Sistem pengenalan sidik jari banyak digunakan dalam banyak aplikasi yang berkaiatan dengan penggunaan atau pengaksesan suatu system, hal ini dilakukan untuk memastikan otentikasi pengguna yang andal dan akurat, Sidik jari digunakan sebagai alat otentikasi karena keunikan dan kenyamanannya. Namun, sistem semacam ini mudah terancam oleh serangan sidik jari palsu, Penelitian ini mengusulkan agar mesin dapat mengenal atau mendeteksi suatu sidik jari asli atau palsu dengan metode deep learning CNN. Convolusi Neural Network (CNN) adalah salah metode deep learning yang didesain untuk proses pembelajaran mesin agar komputer mengenal objek suatu citra. Dalam penelitian ini digunakan dataset “LivDet 2015 - Fingerprint liveness detection competition 2015,”.Dataset ini berisi 1510 data sidik jari asli dan 1473 data sidik jari palsu dimana citra nya berukuran 640x480. Penelitian yang dilakukan mencari model pelatihan yang tepat dalam mengenali citra sidik jari yang asli dan palsu. Hasil penelitian didapat tingkat akurasi yang dicapai sebesar 96,69%

Hariyanto Hariyanto

Saepul Lukman

Sunny Arief Sudiro

Indonesian

STMIK Jakarta Journal Online

  
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) 
Volume 3 Nomor 1,  22 Agustus 2019, ISSN : 2581-2327 
247 
Keakuratan Deteksi Keaslian Sidik Jari Menggunakan Metode CNN 
 
Hariyanto, Sunny Arief Sudiro dan Saepul Lukman 
STMIK Jakarta STI&K 
Jl. BRI No.17, Radio Dalam Kebayoran Baru Jakarta Selatan 12140 
{hariyanto, sunny, saepul}@jak-stik.ac.id 
 
 
ABSTRAK 
Sistem pengenalan sidik jari banyak digunakan dalam banyak aplikasi yang berkaiatan dengan 
penggunaan atau pengaksesan suatu system, hal ini dilakukan untuk memastikan otentikasi pengguna yang 
andal dan akurat,  Sidik jari digunakan sebagai alat otentikasi karena keunikan dan kenyamanannya. 
Namun, sistem semacam ini mudah terancam oleh serangan sidik jari palsu, Penelitian ini mengusulkan 
agar mesin dapat mengenal atau mendeteksi suatu sidik jari asli atau palsu dengan metode deep learning 
CNN.  Convolusi Neural Network (CNN) adalah salah metode deep learning yang didesain untuk proses 
pembelajaran mesin agar komputer mengenal objek suatu citra. Dalam penelitian ini digunakan dataset 
“LivDet 2015 - Fingerprint liveness detection competition 2015,”.Dataset ini berisi 1510 data sidik jari 
asli dan 1473 data sidik jari palsu dimana citra nya berukuran 640x480. Penelitian yang dilakukan mencari 
model pelatihan yang tepat dalam mengenali citra sidik jari yang asli dan palsu. Hasil penelitian didapat 
tingkat akurasi yang dicapai sebesar 96,69%. 
 
