KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2068-2077 DOI 10.30865/klik.v4i4.1711 https://djournals.com/klik

## Deteksi Nominal Mata Uang Rupiah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network dan Feedforward Neural Network
Dede Aprillia 1,* , Tatang Rohana, Tohirin Al Mudzakir, Deden Wahiddin
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* if19.dedeaprillia@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 tatang.rohana@ubpkarawang.ac.id, 3 tohirin@ubpkarawang.ac.id,
4 deden.wahiddin@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: if19.dedeaprillia@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstrak –Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi nominal mata uang Rupiah tahun emisi 2022 menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan Feedforward Neural Network (FNN), khususnya dalam konteks penerapan bagi vending machine. Penelitian ini menjelajahi potensi teknologi computer vision untuk memfasilitasi pengenalan uang kertas Rupiah dan memberikan  kontribusi  pada  pengembangan  vending  machine.  Dataset  yang  digunakan  mencakup  variasi  kondisi  pencahayaan, orientasi,  dan  posisi  uang  kertas,  sehingga  melibatkan  proses  augmentasi  dan  preprocessing  yang  beragam.  Hasil  evaluasi  model mencakup akurasi deteksi nominal pada berbagai kondisi, mempertimbangkan keberhasilan sistem  untuk mendukung performa dari vending machine. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi pada pengembangan teknologi yang lebih komperehensif dan memperluas  penerapan  CNN  dan  FNN  dalam  konteks  deteksi  mata  uang.  Pada  penelitian  ini,  metode  CNN  menghasilkan  akurasi terbaik sebesar 100% untuk pengujian dengan kondisi terang, lalu pada kondisi cukup cahaya menghasilkan akurasi sebesar 96,43%. Sedangkan pengujian dengan kondisi gelap mendapatkan hasil yang cukup rendah hanya 78,56%. Lalu metode FNN menghasilkan akurasi yang sama sebesar 53,57% pada kondisi cahaya terang, cukup cahaya, dan kurang cahaya.
Kata Kunci: Jaringan Saraf Konvolusional; Visi Komputer; Mata Uang; Deteksi; Rupiah
Abstract– This research aims to  develop a nominal detection system for the Rupiah currency for the 2022 emission year using the Convolutional Neural Network (CNN) and Feedforward Neural Network (FNN) methods, especially in the context of applications for vending machines. This research explores the potential of computer vision technology to facilitate the introduction of Rupiah banknotes and contribute to the development of vending machines. The dataset used includes variations in lighting conditions, orientation, and position of banknotes, thus involving various augmentation and preprocessing processes. The model evaluation results include nominal detection accuracy in various conditions, considering the success of the system to support the performance of the vending machine. This research is expected to contribute to the development of more comprehensive technology and expand the application of CNN and FNN in the context of currency detection. In this research, the CNN method produced the best accuracy of 100% for testing in bright conditions, then in sufficient light conditions it produced an accuracy of 96.43%. Meanwhile, testing in dark conditions got quite low results,  only  78.56%.  Then  the  FNN  method  produces  the  same  accuracy  of  53.57%  in  bright  light,  sufficient  light  and  low  light conditions.
Keywords : Convolutional Neural Network; Computer Vision; Currency; Detection; Rupiah

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia,  Rupiah  (IDR)  merupakan  mata  uang  yang  sah  untuk  dipakai  pada  proses  jual  beli.  Pada  tahun  2022, Pemerintah Republik Indonesia memperkenalkan uang kertas Rupiah baru dengan berbagai denominasi, yang mencakup perubahan  desain  dan  fitur  keamanan.  Kendati  perubahan  ini  bertujuan  meningkatkan  keamanan  dan  mencegah pemalsuan, hal tersebut juga menimbulkan tantangan bagi vending machine yang harus dapat secara akurat dan efisien mendeteksi dan memproses uang kertas yang baru [1].
Pentingnya  kemampuan  vending  machine  untuk  mendeteksi  nominal  mata  uang  Rupiah  dengan  tepat  muncul karena  vending  machine  menjadi  salah  satu  alat  transaksi  otomatis  yang  populer  dalam  berbagai  sektor,  termasuk  di tempat-tempat umum, perkantoran, dan pusat perbelanjaan. Seiring dengan berkembangnya teknologi dan meningkatnya penggunaan  uang  kertas  Rupiah  yang  baru,  keberlanjutan  operasi  vending  machine  menjadi  tergantung  pada kemampuannya untuk beradaptasi dengan perubahan tersebut [2].
Machine  learning  memberikan  kontribusi  besar  dalam  mendeteksi  mata  uang  pada  vending  machine  dengan kemampuannya  mengenali  pola  visual  dan  karakteristik  unik  pada  uang  kertas,  termasuk  adaptasi  cepat  terhadap perubahan desain dan denominasi baru. Hal ini meningkatkan akurasi deteksi, mencegah kesalahan, dan mengoptimalkan pengalaman  pengguna  dengan  transaksi  yang  lebih  efisien.  Dengan  memanfaatkan  teknologi  ini,  vending  machine menjadi lebih cerdas, responsif, dan dapat menjawab tantangan perubahan mata uang dengan lebih efektif [3].
Penelitian  untuk  deteksi  nominal  mata  uang  kertas  Rupiah  telah  dilakukan  oleh  [4],  penelitian  tersebut menggunakan metode CNN dengan teknik labeling anotasi, namun hasil  rata-rata pengujian menunjukkan akurasi yang sangat rendah hanya sebesar 57.5%. Selanjutnya, penelitian telah dilakukan oleh  [5], hasil akurasi sebesar 100% pada model menunjukkan hasil yang baik, namun pengujian hanya dilakukan dengan 3 nominal mata uang yaitu Rp.50.000, Rp.75.000, dan Rp.100.000, lalu pengujian juga hanya dilakukan dengan 1 kondisi, yaitu kondisi terang. Sehingga hal tersebut perlu dilakukan pengujian lebih lanjut untuk menguji validitas dari model yang telah dilatih. Lalu pada 2020 penelitian  dilakukan  oleh  [6],  penelitian  tersebut  hanya  menggunakan  ekstraksi  fitur  warna  Red,  Green,  Blue  (RGB) sebagai metode yang dipakai, akurasi yang didapat sebesar 93,7%. Walaupun hasil tersebut lumayan tinggi, tetapi tingkat akurasi  akan  menjadi  sangat  rendah  apabila  dites  pada  kondisi  kurang  cahaya.  Selanjutnya  penelitian  untuk  deteksi nominal mata uang juga pernah dilakukan oleh [7], dimana peneliti menggunakan neural network dengan hasil akurasi
Dede  Aprillia,  Deteksi  Nominal  Mata  Uang  Rupiah  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dan

