## Perbandingan Ciri Parameter Tapis Gabor untuk
Otentikasi Dorsal Hand Vein Menggunakan Artificial Neural Network
Wahyu Irwan Putra [1]* , Muchtar Ali Setyo Yudono [2] , Alun Sujjada [3]
Program Studi Teknik Elektro [1], [2] , Program Studi Teknik Informatika [3]
Universitas Nusa Putra Sukabumi, Indonesia wahyu.irwan_te19@nusaputra.ac.id [1 ] , muchtar.alisetyo@nusaputra.ac.id [2 ] , alun.sujjada@nusaputra.ac.id [3 ]
Abstract—The  importance  of  digital  security  in  today's technological  era  requires  various  innovations  in  creating  a reliable  security  system  for  humans.  Biometrics  is  an authentication  method  and  the  most  effective  system  for performing personal recognition because biometrics have unique characteristics.  Dorsal  hand  vein  become  biometrics  for  the individual  recognition  process  in  this  study  using  feature extraction  of  gabor  filters  and  neural  network  backpropagation to  classify  recognition  into  five  classes  of  human  individuals, which are expected to be able to provide a higher accuracy value when  compared  to  research  on  the  introduction  of  dorsal  hand vein. This classification process has several stages, namely  input image,  image  pre-processing,  segmentation,  feature  extraction, and  image  classification.  The  test  results  show  that  the percentage  of  success  based  on  the  five  test  scenarios  has  an average value of 75%. In this study, the results of the greatest test accuracy in the fourth scenario were 91%.
Keywords—Backpropagation  Neural  Netwotrk,  Biometric, Camera NIR LED, Dorsal Hand Vein, Gabor Filter
Abstrak—Pentingnya  keamanan  digital  di  era  teknologi  saat ini  menuntut  berbagai  inovasi  dalam  menciptakan  sistem keamanan  yang  handal  bagi  manusia.  Biometrik  merupakan metode  otentikasi  dan  sistem  yang  paling  efektif  untuk melakukan  pengenalan  personal  karena  biometrik  memiliki karakteristik  yang  unik.  Pembuluh  darah  punggung  tangan menjadi  biometrik  untuk  proses  pengenalan  individu  pada penelitian  ini  menggunakan  fitur  ekstraksi  filter  gabor  dan neural  network  backpropagation  untuk  mengklasifikasikan pengenalan  menjadi  lima  kelas  individu  manusia,  yang diharapkan mampu memberikan nilai akurasi yang lebih tinggi. jika  dibandingkan  dengan  penelitian  tentang  pengenalan pembuluh darah dorsal tangan sebelumnya. Proses klasifikasi ini memiliki  beberapa  tahapan,  yaitu  citra  masukan,  pra- pengolahan citra, segmentasi, ekstraksi ciri, klasifikasi citra, dan hasil  klasifikasi  citra  pembuluh  darah.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  persentase  keberhasilan  berdasarkan  lima skenario pengujian memiliki nilai rata-rata 75%. Pada penelitian ini  didapatkan  hasil  akurasi  pengujian  terbesar  pada  skenario keempat sebesar 91%.
Kata  Kunci— Biometrik,  Jaringan  Syaraf  Tiruan Perambatan Balik,  Kamera  NIR  LED,  Pembuluh  Darah  Punggung  Tangan, Tapis Gabor

## I. P ENDAHULUAN
Pentingnya  keamanan  digital  di  era  teknologi  saat  ini membutuhkan  berbagai  inovasi  dalam  menciptakan  sistem keamanan  yang  andal  untuk  manusia,  keamanan  digital berfungsi  agar  dapat  melindungi  informasi  pribadi,  data privasi, dan izin akses yang dapat membahayakan jika di akses oleh  Orang  lain.  Terdapat  berbagai  macam  metode  otentikasi dalam  mengidentifikasi  Personal  pengguna,  diantaranya  user id, kartu identitas, kata kunci, kode pin, pengetahuan Personal dan  biometrik.  Pada  penggunaan  user  id  dan  kartu  identitas memiliki  karakteristik  yang  dapat  dibagikan  dan  bisa  di duplikasikan  sehingga  dari  segi  keamanan  metode  ini  sangat rentan  mengalami  perampasan  hak  akses.  Begitu  pun  dengan kata  kunci,  kode  pin,  dan  pengetahuan  pribadi  memiliki karakteristik yang bisa di lupakan dan di tebak sehingga orang yang  mengetahui  informasi  tersebut  dapat  memiliki  akses untuk menggunakan izin akses personal penggunan, biometrik merupakan  metode  otentikasi  dan  sistem  yang  paling  efektif untuk  melakukan  otentikasi  personal  karena  biometrik memiliki  karakteristik  yang  unik  dan  setiap  manusia  pasti memilikinya [1].
Teknologi  biometrik  terus  dikembangkan  untuk  menjadi sistem keamanan yang dapat menjaga data privasi penggunan, namun  sebagai  alat  otentikasi  identitas  dalam  penggunaannya banyak  ditemukan  berbagai  kelemahan.  Seperti  pada  sistem pengenalan  wajah  yang  pada  awal  pengembanganya  dapat terbuka  hanya  dengan  foto  dan  topeng  wajah  realistis  [2], dalam  sistem  pengenal  sidik  jari  yang  dapat  di  duplikasi dengan  menggunakan  sidik  jari  yang  tertinggal  pada permukaan  dapat  diambil  dan  di  duplikasi  dengan  cepat[3]. Sedangkan penggunaan sistem iris mata memiliki nilai akurasi yang  cukup  tinggi  namun  memiliki  kekurang  dari  segi kenyamanan  pengguna  karena  iris  terletak  di  dalam  mata  [4], [5].
