## HAND HUMAN RECOGNITION BERDASARKAN GEOMETRI TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

## Nurul Fadillah
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Samudra Email: nurulfadillah@unsam.ac.id
Imanuddin Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Samudra Email: imanuddin2096@gmail.com
Dewi Lestari Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Samudra Email: dewi9357@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem pengenalan diri pada umumnya telah banyak menggunakan kata sandi ( password ), ID card , atau PIN  untuk  mengenali  identitas  seseorang.  Permasalahan  yang  sering  muncul  yaitu,  pengenalan  diri  dengan sistem  tersebut  memiliki  beberapa  kelemahan  diantaranya,  penggunaan  PIN  maupun  password  memiliki kelemahan bahwa seseorang kerap kali lupa akan password yang mereka miliki dan beberapa password dapat dengan  mudah  di  perkirakan  oleh  orang-orang  yang  tidak  bertanggung  jawab  [1] . Sistem  pengenalan  diri merupakan sebuah sistem yang dapat digunakan untuk mengenali identitas sesorang yang dapat dilakukan secara otomatis menggunakan komputer. Pengenalan diri secara otomatis dapat dilakukan dengan menggunakna bagian tubuh  atau  perilaku  manusia  yang  dikenal  dengan  istilah  biometrika.  Biometrika  merupakan  teknologi pengenalan diri  yang  menggunakan bagian tubuh  atau perilaku dari  manusia.  Terdapat beberapa cara  untuk biometrika umum yang sering dipakai untuk pengenalan diri, seperti sidik jari ( fingerprint ), selaput pelangi (iris), wajah  ( face ),  suara  ( voice ),  tanda  tangan  ( signature ),  geometri  tangan  ( hand  geometry )  dan  telapak  tangan ( palmprint ).  Geometri  tangan  merupakan  salah  satu  biometrika  yang  dimiliki  oleh  manusia  yang  dapat menggambarkan struktur geometri tangan seseorang. Sistem yang terdapat dalam penelitian ini adalah sebuah sistem  pengenalan  telapak  tangan  yang  menggunakan  ekstraksi  fitur  dengan  metode Principal  Component Analysis (PCA).  Metode  ini  melibatkan pengambilan  komponen  utama dari database telapak  tangan. Untuk mengetahui keakuratan sistem pengenalan telapak tangan yang dirancang pada penelitian ini, telah dilakukan uji coba sistem dengan menggunakan input sebanyak 21 citra telapak tangan dari database . Dari hasil pengujian ini, didapatkan hasil performasi sistem adalah 52,38% dalam mengenali citra input dengan benar.
Kata kunci: PCA; telapak tangan; biometrika.

