## Identifikasi Tanda Tangan Lansia dengan Metode HOG dan K-Nearest Neighbors Classifier
I Kadek Nurcahyo Putra 1 , Ni Putu Dita Ariani Sukma Dewi 2 , Dibi Ngabe Mupu 3 , Diah Ayu Pusparani 4
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia
2 Sistem dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknologi, Institut Teknologi dan Kesehatan Bali
3 Ilmu Komputer, Fakultas Pascasarjana, Universitas Pendidikan Ganesha
1 ikadeknurcahyoputra@gmail.com * , 2 ditaariani@ itekes-bali .ac.id, 3 dibi@undiksha.ac.id,
4 diah.ayu.pusparani@undiksha.ac.id

## Abstract
Signatures are utilized for legally approving agreements, deals, or state administration activities. Signature identification is necessary to veryfy a signature’s ownership  and protects the owner of the signature from harm, such as forgery. In this study, the  authors  conducted  signature  identification  on  individuals  over  50  years  old.  The  images  was  created  by  scanning  the signature, This performed pre-processing to extract characteristics unique to the signature image. For each signature image, 4.536 feature vectors are produced using the HOG feature extraction method. The K-NN classification method is applied in order to identify the signature images, with the highest accuracy achieved when using a K value of 3 or 4, at 98.6%. The lowest accuracy values were obtained with K values of 7, 8, and 10, at 96%. The HOG feautre extraction method results can be used to accurately determine the ownership of one signature with another, as evidenced by the little drop in accuracy from the highest to the lowest. To optimize feature extraction, it is recommended to reduce the feature size and speed up computation due to the large feature vector obtained for each signature using the HOG method.
Keywords: Signature, HOG, K-Nearest Neighbors, Image Processing

