## IMPLEMENTASI ARSITEKTUR RESNET152 UNTUK KLASIFIKASI UANG KERTAS RUPIAH DENGAN METODE TRANSFER LEARNING
Ramadhan Sukmawardani, Lela Nurpulaela, Reni Rahmadewi Teknik Elektro, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia 2010631160083@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Di Indonesia, mata uang resmi yang digunakan adalah Rupiah. Fenomena yang sering terjadi di masyarakat Indonesia adalah kurangnya perhatian dalam mengenali dan merawat uang Rupiah. Uang kertas Rupiah memiliki nilai  dan  karakteristik  yang  beragam,  terlihat  dari  variasi  ukuran,  warna,  dan  pola  pada  setiap  pecahannya. Keragaman ini bisa menimbulkan kebingungan dalam mengenali uang kertas, sehingga dibutuhkan sistem yang efisien  dan  akurat  untuk  membantu  masyarakat  dalam  identifikasinya.  Penelitian  ini  menerapkan  teknologi kecerdasan  buatan  (AI)  dengan  memanfaatkan  jaringan  saraf  konvolusi  ( Convolutional  Neural  Network ) menggunakan arsitektur ResNet152 dan metode transfer learning untuk mencapai performa yang lebih optimal. Dengan  mengkombinasikan  metode transfer  learning dan  arsitektur  ResNet152,  hasil  pengujian  dan  evaluasi model  menunjukkan  performa  yang  cukup  baik.  Hal  ini  terlihat  dari  visualisasi  Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) dan Confusion Matrix . Kurva ROC menampilkan grafik yang stabil pada akurasinya dan grafik  penurunan  pada  loss.  Selain  itu,  hasil  evaluasi  model  dengan confusion  matrix menunjukkan  nilai True Positive (TP) dan True Negative (TN) lebih besar dibandingkan nilai False Positive (FP) dan False Negative (FN). Dan nilai FP dan FN seluruhnya adalah nol.
Kata kunci :  Rupiah, AI, Convolutional Neural Network, Transfer Learning, ResNet152

