Sekilas mengenai biometrics

**®Rektor UPP-Rohul Community®**

Pengertian Biometrics
Biometrics adalah salah
satu teknologi yang dewasa ini makin meningkat intensitas pemanfaatan
maupun penelitiannya. Definisi biometrics cukup beragam. Mengacu pada
kamus Merriam-Webster[1], Biometrics didefinisikan sebagai berikut “the
measurement and analysis of unique physical or behavioral
characteristics (as fingerprint or voice patterns) especially as a means
of verifying personal identity”. Adapun teknologi biometrics
didefinisikan sebagai berikut“Biometric technologies” are automated
methods of verifying or recognizing the identity of a living person
based on a physiological or behavioral characteristics[2][3]
Dari kedua definisi ini dapat disimpulkan bahwa:
1. Data masukan pada sebuah sistem biometrics terdiri dari dua
  kategori: karakteristik fisis dan karakteristik perilaku seseorang
2. Tujuan dari pemakaian biometrics adalah untuk mengenali
  identitas personal seseorang berdasarkan ciri biometrics yang
  dimiliki orang tersebut
3. proses verifikasi atau recognition dilakukan secara otomatis
  yaitu lewat komputer. Teknik laboratorium forensik seperti latent
  fingerprint, analisa rambut dan DNA tidak termasuk dalam kategori
  teknologi biometrics
4. Sasaran identifikasi adalah manusia yang masih hidup. Karena
  itu pemakaian metode yang sama untuk identifikasi selain manusia
  yang masih hidup seperti buah dan sayur, tidak termasuk dalam
  definisi biometrics.
Dalam dokumen ini dibahas beberapa jenis karakteristik fisik yang lazim dipakai dalam sebuah sistem biometrics.

