## IDENTIFIKASI TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN IDENTIFIKASI CIRI RESILIENT PROPAGATION
Mellanie Lette 1 , Adriana Fanggidae, ST, M.Cs 2 , Nelci D. Rumlaklak, S.kom, M.kom 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Pengenalan  telapak  tangan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa  tahap yakni  akuisisi  citra, preprocessing, deteksi  tepi, ekstraksi  ciri  dan  identifikasi  telapak  tangan. Penelitian  ini  menggunakan Principal  Componnent  Analysis sebagai  metode  ekstraksi  ciri  dan Resilient Propagation sebagai metode identifikasi. Penelitian ini menggunakan 40 data latih dan 20 data uji yang diperoleh dari database PolyU . Hasil penelitian menunjukkan bahwa performasi akurasi sistem menggunakan Resilient propagation dengan jumlah toleransi eror sebesar 1,E-0,6 dan  jumlah neuron  hidden sebesar  55  dan  45  dengan  neuron  output  sebesar  10  memberikan performasi  terbaik  yaitu  65%  dapat  dikenali  jika  dibandingkan  dengan  penggunaan  toleransi eror neuron output dan neuron hidden yang lainnya .
Kata kunci: Telapak tangan, Resilient  Propagation , PCA, toleransi eror, neuron hidden, neuron output

## ABSTRACT
The palmprint recognation in this research was being held through several stages, which are image acquisition,  preprocessing  using  histogram  equalization,edge  detection  using  sobel  operation, feature  extraction    using  Principal  Componnent  Analysis  and  face  identification  using  Resilient Propagation. This research use Principal Componnent Analysis as its feature extraction method and Resilient Propagation as its recognition method. This research use 40 training data and 20 testing data  wich  are  gained  from  PolyU.  The  final  result  of  the  research  shows  that  accuration performance  of  system  using  Principal  Componnent  Analysis  and  Resilient  Propagation  by  using error tolerance as 1,E-06 and neuron hidden output as 10 are giving best performation that is 65% can  be  recognized  as  compared  with  using  the  othe  error  tolerance  ,  neuron  output  and  neuron hidden .
Key  word:  Pamprint,  resilient  propagation,  principal  component  analysis,  eror  tolerance,  neuron hidden, neuron output.

## I. P ENDAHULUAN
Biometrika berarti mengukur karakteristik pembeda pada badan atau perilaku seseorang yang  digunakan  untuk  melakukan  pengenalan  secara  otomatis  terhadap  identitas  orang tersebut,  dengan  membandingkannya  dengan  karakteristik  yang  telah  disimpan  sebelumnya pada suatu database . Telapak tangan merupakan biometrika yang masih relatif baru. Telapak tangan menjadi sangat menarik untuk dikembangkan sebagai biometrika karena memiliki ciri yang lebih banyak dibanding sidik jari dan geometri tangan.
Permukaan  area  telapak  tangan  yang  lebih  luas  dibandingkan  sidik  jari  diharapkan  dapat menghasilkan  ciri  yang  memiliki  kemampuan  membedakan  yang  lebih  handal [1] .

