384 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E- ISSN 2503-2933

## Sistem Absensi Mahasiswa Berbasis Dorsal Hand Vein Menggunakan Local Binary Patterns Dan Fuzzy K-NN
Noorhasanah Zainuddin 1 , Jayanti Yusmah Sari* 2 , Suharsono Bantun 3 , Mardianto 4 , Aspian Achban 5
1,2,3,4 Jl. Pemuda No 339, Tahoa, Kolaka Kabupaten Kolaka Sulawesi Tenggara 93561
5 Jl. H.E.A Mokodompit, Anduonohu, Kambu Kota Kendari Sulawesi Tenggara 93232
1,3 Program Studi Sistem Informasi, FTI, USN Kolaka
2,4 Program Studi Ilmu Komputer, FTI, USN Kolaka
5 Program Studi Teknik Informatika, FT, UHO
e-mail: 1 noorhasanah.zainuddin@gmail.com, * 2 jayanti@usn.ac.id, 3 suharsonob@usn.ac.id,
4 mardianto.usn@gmail.com, 5 aspian520@gmail.com

## Abstrak
Akibat  pandemi  COVID-19,  perguruan  tinggi  mulai  menerapkan  pembelajaran  daring. Setelah  1  tahun  berlalu,  pembelajaran  tatap  muka  terbatas  akan  segera  dimulai  lagi  dengan memprioritaskan kesehatan dan keselamatan warga kampus . Sistem absensi perkuliahan luring secara  manual  dengan  menandatangani  lembar  kertas  absensi  beresiko  menjadi  media penularan virus karena disentuh oleh banyak dosen dan mahasiswa. Sistem biometrika banyak diterapkan  di  berbagai  bidang  seperti  pada  sistem  keamanan  dan  absensi  karyawan.  Namun, terdapat beberapa kelemahan yang dimiliki, seperti besarnya kemungkinan sabotase pada sidik jari  dan  geometri  telapak  tangan,  sulit  melakukan  pengenalan  pada  objek  wajah  yang menggunakan aksesoris seperti topi dan kacamata serta pada ekspresi yang berubah ubah dan mahalnya  alat  akuisisi  pada  aplikasi  pengenalan  berbasis  retina.  Penelitian ini  menggunakan Local  Binary  Patterns  (LBP)  untuk  pengenalan  dorsal  hand  vein.  LBP  digunakan  sebagai metode ekstraksi fitur untuk mengoptimalkan nilai fitur dari tekstur pembuluh darah sehingga diperoleh akurasi yang baik dan kecepatan pemrosesan yang cepat. Selanjutnya, metode Fuzzy k-NN digunakan untuk mencocokkan fitur dorsal vein dari citra uji dengan fitur dorsal vein dari citra  pada  database.  Hasil  pengujian  sebesar  90,67%  yang  menunjukkan  akurasi  pengenalan yang baik.
Kata kunci — Biomertika , Dorsal Hand Vein , Local Binary Patterns

## Abstract
Due to the COVID-19 pandemic, universities have started implementing online learning. After 1 year has passed, limited face-to-face learning will begin again by prioritizing the health and safety of campus residents. The offline lecture attendance system manually by signing the attendance sheet is at risk of becoming a medium for transmitting the virus because it is touched by many lecturers and students. Biometric systems are widely applied in various fields such as security  systems  and  employee  attendance.  However,  it  has  several  weaknesses,  such  as  the possibility of sabotage in fingerprints and palm geometry, difficulty in recognizing facial objects using  accessories  such  as  hats  and  glasses  as  well  as  changing  expressions  and  expensive acquisition  tools  in  retina-based  recognition  applications.  This  study  uses  Local  Binary Patterns (LBP) to identify the dorsal hand vein. LBP is used as a feature extraction method to optimize  the  feature  value  of  the  vein  texture  in  order  to  obtain  good  accuracy  and  fast processing  speed.  Furthermore,  the  Fuzzy  k-NN  method  is  used  to  match  the  dorsal  vein
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E- ISSN 2503-2933 385
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
features  of  the  test  image with  the  dorsal  vein  features  of  the  image  in  the  database.  The  test results are 90.67% which shows good recognition accuracy.
Keywords — Biomertica , Dorsal Hand Vein , Local Binary Patterns