Biometrik  merupakan  sebuah  metode  otentikasi  dan menjadi  sistem  yang  paling  efektif  untuk  melakukan pengenalan  Personal,  karena  biometrik  memiliki karakteristik yang  unik,  tidak  dapat  dibagikan,  tidak  bisa  dilupakan,  dan tidak  bisa  hilang  ataupun  dirampas  [6].  Teknologi  saat  ini telah  menggunakan  berbagai  bentuk  sistem  biometrik
diantaranya yaitu Pengenal Wajah [7], Sidik Jari [8], Iris Mata [9],  Garis  Telapak  Tangan  [10],  Pembuluh  Darah  Punggung Tangan  [11],  untuk  melakukan  otentikasi  pengenalan Personal,  seperti  sistem  keamanan  sidik  jari  dan  pengenalan wajah pada smartphone. Dalam penggunaan otentikasi sebuah biometrik  harus  memenuhi  beberapa  persyaratan  diantaranya yaitu  universal  setiap  manusia  harus  memiliki  biometrik tersebut, memiliki keunikan dan mampu membedakan banyak manusia,  tidak  bisa  hilang  atau  pun  berubah  [12].  Serta memiliki kinerja akurasi pengenalan yang baik dan cepat [13].
Pengenalan pembuluh darah punggung tangan atau disebut juga  Dorsal  Hand  Vein  (DHV)  merupakan  salah  satu biometrik,  pembuluh  darah  mempunyai  karakteristik  yang unik  letaknya  berada  di  dalam  kulit  manusia  sehingga  tidak mudah dipalsukan, dimodifikasi dan rusak. struktur pembuluh darah  tidak  akan  berubah,  penggunaan  pembuluh  darah punggung  tangan  untuk  sistem  otentikasi  biometrik  juga memiliki  kelebihan  dalam  segi  kebersihan  karena  dapat digunakan tanpa menyentuh permukaan sensor [14], [15].
Dalam bidang kecerdasan buatan menggunakan pengenalan  pola  sebagai  alat  untuk  mengolah  data  dan  dapat mengambil  keputusan.  Pengenalan  pola  merupakan  sistem yang mampu bereaksi menghasilkan otentikasi data atau dapat mendefinisikan sesuatu di dasarkan pengukuran kuantitatif ciri atas sifat  utama dari  pada  objek.  Pola sendiri adalah hal  yang bisa  dikenali  oleh  sifat-sifatnya  [16].  Citra  digital  terbentuk dari  setiap elemen gambar yang disebut  piksel, dimana piksel merupakan  matriks  baris  x  dan  matriks  kolom  y  dari  sebuah citra. Parameter sebuah piksel adalah koordinat dan intensitas. dinyatakan  pada  bidang  2  dimensi  f  (x,y),  dimana  nilai  pada koordinat  ditunjukan  (x,y)  dan  f  merupakan  amplitude  [17]. Tujuan  dari  pengolahan  citra  untuk  meningkatkan  kualitas citra  sehingga  dapat  dilihat  oleh  manusia  ataupun  komputer dengan  mudah.  Pengolahan  citra  mengubah  sebuah  citra menjadi  citra  lain,  sehingga  masukan  dan  keluaran  dari pengolahan  citra  adalah  citra,  tetapi  citra  keluaran  memiliki kualitas lebih tinggi[18]–[21].
Teknik  ekstraksi  ciri  Gabor  wavelet  ditemukan  oleh Dennis Gabor pada tahun 1946. Terdapat  beberapa parameter pada  filter  tapis  Gabor  2D  yang  dapat  mempengaruhi  hasil dari ekstraksi ciri, parameter θ yang mengontrol orientasi dari tapis  gabor  dengan  variasi  orientasi  filter  Gabor  ini  akan memungkinkan  ekstraksi  ciri  dengan  orientasi  yang  berbeda- beda, ukuran tapis (kernel) dengan skala yang lebih besar akan menangkap  ciri  yang  lebih  kasar  dan  skala  yang  lebih  kecil akan menangkap ciri yang lebih halus. Parameter u (frekuensi dari  gelombang  sinusoida)  yang  dapat  mempengaruhi  deteksi tepi, dan parameter σ (standar deviasi dari Gaussian envelope ) yang  menyesuaikan  dengan  ukuran  tapis.  Sejumlah  respon filter untuk titik tertentu pada citra akan didapatkan tergantung dari jumlah frekuensi dan sudut orientasi yang digunakan filter Gabor dengan frekuensi (u) berbeda seperti 2, 3, 4, 5, 6, dan 7 dan sudut orientasi (θ) diterapkan ke titik tersebut dalam citra. Citra  yang  menjadi  subjek  ekstraksi  ciri  digabungkan  dengan setiap respon filter yang dibuat. Konvolusi akan menghasilkan ciri  spesifik  yang  merepresentasikan  atribut  dari  citra  [22]– [24].
Artificial  Neural  Network (ANN)  merupakan  sebuah
algoritma pengolahan informasi yang mempunyai karakteristik menyerupai sistem jaringan syaraf biologi pada otak manusia. Jaringan  syaraf  tiruan  atau  ANN  dapat  melakukan  proses perhitungan  komputasi  berdasarkan  klasifikasi  serta  memiliki kemampuan  memorisasi  dan  menggeneralisasi  suatu  objek. Memorisasi  ANN  dapat  mengingat  kembali  secara  utuh  dari sebuah  data  masukan  yang  sudah  di  latih,  generalisasi merupakan  kemampuan  ANN  untuk  mendapatkan  sebuah masukan  yang  belum  pernah  di  dapatkan  pada  proses pelatihan [25]–[30].
Berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan mengenai pengenalan  pembuluh  punggung  tangan  yang  telah  dilakukan berjudul  “Teknik  pengenalan  pembuluh  darah  punggung tangan  berbasis  fitur  local  binary  pattern”  tahun  2021  [31]. Pada  penelitian  ini  menggunakan  140  citra  dengan  35  kelas, yang terbagi  menjadi  105 citra sebagai  data base dan 35 citra untuk data testing. Pra-Pengolahan citra menggunakan deteksi ROI  dan  mengubah  citra  menjadi  citra  keabuan.  Ekstraksi dilakukan  menggunakan  metode  Local  Binary  Pattern  (LBP), tahapan  klasifikasi  menggunakan  metode  Fuzzy  k-NN, mendapatkan hasil akurasi terbaik sebesar 90% dengan K-fold = 4.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  maka  perlu  dibuat sebuah sistem pengenalan Pembuluh Darah Punggung Tangan untuk  mengotentikasi  biometrik  yang  lebih  akurat  dan optimal.  Menggunakan  sistem  pengolahan  citra  yang didalamnya  terdapat  beberapa  tahapan  yaitu,  pra-pengolahan, segmentasi, ekstraksi ciri, dan identifikasi. Diharapkan dengan sistem  ini  mampu  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada. Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  ekstraksi  ciri  Tapis Gabor dan metode  otentikasi menggunakan  ANN Perambatan Balik diharapkan mampu menghasilkan akurasi terbaik.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  pengambilan  data  citra pembuluh  darah  punggung  tangan  menggunakan  Kamera NIR-LED.  Sistem  pengenalan  dan  otentikasi  pembuluh  darah punggung tangan melibatkan empat tahap utama. Tahap-tahap tersebut  mencakup  pra-pengolahan,  segmentasi,  ekstraksi  ciri menggunakan  tapis  Gabor,  dan  klasifikasi  menggunakan metode Artificial  Neural  Network (ANN)  perambatan  balik, seperti yang terlihat pada Gambar 1.
Citra Masukan Pra- Pengolahan Segmentasi Ekstraksi Ciri Klasifikasi Hasil Autentikasi

## Gambar 1. Diagram Alir Proses Otentikasi

## A. Dataset Citra Pembuluh Darah Punggung Tangan
Citra  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah  citra pembuluh  darah  punggung  tangan  manusia  berjenis  kelamin laki-laki  berumur  18  tahun  sampai  25  tahun  dengan  berat badan  rata-rata  60  kg.  Dengan  jumlah  5  individu,  setiap individu dilakukan pengambilan 220 citra di punggung tangan kanan  dan  kiri,  citra  pembuluh  darah  diambil  dengan menggunakan  Kamera  NIR  (Near-Infrared)  LED.  Gambar  2 merupakan citra pembuluh darah punggung tangan.
(a) (b)                          (c)
Gambar 2. Citra Pembuluh Darah Punggung Tangan: (a) Orang 1, (b) Orang 2, (c) Orang 3

## B. Pra-Pengolahan
Pada  proses  Pra-pengolahan  citra  pembuluh  darah punggung  tangan  di  awali  dengan  mengubah  ukuran  citra dengan  format  menjadi  berukuran  400x500  piksel,  Diagram alir pada proses pra-pengolahan dapat dilihat pada Gambar 3.
Mulai
Selesai Memasukan Data Citra Pembuluh Darah Pengubahan Ukuran:
Menjadi 400x500 Piksel Konversi Warna: RGB ke Skala Keabuan
Transformasi Top-Bottom Hat CLAHE Operasi Morfologi Smoothing Median Filter Cropping A A

## Gambar 3. Diagram Alir Proses Pra-Pengolahan
Proses  berikutnya  mengubah  citra  menjadi  skala  keabuan pada  warna  RGB.  Proses  selanjutnya  dilakukan  proses Morfologi Opening dan Morfologi Closing untuk menghasilkan  citra  yang  baik  pada  proses Top-bottom  Hat Transformation yang berfungsi  untuk  mempertajam  pembatas antara kulit dan pembuluh darah dengan cara mengurangi nilai Top  Hat  Transformation menggunakan  citra  skala  keabuan pada  proses  morfologi Opening ,  sedangkan Bottom  Hat Transformation menggunakan citra skala keabuan pada proses morfologi Closing untuk  mengurangi  nilainya.  Dengan melakukan  pengurangan  pada bottom  hat  transformation dan top  hat  transformation akan  mendapatkan  nilai  transformasi top-bottom  hat  transformation .  Namun  keluaran  dari top- bottom  hat  transformation belum  memiliki  histogram  yang rata  untuk  menghasilkan  citra  yang  cukup  jelas,  maka  perlu dilakukan  langkah  selanjutnya  yaitu  CLAHE.  Proses selanjutnya  morfologi smoothing perlu  dilakukan  untuk pengurangan  derau  (noise)  menggunakan  Filter  Median  agar menghasilkan  citra  pembuluh  darah  punggung  tangan  yang jelas.
(a) (b) (c)
(d) (e)
Gambar 4. Citra Proses Pra-Pengolahan Pembuluh Darah Orang 1: (a) Citra RGB ke Keabuan, (b) ). Citra Hasil Top-Bottom Hat, (c). Citra Hasil CLAHE,
(d). Citra Proses Median Filter, (e). Citra Proses Morfologi Smoothing

## C. Segmentasi
Proses  ini  diawali  dengan  menggunakan  proses  operasi pengambangan untuk mengubah konversi citra hasil morfologi smoothing menjadi  sebuah citra biner. Gambar  5 menunjukan diagram alir proses segmentasi pada penelitian ini.