## Abstrak
Tanda  tangan  adalah  tanda  persetujuan  yang  digunakan  dalam  perjanjian,  transaksi,  atau  aktivitas  administrasi negara  secara  hukum.  Identifikasi  tanda  tangan  sangat  penting  untuk  mencegah  pemalsuan  dan  kerugian  bagi pemilik tanda tangan. Dalam penelitian ini, penulis melakukan identifikasi tanda tangan pada individu yang berusia di atas 50 tahun. Metode yang digunakan adalah menghasilkan citra tanda tangan melalui pemindaian, kemudian mengolah citra tersebut untuk mengekstraksi fitur-fitur yang khas. Metode ekstraksi fitur yang digunakan adalah HOG, yang menghasilkan dataset berisi 4.536 vektor fitur untuk setiap gambar tanda tangan. Metode klasifikasi yang  digunakan  adalah  K-NN,  dengan  akurasi  tertinggi  dicapai  ketika  nilai  K  sebesar  3  atau  4  yaitu  98,6%.  . Akurasi  terendah  diperoleh  ketika  nilai  K  sebesar  7,  8,  dan  10  yaitu  96%.  Penurunan  akurasi  yang  sedikit menunjukkan  bahwa  metode  HOG  dapat  efektif  dalam  mengidentifikasi  kepemilikan  tanda  tangan.  Penelitian selanjutnya  disarankan  untuk  mengoptimalkan  ekstraksi  fitur  dengan  memperkecil  ukuran  fitur  untuk mempercepat komputasi.
Kata kunci: Tanda tangan, HOG, K-Nearest Neighbors, Pemrosesan Gambar
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Tanda  tangan  biasanya  digunakan  untuk  menyetujui perjanjian,  kontrak,  dan  kegiatan  administrasi  negara secara hukum.   Sangat penting untuk  mengonfirmasi keaslian  tanda  tangan  selama  pengesahan  perjanjian untuk mencegah pemalsuan [1]. Tanda tangan yang sah dapat  divalidasi  dengan  membandingkannya  dengan tanda tangan baru [2].
Identifikasi  tanda  tangan  secara  manual  biasa dilakukan  dengan  membandingkan  pola  tanda  tangan yang  asli  atau  sah  dengan  yang  baru  ditulis.      Tanda tangan  yang  sering  ditulis  akan  serupa  tetapi  tidak identik,  variasi  ini  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor seperti posisi menulis, ukuran, dan alat tulis yang digunakan.  Di  samping  itu,  usia  dan  kondisi  mental seseorang  juga  dapat  mempengaruhi  variasi  ini  [3]. Ketika  manusia  melewati  umur  50  tahun  pada umumnya  terjadi  penurunan  fungsi  motoric  dan
perubahan  fisiologis  sehingga  diklasifikasi  sebagai lansia [3].
Saat  ini  teknologi  telah  memungkinkan  melakukan proses  identifikasi  pada  tanda  tangan  yang  dilakukan secara manual maupun dengan komputer.   Komputer menawarkan pendekatan yang objektif dalam pengambilan  keputusan,  yang  dapat  membantu, berbeda  dengan  manusia  yang  mungkin  bersifat subjektif.  Komputer  tidak  dapat  secara  langsung mengidentifikasi  objek  dalam  hal  ini  tanda  tangan, ekstraksi  fitur  pada  citra  tanda  tangan  merupakan proses penting pengenalan pola untuk komputer [4].
Penelitian sebelumnya telah mengeksplorasi identifikasi  tanda  tangan.  Sebagai  contoh,  dalam sebuah  penelitian  yang  tercantum  sebagai  berikut  [5] Identifikasi  tanda  tangan  dilakukan  terhadap  15 individu  dengan  menggunakan  150  dataset  tanda
tangan. Pada penelitian ini, fitur tekstur diekstraksi dari gambar  tanda  tangan  menggunakan  metode  LBP ( Local  Binary  Pattern)  dan  GLCM (Gray  Level Co- Occurrence  Matrix )  dengan  SVM Classifier sebagai model  klasifikasi.  Adapun  hasil  yang  diperoleh  dari pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  dataset  yang diekstraksi menggunakan metode GLCM memperoleh akurasi  sebesar  86,67%,  mengungguli  dataset  yang dihasilkan  dari  ekstraksi  fitur  menggunakan  metode LBP yang mencapai akurasi 80%.
Pada  penelitian  lainnya  [6]  identifikasi  tanda  tangan dengan  menggunakan backpropagation Ariticial Neural  Network .      Pada  penelitian  ini  digunakan  50 node  dan  1  lapisan  tersembunyi,  dengan  tingkat pembelajaran  0,3,  setelah  melakukan  berbagai percobaan  untuk  mencapai  hasil  yang  optimal.  Dari 150  responden,  10  di  antaranya  memperoleh  akurasi 95%.  Selain  itu,  dalam  penelitian  terpisah  [7] penggunaan  metode  HOG  sebagai  metode  ekstraksi fitur untuk tanda tangan yang dikombinasikan dengan metode klasifikasi jaringan syaraf tiruan menghasilkan akurasi sebesar 98,33%.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  tanda tangan secara tepat terutama terhadap individu berusia diatas  50  yang  pada  umumnya  mengalami  penurunan fungsi motorik.   Dataset dibuat dengan mengekstraksi fitur tanda tangan menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient . Penggunaan metode HOG didasari dengan  fakta  bahwa  algoritma  HOG  mampu membedakan  orientasi  arah  tulisan  tangan  karena mengakumulasi  seberapa  banyak  setiap  tanda  tangan memiliki  arah  coretan  tertentu,  sehingga  dapat membedakan  satu  tanda  tangan  dengan  lainnya. Dataset  dibagi  dua  bagian  yakni  untuk  pelatihan  dan pengujian.  Model  klasifikasi  dibangun  dengan  data latih, dan pengujian model klasifikasi akan menggunakan  data  uji  untuk  mengevaluasi  kinerja metode  pengklasifikasi  yang  diusulkan.  Metode K- Nearest  Neighbors digunakan  untuk  membangun model  pengklasifikasi.  Penggunaan  algoritma  K-NN pada  penelitian  ini  untuk  membuktikan  metode sederhana  dan  ringan  dapat  dengan  baik  melakukan identifikasi tanda tangan.

## 2. Metode Penelitian
Pada bagian ini menjelaskan tentang metode HOG, K- NN Classifier ,  dan  alur  penelitian.  Berikut  ini merupakan  metode  penelitian  yang  terdiri  dari  empat tahap yakni: akuisisi data, ekstraksi fitur, pelatihan, dan pengujian [8].