## 1. PENDAHULUAN
erhitung sejak 9 Maret 2020, virus corona (COVID-19) telah diumumkan sebagai pandemi secara  resmi  oleh  ( World  Health  Organization )  atau  Badan  Kesehatan  Dunia  [1].  Dengan demikian,  sudah  lebih  setahun  pandemi  Covid-19  dialami  oleh  seluruh  dunia  tak  terkecuali Indonesia.  Pandemi  ini  berdampak  sampai  ke  bidang  pendidikan,  pelaksanaan  sistem pembelajaran  mengalami  perubahan  dari  pembelajaran  luring  ( offline )  menjadi  pembelajaran daring  ( online ).  Mahasiswa  dan  dosen  tidak  lagi  bertemu  di  dalam  kelas  untuk  melakukan proses  belajar  mengajar.  Semua  proses  pembelajaran  dilakukan  secara  virtual  menggunakan jaringan  internet.  Dampak  dari  proses  pembelajaran  daring  sudah  banyak  diteliti  [2]–[4] hasilnya antara lain adalah kurangnya umpan balik dari secara cepat dari materi yang diajarkan, banyak  pelajar  yang  kurang  memahami  materi  yang  diberikan,  alat  komunikasi  pelajar  masih terbatas  ( Smartphone )  membuat  mahasiswa  kesulitas  untuk  mengumpulkan  tugas  tepat  waktu, serta  penjelasan  dosen  tidak  jelas  karena  gangguan  signal  sehingga  materi  yang  disampaikan tidak diterima dengan baik oleh mahasiswa. Berdasarkan Surat Edaran Kementerian Pendidikan, Kebudayaan,  Riset,  Dan  Teknologi,  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi,  Riset,  dan Teknologi Nomor 4 Tahun 2021 [5] tentang Penyelenggaraan Pembelajaran Tatap Muka Tahun Akademik 2021/2022, dalam surat edaran tersebut di sampaikan bahwa untuk tahun akademik 2021/2022 perguruan tinggi dapat menyelenggarakan pembelajaran tatap muka terbatas dengan syarat  tetap  menerapkan  protokol  kesehatan,  dan/atau  pembelajaran  daring.  Dalam penyelenggaraan  perkuliahan,  perguruan  tinggi  harus  tetap  memprioritaskan  kesehatan  dan keselamatan seluruh civitas akademika serta masyarakat sekitarnya.
Ketika  pembelajaran  tatap  muka  terbatas  (luring)  akan  dimulai  lagi,  tentunya  sistem absensi  juga  secara  otomatis  akan  digunakan  lagi.  Sistem  absensi  digunakan  sebagai  pencatat kehadiran mahasiswa sehingga merupakan salah satu hal penting dalam proses perkuliahan. Tak terkecuali di Universitas Sembilanbelas November (USN) Kolaka. Jumlah kehadiran mahasiswa akan  digunakan  sebagai  penentu  untuk  mengikuti  Ujian  Akhir  Semester  (UAS)  dengan persentase  sebesar  80%  dari  16  pertemuan  untuk  tiap  semester.  Selama  perkuliahan  luring,  di USN  Kolaka  khususnya  di  Program  Studi  Sistem  Informasi,  sistem  absensi  masih  dilakukan secara  manual  dengan  menandatangani  lembar  kertas  absensi.  Kertas  merupakan  benda  yang berisiko  menjadi  media  penularan  virus  corona  karena  disentuh  oleh  banyak  mahasiswa  dan dosen,  tentunya  juga  kertas  absensi  kurang  efektif  karena  memungkinkan  mahasiswa  untuk melakukan  kecurangan  saat  mengisi  absen  kehadiran.  Selain  itu,  rekapitulasi  kehadiran  oleh tenaga  kependidikan  juga  dilakukan  dengan  cara  manual  yang  membutuhkan  waktu  lama sehingga dinilai kurang efisien.
Dengan  perkembangan  teknologi,  banyak  sistem  kehadiran  berbasis  biometrik  telah dibangun dengan pengenalan pola yang mengidentifikasi karakteristik fisik spesifik seseorang, termasuk wajah, sidik jari, dan iris [6]–[9]. Namun, terdapat beberapa kelemahan yang dimiliki oleh  sistem  pengenalan  tersebut  seperti  besarnya  kemungkinan  sabotase  pada  sidik  jari,  sulit melakukan  pengenalan  pada  objek  wajah  yang  menggunakan  aksesoris  seperti  topi  dan kacamata  serta  pada  ekspresi  yang  berubah  ubah  dan  mahalnya  alat  akuisisi  pada  aplikasi pengenalan berbasis iris. Pengenalan dorsal hand vein (pembuluh darah pada punggung tangan) merupakan sistem biometrika yang mengenali individu melalui pola pembuluh darah vena pada
T
386 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E-ISSN 2503-2933
