## Hand Human Recognition Berdasarkan Geometri Telapak Tangan Menggunakan Principal Component  Analysis
1. Nurul Fadillah, 2. Imanuddin, 3. Dewi Lestari
2 imannuddin2096@gmail.com
. Program Studi Teknik Informatika,  Universitas Samudra, Meurandeh-Langsa 24416, Aceh
Abstract -- Self-recognition system is a system that can be used  to  recognize  someone's  identity  that  can  be  done automatically  using  a computer. Automatic self-recognition can  be  done  by  using  body  parts  or  human  behavior  is known  as  biometrics.  Biometrics  is  a  self-recognition technology  that  uses  body  parts  or  behavior  from  humans. There are several ways for general biometrics that are often used  for  self-recognition,  such  as  fingerprints,  iris,  face, face,  voice,  signature,  hand geometry, and palmprint. Hand geometry is one of the biometrics owned by humans that can describe  the  geometric  structure  of  a  person's  hand.  The system  contained  in  this  study  is a palm recognition system that  uses  feature-based  extraction  based  on  Principal Component  Analysis  (PCA).  This  technique  involves taking the  main  components  of  the palm database. To find out the accuracy  of  the  palm  recognition  system  designed  in  this study,  a  system  trial  has  been  carried  out  using  21  palm image  images  from  the  database.  From  the  results  of  this test,  the  results  of  the  system  are  52.38%  correctly recognizing input images.
Intisari -- Sistem pengenalan diri merupakan sebuah sistem yang  dapat  digunakan  untuk  mengenali  identitas  sesorang yang dapat dilakukan secara otomatis menggunakan komputer. Pengenalan  diri  secara  otomatis  dapat  dilakukan  dengan menggunakna  bagian  tubuh  atau  perilaku  manusia  yang dikenal  dengan  istilah  biometrika.  Biometrika  merupakan teknologi  pengenalan  diri  yang  menggunakan  bagian  tubuh atau  perilaku  dari  manusia  Terdapat  beberapa  cara  untuk biometrika  umum  yang  sering  dipakai  untuk  pengenalan  diri, seperti  sidik  jari  ( fingerprint ),  selaput  pelangi,  (iris),  wajah ( face ),  suara  ( voice ),  tanda  tangan  ( signature ),  geometri tangan  ( hand  geometry )  dan  telapak  tangan  ( palmprint ). Geometri  tangan  merupakan  salah  satu  biometrika  yang dimiliki  oleh  manusia  yang  dapat  menggambarkan  struktur geometri  tangan  seseorang.  Sistem  yang  terd apat  dalam penelitian ini adalah sebuah sistem pengenalan telapak tangan yang menggunakan ekstraksi fitur berbasis berbasis Principal Component Analysis (PCA). Teknik ini melibatkan pengambilan  komponen  utama  dari  database  telapak  tangan.
Untuk  mengetahui  keakuratan  sistem  pengenalan  telapak tangan  yang  dirancang  pada penelitian ini, telah dilakukan uji coba  sistem  dengan  menggunakan  input  sebanyak  21  citra telapak  tangan  dari database .  Dari  hasil  pengujian  ini, didapatkan  hasil  performasi  sistem  adalah  52,38%  dalam mengenali  citra input dengan benar.

