BIOINFORMATIKA

      Dalam Wikipedia, biometrik (berasal dari bahasa Yunani  bios yang artinya hidup dan metron yang artinya mengukur) adalah studi tentang metode otomatis untuk mengenali manusia  berdasarkan satu atau lebih bagian tubuh manusia atau kelakuan dari manusia itu sendiri yang meiliki keunikan. Dalam dunia teknologi informasi , biometrik relevan dengan teknologi yang digunakan untuk menganalisa fisik dan kelakuan manusia untuk autentifikasi. Contohnya dalam pengenalan fisik manusia yaitu dengan pengenalan sidik jari , retina , iris , pola dari wajah (facial patterns), tanda tangan  dan cara mengetik (typing patterns). Dengan suara adalah kombinasi dari dua yaitu pengenalan fisik dan kelakuannya.

       Sistem Biometrika merupakan teknologi pengenalan diri dengan menggunakan bagian tubuh atau perilaku manusia. Sidik jari dan tanda tangan, masing-masing contoh biometrika berdasarkan bagian tubuh dan tingkah laku manusia. Keduanya telah digunakan dalam teknologi bimetrika dan telah diaplikasikan luas dewasa ini. Sistem pengenalan  diri adalah sistem untuk mengenali identitas seseorang secara otomatis dengan menggunakan teknologi komputer. Sistem akan mencari dan mencocokkan identitas seseorang dengan suatu basisdata acuan yang telah disiapkan sebelumnya melalui proses pendaftaran. Contohnya sistem pengenalan pelaku kejahatan menggunakan sidik jari. Berdasarkan sidik jari pelaku kejahatan, sistem akan secara otomatis mencari identitas pelaku pada basisdata kejahatan.

Jenis Sistem Identifikasi Manusia

     Setiap orang yang dilahirkan ke dunia tentu memiliki keunikan, tak ada yang sama antara satu dan yang lain. Setiap orang memiliki ciri atau atribut yang unik. Meski terlahir kembar, mereka tetap memiliki perbedaan.

Berdasar kenyataan itu, dibangunlah suatu sistem yang menggunakan ciri atau sifat identik manusia, yakni sistem biometrika. Jadi tubuh seseorang juga merupakan password bagi orang tersebut.

Ada berbagai jenis sistem biometrika yang sekarang tersedia. Mari kita lihat :

1. Wajah (Face)

Sistem pengenalan seseorang dengan wajah tidak mengganggu kenyamanan seseorang saat akuisisi citra. Citra wajah mungkin merupakan karakteristik biometrika yang paling umum digunakan oleh manusia untuk sistem pengenalan. Aplikasi pengenalan wajah meliputi pengenalan wajah yang statis atau terkontrol sampai sistem identifikasi wajah dinamis yang tak terkontrol di dalam suatu latar belakang yang terbaur (contohnya di bandara udara). Pendekatan yang paling umum untuk pengenalan wajah didasarkan pada bentuk dan penempatan atribut wajah, seperti mata, alis mata, hidung, bibir, dan dagu serta hubungan antara atribut tersebut atau analisis wajah secara keseluruhan yang menghadirkan suatu wajah sebagai suatu kombinasi dari sejumlah wajah kanonik. Meskipun unjuk kerja dari sistem pengenalan wajah yang secara komersial tersedia cukup layak, sistem ini memiliki batasan atas bagaimana citra wajah diperoleh yang kadang menuntut suatu latar belakang sederhana dan penerangan khusus. Sistem ini juga mempunyai kesukaran didalam mengenali suatu wajah dari dua sudut pandang (pose) yang berbeda dan di bawah kekuatan penerangan dengan kondisi yang berbeda-beda.

Agar dalam praktek, suatu sistem pengenalan wajah dapat bekerja dengan baik, maka sistem harus secara otomatis dapat (i) mendeteksi kehadiran wajah pada citra yang diperoleh; (ii) menempatkan wajah jika ada; dan (iii) mengenali wajah dari suatu sudut pandang umum (dari berbagai pose) (Jain et al., 2004).

2. Jejak panas dari wajah, tangan, dan pembuluh darah.

Pola dari panas yang dipancarkan oleh tubuh adalah suatu karakteristik unik dari suatu individu dan dapat ditangkap oleh suatu kamera inframerah dengan cara yang mudah seperti foto biasa. Suatu sistem penjejak panas tidak memerlukan kontak dengan pengguna, akan tetapi akuisisi citra pada lingkungan yang tidak terkendali merupakan suatu tantangan tersendiri, dimana terdapat panas memancar dari permukaan objek (misalnya: ruang alat pemanas dan pipa pembuangan panas) pada lingkungan sekitar badan. Sensor inframerah sangat mahal merupakan penghalang lain yang menghambat penggunaan penjejak panas secara luas (Jain et al., 2004).

