Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.558 Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 257-263 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## INDIVIDUAL IDENTIFICATION BY IRIS USING HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT (HOG) AND BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
Widya Alisya Kusuma Ningrum *1 , Iwan Iwut Tritoasmoro 2 , Sofia Saidah 3
1,2,3 Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Indonesia Email: 1 widyaalisyakn@student.telkomuniversity.ac.id , 2 iwaniwut@telkomuniversity.ac.id ,
3 sofiasaidahsfi@telkomuniversity.ac.id
(Naskah masuk: 16 Agustus 2022, Revisi : 19 Agustus 2022, diterbitkan: 23 Maret 2023)

## Abstract
The eye’s iris biometrics is a type of biometric for individual identification that is more stable than other types of biometrics because a person's iris eye’s has a delicate fiber pattern and unique characteristics. Especially with the  rapid  development  of  the  times,  the  need  for  identity  recognition  systems  is  also  increasing.  Introducing individuals  in  traditional  ways  is  still  less  effective  than  biometric  systems  because,  compared  to  conventional methods, biometric systems are safer and are not easily stolen, imitated, or accessed by any unauthorized person. In this research has been carried out by designing a simulation system for individual identification through iris eyes images using the Histogram of Oriented Gradien (HOG) method for image extraction. They were continued with  classification  using  Artificial  Neural  Network  (ANN)  Backpropagation.  The  dataset  used  is  primary  data taken  directly  through  smartphone  cameras  from  30  individuals.Based  on  the  test  results  and  analysis  of  the Histogram of Oriented Gradien method using an image size of 128×128 pixels, parameters of Cell Size 16×16 cells,  Bins  Numbers  12,  Size  Block  2×2  cells,  L2-Hys  normalization  scheme,  and  JST  backpropagation classification with Random state value 1, Learning Rates 0.001, Epoch 200, Hidden Layer 100 with the system's sigmoid activation function can produce a performance system with the most significant performance accuracy of 91.93% , using 1500 training data and 1500 iris eyes image test data.
Keywords : Backpropagation Neural Network (BPNN), Biometrics, Histogram of Oriented Gradient, Iris eye’s.

## IDENTIFIKASI INDIVIDU MELALUI IRIS MATA DENGAN METODE HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT (HOG) DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