Mulai Selesai Memasukan Data Citra Hasil Pra-pengolahan Operasi Thresholding Operasi Morfologi: Dilasi Operasi Morfologi: Erosi Konversi Citra: Biner ke Skala Keabuan Ekstraksi Ciri: Tapis Gabor A A

## Gambar 5. Diagram Alir Proses Segmentasi
Proses selanjutnya adalah morfologi erosi agar mengurangkan  citra  yang  tidak  berguna  pada  pola  citra pembuluh  darah,  selanjutnya  adalah  morfologi  dilasi  untuk memperjelas pola citra pembuluh darah, selanjutnya dilakukan proses pemotongan citra untuk memisahkan antara objek yang digunakan dan tidak di perlukan. Proses berikutnya dilakukan pengubahan  warna  citra  menjadi  citra  keabuan  dengan  tujuan agar  pada  proses  selanjutnya  yaitu  ekstraksi  ciri  tapis  gabor dapat dilakukan dengan citra keabuan.

## D. Ekstraksi Ciri
Pada  tahap  ekstraksi  ciri,  metode  yang  digunakan berdasarkan  tekstur  tapis  Gabor  dengan  beberapa  kombinasi dari  nilai  panjang  gelombang,  sudut  orientasi  dan  parameter lainnya. Pada penelitian ini menggunakan panjang gelombang dan sudut orientasi  ( ) yaitu , , , , dan .
Parameter yang digunakan dalam kombinasi  metode ekstraksi ciri  berdasarkan  tekstur  tapis  Gabor  adalah mean , variance ,
dan entropy .
(a) (b)
(c) (d) (e) (f)
Gambar 6. Citra Proses Segmentasi: (a). Citra Proses Pengambangan, (b). Citra Hasil Operasi Erosi Pada Pembuluh Darah, (c). Citra Hasil Operasi Dilasi Pada Pembuluh Darah, (d). Citra Hasil Konversi Berskala Keabuan, (e). Citra Hasil Tapis Gabor Dengan Nilai Panjang Gelombang 3 dan Orientasi Sudut 90, (f). Citra Dengan Nilai Panjang Gelombang 3 dan Orientasi Sudut 135
Tingkat  keabuan  dapat  ditunjukkan  oleh  histogram  pada sumbu X, suatu citra memiliki derajat piksel keabuan di mulai dari  titik  nol  menuju  tingkat  keabuan  yaitu  255.    Frekuensi tingkat  keabuan  citra  tersebut  terlihat  pada  sumbu  Y.  Untuk dapat  menghitung  parameter  ekstraksi  ciri  orde  pertama, dengan  menggunakan  nilai-nilai  pada  histogram  [67], beberapa parameter diantaranya:
1) Rerata:  Menampilkan  rata-rata  nilai  citra  untuk intensitas di dalam citra.
(1) 2)
Varians: Menampilkan nilai bervariatif dari komponen pada histogram sebuah citra.
(2) 3) Entropi : Mengukur  ukuran  bentuk  citra  yang  tidak memiliki keakuratan.
(3)

## E. Identifikasi Menggunakan ANN Perambatan Balik
Algoritma  Perambatan  Balik  sering  dipakai  untuk memodifikasi  bobot  yang  terhubung  ke  neuron  di  lapisan tersembunyi  oleh  perceptron  banyak  lapisan.  Hasil  galat digunakan  sebagai  pengubah  nilai  bobot  pada  pembelajaran arah mundur pada algoritma perambatan balik. terlebih dahulu harus di lakukan pembelajaran arah maju untuk menghasilkan galat  ini,  fungsi  aktivasi logsig , tansig ,  dan purelin perlu diaktifkan untuk menggunakan neuron yang bisa mendiferensiasikan.  Untuk  proses  otentikasi  pembuluh  darah punggung  tangan  ini  menggunakan  Algoritma Levenberg -
Marquardt ( Trainlm ). Proses  selanjutnya pelatihan, kemudian dilakukan proses uji data latih dan di dapatkan hasil pelatihan serta di dapatkan nilai bobot optimal. Proses berikutnya adalah pengujian yaitu memuat data pengujian, lalu dilakukan proses uji data pengujian dan di dapatkan hasil data pengujian. Proses pelatihan  akan  optimal  jika  telah  mendapatkan  parameter arsitektur  yang  sesuai.  Pengaturan  parameter  yang  dapat dilihat pada Tabel I agar menghasilkan akurasi terbaik.
TABEL I. P ARAMETER ANN
Parameter Spesifikasi Banyak neuron pada lapisan masukan 3 Banyak neuron pada lapisan tersembunyi 1 30 Banyak neuron pada lapisan tersembunyi 2 50 Banyak neuron pada lapisan keluaran 5 Fungsi Aktivasi Tansing-Logsig-Purelin Algoritma Trainlm Galat 10 -5 Iterasi 150 Learning Rate 0.5 Nilai Momentum Unit ( Mu ) 0.7 Gradient Minimum 10 -8 Set Maksimum Momentum Unit 10 13 Unit Momentum Decrease 0.1 Unit Momentum Increase 10
Pengujian  dilakukan  dengan  berbagai  skenario  dengan parameter  orde  pertama  ekstraksi  ciri  tapis  gabor  yang  telah ditentukan  dan  dengan  berbagai  nilai  panjang  gelombang, orientasi  sudut,  dan  jumlah  iterasi  yang  berbeda-beda  untuk mendapatkan  hasil  kombinasi  terbaik,  skenario  kombinasi pengujian dapat dilihat pada Tabel II.

