IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MENGKLASIFIKASI GENDER BERDASARKAN SIDIK JARI
No Thumbnail Available
Date
2020
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Widyatama
Abstract
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.