punggung tangannya [10]. Pola pembuluh darah tersebut memiliki karakteristik yang unik pada setiap  manusia,  bahkan  orang  yang  kembar  identik  pun  memiliki  pola  pembuluh  darah  yang berbeda.  Selain  itu,  pola  pembuluh  darah  juga  tidak  berubah  sepanjang  hidup  manusia  (sejak usia  dewasa)  kecuali  apabila  ada  luka  atau  penyakit  [11].  Sistem  biometrika dorsal  hand  vein menjadi  salah  satu  yang  sedang  berkembang  saat  ini  karena  sistem  biometrika  ini  tidak mengganggu kenyamanan seseorang saat proses akuisisi citra dan harga sensor yang digunakan cukup terjangkau.
Pencatatan  absensi  ketika  perkuliahan  luring  mahasiswa  menggunakan  sistem  yang terkomputerisasi  belum  pernah  diterapkan  di  Program  Studi  Sistem  Informasi  USN  Kolaka . Untuk  itu,  penelitian  ini  akan  membangun  sebuah  sistem  absensi  berbasis  biometrika dorsal hand vein . Sistem yang dibangun memanfaatkan webcam infra merah ( infrared webcam ) yang terhubung  pada  perangkat  komputer  untuk  melakukan  perekaman  kehadiran.  Tujuan  dari pengembangan sistem ini adalah untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam pencatatan dan perekapan absensi perkuliahan yang lebih efektif dan efisien.
Beberapa faktor yang menjadi masalah utama dalam biometrika dorsal hand vein yaitu teknik  akuisisi  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  citra  yang  dibutuhkan  karena  diperlukan kamera infra merah dan tingkat pencahayaan yang sesuai. Selain itu, proses ekstraksi fitur dari sampel dorsal  hand  vein yang  terkadang  menimbulkan noise yang  cukup  mengganggu  sistem biometrika.  Penelitian  sebelumnya  untuk  biometrika dorsal  hand  vein telah  menggunakan metode  ekstraksi  fitur  seperti Hough  Lines  Transform [12] dan Gaussian  Directional  Filter [13]. Namun,  metode-metode  tersebut  masih  kurang  baik  dalam  mengenali  tekstur  pembuluh darah pada dorsal hand vein, hal ini ditunjukkan dengan akurasi pengenalan yang masih rendah . Untuk  itu,  diperlukan  metode  ekstraksi  fitur  yang  sesuai  untuk  karakteristik  citra dorsal  hand vein yang  dapat  direpresentasikan  dengan  fitur  tekstur.  Salah  satu  metode  yang  telah  teruji dengan  baik  untuk  proses  ekstraksi  fitur  tekstur  adalah Local  Binary  Patterns (LBP) karena LBP  mampu  menggambarkan  tekstur  dan  bentuk  dari  citra  digital  dengan  membagi  citra menjadi beberapa daerah kecil dari fitur-fitur objek yang diekstraksi. Metode LBP menyediakan hasil yang sangat baik jika dilihat dari segi kecepatan pemrosesan dan akurasi dalam mengenali tekstur citra [14].
Penelitian  ini  menggunakan Local  Binary  Patterns (LBP)  untuk  proses  ekstraksi  fitur pada  pengenalan dorsal  hand  vein [15].  LBP  digunakan  untuk  memperoleh  fitur  tekstur sehingga  mengoptimalkan  nilai  fitur  dari  tekstur  pembuluh  darah  sehingga  diperoleh  akurasi sistem  biometrika  yang  baik  dan  kecepatan  pemrosesan  yang  tinggi.  Adapun  data  yang dibutuhkan  sistem  adalah  dataset  berupa  foto dorsal  hand  vein yang  disimpan  dalam  sistem manajemen relasional database . Sistem absensi ini diuji pada mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Universitas Sembilanbelas November Kolaka. Dengan demikian, penelitian ini dapat menghasilkan  sistem  absensi  berbasis  biometrika dorsal  hand  vein yang  dapat  mengenali mahasiswa secara terkomputerisasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem pengenalan Dorsal Hand Vein pada penelitian ini terdiri dari enam proses utama yaitu  akuisisi  citra, input citra, preprocessing, ekstraksi  fitur,  membuat database dan pengenalan . Berikut diagram blok untuk alur proses dari sistem yang dibuat pada penelitian ini.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E- ISSN 2503-2933 387
Noorhasanah , et., al [Sistem Absensi Mahasiswa Berbasis Dorsal Hand Vein Menggunakan Local Binary Patterns dan Fuzzy K-NN]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 1. Alur Proses Sistem

