DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1524
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## IDENTIFIKASI CITRA GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN METODE GLCM & K-NN
1 Nurfiyah*, 2 Hendarman Lubis, 3 Ratna Salkiawati
1,2,3 Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya Jl. Raya Perjuangan No. 81, Marga Mulya, Bekasi Utara, Jawa Barat, 17143 Indonesia
nurfiyah@dsn.ubharajaya.ac.id , hendarman.lubis@dsn.ubharajaya.ac.id , ratnasalkiawati@gmail.com ,

## Abstrak
Pada era perkembangan teknologi yang pesat, sistem pengenalan seseorang secara otomatis menjadi suatu  yang  sangat  penting  salah  satunya  dengan  menggunakan  unsur  biometrik  dari  tubuh  manusia. Proses  identifikasi  biometrik  dapat  menghindari  adanya  kebocoran  data,  seperti  username  dan password  suatu  akun  dapat  di  bobol,  dokumen  atau  tanda  tangan  yang  ditirukan.  Salah  satu  fitur biometrik yang digunakan dalam penelitian ini adalah telapak tangan, karena telapak tangan memiliki karakteristik  unik  yang  dimana  pola  garis-garis  utama  pada  telapak  tangan  ( palmprint )  seperti,  luas area,  garis  kusut/lemah,  dan  garis  utama  pada  telapak  tangan  ( principal  lines )  yang  bersifat  stabil. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi citra garis telapak tangan agar dapat melihat nilai  akurasi  pada  citra  garis  telapak  tangan  tersebut  dan  pencocokan  pola  garis  telapak  tangan  dari inputan  yang  tersedia  pada  database  dengan  menggunakan  metode  GLCM  untuk  ektraksi  fitur  pada citra  garis  telapak  tangan  dan  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk pengklasifikasian  citra  tersebut  agar  dapat  dikenali  siapa  pemilik  citra  telapak  tangan  tersebut,  dan dari  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan  identifikasi  citra  garis  telapak  tangan  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 66.7%.
Kata kunci: Biometrik, Garis Telapak Tangan, K-Nearest Neighbor (KNN).

## Abstract
In  the  era  of  rapid  technological  development,  automatic  person  recognition  systems  have  become very  important,  one  of  which  is  by  using  biometric  elements  from  the  human  body.  The  biometric disclosure  process  can  avoid  data  leaks,  such  as  account  usernames  and  passwords  being compromised, documents or signatures being impersonated. One of the biometric features used in this research  is  the  palm,  because  the  palm  has  unique  characteristics,  namely  the  pattern  of  the  main lines on the palm (palmprint), such as the area, tangled/weak lines, and the main lines on the palm (principal lines). ) which is stable. The aim of this research is to identify palm line images in order to see the accuracy value of the palm line image and match palm line patterns from input available in the  database  using  the  GLCM  method  for  feature  extraction  in  palm  line  images  and  using  the  K method. -Nearest Neighbor (KNN) for classifying palm images so that we can find out who the owner of the palm image is, and from the results of research that has been carried out, identification of palm line images produces an accuracy value of 66.7%.
Keywords: Biometrics, Palm Lines, K-Nearest Neighbor (KNN).

## 1 Pendahuluan (or Introduction)
Pada  era  perkembangan  teknologi  yang  pesat,  sistem  pengenalan  seseorang  secara  otomatis menjadi  suatu  yang  sangat  penting  salah  satunya  dengan  menggunakan  unsur  biometrik  dari  tubuh
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1524
manusia, karena pengamanan data dengan login menggunakan password atau PIN serta pola saat ini sudah banyak terjadi kebocoran [1]. Salah satu cara yang aman adalah menggunakan teknologi system biometric, system biometric memanfaatkan fitur seperti suara, iris, sidik jari telapak tangan, wajah dll [2].
