Pengenalan Pola Garis Telapak Tangan Menggunakan Metode Fuzzy K- Nearest Neighbor
Nurul Fajriani 1 , Jayanti Yusmah Sari 2
Program Studi Teknik Informatika Universitas Halu Oleo Kendari, Indonesia nfajriani96@gmail.com

## Abstrak
Pengenalan  telapak  tangan  merupakan  sistem  biometrik  yang  digunakan  untuk  pengenalan  individu pada  penggunaan  proses  autentikasi  atau  password  untuk  mendapatkan  hak  akses.  Ini  karena  telapak tangan memiliki karakteristik unik, dan  cenderung stabil. Selain  itu, pengenalan  telapak  tangan tidak mengganggu  kenyamanan  seseorang  saat  pengambilan  citra.  Namun  hingga  kini  masih  ada  kendala pada  sistem  pengenalan  telapak  tangan.  Seperti  gambar  garis  telapak  yang  tidak  dalam  kondisi  baik untuk  dikenali,  karena    diambil  dengan  menggunakan  kamera  biasa.  Oleh  karena  itu,.  Untuk mendapatkan  pengenalan  pola  telapak  tangan  yang  baik,  penelitian  ini  menggunakan  ekstraksi  fitur morfologi  dan  pengenalan  pola  garis  telapak  tangan  dengan  metode Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FKNN) . Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  dilakukan,  penggunaan  metode Fuzzy  K-Nearest Neighbor (FKNN) dalam pengenalan pola garis telapak tangan diperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 93%, dan untuk nilai akurasi rata-rata sebesar 82,6%.
Kata kunci: Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN), Pengenalan Telapak Tangan

## Abstract
The introduction of the palms is a biometric system used for individual recognition on the use of the authentication  process  or  password  to  gain  access  rights.  This  is  because  the  palms  have  unique characteristics, and tend to be stable. In addition, the introduction of the palm does not interfere with one's  comfort  when  taking  the  image.  But  until  now  there  are  still  obstacles  in  the  system  of recognition of the palm of the hand. Such as palm line drawings that are not in good condition to be recognized, as taken with ordinary camera. Therefore,. To obtain a good palm line image, this study used  morphological  feature  extraction  and  palm  pattern  recognition  using  the  Fuzzy  K-Nearest Neighbor  (FKNN)  method.  Based  on  the  experimental  results,  the  use  of  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FKNN)  method  in  recognition  of palm pattern  pattern  obtained  the  highest  accuracy  value  of  93%, and for the average accuracy value of 82.6%.
Keywords: Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN), Palmprint Recognition

## PENDAHULUAN
Saat  ini  teknologi  yang  umum  untuk mengenali  seseorang  di  dunia  digital  adalah penggunaan user ID, PIN dan password . Namun  pengenalan  diri  dengan  menggunakan user ID, PIN dan password memiliki beberapa kelemahan,  yaittu user  ID dapat  dicuri  dan diduplikasi, password maupun  PIN  memiliki kemungkinan  sesorang untuk  lupa  dan beberapa password dapat diperkirakan sehingga mudah dimanfaatkan oleh orang yang tidak  bertangggung  jawab.  Oleh  karena  itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat memberikan keamanan serta kehandalan dalam melakukan  identifikasi  manusia  yaitu Sistem Biometrika (Afriandi & Sutikno, 2016). Sistem biometrika memiliki metode otentifikasi yang biasa digunakan yaitu dengan mengenali  orang  dari  ciri-ciri  fisiknya  dan berbagai  aspek  manusia  seperti  fisiologi,  dan perilaku yang dapat digunakan untuk otentikasi biometrik.  Metode  ini  diterapkan  pada  dunia teknologi  informasi  untuk  proses  autentifikasi atau sebagai password untuk mendapatkan hak akses.  Terdapat  enam  biometrik  yang  umum dipakai  untuk  sistem  pengenalan  diri,  antara lain:  sidik  jari  ( fingerprint ),  selaput  pelangi ( iris ),  wajah  ( face ),  suara  ( voice ),  telapak tangan ( palmprint ), dan tanda tangan ( signature ). Ciri-ciri tersebut bersifat unik satu dengan yang lain (Kusban, 2015).
