Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Salah satu masalah utama untuk dipecahkan ketika membangun sistem multiakses (multi-accessible systems), seperti aplikasi web, adalah menentukan identitas seseorang. Sistem yang melindungi informasi rahasia menempatkan tuntutan keamanan yang tinggi pada identifikasi. Biometri memberikan cara yang bersahabat (user-friendly) untuk identifikasi ini dan kian menjadi salah satu pesaing mekanisme identifikasi yang ada sekarang, terutama dalam transaksitransaksi elektronis. Teknologi biometri dapat digunakan untuk mengidentifikasi orang-orang dengan memasangkan ciri perilaku (behavioural) atau fisiologis (physiological) seseorang dengan informasi yang menguraikan identitas orang tersebut. Hampir mustahil kehilangan atau melupakan ciri biometri, karena hal tersebut adalah bagian hakiki setiap orang, dan ini adalah salah satu keuntungan yang dimiliki biometri jika dibandingkan dengan kunci, kata sandi (passwords) atau kode. Teknologi ini, yang meliputi antara lain, sidik jari, adalah dasar sistem identifikasi baru yang lebih baik (new strong identification systems). Pengenalan sidik jari (fingerprint recognition) adalah salah satu teknik biometri utama untuk identifikasi pribadi (personal identification). Di dalam skripsi ini, akan diuraikan secara mendalam disain, operasi, implementasi, evaluasi, dan uji coba sistem otentikasi untuk aplikasi web yang menggunakan sidik jari dalam mengotentikasi identitas individu secara otomatis. Saat ini, kegunaan utama sistem ditunjukkan untuk otentikasi pemakai (user authentication). Sebagai contoh, sistem ini dapat digunakan untuk menggantikan otentikasi kata sandi (password authentication) selama sesi login (login session) dalam lingkungan komputer multi-pemakai (multi-user computing environment). Untuk menetapkan penilaian yang obyektif atas sistem, uji skenario terhadap lebih dari 35 orang dengan 70 sampel sidik jari telah digunakan dalam memperkirakan nilai kinerja sistem. Hasil pengujian mengungkapkan bahwa sistem ini dapat mencapai kinerja yang baik terhadap subyek uji (FTE: 55.5%, FMR: 0%, FNMR: 11.5%). Hasil evaluasi juga telah menunjukkan bahwa sistem ini memenuhi persyaratan waktu respon (response time requirement). Prosedur otentikasi yang sempurna, rata-rata, memerlukan waktu sekitar 3.975 detik pada komputer notebook Pentium IV 2.4 GHz.

---

One of the main problems to solve when building multi-accessible systems, such as web applications, is to determine the identity of a person. A system protecting confidential information puts strong security demands on the identification. Biometric provides a user-friendly means for this identification and fast becoming a competitor for current identification mechanisms, especially for electronic transactions. Biometric technologies can be used to identify people by pairing physiological or behavioural features of a person with information which describes the subject?s identity. It is almost impossible to lose or forget biometrics, since they are an intrinsic part of each person, and this is an advantage which they hold over keys, passwords or codes. These technologies, which include amongst others, fingerprint, are the basis of new strong identification systems. Fingerprint recognition is an important biometric technique for personal identification. In this paper, the design, operational methodology, implementation, evaluation and testing of an authentication system for web application which uses fingerprints to authenticate the identity of an individual automatically will be described in depth. Currently, it is mainly intended for user authentication. For example, this system can be used to replace the password authentication during the login session in a multi-user computing environment. To establish an objective assessment for the system, scenario testing on more than 35 people with 70 fingerprint samples have been used to estimate the performance numbers. The experimental results reveal that the system can achieve a good performance on these test subjects (FTE: 55.5%, FMR: 0%, FNMR: 11.5%). Evaluation results have also demonstrated that this system satisfies the response time requirement. A complete authentication procedure, on average, takes about 3.975 seconds on an Intel Pentium IV 2.4 GHz workstation."

"Otentikasi adalah sebuan cara untuk mengonfirmasi validitas data yang dimasukkan pengguna. Sistem otentikasi banyak digunakan pada banyak hal terutama untuk melindungi dan membatasi akses ke data sehingga hanya dapat diakses oleh entitas tertentu. Salah satu contoh sistem otentikasi adalah keamanan aplikasi di ponsel. Ada banyak cara untuk mengotentikasi aplikasi pada ponsel, misalnya sidik jari, kata sandi, pola, dll. Saat ini, ada beberapa jenis baru sistem otentikasi pada aplikasi ponsel seperti GPS dan mengocok telepon genggam. Dalam tulisan ini, semua sistem otentikasi ini akan dibandingkan dalam bidang keamanannya, keramahannya, dan keefisienannya dengan cara melakukan penghitungan waktu yang dibutuhkan untuk otentikasi pada tiap sistemnya untuk mengukur keefisiean lalu memberikan kusioner kepada koresponden untuk mengukur keramahan dan keamanannya. Pengukuran keamanan juga dilakukan dengan cara studi literatur dari jurnal yang membahas keamanan sistem otentikasi. Hasil yang didapatkan adalah sistem otentikasi terefisien adalah GPS dengan waktu 2,465 detik, sistem otentikasi teramah adalah sidik jari dengan nilai 4,308, dan sistem otentikasi teraman adalah sidik jari dengan nilai 4,692.

---

Authentication is a form to confirm the validity of the data that user put. Authentication systems are widely used on many things especially things for protecting and limiting access to data so that it only can be accessed by specific entity. One example of authentication system is application security on hand phone. There are many ways to authenticate application on hand phone, for example fingerprint, password, pattern, etc. Nowadays, there are some new type of authenticate system on hand phone application like GPS and shaking phone. In this paper, all of these authentication systems will be compared in the area of security, friendliness, and efficiency by calculating the time needed to authenticate each system to measure efficiency and then giving questionnaire to correspondents to measure friendliness and safety. Security measurement is also done by means of literature studies from journals that discuss the security of authentication systems. The results obtained are the most efficient authentication system is GPS with a time of 2.465 seconds, the most user-friendly authentication system is a fingerprint with a value of 4.308, and the safest authentication system is a fingerprint with a value of 4.692."

"ABSTRAKMetode Eigenface diimplementasikan pada sistem otentikasi kontinu yang digunakan dalam sistem pengenalan wajah. Proses dimulai sistem dengan deteksi warna kulit, wajah serta kedua mata pengguna melalui suatu kamera. Piksel citra wajah disimpan dan diolah menjadi bentuk vektor fitur. Vektor fitur dari citra uji dan citra latih disubstraksikan dan dinormalisasikan demi mendapatkan jarak Euclidean terdekat sebagai hasil pengenalan. Sistem diuji pada enam parameter pengujian yaitu pengujian terhadap perubahan resolusi, pengujian terhadap noise, pengujian terhadap citra iluminasi rendah, pengujian terhadap perubahan etnis, serta pengujian secara kontinu. Nilai rata-rata akurasi pengenalan yang dicapai oleh rancangan ini berkisar 85.62% pada 240 citra data latih.

---

ABSTRACTEigenface method is being implemented in continuous authentication system to recognize faces. The system in this implementation is able to detect user’s skin color, face, and eyes through a camera. Each pixel in the input and template pictures is then stored and converted into feature vectors. Feature vector from the input and template images are then subtracted to find the nearest Euclidean distance which is the recognition result. The five test parameters used are variation of image resolution, noise, low-illuminated test image, user’s ethnicity, and continuous test. This system is able to achieve have up to 85.62% recognition accuracy rate with 240 training data images."