Abstrak—Sistem  pendeteksi  keaslian  uang  kertas  rupiah merupakan metode yang dibutuhkan karena uang merupakan materi  penting  sehingga  sering  terjadi  tindak  kriminalitas. Metode yang sering digunakan adalah image processing untuk scaling  dan  color  conversion,  segmentasi  untuk  mendapatkan pola tertentu, atau dengan memperhatikan ciri fisik uang kertas rupiah,  seperti  tekstur  dan  pola  terawang.    Namun,  metode- metode tersebut dapat dikatakan kurang efektif apabila terjadi peningkatan pemalsuan uang kertas rupiah dalam bentuk fisik. Sehingga penulis merancang sistem counting yang menggunakan  sinar  ultraviolet  untuk  menampilkan  hidden pattern  sebagai  fitur  khusus mendeteksi  keaslian  uang  dengan metode  machine  learning    dan  menambahkan  sistem  counting buatan sendiri dengan fitur rotation invariant untuk melakukan pendeteksian  lebih  dari  satu  lembar  uang  kertas  rupiah. Perpaduan  image  processing  dan  machine  learning  pada penelitian  ini  mampu  memberikan  hasil  pengujian  prototipe dengan  metode  k-NN  dan  CNN  memberikan  persentase keberhasilan  prediksi  sebesar  lebih  dari  90%  dibandingkan dengan SVM, Random Forest, dan Naive Bayes yang kurang dari 85%.  Mekanik  prototipe  ini  mampu  melakukan  pendeteksian kurang  dari  4  detik  dengan  10  lembar  uang  kertas  yang dideteksi.  Dengan  meningkatkan  metode  detection  yang  lebih expert,  seperti  deep  learning  dengan  model  yang  fleksibel  jika ingin digunakan dalam pendeteksi mata uang selain rupiah.
Kata  Kunci—Sinar  Ultraviolet,  Rupiah,  Rotation  Invariant, Image Processing, Machine Learning.

## I. PENDAHULUAN
ALAM  lingkungan  digitalisasi  baru  saat  ini,  orang dibatasi  oleh  teknologi,  dan  teknologi  itu  berkembang pesat. Tentu saja, penemuan semacam itu membuat hidup kita lebih  mudah.  Orang-orang  sekarang  dapat  menyelesaikan tugas  mereka  dengan  sedikit  usaha,  yang  dimungkinkan karena  kemajuan  teknologi.  Namun,  beberapa  orang menyalahgunakan manfaat teknologi tersebut untuk mencapai tujuan mereka. Ada banyak contoh semacam ini di sekitar [1]. Salah satu kegiatan tersebut adalah produksi mata uang palsu yang dipraktikkan untuk menipu orang [2]. Mata uang palsu digambarkan sebagai mata uang yang diproduksi tanpa persetujuan hukum pemerintah. Untuk mencetak uang palsu,  orang-orang  yang  tidak  jujur  menggunakan  teknik pemindaian  dan  pencetakan  yang  paling  mutakhir. Perkembangan  uang  palsu  tersebut  berdampak  pada perekonomian negara manapun [1].
Sistem  pengenalan  keaslian  mata  uang  kertas  merupakan salah  satu  jenis  sistem  kecerdasan  buatan  yang  sangat dibutuhkan  dan  krusial  saat  ini.  Sistem  pengenalan  ini memiliki  berbagai  aplikasi  potensial  yang  relevan  dalam sistem perbankan elektronik atau, sistem deteksi mata uang, atau untuk mendeteksi uang kertas palsu [3]. Terdapat banyak metode yang digunakan untuk melakukan identifikasi apakah
uang  tersebut  termasuk  uang  asli  atau  bukan.  Beberapa metode  yang  paling  sering  digunakan  adalah  image processing,  dengan  melakukan  deteksi  tepi,  watermarking, ekstraksi fitur, metode segmentasi atau dengan memperhatikan  ciri  fisik  uang  kertas  secara  langsung  [4]. Adapula  yang  menggunakan  metode Convolution  Neural Network (CNN)  untuk  meningkatkan  akurasi  pendeteksian kepalsuan uang kertas [5].
Namun,  metode-metode  tersebut  dapat  dikatakan  kurang efektif  apabila  terjadi  peningkatan  pemalsuan  uang  kertas dalam  bentuk  fisik  sehingga  membuat  tingkat  akurasi berkurang  jika  hanya  memproses  uang  kertas  secara langsung.  Adapun  pada  mesin  ATM  untuk  setor  tunai  juga memiliki beberapa kekurangan, seperti jika pada uang kertas terdapat benda asing (stepler, isolasi, stiker, coretan, dan lain- lain),  lusuh,  terlipat,  lembab  atau  lengket  maka  tidak  akan diterima oleh mesin walaupun uang tersebut asli. Oleh karena itu,  dalam  penelitian  ini,  saya  merancang  sistem  yang menggunakan sinar ultraviolet  untuk membantu  pengenalan keaslian  uang  kertas  rupiah.  Citra  dengan  UV  digunakan untuk  membedakan  antara  mata  uang  kertas  asli  dan  palsu, karena di bawah sinar UV visual yang berbeda di area tertentu dari  uang  kertas  asli  akan  bersinar  dan  menunjukkan  pola tersembunyi [3].
