## 
Abstrak —  Uang  merupakan  alat  transaksi  yang  digunakan oleh  sebagian  besar  masyarakat  dunia  untuk  memenuhi kebutuhan sehari-hari. Bagi sebagian orang, melakukan kegiatan jual  beli  dengan  menggunakan  uang  sangatlah  mudah.  Namun tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  ada  sebagian  kecil  dari masyarakat  yang  mempunyai  kekurangan  dalam  penglihatan. Kekurangan  dalam  penglihatan  membuat  penderitanya  lebih mengandalkan  indra  pendengaran  dan  perasa,  sehingga penyandang  Tunanetra  mengalami  kesulitan  dalam  mengenali uang.  Tulisan  ini  membahas  tentang  alat  bantu  bagi  Tunanetra yang  dapat  membedakan  uang  kertas  berdasarkan  warna  RGB dengan  menggunakan  sensor  TCS3200  dan  memanfaatkan neural  network sebagai  pola  pengenalan  dan  pembelajaran warna. Dari uji coba, nilai optimum untuk pembelajaran dengan nilai error terkecil  yaitu  nilai learning rate 0.8  dan  jumlah node masing-masing pada hidden layer 1 dan hidden layer 2 sebanyak 5 node. Hasil  yang  diperoleh  adalah  alat  yang  dapat  digunakan Tunanetra  dalam  membedakan  uang  kertas,  dengan  tingkat keberhasilan 100% untuk uang Rp 20.000 dan Rp 100.000, 93% untuk uang Rp 50.000.
Kata Kunci: Uang kertas, Tunanetra, sensor TCS3200, Neural Network

## I. P ENDAHULUAN
UANG merupakan  alat  pembayaran  barang  dan  jasa  yang sering  digunakan  untuk  kegiatan  jual  beli.  Bagi  sebagian orang,  melakukan  kegiatan  jual  beli  dengan  menggunakan uang  sangatlah  mudah,  karena  memiliki  indera  penglihatan yang  bagus.  Berbeda  dengan  penyandang  Tunanetra mengalami  sedikit  kesulitan  saat  melakukan  transaksi  dengan uang  kertas,  walaupun  Bank  Indonesia  sebagai  penerbit  uang di  Indonesia  mengklaim  bahwa  uang  kertas  yang  beredar sudah  “Ramah”  untuk  Tunanetra  [1].  Namun,  masih  saja terdapat  kasus  penipuan  yang  memanfaatkan  kelemahan penyandang Tunanetra dalam mengidentifikasi uang [2] [3].
Penyandang  Tunanerta  membedakan  nominal  uang  kertas yang  dimiliki  dengan  mengurutkan  dari  yang  paling  besar sampai  terkecil.  Selain  itu,  penyandang  Tunanetra  juga
membuat  lipatan  yang  berbeda,  misalkan  uang  Rp  100.000 dilipat  menjadi  dua  bagian,  uang  Rp  50.000  dilipat  sampai membentuk segitiga.
Pada  penelitian  sebelumnya,  pengidentifikasian  nominal uang  kertas  menggunakan  teknik  membaca  citra  digital  dan algoritma  Levenberg  Marquardt  untuk  mengenali  nilai nominal uang kertas tersebut. Tingkat keberhasilan mengidentifikasi uang kertas hanya mencapai 50% untuk uang Rp  10.000  dan  Rp  100.000  [4].  Kemudian  penelitian mengenali uang kertas dengan menggunakan sensor TCS3200, dimana keberhasilan pembacaan frekuensi masih berpengaruh dari  gradasi  dan  baik  buruknya  kondisi  fisik  uang  kertas. Pendeteksian  dilakukan  untuk  semua  uang  kertas  Bank  RI, dengan tingkat keberhasilan pendeteksian 60% untuk uang Rp 100.000,  75%  untuk  uang  Rp  50.000,  dan  100%  untuk  uang Rp  20.000  [5].  Alat  deteksi  nominal  uang  juga  pernah dilakukan  memanfaatkan  metode Jaringan  Saraf Tiruan (JST) [6].  Selain  itu,  penelitian  mengklasisifikasi  nominal  uang kertas  pernah  dilakukan  dengan  memanfaatkan  salah  satu algoritma neural network [7].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  penulis  bermaksud membuat  alat  pendeteksi  nominal  uang  kertas  bagi penyandang Tunanetra dengan memanfaatkan sensor TCS3200. Alat ini memanfaatkan perbedaan warna pada uang kertas  untuk  mempermudah  pembacaan  sejumlah  nominal uang.  Dari  data  pembacaan  sensor  yang  didapatkan, selanjutnya  akan  diolah  dengan  menggunakan  metode neural network .  Hasil  pengenalan  yang  didapatkan  dari  metode neural  network akan  diteruskan  menjadi output suara, sehingga  memudahkan  Tunanetra  untuk  mengetahui  nominal uang kertas tersebut.

