Berkembangnya informasi dan teknologi memberi dampak baik dalam kehidupan modern. Salah satunya yaitu pengenalan individu dibuat secara otomatis untuk memudahkan pencarian informasi yang berkaitan identitas. Agar tidak sulit identifikasi individu secara benar, digunakan metode pengenalan ciri fisik untuk mengidentifikasi individu atau biasa dikenal dengan istilah biometrik. Banyak ciri fisik yang dapat digunakan, misalnya sidik jari, tulang hidung, gigi, dan sebagainya selama ciri tersebut masih anggota tubuh. Salah satunya adalah telapak kaki. Discrete Wavelet Transform (DWT) adalah metode komputasi yang bisa digunakan untuk mendukung sistem identifikasi berupa citra digital. Pada Tugas Akhir ini tahapan untuk mendapatkan parameter yang diperlukan agar mencapai akurasi yang optimal antara lain akuisisi data citra telapak kaki, pre-processing, ekstraksi ciri DWT hingga proses klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Proses penentuan klasifikasi dan kelas menggunakan algoritma SVM dengan mengubah parameter kernel pada masing – masing pengujian. Didapatkan akurasi tertinggi dalam sistem yang digunakan Tugas Akhir ini yaitu pada SVM OAO sebesar 72% dengan waktu komputasi tercepat 66.72 detik sehingga algoritma ini bisa dikatakan optimal dalam sistem.