Makalah Pengolahan Citra Dalam Bidang Keamanan dan Hukum
APLIKASI
PENGOLAHAN CITRA DALAM BIDANG KEAMANAN DAN HUKUM
Dosen Pengampu : SEFTO PRATAMA,
S.Kom, M.Kom
Oleh:
AHMAD RAMLI
NPM : 16.63.1064
PROGRAM
STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS
TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS
ISLAM KALIMANTAN (UNISKA)
MUHAMMAD
ARSYAD AL-BANJARI
BANJARMASIN
2019
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat
Tuhan semesta Alam yang telah memberikan kesempatan serta pengetahuan sehingga
makalah yang mengangkat tema “Pengolahan Citra” ini sekiranya dapat
terselesaikan pada waktunya. Adapun makalah ini membahas tentang Aplikasi
Pengolahan Citra Dalam Bidang Keamanan dan Hukum.
Shalawat serta salam tentunya kepada junjungan nabi besar Muhammad SAW yang
telah menuntun umatnya dari zaman kejahiliyaan ke zaman modernisasai
seperti saat ini. Berkat beliau jugalah secara tidak langsung makalah ini dapat
terselesaikan.
Makalah
ini merupakan rangkaian tugas dalam pelaksanaan perkuliahan mata kuliah Pengolahan
Citra yang bertujuan untuk memajukan pengetahuan peserta tentang Pengolahan
Citra Oleh karenanya, maka penulis mengucapkan terima kasih yang
sebesar-besarnya kepada pihak Universitas teruntuk dosen pembimbing
atas motivasi, dukungan, serta anjurannya untuk pembuatan makalah ini. Semoga
hal tersebut bernilai ibadah di sisi Tuhan Yang Maha Kuasa.
Terima
kasih juga tak lupa penulis sampaikan kepada pembaca yang sekiranya telah
meluangkan waktunya untuk membaca makalah ini seraya memajukan selangkah lagi
pengetahuan tentang isi makalah ini.
Banjarmasin,
31 Maret 2019
Penulis
DAFTAR ISI
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Tak dapat
dipungkiri , bahwa perkembangan teknologi pengolahan citra dewasa ini
berkembang dengan sangat pesat, baik itu perkembangan jumlah pemakai maupun
perkembangan jenis teknologi yang menggunakan pengolahan citra, seperti
misalnya bidang biomedis, astronomi, penginderaan jauh, dan arkeologi yang
umumnya banyak memerlukan teknik peningkatan mutu citra.
Aplikasi
lain yang kemudian menyusul adalah pengolahan citra digital di bidang robotika,
industry, serta arsip citra dan dokumen. Peningkatan kebutuhan terhadap
aplikasi citra yang demikian pesat ini harus pula didukung oleh suatu
pengolahan citra yang dapat meningkatkan mutu citra.
Perkembangan
teknologi pengolahan citra (image processing) sekarang ini menyediakan
kemungkinan manusia untuk membuat suatu sistem yang dapat mengenali suatu citra
digital. Berbagai aplikasi pengolahan citra yang telah dikembangkan saat ini
antara lain dalam sistem keamanan, dunia robotik, dan sebagainya. Pengolahan
citra merupakan salah satu jenis teknologi untuk menyelesaikan masalah mengenai
pemrosesan gambar. Dalam pengolahan citra, gambar diolah sedemikian rupa
sehingga gambar tersebut dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut.
B. Rumusan Masalah
1.
Bagaimana penggunaan teknologi pengolahan citra dalam bidang
keamanan dan hukum
2.
Bagaimana cara proses pengenalan pola sidik jari ( finger
print )
3.
Apa saja contoh aplikasi pengolah citra dalam bidang
keamanan dan hukum
C. Tujuan Penulisan
1.
Mengetahui bagaimana penggunaan teknologi pengolahan citra
dalam bidang keamanan dan hukum
2.
Mengetahui bagaimana proses pengenalan pola sidik jari dalam
bidang keamanan dan hukum
3.
Mengetahui apa saja contoh aplikasi pengolah citra dalam
bidang keamanan dan hukum
BAB II
PEMBAHASAN
A. Pengertian Pengolahan Citra
Pengolahan citra (image processing) merupakan suatu sistem di mana
proses dilakukan dengan masukan berupa citra (image) dan hasilnya juga berupa
citra (image). Pada awalnya pengolahan citra
ini diilakukan untuk memperbaiki kualitas citra, namun dengan
berkembangnya dunia komputasi yang ditandai dengan semakin meningkatnya
kapasitas dan kecepatan proses komputer,
serta munculnya ilmu-ilmu komputasi yang memungkinkan manusia dapat
mengambil informasi dan suatu citra, maka image processing tidak dapat
dilepaskan dengan bidang computer vision.
Sesuai dengan perkembangan komputer vision itu sendiri, pengolahan citra
mempunyai dua tujuan utama, yakni sebagai berikut.
