ABSTRAK Pengenalan biometric adalah proses mengenali seseorang berdasarkan karakteristik tingkah laku atau anatominya. Salah satu contoh pengenalan biometric adalah pengenalan sidik jari. Pengenalan ini banyak dianalisis dengan berbagai metode dan sudah dikembangkan oleh para peneliti. Pada penelitian ini dilakukan pengenalan sidik jari dengan metode Hidden Markov Model (HMM) yang menerapkan computer vision dan pengenalan pola. Tujuan dari penelitian ini untuk merancang dan mengimplementasikan perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi sidik jari manusia. Alur prosesnya terdiri dari binerisasi, erosi, skeletonisasi, ekstraksi fitur dan parameter HMM. Data yang digunakan berjumlah 140 data yang terdiri dari 5 label, dimana 40 data sebagai data testing dan sisanya sebagai data training. Pengujian yang dilakukan adalah dengan uji coba terhadap jumlah data training. Terdapat 5 kali pengujian dilakukan yaitu pengujian terhadap 20 data training, 40 data training, 60 data training, 80 data training dan 100 data training. Hasil rata – rata akurasi yang didapatkan pada uji coba mencapai hingga 86% yang diperoleh dari 20, 40, 60, 80, dan 100 data training. Dari hasil pengujian didapatkan kesimpulan bahwa HMM dapat diimplementasikan kedalam sistem pengenalan sidik jari. Kata kunci : Biometrics, pengenalan sidik jari, Hidden Markov Model