Biometrik iris mata merupakan jenis biometrik untuk identifikasi individu. Pengenalan individu dengan cara tradisional atau konvensional masih kurang efektif dibandingkan dengan sistem biometrik, karena dibandingkan dengan cara konvensional, sistem biometrik lebih aman dan tidak mudah dicuri atau ditiru maupun diakses oleh sembarang orang yang tidak sah. Dalam penelitian ini dilakukan perancangan sistem simulasi identifikasi individu melalui citra iris mata dengan menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) untuk ekstraksi ciri citra. Dilanjutkan dengan klasifikasi menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation. Dataset yang digunakan adalah data primer yang diambil secara langsung melalui kamera smartphone dari 30 individu. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis metode Histogram of Oriented Gradient menggunakan ukuran citra 128×128 piksel, parameter Cell Size 16×16 cell, Bins Numbers 12, Size Block 2×2 cell, skema normalisasi L2-Hys dan klasifikasi JST backpropagation dengan nilai Random state 1, Learning Rates 0.001, Epoch 200, Hidden Layer 100 dengan fungsi aktivasi sigmoid sistem mampu menghasilkan sistem kinerja dengan akurasi performansi terbesar 91.93%, dengan menggunakan 1500 data latih dan 1500 data uji citra iris mata.