Kata Kunci : Sidik Jari, Deep Learning, CNN, LivDet2015 
 
PENDAHULUAN 
Sistem berbasiskan  biometrik merupakan 
sistem yang banyak digunakan untuk 
identifikasi dan verifikasi. Sistem ini 
memanfaatkan karakteristik seseorang 
untuk mengidentifikasi pengguna yang 
sesuai  dengan  database  yang  ada  dalam 
sisitem  guna  diijinkan  untuk  mengakses 
suatu sistem. Dengan sistem biometrik 
menyederhanakan proses otentikasi dengan 
menghilangkan penggunaan kata sandi dan 
PIN (Personal Indentification Number) yang 
biasa dipergunakan saat ini[1]. Ada 
beberapa jenis teknologi biometrik, 
diantaranya : pengenalan iris, pengenalan 
retina, pengenalan  wajah, pengenalan suara, 
pengenalan tanda  tangan,  dan pengenalan  
sidik jari[2]. Teknologi biometrik  yang  
paling  banyak  digunakan atau  
diimplementasikan  ke  dalam  sistem 
identifikasi saat ini adalah pola sidik jari.[3] 
Semakin  banyak  sistem  biometrik sidik jari 
digunakan maka tidak menutup 
kemungkinan banyak juga serangan yang 
dihadapi pada saat proses otentikasi sidik 
jari. Hal ini menjadikan system biometrik 
sidik jari tidak sepenuhnya aman. Dengan 
membuat sidik jari palsu dari bahan karet, 
plastik, lilin, gelatin ataupun bahan yang 
lainya, maka  sipembuat  sidik  jari  palsu 
akan dengan mudah memperoleh akses ke 
sistem  pemindaian  sidik  jari.  Oleh 
karenanya penting untuk mengembangkan 
cara menanggulangi serangan sidik jari 
palsu[4], sistem pengenal sidik jari 
setidaknya mempunyai kemampuan untuk 
membedakan gambar sidik jari asli (live) 
dengan gambar sidik jari palsu (fake). 
Penelitian  ini  bertujuan  untuk 
menghasilkan performa tingkat ke akuratan 
(accuracy) yang  tinggi  dari  dataset 
sidikjari yang dilatih melalui metode CNN, 
sehingga  dapat  menentukan  nilai  akurasi 
perbedaan  sidik  jari  yang  “ live‟  dengan 
yang „fake‟. 
 
Algoritma CNN 
Deep  Learning  merupakan  bagian 
dari  Machine  Learning  yang  terdiri  dari 
banyak lapisan (hidden layer) dan 
membentuk tumpukan, lapisan tersebut 
adalah sebuah algoritma atau metode yang 
melakukan klasifikasi perintah yang diinput 
hingga menghasilkan output. Metode Deep 
Learning yang sedang berkembang salah 
satunya adalah CNN (Convolutional Neural 
Network)[5].  Jaringan CNN  ini 
menggunakan  masukan  berupa  citra 
gambar,  kemudian  akan  melalui  lapisan 
konvolusi   dan   diolah   berdasarkan   filter 
yang  ditentukan,  setiap  lapisan 
menghasilkan  pola  dari  beberapa  bagian 
  
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) 
Volume 3 Nomor 1,  22 Agustus 2019, ISSN : 2581-2327 
248 
citra yang memudahkan proses klasifikasi. 
Secara umum algoritma CNN[6] adalah 
sebagai berikut : 
1. Membaca dataset berupa gambar (input 
image) 
2. Melakukan       preprosesing       gambar 
(scaling) 
3. Melakukan  perhitungan  dengan  CNN 
(feature extraction dan classification) 
4. Mempediksi output 
 
 
Gambar 1: Arsitektur CNN 
 
Lapisan Dalam CNN 
Terdapat tiga lapisan utama dalam CNN[7] 
yaitu : 
1. Lapisan Konvolusi 
2. Lapisan Pooling 
3. Lapisan Fully Connected 
 
Lapisan konvolusi adalah proses 
untuk mengekstraksi objek dari citra input 
menggunakan filter. Filter ini berisi bobot 
yang digunakan untuk mendeteksi  karakter 
dari  objek, untuk itu dilakukan proses 
konvolusi yaitu perkalian antara 2 matriks. 
Matriks pertama adalah gambar input dan 
yang kedua  adalah  filter  menghasilkan 
sebuah fiture map[8]. 
 
Gambar 2. Proses Konvolusi 
 
Lapisan pooling digunakan untuk 
pengurangan ukuran matriks dari feature 
maps. Terdapat dua strategi pooling yang 
digunakan  yaitu  average- pooling dan max-
pooling. Average- pooling megambil nilai 
rata-rata sedangkan  pada  max-pooling 
mengambil nilai maksimal dari feature 
maps[9]. Dari kedua lapisan pooling 
tersebut  yang paling sering digunakan 
adalah max-pooling. 
 
 
Gambar 3. Proses max-pooling dan average-
pooling 
 
Lapisan fully connected merupakan 
langkah selanjutnya dari proses konvolusi 
dan pooling. Ini langkah terakhir dari 
arsitektur CNN. Lapisan ini untuk 
menentukan fitur mana yang paling  
berkorelasi  dengan kelas   tertentu. Fungsi 
lapisan ini mengubah matriks  feature  maps 
menjadi  vektor satu  dimensi[10]. 
 
