Biometrics adalah salah satu bidang dalam computer science yang berkembang pesat belakangan ini. Dalam salah satu penerepannya, biometrics digunakan untuk mengidentifikasi citra dalam proses otentikasi. Karena alasan keandalan, jenis biometrics system yang sekarang banyak digunakan adalah yang multimodal. Kombinasi Palmprint dan palm geometry adalah kombinasi fitur yang dipilih untuk digunakan dalam penelitian ini. Kedua fitur memiliki keunggulan yaitu dapat diekstrak dari satu citra, sehingga memudahkan proses enrollment. Perhitungan performa akan dilakukan terhadap 600 citra palm dari dataset yang diambil dari database Casia Multispectral Palmprint yang berasal dari 100 user. Dari hasil pengujian didapatkan error rate sebesar 3.27% terhadap 600 citra palm yang menggunakan perbandingan data training dan testing 4:2, dengan menggunakan gabungan pengukuran geometris dengan menggunakan rasio dan konvolusi Gabor filter terhadap palmrpint dengan parameter orientasi 0°,30°,60°, 90°,120°,150° dan panjang gelombang 5,9,13,17 dengan bobot untuk masing-masing modal sebesar 0.6 dan 0.4. Kata Kunci: Multimodal Biometrics, Palmprint, Palm Geometry, Gabor Filter, Competitive Hand Valley Detection