ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.261 | Hal 270 − 275 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Pengenalan Pola Garis Telapak Tangan Menggunakan Metode Fuzzy K- Nearest Neighbor
Mahya Rudi Salim, Amrul Azizul Aziz Daulay * , Glen Vier Sinaga
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan, Medan, Indonesia Email: 1 Mahyarudisalim22@gmail.com, 2,* amrulazizul@gmail.com, 3 glensinaga01@gmail.com Email Penulis Korespondensi: amrulazizul@gmail.com
Abstrak− Pengenalan pola garis telapak tangan merupakan topik yang penting dalam bidang pengenalan pola dan biometrik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode pengenalan pola garis telapak tangan menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (Fuzzy KNN) untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas sistem pengenalan individu. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan gambar,  melakukan  segmentasi, ekstraksi  fitur, dan  mengimplementasikan  metode  Fuzzy  KNN.  Berdasarkan  hasil percobaan yang telah dilakukan, dapat diketahui bahwa rata-rata akurasi yang didapatkan adalah 20%, yang berarti sistem kurang dapat mengenali pola garis telapak tangan. Hal ini disebabkan karena kurangnya dataset yang menyebabkan performa pengenalan pada model buruk.
Kata Kunci: Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN); Pengenalan Telapak Tangan
Abstract− Palm pattern recognition is an important topic in the field of pattern recognition and biometrics. This study aims to develop a  palm  line  pattern  recognition  method  using  the  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (Fuzzy  KNN)  method  to  improve  the  accuracy  and effectiveness of the individual recognition system. The research was conducted by collecting images, performing segmentation, feature extraction, and implementing the Fuzzy KNN method. Based on the results of the experiments that have been carried out, it can be seen that the average accuracy obtained is 20%, which means that the system is less able to recognize palm line patterns. This is due to a lack of dataset which causes poor recognition performance on the model.
Keywords : Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN); Palm Recognition

