## Klasifikasi Uang Rupiah Kertas Tidak Layak Edar Menggunakan CNN Xception Transfer Learning Berbasis Website
Muhammad Albani 1 , Rahmat Rizal Andhi 2 ,
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Riau, Pekanbaru, Riau, Indonesia Emai: muhammad.albani5688@student.unri.ac.id 1 , rahmat.rizal@lecturer.unri.ac.id 2
Abstract - Rupiah banknotes are the main means of payment used by the public, but the lack of public knowledge regarding their maintenance and appropriateness characteristics causes damage to the Rupiah currency. Bank Indonesia is trying to overcome this problem with the "Love Proudly Understand the Rupiah"  campaign,  but  it  will  be  difficult  to  reach  the  entire  community  with  this  education  alone. Therefore,  a  system  was  developed  "Classification  of  Rupiah  Currency  Unfit  for  Circulation  using Website-based  CNN  time  which  has  high  accuracy  for  image  classification,  producing  an  accurate model  with  a  short  training  time.  Using  a  dataset  of  14  classes  of  2016  emission  Rupiah  currency, including 7 eligible and non-eligible denominations. Final results show 99.22% accuracy for training, 96.19 % for validation, and 93.57% for testing, in addition to developing deep learning methods, this model will be implemented on the website, which aims to make it easier and help the public to find out the suitability of the Rupiah banknotes they have.
Keywords - Indonesian Rupiah Banknotes, Unfit for Circulation, Xception, Transfer Learning.
Intisari –  Uang  kertas  Rupiah  adalah  alat  pembayaran  utama  yang  dipakai  oleh  masyarakat,  tetapi minimnya pengetahuan masyarakat mengenai perawatan dan ciri kelayakannya menyebabkan kerusakan Uang Rupiah. Bank Indonesia mencoba mengatasi masalah ini dengan kampanye "Cinta Bangga Paham Rupiah," namun akan sulit mencapai seluruh masyarakat hanya dengan edukasi itu saja. Oleh karena itu, dikembangkan sistem "Klasifikasi Uang Rupiah Tidak Layak Edar dengan CNN Xception Transfer Learning berbasis Website ”. Metode ini memadukan deep learning yakni Convolutional Neural Network bermodel Xception dengan metode Transfer Learning , pemilihan Xception dipilih karena mempunyai arsitektur yang kompleks namun efisien dalam penggunaan waktunya dan memiliki akurasi yang tinggi untuk  melakukan  klasifikasi  gambar,  menghasilkan  model  akurat  dengan  waktu  pelatihan  singkat. Menggunakan dataset 14 kelas uang Rupiah emisi 2016, termasuk 7 pecahan yang layak dan tidak. Hasil akhir  menunjukkan  akurasi  99,22%  untuk  pelatihan,  96,19%  untuk  validasi,  dan  93,57%  untuk pengujian,  disamping  untuk  mengembangkan  metode deep  learning menggunakan  CNN  Xception dengan Transfer Learning, dengan model hasil penelitian ini akan diimplementasikan kedalam website, hal  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  dan  membantu  masyarakat  dalam  mengetahui  kelayakan  uang kertas Rupiah yang mereka punya.
Kata Kunci – Uang Rupiah Kertas, Tidak Layak Edar, Xception, Transfer Learning.

