Identifikasi Ciri Garis Telapak Tangan Berbasis Template Matching dan Metode K- Nearest Neighbor
ASEP NANA HERMANA, IRMA AMELIA DEWI, IRWAN SUSANTO
Institut Teknologi Nasional Bandung
Email : asep_nana_h@yahoo.com

## ABSTRAK
Telapak  tangan  merupakan  ciri  unik  yang  dimiliki  oleh  manusia  yang  dapat digunakan  pada  sistem  identifikasi.  Proses  template  matching  membutuhkan perhitungan  pencocokan  untuk  menentukan  bagian  kecil  gambar  yang memiliki nilai terbesar dikarenakan semakin besar nilai maka tingkat kecocokan semakin tinggi.  Sehingga  untuk  pencocokan  dibutuhkan  perhitungan  normalized  cross correlation dengan perhitungan konvolusi yang setiap bagian pixel akan dilakukan pencocokan, diawali dari pixel bagian pojok kiri atas hingga pojok kanan bawah dan akan mendapatkan nilai pencocokan terbesar.Setelah mendapat nilai terbesar dilakukan k-nearest neighbor yang merupakan pengelompokan berdasarkan jarak dan  untuk  menentukan  jarak  k  digunakan  perhitungan  euclidien  distance. Selanjutnya pengelompokan berdasarkan voting terbanyak yang dimulai dari nilai jarak  ketetanggaan  terkecil  hingga  terbesar.  Tingkat  akurasi  pengujian  dari  30 sampel  telapak  tangan  didapatkan  presentase  sebesar  86,67%  teridentifikasi benar dan 13,33% salah.
Kata kunci : Telapak tangan, Template matching, K-nearest neighbor.

## ABSTRACT
Palms is unique to that of humans that can be used in the identification system. The process of matching template matching requires the calculation to determine the  small  section  image  which  has  the  greatest  value  because  the  greater  the value,  the  higher  the  degree  of  fit.  So  the  normalized  calculation  required  for matching cross colleration with convolution calculation that each pixel section will be matching, starting from the top left corner pixel to the lower right corner and will get the biggest match value. After receiving the greatest value do k-nearest neighbor which are groupings based the distance and to determine the distance k used  euclidien  distance  calculation.  Further  breakdown  by  voting  majority  that starts at a distance of neighborhoods smallest to largest. The level of accuracy of the testing of 30 samples of palms obtained a percentage of 86.67% and 13.33% identified the correct one.
Keyword : Palms, Template Matching, K-nearest neighbor.

## 1. PENDAHULUAN
Telapak tangan merupakan ciri unik yang dimiliki oleh manusia. Telapak tangan memiliki ciri- ciri geometri yaitu lebar, panjang, dan area telapak tangan yang memiliki garis-garis prinsip seperti garis hati yang berada pada bagian bawah telapak tangan, garis kepala yang berada pada antara garis hati dan garis kehidupan, garis kusut yang berada pada posisi melintang antara garis hati, garis kepala, garis kehidupan dan garis kehidupan yang berada pada bagian atas telapak tangan.
Dengan adanya keunikan pada telapak tangan, maka telapak tangan dapat diimplementasikan dalam  bidang  pendidikan  maupun  bidang  pekerjaan  yang  dapat  difungsikan  pada  aplikasi presensi.  Sistem  identifikasi  ciri  garis  telapak  tangan  memiliki  dua  proses  yaitu  proses pencocokan  dengan template  matching  dan  proses  klasifikasi  dengan  k-nearest  neighbor. Proses  pencocokan  menggunakan template  matching  yang  bertujuan  untuk  menemukan bagian  kecil  yang  diambil  dari  gambar  yang  yang  sama  dengan template  gambar  untuk mendapatkan nilai pixel template tertinggi. Pada pencocokan bagian-bagian kecil dari gambar digunakan  perhitungan normalized  cross  correlation  dengan  cara  perhitungan  konvolusi. Metode k-nearest neighbor digunakan untuk proses klasifikasi dengan mengelompokan hasil pencocokan  dengan  menggunakan  perhitungan  jarak  menggunakan euclidean  distance. Selanjutnya mengurutkan berdasarkan nilai jarak terendah untuk urutan teratas hingga nilai jarak  tertinggi  untuk  urutan  terbawah.  Kemudian  akan  diklasifikasi  menggunakan voting terbanyak berdasarkan nilai ketetanggaan( k).
Sistem  ini  dibuat  dengan  data  masukan  berupa  gambar  garis  telapak  tangan,  data pengambilan citra garis telapak tangan dilakukan dengan posisi tangan dalam kondisi tegak 90 o , jarak pengambilan data latih yaitu 5 cm dari kamera dan data uji yaitu 6 cm hingga 25 cm dari kamera dan sistem akan menghasilkan identifikasi berupa identitas kepemilikan garis telapak tangan.