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  di  era  teknologi  yang  terus  berkembang,  pengenalan  pola  menjadi  topik  yang  semakin  penting  dan  relevan. Kemajuan dalam bidang komputer, pengolahan citra, kecerdasan buatan, dan statistik telah membuka peluang baru dalam memahami  dan  memanfaatkan  pola-pola  kompleks  yang  terkandung  dalam  data.  Penggunaan  teknologi  yang  terus berkembang mendorong pengaplikasian pengenalan pola pada berbagai bidang[1]. Penelitian dalam bidang pengenalan pola bertujuan untuk mengembangkan metode dan algoritma yang dapat mengenali dan mengklasifikasikan pola-pola ini dengan tingkat akurasi yang tinggi dan efisiensi yang baik.[2]
Salah satu area yang menarik perhatian para peneliti adalah pengenalan pola garis telapak tangan. Telapak tangan manusia memiliki karakteristik unik yang dapat diidentifikasi dan dimanfaatkan dalam berbagai konteks[3]. Garis-garis yang terbentuk oleh pola alur, lekukan, dan titik-titik pada telapak tangan dapat menjadi ciri khas individu yang dapat digunakan dalam pengenalan individu, otentikasi, dan keamanan akses. Saat ini, banyak metode pengenalan pola yang telah  dikembangkan,  termasuk  penggunaan  metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (Fuzzy  KNN).  Metode  ini menggabungkan kecerdasan buatan dengan logika fuzzy untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat dan tangguh. Dalam konteks  pengenalan  pola  garis  telapak  tangan,  metode  Fuzzy  KNN  dapat  digunakan  untuk  mempelajari  dan mengklasifikasikan  pola-pola  garis  telapak  tangan  dengan  tingkat  ketidakpastian  yang  diakomodasi.  Seperti  pada penelitian yang dilakukan oleh Fajriani, 2017.[4]
Penelitian dalam pengenalan pola garis telapak tangan menggunakan metode Fuzzy KNN memiliki tujuan untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas sistem pengenalan individu. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan dan logika fuzzy,  metode  ini  dapat  mengatasi  kompleksitas  pola  garis  telapak  tangan  yang  terkadang  sulit  diidentifikasi  dengan metode klasifikasi tradisional.
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  berkontribusi  dalam  pengembangan  ilmu  pengenalan  pola  secara  keseluruhan. Pengenalan pola garis telapak tangan adalah salah satu kasus yang menantang dalam pengenalan pola, karena pola-pola tersebut  memiliki  variasi  yang  signifikan  antara  individu-individu.[5]  Dengan  mengatasi  tantangan  ini,  penelitian  ini dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang karakteristik dan kompleksitas pola dalam konteks pengenalan pola. Implementasi pengenalan pola garis telapak tangan menggunakan metode Fuzzy KNN juga memiliki potensi untuk menghasilkan  aplikasi  yang  lebih  baik  dan  lebih  aman  di  masa  depan.  Penggunaan  metode  ini  dapat  memungkinkan pengembangan sistem keamanan yang lebih canggih, sistem pengenalan identitas yang dapat diandalkan, dan interaksi manusia-mesin yang lebih intuitif.
Dalam  konteks  penelitian  ini,  kerangka  teoritis  yang  melibatkan  pengenalan  pola,  logika  fuzzy,  dan  metode klasifikasi seperti KNN menjadi dasar untuk memahami dan menerapkan metode Fuzzy KNN dalam pengenalan pola garis telapak tangan. Penelitian ini akan memadukan konsep-konsep ini untuk mencapai tujuan pengenalan dan klasifikasi yang optimal.
Dengan melihat potensi pengenalan pola garis telapak tangan menggunakan metode Fuzzy KNN, penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  bagi  pengembangan  teknologi  pengenalan  pola,  serta mendorong  aplikasi  yang  lebih  maju  dan  efisien  di  berbagai  bidang,  seperti  keamanan,  biometrik,  dan  pengenalan identitas.[6]
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.261 | Hal 270 − 275 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini, dilakukan pengenalan pola garis telapak tangan menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (Fuzzy KNN). Metode ini menggabungkan kecerdasan buatan dengan logika fuzzy untuk mengklasifikasikan pola garis telapak tangan dengan tingkat ketidakpastian yang diakomodasi. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan gambar, melakukan segmentasi, ekstraksi fitur, dan mengimplementasikan metode Fuzzy KNN. Untuk lebih jelasnya mengenai metode penelitian yang dilakukan dapat melihat diagram alir metode penelitian pada gambar berikut :
Gambar 1. Diagram Alir Metode Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Gambar
Untuk  lebih  jelasnya  mengenai  metode  penelitian  yang  dilakukan  dapat  melihat  diagram  alir  metode  penelitian  pada gambar  Pengumpulan  Gambar  Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengumpulkan  dataset  yang  berisi  gambar- gambar telapak tangan dengan variasi yang cukup dalam bentuk, posisi, dan karakteristiknya.[7] Data ini akan menjadi dasar untuk melatih dan menguji model pengenalan pola garis telapak tangan.
Pada penelitian ini, dataset yang dikumpulkan terdapat 5 gambar telapak tangan yang berformat *.jpg. Gambar ini berasal dari 5 orang yang pengambilan gambarnya berjarak kurang lebih 15cm dari kamera. Adapun kamera yang digunakan adalah kamera handphone. Dataset ini nantinya akan digunakan sebagai data latih dan data uji.
Berikut adalah 5 gambar yang akan digunakan sebagai dataset :
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.261 | Hal 270 − 275 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 2.2 Segmentasi Gambar
Setelah  mengumpulkan  dataset,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  segmentasi  untuk  memisahkan  garis  telapak tangan  dari  latar  belakang.  Teknik  segmentasi  yang  dapat  digunakan  antara  lain  adalah  metode  thresholding.  Metode thresholding  menghasilkan  citra  biner  dengan nilai  intensitas  piksel  yang  hanya  ada  dua, yaitu  0  atau  1.  Setelah  citra berhasil disegmentasi dan objeknya terpisah dari latar belakang, citra biner tersebut dapat digunakan sebagai mask untuk melakukan proses cropping. Hal ini memungkinkan kita untuk mendapatkan tampilan citra asli tanpa latar belakang atau dengan latar belakang yang dapat diubah sesuai kebutuhan.[8]