## I. P ENDAHULUAN
Uang  merupakan  salah  satu  alat  pembayaran  yang  diakui  oleh  negara,  tiap-tiap  negara memiliki  mata  uangnya  tersendiri,  pada  umumnya  uang  yang  digunakan  di  tiap  negara  ini berbentuk Uang Kartal yang meliputi dua jenis yakni Uang Kertas dan Uang Logam, dengan besaran, nominal dan keunikannya tersendiri. Di Indonesia sendiri banyak ditemui uang kartal berjenis kertas berdasarkan publikasi yang dirilis oleh Bank Indonesia pada bulan September 2023  tercatat  uang  kartal  yang  beredar  di  Masyarakat  sebanyak  4.671,0  triliun  Uang  Kartal. Tidak dapat dihindari pula, banyaknya jumlah beredarnya Uang Rupiah Kertas di Masyarakat, berbanding lurus dengan permasalahan yang dihadapi dalam menjaga kwalitasnya.
Suatu fenomena yang umum terjadi dalam masyarakat adalah ketidak pedulian Masyarakat dalam  mengenali  dan  menjaga  uang  rupiah  mereka.  Oleh  karena  itu  sudah  menjadi  rahasia umum  ketika  uang  kertas  mengalami  kerusakan,  seperti  sobek,  terbakar,  terendam  air,  atau dimakan oleh ngengat, tidak sedikit juga mereka yang menolak bertransaksi dengan uang rupiah seperti  itu,  walaupun  diketahui  juga  banyak  uang  yang  tidak  layak  edar  seperti  itu  masih disimpan  oleh  Masyarakat  [1].Uang  Tidak  Layak  Edar  menurut  Peraturan  Bank  Indonesia Nomor 6/14/PBI/2004 Uang Tidak Layak Edar adalah Uang lusuh, Uang cacat, Uang rusak, dan Uang yang telah dicabut dan ditarik dari peredaran.
Kerusakan uang rupiah ini dipandang sangat penting dikarenakan pada tahun 2022, Bank Indonesia  melakukan  pemusnahan  uang  rupiah  tidak  layak  edar  dengan  nilai  bilyet  sebesar 6.669.096.396  Uang  Rupiah  Kertas  [2],  yang  sebelumnya  pada  tahun  2021  mengalami penurunan diangka 5.557.312.287 Uang Kertas Rupiah [3]. Nominal bilyet sebesar itu berasal dari  Penarikan Uang Tidak Layak Edar (UTLE) yang ditukarkan oleh maasyarakat ke Bank Indonesia  melalui  Kas  Keliling,  Kas  Titipan  dan  Kas  Bank  Indonesia.  Pemusnahan  uang Rupiah yang diatur ini bertujuan untuk memastikan bahwa uang yang beredar di masyarakat memenuhi standar kualitas yang ditetapkan. Hal ini merupakan bagian dari inisiatif kebijakan clean money policy , yang bertujuan untuk menghapus Uang Tidak Layak  Edar (UTLE) dari peredaran dan menggantinya dengan uang berkualitas [4].
Sejalan  dengan  itu,  Bank  Indonesia  bersama  dengan  pihak  terkait  kini  sedang  gencar- gencarnya  melakukan  kampanye  Cinta,  Bangga  dan  Paham  Rupiah,  dalam  kampanye  yang sedang dijalankan oleh Bank Indonesia ini salah satunya adalah Cinta Rupiah dengan menjaga dan merawat uang rupiah. Tidak hanya itu saja, Bank Indonesia juga mengeluarkan kampanye 5J  (5  Jangan)  yakni  kampanye  yang  berfungsi  sebagai  edukasi  kepada  masyarakat  dalam menjaga  rupiahnya  dengan  cara  Jangan  Dilipat,  Jangan  Dicoret,  Jangan  Displar,  Jangan Diremas.  Kampanye  ini  diselenggarakan  dengan  maksud  untuk  meningkatkan  literasi masyarakat untuk menjaga dan mengenali kelayakan dari uang rupiahnya.
Berangkat  dari  masalah  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  diperlukanlah  sebuah  solusi untuk  mengatasi  ketidaktahuan  dan  kurangnya  kepedulian  masyarakat  dalam  menjaga  dan mengetahu  kelayakan  uang  rupiahnya.  Salah  satunya  dengan  menguatkan  kampanye  Cinta, Bangga dan Paham Rupiah tadi dengan sebuah sistem yang dapat mendeteksi kelayakan Uang Rupiah  Kertas  di  tengah-tengah  masyarakat.  Dalam  pendeteksian  objek  berupa  gambar belakangan  ini  teknologi deep  learning banyak  dipakai,  karena  konsep  teknologi  ini memungkinkan sistem dapat menginterpretasikan data dengan meniru mekanisme kerja otak dan  syaraf  manusia  [5].  Untuk  mempermudah  penerapan deep  learning dibutuhkan transfer learining yang merupakan metode menggunakan jaringan saraf yang sudah dilatih sebelumnya lalu mengurangi jumlah parameter dengan cara mengambil beberapa bagian dari model yang sudah dilatih untuk digunakan dalam mengenali model baru [6].
Model yang sudah dilatih sebelumnya atau pre-trained model yang dipakai pada penelitian ini  ialah  Xception , pemilihan  model  ini  dikarenakan  Arsitektur  Xception  dikenal  sebagai struktur yang mampu memahami objek pelatihan secara efisien dan efektif, karena depthwise separable  convolutions  membantu  mengurangi  jumlah  parameter  serta  perhitungan  yang terlibat dalam operasi konvolusi, sambil meningkatkan efektivitas representasi [7][8].
Selanjutnya  pelatihan  yang  dilakukan  akan  menghasilkan  sebuah  model  yang  nantinya akan di load kedalam website yang dirancang menggunakan microframework dari python yaitu Flask.  Flask digunakan untuk pembuatan  antarmuka pengguna yang akan terkoneksi dengan sistem pengenalan citra menggunakan Keras [8].
Berdasarkan uraian sebelumnya, maka penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan deep  learning menggunakan  metode transfer  learning untuk mengklasifikasi Uang Rupiah Kertas Tidak Layak Edar berbasis website . Terdapat jenis kelas yang akan dijadikan data latih pada penelitian ini yang terdiri atas 7 pecahan didalamnya yakni
Rp. 1.000,-, Rp. 2.000,-, Rp.5.000,-, Rp. 10.000,-, Rp.20.000,-, Rp.50.000,-, Rp.100.000,- yang dibagi atas 2 kondisi kelayakan yakni Layak Edar (LE) dan Tidak Layak Edar (TLE). Seluruh pecahan dimasukkan agar deteksi kelayakan uang bisa diketahui diseluruh pecahan. Arsitektur Xception dipilih  menjadi pre-trained  model sebagai  pengimplementasian  terhadap  metode transfer  learning. Penelitian  ini  nantinya  akan  menghasilkan  model  yang  mempelajari  data masukan menggunakan metode transfer learning dan dapat digunakan untuk mengidentifikasi kelayakan  Uang  Rupiah  Kertas  Emisi  2016  bagi  masyarakat  yang  masih  membingungkan seperti apa uang yang layak dan tidak layak edar menurut peraturan yang berlaku.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Pada  signifikasi  studi  ini  akan  dijelaskan  Studi  Literatur  terkait  berupa  Penelitian Terdahulu, Dataset, Pre-Processing Data, Flask, Transfer Learning dan Simulasi Pelatihan.

