## Jurnal Widya
Volume 2, Nomor 2,Oktober 2021: halaman 198-203 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com

## TEKNIK PENGENALAN PEMBULUH DARAH PUNGGUNG TANGAN BERBASIS FITUR LOCAL BINARY PATTERN
1 Fransisca Joanet Pontoh *, 2 Henry V.F. Kainde, 3 Yuri Vanli Akay 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Sam Ratulangi
1 Woloan 2 Tomohon Barat Kota Tomohon Sulawesi Utara Indonesia *fransisca@unsrat.ac.id 2 Lingkungan IV Taas Tikala Manado Indonesia *valentkainde@unsrat.ac.id 3 Perkamil, Kelurahan Malendeng Kecamatan Paal Dua Kota Manado Indonesia *yuriakay@unsrat.ac.id
Received: October 19, 2021, Revised: October 22, 2021 Accepted: October 25, 2021

## Abstrak
Teknologi  biometrik  untuk  mengidentifikasi  dan  mengenal  karakteristik  bagian  tubuh  manusia  yang  unik  dan tetap sudah banyak dilakukan untuk menjadi bagian dari sistem keamanan di berbagai bidang seperti sidik jari, palm  print,  wajah,  dan  iris.  Tetapi  semua  teknik  ini  masih  memiliki  keterbatasan.  Vena  punggung  tangan merupakan  salah  satu  bagian  dari  sistem  biometrik  populer  yang  memiliki  karakteristik  tekstur  yang  berbeda pada setiap individu yang terletak di dalam tubuh sehingga sulit untuk ditempa ataupun dipalsukan, higienis dan nyaman.  Metode  yang  digunakan  adalah  experimental  atau  berbasis  pada  eksperimen  yang  bersifat  analisis. Tahapan  rancangan  yang  dibangun  meliputi  input  data  citra,  ekstraksi  fitur,  pencocokan  dan  pengenalan  citra vena punggung tangan. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa citra punggung tangan tangan kiri dan kanan.  Pengambilan  gambar  dilakukan  menggunakan  sebuah webcam yang  telah  dimodifikasi  sehingga menangkap citra NIR. Hasil dari penelitian ini menghasilkan metode yang diusulkan dapat melakukan ekstraksi fitur  pada  citra  pembuluh  darah  punggung  tangan  dengan  akurasi  maksimal  mencapai  90%  dan  waktu komputasi selama 36.0 detik.
Kata kunci: Biometrika, Vena Punggung Tangan, Ekstraksi Fitur, Local Binary Pattern

## Abstract
Biometric technology to identify and recognize the unique and permanent characteristics of human body parts has been widely used to become part of security systems in various fields such as fingerprint, palm print, face, and  iris.  But  all  of  these  techniques  still  have  their  limitations.  Dorsal  hand  vein  is  one  part  of  a  popular biometric  system  that  has  different  texture  characteristics  for  each  individual  located  in  the  body  so  that  it  is difficult  to  forge  or  forge,  hygienic  and  comfortable.  The method  used  is  experimental or  based  on  analytical experiments.  The  design  stages  that  are  built  include  image  data  input,  feature  extraction,  matching  and recognizing dorsal hand vein images. The data used in this study is an image of the back of the left and right hands. Image capture is done using a webcam that has been modified to capture NIR images. The results of this study  resulted  in  the  proposed  method  being  able  to  perform  feature  extraction  on  the  back  of  the  hand  vein image with a maximum accuracy of 90% and a computation time of 36.0 seconds.
Keywords: Biometric, Dorsal Hand Vein, Feature Extraction, Local Binary Pattern

## 1 Pendahuluan
Teknik  biometrik  untuk  mengidentifikasi  dan  mengenali  fitur  unik  dan  permanen  dari  bagian  tubuh manusia,  seperti  sidik  jari,  pengenalan  wajah  dan  iris,  memiliki  keterbatasan  dalam  hal  kenyamanan  dan kinerja[1].  Sistem  pengenalan  sidik  jari  mengharuskan  pengguna  untuk  melakukan  kontak  langsung  dengan perangkat  sentuh,  yang  membuatnya  kurang  higienis  dan  memungkinkan  penyalahgunaan  informasi  sidik  jari pada  permukaan  sensor.  Selain  itu,  kondisi  pada  permukaan  jari,  seperti  keringat  atau  kulit  kering,  dapat memengaruhi  kinerja  sistem.  Dalam  hal  sistem  pengenalan  wajah,  kinerja  sistem  sangat  bergantung  pada ekspresi wajah dan pencahayaan, yang dapat berubah selama pengambilan gambar. Sistem pengenalan iris mata

