## Perancangan Backpropagation untuk Otentikasi Pola Pembuluh Darah Punggung Tangan Menggunakan GLRLM

## Backpropagation Design for Authenticating Blood Vessel Patterns of the Back of the Hand Using GLRLM
1 Fajar M Syam*, 2 Muchtar Ali Setyo Yudono, 3 Alun Sujjada
1,2 Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan Desain, Universitas Nusa Putra
3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Desain, Universitas Nusa Putra Sukabumi, Jawa Barat, Indonesia e-mail: fajarm.syam_te20@nusaputra.ac.id
( received: 24 April 2024, revised: 28 April 2024, accepted: 29 April 2024)

## Abstrak
Keamanan digital menjadi aspek kritis dalam era teknologi informasi saat ini, di mana akses terhadap perangkat dan data pribadi seringkali menjadi target utama oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Metode  identifikasi  tradisional  seperti  kata  sandi  dan  PIN  mulai  menunjukkan  keterbatasan  dalam mengatasi  tantangan  keamanan  yang  semakin  kompleks.  Pembuluh  darah  punggung  tangan menawarkan  kelebihan  tertentu  yang  menjadikannya  pilihan  menarik  untuk  sistem  pengenalan biometrik  karena  pola  pembuluh  darah  punggung  tangan  cenderung  stabil  sepanjang  waktu,  tidak dipengaruhi  oleh  faktor  eksternal  seperti  perubahan  cuaca  atau  kebersihan.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem yang dapat mengidentifikasi Pembuluh Darah Punggung Tangan sebagai tanda biometrik. Pendekatan yang digunakan melibatkan ekstraksi ciri GLRLM dan penerapan metode  identifikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Perambatan  Balik.  Tujuan  utamanya  adalah  mencapai tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  daripada  penelitian  sebelumnya  dalam  domain  yang  sama.  Proses identifikasi  melibatkan  beberapa  tahapan,  mulai  dari  penerimaan  citra,  pra-pemrosesan  citra, segmentasi,  ekstraksi  ciri,  identifikasi,  hingga  mendapatkan  citra  hasil  identifikasi  pembuluh  darah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mencapai tingkat keberhasilan rata- rata  sebesar  82,52%  berdasarkan  lima  skenario  pengujian  yang  berbeda.  Skenario  keempat  terbukti memberikan hasil akurasi pengujian tertinggi, yakni 87%.
Kata kunci: Biometrik, Jaringan Syaraf Tiruan, Klasifikasi, GLRLM, Keamanan Digital, Pembuluh Darah Punggung Tangan.

## Abstract
Digital  security  is  a  critical  aspect  in  the  current  era  of  information  technology,  where  access  to personal devices and data is often the main target by irresponsible parties. Traditional identification methods  such  as  passwords  and  PINs  are  starting  to  show  limitations  in  addressing  increasingly complex  security  challenges..  The  dorsal  hand  veins  offer  certain  advantages  that  make  them  an attractive option for biometric recognition systems because the dorsal hand vein pattern tends to be stable over time, unaffected by external factors such as changes in weather or hygiene. This research aims to develop a system that can identify the blood vessels of the back of the hand as a biometric sign. The approach used involves extracting GLRLM features and applying the Back Propagation Neural Network identification method. The main goal is to achieve a higher level of accuracy than previous studies  in  the  same  domain.  The  identification  process  involves  several  stages,  starting  from  image reception, image pre-processing, segmentation, feature extraction, identification, to obtaining images resulting  from  blood  vessel  identification.  Test  results  show  that  the  system  developed  achieved  an average success rate of 82.52% based on five different test scenarios. The fourth scenario was proven to provide the highest test accuracy results, namely 87%.
Keywords:  Artificial  Neural  Networks,  Biometrics,  Classification,  Dorsal  Vessels,  Digital  Security, GLRLM.
Volume 13, Nomor 3, 2024: 1205-1215