## II. M ATERI DAN M ETODE

## 2.1 Data Penelitian
Data yang digunakan berasal database The Hong Kong Polytechnic University (PolyU) dengan  ukuran  150x150  piksel  dan  format  BMP.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sejumalah 60 data dengan 40 citra latih dan 20 citra uji. Citra yang digunakan dalam data uji dan data latih adalah citra grayscale
2.2 Citra Digital
Citra digital dua  dimensi  dapat  didefinisikan  sebagai  kumpulan  kordinat x dan y , dimana x dan y adalah koordinat spasial yang memiliki intensitas citra pada setiap koordinat tersebut. Elemen-elemen matriks inilah yang disebut juga dengan istilah piksel yang berasal dari  kata picture  elemen, citra digital dapat  digambarkan  sebagai  suatu  matriks,  di  mana indeks baris dan indeks kolom dari matriks menyatakan posisi suatu titik di dalam citra dan harga dari elemen matriks menyatakan warna citra pada titik tersebut [2]
Dimensi  ukuran  citra digital dinyatakan  sebagai tinggi ( M ) x lebar ( N ).  Citra digital yang berukuran M x N dinyatakan dengan matriks yang berukuran M baris dan N kolom
2.3 Preprocessing
Tahap preprocessing merupakan tahap penting dalam pengolahan citra. Preprocessing bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  dengan  cara  memanipulasi  parameter-parameter citra telapak tangan. Beberapa teknik preprocessing yang dibahas pada penelitian ini   yakni ekualisasi histogram dan Operator Sobel
a. Ekualisasi Histogram
Ekualisasi  histogram  merupakan  salah  satu  bagian  penting  dari  beberapa  aplikasi pengolahan  citra.  Tujuan  dari  teknik  ini  adalah  menghasilkan  histogram  yang  seragam. Teknik  ini  dapat  dilakukan  pada  keseluruhan  citra  atau  pada  beberapa  bagian  citra  saja. Histogram hasil proses ekualisasi tidak akan seragam atau sama untuk seluruh intensitas [1]

## b. Operator Sobel
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  operator  Sobel  untuk  mendeteksi  tepi. Operator Sobel menggunakan dua buah kernel yang berukuran 3x3 piksel untuk perhitungan gradien sehingga perkiraan gradien berada tepat di tengah jendela. Operator Sobel melakukan deteksi tepi dengan memperhatikan tepi vertikal dan horizontal [3]

## 2.4 Ekstraksi Ciri
Ekstraksi ciri merupakan tahap pemisahan ciri dari citra telapak tangan yang dilakukan setelah  citra  melalui  tahap preprocessing. Algoritma  ekstraksi  ciri  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah algoritma principal component analysis. Principal Component Analysis merupakan  suatu  perhitungan  standar  modern  yang  digunakan  untuk  analisis  data  pada macam-macam field atau  multi  dimensi  sekumpulan  data  ( dataset )  khususnya  pada  bidang komputer grafik, karena kemudahannya dengan tidak membutuhkan parameter khusus dalam ekstraksi  informasi  yang  berhubungan  terhadap  sekumpulan  data  yang  meragukan.  Dengan
Identifikasi Telapak Tangan Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis(Pca) Dan Identifikasi Ciri Resilient Propagation  (Mellanie Lette)
usaha minimal PCA menyediakan alur bagaimana mengurangi kumpulan data yang kompleks ke dalam dimensi lebih kecil dengan mempertahankan variasi data yang ada [4]
Berikut langkah –langkahnya :
a. Misal, terdapat kumpulan sejumlah m citra pelatihan X = [ X1 , X2,…,Xm ], dimana setiap m berukuran n  =(w x h) piksel,  kemudian  gabungkan  setiap m dalam n elemen  vektor dengan  semua  baris  selanjutnya  buat  citra  matriks X sebagai  matriks ukuran m(w x h) berisi semua citra yang digabung, maka citra m tersebut dapat dibentuk menjadi sebuah vektor kolom berukuran ( mxn ) sebagai berikut :
11 12 1 21 22 2 1 2    
         n n m m mn x x x x x x x x x x (1)
b. Hitung  rata-rata dengan  menjumlahkan  setiap  baris  pada  citra  matriks X dan  bagi dengan m lalu kurangi citra matriks X dengan rata-rata citra gabungan tersebut. Matriks baru ukuran m ( w x h ) dinamakan sebagai A. c. Hitung matriks kovarian C dengan persamaan 2 : (2)
d. Mencari semua nilai eigen dan vektor eigen dari matriks L dengan transformasi Jacobi. Algoritma Jacobi
1) Inisialisasi matrik C n*n
2) Inisialisasi Matrik VEigen n*n = Matrik Identitas
3) Inisialisasi max_iterasi .
4) Inilialisasi inIter = jumlah elemen segitiga atas C.
5) Inilialisasi ambang
6) Selama  jumlah  absolut  nilai  non-diagonal  utama  > ambang dan iterasi < i lakukan (1) iterasi ++ (2) for i =1.. inIter i. [ x,y ]  = koordinat absolute non-diagonal utama dengan nilai terbesar.
ii. – (3) iii. jika θ adalah tak berhingga maka (4) Jika θ berhingga (5) c = 1/ (6) s = t*c (7) iv. inisialisasi matrik P n*n , matrik identitas. P[x,y] = -s; P[y,x] = s; P[x,x] = c;
P[y,y] = c;
VEigen = VEigen * P ; (8) Temp = P T .C ; (9) C = Temp.P ; (10)
7) Nilai  Eigen  adalah  diagonal  akhir  matrik C dan  Vektor  Eigen  yang  bersesuaian dengan nilai eigen adalah vektor pada kolom VEigen .

