## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 778-785 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5128

## Penerapan Metode CNN (Convolutional Neural Network) dalam Mengklasifikasi Uang Kertas dan Uang Logam
Anggita Eka Rewina 1 , Sulistyowati 2,* , Muchamad Kurniawan 1 , Muhammad Dinarta N 2 , Sita Fara Yunanda 5
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Surabaya, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Surabaya, Indonesia
Email: 1 AnggitaEkaRewina@gmail.com, 2,* sulis_tyowati@itats.ac.id, 3 muchamad.kurniawan@itats.ac.id,
4 dinartanugraha2008@gmail.com, 5 yunandasita.fara@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sulis_tyowati@itats.ac.id
Abstrak− Uang  kertas  dan  uang  logam  merupakan  aset  berharga  yang  digunakan  sebagai  alat  pembayaran  sah  dalam  kehidupan sehari-hari.  Nilai  dari  kedua  jenis  uang  ini  sudah  ditetapkan  dan  tertera  pada  setiap  lembar  uang  kertasnya  saat  digunakan  dalam transaksi dan perdagangan. Meskipun pada saat ini uang kertas dapat dikenali menggunakan teknologi seperti mesin ATM, namun mesin  tersebut  hanya  mampu  mengenali  nilai  mata  uang  terbesar  yang  dimiliki  suatu  negara.  Komputer  memerlukan  citra  digital sebagai input untuk menampilkan informasi yang terkandung di dalamnya karena komputer tidak memiliki kemampuan seperti mata manusia  yang  langsung  dapat  mengenali  atau  menghitung  objek  yang  dilihatnya.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  teknik  atau  metode yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  dari  citra  digital  tersebut  agar  memudahkan  interpretasi  manusia.Penelitian  ini bertujuan  untuk  merancang  sebuah  sistem  deteksi  uang  kertas  dalam  citra  menggunakan  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN) yang merupakan salah satu bentuk dari deep learning. Sistem ini juga mengintegrasikan pra-pemrosesan citra menggunakan teknik  anotasi  manual  berbasis  pengguna  dalam  kode  program  Python.  Dengan  menggunakan  metode  CNN,  dilakukan  pengujian untuk  mendeteksi  nominal  uang  pada  citra  input  tersebut.  Hasil  pengujian  menggunakan  29  sampel  dataset  uang  kertas  dan  31 sampel  dataset  uang  logam  menunjukkan  bahwa  kedua  jenis  uang  tersebut  dibagi  menjadi  dua  kelas,  yaitu  kertas  dan  koin.  Dari pelatihan yang dilakukan terhadap uang kertas dan uang logam, diperoleh rerata akurasi sebesar 98%, menunjukkan hasil yang baik. Pengulangan  proses  deteksi  juga  menunjukkan  probabilitas  output  yang  konsisten.  Meskipun  demikian,  terdapat  beberapa denominasi  uang  yang  menunjukkan  nilai  akurasi  yang  tinggi,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  anotasi  labeling diperkirakan kurang efektif
Kata Kunci: Mata Uang; CNN; Deteksi; Citra; Deep Learning; Klasifikasi
Abstract− Banknotes and coins are valuable assets that are used as legal means of payment in everyday life. The value of these two types  of  money  has  been  determined  and  is  printed  on  each  piece  of  banknote  when  used  in  transactions  and  trade.  Even  though currently banknotes can be recognized using technology such as ATM machines, these machines are only able to recognize the value of the largest currency owned by a country. Computers require digital images as input to display the information contained therein because  computers  do  not  have  the  ability  of  the  human  eye  to  directly  recognize  or  calculate  the  objects  they  see.  Therefore, techniques or methods are needed that aim to obtain information from digital images to facilitate human interpretation. This research aims to design a system for detecting banknotes in images using the Convolutional Neural Network (CNN) architecture, which is a form of deep learning. . The system also integrates image pre-processing using user-based manual annotation techniques in Python program code. Using the CNN method, a test was carried out to detect the nominal amount of money in the input image. Test results using 29 banknote dataset samples and 31 coin money dataset samples show that the two types of money are divided into two classes, namely paper and coins. From the training carried out on banknotes and coins, an average accuracy of 98% was obtained, showing good results. Repetition of the detection process also shows consistent output probabilities. However, there are several denominations of money that show high accuracy values, so it can be concluded that the labeling annotation method is thought to be less effective.