## 1. PENDAHULUAN
Di Indonesia memiliki mata uang resmi bernama Rupiah, diatur dalam Undang-Undang Nomor 7 Tahun 2011  tentang  Mata  Uang  (UU  Mata  Uang).  Pasal  2 ayat  (1).  Setiap  pecahan  Rupiah  memiliki  ciri  khas yang  bertujuan  untuk  menunjukkan  identitasnya, membedakan  nilai  nominal,  dan  melindunginya  dari pemalsuan.  Ciri-ciri  khusus  Rupiah  ini  diatur  dalam Pasal 5 ayat (3) dan (4) UU Mata Uang [1].
Ada  suatu  fenomena  yang  umum  terjadi  dalam masyarakat  di  Indonesia  yaitu  ketidak  pedulian masyarakat dalam mengenali dan menjaga uang rupiah mereka [2]. Uang Kertas Rupiah memiliki ciri khasnya atau ciri khususnya.  Dapat diketahui cirinya  ini pada warna,  benang  pengaman,  logo  Bank  Indonesia, watermark , gambar recto verso , dan lainnya [3]. Nilai dan  ciri  Uang  Kertas  Rupiah  di  Indonesia  sangat beragam. Hal ini terlihat dari ukuran kertas, warna, dan pola  yang  berbeda  pada  setiap  pecahannya.  Namun, keragaman  ini  dapat  menyebabkan  kebingungan dalam  mengenali  uang  kertas,  sehingga  diperlukan sistem  yang  efisien  dan  tepat  untuk  membantu masyarakat dalam mengidentifikasi uang [4].
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  membawa kemudahan  dan  kepraktisan  dalam  berbagai  aspek kehidupan. Semakin canggih teknologi yang digunakan,  semakin  terbantu  pula  aktivitas  dan pekerjaan manusia. Berbagai sistem otomatis bermunculan, mengantarkan masyarakat pada kemudahan dan efisiensi dalam kehidupan sehari-hari. Teknologi pengenalan nominal uang kertas menawarkan kemudahan  bagi  masyarakat. Sistem ini memanfaatkan pola identifikasi untuk mendeteksi nilai
uang kertas. Kemampuan pengenalan dan identifikasi objek merupakan aspek penting dalam sistem ini [5].
Teknologi Machine Learning , dengan algoritma seperti Convolutional  Neural  Network (CNN),  kini banyak  digunakan  dalam  berbagai  sektor,  termasuk dalam  transaksi  otomatis  contohnya  pada  mesin penjual otomatis ( vending machine ). Vending machine ini  memungkinkan  konsumen  untuk  bertransaksi menggunakan uang kertas untuk mendapatkan barang yang mereka inginkan. [6].
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem deteksi dan klasifikasi uang kertas rupiah menggunakan model pembelajaran mendalam. Sistem ini  memanfaatkan  Jaringan  Saraf  Konvolusi  (CNN) dengan arsitektur dari ResNet152 dan metode Transfer Learning untuk  mencapai  kinerja  yang  optimal. Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  14  jenis  gambar, yaitu  gambar  depan  dan  belakang  dari  7  denominasi uang  kertas  rupiah:  Rp1.000,  Rp2.000,  Rp5.000, Rp10.000,  Rp20.000,  Rp50.000,  dan  Rp100.000. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan  sistem yang  handal  dan  akurat  dalam  mendeteksi  dan mengklasifikasikan uang kertas rupiah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Paper[7]  Membahas  mengenai  perbandingan optimizer adam dan  RMSProp  untuk  klasifikasi penyakit paru-paru menggunakan arsitektur ResNet152.  Dalam  penelitian  tersebut,  menerapkan model Deep Learning sebagai  pendeteksi  penyakit paru – paru manusia dengan citra CXR. Pengujiannya dilakukan dengan  menggunakan accuracy , precision , recall,  f1- score , specitifity dan  grafik Receiver
Operating Characteristic (ROC). Hasil dari
penelitiannya  menunjukkan  bahwa  model  ResNet- 152-R10  yang  memiliki  tingkat accuracy , precision , recall ,  f1- score dan specitifity terbaik  yaitu  masing- masing 92%, 94%, 92%, 93% dan 96,75%.
Paper [8] Membahas mengenai algoritma Faster R-CNN dengan arsitektur ResNet152 untuk klasifikasi citra  tarian  baksa  kembang,  Dalam  penelitiannya model yang dibangun menggunakan data dari ekstraksi frame video  tari tradisional Indonesia yang dikumpulkan dan dilabeli untuk dapat ditraining. Hasil penelitiannya  mendapatkan  AP  ( Average Precision ) sebesar 58%, AP.50 sebesar 98%, dan AP.75 sebesar 64%. Model  yang sama  menghasilkan Box Classifier Localization loss  sebesar  0,117  dan Box Classifier Classification Loss  0,118.  Model  yang  diuji  dengan confusion matrix mendapatkan rata-rata Recall sebesar 86,718%, Precision 82,317%,  Accuracy  sebesar 89,091%,  dan Specificity sebesar  91,398%.  Durasi pendeteksian membutuhkan waktu rata-rata 8,48 detik.
Paper  [9]  Membahas  mengenai  klasifikasi  citra makanan/nonmakanan menggunakan metode Transfer Learning dengan arsitektur ResNet( Residual Network ).  Dalam  penelitiannya  Model Residual Network digunakan  karena  mempunyai  mekanisme residual connection untuk  mengatasi  masalah vanishing gradient .  Selain  itu, transfer learning sendiri dipilih karena metode ini mampu memanfaatkan  fitur  dan  bobot  yang  telah  didapatkan pada  proses  pelatihan  sebelumnya,  sehingga  dapat mengurangi  waktu  komputasi  dan  meningkatkan akurasi.Hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa mekanisme dengan akurasi  yang paling baik terdapat pada arsitektur RestNet18 mekanisme freeze layer 1-3 dengan menghasilkan akurasi sebesar 0,988.
Paper  [10]  Membahas  mengenai  program pengenalan  citra  alat  musik  tradisional  Papua menggunakan  metode Transfer  Learning ,  yang merupakan  metode  dari Convolutional  Neural Network . Dalam penelitiannya Citra alat musik Papua yang digunakan adalah Fue, Pikon, Triton, Yi dan Tifa. Implementasi  pengenalan  citra  ini  dilakukan  dengan memanfaatkan Pre-Trained model dari DenseNet201 yang berjalan pada aplikasi Google Collaboratory dan Tensorflow .  Hasil  Dataset  yang  digunakan  dalam pengujian  sebanyak  979  data  training  dan  143  data testing yang mengahasilkan nilai evaluasi dengan nilai precision 98%, recall 98%,  f1- score 98%, accuracy 98,46% dan loss 0.051.