## TABEL II. Skenario Pengujian
Skenario Tapis Gabor Panjang Gelombang Sudut Orientasi 1 3 0° 2 3 45° 3 3 90° 4 3 135° 5 3 180°

## F. Efektivitas Sistem
Dalam  mengevaluasi  kinerja  model  Otentikasi,  penting untuk  mempertimbangkan  pengujian  kemampuan  sistem dalam  melakukan  prediksi  yang  akurat  dan  mampu memisahkan kelas yang berbeda. Saat melihat kesalahan yang dibuat  oleh  model  otentikasi,  diperlukan  pendekatan  statistik yang  terkait  dengan  efektivitas  sistem  ini  untuk  menghitung nilai sensitivitas, spesifikasi, dan akurasi. Hal ini memungkinkan untuk menilai keakuratan sistem dengan lebih baik  dan  memahami  sejauh  mana  sistem  tersebut  bekerja secara efektif.
Sensitivitas  memberikan  hasil  seberapa  baik  sistem mampu  dalam  mengenali  sampel  yang  ada  pada  kelasnya. Spesifikasi  menunjukkan  seberapa  baik  sistem  dapat mengidentifikasi sampel di luar kelasnya.
Akurasi  dihitung  sebagai  jumlah identifikasi  akurat  dibagi dengan  jumlah  total  data  identifikasi,  dan  ini  menunjukkan hasil  tingkat  akurasi  dalam  sistem  terhadap  semua  model.
Untuk  menampilkan  bagaimana  hasil  prediksi  yang  dibuat oleh  sistem  atau  dapat  disebut  juga  tabel  kontigensi  karena matriksnya  bisa  di  acak  dibutuhkan  sebuah  tabel Confusion matrix , baris menunjukan kelas yang terdapat pada data. Tabel III  adalah  tabel  confusion  matrix  pada  proses  otentikasi dengan 5 kelas klasifikasi.
TABEL III. C ONFUSION M ATRIX P ADA O TENTIKASI 5 K ELAS
Kelas Prediksi Kelas Dikenali A B C D E
A tp A e AB e AC e AD e AE B e BA tp B e BC e BD e BE C e CA e CB tp C e CD e CE D e DA e DB e DC tp D e DE E e EA e EB e EC e ED tp E
Sensitivitas (A):
(4) Spesifikasi (A): (5) Sensitivitas (B): (6) Spesifikasi (B): (7) Sensitivitas (C): (8) Spesifikasi (C): (9) Sensitivitas (D): (10) Spesifikasi (D): (11) Sensitivitas (D): (12)
Spesifikasi (D):
(13)
Akurasi:

## (14)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Proses  Otentikasi  citra  pembuluh  darah  punggung  tangan untuk  mengkalsifikasikan  kedalam  5  kelas  individu.  Hasil  ini di  dapatkan  dengan  menggunakan  ekstraksi  ciri  tapis  gabor dengan tiga parameter: rerata, varians, dan entropi. Ketiga ciri tersebut merupakan data masukan pada data pelatihan dan data pengujian,  yang  diproses  menggunakan  metode  ANN perambatan balik Tabel IV merupakan hasil dari ekstraksi ciri.
TABEL IV. E KSTRAKSI C IRI F ITUR O RDE P ERTAMA Ekstraksi Ciri Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Orang 5 Rerata 378.207. 863 414.321. 343 344.967. 152 585.433. 813 353.681. 555 Varians 372.626. 413 393.389. 86 387.657. 715 336.329. 892 122.534. 622 Entropi 139.835. 429 168.525. 877 116.388. 090 336.309. 899 386.720. 549
Terlihat  pada  Tabel  IV  hasil  dari  ekstraksi  tapis  gabor berdasarkan  parameter  nilai  panjang  gelombang  dan  sudut orientasi  menghasilkan  nilai  yang  berbeda,  yang  merupakan hasil  dari  ekstraksi  ciri  gabor  dengan  sudut  orientasi  135° dengan panjang gelombang 3 serta parameter yang digunakan adalah  rerata,  varian,  dan  entropi.  Dapat  terlihat  juga  range pada  tiap  kelas  ini  saling  bersebrangan  terhadap  beberapa kelas.  Secara  penglihatan  manusia  nilai-nilai  tersebut  cukup menyulitkan untuk dapat di identifikasikan. dengan menggunakan ANN perambatan balik pada penelitian ini akan dapat  mengotentikasikan  keempat  kelas  menggunakan  nilai ekstraksi ciri yang saling bersebrangan tersebut.
TABEL V. H ASIL A KURASI P ELATIHAN Skenario Akurasi Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Orang 5 Sistem 1 91% 81% 85% 75% 91% 84% 2 94% 94% 97% 94% 97% 95% 3 93% 85% 92% 94% 85% 89% 4 100% 97% 99% 100% 96% 98% 5 91% 86% 85% 83% 91% 87% Rata - Rata 94% 89% 92% 89% 92% 91%
Dapat  dilihat  pada  Tabel  V  bahwa  hasil  terbaik  pada proses  pengujian  dicapai  oleh  skenario  ke  empat  dengan
akurasi  sistem  sebesar  98%,  pada  skenario  ke  empat menggunakan  panjang  gelombang  bernilai  3  dan  sudut orientasi  135  dengan  parameter  rerata,  varian,  dan  entropi. Pada  skenario  pertama  mendapatkan  akurasi  terkecil  yaitu 84% dengan panjang gelombang bernilai 3 dan sudut orientasi 135.