## ABSTRACT
Self-recognition systems in general have a lot to use a password (password), ID card, or PIN to recognize a person's identity. The problem that often arises namely, self-introduction to the system has several weaknesses including, the use of PIN or password has a weakness that someone often forgets their passwords and some passwords can be easily estimated by people who are not responsible [1]. Self-recognition system is a system that  can  be  used  to  recognize  someone's  identity  that  can  be  done  automatically  using  a  computer.  Self- recognition can automatically be done by using human body parts or behavior known as biometrics. Biometrics is a self-recognition technology that uses human body parts or behavior. There are several ways for general biometrics  that  are  often  used  for  self-recognition,  such  as  fingerprints,  iris,  face,  voice,  signature,  hand geometry  and  palm  hand  (palmprint).  Hand  geometry  is  one  of  the  biometrics  owned  by  humans  that  can describe the geometrical structure of one's hands. The system contained in this study is a palm recognition system that uses feature extraction with the Principal Component Analysis (PCA) method. This method involves taking the main components from the database of the palm. To determine the accuracy of the palm recognition system designed in this study, a system trial was conducted using 21 input images of the palm of the database. From the results of this test, the result of system performance is 52.38% in recognizing the input image correctly.
Keywords: PCA; palms; biometrics.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pengenalan diri merupakan sebuah sistem yang dapat digunakan untuk mengenali identitas seseorang yang dapat dilakukan secara otomatis menggunakan komputer [1]. Sistem pengenalan diri pada umumnya telah banyak menggunakan kata sandi ( password ), ID card , atau PIN untuk mengenali identitas seseorang.
Permasalahan yang sering muncul yaitu, pengenalan diri dengan sistem tersebut memiliki beberapa kelemahan diantaranya, penggunaan PIN maupun password memiliki kelemahan bahwa seseorang kerap kali lupa akan password yang mereka miliki dan beberapa password dapat dengan mudah di perkirakan oleh  orang-orang  yang  tidak  bertanggung  jawab  [1].  Oleh  karena  itu  dengan  adanya  biometrika  sangat membantu dalam menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang muncul dalam sistem pengenalan diri [2].
Sistem  pengenalan  diri  secara  otomatis  sangat  di  butuhkan  di  era  informasi  seperti  sekarang  ini. Pengenalan diri secara otomatis dapat dilakukan dengan menggunakna bagian tubuh atau perilaku manusia yang  dikenal  dengan  istilah  biometrika.  Biometrika  merupakan  teknologi  pengenalan  diri  yang menggunakan  bagian  tubuh  atau  perilaku  dari  manusia[1].  Teknologi  ini  mampu  memberikan  tingkat keamanan yang tinggi. Biometrika memiliki ciri kerja dengan mengukur karakteristik pembeda pada badan atau perilaku seseorang tersebut dengan  membandingkan  karakteristik  yang  sebelumnya  telah disimpan pada suatu database. Terdapat beberapa cara untuk biometrika umum yang sering dipakai untuk pengenalan diri,  seperti  sidik  jari  ( fingerprint ),  selaput  pelangi,  (iris),  wajah  ( face ),  suara  ( voice ),  tanda  tangan ( signature ), geometri tangan ( hand geometry ) dan telapak tangan ( palmprint ). Telapak  tangan  ( palmprint )  merupakan  salah  satu  bagian  tubuh  dari  manusia  yang  memiliki  nilai biometrika sehingga relatif baru untuk diteliti dan digunakan dalam sistem pengenalan. Dari permukaan telapak  tangan  yang  dimiliki  oleh  setiap  orang  diharapkan  dapat  menghasilkan  ciri  yang  mampu membedakan masing-masing pemilik telapak tangan yang di identifikasi [2].
Penggunaan telapak tangan  dalam proses pengenalan diri sangat banyak digunakan karena telapak tangan memiliki karakteristik yang unik, tidak mudah di palsukan dan cenderung stabil. Dengan adanya karakteristik  tersebut  maka  telapak  tangan  dapat  digunakan  sebagai  alat  verifikasi  identitas  seseorang dengan  melakukan  pencocokan  data  yang  terdapat  dalam  sebuah database dengan  data  yang  sudah  di masukkan [2].

## 1.1 Biometrika
Biometrika  atau biometrics berasal dari kata bio dan metrics . Bio berarti sesuatu  yang  hidup, dan metrics berarti mengukur [3]. Pada dasarnya setiap manusia memiliki sesuatu yang unik yang membedakan manusia satu dengan yang lainnya. Hal inilah yang menimbulkan keunikan sehingga menjadi identitas diri. Hal  ini  harus  di  dukung  oleh  teknologi  yang  secara  otomatis  bisa  mengidentifikasi  atau  mengenali seseorang. Teknologi biometrik merupakan sebuah teknologi yang digunakan untuk menunjukkan keaslian dari seseorang yang melakukan akses terhadap aset organisasi [2].

## 1.2 Geometri Tangan
Geometri  tangan  merupakan  salah  satu  biometrika  yang  dimiliki  oleh  manusia  yang  dapat menggambarkan struktur geometri tangan seseorang. Struktur ini meliputi lebar jari tangan, lebar telapak tangan, ketebalan telapak tangan, panjang jari tangan dan lainnya [4].

## 1.3 Telapak Tangan
Telapak  tangan  ( palmprint )  merupakan  biometrika  yang  relatif  baru  diteliti  dan  digunakan  untuk sistem  pengenalan  diri.  Dengan  permukaan  tangan  yang  luas  diharapkan  dapat  menghasilkan  ciri  yang mampu memberikan pembeda yang lebih handal [2].