## 2.1. Uang Kertas Rupiah
Pada tahun 2022, uang kertas Rupiah mengalami desain  dan  teknologi  baru  untuk  meningkatkan keamanan  dan  mencegah  pemalsuan.  Hal  ini merupakan  bagian  dari  upaya  pemerintah  untuk menjaga  stabilitas  dan  keandalan  mata  uang  Rupiah sebagai  alat  transaksi  di  Indonesia.  Perubahan  ini bukan  berarti  mata uang  lama  menjadi tidak berlaku. uang rupiah lama dengan desain lama dan baru masih bisa  digunakan  secara  sah  untuk  transaksi  jual  beli [11].

## 2.2. Jenis Uang Kertas Rupiah
Uang yang biasa kita gunakan sehari-hari, seperti uang  kertas  Rp1.000,  Rp2.000,  Rp5.000,  Rp10.000, Rp20.000,  Rp50.000,  dan  Rp100.000,  serta  uang logam,  dikategorikan  sebagai  uang  kartal.  Istilah  ini merujuk  pada  uang  yang  diterbitkan  oleh  Bank Indonesia  dan  memiliki  ciri-ciri  khusus,  seperti gambar pahlawan nasional, logo Bank Indonesia, dan benang pengaman [12].

## 2.3. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  Citra  Digital  ( Digital  Image Processing ) merupakan disiplin ilmu yang mempelajari  teknik  dalam  mengolah  citra,  citra  yang dimaksud  adalah  merupakan  gambar  (foto)  [13]. Pengolahan  citra  bagaikan  pondasi  penting  dalam program  pengenalan  gambar.  Itu  berperan  untuk menyempurnakan kualitas gambar dan mempersiapkannya untuk pemrosesan data selanjutnya.  Hal  ini  ibarat  menyiapkan  bahan  baku yang berkualitas agar hasil olahannya pun optimal.

## 2.4. Klasifikasi
Klasifikasi  termasuk  dalam  seni  memilah  data berdasarkan  kelompoknya.  Ibarat  memilah  buah- buahan, kita mengelompokkan apel, jeruk, dan pisang berdasarkan  ciri-cirinya.  Proses  ini  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  kecerdasan  buatan  (AI)  yang disebut machine learning . Machine learning bagaikan guru  yang  mempelajari  contoh-contoh  data  di  masa lampau.  Semakin  banyak  contoh  yang  dipelajari, semakin pintar AI dalam mengelompokkan data baru [14].

## 2.5. Machine Learning
Machine  learning ,  cabang  dari  kecerdasan buatan, meniru cara belajar manusia untuk membekali komputer  dengan  kemampuan  analisis  data  dan prediksi. Melalui pelatihan data, komputer mempelajari  pola  dan  fitur,  layaknya  seorang  murid yang  mempelajari  materi  pelajaran.  Kemampuan  ini kemudian  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  dan menguji  data  baru,  membuka  peluang  bagi  berbagai aplikasi cerdas di berbagai bidang [15].