## 2.5 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)   merupakan  representasi  buatan  dari  otak  manusia yang  selalu  mencoba  mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak manusia  tersebut [5]

## 2.5.1  Normalisasi
Keberadaan    normalisasi    sangat    dibutuhkan    dalam    berlangsungnya  pembelajaran JST.    Hal    ini    sangat    berkaitan    dengan    fungsi  aktifasi    yang    digunakan,  Masukan dinormalisasi  dengan  membawa    data    ke    bentuk    normal    dalam  rentang    nilai  antara  0 sampai  1  apabila  fungsi  aktifasi  yang  digunakan  adalah sigmoid  biner, dan  dalam  rentang nilai -1 sampai 1 apabila sigmoid   bipolar [6]

## 2.5.2 Resilient Propagation (RPROP)
RPROP merupakan hasil pengembangan algoritma backpropagation . RPROP berusaha untuk mengeliminasi besarnya efek dari gradient dengan cara hanya menggunakan tanda dari hasil penjumlahan gradient setiap pola yang digunakan dan mengabaikan nilai gradient -nya. Tanda  dari gradient akan  menentukan  arah  perbaikan  bobot-bobot.  Besarnya  perubahan setiap bobot ditentukan oleh suatu faktor yang diatur oleh parameter yang disebut faktor naik ( )  dan  faktor  turun  ( ).  Adapun  rumus  dari  aturan  pembelajaran  oleh  RPROP  dapat ditulis dalam rumus berikut [7] :
dimana,
=
=   turunan parsial pada iterasi sebelumnya =  faktor turun, bernilai 0 < (biasanya 0,5) =  faktor naik, bernilai 1 < (biasanya 1,2) = delta , untuk nilai awal bernilai 0,1 ( = delta pada iterasi sebelumnya = delta max , biasanya bernilai 50
= delta min , biasanya bernilai 1e -6
Setelah dilakukan aturan pembelajaran maka proses selanjutnya adalah proses pembaharuan bobot, adapun rumus dari aturan pembaharuan bobot ini dapat ditulis dalam rumus berikut [7] :
(11)
(12)
Identifikasi Telapak Tangan Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis(Pca)
Terdapat sebuah kondisi pengecualian jika tanda dari gradient berubah tandanya, yakni :
(13)
Dalam  menghindari  perulangan  perubahan  bobot  ketika  kondisi
maka nilai gradient ( ) diatur = 0.