## Abstrak
Biometrik iris mata merupakan jenis biometrik untuk identifikasi individu yang terbukti lebih stabil dibandingkan dengan  jenis  biometrik  lainnya,  karena  iris  mata  seseorang  memiliki  pola  serat  halus  dan  ciri  khas  yang  unik. Perkembangan  zaman  yang  semakin  pesat,  kebutuhan  sistem  pengenalan  identitas  juga  semakin  meningkat. Pengenalan individu dengan cara tradisional atau konvensional masih kurang efektif dibandingkan dengan sistem biometrik, karena dibandingkan dengan cara konvensional, sistem biometrik lebih aman dan tidak mudah dicuri atau  ditiru  maupun  diakses  oleh  sembarang  orang  yang  tidak  sah.  Dalam  penelitian ini  dilakukan  perancangan sistem simulasi identifikasi individu melalui citra iris mata dengan menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) untuk ekstraksi ciri citra. Dilanjutkan dengan klasifikasi menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation . Dataset yang digunakan adalah data primer yang diambil secara langsung melalui kamera smartphone dari 30 individu. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis metode Histogram of Oriented Gradient menggunakan ukuran citra 128×128 piksel, parameter Cell Size 16×16 cell, Bins Numbers 12, Size Block 2×2 cell, skema  normalisasi  L2-Hys  dan  klasifikasi  JST backpropagation dengan  nilai Random  state 1, Learning  Rates 0.001, Epoch 200, Hidden Layer 100 dengan fungsi aktivasi sigmoid sistem mampu menghasilkan sistem kinerja dengan akurasi  performansi  terbesar 91.93%, dengan menggunakan 1500 data latih  dan 1500 data  uji citra iris mata.
Kata kunci : Biometrik, Histogram of Oriented Gradient, Iris mata, Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation.
1. PENDAHULUAN
Proses  identifikasi  individu  suatu  proses identifikasi  yang  sulit  dilakukan  jika  menggunakan
metode  konvensional  biasa,  karena  dinilai  kurang efektif.  Perkembangan  era  teknologi  khususnya  di dunia  digital  telah  membawa  perubahan  yang signifikan.  Kebutuhan  sistem  pengenalan  identitas juga  semakin  meningkat  seperti  sistem  untuk autentikasi,  keamanan,  maupun  untuk  mengetahui identitas  seseorang.  Salah  satu  cara  yang  sering dimanfaatkan ialah teknologi pengolahan citra digital yang  mampu  mengidentifikasi  individu  berdasarkan pengenalan biometrik. Biometrik dikenal sebagai satu aplikasi  dalam  pengolahan  gambar  yang  mengacu pada  teknologi  yang  digunakan  fisiologis  atau perilaku karakteristik tubuh manusia untuk autentikasi  pengguna  [1].    Cara  kerja  teknologi biometrik  ini  dengan  deteksi  pola,  sehingga  sering digunakan  sebagai  sistem  keamanan  yang  berguna untuk  menjaga  kerahasian  data  identitas  seseorang [2].  Salah  satu  sistem  biometrik  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  melalui  iris  mata  ( iris recognition ).
Dengan menggunakan biometrik iris mata untuk sistem  identifikasi  individu  ini  telah  terbukti  lebih stabil  dibandingkan  dengan  jenis  biometrik  lainnya [3]. Hal ini karena iris memiliki pola yang khas dan unik  yang  melingkari  pupil  mata.  Setiap  individu memiliki  pola  tekstur  serat  halus  iris  mata  yang berbeda, dan bersifat permanen tidak dapat berubah, bahkan  tekstur  serat  pola  iris  mata  kanan  dan  kiri setiap orang tidak sama. Pola iris yang unik ini juga berbeda walaupun  seseorang tersebut kembar identik [4].
Untuk  mengenali  pola  iris,  dibutuhkan  sistem yang dapat  memproses pengenalan iris mata dengan teknik  metode  yang  tepat.  Beberapa  penelitian terdahulu  terkait  topik  yang  sama  telah  dilakukan dengan ekstraksi fitur dan klasifikasi yang digunakan yaitu, metode Convolutional Neural Network (CNN) dan  klasifikasi K-Nearest  Neighbor (KNN)  dengan tingkat  akurasi  90%  [5].  Metode Compound  Local Binary  Pattern (CLBP)  dan  klasifikasi Support Vector  Machine (SVM ) dan  K-NN  sebagai pembanding  dengan  akurasi  sebesar  89,71%  untuk klasifikasi  SVM  dan  90%  untuk  KNN  [6].  Metode Hamming  Distance dan  algoritma  Daugman  dengan tingkat Genuine  Acceptance  Rate (GAR)  sebesar 82,5% [7].
Pada penelitian ini dibangun suatu sistem yang memudahkan dalam pengenalan individu melalui iris mata,  dan  menganalisis  performansi  sistem  yang dibangun, dan mengetahui parameter-parameter yang mempengaruhi sistem. Dengan menggunakan metode Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG)  dan klasifikasi Backpropagation  Neural  Network. Pada tahun 2018 Metode Histogram of Oriented Gradient (HOG)  telah  diuji  untuk  pengujian  pengenalan  iris mata,  hasil  dari  penelitian  tersebut  menyatakan bahwa  metode  ekstraksi  ciri  HOG  ini  sangat berpengaruh  terhadap  hasil  pengenalan  dengan tingkat akurasi sebesar 96% [8]. Untuk klasifikasi iris mata memakai metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Backpropagation .  Metode  ini  banyak  digunakan karena  metode  ini  sederhana  namun  mampu menyelesaikan  pelatihan  yang  komplek,  dan  mudah untuk  diimplementasikan  serta  memiliki  tingkat akurasi yang tinggi pada penelitian [9].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Histogram of Oriented Gradient
Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG)  yaitu metode  ekstraksi  ciri  yang  cocok  untuk  deskriptor dalam computer vision dan pemrosesan gambar untuk deteksi  objek  [10].  Metode  ini  diperkenalkan  oleh Naveet  Dalal  dan  Bill  Trigs  pada  tahun  2005. Tahapan pertama dalam metode ini yaitu menghitung nilai  gradien  per  piksel  pada  area  tertentu  pada gambar. Dimana setiap ciri ditunjukan oleh distribusi gradien.  Dengan  membagi  citra  menjadi  daerah- daerah  kecil  yang  disebut cell yang  tersusun  suatu histogram  dari  suatu  gradien  [11].  Tahapan  pada ekstrasi  ciri  menggunakan  HOG  adalah  sebagai berikut:
1. Menentukan ukuran blok dan cell
Pada  tahapan  ini  mencari  ukuran block serta ukuran cell pada sebuah citra. Suatu cell terdiri dari sebagian piksel, dimana misalkan 2×2, 4×4, 6×6, 8×8 dan lainnya. Sementara itu suatu ukuran block terdiri dari sebagian cell dan saling overlapping antar block . Misalnya  ukuran cell 4×4  piksel  dan  ukuran block
2×2 cell atau 8×8 piksel [10]. 2. Menghitung gradien citra
Agar  intensitas  ruang  warna  tidak  ada perbedaan,  terlebih  dahulu  mengkonversi  gambar RGB  ke  gambar  skala  abu-abu.  Sesudah  diterapkan filtering  citra grayscale [12].  Dilanjutkan  dengan menghitung  gradien  horizontal  dan  vertikal  pada setiap pikselnya dimana x dan y adalah gradien arah. Ditulis menggunakan rumus:
𝑔 𝑥 = 𝐼(𝑥 + 1, 𝑦) − 𝐼(𝑥 − 1, 𝑦) (1)
𝑔 𝑦 = 𝐼(𝑥, 𝑦 + 1) − 𝐼(𝑥, 𝑦 − 1) (2)
Dengan nilai piksel citra grayscale yaitu I. lalu mencari  nilai  gradien magnitude ( 𝑚) dan  nilai gradien orientasi ( 𝜃) dengan operasi sebagai berikut:
|𝑚(𝑥, 𝑦)| = √(𝑔 𝑥 ) 2 + (𝑔 𝑦 ) 2 (3)
𝜃(𝑥, 𝑦) = 𝑡𝑎𝑛 −1 ( 𝑔 𝑦 𝑔 𝑥 ) (4)
3. Menentukan bin orientasi
Menentukan  perhitunga bin orientasi  sangat diperlukan  untuk  mengkalkulasi  bobot  tiap  piksel pada  tepi-tepi  orientasi  histogram.  Rentang  nilai orientasi  tiap  piksel  dikuantisasi  menjadi  9  kanal dimana direpresentasikan dalam sudut dengan selisih
20°,yaitu  0°,  20°,  40°,  60°,  80°,  100°,  120°,  140°,
160° dan 180°.
4. Melakukan normalisasi blok Tahapan terakhir ini yaitu melakukan normalisasi  blok.  Dimana  proses  dari  normalisasi blok  yaitu  membagi  masing-masing  elemen  vektor dengan  panjang  vektor  hingga  menghasilkan  vektor satuannya.  Dengan  menggunakan  operasi  sebagai berikut:
𝑽 𝑛 = 𝒗 √||𝒗||+𝜀 (5)
Dimana 𝑽 𝑛 adalah  vektor  gradien  yang  suda dinormalisasi, 𝒗 vektor  gradien  yang  belum ternormalisasi, ε yaitu  koefisien  <  1  atau  konstanta normalisasi untuk menghindari pembagi oleh nol, dan ||𝒗|| hasil mutlak dari nilai gradien.

