## PENDETEKSIAN NOMINAL UANG PADA GAMBAR MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK: INTEGRASI METODE PRA- PEMROSESAN CITRA DAN KLASIFIKASI BERBASIS CNN
Muhamad Malik Ibrahim, Reni Rahmadewi, Lela Nurpulaela Program Studi Teknik Elektro S1, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H. S. Ronggowaluyo Telukjambe Timur - Karawang 41361
Killayzer717@gmail.com

## ABSTRAK
Uang  adalah  seperti  yang  kita  bayangkan,  yaitu  suatu  benda  yang  dapat  ditukarkan  dengan  benda  lain, dapat digunakan untuk menilai benda lain, dan dapat kita simpan. Perkembangan AI saat ini juga sangat penting dalam  perkembangannya  yang  begitu  pesat  masih  dapat  banyak  terjadi  kemungkinan  pemalsuan  atau  tindak kejahatan  lain  dalam  memanipulasi  uang  oleh  karena  itu  kita  juga  dapat  menerapkan AI tersebut  untuk  kita aplikasikan  dalam  proses  pendeteksian  nominal  uang  secara  otomatis.  Dalam  penelitian  ini  akan  dirancang sebuah system pendeteksian uang kertas pada sebuah citra menggunakan arsitektur deep learning Convolutional Neural Network (CNN) dengan integrasi pra-pemrosesan citra menggunakan teknik anotasi user-based  manual labeling  code  program  python.  Oleh  karena  itu  dengan  menggunakan  metode  CNN  akan  dilakukan  pengujian sehingga inputan citra uang dapat dideteksi nominal uang tersebut. Hasil dari pengujian menggunakan sejumlah 1076  sample  dataset  uang  kertas  dengan  8  denominasi  uang  dengan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  10 citra  berbeda  dengan  setiap  angel  dan  posisi  uang  kertas  berbeda  setiap  denominasi  uang  menunjukan  angka rerata  57.5%  menunjukan  angka  yang  baik  dan  pengulangan  proses  deteksi  akan  menunjukan  probabilitas output proses yang sama. Terjadi nilai akurasi tinggi di beberapa denominasi uang sehingga dapat disimpulkan metode anotasi labeling diperkirakan kurang efektif.
Kata kunci: Deteksi, citra, uang kertas, deep learning, CNN

## 1. PENDAHULUAN
Uang  adalah  seperti  yang  kita  bayangkan,  yaitu suatu benda yang dapat ditukarkan dengan benda lain, dapat digunakan untuk menilai  benda  lain, dan dapat kita simpan [1]. Perkembangan AI saat ini juga sangat penting  dalam  perkembangannya  yang  begitu  pesat masih  dapat  banyak  terjadi  kemungkinan  pemalsuan atau  tindak  kejahatan  lain  dalam  memanipulasi  uang oleh  karena  itu  kita  juga  dapat  menerapkan AI tersebut  untuk  kita  aplikasikan  dalam  proses pendeteksian nominal uang secara otomatis.
Selain  itu,  beberapa  bank  di  Indonesia  telah menyediakan  mesin  setor tunai,  juga  dikenal  sebagai "mesin recycle tunai"  atau  "CRM".  Mesin  ini memudahkan masyarakat untuk menyetor uang tunai. Mesin  ini  sangat  bermanfaat  untuk  meningkatkan efisiensi, yang memungkinkan bank untuk menghemat  waktu  dan  biaya  operasi  pelayanan  setor tunai. Uang sangat berharga bagi banyak orang dalam kehidupan  sehari-hari,  itulah  sebabnya  banyak  orang yang tidak  bertanggung  jawab  melakukan pemalsuan uang,  mulai  dari  nominal  terkecil  hingga  nominal terbesar.  Pemalsuan  uang  juga  membuat  kerugian bagi masyarakat dan perekonomian nasional. Menurut  Bank  Indonesia,  pemalsuan  uang  kertas  di Indonesia  pada  tahun  2019  sebesar  8  lembar  per  1 juta uang yang beredar [2].