## 2. Analisis dan Metode
Pada sistem identifikasi ciri garis telapak tangan memiliki dua proses pada saat melakukan identifikasi  yaitu  proses  pecocokan  dan  proses  klasifikasi.  Hasil  akhir  sistem  identifikasi diimplementasikan  sebagai  sistem  presensi  berupa  identitas  kepemilikan  ciri  garis  telapak tangan. Pada Gambar 1 dapat dilihat gambaran dari proses kerja sistem secara keseluruhan.

## Gambar 1. Block diagram sistem
Proses  pencocokan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode template  matching  untuk menemukan bagian-bagian kecil dari gambar yang cocok dengan template gambar. Dalam
Identifikasi Ciri Garis Telapak Tangan Berbasis Template Matching dan Metode K-Nearest Neighbor
teknik template matching dibutuhkan proses pencocokan untuk mengukur nilai pixel template uji dengan  melakukan perhitungan mean dengan Persamaan 1 dan Persamaan 2.
(1)
(2)
Dimana:
͞ f = Rata-rata citra latih ͞g = Rata-rata citra uji n f = Jumlah pixel citra latih n g = Jumlah pixel citra uji f n = Nilai pixel citra latih ke-n f g = Nilai pixel citra uji ke-n
Untuk mendapatkan nilai pixel kedua citra maka dilakukan proses standar deviasi dengan Persamaan 3 dan Persamaan 4.
(3)
(4)
Dimana: f͞ = Standar deviasi citra latih ͞ g = Standar deviasi citra uji
Untuk mendapatkan nilai citra baru maka dilakukan proses normalisasi dengan Persamaan 5 dan Persamaan 6.
(5)
(6)
Dimana: f(n.m) = Citra latih ternomalisasi g(n.m) = Citra Uji ternomalisasi ͞ f = Rata-rata citra latih ͞g
= Rata-rata citra uji ̂ f
= Standar deviasi citra latih ˆg = Standar deviasi citra uji
Proses perhitungan konvolusi yaitu proses dimana citra dimanipulasi dengan menggunakan subwindows untuk menghasilkan citra baru dengan perhitungan yang dimulai dari pojok kiri atas pixeltemplate  uji  hingga  pojok  kanan  bawah  pixeltemplate  uji  dan  untuk  perhitungan konvolusi  digunakan  perhitungan normalized  cross  correlation.  Seperti  pada  persamaan 7.Maka apabila nilai pixel template uji yang didapat semakin besar maka tingkat kecocokan semakin tinggi dengan pixel template latih.
K-nearest neighbor adalah proses klasifikasi dengan mengelompokan kepemilikan data latih yang  telah  dilakukan  proses  pencocokan  dengan  menggunakan  perhitungan  jarak menggunakan euclidean distance sesuai dengan Persamaan 8.
(8)
Dimana: α  dan b = Titik pada ruang vektor n α k = Rata-rata nilai citra latih b k = Rata-rata nilai citra ujis
Hasil  dari  perhitungan  jarak  maka  akan  diurutkan  berdasarkan  nilai  jarak  terendah  untuk urutan teratas hingga nilai jarak tertinggi untuk urutan terbawah kemudian akan diklasifikasi menggunakan voting  terbanyak  berdasarkan  nilai  ketetanggaan(k)  yang  ditentukan berdasarkan nilai kelipatan ganjil yaitu 1,3,5,7,9,dst. Maka sistem akan menghasilkan identitas kepemilikan ciri garis telapak tangan.

## 2. PEMBAHASAN DAN PENGUJIAN
Sistem identifikasi  ciri garis telapak tangan mempunyai 2 proses yaitu proses tahap latih dan proses tahap uji.