## 2.2. Backpropagation
Backpropagation atau propagasi balik merupakan  metode  pelatihan  dari  jaringan  syaraf tiruan.  Backpropagation  menggunakan  arsitektur multilayer  dengan  metode supervised  training [13]. Dengan menguji kontribusi kesalahan masing-masing neuron setelah  satu  set  data  diproses  [14]. Backpropagation digunakan  untuk  memodifikasi bobot  sehingga  dapat  melatih  jaringan  syaraf  tiruan untuk menggambarkan input dengan benar ke output [15].   Pada  pelatihan backpropagation meliputi  tiga tahapan.  Dimana  tahapan  ini  akan  diulang  hingga kondisi  penghentiannya  seperti  jumalh epoch terpenuhi [16]. Tahapan algoritma pelatih backpropagation yaitu sebagai berikut [17]:
1. Fase propagasi maju
Pada  fase  ini  pehitungan  pola input dimulai berdasarkan input  layer sampai  hasil output  layer . Dimana  tujuan  dari  propagasi  maju  yaitu  untuk menghitung  kesalahan  antara output dengan  target yang dicapai.
2. Fase propagasi mundur
Fase  propagasi  mundur  digunakn  untuk menghitung  dan  mencari  nilai error dari  lapisan keluaran  yang  menuju  lapisan  tersembunyi. Error yang terjadi antara output dengan sasaran dipropagasi mundur berdasarkan neuron yang tehubung langsung dengan bagian di dalam output layer.
3. Fase modifikasi bobot
Tahapan  terakhir  yaitu  menentukan  secara random nilai bobot antar layer yang sudah diketahui. Dengan menurunkan bobot neuron yang mengarah ke lapisan  keluaran  terhadap  selisih  pada  unit output. Fase  modifikasi  bobot  akan  menghasilkan  bobot- bobot baru yang disimpan untuk pengujian jaringan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  sistem  pada  penelitian  ini  memaparkan secara  umum  terkait  perancangan  sistem  perangkat lunak  ( software) untuk  identifikasi  individu  melalui
citra  biometrik  iris  mata.  Dimana  masukan  sistem berupa citra iris mata berukuran 950×950, lalu masuk ke tahap preprocessing. Kemudian tahap ekstraksi ciri Histogram of Oriented Gradient. Lalu terakhir tahap klasifikasi  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation. Dapat  dilihat  desain  perancangan sistem pada Gambar 3.1 sebagai berikut:

