Vol.13, No.1, Tahun 2019 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Berbasis Parameter HSV dalam Penentuan Uang Rupiah Palsu
I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi 1 , Made Suci Ariantini 2
1,2 STMIK STIKOM Indonesia
1 diatri.indradewi@stiki-indonesia.ac.id, 2 suci.ariantini@stiki-indonesia.ac.id
ABSTRAK .Uang palsu jika dilihat sekilas memiliki fisik yang sama persis dengan uang asli yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia. Untuk mencegah transaksi dengan tidak sengaja menggunakan uang palsu, pemerintah telah mensosialisasikan metode  3D  (Dilihat,  Diraba,  dan  Diterawang).  Selain  itu,  di  lembaga  yang  terkait  langsung  dengan  keuangan  seperti perbankan, serta di lokasi belanja sudah mulai menggunakan pemindai uang palsu yang memanfaatkan sinar ultraviolet. Kekurangan alat ini adalah memerlukan ketelitian mata manusia untuk menentukan uang yang asli atau palsu. Penentuan keaslian  uang  kertas  Rupiah  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  pola  salah  satunya  dapat diakomodir  oleh  jaringan  syaraf  tiruan.  LVQ  ( Learning  Vector  Quantization )  melakukan  pembelajaran  terawasi  untuk mengklasifikasikan  suatu  pola.  Fitur  gambar  uang  kertas  dalam  ruang  warna  HSV  ( Hue  Saturation  Value )  diekstraksi dalam teknik  yang  diusulkan ini. Fitur-fitur  yang  telah diperoleh  lebih lanjut  diklasifikasikan  menggunakan  LVQ  untuk menentukan keaslian uang kertas Rupiah.
Kata Kunci : uang palsu, uang kertas Rupiah, LVQ, HSV
ABSTRACT . Counterfeit money when viewed at a glance has the exact same physical with the original money issued by Bank  Indonesia.  To  prevent  unintentional  transactions  using  counterfeit  money,  the  government  has  socialized  the  3D method (Dilihat, Diraba, dan Diterawang). In addition, in institutions directly related to finance such as banking, as well as  on-site  shopping  have  started  using  a  counterfeit  money  scanner  that  utilizes  ultraviolet  light.  The  lack  of  this  tool requires  the  accuracy  of  the  human  eye  to  determine  genuine  or  fake  money.  Determination  of  authenticity  of  Rupiah banknotes can be done by using the pattern classification method one of which can be accommodated by artificial neural networks.  LVQ  (Learning  Vector  Quantization)  performs  supervised  learning  to  classify  a  pattern.  The  feature  of banknotes in HSV (Hue Saturation Value) color space is extracted in this proposed technique. The features that have been obtained are further classified using LVQ to determine the authenticity of the Rupiah banknotes . Keywords : counterfeit money; Rupiah banknotes; LVQ; HSV