## 1 Pendahuluan
Keamanan  digital  menjadi  aspek  kritis  dalam  era  teknologi  informasi  saat  ini,  di  mana  akses terhadap perangkat dan data pribadi seringkali menjadi target utama oleh pihak yang tidak bertanggung jawab  [1].  Metode  identifikasi  tradisional  seperti  kata  sandi  [2]  dan  PIN  [3]  mulai  menunjukkan keterbatasan  dalam  mengatasi  tantangan  keamanan  yang  semakin  kompleks.  Maka,  diperlukan pendekatan yang lebih canggih dan aman, seperti pengenalan biometrik [4].
Beberapa jenis biometrik yang umum digunakan melibatkan sidik jari [5], iris mata [6], wajah [7], suara  [8],  dan  lainnya.  Meskipun  efektif  dalam  beberapa  aspek,  setiap  jenis  biometrik  memiliki kelemahan masing-masing. Sidik jari dapat terpengaruh oleh kelembaban atau kotoran pada jari [9], iris mata dapat berubah seiring waktu [10], dan wajah dapat terpengaruh oleh perubahan gaya rambut atau tata  rias  [11].  Suara  juga  dapat  berubah  karena  penyakit  atau  perubahan  usia  [12].  Kelemahan- kelemahan ini menunjukkan perlunya mencari metode biometrik alternatif yang lebih stabil dan dapat diandalkan.
Dalam  konteks  keamanan digital,  pengenalan  biometrik menawarkan  solusi  yang  sangat  efektif karena memanfaatkan karakteristik unik individu sebagai kunci identifikasi. Pembuluh darah punggung tangan menawarkan kelebihan tertentu yang menjadikannya pilihan menarik untuk sistem pengenalan biometrik  karena  pola  pembuluh  darah  punggung  tangan  cenderung  stabil  sepanjang  waktu,  tidak dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti perubahan cuaca atau kebersihan [13]. Citra pembuluh darah mempunyai sifat unik karena sulit dipalsukan, diubah, atau dirusak karena letaknya di kulit manusia. Penggunaan  pembuluh  darah  di  punggung  tangan  untuk  sistem  otentikasi  biometrik  memiliki keunggulan  higienis  karena  dapat  digunakan  tanpa  menyentuh  permukaan  sensor  karena  struktur pembuluh darah tidak berubah [14].
Salah  satu  metode  yang  dapat  diterapkan  untuk  menganalisis  citra  pembuluh  darah  punggung tangan  adalah Gray  Level  Run  Length  Matrix (GLRLM).  GLRLM  merupakan  metode  yang  efektif untuk  mengekstrak  fitur  tekstur  dari  citra,  termasuk  citra  pembuluh  darah  punggung  tangan  [15]. Dengan menggabungkan GLRLM dalam pengenalan biometrik diharapkan dapat meningkatkan akurasi dan kehandalan sistem.
Selain  GLRLM,  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dengan  metode  perambatan  balik  telah  terbukti berhasil dalam pengenalan pola kompleks [16]. JST memiliki kemampuan untuk belajar dari data latih dan  dapat  menyesuaikan  diri  dengan  variasi  pola  yang  kompleks  [17].  Dalam  konteks  pengenalan biometrik, penggunaan JST perambatan balik dapat meningkatkan kemampuan sistem untuk mengenali pola unik pada citra pembuluh darah punggung tangan [18].
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  pengenalan  biometrik pembuluh  darah  punggung  tangan  menggunakan  GLRLM  dengan  metode  JST  perambatan  balik. Harapannya,  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  pengembangan  teknologi pengenalan  biometrik,  terutama  dalam  konteks  keamanan  dan  identifikasi  personal  berbasis  citra pembuluh darah punggung tangan.

## 2 Tinjauan Literatur
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  pada  tahun  2021  dengan  judul  " Dorsal  hand  vein authentication system using artificial neural network ” [19]. Penelitian tersebut fokus pada pengenalan 1575  citra  pembuluh  darah  punggung  tangan  dari  100  individu.  Proses  pra-pengolahan  melibatkan transformasi gambar dari 300x240 piksel menjadi 60x60 piksel, dilanjutkan dengan penerapan mean filter,  peningkatan  CLAHE, Histogram  Equalization ,  dan  identifikasi  area  penting  (ROI).  Ciri-ciri diekstraksi menggunakan Local Binary Pattern (LBP), dan metode identifikasi memanfaatkan Jaringan Saraf  Tiruan  (Artificial  Neural  Network/ANN).  Temuan  dari  penelitian  tersebut  mengungkapkan bahwa tingkat akurasi mencapai 90%.
Penelitian sebelumnya juga dilakukan pada tahun 2022 dengan judul “ Recognition of Dorsal Hand Vein  in  Small-Scale  Sample  Database  Based  on  Fusion  of  ResNet  and  HOG  Feature ”  [13].  Pada penelitian  ini  melakukan  pengenalan  pembuluh  darah  punggung  tangan  terhadap  372  individu  dan setiap individu dilakukan pengambilan citra sebanyak 2 kali, pra pengolahan citra dilakukan dengan metode RGB to Citra Keabuan, Resize , Filter Median, dan Gaussian , ekstraksi ciri yang digunakan yaitu Histograms  of  Oriented  Gradients (HOG)  dan  ResNet.  Metode  Identifikasi  yang  digunakan  KNN Classifier , mendapatkan hasil akurasi sebesar 93,47%.
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  berbagai  metode  biometrik  dan  ekstraksi  ciri  telah digunakan dalam proses identifikasi personal, masih terdapat beberapa kelemahan terkait kenyamanan penggunaan,  keamanan,  akurasi,  dan  kecepatan  sistem.  Oleh  karena  itu,  tujuan  utama  penelitian  ini adalah mengembangkan sistem identifikasi personal yang dapat mengatasi tantangan tersebut. Dengan menerapkan  pengolahan  citra  pada  pembuluh  darah  punggung  tangan,  penelitian  ini  berfokus  pada kombinasi  ekstraksi  ciri  GLRLM  dan  identifikasi  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  perambatan balik, dengan harapan memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode lainnya.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  gambar  pola  pembuluh  darah  yang  terdapat  pada  punggung tangan. Sistem identifikasi dan autentikasi pola pembuluh darah punggung tangan dirancang dengan empat  tahap  utama.  Langkah-langkah  tersebut  meliputi preprocessing ,  segmentasi,  ekstraksi  fitur menggunakan  filter  GLRLM,  dan  klasifikasi  menggunakan  metode backpropagation jaringan  saraf tiruan.