Proses  identifikasi  biometrik  dapat  menghindari  kekurangan  sistem  lainnya,  seperti  dokumen atau tanda tangan yang dipalsukan, karena biometrik memiliki sifat unik dan terukur dengan ciri yang berbeda  pada  tiap  individu  yang  dimiliki  sejak  lahir  hingga  meninggal  walaupun  individu  tersebut kembar maka selalu memiliki ciri berbeda sehingga proses biometrik pada saat ini sangat diperlukan untuk menunjang perkembangan keamanan teknologi [3].
Salah  satu  fitur  biometrik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  telapak  tangan,  karena telapak  tangan  memiliki  karakteristik  unik  yang  dimana  pola  garis-garis  utama  pada  telapak  tangan ( palmprint )  seperti,  luas  area  telapak  tangan,  dan  garis  kusut/lemah,  garis  utama  ( principal  lines ) bersifat  stabil  untuk  dapat  dijadikan  pembanding  dengan  individu  lainnya  [4].  Dengan  adanya karakteristik yang unik pada garis telapak tangan maka identifikasi biometrik dapat digunakan sebagai alat  verifikasi  identitas  seseorang  dengan  cara  melakukan  pencocokan  data  yang  terdapat  pada database yang telah dimasukan.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  intensitas  histogram  dan  GLCM.  GLCM  adalah  metode ektraksi  ciri  pada  suatu  citra,  dengan  tujuan  untuk  dapat  mengetahui  pengenalan  ciri  pada  garis telapak  tangan  tiap  individu  [5]  dengan  dibutuhkannya  klasifikasi  menggunakan  metode K-Nearest Neighbour yang  memiliki  keefektifan  dalam  melakukan  proses  training  data  yang  memiliki  banyak noise dan  dapat  menggunakan  jarak  ketetanggan  sehingga  metode  KNN  ini  sederhana  dan  secara komputasi juga dinilai paling cepat dalam melakukan klaasifikasi suatu citra.
Maka tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi citra garis telapak tangan menggunakan data  dengan  masukan  citra  garis  telapak  tangan  yang  ditangkap  menggunakan  kamera digital agar dapat  melihat  nilai  akurasi  pada  citra  garis  telapak  tangan  seseorang  dan  pencocokan  pola  garis telapak  tangan  dari  inputan  yang  tersedia.  Dalam  penulisan  ini  akan  dirancang  suatu  aplikasi biometrika pencocokan citra garis telapak tangan dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbour (KNN) untuk pengklasifikasi garis telapak tangan yang dimana metode KNN ini memiliki kefektifan dalam  proses  training  data  dan  secara  komputasi  metode  tersebut  paling  cepat  dalam mengklasifikasikan.

## 2 Tinjauan Literatur (or Literature Review)
Pengolahan  citra  digital  adalah  proses  mengolah  dan  menganalisis  persepsi  visual  dengan penangkapan  gambar  yang  dibentuk  sesuai  matriks  dan  komponen-komponennya  dengan  nilai intensitas  cahaya atau  tingkat keabu-abuan suatu piksel secara otomatis  [3] Gambar dengan dimensi dua  adalah  contoh  yang  mudah  untuk  diolah.  Pada  perangkat  lunak  setiap  foto  dapat  diolah  dalam bentuk  citra  digital  dengan  tujuan  pengolahan  citra  tersebut  adalah  untuk  meningkatkan  kualitas dengan  memodifikasi  suatu  citra  dengan  aspek  informasi  yang  terdapat  pada  isi  citra  tersebut, mencocokan,  mengklasifikasi,  dan  mengukur  komponen-komponen  tertentu  pada  suatu  citra  dan dapat  digabunggkan  pada  komponen  citra  lainnya  atau  dapat  membagi  komponen-komponen  citra yang harus dihilangkan [6] [3].
Telapak  tangan  merupakan  salah  satu  karakteristik  unik  dari  biometrik  berdasarkan  pola  garis- garis  utama  pada  telapak  tangan  ( palmprint )  seperti,  luas  area,  garis  kusut/lemah,  garis  utama ( principal  lines )  yang  bersifat  stabil  [7].  Telapak  tangan  juga  menjadi  ciri  yang  sangat  unik  untuk dikembangkan sebagai biometrik karena telapak tangan memiliki ciri yang tidak sedikit dibandingkan dengan sidik jari dan geometri tangan, sehingga biometrik yang dihasilkan pada telapak tangan jauh lebih stabil [8].