Pendeteksian  nominal  uang  memiliki  peran penting  dalam  banyak  aspek  kehidupan,  termasuk penghitungan transaksi keuangan, pengenalan otomatis  pada  mesin  pembayaran,  dan  pengendalian
keuangan  dalam  industri  ritel.  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  [3] [4].
Pada  pendekatan  konvensional,  pendeteksian nominal  uang  sering  kali  melibatkan  ekstraksi  fitur manual  dan  pemrosesan  berbasis  aturan.  Namun, metode  ini  seringkali  rentan  terhadap  variasi  citra yang kompleks, seperti perubahan cahaya, rotasi, dan pergeseran perspektif. Selain itu, keakuratan pendekatan  konvensional  juga  tergantung  pada pemilihan  fitur  yang  tepat,  yang  dapat  memerlukan penyesuaian manual dan pengujian yang intensif [5].
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  adalah jenis arsitektur jaringan saraf yang memiliki keahlian khusus  dalam  pengolahan  citra.  Dengan  lapisan konvolusi dan pooling, CNN mampu mengenali pola, tekstur,  dan  fitur  yang  signifikan  dalam  citra. Keunggulan  utama  CNN  adalah  kemampuannya untuk  melakukan  ekstraksi  fitur  secara  otomatis  dari data  pelatihan,  sehingga  mengurangi  ketergantungan pada  fitur  manual  dan  memungkinkan  pembelajaran yang lebih mendalam [6].
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  dan  di bahas mengenai beberapa  proses yaitu  Pra- pemrosesan  citra,  Convolutional  Neural  Neutwork, integrasi  metode  pemrosesan  dan  klasifikasi  berbasis CNN  serta  pra-proses  seperti  pengumpulan  dataset,
labeling  dataset,  training  dataset,  hingga  pada pengujian dan hasil.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Dalam  aplikasinnya  telah  banyak  dilakukannya penelitian  mengenai pengenalan nominal uang dalam digital  image  prosesing .  Beberapa  metode  seperti pengenalan ekstraksi ciri, penggunaan jaringan syaraf tiruan,  pengenalan  fitur,  tekstur  dan  warna  dalam mendeteksi  nominal  uang  berbasis  metode-metode pengenalan diatas ada juga penelitian yang membahas mengenai  efektifitas  dari  kebanyakan  penggunaan metode  tersebut.  Saat  ini  dunia  AI  sangat  viral  dan banyak  pengembangan  besar-besaran  AI  dengan kemunculan  sebuah  AI  akan  mengakar  menjadi penemuan  AI  lainnya,  oleh  karena  itu  dalam penelitian  ini  akan  dimuat  dan  dilakukan  pengujian Deep Learning CNN untuk mendeteksi nominal uang kertas.
Kevin Maulana Azhar, dkk dalam penelitiannya yang berjudul “Implementasi  Deep  Learning
Menggunakan Metode Convolutional Neural Network  Dan  Algoritma  Yolo  Dalam  Sistem Pendeteksi  Uang  Kertas  Rupiah  Bagi  Penyandang Low Vision” membahas mengenai pendeteksian uang secara  otomatis  dengan  menggunakan  Convolutional Neural Network dengan algoritma Yolo. Dimana yolo merupakan  model  algoritma  CNN  yang  biasa digunakan  dalam  mendeteksi  citra  bergerak  atau secara  realtime.  Dalam  pengujiannya  digunakan  980 gambar  dengan  hasil  dari  pengujian  ini  akan dibuatkan dalam bentuk aplikasi smartphone.

