dahulu guratan-guratan yang ada pada sidik jari dan metode k-nearest neighbor digunakan untuk pengklasifikasian atau penyusunan terhadap guratan-guratan tersebut. Pada penelitian kombinasi metode minutiae dan k-nearest neighbor untuk pengenalan pola pada citra fingerprint menggunakan visual basic 2008 dan database Microsoft access menghasilkan pengenalan pola dengan tingkat akurasi 86%.
Co-Authors