TABEL VI. H ASIL A KURASI P ENGUJIAN
Skenario Akurasi Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Orang 5 Sistem
1 80% 70% 60% 75% 70% 71% 2
80% 75% 80% 75% 80% 78% 3
85% 65% 65% 70% 70% 71%
4 95% 85% 90% 95% 90% 91% 5 85% 65% 45% 65% 60% 64% Rata-Rata 85% 72% 68% 76% 74% 75%
Pada  Tabel  VI  dapat  diketahui  hasil  terbaik  saat  proses pengujian  dicapai  oleh  skenario  ke  empat  dengan  akurasi sistem  sebesar  91%,  pada  skenario  ke  empat  menggunakan panjang gelombang  bernilai 3 dan sudut  orientasi 135 dengan parameter  rerata,  varian,  dan  entropi.  Pada  skenario  ke  lima mendapatkan  akurasi  terkecil  yaitu  64%  dengan  panjang gelombang bernilai 3 dan sudut orientasi 135.
TABEL VII. H ASIL S ENSITIVITAS P ENGUJIAN
Skenario Sensitivitas Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Orang 5 1 80% 70% 60% 75% 70% 2 80% 75% 80% 75% 80% 3 85% 65% 65% 70% 70% 4 95% 85% 90% 95% 90% 5 85% 65% 45% 65% 60% Rata-Rata 85% 72% 68% 76% 74%
TABEL VIII. H ASIL S PESIFIKASI P ENGUJIAN
Skenario Spesifikasi Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Orang 5 1 92,50% 93,80% 92,50% 90,00% 95,00% 2 92,50% 95,00% 93,80% 96,30% 95,00% 3 92,50% 90,00% 93,80% 90,00% 97,50% 4 98,70% 98,70% 98,70% 97,50% 95,00% 5 91,30% 92,50% 90,00% 86,20% 95,00% Rata-Rata 93,50% 94,00% 93,70% 92,00% 95,50%
Tabel VII dan Tabel VIII menyajikan nilai sensitivitas dan spesifikasi  yang  di  dapatkan  pada  setiap  skenario  pengujian klasfikasi  otentikasi  pembuluh  darah  punggung  tangan menggunakan  ANN  perambatan  balik  pada  setiap  kelas individu.Sensitivitas  dan  spesifikasi  yang  memiliki  nilai mendekati  100%  adalah  sebuah  indikator  yang  menyatakan bahwa  sebuah  sistem  otentikasi  dalam  mengidentifikasi  data pembuluh  darah  punggung  tangan  yang  benar  pada  kelasnya dan  sistem  tidak  mengidentifikasi  data  pembuluh  darah punggung tangan yang bukan berada pada kelasnya.
Pada pengujian ke empat dan kelas Orang 1 memiliki nilai sensitivitas  sebesar  95%  dan  spesifikasi  sebesar  98,7%,  pada kelas  Orang  2  memiliki  nilai  sensitivitas  sebesar  85%  dan spesifikasi  sebesar  98,7%,  pada  kelas  Orang  3  memiliki  nilai
sensitivitas  sebesar  90%  dan  spesifikasi  sebesar  98,7%,  dan pada  kelas  Orang  4  memiliki  nilai  sensitivitas  sebesar  55% dan  spesifikasi  sebesar  97,5%  dan  pada  kelas  terakhir  kelas Orang  5  memiliki  nilai  sensitivitas  sebesar  90%  dan spesifikasi sebesar 95%. Maka dapat disimpulkan bahwa kelas Orang  1  dan  Orang  3  merupakan  kelas  yang  memiliki  nilai sensitivitas  dan  nilai  spesifikasi  paling  baik  diantra  kelas lainnya  karena  memiliki  nilai  terbesar  mendekati  100%  yaitu sensitivitas bernilai 95% dan spesifikasi bernilai 98,7%.
Waktu  pelatihan  pada  setiap  skenario  yang  berjumlah sebanyak 5 skenario  memiliki waktu  yang bervariasi  dan jika dihitung  nilai  rata-rata  waktu  pelatihan  maka  memiliki  waktu pelatihan  sebesar  sekon  atau  detik  dengan  menggunakan algoritma perambatan balik pelatihan trainlm.
TABEL IX. D URASI W AKTU P ELATIHAN Skenario Waktu Pelatihan (Sekon) Skenario 1 357 Skenario 2 360 Skenario 3 350 Skenario 4 411 Skenario 5 348 Rata - Rata 365,2
Berdasarkan  Tabel  IX  rata-rata  durasi  waktu  pelatihan 365,2  detik,  pada  pengujian  ke  empat  durasi  waktu  pelatihan adalah  411  detik,  ke  lima  skenario  pengujian  memiliki  durasi waktu  pelatihan  yang  berbeda  dikarenakan  parameter pelatihan  ANN  yang  memiliki  2  lapisan  tersembunyi,  jumlah neuron pada lapisan tersembunyi satu sebanyak 30 dan lapisan tersembunyi  sebanyak  50  neuron,  jumlah  iterasi  yang digunakan,  nilai  target  galat  yang  kurang  tepat.  Pada penelitian  ini  pengujian  pada  skenario  ke  empat  memiliki durasi  waktu  pelatihan  terlama  karena  proses  pelatihan  yang berjalan  dengan  optimal  dalam  melakukan  perhitungan  data numerik  sehingga  menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi  jika dibandingkan terhadap skenario lainnya.
Faktor yang mempengaruhi nilai hasil akurasi, sensitivitas, spesifikasi  dan  waktu  yang  dihasilkan  dari  klasifikasi  5  kelas individu  dari  5  skenario  pengujian  karena  menggunakan parameter  yang  berbeda  pada  setiap  skenario  pada  sistem otentikasi pembuluh darah punggung tangan.