 
Gambar 4. Proses fully connected 
 
Penerapan algoritma CNN dalam 
penelitian ini untuk melihat proses training 
atas dataset sidik jari dan diharapkan dari 
proses training ini memiliki tingkat akurasi 
yang tinggi dan prediksi yang tepat. 
Penelitian yang telah dilakukan 
sebelumnya memperlihatkan betapa 
beragamnya hasil pengenalan suatu citra 
dengan menggunakan metode CNN. 
Penelitian mengenai perbandingan antara 
Model CNN dengan model lain pernah 
dilakukan oleh Yiyu Hong dan Jongweon 
Kim[11]. Penelitian ini diimplementasikan 
pada  identifikasi  karya  lukisan.  Dataset 
yang digunakana pada penelitian ini adalah 
data lukisan yang didownload dari google 
sebanyak 30000 gambar. Pembagian dari 
data  tersebut  25000  untuk  data  trainning 
dan 5000 digunkana untuk data testing. 
  
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) 
Volume 3 Nomor 1,  22 Agustus 2019, ISSN : 2581-2327 
249 
Perbandingan test errore antara metode 
Convolutional Neural Network (CNN) 
dengan Scale-Invariant Feature Transform 
(SIFT)   menghasilkan   nilai   error   yang 
sangat signifikan yaitu error pada CNN 
sebesar2% dan error pada metode SIFT 
sebesar 15,6%, selisih yang didapatkan 
diantara   keduanya   sebesar   13,6   %   ini 
artinya penggunaan metode CNN lebih 
unggul dibanding dengan metode SIFT. 
Penerapan  metode  CNN  banyak 
juga diimplementasikan pada pendektesian 
keaslian  suatu  sidik  jari  (fingerprint 
liveness detection). Penelitian ini dilakukan 
oleh Nogueira dkk[12] menggunakan CNN 
untuk deteksi sidik jari. Penelitian 
membandingkan  model yang berbeda untuk  
menguji  50000  dataset  bersumber dari  
LivDet  2009  dan  LivDet 2011 
Fingerprint liveness detection competition 
yaitu (a) CNN digunakan untuk melatih 
gambar tanpa merubah nilai bobot aslinya, 
(b) CNN digunakan untuk gambar sidik jari 
yang  bobotnya  telah di  fined-tuned,  (c) 
CNN dengan bobot acak dan terakhir (d) 
menggunakan pendekatan LBP (Local 
Binary Pattern). Hasil penelitiannya 
menunjukkan  percobaan  penggunaan 
dataset tanpa dilakukan perubahan bobot, 
menghasilkan hasil yang lebih baik 
dibandingkan dengan dataset yang hyper- 
parameternya   telah di fine-tuned, dalam 
penelitiannya menghasilkan akurasi sebesar 
95,51. 
Adapun perbandingan metode 
dalam  deteksi  objek  yang  dilakukan  oleh 
Tibor Trnovszky dkk[13],     mengenai 
implementasi  Convolutional Neural 
Network  (CNN) pada pengenalan  hewan 
dengan membandingkan beberapa metode 
klasifikasi. Penelitian ini mencoba untuk 
membandingkan metode CNN dengan 
beberapa metode klasifikasi lainnya yaitu 
Principal Component Analisys (PCA), 
Linear Discriminant Analisys (LDA), Local 
Binary Patterns Histograms (LBPH), dan 
Support Vector Mechine (SVM). Dataset 
yang digunakan pada penelitian ini yaitu 
animal dataset sebanya 500 subject yang 
dibagi menjadi 5 kelas dengan jumlah 
perkelas  sebanyak  100  data.  Hasil 
penelitian menunjukan bahwa dari ke lima 
metode yang  dibandingkan  dalam 
melakukan klasifikasi, penggunaan metode 
CNN memberikan hasil yang paling baik 
diantara metode lainnya yakni dengan 
memberikan tingkat akurasi sebesar 98 %. 
Hal ini menunjukan metode CNN sangat 
baik untuk diimplementasikan pada 
klasifikasi sebuah citra hewan. 
 
