## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 6 No. 3 Desember 2020

## Analisis Perbandingan Metode LBP dan CLBP pada Sistem Pengenalan Individu Melalui Iris Mata
Sofia Saidah #1 , Rita Purnamasari #2 , Aulia Novria Bainuri #3 , Gloria Shekinah Florensia Wahid #4
# Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Jalan Telekomunikasi no 1 Bandung
1 sofiasaidahsfi@telkomuniversity.ac.id
2 ritapurnamasari@telkomuniversity.ac.id
3 aulianovridabainuri@gmail.com
4 gloriawahid@gmail.com
Abstrak — Salah suatu metode yang digunakan untuk mengenali individu,  baik  berdasarkan  ciri  fisik,  karakter  maupun perilaku  yang  membeedakan  antara  satu  individu  dengan individu  lainnya  disebut  sebagai  biometrik.  Iris  mata merupakan  salah  satu  ciri  biometric  yang  sering  digunakan untuk  proses  pengenalan  individu.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  mengetahui  perbandingan  kinerja  Metode  LBP dan  Metode  CLBP  dalam  melakukan  pengenalan  individu melalui  iris  matanya.  Dari  hasil  penelitian  diperoleh  bahwa metode CLBP menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 89,71%, sementara metode LBP menghasilkan akurasi 87,43%.
Kata  kunci — Akurasi  ,  Biometrik,  CLBP,  Iris  Mata, Individu, LBP.

## I. P ENDAHULUAN
Identifikasi  merupakan  hal  yang  dibutuhkan  sebagai individu  yang  memerlukan  privasi  dan  juga  keamanan. Biometrik  merupakan  salah  satu  sistem  identifikasi  yang optimal  dan  berkaitan  dengan  teknologi  yang  digunakan untuk  menganalisa  karakteristik  fisik  maupun  perilaku individu. Biometrik juga  merupakan  sebuah  metode  yang dilakukan untuk mengenali individu berdasarkan satu atau lebih ciri-ciri fisik yang unik [1].
Dewasa  ini,  biometrik  menjadi  hal  yang  lebih  unggul dibandingkan  dengan  identifikasi  personal  dengan  kunci rahasia  kriptografi  dan  juga  kata  sandi  [2].  Salah  satu karakteristik  dalam  biometrik  adalah karakteristik fisiologis.  Karakteristik  fisiologis  ini  mencakup  ciri  fisik seperti, pola garis telapak  tangan, ciri khas wajah, pola iris mata,  sidik  jari,  serta  retina  mata  [3].  Salah  satu  jenis biometrik  yang  paling  sering  digunakan  di  Indonesia adalah identifikasi sidik jari. Namun, tingkat keakuratannya kurang stabil dikarenakan adanya beberapa faktor  seperti  gesekan  jari  yang  membuat  struktur  pola sidik  jari  berubah  sedangkan  Iris  merupakan  lapisan cakram  film  yang  mengandung  pigmen  terletak  diantara lensa kornea dan melingkari lingkaran pada pupil. Hal ini membuat  identifikasi  iris  dianggap  merupakan  salah  satu
metode identifikasi biometrik yang stabil dan ideal karena letaknya  yang  terproteksi  oleh  kornea  dan  juga  telah ditemukan  fakta  bahwa  iris  mata  setiap  individu mengandung tekstur yang unik dan berbeda serta sifatnya yang cenderung tidak berubah [2].
Pada umumnya, identifikasi  individu  melalui pola iris mata  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa metode,  diantaranya  Independent  Component  Analysis (ICA),  Local Binary Pattern (LBP), Principal Component Analysis  (PCA)  sebagai  ekstraksi  cirinya  dan  K-Nearest Neighbor  (KNN)  sebagai  pengklasifikasiannya.  Namun, pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah Compound  Local  Binary  Pattern  (CLBP)  dan  Support Vector Machine (SVM) sebagai pengklasifikasiannya serta metode Compound Local Binary  Pattern (CLBP) sebagai metode  ekstraksi  ciri  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN) sebagai metode klasifikasi pembandingnya.
Local Binary Pattern (LBP) sebagai ekstraksi ciri untuk memperoleh  fitur  iris  dengan  membandingkan  piksel gambar dengan piksel tetanggaannya. Sedangkan, metode Compound  Local  Binary  Pattern  (CLBP)  pada  dasarnya adalah  teknik  ekstraksi  fitur  tekstur  lokal.  Metode  ini mempertimbangkan tata ruang hubungan antara nilai-nilai pixel  yang  kemudian  akan  dikodekan.  Pada  penelitian sebelumnya  dalam  sistem  pengenalan  individu  melalui pola  iris  mata  dengan  menggunakan  metode  Compound Local Binary Pattern (CLBP) serta Neural Network sebagai classifier-nya. Hasil akurasi dari penelitin yang dilakukan sebelumnya  adalah  96%  [4].  Pada  penelitian  lainnya terdapat  beberapa  pengenalan  iris  mata  dengan  ekstraksi ciri dan klasifikasi yang telah digunakan diantaranya Local Binary Pattern (LBP) dan K-Nearest Neighboard (K-NN) [5], Local Binary Pattern (LBP) dan Neural Network [6], Wavelet  Transform  dan  Hamming  Distance  [7],  dan Wavelet  Haar,  JST  Backpropagation,  dan  LVQ  [8].  Pada penelitian  sebelumnya,  pengenalan  iris  mata  dilakukan dengan  menggunakan  metode  LBP  sebagai  metode ekstraksi  ciri  dan  klasifikasi  dengan  Neural  Network mendapatkan  akurasi  93,5%.  Support  Vector  Machine
(SVM)  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  dalam pattern  recognition  yang  memetakan  suatu  data  pada konsep  pengenalan  pola  khususnya  mengklasifikasi  ciri yang  telah  terekstraksi  menjadi  dua  buah  kelas  sesuai hyperplane terbaik.