## 2.6 Tahapan Pengenalan Telapak Tangan
Tahapan  pengenalan  telapak  tangan  terdiri  dari  tahap Preprocessing ,  ekstraksi menggunakan  algoritma Principal  Componnent  Analysys dan  klasifikasi  menggunakan algoritma resilient propagation. Proses tersebut dapat dilihat secara garis besar pada gambar 1.
Tahap  identifikasi  telapak  tangan  terdiri  dari  tahap  pelatihan  dan  tahap klasifikasi/identifikasi.  Tahap  pelatihan  dimulai  dengan  mengakuisisi  citra  telapak  tangan dari  berkas  komputer,  kemudian  citra  tersebut  masuk  kedalam  tahap preprocessing, kemudian diekstraksi cirinya  menggunakan principal componnent analysis , ciri dari  metode tersebut kemudian disimpan kedalam database . Setelah semua citra telah diekstraksi cirinya kemudian ciri dari metode PCA tersebut dipelajari menggunakan RPROP, hasil pembelajaran dari  metode  PCA  tersebut  berupa  bobot-bobot  pada  setiap  jaringannya.  Bobot-bobot  ini kemudian disimpan dalam database dan digunakan selanjutnya pada tahap klasifikasi . Tahap  klasifikasi  dimulai  dengan  mengakuisisi  citra  telapak  tangan  dari  berkas komputer,  dilanjutkan  dengan  tahap preprocessing ,  kemudian  diekstraksi  cirinya menggunakan Principal  Componnent  Analysis selanjutnya  ciri  tersebut  diklasifikasi menggunakan  metode feed  forward. Metode feed  forward menggunakan  bobot-bobot jaringan  RPROP  dari  hasil  metode  PCA  yang  telah  tersimpan  dalam database ,  sehingga diperoleh  hasil  klasifikasi  dari  identifikasi  telapak  tangan. Flowchart tahap  pelatihan  dan pengujian dapat dilihat pada gambar 1.
Mulai Mulai Akuisisi Citra Telapak Tangan Preprocessing Ekstraksi ciri dengan Principal Component Analysis Pembelajaran Selesai Mulai Mulai Akuisisi Citra Telapak Tangan Preprocessing Ekstraksi ciri dengan Principal Component Analysis Klasiikasi Selesai Hasil Klasifikasi (a) (b)
Gambar 1. Flowchart sistem pengenalan telapak tangan dengan Principal Component Analysis dan Resilient Propagation (a) Flowchart pelatihan (b) Flowchart Pengujian III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian
Hal  pertama  yang  dilakukan  dalam  menguji  kinerja  sistem  adalah  melatih  sistem, dalam melatih sistem digunakan 1 data set dengan jumlah citra latih sebanyak 60 data. Citra telapak tangan manusia dengan kondisi pencahayaan yang berbeda-beda terdiri atas  5 orang pertama dan 10 orang dengan 4 citra diambil dari masing-masing orang sebagai data latih dan 2  orang  sebagai  data  uji.  Pada  penelitian  ini  setelah  melakukan try  and  error  pada jumlah neuron  hidden, toleransi  eror  dan  jumlah neoron  output yang  bertujuan  untuk  mendapatkan tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Hasil  pengujian  dimana  citra  uji  sama  dengan  citra  latih  akan ditunjukkan seperti pada tabel 1
Tabel 1. Hasil pengujian dimana citra uji sama dengan citra latih
Paramater latih Hasil pengujian Neuron output Banyaknya h idden Toleransi Eror Iterasi terbaik Waktu Belajar Detik. milidetik MSE Waktu Simpan Detik. milidetik Akurasi (%) 5 25 1,E-06 149 00.213 8,8304383366429E-07 02.275 100 1,E-07 195 00.474 9,83070061701555E-0 03.716 100 5 40 1,E-06 136 00.291 5,82591405606336E-0 05.813 100 1,E-07 197 00.384 9,86648880308104E-0 05.809 100
Identifikasi Telapak Tangan Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis(Pca)
10 45 1,E-06 310 01.959 8,81527748986657E-0 08.920 100 1,E-07 357 02.114 9,26332562270795E-0 12.926 100 10 50 1,E-06 323 02.156 8,84764847731219E-0 14.152 100 1,E-07 321 02.113 8,8108335222949E-08 14.637 100 10 55 1,E-06 301 02.749 8,87313220225734E-0 15.407 100 1,E-07 320 02.282 9,23121636528182E-0 15.610 100
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  pertumbuhan  akurasi  pada  proses  pelatihan sangatlah bagus yaitu menghasilkan akurasi sebesar 100% dengan  pergantian nilai toleransi eror dan neuron hidden di setiap data latih.
Pengujian  juga  dilakukan  terhadap  citra-citra  baru  (yang  tidak  dilibatkan  dalam pelatihan) dimana pengujian dilakukan terhadap 20  citra uji. Contoh hasil pengujian dimana citra uji tidak sama dengan citra latih ditunjukkan pada tabel .