Biometric Identifier
1. Wajah
  Pemakaian wajah dalam biometrics sangat alami, karena
  umumnya manusia mengenali seseorang berdasarkan ciri wajah.
  Karakteristik pemakaian wajah dalam biometrics system memiliki ciri
  antara lain sebagai berikut [4]:
  1. Mampu dikenali dari jarak yang relatif lebih jauh dibandingkan biometrics yang lain
  2. Tidak ada keharusan memakaikan satu piranti kepada orang yang akan diambil data wajah.
  Akan tetapi pemakaian wajah dalam biometrics juga memiliki kelemahan antara lain
  1. Sulit mengidentifikasikan orang kembar
  2. Sangat dipengaruhi oleh iluminasi, perubahan wajah karena usia
  3. Timbulnya masalah perlindungan privasi saat dipakai di wilayah
    publik, karena publik langsung mengenali identitas orang tersebut
2. Iris
  Tekstur iris manusia berasal dari proses chaotic
  morphogenetic selama perkembangan embrio, dan memiliki ciri yang mampu
  dipakai untuk identifikasi seseorang. Pemakaian iris dalam biometrics
  system memiliki ciri khas sbb. [4]
  1. Akurasi tinggi
  2. Tidak memerlukan kontak dalam pengambilan data
  3. Tidak mudah dipalsukan
  4. Informasi iris relatif stabil, sehingga tidak diperlukan registrasi ulang
  Evaluasi terhadap performa Iris untuk biometrics terakhir
  diselenggarakan pada tahun 2006. Kompetisi yang dinamakan ICE 2006 (Iris
  Challenge Evaluation) oleh The National Institute of Standards and
  Technology (NIST) [5]. Algoritma yang diujikan berasal dari tiga vendor
  Sagem-Iridian, Iritech, dan Cambridge. Sampel yang diujikan sebanyak
  59,558 (29,056 iris mata kanan dan 30,502 iris mata kiri) dari 240
  subjects dengan 30 partisi untuk tiap mata. Hasil terbaik dicapai oleh
  Sagem-Iridian, dengan median FRR 0.012 pada FAR 0.001 [6] .
3. Suara (voice)
  Sistem biometrics yang memanfaatkan suara memiliki
  kelebihan bahwa perekaman suara seseorang tidak menyolok. Sistem
  biometrik yang berdasarkan suara juga satu-satunya yang dapat dipakai
  untuk proses pengenalan lewat telpon. Pengolahan suara dilakukan dengan
  melakukan ekstraksi fitur memakai berbagai metode seperti Fast Fourier
  Transform (FFT), Cepstrum. Selanjutnya proses matching dilakukan memakai
  berbagai metode statistik seperti Hidden Markov Model (HMM) atau
  Dynamic Programming (DP). Tetapi kualitas suara seseorang sangat
  dipengaruhi oleh microphone, karakteristik digitizer, kesehatan, stress,
  emosi seseorang. Selain itu suara seseorang dapat ditirukan oleh orang
  lain [4]. Faktor-faktor ini yang menyebabkan suara tidak tepat apabila
  dimanfaatkan dalam biometrics.
4. Deoxyribo Nucleic Acid (DNA)
  Deoxyribo Nucleic Acid (DNA) adalah
  data berdimensi satu, yang terdiri dari sekuens basa Adenin (A), Thiamin
  (T), Guanin (G), dan Cytosin (C). DNA tersimpan dalam nukleus sel,
  terdiri dari sekitar 3 milyar basa tersebar dalam 46 kromosom. DNA
  merupakan informasi yang sangat akurat sebagai alat identifikasi
  seseorang, tetapi memiliki beberapa kelemahan, antara lain [4]:
  1. kontaminasi & sensitifitas, yaitu mudah untuk mencuri DNA
    seseorang yang sebenarnya tidak bersalah, tetapi kemudian dapat
    dimanfaatkan untuk tujuan yang tidak dikehendaki
  2. memerlukan proses kimia dan keterlibatan seorang ahli untuk
    mengekstrak karakteristik DNA seseorang, sehingga tidak dapat untuk
    sebuah automatic real-time system.
  3. masalah privasi; dari kode genetik seseorang dapat diketahui
    kecenderungan seseorang mudah tidaknya terkena sebuah penyakit, dan hal
    ini berpotensi untuk disalahgunakan, misalnya diskriminasi.
5. Sidik Jari (Fingerprint)
  Berbagai peninggalan purbakala
  memperlihatkan bahwa sejak dahulu, telah diketahui bahwa sidik jari yang
  dimiliki seseorang berbeda dengan orang lain. Di beberapa batu terpahat
  pola sidik jari yang berusia ribuan tahun sebelum Masehi. Tetapi,
  kajian ilmiah mengenai inividuality dari biometrics baru dilakukan
  pertamakali pada abad 16. Publikasi ilmiah tertua tercatat dilakukan
  oleh Nehemiah Grew, pada tahun 1684, yang membahas secara sistematis
  struktur sidik jari, meliputi ridge, furrow dan pore. Pada tahun 1880,
  Henry Fauld menyampaikan presentasi ilmiah yang membahas mengenai
  keunikan sidik jari berdasarkan observasi secara empiris. Sedangkan Sir
  Francis Galton pada tahun 1892 memperkenalkan minutiae sebagai dasar
  untuk melakukan proses matching.Sebuah sidik jari dapat
  direpresentasikan dengan berbagai cara, misalnya citra, minutiae, dan
  sebagainya. Agar dapat dipakai dalam proses matching, representasi
  sebuah fingerprint tersebut harus memenuhi dua syarat [7]:
  1. saliency
    sidik jari harus memiliki informasi yang cukup memadai
    sehingga dapat dipakai untuk membedakan sidik jari seseorang dengan yang
    lain.
  2. suitability
    sidik jari harus mudah diekstrak, compact, sehingga dapat disimpan untuk proses matching.
  Pola sidik jari dapat dibagi menjadi tiga: loop, whorl dan arch. Pola
  loop paling banyak, yaitu sekitar 65%, whorl sekitar 30% dan arch
  sekitar 5%. Dari pola sidik jari tsb. Informasi yang diperlukan dapat
  diperoleh dengan mengekstrak minutiae. Arti minutiae adalah detail
  kecil. Minutiae pada sidik jari adalah titik dimana sebuah ridge (bukit)
  diskontinu (putus). The American National Standards Institute (ANSI)
  pada tahun 1986 mengusulkan taksonomi berdasarkan 4 kelas: terminations,bifurcations, trifurcations (atau crossovers) dan undetermined.
  Berbeda dengan ANSI, FBI menetapkan model koordinat minutiae hanya
  berdasarkan termination dan bifurcations, yaitu tiap minutia
  dinotasikasikan berdasarkan class, koordinat x dan y, dan sudut yang dibentuk oleh garis ridge dan sumbu horizontal pada titik minutia tersebut [7].
  