METODE PENELITIAN 
Secara umum tahapan untuk 
penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2 
sebagai berikut : 
 
 
Gambar 2. Tahapan penelitian 
 
Pertama yang dilakukan adalah 
menyiapkan dataset yang bersumber dari 
Joint Multi-modal Biometric Dataset 
Release Agreement   (Liveness Detection 
(Livdet) Data Set-Fingerprint 2015) 
Clarkson University  - University of Cagliari. 
Dataset LivDet merupakan (platform)  dasar 
yang dibentuk dan didirikan oleh “The 
Center for Identification  Technology  
Research (CITeR) and the National Science 
Foundation”[14]. Dataset ini digunakan 
sebagai input yang akan diproses pada CNN. 
Dataset dihasilkan dari sensor bertipe optical 
“V300” CrossMatch berukuran 640 x 480 
pixel resolusi 500 dpi yang didalamnya 
terdapat 1510 citra sidik jari asli (real)  dan 
1473 citra  sidik  jari palsu (fake), terbagi 
atas data training dan data testing. 
Tahap kedua adalah melakukan 
preprosesing dari citra sidik jari yang ada. 
Preprosessing dilakukan dikarenakan citra 
yang didapat dalam ukuran yang cukup 
besar 640 x 480 pixel serta posisi sidik jari 
yang berbeda-beda pada pada setiap gambar.  
Contoh  gambar  sebelum dilakukan 
  
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) 
Volume 3 Nomor 1,  22 Agustus 2019, ISSN : 2581-2327 
250 
preprosessing, gambar 3 adalah gambar 
sidik jari “live” dan gambar 4 adalah gambar 
sidik jari “fake” . 
 
 
Gambar 3. “live” 
 
 
Gambar 4. “fake‟ 
 
Dengan ukuran gambar yang besar, 
hal ini akan sangat berpengaruh terhadap 
kinerja proses training yang dilakukan 
mesin terutama untuk mengurangi jumlah 
kerja  mesin,  mempercepat  waktu  proses 
dan dapat meningkatkan akurasi  ari proses  
training. Terdapat 2 tahapan preprosessing 
yang dilakukan, pertama memotong citra 
sidik jari dengan tehnik cropping yaitu 
dengan penghapusan bagian sudut dari citra 
untuk memotong sebagian isi dari citra yang 
tidak diperlukan guna memperoleh hasil 
gambar sidik jari yang diinginkan tanpa 
mengikutkan gambar background dalam 
proses CNN. Karena proses yang akan 
dijalani memerlukan gambar yang memiliki 
tinggi dan panjang yang  sama  dalam proses  
pelatihan  maka setiap citra akan diubah 
ukurannya (resize) menjadi 64x64 pixel. 
Gambar 5. a dan b memperlihatkan hasil 
cropping dan resize. 
 
            
      a. live                           b. fake 
Gambar 5. a dan b merupakan hasil dari 
gambar yang telah di-cropp dan resize 
 
Tahap ketiga merupakan tahap 
algoritma CNN diimplementasikan. Data 
dalam proses CNN ini terbagi atas training 
dan validasi. Proses training adalah untuk 
melatih jaringan CNN dalam mempelajari 
data yang diinput, selanjutnya jaringan 
tersebut diuji dengan data validasi. Secara 
umum CNN memliki 2 tahapan yaitu 
tahapan feature extraction dan 
classification[15]. Pada pembahasan 
sebelumnya disebutkan langkah dalam 
membangun algoritma CNN yaitu konvolusi, 
pooling, flattening dan fully connected layer. 
Konvolusi adalah hal pertama yang 
dilakukan pada proses pelatihan ini. Jumlah 
proses konvolusi pada  model  CNN  yang  
diusulkan memiliki empat lapisan konvolusi 
dengan kernel berukuran (3,3). Pada proses 
konvolusi setelahnya ditambahkan fungsi 
aktivasi RELU (Retrified Linear Unit) guna 
menghilangkan nilai negatif menjadi nol 
pada matrik hasil konvolusi[7]. 
Selanjutnya melakukan pooling dimana 
proses ini bertujuan untuk mereduksi ukuran 
citra yang diambil dari citra  hasil  layer  
konvolusi.  Dalam penelitian ini digunakan 
max-pooling dengan region (2,2) guna 
memperoleh matrik baru. Setelah 
melakukan pooling berikutnya adalah 
proses  flattening.  Data pooling yang 
dimliki berupa array 2 dimensi (feature map) 
yang kemudian dikonversi menjadi data satu 
dimensi (single vector). 
Terakhir adalah proses fully 
connected layer yang artinya setiap neuron 
pada lapisan sebelumnya terkoneksi dengan 
setiap neoron pada lapisan berikutnya. Pada 
fully connected layer 
terdapat dense dan dense_1 dengan funsi 
aktivasi softmax. Tujuan proses akhir ini 
adalah untuk menentukan klasifikasi kelas 
dari citra berdasarkan nilai dari neuron[7]. 
Dari tahapan penelitian terbentuk 
skenario model  arsitektur CNN  yang 
  
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) 
Volume 3 Nomor 1,  22 Agustus 2019, ISSN : 2581-2327 
251 
dibangun untuk penelitian, terlihat pada 
tabel 1 berikut ini. 
 