3. Sidik Jari (Fingerprint)

Sidik jari berupa pola bukit dan lembah pada permukaan suatu ujung jari yang sering disebut minusi (minutiae), yang mana pembentukannya ditentukan sepanjang tujuh bulan yang pertama dari perkembangan janin. Sidik jari dari kembar identik adalah unik sehingga dengan demikian pola ujung jari setiap orang berbeda-beda. Hargascanner untuk melakukan akuisisi data sidik jari cukup murah. Ketelitian dari sistem pengenalan dengan sidik jari sekarang ini sudah cukup bagi sistem verifikasi skala kecil sampai menengah dan untuk sistem identifikasi yang menyertakan beberapa ratus pengguna. Gabungan beberapa sidik jari dapat menyediakan informasi tambahan yang memungkinkan untuk digunakan dalam pengenalan diri dalam skala besar. Ada beberapa permasalahan yang muncul pada sistem pengenalan diri dengan menggunakan sidik jari. Pertama, membutuhkan sumber daya komputasi yang besar terutama bila digunakan untuk sistem identifikasi. Kedua, Karena pengaruh usia, pekerjaan (pekerja fisik), luka, dan lain sebagainya, sidik jari seseorang dapat menjadi tidak jelas. Sulit untuk memperoleh ciri minusi dari sidik jari yang kurang/tidak jelas. Permasalahan yang terakhir, saat akuisisi data sidik jari menyentuh sensor. Sisa tekanan sidik jari biasanya masih menempel pada sensor, sehingga dapat mengganggu proses akuisisi berikutnya (Jain et al.,2004; Zhang,2004; Richards,2005).

4. Geometri Tangan (Hand geometry)

Sistem pengenalan dengan geometri tangan didasarkan pada sejumlah pengukuran dari tangan manusia, termasuk bentuk, ukuran telapak tangan, serta lebar dan panjang jari. Sistem verifikasi berbasis geometri tangan telah banyak digunakan. Tekniknya sangat sederhana, relatif mudah untuk digunakan, dan murah. Faktor-faktor seperti cuaca kering dan kulit kering tidak akan mempengaruhi ketelitian sistem verifikasi berbasis geometri tangan. Geometri tangan tidak sangat unik sehingga tidak dapat dikembangkan untuk sistem identifikasi. Lebih lanjut, informasi geometri tangan mungkin tidak sama sepanjang periode pertumbuhan anak-anak. Sebagai tambahan, barang barang perhiasan perorangan (misal: cincin), menjadi tantangan tersendiri dalam memperoleh ciri geometri tangan yang benar. Alat untuk akuisisi data geometri tangan memiliki ukuran besar, dan tidak bisa dipasang di dalam alat tertentu seperti laptop. Terdapat sistem verifikasi yang hanya menggunakan sedikit jari (khususnya, jari tengah dan telunjuk) sebagai ganti dari keseluruhan tangan.

Alat ini lebih kecil dibandingkan jika menggunakan seluruh geometri tangan, tetapi masih lebih besar dari yang digunakan dalam beberapa biometrika lainnya seperti: sidik jari, wajah, suara (Jain et al.,2004; Zhang,2004).

5. Selaput Pelangi (Iris)

Selaput pelangi adalah daerah berbentuk gelang pada mata yang dibatasi oleh pupil dan sclera (bagian putih dari mata). Tekstur visual dari selaput pelangi dibentuk selama perkembangan janin dan menstabilkan diri sepanjang dua tahun pertama dari kehidupan janin. Tekstur selaput pelangi yang kompleks membawa informasi sangat unik dan bermanfaat untuk pengenalan pribadi. Kecepatan dan ketelitian dari sistem pengenalan berbasis iris sangat menjanjikan dan sangat memungkinkan untuk digunakan pada sistem identifikasi berskala besar. Masing-masing selaput pelangi adalah unik dan seperti sidik jari, tekstur selaput pelangi dari kembar identik adalah berbeda. Tekstur dari selaput pelangi sangat sulit untuk dirusak melalui pembedahan. Kelemahan dari pengenalan dengan selaput pelangi adalah alat untuk akuisisi data relatif mahal, karena alat akuisisi harus menjamin kenyamanan pengguna dalam memakainya (Jain et al., 2004).

