Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Saat ini identifikasi manusia menjadi salah satu bidang penelitian yang berkembang dalam rangka menyelesaikan berbagai permasalahan yang terkait dengan keamanan dan pembatasan akses. Identifikasi perlu dilakukan baik dalam bidang pencatatan sipil (misal e-KTP), bidang keamanan (misalkan kunci biometrik). Tujuan skripsi ini adalah mengimplementasikan sebuah algoritma identifikasi iris dan menganalisis pengaruh proses pembentukan mask dan pengubahan bentuk wavelet pada kinerja algoritma pencocokan pola iris mata yang didasarkan algoritma Daugman yang dirilis pada 2004. Algoritma yang telah disusun dalam skripsi ini memiliki performa CRR 99.8 % (threshold = 0.678) dan EER 3.01 % (threshold = 0.648) dan dengan menambahkan suatu algoritma pembentukan mask dengan mengabaikan 4 posisi piksel yang bersebelahan dengan mask meningkatkan performa deteksi dari segi penerimaan palsu, yakni penerimaan palsu dapat diturunkan sampai 3 kali. Selain itu, algoritma yang telah disusun dalam skripsi ini bekerja paling baik dengan bentuk wavelet yang paling optimum untuk pencocokan iris mata berdasarkan berbagai wavelet yang dianalisis adalah wavelet Gabor. ...... In recent years, human identification has become a major area of study. This is due to the increased focus on security and access limitation. Identification is needed in a wide range of areas, such as civil documentation (e-KTP) and security (Biometric locks). The purpose of this work is to implement and analyze the effect of mask formation and wavelet shape on the performance of the iris matching algorithm based on Daugman's algotrithm released in 2004. The algorithm formulated in this work achieves CRR 99.8% (at threshold 0.678) and EER 3.01% (at threshold 0.648) and by using a masking algorithm which ignores 4 positions of pixels adjacent to the mask, false accept numbers can be improved 3 times, that is there are 3 times less false accept instances. It is also shown that from the various shapes of wavelets used, the wavelet that gives the best result in the algorithm formulated in this paper for iris matching is the Gabor wavelet.

Abstrak :
OFDM merupakan teknik yang cukup menarik perhatian karena dapat mempertahankan performansinya dalam kondisi kanal yang buruk. Namun Teknik OFDM memiliki beberapa kelemahan yaitu PAPR yang tinggi dan sensitivitas terhadap error frekuensi carrier. PAPR yang tinggi menyebabkan interferensi dengan sinyal dari kanal lain, selain itu juga menyebabkan meningkatnya kekompleksitasan A/D converter maupun D/A converter serta mengurangi efisiensi dari power amplifier. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka digunakanlah teknik-teknik reduksi PAPR, yang salah satunya adalah metode companding μ-law transform. Namun disamping usaha untuk mereduksi PAPR pada sinyal OFDM, diupayakan untuk dapat meningkatkan performansi sinyal agar menjadi semakin baik dalam arti Bit Error Rate (BER) yang semakin rendah. Dari penelitian sebelumnya pada sistem SC-FDMA, didapatkan bahwa dengan teknik wavelet transform 1 (satu) level dan companding, dapat meningkatkan performansi BER dan menurunkan PAPR. Tetapi bila level dekomposisi wavelet ditingkatkan menjadi 2 (dua) level, maka terjadi peningkatan performansi BER namun PAPR juga meningkat sehingga tidak terjadi penurunan nilai PAPR bila dibandingkan dengan sistem Konvensional SC-FDMA semula. Thesis ini mengusulkan suatu teknik Hybrid yaitu menggabungkan teknik DCT dengan wavelet transform dan companding μ-law transform , untuk diterapkan pada sistem OFDM. Hasil simulasi menunjukkan bahwa sistem OFDM dengan teknik Hybrid DCT-Wavelet transform dan Companding μ-law transform mempunyai performansi BER yang lebih baik daripada : sistem Konvensional OFDM, sistem OFDM dengan wavelet transform-companding μ-law transform dan sistem DCT-OFDM ,serta mempunyai nilai PAPR yang lebih rendah daripada : sistem Konvensional OFDM dan sistem OFDM dengan wavelet transform-companding μ-law transform. ......OFDM is an interesting technique because it can maintain its performance under bad channel condition. But this technique has several weaknesses such as high PAPR and sensitivity at carrier frequency error. High PAPR cause interference with signal from another channel, can increase the complexity of both A/D converter and D/A converter and also reduce the efficiency of power amplifier. In order to solve that problem, we can use several PAPR reduction techniques ,in which one of them is companding technique using μ-law transform. Beside all the effort to reduce PAPR in OFDM system, we also have to increase the BER performance or in other words, to more reduce bit error rate in OFDM system. From previous research on SC-FDMA system, result that using wavelet transform 1(one) level decomposition and companding, can increase BER performance and also reduce PAPR. But the problem occur if we increase the decomposition level become 2(two), result in increasing BER performance but PAPR also increase so there will be no PAPR reduction in SC-FDMA system. That is the main point of reason for author to do research. So in this thesis, author proposed a Hybrid technique which combine DCT with Wavelet Transform and Companding μ-law transform, to be implemented in OFDM system. Simulation result shows that OFDM system using Hybrid technique have better BER performance than : Convensional OFDM system, OFDM system with wavelet transform-companding μ-law transform and DCT-OFDM system. Furthermore, that Hybrid OFDM system have lower PAPR value than : Convensional OFDM system and OFDM system with wavelet transform-companding μ-law transform.

Abstrak :
Tugas akhir ini membahas penerapan metode transformasi wavelet secara konvensional dan paket pada sidik jari. Pemilihan objek sidik jari dilatarbelakangi oleh luasnya aplikasi identifikasi sidik jari, sementara proses penyimpanan gambar sidik jari dan media penyimpanannya sangat mahal. Untuk itu perlu diterapkan suatu metode kompresi gambar sehingga media penyimpanan dapat dibuat seminimal dan seefisien mungkin. Transformasi wavelet mendapat perhatian karena kemampuannya dalam melakukan analisis menurut waktu-frekuensi yang terlokalisir, sehingga sangat menarik untuk aplikasi deteksi dan kompresi sidik jari. Tujuan analisis tersebut adalah untuk menentukan metode mana yang terbaik antara metode konvensional dan paket. Analisis yang dilakukan meliputi energi dan distribusi koefisien, jenis wavelet, waktu proses, entropi dan PSNR serta kuantisasi skalar. Untuk keda dan kualitas hasil transformasi jugs dibandingkan.