## 2.6. Transfer Learning
Transfer  learning ini  teknik  dalam  memungut ilmu  dari  model  yang  telah  terlatih  pada  satu  tugas untuk  menyelesaikan  tugas  lain  yang  berkaitan.  Di ibaratkan seperti seorang murid yang sudah menguasai matematika dasar, dia dapat lebih mudah mempelajari kalkulus  dibandingkan  murid  yang  baru  belajar matematika.  Dalam transfer  learning ,  model  yang telah  terlatih  (misalnya,  untuk  mengenali  kucing domestik)  dimodifikasi  dan  digunakan  untuk  tugas lain  (misalnya,  mengenali  macan  tutul).  Model  ini tidak  perlu  dilatih  dari  awal,  karena  sudah  memiliki pengetahuan  dasar  tentang  fitur-fitur  seperti  tekstur, bentuk, dan warna [16].
2.7. Convolutional Neural Network (CNN)
Di antara berbagai metode pengolahan citra yang ada, Convolutional  Neural  Network (CNN)  menjadi salah satu yang paling populer dan banyak digunakan [17]. Cara kerjanya  CNN memiliki kesamaan dengan caranya Multi  Layer  Perceptron (MLP).  Namun, dalam  CNN,  setiap  neuron  direpresentasikan  dalam bentuk  neuron  dua  dimensi,  berbeda  dengan  MLP yang  di  mana  setiap  neuron  hanya  berukuran  satu dimensi. MLP  menerima  input data satu dimensi  dan memproses  data  tersebut  melalui  jaringan  hingga menghasilkan  output.  Setiap  koneksi  antara neuron pada dua lapisan yang berdekatan memiliki bobot satu dimensi yang menentukan kualitas model. Pada setiap data  input  di  lapisan  MLP,  dilakukan  operasi  linear menggunakan  bobot  yang  ada,  kemudian  hasil komputasi  ini  ditransformasi  dengan  menggunakan fungsi aktivasi non-linear. Di sisi lain, pada CNN, data yang diproses dalam jaringan adalah data dua dimensi, sehingga  operasi  linear  dan  parameter  bobotnya berbeda.  operasi  linear  dalam  CNN  dilakukan menggunakan operasi konvolusi, sementara bobotnya tidak  lagi  satu  dimensi,  melainkan  berbentuk  empat dimensi  yang  merupakan kumpulan kernel konvolusi [18].
Lapisan  konvolusi  mempunyai  susunan  neural yang terdiri dari lebar, tinggi dan kedalaman. Dan pada umumnya  lapisan  konvolusi  memiliki  konvolusi, pooling  serta  fungsi  aktivasi,  berikut  merupakan rumus dari persamaan operasi konvolusi :
∞ ( t ) = ( x*w ) ( t ) = Ʃ x ( ɑ ) w ( t - ɑ ) ɑ = − ∞
(1)
Bedasarkan  rumus  diatas  didapati  operasi konvolusi  yang  digunakan  pada  fungsi  x(t)  dengan nilai bobot w(t) dan x*w. Pada persamaan tersebut s(t) merupakan fungsi dari hasil operasi konvolusi dengan t  merupakan  variabel  dari  fungsi  dan  a  merupakan bagian dari konstansta [19].

## 2.8. ResNet152
ResNet, singkatan dari Residual  Network,  suatu arsitektur jaringan saraf tiruan (CNN) yang diciptakan oleh  He  et  al.  pada  tahun  2016.  ResNet  dirancang untuk  mengatasi  hambatan  dalam  pelatihan  model CNN  yang  dalam,  di  mana  akurasi  model  cenderung menurun  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah lapisannya.
Gambar 1. Jaringan ResNet (Sumber He et al)
ResNet152 memiliki arsitektur berjenjang dengan  5  tahap  konvolusi  utama,  diawali  dengan konvolusi 7x7, max pooling 3x3, batch normalization , ReLU, dan konvolusi 3x3, diulang 3  kali menghasilkan output 56x56.  Diikuti  dengan batch normalization ,  ReLU,  dan  konvolusi  3x3  diulang  8 kali  menghasilkan output 28x28.  Kemudian batch normalization ,  ReLU,  dan  konvolusi  3x3  diulang  36 kali  menghasilkan output 14x14.  Terakhir, batch normalization ,  ReLU,  dan  konvolusi  3x3  diulang  3 kali  menghasilkan output 7x7.  Tahap  terakhir menggabungkan  hasil  sebelumnya  dengan average max pooling dan softmax untuk menghasilkan output 1x1 [20].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Blok Diagram Model Pengujian
Gambar 2. Model pengujian
Penelitian  ini.  dimulai  dengan  studi  Pustaka, mempelajari  cara  kerja  dan  konsep  dari  setiap pemograman  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian. Dapat  dilihat  pada  Gambar.2,  di  awali  dengan mengumpulkan  sejumlah  citra  data  yang  diperlukan dalam  penelitian  selanjutnya  data  diolah  dengan beberapa tahapan preprocessing mengenai include_top,  weights,  input_shape ,  dan classes . Selanjutnya  arsitektur  ResNet152  mengolah  data dengan  operasi  umum batch  normalization , ReLU activation dan convolution . Selanjutnya menggunakan Teknik  data mining dengan  proses  menggunakan statistik  dan  matematika  untuk  mengidentifikasi informasi  penting  dalam  suatu  data.  Hasil  data  yang telah  di  proses  akan  di  evaluasi  performanya menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall dan F1- score .    Visualnya  berupa confusion  matrix dan
kurva  ROC.  Setelah  melewati  tahapan  di  atas  akan menghasilkan output model berupa file hdf5.