## 1. Proses Tahap Latih
Pada proses ini berguna untuk menyimpan sampel data garis telapak tangan. Proses untuk tahap latih adalah sebagai berikut.
a. Tahap  awal  masukan  citra  latih  yang    memiliki  format  (.jpg)  dengan  nilai pixel  sample 200x200. Contoh pixel untuk citra latih dengan ukuran pixel 3×3 seperti pada Gambar 2 , dengan nilai pixel sebagai berikut (2903, 2502, 2201, 2200, 2451, 2305, 2202, 2552, 2510)
Gambar 2. Citra Latih
b. Untuk  melakukan  proses  pencocokan,  citra  latih  dilakukan  proses grayscaling  dengan menggunakan persamaan 9 .
(9)
Maka dapat diketahui nilai pixel citra latihseperti pada Gambar 3 .
Gambar 3. Nilai pixel latih
Identifikasi Ciri Garis Telapak Tangan Berbasis Template Matching dan Metode K-Nearest Neighbor
Menggeser  bit  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  RGB  didapat  dengan.  Proses pergeseran bit dilakukan dengan cara sebagai berikut. R = (px >> 16bit) & 255 G = (px>> 8bit) & 255 B = (px & 255) Dan akan menghasilkan pengkonversian matriks RGB seperti pada Gambar 4 .

## Gambar 4. Konversi RGB
Proses perhitungan grayscaling dimulai dari pixel (0,0) hingga pixel (2,2) dengan contoh perhitungan yang diketahui untuk pixel (0,0) R = 220, G = 207, B = 103, sebagai berikut. s(0,0) = (0.21*220)+( 0.72*207)+(0.07*103) = 35 + 24,9 + 10,1 = 70 Nilai grayscale untuk citra latih sebagai berikut (70, 90, 85, 83, 90, 85, 60, 75, 75).
c. Hasil dari proses grayscaling yang didapat yaitu suatu sampel latih yang akan disimpan pada databasedengan  nilai  pixel    dan  digunakan    sebagai  bahan  referensi  untuk pencocokan data uji dan data latih dalam proses pengidentifikasian identitas menggunakan garis telapak tangan.