## 2.2. Convolutional Neural Network (CNN)
CNN,  yang  merupakan  evolusi  dari  Multilayer Perceptron  (MLP),  dirancang  untuk  menangani  data dua  dimensi  [7].  Karena  tingkat  jaringan  yang berlapis-lapis,  termasuk  dalam  kategori Deep  Neural Network .  Kunihiko  Fukushima,  seorang  peneliti  di NHK  Broadcasting  Science  Research  Laboratories, adalah  orang  pertama  yang  mengembangkan  CNN, tetapi  Yaan  LeChun  memperkuat  gagasan  tersebut dalam  studinya  [8].  Convolutional  Neural  Network disingkat  CNN  yakni  merupakan  bagian  ilmu  dari Deep  Neural  Network.  Ide  dari  metode  CNN terinspirasi  oleh  sistem  kerja  saraf  neuron  otak manusia, yang mana setiap objek visual yang diterima disimpan  menjadi  memory  topographical  map  yang disimpan  pada  otak  manusia,  yang  setiap  levelnya berfokus untuk mengenali karakteristik tertentu [9]
Konsep  CNN  mendasar  pada  pemodelan Artificial  Neural  Network  (ANN)  yang  dapat digunakan  sebagai  image  recognition  atau  video recognition  [10].  Dalam  pengaplikasiannya  akan digunakan data citra sebagai  input data sampel objek yang  kemudian  ditetapkan  nilai  pooling  dan  ambang batas  dengan  fitur-fitur  yang  disesuaikan  serta  di batasi  pada  objek  yang  kemudian  akan  di  lakukan pengujian atau deteksi.
Gambar 1. Gambaran umum proses CNN [10]

## 2.3. Pengumpulan Data Latih
Diperoleh sampel data untuk training  berjumlah 1076  gambar  dengan  8  denominasi  uang  yaitu  mulai dari  Rp  1.000  hingga  Rp.  100.000  dengan  jumlah data seperti berikut:
Tabel 1. Jumlah data sample Kelas Nominal uang Jumlah Data 1 Rp. 1.000 126 2 Rp. 2.000 87 3 Rp. 5.000 169 4 Rp. 10.000 165 5 Rp. 20.000 116 6 Rp. 50.000 200 7 Rp. 75.000 170 8 Rp. 100.000 43 Total 1076

## 2.4. Pelatihan data
Pelatihan data latih akan dilakukan dalam proses ekstraksi  ciri  dari  masing-masing  kelas  atau denominasi nominal uang yang akan diklasifikasikan. Proses  pelatihan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu proses  labeling  dan  training.  Dalam  peroses  labeling akan  digunakan  metode  manual  labeling  (user-based manual  labeling)  kemudian  data  yang  telah  di  labeli akan  masuk  dalam  proses  training  yaitu  data  sample yang diberi label akan ditraining dengan
Label  manual  berbasis  pengguna  (user-based manual  labeling)  yang  digunakan  dalam  proses labeling  merupakan  langkah  penting  dalam  proses mendeteksi  nominal  uang.  Pada  titik  ini,  sampel gambar  uang  diambil  dari  dataset  yang  telah disiapkan.  Interaksi  antara  program  dan  pengguna memungkinkan proses labeling manual ini dilakukan. Pengguna  melihat  setiap  sampel  gambar  uang  tunai, dan mereka diminta untuk memberikan label numerik berdasarkan  denominasi  nominal  uang  yang  terkait dengan  gambar.  Denominasi  jumlah  uang  dalam kodingan  diperoleh  dari  nama  folder  tempat  gambar disimpan  dalam  kasus  ini  dataset  disimpan  dalam sebuah  folder  ‘Dataset’  kemudian  didalam  dataset tersimpan  8  buah  subfolder  dari  deretan  denominasi nominal dari Rp.1.000 hingga Rp. 100.000.
Setelah  gambar  ditampilkan,  waktu  diberikan kepada  pengguna  untuk  memeriksa  gambar  dan menemukan label numerik yang sesuai. Memungkinkan pengguna memberikan label.
Pengguna  dapat  langsung  mengkonfirmasi  label  jika mereka yakin dengan label yang diberikan. Selanjutnya,  label  numerik  yang  diberikan  pengguna dikumpulkan  dan  digunakan  sebagai  label  untuk setiap  gambar  uang.  Label-label  ini  dapat  digunakan dalam  proses  pelatihan  model  atau  analisis  lainnya yang  berkaitan  dengan  pengenalan  nominal  uang. Metode  labeling  manual  berbasis  pengguna  ini memiliki kelebihan karena memanfaatkan kemampuan  manusia  untuk  mengenali  nominal  uang dan  melibatkan  pengguna  dalam  proses  labeling. Hasil  labeling  diharapkan  lebih  akurat  dan  sesuai dengan  denominasi  yang  sebenarnya,  karena  metode ini  membutuhkan  lebih  banyak  waktu  dan  sumber daya manusia untuk dilakukan.