Tabel 1. Tabel model CNN. 
Layer Size Param 
conv2d 
activation 
max_pooling2d 
64, 64, 6 
64, 64, 6 
32, 32, 6 
60 
0 
0 
conv2d _1 
activation_1 
max_pooling2d_1 
30, 30, 6 
30, 30, 6 
15, 15, 6 
330 
0 
0 
conv2d _2 
activation_2 
max_pooling2d_2 
13, 13, 6 
13, 13, 6 
6,  6, 6 
330 
0 
0 
conv2d _3 
activation_3 
max_pooling2d_3 
4, 4, 6 
4, 4, 6 
2, 2, 6 
330 
0 
0 
flatten 24 0 
Dense 6 150 
Dense_1 1 7 
Activation 1  
Total 1207 
 
HASIL DAN PEMBAHASAN 
Proses pelatihan pada algoritma 
CNN ini bertujuan  agar CNN mengenali 
dataset yang dilatihnya sehingga dapat 
membentuk sebuah model pelatihan yang 
optimal. Keberhasilan  suatu proses 
pelatihan adalah diperolehnya nilai akurasi 
yang tinggi dari klasifikasi yang 
dilakukan[16]. Untuk mengevaluasi tingkat 
akurasi dari model arsitektur CNN yang 
telah terbentuk pada penelitian ini 
digunakan  dataset  sebanyak 2983  citra 
sidik jari, yang terdiri atas 1510 sidik jari asli 
(live) dan 1473 sidik jari palsu (fake). 
Sedangkan perbandingan penggunaanya 
terbagi atas   2684 sampel data untuk 
training dan 299  sampel data untuk validasi. 
Model  training  CNN  ini 
dijalankan sebanyak 30 epoch dengan 
menggunakan library Keras pada 
pemrograman python dengan tensorflow 
back-end. Dari ujicoba dihasilkan nilai 
accuracy  dan  loss  untuk  proses  training 
dan validation sebagaimana digambarkan 
pada gambar 6 dan gambar 7. 
 
 
Gambar 6. Perbandingan nilai training 
accuracy dan validation accuracy. 
 
 
Gambar 7. Perbandingan nilai training loss dan 
validation loss. 
 
Berdasarkan gambar grafik perbandingan  
untuk  akurasi  training didapat  nilai  
0,9788   dengan  nilai   loss sebanyak  0,0535. 
Selanjutnya  untuk akurasi    dari    validasi    
mencapai  nilai 0,9699 dengan loss validasi 
0,0951. Dilihat dari akurasi yang dihasilkan, 
secara umum nilai akurasi training lebih 
tinggi dari nilai akurasi validasinya. 
Untuk waktu komputasi 30 epoch pada  
ujicoba  ini  dibutuhkan  waktu  327 detik  
atau  5,45  menit.  Sedangkan parameter 
yang terbentuk dari model CNN ini 
sebanyak 1207 neuron. 
 
PENUTUP 
Berdasarkan hasil ujicoba penelitian  yang 
dilakukan untuk mengklasifikasi suatu sidik 
jari “live” atau “fake”, melalui metode CNN 
terhadap 2684 citra training  dan  299 citra 
validasi, menghasilkan suatu tingkat akurasi 
training sebesar 0,9788  dengan nilai loss  
0,0535 dan tingkat akurasi validasi sebesar 
0,9699 dengan nilai validasi loss 0,0951. 
Hal ini menunjukkan model pelatihan  CNN  
yang dibentuk  mempunyai tingkat akurasi 
evaluasi yang baik. 
 
