<![CDATA[Penelitian ini membahas pengembangan sistem identifikasi individu berbasis sidik bibir menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2. Sidik bibir dipilih sebagai alternatif biometrik karena memiliki pola unik dan dapat digunakan baik pada individu hidup maupun korban, sehingga relevan dalam bidang forensik dan keamanan. Dataset diperoleh melalui pengambilan GAMBAR langsung terhadap sepuluh individu (total 200 citra), yang kemudian diproses melalui segmentasi U-Net, konversi grayscale, peningkatan kontras menggunakan CLAHE, ekstraksi fitur dengan Gabor filter, binarisasi adaptif, operasi morfologi, normalisasi, dan augmentasi data untuk meningkatkan kemampuan generalisasi. MobileNetV2 digunakan sebagai feature extractor dengan bobot awal ImageNet, diikuti dense layer tambahan untuk klasifikasi multikelas. Proses pelatihan dilakukan dengan optimasi hyperparameter meliputi augmentasi, batch size, optimizer, learning rate, dan jumlah epoch. Hasil pengujian menunjukkan konfigurasi terbaik pada optimizer Adam dengan learning rate 0,001 dan pelatihan selama 200 epoch, yang mampu mencapai akurasi, presisi, recall, dan F1-score sebesar 100% pada data uji. Sistem yang dikembangkan terbukti efektif dalam mengenali pola sidik bibir, menunjukkan potensi tinggi sebagai metode identifikasi biometrik alternatif. Pengembangan lebih lanjut direkomendasikan dengan memperluas variasi dataset dan menguji data untuk meningkatkan kemampuan generalisasi.Kata kunci— CNN, MobileNetV2 Identifikasi Individu, Klasifikasi Biometrik, Pengolahan Citra, Sidik Bibir.]]>
Copyrights © 2025