## Feedforward Neural Network
sebesar  97,6%,  namun pada penelitian  tersebut  learning  rate  yang  digunakan  pada  neural  network  terlalu  tinggi  yaitu sebesar 0,8. Hal tersebut dapat mengakibatkan model machine learning mengalami overfitting.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  sistem  deteksi  nominal  mata  uang  Rupiah  menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dan Feedforward Neural Network (FNN) sebagai solusi untuk mendukung vending machine dalam mengenali nilai mata uang Rupiah tahun emisi 2022. Dengan implementasi sistem ini, diharapkan bahwa vending machine dapat beroperasi dengan performa tinggi dan memperoleh efisiensi kecepatan untuk mengenali mata uang pada saat ada transaksi. Pada penelitian ini, arsitektur CNN yang digunakan yaitu VGGNet dengan menggunakan optimizer Adam untuk mengoptimalkan proses pelatihan model dengan mengurangi nilai fungsi kerugian (loss function) pada data latih .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menjalankan  beberapa  tahapan  yaitu  pengumpulan  data,  preprocessing,  implementasi algoritma CNN & FNN, dan yang terakhir evaluasi. Alur tahapan tersebut ditunjukan pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian.

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data menjadi langkah yang sangat krusial dalam suatu penelitian, dimana data yang dikumpulkan menjadi bahan utama yang menjadi inti dari fokus penelitian [8]. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah mata uang kertas Indonesia tahun emisi 2022 dengan pecahan Rp. 1.000, Rp. 2.000, Rp. 5000, Rp. 10.000, Rp. 20.000, Rp. 50.000, dan Rp. 100.000. Dataset  terdiri dari kedua sisi mata uang, yaitu bagian depan dan bagian belakang.

## 2.3 Preprocessing
Tahap preprocessing merupakan tahapan awal untuk mempersiapkan data agar model yang dibuat bisa lebih baik pada saat Training maupun testing [9]. Pada penelitian ini dilakukan adjust brightness, berbagai teknik augmentasi, serta resize gambar seperti yang diperlihatkan pada alur preprocessing gambar 2.

## Gambar 2. Alur Preprocessing
Pada  gambar  2,  langkah  awal  yaitu  menerima  dataset  uang  mentah  (raw  data).  Selanjutnya,  dilakukan  penyesuaian kecerahan (adjust brightness), augmentasi dengan flip, crop, dan rotasi untuk meningkatkan variasi data. Proses ini diikuti dengan  resizing  untuk  memastikan  konsistensi  ukuran.  Hasil  dari  langkah-langkah  ini  adalah  dataset  uang  yang  telah melalui  serangkaian  transformasi  preprocessing.  Terakhir  menyimpan  dataset  tersebut  sebagai  output  dari  proses preprocessing.