Penelitian yang membahas tentang pengenalan  telapak  tengan  telah  banyak diaplikasikan  pada  beberapa  jurnal  ilmiah diantaranya yaitu Sistem Verifikasi Menggunakan  Garis-Garis  Telapak  Tangan, dan  Aplikasi  Biometrika  Pencocokan  Citra Garis  Telapak  Tangan  Dengan  Metode Transformasi Wavelet Dan Mahalanobis Distance (Putra,  2007)  (Renaningtias,  Efendi,
& Susilo, 2015).
Penggunaan  telapak  tangan  dalam  proses pengenalan  diri  dikarenakan  telapak  tangan memiliki karakteristik yang unik, sulit dipalsukan  dan  cenderung  stabil.  Dengan
adanya  karakteristik  unik  yang  ada  pada telapak  tangan  maka  dapat  digunakan  sebagai alat  verifikasi  identitas  seseorang  dengan melakukan  pencocokan  data  yang  terdapat dalam database dengan  data  yang  dimasukan (Kusban, 2015).
Selain itu telapak tangan memiliki keunggulan  tersendiri,  diantaranya  dapat menggunakan  citra  resolusi  rendah,  proses yang  tidak  berbelit-belit,  sifat  penentu  garis yang  stabil,  alat  penangkap  citra  yang  murah, dan  objek  yang  cukup  besar  dibandingkan dengan kornea mata maupun jari tangan (Chin, Ong, Teoh, & Goh, 2014).
Namun,  hingga  kini  masih  ada  kendala pada sistem pengenalan telapak tangan, seperti gambar  garis  telapak  tangan  yang  tidak  dalam kondisi  baik  untuk  dikenali  jika  diambil dengan  menggunakan  kamera  biasa,  sehingga untuk  mendapatkan  citra  beresolusi  tinggi perlu  menempelkan  telapak  tangan  tersebut  di atas  alat scanner digital  yang    belum  dijual  di pasaran bebas (Liu, Jain, & Tian, 2013).
Oleh  karena  itu,  proses  identifikasi garis telapak tangan yang di ambil menggunakan  kamera  mendapatkan  citra  garis telapak  tangan  yang  tidak  dalam  kondisi  yang baik  untuk  dikenali  dikarenakan  banyaknya gangguan,  berupa  intensitas  cahaya  yang kurang,  citra  garis  telapak  tangan  tidak tertangkap  dengan  sempurna,  serta  kurang jelasnya  kenampakan  citra  garis  telapak tangan,  sehingga  dapat  menimbulkan  masalah dan  mempengaruhi  hasil  interpelasi  serta  akan mempengaruhi  analisis  dan  perencanaan  yang akan  dilakukan,  maka  diperlukan  teknik segmentasi  citra  untuk  mengenali  pola  garis telapak  tangan  tersebut.  Guna  mendapatkan pengenalan  pola    telapak  tangan  yang  baik, pada  penelitian  ini  digunakan  ekstraksi  fitur morfologi  dan  pengenalan  pola  garis  telapak tangan  dengan  metode Fuzzy  K-Nearest Neighbor (FKNN).

## METODE PENELITIAN
Sistem  pengenalan  pola  garis  telapak tangan  menggunakan  metode  pengenalan Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN) agar dapat mendeteksi  garis  telapak  tangan  seseorang pada  citra  digital  kemudian  mengenali  citra garis  telapak  tangan  tersebut  dengan  cara mencocokkan  hasil  ekstraksi  fiturnya  dengan fitur citra telapak tangan yang sudah disimpan di dalam database .