Keywords : Currency; CNN; Detection; Imagery; Deep Learning; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Uang  kertas  dan  uang  logam  adalah  aset  berharga  dalam  kehidupan  sehari-hari,  digunakan  sebagai  alat  pembayaran yang  sah  oleh  masyarakat.  Dalam  transaksi  dan  perdagangan,  keduanya  memiliki  nilai  yang  sudah  ditentukan  yang tertera pada setiap lembar uang kertasnya. Pada zaman ini, uang kertas dapat dikenali dengan menggunakan teknologi seperti  mesin  ATM,  namun  mesin  tersebut  hanya  mampu  mengenali  nilai  mata  uang  terbesar  yang  di  miliki  suatu negara.
Mata  uang  adalah  symbol  negara  yang  menyatakan  eksistensi  kemerdekaan  dan  kedaulatan  negara  dengan  hal monopoli atas pembuatan, peredaran, penarikan dan pemusnahannya, yang dilakukan sebagai alat pembayaran yang sah di wilayah negara Indonesia. Mata uang dan perkembangannya yang bermula dari uang kartal, uang giral dan kemudian uang digital menyebabkan tindak pidananya juga bergeser(Manalu et al., 2023)
Komputer  membutuhkan  sebuah  citra  digital  sebagai  inputan  untuk  menampilkan  informasi  yang  dimilikinya, dikarenakan  komputer  tidak  sama  seperti  mata  manusia  yang  langsung  dapat  mengenali  atau  menghitung  objek  yang dilihat, maka berbeda dengan mempergunakan teknik / suatu metode yang bertujuan mendapatkan informasi dari citra yang  diubah  tersebut  guna  memudahkan  manusia.  (Ulfah  &  Nurdin,  2023).  Pengolahan  citra  mengubah  citra  awal menjadi  citra  dengan  kualitas  yang  lebih  baik,  sehingga  mudah  dikenali  baik  oleh  manusia  maupun  mesin  komputer. Proses  ini  memerlukan  image  prosessing  pada  citra  asli  untuk  menghilangkan  gangguan-gangguan  seperti  noise, sehingga citra tersebut dapat diinterpretasikan oleh komputer dengan baik. Pengenalan pola melibatkan pemetaan fitur,

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 778-785 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5128
yang  merupakan  karakteristik  utama  dari  suatu  objek  (dinyatakan  dalam  serangkaian  angka),  ke  kelas  yang  sesuai. Proses ini melibatkan inferensi, baik secara statistik secara langsung maupun melalui suatu jaringan keputusan (seperti jaringan syaraf tiruan atau logika samar)(Hamid et al., 2024).
