Skripsi

KLASIFIKASI JENIS POLA CITRA SIDIK JARI DENGAN ARSITEKTUR XCEPTION, VGG-16 DAN NASNETLARGE

---

Penilaian

---

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi pola sidik jari serta menentukan model arsitektur metode CNN, yaitu Xception, VGG-16, dan NasNetLarge, yang paling baik. Sidik jari merupakan identitas biometrik yang unik dan sering digunakan sebagai alat bukti di pengadilan. Namun, berbagai hambatan sering muncul ketika kualitas sidik jari menurun akibat faktor eksternal, seperti permukaan yang tidak rata, cuaca, atau distorsi. Dataset sidik jari yang diteliti meliputi data sekunder dan data primer, yang keduanya akan dibandingkan akurasinya pada tiap arsitektur CNN. Dalam pengolahan citra, CNN dapat digunakan untuk perbaikan dan klasifikasi citra. Fokus klasifikasi pola sidik jari dalam penelitian ini terdiri atas pola whorl, arch, loop radial, loop ulnar, dan twinted loop. Beberapa arsitektur CNN yang digunakan, seperti Xception dan NasNetLarge, telah menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam klasifikasi citra pada penelitian sebelumnya, dengan akurasi mencapai hingga 98,5%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan akurasi yang cukup signifikan antara data sekunder dan data primer. Akurasi data sekunder lebih tinggi dibandingkan dengan data primer. Pada data primer, arsitektur Xception memiliki akurasi sebesar 93%, sedangkan pada data sekunder mencapai 97,5%. Arsitektur VGG-16 memiliki akurasi sebesar 98% pada data primer, tetapi hanya mencapai 91% pada data sekunder. Sementara itu, arsitektur NasNetLarge menunjukkan akurasi sebesar 95,5% pada data sekunder dan 97% pada data primer.

---

Availability

Inventory Code	Barcode	Call Number	Location	Status
2507000213	T163107	T1631072024	Central Library (REFERENCES)	Available but not for loan - Not for Loan

Detail Information

Series Title

,

Call Number

T1631072024

Publisher

Indralaya : Prodi Magister Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer., 2024

Collation

xv, 50 hlm., ilus., tab.; 29 cm

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

005.110 7

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

Sidik jari
Magister Ilmu Komputer

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

TUTI

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment