ABSTRAKSI: Kemajuan teknologi informasi dan peningkatan kebutuhan jaminan keamanaan mendorong percepatan sistem identifikasi pribadi yang cerdas berbasis biometrik. Sistem identifikasi iris memiliki kelebihan terutama dalam hal akurasi keberhasilan, stabilitas jangka panjang, kemudahan penggunaan, dan rendahnya faktor penyebab timbulnya kesalahan.
Pada penelitian ini, diusulkan suatu metode ekstraksi ciri menggunakan dekomposisi transformasi wavelet sehingga mampu mengenali ciri-ciri khusus dari suatu citra iris mata. Kemudian akan diterapkan Levenshtein Distance dalam pengambilan keputusan.
Dari hasil pengujian diperoleh tingkat akurasi pengenalannya 98,77% dengan False Acceptance Rate (FAR) 0,80% dan False Rejection Rate (FRR) 1,67%. Sistem ini juga mampu mengatasi ketidakkonsistenan rotasi pada saat pengambilan citra iris mata, dan mengenali citra yang ditambah noise. Oleh karena itu, sistem identifikasi pola iris yang ditunjukkan mempunyai potensi untuk dapat diandalkan dan menjadi teknologi biometrik yang akurat.Kata Kunci : biometrik, identifikasi iris, dekomposisi transformasi wavelet, Levenshtein DistanceABSTRACT: The recent advances in information technology and the increasing requirement for security have resulted in the rapid development of intelligent personal identification system based on biometrics. Iris recognition system overrates another biometric identification system in it high level of accuracy, long-term stability, easier to use, and the low factor of mistake.
At this research, proposed a feature extracting method using wavelet decomposition transformation so that can recognize important feature information from eye iris image. Then, will be applied Levenshtein Distance in decision making.
From the testing result is obtained by level of identification accuracy of 98,77 with 0,80% of False Acceptance Rate (FAR) and 1,67% of False Rejection Rate (FRR). This system also can overcome rotational inconsistance during image acquisition, and recognize image that added noise. Therefore, this iris pattern recognition system has potential a reliable and accurate biometric technology.Keyword: biometric, iris identification, wavelet decomposition, transformation, Levenshtein Distance