## 3.1 Dataset
Gambar masukan berupa gambar pola pembuluh darah punggung tangan yang diperoleh dari data penelitian sebelumnya yaitu “Perbandingan Ciri Parameter Tapis Gabor untuk Otentikasi Dorsal Hand Vein Menggunakan Artificial Neural Network ” [20]. data yang di ambil dari 4 individu dengan jumlah 32 citra tangan kanan, total citra sebanyak 128 citra yang dibagi menjadi 80 citra data latih dan 48 citra data uji. Data gambar pola pembuluh darah punggung tangan tersebut dapat di lihat pada Gambar 1.
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 1. Citra Pola Pembuluh Darah Punggung Tangan: (a) Orang ke 1, (b) Orang ke 2, (c) Orang ke 3, (d) Orang ke 4

## 3.2 Pra-pengolahan
Langkah-langkah  dalam  proses  deteksi  pembuluh  darah  diawali  dengan  pre- processing yang bertujuan  untuk  menghasilkan  citra  dengan  fitur  yang  lebih  jelas  dan  menghilangkan  noise  gambar sehingga menghasilkan citra yang lebih jernih sesuai yang diinginkan. Proses preprocessing gambar yang  pertama  melakukan resize gambar  menjadi  500 𝑥 480  piksel  untuk  mempermudah  proses pengolahan data gambar pada saat komputasi.
Proses selanjutnya adalah memotong gambar RGB dan mengubahnya menjadi gambar skala abu- abu.  Proses  pra-perawatan  selanjutnya  adalah Transformasi  Top-Bottom  Hat yang  bertugas mempertajam pembatas antara kulit dan pembuluh darah. Proses selanjutnya adalah CLAHE. Proses ini menghaluskan  histogram  gambar  pembuluh  darah  di  punggung  tangan  dan  meningkatkan  kontras gambar sehingga pembuluh darah lebih terlihat
Volume 13, Nomor 3, 2024: 1205-1215
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Mulai Memasukan Citra Pembuluh Darah Punggung Tangan Mengubah Ukuran: Menjadi 500x480 Piksel Konversi warna: RGB ke Skala Keabuan Cropping A Selesai CLAHE A Transformasi Top-Bottom Hat Median Filter Operasi Morfologi Smoothing

## Gambar 2. Diagram Alir Proses Pra-pengolahan
Proses  selanjutnya  dilakukan  dengan  filter  median.  Kemudian  proses  oprasi  morfologi  yang berguna untuk menghaluskan citra pembuluh darah dan menghilangkan noise pada citra. Nilai elemen struktur adalah 1 dalam bentuk disk.
(a) (b) (c) (d) (e) (f) (g)
Gambar  1. Citra Proses Pra-Pengolahan Pembuluh Darah Orang 1: (a) Resize, (b) Citra RGB ke Keabuan, (c) Cropping, (d) Citra Hasil Top-Bottom Hat, (e) Citra Hasil CLAHE, (f) Citra Proses Median Filter, (g). Citra Proses Morfologi Smoothing

## 3.3 Segmentasi
Segmentasi  adalah  proses  kritis  dalam  analisis  citra  yang  bertujuan  untuk  memisahkan  dan mengidentifikasi daerah-daerah tertentu yang menarik ( Region of Interest - ROI) dari citra asli. Dalam konteks citra pembuluh darah pada punggung tangan, segmentasi penting dilakukan untuk memisahkan daerah pembuluh darah dari latar belakang dan daerah lain yang tidak relevan atau tidak diinginkan pada citra. Gambar 4 menunjukan diagram alir proses segmentasi pada penelitian ini.
Proses ini dimulai dengan operasi pengambangan untuk mengubah citra oprasi morfologi menjadi citra biner. Langkah berikutnya adalah melakukan morfologi erosi untuk menghilangkan bagian gambar yang  tidak  diperlukan  dalam  pola  pembuluh  darah,  diikuti  dengan  morfologi  dilatasi  untuk meningkatkan  kejelasan  pola  gambar.  Selanjutnya,  dilakukan  proses  pemotongan  gambar  untuk memisahkan objek yang penting dengan yang tidak diperlukan.Proses berikut ini mengalami perubahan. Jika  gambar  berwarna  menjadi  gambar  abu-abu,  target  proses  selanjutnya  yaitu  ekstraksi  ciri  pola pembuluh  darah  punggung  tangan  dengan    GLRLM  dapat  dilakukan  pada  gambar  abu-abu.  Proses selanjutnya adalah mengekstrak atribut GLRLM berdasarkan variabel yang ditentukan.
Mulai
Memasukan Data Citra Hasil Pra- pengolahan Operasi Pengembangan Operasi Morfologi Dilasi Operasi Morfologi Erosi Konversi Citra: Biner ke Skala Keabuan Ekstraksi Ciri: GLRLM Selesai A A
Gambar  2. Diagram Alir Proses Segmentasi