## 1.4 Principal Component Analysis
PCA merupakan transformasi linear guna menentukan sistem koordinat yang baru dari sebuah dataset [5]. Teknik PCA mereduksi atau mengurangi informasi data yang besar dari sebuah citra telapak tangan tanpa  menghilangkan informasi  yang ada  pada  sebuah citra telapak tangan.  Algoritma  PCA  melakukan penguraian citra wajah kedalam kumpulan fitur karakteristik yang disebut sebagai “ Eigenface’ . Di dalam PCA, setiap gambar dalam set pelatihan di representasikan sebagai kombinasi linear dari vektor eigen [6]. Berikut penjelasan mengenai penyusunan algoritma PCA:
a. Pertama,  pencarian nilai  eigen terlebih dahulu perlu  melakukan perhitungan  nilai rata-rata  dari sebuah citra dengan persamaan 2.1 sebagai berikut :
𝑚𝑒𝑎𝑛 = ∑ 𝑋𝐼 𝑛 𝑖=1 𝑛 (1)
Dengan: Xi = data ke-I dari verbal X n = Jumlah data
Perhitungan nilai rata-rata guna mengurangi dimensi yang akan di hitung pada proses selanjutnya.
b. Kedua, menghitung matriks normalisasi dengan persamaan 2.2 sebagai berikut
A = T – mean (2) c. Ketiga,  adalah  proses  mencari  nilai  dari  matriks  kovarian  citra  dengan  persamaan  2.3  sebagai berikut:
L = A’ x (3)
Tujuan  pencarian  matriks  kovarian  ini  adalah  untuk  mempermudah  pencarian  nilai eigen dan vectoreigen . d. Langkah  keempat  mengurutkan  nilai eigen  value (D)  dan eigen  vector (V)  dari  besar  ke  kecil berdasarkan urutan  nilai  eigen.  Kemudan  hitung  nilai  matriks eigenface dengan persamaan 2.4 sebagai berikut :
Eigenface = AxEigenvector (4)
e. Langkah kelima hitung Project Image dari citra dengan persamaan 2.5 sebagai berikut.
Project image = eigenface T x A(1) (5)
PCA mampu mengidentifikasikan sendiri ciri-cri dari sebuah objek tanpa membutuhkan input yang berupa deksripsi dari objek tersebut [7].
a. Citra 2D ditransformasikan menjadi vektor, seperti yang dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Transformasi Citra M x N Menjadi Vektor MN x 1
Suatu citra yang berukukuran M x N di transformasikan menjadi vector MN x 1 . Misal, citra dengan ukuran 256 x 256 pixels ditransformasikan menjadi vektor 65536 x 1.
b. Mengumpulkan data dalam bentuk matriks N x M . Nilai-nilai citra vector dikumpulkan ke dalam bentuk matriks N x M seperti berikut:
𝑋 =   [ 𝑋11 𝑋12   …   𝑋1𝑀
𝑋21
𝑋22  …   𝑋2𝑀 .            .         …        . 𝑋𝑁1   𝑋𝑛2   …    𝑋𝑁𝑀 ]
Dengan M adalah banyaknya citra dan X NM adalah nilai vector ke- N pada citra M . c. Menghitung rata-rata
x  = 1 𝑀 ∑ 𝑥𝑖 𝑀 𝑖=1 (7)
d. Menghitung selisih antara setiap nilai vektor citra dengan rata-rata
𝜙𝑖 = 𝑥𝑖 − x (8)
Selisih antara setiap nilai vektor citra dengan rata-rata (𝜙𝑖) dihitung dengan mengurangi setiap nilai vector citra pada baris ke- I dengan nilai rata-rata.
𝐴 =   [ 𝑋11 − x1  𝑋12 − 𝑥1   …   𝑋1𝑀 − 𝑥1 𝑋21 − 𝑥 𝑋22 − 𝑥2  …   𝑋2𝑀 − 𝑥2 .            .         …        . 𝑋𝑁1 − 𝑥𝑖   𝑋𝑛2 − 𝑥𝑖   …    𝑋𝑁𝑀 − 𝑥𝑖 ]

