Identifikasi Pola Sidik Bibir Pada Identitas Manusia Menggunakan Metode Singular Value Decomposition (svd) Dan Klasifikasi Learning Vector Quantization (lvq) Untuk Aplikasi Bidang Biometrik Forensik

Abstract

Abstrak Kasus tindakan kriminal dan kasus musibah bencana alam sangat sering terjadi di Indonesia. Seringkali korban atau pelaku tidak diketahui identitasnya. Untuk mengetahui identitas manusia bisa menggunakan sistem forensik biometrik. Sistem ini akan secara otomatis menetapkan identitas seseorang melalui perangkat lunak. Data masukan pada sistem ini menggunakan berbagai ciri khusus, salah satunya sidik bibir karena pola sidik bibir mempunyai sifat individu. Sama seperti sidik jari, setiap orang juga memiliki sidik bibir berbeda. Pada bibir terdapat pola unik yang berbeda pada setiap orang, yaitu gambaran sulci pada mukosa bibir atas dan bibir bawah. Sidik bibir juga memiliki sifat permanen, dari umur 6 bulan sampai dengan meninggal nanti, sidik bibir seseorang tidak akan berubah. Pada penelitian ini, penulis membuat sebuah sistem aplikasi pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi pola sidik bibir dengan menggunakan metode Singular Value Decomposition(SVD) dan klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ). Hasil yang didapat dari penelitian ini menghasilkan akurasi 87,103%. Maka disimpulkan bahwa sistem pada penelitian ini sudah dapat mengidentifikasi pola sidik bibir dengan baik. Kata kunci : sidik bibir, singular value decomposition, learning vector quantization. Abstract Cases of crime and natural disasters are very common in Indonesia. Often the victim or perpetrator is not identified. To find out the identity can use biometric forensic system. This system will automatically establish a person's identity through software. Input data on this system uses various special features, such as lip prints because lip print patterns have individual nature. Just like fingerprints, everyone also has different lip prints. On the lips there is a unique pattern that is different in each person, namely the picture of sulci in the mucosa of the upper lip and lower lip. Lip prints also have a permanent nature, from the age of 6 months to death, a person's lip prints will not change. In this study, the author created a digital image processing application system to identify lip print patterns using the Singular Value Decomposition (SVD) method and the Learning Vector Quantization (LVQ) classification. The results obtained from this study produced accuracy rate of 87,103%. So it was concluded that the system in this study had been able to identify lip print patterns properly Keywords: lip prints, singular value decomposition, learning vector quantization.