## II. T EORI

## A. TCS 3200
IC  pengubah  warna  cahaya  ke  nilai  frekuensi  adalah TCS3200. Sensor TCS3200 merupakan rangkaian photodioda yang  disusun  secara  matrik  array  8x8,  di  mana  16  buah photodioda sebagai filter merah,  16  buah photodioda sebagai

## Pendeteksi Nominal Uang Kertas bagi Penyandang Tunanetra Menggunakan Neural Network
Lilis Kurniawati , Sumantri K. Risandriya, dan Heru Wijanarko *
Program Studi Teknik Mekatronika, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
* Email: wijanarko@polibatam.ac.id
filter biru, 16 buah photodioda sebagai filter hijau dan 16 buah photodioda sebagai filter tanpa warna. Pada Gambar 1 terlihat bahwa sensor TCS3200 memiliki dua selektor yaitu S2 dan S3 yang  berfungsi  untuk  memilih  konfigurasi filter warna photodioda yang akan digunakan.
Gambar 1. Blok Diagram Sensor TCS3200 [8]
Filtering dari setiap warna dasar dilakukan secara bertahap untuk  mendapatkan  nilai  frekuensi,  serta  diperlukan  sebuah pengaturan  atau  pemograman  untuk  melakukan filtering tiap- tiap  warna tersebut [8]. Konfigurasi selektor S2 dan S3 dapat dilihat pada Tabel I:
TABEL I. K ONFIGURASI S2 DAN S3 UNTUK F ILTER W ARNA S ENSOR TCS3200 [8] S2 S3 Filter Warna 0 0 Merah 0 1 Biru 1 0 Clear
1 1
Hijau
Photodioda akan  mengeluarkan  arus  yang  besarnya sebanding dengan warna dasar cahaya yang diterimanya. Arus ini  kemudian  dikonversikan  menjadi  pulsa  digital  dengan frekuensi  yang  sebanding  dengan  besarnya  arus.  Skala frekuensi output ini  dapat  diatur  dengan  menggunakan  kaki selektor S1 dan S0.
B. Neural Network
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) atau umumnya disebut Neural Network (NN)  merupakan  jaringan  dari  sekelompok unity pemroses  kecil  yang  dimodelkan  berdasarkan  jaringan  saraf manusia. NN merupakan sistem adaptif yang dapat mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang  mengalir  melalui jaringan tersebut. Secara sederhana, NN adalah sebuah sistem pemodelan  data  statistik non-linear .  NN  dapat  digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk  menemukan  pola-pola  pada  data  [9].  Dalam memodelkan  NN  terdapat  beberapa  metode,  diantaranya metode back-propagation untuk  proses  pembelajaran  setiap data.
Gambar 2. Forward Multilayer