## A. Studi Literatur
Penelitian Daniel Martomanggolo Wonohadidjojo, dengan judul penelitian “Perbandingan Convolutional Neural Network pada Transfer Learning Method untuk Mengklasifikasikan Sel Darah  Putih”  menggunakan transfer  learning dengan  arsitektur  CNN VGGNet , ResNet-50 , GoogleNet , dan AlexNet, dengen menggunakan 70% data latih dan 30% data uji, penelitian ini berhasil mengklasifikasikan 4 kelas dari darah putih dengan Dengan keakuratan tertinggi pada arsitektur ResNet-50 dengan hasil 94,17% serta GoogleNet , VGGNet-16 , dan AlexNet masing- masing memiliki accuracy 93,33%, 91,67% dan 90,00%. [9]
Penelitian Alexander dkk. berjudul “Implementasi Transfer Learning Pada Convolutional Neural Network Untuk Diagnosis Covid-19 dan Pneumonia. Pada Citra X-Ray” menggunakan metode transfer learning dengan Xception untuk mendeteksi paru-paru terkena covid-19 dan Pneumonia dengan dataset yang terdiri dari 537 data x-ray manusia normal dan 565 data citra x-ray dada pasien penderita COVID-19, dengan pembagian 80% data pelatihan dan 20% data pengujian,  penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  identifikasi  berbasis website dengan akurasi sebesar 97,5% dengan sensitifitas sebesar 100% dan spesifisitas sebesar 95%. [10]
Penelitian Darmatasia dengan judul “Deteksi Penggunaan Masker Menggunakan Xception
Transfer Learning ” menggunakan Xception Transfer Learning untuk mendeteksi penggunaan masker yang benar dan tidak benar, dengan dataset berupa citra penggunaan masker yang benar, tidak  menggunakan  masker  dan  menggunakan  masker  tetapi  tidak  benar  dengan  pembagian 80% data pelatihan dan 20% data pengujian dengan hasil akhir akurasi sebesar 97%. [11]
Penelitian Muftah Afrizal Pangestu, Hendra Bunyaminpada berjudul “Analisis Performa dan  Pengembangan  Sistem  Deteksi  Ras  Anjing  pada  Gambar  dengan  Menggunakan Pre- Trained CNN Model” berhasil membuat sistem pendeteksi Ras Anjing berbasis website dengan menggunakan  3 Pre-Trained  CNN  Model yakni  Xception ,  VGG16 dan Resnet50. Pada penelitian ini  menghasilkan keakuratan tertinggi pada arsitektur CNN berjenis  Xception dan memiliki tingkat kalkulasi keakuratan 82,9%, VGG16 memiliki 79,75% dan ResNet50 dengan tingkat keakuratan 77,85%. [8]
Muhammad  Afif  Amanullah  Fawwaz  dkk.  berjudul  “Klasifikasi  Ras  pada  Kucing menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)” dengan menggunakan dataset sebanyak 2393 gambar yang dibagi menjadi 2 jenis data yakni 1068 untuk data latih dan 528 untuk data validasi, dengan menggunakan arsitektur VGG16, InceptionV3, ResNet50, Xception dan penambahan fine tuning berhasil membuat sistem yang dapat mengidentifikasi ras kucing dengan akurasi tertinggi didapatkan oleh Xception sebesar 93,75%. [12]
Berdasarkan  kajian  pustaka  di  atas,  maka  dapat  dideskripsikan  beberapa  perbandingan dalam bentuk Tabel I dibawah ini:
T ABEL I P ERBANDINGAN P ENELITIAN TERKAIT
No Ref Masalah Metode Hasil 1 [9] Tantangan para dokter dalam menganalisa jumlah sel darah putih yang ada  dalam  sel  darah  lengkap  karena kategori sel darah putih mencakup sel-sel yang  dapat  sangat  bervariasi  satu  sama lain Transfer Learning, ResNet-50, GoogleNet , VGGNet-16 , dan AlexNet Terbuat  sebuah  sistem  yang  dapat mengklasifikasikan Sel Darah
Putih  dengan  keakuratan  tertinggi pada  arsitektur ResNet-50 dengan hasil 94,17%
2 [10]  Pada citra x-ray dada pasien COVID-19, terdapat Ground  Glass  Opacity  (GGO) yakni  rongga  udara  di  paru-paru  terisi oleh semacam cairan, disisi lain, citra x- ray dada  pasien Pneumonia kebanyakan masih  didapati  batas-batas  pada  paru- paru  dan  juga  sedikitnya  GGO  atau bahkan tidak ada GGO sama sekali pada citra x-ray Transfer Learning, Xception Terbentuk  sebuah  sistem  berbasis website yang dapat membaca Citra X-Ray Paru-paru, serta didapatkan akurasi sebesar 97,5%.
3 [11]  Penerapan protokol kesehatan khususnya terkait  penggunaan  alat  pelindung  diri berupa masker adalah banyaknya masyarakat  yang  belum  menyadari pentingnnya penggunaan masker tersebut. Transfer Learning, Xception Xception  telah  digunakan  untuk mendeteksi  penggunaan    masker dengan  performa   akurasi  secara keseluruhan  mencapai  97% 4 [8] Banyaknya ras anjing di dunia membuat orang  bertanya-tanya  apakah  jenis  dari ras  anjing  yang  dilihatnya  baik  secara langsung  maupun  tidak  langsung  (di dunia maya/ internet), agar mereka tidak kebingungan  dan  tak  menerka  jenis anjingnya. Transfer Learning, Xception , VGG16, ResNet50 Sistem berbasis website yang dapat mengidentifikasi ras anjing dengan Menggunakan Pre-Trained  CNN
Model dengan  akurasi  tertinggi untuk  Xception 82,9%, VGG16 79,75 dan ResNet50 77,85
5 [12]  Tidak semua pemilik kucing mengetahui ras kucingnya. Perawatan kucing seharusnya  dilakukan  dengan  perawatan khusus untuk menjamin kesehatan kucing,  disesuaikan  dengan  ras  yang dimiliki kucing tersebut. Transfer Learning, VGG16, InceptionV3, ResNet50, Xception dapat mengklasifikasi Ras Kucing dengan  CNN  Arsitektur VGG16, InceptionV3, ResNet50 dan Xception.  Akurasi  untuk  tiap modelnya  yaitu  60.85%,  84.94%, 71.39%, dan 93.75%.