## 3.2. Dataset
Gambar 3. Iluatrasi alur dataset
Dataset di kumpulkan dari gambar dalam format .jpg,  dengan  7  denomasi  uang  kertas  yakni  Rp1.000, Rp2.000,  Rp5.000,  Rp10.000,  Rp20.000,  Rp50.000, dan Rp100.000. Uang kertas tersebut merupakan emisi 2022 dengan total jumlah gambarnya mencapai 8.400 gambar yang dibagi menjadi 14 kelas, uang kertas ini akan  di  resize  sehingga  file  gambar  tersebut  akan memiliki ukuran 7kb - 14kb. Dan dataset akan dibagi menjadi folder train dan test yang dimana jumlah data trainnya  mencapai  80%  dan  jumlah  data  testnya mencapai 20%.
Tabel 1.  Dataset uang kertas rupiah emisi 2022
No Variabel Latih Uji 1 2022-1k Depan 480 120 2 2022-2k Depan 480 120 3 2022-20k Depan 480 120 4 2022-5k Depan 480 120 5 2022-50k Depan 480 120 6 2022-10k Depan 480 120 7 2022-100k Depan 480 120 8 2022-1k Belakang 480 120 9 2022-2k Belakang 480 120 10 2022-20k Belakang 480 120 11 2022-5k Belakang 480 120 12 2022-50k Belakang 480 120 13 2022-10k Belakang 480 120 14 2022-100k Belakang 480 120
Dengan  jumlah  gambar  uang  kertas  rupiah sebanyak  8400  maka  dapat  dibagi  menjadi  14  kelas dengan  jumlah  data  train  sebanyak  480  gambar  dan data  validasi  sebanyak  120  gambar  dalam  per kelasnya. Dapat dilihat pada tabel 1.

## 3.3. Perancangan Sistem
Berdasarkan  gambar  4  langkah  awal  dalam penelitian  ini  dengan  cara  studi  literatur  dengan membaca  referensi  dari  sumber  jurnal  dan  buku, selanjutnya mencari gambar .jpg untuk dibuat menjadi dataset.  Setelah  dataset  terkumpul  melakukan perancangan pemograman
dengan mengimplementasikan  arsitektur  dari  ResNet152. Setelah  perancangan  pemograman  selesai,  masuk  ke tahap  pelatihan  model  dengan  mengatur  jumlah  step atau epoch pada  pemograman  yang  sudah  dirancang sebelumnya.Jika  pelatihan  model  hasil  akurasinya rendah maka atur Kembali jumlah step pada pelatihan
model  hingga  mencapai  akurasi  yang  cukup  baik. Setelah  pelatihan  model  akan  terbentuk  model  yang berisikan  file  .hdf5.  File  tersebut  di  evaluasi  dan  di analisis yang hasilnya berupa train history, confusion matrix dan classification report .
Gambar 4. Flowchart perancangan sistem

