IDENTIFIKASI CITRA IRIS MATA DENGAN METODE KNNrn(K-Nearest Neighbor)IDENTIFIKASI CITRA IRIS MATA DENGAN METODE KNNrn(K-Nearest Neighbor) - Sri Redjeki, S.Si., M.Kom. (STMIK AKAKOM Yogyakarta, 2017)
Perkembangan teknologi digital pada era ini berkembang sangat pesat.rnSalah satunya adalah sistem keamanan yang membutuhkan data verifikasi sepertirnID dan kata kunci untuk akun keuangan ataupun menggunakan kartu ataurnkombinasi angka sebagai kunci rumah. Namun, sistem ini masih memilikirnkelemahan yaitu terjadinya kemungkinan kelupaan, kehilangan dan pemalsuan.rnUntuk menghindari kemungkinan tersebut berbagai macam sistem keamanan yangrnmenggunakan karakteristik alami yang dimiliki seseorang atau biometrik telahrnberkembang didunia. Dengan permasalahan tersebut maka di dalam skripsi inirnmembahas mengenai analisis identifikasi iris mata. Selama ini identifikasi iris ataurnselaput pelangi pada mata manusia menjadi salah satu alternatif identifikasi untukrnsistem keamanan.rnAdapun metode ekstraksi ciri yang digunakan dalam identifikasi adalahrnekstraksi ciri tekstur berdasarkan histogram dengan menghitung enam fitur yaiturnrerata intensitas, deviasi standar, skewness, energi, entropi dan properti kehalusanrnatau smoothness. Selanjutnya dilakukan pelatihan terhadap keenam fitur teksturrnyang diperoleh menggunakan metode KNN (K-Nearest Neighbor) danrnperhitungan jaraknya menggunakan fungsi metode Euclidean Distance. Objekrnyang diuji adalah citra iris mata kanan dari UBIRIS.v1 Database yang merupakanrndatabase citra iris mata diam.rnHasil dari program ini berupa sejumlah citra dengan jarak terdekat darirncitra uji. Lalu dengan menggunakan metode KNN akurasi identifikasi data latihrncitra iris sebesar 98,3% dengan nilai k=1 dan akurasi identifikasi data uji citra irisrnsebesar 100% dengan nilai k=1.rnKata Kunci : Ciri Tekstur, Citra, Euclidean, Iris, KNN