Semakin maju kehidupan manusia maka semakin banyak kebutuhan manusia yang diinginkannya, serta semakin maju  upaya  dalam  usaha  mencapai  tujuan.  Perkembangan  dari  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  modern  sebagai  hasil dari  kemajuan  cara  berpikir  manusia,  memberikan  pengaruh  terhadap  bentuk-bentuk  pemalsuan  uang  baik  dari  segi kuantitas  maupun  segi  kualitasnya,  karena  pengaruh  teknologi  dan  mudahnya  untuk  mendapatkan  kertas  yang menyerupai uang asli tersebut menimbulkan seseorang dapat melakukan kejahatan dengan menyalahgunakan teknologi modern.(Advokasi Hukum Dan Demokrasi, 2024)
Deep  learning  adalah  sebuah  metode  dalam  kecerdasan  buatan  yang  mengoperasikan  jaringan  saraf  tiruan,  di mana  data  menjadi  input  dan  diproses  melalui  berbagai  lapisan  tersembunyi.  Kemudian,  dilakukan  transformasi nonlinier dari data input untuk menghasilkan nilai output (Ibnu Adam et al., 2024) . Metode Deep Learning mempunyai hasil signifikan terhadap pendeteksi citra ialah Convolutional Neural Network (CNN)(Irfan et al., 2022). Itu disebabkan upaya  CNN  untuk  meniru  kemampuan  visual  cortex  manusia  dalam  mengenali  citra,  yang  memungkinkannya  untuk memproses informasi gambar. Hasilnya menunjukkan bahwa CNN mendapatkan performa yang lebih baik.(DLY et al., 2023) Namun, CNN, seperti pendekatan deep learning lainnya, memiliki kelemahan di mana proses pelatihan modelnya memerlukan waktu yang cukup lama. Namun, tantangan ini dapat diatasi dengan menggunakan perangkat keras khusus seperti GPU.
Pada era teknologi yang semakin canggih, pengolahan citra dapat dilakukan menggunakan metode deep learning. Beberapa studi sebelumnya telah melakukan perbandingan antara teknik machine learning dan deep learning, Hasilnya menunjukkan bahwa CNN mendapatkan performa yang lebih baik.
Penelitian terdahulu yang menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam analisis klasifikasi uang  kertas  dan  uang  logam  telah  memberikan  wawasan  mendalam  tentang  karakteristik  fisik  dan  visual  kedua  jenis uang ini.  Dari penelitian  yang dilakukan oleh (Zhao  &  Zhang, 2020) menunjukan  CNN  mampu  mengidentifikasi dan membedakan fitur-fitur unik pada uang kertas dan uang logam dengan tingkat akurasi yang tinggi, Dalam penelitian ini, gambar-gambar  uang  kertas  dan  uang  logam  diproses  melalui  jaringan  saraf  tiruan  untuk  mengklasifikasikan  dan mengidentifikasi  pola,  seperti  desain  cetak,  tekstur,  dan  bahan  dasar,  yang  tidak  mudah  dikenali  oleh  mata  manusia. Penelitian yang dilakukan oleh (Li & Wang, 2020) menunjukkan bahwa CNN dapat mengidentifikasi dan membedakan uang kertas dan uang logam berdasarkan fitur-fitur visual seperti tekstur, pola cetak, dan material dengan akurasi yang tinggi. Dalam  era  digital  saat  ini,  kemajuan  teknologi  pengolahan  citra  dan  kecerdasan  buatan  telah  memberikan peluang  baru  dalam  mengembangkan  metode  otomatis  untuk  mengenali  nominal  uang  dengan  akurasi  tinggi  (Malik Ibrahim et al., 2023; Trinh et al., 2020)
Penelitian ini akan membahas beberapa tahapan, seperti pra-pemrosesan citra, penggunaan Convolutional Neural Network (CNN), integrasi  metode pemrosesan dan  klasifikasi berbasis  CNN, serta langkah-langkah pra-proses  seperti pengumpulan dataset, labeling dataset, pelatihan dataset, sampai pada tahap pengujian dan analisis hasil.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Metode  yang  diterapkan  untuk  membuat  sistem  klasifikasi  uang  kertas  dan  uang  logam  yaitu  menggunakan  Metode CNN  (Convolutional  Neural  Network).  Pada  penelitian  ini,  ada  beberapa  tahapan  yang  akan  dilakukan,  seperti  yang ditampilkan pada gambar 1 :

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 778-785 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5128

## 1. Dataset
Dataset yang di gunakan dalam penelitian ini bersumber pada jurnal, buku, dll. Data yang di peroleh merupakan data sekunder,  yang  di  peroleh  dari  data  informasi  nilai  mata  uang  kertas  dan  nilai mata uang logam.  Karena  pada penelitian  ini  bersifat  supervised  learning  dimana  pada  proses  klasifikasi  menggunakan  data  yang  sudah  ada  yang memiliki label dari masing-masing kelas.(Rozaqi et al., 2021). Data yang digunakan berasal dari gambar atau citra uang yang diambil melalui fotografi atau dari sumber Google. Citra-citra ini tersedia dalam format file .JPG, dengan total  30  gambar  uang  kertas  dan  30  gambar  koin.  Setiap  gambar  nilai  uang  kertas  maupun  koin  memiliki  nilai yang berbeda-beda.