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data pre-processing
Gambar 5. Tampilan dataset pada google colab
Setelah dataset dikumpulkan akan di bentuk file berupa .zip dan dataset tersebut di upload ke  g-drive,
selanjutnya  dataset  diolah  dengan  menggunakan platform dari google colab. Dapat dilihat pada gambar 5, dataset sudah dalam 1 file yang terbagi kedalam 14 kelas.
Gambar 6. Filepath dan labels dataset
Selanjutnya  data  yang  sudah  di  import  dari  g- drive ke google colab, data dibentuk kedalam filepaths dan diberi labels yang disatukan dalam 1 dataframe.
Gambar 7. Implementasi ResNet152
Dalam implementasi ResNet152 sebagai lapisan awal  untuk  ekstraksi  fitur,  menghasilkan output dengan  dimensi  (None,  2048)  dan  58.370.944 parameter.  Selanjutnya,  terdapat  lapisan Batch Normalization yang  menormalkan output dari ResNet152,  diikuti  oleh  lapisan  Dense  dengan  64 neuron yang mengubah 2048 fitur menjadi 64, dengan 131.136  parameter.  Lapisan Dropout diterapkan
setelahnya untuk mencegah overfitting tanpa menambah  parameter.  Akhirnya,  lapisan Dense terakhir  mengubah  64  fitur  menjadi  14  kelas output , dengan  910  parameter.  Kombinasi  lapisan  ini dirancang untuk mengklasifikasikan input menjadi 14 kelas,  sambil  meningkatkan  stabilitas  pelatihan  dan menghindari overfitting .  Selanjutnya  model  dilatih sebanyak 50 epoch.

## 4.2. Hasil Pengujian
Gambar 5. Kurva training and validation loss
Gambar 6. Kurva training and validation accuracy
Kedua  gambar  diatas,  gambar  5  dan  gambar  6, menunjukkan  hasil  yang  sangat  baik  dengan  tren positif  yang  selaras.  Gambar  5  menunjukkan penurunan  nilai  loss  secara  konsisten  seiring bertambahnya epoch , sedangkan gambar 6 menunjukkan peningkatan nilai accuracy secara stabil pada periode yang sama.
Analisis mendalam terhadap grafik menunjukkan dedikasi  dan  keahlian  tinggi  dalam  proses  pelatihan model,  menghasilkan  performa  luar  biasa  yang membawa  dampak  signifikan  bagi  kemajuan  AI. Perkembangan  dan  konvergensi  model  yang  jelas selama pelatihan, ditunjukkan dengan penurunan nilai loss  setiap  komponen  secara  bertahap,  menunjukkan kemampuan adaptasi dan model yang luar biasa.
Tabel 2. Epoch Report
Berdasarkan hasil dari tabel 1 dapat disimpulkan yakni  model  dari  arsitektur  ResNet152  melakukan pelatihan dengan cukup baik, hal ini dapat dilihat dari nilai train loss dan  juga validation loss nya  terus menurun  setiap  per  epochnya,  Kemampuan  model dalam menangkap fitur penting objek dan menghasilkan prediksi akurat menunjukkan keberhasilan  pelatihan.  Grafik  yang  ditampilkan menjadi  bukti  nyata.  Hasil  impresif  ini  membuka peluang  implementasi  model dalam  berbagai aplikasi AI.  Kesuksesan  ini  juga  menunjukkan  dedikasi  dan ketekunan  para  ahli  dalam  mengembangkan  model yang  hasilnya  sempurna  dan  mengoptimalkan pelatihan secara efisien.

## 4.3. Hasil Evaluasi Model
Pengujian dilakukan dengan  menggunakan citra uang kertas emisi 2022 dengan menguji 8400 gambar dan dibagi kedalam 14 kelas. Berikut gambar dari hasil evaluasi dengan confusion matrix :
Gambar 8. Hasil evaluasi dengan confusion matrix
Dapat disimpulkan pada gambar 8, bahwasannya model  dengan  menggunakan  arsitektur  ResNet152,
menggunakan  8400  gambar  dan  dibagi  kedalam  14 kelas  dengan  jumlah  epoch  sebanyak  50,  di  dapati hasil True  Positif (TP)  dan True  Negatif (TN)  yang lebih  besar  daripada False  Positif (FP)  dan False Negatif (FN)   dapat di lihat pada di gambar 8, seluruh FP dan FN mempunyai nilai nol.