## Jurnal Widya
Volume 2, Nomor 2,Oktober 2021: halaman 198-203 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi,  namun  peralatan  yang  digunakan  cukup  mahal,  dan  proses pendataan  yang  mengharuskan  mata  berada  dekat  dengan  perangkat  sensor  dapat  mengganggu  kenyamanan pengguna.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  diusulkan  sistem  pengenalan  personal  berdasarkan  susunan pembuluh darah di punggung tangan, yang disebut pengenalan dorsal hand vein .
Pembuluh darah memiliki beberapa keunggulan, yaitu: 1) tidak mudah dipalsukan karena terletak di bawah permukaan kulit[2] ; 2) struktur pembuluh darah tidak berubah seiring bertambahnya usia[2]; 3) proses produksi tidak  terpengaruh  oleh  penyakit  kulit  seperti  kulit  dan  warna  bulu[3]    dan  4)  tidak  mengganggu  kenyamanan pengguna  selama  akuisisi  gambar.  Sistem  pengenalan  pembuluh  darah  tidak  memerlukan  kontak  langsung pengguna dengan sensor, karena cahaya inframerah ( near infrared / NIR) digunakan untuk menangkap gambar. Cahaya  inframerah  diserap  oleh  pembuluh  darah,  sehingga  bagian  pembuluh  darah  akan  lebih  gelap dibandingkan bagian jari lainnya. Bagian yang terlihat lebih gelap adalah pola dorsal hand vein . Di antara berbagai metode ekstraksi fitur tekstur, metode Local Binary Pattern (LBP) adalah yang paling umum  digunakan  karena  dapat  mewakili  fitur  tekstur  dan  telah  diuji  dalam  banyak  penelitian.  penelitian biometrik  seperti pengenalan  wajah [4] dan pengenalan  iris [5]. Oleh  karena itu, pada penelitian ini diusulkan sistem  pengenalan  jari  vena  dengan  pendekatan  fungsional  menggunakan  LBP.  LBP  memiliki  variasi  tingkat keabuan  monoton  dan  efisiensi  komputasi.  Identifikasi  pembuluh  darah  punggung  tangan  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  cara  pencocokan  fitur  yang  diekstraksi  menggunakan Fuzzy  k-Nearest  Neighbour (Fuzzy  k- NN). Metode Fuzzy k-NN digunakan karena tidak memerlukan algoritma pembelajaran untuk mengoptimalkan waktu komputasi
Tujuan  yang  akan  dicapai  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  pengenalan dorsal  hand  vein menggunakan  fitur  tekstur  berbasis Local  Binary  Pattern. Dan  manfaat  penelitian  ini  adalah  menghasilkan sebuah sistem pengenalan personal menggunakan pembuluh darah punggung tangan berbasis fitur tekstur Local Binary  Pattern yang  dapat  meningkatkan  akurasi  pengenalan  dan  mengoptimalkan  waktu  komputasi  sehingga dapat diaplikasikan untuk sistem pengenalan dorsal hand vein dalam dunia nyata.

