Pengenalan Sidik Jari Pada Absensi Guru & Pegawai Dengan Algoritma Perceptron
DOI:
https://doi.org/10.34012/jutikomp.v2i1.569Abstract
Sidik jari adalah hasil reproduksi dari kulit permukaan jari, baik yang disengaja diambil / dicapkan dengan tinta maupun bekas yang ditinggalkan pada benda. Bentuk pokok sidik jari ditentukan oleh lapisan epidermal kulit, dimana apabila terjadi kerusakan pada lapisan ini akan bersifat sementara. Sidik jari yang ada pada seseorang adalah permanent dan karakteristik dan bentuknya terjaga dari lahir sampai mati. Selain itu berdasarkan hasil eksperimen Galton terbukti tidak ada dua orang mempunyai sidik jari yang sama, bahkan pada kembar identik pun ditemukan sidik jari yang berbeda meskipun mereka sama . Sehingga sidik jari dapat digunakan sebagai identitas seseorang dalam sistem keamanan. Perceptron merupakan bentuk jaringan syaraf yang sederhana, biasanya digunakan untuk mengklasifikasikan suatu tipe pola tertentu yang sering dikenal dengan pemisahan secara linear . Walaupun merupakan bentuk jaringan yang sederhana dan memiliki keterbatasan dalam pengenalan pola, perceptron dapat menyelesaikan masalah dengan baik dibanding jaringan lain apabila data dapat dipisahkan secara linear. Apabila data tidak dapat dipisahkan secara linear maka dapat dilakukan prepocessing terlebih dahulu untuk menghasilkan data yang dapat dipisahkan secara linear, atau menggunakan banyak perceptron dengan lapisan ganda, atau menggunakan jaringan jenis lain seperti back propagation. Pada tugas parket kerja lapangan ini penulis mencoba untuk menggunakan metode perceptron dengan representasi biner (0 /1). maksudnya, target yang diinginkan akan direprentasikan dengan nilai 1 dan target yang tidak diinginkan akan direprentasikan dengan nilai 0. Nilai target ini dapat dihasilkan oleh jaringan dengan fungsi aktivasi hardlim yang hanya dapat digunakan pada metode perceptron dan tidak dapat digunakan pada metode lain.
References
Yogyakarta, 2016.
[2] Siang, Jong Jek. “Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan Matlab”. Yogykarta : Andi, 2015.
[3] Wibowo, Aditya., Hidayanto, Achmad., Ajulian, Ajub. (2016). Pengenalan Huruf Jawa Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Perambatan Balik Dengan Fuzzy Feature Extraction. Semarang: Jurusan Teknik Elektro Universitas Diponegoro.
[4] Siang, J J. (2015). Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan Matlab. Edisi Kedua. Yogyakarta: Andi.
[5] Puspitaningrum, Diyah. (2016). Pengantar Jaringan Saraf Tiruan. Yogyakarta: Andi.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2019 Adya Zizwan Putra
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
- Hak Cipta atas naskah-naskah karya ilmiah di dalam Jurnal ini dipegang oleh Penulis.
- Penulis menyerahkan hak saat pertama kali mempublikasi Naskah karya ilmiahnya dan secara bersamaan Penulis memberikan izin/lisensi dengan mengacu pada Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License kepada pihak lain untuk menyebarkan karya ilmiahnya tersebut dengan tetap mencantumkan penghargaan bagi penulis dan Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima sebagai media Publikasi pertama atas karya tersebut.
- Hal-hal yang berkaitan dengan non-eksklusivitas pendistribusian Jurnal yang menerbitkan karya ilmiah penulis dapat diperjanjikan secara terpisah (contoh: permintaan untuk menempatkan karya yang dimaksud pada perpustakaan suatu institusi atau menerbitkannya sebagai buku) dengan Penulis sebagai salah satu pihak perjanjian dan dengan penghargaan pada Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima sebagai media publikasi pertama atas karya dimaksud.
- Penulis dapat dan diharapkan untuk mengumumkan karyanya secara online (misalnya pada Repositori atau pada laman Organisai/Institusinya) sejak sebelum dan selama proses pengumpulan naskah, sebab upaya tersebut dapat meningkatkan pertukaran citasi lebih awal dan dengan cakupan yang lebih luas.