viii

ABSTRAK

Sistem pengamanan berbasis biometrika merupakan sistem pengamanan yang

menggunakan teknologi pengenalan diri dengan menggunakan bagian tubuh atau

perilaku manusia. Penelitian ini menggunakan telinga sebagai ciri biometrika.

Pengambilan gambar dilakukan dengan menggunakan kamera smartphone, gambar

tersebut mengalami proses pre-processing, ekstraksi ciri, dan pengenalan.

Cropping dilakukan pada proses pre-processing untuk menandai Region of Interest

sebagai data yang ingin diteliti. Citra diubah ke grayscale dan dilakukan Metode

Gaussian Filter untuk mengurangi derau pada citra. Proses ekstraksi dilakukan

dengan tiga metode, yaitu Metode Deteksi Tepi Canny, Metode Transformasi

Hough dan Metode Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB). Ketiga metode

tersebut memberikan hasil pengenalan yang berbeda. Deteksi Tepi Canny

mendapatkan hasil pengenalan yang lebih akurat sebesar 64%, sedangkan

Transformasi Hough dapat mengenali sebesar 54%, dan ORB dapat mengenali

sebesar 51%. Penggabungan ketiga metode menghasilkan tingkat pengenalan

sebesar 54%. Software yang digunakan pada penelitian ini ialah Android Studio dan

OpenCV.

Kata Kunci: Biometrika Telinga, Gaussian Filter, Deteksi Tepi Canny,

Transformasi Hough, ORB, Euclidean Distance

ix

ABSTRACT

A biometrics-based security system is a security system that uses self-recognition

technology using human body parts or behavior. This study uses the ear as a feature

of biometrics. The image was taken or captured by using smartphone camera, the

image was converted to grayscale and Gaussian Filter to reduce noise in the image.

The extraction process done by three methods, they are: Canny Edge Detection,

Hough Transform, and Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB). Canny Edge

Detection is used to get the line in the ear, Hough Transform is used to look for ear

circle shape. Invariant Moments to take the image value feature for both methods.

ORB is used to search the ear keypoint, to get the feature value done by taking the

ORB Feature. Identification process using Euclidean Distance for Canny Edge

Detection and Hough Transform, meanwhile for ORB Method used Hamming

Distance calculation. Canny method obtained 64% of success, with Hough method

of 57% and ORB method of 51%. Combining these three methods resulted in a

match rate of 54%.

Keywords: Ear Biometrics, Canny Edge Detection, Hough Transform, ORB,

Euclidean Distance. .

x

DAFTAR ISI

HALAMAN SAMPUL ........................................................................................... i

HALAMAN JUDUL ............................................................................................. ii

PERNYATAAN .................................................................................................... iii

LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR .................................................... iv

BERITA ACARA .................................................................................................. v

KATA PENGANTAR .......................................................................................... vi

ABSTRAK ................................................................................................. viiiiii

ABSTRACT ...................................................................................................... ix

DAFTAR ISI ..................................................................................................... xx

DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xiii

DAFTAR TABEL .......................................................................................... xxivv

DAFTAR KODE PROGRAM ........................................................................... xv

DAFTAR RUMUS ............................................................................................. xvi

BAB I PENDAHULUAN ...................................................................................... 1

1.1 Latar Belakang ............................................................................................ 1

1.2 Rumusan Masalah ....................................................................................... 4

1.3 Tujuan Penelitian ......................................................................................... 4

1.4 Manfaat ....................................................................................................... 4

1.5 Batasan Masalah .......................................................................................... 4

1.6 Sistematika Penulisan .................................................................................. 5

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................... 7

2.1 State of the Art ......................................................................................... 7

2.2 Telinga .................................................................................................... 10

2.3 Biometrika .............................................................................................. 11

2.4 Sistem Biometrika .................................................................................. 13

2.5 Biometrika Telinga ................................................................................. 14

2.6 Rasio Kesalahan Pencocokan ................................................................. 14

2.6.1 Rasio Kesalahan Kecocokan ....................................................... 15

2.6.2 Rasio Kesalahan Ketidakcocokan ............................................... 15

2.6.3 Nilai Ambang (Threshold Value)................................................ 15

2.7 Citra Digital ............................................................................................ 16

2.7.1 Jenis Citra .................................................................................... 16

2.8 Gaussian Filter ........................................................................................ 17

2.9 Deteksi Tepi Canny ................................................................................ 17

2.10 Transformasi Hough ............................................................................... 19

2.11 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) ........................................... 21