## 1. PENDAHULUAN
Tingginya  kebutuhan  masyarakat  terhadap  uang  menyebabkan  munculnya  tindak  kejahatan  berupa peredaran  uang  kertas palsu.  Uang  palsu  jika  dilihat  secara sekilas memiliki  fisik  yang  sama  persis  dengan uang asli yang diedarkan oleh Bank Indonesia. Secara umum, unsur pengaman yang membedakan uang palsu dengan uang asli adalah adanya tanda air ( watermark ) dan benang pengaman ( security thread ). Selama uang menjadi alat tukar yang berlaku secara luas, selama itu pula uang palsu akan tetap beredar. Untuk mencegah masyarakat  tanpa  sengaja  bertransaksi  menggunakan  uang  palsu,  pemerintah  sebenarnya  telah mensosialisasikan metode 3D (Dilihat, Diraba, dan Diterawang). Selain itu, di instansi yang langsung terkait dengan  keuangan  seperti  perbankan,  maupun  di  lokasi-lokasi  perbelanjaan  telah  mulai  digunakan  alat pemindai  uang  palsu  yang  memanfaatkan  sinar  ultraviolet.  Namun,  seiring  dengan  teknologi  yang berkembang  semakin  pesat,  teknik  pembuatan  uang  palsu  tentunya  juga  akan  mengalami  perkembangan sehingga diperlukan metode pelengkap yang dapat digunakan untuk membantu mengidentifikasi uang palsu secara  otomatis.  Metode  pelengkap  ini  disinergikan  dengan  sinar  ultraviolet  sebagai  sumber  pencahayaan citra.
Teknologi  pengenalan  keaslian  uang  kertas  pada  dasarnya  adalah  mencari  dan  mengekstraksi  tanda keaslian yang terlihat maupun tersembunyi pada uang kertas agar proses klasifikasi berlangsung lebih efisien. Hingga kini, banyak metode yang diusulkan untuk pengenalan keaslian uang kertas. Salah satu metode yang sederhana dan memiliki kecepatan tinggi untuk menentukan keaslian uang kertas Rupee India diusulkan oleh (Prasanthi  &  Setty,  2015).  Pada  penelitian  tersebut  enam  fitur  karakteristik  uang  kertas  diekstraksi. Pendekatan  yang  digunakan  meliputi  deteksi  tepi  Sobel,  segmentasi  citra,  ekstraksi  karakteristik,  dan perbandingan citra. Untuk menentukan keaslian uang kertas dilakukan dengan cara menghitung piksel-piksel berwarna  hitam  untuk  setiap  fitur  karakteristik.  Hasil  penghitungan  piksel  nantinya  dibandingkan  dengan suatu  nilai  untuk  menghasilkan  keputusan  uang  kertas  tersebut  asli  atau  palsu.  Metode  lainnya  dilakukan dengan  mensegmentasi  fitur-fitur  penanda  keaslian  uang  kertas  Rupee  India  menggunakan  grid  berukuran 3×3  (Chakraborty,  dkk.,  2016). Grid membagi  citra  uang  kertas  menjadi  sembilan  bagian  pada  setiap  sisi yang akan mengurangi kompleksitas waktu dari  teknik tersebut. Grid ke-2, 6, dan 15 di- crop dan fitur-fitur
potensial  dari  citra  uang  kertas  diekstraksi.  Untuk  mengekstraksi  fitur-fitur  tersebut  digunakan  algoritma SIFT.  Metode  lain  untuk  pengenalan uang  kertas  asli adalah  dengan  mengekstraksi  fitur  bentuk  dan  warna (ruang  warna  HSI)  dari  kertas  yang  digunakan  pada  uang  tersebut  (Roy,  dkk.,  2015).  Untuk  menentukan uang  kertas  tersebut  asli  atau  palsu  digunakan  jaringan  syaraf  tiruan multilayer  backpropagation .  Tahapan metode yang diusulkan pada penelitian tersebut terdiri dari mendeteksi pulps dengan menggunakan pemindai UV, ekstraksi fitur dari hasil pemindaian UV, melatih pengklasifikasi jaringan syaraf tiruan berbasis sampel pelatihan yang meliputi uang kertas asli dan palsu.
Berdasarkan  ketiga  penelitian  terdahulu  tersebut,  maka  pada  penelitian  ini  diusulkan  metode  untuk menentukan  uang  kertas  Rupiah  palsu  dengan  cara  memisahkan  komponen  HSV.  Untuk  melakukan pemisahan komponen warna pada ruang warna HSV, citra uang kertas yang berada pada ruang warna RGB dikonversi  ke  ruang  warna  HSV.Salah  satu  keunggulan  ruang  warna  HSV  adalah  memiliki  kemampuan untuk  memisahkan  komponen  kromatik  dan  akromatik  pada  suatu  citra  (Pawar  &  Kale,  2014).  Hasil pemisahan komponen tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan apakah uang kertas tersebut merupakan uang asli atau palsu dengan jaringan syaraf tiruan LVQ.
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Ciri-Ciri Keaslian Uang Rupiah