Equalisasi  Histogram  adalah  suatu  proses  perataan  histogram,  dimana  distribusi  nilai  derajat keabuan  pada  suatu  citra  dibuat  rata.  Yang  dimaksud  dengan  perataan  histogram  disini  adalah mengubah derajat keabuan suatu piksel (r) dengan derajat keabuan yang baru (s) dengan suatu fungsi transformasi  T,  yang  dalam  hal  ini  s  =  T(r).  Untuk  dapat  melakukan  equalisasi  histogram  ini
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1524
diperlukan suatu fungsi distribusi kumulatif yang merupakan kumulatif dari histogram [9]. Histogram citra dapat memberikan informasi berupa penyebaran intensitas  piksel-piksel yang ada didalam citra tersebut dengan contoh citra yang mempunyai histogram sempit adalah citra yang terlalu terang atau terlalu gelap [10]
Metode  sobel  adalah  metode  deteksi  tepi  ( edge  detection) yang  memiliki  kemampuan  untuk mengurangi noise sebelum  melakukan  perhitungan  deteksi  tepi  sehingga  tepi  yang  dihasilkan  lebih banyak  dibandingkan  sebelumnya.  Metode  ini  menggunakan  dua  buah  kernel  dengan  ukuran  3x3 piksel untuk penghitungan gradienya [11]. Metode sobel merupakan metode yang mengambil prinsip dari  fungsi Laplacian dan Gaussian dengan  meninjau  kekuatan gradient dari  sudut  pandang horizontal dan vertical pada posisi horizontal maupun vertical [12].
GLCM merupakan metode yang paling umum digunakan dalam menganalisis tekstur, dan telah digunakan  sejak  tahun  1970-an  [13].  Di    dalam    GLCM    ada    beberapa    atribut    yang    dapat    di perhitungkan,  untuk    menghitung  tekstur    menggunakan  atribut Contrast,  Corellation,  Energy ,  dan Homogeneity [14]  metode  ini  dimanfaatkan  untuk  klasifikasi  citra,  pengenalan  tekstur,  segmentasi citra, pengenalan objek dan analisis warna pada citra.
Metode  K-Nearest  Neighbour  (KNN)  adalah  salah  satu  metode  dalam  mengklasifikasikan  data dengan  mencari  data  dengan  menghitung  jarak  tetangga  terdekat  dengan  obyek  baru  dengan  obyek lama  melalui  pencocokan  bobot. K-Nearest  Neighbour (KNN)  tergolong  algoritma supervised learning yang dimana sebagian besar dari kategori dalam KNN merupakan hasil nilai klasifikasi dari query  instance yang  baru  [3].  KNN  adalah  suatu  metode  yang  menggunakan  algoritma supervised dimana  hasil  dari query  instance yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  label  class pada KNN. Tujuan dari algoritma KNN adalah mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan training  data.  Algoritma  KNN  bekerja  berdasarkan  jarak  terpendek  dari query  instance ke  training data  untuk  menentukan  KNN-nya.  Salah  satu  cara  untuk  menghitung  jarak  dekat  atau  jauhnya tetangga menggunakan metode Euclidean Distance [15]
Penelitian  biometrik  pada  telapak  tangan  bukan  suatu  hal  yang  baru,  para  peneliti  sebelumnya telah melakukan hal yang sama, diantaranya “Identifikasi Telapak Tangan Menggunakan 2DPCA plus PCA  dan  K-Nearest  Neighbour”  penelitian  ini  membahas  identifikasi  telapak  tangan  menggunakan metode  2DPCA  plus  PCA. Principal  Component  Analysis (PCA)  merupakan  teknik  ekstraksi  fitur yang  memiliki  kelebihan  dari  segi  kompresi  data.  Metode  2 Dimensional  Principal  Component Analysis (2DPCA)  memiliki  kelebihan  dari  PCA  dari  segi  akurasi  dan  kompleksitas  waktu,  namun memiliki  kekurangan  yaitu  membutuhkan  banyak  koefisien  dalam  menyimpan  data.  Penggabungan kedua metode tersebut menghasilkan metode yaitu 2DPCA plus PCA [16].