## B. Dataset
Penelitian ini menggunakan data berupa gambar atau citra yang dibagi kedalam 14 jenis yang  terdiri  dari  7  pecahan  Uang  Rupiah  Kertas  Emisi  2016  Rp.  1.000,-,  Rp.  2.000,-, Rp.5.000,-,  Rp.  10.000,-,  Rp.20.000,-,  Rp.50.000,-,  Rp.100.000,-  yang  tidak  layak  edar  dan layak  edar.  Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua  cara  yakni pengambilan  data  gambar  uang  layak  dan  tidak  layak  edar  dengan  cara  memotret  secara langsung. Selain mengumpulkan data dengan memotret objek secara  langsung pengumpulan juga  dilakukan  secara  tidak  langsung  dengan  pengumpulan  data  gambar  melalui  internet. Setelah proses pengumpulan data  telah diselesaikan, didapatkan sebanyak 2100 data gambar yang terdiri dari 700 data uang layak  edar dan 1400 data uang tidak layak  edar yang dibagi dalam  7  kelas  untuk  masing-masing  kondisi  kelayakan  uang.  Setelah  itu  data  tersebut  akan dibagi menjadi data latih dan data uji dengan persentase 80% data latih dan 20% data uji. Detail yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan seperti pada Tabel II.
D ETAIL P ENGGUNAAN D ATASET No  Nama Kelas Jumlah Data Latih Data Uji
1 Rp.1.000 Layak Edar 100 80 20 2 Rp.1.000 Tidak Layak Edar 200 160 40 3 Rp.2.000 Layak Edar 100 80 20 4 Rp.2.000 Tidak Layak Edar 200 160 40 5 Rp.5.000 Layak Edar 100 80 20 6 Rp.5.000 Tidak Layak Edar 200 160 40 7 Rp.10.000 Layak Edar 100 80 20 8 Rp.10.000 Tidak Layak Edar 200 160 40 9 Rp.20.000 Layak Edar 100 80 20 10 Rp.20.000 Tidak Layak Edar 200 160 40 11 Rp.50.000 Layak Edar 100 80 20 12 Rp.50.000 Tidak Layak Edar 200 160 40 13 Rp.100.000 Layak Edar 100 80 20 14 Rp.100.000 Tidak Layak Edar 200 160 40
Adapun tampilan dari dataset yang digunakan pada penelitian ini disajikan di gambar 1.
Gambar 2. Cuplikan tampilan dataset penelitian