Ciri Rupiah adalah tanda tertentu pada setiap Rupiah yang ditetapkan dengan tujuan untuk menunjukkan identitas,  membedakan harga  atau nilai nominal,  dan mengamankan  Rupiah  tersebut  dari  upaya  pemalsuan yang disebutkan pada Pasal 1  ayat 5 Undang-Undang Nomor 7  Tahun 2011 tentang Mata Uang  (“Undang- Undang Republik Indonesia Nomor 7 Tahun 2011 tentang Mata Uang,” n.d.). Secara umum, ciri-ciri keaslian Rupiah  dapat  dikenali  berupa  unsur  pengaman  yang  tertanam  pada  bahan  uang  dan  teknik  cetak  yang digunakan, yang terdiri dari (Indonesia, 2010):
1. Tanda air berupa gambar
2. Benang pengaman yang berpendar jika disinari ultraviolet
3. Cetak dalam/ intaglio yang terasa kasar jika diraba
4. Gambar  saling  isi  ( rectoverso )  yang  akan  beradu  tepat  dan  saling  mengisi  jika  diterawang dengan cahaya
5. Tinta berubah warna ( optically variable ink ) jika dilihat dari sudut pandang yang berbeda
6. Tulisan mikro ( microtext ) yang hanya dapat dibaca jika menggunakan kaca pembesar
7. Cetakan tidak kasat mata ( invisible ink ) yang akan berpendar jika disinari dengan ultraviolet
8. Gambar tersembunyi ( latent image ) yang hanya dapat dilihat dari sudut pandang tertentu.
2.2 Ruang Warna HSV (Hue Saturation Value)
Model HSV ditunjukkan pada Gambar 1, yang terdiri dari tiga komponen utama, yakni hue , saturation , dan value . Hue merupakan  jenis  warna  (corak  warna)  yaitu  posisi  warna  tersebut  berada  dalam  spektrum warna.  Komponen hue ditunjukkan  dalam  bentuk  sudut  dari  0  sampai  360  derajat.  Warna  merah,  kuning, hijau, cyan , biru, dan magenta berturut-turut berada pada sudut 0°, 60°, 120°, 180°, 240°, dan 300°.
Gambar 1. Nilai Hue , Saturation , dan Value
Ukuran seberapa besar kemurnian dari suatu warna disebut dengan istilah saturation . Nilai saturation umumnya  berkisar  pada  rentang  nilai  0  sampai  1  (0%  sampai  100%).  Kedua  nilai  tersebut  menunjukkan tingkat keabuan suatu warna, dengan nilai 0 menunjukkan warna abu-abu dan 1menunjukkan warna primer murni. Value ( intensity )  yang  merupakan  komponen  ketiga  dari  model  warna  HSV  menunjukkan  seberapa besar tingkat  kecerahan  dari  suatu  warna  atau  seberapa  besar  suatu  warna mengandung  cahaya.  Persentase dari  0%  sampai  100%  dapat  digunakan  untuk  menyatakan  nilai  pada  komponen value .  Suatu  warna  akan
tampak  semakin  cerah  jika  komponen value bernilai  100%,  sedangkan  suatu  warna  dengan  nilai value 0% akan tampak semakin gelap. Ilustrasi dari penggunaan model warna HSV adalah jika komponen hue bernilai merah dan komponen value bernilai 100% maka warna merah tersebut adalah warna merah yang cerah, tetapi ketika nilai komponen value adalah 0% maka warna merah tersebut akan kelihatan gelap(Putra, 2010).
2.3 Jaringan Syaraf Tiruan LVQ ( Learning Vector Quantization )
LVQ  adalah  jaringan  syaraf  yang  bertipe  arsitektur Single  Layer  Feedforward, yakni  sinyal  masukan akan  di- propagate menuju  lapisan  keluaran.  Menurut  Difla,  LVQ  mengklasifikasikan  masukan  secara berkelompok  ke  dalam  kelas  yang  sudah  didefinisikan  melalui  jaringan  yang  telah  dilatih.  Metode  ini melakukan  pembelajaran  pada  lapisan  kompetitif  yang  terawasi.  Suatu  lapisan  kompetitif  akan  secara otomatis  belajar  untuk mengklasifikasikan  vektor-vektor masukan.  Kelas-kelas  yang didapatkan merupakan hasil  dari  lapisan  kompetitif  yang  hanya  bergantung  pada  jarak  antara  vektor-vektor  masukan  (Jasril  dkk., 2015).
LVQ merupakan metode pengklasifikasian pola yang setiap keluarannya merepresentasikan suatu kelas atau  kategori  tertentu.  Vektor  bobot  untuk  suatu  unit  keluaran  disebut  sebagai  vektor  referensi  (atau codebook )  untuk  kelas  yang  merepresentasikan  unit  tersebut.  Selama  pelatihan,  unit  keluaran  diposisikan untuk mendekati permukaan keputusan pengklasifikasi Bayes yang teoritis. Setelah pelatihan, suatu jaringan LVQ mengklasifikasikan vektor masukan dengan menempatkannya ke kelas yang sama dengan unit keluaran yang memiliki bobot vektor (vektor referensi) terdekat dengan vektor masukan (Fausett, 1994).
Arsitektur  dari  jaringan  syaraf  tiruan  LVQ  ditunjukkan  pada  Gambar  2,  yang  pada  dasarnya  serupa dengan Kohonen self-organizing map (tanpa struktur topologi yag diasumsikan untuk unit keluaran). Sebagai tambahan, setiap unit keluaran mewakili kelas yang bersesuaian (Fausett, 1994).
Y1 Yj Ym X1 Xi Xn ... ... ... ... w11 wi1 wn1 w1j wij wnj w1m wim wnm
Gambar 2 . Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan LVQ