(1) Memperbaiki kualitas citra, di mana citra
yang dihasilkan dapat menampilkan informasi secara jelas atau dengan kata lain
manusia dapat melihat informasi yang diharapkan dengan menginterprestasikan
citra yang ada. Dalam hal ini interprestasi terhadap informasi yang ada tetap
dilakukan oleh manusia.
(2) Mengekstraksi informasi ciri yang menonjol
pada suatu citra, di mana hasilnya adalah informasi citra di mana manusia
mendapatkan informasi ciri dan citra secara numerik atau dengan kata lain
komputer (mesin) melakukan interprestasi terhadap informasi yang ada pada citra
melalui besaran-besaran data yang dapat dibedakan secara jelas (besaran-besaran
berupa ini besaran numerik).
Operasi-operasi
yang dilakukan didalam pengolahan citra dapat diklasifikasikan dalam beberapa
jenis sebagai berikut :
1. Perbaikan citra (image
restoration)
2. Perbaikan kualitas
citra (image enhancement)
3. Pemampatan citra
(image compression)
4. Segmentasi Citra
(Image Segmentation)
5. Analisis Citra (Image
Analysis)
6. Rekonstruksi citra
(image reconstruction)
B. Contoh Aplikasi Citra
Tekhnologi Pengaman, suatu system mengalami kemajuan pesat akibat
dari pesatnya perkembangan pengolahan citra pada bidang biometrika. Sebagai
contoh pemanfaatan sidik jari, iris, wajah, dan biometrika yang lainnya untuk
system identifikasi seseorang.
Berikut Contoh aplikasi citra dalam bidang keamanan dan hukum :
a.
Pengenalan pola sidik jari
(finger print).
Fingerprint Time Attendance Machine (Mesin absensi sidik
jari) adalah salah satu mesin absensi
jenis biometrik yang menggunakan metode pendeteksian melalui sidik jari
karyawan untuk mendata daftar kehadiran karyawan.
b.
Rekonstruksi wajah pelaku
kejahatan.
Aplikasi face recognition adalah software komputer yang berguna
untuk mengenali wajah manusia dengan menggunakan model 3D. Setiap wajah
memiliki kontur khusus yang membedakannya dengan wajah yang lain yakni terdapat
80 titik kontur yang dapat diukur dengan software, di antaranya adalah jarak
antara kedua mata, lebar hidung, kedalaman lekuk mata, bentuk tulang pipi, dan
panjang rahang. Titik-titik kontur tersebut diukur menggunakan kode numerik,
disebut faceprint, yang disimpan dalam database.
c.
Pengenalan pola hasil uji
balistik.
EBV4 Exterior Ballistics Software adalah program yang menghitung
lintasan benda melalui atmosfer seperti pengamatan gerak peluru yang
ditembakkan dari senjata ringan, baik di pendek dan pada rentang panjang
sehingga hasil yang didapat adalah ilustrasi dari gerak peluru tersebut.
C. Analisis Aplikasi Sidik Jari ( Finger Print )
Sejak dulu sidik jari telah diketahui keunikannya, bahwa tidak ada
seorangpun di dunia ini yang memiliki sidik jari yang sama persis. Sehingga
telah dimanfaatkan untuk pengenalan dan pelacakan identitas seseorang. Dalam
sepuluh tahun terakhir, ketertarikan pada sidik jari berdasarkan sistem
biometrik telah tumbuh secara signifikan. Tentu saja harapan adanya sistem
identifikasi yang cepat dan tepat bukan hanya untuk pencarian dan pembuktian
pelaku kejahatan, tetapi juga diharapkan dapat menjadi pengganti cara-cara
pengamanan konvensional misalnya dengan password dan PIN.
Sistem biometrik adalah metode pembuktian atau pengenalan otomatis
identitas dari seseorang berdasarkan beberapa karakteristik fisik, seperti
sidik jari atau pola iris mata, atau beberapa aspek kebiasaan seperti tulisan
tangan dan tanda tangan.
Hal ini berkembang pada dunia pendidikan dan
industri dengan adanya kelompok peneliti dan perusahaan yang mengembangkan
algoritma dan teknik baru untuk pengenalan pola seperti berbagai peralatan
sensor biometrik yang telah dikembangkan dewasa ini. Sistem pengenalan sidik
jari harus mampu mengidentifikasi sidik jari seseorang dari sekumpulan besar
basis data sidik jari. Hal ini merupakan masalah tersendiri bagi efisiensi
sistem identifikasi. Sehingga digunakanlah berbagai pendekatan klasifikasi
berdasarkan ciri umum yang tampak pada sidik jari. Selama ini pengklasifikasian
sidik jari menggunakan pengklasifikasian eksklusif (exclusive classification),
yaitu citra dibagi menjadi beberapa kelas berdasarkan ciri makro.