## 4.4. Hasil Output
Dalam  menghitung accuracy dapat  dengan persamaan:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP + TN TP + FP + TN + FN (2)
Dalam menghitung Precision dapat dengan persamaan
:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP + FP
(3)
Dalam menghitung Recall dapat dengan persamaan :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =

## TP
TP + FN (4)
Dalam menghitung F-1 Score dapat dengan persamaan :
𝐹 − 1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (5) Gambar 9. Klasifikasi report
Data  hasil precision,recall,  dan  F-1  Score di dapati  dengan menghitung persamaan yang ada pada rumus  2,3,4,  dan  5.  Dapat  dilihat  gambar  9  seluruh nilai pada prescision, recall dan f-1 score mendapati nilai output 1.00 menunjukan bahwa model ini sudah cukup baik dalam pelatihan modelnya.
Epoch Train Loss Train Acc Val Loss Val Acc 1 1.8384 0.9799 1.2550 1.0000 5 0.1991 1.0000 0.1717 1.0000 10 0.1344 1.0000 0.1217 1.0000 15 0.1079 1.0000 0.0912 1.0000 20 0.0900 1.0000 0.0775 1.0000 25 0.0810 1.0000 0.0732 1.0000 30 0.0738 1.0000 0.0658 1.0000 35 0.0697 1.0000 0.0589 1.0000 40 0.0646 1.0000 0.0596 1.0000 45 0.0605 1.0000 0.0543 1.0000 50 0.0575 1.0000 0.0494 1.0000
Gambar 10. Model ResNet152 dalam bentuk .hdf5
Setelah evaluasi model selnajutnya mode akan di buat  dan  di  save  dalam  menu  google  colab.  Setelah model  di save akan  keluar  file  berupa  .hdf5  dan selanjutnya model dapat di download .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  hasil  pengujian  ini  dengan menggunakan  arsitektur  ResNet152  menunjukkan hasil  dan  kinerja  model  yang  baik  dalam  proses pelatihan  modelnya.  Dengan  dibuktikan  hasil  dari pengujian pada kurva ROC menunjukkan grafik yang stabil  pada  akurasinya  dan  grafik  penurunan  pada lossnya selanjutnya dibuktikan dari hasil pada evaluasi model dengan confusion matrix di dapati nilai TP dan TN lebih besar daripada nilai FP dan FN yang dimana nilai dari seluruh FP dan FN ini hanya memiliki nilai nol.    Dari  informasi  tersebut  model  klasifikasi  uang kertas rupiah emisi 2022 dengan 8400 gambar dibagi kedalam  14  kelas  menggunakan  ResNet152  dan metode transfer learning menunjukkan hasil performa keseluruhan mendapatkan nilai 1.00.
Untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk menggunakan kualitas gambar dataset yang lebih baik lagi  dan  penambahan  jumlah  gambar  dataset  yang bertujuan  untuk  mengurangi  nilai  dari  train  loss  dan validasi  lossnya  sehingga  model  dapat  menjadi  lebih sempurna. Dan penerapan metode transfer learning ini sangat berperan penting dalam  meningkatkan akurasi dan kinerja dari model.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wijayanto,  A.  A.,  2017.  Pemalsuan  Mata  Uang Sebagai  Kejahatan  Di  Indonesia. Jurnal  Hukum Khaira Ummah , 15(1), pp.11-18.
[2] Albani, M.,  and  Andhi, R. R.,  2023. Klasifikasi Uang  Rupiah  Kertas  Tidak  Layak  Edar Menggunakan CNN Xception Transfer Learning Berbasis  Website. Jurnal  Inovtek  Polbeng  Seri Informatika , 8(2), pp.393-406.
[3] Darmawan, A., Widyadhana, I. G. N. G. A., and Binugroho,  E.  H.,  2022.  Implementasi  Metode Deep  Learning  Pada  Prototipe  Validator  Uang Rupiah. Sebatik , 26(2), pp.535-542.
[4] Pratama, A. R., Mustajib, M.,  and Nugroho, A., 2020.  Deteksi  Citra  Uang  Kertas  dengan  Fitur