## II. L ANDASAN
T EORI

## A. Local Binary Pattern (LBP)
Local  Binary  Pattern (LBP)  merupakan  salah  satu deskriptor  tekstur  terbaik  yang  banyak  digunakan  dalam berbagai aplikasi [5]. LBP dapat juga digunakan untuk citra iris  mata.  Pola  biner  mendukung  ekstraksi  fitur  untuk mengklasifikasikan secara efisien Tekstur pada LBP secara eksternal  terdiri  atas  berbagai  motif  dan  pola.  LBP didefinisikan sebagai perbandingan nilai biner piksel pada pusat citra terdiri dari 8 nilai piksel disekelilingnya. Karena sekelilingnya terdiri dari 8 piksel, total 28 = 256 label yang berbeda  dapat  diperoleh  tergantung  pada  nilai  abu-abu relatif pusat dan piksel di sekelilingnya [9].
Maka dimisalkan pada sebuah citra bekerja dalam blok 3×3 piksel dari suatu  gambar, nilai biner pada pusat citra dibandingkan  dengan  nilai  sekelilingnya  [10].  Sehingga, nilai piksel pada pusat citra dikurangkan dengan nilai piksel disekelilingnya,  jika  tingkat  abu-abu  dari  piksel  tetangga lebih tinggi atau sama dengan 0 maka diberi nilai 1 dan jika hasilnya  kurang  dari  0  maka  di  beri  nilai  0.  Langkah selanjutnya  adalah  menyusun  8  nilai  biner  sesuai  dengan arah jarum jam atau sebaliknya dan  mengubah 8 bit biner menjadi nilai desimal untuk menggantikan nilai piksel pada pusat citra [9]. Output dari LBP adalah vektor-vektor fitur dengan  n-dimensi  yang  digunakan  sebagai  input  untuk pengklasifikasi lainnya.
Secara umum, LBP merupakan sebuah kode biner yang merepresentasikan  pola  tekstur  lokal  dengan  cara membangun  lingkungan  batas  dengan  nilai  abu-abu  dari pusatnya. Contoh  formulasi LBP pada 3×3 piksel sebagai berikut :
Gambar. 1  Proses perhitungan piksel LBP [9]
Setiap  piksel  memiliki  nilai  hasil  keluaran  proses grayscaling ,  kemudian  pada  nilai  tersebut  dilakukan thresholding yang berpusat pada titik tengah. Piksel  yang memiliki  nilai  sama  atau  lebih  dibandingkan  dengan  titik tengah diberi nilai 1 selain itu diberi nilai 0. Semua hasil thresholding yang digabungkan akan menghasilkan nilai 8 bit.  Selanjutnya,  nilai  LBP  diperoleh  dari  hasil penjumlahan  dua  pangkat  nilai  angka  yang  bernilai  1. Rumus komputasi LBP sebagai berikut [10]:
𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 =   ∑ 𝑠(𝑔 𝑝 −  𝑔 𝑐 )2 𝑝 , 𝑠(𝑥) = 𝑝−1 𝑝=0 { 1 ,     𝑥 ≥ 0 0,      𝑥 < 0 (1)
Dengan 𝑔 𝑐 merupakan nilai grayscale untuk titik pusat piksel, 𝑔 𝑝 merupakan nilai keabuan dari piksel tetangga, P merupakan jumlah piksel tetangga, dan R merupakan jarak radius dari tetangga yang dihitung antara piksel tengah dan 15  piksel  tetangga. s(x) merupakan  fungsi  thresholding. 𝐿𝐵𝑃 𝑃 , 𝑅 merupakan nilai desimal hasil konversi nilai biner.