(Gambar  1  menunjukkan  diagram  blok dari metodologi yang diusulkan untuk pengenalan  pola  garis  telapak  tangan  dalam penelitian  ini.  Meodologi  ini  meliputi  4 tahapan utama yatu akuisisi citra, preprocessing,  ekstraksi  fitur,  dan  pengenalan menggunakan Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FKNN).
Gambar 1. Gambaran Umum Sistem
Database Palmprint
(5)Dalam penenelitian ini, citra diakuisisi  menggunakan webcam laptop,  dan menggunakan  150  citra  telapak  tangan  yang berformat *.jpg dan berasal dari 30 Mahasiswa Jurusan  Teknik  Informatika  Universitas  Halu Oleo. Setiap individu
masing-masing
mempunyai  5  citra  telapak  tangan  dengan posisi  jarak  yang  telah  ditentukan,  jarak  yang digunakan  adalah  15cm  dari  kamera.  Jumlah data citra telapak tangan yang akan diidentifikasi  sebanyak  150  citra  dan  dibagi menjadi  120  citra  yang  dijadikan  sebagai  data training (latih), dan 30 citra lainnya digunakan sebagai  citra testing (uji)  untuk  melakukan
pencocokan.  Gambar  2  menunjukkan  contoh citra  telapak  tangan yang  digunakan  dalam penelitian ini.
Gambar 2. Citra Telapak Tangan
Prepocessing
Ada  lima  tahapan  yang  dilakukan  dalam preprocessing yaitu cropping ,  konversi  RGB ke grayscale,  resize,  median  filter, dan adaptive  histogram  equalization .  Cropping bertujuan  untuk  membatasi Region  of Interest
(ROI)  dari  citra  telapak  tangan, resize bertujuan untuk menyeragamkan ukuran seluruh  citra  yang  ada  pada database,  median filter bertujuan  untuk  menghaluskan  dan
mengurangi noise atau  gangguan  pada  citra, sedangkan adaptive  histogram  equalization bertujuan  untuk  perbaikan  kekontrasan  citra dengan meningkatkan kontras lokal citra. Hasil dari  tahapan preprocessing ini  ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Citra hasil gray resize (kiri) dan citra median filter (kanan).

## Ekstraksi Fitur
Pada  penelitian  ini  ekstraksi  fitur  yang digunakan  adalah  operasi  morfologi  yang  di dalamnya terdapat proses Anisodiff2d, Imclose , Imsubtract dan Imadjust .  Operasi  morfologi digunakan  untuk  mendapatkan  perbaikan beberapa  piksel  gambar.  Tahapan  yang
dilakukan pada proses ekstraksi fitur ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Proses Ekstraksi Fitur
Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN)
Konsep  dasar  dari  metode Fuzzy  K- Nearest Neighbor (FKNN) adalah memberikan derajat  keanggotaan  sebagai  representasi  dari jarak K-Nearest  Neighbor fitur  citra  daun  dan keanggotaannya  pada  beberapa  kemungkinan kelas (Keller, Gray, & Given, 1985).
µ(x,y i ) adalah  nilai  keanggotaan  data x ke kelas y i , variabel k merupakan jumlah tetangga terdekat  yang  digunakan.  Maka µ(x j ,y i ) merupakan  nilai  keanggotaan  data  tetangga dalam k tetangga pada kelas y i dimana nilainya 1  jika  data  latih x j memiliki  kelas y i ,  untuk d(x,x j ) adalah jarak dari data x ke data x j dalam k tetangga  terdekat, m merupakan scalling factor untuk  nilai  keanggotaan µ(x,y i ) .  Untuk menghitung µ(x,y i ) ,  digunakan  Persamaan  1 (Keller, Gray, & Given, 1985).
