Analisis dan Implementasi Direct Linear Discriminant Analysis (DLDA) dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) pada Pengenalan Iris Mata Manusia

ABSTRAKSI: Saat ini banyak dikembangkan pengenalan menggunakan sistem biometrik yang berdasarkan pada karakteristik alami manusia yaitu karakteristik fisiologis dan karakteristik perilaku. Sistem biometrik yang berdasarkan pada iris mata manusia memiliki kelebihan dibandingkan dengan sistem biometrik yang lainnya, karena iris merupakan anggota tubuh manusia yang memiliki tingkat keunikan yang tinggi dan bisa dijadikan sebagai media keamanan, selain itu pola iris memiliki kekonsistenan dan kestabilan yang tinggi bertahun–tahun tanpa mengalami perubahan. Oleh karena itu, saat ini sistem biometrik berdasarkan iris mata manusia mulai diperhitungkan dan dikembangkan.Tugas akhir ini mengembangkan sistem biometrik berdasarkan iris mata manusia dengan menggunakan metode Direct Linear Discriminant Analysis (DLDA) yang berbasis transformasi wavelet pada tahap feature extraction dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (JST LVQ) pada tahap image recognition. Dengan menggunakan kedua metode tersebut, performansi sistem yang dihasilkan berdasarkan pengujian yang telah dilakukan mencapai 48%-100% pada data ujinya. Akurasi paling optimal dapat dicapai dengan menggunakan parameter wavelet dan JST LVQ yang tepat misalnya pemilihan level dekomposisi pada wavelet yang tidak terlalu tinggi (level dekomposisi 1) dan pemilihan learning rate yang tidak terlalu besar dan tidak terlalu kecil (0,0075), sedangkan akurasi terendah dihasilkan jika menggunakan parameter-parameter yang kurang tepat dipilih misanya pemilihan level dekomposisi pada wavelet yang tinggi (level dekomposisi 3) dan pemilihan learning rate yang terlalu kecil (0,0001).Kata Kunci : sistem biometrik, iris mata manusia, transformasi wavelet, DLDA,JST LVQ.ABSTRACT: Nowdays recognition using biometric system which is based on human natural characteristics that are physiological characteristic and behavioral characteristic has been many developed. Biometric system which is based on human iris has excess than the other biometric system, because iris is human organ which has high discriminative power and can be made as security media, beside that iris pattern has the high stability and consistence through years without experiencing of change. Therefore, in this time biometric system based on human iris is being start reckoned and developed.This final project develop the biometric system based on human iris with use Direct Linear Discriminant Analysis (DLDA) method in feature extraction stage and Learning Vector Quantization neural network (JST LVQ) in image recognition stage. By using two method, system performance that are yielded based on testing which has been done can reach 48% - 100% in testing data. Best accuracy can be reached by using appropriate wavelet and JST LVQ parameter for example election of wavelet decomposition level which not too high (decomposition level 1) and election of learning rate which not too bid and not too small (0.0075), while low accuracy are yielded if using parameter which less precisely selected for example election of wavelet decomposition level which too high (decomposition level 3) and election of learning rate which too small (0.0001).Keyword: biometric system, human iris, wavelet transformation, DLDA, JST LVQ