6. Telapak tangan (Palmprint)

Telapak tangan memiliki area yang jauh lebih besar daripada jari sehingga telapak tangan diharapkan memiliki kemampuan yang lebih membedakan dibanding sidik jari (Jain et al., 2004; Zhang,2004). Penjelasan lebih rinci tentang telapak tangan dapat dilihat pada sub bab 2.2.7.

7. Selaput Jala (Retina)

Pembuluh darah selaput jala kaya akan struktur dan merupakan suatu karakteristik unik dari individu. Selaput jala diklaim menjadi biometrika yang paling menjamin karena tidak mudah untuk berubah. Untuk mendapatkan citra selaput jala, seseorang harus mengintip ke dalam suatu sensor dan memfokuskan pada suatu noda khusus di dalam bidang tertentu sehingga diperoleh bagian dari pembuluh selaput jala yang ditentukan. Akuisisi citra selaput jala membutuhkan kerjasama dari subjek dan memerlukan kontak dengan lensa mata. Semua faktor ini berpengaruh kurang baik bagi penerimaan masyarakat terhadap biometrika selaput jala. Pembuluh selaput jala dapat mengungkapkan beberapa kondisi-kondisi medis, seperti hipertensi, yang merupakan faktor lain yang menghalangi penerimaan masyarakat terhadap biometrika berbasis selaput jala (Jain et al., 2004).

§  Bagaimana Cara Kerja Retina Scan?

Cara kerja dari retina sendiri cukup sederhana yaitu ketika si pengguna menggunakan alatnya maka sinar inframerah yang berada pada digital pengditeksi langsung secara otomatis mengditeksi sel saraf yang berada pada selaput mata belakang dan biasanya berlangsung 10 – 15 detik.

Dari gambar di atas kita bisa melihat cara kerja dari retina scan dengan sensor dari inframerah yang melewati atau memaparkan cahayanya ke saraf retina dan secara otomatis alatnya akan mengantarkan ke tersebut bahwa si pengguna telah menunjukkan identitasnya. Seperti yang sudah dijelaskan diatas kalau setiap teknologi tidak ada yang sempurna. Sama halnya dengan alat sensor untuk retina scan, alat ini tidak bisa mengenal atau mengdeteksi 100% pemakainya mungkin disebabkan adanya gangguan pada saraf selaput mata. Dan di sisi lain alat ini bisa mengenalinya namun dengan pemakai yang salah.

§  Semakin banyak informasi, atau faktor, yang diminta dari subjek, semakin menjamin bahwa subjek adalah benar-benar entitas yang diklaimnya. Oleh karenanya, otetikasi dua faktor lebih aman dari otentikasi faktor tunggal. Masalah yang timbul adalah bila subjek ingin mengakses beberapa sumber daya pada sistem yang berbeda, subjek tersebut mungkin diminta untuk memberikan informasi identifikasi dan otentikasi pada masing masing sistem yang berbeda. Hal semacam ini dengan cepat menjadi sesuatu yang membosankan. Sistem Single Sign-On (SSO) menghindari login ganda dengan cara mengidentifikasi subjek secara ketat dan memperkenankan informasi otentikasi untuk digunakan dalam sistem atau kelompok sistem yang terpercaya. User lebih menyukai SSO, namun administrator memiliki banyak tugas tambahan yang harus dilakukan. Perlu perhatian ekstra untuk menjamin bukti-bukti otentikasi tidak tidak tersebar dan tidakdisadap ketika melintasi jaringan. Beberapa sistem SSO yang baik kini telah digunakan. Tidak penting untuk memahami setiap sistem SSO secara detail. Konsep-konsep penting dan kesulitan-kesulitannya cukup umum bagi semua produk SSO.

§  Bagaimana Cara Penggunaan Retina Scan?

Si pengguna memusatkan mata pada satu titik sampai ada cahaya inframerah yang memaparkan cahayanya ke mata si pengguna dan secara otomatis akan mengverifikasikan identitas si pengguna. 

Adapun langkah–langkah spesifiknya:

§  Subjek akan melakukan permintaan akses ke suatu objek kemudian objek akan mengirimkan ID kepada subjek sesuai permintaan si subjek

Memanggil AS ( Authentication Service ) untuk melakukan otentikasi terhadap subjek

Kemudian subjek mengirim permintaan akses bersama ID lengkapnya ke objek

Dan jika ke dua sisi sudah bersesuaian maka akses dikabulkan

§  Biasanya ini dilakukan 2 – 3 dalam satu minggu karena selain dari tuntutan juga untuk menjaga kestabilan mata. Pemilik retina scan ditugaskan untuk memelihara mata mereka demi melaksanakan kebijakan keamanan sesuai dengan procedure yang telah disepakati oleh pemilik retina scan. Pemilik retina scan sering kali melupakan bahwa dia harus manjaga selaput matanya jika tidak bias menimbulkan problem yang fatal.