## 2. Proses Tahap Uji
Pada proses ini dilakukan pencocokan dan pengklasifikasian terhadap citramasukan . Proses untuk citra uji adalah sebagai berikut:
a. Tahap awal citra uji didapatkan dari proses masukan keseluruhan telapak tangan. Citra tersebut memiliki format (.jpg) dengan nilai pixel 800x800. Contoh nilai pixel untuk citra uji dengan ukuran pixel 9×9 sebagai berikut : (200, 205, 205, 178, 130, 198,  189, 200, 201, 197, 181, 193, 186, 200, 165, 176, 199, 193, 183, 194, 179, 187, 164, 165, 190, 200, 203, 154, 200, 162, 135, 135, 190, 183, 163, 160, 176, 203, 150, 135, 136, 187, 193, 182, 171, 187, 204, 155, 160, 140, 189, 192, 176, 181, 190, 201, 194, 198, 205, 173, 154, 186, 207, 188, 187, 199, 156, 197, 203, 179, 183, 164, 173, 183, 191, 200, 201, 198), dengan masukan citra uji seperti pada Gambar 5.
b. Nilai pixel  dari  citra  masukandicocokan  dengan  database  yang  sebelumnya  telah tersimpan.  Pencocokan  digunakan  dengan  menggunakan template  matchingdidapatkan nilai maximumseperti dapat dilihat pada Gambar 6 .
Menghitung rata- rata( mean ) Menghitung standar deviasi (sdv) Menghitung normalisasi Menghitung Normalized Cross Correlation Hasil Matching Colleration Gambar 6. Template Matching
Adapun penjelasan dari proses template matching sebagai berikut.
1. Mean adalah menghitung rata-rata dari seluruh pixel dari citra. Perhitungan rata-rata ini digunakan untuk menghitung proses normalisasi dari citra, dimana dilakukan untuk pixel citra latih dan pixel citra uji. Seperti pada persamaan 1 dan persamaan 2 . Untuk menghitung nilai rata-rata citra latih sebagai berikut.
͞ f = 70+90+85+83+90+85+60+75+75
9 , maka akan menghasilkan nilai yaitu 79,22.
Perhitungan rata-rata pada citra uji sebagai berikut.
͞ g  =
200+205+205+178+130+198+189+200+201+190+197+181+193+186+200+165+ 176+199+193+183+194+179+187+164+165+190+200+203+154+200+162+135+ 135+190+183+163+160+176+203+150+135+136+187+193+182+171+187+204+ 155+160+140+189+192+176+181+190+201+190+201+194+198+205+173+154+ 186+207+188+187+199+156+197+203+179+183+164+173+183+191+200+201+ 198 81 ,  maka
akan menghasilkan nilai yaitu 182,11.
2. Standar deviasi dihitung dari kedua citra yang  dianalisis. Untuk menghitung standar deviasi citra latih dimulai dari pixel (0,0) hingga (2,2) dengan contoh perhitunganpixel (0,0) sebagai berikut.
(70-79,22) 2 = 85,00 Untuk perhitungan standar deviasi citra uji dimulai dari pixel (0,0) hingga (8,8) dengan contoh perhitungan pixel (0,0) sebagai berikut.
(200-182,11) 2 = 320
Menghitung nilai standar deviasi untuk citra latih sebagai berikut.
f͞ = 85,00+116,2+33,40+14,28+116,2+33,40+369,4+17,80+17,80 79,22
= √ 803,48 79,22 = √10,14 = 3,18
Nilai standar deviasi untuk citra latih adalah 3,18 dan perhitungan nilai standar deviasi untuk citra uji sebagai berikut.
g͞ = 320+523+523+16+212+252+27+320+325+62+221+1+118+15+320+292+37+ 262+118+1+141+9+24+630+292+62+320+436+790+320+404+2219+2219+62+ 1+365+488+373+399+1031+2219+2126+24+118+1+123+84+400+734+489+
1773+47+97+37+1+62+356+62+356+141+252+523+82+790+15+619+34+24+
285+681+221+436+9+1+327+82+1+79+320+356+252
182,11
= √ 29194 182,11 = √160,30 = 12,66
Maka nilai standar deviasi untuk citra uji adalah 12,66.
3. Normalisasi bertujuan untuk melakukan pembulatan nilai hasil standar deviasi dengan hasil yang  mendekati nilai standar deviasi. Untuk melakukan perhitungan normalisasi pada  citra  latih  dimulai  dari pixel  (0,0)  hingga  pixel  (8,8)  dengan  contoh perhitungan pixel (0,0) sebagai berikut.
Identifikasi Ciri Garis Telapak Tangan Berbasis Template Matching dan Metode K-Nearest Neighbor
(70-79,22)/3,18 = -3
Maka  menghasilkan  nilai  normalisasi  citra  latih  yaitu  (  -3,  -3,  -2,  -1,  -3,  -2,  -6,  -1,  -1). Perhitungan normalisasi pada citra uji dimulai dari pixel (0,0) hingga pixel (8,8) dengan contoh perhitungan pixel (0,0) sebagai berikut:
(200-182,11)/12,66 = 1
Maka menghasilkan nilai normalisasi citra uji yaitu ( 1, 2, 2, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, - 1, -1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, -1, -1, 1, 1, 2, -2, 1, -1, -4, -4, 1, 1, -1, -2, -1, 2, -2, -4, -4, 1, 1, -1, -1,
1, 2, -2, -3, -3, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, -1, -2, 1, 2, 1, 1, 1, -2, 1, 2, -1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1 ).
4. Normalized  cross  correlation  dilakukan  untuk  membandingkan  nilai  matriks  citra  uji dengan  citra  latih  dari  setiap pixelnyadengan  sistem  perhitungan  konvolusi  yang dimulai pada pixel (0,0) hingga pixel (8,8) dengan contoh perhitungan pada pixel (0,0) sebagai berikut:
(-3*0)+(-3*0)+(-2*0)+(-1*0)+(-3*1)+(-2*2)+(-6*0)+(-1*1)+(-1*1)= -9
5. Hasil dari proses template matching yaitu nilai pixel terbesar. Semakin besarnilai pada template maka tingkat kecocokan semakin tinggi dengan citra latih dan hasil untuk proses template matching seperti pada Gambar 7 .
Gambar 7. Hasil Matching
9+49+43+13+63+56+10+39+24 9 = 34
c. Nilai rata-rata yang didapat pada proses template matching menjadi acuan untuk proses klasifikasi dengan menggunakan metode K-nearest   (lihat gambar 8) yaitu pengelompokan data sesuai dengan nilai K yang telah ditentukan.
Tentukan jumlah tetangga terdekat K Hasil Identifikasi
Hitung jarak tes data ke training data Urut data berdasarkan data yang mempunyai jarak euclidien terkecil Tentukan kelompok tes data berdasarkan label mayoritas pada K Gambar 8. K-Nearest Neighbor
Adapun penjelasan dari proses k-nearest neighbor sebagai berikut:
1. Penentuan  tetangga  terdekat  (k)  antara  sample  latih  dan  hasil  pencocokan  dengan mengikuti ketetapan yang telah diterapkan yaitu dengan memilih nilai (k) berdasarkan nilai kelipatan ganjil yaitu 1,3,5,7,dst dan pada penelitian ini ditentukan nilai kelipatan yaitu 5.
2. Perhitung  jarak  antara  s ample latih dan hasil pencocokanmenggunakan persamaan  8 . Untuk melakukan perhitungan jarak dapat dilakukan seperti Tabel 1 .
Tabel 1. Perhitungan jarak Perhitungan Urutan Nama (79,22 ─ 34) 2 = √2044,8 = 45,21 2 A1 (79,22 ─ 35) 2 = √1955,4 = 44,21 1 A2 (79,22 ─ 33) 2 = √2136,2 = 46,21 3 A3 (79,22 ─ 32) 2 = √2229,7 = 47,21 5 B1 (79,22 ─ 31) 2 = √2325,1 = 48,21 7 B2 3. Mengurutkan data yang mempunyai nilai k = 5.
4. Tahap mengelompokan sample latih berdasarkan mayoritas nilai k, seperti pada Tabel 2 . Tabel 2. Pengelompokan berdasarkan k Nilai Urutan Nama 44,21 1 A2 45,21 2 A1 46,21 3 A3 46,21 4 C1 47,21 5 B1
d. Hasil  dari  pencocokan  yang  didapat  yaitu  berupa  nama  kepemilikan  ciri  garis  telapak tangan.

