Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tujuan: Mengetahui distribusi sidik bibir dan jari pada laki-laki dan perempuan, perbedaan pola sidik bibir laki-laki dan perempuan, serta hubungan antara sidik bibir dengan sidik jari. Material dan Metode: Sidik bibir diambil dengan menempelkan selotip pada bibir yang telah diolesi lipstik. Sidik jari diambil dengan menggunakan tinta sidik jari. Analisis data dilakukan dengan Uji Chi-Square dan Uji Korelasi Spearman. Hasil: Terdapat perbedaan pola sidik bibir dan pola sidik ibu jari kanan pada laki-laki dan perempuan, serta terdapat korelasi antara sidik bibir dengan sidik ibu jari. Kesimpulan: Sidik bibir dan sidik jari dapat digunakan sebagai alat untuk identifikasi jender.

---

Objective: To examine the distribution of lip-prints and fingerprints, the difference of lip-prints and fingerprints between male and female; also the relationship between lip-prints and fingerprints.

Methods: Lip-prints were taken by applying cellophane tape on lips which had been coated with lipstick. Fingerprints were taken by special ink for this purpose. Chi Square and Spearman’s Correlation test were used in data analysis.

Result: There was a statistically difference between lip-prints and fingerprints in males and females; also there were correlations between lip-prints and fingerprints for gender identification.

Conclusion: Lip-prints and fingerprints can be used as methods for gender identification."

"Latar Belakang: Metode identifikasi pola sidik bibir adalah bagian dari identifikasi forensik, dan dapat digunakan untuk identifikasi suku. Tujuan: Menganalisis hubungan antara pola sidik bibir dengan sidik jari antara Suku Jawa dan Suku Batak, serta mengetahui apakah terdapat perbedaan variasi pola sidik bibir dan sidik jari pada kedua suku tersebut. Metode: Pola sidik bibir dan sidik jari diambil dari 50 individu bersuku Jawa dan 50 individu bersuku Batak. Hasil: Terdapat perbedaan signifikan (p<0,05) pada pola sidik bibir dari keempat kuadran antara kedua suku, dengan pola menyilang lebih sering pada suku Batak dan pola retikuler dan bercabang lebih sering pada suku Jawa. Pola sidik jari antara Suku Batak dan Jawa tidak terdapat perbedaan yang signifikan (p>0,05). Kesimpulan: Pola sidik bibir bisa dijadikan indikator identifikasi Suku Jawa dan Suku Batak.

---

Background: Lip print identification is a part of forensic identification, which can be used to determine ethnics. Goal: To analyze the relationship of lip prints and fingerprints between the Javanese and Bataknese population and to find any differences on lip or fingerprint patterns between the two ethnics. Methods: Lip prints and fingerprints were taken from 50 Javanese and 50 Bataknese population. Result: There was a significant (p<0.05) difference in lip prints at all four quadrants between both ethnics, with intersected pattern more frequent in Bataknese and both reticular and branched patterns are more common in Javanese. The relationship between fingerprints with ethnic differences was not found significant (p<0.05). Summary: Lip print can be used as a tool to identify between Javanese and Bataknese"

"Latar Belakang: Sidik bibir bervariasi pada setiap individu. Populasi Indonesia bervariasi dan penelitian mengenai sidik bibir pada populasi Indonesia belum pernah dilakukan. Tujuan: Untuk mengetahui pola dan dimorfisme seksual sidik bibir populasi Indonesia. Metode: Dilakukan pemeriksaan oleh 5 peneliti dengan menggunakan lup 3,5 dioptri pada 583 responden. Dilakukan analisis perbedaan pola sidik bibir pada populasi Indonesia Barat dan Indonesia Timur, serta dimorfisme seksual sidik bibir pada kedua populasi tersebut. Hasil dan Kesimpulan: Pola sidik bibir populasi Indonesia Barat dan Timur khas tidak mirip dengan pola sidik bibir pada populasi lain serta tidak terdapat dimorfisme seksual sidik bibir pada populasi Indonesia.

---

Background: Lip Print has a variation on each Individual. Indonesian population is diverse and research about lip print in Indonesian population has not been done.

Aim: Identifying type of lip print in Indonesian population and differences between gender.

Methods: Material methods 583 subject examined by five researcher using 3,5 dioptri magnifying glass and analyzed difference type and sexual dimorphism of lip print in East and West Indonesian population.

Result and summary: West and East Indonesian population lip print has a characteristic and do not like type of lip print in another population in the world and there is no sexual dimorphism in Indonesian population."

