Dosen UNM kenalkan identifikasi sidik jari biometrik
A
A
A
Sindonews.com - Dies Natalis, Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (MIPA) UNM, Rahmat Syam, memberikan orasi ilmiah tentang temuannya. Dies, biasa disapa. memaparkan temuan tentang identifikasi biometric sidik jari dan perkembangannya.
Menurut Rahmat, sidik jari kerap digunakan sebagai proses identifikasi di berbagai instansi. Sidik jari, kata dia, memiliki banyak kelebihan seperti tidak mudah hilang, tidak dapat lupa, tidak mudah dipalsukan dan memiliki keunikan yang berbeda sehingga antara saudara kembar pun berbeda.
"Namun tidak semua sidik jari dapat terdeteksi dengan baik karena adanya distorsi atau ganguan, yakni kulit kering maupun berminyak. Karena itulah saya coba menghadirkan alternatif proses klasifikasi jenis distorsi (perubahan bentuk) akuisisi citra sidik jari manusia," jelas Rahmat, Kamis (1/8/2013).
Dia membagi jenis distorsi tersebut dalam tiga bagian, yakni kering, netral, dan berminyak. Untuk mengukurnya, Rahmat mengandalkan metode Support Vector Machine (SVM) yang berbasis perhitungan statistika.
“Apabila sistem identifkasi ini diterapkan di negara kita secara terintegrasi antar instansidengan baik, maka penyelewengan data penduduk untuk kebutuhan pilkada dapat dihindari,” ungkapnya.
Selain itu, dengan sistem ini, dapat menghemat pembuatan kartu identitas berulang-ulang dan duplikasi, serta mempermudah dalam mengungkap kasus-kasus kejahatan seperti terorisme, pembunuhan dan kasus kriminalitas.
Orasi ilmiah ini merupakan disertasi Rahmat berjudul "Kinerja Support Vector Machine Pada Klasifikasi Distorsi Akuisisi Citra Sidik Jari Berbasis Multi Fitur".
Melalui disertasi ini, dia berhasil menyandang gelar doktor dengan predikat cum laude di Institut teknologi 10 November Surabaya pada 2012 silam.
Menurut Rahmat, sidik jari kerap digunakan sebagai proses identifikasi di berbagai instansi. Sidik jari, kata dia, memiliki banyak kelebihan seperti tidak mudah hilang, tidak dapat lupa, tidak mudah dipalsukan dan memiliki keunikan yang berbeda sehingga antara saudara kembar pun berbeda.
"Namun tidak semua sidik jari dapat terdeteksi dengan baik karena adanya distorsi atau ganguan, yakni kulit kering maupun berminyak. Karena itulah saya coba menghadirkan alternatif proses klasifikasi jenis distorsi (perubahan bentuk) akuisisi citra sidik jari manusia," jelas Rahmat, Kamis (1/8/2013).
Dia membagi jenis distorsi tersebut dalam tiga bagian, yakni kering, netral, dan berminyak. Untuk mengukurnya, Rahmat mengandalkan metode Support Vector Machine (SVM) yang berbasis perhitungan statistika.
“Apabila sistem identifkasi ini diterapkan di negara kita secara terintegrasi antar instansidengan baik, maka penyelewengan data penduduk untuk kebutuhan pilkada dapat dihindari,” ungkapnya.
Selain itu, dengan sistem ini, dapat menghemat pembuatan kartu identitas berulang-ulang dan duplikasi, serta mempermudah dalam mengungkap kasus-kasus kejahatan seperti terorisme, pembunuhan dan kasus kriminalitas.
Orasi ilmiah ini merupakan disertasi Rahmat berjudul "Kinerja Support Vector Machine Pada Klasifikasi Distorsi Akuisisi Citra Sidik Jari Berbasis Multi Fitur".
Melalui disertasi ini, dia berhasil menyandang gelar doktor dengan predikat cum laude di Institut teknologi 10 November Surabaya pada 2012 silam.
(rsa)