## 2.4 Implementasi Algoritma
2.4.1 Implementasi Algoritma CNN
Dede  Aprillia,  Deteksi  Nominal  Mata  Uang  Rupiah  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dan Feedforward Neural Network
Setelah melewati tahap preprocessing, dataset bertambah jumlahnya dari 14 data citra menjadi 1120 data citra. Pada tahap implementasi algoritma CNN ini terdiri dari proses Modeling dan Training model. Convolutional Neural Network (CNN) telah  terbukti  menjadi  alat  yang  efektif  dalam  berbagai  aplikasi  pengolahan  gambar,  termasuk  pengenalan  objek  dan pengenalan pola. CNN dapat dilatih untuk mengenali dan membedakan berbagai nilai nominal mata uang dengan tingkat akurasi yang tinggi, sehingga dapat menjadi alat bantu yang sangat berguna bagi individu dengan disabilitas visual [4].
Dalam ranah deep learning, Convolutional Neural Network (CNN/ConvNet) merupakan bagian integral dari deep neural network, suatu tipe jaringan saraf tiruan yang umumnya digunakan untuk mengenali dan memproses gambar [10]. Algoritma ini dirancang khusus untuk mengolah data piksel dan citra visual. CNN memiliki neuron yang dibentuk untuk meniru  fungsi  lobus  frontal,  terutama  bagian  visual  cortex  pada  otak  manusia  dan  hewan.  Visual  cortex  bertanggung jawab atas pemrosesan informasi dalam bentuk rangsangan visual, sehingga membuat CNN sangat efektif dalam tugas pemrosesan gambar dibandingkan dengan algoritma neural network serupa [11].
Lapisan-lapisan  dalam  arsitektur  CNN  terdiri  dari  susunan neuron  dengan  tiga dimensi  yang  melibatkan  lebar, tinggi, dan kedalaman. Dimensi lebar dan tinggi menunjukkan ukuran dari lapisan tersebut, sedangkan dimensi kedalaman mengacu  pada  jumlah  lapisan  yang  ada.  Sebuah  jaringan  CNN  dapat  terdiri  dari  puluhan  hingga  ratusan  lapisan,  dan setiap  lapisan  tersebut  bertugas  untuk  mempelajari  berbagai  fitur  dalam  gambar.  Ketika  mengolah  citra,  proses  ini diterapkan pada setiap citra pelatihan dengan resolusi yang berbeda, dan hasil keluaran dari setiap citra yang telah diolah digunakan sebagai input untuk lapisan berikutnya dalam jaringan. Selama proses pengolahan citra, fitur-fitur awal yang dapat  berupa  informasi  sederhana  seperti  kecerahan  dan  tepi  dapat  meningkat  dalam  kompleksitasnya  seiring  dengan meningkatnya  kedalaman  lapisan,  hingga  akhirnya  fitur-fitur  tersebut  menjadi  unik  dan  mampu  mendeteksi  objek berdasarkan ketebalan lapisan yang bersangkutan [12].
Secara  umum,  dalam  CNN,  terdapat  dua  tipe  lapisan  yang  memainkan  peran  khusus.  Lapisan  pertama  disebut sebagai lapisan feature extraction, dan terletak di awal arsitektur. Lapisan ini terdiri dari beberapa lapisan, dengan setiap lapisan yang terhubung secara lokal ke daerah-daerah tertentu pada lapisan sebelumnya [13]. Lapisan jenis pertama ini dikenal sebagai convolutional layer, sementara lapisan kedua disebut sebagai pooling layer. Setiap lapisan ini menerapkan fungsi aktivasi bergantian antara jenis pertama dan jenis kedua. Lapisan ekstraksi fitur ini menerima input gambar secara langsung  dan  mengolahnya  hingga  menghasilkan  keluaran  berupa  vektor,  yang  selanjutnya  digunakan  pada  lapisan berikutnya [14].
Sementara  itu,  lapisan  kedua  adalah  lapisan  klasifikasi,  yang  terdiri  dari  beberapa  lapisan  dan  setiap  lapisan terhubung  sepenuhnya  dengan  lapisan  lainnya.  Layer  ini  menerima  input  berupa  vektor  hasil  keluaran  dari  lapisan ekstraksi  fitur  gambar.  Input  ini  kemudian  mengalami  transformasi  yang  melibatkan  Multi  Neural  Networks  dengan tambahan beberapa hidden layer. Hasil keluaran dari lapisan ini adalah tingkat akurasi kelas yang digunakan untuk tujuan klasifikasi [15].

## Gambar 3 . Ilustrasi CNN.
Berdasarkan ilustrasi CNN pada gambar 3, tahapan pertama dalam struktur CNN adalah langkah konvolusi yang mengoperasikan  kernel  dengan  ukuran  tertentu.  Jumlah  kernel  yang diterapkan bervariasi  tergantung pada  banyaknya fitur yang dihasilkan. Selanjutnya, tahapan berikutnya adalah mencapai fungsi aktivasi, yang umumnya memanfaatkan fungsi aktivasi ReLU (Rectifier Linear Unit). Setelah melewati proses aktivasi, langkah selanjutnya adalah melalui proses penggabungan (pooling). Proses ini diulang beberapa kali hingga terbentuk peta fitur yang memadai untuk diteruskan ke jaringan saraf terhubung penuh (fully connected neural network). Dari jaringan terhubung penuh (fully connected layer) ini, menghasilkan keluaran kelas yang sesuai [16].