Penelitian ini juga mengutamakan aspek keakuratan dalam penggunaannya.  Oleh  karena  itu,  proses  yang  akan  diolah adalah  bagian  uang  yang  hanya  memiliki hidden  pattern untuk mengurangi waktu pemrosesan dan dilanjutkan dengan features  extraction .  Sebelum  dimasukkan  ke  dalam  metode machine  learning ,  dilakukan  terlebih  dahulu  proses image pre-processing ,  seperti  mengurangi noise,  edge  detection,
Rancang Bangun Sistem Pendeteksi Keaslian Uang Kertas Rupiah Menggunakan Sinar UV dengan Metode

## Machine Learning
Alvin Daffa Kumara Zulfiansyah, Hendra Kusuma dan Muhammad Attamimi Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : hendraks@ee.its.ac.id
D Gambar 1. Safety Element Rupiah.
Gambar 2. Color Conversion HSV.
dan region of interest . Dengan sistem seperti ini, diharapkan mampu  menjadi  salah  satu  metode  untuk  menghitung sekaligus  mendeteksi  keaslian  uang  kertas  rupiah  secara rotation invariant dengan akurat.

## II. DASAR TEORI

## A. Rupiah
Rupiah adalah satuan moneter dan alat pembayaran yang sah  dalam  Negara  Kesatuan  Republik  Indonesia,  simbol kedaulatan  negara  yang  harus  dijunjung  tinggi  oleh  seluruh warga  negara.  Sesuai  dengan  mandat  pengelolaan  rupiah, Bank  Indonesia  mengemban  misi  untuk  memenuhi kebutuhan uang rupiah masyarakat akan pecahan yang layak, layak  edar,  disampaikan  tepat  waktu  melalui  mekanisme yang  didorong  oleh  bank  sentral  sejalan  dengan  arah kebijakan cashless ,  dengan  tetap  mengutamakan  efisiensi. dan kepentingan nasional. Salah satu tantangan yang dihadapi Bank  Indonesia  dalam  pengelolaan  uang  rupiah  adalah peredaran uang rupiah palsu.
Pada  uang  kertas  rupiah  memiliki  ciri  khusus  yang digunakan sebagai langkah preventif awal untuk mendeteksi apakah uang kertas tersebut asli atau bukan. Hal-hal tersebut meliputi pengecekan sesuai dengan standarisasi uang rupiah seperti ukuran, warna, desain dan fitur keamanan seperti yang ditunjukkan Gambar 1.
B. Ultraviolet
Sinar ultraviolet (UV) adalah bentuk radiasi elektromagnetik  dengan  panjang  gelombang  yang  lebih pendek  dari  cahaya  yang  terlihat  oleh  mata  manusia.  Sinar UV terbagi menjadi tiga kategori utama: UV-A, UV-B, dan UV-C.  UV-A  memiliki  panjang  gelombang  terpanjang  dan paling  dekat  dengan  cahaya  terlihat,  sementara  UV-B memiliki  energi  yang  lebih  tinggi  dan  dapat  menyebabkan kulit terbakar jika terpapar berlebihan. UV-C memiliki energi paling tinggi dan efek sterilisasi yang kuat. Meskipun UV-C
tidak  mencapai  permukaan  Bumi  karena  diserap  oleh atmosfer, lampu UV-C khusus dapat menghasilkan sinar UV- C  untuk  tujuan  sterilisasi  dan  pengendalian  mikroba. Penggunaan  lampu  UV  meliputi  sterilisasi,  pengobatan medis,  dan  berbagai  industri  seperti  pencetakan  dan elektronik.  Namun,  penting  untuk  berhati-hati  terhadap paparan  berlebihan  sinar  UV  karena  dapat  menyebabkan kerusakan kulit dan mata.
Biasanya,  sinar  UV-A  digunakan  untuk  mengungkapkan pola  tersembunyi  pada  uang  kertas  Rupiah.  Pola  tersebut terbuat  dari  tinta  khusus  yang  merespons  sinar  UV-A  dan akan terlihat jelas saat disinari dengan lampu UV-A.

## C. OpenCV
OpenCV adalah computer  vision  library lintas  platform berdasarkan  distribusi  lisensi  BSD (sumber terbuka).  Dapat berjalan  di  sistem  operasi Linux,  Windows dan Mac  OS . Dapat  mengimplementasikan  banyak  algoritma  dalam pemrosesan  citra  dan machine  vision ,  Ini  terutama  menulis program dalam C++ dan juga berisi banyak antarmuka bahasa umum  lainnya.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  aplikasi perangkat lunak OpenCV telah meluas. Area aplikasi utama adalah  interaksi  manusia-komputer,  pengenalan  objek, pemrosesan citra, pengenalan wajah dan gerakan, pelacakan gerak, robotika, Analisis gerak, visi mesin, analisis struktural, dan keselamatan berkendara mobil [6].
Pada OpenCV digunakan dua proses utama dalam digital image  processing yang  merupakan  penggunaan  komputer digital untuk memproses citra digital melalui suatu algoritma, yaitu color space HSV dan color segmentation threshold [7] . HSV  memodelkan  representasi  dengan  cara  mencampurkan cat  dari  berbagai  warna  bersama-sama  dengan  saturasi dimensi menyerupai berbagai warna cerah berwarna dan nilai dimensi  yang  menyerupai  campuran  warna  dengan  jumlah yang  bervariasi  dari  warna  hitam  atau  putih  seperti  yang ditunjukkan Gambar 2.
Color  segmentation  threshold adalah  proses  segmentasi citra berdasarkan warna menggunakan nilai ambang tertentu. Proses ini melibatkan pengaturan nilai ambang untuk  setiap saluran  warna  (misalnya,  merah,  hijau,  biru).  Nilai  ambang ini  digunakan  untuk  memisahkan  piksel  citra  menjadi  dua
Gambar 3. Thresholding Image.
Gambar 4. Base Prototype.
(A) (B) Gambar 5. (A) Roller Pertama (B) Roller Kedua. Gambar 6. Holder Lampu Ultarviolet.
