Tanda tangan merupakan salah satu biometrik manusia. Permasalahan muncul apabila kemungkinan terdapat pemalsuan sehingga dibutuhkan sistem yang dapat melakukan verifikasi dan otentifikasi keabsahan pemilik tanda tangan. Namun identifikasi dan verifikasi suatu pola citra tanda tangan tidak mudah dikenali. Penelitian terdahulu mengenai identifikasi tanda tangan telah banyak dilakukan menggunakan metode Backpropagation dan Wavelet, maupun dengan Learning Vector Quantization, Wavelet dengan Support Vector Machine, Discrete Fourier Transform dan Discrete Cosine Transform dapat mengenali dan identifikasi tanda tangan dan penelitian dengan metode Multilayer Perceptron dapat menunjukkan kepribadian yang dilakukan secara offline maupun online. Akurasi dari identifikasi dan verifikasi tanda tangan ditentukan dari pemilihan metode pra proses dan ekstrasi fitur. Penelitian ini akan membuat model komputasi identifikasi identitas tanda tangan menggunakan ekstraksi Wavelet dan Jaringan Syaraf Tiruan dengan algoritma Backpropagation untuk otentifikasi. Penelitian dimulai dengan mengambil data tanda tangan dari kertas A4 menggunakan scanner dari 15 naracoba sebanyak 10 tanda tangan setiap orangnya dengan total 150 citra tanda tangan yang digunakan sebagai data latih dan data uji dengan ukuran 256x256 pixel selanjutnya praproses dan diekstraksi menggunakan Wavelet dan diidentifikasi menggunakan Backpropagation. Sistem identifikasi tanda tangan dapat mengenali 90 citra tanda tangan dengan akurasi 100% dengan data yang telah dilatihkan sedangkan identifikasi terhadap data baru diperoleh akurasi sebesar 46%