Penelitian
ilmiah pertama dilakukan oleh F. Galton pada tahun 1892, yang membagi sidik
jari pada tiga kelas besar. Kemudian E.R Henry pada tahun 1900, memperbaharui
klasifikasi Galton dengan menambah jumlah kelas.
Cara ini dipopulerkan pada awal 1900-an, pengambilan sidik jari di
lokasi kejadian dilakukan untuk mencari tahu jati diri si pelaku kejahatan.
Polisi akan menyesuaikan sidik jari dengan mengidentifikasi titik-titik kecil
yang ditemukan di dalamnya. Biasanya kita sering mendenga dengan istilah Tim
Forensik.
Untuk menentukan titik mana yang harus dicocokkan, para penyelidik
mula-mula harus mengidentifikasi jenis sidik jari. Polisi di berbagai negara
mungkin memiliki klasifikasi sidik yang berbeda, namun pada dasarnya ada empat
tipe dasar:
a.
Lengkungan Tenda
Mirip dengan lengkungan biasa,
tapi sedikitnya satu garis harus bersudut 45 derajat atau lebih.
b.
Spiral
Sedikitnya satu garis membuat putaran penuh 360 derajat mengelilingi
pusat sidik jari.
c.
Simpul
Satu atau lebih garis masuk dan keluar jari pada sisi yang sama.
d.
Titik Galton
Detail kecil ditemukan di seluruh garis dalam sidik jari. FBI,
misalnya, menggunakan sistem pencocokan 12 titik dari satu sidik dengan titik
dari sidik lainnya untuk memastikan keakuratan pencocokan sidik. Para pakar
menyusun 19 tipe yang ada pada titik ini, tapi ada empat tipe dasar:
• Ujung garis
• Bilik tertutup
• Percabangan
• Pulau
Pada pencitraan sidik jari ini yang diolah juga dengan
menggunakan komputer, untuk memperjelas sidik jari seseorang agar lebih mudah
untuk mengindentifikasi pelaku kejahatan tersebut. Karena terkadang data yang
didapat dari TKP (Tempat Kejadian Perkara) cenderung kurang jelas/samar, maka
dari itu diolah kembali untuk mendapat informasi yang lebih riil tentang
struktur sidik jari tersebut.
Skema
klasifikasi inilah yang akhirnya digunakan oleh agen-agen polisi. Dalam
penelitian ini dilakukan pendekatan pembagian arah partisi citra sidik jari
dengan menggunakan template.
Template
terlebih dahulu harus dibuat, yaitu dengan mencari sejumlah sidik jari yang
mempunyai kelas sama, kemudian dilakukan pembentukan template. Dari
template-template inilah kita mengambil ciri yang makro dari kelas sidik jari.
Pada tahap klasifikasi, template tersebut dicocokan dengan berkas citra sidik
jari. Pencocokan template dengan berkas citra sidik jari menghasilkan
prosentase kecocokan antara template dengan berkas citra sidik jari. Metode ini
sering disebut metode template matching.
BAB III
PENUTUP
A. Kesimpulan
Dari uraian diatas dapat kita simpulkan bahwasanya pengolahan citra
dalam bidang keamanan sangat diperlukan, diantaranya untuk Pengenalan pola
sidik jari yang bisa digunakan untuk absensi karyawan untuk memperkuat keamanan
data-data dan lain-lain, Rekonstruksi wajah pelaku kejahatan yang digunakan
untuk mengenali wajah manusia dengan menggunakan model 3D sehingga membantu
dalam pencarian orang hilang maupun pelaku tindak kejahatan, Pengenalan pola
hasil uji balistik yaitu program yang
menghitung lintasan benda melalui atmosfer seperti pengamatan gerak peluru yang
ditembakkan dari senjata ringan, baik di pendek dan pada rentang panjang.
DAFTAR PUSTAKA
http://jaming89.wordpress.com/2010/09/28/pengolahan-citra-digital/
http://setyopangestu80.blogspot.com/2012/10/grafik-komputer-dan-pengolahan-citra.html
http://lalumuhamadjaelani.wordpress.com/2008/02/04/aplikasi-pengolahan-citra/
http://proactivedb23.blogspot.com/2011/12/tugas-1-contoh-aplikasi-grafik-komputer.html
http://seckerfers.wordpress.com/2011/10/10/aplikasi-aplikasi-pengolahan-citra/
http://mesin-absensi.net/mesin-absensi-fingerprint-sidik-jari/
http://sanusisi.blogspot.com/2015/03/penggunaan-aplikasi-pengolahan-citra.html
http://diegomu.blogspot.com/2010/09/pengolahan-citra-dalam-bidang-hukum.html
http://eprints.undip.ac.id/7750/1/COVER,_ABSTRAK,_BAB_I.pdf
http://www.4shared.com/office/lKMFJQCz/videogambar.html
0 Response to "Makalah Pengolahan Citra Dalam Bidang Keamanan dan Hukum"
Post a Comment