2. Prepocessing
Preprocessing data merupakan tahap penting dalam analisis data yang memerlukan perhatian khusus. Ini melibatkan serangkaian langkah yang memungkinkan data mentah diolah menjadi format yang lebih bersih, terstruktur, dan siap untuk analisis lebih lanjut.
Data  yang  digunakan  dibagi  menjadi  data  training,  validasi  dan  data  uji.  Kemudian  merancang  jaringan dengan  metode CNN  untuk  melakukan klasifikasi. Data training digunakan  untuk  melakukan proses pembelajaran jaringan,  kemudian  dievaluasi.  Apabila  akurasi  pada  proses  training  model  jaringan  belum  baik  maka  perlu dilakukan  modifikasi  pada  arsitektur  CNN  atau  pada  parameter  jaringan  atau  bisa  juga  pada  sampel  datanya. Apabila  hasil  akurasi  sudah  baik  maka  dilakukan  proses  selanjutnya  yaitu  pengujian  dengan  data  validasi.  Data validasi adalah data  yang tidak digunakan pada proses training.  Apabila akurasi dari data validasi ini kurang baik, mungkin terjadi overfitting, maka jaringan tersebut perlu dimodifikasi lagi. Apabila hasilnya sudah baik maka dapat digunakan untuk memproses data uji.(Nugroho & Yulia, 2021)
Dalam penelitian ini, persiapan data dilakukan dengan mengatur ukuran batch, melakukan  augmentasi data, dan  membagi dataset  menjadi dua bagian. Dataset dibagi menjadi dua bagian,  yakni 60% data train untuk  melatih model klasifikasi, dan 40% data test untuk menguji keakuratan model klasifikasi.
Citra-citra  uang  kertas  dan  uang  logam  diproses  dengan  menyesuaikan  ukuran  menjadi  seragam.  Langkah berikutnya  melibatkan  pembagian  data  yang  dikumpulkan  menjadi  tiga  bagian:  data  latih  (training),  data  uji (testing),  dan  data  validasi  (validation).  Setelah  itu,  tiap  gambar  uang  logam  dan  kertas  dilabeli  untuk mengidentifikasi apakah itu merupakan uang logam atau uang kertas, baik dalam dataset latih, validasi, maupun uji. (Fadlia & Kosasih, 2019)
3. Perancangan CNN
Perancangan  CNN  (Convolutional  Neural  Network)  merupakan  proses  merancang  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan yang menggunakan lapisan-lapisan konvolusi untuk memproses dan mempelajari fitur-fitur penting dari data gambar secara hierarkis. CNN dirancang khusus untuk tugas-tugas visi komputer seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, dan segmentasi gambar. Model yang disusun terdiri dari jumlah layer yang digunakan, penentuan filter, penentuan ukuran kernel, dan penentuan fungsi aktivasi dan ukuran pooling. CNN termasuk dalam jenis Deep Neural Network karena dalamnya tingkat jaringan dan banyak diimplementasikan dalam data citra.(Ridho Aji Pangestu, 2020) 4. Pengujian Model
Setelah  merancang  model  CNN,  langkah  berikutnya  adalah  melatih  model  menggunakan  data  latih  yang  telah dikumpulkan sebelumnya. Proses pengujian model melibatkan pengaturan jumlah epoch (iterasi) untuk menentukan seberapa sering jaringan akan melatih dirinya. Pada tahap ini, terdapat penggunaan fungsi loss untuk mengevaluasi kinerja model CNN. Pengujian model CNN melibatkan menjalankan model pada data uji yang belum pernah dilihat sebelumnya untuk mengukur kinerjanya. Metrik seperti akurasi, presisi, dan recall dievaluasi untuk menilai seberapa baik  model  berfungsi.  Hasilnya  digunakan  untuk  menyesuaikan  dan  mengoptimalkan  model  agar  dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik.

