Darmawan, A., Widyadhana, I. G. N. G. A. and Binugroho, E. H. (2022) “Implementasi Metode Deep Learning pada Prototipe Validator Uang Rupiah”, Sebatik, 26(2) Submitted:  2022-11-18 Accepted:  2022-12-20 Published:  2022-12-21
Sebatik Vol. 26 No. 2 Desember 2022 ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY DOI:10.46984/sebatik.v26i2.2101

## IMPLEMENTASI METODE DEEP LEARNING PADA PROTOTIPE VALIDATOR UANG RUPIAH
Adytia Darmawan 1) , I Gusti Nyoman Geri Athallah Widyadhana 2) , dan Eko Henfri Binugroho 3)
1,2,3 Teknik Mekatronika, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
1,2,3 Jl. Raya ITS, Keputih, Sukolilo, Surabaya, 60111 E-mail: adyt@pens.ac.id 1) , nyomangeri7@gmail.com 2) , sragen@pens.ac.id 3)

## ABSTRAK
Validator uang kertas adalah alat untuk memvalidasi keaslian serta nominal uang kertas yang sering digunakan pada mesin penjual otomatis. Ketepatan pendeteksian nominal dan keaslian uang kertas sangat penting pada alat validator ini.  Banyak validator uang kertas yang buruk kinerjanya ketika mendeteksi uang yang usang. Untuk meningkatkan ketepatan dilakukan pengembangan  validator  uang  kertas  rupiah  dengan  menggunakan  metode deep  learning .  Model  yang  digunakan  tidak hanya  dapat  memvalidasi  keaslian  uang  rupiah,  tetapi  juga  dapat  mengklasifikasikan  nilai  nominal  uang  rupiah.  Agar sistem robust , sistem akan mengidentifikasi uang kertas dua kali menggunakan dua model  yang berbeda. Model  pertama untuk  mengenali  nominal  uang  di  bawah  sinar Light  Emitting  Diode (LED),  sedangkan  model  kedua  digunakan  untuk mengenali keaslian dari uang melalui gambar tak kasat mata yang muncul di bawah sinar ultraviolet (UV). Pecahan Rupiah yang digunakan untuk data set adalah Rp1.000,00, Rp2.000,00, Rp5.000,00, dan Rp10.000,00.  Uang kertas Rupiah palsu juga  digunakan  untuk  training  model.  Keseluruhan  metode  diuji  coba  pada  prototipe  validator  uang  kertas  yang  telah dibuat.  Hasil  percobaan  menunjukkan  masing-masing  model  memiliki  akurasi  yang  baik  dalam  mendeteksi  uang  kertas Rupiah dengan presisi 99% untuk setiap kelas.
Kata Kunci: Validator Uang, Uang Kertas, Deep Learning, Akurasi, Keaslian, Prototipe Validator.

## 1. PENDAHULUAN
Rupiah  adalah  mata  uang  resmi  yang  diakui  oleh Negara Republik Indonesia (Watung, 2019). Berdasarkan bentuk fisiknya, uang Rupiah terbagi menjadi dua bentuk yaitu  uang  kertas  dan  uang  logam  (Sumaila,  2020). Kedua  jenis  tersebut  memiliki  ciri  khas  tersendiri  untuk menentukan  keaslian  uang  tersebut.  Koin  dapat dibedakan  dari  diameternya  dan  bahan  yang  digunakan untuk  membuat  koin  tersebut.  Sedangkan  uang  kertas rupiah  terbuat  dari  kertas  yang  memiliki  ciri  khas tersendiri  yang  dapat  membedakan  uang  kertas  asli  dan palsu. Ciri-ciri tersebut adalah warna, benang pengaman, logo  Bank  Indonesia, watermark ,  gambar recto  verso , dan  lain-lain.  Ada  juga  ciri-ciri  kasat  mata  yang  bisa terlihat  saat  uang  kertas  terkena  sinar  Ultraviolet  (UV). Maraknya  pembayaran  digital  menggunakan  uang elektronik,  tentu  merubah  kebiasaan  masyarakat  pada umumnya.  