Gambar 7. Schematic Modul PCB.
kelompok berdasarkan nilai intensitasnya. Piksel dengan nilai intensitas  di  atas  nilai  ambang  akan  diberi  label  satu kelompok, sedangkan piksel dengan nilai intensitas di bawah nilai  ambang  akan  diberi  label  kelompok  lain  seperti  pada Gambar 3.
D. Machine Learning
Machine  Learning adalah  studi  ilmiah  tentang  algoritme dan  model  statistik  yang  digunakan  sistem  komputer  untuk melakukan  tugas  tertentu  tanpa  diprogram  secara  eksplisit. Mempelajari algoritme di banyak aplikasi yang kita gunakan sehari-hari.  Algoritma  ini  digunakan  untuk  berbagai  tujuan seperti  penambangan  data,  pemrosesan  citra,  analitik prediktif.  Keuntungan  utama  menggunakan  pembelajaran mesin adalah, setelah algoritme mempelajari apa yang harus dilakukan dengan data, algoritme dapat melakukan tugasnya secara  otomatis.  Dalam  makalah  ini,  ulasan  singkat  dan prospek  masa  depan  dari  aplikasi  besar  algoritma pembelajaran  mesin  telah  dibuat  [8].  Pada  penelitian  ini, digunakan  beberapa  metode  sebagai  langkah  evaluasi  dan pencarian  metode  terbaik  pada  bidang machine  learning untuk mendeteksi keaslian uang kertas rupiah.
k-NN  (k-Nearest  Neighbors)  machine  learning adalah salah satu algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi  dan  regresi.  Algoritma  ini  termasuk  dalam kelompok metode pembelajaran malas (lazy learning) , yang artinya tidak membangun model dari data training, melainkan hanya  menyimpan  data  training  tersebut.  Pada  saat melakukan  prediksi,  algoritma  kNN  mencari  k  tetangga terdekat  dari  data  uji  dan  memprediksi  label  data  uji berdasarkan mayoritas label dari K tetangga terdekat tersebut. Jumlah k yang dipilih dapat diatur oleh pengguna. Algoritma k-NN dapat digunakan untuk berbagai jenis data, seperti data numerik,  kategorikal,  dan  citra.  Beberapa  penelitian  juga telah  mengembangkan  variasi  dari  algoritma  kNN,  seperti AE-kNN  yang  menggunakan  autoencoder  untuk  reduksi dimensi [9].
Support  Vector Machine (SVM) machine learning adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk klasifikasi
dan regresi. Algoritma ini didasarkan pada teori pembelajaran statistik dan bekerja dengan mencari hyperplane terbaik yang memisahkan  dua  kelas  pada  input  space.  SVM  dapat digunakan  untuk  berbagai  jenis  data,  seperti  data  numerik, kategorikal,  dan  teks.  Algoritma SVM mencari hiperplane yang  dapat  memaksimalkan  margin,  yaitu  jarak  antara hiperplane dan titik-titik data terdekat dari kedua kelas. Titik- titik  data  yang  paling  dekat  dengan  hiperplane  disebut sebagai vektor pendukung (support vector) , yang memberikan  nama  bagi  algoritma  ini. SVM berupaya  untuk membangun hiperplane yang  memisahkan  kelas  dengan margin  terbesar,  sehingga  memiliki  kemampuan  yang  baik untuk menggeneralisasi pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Random  Forest (RF) machine  learning adalah  teknik ensemble yang dikembangkan oleh Breiman untuk klasifikasi dan regresi. RF bekerja dengan menggabungkan prediksi dari beberapa  pohon  keputusan  yang  dibuat  secara  acak  pada subset  data  training  yang  berbeda.  RF  memiliki  kelebihan seperti  dapat  menangani  data  yang  sangat  besar,  memiliki kemampuan  untuk  mengatasi overfitting ,  dan  dapat digunakan  untuk  berbagai  jenis  data.  Selain  itu,  RF  juga mudah  digunakan  dan  memiliki  akurasi  yang  tinggi. Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  meningkatkan kinerja  RF,  seperti  dengan  menggunakan  teknik clustering untuk menghilangkan pohon yang redundan [10].
Naive  Bayes  machine  learning adalah  salah  satu  metode klasifikasi  pada machine  learning yang  menggunakan teorema Bayes untuk  menghitung  probabilitas  kemunculan suatu data pada setiap kelas. Metode ini cukup sederhana dan efisien  serta  dapat  memberikan  hasil  yang  cukup baik  pada beberapa  jenis  data  seperti  data  teks.  Hal  ini  terbukti  dari banyaknya  penelitian  yang  menggunakan  metode Naive Bayes sebagai salah satu metode klasifikasi dalam mengolah data  [11]. Naive  Bayes adalah  algoritma  yang  relatif sederhana  dan  cepat  untuk  pelatihan  dan  prediksi,  dapat dioptimalkan  dengan  hiperparameter  untuk  meningkatkan ketepatan  klasifikasi  dan  waktu  berjalan,  dapat  digunakan dengan Bayesian  Networks untuk  meningkatkan  akurasi klasifikasi  citra,  dan Naive  Bayes dapat  menangani  input berdimensi  tinggi  dan  tahan  terhadap  noise  pada  data  input [12].
Neural  network adalah  jenis  algoritma machine  learning yang  dimodelkan  berdasarkan  struktur  dan  fungsi  otak
Gambar 8. Diagram Blok Alat.
Gambar 9. Diagram Algoritma Machine Learning.