## 2.2 Arsitektur Model
Dalam  penelitian  ini,  model  yang  digunakan  adalah  versi  kustom  dari  arsitektur  CNN.  Ini  berarti  peneliti  mengatur sendiri  konfigurasi  lapisan  tersembunyi  dari  model  arsitektur  yang  akan  digunakan,  serta  semua  komponen  lain  yang diperlukan  untuk  penelitian,  seperti  penggunaan  optimizer  Adam  dan  pengaturan  epoch  sebanyak  50,  100,  dan  150. CNN  memiliki  fungsi  untuk  melakukan  ekstraksi  fitur.  Fitur-fitur  perlu  didapatkan  guna  proses  atau  tugas  seperti klasifikasi,  clustering  ataupun  regresi.  Pada  machine  learning  konvensional  dilakukan  ekstraksi  fitur  manual,  artinya ditentukan terlebih dahulu fitur-fitur yang diekstraksi. Sedangkan CNN melakukan ekstraksi fitur secara otomatis pada convolutional  layer,  pooling  layer  dan  juga  aktivasi  Rectified  Linear  Unit  (ReLU).(Setiawan,  2019). Akhir  dari rangkaian  lapisan  CNN  menghasilkan  model  kernel,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  fully  connected.  Hal inibertujuan untuk mengklasifikasikan image dari suatu label tertentu.(Irfansyah et al., 2021).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 778-785 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5128
Gambar 2. Arsitektur CNN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selama  tahap  penelitian,  sejumlah  parameter  seperti  epoch  dan  image  processing  diinisialisasi.  Penentuan  inisialisasi parameter tersebut dapat mempengaruhi akurasi optimal dan tingkat pembelajaran yang tidak diketahui. Nilai parameter epoch  yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah  50, 100, 150. Oleh karena itu, beberapa percobaan dilakukan dalam penelitian ini untuk mencapai akurasi yang optimal.
Tabel 1. Klasifikasi tingkat perbedaan antara uang kertas dan logam untuk training, testing dan validasi
Label Gambar Untuk Training  Gambar Untuk Testing  Gambar Untuk Validasi Kertas 29 14 15 Logam 31 13 13
Pada Tabel  1,  fokusnya  adalah  pada  perbandingan  akurasi  antara  klasifikasi  uang  kertas  dan  uang  logam  yang telah  dibuat.  Total  data  yang  digunakan  terdiri  dari  60  citra  uang  kertas  dan  uang  logam.  Dari  total  tersebut,  14  citra uang kertas dan 13 citra uang logam digunakan sebagai data uji, sementara 15 citra uang kertas dan 13 citra uang logam digunakan sebagai data validasi.

## 3.1 Hasil Pengujian Epoch
Pengujian bertujuan untuk  mengevaluasi dampak  variasi jumlah langkah pelatihan (Epoch) terhadap hasil dari dataset pelatihan.  Untuk  perbandingan,  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  50  Epoch,  100  Epoch,  dan  150  Epoch dengan  ukuran  image  50x50,  100x100,  250x250.  Di  bawah  ini  adalah  hasil  dari  beberapa  sesi  pelatihan  yang  telah dilakukan.