Transfer learning menggunakan model MobileNetV2  yang  telah  dilatih  sebelumnya  untuk tugas  yang  serupa.  Metode  ini  memanfaatkan pengetahuan  yang  sudah  ada  dari  model  yang  telah dilatih  sebelumnya  untuk  tugas  yang  serupa.  Untuk tujuan  ini,  model  MobileNetV2  telah  dilatih menggunakan  kumpulan  data  ImageNet  yang  cukup besar. Agar model dapat mempelajari fitur yang lebih umum,  gambar  uang  akan  diubah  menjadi  format yang  sesuai  dan  variasinya  diperbesar  selama  tahap preprocessing  dan  peningkatan  data.  Memutar, menggeser,  dan  membalikkan  gambar  melakukan proses augmentasi.
Generator  data  dirancang  untuk  memuat  dan memproses  kumpulan  gambar.  Dataset  foto  akan dibagi  menjadi  subset  pembelajaran  dan  validasi. Model  dasar  MobileNetV2  yang  sudah  dilatih  pada dataset  ImageNet.  Meskipun  demikian,  lapisan  atas model  MobileNetV2  tidak  digunakan  dalam  situasi ini.
Selanjutnya, lapisan klasifikasi yang disesuaikan ditambahkan ke model base. Representasi spasial dari fitur  diubah  menjadi  representasi  global  melalui lapisan  average  pooling  global.  Selanjutnya,  lapisan dense  dengan  fungsi  aktivasi  ReLU  digunakan sebagai  lapisan  tersembunyi.  Untuk  mencegah overfitting, lapisan dropout juga digunakan. Terakhir, klasifikasi  nominal  uang  dilakukan  menggunakan lapisan dense dengan fungsi aktivasi softmax. Setelah model  dirancang,  optimizer  Adam  dan  fungsi kehilangan  kategoris cross-entropy digunakan  untuk melakukan  proses  kompilasi.  Setelah  itu,  model dilatih  menggunakan  generator  data  pelatihan  dan validasi yang telah dibuat sebelumnya.
Setelah  pelatihan  selesai,  model  yang  telah dilatih disimpan dalam file yang disebut "money_detection_model.h5."  Diharapkan,  dengan menggunakan  metode  transfer  learning  dan  proses pelatihan  ini,  model  akan  dapat  mempelajari  fitur- fitur  yang  relevan  untuk  mendeteksi  nominal  uang dengan tepat.

## 3. M ETODE P ENELITIAN

## 3.1. Diagram Blok Sistem
Gambar 2. Diagram blok umum sistem
Secara  garis  besar  pada  metode  penelitian  ini system  akan  bekerja  sesuai  dengan  diagram  blok system,  dimana  sebuah  citra  uang  kertas  pada  setiap denominasi  akan  di  uji  dan  dimasukan  kedalam proses  matching  yang  didalamnya  sudah  terproses metode  CNN  dengan  keluaran  berupa  hasil pengolahan CNN. Dalam prosesnya akan menggunakan  Visual  Studio  Code  sebagai  media untuk  menjalankan  program  python,  dari  data  citra yang disimpan dalam direktori testing image ini akan dideklarasikan  dalam  rentetan  program  yang  sudah ada  sehingga  citra  uang  kertas  ini  akan  langsung diproses  pada  CNN  dengan  menyamakan  file  model data  latih  ‘money_detection_model.h5’  kemudian pada setiap denominasi akan di tampilkan probabilitas setiap kelas dari pengujian uang tersebut sehingga  akan  jelas  Nampak  keakurasian  setiap objek.
Setiap  probabilitas  dengan  presentase  akan tampil pada bilah terminal output pada aplikasi Visual Code  Studio seperti  pada  gambar  4,  semakin  besar probabilitas  kesamaan  objek  dengan  denominasinya maka  semakin  baik  pula  penganalan  objek  dengan model citra uji yang dimaksud.