  Dalam proses matching, untuk menyatakan bahwa dua buah sidik jari berasal dari jari yang sama harus dipenuhi syarat-syarat sbb.
  1. kesesuaian konfigurasi pola global antara kedua buah sidik jari
  2. kesesuaian kualitatif (qualitative concordance), yaitu minutiae yang bersesuaian harus identik.
  3. faktor kuantitatif, yaitu banyaknya minutiae bersesuaian yang
    ditemukan harus memenuhi syarat minimal (guideline forensik di AS
    mensyaratkan minimal 12 minutiae)
  4. detail minute yang bersesuaian harus identik
  Teknik matching sidik jari yang dikembangkan sangat beragam, dan dapat dikategorisasikan ke dalam 3 tipe:
  1. Correlation-based matching
    Proses matching dilakukan berdasarkan
    perbandingan antar pixel dari kedua citra sidik jari, dilakukan dengan
    mencoba berbagai penyelarasan (alignment) kedua citra.
  2. Minutiae-based matching
    Teknik kedua adalah yang paling populer
    dilakukan, dimana proses matching dilakukan berdasarkan perbandingan
    minutiae yang diekstrak dari kedua sidik jari, yang dilakukan dengan
    mencoba berbagai penyelarasan (alignment) kedua citra.
  3. Ridge feature-based matching
    Apabila kualitas citra sidik jari
    sangat rendah, proses ektraksi minutiae sangat sulit dilakukan. Sebagai
    gantinya, pola ridge (orientasi lokal, frekuensi, bentuk dan tekstur)
    pada sidik jari yang diekstrak dan dipakai dalam proses matching.
  Pemanfaatan fingerprint sebagai alat identifikasi telah diuji sejak
  lama, dan standardisasi maupun evaluasinya telah jauh lebih maju
  dibandingkan dengan biometrics yang lain.

Perbandingan antara berbagai Biometric identifier
Sebagaimana
dijelaskan pada bab sebelumnya, berbagai bagian tubuh manusia seperti
misalnya wajah, sidik jari, suara, dapat dipakai untuk melakukan
identifikasi maupun verifikasi. Di antara berbagai informasi ini,
manakah yang paling baik ? Wayman et al. mendefinisikan biometrics yang
ideal adalah yang memenuhi 5 kualitas sebagai berikut [8][9]:
1. Robustness
  Maksud robust di sini adalah informasi pada individu
  tersebut tidak akan berubah sepanjang waktu. Tingkat robustness sebuah
  biometric identifier secara kuantitatif dapat diukur dari “false
  non-match rate” (Type I Error). Semakin tinggi false non-match berarti
  semakin rendah robustness sebuah biometric identifier.
2. Distinctiveness
  Maksud distinctiveness adalah informasi itu
  memiliki variasi yang cukup besar antar object pada sebuah populasi,
  sehingga identifikasi seseorang dapat dilakukan dengan mudah. Tingkat
  distinctiveness secara kuantitatif dapat diukur dari “false match error”
  (Type II Error)
3. Availability
  Availability maksudnya tiap individu pada sebuah
  populasi memiliki informasi yang multiple, sehingga pengambilan data
  dapat dilakukan lebih dari satu kali. Tingkat availability secara
  kuantitatif dapat diukur dari “failure to enrole” rate, yaitu
  probabilitas seseorang tidak mampu memberikan informasi biometric yang
  terbaca dengan baik pada saat enrollment.
4. Accessibility
  Accessibility maksudnya pengambilan data mudah
  dilakukan dengan memakai sensor elektronik. Accessibility secara
  kuantitatif dapat diukur berdasarkan “throughput rate” sebuah sistem,
  yaitu banyaknya individu yang dapat diproses pada satuan waktu.
5. Acceptibility
  Acceptibility maksudnya orang tidak akan menolak
  seandainya pengambilan data dilakukan. Tingkat acceptibility diukur
  dengan melakukan poling pengguna alat.
Maltoni et al. dalam Handbook of Fingerprint Recognition [7],
mendefinisikan syarat-syarat yang mirip dengan definisi Wayman, yaitu
1. Universality: harus dimiliki setiap individu
2. Distinctiveness: karakteristiknya mampu dipakai untuk membedakan dua individu
3. Permanence: invarian terhadap waktu
4. Collectability: dapat diukur secara kuantitatif
5. Performance: memiliki akurasi dan kecepatan (throughput) yang
  tinggi, kebutuhan resource, dan robustness terhadap faktor operasional
  maupun lingkungan
6. Acceptability: dapat diterima oleh pengguna dalam kehidupan sehari-hari
7. Circumvention: mudah tidaknya sitem biometric itu dapat diambil lewat metode yang ilegal
Selanjutnya Maltoni membandingkan antara berbagai biometric
identifier berdasarkan persepsinya. Rangkuman perbandingan tersebut
dapat dilihat di Tabel 1.