## B. Compound Local Binary Pattern (CLBP)
Salah  satu  penelitian  yang  menerapkan  teknik  ini adalah Identifikasi personal melalui iris mata menggunakan  CLBP  dan Neural Network sebagai klasifikasinya  [4].  Teknik  ini  sangat  andal,  aman  dan mencapai tingkat pengenalan yang tinggi dalam hal sistem pengenalan wajah. Teknik ini menggunakan bit 2P kode ke piksel pusat berdasarkan nilai abu-abu yang terbentuk dari P  tetangga  [4].  Jika  pada  LBP,  kode  dihitung  dengan membandingkan piksel gambar dengan piksel tetangga. [4], berbeda  halnya  dengan  CLBP.  Teknik  pada  CLBP  ini menggunakan bit 2P kode ke piksel pusat berdasarkan nilai abu-abu  yang  terbentuk  dari  P  tetangga.  Bit  pertama menunjukkan  tanda  dan  bit  kedua  mewakili  besarnya perbedaan antara pusat dan nilai-nilai tetangga yang sesuai. Xavg adalah besarnya rata - rata perbedaan antara pusat dan nilai-nilai abu-abu tetangga. Teknik ini tetapkan 1 bit jika besarnya perbedaan antara pixel sentral dan tetangga lebih banyak dibandingkan dengan Xavg [4] .
Teknik  CLBP  pada  dasarnya  merupakan  teknik ekstraksi  fitur  tekstur  local  yang  mempertimbangkan hubungan  spasial  antar  nila  piksel.  Histogram  diplot  pada setiap gambar CLBP dan kemudian dikodekan [4].
Gambar. 2  Proses perhitungan piksel CLBP [4]