## Kata Kunci : PCA, Telapak  Tangan, Biometrik a

## I. PENDAHULUAN
Sistem  pengenalan  diri  merupakan  sebuah  sistem  yang dapat  digunakan  untuk  mengenali  identitas  seseorang  yang dapat  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  komputer  [1]. Sistem  pengenalan  diri  pada  umumnya  telah  banyak menggunakan kata sandi ( password ), ID card , atau PIN untuk mengenali  identitas seseorang [2].
Permasalahan  yang  sering  muncul  yaitu,  pengenalan  diri dengan sistem  tersebut  memiliki  beberapa  kelemahan diantaranya,  penggunaan  PIN  maupun  password  memiliki kelemahan  bahwa  seseorang  kerap  kali  lupa  akan  password yang  mereka  miliki  dan  beberapa  password  dapat  dengan mudah di perkirakan oleh orang-orang yang tidak bertanggung jawab  [3].  Oleh  karena  itu  dengan  adanya  biometrika  sangat membantu  dalam  menyelesaikan  permasalahan -permasalahan yang muncul dalam  sistem pengenalan diri  [1][2][3].
Sistem pengenalan diri secara otomatis sangat di butuhkan di  era  informasi  seperti  sekarang  ini  [1].  Pengenalan  diri secara otomatis dapat dilakukan dengan menggunakan bagian tubuh  atau  perilaku  manusia  yang  dikenal  dengan  istilah biometrika [4][5][6]. Biometrika merupakan teknologi pengenalan diri yang menggunakan bagian tubuh atau perilaku dari  manusia  [4].  Biometrika  memiliki  ciri  kerja  dengan mengukur  karakteristik  pembeda  pada  badan  atau  perilaku seseorang tersebut dengan membandingkan karakteristik yang sebelumnya telah disimpan pada suatu database [7] . Terdapat beberapa  cara  untuk  biometrika  umum  yang  sering  dipakai untuk  pengenalan  diri,  seperti  sidik  jari  ( fingerprint ),  selaput pelangi,  (iris),  wajah  ( face ),  suara  ( voice ),  tanda  tangan ( signature ),  geometri  tangan  ( hand  geometry )  dan  telapak tangan ( palmprint ) [8].
Telapak  tangan  ( palmprint )  merupakan  salah  satu  bagian tubuh  dari  manusia  yang  memiliki  nilai  biometrika  sehingga relatif  baru  untuk  diteliti  dan  digunakan  dalam  sistem pengenalan  [9].  Dari  permukaan  telapak  tangan  yang  dimiliki oleh  setiap  orang  diharapkan  dapat  menghasilkan  ciri  yang mampu  membedakan  masing-masing  pemilik  telapak  tangan yang di identifikasi  [10].
Penggunaan  telapak  tangan  dalam  proses  pengenalan diri sangat  banyak  digunakan  karena  telapak  tangan  memiliki karakteristik  yang  unik,  tidak  mudah  di  palsukan  dan cenderung stabil [9][10]. Dengan adanya karakteristik tersebut maka  telapak  tangan  dapat  digunakan  sebagai  alat  verifikasi identitas seseorang dengan melakukan pencocokan data yang terdapat  dalam  sebuah database dengan  data  yang  sudah di masukkan.

## II. METODE  PENELITIAN

## A. Tahapan  Penelitian
Beberapa tahapan penelitian yang dilakukan  di tunjukkan pada Gambar  1.
Gambar  1 : Tahapan penelitian

## B. Perancangan  Sistem
Pada  tahap  ini  memberikan gambaran yang jelas mengenai bagaimana  suatu  sistem  di  konsep  dan menghasikan rancang bangun  yang  lengkap,yang  dapat  memenuhi  kebutuhan pemakai  sistem.  Sistem  pengenalan  telapak  tangan  secara umum  terdiri  dari :
1. Proses akuisisi citra
2. Preprocessing
3. Ekstraksi  fitur ( feature extraction )
4. Klasifikasi  ( classification )
Tujuan  dari  sistem  pengenalan  jenis  telapak  tangan  yaitu untuk  memudahakn  dalam  mengenali  telapak  tangan  dengan baik.  Perancangan  sistem  pengenalan  telapak  tangan  dapat dilihat pada gambar 2:
Gambar  2 : Block  Diagram

## C. Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  merupakan  proses  pengambilan  dan pengumpulan  data  citra  yang  di  perlukan.  Baik  dengan  cara melalui capture maupun scan (Suryani  and  Candra,  2018). Akuisisi  citra pada penelitian dilakukan dengan menggunakan kamera  Hand  Phone  yang  memiliki  resolusi  12  MP.  Sampel telapak tangan yang digunakan sebagai objek dalam penelitian ini  terdiri  atas  5  (lima)  telapak  tangan.  Dari  beberapa  sampel telapak  tangan  yang  diambil,kemudian  di capture dengan warna back ground yang  sama  yaitu back ground berwarna hitam.  Telapak  tangan  yang  digunakan  sebagai  objek  dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Telapal tangan yang digunakan seb agai objek dalam
penelitian Objek  Telapak  Tangan Tangan Dara Havisa Tangan Nadia Mayanti
Tangan Dewi Tangan Pani Tangan Eka Tangan Rica Studi Literatur Perancangan Sistem Pengujian dan Ana l isi Identifikasi Masalah
Impl ementasi Sistem
Akuisisi CItra Bunga Prepocessing - Croppi ng dan Res izing - Segmentasi Citra Feature Extraction - Principal Component Analysis Classification - Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Jenis Bunga