Tidak  semua  masyarakat  dapat  langsung beralih ke uang digital,  sehingga masih  diperlukan uang tunai  untuk  sistem  pembayaran.  Untuk  mendukung program c ontactless diperlukan alat yang mengkombinasikan pembayaran digital dengan pembayaran  tunai  secara  otomatis.  Transaksi  tunai biasanya  dilakukan  antar  manusia,  namun  kini  manusia dapat  melakukan  transaksi  dengan  alat  seperti vending machine . Vending  machine adalah  mesin  yang  dapat menjual  produk  kepada  pelanggan  secara  otomatis berdasarkan  pilihan  mereka.  Proses  ini  dapat  dilakukan tanpa adanya interaksi antar manusia. Karena proses jual
beli  sudah  otomatis,  diperlukan  alat  tambahan  untuk mendeteksi  keaslian  dan  nominal  uang  kertas  yang diberikan  nasabah.  Sistem  yang  biasa  digunakan  untuk mengenali  uang  pada  mesin  penjual  otomatis  memiliki akurasi  yang  tinggi,  tetapi  dengan  meningkatnya  siklus penggunaan uang kertas, beberapa karakteristik mungkin hilang tetapi karakteristik lain seperti keamanan benang, gambar  laten,  dan watermark tidak  (Lee  dkk,  2017). (Sujana  dkk,  2019)  telah  mengkomparasikan  analisis sistem pembayaran uang tunai cash money dan e-money . Pada  intinya  fleksibilitas  sangat  mudah  menggunakan e-money , akan tetapi tidak semua masyarakat menggunakan e-money . Masih banyak orang menggunakan cash  money .  Penggunaan cash  money perlu difasilitasi  agar pengguna tidak terlalu rumit untuk mempersiapkan  uang  yang  harus  terkondisi  warnanya, tidak terlipat dan tidak terbalik. Beberapa penelitian telah dilakukan  untuk  menciptakan  sistem  yang  tepat  dengan tingkat  penerimaan  yang  tinggi  untuk  validasi  uang kertas.  Ada  penelitian  yang  menggunakan  sensor  warna untuk mendeteksi keaslian uang kertas.
(Andika  dkk,  2018)  dan  (Alifuddin  dkk.,2019) menggunakan sensor warna TCS3200 untuk mengumpulkan nilai  uang kertas. Kinerja sistem sangat bergantung  pada  kondisi  fisik  uang.  Jika  kondisi  uang usang,  maka  model  deteksi  dengan  sensor  warna  saja kurang  akurat,  sehingga  sering  diabaikan  dan  tidak  bisa digunakan  seperti  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh (Lubis,  Z.,  &  Annisa,  2020)  yang  juga  mengalami
kegagalan  jika  kondisi  uangnya  usang.  Pada  penelitian ini dibuatlah prototipe validator uang yang memanfafatkan  metode image  prosessing dengan mengimplementasikan  metode deep  learning .  (Azhar dkk.,  2021)  telah  menggunakan deep  learning untuk mendeteksi  nilai  mata uang kertas  yang peruntukkannya digunakan untuk orang yang mengalami low vision. D ari hasil penelitiannya berupa simulasi belum tertanam pada sistem  embedded sehingga  komputasi  keseluruhan algoritma  dilakukan  di Personal  Computer .  Begitu  pula dengan  penelitian  (Sani  dkk.,  2016)  yang  membuat aplikasi  di  PC  yang  dapat    mendeteksi  nominal  uang berbasis  deep  learning.  Pada  implementasinya  tidak hanya simulasi akan tetapi di uji pada prototipe alat yang dibuat  yang  tentunya  memiliki  keterbasan  spesifikasi karena  memanfaatkan  raspberry  untuk  komputasinya sehingga  perlu dilakukan optimasi agar metode tersebut dapat diterapkan pada embedded sistem yang digunakan.