## C. K-Nearst Neighbor (K-NN)
K-NN merupakan algoritma non-parametrik dan dapat digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi  dalam  aplikasi pengenalan  pola.  Yang  dimaksud  non-parametrik  adalah bahwa tidak ada asumsi yang dibuat tentang data dasar atau
distribusinya. K-NN juga merupakan salah satu algoritma paling  sederhana  dalam  pembelajaran  mesin  yang  berarti juga bahwa ini membutuhkan waktu yang lebih sedikit jika dibanding dengan pengklasifikasi lainnya [11].
Menentukan jarak dari sebuah titik ke sampel yang terdekat dapat dilakukan dengan beberapa cara, yaitu [12]:
1) Euclidean  Distance: merupakan  perhitungan antara  jarak  dua  titik  yang dituliskan  pada  persamaan berikut:
𝐷 (𝑎,𝑏) =   √∑ (𝑎 𝑘 − 𝑏 𝑘 ) 2 𝑑 𝑘=1 (1)
2) City  Block  Distance: merupakan  perhitungan jarak antara dua titik dari jumlah perbedaan nilai mutlak koordinat  kartesian  yang  dituliskan  pada  persamaan berikut:
𝐶𝑖𝑡𝑦𝑏𝑙𝑜𝑐𝑘  = ∑ |𝑎(𝑘) − 𝑏(𝑘)| 𝑁 𝑘=1 (2)
3) Cosine Distance: dihitung dengan 1 dikurangi nilai cos dari sudut antara dua titik yang didefinisikan sebagai berikut:
𝐶𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒 = Σ 𝑘 (𝑎 𝑘 ×𝑏 𝑘 ) √Σ 𝑘 𝑎 𝑘 2 √Σ 𝑘 𝑏 𝑘 2 (3)
4) Correlation  Distance: Pada Correlation Distance, titik-titik dianggap sebagai barisan nilai, jarak antar nilai xs dan xt dengan rumus sebagai berikut: 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛
= 1 2 ( 1 − ∑ (𝑎 𝑘 − 𝑎̅)(𝑏 𝑘 − 𝑏̅ 𝑁 𝑘=1 ) √∑ (𝑎 𝑘 − 𝑎̅) 2 𝑁 𝑘=1 √∑ (𝑏 𝑘 − 𝑏̅) 2 𝑁 𝑘=1 ) (4)

## D. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine  (SVM)  merupakan  metode klasifikasi  menggunakan  algoritma  yang  bekerja  dengan menggunakan  pemetaan  nonlinear  untuk  mengubah  data pelatihan  asli  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi  [13].  Pada dimensi baru akan mencari hyperplane untuk memisahkan secara  linear  dan  pemetaaan  nonlinear  yang  tepat  ke dimensi yang cukup tinggi, dari kedua kelas tersebut dapat dipisahkan  dengan  hyperplane.  SVM menemukan hyperplane  ini  menggunakan  support  vector  dan  margin. SVM  pertama  kali  diperkenalkan  pada  tahun  1992  oleh Vladimir  Vapnik  bersama  rekan  nya  Bernhard  Boser  dan Isabelle  Guyon  [13].  Konsep  dari  SVM  yaitu  bekerja dengan  baik  pada  set  data  yang  memiliki  dimensi  tinggi, SVM  juga  menggunakan  teknik  kernel  untuk  memetakan data  asli  dari  dimensi  asalnya  menjadi  dimensi  lain  yang relatif lebih tinggi [14]. SVM hanya menyimpan sebagian kecil dari data latih yang digunakan pada saat klasifikasi. Hal  tersebut  yang  menjadi  kelebihan  SVM  karena  tidak semua  data  latih  akan  dilibatkan  dalam  setiap  iterasi pelatihannya. SVM termasuk ke dalam metode yang sangat akurat  karena  kemampuannya  untuk  menangani  model-
model  nonlinear  yang  kompleks.  Penerapan  SVM  dapat juga  digunakan  sebagai  pattern  recognition  antara  lain pengenalan objek, deteksi tulisan tangan, identifikasi suara, dan lain-lain.

## E. Ciri Statistik Orde Pertama
Ekstraksi  ciri  orde  pertama  merupakan  metode pengambilan ciri berdasarkan karakteristik yang dihasilkan oleh  histogram  sebuah  citra.  Histogram  menunjukkan probabilitas kemunculan nilai derajat keabuan piksel pada suatu citra. Dari nilai-nilai pada histogram yang dihasilkan, dapat  dihitung  beberapa  parameter  ciri  orde  pertama, diantaranya  adalah  Mean,  Variance,  Skewness,  Standar Deviasi, Kurtosis, dan Entropy [15].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dirancang  sebuah  sistem  dengan tahapan penelitian sebagai berikut : Tahap pertama diawali dengan memasukkan citra digital dari iris mata yang sudah diambil  sebelumnya  menggunakan  kamera  digital. Kemudian  dilanjutkan  dengan  tahap  pre-processing  yang berfungsi  untuk  meningkatkan  kualitas  citra  sebelum masuk ke tahap selanjutnya. Tahap berikutnya adalah tahap ekstraksi  ciri  dengan  menggunakan  metode Local  Binary Pattern (LBP) dan Compound Local Binary Pattern (CLBP) untuk membandingkan kedua metode ekstraksi ciri tersebut dan  memperoleh  performansi  terbaik.  Tahap  terakhir adalah  tahap  klasifikasi  dengan Support  Vector Machine (SVM)  dan K-Nearest  Neighbor (KNN)  sebagai pembanding  untuk menentukan  pemilik  iris  mata  dan melihat  seberapa  besar  akurasi  yang  didapatkan  saat  data dimasukkan kedalam perangkat lunak.