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
2.1. HOG
Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG)  merupakan metode  ekstraksi  fitur  yang  banyak  dipergunakan dalam pemrosesan gambar dan visi komputer.   HOG sering  digunakan  dalam  mengidentifikasi  hewan, kendaraan,  tulisan,  wajah,  dan  lainnya  [9].  Proses ekstraksi fitur HOG melibatkan penghitungan orientasi gradien  dalam  area  gambar  yang  terlokalisasi  [10-11- 12].
Fitur  HOG  dalam  setiap  sel  dibentuk  dengan mengakumulasi besaran gradien pada orientasi derajat yang  searah.  Setiap bin menyimpan  arah  gradien dengan  derajat  arah  yang sama.  Dalam  penelitian  ini, peneliti  menggunakan  sel  8x8,  dengan  arah  gradien dikelompokkan  ke  dalam  9  bin  [13]  Hal  ini menjelaskan  bahwa  terdapat  9  bin,  yang  akan mengarah ke hasil deteksi yang lebih optimal.
Metode  HOG  dimulai  dengan  menghitung  gradien objek  pada  arah  horizontal  dan  vertikal  (x,y)  [14]. Sebagai  contoh,  pada  gambar  skala  abu-abu  8-bit  (0- 255),  perhitungan  horizontal  gradien  (sumbu  x) bergerak dari batas kiri latar belakang ke kanan sampai menemukan  objek  dengan  perbedaan  yang  signifikan pada  nilai  intensitas  piksel  (perbedaan  besaran  yang besar),  lonjakan  nilai  intensitas  piksel  dari  kecil  ke besar  (gradien  positif).  Gradien  kemudian  terus bergerak lurus hingga mencapai latar belakang (gradien negatif).  Pada  perhitungan  vertikal  (y),  gradien bergerak dari atas ke bawah.
Gradien (x,y) = |positive gradient – negative gradient|      (1)
Persamaan  ini  menggabungkan  perhitungan  gradien horizontal  dan  vertikal,  dan  kemudian  menentukan besaran dan arah (orientasi) gradien.
Gradient Magnitude = √𝑥 2 + 𝑦 2 (2)
Gradient Direction  = 𝑎𝑟𝑐 tan 𝑦 𝑥 (3)
Untuk menghitung hasil histogram gradien berorientasi (HOG),  pertama-tama  gambar  harus  disegmentasi  ke dalam sel yang lebih kecil, dengan ukuran sel 8x8 yang digunakan dalam penelitian ini.  Setelah itu, besar dan arah gradien kemudian dihitung dan disimpan dalam 9 tempat yang telah ditentukan.
Tabel 1. Penyimpanan Bins 0 20 40 60 80 100 120 140 160
Jika  piksel  menunjukkan  arah  gradien  pada  nilai  30°, maka  nilai  gradien  magnitudo  akan  dibagi  dan disimpan dalam bin pada 20° dan 40°. Jumlah gradien magnitudo pada setiap bin menghasilkan 9 fitur vektor untuk setiap sel.
2.2. K- Nearest Neighbors Classifier
Algoritma KNN dianggap sebagai algoritma pembelajaran  mesin  yang  paling  sederhana  [7].  KNN merupakan  algoritma  pembelajaran  terawasi  yang dimanfaatkan  untuk  mengklasifikasikan  suatu  objek baru  berdasarkan  pada  tetangga  terdekatnya  [15]. Selain  itu,  KNN  merupakan  sebuah  algoritma pembelajaran  berbasis  contoh,  yang  berarti  bahwa algoritma  ini  tidak  membuat  model,  melainkan menyimpan semua contoh pelatihan dan menggunakannya untuk klasifikasi. Adapun klasifikasi contoh baru akan didasarkan pada kelas mayoritas dari K-tetangga terdekatnya [16].
Berikut  ini  merupakan  tahapan  metode  K-NN  (K- Nearest Neighbors) dalam melakukan klasifikasi [11]:
1. Menentukan  berapa  tetangga  K  yang  akan mengklasifikasi data. Nilai K bisa dimulai dari 1 hingga jumlah data latih, namun lebih di anjurkan menggunakan nilai ganjil untuk nilai K.
2. Euclidean Distance digunakan untuk menghitung jarak nilai data uji dan seluruh data latih:
𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 =   √∑ (𝑝𝑖 − 𝑞𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (4)
Note: 𝑝𝑖 = data train 𝑞𝑖 = data test 𝑖 = data variabel
𝑛 = data dimension
3. Selanjutnya  mengurutkan  jarak  terdekat  hingga terjauh data uji dengan data latih
4. Nilai K ditentukan
5. Melakukan klasifikasi berdasarkan kelas terbanyak dalam tetangga (nilai K)
2.3. Akuisisi Data
Data  tanda  tangan  dikumpulkan  dari  individu  yang berusia di atas 50 tahun. Penandatangan akan memiliki
opsi  untuk  memilih  alat  tulis  yang  mereka  sukai  saat menandatangani  di  atas  kertas  putih.  Mereka  akan diminta  untuk  memberikan  20  tanda  tangan,  dengan setiap lembar berisi 4 tanda tangan. Setelah data tanda tangan  diperoleh,  data  tersebut  akan  dipindai  dan disimpan dalam format JPG.