Gambar 10. Flowchart Kerja Sistem.
manusia. Jaringan ini terdiri dari lapisan-lapisan simpul yang saling  berhubungan,  atau  neuron,  yang  memproses  dan mengirimkan  informasi. Neural  network digunakan  dalam berbagai  aplikasi,  termasuk  pengenalan  citra  dan  ucapan, pemrosesan  bahasa  alami,  dan  kendaraan  otonom  [13]. Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis algoritma deep learning yang umumnya digunakan untuk tugas deteksi dan pengenalan citra. Algoritma ini dirancang untuk meniru fungsi korteks serebral manusia dan dapat melatih kumpulan data  besar  dengan  jutaan  parameter,  dalam  bentuk  citra  2D sebagai  input  dan  membelitnya  dengan  filter  untuk menghasilkan output yang diinginkan [14].

## III. METODOLOGI

## A. Desain Prototype
Pada desain  badan dari  pada prototipe adalah mengambil referensi  dari  roller  yang  terdapat  di  jenis-jenis  printer. Dimana  saya  mengambil  tiga  mekanisme  utamanya  dalam menarik  atau  menurunkan  kertas,  yaitu  bagian  penahan kertas, bagian untuk position adjust kertas, dan bagian roller penarik  (feed  roller)  untuk  menarik  kertas.  Penahan  kertas pada  prototype  digunakan  untuk  menahan  uang  kertas  agar tetap  pada  posisi  yang  diinginkan  dan  roller  penarik  dapat menarik  uang  kertas  secara  bergantian  dari  yang  teratas seperti yang ditunjukkan Gambar 4.
Untuk  desain  roller  pertama  seperti  Gambar  5,  dengan menambah  ukuran  roller  agar  sampai  hingga  ke  ujung  alat dari kanan ke kiri serta dikarenakan menggunakan DC motor
maka  ujung roller pertama  dibuat  menjadi  kotak dan  ujung lainnya menyesuaikan ukuran dari roller bawaan. Untuk holder  webcam, didesain  untuk  menahan webcam agar  tidak  jatuh  dan  tetap  berada  pada  posisi  yang  sama dengan  menahan  bagian  kanan  dan  kiri  dari  ujung webcam tersebut.  Sedangkan  untuk  lampu  ultraviolet  yang  memiliki ukuran  22  cm,  saya  mendesain  dengan  bentuk  ”L”  dimana terdapat  lubang  kecil  yang  berguna  untuk  dimasukkan  mur dan  baut.  Dikarenakan  terdapat  dua  lampu  ultraviolet  maka dibuatkan holder lampu ultraviolet sepasang (kanan dan kiri) seperti Gambar 6 .
B. Desain Modul PCB
Didesain PCB untuk  mengontrol DC  Motor yang terhubung  dengan roller. Pada  desain,  saya  menggunakan Relay 12 VDC sebagai switch elektronik untuk memberikan power  kepada DC  Motor yang  terhubung  dengan roller pertama.  Relay  adalah  sebuah  perangkat  yang  digunakan untuk mengontrol aliran listrik dalam suatu rangkaian dengan menggunakan  sinyal  listrik  lainnya.  Relay  dapat  berupa perangkat  elektromekanis  atau  perangkat  solid  state (semikonduktor)  [15].  Dan  juga  penggunaan Transitor BC547 . Transistor adalah suatu  komponen elektronika aktif yang  berfungsi  sebagai  penguat  sinyal  listrik  atau  sebagai saklar  elektronik.  Transistor  terdiri  dari  tiga  lapisan  bahan semikonduktor, yaitu emitor, basis, dan kollektor. Perubahan arus listrik atau tegangan pada lapisan basis dapat mengontrol arus yang mengalir antara emitor dan kolektor.
Pada Gambar 7 dapat dilihat terdapat input sebesar 12 Volt dari power  supply dan output 12  Volt  untuk roller kedua. Terdapat juga pin out untuk IR Sensor yang berfungsi untuk men- trigger sistem Ketika uang kertas rupiah telah sampah di bagian roller kedua.  Kemudian  penggunaan Relay  12  Volt dan transistor  BC547 adalah  dua  komponen  yang  sering digunakan  bersama  untuk  mengendalikan  peralatan  listrik dengan  sinyal  rendah.  Jadi,  dalam  pengendalian  relay menggunakan transistor BC547, arus kecil yang dikendalikan oleh transistor digunakan untuk mengontrol  arus yang lebih besar  yang  mengalir  melalui  kumparan  relay.  Transistor adalah  suatu  komponen  elektronika  aktif  yang  berfungsi sebagai penguat sinyal listrik atau sebagai saklar elektronik. Transistor terdiri dari tiga lapisan bahan semikonduktor, yaitu emitor,  basis,  dan  kollektor.  Perubahan  arus  listrik  atau tegangan  pada  lapisan  basis  dapat  mengontrol  arus  yang mengalir antara emitor dan kollektor. Dioda dipasang secara terbalik (reverse-biased) di sepanjang kumparan relay, yaitu anode dihubungkan ke terminal positif kumparan relay, dan katode  dihubungkan  ke  terminal  negatif  kumparan  relay. Ketika  pulsa  balik  terjadi,  dioda  akan  mengalirkan  arus melalui  jalur  alternatif,  sehingga  mencegah  lonjakan tegangan dari mencapai transistor. Di bagian kanan terdapat output yang dihubungkan dengan DC Motor yang berfungsi untuk  menggerakkan roller kedua.  Untuk  kedua output ditambahkan  dengan Buck  Converter untuk  menyesuaikan kecepatan dari kedua roller tersebut
C. Diagram Blok Sistem dan Algoritma Machine Learning Webcam digunakan untuk menangkap citra yang kemudian diinputkan  ke Computer untuk  dilakukan  proses machine learning . Setelah melewati berbagai proses untuk mengetahui apakah uang kertas rupiah tersebut asli atau tidak, informasi tersebut  dikirimkan  ke Microcontroller . Microcontroller
Gambar 11. Komunikasi Arduino dan Komputer.
