Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Farradita Imanda
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Kepribadian Anak Melalui Sidik Jari Menggunakan Support Vector Machine Farradita Imanda; Casi Setianingsih; Marisa W. Paryasto
eProceedings of Engineering Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

AbstrakSidik jari merupakan bagian tubuh manusia yang menarik dan sudah diteliti sejak dahulu. Sidik jari mengandung informasi individu seperti kepribadian, dominan otak, dan potensi. Dengan mengetahuikepribadian, individu dapat mengasah dan mengembangkan diri menjadi lebih baik. Orang tua dapat membimbing dan mendidik anaknya sesuai kepribadian dan potensi anak. Tugas Akhir ini akan merancang sistem yang dapat membaca, mengolah, dan menganalisis sidik jari sehingga kepribadian anak dapat diketahui. Metode yang digunakan yaitu Minutiae Extraction dan Support Vector Machine (SVM). Minutiae Extraction digunakan untuk ekstraksi ciri sidik jari dan SVM digunakan untuk pengenalan dan pengklasifikasian sidik jari. Setelah sidik jari diklasifikasi maka hasil kepribadian akan dikenali. Setelah dilakukan pengujian terhadap fingerprint dataset College of Engineering, Design, and Computing dengan total 147 gambar diperoleh akurasi sebesar 80.95%, pengujian data primer sebanyak 182 gambar diperoleh akurasi 55.56%, dan pengujian data gabungan diperoleh akurasi 57,65%. Kecepatan sistem melakukan pengolahan data yaitu 34 detik. Akurasi data primer lebih rendah dari fingerprint dataset College of Engineering, Design, and Computing karena banyak data primer yang diperoleh memiliki kualitas yang tidak memadai. KataKunci: kepribadian, sidik jari, Minutiae Extraction, Support Vector Machine
Co-Authors Casi Setianingsih Marisa W. Paryasto