## 3.4 Ekstraksi Ciri
Dalam penelitian ini, proses segmentasi citra diekstraksi menggunakan metode Gray Level Run- Length Matrix (GLRLM). GLRLM merupakan teknik ekstraksi fitur orde tinggi yang memanfaatkan matriks run-length dari citra. GLRLM dikenal sebagai alternatif praktis untuk metode ekstraksi fitur Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM).  Matriks run-length dihasilkan  dari  analisis  citra  awal dengan memperhatikan tingkat keabuan pada setiap piksel dalam empat sudut orientasi, yaitu 0°, 45°, 90°, dan 135°. Dalam penelitian ini, empat fitur ekstraksi GLRLM yang digunakan adalah: Long Run Emphasis (LRE), Low Gray-level Run Emphasis (LGRE), High Gray-level Run Emphasis (HGRE), dan Area. Semua fitur ini merupakan variabel yang dapat diukur.
(a) (b) (c)
(d)
Gambar  3. 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
Histogram dapat menujukan tingkat keabuan dari sebuah gambar, Pada citra, tingkat keabuan piksel dimulai dari 0 dan bergerak menuju 255. Untuk menentukan parameter ekstraksi ciri, nilai-nilai pada histogram digunakan sebagai dasar. Beberapa parameter tersebut meliputi:
Volume 13, Nomor 3, 2024: 1205-1215
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
1) LRE berfungsi untuk menghitung run panjang dari pola pembuluh darah punggung tangan
𝐿𝑅𝐸  =   ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗). 𝑗 2 /𝑠  = 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 ∑ 𝑟(𝑗). 𝑗 2 /𝑠 𝑁 𝑗=1 (1)

## 2) LGRE berfungsi menghitung run dengan intensitas rendah
𝐿𝐺𝑅𝐸  =   ∑ ∑ ( 𝑃(𝑖, 𝑗|𝜃) 𝑖 2 ⁄ )
𝑁 𝑟 𝑗=1 𝑁 𝑔 𝑖=1 ∕ 𝑁 𝑧 (𝜃) (2)

## 3) HGRE berfungsi untuk menyoroti run dengan intensitas tinggi
𝐻𝐺𝑅𝐸  = ∑ ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗|𝜃)𝑖 2 𝑁 𝑟 𝑗=1 𝑁 𝑔 𝑖=1 ∕ 𝑁 𝑧 (𝜃) (3)
4) Area berfungsi untuk menghitung luas dari objek yang terdeteksi dalam citra 𝐴𝑟𝑒𝑎  =   ∑ ∑ 𝐴(𝑖, 𝑗) 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 (4)

## 3.5 Identifikasi dengan Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik
Algotitma perambatan balik sering digunakan untuk mengubah bobot yang terkait dengan neuron di  lapisan  tersembunyi  menggunakan perceptron  multilayer .  Hasil  error  tersebut  digunakan  sebagai perubahan bobot untuk back learning pada algoritma backpropagation . Pertama, untuk menghasilkan kesalahan  ini,  harus  dilakukan  pelatihan  lebih lanjut, fungsi  logsig,  tansig,  dan  aktivasi  murni harus diaktifkan  untuk  menggunakan  neuron  yang  dapat  melakukan  diskriminasi. Algoritma  Levenberg Marquardt ( Trainlm )  digunakan  untuk  memeriksa  pembuluh  darah  di  punggung  tangan.  Proses selanjutnya adalah pelatihan, kemudian dilakukan proses pengujian data pelatihan dan diperoleh hasil pelatihan  serta  nilai  bobot  optimal.  Langkah  berikutnya  adalah  pengujian,  yang  melibatkan pengunduhan data pengujian dan dilanjutkan dengan pengolahan data pengujian untuk mendapatkan hasil  yang  relevan.  Proses  pelatihan  mencapai  titik  optimal  saat  parameter  arsitektur  dikendalikan dengan  tepat.  Untuk  mencapai  akurasi  terbaik,  pengaturan  parameter  dapat  ditemukan  seperti  yang ditunjukkan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Parameter JST Parameter Spesifikasi Jumlah Neuron pada Lapisan Masukan 4 Jumlah Neuron pada Lapisan tersembunyi 1 30 Jumlah Neuron pada Lapisan tersembunyi 2 50 Jumlah Neuron pada Lapisan Keluaran 4 Fungsi Aktivasi Tansig-logsig-purelin Algoritma Trainlm Galat 10 -5 Iterasi 150 Laju Pembelajaran 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
Untuk mendapatkan hasil terbaik, pengujian dilakukan dengan skenario berbeda dengan parameter ekstraksi fitur GLRLM yang telah ditentukan dan arah sudut berbeda serta jumlah iterasi yang berbeda. Skenario kombinasi uji coba ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Skenario Pengujian Skenario Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) 1 0° LRE, LGRE, HGRE dan Area 2 45° : LRE, LGRE, HGRE dan Area
Volume 13, Nomor 3, 2024: 1205-1215
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Skenario Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) 3 90° : LRE, LGRE, HGRE dan Area 4 135° : LRE, LGRE, HGRE dan Area 5 0°, 45°, 90°, dan 135° :
LRE, LGRE, HGRE dan Area