## C. MicroSD Card Adapter Module
Modul MicroSD Card Adapter adalah modul pembaca kartu microSD, melalui sistem file dan SPI antarmuka driver , MCU untuk  melengkapi  sistem  file  membaca  dan  menulis  kartu microSD.  Pengguna  Arduino  langsung  dapat  menggunakan Arduino  IDE  yang  dilengkapi  dengan  SD- card untuk inisialisasi program.
Gambar 3. SD Card Adapter Module
Fitur  microSD Card  Adapter  Module adalah  sebagai berikut:
1. Mendukung Micro SD Card dan Micro SDHC Card .
2. Tegangan operasional pada 5 Volt atau 3.3 Volt.
3. Arus operasional yang digunakan yaitu 80mA.
4. Menggunakan antarmuka SPI ( Serial Pararel Interface )
D. Speaker
Speaker merupakan  perangkat  keras output yang  memiliki fungsi  mengeluarkan  suara  dari  pemrosesan  CPU. Speaker disebut  juga  alat  bantu  untuk  keluaran  suara  yang  dihasilkan oleh  perangkat  musik  seperti MP3  player , DVD player dan lain  sebagainya  [10]. Speaker memiliki  fungsi  sebagai  alat untuk  mengubah  gelombang  listrik  yang  awalnya  dari perangkat  penguat  suara  menjadi  gelombang  getaran  yaitu berupa  suara  itu  sendiri.  Proses  dari  perubahan  gelombang elektromagnet  menuju  ke  gelombang  bunyi  tersebut  bermula dari  aliran  listrik  yang  ada  pada  penguat  suara,  kemudian dialirkan  ke  dalam  kumparan.  Pada  kumparan  terjadilah pengaruh  gaya  magnet  sesuai  dengan  kuat-lemahnya  arus listrik,  dan  getaran  yang  dihasilkan  akan  mempengaruhi membran.

## III. P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Perancangan Alat
Perancangan  alat  pendeteksi  nominal  uang  terdiri  dari beberapa  blok  sistem,  dapat  dilihat  pada  Gambar  4  yang dihubungkan menjadi satu sistem utuh. Pembagian blok dibagi menjadi blok sensor, blok pengolahan data, dan blok keluaran. Pada  blok  sensor,  alat  menggunakan  sensor  warna  TCS3200. Pada  blok  pengolahan  data  menggunakan  arduino  mega  yang sudah  dipasang  dengan  modul  pengolah  suara.  Pada  bagian keluaran adalah sebuah speaker aktif yang akan mengeluarkan bunyi  nilai  nominal  uang  dari  masing-masing  uang  kertas yang dideteksi.

## Gambar 4. Blok Diagram Perancangan Alat
Pada perancangan sistem pengenalan untuk neural network menggunakan input sebanyak 3 buah untuk membaca maukan nilai  dari red , green dan blue .  Sedangkan  untuk hidden layer menggunakan  2 hidden layer ,  dimana  setiap hidden layer memiliki  5 node .  Kemudian  untuk output menggunakan  3 buah,  yang  telah  diatur  sesuai  dengan  keluaran  yang diinginkan. Pada sistem minimum diberi program berbasis NN untuk  mengenali  nominal  uang.  Untuk arsitektur  NN  yang akan diimplementasikan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur NN Multi-Perceptron

## B. Diagram Alir Sistem
Untuk  dapat  mengetahui  nominal  suatu  uang  kertas, terdapat beberapa tahapan seperti dijelaskan pada diagram alir sistem  pada  Gambar  6.  Pertama,  dilakukan  pengambilan  data uang  kertas  untuk  NN  pada  PC  dengan  menggunakan  sensor TCS3200  dan  data  yang  didapat  diubah  menjadi  dan  di- mapping sesuai  dengan range keluaran  yang  diinginkan. Setelah  data  didapat,  maka  data  tersebut  akan  di- learning menggunakan NN untuk mendapatkan nilai bobot yang sesuai. Kemudian  nilai  bobot  disimpan  sebagai  data  pelatihan  yang akan dimasukkan ke mikrokontroler
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  dari  hasil learning di  PC dengan  menggunakan  mikrokontroler. Data pelatihan  tersebut merupakan data yang akan dimasukan kedalam mikrokontroler  sebagai  data input .  Pendeteksi  nominal  uang kertas  dimana  sensor  TCS3200  akan  mendapatkan  data  dari pancaran  cahaya  yang  diterima  photodioda  ke  uang  kertas. Setelah  data  dari  uang  kertas  terdeteksi  maka,  pada mikrokontroler akan diproses dengan  mencocokkan nilai data uang  kertas  yang dideteksi dan nilai bobot  yang didapat pada saat learning mrnggunakan  PC.  Jika  proses  pembacaan  uang kertas  sudah  selesai  maka, output mikrokontroler  akan memanggil memori ke microSD card adapter yang terhubung ke speaker. Kemudian, speaker akan  mengeluarkan  suara nominal uang telah dideteksi.