## Atau
𝐴 =   [ 𝜙11 𝜙12 …   𝜙1𝑀
𝜙21 𝜙22 …   𝜙2𝑀 .            .         …        .
𝜙𝑁1  𝜙𝑁2   …    𝜙𝑁𝑀 ]
e. Menghitung matriks kovarian
Dari  matriks  A  =  [ 𝜙1, 𝜙2, … . 𝜙𝑀], kumpulan  nilai 𝜙 setiap  citra  (matriks  N 2 x  M),  Hitung kovarian:
𝐶 = 1 𝑀 ∑ 𝜙𝑛 𝜙 𝑛 𝑇 = 𝐴𝐴 𝑇 𝑀 𝑛=1
(9)
f. Menghitung eigenvectors dan eigenvalues dari matriks kovarian Persamaan untuk mendapatkan eigenvalues :
det(𝜆𝐼 − 𝐶) = 0 (10)
Jika 𝜆 adalah eigenvalues, maka eigenvalues (x) yang bersesuaian dengan 𝜆 dapat dicari dengan persamaan:
det(𝜆𝐼 − 𝐶) = 0 (11)
Perhitungan matriks kovarian C = AAT, menghasilkan matriks C dengan ukuran matriks yang terlalu besar dan tidak praktis yaitu 𝑁 2 × 𝑁 2 , yang dihasilkan dari A (matriks 𝑁 2 × 𝑀 ) dikali dengan A T (matriks 𝑀 × 𝑁 2 ). Untuk itu, matriks C akan diganti dengan suatu matriks L , yaitu L = ATA , yang akan menghasilkan matriks 𝑀 × 𝑀 . Untuk  mendapatkan eigenvectors matriks C ,  perlu  diketahui  hubungan  antara eigenvalue dan eigenvector yaitu seperti persamaan berikut:
𝐿𝑥 = 𝜆𝑥 (12)
Dengan: L = A T A, x merupakan eigenvectors matriks L 𝐴 T 𝐴𝑥 = 𝜆𝑥
untuk memperoleh persamaan 𝐶𝑢𝑖 = 𝜆𝑢𝑖 , kedua ruas dikali dengan A 𝐴𝐴 T 𝐴𝑥 = 𝐴𝜆𝑥 𝐶𝐴𝑥 = 𝜆𝐴𝑥 (C = AA T ) 𝐶𝑢𝑖 = 𝜆𝑢𝑖
Dari persamaan di atas didapatkan eigenvectors matriks C adalah:
𝑢𝑖 = 𝐴𝑥𝑖 (13)
Keterangan:
𝑢𝑖 = eigenvectors matriks C 𝐴 = selisih antara setiap nilai vektor citra dengan rata-rata 𝑥𝑖 = eigenvectors matriks L
Matriks C = AA T (matriks 𝑁 2 × 𝑁 2 ) dan matriks L = A T A (matriks 𝑀 × 𝑀 ) memiliki eigenvalues yang sama, dengan eigenvalue λ ≠ 0. Eigenvalues yang diperoleh akan diurutkan dan yang kurang dari ambang batas yang ditentukan akan dieliminasi. Eigenvectors disesuaikan dengan eigenvalues .
g. Mencari  nilai  komponen  utama  atau Principal  Component (PC)  dari  suatu  citra  digunakan persamaan 8.
𝑃𝐶𝑥 = 𝑢 T 𝐴𝑥 (14)
Keterangan: 𝑃𝐶𝑥 = nilai komponen utama suatu citra 𝑢 T = eigenvectors transpose 𝐴𝑥 = selisih antara nilai vektor suatu citra dengan rata-rata

## 1.5 Backpropagation
Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran yang terawasi dan pada umumnya digunakan oleh perceptron dengan  banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang  terhubung  dengan  neuron- neuron yang ada pada lapisan tersembunyinya [7].