## 2 Tinjauan Literatur
Biwasputr Dimas dalam penelitiannya tentang Teknik Pengenalan Ruas Jari Berbasis Fitur LBP dan SVM, menggabungkan  Local  Binary  Model  (LBP)  sebagai  algoritma  ekstraksi  dan  Support  Vector  Machine  (SVM) sebagai metode klasifikasi. Ruasi jari yang diperiksa pada penelitian ini adalah jari telunjuk, jari tengah dan jari manis.  Dari  pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  140  citra  latih  dan  140  citra  uji  dari  35  orang diperoleh tingkat presisi menggunakan local binary sample (LBP) reguler dengan parameter R = {6, 7, 12, 13} dan P = 8 sebagai karakteristik ekstraksi dan One-Againts-All. Support Vector Machine  (SVM) dengan kernel linier sebagai classifier , akurasi terbaik adalah 100%[6] Rahim, Md Abdur, et al. dengan penelitian berjudul Face recognition using local binary patterns (LBP), mengimplementasikan  pengenalan  wajah  dengan  membuat  penggunaan  ekstraksi  fitur  dengan Local  Binary Pattern . Ini terdiri dari tiga bagian, yaitu wajah representasi, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Representasi wajah merepresentasikan  bagaimana  memodelkan  wajah  dan  menentukan  algoritma  deteksi  yang  berurutan  dan pengakuan.  Fitur  yang  paling  berguna  dan  unik  dari  gambar  wajah  diekstraksi  dalam  ekstraksi  fitur  tahap. Dalam  klasifikasi  tersebut  citra  wajah  dibandingkan  dengan  gambar  dari  database.  Metode  ini  mewakili  fitur lokal  wajah  dan  mencocokkannya  dengan  gambar  wajah  yang  paling  mirip  di  database.  Itu  akurasi  sistem dengan Algoritma Local Binary Pattern di atas 100%[7]
Purwati,  Ratih  dan  Gunawan  Ariyanto  melakukan  penelitian  dengan  judul  Pengenalan  Wajah  Manusia Berbasis  Algoritma Local  Binary  Pattern .  Pada  penelitian  ini,  analisis  pengenalan  ekspresi  wajah  manusia dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  fungsional  dari  algoritma Local  Binary  Pattern dan  mempelajari pengembangan  dari  algoritma Local  Binary  Pattern yang  paling  optimal,  dengan  menggabungkan Histogram Equalization, Support Vector Machine, dan K-fold cross validation untuk meningkatkan pengenalan citra wajah manusia  pada  hasil  terbaik.  Dari  hasil  kombinasi  ketiga  metode  sebelumnya  dan  percobaan  yang  dilakukan, didapatkan  hasil  yang  paling  optimal  dalam  pengenalan  wajah  manusia  menggunakan  dataset  JAFFE  dengan resolusi  92  x  112  piksel  dan  dengan  penggunaan  CPU  yang  tinggi  dapat  mempengaruhi  waktu  kecepatan perhitungan selama eksekusi sistem untuk membuat prediksi yang lebih akurat[8]
Retnoningrum,  Dwi,  Agus  Wahyu  Widodo,  dan  Muh  Arif  Rahman  melakukan  penelitian  dengan  judul Ekstraksi Ciri Pada Telapak Tangan Dengan Metode Local Binary Pattern (LBP). Pada penelitian ini,  metode yang dapat digunakan dalam proses identifikasi adalah metode ekstraksi ciri Local Binary Pattern (LBP)  yang menerapkan  jarak  kedekatan  dan  jumlah  tetangga  yang  dibandingkan  akan  diubah  menjadi  citra  grayscale kemudian  dilakukan  proses  lokalisasi  atau  proses  sharing.  gambar  di  banyak  daerah.  Kemudian  sampai  pada

## Jurnal Widya
Volume 2, Nomor 2,Oktober 2021: halaman 198-203 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
tahap  ekstraksi  ciri  menggunakan  metode  LBP.  Hasil  paling  akurat  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah 92,31  dengan  jarak  mendekati  2,  jumlah  tetangga  yang  dibandingkan  =  8,  jumlah  daerah  adalah  16,  dan pembagian tinggi = 4 dan lebar = 4[9]
Al  Rivan,  Muhammad  Ezar  dan  Siska  Devella  melakukan  penelitian  dengan  judul  Pengenalan  Iris Menggunakan Fitur Local Binary Pattern dan RBF Classifier. Pada penelitian ini citra iris mata akan dilakukan pre-processing dengan menghilangkan noise seperti rambut dan kelopak mata kemudian sebagai hasil ekstraksi fitur dari citra iris yang telah diproses sebelumnya menggunakan algoritma Local Binary Pattern (LBP). Setelah ekstraksi  fitur  selesai,  proses  selanjutnya  adalah  validasi  menggunakan Radial  Basis  Function (RBF).  Setelah validasi,  model  RBF  diuji  dengan  data  iris  yang  berbeda.  Akurasi  maksimum  yang  diperoleh  dengan menggunakan fungsi LBP dan RBF adalah 83,33%[10]