## Tangan Nadia Auliza
D. Preprocessing
Prepocessing merupakan  suatu  proses  pengolahan  citra yang dilakukan sebelum proses pengenalan pola (Suryani and Candra,  2018). Prepocessing yang  dilakukan  dalam  penelitian ini yaitu cropping , resizing , dan segmentasi citra.
Berikut  beberapa  proses  yang  dilakukan  pada  tahap penelitian :
1. Cropping dan Resizing Cropping merupakan  proses  pengolahan  citra yang di lakukan  dengan  dengan  cara  memotong  suatu  citra  yang berfungsi  untuk  mengambil  bagian  penting  dari  citra tersebut  (Suryani  and  Candra,  2018).  Sedangkan Resizing merupakan  proses  pengolahan  citra  yang dilakukan untuk mengubah ukuran citra. Pada penelitian ini, citra tangan di- crop sesuai dengan objek telapak tangan.
2. Segmentasi Citra
Segmentasi  Citra  merupakan  tahapan  penting  dalam proses pengenalan pola yang bertujuan untuk memisahkan antara  objek  ( foreground )  dengan  ( back ground )  (Suryani and  Candra,  2018).  Pada  penelitian  ini,  segmentasi  citra bunga dilakukan dengan menggunakan metode segmentasi citra dalam color space RGB.

## E. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  merupakan  proses  untuk  mengambil  ciri atau  informasi  dari  suatu  objek  dalam  citra.  Sedangkan  fitur merupakan  karakteristik  unik  dari  suatu  objek  (Suryani  and Candra,  2018).  Dalam  penelitian  ini,  ekstraksi  fitur  telapak tangan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  PCA ( Principal  Component  Analysis ).  Secara  umum,  tahapan proses ekstraksi fitur telapak tangan yang dilakukan yaitu :
1. Mengkonversi  citra  telapak  tangan  RGB  ke grayscale (citra 2D).
2. Mengimplementasikan  algoritma  PCA.
3. Menentukan banyak nilai PC yang akan digunakan sebagai variabel  input  dalam  klasifikasi  JST  (Jaringan  Syaraf Tiruan).

## F. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  proses  pengelompokkan  objek  ke dalam  kelas  yang  sesuai.  Dalam  penelitian  ini,  proses klasifikasi  di  lakukan  untuk  mengelompokkan  telapak  tangan berdasarkan fitur bentuk telapak tangan dengan menggunakan Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation.  Proses klasifikasi  pada  sistem  perancangan  ini  terdiri  dari  2  tahap, yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian.
Berikut  proses klasifikasi  pada tahap pelatihan :
1. Menentukan variabel data input dan target pelatihan,
2. Menentukan  jumlah  hidden  layer  dan jumlah neuron pada hidden layer
3. Membangun arsitektur jaringan
4. Menentukan  nilai  parameter  JST  yang  mempengaruhi proses pelatihan 5. Melakukan pelatihan jaringan
6. Menghitung akurasi dan nilai MSE Berikut  proses klasifikasi  pada fase pengujian :
1. Menentukan variabel data input
2. Memanggil  jaringan  yang  telah  dibangun  pada  proses pelatihan
3. Melakukan pengujian dan menghasilkan output
4. Menghitung nilai akurasi sistem pengenalan jenis bunga.