RGB Menggunakan K-Nearest Neighbor. Jurnal Eksplora Informatika , 9(2), pp.163-172.
[5] Hamidah, W., Irawan, T. S. B., Hasbullah, N. A. P.,  and  Kaswar,  A.  B.,  2022.  Deteksi  Nominal Uang  Kertas  Menggunakan  OCR  (Optical Character  Recognition). Techno  Xplore:  Jurnal Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi , 7 (2),
pp.72-76. [6] Zein,  A. (2021). Kecerdasan Buatan Dalam Hal Otomatisasi  Layanan. Jurnal  Ilmu  Komputer, 4(2), pp.16-25.
[7] Syifa,  S.  A.,  &  Dewi,  I.  A.  (2022.  Arsitektur Resnet-152  dengan  Perbandingan  Optimizer Adam dan RMSProp untuk Mendeteksi Penyakit Paru–Paru. MIND (Multimedia Artificial Intelligent  Networking  Database)  Journal,  7(2), pp.139-150.
[8] Ramel,  R.  Implementasi  Algoritma  Faster Region-Based  Convolutional  Neural  Network (Faster  R-CNN)  untuk  Deteksi  Citra  Tarian Baksa Kembang.
[9] Thiodorus,  G.,  Prasetia,  A.,  Ardhani,  L.  A.,  & Yudistira, N. (2021). Klasifikasi citra makanan/non  makanan  menggunakan  metode Transfer  Learning  dengan  model  Residual Network.  Teknologi:  Jurnal  Ilmiah  Sistem Informasi, 11(2), pp.74-83.
[10] Solihin, A., Mulyana, D. I., & Yel, M. B. (2022). Klasifikasi  jenis  alat  musik  tradisional  Papua menggunakan metode transfer learning dan data augmentasi. Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan), 5(2), pp.36- 44.
[11] Aprillia,  D.,  Rohana,  T.,  Al  Mudzakir,  T.,  and Wahiddin,  D.  (2024).  Deteksi  Nominal  Mata
Uang Rupiah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network dan Feedforward Neural Network. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , 4 (4), pp.2068-2077.
[12] Susmiati, S., Giri, N. P. R., and Senimantara, N. (2021). Pengaruh Jumlah Uang Beredar dan Nilai Tukar Rupiah (Kurs) Terhadap Tingkat Inflasi di Indonesia Tahun 2011-2018. Warmadewa Economic  Development  Journal  (WEDJ) , 4 (2), pp.68-74.
[13] Ratna,  S.  (2020).  Pengolahan  citra  digital  dan histogram  dengan  phyton  dan  text  editor phycharm. Technologia:  Jurnal  Ilmiah ,  11(3), pp.181-186.
[14] Wisnudhanti,  K.,  &  Candra,  F.  2020.  Image classification of pandawa figures using convolutional  neural  network on raspberry pi 4. In  Journal  of  Physics:  Conference  Series 1655 (1), pp. 012103.
[15] Sya’ban, D. R., Hamzah, A., & Susanti, E. 2022. Klasifikasi Buah Segar dan Busuk Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network dengan TFLite sebagai Media Penerapan Model Machine Learning. PROSIDING SNAST ,  pp.F7- 16.
[16] Ramadhan,  M.,  Mulyana,  D.  I.,  &  Yel,  M.  B. (2022). Optimasi Algoritma CNN Menggunakan Metode  Transfer  Learning  Untuk  Klasifikasi
Citra  X-Ray  Paru-Paru  Pneumonia  dan  Non- Pneunomia.
Jurnal Teknik Informatika
Kaputama (JTIK), 6(2), pp.670-679.
[17] Pamungkas,  B.  P.  G.,  Nugroho,  B.,  & Anggraeny,  F.  2021.  deteksi  dan  menghitung manusia menggunakan Yolo-CNN. Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) , 2 (1), pp.67-76.
[18] Putra,  W.  S.  E.  (2016).  Klasifikasi  citra menggunakan  convolutional  neural  network (CNN) pada caltech 101. Jurnal Teknik ITS , 5 (1).
[19] Prima,  A.,  Santoso,  D.  B.,  &  Nurpulaela,  L. (2023). Deteksi Otomatis Nominal Uang  Kertas Rupiah Untuk Tunanetra Menggunakan Algoritma Arsitektur SSD MobiilenetV3. TEKNOKOM, 6(2), pp.151-159.
[20] He,  K.,  Zhang,  X.,  Ren,  S.,  &  Sun,  J.  (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition (CVPR), pp. 770– 778.