PENERAPAN MACHINE LEARNING UNTUK PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN DECISION TREE - Tsirwatun Nisail Khasanah; Najwa Hanindya Putri; Syifa Amalia; Revanda Putri Rahmadani; Arif Setiawan (Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro, 2025)
Perkembangan teknologi informasi di bidang keamanan biometrik telah mendorong penggunaan sidik jari sebagai salah satu cara otentikasi yang efektif dan efisien [1]. Sidik jari memiliki keunikan dan kestabilan seumur hidup yang menjadikannya ideal untuk identifikasi individu. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pengenalan sidik jari berbasis citra menggunakan algoritma Decision Tree [2]. Dataset yang digunakan adalah SOCOFing, yang terdiri dari ribuan gambar sidik jari dengan label identitas pengguna [1]. Citra diolah menggunakan metode ekstraksi fitur Local Binary Pattern (LBP) [3], dan model Decision Tree dilatih menggunakan data yang telah diproses. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa akurasi model mencapai 84,6% dengan nilai f1-score rata-rata 0,85, menunjukkan bahwa algoritma ini efektif digunakan dalam sistem identifikasi sidik jari. Sistem ini cocok diterapkan pada lingkungan terbatas dengan kebutuhan identifikasi cepat dan interpretasi model yang jelas