## III. HASIL  DAN  PEMBAHASAN A. Implementasi  Sistem
Pada  tahapan  implementasi  sistem  dilakukan  untuk menyelesaikan  hasil  perancangan  sistem  agar  siap  untuk  di operasikan.  Proses  pengenalan  jenis  bunga  terdiri  dari  dua tahap,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  tahap  pengenalan.  Berikut pada  gambar  3  dan  4  merupakan  tampilan  halaman  pelatihan dan pengujian.
Gambar  3 : Tampilan  halaman pelatihan citra tangan
Gambar  4:  Tampilan input pelatihan jenis tangan
Gambar  5 : Tampilan  proses klasifikasi
Pada  proses  klasifikasi,  setelah  menginputkan  folder pelatihan  jenis  tangan,  kemudian  menekan  grayscale  untuk menyimpan  data  di  citra  latih.  Kemudian  menekan  feature Extration  untuk  mengisikan  nilai  hidden  layer,  epoch,  target error,  neuron  HL,  Learning  Rate,  dan  momentum.  Kemudian menekan  kpasifikasi  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  dan MSE.
Gambar  6 : Tampilan  proses mencari nilai  Akurasi dan MSE
Setelah  tahapan  proses  pelatihan  selesai,  selanjutnya masuk pada tahap pengenalan citra telapak tangan.
Gambar  7 : Tampilan  halaman pengenalan citra tangan
Proses pengenalan suatu citra telapak tangan dapat dilihat pada  gambar  yang  dimulai  dari  Gambar  8  sampai  pada Gambar  15,  dan  pada  Gambar  14    akan  ditampilkan  ketika user mengklik  pemilik  telapak tangan dari hasil pengenalan.
Gambar  8 : Proses input citra uji
Gambar  9 : Tampilan  citra telapak tangan yang di input -kan pada halaman pengenalan
Gambar  10  : Tampilan  citra telapak tangan hasil preprocessing pada halaman pengenalan
Gambar  11  : Proses tahapan ekstraksi fitur
Gambar  12  : Tampilan  halaman  pengenalan setelah dilakukan proses ekstraksi fitur
Gambar  13  : Proses Klasifikasi
Gambar  14  : Tampilan  hasil proses klasifikasi  pada halaman pengenalan telapak tangan

## B. Pengujian  dan  Analisis
Pada tahap pengujian dan  analisis dilakukan untuk mencari tahu  nilai  parameter  dan  arsitektur  jaringan  yang  optimal untuk  sistem,  sehingga  dapat  mengenali  pemilik  telapak tangan dengan baik.
Pengujian  yang  dilakukan pada sistem pengenalan telapak tangan  menggunakan  data  citra  telapak  tangan  sebanyak  34 buah citra yang terdiri dari 7 citra telapak tangan untuk di latih dan  7  citra  telapak  tangan  untuk  diuji.  Data  citra  latih  dari setiap pengenalan telapak tangan ada 18 buah citra, sedangkan data  citra  uji  dari  setiap  pengenalan  telapak  tangan  ada  21 buah citra.
Setiap  citra  telapak  tangan  yang  di  proses  dengan algoritma  dengan  algoritma  PCA  akan  menghasilkan  100  nilai PC  atau  vektor  karakteristik  dari  citra  telapak  tangan. Banyaknya  nilai  PC  yang  dihasilkan  bergantung  pada  jumlah citra  latih  yang  digunakan  dan  nilai  ambang  batas  yang ditentukan.  Nilai  PC  dari  citra  telapak  tangan akan digunakan sebgai  variabel input dalam  proses  klasifikasi  JST.  Pada pengujian  yang  dilakukan oleh semua nilai PC (sebanyak 100) akan digunakan sebagai variabel input dalam proses klasifikasi JST  sehingga  jaringan  memiliki  jumlah  neuron  dalam  lapisan input sebanyak  100  buah  neuron.  Proses  klasifikasi    JST terdiri  dari tujuh target pengelompokkan (tangan Dara Havisa, tangan  Dewi,  tangan  Eka,  tangan  Nadia Auliza, tangan Nadia Mayanti,  tangan  Pani,  tangan  rica)  sehingga  jumlah  neuron yang  digunakan  dalam  lapisan  output  jaringan  adalah sebanyak 8 buah neuron.
Tabel  2  menunjukkan  hasil  klasifikasi  pada  data citra latih dengan  variasi jumlah lapisan tersembunyi dan jumlah neuron dalam  lapisan  tersembunyi.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  nilai learning  rate =  0.001, momentum =  0.95, target  error = 0.01, dan epouch = 5000, yang dilakukan untuk
Klasifikasi JST Backpropagata ion RGB  to Grayscale Algoritma
PCA
mencari  jumlah  lapisan  tersembunyi  dan jumlah neuron dalam lapisan  tersembunyi  yang  optimal  untuk  sistem  pengenalan telapak tangan ini.
Tabel  2  Hasil  pelatihan  dengan  variasi  jumlah  lapisan tersembunyi dan jumlah  neuron dalam  lapisan tersembunyi Jumlah  neuron
dalam hidden layer Hidden layer Akurasi (%) 70 1 100% 2 83,3333% 75 1 77.778% 2 88,8889% 3 94,4444% 80 1 100% 2 94,4444% 85 1 66.667% 2 94,4444% 3 94,4444% 90 1 94,4444% 2 88.8889% 3 83,3333% 95 1 88.8889% 2 94,4444% 100 1 94,4444% 2 94,4444% 3 88.8889%
Hasil  klasifikasi  pada  citra  latih  selama  pelatihan menunjukkan  bahwa  akurasi  hasil  klasifikasi  tertinggi  yang didapatkan adalah 100% yang terdapat pada beberapa jaringan lapisan  tersembunyi.  Masing-masing  jumlah  neuron  dalam lapisan  tersembunyi  70 untuk jumlah lapisan tersembunyi = 1, 80  untuk  jumlah  lapisan  tersembunyi  =  1.  Kemudian,  untuk menambahkan  jumlah  lapisan-lapisan  tersembunyi  dan jumlah neuron  dalam  lapisan  ters embunyi  yang  optimal  dilakukan pengujian  pada  data  citra  uji  dengan  menggunakan  jumlah lapisan-lapisan  tersembunyi  dan  jumlah  neuron dalam lapisan tersembunyi  yang  menghasilkan  akurasi  hasil  klasifikasi tertinggi  yang  di  dapatkan  dari  proses pelatihan sebelumnya, seperti yang di tunjukkan pada Tabel 3.
Tabel  3  Hasil  pengenalan  pada  data  citra  latih  dan  data citra uji untuk mencari  arsitektur jaringan yang optimal.