Gambar 12. Confusion Matrix k-NN.
Gambar 13. Confusion Matrix SVM.
memberikan perintah untuk proses counting dan LCD untuk melakukan display keterangan  “asli/  palsu”  dan  memuncul jumlah nominal yang di hitung seperti pada diagram Gambar 8 dan Gambar 9.
Terdapat  IR  Sensor (Infrared  Sensor) yang  dihubungkan dengan  Arduino  yang  digunakan  untuk  mengetahui  posisi uang  kertas  rupiah  sehingga  dapat  mengetahui  terjadinya perpindahan  uang  untuk  melakukan counting. Webcam digunakan  untuk  menangkap  sisi  dan  bagian  tertentu  dari uang kertas rupiah yang memiliki hidden pattern .
D. Flowchart Kerja Sistem
Gambar 10 menunjukkan Flowchart Kerja Sistem. Ketika uang  kertas  rupiah  dimasukkan  atau  diposisikan  di  dalam prototipe.  Ketika  tombol  start  ditekan  maka  sistem  akan bergerak,  dimana  webcam  akan  menangkap  citra  dari  uang kertas  rupiah.  Computer/  Rasp  Pi  akan  mendeteksi  apakah uang  rupiah  tersebut  asli  atau  palsu  sekaligus  melakukan klasifikasi  nominal  tersebut  menggunakan  metode  machine learning.  Jika  ”asli”  maka  computer  akan  mengirimkan informasi  kepada  arduino  untuk  menggerakkan  roller  1
sehingga menggerakan DC Motor supaya dapat memindahkan  uang  kertas  ke  posisi  final.  Dalam  proses pemindahan, uang kertas akan melewati IR Sensor yang akan memberikan informasi  dari  arduino  kepada computer untuk menangkap  citra  baru  yang  merupakan  uang  kertas selanjutnya.  Begitu  seterusnya  hingga  semua  uang  kertas sudah  dideteksi.  Pada  output  LCD  merupakan  ”asli/  palsu” uang  kertas  tersebut  dan  nominal  setelah  melewati  proses deteksi.  Jika  ”palsu”  maka  computer  akan  mengirimkan informasi  kepada  arduino  untuk  menggerakkan  roller  1 sampai  dapat  terjangkau  oleh  roller  2.  Setelah  itu  sistem counting  akan  berhenti  dan  LCD  akan  menampilkan  ”uang palsu”.
E. Integrasi Sistem Detection dan Counting
Penggunaan ROS disini sebagai media komunikasi antara program Python dan Arduino sebagai pubsub  (Publisher  – Subscriber) .  Python  akan  melakukan publish hasil  prediksi yang  akan  di- subscribe oleh  Arduino.  Sedangkan  Arduino akan melakukan publish berupa informasi dari infrared sensor dan  akan  di-subscribe  oleh  Python  sebagai  sebuah trigger untuk  menangkap  atau  merekam  citra  selanjutnya  dan melakukan  prediksi  selanjutnya  hingga  selesai  seperti  pada Gambar 11.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Confusion Matrix
Confusion  matrix  (matriks  kebingungan)  adalah  suatu tabel  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  kinerja  suatu model  klasifikasi  pada  data  yang  diketahui  secara  pasti. Matriks ini memperlihatkan jumlah prediksi yang benar dan salah yang dilakukan oleh model untuk setiap kelas yang ada dalam data.
Pada  Gambar  12  metode  k-NN  dapat  dilihat  bahwa terdapat beberapa nilai False Positive dan False Negatif. Hal tersebut dapat terjadi karena metode k-NN menghitung jarak antara  titik  data  menggunakan  metrik  jarak,  seperti  jarak Euclidean. Jika fitur dalam data memiliki skala yang berbeda- beda,  maka  fitur  dengan  skala  yang  lebih  besar  akan mendominasi perhitungan jarak. Hal ini dapat mengakibatkan prediksi yang tidak akurat.
Support  Vector  Machine dengan kernel polinomial memberikan nilai accuracry , precision , Recall , dan F1 Score terbaik  daripada kernel lainnya  seperti  yang  ditunjukkan Gambar 13. Hal tersebut dapat terjadi karena kelas-kelas pada data training memiliki nilai-nilai internsitas pixel yang relatif mirip  sehingga  dibutuhkan  hubungan  yang  non-linier  atau pola yang rumit untuk membedakan model antar suatu kelas
Gambar 14. Confusion Matrix Random Forest.
Gambar 15. Confusion Matrix Naive Bayes.
Gambar 16. Confusion Matrix CNN.
Tabel 1.
Pengujian Awal pada Setiap Metode. Metode Kebenaran prediksi dan waktu yang dibutuhkan 5 lembar 10 lembar 15 lembar k-NN 5/5 10/10 6/15 1.7927 detik 3.7559 detik 5.02515 detik SVM 5/5 10/10 11/15 1.8636 detik 3.419 detik 4.9602 detik Random Forest 2/5 5/10 9/15 1.874 detik 3.048 detik 4.6389 detik Naive Bayes 3/5 5/10 10/15 1.8576 detik 3.3928 detik 4.967295 detik CNN 4/5 10/10 9/15 2.1341 detik` 3.743 detik 5.4668 detik
dengan  kelas  yang  lain. Kernel polinomial  memungkinkan SVM untuk memperluas dimensi fitur dan mempertimbangkan  interaksi  yang  kompleks,  yang  dapat meningkatkan  kemampuan SVM dalam  memisahkan  kelas yang saling tumpang tindih sehingga dapat membantu model SVM menangkap interaksi ini dengan lebih baik.