## Tabel 2. Hasil pengujian dimana citra uji tidak sama dengan citra latih
Paramater latih Hasil pengujian Neuron output Banyaknya h idden Toleransi Eror Iterasi terbaik Waktu Belajar Detik. milidetik MSE Waktu Simpan Detik. milidetik Akurasi (%) 5 25 1,E-06 149 00213 8,8304383366429E-07 02.275 20 1,E-07 195 00.474 9,83070061701555E-0 03.716 60 5 40 1,E-06 136 00.291 5,82591405606336E-0 05.813 40 1,E-07 197 00.384 9,86648880308104E-0 05.809 60 10 45 1,E-06 310 01.959 8,81527748986657E-0 08.920 65 1,E-07 357 02.114 9,26332562270795E-0 12.926 40 10 50 1,E-06 323 02.156 8,84764847731219E-0 14.152 50 1,E-07 321 02.113 8,8108335222949E-08 14.637 50 10 55 1,E-06 301 02.749 8,87313220225734E-0 15.407 65 1,E-07 320 02.282 9,23121636528182E-0 15.610 50
Tabel  2  memberikan  hasil  pengujian  dimana  citra  yang  diujikan  tidak  sama  dengan citra  latih.  Pada  pengujian ini  sistem  memiliki  performansi  yang  kurang  baik  menggunakan neuron hidden yang berbeda-beda dan jumlah neuron output yang berbeda-beda pula dengan masing-masing  akurasi  berturut-turut  yakni  20%,60%,40%,60%,65%,40%,50%,50%,65% dan 50% . gambar 2 akan menunjukan grafik hasil pengujian dimana citra yang diujikan tidak sama dengan citra latih.
Gambar 2. grafik pertumbuhan akurasi terhadap Neuron hidden data uji.
Dari  grafik  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  pertumbuhan  akurasi  terhadap neuron hidden pada  proses  pengujian  sangat  bervariasi.  Dapat  dilihat  bahwa  semakin  tinggi  nilai neuron  hidden maka  akan  diperoleh  nilai  akurasi  yang  tinggi  yaitu  65  %  dengan  jumlah neuron hidden sebesar 55.
Gambar 3. grafik pertumbuhan akurasi terhadap neuron output data uji
Dari gambar 3 diatas dapat disimpulkan bahwa pertumbuhan akurasi terhadap neuron output pada  proses  pengujian  sangat  bervariasi.  Dapat  dilihat  bahwa  semakin  tinggi  nilai neuron  output maka  akan  diperoleh  nilai  akurasi  yang  tinggi  yaitu  65  %  dengan  jumlah neuron output sebesar 10.
0 10 20 30 40 50 60 70 25 40 45 50 55 Akurasi (%) Akurasi (%) Neuron Hidden Akurasi 0 10 20 30 40 50 60 70 5 5 10 10 10 Akurasi (%) Akurasi (%) Neuron output Akurasi
Identifikasi Telapak Tangan Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis(Pca) Dan Identifikasi Ciri Resilient Propagation  (Mellanie Lette)