## 3. METODE PENELITIAN
Penentuan  keaslian  uang  kertas  Rupiah  dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi  beberapa  tahapan  yang terdiri dari akuisisi citra, pra-pemrosesan citra, ekstraksi fitur, klasifikasi, dan penentuan hasil.

## 3.1 Akuisisi Citra
Tahap akuisisi bertujuan untuk mendapatkan dan mengubah citra uang kertas Rupiah dari  citra analog menjadi  citra  digital  untuk  mempermudah  pemrosesan.  Uang  kertas  yang  digunakan  adalah  uang  kertas nominal  Rp  100.000,00  dengan  komposisi  8  uang  kertas  palsu  dan  10  uang  kertas  asli.  Komposisi  ini disesuaikan dengan jumlah data uang kertas palsu yang diperoleh dari koperasi STMIK STIKOM Indonesia dan bagian keuangan di Yayasan Dwijendra. Data uang kertas palsu yang ditemukan di kedua lokasi tersebut hanya  dalam  nominal  Rp  100.000,00,  sehingga  dapat  diasumsikan  bahwa  pemalsuan  uang  cenderung menggunakan nominal terbesar.Alat bantu yang digunakan untuk mendigitasi citra uang kertas Rupiah adalah dengan menggunakan lampu UV dan kamera digital. Akuisisi citra hanya dilakukan pada salah satu sisi uang kertas, yakni pada sisi yang tertera nomor seri.

## 3.2 Pra-pemrosesan Citra
Tahap  pra-pemrosesan  citra  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  citra  hasil  akuisisi  telah  memiliki format yang sesuai untuk selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur. Hasil pra-pemrosesan citra akan menentukan apakah tahap ekstraksi fitur mampu menghasilkan fitur-fitur yang jelas untuk penentuan keaslian uang kertas Rupiah.  Citra  uang  kertas  pada  tahap  ini  dipisahkan  dari background sehingga  dihasilkan  citra  berukuran 181×425 pixel.
Gambar 3. Citra Uang Kertas (181×425 pixel)

## 3.3 Ekstraksi Fitur
Tahap  ekstraksi  fitur  bertujuan  untuk  mengekstraksi  fitur-fitur  yang  ada  pada  citra  uang  kertas. Ekstraksi  fitur  dilakukan terhadap  citra  uang  kertas  yang  sebelumnya  telah  melewati  tahap  pra-pemrosesan citra.  Sebelum  ekstraksi  fitur  dilakukan,  citra  hasil  pra-pemrosesan  dikonversi  dari  ruang  warna  RGB  ke ruang  warna  HSV.  Nilai  parameter hue , saturation dan value adalah  fitur-fitur  yang  selanjutnya  digunakan pada tahap klasifikasi.
Konversi  nilai  dari  ruang  warna  RGB  ke  ruang  warna  HSV  didahului  dengan  menormalisasi  masing- masing  komponen  warna red, green ,  dan blue .  Normalisasi  ketiga komponen  warna  tersebut  menggunakan formula berikut (Andono, dkk., 2018):
𝑟 = 𝑅 𝑅+𝐺+𝐵 (1) 𝑔 = 𝐺 𝑅+𝐺+𝐵 (2) 𝑏 = 𝐵 𝑅+𝐺+𝐵 (3)
Nilai  r,  g,  dan  b  yang  telah  dinormalisasi,  selanjutnya  ditransformasi  ke  ruang  warna  HSV  dengan menggunakan formula berikut:
𝑉 = max(𝑟, 𝑔, 𝑏) (4) 𝑆 = { 0                               𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 0 𝑉 − min (𝑟,𝑔,𝑏) 𝑉 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 > 0 (5) 𝐻 = {
0                                   𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑆 = 0
60×(𝑔−𝑏)
𝑆×𝑉
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑟
0 × [2 + (𝑏−𝑟) 𝑆×𝑉 ]    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑔 60 × [4 + (𝑟−𝑔) 𝑆×𝑉 ] 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑏 (6) 𝐻 = 𝐻 + 360                        𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐻 < 0 (

## 3.4 Klasifikasi
Setelah mendapatkan fitur-fitur utama pada citra uang kertas, pola yang terdapat pada fitur-fitur tersebut perlu  dikenali  untuk  mengetahui  apakah  pola  tersebut  diklasifikasikan  sebagai  uang  kertas  asli  atau  palsu. Melalui jaringan yang telah dilatih, LVQ mengklasifikasikan input secara berkelompok ke dalam kelas yang sudah  didefinisikan.  Pada  penelitian  ini,  klasifikasi  akan  didasarkan  pada  hasil  ekstraksi  fitur  yang  berada pada ruang warna HSV. Penamaan yang digunakan dalam algoritma adalah sebagai berikut:
x vektor pelatihan ( x 1 , ..., x i , ..., x n )
T
kategori atau kelas yang tepat untuk vektor pelatihan w j
bobot vektor untuk unit keluaran ke- j ( w 1 , ..., w i , ..., w n ) C j kategori atau kelas yang direpresentasikan oleh unit keluaran ke- j
j w x  jarak Euclidean antara vektor masukan dan unit keluaran ke- j
Algoritma jaringan LVQ adalah sebagai berikut:
Langkah 0 Inisialisasi vektor-vektor referensi, inisialisasi laju pembelajaran,   0 
Langkah 1 Selama kondisi berhenti tidak terpenuhi, lakukan langkah 2 – 6 Langkah 2 Untuk setiap vektor masukan pelatihan x , lakukan langkah 3 – 4
Langkah 3 Temukan J sehingga j w x  bernilai minimum
Langkah 4 Perbarui nilai j w dengan cara sebagai berikut:
Jika j C T  , maka         lama lama baru j j j w x w w     Jika 𝑇 ≠ 𝐶 𝑗 , maka         lama lama baru j j j w x w w
    Langkah 5 Kurangi laju pembelajaran
Langkah 6 Uji kondisi berhenti:
Kondisi berhenti dapat ditentukan oleh sejumlah iterasi atau ketika laju pembelajaran telah mencapai nilai yang cukup kecil

## 4. HASIL

## 4.1 Tahap Pelatihan
Tahap  pelatihan  terhadap  metode  yang  digunakan  dilakukan  dengan  menggunakan  citra  latih. Komposisi  citra  latih  yang  digunakan  adalah  8  citra  uang  kertas  palsu  dan  10  citra  uang  kertas  asli. Klasifikasi dibagi ke dalam 2 kategori. Kelas 1 untuk uang kertas asli, sedangkan kelas 2 untuk uang kertas palsu. Tabel 1 menunjukkan hasil dari tahap pelatihan.
Tabel 1 . Hasil Tahap Pelatihan No.  Nama File (bmp) Kelas Akurasi 1 A-2014-001 1 True 2 A-2014-002 1 True 3 A-2014-003 1 True 4 A-2014-004 1 True 5 A-2014-005 1 True 6 A-2014-006 1 True 7 A-2014-007 1 True 8 A-2014-008 1 True 9 A-2014-009 1 True 10 A-2013-001 1 True 13 P-2004-001 2 True 14 P-2004-002 2 True 15 P-2004-003 2 True 16 P-2011-001 2 True 17 P-2011-002 2 True 18 P-2011-003 2 True 19 P-2014-001 2 True 20 P-2014-002 2 True
Hasil  tahap  pelatihan  pada  Tabel  1  menunjukkan  metode  yang  digunakan  mampu  mengenali  dengan benar  kelas dari masing-masing  data  citra  yang  digunakan. Gambar  4  menunjukkan confusion  matrix yang dihasilkan pada tahap pelatihan. Terlihat bahwa pada Gambar 4,  sistem mampu mengenali bahwa sebanyak 10  data  citra  latih  (55,6%)  merupakan  uang  kertas  asli  (kelas  1)  dan  8  data  citra  latih  (44,4%)  merupakan uang kertas palsu (kelas 2).