Pemilik data memikul tanggung jawab terbesar terhadap proteksi retina scan. Pemilik data umumnya adalah anggota manajemen dan berperan sebagai wakil dari organisasi dalam tugas ini. Ia adalah pemilik yang menentukan tingkat klasifikasi retina scan dan mendelegasikan tanggung jawab pemeliharaan sehari-hari kepada pemelihara data. Jika terdapat pelanggaran keamanan, maka pemilik data-lah yang memikul beban berat dari setiap masalah kelalaian. Berikut gambar dibawah merupakan salah contoh ini cara penggunaan dari retina scan.

8. Tanda tangan (signature)

Tanda tangan telah diterima diberbagai negara di dunia dan telah digunakan dalam pemerintahan, sah menurut undang-undang, sebagai metoda verifikasi dalam transaksi Beberapa ciri berharga pada tanda tangan yang telah digunakan untuk sistem pengenalan secara otomatis adalah tampilan tanda tangan, jumlah pola-pola tertentu yang muncul pada tanda tangan, seberapa keras tekanan pensil saat menulis tanda tangan, lama waktu yang dibutuhkan untuk menulis keseluruhan tanda tangan, dan arah gerak penulisan tanda tangan.

Tanda tangan merupakan suatu biometrika tingkah laku yang dapat berubah pada masa waktu tertentu dan dipengaruhi oleh keadaan fisik dan kondisi-kondisi emosional dari orang yang menandatangani, dan para. pemalsu profesional mampu mereproduksi tandatangan yang dapat mengelabui sistem. 

9. Suara (voice)

Sistem pengenalan berbasis suara menganalisa bentuk gelombang dan pola-pola tekanan udara yang dihasilkan ketika seseorang berbicara kedalam mikropon.

Biometrika suara sesungguhnya merupakan kombinasi dari karakteristik fisiologis dan tingkah laku. Mulut, rongga hidung, bibir, gigi, dan lain-lainya merupakan karakteristik fisiologis (fisik) yang berkaitan dengan bagian-bagian pembentukan suara, sedangkan bagaimana seseorang mengucapkan suaranya, tekanan udara yang bervariasi sepanjang waktu pembicaraan merupakan karakteristik tingkah laku.

Suara seseorang dapat berubah sehubungan dengan perkembangan jaman, kondisi-kondisi medis (seperti kedinginan), emosional, dan lain lain merupakan faktor-faktor yang akan mempengaruhi sistem berbasis biometrika suara. Memisahkan derau latarbelakang (background noise) merupakan tantangan terberat dalam membangun sistem berbasis biometrika suara.

Salah satu penerapan sistem biometrika berbasis suara adalah pengenalan seseorang melalui jaringan telpon.

Contoh penggunaan biometrika :

1. Fingerprint Verification, adalah produk dari biomatriks yang paling dikenal. Produk scanning Sidik jari adalah jenis yang paling umum. Sebagai mana yang telah diterapkan, Sidik jari menawarkan potensial keakuratan yang tinggi. Namun ada beberapa permasahan potensial yang dapat muncul, misalnya ada luka atau kotoran pada jari dan hal ini menyebabkan tidak dapat dikenalinya Sidik jari tersebut. Beberapa scanner Sidik jari akan menscan denyut nadi sepertihalnya jari.
2. Voice Recognition mungkin metode yang paling diinginkan pemakai karena semua orang ingin berbicara dengan computer. Dalam prakteknya, penerapan voice recognition sangat sulit. Kemajuan terbaru dalam pengenalan suara sudah sangat meningkat termasuk teknologi ini, dan ini masih subjek permasalahan. Akuistik lokal, suara latar, kualitas mikropon, pilek/ flu, dan kemarahan semua ini bisa mengubah suara manusia sehingga membuat/ mempengaruhi pengenalan suara sulit atau mustahil untuk dideteksi keabsahannya. Lebih lanjut, sistem voice recognition cenderung memakan waktu dan prosesnya sangat sulit dan memerlukan banyak ruang untuk penyimpanan.
3. Retinal Scanning, menyediakan keakuratan yang tinggi. Pola retinal adalah ciri khusus yang sangat tinggi. Setiap mata mempunyai pola pembuluh darah yang unik; bahkan mata yang identik kembar juga berbeda. Walaupun masing-masing pola secara normal dapat terpengaruh oleh karena suatu penyakit seperti glaukoma, kencing manis, tekanan darah tinggi, dan lain-lain.