## 3 Metode Penelitian
a. Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian yang akan digunakan dalam tahap implementasi penelitian  ini terdiri atas 2 bagian yaitu :
 Perangkat Lunak (Software)
Perangkat  lunak  yang  penulis  gunakan  dalam  melakukan  penelitian  adalah  sebagai berikut :
- Sistem operasi Windows 10
- Aplikasi code editor Matlab R2017a untuk menulis kode program.
- Microsoft  Office  Word  2010  untuk  pembuatan  laporan  dan  dokumentasi  hasil penelitian.
 Perangkat Keras ( Hardware )
Perangkat  keras  yang  penulis  gunakan  dalam  melakukan  penelitian  adalah  sebagai berikut:
- Prosesor AMD A6-9220 RADEON r4, 5 compute cores 2C+3G 2.50GHz
- RAM ukuran 4.00 GB
- Layar monitor ukuran 14”
- Webcam NIR
b. Rancangan Sistem
Sistem yang akan dibangun meliputi input data citra, ekstraksi fitur, pencocokan dan pengenalan citra dorsal vein berdasarkan fitur hasil ekstraksi. Gambar di bawah menjelaskan flowchart sistem yang akan dibangun
Gambar 1. Flowchart sistem pengenalan pembuluh punggung tangan
c. Eksperimen
 Data Citra
Pada  penelitian  ini  digunakan  citra  punggung  tangan  kiri  dan  kanan  lakilaki  dan perempuan ≥17 tahun . Pengambilan gambar menggunakan sebuah kamera webcam (M- Tech  Webcam)  yang  telah  dimodifikasi  sehingga  bisa  menangkap  citra  NIR. Pengambilan  citra  pembuluh  darah  punggung  tangan  dilakukan  sebanyak  6  kali  untuk orang  yang sama. Karena tidak  memiliki batasan posisi, postur dan pencahayaan,  maka bentuk  punggung  tangan  memiliki  variasi  ukuran  dan  rotasi  berbeda  dan  warnanya berbeda pula.
 Tahap Ekstraksi Fitur Menggunakan Metode LBP

## Jurnal Widya
Volume 2, Nomor 2,Oktober 2021: halaman 198-203 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Sebelum  dilakukan  ekstraksi  fitur,  area  punggung  tangan  dilakukan  deteksi  ROI kemudian pre-processing yaitu  mengubah  citra  menjadi  citra grayscale .  Setelah  itu semua citra dilakukan ekstraksi fitur LBP
 Tahap Pencocokan menggunakan F k-NN
Pengenalan  Dorsal  hand  vein  dilakukan  dengan  mencocokkan  fitur  tekstur  pembuluh darah punggung tangan pada citra uji dan fitur tekstur pembuluh darah punggung tangan pada  citra  latih  menggunakan  metode  Fuzzy  k-NN.  Untuk  mengevaluasi  sistem pengenalan  pembuluh  darah  punggung  tangan  pada  sistem  yang  dibangun  digunakan pengujian one-to-many . Untuk menunjang proses pengenalan dilakukan pembatasan nilai ambang,  nilai  ambang  digunakan  untuk  membedakan  pemilik  citra  dari  tiap  individu. Nilai  ambang  ditentukan  dengan  cara  menghitung  nilai  keanggotaan  pada  fuzzy  k-NN, dimana citra yang dibaca benar akan diambil nilai bobotnya yang selanjutnya total citra yang  dibaca  benar  akan  dibagi  dengan  total  keseluruhan  citra  latih  untuk  mendapatkan nilai ambang terbaik dalam membedakan citra uji yang ada dalam database dan citra uji yang  tidak  ada  dalam  database  kemudian  akan  dihitung  besar  akurasi  dari  pengenalan seluruh citra testing. Akurasi diperoleh dengan menghitung jumlah dari pengenalan citra data testing yang benar.
4 Hasil dan Pembahasan
a. Data Uji Coba
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berjumlah  140  citra  punggung  tangan  yang  diambil langsung  menggunakan  webcam  yang  dimodifikasi  menjadi  webcam infrared yang  berformat JPEG. Komposisi dalam dataset ini terdiri dari 4 sampel untuk setiap orang.
Gambar 2. Citra telapak tangan (a), dan citra hasil deteksi ROI (b )
Dalam  uji  coba  yang  dilakukan,  dataset  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  105  citra  (3  sampel untuk setiap orang) untuk database dan 35 citra (1 sampel untuk setiap orang) untuk data testing. Dalam  sistem  yang  dibangun,  seluruh  data  uji  coba  (baik  citra  uji  maupun  citra  database)  akan melalui  tahap  deteksi Region  of  Interest (ROI)  dan  praproses  sebelum  melalui  tahap  ekstraksi fitur.
Citra  telapak  tangan  pada  Gambar  3  (a)  merupakan  contoh  data  uji  coba  yang  digunakan  dalam penelitian  ini.  Setelah  melalui  tahap  deteksi  ROI  diperoleh  citra  ROI  dari  citra  telapak  tangan, seperti  yang  ditunjukkan  Gambar  3(b).  Selanjutnya  beberapa  tahapan  praproses  akan  dilakukan terhadap citra ROI.
ROI extracted  image merupakan  citra  ROI  yang  akan  dipraproses.  Tahap  awal  dari  praproses adalah  resize  ukuran  citra  menjadi  128  x  128  piksel  menggunakan  interpolasi  bikubik.  Proses enhancement  terhadap  citra  dilakukan  menggunakan  contrast-limited  adaptive  histogram equalization (CLAHE).
b. Uji Coba
Pada  tahap  uji  coba,  sistem  pengenalan  dorsal  vein  yang  dibangun  akan  diuji  dengan menggunakan  pengujian  identifikasi  yaitu  pengujian one-to-many ,  setiap  citra  uji  dicocokkan dengan seluruh citra database kemudian akan dihitung besar akurasi dari pengenalan seluruh citra uji.  Dalam  pengujian  identifikasi,  sistem  dievaluasi  dengan  menggunakan  CRR  ( Correct Recognition Rate ).