## 3.6 Efektivitas Sistem
Ketika  mengevaluasi  performa  model  autentikasi,  memperhitungkan  kemampuan  sistem  dalam memprediksi  dengan  akurat  dan  membedakan  antara  kelas  yang  berbeda  adalah  krusial.  Melihat kesalahan  yang  dibuat  oleh  model  verifikasi  membutuhkan  pendekatan  statistik  untuk  mengukur sensitivitas, spesifikasi, dan akurasi. Dengan cara ini, keandalan sistem dapat dievaluasi secara lebih baik  dan  efektivitas  operasionalnya  dapat  dipahami.  Sensitivitas  menunjukkan  kemampuan  sistem dalam  mengenali  sampel  dari  kelasnya,  sementara  spesifikasi  menunjukkan  kemampuan  dalam mengidentifikasi sampel di luar kelas.
Untuk menghitung akurasi,  jumlah  gambar  yang teridentifikasi  secara tepat dibagi  dengan total identifikasi,  mencerminkan  tingkat  akurasi  sistem  dari  semua  model.  Untuk  mengevaluasi  prediksi sistem, memerlukan tabel Confusion Matrix yang menampilkan hasil prediksi. Ini adalah matriks yang menyajikan kelas data pada baris. Tabel 3 menunjukan tabel confusion matrix pada proses otentikasi dengan 4 kelas klasifikasi.
Tabel 3. Confusion Matrix Pada Otentikasi 4 Kelas
Kelas Dikenali Kelas Prediksi  A B C D A 𝑡𝑝 𝐴 𝑒 𝐴𝐵 𝑒 𝐴𝐶 𝑒 𝐴𝐷 B 𝑒 𝐵𝐴 𝑡𝑝 𝐵 𝑒 𝐵𝑐 𝑒 𝐵𝐷 C 𝑒 𝐶𝐴 𝑒 𝐶𝐵 𝑡𝑝 𝐶 𝑒 𝐶𝐷 D 𝑒 𝐷𝐴 𝑒 𝐷𝐵 𝑒 𝐷𝐶 𝑡𝑝 𝐷
Sensitivitas (A):
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 𝑡𝑝 𝐴 𝑡𝑝 𝐴 +𝑒 𝐴𝐵 +𝑒 𝐴𝐶 +𝑒 𝐴𝐷 × 100%
Spesifikasi (A):
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 𝑡𝑝 𝐵 + 𝑒 𝐵𝐶 + 𝑒 𝐵𝐷 + 𝑒 𝐶𝐵 + 𝑡𝑝 𝐶 + 𝑒 𝐶𝐷 + 𝑒 𝐷𝐵 + 𝑒 𝐷𝐶 + 𝑡𝑝 𝐷 𝑡𝑝 𝐵 + 𝑒 𝐵𝐶 + 𝑒 𝐵𝐷 + 𝑒 𝐶𝐵 + 𝑡𝑝 𝐶 + 𝑒 𝐶𝐷 + 𝑒 𝐷𝐵 + 𝑒 𝐷𝐶 + 𝑡𝑝 𝐷 + 𝑒 𝐵𝐴 + 𝑒 𝐶𝐴 + 𝑒 𝐷𝐴 × 100%
Sensitivitas (B):
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 𝑡𝑝 𝐵 𝑡𝑝 𝐵 +𝑒 𝐵𝐴 +𝑒 𝐵𝐶 +𝑒 𝐵𝐷 × 100%
Spesifikasi (B):
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 𝑡𝑝 𝐴 +𝑒 𝐴𝐶 +𝑒 𝐴𝐷 +𝑡𝑝 𝐶 +𝑒 𝐶𝐴 +𝑒 𝐶𝐷 +𝑒 𝐷𝐴 +𝑒 𝐷𝐶 +𝑡𝑝 𝐷 𝑡𝑝 𝐴 +𝑒 𝐴𝐶 +𝑒 𝐴𝐷 +𝑡𝑝 𝐶 +𝑒 𝐶𝐴 +𝑒 𝐶𝐷 +𝑒 𝐷𝐴 +𝑒 𝐷𝐶 +𝑡𝑝 𝐷 +𝑒 𝐴𝐵 +𝑒 𝐶𝐵 +𝑒 𝐷𝐵 × 100%
Sensitivitas (C):
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 𝑡𝑝 𝐶 𝑡𝑝 𝐶 +𝑒 𝐶𝐴 +𝑒 𝐶𝐵 +𝑒 𝐶𝐷 × 100%
Spesifikasi (C):
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 𝑡𝑝 𝐴 +𝑒 𝐴𝐵 +𝑒 𝐴𝐷 +𝑡𝑝 𝐵 +𝑒 𝐵𝐴 +𝑒 𝐵𝐷 +𝑒 𝐷𝐴 +𝑒 𝐷𝐵 +𝑡𝑝 𝐷 𝑡𝑝 𝐴 +𝑒 𝐴𝐵 +𝑒 𝐴𝐷 +𝑡𝑝 𝐵 +𝑒 𝐵𝐴 +𝑒 𝐵𝐷 +𝑒 𝐷𝐴 +𝑒 𝐷𝐵 +𝑡𝑝 𝐷 +𝑒 𝐴𝐶 +𝑒 𝐵𝐶 +𝑒 𝐷𝐶 × 100%
Sensitivitas (D):
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 𝑡𝑝 𝐷 𝑡𝑝 𝐷 +𝑒 𝐷𝐴 +𝑒 𝐷𝐵 +𝑒 𝐷𝐶 × 100%
Spesifikasi (D):
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 𝑡𝑝 𝐴 +𝑒 𝐴𝐵 +𝑒 𝐴𝐶 +𝑒 𝐵𝐴 +𝑡𝑝 𝐵 +𝑒 𝐵𝐶 +𝑒 𝐶𝐴 +𝑒 𝐶𝐵 +𝑡𝑝 𝐶 𝑡𝑝 𝐴 +𝑒 𝐴𝐵 +𝑒 𝐴𝐶 +𝑒 𝐵𝐴 +𝑡𝑝 𝐵 +𝑒 𝐵𝐶 +𝑒 𝐶𝐴 +𝑒 𝐶𝐵 +𝑡𝑝 𝐶 +𝑒 𝐴𝐷 +𝑒 𝐵𝐷 +𝑒 𝐶𝐷 × 100%
Akurasi
𝑡𝑝 𝐴 +𝑡𝑝 𝐵 +𝑡𝑝 𝐶 +𝑡𝑝 𝐷 𝑡𝑝 𝐴 +𝑒 𝐴𝐵 +𝑒 𝐴𝐶 +𝑒 𝐴𝐷 +𝑒 𝐵𝐴 +𝑡𝑝 𝐵 +𝑒 𝐵𝐶 +𝑒 𝐵𝐷 +𝑒 𝐶𝐴 +𝑒 𝐶𝐵 +𝑡𝑝 𝐶 +𝑒 𝐶𝐷 +𝑒 𝐷𝐴 +𝑒 𝐷𝐵 +𝑒 𝐷𝐶 +𝑡𝑝 𝐷 + × 100%

