24
2.1.10 Database Sidik Jari
Setelah melewati proses ekstraksi fitur maka untuk sebuah sidik jari
akan terdapat fitur-fitur yang disebut minutiae. Fitur-fitur tersebut kemudian
disimpan ke dalam database
yang telah tersedia. Hal ini sejalan dengan
pendapat dari Billey dan Tenner (2013:1034) yakni hasil perhitungan
tertentu memiliki representasi atau sidik jari yang resmi dan beberapa
kelompok sidik jari dikumpulkan ke dalam database yang dapat ditelusuri.
Database sidik jari berisi minutiae sidik jari berupa termination dan
bifurcation. Masing-masing dengan posisi x dan y serta sudut.
2.1.11 Pencocokan (Matching)
Menurut Garg dan Bansal (2013:35), setelah proses ektraksi minutiae
untuk kedua gambar sidik jari, maka langkah selanjutnya adalah dengan
mencocokan minutiae. Minutiae
yang didapat kemudian disusun kemudian
dilakukan perhitungan presentase banyaknya minutiae yang sama.
Pada tahap penyusunan, dua gambar
sidik jari yang akan dicocokan
diambil dan salah satu dari minutiae dari masing-masing gambar dipilih.
Kemudian kesamaan dari dua ridges dihubungkan dengan dua referensi titik
minutiae dihitung menggunakan rumus standar cross-correlation. Jika
kesamaan lebih besar dari pada threshold yang telah ditentukan sebelumnya
maka setiap kumpulan dari minutiae diubah menjadi sistem koordinasi.
2.1.12 False Acceptance Rate, False Rejection Rate dan Equal Error Rate
Menurut Maltoni,Maio, Jain, dan Prabhakar (2009:14), hasil
dari
pencocokan sidik jari biasanya adalah matching score
yang mengukur
kesamaan diantara sekumpulan fitrus yang dikenali dan template yang
dimasukkan. Ketika pencocokan dilakukan dalam metode satu banding satu
maka akan memberikan keputusan berupa cocok atau tidak cocok
bergantung pada nilai perbandingan apakah melewati threshold atau tidak.
Menurut Nilawati,
Karmilasari,
dan Madenda
(2011:243),
mennyatakan bahwa:
“Salah satu pengukuran keberhasilan dari suatu sistem biometric
adalah dengan melihat seberapa besar respon sistem tersebut dalam
 |