Selanjutnya  “Sistem  Verifikasi  Biometrika  Telapak  Tangan  Dengan  Metode  Dimensi  Fraktal Dan  Lacunarity”  Penelitian  ini  memperkenalkan  pendekatan  baru  untuk  menghasilkan  ciri  telapak tangan yaitu dimensi fraktal dan derajat kekosongan fraktal (lacunarity). Skor pencocokan dua telapak tangan dihitung dengan metrika korelasi. Sistem diuji menggunakan sekitar 1250 telapak tangan milik 250  responden.  Hasil  percobaan  menunjukkan  sistem  mampu  menghasilkan  tingkat  keberhasilan sekitar 98% atau FAR = 1.9139 %, FRR = 1.9139%, T = 0.2364 [17].
Dari  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan,  maka  penulis  bermaksud  ingin  melakukan  penelitian pada  citra  garis  telapak  tangan  dengan  mengidentifikasinya  menggunakan  metode  klasifikasi K- Nearest Neighbour.

## 3 Metode Penelitian (or Research Method)
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1524
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Gambar 1 Metode Penelitian
Citra  telapak  tangan  yang  diperoleh  melalui  pengambilan  foto  dengan  kamera iphone 6S,  dan terkumpul citra telapak tangan dari 6 orang yang diambil sebanyak 10 citra/orang sehingga terdapat sebanyak  60  citra  yang  akan  menjadi  data  testing.  Citra  telapak  tangan  terlebih  dahulu  dilakukan cropping dengan ukuran 1184x1088 pixel dengan format .JPG menggunakan photoshop . Terdapat 3 tahapan utama dalam preprocessing yaitu: mengubah citra RGB menjadi grayscale, kemudian  perbaikan  citra  dengan  melakukan  penajaman  pada  citra  telapak  tangan  menggunakan Histogram  Equalization dan  deteksi  grais  menggunakan  metode  sobel,  sehingga  garis-garis  telapak tangan dapat tersegmentasi.
Pengolahan  citra  yang  dilakukan  setelah  tersegmentasi  adalah  melakukan  ektraksi  fitur  dengan menggunakan  metode  GLCM  sehingga  setiap  citra  seseorang  memiliki  ciri  khas  masing-masing kemudian  dilakukanlah  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  pada  setiap citra tepalak tangan sehingga dapat dikenali siapa pemilik citra telapak tangan tersebut.

## 4 Hasil dan Pembahasan (or Results and Analysis)
Setelah  dilakukan  analisis  dan  perancangan  sistem,  selanjutnya  adalah  tahap  implementasi, berikut ini adalah hasil dari perancangan sistem identifikasi citra garis telapak tangan:
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1524

## Gambar 2 Hasil Perancangan Sistem Identifikasi Citra Garis Telapak Tangan
Hasil  pengujian  dengan  sampel  sebanyak  60  citra  yang  berhasil  dicocokan  adalah  sebanyak  40 citra  dan  sebanyak  20  citra  (diberikan  tanda  *)  gagal  dalam  pengujian  pencocokan  identifikasi  citra garis telapak tangan, dengan perhitungan akurasi sebagai berikut:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑥 100 Tabel 1 Hasil Pencocokan Citra No Sampel Hasil 1 Nurfiyah1 Nurfiyah1 2 Nurfiyah2 Nurfiyah2 3 Nurfiyah3 Nurfiyah3 4 Nurfiyah4 Nurfiyah4 5 Nurfiyah5 Nurfiyah5 6 Nurfiyah6 Nurfiyah6 7 Nurfiyah7 Nurfiyah7 8 Nurfiyah8 Nurfiyah8 9 Nurfiyah9 Nurfiyah9 10 Nurfiyah10 Nurfiyah10 11 Nissa Almira Mayangky1 Nissa Almira Mayangky1 12 Nissa Almira Mayangky2 Nissa Almira Mayangky2 13 Nissa Almira Mayangky3 Nissa Almira Mayangky3 14 Nissa Almira Mayangky4 Nissa Almira Mayangky4 15 Nissa Almira Mayangky5 Nissa Almira Mayangky5 16 Nissa Almira Mayangky6 Nissa Almira Mayangky6 17 Nissa Almira Mayangky7 Nissa Almira Mayangky7 18 Nissa Almira Mayangky8 Nissa Almira Mayangky8