## C. Pre-Processing
Pengumpulan  data  telah  diselesaikan,  selanjutnya  data  akan  masuk  kepada  tahap Pre- Processing data. Pre-Processing data  adalah  langkah  awal  dalam  memproses  data  dengan tujuan menghilangkan gangguan data (noise) atau data yang tidak konsisten [13]. Tujuan Data Preprocessing adalah mengubah data awal menjadi data yang berkualitas sehingga dapat diolah pada langkah selanjutnya [14].
Terdapat dua skema pre-processing dalam penelitian ini yakni menggunakan augmentasi data  dengan pre-processing  input tidak  menggunakan  augmentasi  data  dan  menggunakan augmentasi  data  dengan data  generator .  Pada  skema  pertama  dengan  tidak  melakukan augmentasi pada data, dikarenakan data yang dipakai pada penelitian ini tidak terlalu bervariasi, adapun Langkah dari pre-processing skema kedua ini diawali dengan mengiterasi data dalam direktori yang telah dideklarasikan sebelumnya dimana direktori ini tempat untuk menyimpan dataset dengan looping os.walk ini akan berfungsi untuk mengambil data yang ada. Selanjutnya akan  dilakukan load data  menggunakan load_img yang  merupakan  fungsi  dari keras  / tensorflow, lalu  daya  akan  dikunci  dalam  skema  warna  RGB  dan  mengubah  ukuran  target height dan weight nya  sesuai  dengan  ukuran height dan weight yang  telah  dijabarkan sebelumnya,  selanjutnya  gambar  dimuat  dengan array bertipe float32 dengan  menggunakan _img  =  img_to_array(_img) lalu  gambar  akan  diproses  dengan  fitur preprocess_input lalu menyimpan data kedalam array x_train lalu mengambil label yang ada pada direktori dengan dan di indeks dengan label_code lalu dilabeli dan disimpan dalam pelabelan kela dan dilakukan one-hot encoding lalu disimpan kedalam y_train, setelah itu data dibagi kedalam kelompok data latih  dan  data  validasi  dengan  besaran  masing-masing  sebesar  80%  dan  20% Kode  lengkap untuk pre-processing skema kedua ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Kode Pre-processing pada skema kedua
Untuk skema kedua  masih sama dengan skema yang pertama hanya saja didahului oleh augmentasi  data  dengan data  generator terlebih  dahulu  skema  kedua  ini  data  akan  masuk kedalam sistem (di load ) setelah itu akan di rescale menjadi 1./255, dengan penggunaan rotasi 20 derajat secara acak, lalu akan ditambahkan pergeseran data secara horizontal dan vertikal sebesar  20%  dengan  menggunakan width_shift_range=0.2 dan height_shift_range=0.2 lalu akan di flip secara horizontal dan akhirnya data akan dibagi menjadi 20% untuk validasi dan 80%  untuk  pelatihan,  lalu  selanjutnya  akan  disimpan  dengan looping  os.walk seperti  skema pertama. ringkasan pada augmentasi data skema kedua ini akan disajikan dalam tabel III.

## T ABEL III
D ETAIL P ENGGUNAAN D ATASET Konfigurasi Nilai rescale 1./255 rotation_range 20 width_shift_range 0,2 height_shift_range 0,2 horizontal_flip True

## D. Flask
Flask adalah sebuah web framework yang ditulis dalam bahasa Python dan termasuk dalam kategori microframework . Flask berfungsi  sebagai  kerangka  kerja  untuk  pengembangan aplikasi web [8].  Penelitian  ini  menggunakan flask dikarenakan  akan  dikembangkan implementasi website untuk pengembangan user interface nya, lalu akan dihubungkan dengan pemrosesan image recognition yang ada pada Keras, kedua hal ini sama-sama ditulis atau di kode dalam bahasa pemrograman python, dengan demikian diharapkan proses integrasi antara tampilan atau user interface dalam penelitian ini dapat berjalan dengan efisien.

## E. Xception
Pada penelitian ini akan digunakan Xception sebagai pre-trained model, alasan Xception dipakai  dalam  penelitian  ini  karena  arsitekturnya  yang  kompleks  yang  terdiri  dari  3  bagian yakni entry flow, middle flow dan exit flow. Pada entry flow akan diterima citra inputan model, selanjutnya pada middle flow citra akan menerapkan Separable Convolution , yang merupakan varian dari Depthwise Separable Convolution , dengan fungsi aktivasi ReLU pada setiap layer konvolusi dan fully connected. Pada tahap akhir, menggunakan metode Logistic Regression. Pada  bagian Exit  Flow ,  model  Xception  dimodifikasi  untuk  menerapkan Transfer  Learning dengan  pembuatan  custom head  model .  Modifikasi  ini  melibatkan  penghapusan head  model default Xception  dan  penggantian  dengan custom  head  model [9].  Gambar  3  menunjukkan arsitektur Xception .
Gambar 3. Arsitektur Xception

## F. Transfer Learning
Transfer learning adalah metode yang memanfaatkan arsitektur jaringan yang sudah ada, kemudian  mengubah  dan  mengupdate  parameter-parameter  di  dalamnya.  Dengan  transfer learning, arsitektur jaringan yang telah dimodifikasi digunakan untuk memecahkan tugas yang berbeda. CNN yang digunakan dalam transfer learning telah melakukan pembelajaran dengan dataset  lain,  sehingga  tidak  diperlukan  proses  pembelajaran  dari  awal.  Dengan  kata  lain, arsitektur jaringan telah mengidentifikasi fitur-fitur seperti tekstur, bentuk, dan warna sebagai hasil dari pembelajaran sebelumnya [15].

## G. Optimizer
Optimize r  bertujuan  untuk  mencari  bobot  optimal,  mengurangi  kesalahan,  dan meningkatkan  akurasi.  Selama  proses  pelatihan,  parameter  (bobot)  dapat  disesuaikan  untuk mencoba  meminimalkan  fungsi  kerugian,  sehingga  prediksi  menjadi  lebih  akurat  [16]. Optimizer yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah optimizer SGD  alasan  pemilihan optimizer ini  karena, optimizer SGD  inipada  saat  yang  sama,  memperbarui  parameter- parameternya untuk mengurangi error rate dengan menghilangkan redundansi.