## Gambar 3. 1 Diagram umum desain sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mengetaui apakah sistem yang telah dirancang dapat melakukan pengenalan  dengan  baik  dari  hasil  fokus  sistem berdasarkan  parameter  yang  telah  ditentukan. Parameter  yang  memiliki  hasil  akurasi  terbaik  akan digunakan  untuk  pemilihan  parameter  berikutnya. Berikut adalah hasil pengujian sistem dari skenario:

## 3.1. Skenario Pengujian Cell Size pada HOG
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  pengaruh parameter Cell  Size dengan  ukuran  size  citra 128 × 128  menggunakan  parameter  lainnya,  dengan default  Block  Size 2 × 2,  Bins  9, Block Normalisasi L2- Hys yang  kemudian  dimasukan  ke  dalam  model machine  learning Backpropagation dengan  inisial weight menggunakan random_state 1.  Ukuran cell yang dicoba yaitu 2 × 2, 4 × 4, 8 × 8, dan 16 × 16. Hasil pemilihan dari pengujian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Performansi pengujian cell size pada HOG Cell size Akurasi (%) Waktu Komputasi (s) 2×2 piksel 53.266 889.775 4×4 pikse 67.866 337.750 8×8 piksel 86.733 97.303 16×16 piksel 88.733 34.242
Dapat  dilihat  pada  Tabel  hasil  pemilihan parameter ukuran cell bahwa akurasi terbesar didapat oleh ukuran cell 16 × 16 piksel dengan akurasi sebesar 88.733%  dan  waktu  komputasi  34.242  detik. Sedangkan  pada  ukuran cell 2 × 2  memiliki  tingkat akurasi  terendah  sebesar  53.266%  dengan  waktu komputasi yang lebih lama sebesar 889.775 detik. Hal ini  terjadi  karena  semakin  kecil  ukuran cell maka semakin  banyak  informasi  ciri  dari cell yang  hilang dengan waktu komputasi yang lama. Sedangkan pada ukuran cell 16 × 16  akan  menghasilkan  jumlah  fitur yang banyak sehingga akurasinya lebih tinggi dengan waktu komputasi yang lebih rendah.

## 3.2. Skenario Pengujian Bin Size pada HOG
Pada  tahap  skenario  ini  dilakukan  pengujian pengaruh parameter Bins Numbers . Jumlah bin yang digunakan pada pengujian yaitu 9, 12, 15, 18, 24, dan 30  dengan  ukuran  citra  128 × 128, Cell  Size 16 × 16, Block  Size 2 × 2, Block Normalisasi  L2- Hys yang kemudian  dimasukan  ke  dalam  model machine learning Backpropagation dengan  inisial weight
menggunakan random_state 1.  Hasil  pemilihan pengujian parameter bins dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Performansi pengujian bin numbers pada HOG Bin Numbers Akurasi (%) Waktu Komputasi (s) 9 88.733 34.178 12 91.400 38.835 15 90.800 48.008 18 90.266 50.986 24 90.266 59.218 30 90.533 67.450
Dapat  dilihat    pada  Tabel  dari  hasil  pemilihan parameter  jumlah  bins  menunjukan  bahwa  akurasi tertinggi didapat oleh jumlah bins 12 dengan akurasi sebesar 91.400% dan waktu komputasi 38.835 detik, sedangkan akurasi terendah didapat oleh jumlah bins 9  dengan  akurasi  sebesar  88.733%  dan  waktu komputasi  34.178 detik. Pada jumlah bins diatas 12 memiliki selisih akurasi yang cukup dekat.