## Gambar 2. Arsitektur Jaringan Backpropagation

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Beberapa tahapan penelitian yang dilakukan di tunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Tahapan Penelitian

## 2.2 Perancangan Sistem
Pada tahap ini memberikan gambaran yang jelas mengenai bagaimana suatu sistem di konsep dan menghasikan  rancang  bangun  yang  lengkap,yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  pemakai  sistem.  Sistem pengenalan telapak tangan secara umum terdiri dari:
a. Proses akuisisi citra
b. Preprocessing
c. Ekstraksi fitur ( feature extraction )
d. Klasifikasi ( classification )
Tujuan dari sistem pengenalan jenis telapak tangan yaitu untuk memudahakn dalam mengenali telapak tangan dengan baik. Perancangan sistem pengenalan telapak tangan dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Block Diagram

## 2.3 Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  merupakan  proses  pengambilan  dan  pengumpulan  data  citra  yang  di  perlukan.  Baik dengan  cara  melalui capture maupun scan [7].  Akuisisi  citra  pada  penelitian  dilakukan  dengan menggunakan kamera Hand Phone yang memiliki resolusi 12 MP. Sampel telapak tangan yang digunakan sebagai objek dalam penelitian ini terdiri atas 5 (lima) telapak tangan. Dari beberapa sampel telapak tangan yang  diambil,  kemudian  di capture dengan  warna background yang  sama  yaitu background berwarna hitam. Telapak tangan yang digunakan sebagai objek dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Telapak tangan yang digunakan sebagai objek dalam penelitian
Objek Telapak Tangan Tangan Dara Havisa Tangan Nadia Mayanti
Tangan Dewi Tangan Pani Tangan Eka Tangan Rica Tangan Nadia Auliza

## 2.4 Prepocessing
Prepocessing merupakan suatu proses pengolahan citra yang dilakukan sebelum proses pengenalan pola [7]. Prepocessing yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu cropping , resizing , dan segmentasi citra. Berikut beberapa proses yang dilakukan pada tahap penelitian:
a. Cropping dan Resizing Cropping merupakan  proses  pengolahan  citra  yang  di  lakukan  dengan  dengan  cara  memotong suatu  citra  yang  berfungsi  untuk  mengambil  bagian  penting  dari  citra  tersebut  [7].  Sedangkan Resizing merupakan proses pengolahan citra yang dilakukan untuk mengubah ukuran citra. Pada penelitian ini, citra tangan di-crop sesuai dengan objek telapak tangan.
b. Segmentasi Citra
Segmentasi Citra merupakan tahapan penting dalam proses pengenalan pola yang bertujuan untuk memisahkan antara objek ( foreground ) dengan ( background ) [7]. Pada penelitian ini, segmentasi citra bunga dilakukan dengan menggunakan metode segmentasi citra dalam color space RGB.

## 2.5 Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur merupakan proses untuk mengambil ciri atau informasi dari suatu objek dalam citra. Sedangkan  fitur  merupakan karakteristik  unik dari suatu objek  [7].  Dalam penelitian ini, ekstraksi  fitur telapak  tangan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  PCA  ( Principal  Component  Analysis ).  Secara umum, tahapan proses ekstraksi fitur telapak tangan yang dilakukan yaitu:
a. Mengkonversi citra telapak tangan RGB ke grayscale (citra 2D)
b. Mengimplementasikan algoritma PCA
c. Menentukan banyak nilai PC yang akan digunakan sebagai variabel input dalam klasifikasi JST (Jaringan Syaraf Tiruan)

## 2.6 Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses pengelompokkan objek ke dalam kelas yang sesuai. Dalam penelitian ini, proses klasifikasi di lakukan untuk mengelompokkan telapak tangan berdasarkan fitur bentuk telapak tangan  dengan  menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation.  Proses  klasifikasi  pada sistem  perancangan  ini  terdiri  dari  2  tahap,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  tahap  pengujian.  Berikut  proses klasifikasi pada tahap pelatihan:
a. Menentukan variabel data input dan target pelatihan,
b. Menentukan jumlah hidden layer dan jumlah neuron pada hidden layer
c. Membangun arsitektur jaringan
d. Menentukan nilai parameter JST yang mempengaruhi proses pelatihan
e. Melakukan pelatihan jaringan
f. Menghitung akurasi dan nilai MSE
Berikut proses klasifikasi pada fase pengujian: a. Menentukan variabel data input
b. Memanggil jaringan yang telah dibangun pada proses pelatihan
c. Melakukan pengujian dan menghasilkan output
d. Menghitung nilai akurasi sistem pengenalan jenis bunga.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Sistem
Pada tahapan implementasi sistem dilakukan untuk menyelesaikan hasil perancangan sistem agar siap untuk di operasikan. Proses pengenalan jenis bunga terdiri dari dua tahap, yaitu tahap pelatihan dan tahap pengenalan. Berikut pada gambar 5 dan 6 merupakan tampilan halaman pelatihan dan pengujian.
Gambar 5. Tampilan Halaman Pelatihan Citra Tangan