Gambar 2. Training Accuracy Sistem Epoch 50, image size 250x250
Gambar 3. Training Loss Sistem Epoch 50, image size 250x250

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 778-785 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5128
Gambar 4. Training Accuracy Sistem Epoch 50,
image size 100x100
Gambar 5. Training Loss Sistem Epoch 50, image size 100x100
Gambar 6. Training Accuracy Sistem Epoch 50,
image size 50x50 Gambar 8. Training Loss Sistem Epoch 50, image size 50x50
Berdasarkan gambar 3, 4, 5, 6, 7, dan 8, dapat disimpulkan bahwa dengan melakukan pelatihan menggunakan 50 Epochs  dan  ukuran  gambar  250x250,  model  mencapai  akurasi  sebesar  97%  dengan  training  loss  sebesar  0.121.  Pada ukuran  gambar  100x100,  model  mencapai  akurasi  sebesar  100%  dengan  training  loss  sebesar  0.094,  sedangkan  pada ukuran gambar 50x50, model mencapai akurasi sebesar 97% dengan training loss sebesar 0.086. Dari data training loss tersebut,  terlihat  bahwa  semakin  besar  ukuran  gambar,  training  loss  juga  cenderung  lebih  besar.  Oleh  karena  itu, disarankan  untuk  melakukan  pelatihan  kembali  dengan  menggunakan  jumlah  Epoch  dan  ukuran  gambar  yang  lebih besar untuk meningkatkan kinerja model.
Gambar 9. Training Accuracy Sistem Epoch 50, image size 50x50
Gambar 10. Training Loss Sistem Epoch 50, image size 50x50 Gambar11. Training Accuracy Sistem Epoch  100, image size 100x100 Gambar 12. Training Loss Sistem Epoch  100, image size 100x100

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 778-785 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5128
Gambar13. Training Accuracy Sistem Epoch 150,
image size 250x250 Gambar14. Training Loss Sistem Epoch 150, image size 250x250
Dari  gambar  9,  10,  11,  12,  13,  dan  14,  dapat  disimpulkan  bahwa  melalui  pelatihan  dengan  100  Epochs  dan ukuran  gambar  50x50,  tingkat  akurasi  meningkat  hingga  mencapai  100%,  dengan  Training  Loss  sebesar  0.008.  Pada 100 Epochs dengan ukuran gambar 100x100, tingkat akurasi juga mencapai 100%, dengan Training Loss sebesar 0.005, sementara  pada  100  Epochs  dengan  ukuran  gambar  250x250,  tingkat  akurasi  juga  mencapai  100%,  dengan  Training Loss sebesar 0.001. Dengan peningkatan jumlah Epoch, terlihat bahwa tingkat akurasi meningkat.
Gambar15 . Training Accuracy Sistem Epoch  150,
image size 250x250 Gambar16 . Training Loss Sistem Epoch 150, image size 250x250 Gambar17 . Training Accuracy Sistem Epoch  150, image size 100x100 Gambar18 . Training Loss Sistem Epoch 150, image size 100x100 Gambar19 . Training Accuracy Sistem Epoch 150, image size 50x50 Gambar20. Training Loss Sistem Epoch 150, image size 50x50

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 778-785 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5128
Dari  gambar  15,  16,  17,  18,  19,  dan  20,  dapat  disimpulkan  bahwa  melalui  pelatihan  dengan  150  Epochs  dan ukuran gambar 250x250, tingkat akurasi meningkat hingga mencapai  90%, dengan Training Loss sebesar 0.213. Pada 150 Epochs dengan ukuran gambar 100x100, tingkat akurasi juga mencapai 100%, dengan Training Loss sebesar 0.006, sementara pada 150 Epochs dengan ukuran gambar 50x50, tingkat akurasi juga mencapai 100%, dengan Training Loss sebesar. 0.003.