( ) ∑ ( )  ( ) ∑ ( )
( )
Karena  menggunakan  metode Fuzzy K-Nearest  Neighbor (FKNN),  setiap  elemen dari  data  uji x akan  diklasifikasikan  ke  dalam lebih  dari  satu  kelas  dengan  nilai  keanggotaan μ ( x,y i ).  Namun  yang  akan  diambil  sebagai kelas dari elemen x adalah kelas y i dengan nilai keanggotaan μ ( x,y i )  tertinggi  (Keller,  Gray,  & Given, 1985).

## Pengenalan
Fitur  tekstur  citra  telapak  tangan hasil morfologi  selanjutnya  akan  digunakan  untuk proses  pengenalan.  Pengenalan  citra  telapak tangan  dilakukan  dengan  mencocokkan  fitur tekstur  telapak  tangan  pada  citra training dan fitur  tekstur  telapak  tangan  pada  citra testing
menggunakan metode Fuzzy K-Nearest
Neighbor (FKNN) Untuk mengevaluasi sistem pengenalan  telapak  tangan  yang  dibangun, digunakan pengujian identifikasi yaitu pengujian one-to-many ,  setiap  citra training (uji)  dicocokkan  dengan  seluruh  citra testing (latih) kemudian  akan  dihitung  besar  akurasi dari  pengenalan  seluruh  citra training (latih). Akurasi  diperoleh  dengan  menghitung  jumlah dari pengenalan citra data training yang benar.
Untuk perhitungan akurasi digunakan Persamaan (2).

## ( )

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  citra  telapak  tangan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berukuran  640 x  480  piksel  dengan  tipe  RGB  (Gambar  2). Dalam  tahap preprocessing citra  tersebut  di- resize menjadi ukuran 200 x 200 piksel dengan tipe grayscale (Gambar  3).  Lalu  citra dihaluskan dan dikurangakan noise nya menggunakan median  filter, setelah  itu dilakukan adaptive  histogram  equalization untuk  meningkatkan  kontras  lokal  citra. Kemudian  setelah  diekstraksi  menggunakan ekstrasi fitur morfologi, diperoleh citra telapak tangan dengan tipe grayscale berukuran 200 x 200 piksel (Gambar 5).
Gambar 5. Citra hasil adaptive histogram equalization (kiri) dan citra median filter (kanan). Pengujian  divalidasi  menggunakan k-fold cross  validation dengan  k=5.  Pengujian  satu sampai  pengujian  lima,  dilakukan  dengan  150 citra data dipisahkan menjadi dua bagian yaitu 120  citra  digunakan  sebagai  data training (latih) dan 30 data citra digunakan sebagai data testing (uji).  Pada  pengujian  I  digunakan  data testing (uji)  pada  sampel  pengambilan  gambar
ke-1. Pengujian II, digunakan data testing (uji) pada  sampel  pengambilan  gambar  ke-2. Pengujian III, digunakan data testing (uji) pada sampel  pengambilan  gambar  ke-3,  Pengujian IV,  digunakan  data testing (uji)  pada  sampel pengambilan  gambar  ke-4,  Pengujian  V, digunakan  data testing (uji)  pada  sampel pengambilan gambar ke-5. Pengujian dilakukan sebanyak lima kali untuk menghitung  ketepatan  tingkat  akurasi    yang diperoleh pada proses pengenalan.