## A. Akuisisi Citra Iris Mata
Akuisis citra merupakan tahap awal untuk memperoleh citra  digital  dari  pola  iris  mata.  Citra  iris  mata  diambil menggunakan  kamera  digital  kemudian  disimpan  dalam format .bmp. Jarak pengambilan citra iris mata harus sama untuk  setiap  proses  pengambilan  data  dengan  cara menyesuaikan focus kamera sehingga mampu mendapatkan citra iris mata yang diperlukan.

## B. Preprocessing
Preproessing merupakan  tahap  yang  dilalui  sebelum masuk  ke  tahap  ekstraksi  ciri  dengan  tujuan  agar  citra digital  yang  masuk  ke  dalam  sistem  sesuai  dan  memiliki kualitas yang baik. Pada penelitian ini, tahap preproessing yang dilakukan diantaranya adalah
1) Cropping: bagian  iris  mata,  proses  ini  dilakukan untuk  memisahkan  bagian  mata  yaitu  hanya  mengambil bagian iris mata dan membuang bagian lainnya.
2) Radius: berfungsi  untuk  menentukan  area  yang ingin diambil dengan bentuk circle. Radius pada penelitian iris mata ini terbagi menjadi dua yaitu radius bagian dalam dan  radius  bagian  luar.  Radius  bagian  luar  mengambil bagian  kornea  mata  kemudian  di  radius  bagian  dalam mengambil citra iris mata.
3)
Grayscalling: yaitu  proses  mengubah  citra  RGB menjadi  citra grayscale untuk  mereduksi  citra  tiga  layer menjadi citra satu layer dengan nilai intensitas yang sama.
4) Convert grayscale to binary: adalah proses untuk mengubah  citra  grayscale  menjadi  citra  biner.  Dengan tujuan  untuk  mempermudah  proses  ekstraksi  ciri  yang memerlukan data berupa citra biner.
5) Resize, adalah  proses  untuk  menyeragamkan ukuran citra yang akan di proses.