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Pada pengujian menggunakan jumlah sampel data sebanyak 307  data  merujuk  pada  lampiran,  terdiri  dari  100  data  untuk uang  Rp20.000,  100  data  untuk  uang  Rp50.000,  100  data untuk  uang  Rp100.000  dan  7  data  untuk  kondisi  normal. Terlihat  perbandingan  penggunaan  nilai learning  rate dengan jumlah iterasi.
TABEL II. P ENGUJIAN N ILAI L EARNING R ATE DAN J UMLAH I TERASI DENGAN T OLERANSI E RROR 0.001 No. Jumlah Data Learning Rate Target Error Iterasi Keterangan 1 3
0.1 0.001
723906 Convergence 2 0.2 297790 Convergence 3 0.3 237925 Convergence 4 0.4 240688 Convergence 5 0.5 221654 Convergence 6 0.6 151658 Convergence 7 0.7 127098 Convergence 8 0.8 1302601 Convergence 9 0.9 ~ Not Convergence
Gambar 7. Grafik Jumlah Iterasi Toleransi Error 0.001
Pada  Gambar  7  terlihat  prinsip  nilai learning rate akan berbanding  terbalik  dengan  jumlah  iterasi  yang  dihasilkan untuk  mendapatkan  nilai  bobot.  Semakin  kecil  nilai leraning rate, maka  semakin  tinggi  nilai  iterasi  yang  dihasilkan  untuk mendapatkan  nilai  bobot  yang  diinginkan.  Dapat  dilihat  pada saat learning  rate bernilai  0.8,  jumlah  nilai  iterasi  tertinggi yang  diperoleh  sebesar  1302601  iterasi.  Sedangkan  pada  saat
0 150000 300000 450000 600000 750000 900000 1050000 1200000 1350000 1500000 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 Juml ah Ite rasi Learning Rate TE 0.001
learning  rate 0.7,  jumlah  nilai  iterasi  yang  paling  kecil  yaitu 127098 iterasi.
TABEL III. P ENGUJIAN N ILAI A LPHA T ERHADAP N ILAI R ATA -R ATA E RROR Nilai Alpha Jumlah Node Rata-rata Error 4 5 6 7 8 9 0.1  0.0000996  0.0000996  0.0009939  0.0009976  0.0009934  0.0009978  0.0006970 0.2  0.0009944  0.0009897  0.0009962  0.0009872  0.0009888  0.0009991  0.0009926 0.3  0.0009825  0.0009926  0.0009941  0.0009898  0.0009941  0.0009987  0.0009920 0.4  0.0005611  0.0009667  0.0009605  0.0009812  0.0009957  0.0009816  0.0009078 0.5  0.0008828  0.0009691  0.0009967  0.0009785  0.0009536  0.0009477  0.0009547 0.6  0.0001922  0.0008389  0.0009775  0.0009248  0.0003370  0.0009854  0.0007093 0.7  0.0003069  0.0009727  0.0005369  0.0002272  0.0003458  0.0000980  0.0004146 0.8  0.0004199  0.0000056  0.0004306  0.0000115  0.0000678  0.0009796  0.0003192 0.9 - - 0.0000031  0.0005202  0.0005770  0.0009414  0.0005104
Gambar 8. Grafik pengujian nilai alpha terhadap nilai rata-rata error
Sesuai  dengan  Gambar  8,  dapat  kita  lihat  bahwa  data pengujian hubungan antara nilai alpha dan nilai rata-rata error berdasarkan  percobaan  banyaknya  jumlah node untuk mendapatkan  parameter  nilai  optimum  pembelajaran  pada suatu  struktur  jaringan  syaraf  tiruan.  Nilai  rata-rata error tertinggi  yaitu  0.0009926  dengan  nilai alpha 0.2,  dan  untuk rata-rata error terendah  yaitu  0.0003192  dengan  nilai alpha 0.8.  Parameter  nilai  optimum  pembelajaran  didapatkan  dari nilai alpha 0.8,  terlihat  bahwa  jumlah node yang  memiliki nilai error terendah  yaitu  saat  masing-masing  jumlah hidden layer 1  dan hidden layer 2  berjumlah  5 node .  Kemudian parameter  tersebut  yang  dipilih  untuk  pengujian  selanjutnya, dikarenakan nilai error nya yang paling kecil.
TABEL IV. P ENGUJIAN T OLERANSI E RROR DAN K ETEPATAN P EMBACAAN TERHADAP N OMINAL U ANG K ERTAS Pengujian LR TE Jumlah Node Nominal Banyaknya Uang Keberhasilan 1 0.8 0.1 5 20.000 15 lembar 100% 50.000 15 lembar 93% 100.000 15 lembar 100% 2 0.8 0.01 5 20.000 15 lembar 100% 50.000 15 lembar 93% 100.000 15 lembar 100% 3 0.8 0.001 5 20.000 15 lembar 100% 50.000 15 lembar 93% 100.000 15 lembar 100% 4 0.8 0.0001 5 20.000 15 lembar 100% 50.000 15 lembar 93% 100.000 15 lembar 100% 5 0.8 0.00001 5 20.000 15 lembar 100% 50.000 15 lembar 93% 100.000 15 lembar 100%
Pengujian  keberhasilan  pengenalan  uang  kertas  dengan beberapa  jenis  pengujian  telah  dilakukan  menggunakan  45 lembar uang kertas yaitu 15 lembar untuk uang Rp20.000, 15
lembar  untuk  uang  Rp50.000  dan  15  lembar  untuk  uang Rp100.000.  Tabel  IV  menunjukan  presentase  keberhasilan program  dalam  mengidentifikasi  nominal  uang.  Tingkat keberhasilan pengidentifikasian uang yang paling rendah yaitu untuk  uang  Rp  50.000,  dimana  tingkat  keberhasilan pendeteksian hanya 93%. Keberhasilan pendeteksian uang Rp 50.000 ini dipengaruhi oleh ukuran uang yang lebih kecil dari akrilik  pada  bagian  mekanik.  Sedangkan  untuk  uang  Rp 20.000  dan  Rp  100.000  tingkat  keberhasilannya  sampai dengan 100%.
TABEL V.
P ENGUJIAN J UMLAH I TERASI T ERHADAP B ANYAKNYA J UMLAH N ODE DI H IDDEN L AYER 1 DAN H IDDEN L AYER 2 No. LR Jumlah Iterasi Node 4 Node 5 Node 6 Node 7 Node 8 Node 9 1 0.1 723906 407389 379144 374233 383443 404319 2 0.2 297790 245600 229636 228715 237004 253582 3 0.3 237925 185428 170999 168850 175604 188191 4 0.4 240688 145518 121879 118502 121879 122186 5 0,5 221654 124642 94249 927714 96091 103766 6 0.6 151658 93942 84118 87188 89951 81662 7 0.7 127098 337393 268318 271388 303009 231170 8 0.8 1302601 889993 233320 235776 260029 64469 9 0.9 ~ ~ 486288 385899 311298 103458
Gambar 9. Grafik pengujian jumlah iterasi terhadap banyaknya jumlah node di hidden layer 1 dan hidden layer 2
Gambar  9  merupakan  grafik  pengujian  jumlah  iterasi terhadap  banyaknya  jumlah node pada hidden  layer 1  dan hidden  layer 2.  Dapat  dilihat  pada learning  rate 0.8  nilai iterasi  tertinggi  diperoleh  sebesar  1302601  iterasi,  pada penggunaan  jumlah node 5  buah.  Sedangkan  pada learning rate 0.8  nilai  iterasi    yang  paling  kecil  yaitu    64469  iterasi pada penggunaan dengan jumlah node sebanyak 9 buah. Besar kecilnya  nilai  iterasi  dipengaruhi  oleh  jumlah node dan besarnya learning rate .  Apabila learning rate semakin  besar dan jumlah node semakin sedikit, dapat mempengaruhi jumlah iterasi  menjadi  semakin  besar  bahkan  menjadi  tidak konvergen. Kondisi tidak konvergen terjadi pada learning rate 0.9 saat jumlah masing-masing node 4 dan 5.