## 2. RUANG LINGKUP
Ruang lingkup penelitian ini adalah mengimplementasikan image prosessing dengan metode deep  learning agar  prototipe  validator  yang  dibuat memiliki  akurasi  yang  baik  ketika  mendeteksi  uang usang  ataupun  tidak.  Pada  implementasinya  tidak  hanya simulasi  akan  tetapi  di  ujicobakan  pada  prototipe validator  uang  kertas  yang  telah  dibuat.  Harapannya dengan  dibuatnya  prototipe  alat  berbasis image prosessing ini  dapat  sebagai  sumber  referensi    yang dapat  mendukung  program  pembayaran contactless (nirsentuh)  dengan  kepresisian  pendeteksian  nilai nominal  dan  keaslian  uang  kertas.  Pada  penelitiaan  ini hanya  dilakukan  pengujian  beberapa  nilai  mata  uang rupiah  yaitu  uang  kertas  rupiah  Rp1.000,  Rp2.000, Rp5.000  dan  Rp10.000.  Harapannya  dengan  metode yang  dipilih,  pendeteksian  uang  lebih  fleksibel  dan akurat. Fleksibel yang dimaksud adalah alat tetap mampu mendeteksi  uang  kertas  dengan  presisi  walau  dalam kondisi uang usang/baru, sedikit terlipat, dan posisi tidak beraturan.

## 3. BAHAN DAN METODE
Pemrosesan  gambar  merupakan  metode  yang  terbaik untuk membedakan uang asli dan uang palsu. Gambar 1 menunjukkan  ciri-ciri  uang  kertas  rupiah  dengan watermark yang merupakan unsur pengaman yang dapat dilihat dengan diterawang.
(Apoloni  dkk,  2022)  menggunakan Optical  Character Recognition untuk mendeteksi teks pada uang kertas dan K-means  clustering untuk  mendeteksi  nilai  warna  uang kertas dengan rata-rata validasi sistem mencapai 95,86%. (S.  Dhanya  dkk,  2016)  membuat  gambar template uang asli dan membandingkannya dengan input menggunakan LabView. Rushikesh Jadhav, et. Al. (Jadhav dkk, 2022), mengimplementasikan Convolution  Neural  Network sebagai  model deep  learning untuk  mendeteksi  uang kertas  dengan  akurasi  95%.  Model  yang  dibuat  tidak hanya  berfungsi  sebagai  pengenal  tetapi  juga  sebagai kalkulator karena menambahkan semua denominasi mata uang  yang  dikenalinya.  Pembelajaran  transfer  juga  bisa menjadi  solusi  untuk  mengenali  uang  kertas.  Dengan basis seperti
ResNet152v2 , MobileNet , dan NASNetMobile ditambah dengan
arsitektur Convolutional  Neural  Network baru  dapat  memberikan akurasi  yang  tinggi  (Linkon  dkk,2020).  Dari  referensi tersebut  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  dan  diuji  pada prototipe  yang  dibuat.  Pada  implementasinya  sangat diperlukan  kajian  penerapan Convolutional  Neural Network (CNN)  yang  diproses  menggunakan embedded PC.  Pada  penelitian  ini  memanfaatkan  YOLOv4-tiny yang di proses pada prototipe validator yang telah dibuat dengan  prosessor  raspberry  4  disertai  module  kamera untuk mengambil gambar uang yang akan dideteksi.

## 3.1 Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah jaringan  saraf  yang  dirancang  khusus  untuk  memproses data  piksel  dari  gambar  (Rahman  dkk.,  2021).  CNN terdiri  dari  tiga  layer,  yaitu convolutional  layer , pooling layer , dan fully connected layer . Tugas lapisan konvolusi adalah  mengekstraksi  fitur-fitur  pada  citra  masukan. Filter kernel akan bergerak di sekitar citra melakukan d ot multiplier dan  nilai  keseluruhan  yang  dicapai  dapat disebut feature  maps ,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Gambar 1. Watermark uang 10000 (Bank Indonesia, 2022)
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Pooling  layer adalah  untuk  mengurangi  dimensi  dan total  parameter. Pooling  layer juga  dapat  digunakan untuk  mengekstraksi  fitur  dominan. Feature  map yang dibuat  dari convolution  layer dan pooling  layer masih dalam array  multidimensional ,  oleh  karena  itu  perlu dibentuk ulang menjadi vektor. Vektor ini akan menjadi masukan  dari  lapisan  yang  terhubung  sepenuhnya. Arsitektur  CNN  adalah  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar. 3 (Indolia dkk,  2018).