## 2.4. Ekstraksi Ciri
Gambar  tanda  tangan  yang  terdiri  dari  empat  tanda tangan,  akan  dipotong  menjadi  gambar  individual, masing-masing diberi label dengan format Abjad_No. Sebagai contoh, A_01 mewakili tanda tangan pertama oleh  A.  Dalam  penelitian  ini,  nama  penandatangan diganti dengan abjad yang sesuai.
Selanjutnya,  ukuran  gambar  akan  diubah  menjadi 80x120  piksel  untuk  memastikan  keseragaman. Selanjutnya,  gambar  RGB  asli  akan  diubah  menjadi citra  aras  keabuan  untuk  selanjutnya  metode  HOG mengekstraksi ciri dari citra tanda tangan aras keabuan. Hasil  ekstraksi  akan  disimpan  sebagai  set  data  dalam format file CSV.

## 2.5. Pelatihan Data
Dataset akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  dengan  rasio 70%  untuk  data  latih  dan  30%  untuk  data  uji.  Model klasifikasi  dibangun  dengan  menggunakan  data pelatihan. Model K-NN akan mampu mengidentifikasi data baru.

## 2.6. Pengujian
Model  klasifikasi  yang  dikembangkan  pada  langkah sebelumnya  dengan  menggunakan  data  latih  akan  di evaluasi kinerjanya dengan Data uji. Confusion matrix akan  digunakan  untuk  menilai  dan  mengevaluasi Performa model klasifikasi [17].
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Akuisisi Data
Penulis mengumpulkan 500 tanda tangan dari 25 orang yang  berusia  di  atas  50  tahun.  Para  peserta menggunakan  pena  mereka  sendiri  atau  memilih  dari alat  tulis  yang  disediakan  untuk  menulis  20  tanda tangan  di  atas  kertas  putih.  Kertas  berukuran  A4 digunakan  sebagai  media  untuk  di  tanda  tangani,  tiap kertas  ditulis  empat  tanda  tangan.  Data  tanda  tangan yang diperoleh dari setiap peserta berjumlah 20 tanda tangan, sehingga data yang diperoleh pada peneltian ini berjumlah total 500 data. Secara khusus, hampir semua penandatangan  berhenti  sejenak  sebelum  mulai menulis di lembar kertas berikutnya. Data tanda tangan dipindai  dan  disimpan  dalam  format  warna  dan  jpg.
Gambar    2  memperlihatkan  hasil  akuisisi  data.
Gambar 2. Citra Tanda Tangan

## 3.2. Ekstraksi Ciri
Sebelum  melakukan  ekstraksi  ciri  pada  gambar  tanda tangan,  penulis  melakukan  beberapa  proses.  Pertama, gambar  dipotong  sehingga  hanya  berisi  satu  tanda tangan.  Kemudian,  setiap  gambar  tanda  tangan  diberi label dengan format yang ditetapkan sebelumnya. Citra yang  telah  diberi  label  selanjutnya  dipotong  untuk meminimalkan  ruang  kosong  di  latar  belakang, sehingga hanya mengambil objek tanda tangan. Setelah itu, semua gambar diubah ukurannya menjadi 80*120 piksel.  Terakhir,  gambar  RGB  asli  dikonversi  ke gambar skala abu-abu.
Gambar 3. Data Gambar Tandatangan
Gambar 4. Hasil Cropping Data Gambar 5. Hasil Resize Data Gambar 6. Hasil Grayscalling Data
Gambar 7. Visualisasi Metode HOG
Setiap sel menghasilkan sembilan vektor fitur dengan menggunakan  blok  sel  2x2.  Total  hasil ekstraksi  fitur HOG  adalah  4.536  vektor  fitur  untuk  setiap  gambar tanda tangan
Tabel 2. Ilustrasi Hasil Ekstraksi Fitur 9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9
9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9
9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9
9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9
9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9 9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9 9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9 9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9 9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9

