Salah satu solusi yang dapat digunakan untuk identifikasi biometrik adalah dengan menggunakan rugae palatina. Rugae palatina itu sendiri bersifat unik dan berbeda untuk setiap orang dan dapat digunakan sebagai alternatif teknik identifikasi individu [1]. Selain itu rugae palatina juga bersifat tetap, yang artinya bahwa rugae palatina ini bersifat stabil sepanjang hidup seseorang.
Teknik yang digunakan adalah Binary Large Object (BLOB) Detection dan Support Vector Machine (SVM). BLOB detection sendiri adalah sebuah metode yang digunakan untuk mendeteksi kumpulan titik-titik pixel yang memiliki nilai logika sama dan menyatukannya dalam satu region [18]. Sedangkan SVM sendiri adalah sebuah metode yang bekerja dengan tujuan menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan antara satu kelas dengan kelas yang lain [2].
Hasil yang diperoleh dari tugas akhir ini adalah sebuah aplikasi berbasiskan Matlab dengan nilai akurasi rata-rata terbaik sebesar 100% untuk identifikasi biometrik. Sedangkan untuk identifikasi bentuk rugae palatina akurassi rata-rata terbaik adalah sebesar 85.19%.
Simpulan dari tugas akhir ini adalah bahwa untuk pengujian identifikasi biometrik sistem dapat membedakan antar individu dengan maksimal. Begitu pula untuk identifikasi bentuk rugae palatina, sistem sudah dapat membedakan bentuk-bentuk yang menyusun rugae palatina meskipun performasi sistem masih belum maksimal.
Kata kunci: binary large object detection, rugae palatina, Support Vector Machine