Citra Uang kertas Rupiah Proses CNN Hasil Pengolahan Citra Uang kertas Pra-pemrosesan gambar Arsitektur Model CNN Pelatihan model dengan dataset Evaluasi model dengan dataset validasi Pelatihan model dengan dataset
Dalam  diagram  diatas,  setiap  blok  mewakili langkah-langkah  yang  dijelaskan  sebelumnya.  Input gambar  uang  melalui  pra-pemrosesan  dan  masuk  ke model  CNN.  Model  CNN  dilatih  menggunakan dataset  dan dievaluasi  menggunakan dataset validasi. Setelah itu, model dapat digunakan untuk memprediksi  gambar-gambar  uang  baru  dan  hasil prediksi  ditampilkan  secara  langsung  pada  terminal output  dari  operasi  system  python  yang  dijalankan pada Visual  Code  Studio seperti  tertera  pada  gambar 4.

## Gambar 4. Diagram blok pengujian
Pada  proses  pengujian  menggunakan  citra  baru setelah model CNN dilatih, terdapat beberapa tahapan yang  perlu  dilalui.  Tahapan-tahapan  tersebut  saling berkesinambungan.  Pertama,  citra  uang  baru  yang ingin  diuji  dimasukkan  ke  dalam  proses  pra- pemrosesan.  Pra-pemrosesan  ini  bertujuan  untuk mengubah  citra  menjadi  format  yang  dapat  diterima oleh  model  CNN.  Tahapan  pra-pemrosesan  dapat mencakup  resizing  citra  agar  memiliki  dimensi  yang sesuai  dengan  model,  normalisasi  nilai  piksel  agar berada  dalam  rentang  yang  diharapkan,  dan pemrosesan lainnya sesuai dengan kebutuhan.
Setelah pra-pemrosesan selesai,  citra uang  yang telah  diproses  dimasukkan  ke  dalam  model  CNN yang  telah  dilatih  sebelumnya.  Model  CNN  akan melakukan  prediksi  berdasarkan  fitur-fitur  yang diekstraksi  dari  citra  tersebut.  Dalam  proses  ini, model  akan  menganalisis  citra  dan  mengidentifikasi karakteristik  yang  relevan  untuk  memprediksi nominal  mata  uang  yang  terdapat  dalam  citra tersebut.
Setelah  model  melakukan  prediksi,  hasil prediksi kemudian disajikan dalam bentuk yang dapat dimengerti  oleh  pengguna.  Misalnya,  hasil  prediksi dapat  ditampilkan  sebagai  output  teks  yang menyebutkan nominal mata uang yang terdeteksi dan juga  presentase  probabilitasnya.  Presentasi  hasil prediksi memberikan informasi tentang nominal uang yang terdapat dalam citra uang baru.
Secara keseluruhan, proses pengujian menggunakan citra baru pada model CNN melibatkan tahapan  pra-pemrosesan  citra,  prediksi  menggunakan model  CNN  yang  telah  dilatih,  dan  presentasi  hasil prediksi.  Setiap  tahapan  memiliki  peranan  penting dalam  memastikan pengujian dilakukan dengan baik. Pra-pemrosesan  mempersiapkan  citra  agar  sesuai dengan  format  model, prediksi dilakukan oleh  model CNN untuk mengidentifikasi nominal mata uang, dan presentasi  hasil  prediksi  memberikan  informasi  yang
mudah  dipahami  tentang  hasil  pengujian.  Dengan demikian,  proses  pengujian  ini  dapat  membantu dalam  pengenalan  dan  deteksi  nominal  mata  uang pada  citra  baru  dengan  menggunakan  model  CNN yang telah dilatih sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dilakukan  proses  training  dan  testing dengan  total  data  sebanyak  1.076  gambar  dan perancangan  program,  maka  tahapan  selanjutnya adalah  melakukan  pembahasan  dan  analisis  hal mengenai  pengujian  yang  akan  dilakukan.  Tujuan dilakukan  pengujian  ini  adalah  untuk  mengetahui hasil  keluaran  dan  tingkat  keakuratan  dari  program yang  telah  diimplementasikan.  Data  masukan  yang digunakan  berupa  citra  yang  diperoleh  dari  kamera ponsel yang sedang
Table 2. Hasil Pengujian No Denominasi Pengujian Benar Salah 1 Rp 1.000 10 2 8 2 Rp 2.000 10 1 9 3 Rp 5.000 10 7 3 4 Rp 10.000 10 5 5 5 Rp 20.000 10 4 6 6 Rp 50.000 10 10 0 7 Rp 75.000 5 4 1 8 Rp 100.000 10 9 1
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan source  code  program  python  dimana  terdapat beberapa  proses  diantaranya  adalah  proses  dimana system  akan  memanggil  dataset  yang  telah  dilatih dalam format ‘money_detection_model.h5’. Kemudian  dataset  file  pelatihan  ini  akan  digunakan sebagai bahan latih untuk model citra baru yang akan di uji, dalam pengujian image tersebut akan dipanggil sebagai  ‘image_path’  dengan  menyertakan  direktori dari file citra yang akan di uji.