## 2.4.2 Implementasi Algoritma FNN
Pada  tahap  implementasi  algoritma  FNN  ini  terdiri  dari  proses  Modeling  dan  Training  model.  Feedforward  Neural Network  adalah  kerangka  kerja  yang  sangat  serbaguna  untuk  mengembangkan  model  non-linier  dalam  tugas  seperti regresi, reduksi data, dan pemodelan sistem dinamis non-linier. Model Feedforward Neural Network terdiri dari banyak neuron yang kompleks, yang saling berinteraksi secara rumit dalam lapisan-lapisan yang terstruktur. Feedforward Neural Network memiliki kapasitas untuk mengolah volume data yang besar dan menghasilkan prediksi yang sangat akurat [17].
Dede  Aprillia,  Deteksi  Nominal  Mata  Uang  Rupiah  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dan Feedforward Neural Network
Metode FNN beroperasi dengan menerima vektor input dan menghasilkan output melalui proses pengolahan input melalui unsur-unsur yang berinteraksi satu sama lain. Proses ini terstruktur dalam beberapa lapisan, di mana input diproses secara berurutan dari satu lapisan ke lapisan berikutnya [18]. Terdapat beberapa faktor yang dapat memengaruhi tingkat akurasi dari metode Feedforward Neural Network, termasuk struktur jaringan, metode pelatihan atau algoritma yang digunakan, dan fungsi aktivasi [19]. Persamaan untuk model FNN dengan p input, satu lapisan tersembunyi dengan m neuron dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑓(𝑥 𝑡 , 𝑣, 𝑤) = 𝑔 2 {∑ 𝑣 𝑗 𝑔 1 [∑ 𝑤 𝑗𝑖 𝑥 𝑖𝑡 𝑝 𝑖=0 ] 𝑚 𝑗=0 } (1)
Dimana w sebagai vektor bobot yang menghubungkan lapisan input dan lapisan tersembunyi, dan v sebagai vektor bobot yang menghubungkan lapisan tersembunyi dengan lapisan output (respons). Fungsi aktivasi g1(·) dan g2(·) digunakan untuk mengubah data pada masing-masing lapisan. Selain itu, Wji dan Vj adalah bobot yang diestimasi melalui proses backpropagation [17].

## 2.5 Evaluasi
Tahap evaluasi ditujukan untuk memperoleh hasil akurasi yang telah dilakukan pelatihan pada data Training [20]. Dalam tahap ini, data testing yang digunakan berjumlah 84 data. Model yang telah dilatih dilakukan pengujian menggunakan data testing dengan berbagai kondisi cahaya yaitu terang, cukup cahaya, dan kurang cahaya sebanyak 4 kali pengujian pada tiap kondisi. Selanjutnya hasil akurasi 4 kali pengujian dibandingkan untuk menyimpulkan hasil akurasi pengujian terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini merupakan penjabaran dan analisis dari langkah-langkah yang telah diuraikan dalam metode penelitian .

## 3.1 Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan data primer yang diambil menggunakan kamera handphone Iphone X. Proses pengambilan gambar ini dilakukan pada tanggal 4 Mei 2023 dengan mengambil gambar sebanyak 14 gambar. Data  yang  telah  di  ambil  merupakan  kumpulan  foto  uang  kertas  Rupiah  tahun  emisi  2022  bagian  depan  dan  bagian belakang. Gambar 2 merupakan sampel data yang digunakan pada penelitian ini .
(a)
(b)
Gambar 2 . (a) (b) Sampel Data Bagian Depan dan Bagian Belakang.

## 3.2 Preprocessing
Pada tahap ini, dataset dilakukan preprocessing untuk memperbanyak jumlah dataset agar meningkatkan performa dari model yang akan dilatih. Berikut merupakan tahapan preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini.

## 3.2.1 Adjust Brightness
Adjust  brightness  adalah  salah  satu  teknik  pemrosesan  citra  yang  digunakan  untuk  mengubah  tingkat  kecerahan (brightness) dari sebuah citra digital [21]. Teknik ini memungkinkan pengguna untuk membuat citra menjadi lebih terang atau lebih gelap, yang dapat berguna dalam berbagai konteks, seperti perbaikan kualitas citra, pemrosesan gambar medis, atau penyempurnaan citra sebelum penggunaan dalam aplikasi pengenalan objek atau deteksi pola.  Pada penelitian ini, data dilakukan adjust brightness dengan membuat citra lebih terang 25% dari citra normalnya. Berikut merupakan sampel data pada tahap ini yang dilampirkan pada gambar 3.
(b)
Gambar 3. (a)(b) Sampel Data Sebelum dan Sesudah Adjust Brightness.
Dede  Aprillia,  Deteksi  Nominal  Mata  Uang  Rupiah  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dan

## Feedforward Neural Network

## 3.2.2 Augmentasi Flip
Tahap ini terdiri dari horizontal flip dan vertical flip. Dalam augmentasi flip horizontal, citra diputar secara horizontal (dibolak-balik) sehingga objek yang muncul di sisi kiri akan muncul di sisi kanan, dan sebaliknya. Sedangkan pada flip vertikal, citra diputar secara vertikal (dari atas ke bawah) [22]. Hasil dari tahap ini dapat dilihat pada gambar 4.
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 4. (a)(b)(c)(d) Sampel Augmentasi Flip.

## 3.2.3 Augmentasi Crop
Pada augmentasi crop, setiap gambar dipotong menjadi 3 bagian. Augmentasi crop berguna untuk menghasilkan citra- citra yang berbeda dengan fokus pada area yang berbeda dari gambar asli [23]. Sampel hasil pada tahap ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Sampel Hasil Augmentasi Crop .

## 3.2.4 Augmentasi Rotation
Dalam augmentasi rotasi, citra diputar pada derajat tertentu searah jarum jam atau berlawanan arah jarum jam [24]. Pada penelitian ini setiap gambar dilakukan rotasi sebanyak 4 kali yaitu 45°, 135°, 225°, dan 315°. Tahap ini digunakan untuk melatih model agar dapat mengenali objek dalam berbagai orientasi. Berikut merupakan sampel hasil dari Rotation pada gambar 6.
Gambar 6. Sampel Hasil Augmentasi Rotation .