## 2.1 Dataset
Penelitan ini menggunakan dataset yang berasal dari 50 mahasiswa berbeda. Citra sampel dorsal  hand diambil  menggunakan webcam sebanyak  3  kali  sehingga  total dataset yang digunakan yaitu 150 citra. Adapun ukuran dari citra hasil akuisisi yaitu sebesar 640x480 piksel dengan format *.png. Contoh dataset citra dorsal hand vein ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh Dataset Citra Dorsal Hand Vein

## 2.2 Preprocessing Citra
Proses preprocessing terjadi  pada  citra  sampel  dan  citra  uji.  Gambar  3  berikut menunjukkan tahapan-tahapan preprocessing pada penelitian ini.
Gambar 3. Tahapan-tahapan Preprocessing
388 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E-ISSN 2503-2933

## 2.2.1 Cropping
Cropping adalah proses pemilihan subpiksel dari satu citra original menjadi citra dengan jumlah  piksel  yang  berbeda.  Proses  ini  bertujuan  untuk  mengambil Region  of  Interest (ROI) dari citra dorsal hand dan menghilangkan bagian yang tidak diperlukan untuk persiapan proses ekstraksi ciri. Proses cropping pada penelitian ini yaitu: 1) Menentukan 4 titik potong yaitu nilai x 0 , nilai x 1 ,  y 0 dan y 1 berdasarkan  nilai  piksel  objek.  Langkah  pertama  yaitu  melakukan inisialisasi nilai x 0 , y 1 , x 0 , y 1 pada citra. Setelah semua piksel diproses maka didapatkan 4 titik potong  yang  akan  digunakan  pada  proses  selanjutnya.  2)  Melakukan  pemotongan  citra  asli berdasarkan 4 titik potong yang telah didapatkan dari proses sebelumnya.

## 2.2.2 RGB to Grayscale
Proses  ini  bertujuan  untuk  mengubah  citra  RGB  menjadi  citra grayscale .  Langkah pertama  dalam  proses  RGB to grayscale ini  adalah dengan  mendefinisikan  nilai x dan y yang merupakan  koordinat  posisi  piksel.  Lalu  untuk  setiap  (x,  y)  akan  diberikan  nilai  berupa intensitas  merah,  hijau,  dan  biru.  Selanjutnya,  nilai  merah  dikalikan  0,3,  nilai  hijau  dikalikan 0,5,  dan  nilai  biru  dikalikan  0,2.  Hasil  perkalian  ini  akan  menghasilakn  output  berupa  nilai grayscale yang akan digunakan untuk menggantikan nilai merah, hijau, dan biru pada koordinat posisi ( x,y ).

## 2.2.3 Resize
Tujuan  dari  proses resize adalah  untuk  menormalkan  ukuran  citra  yang  di- crop .  Pada penelitian  ini,  semua  citra  di- resize menjadi  ukuran  128  x  128  piksel  menggunakan  fungsi penskalaan pada library MATLAB.

## 2.2.4 Median filter
Proses ini dilakukan untuk mengurangi noise dan menghaluskan citra yang telah di- resize sebelumnya.  Sehingga  akan  meningkatkan  akurasi  hasil  pemrosesan  citra  karena noise yang ikut diproses dalam sistem semakin berkurang .

## 2.2.5 Adaptive histogram equalization
Selanjutnya,  metode Adaptive  histogram  equalization diterapkan  untuk  meningkatkan kontras dan memperbaiki kualitas citra sehingga informasi yang diperoleh pada citra akan lebih jelas dibandingkan pada citra sebelum proses Adaptive histogram equalization diterapkan.

## 2.2.6 Substract
Metode substract digunakan untuk mencari objek dari citra dengan membandingkan citra yang  ada  dengan  sebuah  model  latar  belakang.  Metode subtract ini  menggunakan  fungsi anisotropic  diffusion  filter, fungsi  operasi  morfologi closing ,  fungsi subtract dan fungsi normalisasi pada  MATLAB . Adapun  tahap-tahapnya  yaitu:  1)  Melakukan smoothing pada bagian tepi citra menggunakan fungsi anisotropic diffusion filter yang terdapat pada MATLAB. 2)  Mendefinisikan  elemen  struktur  morfologi  citra  untuk  memperoleh  citra background menggunakan  fungsi  operasi  morfologi closing pada  MATLAB.  3)  Mengurangkan  citra  hasil dari fungsi anisotropic diffusion filter dan citra background hasil dari fungsi operasi morfologi closing dengan menggunakan fungsi subtract pada MATLAB. 4) Melakukan normalisasi citra hasil subtract sehingga  diperoleh  citra dorsal  hand  vein yang  siap  diekstraksi menggunakan fungsi normalisasi pada MATLAB, sehingga diperoleh bagian objek dari citra.
2.3 Metode Local Binary Patterns (LBP)
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E- ISSN 2503-2933 389
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Metode ini diperkenalkan oleh Timo Ojala dengan deskriptor tekstur yang menggunakan perbandingan skala abu-abu  piksel  yang  berdekatan. Operator  LBP  dasar  berupa  filter  dengan ukuran 3 x 3 sehingga terdapat 8 piksel ketetanggaan i n untuk piksel pusat i c . Piksel baru yang berdekatan  ditentukan  oleh  ambang  batas  menggunakan  nilai  abu-abu  dari  piksel  pusat (Persamaan (1)) dengan fungsi thresholding s(x) pada Persamaan (2). Selanjutnya, kode binary yang dihasilkan oleh operator LBP piksel ketetanggaan ini digunakan sebagai representasi fitur dari  piksel  pusat i c [16].  Kelebihan  dari  metode  LBP  ini  adalah  tingkat  komputasinya  yang rendah  dan  mudah  diimplementasikan  sehingga  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  ekstraksi  fitur dapat lebih cepat.
, 2 1