Gambar 5. Tampilan terminal python hasil pengujian
Kemudian  efektivitas  dari  system  yang  telah  di buat  akan  kita  uji  dengan  memasukan  citra  asing diluar  dari  dataset  sample  yang  telah  kita  latih kemudian  dengan  melakukan  proses  matching  objek citra  asing  yang  akan  di  uji  tersebut.  Kemudian setelah  matching  dilakukan  pengujian  dilanjutkan dengan  menyusun  kelas-kelas  dari  setiap  denominasi untuk  mengukur  probabilitas  citra  asing  dan
Citra Uji gambar uang kertas baru setiap
denominasi
Pra-pemrosesan Citra Baru Prediksi dengan model CNN terlatih Presentasi hasil prediksi
menyesuaikannya  dengan  setiap  denominasi  kelas dan  menampilkan  presentase  dari  setiap  kelas  yang ada.
Hasil  dari  pengujian  akan  ditampilkan  dalam terminal  dimana  akan  ditampilkan  juga  pendekatan paling besar dari probabilitas kemiripan image uji ini dengan datasampel yang telah dilatih sebelumnya dan menampilkan  seluruh  probabilitas  kemiripan  dari setiap  kelas  dengan  menggunakan  probabilitas  dan presentase paling besar sebagai nilai output image uji tersebut.
Gambar 6. Diagram hasil penelitian
Dalam  pengujian  ini  mengambil  tiap  10  kali sampel  citra  tes  dengan  10  citra  uji  berbeda  setiap  1 denominasi  mata  uang  dengan  menggunakan  angel citra  uji  yang  berbeda-beda  dari  setiap  denominasi yang  diharapkan  dapat  ditangkap  oleh  system  dan diproses  selaras  dengan  training  data  dan  sesuai dengan  proses  matching  dari  sistemnya.  Seperti tampak  dari  gambar  4  dan  gambar  5  bahwa  citra  uji berbeda-beda  setiap  gambarnya  baik  tampak  depan, tampak  belakang  kemudian  menggunakan  kertas rupiah  tahun  emisi  lama  2016  serta  menggunakan uang  kertas  emisi  baru  2022.  Ini  dapat  dilakukan karena  pada  pengumpulan  dataset  kita juga menggunakan uang kertas rupiah emisi lama dan baru dengan angel-angel citra yang berbeda.
Gambar 7. Contoh citra uji denominasi 1 ribu bagian depan
Gambar 8. Contoh citra uji denominasi 1 ribu bagian belakang
Pada pengujian nilai mata uang rupiah Rp. 1.000 mendapatkan nilai benar 2 dan salah sebanyak 8 kali, hasil yang terbilang kecil dan tidak efektif didapatkan untuk  nilai  denominasi  mata  uang  Rp  1.000  dimana setiap citra uji  akan  memiliki probabilitas  yang  sama untuk nilai presentase pada tiap kelas pengelompokan denominasi  ini  juga dapat berarti  bahwa tidak terjadi kesalahan  dalam  proses  matching  citra  uji  dengan data latih yang di panggil dalam nama ‘money_detection_model.h5’  sehingga  dapat  kita ambil  kesimpulan  bahwa  proses  yang  kurang  efektif berada  pada  proses  pelatihan  dan  anotasi  atau labeling dataset yang telah di kumpulkan sebelumnya juga dari pengaruh proses labeling yang digunakan.