"Penggunaan citra sidik jari untuk berbagai macam aplikasi telah banyak dikembangkan, antara lain untuk sistem keamanan, klasifikasi sidik jari, identifikasi manusia dan digunakan oleh kepolisian untuk mengidentikasi orang yang dicurigai atau terlibat dalam suatu kejahatan. Pada identifkasi tersebut masih sering digunakan metode konvensional, yaitu dilihat secara visual berdasarkan pada parameter yang ada pada buku pedoman dan petunjuk identifkasi di kepolisian. Dari beberapa metode yang telah dikembangkan untuk mengganti metode konvensional tersebut, diperlukan parameter pengontrol yaitu nilai bobot yang sesuai agar kesalahan (error) pelatihan dan pengecekan mendekati nol. Sehingga dalam mendapatkan nilai parameter yang sesuai tersebut dilakukan dengan coba-coba (trial and error) dan epoch yang besar serta dibutuhkan waktu yang lama.Dalam penelitian ini, mengembangkan pemrograman modul pemrosesan citra menggunakan software Matlab versi 6.5 untuk mendapatkan data sudut rata-rata alur sidik jari (code arah) dan bifurkasi, serta proses pengenalan pola sidik jari menggunakan sistem penalaran adaptif yaitu sistem yang dapat mengontrol kesalahan (error) pelatihan dan pengecekan berbasis jaringan saraf dan logika fuzzy (neurofuzzy) dengan menggunakan tools Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) yang ada di Matlab. Adapun sistem pengenalan pola sidik jari dilakukan dalam dua modul yaitu modul pemrosesan dan modul pengenalan. Pada modul pemrosesan terdiri dari proses pengambilan data citra yang berbeda dengan menggunakan scanning, proses perubahan citra sidik jari menjadi citra hitam-putih (biner), prosess penipisan (thinning) dan selanjutnya dilakukan ekstraksi citra sidik jari. Dalam modul pengenalan, dilakukan proses pengenalan data-data kode arah dan bifurkasi dari citra sidik jari yang berbeda menggunakan sistem penalaran adaptif berbasis neuro fuzzy.Dari hasil penelitian, waktu untuk proses pengenalan dan pengecekan pola sidik jari menggunakan sistem penalaran adaptif berbasis neuro-fuzzy 6 detik dan epoch 100, lebih cepat dibandingkan dengan pengenalan pola sidik jari berbasis jaringan saraf (neural network) selama 14 detik Semakin kecil error rata-rata pengenalan pola sidik jari maka prosentase kemiripan watt kecocokan dengan citra target semakin besar. Prosentase kemiripan pada pengenalan pola sidik jari berdasarkan data kode arah mencapai 99%, jauh lebih tinggi dan lebih baik prosentasenya dibandingkan dengan pengenalan pola sidikjari berdasarkan data bifukasi yang hanya mencapai 76%.

---

Fingerprint images that used for divers kinds of application has been developed among others for security system, classification of fingerprint, identification of human being and also used by the police to identify any suspects or those engaged in a crime. The conventional identification method is frequently used, namely by means of visual identification based on the existing parameters in the directory of identification book From some methods that have been developed to replace the conventional method, appropriate control parameters are needed so error in training and checking is close to zero, therefore trial and error is carried out to get such appropriate parametric values and great epoch with time is longer.

In this research, we developed programming of the image processing module used Matlab software version 6.5 to have bifurcation code data and bifurcation data, and fingerprint pattern recognition process using adaptive reasoning system, namely a system which can control error of training and checking close to zero based on neural network and fuzzy logic with used Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) tools in Matlab. The fingerprint pattern recognition system is carried out in two modules, that is processing module and recognition module. The processing module consists of a process of image data collection, which is different from the one, which uses scanning; a process of changing fingerprint images to black and white (binary) images, followed then by a process of thinning and then fingerprints extraction. In the recognition module, a process of identification of data on code of direction and bifurcation of fingerprint images, which is different from the one, which uses adaptive reasoning system, based on neuro-fuzzy.

From the result of research, we have time of fingerprint recognition using adaptive reasoning system based on neuro-fuzzy is 6 second and epoch 100, it is faster then fingerprint recognition using neural network If average errors is small then percentage of similarity input images with target fingerprint images are bigger. Percentage of similarity fingerprint recognition based on direction code is 99%, it is higher and most good then percentage fingerprint recognition based on bifurcation data that just result is 76%."