2.12 Invariant Moment ................................................................................... 22

2.13 Android ................................................................................................... 23

2.14 Android Studio ....................................................................................... 24

2.15 OpenCV .................................................................................................. 24

xi

BAB III METODE DAN PERANCANGAN SISTEM .................................... 25

3.1 Waktu dan Tempat Penelitian ................................................................ 25

3.2 Alur Analisis ........................................................................................... 25

3.2.1 Pendekatan Solusi Berbasis Tujuan (Studi Literatur) ................. 26

3.2.2 Identifikasi Masalah dan Motivasi .............................................. 26

3.2.3 Penentuan Tujuan Penelitian ....................................................... 27

3.2.4 Perancangan dan Pengembangan Solusi ..................................... 27

3.2.5 Demo ........................................................................................... 27

3.2.6 Pengujian ..................................................................................... 27

3.2.7 Pembahasan ................................................................................. 28

3.2.8 Simpulan ..................................................................................... 28

3.3 Sumber Data ........................................................................................... 28

3.4 Populasi dan Sampel .............................................................................. 28

3.4.1 Populasi ....................................................................................... 28

3.4.2 Sampel ......................................................................................... 29

3.5 Metode Pengumpulan Data .................................................................... 29

3.6 Instrumen Pembuatan Sistem ................................................................. 29

3.6.1 Bahasa Pemrograman .................................................................. 30

3.6.2 Alat Penelitian dan Perancangan Aplikasi .................................. 30

3.7 Perancangan Sistem ................................................................................ 31

3.7.1 Fishbone Diagram ....................................................................... 31

3.7.2 Gambaran Umum Sistem ............................................................ 32

3.7.3 Perancangan Diagram Alir (Flowchart) ...................................... 38

3.7.4 Use Case Diagram ....................................................................... 42

3.8 Perancangan Basis Data ......................................................................... 44

3.8.1 Tabel Telinga .............................................................................. 44

3.8.2 Tabel Fitur Canny ....................................................................... 45

3.8.3 Tabel Fitur Hough ....................................................................... 46

3.8.4 Tabel Fitur ORB .......................................................................... 47

3.9 Antar Muka Aplikasi .............................................................................. 47

3.9.1 Rancangan Tampilan Splashscreen ............................................. 47

3.9.2 Rancangan Tampilan Menu Aplikasi .......................................... 48

3.9.3 Rancangan Tampilan Pendaftaran .............................................. 49

3.9.4 Rancangan Tampilan Pengenalan ............................................... 50

3.9.5 Rancangan Tampilan Pengambilan Gambar ............................... 50

3.9.6 Rancangan Tampilan Hasil Identifikasi…....……….…………..51

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................ 52

4.1 Mekanisme Pengujian ............................................................................ 52

4.2 Perangkat Keras dan Perangkat Lunak dalam Implementasi Sistem ...... 52

4.2.1 Perangkat Lunak Pendukung Implementasi Sistem .................... 52

4.2.2 Perangkat Keras Pendukung Implementasi Sistem ..................... 53

4.3 Implementasi Program ........................................................................... 53

4.3.1 Instalasi Library OpenCV ........................................................... 53

xii

4.3.2 Proses Pre-Processing ................................................................. 54

4.3.3 Proses Ekstraksi Ciri ................................................................... 55

4.3.4 Proses Perhitungan Jarak untuk Metode Canny .......................... 56

4.3.5 Proses Pencocokan untuk Metode Canny ................................... 57

4.3.6 Proses Perhitungan Jarak untuk Metode Transformasi Hough ... 58

4.3.7 Proses Pencocokan untuk Metode Transformasi Hough ............ 59