## 9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9

## 3.3. Pelatihan Data
Pada  tahap  ini,  dataset  hasil  ekstraksi  fitur  dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian. Data pelatihan, yang terdiri dari 70% dataset yakni 350 gambar tanda tangan, digunakan untuk membangun model klasifikasi.
3.3. Pengujian Model Model klasifikasi dibangun dengan menggunakan 350 data  pelatihan  dan  diuji  dengan  150  data,  yang merupakan 30% dari dataset ekstraksi fitur. Euclidean distance  digunakan  untuk  menghitung  jarak  seluruh data  latih  dengan  setiap  data  uji  yang  masuk  pada Model  klasifikasi.  Nilai  parameter  K  menentukan seberapa banyak jumlah data latih terdekat berdasarkan hasil  perhitungan  Euclidean  distance  yang  digunakan untuk  mengklasifikasi  kelas  data  uji.  Penelitian  ini menggunakan parameter K dengan rentang 3 hingga 10 untuk  menentukan  nilai  K  yang  optimal  untuk pengenalan  tanda  tangan  berdasarkan  dataset  yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 8. Akurasi untuk 1-10 Nilai K
Tabel. 3Akurasi untuk Nilai K 3-10 Nilai K Akurasi 3 0,986 4 0,986 5 0,974 6 0,98 7 0,96 8 0,96 9 0,974 10 0,96
Gambar  8  menunjukkan  bahwa  akurasi  tertinggi sebesar 98,6% diperoleh ketika menerapkan nilai K = 3 dan 4. Akurasi terendah sebesar 96% diperoleh ketika menggunakan  nilai  K  7,  8,  dan  10.  Hal  ini merepresentasikan bahwa model klasifikasi cukup kuat untuk  mengidentifikasi  tanda  tangan  lansia  dalam penelitian ini, meskipun terjadi penurunan akurasi yang tidak signifikan.

## 4.   Kesimpulan
Metode  klasifikasi  K-Nearest  Neighbors  berhasil digunakan dalam mengidentifikasi tanda tangan lansia. Metode  klasifikasi  K-NN  yang  dibangun  dari  dataset hasil ekstraksi ciri menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient berhasil mencapai akurasi tertinggi yakni 98,6% ketika parameter K disetel ke 3, 4. Adapun akurasi  terendah  sebesar  96%  yang  diperoleh  ketika parameter  K  disetel  ke  7,  8,  atau  10.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  metode  tersebut  mampu  secara efektif  mengkarakterisasi  tanda  tangan  individu  yang berbeda.  Selain  itu,  metode  HOG  juga  menghasilkan 4.536  fitur  vektor  untuk  setiap  citra  tanda  tangan. Untuk  penelitian  lebih  lanjut  dapat  dilakukan pengoptimalan  atau  mengekstrak  fitur-fitur  penting yang mewakili tanda tangan, guna menghasilkan fitur- fitur  lebih  kecil  yang  mempercepat  komputasi  tanpa mengorbankan  akurasi.  Tanda  tangan  yang  pada umumnya  digunakan  untuk  menyetujui  perjanjian, kontrak,  dan  kegiatan  administratif  negara,  sehingga kecepatan  dan  keakuratan  sangat  penting  dalam mengidentifikasi  dan  membedakan  tanda  tangan seseorang dengan tanda tangan orang lain.