  
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) 
Volume 3 Nomor 1,  22 Agustus 2019, ISSN : 2581-2327 
252 
DAFTAR PUSTAKA 
[1] . Sunny Arief Sudiro, 2012, ”Adaptable 
Fingerprint Minutiae Extraction 
Algorithm Based-On Crossing 
Number Method For Hardware 
Implementation Using Fpga Device” 
International Journal of Computer 
Science, and Information Technology 
(IJCSEIT), Vol.2, No.3, June 2012 
[2] . J.Blomme. Evaluation of biometric 
security systems against artifcial 
fngers.Master's thesis   LITH-ISY-
EX- 3514-2003, Department of 
Electrical Engineering, LinkÄoping 
University, LinkÄoping, Sweden, 
October 2003. 
[3] . I.G. Babatunde, A.O. Charles dan 
A.B. Kayode, “Fingerprint  Image 
Enhancement: Segmentation to 
Thinning”, (IJACSA) International 
Journal of Advanced Computer 
Science and Applications, Vol. 3, No. 
1, 2012 
[4] . Nalini K. Ratha, “Enhancing security 
and privacy in biometrics-based 
authentication systems,” IBM 
Systems Journal, vol. 40, no. 3, pp. 
614-634, 2001. 
[5] . Y. LeCun and Y. Bengio. 
Convolutional networks for images, 
speech, and  time series. In M. A. 
Arbib, editor, The Handbook of  
Brain Theory and  Neural Networks. 
MIT Press, 1995. 
[6] . Primartha, Rifkie, Belajar  Machine 
Learning teori dan praktik, Penerbit 
Informatika, ISBN:978-602-6232-67-
0, 2018 
[7] . Yanming Guo, Yu Liu, and Song Wu 
Michael S. Lew Ard Oerlemans, 
Songyang Lao. Deep learning for 
visual understanding: A review. 
Neurocom- puting, 187:27–48, 2016. 
[8] . Castelluccio, M., Poggi, G, Sansone, 
C., Verdoliva, L. (2015). Land Use 
Classification in Remote Sensing 
Images by Convolutional Neural 
Networks, 
arxiv.org/pdf/1508.00092.pdf, 2015 
[9] . [Zhi, T., Duan, L. Y., Wang, Y., & 
Huang, T. (2016). Twostage pooling 
of deep convolutional features for 
image retrieval. IEEE International 
Conference on Image Processing 
(ICIP),ISSN:2381-8549, 2016 
[10] . Yanming Guo, Yu Liu, and Song Wu 
Michael S. Lew Ard Oerlemans, 
Songyang Lao. Deep learning for 
visual understanding: A review. 
Neurocom  puting, 187:27–48, 2016 
[11] . Hong,  Yiyu  and  Kim,  Jongweon,  
Art Painting using Convolutional 
Neural Network, International Journal 
of Applied Engineering  Research  
ISSN  0973-4562 Volume 12, Number 
4   pp.532-539, 2017 
[12] . R. F. Nogueira, R. de Alencar Lotufo, 
and R. C. Machado, “Fingerprint  
Liveness Detection using 
Convolutional Networks,” Ieee Trans. 
Inf. Forensics Secur., vol. 11, no. 6, 
pp. 1206–1213, 2016. 
[13] . Trnovszky, Tibor, et al.,”Animal 
Recognition Sysem Based On 
Convolutional Neural Network”, 
Digital Image Processing And 
Computer Graphics, Volume 15, 
Number 13, 2017 [14] G.L. Marcialis, 
et al., LivDet 2015 
[14] . Fingerprint  Liveness  Detection 
Competition 2015, 7th IEEE Int. Conf. 
on Biometrics: Theory, Applications 
and Systems, 2015 
[15] . Bengio, Yoshua. Learning Deep 
Architecture for AI, volume 2:No.1. 
Foundation and Trends in Machine 
Learning, 2009 
[16] . I Wayan, S. E. P., Wijaya, A. Y., & 
Soelaiman, R.. Klasifikasi citra 
menggunakan Convolutional Neural 
Network (CNN) pada Caltech 101. 
Jurnal Teknik ITS, 5(1), 1-5. 2016 
 
 
 
 
 
 
  


Keakuratan Deteksi Keaslian Sidik Jari Menggunakan Metode Cnn

http://ejournal.jak-stik.ac.id/index.php/sentik/article/download/2702/2169

Keakuratan Deteksi Keaslian Sidik Jari Menggunakan Metode Cnn

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

STMIK Jakarta Journal Online