4.3.8 Proses Perhitungan Jarak untuk Metode ORB ............................ 60

4.3.9 Proses Penyimpanan ke Array untuk Metode ORB .................... 61

4.3.10 Detect Utility ............................................................................... 61

4.3.11 Proses Pencocokan untuk Metode ORB ..................................... 62

4.3.12 Proses Pencocokan Final ............................................................. 63

4.4 Implementasi Antar Muka ...................................................................... 65

4.4.1 Tampilan Splash Screen .............................................................. 66

4.4.2 Tampilan Menu Aplikasi............................................................. 66

4.4.3 Tampilan Pendaftaran ................................................................. 67

4.4.4 Rancangan Tampilan Pengenalan ............................................... 68

4.5 Uji Coba Aplikasi ................................................................................... 69

4.5.1 Uji Coba Fitur Registrasi ............................................................ 69

4.5.2 Uji Coba Fitur Pengenalan .......................................................... 74

4.6 Hasil Pengujian Metode ......................................................................... 79

4.6.1 Pengujian Telinga Kanan dengan Metode Deteksi Tepi

Canny .......................................................................................... 79

4.6.2 Pengujian Telinga Kanan dengan Metode Transformasi Hough 80

4.6.3 Pengujian Telinga Kanan dengan Metode ORB ......................... 80

4.6.4 Pengujian Telinga Kanan dengan Metode Gabungan ................. 81

4.6.5 Pengujian Telinga Kiri dengan Metode Deteksi Tepi Canny ..... 82

4.6.6 Pengujian Telinga Kiri dengan Metode Transformasi Hough .... 82

4.6.7 Pengujian Telinga Kiri dengan Metode ORB ............................. 83

4.6.8 Pengujian Telinga Kiri dengan Metode Gabungan ..................... 83

4.6.9 Pengujian Telinga Real Time ...................................................... 84

4.7 Analisis Pengujian Metode ..................................................................... 85

4.8 Analisis Kelayakan Sistem ..................................................................... 86

4.9 Analisis Kelebihan dan Kekurangan Sistem .......................................... 87

BAB V PENUTUP ............................................................................................... 88

5.1 Simpulan ................................................................................................. 88

5.2 Saran ..................................................................................................... 89

DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................... 91

xiii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Anatomi Telinga Luar ....................................................................... 11

Gambar 2.2 Tapis Gaussian .................................................................................. 18

Gambar 2.3 Operator Sobel ................................................................................... 19

Gambar 2.4 Koordinat Transformasi Hough Garis ............................................... 20

Gambar 2.5 Koordinat Transformasi Hough Lingkaran ....................................... 21

Gambar 3.1 Tahapan DSRM ................................................................................. 26

Gambar 3.2 Fishbone Aplikasi ............................................................................. 31

Gambar 3.3 Gambaran Umum Aplikasi ................................................................ 33

Gambar 3.4 Gambaran Umum Proses Pendaftaran ............................................... 33

Gambar 3.5 Gambaran Umum Proses Pengenalan ............................................... 36

Gambar 3.6 Flowchart Proses Pendaftaran ........................................................... 39

Gambar 3.7 Flowchart Proses Pengenalan ........................................................... 41

Gambar 3.8 Use Case Aplikasi ............................................................................. 43

Gambar 3.9 Rancangan Tampilan Splashscreen ................................................... 48

Gambar 3.10 Rancangan Tampilan Menu ............................................................ 48

Gambar 3.11 Rancangan Tampilan Pendaftaran ................................................... 49

Gambar 3.12 Rancangan Tampilan Pengenalan ................................................... 50

Gambar 3.13 Rancangan Tampilan Pengambilan Gambar ................................... 51

Gambar 3.14 Rancangan Tampilan Hasil Identifikasi .......................................... 51

Gambar 4.1 Proses Pre-Processing ....................................................................... 55

Gambar 4.2 Proses Ekstraksi Ciri ......................................................................... 56