## 3.2.5 Augmentasi Resize
Tahapan resize digunakan untuk mengubah ukuran dengan mengurangi (downsampling) atau memperbesar (upsampling) dimensinya [23]. Pada penelitian ini dilakukan downsampling (mengurangi) dimensi gambar menjadi skala 256 x 256 piksel.  Proses  resizing  dapat  mempercepat  waktu  running  model  karena  gambar  yang  lebih  kecil  memerlukan  waktu komputasi yang lebih sedikit untuk diproses oleh model. Hasil dari tahap ini dapat dilihat pada gambar 7.
Dede  Aprillia,  Deteksi  Nominal  Mata  Uang  Rupiah  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dan Feedforward Neural Network
(a) (b)
Gambar 7. (a)(b) Sampel Hasil Sebelum dan Sesudah Resize .

## 3.3 Implementasi Algoritma CNN
Setelah melewati tahap preprocessing, dataset bertambah jumlahnya dari 14 data citra menjadi 1120 data citra. Pada tahap implementasi algoritma CNN ini terdiri dari Modeling dan Training.

## 3.3.1 Modelling
Model pada penelitian ini menggunakan salah satu arsitektur CNN yaitu VGGNet yang memiliki 16 lapisan atau biasa disebut VGG16. Arsitektur VGG16 memiliki konfigurasi 13 lapisan konvolusi dan 3 lapisan fully connected di akhir. Langkah  pertama,  model  VGG16  menggunakan parameter  “weights='imagenet'  “  untuk mengindikasikan  model  telah dilatih dengan dataset besar berbagai jenis gambar oleh library Keras.
Selanjutnya menambahkan lapisan tambahan (fully connected layer) ke model ini. Lapisan yang pertama yaitu Flatten, Lapisan ini membuat data dari model VGG16 menjadi bentuk yang lebih sederhana yaitu mengubah tensor tiga dimensi  menjadi  vektor  satu  dimensi.  Selanjutnya,  sebuah  lapisan  Dense  (fully  connected)  dengan  128  neuron  dan aktivasi  ReLU  ditambahkan.  Lapisan  ini  bertindak  sebagai  lapisan  tersembunyi  untuk  memproses  fitur-fitur  yang diekstraksi dari model VGG16 yang membantu kita mengenali mata uang dengan memahami fitur-fitur penting dalam gambar tersebut.
Lapisan-lapisan di dalam base model (model VGG16) dibekukan (freeze) dengan mengatur atribut “trainable = False”.  Hal  ini  berarti  lapisan-lapisan  tersebut  tidak  akan  diperbarui  selama  pelatihan  model.  Ini  dilakukan  untuk mempertahankan representasi-fitur yang telah dipelajari oleh VGG16.
Selanjutnya  model  akhir  dikompilasi  dengan  menggunakan  optimizer  'adam',  fungsi  loss  menggunakan 'categorical_crossentropy' yang cocok untuk masalah klasifikasi multikelas, dan metrik 'accuracy' untuk mengukur kinerja model selama pelatihan. Alur pembuatan model yang telah dibuat dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Alur Modelling CNN .

## 3.3.2 Training
Langkah awal pada tahap Training yaitu mengubah intensitas piksel citra ke dalam rentang 0-1 menggunakan Library Keras. Setelah itu dilakukan split dataset menjadi 2 bagian  yaitu Data Training berjumlah 896 citra dan Data Validasi berjumlah 224 citra, dengan perbandingan 80:20.
Selanjutnya, data generator dibuat untuk Training dan validasi dengan ketentuan citra 256 x 256 piksel, ukuran batch sebanyak 32 citra per batch. Setelah persiapan data, proses pelatihan dilakukan sebanyak 10 epoch yaitu 10 kali perulangan dimana setiap 1 epoch selesai, performa model Training akan diukur dengan data validasi.
Terakhir, model hasil pelatihan disimpan dalam format H5. Hal ini memungkinkan untuk menggunakan model Training ini di masa depan tanpa perlu melatih ulang. Berikut merupakan Gambar 9, alur training model yang telah dibuat.
Dede  Aprillia,  Deteksi  Nominal  Mata  Uang  Rupiah  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dan Feedforward Neural Network
Setelah dilakukan pelatihan sebanyak 10 epoch. Model menunjukkan performa akurasi yang meningkat di setiap epoch, dengan akurasi validasi akhir sebesar 84,38% dengan rata-rata waktu komputasi selama 927,8 detik atau sekitar 15 menit untuk setiap epoch. Hasil model Training dilampirkan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Model Training 10 Epoch .
Epoch  Waktu (Detik)  Akurasi Loss Akurasi Validasi  Loss Validasi 1 924 0.3181 1.8554 0.2902 1.7688 2 943 0.5212 1.3725 0.3170 1.6094 3 911 0.7746 1.0015 0.5446 1.3497 4 931 0.9375 0.5844 0.6250 1.1155 5 914 0.9754 0.3351 0.7232 0.8740 6 935 0.9933 0.1889 0.7455 0.7971 7 931 1.0000 0.1137 0.7634 0.7244 8 931 1.0000 0.0710 0.7946 0.6249 9 930 1.0000 0.0444 0.8482 0.5261 10 928 1.0000 0.0321 0.8438 0.5590

## 3.4 Implementasi Algoritma FNN
Setelah melewati tahap preprocessing, dataset bertambah jumlahnya dari 14 data citra menjadi 1120 data citra. Pada tahap implementasi algoritma FNN ini terdiri dari Modeling dan Training.

