KLASIFIKASI GENDER BERDASARKAN CITRA MATA MANUSIA MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTION NEURAL NETWORK - Wicaksono, Rizky Dwi; Pratama, Fandy Indra; Budianita, Avira (Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim, 2024)
Teknologi otentikasi biometrik yang memanfaatkan karakteristik manusia seperti wajah, sidik jari, suara, dan iris mata semakin banyak digunakan untuk seperti wajah, sidik jari, suara, dan iris mata semakin banyak digunakan untuk identifikasi individu. Meskipun efektif dalam memastikan keaslian, sistem-sistem ini umumnya tidak memberikan informasi tambahan seperti jenis kelamin atau etnis dari individu yang diverifikasi. Penelitian sebelumnya telah meneliti klasifikasi jenis kelamin berdasarkan citra wajah, sedangkan penggunaan citra iris mata masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis kelamin manusia berdasarkan citra iris mata dengan menerapkan pendekatan deep learning, khususnya menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Pengujian dilakukan pada sejumlah besar data untuk mengukur kinerja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN mampu mencapai akurasi hingga 92% dalam mengklasifikasikan jenis kelamin berdasarkan citra iris mata. Penelitian ini membuka peluang baru untuk pengembangan lebih lanjut dalam biometrik berbasis iris mata.