Gambar 4.3 Tampilan Splashscreen ..................................................................... 66

Gambar 4.4 Tampilan Menu ................................................................................. 67

Gambar 4.5 Tampilan Pendaftaran ....................................................................... 68

Gambar 4.6 Rancangan Tampilan Pengenalan ..................................................... 69

Gambar 4.7 Registrasi Telinga .............................................................................. 70

Gambar 4.8 Pilih Input Gambar ............................................................................ 70

Gambar 4.9 Pengambilan Gambar Kamera .......................................................... 71

Gambar 4.10 Pengambilan Gambar Galeri ........................................................... 71

Gambar 4.11 Pemilihan Aplikasi Cropping .......................................................... 72

Gambar 4.12 Cropping ......................................................................................... 72

Gambar 4.13 Penyimpanan ................................................................................... 73

Gambar 4.14 Data Tidak Lengkap ........................................................................ 73

Gambar 4.15 Penyimpanan Selesai ....................................................................... 74

Gambar 4.16 Pengenalan ...................................................................................... 75

Gambar 4.17 Pilih Input Gambar .......................................................................... 75

Gambar 4.18 Pengambilan Gambar Kamera ........................................................ 76

Gambar 4.19 Pengambilan Gambar Galeri ........................................................... 76

Gambar 4.20 Pilih Aplikasi Cropping .................................................................. 77

Gambar 4.21 Cropping ......................................................................................... 77

Gambar 4.22 Hasil Metode ................................................................................... 78

Gambar 4.23 Hasil Identifikasi ............................................................................. 78

xiv

DAFTAR TABEL

Tabel 3.1 Susunan Tabel Telinga .......................................................................... 44

Tabel 3.2 Susunan Tabel Fitur Canny ................................................................... 45

Tabel 3.3 Susunan Tabel Fitur Hough .................................................................. 46

Tabel 3.2 Susunan Tabel Fitur ORB ..................................................................... 47

Tabel 4.1 Hasil Pengujian Telinga Kanan dengan Metode Deteksi Tepi Canny ... 79

Tabel 4.2 Hasil Pengujian Telinga Kanan dengan Metode Transformasi

Hough ................................................................................................... 80

Tabel 4.3 Hasil Pengujian Telinga Kanan dengan Metode ORB .......................... 80

Tabel 4.4 Hasil Pengujian Telinga Kanan dengan Gabungan Metode Canny,

Hough, dan ORB .................................................................................... 81

Tabel 4.5 Hasil Pengujian Telinga Kiri dengan Metode Deteksi Tepi Canny ...... 82

Tabel 4.6 Hasil Pengujian Telinga Kiri dengan Metode Transformasi Hough...... 82

Tabel 4.7 Hasil Pengujian Telinga Kiri dengan Metode ORB............................... 83

Tabel 4.8 Hasil Pengujian Telinga Kiri dengan Gabungan Metode Canny,

Hough, dan ORB ..................................................................................... 84

Tabel 4.9 Hasil Pengujian Real Time .................................................................... 86

xv

DAFTAR KODE PROGRAM

Kode Program 4.1 Instalasi Library OpenCV ..................................................... 54

Kode Program 4.2 Proses Pre-Processing ........................................................... 54

Kode Program 4.3 Proses Ekstraksi Ciri .............................................................. 56

Kode Program 4.4 Perhitungan Jarak untuk Canny ............................................. 57

Kode Program 4.5 Pencocokan untuk Canny ...................................................... 58

Kode Program 4.6 Perhitungan Jarak untuk Hough ............................................. 59

Kode Program 4.7 Pencocokan untuk Hough ...................................................... 59

Kode Program 4.8 Perhitungan Jarak untuk ORB ................................................ 60

Kode Program 4.9 Penyimpanan Array ............................................................... 61

Kode Program 4.10 Detect Utility ........................................................................ 62

Kode Program 4.11 Pencocokan untuk ORB ....................................................... 63

Kode Program 4.12 Pencocokan Final ................................................................. 64

xvi

DAFTAR RUMUS

Rumus 2.1 Rasio Kesalahan Kecocokan ............................................................... 15