## 4 Hasil dan Pembahasan (or Results and Analysis)
Proses  otentikasi  gambar  pola  pembuluh  darah  punggung  tangan  untuk  mengklasifikasikannya menjadi 4 kelas individu. Hasil tersebut diperoleh dengan menggunakan ekstraksi fitur GLRLM dengan empat  parameter:  LRE,  LGRE,  HGRE  dan  Area.  Keempat  fitur  tersebut  merupakan  data  masukan berupa data latih dan data uji yang diolah dengan metode propagasi balik JST.
Tabel 4. Ekstraksi Ciri Tekstur GLRLM Ekstraksi Ciri Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 LRE 2451.20618081181 13294.7827470197  27239.4764254605  35594.3117830949 LGRE 0.639843141511000 4.09163641020099  7.71153804410268  10.3098204661066 HGRE 123.143450184502 125.921231624369  128.393315219563  133.594625465913 Area 8461 5544.87500000000  8253.25000000000 9348
Tabel 4 menunjukkan hasil ekstraksi ciri GLRLM dengan sudut orientasi 135° menggunakan parameter  LRE,  LGRE,  HGRE,  dan  Area.  Rentang  nilai  pada  setiap  kelas  berlawanan,  sulit diidentifikasi  secara  visual.  Dalam  penelitian  ini,  JST  perambatan  balik  digunakan  untuk mengotentikasi keempat kelas tersebut.
Tabel 5. Hasil Akurasi Pelatihan
Skenario Akurasi Orang 1  Orang 2  Orang 3  Orang 4 Sistem 1 100% 100% 100% 100% 100% 2 100% 100% 100% 100% 100% 3 100% 100% 100% 100% 100% 4 100% 100% 100% 100% 100% 5 100% 100% 100% 100% 100% Rata - rata 100% 100% 100% 100% 100%
Tabel 5 menunjukkan bahwa semua skenario mencapai hasil pelatihan terbaik dengan akurasi sistem mencapai 100%. Skenario keempat, yang menggunakan sudut orientasi 135° dengan parameter LRE, LGRE, HGRE, dan Area, menunjukkan hasil terbaik.
Tabel 6. Hasil Akurasi Pengujian
Skenario Akurasi Orang 1  Orang 2  Orang 3 Orang 4 Sistem 1 100% 100% 50% 100% 87,5% 2 100% 100% 33,3% 91,7% 81,3% 3 100% 100% 8,3% 100% 77,1% 4 100% 100% 50% 100% 87,5% 5 100% 100% 16,7% 100% 79,2% Rata - rata 100% 100% 31,66% 98,35% 82,52%
Tabel 6 menunjukkan bahwa skenario keempat mencapai hasil pengujian terbaik, dengan akurasi sistem  mencapai  87%.  Skenario  ini  menggunakan  sudut  orientasi  135°  dan  parameter  LRE,  LGRE, HGRE, dan Area. Sementara itu, skenario ketiga memiliki akurasi terendah, yaitu 77,1%, dengan sudut orientasi 90°.
Volume 13, Nomor 3, 2024: 1205-1215
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 7. Hasil Sensitivitas Pengujian
Skenario Sensitivitas Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 1 100% 100% 50% 100% 2 100% 100% 33,3% 91,7% 3 100% 100% 8,3% 100% 4 100% 100% 50% 100% 5 100% 100% 16,7% 100% Rata - rata 100% 100% 31,66% 98,35%
Tabel 7 dan Tabel 8 menunjukkan tingkat sensitivitas dan spesifikasi dari masing-masing skenario pengujian  pada  klasifikasi  autentikasi  pembuluh  darah  di  punggung  tangan  menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  perambatan  balik  untuk  setiap  kategori  individu.  Sensitivitas  dan  spesifikasi  yang mendekati 100% menunjukkan bahwa sistem autentikasi mampu secara akurat mengidentifikasi data pembuluh darah di punggung tangan pada kelasnya, serta tidak salah mengidentifikasi data yang tidak berasal dari kelas tersebut.
Tabel 8. Hasil Spesifikasi Pengujian
Skenario Spesifikasi Orang 1  Orang 2  Orang 3  Orang 4 1 83% 100% 100% 100% 2 76,92% 100% 100% 100% 3 69,44% 100% 100% 100% 4 83% 100% 100% 100% 5 68,42% 100% 100% 100% Rata - rata 76,15% 100% 100% 100%
Hasil pengujian menunjukkan bahwa kelas Orang 1 dan Orang 2 menunjukkan sensitivitas yang optimal,  mencapai  100%,  namun  spesifikasinya  berbeda-beda.  Kelas  Orang  2  menunjukkan  nilai sensitivitas  dan  spesifikasi  tertinggi,  sementara  kelas  Orang  3  dan  Orang  4  juga  menunjukkan spesifikasi yang sangat baik.
Durasi  pelatihan  bervariasi  pada  setiap  skenario,  rata-rata  menggunakan  algoritma  pelatihan perambatan balik trainlm , durasi rata-rata adalah beberapa detik.
Tabel I. Durasi Waktu Pelatihan Skenario Waktu Pelatihan (Sekon) 1 5 2 15 3 7 4 5 5 5 Rata – Rata 7,4
Menurut data dalam Tabel 9, rata-rata waktu pelatihan adalah 7,4 detik. Namun, dalam pengujian keempat, waktu pelatihan hanya mencapai 5 detik. Ini menunjukkan bahwa pengujian dalam skenario keempat memiliki waktu pelatihan yang paling efisien karena proses pelatihan dapat dilakukan dengan cepat  dan  optimal  dalam  mengolah  data  numerik,  sehingga  menghasilkan  akurasi  tertinggi dibandingkan dengan skenario lainnya.
Hal  yang  mempengaruhi  tingkat  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas,  dan  waktu  dalam mengklasifikasikan  empat  kelas  individu  pada  lima  skenario  pengujian  adalah  penerapan  parameter yang berbeda pada setiap skenario dalam sistem autentikasi pembuluh darah di punggung tangan.