## 3.2   Pembahasan
Dari  hasil  pengujian  terhadap  citra  latih  (tabel  1)  dimana  citra  uji  sama  dengan  citra latih, terlihat sistem melakukan klasifikasi dengan sangat baik dengan masing-masing akurasi = 100 %. Hal ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor yaitu :
a. Citra  yang  telah  dilatih  memiliki  kondisi  pencahayaan  yang  baik  karena  telah mengalami proses perbaikan kualitas citra.
b. Kemampuan  metode  pengklasifikasi ressilient  backpropagation yang  sangat membantu  sistem  dalam  mengoptimalisasi  jaringan  serta  mempercepat  konvergensi dengan penambahan momentum pada saat melakukan pengenalan telapak tangan.
c. Dari hasil pengujian terhadap citra latih (tabel 2) dimana citra uji tidak sama dengan citra latih, terlihat sistem melakukan klasifikasi dengan kurang baik dengan masing- masing akurasi secara berturut-turut sebesar
20%,60%,40%,60%,65%,40%,50%,50%,65% dan 50% Sehingga dapat dilihat bahwa penggunaan neuron hidden sebesar 55 dan 45  dengan jumlah neuron output sebesar 10  orang  serta  penggunaan    toleransi  eror  sebesar    1,E-06  memberikan  performasi rata-rata yang lebih baik dibandingkan dengan menggunakan neuron hidden, jumlah neuron output sebesar 5 dan nilai toleransi eror yang lainnya.
d. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa pertumbuhan neuron output sebanding dengan  pertumbuhan  toleransi  eror  yaitu  bahwa  apabila  ada  penambahan  neuron output maka nilai dari toleransi eror pun juga harus dinaikan agar dapat memperoleh penambahan  tingkat  akurasi.  Dan  nilai  dari  neuron  hidden  tidak  begitu mempengaruhi  nilai  akurasi  karena  dapat  dilihat  dari  tabel  2  bahwa  penambahan jumlah neuron hidden tidak begitu berpengaruh dibandingkan dengan jumlah neuron output dan toleransi eror
Walaupun hasil klasifikasi dapat dikatakan baik, namun didapati juga bahwa terdapat beberapa buah citra telapak tangan yang diklasifikasi sistem sebagai telapak tangan yang tidak dikenali. Penyebab citra-citra tersebut salah diklasifikasi yaitu:
1. Jumlah citra latih sedikit.
2. Fitur-fitur  yang  dipilih  memang  tidak  cukup  unik  untuk  bisa  dipakai  sebagai pembeda antara telapak tangan satu dengan yang lain.
3. Nilai  laju  pembelajaran , target error, jumlah  sel  pada  lapisan  tersembunyi dan inisialisasi bobot awal yang diberikan kurang tepat.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian terhadap sistem yang dibangun dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
a. Performansi masing-masing sistem untuk pengujian dimana citra uji sama dengan citra latih memberikan hasil akurasi masing-masing sebesar 100%.
b. penggunaan neuron hidden sebesar 45 dan 55 dengan jumlah neuron output sebanyak 10  orang dan  toleransi  eror  sebesar  1,E-06  memberikan  performasi  yang  lebih  baik dibandingkan dengan menggunakan jumlah neuron hidden, neuron output dan toleransi eror yang lainnya.
c. Jumlah toleransi eror, neuron hidden dan jumlah neuron output atau jumlah orang juga mempengaruhi tingkat akurasi pada data uji
d. Kualitas  ekstraksi  ciri  memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap  keberhasilan  sistem dalam mengidentifikasi citra telapak tangan
4.2. Saran
Sehubungan  dengan  temuan-temuan  selama  pengujian  sistem,  berikut  diberikan saran-saran untuk pengembangan sistem sebagai berikut:
a. Mengembangkan  sistem  pendeteksi  citra  telapak  tangan  dengan  beberapa  metode ekstraksi  ciri  yang  digabungkan  sekaligus  agar  mendapatkan  performasi  yang  lebih baik.
b. Menggunakan ciri-ciri lain yang lebih unik yang dapat membedakan citra telapak tangan satu dengan citra tangan yang lain

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Putra, 2008, Sistem Biometrika, Andy, Yogyakarta.
[2]. Sari,  R.  N.,  2014,  Analisis  dan  Perancangan  Pengamanan  Data  Pada  Citra  Digital dengan Algoritma Least Significant Bit (LSB).
[3]. Amelia,  L.  ,    Marwati,  M.,  2013, Perbandingan  Metode  Roberts  dan  Sobel  dalam mendeteksi tepi suatu citra digital . [4]. Ulumiyah, D., 2009, Pengenalan Telapak Tangan menggunakan Naïve Bayes berbasis Reduksi Dimensi PCA.
[5]. Kusumadewi  S.,  2003, Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya) ,  Graha  Ilmu, Yogyakarta
[6]. Arkiang  A.,  2015,  Identifikasi  Tanda  Tangan Offline Menggunakan Local  Binary Pattern 8  Rotasi  Dengan  Pembelajaran Resilient  Propagation,  Skripsi, Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang [7]. Braun  H.  dan  Riedmiller  M.,  1993,  A  Direct  Adaptive  Method  for  Faster Backpropagation Learning: The RPROP Algorithm, IEEE , Vol. 1, 586-591.