## 3.2 YOLOv4
You  Only  Look  Once (YOLO)  adalah  model  deteksi obyek  berbasis deep  learning yang  dibuat  oleh  Joseph Redmond.  Joseph  Redmond  tidak  berpartisipasi  dalam pembuatan  YOLOv4.  Alexey  Bochkovskiy,  Chien-Yao Wang,  dan  Hong-Yuan  Mark  Liao  mengembangkan YOLO  menjadi  YOLOv4  dan  meningkatkan Average Precision (AP) 10% dan Frames Per Second (FPS) 12% dibandingkan  dengan  YOLOv3  (Bochkovskiy  dkk, 2020).  Model  YOLO  didasarkan  pada Convolutional Neural  Network (CNN)  tunggal.  CNN  akan  membagi citra  menjadi  beberapa region/grid yang  kemudian memberikan  prediksi  dan  probabilitas  untuk  setiap region  secara  bersamaan.  Implementasi  YOLOv4 menggunakan  f ramework  Darknet .  Arsitektur  YOLOv4 terdiri  dari input,  backbone,  neck ,  dan dense  prediction , seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Input adalah  bentuk  gambar  yang  akan  diubah ukurannya  sesuai  dengan  resolusi layer  input .  Syarat layer yang  bisa  digunakan  adalah  bisa  dibagi  32. Backbone YOLOv4 adalah CSPDarknet53 ( Cross-Stage- Partial-connections ). Layer ini akan melakukan ekstraksi fitur  dengan  membagi input  feature  map menjadi  dua bagian.
Bagian neck adalah  lapisan  antara backbone dan dense  prediction .  Di  bagian  ini,  untuk  pengumpulan feature  maps dan  membuat  beberapa predictive  paths moving dari atas ke bawah atau sebaliknya. Di YOLOv4 menggunakan Path Aggregation Network (PANet) untuk layer neck .  Lapisan  terakhir  YOLOv4  adalah dense prediction .  Dimana  pada  layer  ini  akan  memberikan gambar kotak-kotak pembatas.
Metode  yang  diusulkan  untuk  validasi  keaslian  uang kertas  Rupiah  adalah  dengan  menggunakan  dua  model YOLOv4  yang  dilatih  secara  terpisah  menggunakan dataset  yang  berbeda.  Model  pertama  untuk  mendeteksi uang  kertas  saat  disinari  dengan  lampu  LED.  Jika terdeteksi uang kertas palsu, maka tidak akan dilanjutkan ke  tahap  pendeteksian  berikutnya.  Setelah  terdeteksi sebagai  uang  kertas  asli,  sistem  akan  melanjutkan  ke tahap pendeteksian berikutnya.
Tahap  selanjutnya  adalah  memvalidasi  uang  kertas yang  disinari  lampu  ultraviolet.  Fitur  tersembunyi  uang kertas  Rupiah  akan  ditampilkan  dan  model  kedua YOLOv4  digunakan  untuk  memvalidasi  fitur  yang muncul  pada  uang  kertas  Rupiah.  Ilustrasi  alur  kerja seperti pada Gambar 5.
Gambar 2. Contoh hasil konvolusi (Yamashita  dkk,
2018)
Gambar 3. Arsitektur CNN (DL foundations, 2020)
Gambar 4. Deteksi obyek single stage (Iyer dkk , 2021)
Gambar 5.Alur kerja sistem

## 4. PEMBAHASAN
Prototipe alat yang dibuat terdiri dari raspberry untuk implementasi  metode  yang  digunakan,  camera  untuk mendeteksi uang yang masuk, sinar UV dan lampu LED sebagai  sinar  pencahayaan,  arduino  dan  driver  motor digunakan untuk proses memasukkan dan mengeluarkan uang yang akan dideteksi. Gambar 6 adalah desain yang telah dibuat.

## 4.1 Persiapan Dataset
Sebelum  membuat  model  YOLOv4  diperlukan dataset  yang  terdiri  dari  gambar  yang  berisi  label kelas.  Pecahan  yang  digunakan  adalah  Rp1.000,00, Rp2.000,00, Rp5.000,00, dan Rp10.000,00. Perbedaaan  model  1  dan  2  ini  terletak  pada pengujiannya,  yaitu  ketika  diberi  sinar  UV  untuk model 2 dengan tidak diberi sinar UV untuk model 1. Pada  model  1  sudah  dapat  diketahui  nominal  serta keaslian uang yang diuji. Untuk memperkuat statement keaslian digunakan model 2 yaitu dengan memvalidasi jika  uang  kertas  yang  dideteksi  disinari  UV.    Untuk mendeteksi  uang  rupiah  palsu  setiap  model,  baik model  1  dan  2  dilatih  dengan  gambar  uang  rupiah palsu.  Semua  gambar  diambil  menggunakan  Modul Kamera  yang  terpasang  pada  prototipe  yang  telah terealisasi pada gambar 7.