## Gambar 6. Tampilan Input Pelatihan Jenis Tangan

## Gambar 7. Tampilan Proses Klasifikasi
Pada  proses  klasifikasi,  setelah  menginputkan  folder  pelatihan  jenis  tangan,  kemudian  menekan grayscale untuk menyimpan data di citra latih. Kemudian menekan feature Extration untuk mengisikan nilai hidden  layer,  epoch,  target  error,  neuron  HL,  Learning  Rate,  dan  momentum.  Kemudian  menekan kpasifikasi untuk mendapatkan nilai akurasi dan MSE.

## Gambar 8. Tampilan Proses Mencari Nilai Akurasi Dan MSE
Setelah  tahapan  proses  pelatihan  selesai,  selanjutnya  masuk  pada  tahap  pengenalan  citra  telapak tangan.

## Gambar 9. Tampilan Halaman Pengenalan Citra Tangan
Proses pengenalan suatu citra telapak tangan dapat dilihat pada gambar yang dimulai dari Gambar 10 sampai  pada  Gambar  16,  dan  pada  Gambar  16  akan  ditampilkan  ketika  user  mengklik  pemilik  telapak tangan dari hasil pengenalan.
Gambar 10. Proses Input Citra Uji
Gambar 11. Tampilan Citra Telapak Tangan Yang Di Input-Kan Pada Halaman Pengenalan
Gambar 12. Tampilan Citra Telapak Tangan Hasil Preprocessing Pada Halaman Pengenalan
Gambar 13. Proses Tahapan Ekstraksi Fitur
Gambar 14. Tampilan Halaman Pengenalan Setelah Dilakukan Proses Ekstraksi Fitur
Algoritma PCA Klasifikasi JST Backpropagata ion RGB to Grayscale

## Gambar 15. Proses Klasifikasi
Gambar 16. Tampilan Hasil Proses Klasifikasi Pada Halaman Pengenalan Telapak Tangan

## 3.2 Pengujian dan Analisis
Pada tahap pengujian dan analisis dilakukan untuk mencari tahu nilai parameter dan arsitektur jaringan yang optimal untuk sistem, sehingga dapat mengenali pemilik telapak tangan dengan baik.
Pengujian  yang  dilakukan  pada  sistem  pengenalan  telapak  tangan  menggunakan  data  citra  telapak tangan sebanyak 34 buah citra yang terdiri dari  7 citra telapak tangan untuk di latih dan  7 citra telapak tangan untuk diuji. Data citra latih dari setiap pengenalan telapak tangan ada 18 buah citra, sedangkan data citra uji dari setiap pengenalan telapak tangan ada 21 buah citra.
Setiap citra telapak tangan yang di proses dengan algoritma dengan algoritma PCA akan menghasilkan 100  nilai  PC  atau  vektor  karakteristik  dari  citra  telapak  tangan.  Banyaknya  nilai  PC  yang  dihasilkan bergantung pada jumlah citra latih yang digunakan dan nilai ambang batas yang ditentukan. Nilai PC dari citra telapak tangan akan digunakan sebgai  variabel input dalam proses klasifikasi JST. Pada pengujian yang dilakukan oleh semua nilai PC (sebanyak 100) akan digunakan sebagai variabel input dalam proses klasifikasi JST sehingga jaringan memiliki jumlah neuron dalam lapisan input sebanyak 100 buah neuron.
Proses klasifikasi  JST terdiri dari tujuh target pengelompokkan (tangan Dara Havisa, tangan Dewi, tangan Eka, tangan Nadia Auliza, tangan Nadia Mayanti, tangan Pani, tangan rica) sehingga jumlah neuron yang digunakan dalam lapisan output jaringan adalah sebanyak 8 buah neuron.
Tabel 2 menunjukkan hasil klasifikasi pada data citra latih dengan variasi jumlah lapisan tersembunyi dan jumlah neuron dalam lapisan tersembunyi. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan nilai learning rate = 0.001, momentum = 0.95, target error = 0.01, dan epouch = 5000, yang dilakukan untuk mencari jumlah  lapisan  tersembunyi  dan  jumlah  neuron  dalam  lapisan  tersembunyi  yang  optimal  untuk  sistem pengenalan telapak tangan ini.

