Klasifikasi Citra Uang Kertas dengan Menggunakan Metode Neural Network

Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara,Ternate Program Studi Teknik Informatika Universitas Khairun,Ternate

Abstract

Manusia membutuhkan  uang untuk memenuhi kebutuhannya. Uang memegang peranan yang begitu penting sehingga sebagian orang berusaha mendapatkannya dengan cara yang melanggar hukum. Dengan bantuan ilmu pengetahuan dan teknologi, pemalsuan uang kertas Rupiah menjadi lebih mudah, penelitian ini bertujuan untuk membantu dalam hal pengenalan uang kertas asli ataupun palsu dengan menggunakan pengolahan citra digital. Penelitian ini menggunakan dataset sampel uang kertas sebnyak 210 citra yang mencakup uang Rp. 1000 sampai dengan Rp.100.000. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggunaan neural network dalam klasifikasi uang kertas dapat mencapai tingkat akurasi yang memuaskan, bahkan dalam kondisi yang bervariasi. Penelitian ini memberikan sumbangan signifikan pada pengembangan teknologi klasifikasi uang kertas, membuka peluang untuk aplikasi lebih lanjut dalam  mendukung efisiensi dan keakuratan proses yang melibatkan pengenalan mata uang secara otomatis. diperlukan pengembangan sistem deteksi menggunakan teknologi pengolahan citra digital untuk mengatasi masalah ini. Identifikasi citra uang kertas rupiah juga dapat dilakukan dengan meninjau tekstur permukaan mata uang yang menjadi salah satu fitur paling penting dalam  hal  identifikasi. Penelitian ini di gunakan Metode Neural Network (Jaringan Syaraft Tiruan) untuk mendeteksi Nilai Rupiah untuk mengenali citra uji dan hasil akurasi sistem dapat mengenali citra uang kertas dengan sangat baik.