## H. Simulasi Pelatihan
Setelah membuat perancangan  terhadap  arsitektur  model yang ingin digunakan,  tahapan selanjutnya yakni membuat simulasi pelatihan. Pada pelatihan ini akan ada 2 skema pelatihan pada model. Model akan dilatih dengan dua macam pre-processing yakni dengan augmentasi dan tidak menggunakan augmentasi.
Dalam  proses  pelatihan  gambar  nantinya  akan  diubah  menjadi  299x299x3,  lalu  akan dimasukkan model Xception sebagai base model. Selanjutnya akan ditambah lapisan pooling dengan Global Average Pooling 2D, lalu ditambahkan lapoisan dropout 0,5 dan lapisan Dense dengan  256  unit neuron dan  fungsi  aktivasi  ReLU,  setelah  itu  ditambahkan  lapisan  terakhir yakni Dense 14  yang  telah  disesuaikan  dengan  jumlah  kelas,  bersamaan  dengan  itu ditambahkan juga fungsi aktivasi softmax untuk menghasilkan  probabilitas kelas, lalu semua lapisan  akan  digabungkan  menjadi  model  yang  menghasilkan  probabilitas  prediksi  kelas sebagai output. . Kode untuk proses pelatihan dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini.

## Gambar 4. Kode pembuatan model baru
Setelah dibuat model baru dengan skema yang telah terlihat pada Gambar 4, selanjutnya model  akan  dilatih  dengan tuning  hyperparameter, pada  pelatihan  ini  dilakukan  dengan menggunakan Epoch yang  berbeda  yakni  10,  20  dan  40  dengan batch_size 32,  adapun skenariopelatihan yang diterapkan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel IV berikut ini.
T ABEL IV
S KENARIO P ELATIHAN Parameter Skenario 1 Skenario 2 Pre-Processing Non-Augmentasi Augmentasi Epoch 10 20 40 10 20 40 Optimizer SGD SGD SGD SGD SGD SGD Batch_size 32 32 32 32 32 32

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pelatihan Model
Pada penelitian ini terdapat dua skenario yang akan diterapkan pada pelatihan, walaupun hanya berbeda pada saat tahap pre-processing data saja, hal itu diterapkan dalam penelitian ini agar mendapatkan hasil berupa model yang terbaik dalam pelatihan ini. Selanjutnya pada tahap pelatihan dimulai dengan skenario pertama yakni dilakukan pre-processing input dari Xception pada saat pre-processing, lalu dilatih dengan Epoch yang berbeda yaitu 10, 20, dan 40. Hasil yang diperoleh pada skenario pelatihan pertama ini dapat dilihat pada Tabel V.
T ABEL V
H ASIL S KENARIO P ELATIHAN 1 Percobaan Epoch Akurasi Selisih Loss Train Validation Train Validatiom 1 10 0,9773 0,8834 0,0939 0,2242 0,4433 2 20 0,9958 0,9238 0,072 0,0447 0,9238 3 40 0,9970 0,9548 0,0422 0,0148 0,1231
Setelah  dilakukan  pelatihan  dengan  menggunakan  skenario  pertama,  hasil  terbaik didapatkan  oleh  percobaan  ketiga,  pada  percobaan  tersebut  model  dilatih  menggunakan  40 Epoch dengan  tanpa  adanya  proses  augmentasi  sebelumnya  pada  tahap pre-processing data,
alasan  dipilihnya  percobaan  ketiga  sebagai  percobaan  dengan  hasil  terbaik  pada  skenario pertama  ini  adalah  dikarenakan  selisih  antara  nilai  akurasi  pada train dan validation cukup rendah yakni di angka 0,0422, serta diiringi dengan nilai loss yang sudah menurun dari Epoch sebelumnya. Grafik hasil percobaan kedua dapat dilihat pada Gambar 5.
(a)                                                                              (b) Gambar 5. (a) Grafik Accuracy (b) Grafik Loss pada percobaan 3 dari skenario pertama
Pada  percobaan  ketiga  ini,  sesuai  dengan  gambar  grafik  diatas,  model  dilatih  dengan menambahkan augmentasi data dalam proses pre-processing dan model mendapatkan akurasi diatas  80%  pada Epoch ke-7  untuk training dan Epoch ke-6  untuk validation .  Hasil  akurasi akhir pada proses training percobaan ketiga dengan hanya menggunakan pre-processing input Xception menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,997 untuk training dan 0,9548 untuk validation , terdapat  selisih  sebesar  0,0422,  dari  percobaan  tersebut  terdapat  peningkatan  akurasi  namun selisihnya masih lumayan besar. Selanjutnya, pada Tabel VI disajikan hasil pengujian memakai skenario kedua.