Tabel 1 Perbandingan karakteristik berbagai biometric identifier

Biometric Identifier Unv. Dst. Pmn. Col. Pfm. Acc. Crm.
Face H L M H L H H
Fingerprint M H H M H M M
Hand geometry M M M H M M M
Hand/finger vein M M M M M M L
Iris H H H M H L L
Signature L L L H L H H
Voice M L L M L H H
(H:High M:Medium L:Low Unv.:Universality Dst.:Distinctiveness
Pmn.:Permanence Col.:Collectability Pfm:Performance Acc.:Acceptability Crm.:Circumvention)

Tabel 1 memperlihatkan bahwa tiap biometrics identifier memiliki
kelebihan dan kelemahan. Pemilihan biometrics identifier harus
disesuaikan dengan aplikasi yang dibutuhkan. Biometrik yang merupakan
pilihan baik untuk sebuah aplikasi tidak selalu tepat untuk aplikasi
yang berbeda.

Dalam kaitannya dengan penerapan biometrik pada e-KTP untuk
menghindari identitas ganda, maka distinctiveness, permanence,
performance dan circumvention perlu mendapatkan prioritas perhatian.
Dari berbagai identifier pada Tab.1, maka fingerprint paling tepat,
karena memiliki distinctiveness yang relatif tinggi, bersifat permanen,
performance nya relatif tinggi dan level circumvention yang medium. Iris
memiliki kelebihan, dimana pengambilan datanya dapat dilakukan tanpa
menyentuh sensor (non invasive). Bahkan pada jarak yang cukup jauh (10m)
iris seseorang masih bisa diambil dengan baik [8]. Akan tetapi evaluasi
distinctiveness maupun stabilitas biometrics iris pada data skala besar
masih tertinggal dibandingkan dengan fingerprint, yang memiliki sejarah
lebih panjang. Untuk penerapan pada skala besar seperti e-KTP di
Indonesia, track-record pemakaian suatu biometrics merupakan faktor yang
harus dipertimbangkan, sehingga untuk saat ini, fingerprint merupakan
pilihan yang tepat di antara berbagai identifier yang ada.

Referensi
1. Merriam Webster Dictionary
2. B.Miller, Everything you need to know about biometric identification. Personal Identification News 1998 Biometric Industry Directory, Warfel & Miller, Inc., Washington DC, January 1988
3. J. Wayman, A definition of biometrics National Biometric Test Center Collected Works 1997-2000, San Jose State University, 2000
4. Nihon Jidou ninshiki sistemu kyoukai (2001). Nihon jidou ninshiki sisutemu kyoukai hen, Korede wakatta Baiometorikkusu, Ohmsha, 2001
5. Situs Iris Challenge Evaluation http://iris.nist.gov/ice/ice2006.htm (terakhir diakses 19 April 2010)
6. P.J.Phillips, T. Scruggs, A.J. O’Toole, P.J.Flynn, K.W.Bowyer,
  C.L.Schott and M.Sharpe, “FRVT 2006 and ICE 2006 Large-scale
  Experimental Results ”, IEEE Trans. PAMI, Vol.32, No.5, pp.831-846, May
  2010
7. D. Maltoni, D. Maio, A. K. Jain, S.Prabhakar, Handbook of Fingerprint Recognition, New York Springer, 2003
8. J.Wayman, A. Jain, D. Maltoni, D. Maio (Eds), Biometric Systems: Technology, Design and Performance Evaluation, Springer, 2005
9. J. Daugman, “Recognizing Persons by Their Iris Patterns”, in Biometrics: Personal Identification in Networked Society, A.K.Jain, R.Bolle, and S. Pankanti (Eds.), Kluwer Academic, New York, 1999