## Daftar Pustaka
[1] K. Wijaya dan E. P. Widiyanto, “Klasifikasi Kepemilikan Tanda  Tangan  Menggunakan  Convolutional  Neural Network dengan Arsitektur AlexNet,” MDP Student Conf. ,
vol.  2,  no.  1,  hal.  133–143,  2023,  doi:  10.35957/mdp- sc.v2i1.4328.
[2] C. R. A. Widiawati dan S. Suliswaningsih, “Analisa Hasil Perbandingan  Poly  Kernel  Dan  Normalisasi  Poly  Kernel Pada Support Vector Machine Sebagai Metode Klasifikasi Citra Tanda Tangan,” J. Inform. , vol. 9, no. 1, hal. 71–77, 2022, doi: 10.31294/inf.v9i1.11288.
[3] A.  Afrizal,  “Permasalahan  Yang  Dialami  Lansia  Dalam Menyesuaikan  Diri  Terhadap  Penguasaan  Tugas-Tugas Perkembangannya,” Islam.  Couns.  J.  Bimbing.  Konseling Islam , vol. 2, no. 2, hal. 91, 2018, doi: 10.29240/jbk.v2i2.462.
[4] W.  Fitriani,  M.  Zidny  Naf’an,  dan  E.  Usada,  “Ekstraksi Fitur  Pada  Citra  Tanda  Tangan  Sebagai  Ciri  Identitias Pemiliknya  Menggunakan  Discrete  Fourier  Transform,”
Sendi_U , hal. 978–979, 2018.
[5] Y.  D.  Pristanti,  P.  Mudjirahardjo,  dan  A.  Basuki, “Identifikasi Tanda Tangan dengan Ekstraksi Ciri GLCM dan LBP,” J. EECCIS , vol. 13, no. 1, hal. 6–10, 2019.
[6] A.  Hidayanto,  R.  R.  Isnanto,  dan  D.  K.  W.  Buana,
“IDENTIFIKASI TANDA-TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN-BALIK (BACKPROPAGATION),”
2016.
[7] M.  Taşkiran  dan  Z.  G.  Çam,  “Offline  signature identification  via  HOG  features  and  artificial  neural networks,” SAMI 2017 - IEEE 15th Int. Symp. Appl. Mach. Intell.  Informatics,  Proc. ,  no.  January,  hal.  83–86,  2017, doi: 10.1109/SAMI.2017.7880280.
[8] H. Mukhtar, F. Alfanico, H. Fu, F. Handayani, dan R. M. Taufiq,  “Deep  Learning  Untuk  Klasifikasi  Kematangan Buah Mangrove Berdasarkan Warna,” Jural Fasilkom , vol. 13, no. 3, hal. 563–569, 2023.
[9] Y.  Sugianela  dan  N.  Suciati,  “Ekstraksi  Fitur  Pada Pengenalan  Karakter  Aksara  Jawa  Berbasis  Histogram  of Oriented Gradient,” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 17, no. 1, hal. 64, 2019, doi: 10.12962/j24068535.v17i1.a819.
[10] S. Andayani, L. Kusneti, U. Katolik,  M. Charitas, dan  A. History, “Using the Support Vector Machine method with the HOG feature for classification of orchid types,” vol. 21, no. 1, hal. 82–95, 2024.
[11] A.  P.  Perdana,  S.  Bahri,  dan  U.  Ristian,  “Implementasi Metode  Histogram  of  Oriented  Gradient  dan  K-Nearest Neighbor  untuk  Identifikasi  Motif  Batik,” Coding    J. Komput. dan Apl. , vol. 11, no. 03, hal. 414–423, 2023.
[12] Y.  Yohannes,  Y.  P.  Sari,  dan  I.  Feristyani,  “Klasifikasi Wajah  Hewan  Mamalia  Tampak  Depan  Menggunakan  k- Nearest  Neighbor  Dengan  Ekstraksi  Fitur  HOG,” J.  Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, hal. 84–97, 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1584.
[13] T.  Kobayashi,  A.  Hidaka,  dan  T.  Kurita,  “Selection  of histograms  of  oriented  gradients  features  for  pedestrian detection,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including  Subser. Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes  Bioinformatics) ,  vol. 4985  LNCS,  no.  PART  2,  hal.  598–607,  2008,  doi: 10.1007/978-3-540-69162-4_62.
[14] R. Y. Endra, A. Cucus, F. N. Afandi, dan M. B. Syahputra, “Deteksi  Objek  Menggunakan  Histogram  of  Oriented Gradient (Hog) Untuk Model Smart Room,” Explor. J. Sist. Inf.  dan  Telemat. ,  vol.  9,  no.  2,  2018,  doi: 10.36448/jsit.v9i2.1075.
[15] N. W. Mardiyyah, N. Rahaningsih, I. Ali, dan K. Neighbor, “PENERAPAN  DATA  MINING  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA PREDIKSI  PEMBERIAN  KREDIT  DI  SEKTOR FINANSIAL,” vol. 8, no. 2, hal. 1491–1499, 2024.
[16] M.  Muchtar  dan  R.  A.  Muchtar,  “PERBANDINGAN METODE  KNN  DAN  SVM  DALAM  KLASIFIKASI KEMATANGAN  BUAH  MANGGA  BERDASARKAN CITRA  HSV  DAN  FITUR  STATISTIK,” JITET  (Jurnal Inform. dan Tek. Elektro Ter. , no. 2, hal. 876–884, 2024.
[17] Hidayatunnisa,  Kusrini,  dan  Kusnawi,  “Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine dalam Analisis Soal,” Agustus , vol. 13, no. 2, hal. 173–180, 2023.