## 5 Kesimpulan
Kesimpulan dapat diambil dari hasil penelitian, analisis, dan perancangan sistem JST, analisis dan perancangan  menggunakan  GLRLM  untuk  otentikasi  individu  berbasis  struktur  menggunakan GLRLM. pertama dilakukan dengan 4 parameter yaitu mean, LRE, LGRE, HGRE dan area, kemudian dibagi  menjadi  lima  skenario  pengujian.  Setiap  parameter  ekstraksi  fitur  dengan  sudut  orientasi memberikan nilai yang cukup bervariasi di setiap kelas.
Sistem pengenalan biometrik menggunakan JST perambatan balik, skenario keempat, mencapai hasil terbaik dengan 4 fitur  masukan  GLRLM. Model  ini memiliki  2  lapisan  tersembunyi: lapisan 1 dengan 30 node, dan lapisan 2 dengan 50 node, serta 5 output. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah Tansig, Logsig, dan Purelin, dengan algoritma pembelajaran Trainlm dan 100 iterasi. Sistem mencapai akurasi pelatihan 100% dan akurasi pengujian 87%.
Rata-rata  waktu  pelatihan  untuk  kelima  skenario  adalah  7,4  detik,  dengan  pengujian  keempat mencapai  waktu  optimal  5  detik.  Ini  menunjukkan  bahwa  waktu  pelatihan  rata-rata  setiap  skenario cukup  cepat  untuk  klasifikasi  menggunakan  backpropagation  JST.  Hasil  persentase  di  atas menunjukkan  kemampuan  sistem  dalam  mengklasifikasikan  pola  pembuluh  darah  punggung  tangan secara akurat. Sistem ini mampu melakukan klasifikasi dengan cepat. Orientasi sudut dan parameter ekstraksi GLRLM berpengaruh signifikan pada keberhasilan dan akurasi sistem. Pada penelitian ini, sudut orientasi terbaik adalah 135° dengan empat parameter utama: LRE, LGRE, HGRE, dan Area.
Dibandingkan dengan penelitian terdahulu, penelitian pada tahun 2021 tentang pengenalan pola pembuluh  darah  punggung  tangan  menggunakan  JST  mencapai  akurasi  sebesar  90%,  sedangkan penelitian pada tahun 2022 tentang pengenalan pola pembuluh darah punggung tangan menggunakan HOG  dan  ResNet  mencapai  akurasi  sebesar  93,47%.  Perbandingan  ini  menunjukkan  bahwa  metode yang digunakan dalam penelitian ini mampu bersaing dalam hal akurasi dengan penelitian terdahulu, meskipun terdapat perbedaan dalam metode ekstraksi ciri dan identifikasi yang digunakan.