## Jurnal Widya
Volume 2, Nomor 2,Oktober 2021: halaman 198-203 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Proses  pengujian  dilakukan  pada  140  citra  dorsal  vein,  dengan  cara  mencocokkan  35  citra  uji dengan  105  citra database .  Pencocokan  citra  uji  dan  citra  dalam  database  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Fuzzy  k-NN.  Akurasi  pengenalan  CRR  diperoleh  dengan  menghitung perbandingan  jumlah  dari  pengenalan  citra  data  uji  yang  benar  dengan  jumlah  keseluruhan  data uji.  Hasil  akurasi  yang  diperoleh  akan  divalidasi  menggunakan  prosedur  k-fold  cross  validation dengan k=4, karena terdapat 4 jumlah citra sampel untuk setiap telapak tangan. Dari prosedur k- fold  cross  validation yang  digunakan,  diperoleh  rata-rata  akurasi  ( mean  accuracy )  untuk  setiap hasil uji coba.
Pada tahapan uji coba juga dilakukan pengukuran waktu komputasi untuk mengukur kinerja dari sistem  yang telah dibangun.  Waktu komputasi  yang diperoleh pada uji coba ini merupakan total waktu komputasi untuk pengenalan keseluruhan citra (35 citra uji).
1) Hasil Uji Coba Parameter k pada Fuzzy k-NN
Setiap  citra  akan  mengalami  proses  ekstraksi  fitur  dengan  menggunakan  metode  LBP dengan  4  nilai  N  yang  berbeda  (N=  7,  9,  11  dan  13).  Tujuan  dari  uji  coba  ini  adalah untuk  mendapatkan  parameter  N  yang  optimal  untuk  pengenalan dorsal  vein .  Fitur tekstur  dari  citra  uji  yang  dihasilkan  pada  uji  coba  ini  akan  dicocokkan  dengan  fitur tekstur  pada  database  menggunakan  Fuzzy  k-  NN  dengan  k  =  2.  Akurasi  pengenalan CRR  diperoleh  dengan  menghitung  perbandingan  jumlah  dari  pengenalan  citra  data  uji yang  benar  dengan  jumlah  keseluruhan  data  uji.  Hasil  akurasi  tersebut  selanjutnya divalidasi  menggunakan  4-fold  cross  validation,  sehingga  untuk  setiap  N  jumlah  piksel ketetanggaan, diperoleh rata-rata akurasi ( mean accuracy ). Selain akurasi, pada uji coba ini juga dilakukan evaluasi dan analisis terhadap waktu komputasi untuk setiap N jumlah piksel ketetanggaan. Waktu komputasi yang diperoleh pada uji coba ini merupakan total waktu komputasi untuk pengenalan keseluruhan citra (35 citra uji).
2) Hasil Uji Coba LBP
Visualisasi  fitur  tekstur  hasil  ekstraksi  dengan  menggunakan  metode  LBP  ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Contoh visualisasi ekstraksi fitur menggunakan LBP
Akurasi  pengenalan  CRR  diperoleh  dengan  menghitung  perbandingan  jumlah  dari pengenalan  citra  data  uji  yang  benar  dengan  jumlah  keseluruhan  data  uji.  Hasil  akurasi tersebut  divalidasi  menggunakan  4- fold  cross  validation ,  sehingga  diperoleh  rata-rata akurasi dari metode LBP
Tabel 1. Hasil Uji Coba Metode  LBP K-Fold 1 2 3 4 Akurasi Pengenalan (%) 80 80 86 90
3) Kesalahan Pengenalan Dorsal Vein
Dalam  uji coba yang dilakukan, terdapat kesalahan dalam  pengenalan dorsal hand vein yang  disebabkan  oleh  kesalahan  pada  tahap  deteksi  ROI  dan  adanya pseudo fitur  yang dihasilkan  pada  tahap  ekstraksi  fitur.  Kesalahan  deteksi  ROI  disebabkan  oleh  variasi translasi dan rotasi pada dataset citra telapak tangan. Adapun pseudo fitur atau fitur palsu merupakan tepi citra ROI yang dianggap sebagai fitur vein setelah hasil ekstraksi fitur.
 Kesalahan pada tahap deteksi ROI

