PENERAPAN FINGERPRINT RECOGNITION DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM AUTOMATIC TELLER MACHINE (ATM) - Teguh Arifianto (SPIRIT, 2018)
Pengenalan sidik jari adalah salah satu teknologi biometrik yang telah banyak diaplikasikan dalam sistem keamanan selain pengenalan wajah, pengenalan iris mata, pengenalan DNA, dan sebagainya. Dalam aplikasinya sendiri pengenalan sidik jari menggunakan sebuah fingerptint reader untuk menangkap sidik jari seseorang kemudian dibandingkan dengan sidik jari yang sebelumnya telah disimpan di dalam database tertentu. Ada beberapa macam metode pengenalan sidik jari yaitu jaringan saraf tiruan, learning vector quantization, supprot vector machine, dan self organizing mapping.Pengenalan dan klasifikasi dengan menerapkan Jaringan Saraf Tiruan (JST) mengelompokkan sidik jari ke salah satu pola sidik jari. Arsitektur JST yang digunakan adalah arsitektur jaringan Learning Vector Quantization (LVQ). Dari hasil pengamatan yang dilakukan didapatkan bahwa JST dengan menggunakan LVQ akan memiliki kemampuan komputasi yang lebih cepat bila dibandingkan dengan JST yang lainnya.Secara garis besar proses dari aplikasi ini adalah fingerprint reader melakukan capture sidik jari, kemudian didapatkan sebuah nilai grayscale dari sidik jari. Dengan menggunakan pemrosesan awal, dilakukan resize dan histogram equalisasi untuk perataan cahaya. Metode euclidean distance digunakan untuk mencari jarak dengan data fitur yang telah didapat dan jarak terkecil adalah hasilnya. Hasil identifikasi ini yang akan diintegrasikan dengan mesin Automatic Teller Machine (ATM). Kata Kunci: sidik jari, jaringan saraf tiruan (JST), Learning Vector Quantization (LVQ), Automatic Teller Machine (ATM).