## 1,      0 0,      0                           2
Gambar  4  merupakan  ilustrasi  dari  proses  LBP.  Proses  LBP  tersebut  dimulai  dengan melakukan  pengurangan  piksel  ketetanggaan  dengan  piksel  pusat  seperti  pada  Persamaan  (1). Adapun threshold untuk  hasil  pengurangan  tersebut  menggunakan  Persamaan  (2),  jika diperoleh  hasil  pengurangan 0  maka  diberi  nilai  1  sedangkan  jika  hasilnya 0  maka  akan diberi  nilai  0.  Selanjutnya,  dilakukan  penyusunan  nilai  bit  biner  piksel  ketetanggaan  dengan arah yang berlawanan arah jarum jam. Kedelapan nilai bit biner tersebut nantinya akan diubah menjadi nilai desimal sebagai pengganti nilai piksel pusat i c .

## Gambar 4 Ilustrasi LBP [17]

## 2.4 Metode Fuzzy k-Nearest Neighbour (k-NN)
Metode  ini  merupakan  metode  yang  digunakan  pada  tahapan  pengenalan  di  mana  fitur dorsal vein citra uji akan dicocokkan dengan fitur yang ada dalam database. Pada metode Fuzzy k-NN  ini,  derajat  keanggotaan  ditetapkan  sebagai  representasi  jarak k-Nearest  Neighbor dari fitur  citra  dan  keanggotaannya  pada  sebagian  kemungkinan  kelas  [18].  Nilai  dari  data x yang termasuk ke dalam kelas y i akan direpresentasikan dengan µ(x, y i ) , sedangkan jumlah tetangga terdekat yang digunakan direpresentasikan dengan variabel k . Selanjutnya, µ(x j , y i ) merupakan nilai  keanggotaan  data  tetangga  dalam  k  tetangga  pada  kelas y i yang  akan  bernilai  1 jika  data latih x j masuk dalam kelas y i . nilai d(x, x j ) merupakan jarak dari sebuah data x ke data x j dalam k tetangga  terdekat, m adalah  faktor  skala  untuk  nilai  keanggotaan µ(x,  y i ) .  Persamaan  (3) digunakan untuk memperoleh nilai µ(x, y i ) .
390 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E-ISSN 2503-2933
, ∑ , ! ∗ # $%/'$ ∑ # $%/'$ 3
Pada metode fuzzy k-NN, hasil klasifikasi setiap data uji x yang diinput direpresentasikan dengan  nilai  keanggotaan  sebesar µ (x,  y i ) untuk  beberapa  kelas.  Dari  beberapa  nilai µ (x,  y i ) tersebut, nilai keanggotaan µ (x, y i ) yang tertinggi dari kelas y i yang akan dipilih sebagai kelas dari data uji x .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  analisis  dan  perancangan  sistem  diimplementasikan  menggunakan software MATLAB.  Implementasi  dari  metode Local  Binary  Patterns pada  tampilan  menu  utama  yang ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Untuk  memasukkan  citra  baru  pada  sistem,  dapat  dilakukan menggunakan  tombol  Aktifkan Webcam, Ambil  Citra  dan  Simpan  Citra.  Untuk  memasukkan citra dorsal  hand yang  telah  disimpan  kedalam  folder,  dapat  dilakukan  dengan  cara  menekan tombol  Masukkan  Citra.  Untuk  memulai  tahap preprocessing, terlebih  dahulu  dilakukan crop citra dengan cara menekan tombol Crop Citra lalu memilih area crop dan selanjutnya menekan tombol  Preprocessing.  Langkah  selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  fitur  dengan  cara  menekan tombol Ekstraksi Fitur.
Gambar 5. Tampilan Menu Utama
User dapat  menyimpan  nilai  hasil  ekstraksi  fitur  dengan  cara  menekan  tombol  Buat Database dan  untuk  melakukan  pengenalan  individu,  dilakukan  dengan  menekan  tombol
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E- ISSN 2503-2933 391
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Pengenalan . Langkah-langkah  dalam  proses  pengenalan  individu  untuk  sistem  absensi mahasiswa pada penelitian ini yaitu:
1) Melakukan  proses preprocessing pada  citra  yang  dimasukkan.  Adapun  tahapan preprocessing  yang  dilakukan  seperti  pada  Gambar  3  yaitu cropping, konversi  citra rgb ke grayscale,  resize,  median  filter,  adaptive histogram  equalization,  subtract yang  terdiri  dari fungsi anisotropic  diffusion  filter, fungsi  operasi  morfologi closing ,  fungsi subtract dan fungsi normalisasi .
2) Melakukan ekstraksi fitur tekstur dari citra uji dengan metode Local Binary Patterns (LBP).
3) Setelah  proses  ekstraksi  selesai,  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  pengenalan  dengan menggunakan metode Fuzzy k-Nearest Neighbour . Pada tahap pengenalan, nilai fitur citra uji akan dihitung kedekatannya dengan nilai fitur citra latih.
4) Setelah  diperoleh  nilai  citra  latih  yang  paling  dekat  dengan  nilai  citra  uji,  sistem  akan memberikan keterangan bahwa citra uji adalah citra dari individu ke- n pada database . Hasil pengenalan dianggap benar jika dua digit pertama pada nama file citra uji sama dengan hasil pengenalan individu ke- n pada sistem. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Hasil Pengenalan Pola Benar