## Tabel 2. Hasil pelatihan dengan variasi jumlah lapisan tersembunyi dan jumlah neuron dalam
lapisan tersembunyi Jumlah neuron dalam hidden layer Hidden layer Akurasi (%) 70 1 100% 2 83,3333% 75 1 77.778% 2 88,8889% 3 94,4444% 80 1 100% 2 94,4444% 85 1 66.667% 2 94,4444% 3 94,4444% 90 1 94,4444% 2 88.8889% 3 83,3333% 95 1 88.8889% 2 94,4444% 100 1 94,4444% 2 94,4444% 3 88.8889%
Hasil  klasifikasi  pada  citra  latih  selama  pelatihan  menunjukkan  bahwa  akurasi  hasil  klasifikasi tertinggi yang didapatkan adalah 100% yang terdapat pada beberapa jaringan lapisan tersembunyi. Masing- masing  jumlah  neuron  dalam  lapisan  tersembunyi  70  untuk  jumlah  lapisan  tersembunyi  =  1,  80  untuk jumlah lapisan tersembunyi = 1. Kemudian, untuk menambahkan jumlah lapisan-lapisan tersembunyi dan jumlah  neuron  dalam lapisan tersembunyi  yang optimal  dilakukan pengujian pada  data citra uji dengan menggunakan  jumlah  lapisan-lapisan  tersembunyi  dan  jumlah  neuron  dalam  lapisan  tersembunyi  yang menghasilkan akurasi hasil klasifikasi tertinggi yang di dapatkan dari proses pelatihan sebelumnya, seperti yang di tunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pengenalan pada data citra latih dan data citra uji untuk mencari arsitektur jaringan yang optimal Hidden layer Jumlah neuron dalam hidden layer Pengenalan (%) Citra latih Citra uji 1 70 83.3333 100% 1 80 94,4444 100%
Tabel 3 menunjukkan bahwa untuk nilai learning rate = 0.001, momentum = 0.8, target error = 0.01, dan epoch = 5000, arsitektur jaringan yang optimal untuk sistem adalah arsitektur jaringan dengan jumlah lapisan  tersembunyi  =  1  dan  jumlah  neuron  dalam  lapisan  tersembunyi  =  80.  Selanjutnya  untuk mendapatkan nilai momentum dan learning rate yang optimal dapat dilakukan pengujian pada data citra latih dan citra uji, seperti yang di tunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil pengenalan pada data citra latih dan data citra uji dengan variasi nilai momentum dan learning rate
Mome ntum Learning rate Pengenalan (%) Citra latih Citra uji 1 70 83.3333 94% 1 80 94,4444 100%
Nilai momentum dan learning rate yang didapatkan dari  pengujian ini  menghasilkan akurasi  hasil pengenalan yang tinggi adalah 70 dan 80 dengan menghasilkan akurasi hasil pengenalan pada citra latih sebesar 100% dan citra uji  94%.