Dataset  pertama  terdiri  dari  gambar-gambar  uang Rupiah  yang  tersinari  oleh  lampu  LED.  Jumlah dataset  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses training adalah  sebanyak  100  gambar  pada  setiap nominal  yang  terdiri  dari  uang  yang  halus,  uang kusut, dan uang terlipat atau tertekuk.
Gambar  8  merupakan  sampel  masing-masing  kelas yang digunakan untuk melatih model pertama.
Sampel dataset  ditiap kelas  diambil dari  prototipe alat validator  yang  telah  dibuat.  Gambar  yang  diambil tampak dari depan dan belakang uang kertas yang akan dideteksi.  Terdapat  5  kelas  yaitu  uang  pecahan Rp1.000,  Rp2.000,  Rp5.000,  Rp10.000,  dan  uang invalid /palsu.  Terdapat  2  model  proses  pendeteksian yaitu  pengambilan  gambar  uang  kertas  tanpa penyinaran sinar UV dan dengan penyinaran sinar UV. Tujuan  penggunaan  kedua  model  tersebut  adalah  agar sistem  lebih robust dalam  mendeteksi  uang  rupiah palsu. Pada model kedua dilatih menggunakan gambar uang  kertas  rupiah  di  bawah  sinar  UV,  baik  uang  asli ataupun  palsu.  Pengumpulan  gambar  uang  kertas Rupiah  di  bawah  lampu  LED  dan  sinar  UV  tidak cukup  untuk  melatih  model  YOLOv4.  Model YOLOv4 juga membutuhkan label dari setiap gambar. Seperti yang ditunjukkan pada gambar 8 dan gambar 9 yang  telah  diberi  label.  Label  terdiri  dari  koordinat kotak pembatas dan nama kelas. Setelah mendapatkan seluruh  citra  dan  label  yang  terkumpul,  langkah selanjutnya  adalah  membagi  dataset  utama  untuk menjadi  dataset  training,  dataset  validasi,  dan  dataset testing .  Pada  gambar  8  dan  9  merupakan  contoh dataset  tiap  model.  Untuk  model  2  ini  terletak  pada gambar  9  yang  menunjukkan  gambar  sampel  dari setiap kelas dataset yang diambil.
Gambar 6.Desain prototipe alat pembayaran
Gambar 7. Realisasi prototipe alat
Gambar 8. Sampel dataset tanpa UV
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Rasio  yang  digunakan  untuk  membagi  dataset  adalah 75%  untuk  pelatihan,  13%  untuk  validasi,  dan  12% untuk  pengujian.  Rasio  ini  berlaku  untuk    masing- masing  kelas.  Setelah  dilakukan  pemisahan  setiap dataset  kelas,  citra-citra  tersebut  digabungkan  lagi menjadi  satu  dataset.  Sebagai  contoh,  dataset  untuk pelatihan  berisi  75  gambar  dari  setiap  kelas. Dikarenakan  terdapat  5  kelas  diperlukan  jumlah  total gambar untuk pelatihan adalah 375 gambar.

## 4.2 YOLOv4 Model
Membuat  model  YOLOv4  dapat  memakan banyak  ruang  memori.  Tidak  banyak  perangkat  yang mampu  menjalankan  model  YOLOv4  untuk  deteksi objek. Dalam penelitian ini model perlu diimplementasikan  dalam embedded  system .  Solusi untuk  ini  adalah  dengan  menggunakan  model YOLOv4-tiny.  Modelnya  masih  bekerja  dengan  cara yang  sama  seperti  model  YOLOv4  asli,  tetapi memiliki  ukuran  file  yang  kecil.  Dengan  ukuran  file yang kecil diharapkan komputasinya tidak terlalu berat dibandingkan  versi  YOLOv4  yang  di  proses  prototipe alat  validator  yang  telah  dibuat.  Gambar  10 menunjukkan arsitektur YOLOv4-tiny.
Sebelum melatih YOLOv4-tiny, kita perlu menentukan filter  untuk  kedua  konvolusi  yang  terjadi  sebelum YOLO  Head.  Persamaan  (1)  dapat  digunakan  untuk mencari jumlah filter yang tepat.