## Pengujian Sistem
Pada aplikasi identifikasi ciri garis telapak tangan dilakukan uji fungsi ( blackbox) dan dilakukan uji alpha.    Pengujian  dilakukan    pada  30  sampel  yang    diuji  dengan  12  data  latih  dengan kondisi berbeda, dimana kondisinya adalah sebagai berikut:
a) kering, 10 lux, 90 o g)  basah, 10 lux, 90 o
b) kering, 50 lux, 90 o h)  basah, 50 lux, 90 o
c) kering, 10 lux, 40 o i)  basah, 10 lux, 40 o
d) kering, 50 lux, 40 o j)  basah, 50 lux, 40 o
e) kering, 10 lux, 130 o k)  basah, 10 lux, 130 o f) kering, 50 lux, 130 o l)  basah, 50 lux, 130 o
Pengujian  juga  dilakukan  untuk  mengukur    beberapa  kondisi  pada  posisi  telapak  tangan, intensitas cahaya, jarak pengambilan data, kelembaban telapak tangan dan kondisi telapak tangan, seperti terlihat pada Gambar 9 .
Identifikasi Ciri Garis Telapak Tangan Berbasis Template Matching dan Metode K-Nearest Neighbor
Pengujian
Posisi
Intensitas Cahaya Jarak
Pengambilan Data Uji
Kelembaban Telapak Tangan
90 o 40 o 130 o 10 lux 50 lux 10-15 cm 16-20 cm Kering Basah Kondisi Telapak Tangan Telapak tangan tanpa luka Telapak tangan dengan luka

## Gambar 9. Skenario Pengujian
Hasil dari pengujian kondisi posisi telapak tangan dengan posisi 90 o didapatkan presentase keberhasilan sebesar 87,88%, untuk posisis 40 o didapatkan presentase keberhasilan sebesar 40,00% dan posisi 130 o didapatkan presentase keberhasilan sebesar 38,89%, maka posisi telapak tangan optimal yaitu pada posisi 90 o , rincian ada pada Tabel 3 .

## Tabel 3. Total Pengujian Posisi
No Pengujian Posisi Tingkat Keberhasilan Presentase 1 Posisi 90 o 79 pengujian 79 90 x 100% =87,88% 2 Posisi 40 o 36 pengujian 36 90 x 100% =40,00% 3 Posisi 130 o 35 pengujian 35 90 x 100% =38,89%
Hasil dari pengujian kondisi intensitas cahaya dengan intensitas 10 lux didapatkan presentase keberhasilan  sebesar  64,44%  dan  intensitas  50 lux  didapatkan  presentase  keberhasilan sebesar 88,89%, maka intensitas cahaya optimal yaitu intensitas cahaya 50 lux,  rincian dapat dilihat  pada Tabel 4 .