## 3.3.1 Modelling
Pada modelling FNN ini library yang digunakan yaitu Keras. Model FNN adalah jenis jaringan saraf tiruan yang secara berurutan menggabungkan lapisan-lapisan untuk pemrosesan data.
Dalam  penelitian  ini,  model  dibuat  dengan  tiga  lapisan  utama:  lapisan  Flatten,  lapisan  Dense  dengan  fungsi aktivasi ReLU, dan lapisan Dense terakhir dengan fungsi aktivasi softmax. Lapisan Flatten digunakan untuk mengubah data  gambar  tiga  dimensi  (256x256  piksel  dengan  tiga  saluran  warna)  menjadi  vektor  satu  dimensi.  Lapisan  Dense tersembunyi memiliki 128 neuron dan bertugas untuk mempelajari pola dalam data. Lapisan Dense terakhir adalah lapisan output yang menghasilkan probabilitas kelas. Dalam kompilasi model, kita menentukan optimizer, fungsi kerugian, dan metrik akurasi untuk proses pelatihan. Alur pembuatan model yang telah dibuat dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Alur Modelling FNN .

## 3.3.2 Training
Langkah awal pada tahap Training yaitu melakukan normalisasi/mengubah intensitas piksel citra ke dalam rentang 0-1 menggunakan Library Keras. Setelah itu dilakukan split dataset menjadi 2 bagian yaitu Data Training berjumlah 896 citra dan Data Validasi berjumlah 224 citra, dengan perbandingan 80:20.
Selanjutnya, data generator dibuat untuk Training dan validasi dengan ketentuan citra 256 x 256 piksel dan ukuran batch sebanyak 32 citra per batch. Setelah persiapan data, proses pelatihan dilakukan sebanyak 10 epoch, dimana setiap 1 epoch selesai, performa model Training akan diukur dengan data validasi.
Terakhir, model hasil pelatihan disimpan dalam format H5. Hal ini memungkinkan untuk menggunakan model Training ini di masa depan tanpa perlu mengulan proses training. Berikut merupakan gambar 11, alur training model yang telah dibuat.
Dede  Aprillia,  Deteksi  Nominal  Mata  Uang  Rupiah  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dan Feedforward Neural Network
Setelah dilakukan pelatihan sebanyak 10 epoch. Model menunjukkan performa akurasi yang meningkat hampir di setiap epoch, dengan akurasi validasi terbaik sebesar 51,34% dengan rata-rata waktu komputasi selama 23,1 detik untuk setiap epoch. Hasil model Training dilampirkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Model Training FNN 10 Epoch .
Epoch  Waktu (Detik)  Akurasi Loss Akurasi Validasi  Loss Validasi 1 21 0.1574 78.5225 0.1429 18.4869 2 19 0.26 8.8339 0.3438 3.9868 3 34 0.433 2.9257 0.4464 2.5147 4 23 0.558 1.3976 0.2411 3.6092 5 23 0.5056 2.3248 0.3304 3.335 6 24 0.5022 2.5031 0.2723 4.9826 7 21 0.5078 2.4648 0.3884 2.9925 8 22 0.6328 1.3023 0.4196 2.7091 9 21 0.7042 0.8857 0.5134 1.9867 10 23 0.6496 1.4588 0.4018 3.9081