Pengujian  I,  dengan  150  citra  dilakukan terhadap  120  data training (latih)  dan  30  data testing (uji),  dan  digunakan  sampel  data pengambilan  gambar  ke-1.  Proses  pengenalan dilakukan  menggunakan  metode Fuzzy  K- Nearest  Neighbor (FKNN),  dan  pada  proses pengujian  ini  digunakan  nilai  k=2.  Hasil pengujian I untuk pengenalan berdasarkan nilai fitur yang diperoleh ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian I No Citra Uji Hasil 1 ADE Salah 2 ANA Salah 3 ARIF Benar 4 ASMARITA Benar 5 AYU ASRIANI Benar 6 AYU WINDI Salah 7 AZIZAH Benar 8 ELBIN Benar 9 ERIK Salah 10 FADEL Benar 11 FAJAR Benar 12 FAJRI Benar 13 ICE Benar 14 INDRIYANTI Benar 15 IRFAN Salah 16 KILI Benar 17 MADIN Benar 18 MALA Benar 19 MARLINA Benar 20 MILA Benar 21 RATNA Benar 22 REZA Salah 23 RIFA Benar 24 SALMAN Benar 25 SALMAWATI Benar 26 SUCI Salah 27 TANTI Benar 28 TIWI Salah 29 TRIMAN Benar 30 YUNI Salah Nilai Akurasi 21 Benar
Berdasarkan  hasil  pengujian  I  terhadap  30 percobaan  didapatkan  21  objek  yang  dikenali dengan  benar  dan  9  objek  dikenali  dengan salah. Dari hasil pengujian ini maka didapatkan  akurasi  sistem  sebesar  21/30  = 70%.
Pengujian  II,  dengan  150  citra  dilakukan terhadap  120  data training (latih)  dan  30  data testing (uji),  dan  digunakan  sampel  data pengambilan  gambar  ke-2.  Proses  pengenalan dilakukan  menggunakan  metode Fuzzy  K- Nearest  Neighbor (FKNN),  dan  pada  proses pengujian  ini  digunakan  nilai  k=2.  Hasil pengujian  II  untuk  pengenalan  berdasarkan nilai  fitur  yang  diperoleh  ditunjukkan  pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian 2 No Citra Uji Hasil 1 ADE Benar 2 ANA Salah 3 ARIF Benar 4 ASMARITA Benar 5 AYU ASRIANI Benar 6 AYU WINDI Salah 7 AZIZAH Benar 8 ELBIN Benar 9 ERIK Benar 10 FADEL Benar 11 FAJAR Benar 12 FAJRI Benar 13 ICE Benar 14 INDRIYANTI Benar 15 IRFAN Benar 16 KILI Benar 17 MADIN Benar 18 MALA Benar 19 MARLINA Benar 20 MILA Benar 21 RATNA Benar 22 REZA Salah 23 RIFA Benar 24 SALMAN Benar 25 SALMAWATI Salah 26 SUCI Benar 27 TANTI Benar 28 TIWI Benar 29 TRIMAN Benar 30 YUNI Salah Nilai Akurasi 25 Benar
Berdasarkan  hasil  pengujian  I  terhadap  30 percobaan  didapatkan  25  objek  yang  dikenali dengan  benar  dan  5  objek  dikenali  dengan salah. Dari hasil pengujian ini maka didapatkan  akurasi  sistem  sebesar  25/30  = 83%.
Pengujian  III,  dengan  150  citra  dilakukan terhadap  120  data training (latih)  dan  30  data testing (uji),  dan  digunakan  sampel  data pengambilan  gambar  ke-3.  Proses  pengenalan dilakukan  menggunakan  metode Fuzzy  K- Nearest  Neighbor (FKNN),  dan  pada  proses pengujian  ini  digunakan  nilai  k=2.  Hasil pengujian  III  untuk  pengenalan  berdasarkan nilai  fitur  yang  diperoleh  ditunjukkan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian 3 No Citra Uji Hasil 1 ADE Benar 2 ANA Benar 3 ARIF Benar 4 ASMARITA Benar 5 AYU ASRIANI Salah 6 AYU WINDI Benar 7 AZIZAH Benar 8 ELBIN Benar 9 ERIK Benar 10 FADEL Benar 11 FAJAR Benar 12 FAJRI Benar 13 ICE Salah 14 INDRIYANTI Benar 15 IRFAN Benar 16 KILI Benar 17 MADIN Benar 18 MALA Benar 19 MARLINA Benar 20 MILA Benar 21 RATNA Salah 22 REZA Salah 23 RIFA Benar 24 SALMAN Benar 25 SALMAWATI Benar 26 SUCI Benar 27 TANTI Benar 28 TIWI Benar 29 TRIMAN Benar 30 YUNI Benar Nilai Akurasi 26 Benar
Berdasarkan  hasil  pengujian  I  terhadap  30 percobaan  didapatkan  26  objek  yang  dikenali dengan  benar  dan  4  objek  dikenali  dengan salah. Dari hasil pengujian ini maka didapatkan  akurasi  sistem  sebesar  26/30  = 87%.
