Penerapan Metode Pembelajaran Menggunakan Ekstraksi Fitur dan Algoritma Klasifikasi untuk Identifikasi Pengenalan Iris - Rahmat Hidayat; Sarifah Agustiani; Siti Khotimatul Wildah; Ali Mustopa; Rizky Ade Safitri (JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI, 2021)
Iris mata terletak di antara kornea mata dan lensa mata, yang berfungsi untuk mengontrol intensitas atau jumlah cahaya yang masuk dengan cara melebarkan dan mengecilkan pupil. Setiap orang memiliki iris yang berbeda dan memiliki stabilitas sepanjang hidup, kecuali terjadi kerusakan yang tidak disengaja pada iris seperti terjadi kecelakaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan pengklasifikasian dan identifikasi pengenalan citra iris dengan menggunakan metode pembelajaran atau machine learning. Metode yang diusulkan dalam penelitian ini adalah penerapan ekstraksi fitur seperti HOG, Hu-Moments, dan Haralick dengan algoritma klasifikasi yang terdiri dari LR, LDA, KNN, RF, CART, NB, dan SVM. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dalam mengklasifikasikan iris dapat disimpulkan bahwa penggunaan ekstraksi fitur sangat berpengaruh pada nilai akurasi yang dihasilkan. Dalam hal ini nilai akurasi terbaik diperoleh dari penggabungan ekstraksi fitur HOG dan haralick pada algoritma Random Forest dengan nilai akurasi sebesar 81.38℅.