## IV. K ESIMPULAN
Dengan  hasil  penelitian,  analisa  dan  perancangan  sistem ANN  perambatan  balik  untuk  otentikasi  individu  berbasis tekstur menggunakan tapis gabor berdasarkan objek pembuluh darah  punggung  tangan  maka  dapat  diambil  kesimpulan, Ekstraksi  ciri  menggunakan  Tapis  Gabor  pertama  dilakukan dengan  3  parameter  yaitu  rerata,  varian,  dan  entropy  yang kemudian  dibagi  menjadi  5  skenario  pengujian.  Pada  setiap parameter  ekstraksi  ciri  orde  pertama  dengan  panjang gelombang  dan  orientasi  sudut  meghasilkan  nilai  pada  tiap kelas menghasilkan nilai yang cukup bervariasi.
Sitem  otentikasi  pengenalan  biometrik  pembuluh  darah punggung  tangan  menggunakan  ANN  perambatan  balik  ini menggunakan  skenario  ke  empat  dan  mendapatkan  hasil terbaik  dengan  menggunakan  3  masukan  dari  hasil  ekstraksi
ciri  tapis  gabor,  lapisan  tersembunyi  1  berjumlah  30  node, lapisan  tersembunyi  2  berjumlah  50  node  dengan  keluaran berjumlah  5.  Menggunakan  fungsi  aktivasi Tansig,  Logsig , dan Purelin ,  algoritma  pembelajaran  Trainlm,  iterasi berjumlah 150 menghasilkan akurasi  pelatihan sebesar 98,1% dan akurasi pengujian sebesar 91%.
Waktu  yang  di  butuhkan  oleh  setiap  skenario  yang berjumlah  5  skenario  tersebut  memiliki rata-rata  durasi  365,2 detik,  waktu  paling  optimal  didapatkan  pada  pengujian  ke empat  dengan  waktu  selama  411  detik.  Waktu  rata-rata  pada setiap  skenario  pelatihan  dapat  dikatakan  cukup  cepat  untuk sebuah  pelatihan  klasifikasi  pengenalan  menggunakan  ANN perambatan balik.
Hasil  presentase  di  atas  menunjukan  bahwa  sistem  ini dapat melakukan klasifikasi pengenalan pada pembuluh darah punggung  tangan  pada  setiap  kelas  individu. Sistem  ini  dapat melakukan  klasifikasi  pengenalan  pembuluh  darah  punggung tangan  dalam  waktu  yang  relatif  singkat.  Orientasi  Sudut  dan Panjang  Gelombang  pada  ekstraksi  ciri  tapis  Gabor  cukup berpengaruh  dalam  keberhasilan  sistem  dan  tingkat  akurasi sistem. Orientasi Sudut dengan arah terbaik pada penelitian ini menggunakan arah 135° dengan Panjang Gelombang sebesar 3 dengan  menggunakan  3  parameter  utama  yaitu  rerata,  varian, dan entropy.

## R EFERENCES
[1] I.  Junaedi,  “Pengembangan  Teknologi  Informasi  Berbasis  Access  Id Card,” J. Inf. Syst. Informatics … , vol. 1, no. 1, 2017.
[2] M. Arsal,  bheta agus Wardijono, and D. Anggraini, “Face Recognition Untuk  Akses  Pegawai  Bank  Menggunakan  Deep  Learning  Dengan Metode CNN,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  55–63, 2020, doi: 10.1109/UBMK52708.2021.9559031.
[3] A. Andreansyah, R. F. Gusa, and M. Jumnahdi, “Pengenalan Pola Sidik Jari  Menggunakan  Multi-Class  Support  Vector  Machine,” J.  ELKHA , vol. 11, no. 2, pp. 79–84, 2019.
[4] F.  E.  Alfian,  I.  G.  P.  S.  Wijaya,  and  F.  Bimantoro,  “Identifikasi  Iris Mata  Menggunakan  Metode  Wavelet  Daubechies  dan  K-Nearest Neighbor,” J. Teknol. Informasi, Komputer, dan Apl. (JTIKA  ) , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.29303/jtika.v2i1.76.
[5] R.  P.  Saidah,  Sofia,  B.  Novria,  Aulia,  G.  Shekinah,  and  F.  Wahid, “Analisis  Perbandingan  Metode  LBP  dan  CLBP  pada  Sistem Pengenalan  Individu  Melalui  Iris  Mata,” JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 3, pp. 285–290, 2020.
[6] D.  S.  Wita  and  D.  Y.  Liliana,  “Klasifikasi  Identitas  Dengan  Citra Telapak  Tangan  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (  CNN ),” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 1–7, 2022.
[7] C. Susim, Theresia dan Darujati, “Pengolahan Citra Untuk Pengenalan Wajah  (Face  Recognition)  Menggunakan  OpenCV,” J.  Syntax Admiration , vol. 2, no. 3, pp. 534–545, 2021.
[8] M.  N.  Ikhsan  and  R.  Rahmadewi,  “Sistem  Keamanan  Sepeda  Motor Dengan  Teknologi  Biometrik  Sidik  Jari  Menggunakan  Sensor Fingerprint,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris.  dan  Inov.  Teknol. ,  vol.  7, no. 2, pp. 144–153, 2022.
[9] M.  S.  Purba,  “Perancangan  Sistem  Identifikasi  Biometrik  Iris  Mata Menggunakan  Metode  Transformasi  Hough,”  vol.  7,  no.  2,  pp.  117– 122, 2020.
