SISTEM PENGAMANAN MESIN ATM DENGAN MENGGUNAKAN PENGENALAN SIDIK JARI DAN WAJAH FACE RECOGNITION UNTUK MEMINIMALISIR CYBERBANKING CRIME

  • Mohamad Arifin airlangga university
Keywords: ATM machine, Fingerprint, Face

Abstract

Mesin anjungan tunai mandiri (ATM) sangat mudahkan para nasabah perbankan dalam bertransaksi perbankan selama 24 jam tanpa terikat dengan jam operasional kantor bank. Nasabah cukup dengan menggunakan kartu dan memasukan nomor pin pada mesin, nasabah dapat bertransaksi non tunai dan penarikan uang. Tetapi, kelemahan mesin ATM yang menggunakan kartu sangat rawan peretasan. Biasanya, peretasan data nasabah menggunakan alat skimmer yang terpasang pada slot card mesin. Alat skimmer berfungsi  untuk mencuri data nasabah termasuk nomor rekening, jumlah saldo dan nomor PIN yang tersimpan pada pita electronic magnetic (berada di bagian belakang kartu). Data nasabah yang terekam dapat digunakan para hacker untuk menngandakan kartu nasabah dan mengambil uang nasabah dengan kartu atm duplikat. Tindakan haker tersebut sangat merugikan nasabah. Oleh sebab itu, diperlukan pengamanan mesin ATM yang bersifat biometric atau melekat pada diri manusia yaitu sidik jari dan wajah. Hal tersebut karena bentuk atau pola sidik jari manusia tidak sama antara satu individu dengan lainnya, begitu juga dengan wajah yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Metode dalam penelitian terbagi dua yaitu pengumpulan data pendukung melalui studi literature tentang topik terkait dan selanjutnya perancangan grafis prototype mesin ATM dengan menggunakan pengenalan sidik jari dan wajah. Cara operasional yang dilakukan, nasabah melakukan perekaman sidik jari dan wajah ke kantor bank. Selanjutnya, petugas bank menvalidasi dengan data kependudukan yang memuat informasi biometrics nasabah. Jika sudah tervalidasi lalu petugas bank mensikronisasikan dengan rekening nasabah dan proses selesai. Nasabah dapat bertransaksi pada mesin ATM tanpa menggunakan kartu ATM. Cukup melakukan verifikasi sidik jari dan wajah pada mesin adapun output dari penelitian ini untuk meminimilisir tingkat kejahatan cyberbanking. 

References

D.A. Setiawan, Perkembangan Modus Operandi

L. Hakim, Kerugian Skimming BRI Rp 2,7 Miliar. https://radarlombok.co.id/kerugian-skimming-bri-rp-27-miliar.html, diakses 9 Juni 2019.

P. Choirina, R.A. Asmara, Deteksi Jenis Kelamin berdasarkan Citra Wajah Jarak Jauh dengan Metode Haar Cascade Classifier, J. Inform. Polinema. (2016).

I.K.S. Widiakumara, I. Putra, Aplikasi Identifikasi Wajah Berbasis Android, Lontar Komputer. (2018).

A.S. Rafika, M. Budiarto, W. Budianto, Aplikasi Monitoring Sistem Absensi Sidik Jari. (2014) 134–146.

A. Ightikoma, Variasi Sidik Palmar dan Phalanx Distal pada Penderita Kanker Payudara di Surabaya. (2017).

M.A. Rahman, I.S. Wasista, M. Kom, L. Belakang, Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Webcam untuk Absensi dengan Metode Template Matching, Elektronika. 1–6.

D.Y. Liliana, M.A. Rahman, Deteksi Wajah Manusia pada Citra Menggunakan Dekomposisi Fourier, J. Sci. Model. Comput. (2013) 14.

G. Ramadhan, E.C. Djamal, T. Darmanto, Klasifikasi Identitas Wajah untuk Otorisasi Menggunakan Deteksi Tepi dan LVQ, Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. (2016) 37–41.

E. Sudarmilah, Pengenalan wajah dengan perbandingan Histogram, Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. (2009).

A. Dewi, B. Hidayat, J. Arif, Identifikasi Ras Manusia Berdasarkan Citra Wajah Berbasis Discrete Wavelet Transform dan Learning Vector Quantization-Neural Networks, Pros. SENIATI. (2019).

W. Firmandani, M. Malik, Kendala Manajemen Risiko Teknologi Informasi pada Kasus Skimming ATM Bank X, J. ILMU Manaj. DAN BISNIS. 107–120.

L.T. Panjaitan, Analisis Penanganan Carding dan Perlindungan Nasabah dalam Kaitannya dengan Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik no. 11 Tahun 2008, J. Telekomun. dan Komput. 1.

M.R.H. Rumman, A. Sarker, M.M. Islam, M.I. Hoque, R. Kuri, ATM Shield: Analysis of Multitier Security Issues of ATM in the Context of Bangladesh, J. Exp. Sci. (2020) 22–27.

Y.M. Rihi, A.J. Santoso, I. Wisnubadhra, Menggunakan Verifikasi Sidik Jari Life Fingerprint. (2013) 31–38.

Published
2022-01-15
How to Cite
Arifin, M. (2022). SISTEM PENGAMANAN MESIN ATM DENGAN MENGGUNAKAN PENGENALAN SIDIK JARI DAN WAJAH FACE RECOGNITION UNTUK MEMINIMALISIR CYBERBANKING CRIME. OISAA Journal of Indonesia Emas, 5(1), 35-42. https://doi.org/10.52162/jie.2022.005.01.5
Section
Articles