Filter =  ( number of classes +5) x 3 (1)
Karena  jumlah  kelasnya  lima,  maka  filter  untuk lapisan konvolusi adalah 30. Artinya keluarannya akan menjadi   30 dimensi dengan ukuran filter 3 x 3. Bobot kecil  YOLOv4  dilatih  menggunakan  29  lapisan pertama  dari      bobot  prapelatihan  untuk  lapisan konvolusional.

## 4.3 Hasil Eksperimen
Hasil  training  bobot  YOLOv4  pertama  seperti pada Gambar 11. Iterasi yang digunakan untuk training adalah  10000.  Dari  hasil  tersebut  terlihat Mean Average  Precision (MAP)  mencapai  100%  dengan rata-rata  loss  0,003  dan  tidak  berkurang  lagi.  Proses training model dilakukan dengan menggunakan virtual machine  Google  Colab .  Proses  ini  berjalan  selama delapan jam dengan hasil training model pertama.

## Gambar 9. Sampel dataset dengan sinar UV
Gambar 10.Arsitektur  YOLOv4 tiny
Gambar 11. Trainning chart YOLOv4- tiny pertama
Model  kedua  yang  dilatih  menggunakan  citra  uang kertas UV Rupiah mencapai  100% MAP sekitar  1000 iterasi  dengan  rata-rata  loss  sekitar  0,1.  Kerugian berkurang selama iterasi hingga mencapai 0,003, tetapi MAP  tetap  sama.  Iterasi  pelatihan  adalah  9500.  Hasil kedua seperti pada Gambar 12.
Kedua  bobot  yang  telah  dibuat  tersebut  perlu  diuji untuk  melihat  kinerja  dalam  mengklasifikasikan pecahan  dan  keaslian  uang  rupiah.  Eksperimen dilakukan dengan menggunakan Raspberry Pi 4 model B  sebagai  perangkat  untuk  menjalankan  model  dan bobot YOLOv4-tiny. Setiap gambar uang Rupiah yang diambil  diubah  ukurannya  menjadi  416  x  416  dan dinormalisasi  sebelum  digunakan  sebagai  input. Menggunakan  dataset  testing  yang  sudah  dibuat  saat memecah  seluruh  dataset  dan  tambahan  uang  Rupiah yang  bukan  dari  dataset.  Gambar  yang  digunakan untuk  pengujian  adalah  uang  kertas  Rupiah  pecahan Rp1.000,00,  Rp2.000,00,  Rp5.000,00,  Rp10.000,00, dan uang Rupiah palsu terdiri dari uang kertas mainan dan  uang  cetak  menggunakan  printer.  Pengujian dilakukan  dengan  cara  mendeteksi  setiap  kelas sebanyak  10  kali  dengan  uang  yang  berbeda  pada setiap  percobaan.  Selain  menampilkan  kepresisian model  dalam  mendeteksi uang,  model dapat menghasilkan boundary  box yang  berfungsi  untuk menandai  objek  yang  terdeteksi.  Eksperimen  pertama adalah  dengan  menggunakan  model  1.  Hasil  sampel pendeteksian uang kertas Rupiah seperti pada Gambar 13.
Gambar  14  menunjukkan  hasil  presisi  dari  setiap percobaan.  Dari  hasil  saat  model  deteksi  Rp1.000 memiliki  presisi  rata-rata  99,79%,  untuk  Rp2.000 presisi rata-rata yang diperoleh adalah 99,78%, presisi rata-rata  saat  mendeteksi  Rp5.000  adalah  99,02%, presisi  rata-rata  dalam  mendeteksi  uang  kertas Rp10.000 adalah 99,57%, dan terakhir saat mendeteksi uang  kertas  yang  tidak  sah  memiliki  presisi  rata-rata 99,95%.
Model kedua diuji menggunakan pecahan Rupiah yang  sama  seperti  sebelumnya  dan  mata  uang  Rupiah palsu  yang  sama.  Untuk  menguji  keakuratan  model kedua uang kertas Rupiah disinari sinar UV dari lampu UV.  Contoh  hasil  uji  coba  ditunjukkan  pada  Gambar 15.