Rumus 2.2 Rasio Kesalahan Ketidakcocokan ....................................................... 15

Rumus 2.3 Jarak Gradien Horizontal dan Vertikal ............................................... 19

Rumus 2.4 Jarak Gradien Horizontal dan Vertikal1 ............................................. 19

Rumus 2.5 Arah Garis Tepi ................................................................................... 19

Rumus 2.6 Fungsi Garis Hough ............................................................................ 20

Rumus 2.7 Fungsi Lingkaran Hough .................................................................... 20

Rumus 2.8 Momen Patch ...................................................................................... 22

Rumus 2.9 Centeroid ............................................................................................ 22

Rumus 2.10 Vektor Pusat ke Sudut ...................................................................... 22

Rumus 2.11 Momen Objek ................................................................................... 22

Rumus 2.12 Momen Pusat .................................................................................... 23

Rumus 2.13 Persamaan Momen Invarian ............................................................. 23

1

BAB I

PENDAHULUAN

Bab I Pendahuluan ini diuraikan mengenai latar belakang, rumusan

masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, batasan masalah penelitian yang

dibahas, serta sistematika penulisan yang digunakan dalam pembuatan laporan.

1.1 Latar Belakang

Perkembangan teknologi komputer yang semakin pesat memang

memberikan kenyamanan dan akses yang tidak terbatas kepada siapa saja, namun

seiring dengan perkembangan yang pesat, juga memberikan kesempatan kepada

orang lain untuk melakukan tindak kejahatan melalui celah-celah keamanan dan

mengambil keuntungan dengan cara yang tidak benar. Sistem keamanan dalam

dunia digital diciptakan untuk mengatasi masalah keamanan tersebut. Sistem

keamanan seperti password atau Personal Identification Number (PIN) maupun

metode berbasis token sangat rentan terhadap penipuan karena nomor PIN dapat

dilupakan atau di-hack dan token dapat hilang, digandakan, atau dicuri (Lourde and

Khosla, 2010). Penelitian baru perlu dilakukan untuk dapat mengatasi banyaknya

permasalahan keamanan konvensional. Penerapan teknologi biometrika yang telah

berkembang saat ini dapat menjadi solusi dalam mengatasi permasalahan tersebut.

Biometrika merupakan teknologi pengenalan diri dengan menggunakan

bagian tubuh atau perilaku manusia (Rusjayanthi, 2013). Persyaratan pemilihan

biometrika memperhatikan beberapa faktor, seperti bersifat universal dimana

semua orang mempunyainya, dapat dibedakan antara satu dengan yang lainnya,

bersifat permanen sehingga tidak berubah dalam rentang waktu yang lama, mudah

diambil cirinya, tidak mudah dipalsukan, serta dapat diterima oleh masyarakat

umum (Putra, 2009).

Penelitian yang menerapkan teknologi biometrika dalam memecahkan

permasalahan penggunaan keamanan konvensional sudah pernah dilakukan.

Penelitian berjudul “Sistem Verifikasi Online menggunakan Biometrika Wajah”

2

(Piarsa and Hisamuddin, 2010) menunjukkan bahwa biometrika dapat diterapkan

dan digunakan sebagai sistem verifikasi yang berbasiskan website secara online.

Teknologi “Biometrics in Education – A Growing Demand” (Iritech, 2005)

menerapkan sistem biometrika pada teknologi yang diterapkan di lingkungan

pendidikan yaitu berupa teknologi absensi dengan menggunakan iris. Proses

absensi menjadi lebih mudah dan lebih akurat karena tidak ada kesalahan data siswa

yang melakukan absensi. Teknologi biometrika dapat digunakan untuk menemukan

atau mengenali pola pengenalan dengan menggunakan fitur yang berbeda-beda,

misalnya dengan menggunakan sidik jari, iris mata, bentuk wajah, bentuk telinga,

tandatangan, bentuk telapak tangan, garis telapak tangan, cara berjalan, keystroke,

dan suara (Mudholkar et al., 2012).