## Jurnal Widya
Volume 2, Nomor 2,Oktober 2021: halaman 198-203 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Proses  penetapan  ROI  mememilik  pengaruh  yang  signifikan  pada  keakuratan pengenalan  Dalam  sistem  ini,  deteksi  ROI  dilakukan  secara  manual,  tidak berada  pada  posisi  yang  sama  dan  dapat  dipastikan  bahwa  akan  berada  pada posisi  yang berbeda untuk setiap punggung tangan. Karena ekstraksi ROI  yang tidak stabil ini, maka terjadi beberapa kesalahan dalam pengenalan.
 Pseudo fitur
Sama  seperti  penelitian vein  recognition yang  terdahulu  (Lee,  2012;  Kang, 2014), fitur tekstur vein pada penelitian ini juga dipengaruhi oleh batas tepi ROI yang membentuk pseudo fitur (tepi citra yang dianggap sebagai vein) dari citra dorsal hand vein yang dapat mempengaruhi akurasi pengenalan.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  pengenalan  personal  dengan melalui teknik pengenalan pembuluh darah punggung tangan menggunakan ekstraksi fitur Local Binary Pattern dapat  bekerja  dengan  baik.  Metode  ini  melakukan  ekstraksi  fitur  pada  citra  pembuluh  darah  punggung  tangan dengan  akurasi  maksimal  mencapai  90%  dan  waktu  komputasi  selama  36.0  detik.  Hal  ini  karena  metode tersebut  dapat  menghasilkan  deskriptor  citra  yang  berukuran  kecil  dan  sifatnya  yang  invarian  karena  hampir tidak terpengaruh oleh pencahayaan yang berbeda

## Referensi (Reference)
[1] Watanabe, Masaki, et al. "Palm vein authentication technology and its applications." Proceedings of the biometric consortium conference. 2005.
[2] Doublet,  Julien,  Olivier  Lepetit,  and  Marinette  Revenu.  "Contact  less  palmprint  authentication  using circular Gabor filter and approximated string matching." Signal and Image Processing (SIP 2007). 2007.
[3] Lee, Jen-Chun. "A novel biometric system based on palm vein image." Pattern Recognition Letters 33.12 (2012): 1520-1528.
[4] Mujib,  Khusnil,  Achmad  Hidayatno,  and  Teguh  Prakoso.  "Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Local Binary Pattern (Lbp) Dan Support Vector Machine (Svm)." Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro 7.1 (2018): 123-130.
[5] He, Yuqing, et al. "Iris feature extraction method based on LBP and chunked encoding." 2011 Seventh International Conference on Natural Computation. Vol. 3. IEEE, 2011.
[6] Biwasputr  Dimas.  Teknik  Pengenalan  Ruas  Jari  Berbasisi  Fitur  LBP  dan  SVM.  Universitas  Telkom. Bandung. 2013.
[7] Rahim,  Md  Abdur,  et  al.  "Face  recognition  using  local  binary  patterns  (LBP)."  Global  Journal  of Computer Science and Technology (2013).
[8] Purwati,  Ratih,  and  Gunawan  Ariyanto.  "Pengenalan  Wajah  Manusia  Berbasis  Algoritma  Local  Binary Pattern." Emitor: Jurnal Teknik Elektro 17.2 (2017): 70-79.
[9] Retnoningrum, Dwi, Agus Wahyu Widodo, and Muh Arif Rahman. "Ekstraksi Ciri Pada Telapak Tangan Dengan  Metode  Local  Binary  Pattern  (LBP)."  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer e-ISSN 2548 (2019): 964X.
[10] Al  Rivan,  Muhammad  Ezar,  and  Siska  Devella.  "Pengenalan  Iris  Menggunakan  Fitur  Local  Binary Pattern dan RBF Classifier." Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer 11.1 (2020): 97- 106.