Kemudian  pada  pengujian  denominasi  mata uang  Rp  2.000  juga  memiliki  probabilitas  salah mencapai  9  dengan  1  benar.  Pada  denominasi  mata uang  Rp  5.000  probabilitas  benar  ini  naik  menjadi benar 7 dan 3 salah dari 10 kali pengujian citra. Pada percobaan  denominasi  Rp  10.000  didapatkan  hasil  5 benar  dan  5  salah.  Pada  pengujian  denominasi  Rp 20.000 kita mendapatkan hasil 4 kali benar dan 6 kali salah  dari  10  percobaan  citra  uji  yang  berbeda.  Pada Rp.  50.000  kita  mendapatkan  nilai  memuaskan  yaitu mendapatkan  10  benar  dari  10  proses  pengujian dengan  citra  yang  berbeda  juga  dari  angel  dan  uang kertas  emisi  2016  dan  2022.  Kemudian  pada  citra uang  kertas  denominasi  Rp  75.000  pengujian mendapatkan  nilai  4  dan  salah  1  dari  5  pengujian citra,  pengujian  ini  hanya  menggunakan  5  citra pengujian  dikarenakan  uang  kertas  Rp  75.000  hanya memiliki  tahun  emisi  pengeluaran  uang  kertas  satu saja, sehingga  hanya  memberikan citra uji dari  angel depan  juga  belakang  serta  kanan  dan  kiri.  Terakhir pada  citra  denominasi  mata  uang  Rp  100.000  kita mendapatkan  presentase  dan  probabilitas  benar mencapai  9  dan  salah  1  dari  10  pengujian  citra  uji berbeda  juga  menggunakan  angel  yang  berbeda,  dan tahun  keluaran  atau  emisi  uang  kertas  yang diterbitkan pada tahun berbeda.
Tabel 3. Hasil dan presentase keberhasilan Denominasi Pengujian Probabilitas Rp 1.000 10 20% Rp 2.000 10 10% Rp 5.000 10 70% Rp 10.000 10 50% Rp 20.000 10 40% Rp 50.000 10 100% Rp 75.000 5 80% Rp 100.000 10 90%
Dari data presentase  yang kita peroleh dari data pengujian  diatas  kita  dapat  menspekulasikan  bahwa ada  beberapa  pengujian  pada  denominasi  yang berbeda  memiliki  presentase  yang  buruk  yakni dibawah 50% ini dimungkinkan pada proses sebelum matching  terjadi  karena  pada  proses  matching  saat pengujian  ketika  sebuah  citra  di  uji  dan  dilakukan pengujian  beberapa  kali  maka  hasil  atau  probabilitas yang tampil  seperti pada gambar 2 akan selalu sama. Sehingga pada peraktiknya kesalahan ini dapat terjadi pada  proses  pra-training  dimana  bisa  kita  jadikan acuan  kesalahan  pada  proses  anotasi  atau  labeling dengan  metode user-based  manual  labeling yang kurang  efektif  sehingga  pada  proses training yang gagal  dengan  hasil  yang  kurang  memuaskan  karena ini  sangat  vital  dalam  menentukan  hasil  keluaran hingga proses pengujian.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  pada setiap  denominasi  uang,  kita  mendapatkan  data pengujian  pada  setiap  denominasi  uang  dengan kecocokan  model  latih  CNN  yaitu  pada  pengujian denominasi  Rp  1.000  mendapatkan  probabilitas cocok  20%,  kemudian  untuk  denominasi  Rp  2.000 kita  mendapatkan  nilai  10%  probabilitas  berhasil, pada  Rp  5.000  kita  mendapatkan  nilai  probabilitas keberhasilan  sebesar  70%,  lalu  untuk  Rp  10.000 kita mendapatkan  probabilitas  keberhasilan  50%  lalu untuk  Rp  20.000  kita  mendapatkan  nilai  40%,  pada denominasi  Rp  50.000  kita  memperoleh  probabilitas 100% sejauh  ini  yang tertinggi, kemudian Rp 75.000 dengan pengujian setengah dari pengujian denominasi  mendapatkan  80%  kecocokan  dengan data  latih  dan  terakhir  kita  memperoleh  90%  untuk denominasi  Rp  100.000.  