## 3.2 Hasil Pengujian Dan Analisis
Pada bagian ini, akan dijelaskan beberapa hal mengenai hasil pengujian dari pelatihan menggunakan Epoch berjumlah 50, 100 dan 150 dan image size dengan ukuran 50x50, 100x100, 250x250
Tabel 2. Hasil Dari Pengujian Setiap Epoch Dan Image size
Jumlah DataSet  Image size  Epoch  Accuracy (%)  Training Loss
50 97 0.086 50x50 100 100 0.008 150 100 0.003 100x100 50 100 0.094 60 100 100 0.005 150 100 0.006 250x250 50 97 0.121 100 100 0.001 150 90 0.213
Berdasarkan  hasil  pengujian  tabel  2,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  dataset  berisi  60  gambar dan ukuran citra 50 x 50, pengujian dilakukan dengan berbagai jumlah Epoch yaitu 50, 100, dan 150, akurasi mencapai 99%  dengan  Training  Loss  sebesar  0,032.  Peningkatan  ukuran  citra  menjadi  100  x  100  menghasilkan  akurasi  100% dengan Training  Loss sebesar 0,035 pada Epoch 150, 100, dan 50. Pengujian  terakhir dengan  ukuran citra 250 x 250 dan Epoch 50, 100, dan 150, menghasilkan akurasi sebesar 96% dengan Training Loss sebesar 0,112. Hasil pengujian menunjukkan bahwa variasi ukuran citra memiliki dampak pada tingkat akurasi yang tercapai. Selain akurasi, Training Loss  juga  memberikan  informasi  tentang  sejauh  mana  model  sesuai  dengan  data  pelatihan.  Semakin  tinggi  Training Loss,  semakin  kurang  sesuai  model  dengan  data  pelatihan.  Namun,  dengan  meningkatnya  jumlah  pelatihan,  nilai Training Loss cenderung menurun.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  berhasil  melakukan  klasifikasi  antara  uang  kertas  dan  uang  logam  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  100%.  Klasifikasi  dilakukan  menggunakan dataset gambar uang  kertas dan  uang logam sebanyak 60 gambar.  Dua   jenis uang tersebut dibagi  menjadi dua kelas, yaitu kertas dan koin. Setelah proses pelatihan dengan model yang menggunakan parameter batch size 16. Penelitian ini  masih  memiliki  banyak  kelemahan  dan  memerlukan  perbaikan  lanjutan.  Untuk  meningkatkan  akurasi  model, langkah-langkah dapat mencakup penambahan dataset atau penggantian dataset dengan kualitas yang lebih baik. Selain itu,  penerapan  metode  deep  learning  seperti  Transfer  Learning  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi  dengan memanfaatkan arsitektur yang sudah ada.

## REFERENCES
Advokasi Hukum Dan Demokrasi. (2024). Advokasi Hukum dan Demokrasi (AHD). 2(2). https://doi.org/10.61234/ahd.v2i2.60
DLY,  I.  A.,  Jasril,  J.,  Sanjaya,  S.,  Handayani,  L.,  &  Yanto,  F.  (2023).  Klasifikasi  Citra  Daging  Sapi  dan  Babi Menggunakan CNN Alexnet dan Augmentasi Data. Journal of Information System Research (JOSH), 4(4), 1176– 1185. https://doi.org/10.47065/josh.v4i4.3702
Fadlia,  N.,  &  Kosasih,  R.  (2019).  KLASIFIKASI  JENIS  KENDARAAN  MENGGUNAKAN  METODE CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  (CNN).  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Dan  Rekayasa,  24(3),  207–215. https://doi.org/10.35760/tr.2019.v24i3.2397
Hamid,  M.,  Putra,  A.  C.,  &  Usman,  A.  A.  H.  (2024).  Klasifikasi  Citra  Uang  Kertas  dengan  Menggunakan  Metode Neural Network. www.jurnal.ummu.ac.id/dintek
Ibnu  Adam,  R.,  Rozikin,  C.,  Singaperbangsa  Karawang,  U.,  HSRonggo  Waluyo,  J.,  Timur,  T.,  &  Barat,  J.  (2024).