"Sidik jari memiliki suatu orientasi dan struktur periodik berupa komposisi garis-garis gelap dari kulit yang naik (ridges) dan garis-garis terang dari kulit yang turun (furrows) yang berliku-liku membentuk suatu pola yang berbeda-beda. Walaupun garis-garis alur tangan terbentuk berbeda-beda, tetapi sifat-sifat khusus dari sidik jari yang disebut dengan minutiae adalah unik untuk setiap individu. Ciri-ciri ini membentuk pola khusus yang terdiri dari terminasi/ perpisahan atau percabangan dari alur. Untuk memeriksa apakah dua sidik jari berasal dari jari yang sama atau bukan, para ahli mendeteksi minutea tersebut. Sistem Identifikasi Sidik Jari Otomatis (AFIS) akan mengambil dan membandingkan ciri-ciri tersebut untuk menentukan suatu kecocokan. Metode klasik pengenalan sidik jari menggunakan pattern sekarang ini sudah jarang dipakai dikarenakan memerlukan alokasi penyimpanan data yang besar dan memerlukan waktu identifikasi yang lama. Pembuatan suatu model sidik jari diperlukan untuk menyederhanakan algoritma menjadi lebih efisien. Dalam Tugas Akhir ini dikembangkan peningkatkan keberhasilan pengenalan sidik jari dengan menambahkan pengolahan gambar berdasarkan Histogram Equalization dan Fast Fourier Transform (FFT). Dari hasil pengujian diperoleh hasil bahwa dengan menggunakan Image Enhanchement didapatkan hasil Minutea yang lebih banyak dari pada menggunakan binarisasi tanpa image enhancement.

---

Human fingerprints have an orientation and periodic structure composed of dark upward skin curves called Ridges, and a lighter colored skin curves called Furrows, which then form many various different pattern. Although that curves make many various shapes and pattern, but special characteristic from that prints which we called Minutea is unique in every individual. These characteristics forms a special pattern which consist of termination, or branches.

To check if two fingerprints come from the same finger or not, experts investigate that Minutea. AFIS or Automated Fingerprint Identification System will take and compare that characteristic to find a match. Traditional fingerprint identification using pattern recognition is rarely used nowadays, because it needs a very large amount of space for data and require a long time for identification. Fabrication of a fingerprint model is necessary to simplify the algorithm.

In this Final Project is developed to increase success with the introduction of fingerprint image processing add Histogram Equalization, and based on Fast Fourier Transform (FFT). From the results of the test results obtained with that obtained using the Image Enhanchement results Minutea more on the use of image enhancement without binarization."

"Criminal action has shown progressive increase in quality or quantity. To solve criminal cases, important data are needed in identifying individuals. The method of lip print (LP) identification can be applied in certain cases when lip prints can be found in e.g. spoon, glass, fruit etc. The prints can be analyzed in principle to reveal the characteristics of lip position. A study was conducted to compare the normal lip print with open, smile and kiss positions of the lips. Lip prints of 44 students of the University of Indonesia were taken by using transparent cellotape. The pattern types of the lip prints on 8 quadrants were determined using the method of Suzuki, and Mann-Whitney test to 95% confidence limit was used to indicate statistical significance. The results indicate that for the types of LP in all quadrants, there is no difference of between the types of LP from open, smile, kiss or normal position. In conclusion, while the pattern of lip print is specific for an individual and useful for identification, there are no significant differences between the pattern types of LP and normal lip position."

"ABSTRAKUntuk pertama kalinya, bangsa Indonesia memilih presiden dan wakil presiden secara langsung pada 5 Juli 2004. Salah satu penunjang dalam penyelenggaraan pemilu ialah tinta sidik jari. Analisis komponen tinta sidik jari penting dilakukan untuk menjamin bahwa tinta sidik jari yang dihasilkan sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan dan aman untuk digunakan. Dalam penelitian ini telah dilakukan analisis komponen dalam tinta sidik jari dengan metode Kromatografi Lapis Tipis (KLT)-Densitometri untuk kurkumin. Metode spektrofotometri UV-Vis untuk metil violet dan metode titrasi argentometri untuk perak nitrat, kadar rata-rata perak nitrat yang diperoleh dengan penghilangan warna adalah 3,88% dan dengan menggunakan tanur 3,83%. Uji keterulangan kurkumin dengan metode KLT-Densitometri diperoleh koefisien variasi lebih dari 2% pada 200 ppm dan kurang dari 2% pada konsentrasi 400 ppm dan 600 ppm, kadar rata-rata kurkumin diperoleh sebesar 0,44 %. Uji keterulangan metil violet dengan metode spektrofotometri UV-Vis mempunyai koefisien variasi kurang dari 2%, kadar rata-rata metil violet diperoleh kadar sebesar 0,75 %.

---

ABSTRACTFor the first time in our election history, we have choose the president and the vice president directly on Juli 5th 2004. The most important material to support the election process is indelible election ink. Analysis components is important to make sure that the indelible election ink is available with the specification and safe to use. This research had done to analyse the component that contained in the indelible election ink, with several methods such as thin layer chromatography-densitometry for curcumin, spectrophotometry UV-Vis for methyl violet and argentometry titration for silver nitrate, mean determination of silver nitrate with colourless method is 3.88% and 3.83% with tanur. By using TLC-densitometry the precision higher than 2% in 200 ppm and lower than 2% in 400 and 600 ppm, mean determination of curcumin is 0.44%. The precision of methyl violet with spectrophotometry UV-Vis lower than 2%, mean determination of methyl violet is 0.75%."