## 4.2 Tahap Pengujian
Metode diuji dengan menggunakan jumlah data yang berbeda dengan tahap pelatihan. Jumlah data yang digunakan  untuk  citra  uang  kertas  palsu  adalah  80  citra,  sedangkan  citra  uang  kertas  asli  adalah  100  citra. Uang kertas palsu dan asli pada tahap pelatihan diakuisisi kembali dengan menggunakan kamera digital dan lampu UV, dengan masing-masing citra dilakukan 5 kali pengambilan gambar dengan arah pencahayaan dari arah  samping  kanan  dan  5  kali  pengambilan  gambar  dari  arah  samping  kiri.  Gambar  5  menunjukkan confusion matrix yang dihasilkan pada tahap pengujian. Hasil yang ditunjukkan pada Gambar 5 menandakan pada tahap  pengujian metode  ini  juga mampu  mengenali  dengan  benar  kelas  dari masing-masing data  citra yang  digunakan.  Sebanyak  100  data  citra  uji  (55,6%)  berhasil  dikenali  sebagai  uang  kertas  asli  (kelas  1). Uang kertas palsu (kelas 2) juga berhasil dikenali dari 80 data citra uji (44,4%).
Gambar 5 . Confusion Matrix Tahap Pengujian

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode  jaringan syaraf  tiruan  LVQ  berbasis  parameter  HSV  mampu  menghasilkan  akurasi  100%  pada  tahap  pelatihan  dan pengujian  dalam  penentuan  keaslian  uang  kertas.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  data  citra  uang  kertas yang  digunakan  tidak  hanya  satu  nominal  mata  uang  saja,  sehingga  metode  yang  digunakan  lebih  relevan untuk  diimplementasikan.  Selain  dari  sisi  nominal  mata  uang,  diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya, akuisisi  citra  dapat  dilakukan  tanpa  menggunakan  pencahayaan  UV.  Untuk  pengujian  sistem,  diharapkan indikator yang digunakan tidak hanya dengan menggunakan confusion matrix .

## DAFTAR RUJUKAN
Andono, P. N., Sutojo, T., & Muljono. (2018). Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Penerbit Andi.
Chakraborty,  T.,  Nalawade,  N.,  Manjre,  A.,  Sarawgi,  A.,  &  Chaudhari,  P.  P.  (2016).  Review  of  Various Image  Processing  Techniques  for  Currency  Note  Authentication. International  Journal  of  Computer Engineering In Research Trends , 3 (3), 119–122. Fausett,  L.  (1994). Fundamentals  of  Neural  Networks:  Architectures,  Algorithms,  and  Applications .  New Jersey: Prentice-Hall.
Indonesia, B. (2010). Ciri-Ciri Keaslian dan Standar Kualitas Uang Rupiah . Jakarta.
Jasril, Cahyana, M. S., Handayani, L., & Budianita, E. (2015). Implementasi Learning Vektor Quantization (LVQ)  dalam  Mengidentifikasi  Citra  Daging  Babi  dan  Daging  Sapi. Seminar  Nasional  Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 7, 176-184 .
Pawar,  P.  D.  &  Shrikant  B.  K.  (2014).  Recognition  of  Indian  Currency  Note  Based  on  HSV  Parameters.
International Journal of Science and Research, 3(6), 132-137. Retrieved from www.ijsret.org. Putra, D. (2010). Pengolahan Citra Digital .Yogyakarta: Penerbit Andi.
Roy,  A.,  Halder,  B.,  Garain,  U.,  &  Doermann,  D.  S.  (2015).  Machine-assisted  authentication  of  paper currency:  an  experiment  on  Indian  banknotes. International  Journal  on  Document  Analysis  and Recognition , 18 (3), 271–285. https://doi.org/10.1007/s10032-015-0246-y
Sai  Prasanthi,  B.,  &  Setty,  D.  R.  (2015).  Indian  Paper  Currency  Authentication  System  using  Image processing. International Journal of Scientific Research Engineering & Technology , 4 (9), 2278–2882. Retrieved from www.ijsret.org
Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  7  Tahun  2011  tentang  Mata  Uang.  (n.d.).  Retrieved  from http://www.bi.go.id/id/tentang-bi/uu-bi/Documents/UU 7 Tahun 2011.pdf