Pengujian  IV,  dengan  150  citra  dilakukan terhadap  120  data training (latih)  dan  30  data testing (uji),  dan  digunakan  sampel  data pengambilan  gambar  ke-2.  Proses  pengenalan dilakukan  menggunakan  metode Fuzzy  K- Nearest  Neighbor (FKNN),  dan  pada  proses pengujian  ini  digunakan  nilai  k=2.  Hasil pengujian  IV  untuk  pengenalan  berdasarkan nilai  fitur  yang  diperoleh  ditunjukkan  pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian 4
No Citra Uji Hasil 1 ADE Salah 2 ANA Benar 3 ARIF Benar 4 ASMARITA Benar 5 AYU ASRIANI Salah 6 AYU WINDI Salah 7 AZIZAH Benar 8 ELBIN Benar 9 ERIK Benar 10 FADEL Benar 11 FAJAR Benar 12 FAJRI Benar 13 ICE Benar 14 INDRIYANTI Benar 15 IRFAN Benar 16 KILI Benar 17 MADIN Benar 18 MALA Benar 19 MARLINA Salah 20 MILA Benar 21 RATNA Benar 22 REZA Salah 23 RIFA Benar 24 SALMAN Benar 25 SALMAWATI Benar 26 SUCI Benar 27 TANTI Benar 28 TIWI Benar 29 TRIMAN Benar 30 YUNI Salah Nilai Akurasi 24 Benar
Berdasarkan  hasil  pengujian  I  terhadap  30 percobaan  didapatkan  24  objek  yang  dikenali dengan  benar  dan  6  objek  dikenali  dengan salah. Dari hasil pengujian ini maka didapatkan  akurasi  sistem  sebesar  24/30  = 80%.
Pengujian  V,  dengan  150  citra  dilakukan terhadap  120  data training (latih)  dan  30  data testing (uji),  dan  digunakan  sampel  data pengambilan  gambar  ke-2.  Proses  pengenalan dilakukan  menggunakan  metode Fuzzy  K- Nearest  Neighbor (FKNN),  dan  pada  proses pengujian  ini  digunakan  nilai  k=2.  Hasil pengujian  V  untuk  pengenalan  berdasarkan nilai  fitur  yang  diperoleh  ditunjukkan  pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian 5 No Citra Uji Hasil 1 ADE Benar 2 ANA Salah 3 ARIF Benar 4 ASMARITA Benar 5 AYU ASRIANI Benar 6 AYU WINDI Benar 7 AZIZAH Benar 8 ELBIN Benar 9 ERIK Salah 10 FADEL Benar 11 FAJAR Benar 12 FAJRI Benar 13 ICE Benar 14 INDRIYANTI Benar 15 IRFAN Benar 16 KILI Benar 17 MADIN Benar 18 MALA Benar 19 MARLINA Benar 20 MILA Benar 21 RATNA Benar 22 REZA Benar 23 RIFA Benar 24 SALMAN Benar 25 SALMAWATI Benar 26 SUCI Benar 27 TANTI Benar 28 TIWI Benar 29 TRIMAN Benar 30 YUNI Benar Nilai Akurasi 28 Benar
Berdasarkan hasil pengujian V terhadap 30 percobaan  didapatkan  28  objek  yang  dikenali dengan  benar  dan  2  objek  dikenali  dengan salah. Dari hasil pengujian ini maka didapatkan  akurasi  sistem  sebesar  28/30  = 93%.