Confusion  Matrix  Random  Forest memiliki  nilai  yang berbeda-beda  tergantung  dengan n_estimotors atau  jumlah pohon  keputusan  yang  dipilih  seperti  pada  Gambar  14. Semakin tinggi nilai n_estimators maka semakin bagus juga confusion  matrix seperti  pada  Gambar  15.  Namun  dengan penambahan pohon, model dapat menangkap pola yang lebih kompleks  dalam  data,  namun  juga  meningkatkan  waktu pelatihan. Dan juga jumlah pohon yang terlalu banyak dapat mengakibatkan overfitting .  .  Oleh  karena  itu,  nilai n_estimators yang  optimal  tergantung  pada  kompleksitas masalah  dan  jumlah  data  yang  dimiliki.  Pada Confusion Matrix di atas menggunakan n_estimators = 50, max_depth = 10, max_features =  'sqrt'  sesuai  dengan  penjelasan sebelumnya, disini dipilih n_estimators 50 untuk  hasil yang maksimal.
Karena  data  yang  digunakan  merupakan  citra  yang memiliki  fitur  numerik  dan  spasial  yang  kompleks. Naive Bayes memiliki asumsi bahwa setiap fitur adalah independen secara  kondisional  terhadap  kelas,  namun  asumsi  ini  tidak berlaku  dalam  citra  di  mana  fitur-fitur  spasial  yang berdekatan  dapat  saling  terkait  erat. Naive  Bayes tidak mampu  menangkap  hubungan  spasial  dan  struktur  citra dengan  baik.  Namun, Naïve  Bayes merupakan  salah  satu metode  yang  cepat  karena  kopmputasi  yang  sederhana  dan efisien.
Pengaruh epoch pada confusion  matrix dapat  membantu dalam  memahami  bagaimana  model neural  network memperbaiki  kemampuannya  dalam  mengklasifikasikan citra-citra dan mengurangi kesalahan prediksi. Dalam setiap epoch ,  model  berupaya  untuk  memperbaiki  penempatan citra-citra  pada  matriks  keputusan (confusion  matrix) sehingga lebih akurat mencerminkan kelas-kelas yang benar. Dalam pengujian digunakan 100 epoch dan batch size sebesar 32 yang sudah memberikan nilai maksimum dengan delapan layer untuk membetuk model, yaitu Conv2D layer dengan 32
filter  dan  ukuran  filter  3x3, MaxPooling2D  layer dengan ukuran filter pooling 2x2, Conv2D layer dengan 64 filter dan ukuran filter 3x3, MaxPooling2D layer dengan ukuran filter pooling 2x2, Conv2D layer dengan 64 filter dan ukuran filter 3x3, Flatten  layer untuk  mengubah  output  menjadi  vektor satu dimensi, Dense layer dengan 64 unit neuron, dan Dense layer terakhir  dengan  jumlah  unit  neuron  sesuai  dengan jumlah kelas pada dataset seperti yang ditunjukkan Gambar 16.
B. Hasil Pengujian Prototipe secara Berkala
Tabel  1 merupakan  data keberhasilan prediksi dan waktu yang  dibutuhkan  dalam  keseluruhan  sistem  dengan menggunakan keselutuhan metode. Pada pengujian dilakukan dengan  beberapa  skenario  pemilihan  uang  kertas  rupiah, dengan tujuan untuk mengevaluasi  model machine learning yang  sudah  dibuat.  Skenario  pertama    adalah  uang  dengan nominal  yang  sama  atau  homogen,  skenario  kedua  adalah uang dengan nominal yang berbeda atau heterogen dan Tahun Emisi yang berbeda.
Metode k-NN , SVM ,  dan CNN berhasil  memprediksi  dan mekanik bekerja hingga akhir terutama pada 5 dan 10 lembar uang  kertas  dimana  masing-masing  membutuhkan  waktu sekitar 1.8 detik dan 3.7 detik atau dengan kata lain 0.37 detik pada  setiap  kali  proses  pendeteksian.  Sedangkan  metode Random  Forest dan Naive  Bayes memiliki  keakuratan prediksi  yang  rendah  karena  berkaitan  dengan  teknik komputasi  yang tidak sesuai  dengan dataset  dan kelas yang ada.
Pada  pengujian  15  lembar  uang  kertas,  sering  terjadi kesalahan  pada  proses detection maupun counting pada semua  metode.  Hal  tersebut  dipengaruhi  oleh  dimensi  alat yang minimalis, jarak antar webcam ke uang kertas, dan base prototipe yang digunakan terkadang melakukan error, seperti uang  kertas  yangg  ditarik double /  lebih  dari  satu  lembar, paper jam , dan timing penarikan yang tidak tepat.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  dengan  skenario sebelumnya, yaitu homogen dan heterogen sebanyak 100 kali untuk mendapatkan hasil tetap dan spesifikasi dari prototipe yang telah dibuat. Pengujian dilakukan dengan jumlah lembar uang  kertas  rupiah  adalah  tidak  lebih  dari  10  lembar  untuk
Tabel 2.
Pengujian Prototipe secara Berkala .