## 3.3. Skenario Pengujian Block Size pada HOG
Pada  tahap  skenario  ini  dilakukan  pengujian pengaruh  parameter Block  Size .  Ukuran Block  Size yang digunakan pada pengujian yaitu 1 × 1, 2 × 2, dan 4 × 4, dengan ukuran citra 128 × 128, Cell Size 16 × 16, Bins Numbers 12, Panjang block Normalisasi L2- Hys yang kemudian dimasukan ke dalam model machine learning Backpropagation dengan  inisial weight menggunakan random_state 1.  Hasil  pemilihan pengujian  parameter Block  Size dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Performansi pengujian blok size pada HOG Block Size Akurasi (%) Waktu Komputasi (s) 1×1 cell 83.133 17.157 2×2 cell 91.400 40.889 4×4 cell 88.866 62.134
Dapat dilihat pada Tabel 3 dari hasil pemilihan pengujian  parameter Block  Size menunjukan  bahwa akurasi  tertinggi  didapat  pada  ukuran Block 2 × 2 dengan  tingkat  akurasi  sebesar  91.400%  dan  waktu komputasi 40.889. Pada ukuran Block 1 × 1 memiliki akurasi  terendah  sebesar  83.133%  dan  waktu komputasi 17.157 detik. Hal ini terjadi karena block size 2 × 2 dapat menangkap perbedaan piksel dengan baik.  Sedangkan block  size 1 × 1  kurang  mampu menangkap perbedaan piksel dengan baik.

## 3.4. Skenario Pengujian Panjang Block

## Normalisasi
Pada  tahap  skenario  terakhir  ini  dilakukan pengujian pengaruh skema panjang Block Normalisasi.  Skema  normalisasi  yang  diujikan  pada penelitian  ini  yaitu  panjang  L1- Norm ,  panjang  L1- Sqrt, panjang L2- Norm, dan panjang L2- Hys , dengan ukuran citra 128 × 128, Cell Size 16 × 16, Bin Number 12, Block  Size 2 × 2,  yang  kemudian  dimasukan  ke dalam  model machine  learning Backpropagation dengan inisial weight menggunakan random_state 1.
Hasil pemilihan pengujian skema Block Normalisasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Performansi pengujian skema normalisasi pada HOG Normalization Block Scheme Akurasi (%) Waktu Komputasi (s) L1-Norm 88.733 39.709 L1_sqrt 87.866 40.335 L2-Norm 90.466 34.980 L2-Hys 91.400 39.944
Dapat  dilihat  pada  Tabel  dari  hasil  pemilihan skema Block Normalisasi menunjukan bahwa akurasi tertinggi  didapat  oleh skema L2- Hys dengan tingkat akurasi  sebesar  91.400%  dan  waktu  komputasi 39.944  detik.  Pemilihan  skema  L2- Hys ini  dapat meningkatkan akurasi kinerja sistem.

## 3.5. Analisis akurasi BPNN terhadap random state
Pada tahap pengujian ini akan dilihat pengaruh Random State terhadap akurasi dan waktu komputasi sistem. Banyaknya nilai Random State yang diujikan pada  penelitian  ini  yaitu:  1,  2,  7,  dan  10.  Untuk parameter  lainnya  yaitu: cell  size 16 × 16, block  size 2 × 2, bin  numbers 12, block normalisasi  L2- Hys , learning  rates  0,001 , epoch 200, hidden  layer satu dengan jumlah neuron 100, dan fungsi aktivasi relu. Dari  hasil  peng  ujian  keempat  nilai random  state didapat hasil performansi seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengaruh nilai random state terhadap perfomansi sistem
Random State Akurasi (%) Waktu Komputasi (s) 1 91.400 40,277 2 90,200 47,710 7 89,666 44,777 10 90,066 43,696
Dapat  dilihat  pada  Tabel  bahwa  nilai  akurasi tertinggi didapatkan pada nilai random state 1 sebesar 91.400%  dengan  waktu  komputasi  40.277  detik. Untuk nilai akurasi terendah yaitu pada random state 7  dengan  nilai  akurasi  sebesar  89.666%  dan  waktu komputasi 44.777 detik.

