ABSTRAKSI: Perkembangan teknologi informasi selalu sejalan dengan meningkatnya keamanan untuk melindungi data dan infrastruktur IT yang ada di dalamnya. Salah satu keamanan ini adalah dibutuhkannya kunci yang handal untuk mendeteksi kepemilikan yang sah dari akses sebuah teknologi informasi. Kunci tersebut dapat berupa kata sandi, PIN (Personal Indentifier Number), ataupun ciriciri fisik yang unik dari personal tertentu yang dapat dibedakan dari personal lainnya.
Kata sandi dan juga PIN merupakan metode keamanan paling dasar yang sudah lama sekali digunakan. Sering kali metode ini bisa dimanipulasi dan terdapat celah tindak kriminal. Oleh karena itu saat ini sudah banyak digunakan kunci berupa biometrik anggota tubuh manusia. Anggota tubuh manusia yang sering digunakan adalah sidik jari, pola retina, dan garis telapak tangan.
Dalam tugas akhir ini digunakan telapak tangan sebagai objek penelitian karena objek pengukuran semakin luas. Berbeda dengan menggunakan sidik jari, telapak tangan memiliki ciri-ciri yang lebih spesifik. Metode ekstrasi cirinya menggunakan Haar Wavelet dan klasifikasi cirinya menggunakan Support vector Machine (SVM). Hasilnya adalah telapak tangan bisa membedakan personal dengan metode diatas. Akurasi pengujian sistemnya adalah 87%, 97%, dan 91%.Kata Kunci : Kata Kunci : keamanan, biometrik, telapak tangan, Haar Wavelet, SVMABSTRACT: Development of information technology is always in line with the increasing security to protect data and IT infrastructure that is in it. One of these is the need for the security of a reliable key to detect the unauthorized possession of an access to information technology. It could be the key password, PIN (Personal Indentifier Number), or physical characteristics that are unique to a particular personal can be distinguished from the other personal.
Password and PIN is the most basic security methods that have been used for a long time. Often this method can be manipulated and there are gaps crime. Therefore, it is now widely used form of biometric key member of the human body. Members of the human body is often used fingerprints, retinal patterns, and hand lines.
In this thesis used the palm of the hand as the research object because the object of more extensive measurements. Unlike the use of fingerprints, palm of the hand have characteristics that are more specific. Characteristic extraction method using Haar Wavelet and character classification using Support Vector Machine (SVM). The result is able to distinguish personal hand with the above method.Accuration of the testing are 87%, 97%, and 91%.Keyword: Keywords: security, biometrics, palms, Haar Wavelet, SVM