## V. K ESIMPULASN DAN S ARAN
Berdasarkan  hasil  dan  analisa  maka  penerapan neural network pada  data  yang  dikenal  telah  sesuai  dengan  keluaran yang diinginkan. Dari seluruh pengujian yang dilakukan, maka
0,0003 0,0004 0,0005 0,0006 0,0007 0,0008 0,0009 0,001 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 M SE Learning Rate MSE 0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 1600000 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 Juml ah Ite rasi Learning Rate node 4 node 5 node 6
node 7
node 8 node 9
dapat  diambil  beberapa  kesimpulan.  Parameter  nilai  optimum untuk  pembelajaran  dengan  nilai error terkecil  yaitu  nilai learning rate 0.8 dan jumlah node masing-masing pada hidden layer 1  dan hidden layer 2  sebanyak  5 node .  Penggunaan neural network menggunakan 2 hidden layer dengan toleransi error mulai dari 0.1 sampai dengan 0.00001 memiliki tingkat keberhasilan  tertinggi  sampai  dengan  100%  untuk  uang  Rp 20.000  dan  Rp  100.000.  Apabila  dilihat  dari  tingkat keberhasilan, pada pengujian alat memiliki tingkat keberhasilan  paling  rendah  sebesar  93%  pada  mata  uang  Rp 50.000,  dengan  jumlah  uang  kertas  yang  diuji  sebanyak  15 lembar.