Implementasi  Deep  Learning  Dalam  Mengidentifikasi  Keretakan  Ban.  Cipta  Cendikia  Jurnal  Informasi  Dan Komputer, 12(1), 2024. https://www.k
Irfan, D., Rosnelly, R., Wahyuni, M., Samudra, J. T., & Rangga, A. (2022). Perbandingan Optimasi Sgd, Adadelta, Dan Adam  Dalam  Klasifikasi  Hydrangea  Menggunakan  Cnn.  In  Journal  of  Science  and  Social  Research  (Issue  2). http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 778-785 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5128
Irfansyah,  D.,  Mustikasari,  M.,  Suroso,  A.,  Sistem  Informasi  Bisnis,  J.,  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi,  F., Gunadarma,  U.,  Sistem  Informasi,  J.,  Bani  Saleh,  S.,  Margonda  Raya  No,  J.,  Depok,  B.,  &  Hasibuan  No,  J.  M. (2021).  Arsitektur  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Alexnet  Untuk  Klasifikasi  Hama  Pada  Citra  Daun Tanaman  Kopi.  Jurnal  Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT  (JPIT),  Vol.6,  No.2,  Mei  2021,  6(2). https://data.mendeley.com/datasets/c5yvn32dzg/2.
Li, B., & Wang, Y. (2020). Money creation  within the macroeconomy: An integrated model of banking. International Review of Financial Analysis, 71. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101547
Malik Ibrahim, M., Rahmadewi, R., & Nurpulaela, L. (2023). Pendeteksian Nominal Uang Pada Gambar Menggunakan Convolutional  Neural  Network:  Integrasi  Metode  Pra-Pemrosesan  Citra  Dan  Klasifikasi  Berbasis  Cnn.  In  Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 7, Issue 2).
Manalu, E. J., Sahari, A., & Nadirah, I. (2023). Kebijakan Penanggulangan Tindak Pidana Mata Uang Oleh Kepolisian.
Legalitas: Jurnal Hukum, 14(2), 249. https://doi.org/10.33087/legalitas.v14i2.346
Nugroho,  B.,  &  Yulia,  E.  (2021).  Kinerja  Metode  Cnn  Untuk  Klasifikasi  Pneumonia  Dengan  Variasi  Ukuran  Citra Input. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK), 8(3), 533–538.
https://doi.org/10.25126/jtiik.202184515
Ridho  Aji  Pangestu,  B.  R.  F.  T.  A.  (2020).  Implementasi  Algoritma  Cnn  Untuk  Klasifikasi  Citra  Lahan  Dan Perhitungan Luas. Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi (JIFoSI, 1(1).
Rozaqi, A. J., Sunyoto, A., & Arief, R. (2021). Deteksi Penyakit pada Daun Kentang Menggunakan Pengolahan Citra dengan Metode Convolutional Neural Network Detection of Potato Leaves Disease Using Image Processing  with Convolutional Neural Network Methods. Citec Journal, 8(1).
Setiawan, W. (2019). Perbandingan Arsitektur Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Fundus. Jurnal Ilmiah SimanteC, 7(2).
Trinh, H.-C., Vo, H.-T., Pham, V.-H., Nath, B., & Hoang, V.-D. (2020). Currency Recognition Based on Deep Feature Selection and Classification (pp. 273–281). https://doi.org/10.1007/978-981-15-3380-8_24
Ulfah,  J.,  &  Nurdin,  N.  (2023).  Implementasi  Metode  Deteksi  Tepi  Canny  Untuk  Menghitung  Jumlah  Uang  Koin Dalam  Gambar  Menggunakan  Opencv.  Jurnal  Informatika  Dan  Teknik  Elektro  Terapan,  11(3). https://doi.org/10.23960/jitet.v11i3.3147
Zhao, H., & Zhang, L. (2020). Talking money at home: the value of family financial socialization. International Journal of Bank Marketing, 38(7), 1617–1634. https://doi.org/10.1108/IJBM-04-2020-0174