## C. Ekstraksi Ciri
Proses  selanjutnya  adalah  proses  ekstraksi  ciri  dengan menggunakan  metode  LBP  juga  metode  CLBP.  Kedua metode  ini  masing-masing  digunakan  untuk  proses ekstraksi  ciri  untuk  kemudian  dibandingkan  hasilnya  dan diperoleh metode ekstraksi ciri terbaik. Proses ekstraksi ciri menggunakan metode LBP bertujuan untuk menghilangkan  variable  yang  disebabkan  oleh  iluminasi kontras  sehingga  citra  iris  mata  dengan  berbagai pencahayaan sehingga diperoleh output yang hampir mirip. Dengan  melakukan  ekstraksi  piksel  menggunakan  LBP, maka diperoleh sebuah nilai matrik baru yang akan diubah ke histrogram untuk  memperoleh fitur iris  mata. Didalam metode  ini  bekerja  dengan  konsep  matriks,  setiap  piksel pada citra akan diproses dengan melihat piksel disekitarnya. Perhitungan  histogram  kode  LBP  menormalkan  untuk memindahkan, dan normalisasi untuk rotasi dicapai dengan pemetaan  invarian  rotasi.  Tahapan  ekstraksi  ciri  dengan menggunakan LBP adalah sebagai berikut :
1) Menentukan  parameter  LBP: Pada  penelitian  ini parameter  LBP  yang  digunakan  adalah  radius  =  8  dan sampling point = 1.
2) Menentukan  Thresholding: Proses   thresholding pada      LBP      berada      pada      titik      pusat      dengan membandingkan  nilai  tengah  piksel  dengan  piksel sekelilingnya pada matriks 3x3. Dengan kondisi nilai yang lebih  besar  atau  sama  dengan  nilai  tengah  piksel  menjadi bernilai 1 dan untuk nilai yang lebih kecil menjadi 0.
Gambar 3. Menentukan thresholding pada citra
3) Menentukan pola biner: Pada proses ini pola biner ditentukan  sesuai  dengan  persamaan  rumus  yang  didapat pada  LBP  dengan  menyusun  8  nilai  biner  yang  diperoleh dari  menentukan  thresholding  searah  jarum  jam  atau sebaliknya.
4) Menentukan  mapping  dari  nilai  LBP.  Proses  ini adalah  mapping  yang  didapat  dari  hasil  pola  biner kemudian dikalikan dengan bobot dan menghasilkan nilai desimal untuk menggantikan nilai piksel pusat sebelumnya. dari  hasil  nilai  piksel  yang  baru  didapatkan  suatu  nilai
matrik yang akan dirubah ke histrogram untuk memperoleh fitur iris mata.
Sementara itu, jika dibandingkan dengan  metode LBP, CLBP  hanya  memiliki  sedikit    perbedaan.  Pada  metode CLBP  ini,  bit  pertama  menunjukkan  tanda  perbedaan antara pusat dan nilai abu-abu tetangga yang sesuai seperti pengkodean  LBP  dasar.  Bit  lainnya  digunakan  untuk mengkodekan  besarnya  perbedaan  sehubungan  dengan nilai ambang.
Setelah  melalui  proses  ekstraksi  ciri  dengan  LBP maupun CLBP,  Ciri dari data uji yang diperoleh kemudian masuk ke proses selanjutnya yaitu perhitungan ciri statistic orde pertama yang meliput nilai Mean, Variance, Skewness, Standar Deviasi, Kurtosis, dan Entropy.

## D. Klasifikasi  dengan  Support  Vector  Machine  dan  k- Nearest Neighbor
Tahap  yang  dilakukan  setelah  ekstraksi  ciri  adalah klasifikasi. Masukan pada tahap ini adalah ciri statistic orde pertama.  Pada  tahap  ini  bisa  diketahui  mengenai performansi  dari  sistem  yang  dirancang  dengan  cara membandingkan hasil dari proses klasifikasi menggunakan metode Support  Vector  Machine (SVM)  dan k-Nearest Neighbor (k-NN).

## IV. H ASIL P ENGUJIAN DAN A NALISIS
Pada  penelitian  ini  diperoleh  data  iris  mata  kanan  dan kiri sebanyak 1400 data citra iris mata yang terdiri dari 700 data  citra  latih  dan  700  data citra  uji.  Skenario  pengujian yang dilakukan terdiri dari empat scenario pengujian.

## A. Skenario Pengujian Pertama
Skenario  pengujian  pertama,  adalah  pengujian pengaruh ukuran citra dan jenis SVM Multiclass terhadap Akurasi  sistem.  Pada  skenario  pengujian  ini  digunakan parameter 6 ciri statistik berupa (Mean, Kurtosis, Standar Deviasi, Skewness, Variance, Entropy) dan fungsi Kernel Gaussian.