Setiap  pengujian  yang dilakukan  dengan  10  sampel  citra  dengan  angel  dan jenis  emisi  uang  yang  berbeda.  Dalam  pengulangan setiap citra baru akan menampilkan probabilitas yang sama untuk setiap probabilitas setiap kelas, pengujian ini  bisa  dikatakan  kurang  berhasil  karena  masih terdapat  nilai  pencocokan  denominasi  yang  gagal yaitu  kurang  dari  50%.  Asumsi  dari  penulis  adalah dengan  pengulangan  pengujian  pada  satu  citra  akan menampilkan probabilitas yang sama maka ini berarti tidak  ada  yang  salah  dari  tahap  proses  data  latih  dan
pra-prosesing  citra  baru,  sehingga  bisa  dikatakan terdapat  kurang  efisiennya  tahap  labeling  dengan menggunakan  User-based  manual  labeling.  Karena jika  dibandingkan  dengan  labeling  menggunakan darknet  atau  label  studio  dari  beberapa  jurnal  yang membahas  mengenai  ini  akan  mendapatkan  nilai kecocokan yang cukup akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  R.,  Latumakulita,  L.,  &  Nainggolan  N. Kumaseh,  "Segmentasi  citra  digital  ikan," Jurnal Ilmiah , vol. 13, pp. 74-79, 2013.
[2] Halim  V.  (2020,  Maret)  Okefinance.  [Online]. Okezone.com: https://economy.okezone.com/read/2020/02/29/ 320/2176134/fakta-uangpalsu-di-indonesia- rp100-juga-dipalsukan
[3] Constantin  Ebner,  and  Alexander  Strassl Andreas  Holzinger,  "Knowledge  Discovery  and Interactive  Data  Mining  in  Bioinformatics— State-of-the-Art, Future Challenges and Research Directions.," BMC Bioinformatics 20, vol. 1, p. 534, 2019.
[4] Zhenfeng  Zhu,  and  Junzhou  Luo  Xiaochen  Li, "Automatic  Recognition  of  Banknote  Images Using  Convolutional  Neural  Networks.,"  IEEE Transactions  on  Industrial  Informatics  13,  vol. 3, pp. 1367-1377., 2017.
[5] Chunhong Pan, and Yuli  Fu Xinyi  Fang, "Deep Learning for Person Re-Identification: A Survey and Outlook," IEEE Transactions on Multimedia,  vol.  6,  no.  21,  pp.  1616-1630., 2019.
[6] Xiangyu  Zhang,  Shaoqing  Ren,  and  Jian  Sun Kaiming  He,  "Deep  Residual  Learning  for Image  Recognition.,"  Proceedings  of  the  IEEE conference  on  computer  vision  and  pattern recognition, pp. 770-778, 2019.
[7] S.  R.  Putra,  "Implementasi  Convolutional Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Obyek  Pada Citra," Institut Sepuluh November, 2015.
[8] A.  Y.  Wijaya  dan  R.  Soelaiman  I.  S.  E.  Putra, "Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional Neural  Network  (CNN)  Pada  Caltech  101," Jurnal  Teknik  ITS,  vol.  5,  no.  1,  pp.  A65-A69, 2016.
[9] Aditia  Reza  Nugraha,  "RANCANG  BANGUN SISTEM  DETEKSI  HAMA  BABI  PADA PERKEBUNAN MENGGUNAKAN CNN (CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK) BERBASIS RASPBERRY PI,""
UNIVERSITAS BRAWIJAYA, pp. 1-81, 2021.
[10] A.  A.  J  H  ABHIRAWA,  "PENGENALAN WAJAH  MENGGUNAKAN  CONVOLUTION NEURAL NETWORK," e-proceeding of engineering, 2017.