5) Hasil pengenalan dianggap salah jika dua digit pertama pada nama file citra uji tidak sama dengan hasil pengenalan individu ke- n pada sistem. Seperti yang ditunjukkan Gambar 7.
392 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E-ISSN 2503-2933
Gambar 7. Tampilan Hasil Pengenalan Pola Salah
Setelah  diperoleh  nilai  citra  latih  yang  paling  dekat  dengan  nilai  citra  uji,  sistem  akan memberikan  keterangan  bahwa  citra  uji  adalah  citra  dari  individu  ke- n pada database .  Hasil pengenalan  dianggap  benar  jika  dua  digit  pertama  pada  nama file citra  uji  sama  dengan  hasil pengenalan individu ke- n pada sistem (Gambar 6).
Tabel 1. Hasil Pengujian Skenario Pertama Citra Uji Citra Latih Benar Salah Jumlah Citra Uji Akurasi Citra uji 1 Citra latih 2 8 42 50 16% Citra uji 1 Citra latih 3 12 38 50 24% Citra uji 2 Citra latih 1 19 31 50 38% Citra uji 2 Citra latih 3 14 36 50 28% Citra uji 3 Citra latih 1 14 36 50 28% Citra uji 3 Citra latih 2 15 35 50 30% Akurasi rata-rata hasil pengenalan 27,33%
Pada  skenario  pengujian  kedua,  dilakukan  pengujian  terhadap  50  citra  uji  terhadap  100 citra latih yang nilai fitur citranya tersimpan pada database . Database dibagi menjadi 3 bagian yaitu database1 , database2 dan database3 dimana  pada database1 hanya  terdapat  nilai  fitur citra latih 2 dan citra latih 3, pada database2 hanya terdapat nilai fitur citra latih 1 dan citra latih 3  dan  pada database3 hanya  terdapat  nilai  fitur  citra  latih  1  dan  citra  latih  2.  Pengujian dilakukan dengan cara menguji file citra dengan nama *_L_001 dengan database1 yang berarti data fitur citra tersebut tidak terdapat pada database1 karena data fiturnya tersimpan pada data testing1 . Tabel 2 menunjukkan hasil skenario pengujian kedua ini.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E- ISSN 2503-2933 393
Noorhasanah , et., al [Sistem Absensi Mahasiswa Berbasis Dorsal Hand Vein Menggunakan Local Binary Patterns dan Fuzzy K-NN]
Tabel 2. Hasil Skenario Pengujian Kedua Citra Uji Citra Latih Benar Salah Jumlah Citra Uji Akurasi Citra uji 1 Citra latih 2 Citra latih 3 16 34 50 32% Citra uji 2 Citra latih 1 Citra latih 3 19 31 50 38% Citra uji 3 Citra latih 1 Citra latih 2 19 31 50 38% Akurasi rata-rata hasil pengenalan 36.00%
Pada  skenario  pengujian  ketiga,  150  citra  uji  terhadap  150  citra  latih  di  mana  nilai pengambilan sampel citra disimpan dalam database . Nilai fitur untuk database yang digunakan diperoleh  dari  150  citra  yang  ditemukan  pada  citra  latih  1,  citra  latih  2  dan  citra  latih  3 digabungkan menjadi satu file database . Tabel 3 menunjukkan hasil skenario pengujian ketiga.
Tabel 3. Hasil Skenario Pengujian Ketiga Citra Uji Citra Latih Benar Salah Jumlah Citra Uji akurasi Citra uji 1 Citra latih 1 Citra latih 2 Citra latih 3 43 7 50 86% Citra uji 2 Citra latih 1 Citra latih 2 Citra latih 3 46 4 50 92% Citra uji 3 Citra latih 1 Citra latih 2 Citra latih 3 47 3 50 94% Akurasi rata-rata hasil pengenalan 90.67%
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  1,  Tabel  2  dan  3  dapat  dilihat  bahwa  semakin banyak  sampel  dalam database maka  akurasi  yang  diperoleh  semakin  tinggi.  Hal  ini  karena semakin  banyak  sampel  yang  ada  di database ,  semakin  besar  kemungkinan  kesamaan  antara citra uji dan citra latih dalam database .
Dalam pengujian, ditemukan beberapa kesalahan pada proses pengenalan yang disebabkan oleh posisi  tangan  individu  yang  selalu  berubah  saat  proses  akuisisi.  Hal  ini  akan  merubah  sudut  pandang kamera  terhadap dorsal  hand sehingga  posisi  pembuluh  darah,  ketebalan  pembuluh  darah  dan  ukuran pembuluh darah akan ikut berubah yang mengakibatkan sistem sulit mengenali individu tersebut. Ilustrasi posisi  tangan  yang  berubah  saat  proses  akuisisi  citra  ditunjukkan  pada  Gambar  8  yang  merupakan ilustrasi posisi tangan yang berubah saat proses akuisisi citra.
394 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E-ISSN 2503-2933
Gambar 8. Ilustrasi Posisi Tangan yang Berubah Saat Proses Akuisisi Citra Selanjutnya, kesalahan yang terjadi pada proses pengenalan disebabkan oleh proses crop yang beragam. Hal ini karena proses crop akan mempengaruhi proses-proses selanjutnya yaitu preprocessing, ekstraksi  fitur sampai  pengenalan.  Ilustrasi  proses crop yang  beragam ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Ilustrasi Proses Crop yang Beragam