## TABEL I
P ENGUJIAN A KURASI S ISTEM B ERDASARKAN U KURAN C ITRA DAN J ENIS M ULTICLASS SVM size Mata Kanan
Mata Kiri LBP CLBP LBP CLBP (%) (%) (%) (%) OAA OAO OAA OAO OAA OAO OAA OAO 16x16 84 78 86,67 86,95 86,28 78,6 88,85 88,57 32x32 85,14 84,57 88,09 88,09 85,71 86,6 88,85 88,85 64x64 85,14 85,14 88,11 88,11 87,42 87,42 89,71 89,71
Pada  saat  digunakan  metode  LBP,  akurasi  terbaik sebesar 87,42% diperoleh ketika digunakan ukuran citra 64 x 64. Begitu pula pada CLBP, akurasi terbaik sebesar 89,71% diperoleh  ketika  digunakan  ukuran  citra  64  x  64  .  Jika dilihat  dari  nilai  rata-rata  akurasi,  LBP  memiliki
performansi yang lebih baik ketika digunakan data iris mata kiri dengan jenis SVM Multiclass OAA dengan akurasi rata -rata  86,47%.  Begitu  pula  dengan  CLBP,  nilai  rata-rata akurasi terbaik sebesar 89,13% diperoleh ketika digunakan data  iris  mata  kiri  dengan  jenis  SVM  Multiclass  OAA. Dapat disimpulkan bahwa  baik pada LBP maupun CLBP, perfomansi  sistem  terbaik  diperoleh  ketika  digunakan ukuran citra 64x64, jenis SVM Multiclass OAA dan data iris  mata  kiri.  Artinya  semakin  besar  ukuran  citra  yang digunakan, maka semakin besar pula akurasinya.

## B. Skenario Pengujian Kedua
Skenario  pengujian  yang  kedua  adalah  pengujian pengaruh  jenis  kernel  yang  digunakan  terhadap  akurasi sistem.  Pada  pengujian  ini  digunakan  data  iris  mata  kiri, jenis SVM Multiclass OAA, ukuran citra 64x64 dan 6 ciri statistik orde 1. Berikut adalah tabel pengujian jenis kernel terhadap akurasi sistem.
TABEL III P ENGUJIAN A KURASI S ISTEM B ERDASARKAN F UNGSI K ERNEL
Parameter Fungsi Kernel Fungsi Mata Kiri LBP CLBP (%) (%) Gaussian 87,4 89,71 Linear 81,1 82 Polynomial 81,7 81,43
Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsi  kernel  yang digunakan,  dapat  dilihat  bahwa  akurasi  terbaik  sistem diperoleh  ketika  digunakan  fungsi  kernel  Gaussian  baik pada LBP maupun CLBP.

## C.. Skenario Pengujian Ketiga
Skenario  pengujian  yang  kedua  adalah  pengujian pengaruh  ciri  statistik  yang  digunakan  terhadap  akurasi sistem. Ciri statistik yang digunakan yaitu Mean, Variance, Standar  Deviasi,  Skewness,  Kurtosis,  Dan  Entropy.  Pada pengujian  ini,  parameter  lainnya  yang  digunakan  adalah 64x64, jenis SVM multiclass OAA, data iris mata kiri dan Fungsi  Kernel  Gaussian  .  Berikut  adalah  tabel  pengujian ciri statistik  terhadap akurasi sistem.
TABEL III P ENGUJIAN A KURASI S ISTEM B ERDASARKAN K OMBINASI E NAM C IRI
S TATISTIK Enam Parameter Ciri Statistika
Ciri K-NN SVM LBP CLBP LBP CLBP Mean, Std Deviasi, Skewness, Kurtosis, Variance, Entropy 85,1 88,11 87,4 89,71
Dari  hasil  perbandingan  pengujian  dua  metode klasifikasi,  diperoleh  bahwa  akurasi  sistem  terbaik dihasilkan  ketika  digunakan  metode  klasifikasi  SVM dibandingkan dengan metode K-NN.

## V. K ESIMPULAN
Sistem  pengenalan  individu  melalui  iris  mata menghasilkan akurasi terbaik ketika menggunakan metode Local  Binary  Pattern (LBP)  maupun Compound  Local Binary  Pattern (CLBP) dan  metode  klasifikasi  SVM. Parameter terbaik yang digunakan adalah ukuran citra 64 x 64, menggunakan  kombinasi 6 ciri statistic, fungsi  kernel Gaussian dan jenis SVM Multiclass OAA.

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Penulis ucapkan kepada tim peneliti sekaligus tim penulis yang berkontribusi dalam artikel ini.