## 3.6. Analisis akurasi BPNN terhadap learning rates
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  nilai learning rates terhadap akurasi dan waktu komputasi sistem. Nilai learning rates yang akan diujikan pada penelitian  ini  yaitu:  0.1,  0.01,  0.001  dan  0.0001. Menggunakan  parameter  lainnya  yaitu: cell  size 16 × 16, block  size 2 × 2, bin  numbers 12, block normalisasi  L2- Hys , random  state  1,  epoch 200, hidden  layer satu  dengan  jumlah  neuron  100,  dan fungsi  aktivasi  relu.  Dari  hasil  pengujian  keempat nilai learning  rates yang  diujikan  didapat  hasil performansi seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengaruh nilai learning rate terhadap performansi sistem
Learning Rates Akurasi (%) Waktu Komputasi (s)
0,1 33,333 24,162 0,001 91,400 39,859 0,0001 86,600 43,009 0,00001 44,333 45,635
Dapat  dilihat  pada  Tabel  bahwa  performansi terbaik  didapatkan  saat  nilai learning  rates 0.001 sebesar  91.400%  dengan  waktu  komputasi  39.859 detik.  Sedangkan  nilai learning  rates dengan  nilai akurasi terendah saat 0.1 sebesar 33.333% dan waktu komputasi  24.162  detik.  Hal  ini  terjadi  karena  saat learning rate 0.001 ketelitian jaringan akan semakin besar dan bertambah sehingga menghasilkan akurasi yang besar dengan waktu komputasi yang lebih lama.

## 3.7. Analisis akurasi BPNN terhadap jumlah epoch
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  jumlah epoch terhadap  nilai  akurasi  dan  waktu  komputasi sistem.  Jumlah epoch yang  diujikan  pada  penelitian ini  yaitu:  10,  50,  100,  dan  200.  Menggunakan parameter  lainnya  yaitu: cell  size 16 × 16, block  size 2 × 2, bin  numbers 12, block normalisasi  L2- Hys , random  state  1,  learning  rates 0.001, hidden  layer 100,  dan  fungsi  aktivasi  relu.  Dari  hasil  pengujian keempat jumlah epoch ini didapat hasil performansi pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengaruh jumlah epoch terhadap performansi sistem
Epoch Akurasi (%) Waktu Komputasi (s) 10 66.000 8.316 50 89.000 16.102 100 90.666 25.574 200 91.400 39.883
Dapat  dilihat  bahwa  hasil  akurasi  performansi terbaik  didapatkan  saat  jumlah epoch 200  sebesar 91.400%  dengan  waktu  komputasi  39.883  detik. Sedangkan saat jumlah epoch 10 memiliki performa yang rendah sebesar 66.000% dan waktu  komputasi 8.316.

## 3.8. Analisis akurasi BPNN terhadap jumlah hidden layer
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  jumlah Hidden  Layer terhadap  nilai  akurasi  dan  waktu komputasi. Jumlah Hidden Layer yang diujikan pada penelitian ini untuk 3 buah layer hidden layer dengan nilai  [100  50  30],  untuk  2  buah layer  hidden  layer dengan nilai [26 25], [20 30], dan untuk 1 buah layer hidden  layer dengan  nilai  [100].  Menggunakan parameter  lainnya  yaitu: cell  size 16 × 16, block  size 2 × 2, bin  numbers 12, block normalisasi  L2- Hys , random state 1, learning rates 0.001, epoch 200, dan fungsi  aktivasi  relu.  Dari  hasil  pengujian  jumlah hidden layer dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Pengaruh jumlah hidden layer terhadap performansi sistem
Hidden layer Akurasi (%) Waktu Komputasi (s) [100 50 30] 81.933 41.310 [26 25] 80.933 22.854
[20 30] 77.400 17.251 [100] 91.400 40.708
Dapat  dilihat  bahwa  nilai  performansi  akurasi terbaik  didapatkan  saat  menggunakan  1  buah layer dengan jumlah hidden layer satu dengan nilai neuron [100]  dengan  nilai  akurasi  91.400%  namun  dengan waktu  komputasi  yang  lama  sebesar  40.708.  Untuk akurasi  terendah  yaitu  saat  menggunakan  2  buah layer dengan  jumlah hidden  layer dua  dengan  nilai neuron  [20  30]  sebesar  77.400%  dengan  waktu komputasi 17.251 detik yang lebih cepat.