Gambar 12. Trainning chart YOLOv4-tiny kedua
Gambar 13.Hasil deteksi model 1
Gambar 14. Hasil uji rerata kepresisian deteksi uang model 1
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Hasil  dari  seluruh  pengujian  dibentuk  menjadi grafik  yang dapat dilihat pada Gambar 16. Dari grafik tersebut terlihat rata-rata presisi model saat mendeteksi Rp1.000 sebesar 99,99%, Rp2.000 mencapai 99,902%, Rp5.  000  diperoleh  rata-rata  presisi  99,95%, pendeteksian Rp10.000 mencapai 99,96%, dan Invalid memiliki presisi rata-rata 99,69%.
Perbedaan  presisi  saat  mendeteksi  uang  rupiah dengan  kedua  model  dipengaruhi  oleh  posisi  uang kertas.  Karena  kamera  menggunakan  lensa  lebar tambahan,  gambar  yang  diambil  terdistorsi.  Jika  uang kertas  tidak  berada  di  tengah  kamera,  akan  ada  lebih banyak distorsi.

## 5. KESIMPULAN
Implementasi  metode deep  learning pada  prototipe validator  uang  rupiah  ini  memiliki  rerata  presisi  99% untuk setiap kelas atau nominal yang diuji. Pemanfaatan pendeteksian keaslian uang kertas dengan metode image processing merupakan solusi terbaik agar uang walaupun usang  ataupun  tidak,  tetap  terbaca  dengan  baik.  Kondisi uang yang sedikit terlipat masih mampu dideteksi dengan baik.  Terkadang  pembayaran  uang  kertas  pada vending machine umumnya  selalu  dikondisikan  posisinya  ketika memasukkan ke alatnya, agar mesin mampu mendeteksi dengan  baik.  Hal  ini  ditandai  dengan  akurasi  MAP  di kedua model menunjukkan hasil yang baik saat pelatihan dan  pengujian.  Grafik  pelatihan  kedua  model  mencapai 100% MAP. Saat menguji kedua model, presisi rata-rata sekitar  99%  untuk  setiap  kelas.  Dengan  adanya pengembangan  pendeteksian  ini,  posisi  uang  yang terbalik  tetap  dapat  terdeteksi  asalkan  data  set  yang digunakan telah tersedia dan telah dilatih pada mesin

## 6. SARAN
Pengembangan  validator  uang  tunai  khususnya  uang kertas  sangat  baik  akurasi  dan  ketepatannya  ketika menggunakan image  processing .  Perlu  ditambahkan proses  kalibrasi image pada  kamera  untuk  mengurangi distorsi  kamera  akibat  penambahan  lensa wide sebelum pengambilan data dan proses pendeteksian. Kalibrasi ini penting agar pendeteksiannya lebih akurat. Setelah tidak ada distorsi gambar penambahan c aliper image mungkin bisa  digunakan  agar  lebih  akurat  pendeteksiannya. Dengan metode ini, gambar penciri dari uang yang akan dideteksi  dapat  dibandingkan  dengan  detil  uang  asli. Sistem  prototipe  yang  dibuat,  ke  depan  akan digabungkan  dengan payment  gateway, sehingga menjadi raw  model  low  cost sistem  yang  memiliki  fitur pembayaran uang digital  dan uang tunai kertas pada satu alat portable ini.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Alifuddin,  M.  (2019,  5).  Rancang  bangun  sistem pengembalian  uang  kertas  rupiah  pada  mesin vending  berbasis  arduino  uno. ILKOM  Jurnal Ilmiah, 11 (1), 77-85. Andika,  F.,  &  Kustija,  J.  (2018,  7). Nominal  of  Money and Colour Detector  for the Blind People . IOP Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering, 384 (1).
Apoloni, J., Escueta, S., & Sese, J. (2022, 5). Philippine Currency  Counterfeit  Detector  using  Image Processing . 2022  IEEE  18th  International
Colloquium on Signal Processing &
Applications (CSPA) , 436-441.
Azhar,  K.,  Santoso,  I.,  &  Soetrisno,  Y.  (2021,  9). Implementasi Deep  Learning Menggunakan
Metode Convolutional  Neural  Network dan
Gambar 15. Hasil deteksi model 2
Gambar 16. Hasil uji rerata kepresisian deteksi uang model 2
Algoritma  YOLO  Dalam  Sistem  Pendeteksi Uang  Kertas  Rupiah  bagi  Penyandang Low Vision . Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, 10 (3), 502-509.