## Gambar 3. Hasil Segmentasi

## 2.3 Ekstraksi Fitur
Setelah gambar telapak tangan berhasil di-segmentasi, langkah selanjutnya adalah mengekstraksi fitur-fitur yang relevan dari gambar tersebut. Fitur-fitur ini dapat mencakup panjang garis telapak tangan, sudut-sudut penting, dan karakteristik tekstur dari garis tersebut. Pemilihan fitur-fitur yang tepat akan mempengaruhi kualitas pengenalan pola.
Gambar 4. Hasil Ekstraksi Fitur Citra Aziz
Gambar 5 Hasil Ekstraksi Fitur Citra Mahya
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.261 | Hal 270 − 275 https://hostjournals.com/bulletincsr
Gambar 7 Hasil Ekstraksi Fitur Citra Thalia
Gambar 8 Hasil Ekstraksi Fitur Citra Khoirul

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis data dan Interpretasi Hasil
Setelah melakukan pengujian, hasil yang didapatkan akan dievaluasi dan dianalisis. Metrik evaluasi dan analisis ini akan membantu  memahami  sejauh mana  model  Fuzzy  KNN  berhasil  dalam  pengenalan  pola garis  telapak  tangan.[9]  Hasil evaluasi ini akan membantu menentukan kekuatan dan kelemahan model serta area yang perlu ditingkatkan. Pada pengujian sistem pengenalan pola garis telapak tangan menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor, dilakukan sebanyak 5 kali dengan nila k dari 1-5. Evaluasi terhadap dataset uji yang terdiri dari 5 gambar telapak tangan

## 3.2 Hasil pengujian
Pengujian dengan menggunakan gambar pertama dengan nilai k = 1. Proses pengenalan dilakukan dengan menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neigbhor (FKNN). Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1 Hasil Pengujian 1 No Citra Uji Hasil 1 Mahya Gagal 2 Aziz Gagal 3 Glen Berhasil 4 Thalia Gagal 5 Khoirul Gagal
Hasil  pengujian  dengan  nilai  k  =  1  menunjukkan  tingkat  akurasi  sistem  sebesar  1/5  dengan  persentase  20%. Pengujian dengan menggunakan gambar kedua dengan nilai k = 2. Proses pengenalan dilakukan dengan menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neigbhor (FKNN). Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 2 Hasil Pengujian 2 No Citra Uji Hasil 1 Mahya Gagal 2 Aziz Gagal 3 Glen Berhasil 4 Thalia Gagal 5 Khoirul Gagal
Hasil pengujian dengan nilai k = 2 menunjukkan tingkat akurasi sistem sebesar 1/5 dengan persentase 20%
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.261 | Hal 270 − 275 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tabel 3. Hasil Pengujian 3
No Citra Uji Hasil 1 Mahya Gagal 2 Aziz Gagal 3 Glen Berhasil 4 Thalia Gagal 5 Khoirul Gagal
Hasil pengujian dengan nilai k = 3 menunjukkan tingkat akurasi sistem sebesar 1/5 dengan persentase 20%.
Tabel 4 Hasil Pengujian 4 No Citra Uji Hasil 1 Mahya Gagal 2 Aziz Gagal 3 Glen Berhasil 4 Thalia Gagal 5 Khoirul Gagal
Hasil pengujian dengan nilai k = 4 menunjukkan tingkat akurasi sistem sebesar 1/5 dengan persentase 20%.
Tabel 5. Hasil Pengujian 5 No Citra Uji Hasil 1 Mahya Gagal 2 Aziz Gagal 3 Glen Berhasil 4 Thalia Gagal 5 Khoirul Gagal
Hasil pengujian dengan nilai k = 5 menunjukkan tingkat akurasi sistem sebesar 1/5 dengan persentase 20%.
Tabel 6. Hasil Perbandingan Hasil Pengujian k Benar Salah Akurasi 1 1 4 20 % 2 1 4 20 % 3 1 4 20 % 4 1 4 20 % 5 1 4 20 % Rata-Rata Akurasi 20%
Berdasarkan 5 hasil pengujian yang telah dilakukan untuk mengetahui akurasi model dalam mengenali pola telapak tangan dapat diketahui bahwa rata-rata akurasi yang didapatkan adalah 20%, yang berarti sistem kurang dapat mengenali pola garis telapak tangan. Hal ini disebabkan karena kurangnya dataset yang menyebabkan performa pengenalan pada model buruk. Karena menurut (Rahman, Hidayat, and Afif Supianto 2018) semakin besar perbedaan persentase atau rasio antara data training dan data testing, maka tingkat akurasi yang diperoleh juga semakin tinggi.[10]