## T ABEL VI
H ASIL S KENARIO P ELATIHAN 2 Percobaan Epoch Akurasi Selisih Loss Train Validation Train Validatiom 1 10 0,9507 0,8801 0,0706 0,1140 0,3140 2 20 0,9929 0,9619 0,031 0,0504 0,1226 3 40 0,9976 0,9500 0,0476 0,0144 0,1611
Setelah dilakukan pelatihan dengan menggunakan skenario kedua, hasil terbaik didapatkan oleh  percobaan  kedua,  pada  percobaan  tersebut  model  dilatih  menggunakan  20 Epoch tanpa adanya proses augmentasi sebelumnya, alasan dipilihnya percobaan kedua sebagai percobaan dengan hasil terbaik pada skenario pertama ini adalah dikarenakan selisih antara nilai akurasi pada train dan validasi cukup rendah yakni di angka 0,031. Grafik hasil percobaan kedua dapat dilihat pada Gambar 6.
(a)                                                                              (b) Gambar 6. (a) Grafik Accuracy (b) Grafik Loss pada percobaan 2 dari skenario kedua
Pada percobaan kedua ini dapat dilihat pada gambar 6 proses pelatihan berjalan dengan baik  dibuktikan  dengan  kelandaian  Grafik  hasil  pelatihan  dimana  pada  pelatihan  kedua  ini. didapatkan akurasi diatas 80% pada Epoch ke-7 pada training dan Epoch ke-6 untuk validation. Hasil akhir untuk akurasi yang didapatkan pada pelatihan percobaan kedua ini adalah  0.9929 untuk training dan 0,9619 untuk validation , dengan selisih sebesar 0,031, terdapat peningkatan akurasi  dari  percobaan  pertama  yang  hanya  mendapatkan  nilai  akurasi  akhir  sebesar  0.9507 untuk training dan  0.8801  untuk validatio, dengan  demikian  hasil  dari  percobaan  ini  pada skenario kedua lebih baik dari percobaan ketiga dari skenario pertama dan dapat dilanjutkan kepada tahap pengujian.

## B. Hasil Pengujian
Setelah  didapatkan  model  yang  terbaik  hasil  pelatihan  dari  dua  skenario  sebelumnya, setelah itu model masuk kedalam tahap pelatihan pada tahapan ini terdapat 420 data gambar yang terdiri dari 20 gambar untuk setiap kelas Uang Layak Edar dan 40 untuk kelas Uang Tidak Layak  Edar.  Pengujian  dilakukan  dengan  mengupload  gambar  kemudian  model  di load kedalam  sistem  dan  digunakan  fungsi  prediksi  pada  tensorflow  untuk  memprediksi  gambar tersebut telah sesuai dengan kelas dalam model tersebut. Adapun hasil pengujian dapat dilihat pada confusion matrix yang disajikan pada gambar 7.
Gambar 7. Confusion Matrix
Terlihat pada Gambar 7, ialah confusion matrix dari tahap pengujian model pada penelitian ini,  Adapun  hasil  akhir  akurasi  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  terhadap  model  ialah dengan jumlah prediksi data benar sebanyak 394 dari 420 data uji yakni 93,75.

## C. Implementasi Website
Implementasi  website  penelitian  ini  menggunakan  Flask  yang  merupakan  fitur microframework dari python yang memungkinkan pengguna untuk membuat website. Sesuai dengan kerangka implementasi sistem, yang telah dibahas pada bab sebelumnya, implementasi akan diawali dengan tampilan awal atau beranda, pada tampilan ini, pengguna dapat menemui fitur  unggah  atau  upload  yang  berguna  untuk  memasukkan  citra  rupiah  yang  dimilikinya. Tampilan awal atau beranda dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Awal Website
Setelah pengguna menekan tombol Choose File pengguna akan diarahkan kepada Kotak Dialog  yang  berguna  untuk  melakukan  pemilihan  gambar  atau  citra  dari  Uang  Rupiah  yang
ingin mereka klasifikasi dengan website ini. apabila gambar telah berhasil dipilih dan diupload kedalam website, akan tampak nama file yang sebelumnya dipilih tadi pada bagian Choose File munculnya  nama file pada  bilah  tersebut  menandakan file berhasil  diunggah  dan  bisa  untuk diprediksi.  Untuk  tahap  selanjutnya  pengguna  dapat  menekan  tompol PREDICT  > untuk memprediksi  atau  mengklasifikasikan  citra  yang  diunggah  sebelumnya.  Gambar  9 menampilkan tampilan website setelah data telah di prediksi.

## Gambar 9. Halaman Awal Website
Setelah pengguna menekan tombol Predict > yang ada pada halaman sebelumnya, sistem akan  melakukan  prediksi  dan  pengklasifikasian  terhadap  data  yang  telah  dimasukkan,  tidak membutuhkan waktu lama hasil prediksi  terhadap citra yang telah dimasukkan akan muncul pada  tampilan  hasil,  diiringi  dengan  seberapa  besar  tingkat  kemiripan  terhadap  model  yang telah diujikan.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode transfer  learning dengan pre-trained model Xception dinilai baik untuk mengklasifikasikan Uang Kertas Rupiah Tidak  Layak  Edar  dan  Layak  Edar  tahun  Emisi  2016.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  akurasi pengujian model sebesar 93,75%. Hasil penelitian ini dapat digunakan secara langsung untuk memudahkan  masyarakat  mengetahui  kelayakan  uang  kertasnya,  dikarenakan  sistem  ini dikembangkan menjadi aplikasi website yang dapat diakses oleh masyarakat secara luas. Namun,  kekurangan  dari  penelitian  ini  adalah  perlunya  untuk  meningkatkan  akurasi validation dan testing dari peoses pelatihan maupun pengujian, dengan cara memperluas variasi data  yang  digunakan  dan pre-processing dengan  augmentasi  data  yang  baik.  Saran  untuk peneliti  selanjutnya  ialah  dapat  menggunakan pre-trained model  lainnya  seperti  MobileNet, Inception, ResNet agar mendapatkan metode terbaik dalam mengklasifikasikan Uang Rupiah Tidak Layak Edar.