Pengamanan menggunakan bentuk telinga merupakan salah satu

pengamanan yang masih jarang digunakan dan diimplementasikan dari beberapa

jenis pendekatan sistem pengamanan berbasis biometrika yang ada. Biometrika

berbasis telinga tidak terpengaruh oleh faktor lingkungan seperti suasana hati,

kesehatan, dan pakaian. Penampilan telinga hanya dipengaruhi oleh penuaan

sehingga lebih cocok untuk identifikasi jangka panjang. Gambar telinga dapat

dengan mudah diambil dari jarak jauh tanpa sepengetahuan tentang orang yang

bersangkutan. Biometrika telinga cocok untuk pengawasan, keamanan, kontrol

akses dan aplikasi pemantauan (Boodoo and Subramanian, 2009).

Penelitian berjudul “Pengembangan Sistem Identifikasi Multimodal

dengan menggunakan Wajah dan Telinga” (Suryadi et al., 2014) memberikan

pendekatan baru untuk sistem identifikasi dengan menggunakan biometrika wajah

dan telinga manusia secara otomatis. Pendekatan ini terdiri dari tiga tahap seperti

pre-processing, ekstraksi fitur dengan tiga pendekatan yakni dengan gabungan

Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), dan

Dimensi Fraktal, pencocokan, dan pengambilan keputusan dengan nilai ambang

yang dapat diatur.

Penelitian biometrika telinga lain yang berjudul “Implementasi Metode

Hough dan Jarak Mahalanois pada Sistem Biometrik Pengenalan Telinga dengan

menggunakan Library OpenCV” (Ernastuti, 2012) menggunakan Metode Hough

3

pada tahap segmentasi dan Metode Mahalanobis digunakan pada tahap pengenalan

citra. Implementasi sistem ini menggunakan bahasa pemrograman OpenCV dan

sebagai objek penelitian menggunakan citra telinga yang diperoleh sebagian dari

data pada internet dan sebagian diperoleh dengan menggunakan kamera

smartphone dan kamera digital beresolusi tinggi.

Penelitian yang telah dipaparkan sebelumnya menggunakan alat atau

sensor khusus untuk mendapatkan ciri biometrika telinga. Penelitian ini membuat

suatu aplikasi biometrika dengan smartphone sebagai alat identifikasi. Smartphone

dipilih sebagai teknologi penerapan karena mudah digunakan serta dapat digunakan

dimana dan kapan saja. Penelitian ini bersifat baru dan belum pernah diberikan oleh

penelitian sebelumnya, aplikasi ini berjudul “Aplikasi Identifikasi Biometrika

Telinga berbasis Android”.

Aplikasi ini menggunakan tiga metode dalam proses ekstraksi ciri telinga

yaitu menggunakan Metode Deteksi Tepi Canny, Transformasi Hough, dan

Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB). Deteksi Tepi Canny dapat mendeteksi

tepian yang sebenarnya dengan tingkat error yang minimum, dengan kata lain

operator Canny didesain untuk menghasilkan citra tepian yang optimal (Putra,

2010). Hough Transform adalah transformasi citra yang dapat digunakan untuk

mengisolasi suatu objek pada citra dengan menemukan batas-batasnya (boundary

detection). Teknik ini umum digunakan untuk mendeteksi objek yang berbentuk

kurva seperti garis, lingkaran, elips, dan parabola (Putra, 2010). Oriented FAST and

Rotated BRIEF (ORB) digunakan mencari suatu titik sudut yang ada pada citra,

kemudian titik sudut diubah menjadi vektor dengan melakukan binary test pada

titik tersebut (Rublee et al., 2011).

Ketiga metode tersebut digunakan untuk mencari fitur telinga. Deteksi

Tepi Canny digunakan untuk mencari tepi atau garis telinga sehingga didapatkan

bentuk telinga, setelah mendapatkan garis selanjutnya dicari garis telinga yang

berbentuk melingkar menggunakan Transformasi Hough, dan terakhir Oriented

FAST and Rotated BRIEF (ORB) digunakan untuk mencari keypoint dari telinga.