[10]  H.  Setiawan,  “Telapak  Tangan  Menggunakan  Learning  Vector Quantization Palm Vein Image Identification Using Learning,” 2016. [11]  K.  Kim,  H.  W.  Jeong,  and  Y.  Lee,  “Performance  evaluation  of  dorsal vein  network  of  hand  imaging  using  relative  total  variation-based regularization  for  smoothing  technique  in a  miniaturized  vein imaging system: A pilot study,” Int. J. Environ. Res. Public Health , vol. 18, no. 4, pp. 1–12, 2021, doi: 10.3390/ijerph18041548.
[12]  M. Simanjuntak, K. Abdi Sinuraya, Irhamna, and J. Panjaitan, “Analisis
simulasi dan evaluasi teknik pengenalan tanda tangan menggunakak rbf dan  knn,” JUTISAL  J.  Tek.  Inform.  Univers. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  54–60, 2022.
[13]  M.  S.  Simanjuntak  and  J.  Panjaitan,  “Sistem  Information  Retrieval Menggunakan K-  Nearest  Neighbour  Dalam  Klasifikasi Jurnal  Bahasa Inggris,” JUTISAL J. Tek. Inform. Univers. , vol. 1, no. 2, pp. 1–8, 2021.
[14]  K.  M.  Alashik  and  R.  Yildirim,  “Human  Identity  Verification  from Biometric  Dorsal  Hand  Vein  Images  Using  the  DL-GAN  Method,” IEEE Access , vol. 9, pp. 74194–74208, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3076756.
[15]  S.  Bantun,  J.  Y.  Sari,  N.  Z,  M.  Mardianto,  and  A.  Achban,  “Sistem Absensi  Mahasiswa  Berbasis  Dorsal  Hand  Vein  Menggunakan  Local Binary  Patterns  dan  Fuzzy  k-NN,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan Sist.  Informasi) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  384–396,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1496.
[16]  N.  Fajriani,  “Pengenalan  Pola  Garis  Telapak  Tangan  Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ. , vol. 4, no. 1, 2017, doi: 10.21107/edutic.v4i1.3385.
[17]  P.  Nurtanto  Andono,  T.  Sutojo,  and  Muljono, Pengolahan  Citra Digital , 1st ed. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2018.
[18]  A. Kadir and A. Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra , 1st ed. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2013.
[19]  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.
[20]  A.  Susanto,  “Penerapan  Operasi  Morfologi  Matematika  Citra  Digital Untuk Ekstraksi Area Plat Nomor Kendaraan Bermotor,” Pseudocode , vol. 6, no. 1, pp. 49–57, 2019, doi: 10.33369/pseudocode.6.1.49-57.
[21]  D.  N.  Rahmah,  H.  Tjandrasa,  and  A.  Yuniarti,  “Implementasi Segmentasi Pembuluh Darah Retina Pada Citra Morfologi Adaptif,” no. September 2016, pp. 1–6, 2011.
[22]  M.  A.  S.  Yudono,  R.  R.  Isnanto,  and  A.  Triwiyatno,  “Comparison  of Cataract Classification System Based on Retinal Blood Vessels Objects and Retinal Optic Disc Using Backpropagation Neural Network,” Int. J. Innov.  Eng.  Technol. ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.13140/RG.2.2.16638.46408.
[23]   admi  syarif,  A.  R.  TANJUNG,  R.  ANDRIAN,  and  F.  R. LUMBANRAJA,  “Implementasi  Metode  Ekstraksi  Fitur  Gabor  Filter dan  Probablity  Neural  Network  (PNN)  untuk  Identifikasi  Kain  Tapis Lampung,” J. Komputasi , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.23960/komputasi.v8i2.2641.
[24]  T.  Wulandari  and  N.  H.  Waryanto,  “Identifikasi  Iris  Mata  dengan menggunakan  Metode  Hidden  Markov  Model  dan  Tapis  Gabor Wavelet,” J. Kaji. dan Terap. Mat. , vol. 7, no. 4, pp. 10–11, 2018.
[25]  R.  N.  Hidayat,  R.  R.  Isnanto,  and  O.  D.  Nurhayati,  “Implementasi Jaringan  Syaraf  Tiruan  Perambatan  Balik  untuk  Memprediksi  Harga Logam  Mulia  Emas  Menggunakan  Algoritma  Lavenberg  Marquardt,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  49,  2013,  doi: 10.14710/jtsiskom.1.2.2013.49-55.
[26]  S.  Kusumadewi, Membangung  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan Matlab & Excel link . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[27]  G.  Ramadhona,  B.  D.  Setiawan,  and  F.  A.  Bachtiar,  “Prediksi Produktivitas Padi Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol. 2, no. 12, pp. 6048–6057, 2018.
[28]  G.  Z.  Muflih,  S.  Sunardi,  and  A.  Yudhana,  “Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation  untuk  Prediksi  Curah  Hujan  di  Wilayah  Kabupaten Wonosobo,” MUST  J.  Math.  Educ.  Sci.  Technol. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  45, 2019, doi: 10.30651/must.v4i1.2670.
[29]  R. Riyanda, A. H. H. Pardede, and R. Saragih, “Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Kebutuhan Obat-Obatan Menggunakan Metode Backpropagation ( Studi Kasus : UPTD Puskesmas Bahorok ),” Semin. Nas. Inform. , pp. 47–55, 2021.
[30]  M. E. Al Rivan and T. Juangkara,  “Identifikasi Potensi Glaukoma dan Diabetes  Retinopati  Melalui  Citra  Fundus  Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 43–48, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v6i1.158.
[31]  F.  Pontoh,  H.  V.  F.  Kainde,  and  Y.  V.  Akay,  “Teknik  pengenalan pembuluh darah punggung tangan berbasis fitur local binary pattern,” J. Widya , vol. 2, no. 2, pp. 198–203, 2021, doi: 10.54593/awl.v2i2.15.