## 3.5 Evaluasi
Setelah  dilakukan  Training, model  dilakukan  evaluasi  dengan  diuji  menggunakan  data baru  untuk dibandingkan  hasil akurasinya. Data testing pada penelitian ini berjumlah 84 citra yang terdiri dari bagian depan dan bagian belakang untuk setiap nominal mata uang. Dimana 28 citra uji dengan kondisi terang (25% lebih terang dari citra normal), 28 citra uji dengan kondisi cukup cahaya (cahaya normal), dan 28 citra dengan kondisi kurang cahaya (25% lebih gelap dari citra normal). Tahap pengujian ini dilakukan sebanyak 4 kali untuk membandingkan pengujian dengan kondisi terang, cukup cahaya dan kurang cahaya. Berikut merupakan sampel dari data uji pada gambar 12.
(a) (b) (c)
Gambar 12. (a) (b)(c) Sampel Dataset Testing.
Langkah dalam proses testing adalah sebagai berikut. Pertama, model Training yang telah disimpan dalam file H5 dimuat menggunakan tf.keras.models.load_model. Label kelas dari generator saat training juga diambil untuk membantu menafsirkan hasil prediksi. Dalam sebuah loop for, setiap gambar uji dimuat menggunakan load_img, diubah menjadi array  dengan  img_to_array,  dan  diubah  bentuk  sesuai  dengan  format  input  model.  Kemudian,  dilakukan  normalisasi intensitas piksel dengan membagi array dengan 255.0 untuk mengubah gambar ke dalam rentang 0-1. Setelah persiapan gambar uji, model melakukan prediksi menggunakan fungsi model.predict .
Tabel 3. Hasil Pengujian CNN . Pecahan (Rp) Hasil uji berdasarkan kondisi cahaya Terang Akurasi (%) Cukup Cahaya Akurasi (%) Kurang Cahaya Akurasi (%) 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1000 B  B B B 100 B B B B 100 B B B B 100 2000 B  B B B 100 B B B B 100 B B B B 100 5000 B  B B B 100 B B B B 100 B B B B 100 10000 B  B B B 100 B S B B 75 S S S S 0 20000 B  B  B B 100 B B B B 100 B S B B 75 50000 B  B B B 100 B B B B 100 S B B B 75 100000 B  B   B   B 100 B   B   B   B 100 B   B S   B 100 Akurasi (%) 100 96.43 78.57
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 3 yang terdiri dari 4 kali percobaan, hasil akurasi tertinggi sebesar 100% didapatkan pada pengujian dengan kondisi terang. Lalu pada pengujian dengan kondisi cukup cahaya mendapatkan hasil akurasi yang cukup baik sebesar 96,43%. Sedangkan pada pengujian dengan kondisi kurang cahaya menghasilkan akurasi terendah hanya 78,57%.
Tabel 4. Hasil Pengujian FNN. Pecahan (Rp) Hasil uji berdasarkan kondisi cahaya Terang Akurasi (%) Cukup Cahaya Akurasi (%) Kurang Cahaya Akurasi (%) 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
Dede  Aprillia,  Deteksi  Nominal  Mata  Uang  Rupiah  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dan Feedforward Neural Network
1000 S B B S 50 S B B S 50 S B B S 50 2000 B  B B B 100 B B B  B 100 B B B B 100 5000 B  B B B 100 B B B  B 100 B B B B 100 10000 S S B S 25 S S B S 25 S S B S 25 20000 B S B B 75 B S B  B 75 B S B B 75 50000 S S B S 25 S S B S 25 S S B S 25 100000 S S S S 0 S S S S 0 S S S S 0 Akurasi (%) 53.57 53.57 53.57
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 4 yang terdiri dari 4 kali percobaan, hasil akurasi dengan berbagai kondisi cahaya menunjukkan hasil akurasi yang sama sebesar 53,57%. Walaupun hasil akurasi menggunakan 10 epoch sangat rendah,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  FNN  dapat  digunakan  dengan  berbagai  macam  kondisi  cahaya  tanpa mengurangi akurasinya.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan metode CNN dan FNN untuk mendeteksi nominal mata uang Rupiah tahun emisi 2022. Pada metode tersebut, dataset dilakukan proses preprocessing yang selanjutnya data dibagi menjadi dua bagian yaitu 80% data Training  berjumlah  896  data  dan  20%  data  validasi    berjumlah  224  data.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian  pada  data testing  menggunakan  model yang  telah  dilatih  sebelumnya.  Pada  metode  CNN  ini  hasil tertinggi  dari  tingkat  akurasi, mencapai 100%, diperoleh saat pengujian dalam kondisi cahaya terang. Sementara itu, pada pengujian dengan kondisi cukup cahaya, didapatkan hasil akurasi yang sangat baik sebesar 96,43%. Namun, saat melakukan uji pada kondisi kurang cahaya, didapatkan hasil akurasi terendah, hanya mencapai 78,57%. Sedangkan metode FNN mendapatkan hasil akurasi sangat rendah hanya sebesar 53,57% jika menggunakan 10 epoch, tetapi metode  FNN dapat digunakan pada berbagai kondisi cahaya tanpa mengurangi keakuratan dari model.Pada penelitian ini memiliki keterbatasan dalam jumlah dataset hanya berjumlah 14 data, setelah dilakukan berbagai teknik preprocessing, dataset bertambah menjadi 1120  data. Lalu pada penelitian ini dibatasi hanya menggunakan 10 epoch untuk mempersingkat waktu komputasi, karena untuk running dataset citra yang menggunakan warna membutuhkan waktu komputasi yang cukup lama untuk setiap epoch-nya. Dalam penelitian selanjutnya penulis menyarankan untuk melakukan penambahan jumlah dataset, berdasarkan pengujian yang telah dilakukan peneliti, menambahkan dataset dan memperbanyak epoch pada saat Training model bisa meningkatkan hasil  akurasi.    Selanjutnya,  pada  pengujian  dengan  kondisi  kurang  cahaya,  saat  melakukan  pengujian  menggunakan nominal Rp.10.000 hasil pengujiannya salah semua (0%), menurut penulis hal ini perlu dilakukan pengecekan kembali pada dataset apakah perlu ditambahkan dataset dengan nominal 10000 dengan kondisi kurang cahaya atau perlu dilakukan dengan teknik yang lain .

