Prosiding SeNTIK STI&K, Vol 3 (2019)

Font Size:  Small  Medium  Large

Keakuratan Deteksi Keaslian Sidik Jari Menggunakan Metode Cnn

Hariyanto Hariyanto, Sunny Arief Sudiro, Saepul Lukman

Abstract


Sistem pengenalan sidik jari banyak digunakan dalam banyak aplikasi yang berkaiatan dengan penggunaan atau pengaksesan suatu system, hal ini dilakukan untuk memastikan otentikasi pengguna yang andal dan akurat, Sidik jari digunakan sebagai alat otentikasi karena keunikan dan kenyamanannya. Namun, sistem semacam ini mudah terancam oleh serangan sidik jari palsu, Penelitian ini mengusulkan agar mesin dapat mengenal atau mendeteksi suatu sidik jari asli atau palsu dengan metode deep learning CNN. Convolusi Neural Network (CNN) adalah salah metode deep learning yang didesain untuk proses pembelajaran mesin agar komputer mengenal objek suatu citra. Dalam penelitian ini digunakan dataset “LivDet 2015 - Fingerprint liveness detection competition 2015,”.Dataset ini berisi 1510 data sidik jari asli dan 1473 data sidik jari palsu dimana citra nya berukuran 640x480. Penelitian yang dilakukan mencari model pelatihan yang tepat dalam mengenali citra sidik jari yang asli dan palsu. Hasil penelitian didapat tingkat akurasi yang dicapai sebesar 96,69%.

Full Text: PDF