## Referensi
[1] N. I. Syahputri, H. Harahap, R. Siregar, and T. Tommy, “Penyuluhan Pentingnya Two Factor Authentication dan Aplikasinya di Era Keamanan Digital,” J. Pengabdi. Masy. Bangsa , vol. 1, no. 6, pp. 768–773, 2023, doi: 10.59837/jpmba.v1i6.256.
[2] A. M. N. Syams and Suhartini, “Prototipe Sistem Keamanan menggunakan Rfid Dan Keypad Pada Ruang Penyimpanan Di Bank Berbasis Arduino Uno,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 23, no. 2, pp. 144–153, 2021, doi: 10.35760/ik.2018.v23i2.2356.
[3] A. Kamolan and L. Sampebatu, “Rancang Bangun Prototipe Pengaman Ruangan dengan Input Kode PIN dan Multi Sensor Berbasis Mikrokontroller,” J. Ampere , vol. 6, no. 1, p. 22, 2021, doi: 10.31851/ampere.v6i1.5980.
[4] R.  Adawiyyah et  al. ,  “Pengaruh  Keamanan  Informasi  dan  Perkembangan  Teknologi  di  Era Revolusi  4.0  Terhadap  Kinerja  Perusahaan  (Literature  Review  Manajemen  Kinerja),” JIM (Jurnal  Ilmu  Multidispilin) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  2829–4599,  2023,  [Online].  Available: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
[5] M.  Nur  Ikhsan,  R.  Rahmadewi,  T.  Elektro,  and  U.  Singaperbangsa  Karawang,  “Sistem keamanan sepeda motor dengan teknologi biometrik sidik jari menggunakan sensor fingerprint R305,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 7, 2022.
[6] A. Shalsabila and R. Mukhaiyar, “Perancangan Alat Pendeteksi Iris Mata menggunakan Metode Wavelet Filter,” JTEV (Jurnal Tek. Elektro dan Vokasional) , vol. 8, no. 2, p. 433, 2022, doi: 10.24036/jtev.v8i2.118360.
[7] L.  Novamizanti,  H.  Gymnovriza,  and  E.  Susatio,  “Pengenalan  Wajah  Individu  berbasis  3D Biometrik,” JIKO  (Jurnal  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  6,  no.  1,  p.  41,  2022,  doi: 10.26798/jiko.v6i1.182.
[8] A. A. Sasilo, R. A. Saputra, and I. P. Ningrum, “Sistem Pengenalan Suara dengan Metode Mel Frequency Cepstral Coefficients dan Gaussian Mixture Model,” Komputika  J. Sist. Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 203–210, 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i2.6655.
[9] M. Masnur, S. Alam, and F. N. Muhammad, “Rancang Bangun Sistem Keamanan Motor dengan Pengenalan Sidik Jari berbasis Arduino Uno,” J. Sintaks Log. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2021, doi: 10.31850/jsilog.v1i1.671.
[10] F.  E.  Alfian,  G.  Pasek,  S.  Wijaya,  and  F.  Bimantoro,  “Identifikasi  iris  mata  menggunakan metode  wavelet  daubechies  dan  k-nearest  neighbor,” JTIKA ,  pp.  1–10,  2020,  [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[11] R. Prathivi and Y. Kurniawati, “Sistem Presensi Kelas Menggunakan Pengenalan Wajah dengan Metode Haar Cascade Classifier,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 1, pp. 135–142, 2020, doi: 10.24176/simet.v11i1.3754.
Volume 13, Nomor 3, 2024: 1205-1215
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[12] Fernando  Paath,  Luther  Alexander  Latumakulita,  Christie  Montolalu,  and  Yohanes  Langi, “Pengenalan Suara Manusia menggunakan Convolutional Neural Network Studi Kasus Suara Dosen Program Studi Sistem Informasi Universitas Sam Ratulangi,” Konf. Nas. Ilmu Komput. , pp. 215–218, 2021.
[13] J. Li, K. Li, G. Zhang, J. Wang, K. Li, and Y. Yang, “Recognition of Dorsal Hand Vein in Small- Scale Sample Database Based on Fusion of ResNet and HOG Feature,” Electron. , vol. 11, no. 17, Sep. 2022, doi: 10.3390/electronics11172698.
[14] M.  A.  Rajab  and  K.  M.  Hashim,  “Dorsal  hand  veins  features  extraction  and  recognition  by correlation coefficient,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 20, no. 4, pp. 867–874, Aug. 2022, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v20i4.22068.
[15] P.  K.  Das,  P.  Jadoun,  and  S.  Meher,  “Detection  and  Classification  of  Acute  Lymphocytic Leukemia,” Proc. 2020 IEEE-HYDCON Int. Conf. Eng. 4th Ind. Revolution, HYDCON 2020 , 2020, doi: 10.1109/HYDCON48903.2020.9242745.
[16] 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.
[17] M.  J.  IRSYAAD,  “Pengenalan  Citra  Sidik  Jari  menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation  berbasis  Android,” J.  uty ,  pp.  1–13,  2020,  [Online].  Available: http://eprints.uty.ac.id
[18] M.  Ali  Setyo  Yudono,  E.  Ahmad  Zaki  Hamidi,  A.  Haris  Kuspranoto,  and  A.  De  Wibowo Muhammad  Sidik,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Perambatan  Balik  untuk  Klasifikasi  Covid-19 Berbasis Tekstur Menggunakan Orde Pertama Berdasarkan Citra Chest X-Ray,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 4, pp. 799–808, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202295663.
[19] S.  W.  Chin,  K.  G.  Tay,  C.  C.  Chew,  A.  Huong,  and  R.  A.  Rahim,  “Dorsal  hand  vein authentication system using artificial neural network,” Indones.  J.  Electr.  Eng. Comput.  Sci. , vol. 21, no. 3, pp. 1837–1846, Mar. 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v21.i3.pp1837-1846.
[20] W.  I.  Putra, M.  Ali,  S.  Yudono, and  A.  Sujjada, “Perbandingan  Ciri  Parameter Tapis  Gabor untuk Otentikasi Dorsal Hand Vein menggunakan Artificial Neural Network,” J. Sist. Inf. dan Komput. , vol. 12, no. 3, pp. 440–446, 2023.