## Gambar 16. Proses Pelatihan Kinerja Jaringan
Proses pelatihan berhenti pada saat kriteria MSE 0,000000 tercapai dengan iterasi dilakukan sebanyak 000 kali dan lama waktu pelatihan 00:00:10 (detik), dapat dilihat pada Gambar 17. Berdasarkan pengujian yang  telah  dilakukan,  didapatkan  nilai  parameter  dan  arsitektur  jaringan  yang  optimal  untuk  sistem pengenalan telapak tangan ini, yaitu:
a. Jumlah iterasi (epouch) : 5000
b. Target error : 0.01
c. Learning rate : 0.001
d. Momentum : 0.8
e. Jumlah hidden layer : 1
f. Jumlah neuron tersembunyi : 80
Dari nilai parameter dan arsitektur jaringan optimal yang di dapatkan, dilakukan pengujian pada data citra uji yang dapat dilihat pada gambar 17 dan Hasil pengenalan data citra uji dapat dilihat pada Tabel 5.
Gambar 17. Tampilan Proses Pengenalan Data Citra Uji
Tabel 5. Hasil Pengenalan Data Citra Uji Pemilik telapak tangan Pengujian Akurasi (%) Benar  Salah  Jumlah Dara Havisa 1 2 3 33.3333 % Dewi 3 0 3 100% Eka 3 0 3 100% Nadia Auliza 2 1 3 66.6667 % Nadia Mayanti 2 1 2 66.6667 % Rica 0 3 3 0% Pani 0 3 3 0% Rata-rata 52,38%
Sistem  pengenalan  telapak  tangan  yang  menggunakan  metode  PCA  dan  JST Backpropagation ini dapat mengenali pemilik telapak tangan dengan rata-rata akurasi hasil pengenalan 52,38%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  Metode Principal Component  Analysis Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation menunjukkan  kinerja  yang  baik  dalam sistem pengenalan telapak tangan. Nilai parameter dan arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan yang optimal untuk sistem pengenalan telapak tangan ini adalah:
a. Jumlah iterasi (epouch) : 5000
b. Target error : 0.01
c. Learning rate : 0.001
d. Momentum : 0.8
e. Jumlah hidden layer : 1
f. Jumlah neuron tersembunyi : 80
Rata-rata akurasi hasil pengenalan telapak tangan dari sistem pengenalan telapak tangan ini adalah sebesar 52.38%. Hasil tersebut di dapat dari rata-rata akurasi tiap sampel yang telah melalui tahap uji dan tahap latih sehingga menghasilkan nilai akurasi rata-rata 52,38%.

## 5.2 Saran
Penelitian  mengenai  pengenalan  jenis  bunga  menggunakan Principal  Component  Analysis dan Jaringan Syaraf Tiruan ini masih banyak kekurangan dan keterbatasan. Penulis memiliki beberapa saran untuk pengembangan penelitian pengenalan telapak tangan selanjutnya, diantaranya menambahkan pemilik telapak tangan yang lain selain 7 telapak tangan yang digunakan dalam penelitian ini, menggunakan metode segmentasi citra yang lebih kompleks dan lebih menarik, agar citra telapak tangan dapat diambil dengan latar belakang ( background ) bebas, dan pengambilan citra telapak tangan dapat dilakukan secara langsung dengan menggunakan sebuah kamera.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Afriandi, E. and Sutikno. (2016) ‘Identifikasi Telapak Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization ( LVQ )’, Directory Open Access Journals , 8(2), pp. 107–114.
[2] Renaningtias,  N.,  Efendi,  R.  and  Susilo,  B.  (2015)  ‘Aplikasi  Biometrika  Pencocokan  Citra  Garis Telapak Tangan Dengan Metode Transformasi Wavelet Dan Mahalanobis Distance’, Jurnal Rekursif , 3(2), pp. 2303–755.
[3] S,  AB.,  Inna,  Suma.  and  Maulana  H.  (2016)  'Pengenalan.  Citra  Wajah  Identifier  Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA)', Junal Teknik Informatika, 9(2).
[4] Nurdiansyah, MF., SusilawatiI. (2018) 'Identifikasi Personal Berdasarkan Geometri CItra Punggung Tangan Kiri Menggunakan Metode Learning  Vector Quantization', Jurnal Multimedia  & Artificial Intelligence, 2(1).
[5] syakhala,  AR.,  Pusitaningrum,  D.  and  Purwandari  EP.  (2015)  'Perbandingan  Metode  Principal Component  Analysis  (PCA)  Dengan  Metode  Hidden  Markov  Model  (HMM)  Dalam  Pengenalan
Identitas Seseorang Melalui Wajah', Jurnal Rekursif, 3(2), pp. 2303–755.
[6] Zhang, Y. and Wang, Z. (2012) ‘Gait recognition using principal component analysis’, International Journal  of  Advancements  in  Computing  Technology ,  4(22),  pp.  600–607.  doi: 10.4156/ijact.vol4.issue22.68.
[7] Suryani,  Candra, F.  (2018) 'Pengenalan Jenis Bunga  Menggunakan Principal  Component Analysis Dan Jaringan Syaraf Tiruan', Jom FTEKNIK , 5(2).