FAKHRURRAZI, FAKHRURRAZI (2023) SISTEM IDENTIFIKASI KRIMINALITAS MELALUI CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE HIDDEN MARKOV MODEL (HMM). S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text SKRIPSI_FAKHRURRAZI_180170100-1.pdf Download (21kB)
	Text SKRIPSI_FAKHRURRAZI_180170100-10-11.pdf Download (10kB)
	Text SKRIPSI_FAKHRURRAZI_180170100-18-21.pdf Download (20kB)
	Text SKRIPSI_FAKHRURRAZI_180170100-65-66.pdf Download (138kB)
	Text SKRIPSI_FAKHRURRAZI_180170100.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

SISTEM IDENTIFIKASI KRIMINALITAS MELALUI SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) ABSTRAK Kriminalitas adalah kejahatan atau pelanggaran yang dapat di hukum. Kejahatan ialah perbuatan yang dapat merugikan secara ekonomis dan psikologis. Sidik jari merupakan garis-garis yang indah dan unik pada jari manusia sehingga sidik jari dapat digunakan untuk membedakan antara seseorang dengan orang lain. Program ini dibangun untuk mengidentifikasi tingkat kriminalitas melalui sidik jari sehingga dapat mempermudah pengguna dalam mendeteksi identitas pelaku kriminalitas. Dalam penelitian ini metode Hidden Markov Model digunakan untuk menghitung tingkat kriminalitas melalui sidik jari. Cara kerja sistem dengan memasukkan pola sidik jari dalam format bitmap (.bmp) dan melalui proses resizing, greyscale, dan folding. Selama tahap pengujian, metode ini mencari kesamaan dan menghitung parameter antara sidik jari yang di testing dan sidik jari yang di training sehingga teridentifikasi nilai kriminalitas melalui sidik jari. Hasil testing Sistem identifikasi kriminalitas melalui sidik jari menunjukan bahwa keakuratan sistem ini sebesar 75%, persentase detection rate tersebut menunjukkan bahwa metode Hidden Markov Model dapat digunakan sebagai salah satu pendekatan untuk mengidentifikasi tingkat kriminalitas melalui sidik jari. Kata kunci: Pengolahan citra, HMM, kriminalitas,.sidik..jari

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 57201 - Jurusan Sistem Informasi
Depositing User:	Khairiati Khairiati
Date Deposited:	29 Nov 2024 01:13
Last Modified:	29 Nov 2024 01:13
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/7912

Actions (login required)

View Item