Bank Indonesia. (2022, November). Retrieved from Detil Uang: https://www.bi.go.id/id/rupiah/gambar- uang/Detail-Uang.aspx?Bahan=Kertas&ID=14
Bochkovskiy, A., Wang, C.-Y., & Liao, H.-Y. (2020, 4).
YOLOv4: Optimal  Speed  and  Accuracy  of Object Detection . Retrieved from http://arxiv.org/abs/2004.10934
Dhanya,  S.,  &  Kirthika,  N.  (2016,  11). Design  and implementation  of  currency  recognition  system using  LabVIEW . 2016  Online  International
Conference on Green Engineering and Technologies (IC-GET) , 1-5. DL  Fooundation.  (2020). Neural  Network  from  scratch: Part 3; Deep Learning Framework Implementation. Retrieved from https://foundationsofdl.com/2020/07/18/deep- learning-framework-from-scratch-part-3/
Indolia,  S.,  Goswami,  A.,  Mishra,  S.,  &  Asopa,  P.
(2018). Conceptual Understanding of
Convolutional  Neural  Network-  A  Deep Learning Approach. Procedia Computer Science, 132 , 679-688.
Iyer, R.,  Shashikant  Ringe, P., Varadharajan  Iyer, R.,  & Prabhulal Bhensdadiya, K. (2021). Comparison of  YOLOv3,  YOLOv5s  and  MobileNet-SSD  V2 for  Real-Time  Mask  Detection . Article  in International Journal of Research in Engineering  and  Technology .  Retrieved  from https://www.researchgate.net/publication/35321 1011 Jadhav,  R.,  Kalbande,  S.,  Katkar,  R.,  Katta,  R., Bharadwaj, R., Year, T., & Rakhi Bharadwaj, P. (2022). Currency  Recognition  using  Machine Learning.  International  Research  Journal  of Engineering  and  Technology. Retrieved  from www.irjet.net
Lee,  J.  W.,  Hong,  H.  G.,  Kim,  K.  W.,  &  Park,  K.  R. (2017). A  survey  on  banknote  recognition methods by various sensors. Switzerland: MDPI
AG.
Linkon, A., Labib, M., Bappy, F., Sarker, S., Marium-E-
Jannat, & Islam, M. (2020, 12). Deep Learning
Approach Combining Lightweight CNN Architecture  with  Transfer  Learning:  An Automatic  Approach  for  the  Detection  and
Recognition of Bangladeshi Banknotes . Retrieved from http://arxiv.org/abs/2101.05081 Lubis, Z., Annisa, S., & Di, A. (2020). Perancangan Alat Baru  Untuk  Nominal  Uang  Pada Vending Machine. Rahman,  S.  R.  (2021). Convolutional  Neural  Networks
Untuk Visi Komputer Jaringan Saraf Konvolusional  untuk  Visi  Komputer  ( Arsitektur
Baru, Transfer  Learning,  Fine  Tuning,  dan Pruning). Deepublish.
Sani,  K.,  Winarno,  W.,  &  Fauziati,  S.  (2016).  Analisis Perbandingan  Algoritma Classification untuk Authentification  Uang  Kertas  (Studi  Kasus: Banknote Authentification).
Sujana, D., Mardzotillah, Q., Nuraidin, A., Rosip, M. A., &  Sulistianto,  W.  (2019).  Komparasi  Analisa Sistem  Simulasi Vending  Machine  Automatic Cash Money Dan E-Money Di Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang. JUTIS, 7 (1).
Sumaila,  M.  V.  (2020).  Persepsi  Pedagang  Terhadap
Penggunaan Uang Logam Yang Tidak Digunakan Di Desa Molompar Timur Kecamatan Belang. MANADO: IAIN MANADO.
Watung, P. (2019). Kajian Yuridis Mengenai Keberadaan  Bitcoin  Dalam  Lingkup  Transaksi Di  Indonesia  Ditinjau  Dari  UU  No.  7  Tahun 2011 Tentang Mata Uang. Lex Et Societatis , 5- 13.
Yamashita, R., Nishio, M., Do, R., & Togashi, K. (2018, 8). Convolutional neural networks: an overview and  application  in  radiology. Insights  into Imaging, 9 (4), 611-629.