## 3.9. Analisis akurasi BPNN terhadap fungsi aktivasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  Fungsi Aktivasi terhadap nilai akurasi dan waktu komputasi. Fungsi  Aktivasi  yang  diujikan  pada  penelitian  ini yaitu:  fungsi  aktivasi logsig,  tansig, dan  ReLu. Menggunakan  parameter  lainnya  yaitu: cell  size 16 × 16, block  size 2 × 2, bin  numbers 12, block normalisasi  L2- Hys , random  state  1,  learning  rates 0.001, epoch 200,  dan hidden  layer 100.  Dari  hasil pengujian Fungsi Aktivasi dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Pengaruh fungsi aktivasi terhadap performansi sistem
Activation Function Akurasi (%) Waktu Komputasi (s) Logsic 91,933 40,581 Tansig 91,666 33,135 ReLu 91,400 43,554
Dapat dilihat bahwa nilai akurasi rata-rata yang dihasilkan  pada  pengujian  ini  sebagian  besar  sudah diatas  90%.  Akurasi  pengujian  parameter  fungsi aktivasi logsic mendapatkan  nilai  akurasi  terbaik dibandingkan  dengan  fungsi  aktivasi tansig dan ReLu.  Dengan  nilai  akurasi  sebesar  91.933%  dan waktu komputasi 40.548 detik. Sehingga performansi sistem yang dihasilkan juga semakin baik.