No Metode Skenario Jumlah Keberhasilan Pengujian 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 k-NN Homogen 10/ 10 19/ 20 29/ 30 38/ 40 48/ 50 58/ 60 67/ 70 77/ 80 87/ 100 96/ 100 Heterogen 9/ 10 18/ 20 28/ 30 37/ 40 47/ 50 56/ 50 65/ 70 75/ 80 84/ 90 93/ 100 2 SVM Homogen 10/ 10 18/ 20 28/ 30 37/ 40 46/ 50 54/ 60 61/ 70 70/ 80 79/ 90 88/ 100 Heterogen 9/ 10 17/ 20
26/ 30 35/ 40 43/ 50 51/ 60 60/ 70 68/ 80 78/ 90 85/ 100 3 Random Forest Homogen 7/ 10 15/ 20 25/ 30 31/
40 40/
50 48/ 60 56/ 70 61/ 80 69/ 90 79/ 100 Heterogen 5/ 10 13/ 20
22/ 30 31/ 40 40/ 50 47/ 60 53/ 70 61/ 80 66/ 90 74/ 100 4 Naive Bayes Homogen 8/ 10 17/ 20 26/ 30 35/
40 44/
50 52/ 60 60/ 70 67/
80 75/ 90 79/ 100 Heterogen 7/ 10 15/ 20 24/ 30 33/ 40 42/ 50 49/ 60 57/ 70 65/ 80 73/ 90 77/ 100 5 CNN Homogen 9/ 10 19/ 20 29/ 30 39/ 40 48/ 50 57/ 60 66/ 70 75/ 80 85/ 100 94/ 100 Heterogen 9/ 10 17/ 20 27/ 30
37/ 40 45/ 50 55/ 50 64/ 70 74/ 80 83/
90 91/ 100
mendapatkan  spesifikasi  prototipe  seperti  yang  ditunjukkan pada Tabel 2.
Hasil  yang  didapatkan  tidak  hanya  hasil  dari  pengujian keaslian,  tetapi  juga  pengujian  nominal  yang  berhasil dideteksi  serta  menggunakan  mekanik  dari  prototipe. Perhitungan  pada  tabel  akan  berhitung  1  pada  setiap pengujian apabila:
1. Pengujian  keaslian  uang  kertas  rupiah berhasil dideteksi sekaligus nominal dan Tahun Emisinya.
2. Pengujian mekanik berhasil dilakukan hingga uang kertas mencapai posisi akhir pengumpulan.
Misalnya,  ”19/20”  memiliki  arti  jika  19  kali  pengujian dengan setiap pengujian ditumpuk uang kertas sebanyak 8-10 uang  kertas  berhasil  dideteksi  dan  prototipe  bekerja  sampai akhir.  Dan  terdapat  1  kali  pengujian  yang  gagal  baik  itu pengujian keaslian atau mekanik atau keduanya.
C. Pembahasan
Pada  sistem detectiom keaslian  uang  kertas  rupiah digunakan  beberapa  metode,  yaitu k-Nearest  Neighbors , Support Vector Machine , Random Forest , Naïve Bayes , dan Convolution  Neural  Network .  Pada  metode  k-Nearest Neighbors memiliki akurasi pendeteksian sebesar 93% dalam sekali pembacaan dengan menggunakan “k = 1”. Pemilihan k berdasarkan tingkat akurasi yang tinggi karena model sangat sensitif  terhadap  detail  lokal  dalam  data  dan  dataset  tidak terlalu  rumit  dikarenakan  posisi  dan  saturasi  cahaya  relatif tidak  terlalu  berbeda.  Namun  jika  terdapat  tumpang  tindih antara  kelas  di  sekitar  batas  keputusan,  yaitu  ada  beberapa sampel  yang  dekat  dengan  batas  keputusan  dan  memiliki label  yang  berbeda,  maka K-NN dengan  “k  =  1”  dapat menghasilkan  kesalahan  prediksi  yang  disebabkan  ada beberapa  bagian  uang  kertas  yang  tidak  memiliki hidden pattern ketika disinari sinar.
Pada Support  Vector  Machine ,  kernel poly memberikan hasil prediksi lebih baik daripada kernel lainnya. Hal tersebut karena kemampuannya untuk  mengatasi  masalah non -linear dalam  data.  Gambar  atau  citra  yang  digunakan  memiliki struktur  yang  kompleks  dan  tidak  linier,  dan  kernel polinomial  memungkinkan  SVM  untuk  memodelkan hubungan non-linear antara fitur-fitur yang ada dalam citra. Namun,  ada  juga  beberapa  citra  yang misprediction. Hal tersebut  dapat  terjadi  karena  kernel  polinomial  dapat meningkatkan dimensi fitur untuk menciptakan pemisah yang lebih kompleks. Namun, jika fitur-fitur yang digunakan tidak cukup  representatif  atau  tidak  mampu  membedakan  kelas yang  berbeda  dengan  baik.  Persentase  keberhasilan  SVM pada sekali pembacaan adalah 85% .
Random  Forest tidak  secara  khusus  mempertimbangkan struktur spasial dalam citra. Ini berarti model tidak memiliki pengetahuan  tentang  letak  relatif  fitur  dalam  citra,  seperti hubungan spasial antara piksel-piksel tetangga. Oleh karena itu, untuk tugas yang sangat bergantung pada struktur spasial, seperti  segmentasi  objek, Random  Forest mungkin  tidak memberikan  hasil  yang  optimal.  Terdapat  juga  kekurangan lain, seperti Random Forest bekerja dengan baik pada dataset citra dengan jumlah fitur yang relatif sedikit. Namun, dalam
citra  dengan  resolusi  tinggi  atau  banyak  saluran  warna, jumlah  fitur  bisa  sangat  besar.  Hal  ini  dapat  menyebabkan peningkatan  waktu  komputasi  dan  kebutuhan  memori  yang signifikan, yang dapat menghambat performa dan skalabilitas algoritma.  Pada  metode Random  Forest ini  mendapatkan kebenaran  hasil  pengindentifikasian  uang  kertas  rupiah sebesar 74%.