**®Rektor UPP-Rohul Community®**

Teknologi biometrics adalah teknologi kemanan yang menggunakan bagian
tubuh sebagai identitas. Dunia medis mengatakan bahwa ada berapa bagian
tubuh kita yang sangat unik. Artinya, tidak dimiliki oleh lebih dari
satu individu. Contohnya saja sidik jari atau retina mata. Meskipun
bentuk atau warna mata bisa saja sama, namun retina mata belum tentu
sama. Begitu juga dengan suara dan struktur wajah. Bagian-bagian unik
inilah yang kemudian dikembangkan sebagai atribut keamanan.

Sebagai bagian dari teknologi keamanan, biometrics memiliki dua
fungsi sekaligus yang dapat dijalankan terpisah maupun secara bersamaan.
Yang pertama sebagai pencatat ID atau sebagai alat verifikasi
(password).

Teknologi biometrics hampir dapat diterapkan di mana saja. Mulai
untuk melindungi sebuah barang tertentu dari akses yang tidak
diinginkan, seperti komputer. Sampai untuk melindungi sebuah ruangan
yang ramai dari orang-orang tertentu. Misalnya, untuk mengetahui
keberadaan teroris atau penjahat lain di bandara.

Cara kerja teknologi keamanan yang satu ini hampir sama dengan
teknologi keamanan lain yang sangat bergantung kepada sensor. Sendor
yang digunakan pada teknologi biometrics cenderung mahal dan semakin
akurat ketajamannya maka akan semakin mahal.

Selain sensor, bagian yang tidak kalah penting dari biometrics adalah
data. Bagaimana Anda menyimpan data pada sebuah sistem sangat penting.
Sebab biometrics adalah teknologi yang bergantung kepada data. Bila data
yang disimpan tidak aman atau lengkap, kemungkinan adanya penyusup ke
system ini akan lebih besar.

**®Rektor UPP-Rohul Community®**

Pengertian Biometrik

Biometrik
Teknologi biometric merupakan teknologi yang digunakan untuk menunjukkan
keaslian (authentication) dari individu yang melakukan akses terhadap aset
organisasi. Authentication adalah konsep yang menunjukkan bahwa hanya mereka
yang diijinkan saja (authentic) yang dapat mempunyai akses terhadap asset
organisasi. Biometric bukan hanya digunakan dalam sistem informasi akuntansi,
aplikasinya cukup luas.

Menurut prediksi yang dilakukan oleh International Biometric Group, bahwa
industri keamanan biometric mendapat peningkatan pemasukan yang cukup besar
pada tahun 2007 jika dibandingkan tahun 2003. Implementasi biometric security
juga dilakukan oleh pemerintah Singapura, yang saat ini sedang merencanakan
penggunaan paspor biometric pada oktober 2005 dan saat ini 9000 penduduk
Singapura yang bekerja di airlines telah bersedia untuk melakukan uji coba
paspor biometric selama 6 bulan. Paspor ini memuat data-data pribadi
pemiliknya, seperti bentuk muka, sidik jari, dan bahkan pola selaput pelangi
mata atau iris. Semua data ini, akan disimpan dalam sebuah chip memori yang
termuat dalam paspor biometric. Hal yang lebih menarik lagi adalah ketika para
pemilik paspor lama tidak perlu mengganti jika paspor tersebut sudah
kadaluarsa, yang perlu dilakukan hanya menambahkan chip ini ke dalam paspor
yang sekarang dimiliki. Penggunaan paspor teknologi biometric ini dilakukan
oleh pemerintah Singapura sebagai respon untuk meningkatkan keamanan dalam
negeri (Radio Singapore International 2004). Kondisi ini bukan hanya terjadi di
Singapura, IBM sebagai industri yang bergerak dalam bidang produsen notebook
juga berencana akan menerapkan teknologi biometric sebagai salah satu
pengamanan notebook terbaru