## Tabel 4. Total Pengujian Intensitas Cahaya
No Pengujian Intensitas Cahaya Tingkat Keberhasilan Presentase 1 10 Lux 58 pengujian 58 90 x 100% =64,44% 2 50 Lux 80 pengujian 80 90 x 100% =88,89%
Hasil  dari  pengujian  jarak  pengambilan  data  uji  dengan  jarak  pengujian  10  –  15  cm didapatkan  presentase  keberhasilan  sebesar  82,22%  dan  jarak  pengujian  16  -  20  cm didapatkan presentase keberhasilan sebesar 60,00%, maka jarak uji optimal yaitu jarak 10 – 15 cm (table 5).

## Tabel 5. Total Pengujian Jarak Uji
No Pengujian Jarak Uji Tingkat Keberhasilan Presentase 1 10 – 15 cm 74 pengujian 74 90 x 100% =82,22% 2 16 – 20 cm 54 pengujian 54 90 x 100% =60,00%
Hasil  dari  pengujian  kondisi  kelembaban  telapak  tangan  dengan  kelembaban  kering mendapatkan presentase keberhasilan sebesar 84,44% dan kelembaban basah mendapatkan presentase keberhasilan 78,89%, maka kelembaban telapak tangan optimal yaitu kelembaban telapak tangan kering, rincian dapat dilihat pada Tabel 6 .
Tabel 6. Total Kelembaban Telapak Tangan
No Pengujian Kelembaban Tingkat Keberhasilan Presentase 1 Kelembaban Kering(42%) 76 pengujian 76 90 x 100% =84,44% 2 Kelembaban Basah(46%) 71 pengujian 71 90 x 100% = 78,89%.
Hasil dari pengujian kondisi telapak tangan dengan kondisi telapak tangan terdapat luka dan telapak  tangan  tanpa luka mendapatkan  presentase  sebesar 86,67%,  rincian  dapat  dilihat pada Tabel 7 .
Tabel 7. Pengujian Kondisi Telapak tangan No Nama Pengujian Tingkat Keberhasilan Tingkat Kesalahan 1 Pengujian Orang Tanpa Luka 13 orang 2 orang 2 Pengujian Orang Dengan Luka Pada Telapak Tangan 13 orang 2 orang Total Presentase 26 30 x 100% =86,67%
4 30 x 100% =13,33%

## 4. KESIMPULAN
Dari Penelitian dapat disimpulkan bahwa untuk mengidentifikasi ciri garis telapak tangan didapat posisi optimal adalah  90 o dengan intensitas cahaya50 lux, dimana jarak uji adalah 10cm  sampai  dengan    15  cm.  Kelembaban  telapak  tangan  yang  dapat  dideteksi    yaitu kelembaban kering dengan kondisi telapak tangan tanpa luka. Presentase tingkat keberhasilan yang didapat sebesar 86,67%. Hal tersebut terjadi karena beberapa faktor yaitu karakteristik garis telapak tangan yang tipis dan tingkat kemiripan garis telapak tangan yang hampir sama antar manusia.

## DAFTAR PUSTAKA
Suriyanti.  (2011), Identifikasi  Telapak  Tangan  Dengan  Ekstrasi  Fitur  Dimensi  Fraktal  dan Lacunarity. Surabaya : Sekolah Tinggi Teknik Surabaya.
Yuni Yamasari. (2013), Identifikasi Ciri Garis Telapak Tangan Berbasis Template Matching. Surabaya : Universitas Negeri Surabaya.
Deby  Febriany,  dkk.  (2013), Identifikasi  Individu  Berdasarkan  Pola  Garis  Tangan  Dengan Menggunakan Metode Fractal Dan K-Nearest Neighbor. Bandung : Universitas Telkom.
Melly  Arisandi,  dkk.  (2013), Sistem  Pengenalan  Berdasarkan  Ciri  Garis  Telapak  Tangan Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Perambatan Balik. Semarang : Universitas Diponegoro.
Annaziat Jusuf. (2016), Aplikasi Deteksi Dini ADD Pada Anak Melalui Gerak Kepala Dan Media Game. Bandung : Institut Teknologi Nasional.
Setiawan,  Heri.  2014. Implementasi  Metode  Normalized  Cross  Correlation  Pada  Template Matching  Untuk  Aplikasi  Pendeteksi  Objek  Pada  Citra  Digital.  Bandung  :  Universitas Komputer Indonesia.
Putri,  Nadya  Disya,et  all.  2013. Klasifikasi  Huruf  Korea  (Hangul)  dengan  Metode Template Matching Correlation. Malang: Universitas Brawijaya