## 4. DISKUSI
Dilakukan analisis terhadap parameter cell size , bins  numbers,  block  size, skema  normalisasi  pada ekstraksi ciri HOG. Pencarian parameter terbaik yang mempengaruhi  hasil  performasi  sistem  dalam menghasilkan  fitur  ciri  terbaik  yaitu  dengan menggunakan  size  citra  128 × 128, cell  size 16 × 16 piksel, bins  numbers 12, block  size 2 × 2 cell ,  dan skema  normalisasi  L2- Hys .  Menghasilkan  akurasi tertinggi sebesar 91.400%. Pada klasifikasi Backpropagation Neural Network pencarian parameters  terbaik  yaitu  dengan  menggunakan  nilai random_state 1, learning  rate 0.001, epoch 200, hidden  layer satu  dengan  jumlah  neuron  100,  dan fungsi aktivasi logsic menghasilkan hasil perfomansi sistem  terbaik  sebesar  91,933%.  Penelitian  [6] dengan  topik  yang  sama  melakukan  pengujian dengan  menggunakan  size  citra  32 × 32,  dengan ekstraksi  ciri Compound  Local  Binary  Pattern dan klasifikasi  Support  Vector  Machine  menghasilkan
akurasi  sebesar  90%.  Dilihat  dari  analisi  berikut ini terbukti  bahwa  perfomansi  akurasi  sistem  yang dibangun  pada  penelitian  ini  memiliki  akurasi tetinggi. Semakin besar ukuran citra maka informasi yang  di  dapat  juga  semakin  banyak.  Selain  itu penggunaan metode HOG sebagai ekstrasi ciri cocok untuk  menghasilkan  ciri  fitu  iris  mata  dibandingkan dengan  metode  ekstrasi  ciri  CLBP  dan  klasifikasi SVM.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis pada pengujian yang sudah  dilakukan  pada  sistem  identifikasi  individu melalui  iris  mata  dengan  metode  HOG  dan  JST backpropagation .  Sistem  berhasil  mengidentifikasi iris  mata  individu  dengan  menggunakan  parameter ekstraksi  ciri  terbaik  HOG  pada  ukuran cell 16 × 16 piksel,  jumlah  bin  12,  ukuran block 2 × 2  cell  dan skema  panjang  normalisasi  L2-Hys.  Menggunakan parameter terbaik metode klasifikasi JST backpropagation pada nilai random state 1, learning rate 0.001, epoch 200, hidden  layer satu  dengan jumlah neuron 100, dan fungsi aktivasi logsic .
Kinerja  terbaik  performansi  sistem  dalam mengidentifikasi  individu  melalui  iris  mata  yang didapatkan  dari  semua  pengujian  mencapai  akurasi sebesar  91,93%  dengan  waktu  komputasi  40,548 detik.  Dengan  1.379  data  teridentifikasi  benar  dan 121 data teridentifikasi salah. Hal ini terbukti bahwa penggunaan metode HOG dan JST backpropagation dalam  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  yang sangat memuaskan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  M.  H.  Ali,  “Study  Of  Edge  Detection Methods  Presented  by,”  no.  August,  2018, doi: 10.13140/RG.2.2.20662.60482.
[2] N. D. Miranda, L. Novamizanti, and S. Rizal, “Convolutional  Neural  Network  Pada Klasifikasi  Sidik  Jari  Menggunakan  Resnet- 50,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 61–68, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18.
[3] J.  Daugman  and  C.  Downing,  “Broken symmetries,  random  morphogenesis,  and biometric distance,” IEEE Trans. Biometrics, Behav.  Identity  Sci. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  271– 278, 2020, doi: 10.1109/TBIOM.2020.2993225.
[4] S.sujana  and  D.  V.  Reddy,  “An  Effective CNN based Feature Extraction Approach for Iris Recognition System,” Turkish J. Comput. Math. Educ. , vol. 9, no. 1, pp. 1–5, 2021, doi: 10.17485/ijst/2016/v9i47/106827.
[5] O.  Visaliny et  al. ,  “Pengenalan  Iris  Mata Manusia  Menggunakan  Metode  Klasifikasi K-  Nearest  Neighbor  (  Knn  )  Human  Iris Recognition  Using  K-Nearest  Neighbor  ( Knn ) Classification Methods.”
[6] G.  S.  F.  Wahid,  R.  Purnamasari,  and  S. Saidah,  “Identifikasi  Personal  Melalui  Iris Mata Dengan Menggunakan Metode Compound  Local  Binary  Pattern  Dan Klasifikasi Support Vector Machine Personal Identification  Based  on  Compound  Local
Binary,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit.
Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 3959–3966, 2019.
[7] A.  Rezika,  Ernawati,  and  A.  Elansari, “Identifikasi pola iris mata dengan algoritme daugman  dan  metode  hamming  distance,” Rekursif J. Inform. , vol. 6, no. 2, 2018.
[8] S.  Devella,  “Pengenalan  Iris  menggunakan Ekstraksi  Fitur  Histogram  of  Oriented Gradient,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 4, pp. 124–134, 2018.
[9] M.  A.  Abuzneid,  A.  Mahmood,  and  S.
Member, “Enhanced Human Face Recognition Using LBPH Descriptor , Multi- KNN  ,  and  Back-Propagation  Neural Network,” IEEE  Access ,  vol.  6,  pp.  20641– 20651, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2825310.
[10] T. Surasak,  I. Takahiro,  C.  H.  Cheng,  C.  E. Wang,  and  P.  Y.  Sheng,  “Histogram  of oriented  gradients  for  human  detection  in video,” Proc.  2018  5th  Int.  Conf.  Bus.  Ind.
Res. Smart Technol. Next Gener. Information, Eng. Bus. Soc. Sci. ICBIR 2018 , no. 2006, pp. 172–176, 2018, doi: 10.1109/ICBIR.2018.8391187.
[11] W.  Zhou,  S.  Gao,  L.  Zhang,  and  X.  Lou, “Histogram  of  Oriented  Gradients  Feature Extraction from Raw Bayer Pattern Images,”
IEEE Trans. Circuits Syst. II Express Briefs , vol.  67,  no.  5,  pp.  946–950,  2020,  doi: 10.1109/TCSII.2020.2980557.
[12] S.  Nigam,  R.  Singh,  and  A.  K.  Misra, “Efficient facial expression recognition using histogram  of  oriented  gradients  in  wavelet domain,” Multimed. Tools Appl. , vol. 77, no.
21, pp. 28725–28747, 2018, doi: 10.1007/s11042-018-6040-3. [13] A. Irianti, P. H. Rantelinggi, A. Taufik, and N. Zulkarnaim, “Implementation Of
Backpropagation  Artificial  Neural  Network For Food Price Prediction In Majene Central Market,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  3,  pp. 681–688, 2022.
[14] U.  Shruthi,  V.  Nagaveni,  and  B.  K. Raghavendra,  “A  Review  on  Machine Learning Classification Techniques for Plant Disease Detection,” 2019 5th Int. Conf. Adv. Comput.  Commun.  Syst.  ICACCS  2019 ,  pp. 281–284, 2019, doi: 10.1109/ICACCS.2019.8728415. [15] J.  Amrutha  and  A.  S.  Remya  Ajai,
“Performance  analysis  of  backpropagation
algorithm  of  artificial  neural  networks  in verilog,” 2018  3rd  IEEE  Int.  Conf.  Recent Trends  Electron.  Inf.  Commun.  Technol. RTEICT 2018 - Proc. , pp. 1547–1550, 2018, doi: 10.1109/RTEICT42901.2018.9012614.
[16] R.  A.  Surya,  A.  Fadlil,  and  A.  Yudhana, “Identification  of  Pekalongan  Batik  Images Using  Backpropagation  Method,” J.  Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  1373,  no.  1,  2019,  doi:
10.1088/1742-6596/1373/1/012049.
[17] T.  P.  Lillicrap,  A.  Santoro,  L.  Marris,  C.  J. Akerman, and G. Hinton, “Backpropagation and the brain,” Nat. Rev. Neurosci. , vol. 21, no. 6, pp. 335–346, 2020, doi: 10.1038/s41583-020-0277-3.