ABSTRAKSI: Individu dapat dikenali melalui berbagai macam ciri: melalui ciri fisik, kimia, maupun perilaku. Ciri masing-masing individu bersifat unik (berbeda antara satu individu dengan individu lain). Oleh karena itu, dalam mengenali satu individu dapat dilakukan melalui ciri individu tersebut.Salah satu bentuk pengenalan individu adalah melalui teknologi pengenalan fingerprint (sidik jari). Teknologi ini telah banyak digunakan dalam keseharian, salah satu contoh penggunaannya ialah pada lingkungan perkantoran sebagai presensi.
Namun, teknologi pengenalan fingerprint ini mempunyai kelemahan. Salah satu kelemahannya ialah luas penampang yang kecil sehingga jika terjadi kerusakan akan menyebabkan fingerprint sulit dikenali. Oleh karena itu, penggunaan fingerprint sebagai media identifikasi dapat disubstitusi dengan menggunakan telapak tangan (palm).
Pada tugas akhir ini, pengenalan telapak tangan menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP) dan Levenberg Marquard Backpropagation (LMB). Metode LBP digunakan untuk mendapatkan ciri dari telapak tangan. Metode LMB digunakan sebagai metode klasifikasi telapak tangan.
Adapun dalam mendapatkan Region of Interest (yaitu telapak tangan) digunakan metode Competitive Hand Valley Detection (CHVD).
Hasil yang didapatkan adalah penggunaan metode Local Binary Pattern dan Levenberg Marquardt Backpropagation pada pengenalan telapak tangan memiliki akurasi tertinggi sebesar 86,67%.
Kata Kunci : Local Binary Pattern, Levenberg Marquardt Backpropagation, Telapak Tangan, CHVD.ABSTRACT: Individuals can be recognized through a variety of characteristics: through physical, chemical, and behavioral. Characteristics of each individual is unique ( different from one individual to another individual ). Therefore, in recognizing an individual can be made through the individual traits. One form of individual recognition is through fingerprint recognition technology ( fingerprint ). This technology has been widely used in our life, the example is employee presence at office.
However, this fingerprint recognition technology has drawbacks. One drawback is the small cross-sectional area so that if there is damage it will cause the fingerprint are difficult to identify. Therefore, the use of fingerprints as a media of identification can be substituted by using the palm of the hand ( palm ).
In this thesis, identification of the palm using Local Binary Pattern ( LBP ) method and Levenberg Marquard Backpropagation ( LMB ) method. LBP method used to obtain the characteristics of the palm. LMB method is used as a method of classification of palms.
As in getting the Region of Interest ( ie. the palm of the hand ) used methods Competitive Hand Valley Detection ( CHVD ).
The results of Local Binary Pattern method and Levenberg Marquardt Backpropagation for identify the palm has the highest accuracy of 86,67%.
Keyword: Local Binary Pattern, Levenberg Marquardt Backpropagation, Palm, CHVD.