## Hidden
layer Jumlah neuron dalam hidden layer C. Pengenalan (%) Citra  latih Citra  uji 1 70 83.3333 100% 1 80 94,4444 100%
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  untuk  nilai learning  rate = 0.001, momentum =  0.8, target  error =  0.01,  dan epoch = 5000,  arsitektur  jaringan  yang  optimal  untuk  sistem  adalah arsitektur jaringan dengan jumlah lapisan tersembunyi  = 1 dan jumlah  neuron  dalam  lapisan  tersembunyi  =  80.  Selanjutnya untuk  mendapatkan  nilai momentum dan learning  rate yang optimal  dapat  dilakukan  pengujian  pada  data  citra  latih  dan citra uji,  seperti yang di tunjukkan pada Tabel 4.
Tabel  4  Hasil  pengenalan  pada  data  citra  latih  dan  data citra  uji  dengan  variasi  nilai momentum dan learning  rate. Nilai momentum dan learning  rate yang  didapatkan  dari pengujian  ini  menghasilkan  akurasi  hasil  pengenalan  yang tinggi  adalah  70  dan  80  dengan  menghasilkan  akurasi  h asil pengenalan pada citra latih sebesar 100% dan citra uji   94%.
Gambar  15  : Proses pelatihan kinerja  jaringan Proses  pelatihan  berhenti  pada  saat  kriteria MSE 0,000000 tercapai  dengan  iterasi  dilakukan  sebanyak  000  kali  dan  lama waktu    pelatihan  00:00:10  (          detik),  dapat  dilihat  pada Gambar  16.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan, didapatkan  nilai  parameter  dan  arsitektur  jaringan  yang optimal  untuk sistem pengenalan telapak tangan ini, yaitu :
a. Jumlah  iterasi (epouch) : 5000
b. Target error : 0.01
c. Learning rate : 0.001
d. Momentum  : 0.8
e. Jumlah  hidden layer : 1
f. Jumlah  neuron tersembunyi : 80
Dari  nilai  parameter  dan  arsitektur  jaringan  optimal  yang  di dapatkan,  dilakukan  pengujian  pada  data  citra  uji yang dapat dilihat pada gambar 16.
.
Momen tum Learning rate Pengenalan (%) Citra  latih Citra  uji 1 70 83.3333 94% 1 80 94,4444 100%
Gambar  16  : Tampilan  proses pengenalan data citra uji Hasil pengenalan data citra uji  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil pengenalan data citra uji Pemilik telapak tangan Pengujian Akurasi (%) Benar Salah Jumlah Dara Havisa 1 2 3 33.3333% Dewi 3 0 3 100% Eka 3 0 3 100% Nadia Auliza 2 1 3 66.6667% Nadia Mayanti 2 1 2 66.6667% Rica 0 3 3 0% Pani 0 3 3 0% Rata-rata 52,38%
Sistem  pengenalan  telapak  tangan  yang  menggunakan metode  PCA  dan  JST Back propagation ini  dapat  mengenali pemilik  telapak  tangan  dengan  rata-rata  akurasi  hasil pengenalan 52,38%.