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  dilakukan  pada  hasil  pengujian  maka disimpulkan  bahwa  sistem  absensi  mahasiswa  berbasis dorsal  hand  vein (pembuluh  darah  di punggung  tangan)  menggunakan  metode Local  Binary  Pattern (LBP)  memberikan  hasil  yang baik,  terbukti  dengan  akurasi  pengenalan  mahasiswa  sebesar  90,67%.  Adapun  kesalahan pengenalan dalam sistem absensi dikarenakan banyaknya citra latih dalam database dan posisi tangan yang berbeda selama proses akuisisi citra dan berbagai proses cropping citra.

## 5. SARAN
Saran  untuk  penelitian  lebih  lanjut  tentang  sistem  absensi  mahasiswa  berbasis Dorsal Hand  Vein menggunakan Local  Binary  Patterns dan Fuzzy k-Nearest  Neighbour memerlukan pelatihan  citra  pada  lebih  banyak  database,  akuisisi  citra  yang  lebih  baik  dan  proses pemotongan untuk mengurangi kesalahan dalam pengenalan Dorsal Hand Vein .
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E- ISSN 2503-2933 395

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, Dan Penjaminan Mutu Pendidikan (LP2M-PMP) Universitas Sembilanbelas November Kolaka atas  dukungan  finansial  yang  telah  diberikan  dalam  rangkaian  kegiatan  penelitian  ini,  serta rekan-rekan  Fakultas  Teknologi  Informasi  yang  telah  memberikan  dukungan  dalam menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Valerisha  and  M.  A.  Putra,  2020, “Pandemi  Global  Covid-19  dan  Problematika Negara-Bangsa:  Transparansi  Data  Sebagai  Vaksin  Socio-Digital?,”  J.  Ilm.  Hub.  Int. , Vol. 0, No. 0, pp. 131–137, doi: 10.26593/jihi.v0i0.3871.131-137.
[2] S. H. D. Hatmo, 2021. “Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Efektivitas Pembelajaran Jarak Jauh Secara Daring,” Sch. J. Pendidik. dan Kebud. , Vol. 11, No. 2, pp. 115–122.
[3] N. B. Argaheni, 2020, “Sistematik Review: Dampak Perkuliahan Daring Saat Pandemi COVID-19  Terhadap  Mahasiswa  Indonesia,” PLACENTUM  J.  Ilm.  Kesehat.  dan  Apl. , Vol. 8, No. 2, p. 99, doi: 10.20961/placentum.v8i2.43008.
[4] A.  Harapani,  2020. “Pengaruh  Kuliah  Daring  Saat  Pandemi  Covid-19  Terhadap Kemampuan Mahasiswa,” p. 8,
[5] Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi.  Direktorat  Jenderal Pendidikan  Tinggi,  Riset,  dan  Teknologi.  2021. Surat  Edaran  Penyelenggaraan Pembelajaran Tatap Muka Tahun Akademik 2021/2022 .
[6] N.  V.  De  Lima,  L.  Novamizanti,  and  E.  Susatio,  2019. “Sistem  Pengenalan  Wajah  3D
