(Jurnal Teknologi Informasi) Vol.2, No.2. Desember 2018 P-ISSN 2580-7927 | E-ISSN 2615-2738 105 PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING CORRELATION Sayuti Rahman 1 , Ulfa Sahira 2 , Nenna Irsa Syahputri 3 Program Studi Teknik Informatika Universitas Harapan Medan Jl. Hm Jhoni No. 70 Medan, Indonesia 1 masay.ram@gmail.com, 2 ulfasahira18@gmail.com ABSTRAK - Biometrik merupakan studi tentang metode otomatis untuk mengenali manusia berdasarkan satu atau lebih bagian tubuh manusia yang memiliki keunikan. Salah satu karakteristik manusia yang dapat digunakan yaitu iris mata, fitur-fitur iris mata dapat dijadikan karakteristik pembeda dengan individu lain. Tahap yang penulis lakukan untuk dapat mengenali pola iris mata seseorang dalam sebuah citra digital adalah tahap pre-processing, tahap simpan template dan tahap pencocokan. Pada penelitian ini penulis menerapkan metode template matching untuk menyimpan citra agar menjadi citra template yang disimpan dalam database dan algoritma correlation coefficient untuk algoritma pencocokan ciri antara data template dan data uji. Aplikasi dirancang menggunakan bahasa pemrograman Matlab R2010a. Hasil pengujian 22 citra didapatkan persentasi keberhasilan sistem adalah 86,36%. Kata Kunci - Iris, Template Matching, Correlation Coefficient ABSTACT - Biometrics is the study of automated methods for recognizing human beings based on one or more parts of the human body that have uniqueness. One of the human characteristics that can be used is the iris, iris features can be used as distinguishing characteristics with other individuals. The stage that writers do to be able to recognize the slice pattern of a person's eyes in a digital image is the pre-processing stage, the template save stage and the matching stage. In this study the authors apply the template matching method to store the image to be a template image stored in the database and the correlation coefficient algorithm for the feature matching algorithm between template data and test data. The application is designed using Matlab R2010a programming language. The result of testing 22 images obtained percentage of system success is 86,36%. Keywords - Iris, Template Matching, Correlation Coefficient I. PENDAHULUAN Tidak dapat dipungkiri bahwa perkembangan teknologi informasi saat ini telah membawa dampak bagi kehidupan manusia. Salah satu teknologi yang sangat berpengaruh yaitu komputer. Komputer adalah suatu alat teknologi yang dapat digunakan untuk membuat atau merancang suatu sistem. Kebutuhan sistem semakin meningkat seperti sistem pengenalan diri untuk sistem keamanan. Sistem pengenalan bertujuan untuk memecahkan suatu identitas seseorang. Sistem pengenalan memiliki dua tipe yaitu sistem verifikasi dan identifikasi[1]. Sistem pengenalan yang dirancang pada penelitian ini menggunakan sistem identifikasi. Salah satu teknik identifikasi yang mampu mengenali karakter biologis individu dikenal dengan nama biometrik. Biometrik adalah suatu teknik untuk mengenali manusia berdasarkan satu atau lebih bagian tubuh manusia yang memiliki keunikan seperti iris mata, retina mata, wajah, sidik jari, telapak tangan dan suara. Iris mata merupakan salah satu organ tubuh manusia yang memiliki keunikan. Iris adalah bagian mata yang memiliki berbagai pigmen, tekstur dan pola yang berbeda, bahkan tekstur iris setiap orang antara mata kanan dan kiri pun tidak sama. Pengenalan iris mata ini menggunakan metode Template Matching Correlation. Template matching merupakan untuk mengukur kesamaan dari citra dengan citra template, dengan pencarian fitur tertentu dari keduanya. Kesamaan dari dua buah citra dapat dihitung nilainya dengan cara menghitung nilai korelasi (correlation). Dalam penelitian ini penulis merancang aplikasi pengenalan iris mata menggunakan metode Template matching correlation. Penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan topik pengenalan iris mata ini sudah pernah diteliti oleh Eky Yuliansyah, dkk, 2017 dengan menggunakan metode Independent Component Analysis dan K-Nearest Neighbor[3]. Lukman Hakim, dkk, 2017 dengan menggunakan Threshold Linear dan Garis Horizontal Imajiner[12]. Andriana dan Zulkarnain, 2014 dengan menggunakan GLCM (Gray Level Co Matrix) dan Hough Transform[13]. II LANDASAN TEORI A. Biometrik Biometrik adalah suatu teknik untuk mengenali manusia melalui karakteristik biologi dari satu atau lebih bagian tubuh manusia yang memiliki keunikan. Biometrik termasuk memiliki dua karakter yaitu karakteristik alami manusia, yaitu karakteristik Physiological (fisiologi) adalah karakteristik yang dihubungkan dengan bentuk tubuh contohnya sidik jari, wajah, telapak tangan, iris dan retina mata. Dan karakteristik Behavioral adalah karakteristik yang dihubungkan dengan tingkah laku contohnya cara mengetik, tanda tangan dan suara. B. Citra Citra adalah kumpulan dari titik, garis, bidang dan warna untuk menciptakan suatu objek yang dapat juga menjelaskan suatu informasi atau keterangan. Citra diartikan sebagai fungsi dari dua variabel misalnya a(x,y) dimana a sendiri amplitude citra pada koordinat (x,y)[6]. Citra terbagi dua yaitu citra analog dan citra digital. Citra analog adalah citra yang bersifat kontinu