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1524
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
19 Nissa Almira Mayangky9 Nissa Almira Mayangky9 20 Nissa Almira Mayangky10 Nissa Almira Mayangky10 21 Sri Rahayu1 Sri Hadianti1* 22 Sri Rahayu2 Sri Hadianti2* 23 Sri Rahayu3 Sri Hadianti3* 24 Sri Rahayu4 Sri Hadianti4* 25 Sri Rahayu5 Sri Hadianti5* 26 Sri Rahayu6 Sri Hadianti6* 27 Sri Rahayu7 Sri Hadianti7* 28 Sri Rahayu8 Sri Hadianti8* 29 Sri Rahayu9 Sri Hadianti9* 30 Sri Rahayu10 Sri Hadianti10* 31 Siti Nur Diani1 Siti Nur Diani1 32 Siti Nur Diani2 Siti Nur Diani2 33 Siti Nur Diani3 Siti Nur Diani3 34 Siti Nur Diani4 Siti Nur Diani4 35 Siti Nur Diani5 Siti Nur Diani5 36 Siti Nur Diani6 Siti Nur Diani6 37 Siti Nur Diani7 Siti Nur Diani7 38 Siti Nur Diani8 Siti Nur Diani8 39 Siti Nur Diani9 Siti Nur Diani9 40 Siti Nur Diani10 Siti Nur Diani10 41 Ridan1 Ridan1 42 Ridan2 Ridan2 43 Ridan3 Ridan3 44 Ridan4 Ridan4 45 Ridan5 Ridan5 46 Ridan6 Ridan6 47 Ridan7 Ridan7 48 Ridan8 Ridan8 49 Ridan9 Ridan9 50 Ridan10 Ridan10 51 Sri Hadianti1 Sri Rahayu1* 52 Sri Hadianti2 Sri Rahayu2* 53 Sri Hadianti3 Sri Rahayu3* 54 Sri Hadianti4 Sri Rahayu4* 55 Sri Hadianti5 Sri Rahayu5* 56 Sri Hadianti6 Sri Rahayu6* 57 Sri Hadianti7 Sri Rahayu7* 58 Sri Hadianti8 Sri Rahayu8* 59 Sri Hadianti9 Sri Rahayu9* 60 Sri Hadianti10 Sri Rahayu10*

## 5 Kesimpulan (or Conclusion)
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  atas  dukungan  berbagai  referensi,  yang  dimana penulisan  ini  menghasilkan  uji  coba  biometrika  identifikasi  pencocokan  citra  garis  telapak  tangan. Citra  garis  telapak  tangan  yang  dibangun  dengan  teknik image  processing dengan  melakukan penajaman citra histogram equalization dan segmentasi dengan sobel, diektraksi fitur dengan metode GLCM  dan  dilakukan  klasifikasi  dengan  metode  k-nearest  neighbor  memiliki  nilai  akurasi  sebesar 66.7% yang dimana data yanng berhasil diuji pencocokannya hanya sebanyak 40 citra.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i2.1524
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Berdasarkan hasil dan kesimpulan, penelitian ini masih perlu dikembangkan dan disempurnakan karena  masih  memiliki  beberapa  kekurangan.  Adapun  saran  dari  penulis  untuk  diterapkan  pada pengembangan berikutnya adalah:
1. Menggunakan data lain atau data yang lebih banyak lagi pada citra garis telapak tangan.
2. Melakukan penambahan proses pada bagian preprocessing .
3. Menggunakan beberapa fitur dengan kombinasi metode yang berbeda.

## Referensi (Reference)
[1] S.  Farizy  and  E.  Sita  Eriana, Keamanan  Sistem  Informasi .  [Online].  Available: www.unpam.ac.id
[2] Dong Xu, Applications of Fuzzy Logic in Bioinformatics . 2008.