## IV. KESIMPULAN  DAN  SARAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan  sebelumnya  dapat disimpulkan  bahwa  metode Principal  Component  Analysis Jaringan Syaraf Tiruan Back propagation menunjukkan kinerja yang  baik  dalam  sistem  pengenalan  telapak  tangan.  Nilai parameter  dan  arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang optimal untuk  sistem  pengenalan  telapak  tangan  ini  adalah:  jumlah iterasi  (epouch)  :  5000,  target  error  :  0.01,  learning  rate  : 0.001,  momentum  :  0.8,  jumlah  hidden  layer  :  1,  jumlah neuron  tersembunyi  :  80.  Rata-rata  akurasi  hasil  pengenalan telapak  tangan  dari  sistem  pengenalan  telapak  tangan  ini adalah sebesar 52.38%.
Penelitian mengenai pengenalan jenis bunga menggunakan Principal Component Analysis dan Jaringan Syaraf Tiruan ini masih  banyak  kekurangan  dan  keterbatasan.  Penulis  memiliki beberapa  saran  untuk  pengembangan  penelitian  pengenalan telapak  tangan  selanjutnya,  yaitu  :  Menambahkan  pemilik telapak  tangan  yang  lain  selain  7  telapak  tangan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Menggunakan  metode
segmentasi  citra  yang  lebih  kompleks  dan lebih menarik, agar citra  telapak  tangan  dapat  diambil  dengan  latar  belakang ( back ground )  bebas.  Pengambilan  citra  telapak  tangan  dapat dilakukan  secara  langsung  dengan  menggunakan  sebuah kamera.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1]  D.  Setiawan,  I.  Arifin,  and  R.  Ardianto,  “Implementasi Pengembangan  Sistem  Media  Pembelajaran  Pengenalan Komputer:  Program  Studi  Sistem  Informasi  Universitas PGRI  Madiun,” Intensif ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  127–135, 2018.
[2]  F.  Ilmu,  U.  Sains,  J.  Raya,  and  S.  Padang,  “Sistem informasi  pembelajaran  identifikasi  dan  pengenalan  dini bahasa  suku  sentani  berbasis  kearifan  lokal,”  vol. 2,  no. 12,  pp. 9–16,  2018.
[3]  T.  Moloharto,  S.  Al  Faraby,  and  K.  M.  Lhaksmana, “Implementasi  Alignment  Point  Pattern  Pada  Sistem Pengenalan Sidik Jari Menggunakan Sidik Jari Menggunakan  Template  Matching,” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no. 1, pp. 2442–2450,  2019.
[4]  S.  Emerich  and  B.  Belean,  “Biometrics  Recognition based  on  Image  Local  Features  Ordinal  Encoding,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 8, no. 12,  2018.
[5]  A.  Y.  Rahman,  S.  Sumpeno, and M. H. Purnomo, “Video minor stroke extraction using learning vector quantization,” 2017 5th Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICoIC7 2017 , no. July 2018,  2017.
[6]  A.  Y.  Rahman  and  S.  Sumpeno,  “Segmentasi  Arca pada Museum  Mpu Tantular Sidoarjo Menggunakan Learning Vector  Quantization,” no. December,  pp. 16–21,  2016.
[7]  M.  Stanuch  and  A.  Skalski,  “Artificial  database expansion  based  on  hand  position  variability  for  palm vein  biometric  system,” IST  2018  -  IEEE  Int.  Conf. Imaging Syst. Tech. Proc. , pp. 1–6, 2018.
[8]  C.  Ching  Ho,  M.  Ali  Hussin,  and  H.  Ng,  “Match  score fusion of fingerprint and face biometrics for verification,”  vol. 77,  no. 18,  pp. 93–102,  2015.
[9]  M.  N.  Osman,  K.  A.  Sedek,  M.  Maghribi,  and  N. Hidayah,  “ANotify :  A  Fingerprint  Biometric-Based  and Attendance  Web-Based  Management  System  with SMS Notification  for  Industrial  Sector,”  vol.  3,  no.  1,  pp.  36– 45,  2018.
[10]  A.  Aglio-Caballero,  B.  Rios-Sanchez,  C.  Sanchez-Avila, and M. J. M. De Giles, “Analysis of local binary patterns and uniform local binary patterns for palm vein biometric recognition,” vol. 2017-Octob,  pp. 1–6,  2017.