## R EFERENSI
[1] Fitriyah, F., & Ma’arif, M. M. Analisis Jasa Penukaran Uang Rusak Keliling Perspektif Hukum Ekonomi Islam (Damaged Money Exchange Services on the Perspective of Islamic Law). Al-Hikmah, Vol. 7, No. 2: pp. 163–165, 2019.
[2] Peraturan Bank Indonesia. Jumlah Dan Nilai Nominal  Uang Rupiah Yang Dimusnahkan Tahun 2022. Nomor 1 Tahun 2023. Bank Indonesia, 2023.
[3] Peraturan Bank Indonesia. Jumlah Dan Nilai Nominal  Uang Rupiah Yang Dimusnahkan Tahun 2022. 24/1/PBI/2022. Bank Indonesia, 2022.
[4] Indonesia Bank, (2021), Laporan Tahunan Bank Indonesia Tahun 2021 , Bank Indonesia, Jakarta.
[5] R. Patel and A. Chaware, "Transfer Learning with Fine-Tuned MobileNetV2 for Diabetic Retinopathy," 2020  International  Conference  for  Emerging  Technology  (INCET) , Belgaum, India, 2020, pp. 1-4, 2020.
[6] Abas, Mohamad Aqib Haqmi. VGG16 for plant image classification with transfer learning and data augmentation. International Journal of Engineering and Technology (UAE), Vol. 7, No. 4, pp. 90-94.
[7] F.  Chollet,  "Xception:  Deep  Learning  with  Depthwise  Separable  Convolutions," 2017 IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition  (CVPR) ,  Honolulu,  HI, USA, 2017, pp. 1800-1807.
[8] Pangestu, M. A., & Bunyamin, H. . Analisis Performa dan Pengembangan Sistem Deteksi Ras Anjing pada Gambar dengan Menggunakan Pre-Trained CNN Model. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi . Vol. 4, No. 2, pp. 337-334, 2018.
[9] Wonohadidjojo,  D.  M.  Perbandingan  Convolutional  Neural  Network  pada  Transfer Learning Method untuk Mengklasifikasikan Sel Darah Putih. Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika , Vol. 13, No. 1,             pp. 51–57, 2021.
[10] Ramadhan,  M.,  Iskandar  Mulyana,  D.,  Betty  Yel,  M.,  &  Tinggi  Ilmu  Komputer  Cipta Karya Informatika Jl Raden, S. Optimasi Algoritma CNN Menggunakan Metode Transfer Learning  Untuk  Klasifikasi  Citra  X-Ray  Paru-Paru  Pneumonia  Dan  Non-Pneunomia. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , Vol. 6, No. 2, pp. 670–679, 2022.
[11] Darmasita.  Deteksi  Penggunaan  Masker  Menggunakan  Xception  Transfer  Learning.
JURNAL INSTEK (Informatika Sains Dan Teknologi) , Vol. 5, No. 2, pp. 279–288, 2020.
[12] Alghifari, F., & Juardi, D. Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Ilmiah Informatika , Vol. 9, No. 2, pp. 75–81, 2021.
[13] Shevira, S., Suarjaya, I. M. A. D., & Buana, P. W. Pengaruh Kombinasi dan Urutan Pre- Processing  pada  Tweets  Bahasa  Indonesia. JITTER :  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Dan Komputer , Vol. 3, No. 2, pp. 1074-1081, 2022.
[14] Eben  Haezer,  E.  H.  Y.  K.,  &  Setiyawati,  N.  Pembangunan  Aplikasi  Virtual  Inventory System (VIS) Berbasis Web Menggunakan Flask Framework. Jurnal Mnemonic , Vol. 5, No. 2, pp. 128–135, 2022.
[15] Ramadhan,  M.,  Iskandar  Mulyana,  D.,  Betty  Yel,  M.  Optimasi  Algoritma  CNN Menggunakan  Metode  Transfer  Learning  Untuk  Klasifikasi  Citra  X-Ray  Paru-Paru Pneumonia dan Non-Pneunomia. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , Vol. 6, No. 2, pp. 670–679, 2022.
[16] Micheal, Micheal, and Ery Hartati. "Klasifikasi Spesies Kupu Kupu Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network." MDP  Student  Conference .  Vol.  1,  No.  1,  pp.  569-277, 2022.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  yang  tulus  kepada  semua  pihak  yang  memberi  dukungan  dengan  penuh  serta kerjasama yang sangat berperan penting dalam kesuksesan pelaksanaan penelitian ini.