## R EFERENSI
[1] A. A. Andarinny, C. E. Widodo and K. Adi, "Perancangan sistem identifikasi  biometrik  jari  tangan  menggunakan  Laplacian  of Gaussian  dan  ekstraksi  kontur,"  Youngster  Physics  Journal,  pp. 304-314, Oktober 2017.
[2] E. G. Kristanto, R. Elisa and S. Wangko, "Identifikasi Iris : Opsi Identifikasi  Biometrik,"  Jurnal  Biomedik,  vol.  5,  pp.  S7-11, November 2013.
[3] R. R. Isnanto and B. Setiyono, "Identifikasi Iris Mata menggunakan Tapis Gabor Wavelet dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantizarion (LVQ)," Teknik, vol. 30, no. 1, pp. 19-24, 2009.
[4] P. G. D. G. a. A. D. Krishna Devi, "An Effective Feature Extraction Approach for Iris Recognition System," Indian Journal of Science and Technology, vol. 9 (47), 2016.R. E. Sorace, V. S. Reinhardt, and  S.  A.  Vaughn,  “High-speed  digital-to-RF  converter,”  U.S. Patent 5 668 842, Sept. 16, 1997.
[5] N.  S.  Sarode  dan  D.  A.  Patil,  “Iris  Recognition  using  LBP  with Classifiers-  KNN  and  NB,”  International  Journal  of  Science  and Research (IJSR), vol. 4, no. 1, pp. 1904-1908, 2015 .
[6] P.Thirumurugan  dan  G.Mohanbabu,  “Iris  Recognition  using Wavelet  Transformation  Techniques,”  International  Journal  of Computer  Science  and  Mobile  Computing,  vol.  3  ,  no.  1, pp. pg.
75-83, 2014.
[7] D.  Krishna,  G.  Preeti,  G.  Diksha dan  A.  Dhindsa,  “An  Effective Feature Extraction Approach for Iris Recognition System,” Indian Journal of Science and Technology, vol. 9, no. 47, pp. 2-5, 2016.
[8] Y. I. Hatmojo, “Implementasi Wavelet Haar dan Jaringan Tiruan Pada Pengenalan Pola Selaput Pelangi Mata,” JNTETI, vol. 3, no. 1, pp. 58-62, 2014.
[9] M. Pietikäinen, A. Hadid, G. Zhao dan T. Ahonen, Computer Vision Using Local Binary Patterns, london: Springer, 2011.
[10]  M.  A.  Rahim,  M.  N.  Hossain  dan  T.  Wahid,  “Face  Recognition using Local Binary Patterns (LBP),” Global Journal of Computer Science and Technology, vol. 13, no. 4, 2013.
[11]  E. ACAR, "Extraction of texture features from local iris areas by GLCM  and  iris  recognition  system  based  on  K-NN,"  European Journal of Technic (EJT), vol. 6, no. 1, pp. 44-52, 2016.
[12]  A.  S.  Rizcky,  H.  B  and  O.  F,  "Identifikasi  Pola  Rugae  Palatina berdaasarkan  Metode  Geometric  Active  Contour  (GAC)  dengan
Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) pada Populasi Mahasiswa S1 Teknik Telekomunikasi Angkatan 2015 Universitas Telkom," e- Proceeding of Engineering, vol. 6, no. 1, pp. 741-748, April 2019.
[13]  P.  P.  Widodo,  R.  T.  Handayanto  dan  Herlawati,  Penerapan  Data Mining Dengan Matlab, Bandung: Rekayasa Sains, 2013.
[14]  E.  Prasetyo,  Data  Mining-Mengolah  Data  Menjadi  Informasi Menggunakan Matlab, Yogyakarta: ANDI, 2014.
[15]  Y.  Permadi  dan  Murinto,  “Aplikasi  Pengolahan  Citra  Untuk Identifikasi  Kematangan  Mentimun  Berdasarkan  Tekstur  Kulit Buah  Menggunakan  Metode  Ekstraksi  Ciri  Statistik,”  Jurnal Informatika , vol. 9, no. 1, pp. 1028-1038, 2015.