[3] G.  T.  Situmorang,  A.  W.  Widodo,  and  M.  A.  Rahman,  “Penerapan  Metode  Gray  Level Cooccurence  Matrix  (  GLCM  )  untuk  Ekstraksi  Ciri  pada  Telapak  Tangan,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 5, pp. 4710–4716, 2019.
[4] G. Wicaksono, R. Isnanto, and A. A. Zahra, “Sistem Identifikasi Garis Utama Telapak Tangan Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Jarak Euclidean.”
[5] R.  Nithya  and  B.  Santhi,  “Classification  of  Normal  and  Abnormal  Patterns  in  Digital Mammograms  for  Diagnosis  of  Breast  Cancer,”  2011.  [Online].  Available: http://marathon.csee.usf/edu/Mammography/DDSM.
[6] F. Astuti Hermawati, Pengolahan Citra Digital : Konsep & Teori . 2013.
[7] M. Widyaningsih, “Identifikasi Kematangan Buah Apel dengan Gray Level Co  - Occurrence Matrix (GLCM),” Jurnal Saintekom , vol. 5, no. 114, 2016.
[8] D.  Retnoningrum,  A.  W. Widodo, and M.  A.  Rahman,  “Ekstraksi  Ciri  Pada Telapak  Tangan Dengan Metode Local Binary Pattern (LBP),” 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9] R. A. Sholihin and B. H. Purwoto, “Perbaikan Citra dengan Menggunakan Median Filter dan Metode Histogram Equalization,” Jurnal Emitor , vol. 14, no. 02, 2014.
[10] O.  Dwi  Nurhayati  and  D.  Eridani,  “Ekualisasi  Histogram  untuk  Peningkatan  Kualitas  Citra Telur Ayam secara Otomatis,” 2017.
[11] P.  A.  Setiyono,  “Menganalisa  Perbandingan  Deteksi Tepi  Antara  Metode  Sobel  dan Metode Robet,” Universitas Dian Nuswantoro , 2012.
[12] B.  Sitohang,  A.  Sindar,  and  S.  Pelita  Nusantara,  “Analisis  Dan  Perbandingan  Metode  Sobel Edge  Detection  Dan  Prewit  Pada  Deteksi  Tepi  Citra  Daun  Srilangka,” Jurnal  Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi , vol. 3, no. 3, 2020.
[13] Z.  Budiarso,  “Identifikasi  Macan  Tutul  dengan  Metode  Grey  Level  Coocurent  Matrix (GLCM),” Univesitas Stikubank Semarang , 2012.
[14] Suhendri  and  P.  Rahayu,  “Metode  Grayscale  Co-occurrence  Matrix  (  GLCM  )  Untuk Klasifikasi Jenis Daun Jambu Air Menggunakan Algoritma Neural Network,” JOINT (Journal of Information Technology) , vol. 01, no. 01, pp. 15–22, 2019.
[15] A.  G.  Novianti  and  D.  Prasetyo,  “Penerapan  algoritma  k-nearest  neighbor  (k-nn)  untuk prediksi  waktu  kelulusan  mahasiswa,” Seminar  Nasional  APTIKOM  (SEMNASTIKOM) ,  no. November, 2017.
[16] B. Purnama, S. Si, and D. Salsabila, “Identifikasi Telapak Tangan Menggunakan 2DPCA plus PCA dan K-Nearest Neighbour.”
[17] K. Gede and D. Putra, “Sistem Verifikasi Biometrika Telapak Tangan dengan Metode Dimensi Fraktal dan Lacunarity,” 2009.