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan yang dimulai dari mengumpulkan gambar, melakukan segmentasi, ekstraksi fitur, dan mengimplementasikan metode Fuzzy KNN. Hasil yang didapatkan adalah tingkat akurasi model pengenalan pola garis  telapak  tangan  menggunakan  metode  fuzzy  K  Nearest  Neghbor  adalah  20%,  yang  artinya  sistem  kurang  dapat mengenali pola garis telapak tangan. Hal ini disebabkan karena kurangnya dataset dalam hal ini adalah gambar telapak tangan  yang  dikumpulkan  yang  menyebabkan  performa  pengenalan  pada  model  buruk.  Gambar  telapak  tangan  yang dikumpulkan hanyalah 5 gambar, sehingga algoritma tidak dapat mempelajari pola dengan baik.

## REFERENCES
[1] Herman, L. Syafie, and D. Indra, “Pengenalan Angka Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Buatan,” J. Teknol. Inform. dan Komput., vol. 5, no. 1, pp. 51–54, 2019, doi: 10.37012/jtik.v5i1.221.
[2] B. Etikasari and Trismayanti Dwi Puspitasari, “Jurnal Mnemonic Menggunakan Algoritma Adaline Bety | Trismayanti,” vol. 2, no. 1, pp. 12–16, 2019.
[3] R. Latifah, R. Efendi, and A. Erlansari, “Rancang Bangun Implementasi Metode Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map Kohonen  Dalam  Mengidentifikasi  Telapak  Tangan  Manusia,”  Rekursif  J.  Inform.,  vol.  8,  no.  2,  2020,  [Online].  Available: https://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/article/view/8452
[4] N.  Fajriani,  “Pengenalan  Pola  Garis  Telapak  Tangan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor,”  Edutic  -  Sci.  J.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.261 | Hal 270 − 275 https://hostjournals.com/bulletincsr
Informatics Educ., vol. 4, no. 1, pp. 36–43, 2017, doi: 10.21107/edutic.v4i1.3385.
[5] K. Fitriya and M. H. Kom, “Segmentasi Region of Interest ( Roi ) Garis Telapak Tangan,” J. Explor. It!, vol. 11, no. 1, pp. 29– 40, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
[6] D. Retnoningrum, A. W. Widodo, and M. A. Rahman, “Ekstraksi Ciri Pada Telapak Tangan Dengan Metode Local Binary Pattern (LBP),”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  3,  no.  3,  pp.  2611–2618,  2019,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[7] A. R. Halim, D. Syauqy, and W. Kurniawan, “Sistem Pengaturan Nyala Lampu Berbasis Gerakan Tangan Melalui Wearable Device dengan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 8, pp. 7657–7665, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[8] I. Setiawan, W. Dewanta, H. A. Nugroho, and H. Supriyono, “Pengolah Citra Dengan Metode Thresholding Dengan Matlab R2014A,” J. Media Infotama, vol. 15, no. 2, 2019, doi: 10.37676/jmi.v15i2.868.
[9] S. Sutikno and E. Afriandi, “Identifikasi Telapak Tangan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ),” J. Infotel, vol. 8, no. 2, pp. 107–114, 2016.
[10]  M. A. Rahman, N. Hidayat, and A. Afif Supianto, “Komparasi Metode Data Mining K-Nearest Neighbor Dengan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kualitas Air Bersih (Studi Kasus PDAM Tirta Kencana Kabupaten Jombang),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Vol. 2, No. 12, Desember 2018, hlm. 6346-6353 e-ISSN, vol. 2, no. 12, pp. 925–928, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id