## R EFERENSI
[1] detikFinance.  (2010,  Oktober)  BI:  Uang  Kertas  Sudah  'Ramah'  untuk Tunanetra.  [Online].  https://finance.detik.com/moneter/d-1460982/bi- uang-kertas-sudah-ramah-untuk-tunanetra
[2] TribunNews Balikpapan. (2015, Maret) Penipu Kuras Uang dari ATM
Penyandang Tunanetra Ini. [Online].
https://www.tribunnews.com/regional/2015/03/10/penipu-kuras-uang- dari-atm-penyandang-tunanetra-ini
[3] Rico  Afrido  Simanjuntak.  (2018,  November)  Pengalaman  Sedih Tunanetra,  Ditipu  dengan  Nominal  Uang  Tak  Sesuai.  [Online]. https://nasional.sindonews.com/read/1355383/15/pengalaman-sedih- tunanetra-ditipu-dengan-nominal-uang-tak-sesuai-1542381589
[4] Hanny  Hikmayanti  Handayani  and  Omar  Komarudin,  "Penggunaan Algoritma  Backpropagation  Levenberg  Marquardt  dan  Teknik Pengolahan  Citra  Digital  Untuk  Identifikasi  Nominal  Uang  Kertas," Jurnal Ilmiah Solusi , vol. 1, no. 2, pp. 16-33, April-Juni 2014.
[5] Dwi  Aryo  Porbadi,  M.  Rif’an,  and  Ponco  Siwindarto,  "Alat  Deteksi Nominal  Uang  Kertas  untuk  Penyandang  Tuna  Netra," Jurnal Mahasiswa TEUB , vol. 2, no. 1, 2014.
[6] Indra  Gunawan  Saputra,  Erwin  Susanto,  and  Ramdhan  Nugraha, "Impelemntasi Metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) pada Alat Deteksi Nominal Uang," eProceedings of Engineering , vol. 3, no. 1, pp. 65-70, April 2016.
[7] Ridha  Nur  Izah,  "Klasifikasi  Nominal  Uang  Kertas  Rupiah  Tahun Emisi  2017  dengan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network Menggunakan Maxnet," Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Tugas Akhir Sarjana 2018.
[8] ElectronicWings.  TCS3200  Colour  Sensor  Module.  [Online]. https://www.electronicwings.com/sensors-modules/tcs3200-colour- sensor-module
[9] Dyah Puspitaningrum, Pengantar Jaringan Saraf Tiruan . Yogyakarta, Indonesia: Penerbit Andi, 2006.
[10] Alan  Surya,  Brigita  Emiliani,  and  Ciptadi  Sutiknyo,  "Music  Player dengan  Menggunakan  Sparkfun  WTV020SD,"  Institut  Sains  Terapan dan Teknologi, Surabaya, Proyek Mikroprosessor II 2016.