## REFERENCES
[1] I. Putri, F. Ajiani, B. Dinda, P. Ayu, A. Rahmatyar, and W. D. Isasih, “Edukasi Mata Uang Baru Emisi 2022 dan Menghindari Mata Uang Palsu,” JILPI J. Ilm. Pengabdi. dan Inov. , vol. 1, no. 4, pp. 865–874, 2023.
[2] N. Ratnasri and T. Sharmilan, “Vending Machine Technologies: A Review Article,” Int. J. Sci. Basic Appl. Res. , vol. 58, pp. 1– 7, 2021.
[3] A. P. Pujiputra, H. Kusuma, and T. A. Sardjono, “Ultraviolet Rupiah Currency Image Recognition using Gabor Wavelet,” Int. Semin. Intell. Technol. Its Appl. , pp. 299–303, 2018, doi: 10.1109/ISITIA.2018.8711296.
[4] M. M. Ibrahim, R. Rahmadewi, L. Nurpulaela, F. Teknik, and U. S. Karawang, “PENDETEKSIAN NOMINAL UANG PADA GAMBAR MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK : INTEGRASI METODE PRA- PEMROSESAN CITRA DAN KLASIFIKASI BERBASIS CNN,” vol. 7, no. 2, pp. 1395–1400, 2023.
[5] O. Ery Pamungkas et al. , “Classification of Rupiah to Help Blind with The Convolutional Neural,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 158, pp. 259–268, 2022.
[6] A.  R.  Pratama,  M.  Mustajib,  and  A.  Nugroho,  “Deteksi  Citra  Uang  Kertas  dengan  Fitur  RGB  Menggunakan  K-Nearest Neighbor,” J. Eksplora Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 163–172, 2020, doi: 10.30864/eksplora.v9i2.336.
[7] L. Kurniawati, K. Sumantri, Risandriya, and H. Wijanarko, “Pendeteksi Nominal Uang Kertas,” J. Appl. Electr. Eng. , vol. 3, no. December, pp. 2–6, 2019.
[8] I. Handayani, I. J. Dewanto, and D. Andriani, “Pemanfaatan RinfoForm Sebagai Media Pengumpulan Data Kinerja Dosen,” Technomedia J. , vol. 2, no. 2, pp. 14–28, 2018, doi: 10.33050/tmj.v2i2.321.
[9] H. Alamsyah, Y. Cahyana, and A. R. Pratama, “Deteksi Fake Review Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes Di Tokopedia,” 2023.
[10]  R.  Randel  and  R.  Cornet, Informatics  for  Health:  Connected  Citizen-Led  Wellness  and  Population  Health .  Amsterdam:  IOS Press, 2017.
[11]  P. A. Nugroho, I. Fenriana, and R. Arijanto, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network ( Cnn ) Pada Ekspresi Manusia,” Algor , vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020.
[12]  S.  Ilahiyah  and  A.  Nilogiri,  “Implementasi  Deep  Learning  Pada  Identifikasi  Jenis  Tumbuhan  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Convolutional Neural Network,” JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 3, no. 2, pp. 49–56, 2018.
[13]  R. Venkatesan and B. Li, Convolutional Neural Networks in Visual Computing . Boca Raton: CRC Press, 2017.
[14]  M. R. Alwanda, R. P. K. Ramadhan, and D. Alamsyah, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle,” J. Algoritm. , vol. 1, no. 1, pp. 45–56, 2020, doi: 10.35957/algoritme.v1i1.434.
Dede  Aprillia,  Deteksi  Nominal  Mata  Uang  Rupiah  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dan

## Feedforward Neural Network
[15]  F.  F.  Maulana  and  N.  Rochmawati,  “Klasifikasi  Citra  Buah  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” J.  Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 02, pp. 104–108, 2020, doi: 10.26740/jinacs.v1n02.p104-108.
[16]  J.  Gu et  al. ,  “Recent  advances  in  convolutional  neural  networks,” Pattern  Recognit. ,  vol.  77,  pp.  354–377,  2018,  doi: 10.1016/j.patcog.2017.10.013.
[17]  G. Arminger and D. Enache, “Statistical Models and Artificial Neural Networks,” Wuppertal , vol. 1, pp. 1–13, 1996.
[18]  Suhartono, “Feedforward Neural Networks untuk pemodelan runtun waktu,” Univ. Gadjah Mada , 2007.
[19]  G. P. Zhang and M. Qi, “Neural network forecasting for seasonal and trend time series,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 160, no. 2, pp. 501–514, 2005, doi: 10.1016/j.ejor.2003.08.037.
[20]  R. Yati, T. Rohana, and A. R. Pratama, “Klasifikasi Jenis Mangga Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” vol. 7, pp. 1265–1275, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6445.
[21]  D. Yin, J. Shlens, and J. Gilmer, “A Fourier Perspective on Model Robustness in Computer Vision,” no. NeurIPS, 2019.
[22]  Z. Hussain, F. Gimenez, D. Yi, and D. Rubin, “Differential Data Augmentation Techniques for Medical Imaging Classification Tasks,” pp. 979–984, 2018.
[23]  L. Huang, W. Pan, Y. O. U. Zhang, Y. Wu, and S. Member, “Data Augmentation for Deep Learning-Based Radio Modulation Classification,” IEEE Access , vol. 8, pp. 1498–1506, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2960775.
[24]  J.  Sanjaya  and M.  Ayub,  “Augmentasi  Data  Pengenalan  Citra  Mobil  Menggunakan Pendekatan  Random  Crop  ,  Rotate  , dan Mixup,” vol. 6, pp. 311–323, 2020.