Aplikasi diharapkan mampu mengenali citra telinga sesuai dengan data diri pemilik

secara tepat dan akurat.

4

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, dapat dirumuskan

beberapa permasalahan sebagai berikut.

a. Apa saja proses dalam membuat Aplikasi Identifikasi Biometrika Telinga

berbasis Android.

b. Bagaimana unjuk kerja dari Aplikasi Identifikasi Biometrika Telinga

berbasis Android.

1.3 Tujuan Penelitian

Kedua masalah yang terdapat pada rumusan masalah memunculkan tujuan

penulisan penelitian. Tujuan tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut.

a. Proses dalam pembuatan Aplikasi Identifikasi Biometrika Telinga

berbasis Android.

b. Mengetahui unjuk kerja dari Aplikasi Identifikasi Biometrika Telinga

berbasis Android.

1.4 Manfaat

Manfaat yang dapat dihasilkan dari penelitian Aplikasi Pengenalan

Identitas menggunakan Telinga berbasis Android adalah sebagai berikut.

a. Peningkatan keamanan dengan menggunakan anggota tubuh sehingga data

masukkan tidak mungkin terlupakan atau diduplikasi.

b. Memberikan pengalaman penggunaan aplikasi biometrika yang lebih

mudah melalui smartphone.

1.5 Batasan Masalah

Luasnya permasalahan dalam penelitian ini diperlukan beberapa asumsi

dengan tujuan agar pembahasan menjadi lebih terarah serta untuk

menyederhanakan dan membatasi permasalahan. Batasan masalah dari Aplikasi

Identifikasi Biometrika Telinga berbasis Android ini adalah sebagai berikut.

a. Pembuatan aplikasi pada platform Android menggunakan software

Android Studio 2.2.3 dan database MySQL.

5

b. Proses pengenalan telinga menggunakan Metode Deteksi Tepi Canny,

Metode Transformasi Hough dan Metode Oriented FAST and Rotated

BRIEF (ORB) serta library OpenCV.

c. Pengambilan citra telinga menggunakan smartphone dilakukan pada

maksimal jarak 40 cm dari telinga.

d. Pengambilan objek yang digunakan dibatasi pada citra telinga dalam posisi

diam.

e. Citra telinga dibatasi hanya pada posisi tampak samping dari posisi frontal

wajah.

f. Objek telinga yang digunakan tidak terhalang oleh suatu benda seperti

rambut dan anting.

g. Telinga yang dibandingkan hanya telinga pada letak yang sama, misalkan

telinga kanan dengan telinga kanan.

1.6 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan yang diterapkan untuk menyajikan gambaran

singkat mengenai permasalahan yang dibahas dalam penulisan sehingga dapat

diperoleh gambaran yang jelas tentang isi dari penulisan ini terdiri dari lima bab

diantaranya adalah sebagai berikut:

BAB I : PENDAHULUAN

Bab ini membahas mengenai latar belakang, rumusan masalah, tujuan,

manfaat, dan batasan masalah serta lingkup pembahasan yang dilakukan.

BAB II : TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini membahas penelitian-penelitian pendukung yang berkaitan,

definisi, dan membahas dasar teori yang digunakan pada Aplikasi Identifikasi

Biometrika Telinga berbasis Android.

BAB III : METODE DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab ini diuraikan metodologi penelitian yang digunakan, gambaran

umum aplikasi yang digunakan, dan rancangan sistem yang gunakan dalam proses

pembuatan Aplikasi Identifikasi Biometrika Telinga berbasis Android.

6

BAB IV : PEMBAHASAN DAN ANALISA HASIL

Bab ini diuraikan mengenai penjelasan hasil uji coba dan analisa

mengenai Aplikasi Identifikasi Biometrika Telinga berbasis Android.

BAB V : PENUTUP

Bab ini disimpulkan apa yang telah dibahas pada bab-bab sebelumnya

serta berisi saran untuk pengembangan lebih lanjut.