Pengujian  I,  II,  III,  IV,  dan  V  bertujuan untuk  mengukur  ketepatan  akurasi  pengenalan pola garis citra telapak tangan terhadap metode pengenalan  yang  digunakan.  Pada  Tabel  6 berikut  ini  adalah  perbandingan  data  yang digunakan  metode  pengenalan Fuzzy  K- Nearest  Neighbor untuk  mengenali  pola  garis telapak tangan .
Tabel 6. Hasil Perbandingan Data k-fold Benar Salah Akurasi % 1 21 9 70% 2 25 5 83% 3 26 4 87% 4 24 6 80% 5 28 2 93% Rata-rata nilai akurasi 82,6%
Pada  Tabel  6  menunjukkan  bahwa  hasil dari  metode  yang  diajukan  pada  peneltian  ini telah mampu mengenali citra pola garis telapak tangan  dengan  baik.  Dari  penelitian  ini didapatkan  nilai  akurasi  teringgi  sebesar  93% dalam  pengujian  ke  V  dengan  menggunakan data testing (uji)  pengambilan  gambar  ke-5, dan didapatkan nilai rata-rata akurasi perbandingan data sebesar 82,6%

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan meliputi preprocessing ,  ekstraksi  fitur  dan pengenalan  didapatkan  kesimpulan.  Hasil pengenalan  pola  garis  telapak  tangan  dengan menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbo r  (KNN)  diperoleh  nilai  akurasi tertinggi sebesar 93% pada pengujian ke-5 dan didapatkan  hasil  untuk  nilai  rata-rata  akurasi perbandingan  data  sebesar  82,6%,  hal  ini menunjukkan  metode  yang  diajukan  mampu
melakukkan  pengenalan  pola  garis  telapak tangan dengan baik.

## SARAN
Adapun saran untuk penelitian tentang pengenalan    pola  garis  telapak  tangan yang selanjutnya yaitu pada tahap akuisisi disarankan untuk mengambil citra menggunakan  kamera  dengan  fokus  yang dapat ditentukan, serta diperlukannya pengambilan  gambar  dengan  intensitas  cahaya yang  cukup,  dan  untuk  penelitian  selanjutnya diharapkan dapat menambahkan metode untuk ekstraksi  fitur  seperti Local  Line  Binary Pattern.

## DAFTAR PUSTAKA
Afriandi,  E.,  &  Sutikno.  (2016).  Identifikasi
Telapak Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf  Tiruan Learning
Vector  Quantization  (LVQ). Jurnal Infotel, 8 (2), 107-114.
Chin, Y. J., Ong, T. S., Teoh, A. J., & Goh, K.
M.  (2014).  Integrated  Biometrics
Template  Protection  Technique  Based on  Fingerprint  and  Palmprint  Feature-
Level  Fusion. ELSEVIER,  18 (0),  161- 174.
Keller,  J.  M.,  Gray,  M.  R.,  &  Given,  J.  A. (1985).  A  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor
Algorithm. IEEE  Transactions  on
System,  man,  and  cybernetics (4),  580- 585.
Kusban, M. (2015). Verifikasi dan  Identifikasi Telapak Tangan dengan Kernel Gabor.
JNTETI, 4 (2).
Liu,  E.,  Jain,  A.  K.,  &  Tian,  J.  (2013).  A
Coarse  to  Fine  Minutiac-Based  Latent Palmprint Matching. IEEE Transactions  on  Pattern  Analysis  and Machine  Intelligence,  35 (10),  2307- 2322.
Putra,  I.  G.  (2007).  Sistem  Verifikasi Menggunakan  Garis-Garis  Telapak
Tangan. Jurnal Kampus Bukit Jimbaran, 6 (2), 46-51.
Renaningtias,  N.,  Efendi,  R.,  &  Susilo,  B. (2015). Aplikasi Biometrika Pencocokan Citra Garis Telapak Tangan  Dengan  Metode  Transformasi Wavelet  Dan  Mahalanobis  Distance. Jurnal Rekursif, 3 (2), 95-106.