IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MENGKLASIFIKASI GENDER BERDASARKAN SIDIK JARI

Jenis kelamin adalah salah satu informasi yang penting untuk mengidentifikasi seseorang. Jika kita dapat menentukan dengan pasti apakah seseorang tersebut adalah laki-laki atau perempuan, maka akan membatasi daftar pencarian dan mempersingkat waktu pencarian sekaligus memperbesar kemungkinan teridentifikasinya seseorang. Pada penelitian ini kita melakukannya dengan menggunakan gambar sidik jari karena proses pengidentifikasian sidik jari merupakan salah satu metode pengumpulan yang penting, mudah dilakukan, biayanya murah dan hasilnya spesifik jika dilakukan oleh ahli daktiloskopi. Pada umumnya, klasifikasi objek gambar menjadi salah satu masalah dalam visi komputer, dimana komputer tidak mempunyai kemampuan untuk menirukan kemampuan manusia dalam memahami sesuatu informasi pada gambar. Proses pengklasifikasian gambar ini bisa dilakukan dengan deep learning. Proses deep learning ini seperti cara kerja otak dalam berpikir, dan mencoba mereproduksi beberapa fungsinya dengan menggunakan unit pemrosesan yang sederhana namun saling berhubungan, layaknya sebuah neuron. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu jenis dari deep learning. Dalam penelitian ini, akan dilakukan mengklasifikasi jenis kelamin berdasarkan sidik jari menggunakan metode CNN, dan kemudian membuat tiga model CNN, dengan total 49270 data gambar yang termasuk data testing dan data train dengan mengklasifikasi dua kategori, yaitu laki-laki dan perempuan. Dari ketiga model tersebut, akan mengambil yang akurasinya tertinggi untuk selanjutnya digunakan dalam pembuatan aplikasi ini