Menggunakan ICP dan SVM,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , Vol. 6, No. 6.
[7] N.  W.  Marti  and  K.  Y.  E.  Aryanto,  2016. “Prototipe  Sistem  Absensi  Berbasis  Face Recognition Dengan Metode Eigenface,” Proceeding Semnasvoktek , Vol. 1, p. 6.
[8] E.  Indra,  M.  D.  Batubara,  M.  Yasir,  and  S.  Chau,  2019. “Desain  dan  Implementasi Sistem  Absensi  Mahasiswa  Berdasarkan  Fitur  Pengenalan  Wajah  Dengan Menggunakan  Metode  Haar-Like  Feature:  Sistem  Informasi,”  J.  Teknol.  dan  Ilmu Komput. Prima , Vol. 2, No. 2, pp. 363–370.
[9] A.  C.  Rompas,  S.  Sompie,  and  A.  Jacobus,  2021. “Aplikasi  Absensi  Berbasis Pangenalan Wajah Multiple Person,” J. Tek. Inform. , Vol. 16, No. 2, pp. 129–136.
[10] J. C. Lee, C. H. Lee, C. B. Hsu, P. Y. Kuei, and K. C. Chang, 2014. “Dorsal Hand Vein Recognition Based on 2D Gabor filters,” Imaging Sci. J. , Vol. 62(3), pp. 127–138.
[11] M.  Watanabe,  2008. Palm  Vein  Authentication.  In  Advances  in  Biometrics .  Springer London,
396 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 384-396 E-ISSN 2503-2933
[12] N.  C,  C.  Ashwini,  A.  Medha,  N.  Ramini,  P.  Kini,  and  S.  K,  2012. “Biometric Authentication  by  Dorsal  Hand  Vein  Pattern,”  Int.  J.  Eng.  Technol. ,  Vol.  2(15),  pp. 837–840.
[13] C. B. Hsu, J. C. Lee, S. J. Chuang, and P. Y. Kuei, “Gaussian Directional Pattern for Dorsal Hand Vein Recognition,” Imaging Sci. J. , Vol. 63(1), pp. 54–62.
[14] M. A. Rahim, H. N. Md, T. Wahid, and S. Azam, 2013. “Face Recognition using Local Binary Patterns (LBP),” Glob. J. Comput. Sci. Technol. Graph. Vis.
[15] F. J. Pontoh, J. Y. Sari, A. A. Ilham, and I. Nurtanio, 2018, “Multispectral Dorsal Hand Vein Recognition Based On Local Line Binary Pattern,” J. Ilmu Komput. dan Inf. , Jun. doi: 10.21609/jiki.v11i2.576.
[16] P.  I.  Nainggolan  and  Y.  Herdiyeni,  2013, “Aplikasi  Mobile  Untuk  Identifikasi Tumbuhan  Obat  Menggunakan  Local  Binary  Pattern  Dengan  Klasifikasi  Probabilistic Neural Network,” Inst. Pertan. Bogor , pp. 1–15.
[17] J.  Y.  Sari,  S.  Bantun,  and  Z.  Noorhasanah,  2021, “Local  Binary  Patterns  for  Dorsal Hand Vein Recognition,” pp. 235–239.
[18] J.  M.  Keller,  M.  R.  Gray,  and  J.  A.  G.  JR,  1985 “A  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor Algorithm,” IEEE Trans. Syst. Man. Cybern. , Vol. (4), pp. 580–585.