Naïve  Bayes memiliki  keterbatasan  dalam  memodelkan hubungan  non-linear  antara  fitur  dan  label.  Karena  asumsi independensi  fitur  dan  penggunaan  model  probabilitas sederhana, Naïve  Bayes cenderung  memberikan  performa yang  lebih  baik  pada  masalah  klasifikasi  yang  memiliki hubungan  linier  atau  mendekati  linier  antara fitur  dan  label sehingga memiliki tingkat missprediction yang sangan tinggi. Naive Bayes memberikan nilai keberhasil sebesar 77%.
Sehingga dipilih metode terakhir sebagai metode validasi untuk  metode machine  learning ,  yang  sangat  akurat  dalam image  classification dengan  persentase  sebesar  91%,  yaitu Convolution Neural Network. CNN dirancang khusus untuk memproses  data  grid  seperti  citra.  Dengan  menggunakan operasi konvolusi, CNN dapat mengekstraksi fitur-fitur lokal dengan mempertahankan informasi spasialnya. Ini memungkinkan  CNN  untuk  secara  efektif  menangkap  pola, tekstur, dan struktur spasial yang kompleks dalam citra. CNN memiliki  kecenderungan  untuk  menjadi  invarian  terhadap pergeseran  dan  skala  dalam  citra.  Dengan  menggunakan operasi konvolusi dan operasi penggabungan (pooling) , CNN dapat  mengidentifikasi fitur-fitur yang relevan dengan tidak tergantung pada posisi atau ukuran yang tepat dalam citra. Ini memungkinkan  CNN  untuk  mengenali  objek  yang  sama dalam  citra  yang  memiliki  perbedaan  dalam  posisi  atau ukuran.
Setelah  dilakukannya detection ,  maka  mekanisme counting memiliki  peran  penting.  Dengan  digunakannya mekanisme serupa seperti mekanisme penarikan kertas yang ada pada printer pada umumnya. Penggunaan mekanisme ini membutuhkan  2  roller  sebagai  mekanisme  penggerak  dan pemindah  uang  kertas  rupiah.  Pada  roller  pertama  sering terjadi  kesalahan  pada  saat  penarikan,  hal  tersebut  dapat terjadi  jika  penempatan  uang  kertas  rupiah  tidak  lurus  dan simetris sehingga pada saat roller pertama berputar uang tidak menuju ke arah roller kedua melainkan menuju arah lain.
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan,  uang  kertas  dengan tumpukan  lebih  dari  10  lembar  memberikan  hasil  prediksi yang hanpir semuanya tidak tepat hal tersebut terjadi karena banyaknya  tumpukan  memengaruhi  posisi  atau  jarak  uang kertas terhadap webcam.
Karena  prototipe  dirancang  dengan  dimensi  minimum maka  uang  kertas  yang overload akan  mengganggu  proses counting. Jumlah  uang  kertas  yang  dapat  ditampung  untuk mendapatkan hasil prediksi yang baik adalah < 10 lembar.

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  kegiatan  tugas  akhir  ini,  dirancang  sebuah prototipe sistem pendeteksi keaslian uang kertas rupiah
menggunakan sinar UV dengan metode machine learning . Kemudian  juga  telah  dilakukan  pengujian  terhadap  metode dan  peralatan  yang  digunakan.  Berdasarkan  hasil pengujian yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan
sebagai berikut: (1) Prototipe berhasil memprediksi keaslian uang kertas rupiah sekaligus nominal beserta dengan Tahun Emisinya,  dengan k-NN dan CNN memberikan  hasil  lebih dari  90%, SVM lebih  dari  85%, Random  Forest dan Naive
Bayes kurang dari 80%. (2) Prototipe berhasil mengoperasikan  proses counting secara  maksimal  dengan batas maksimal uang kertas pada prototipe adalah tidak lebih dari  10  lembar.  (3)  Pada  keadaan  ekstrim,  prototipe  hanya memberikan  prediksi  yang  benar  pada  kondisi  lusuh  dan tercoret/ rusak dengan tingkat kebenaran lebih dari 80%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. V Viraktamath, K. Tallur, R. Bhadavankar, and others, “Review on Detection of Fake Currency using Image Processing Techniques,” in 2021  5th  International  Conference  on  Intelligent  Computing  and Control Systems (ICICCS) , 2021, pp. 865–870.
[2]  A.  Bhatia,  V.  Kedia,  A.  Shroff,  M.  Kumar,  B.  K.  Shah,  and  others, “Fake  Currency  Detection  with  Machine  Learning  Algorithm  and iImage Processing,” in 2021 5th international conference on intelligent computing and control systems (ICICCS) , 2021, pp. 755–760.
[3]  A. P. Pujiputra, H. Kusuma, and T. A. Sardjono, “Ultraviolet Rupiah Currency  Image  Recognition  using  Gabor  Wavelet,”  in 2018 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA) , 2018, pp. 299–303.
[4]  S.  Arya  and  M.  Sasikumar,  “Fake  Currency  Detection,”  in 2019 International  Conference  on  Recent  Advances  in  Energy-efficient Computing and Communication (ICRAECC) , 2019, pp. 1–4.
[5]  R. Sumalatha, B. J. Reddy, and T. V. R. Reddy, “Identification of Fake Indian  Currency  using  Convolutional  Neural  Network,”  in 2022  6th International  Conference  on  Computing  Methodologies  and Communication (ICCMC) , 2022, pp. 1619–1623.
[6]  M. Wang, Y. Sun, and F. Xia, “Workpiece Image Mosaic Technology
Based  on  OpenCV  Image  Processing,”  in 2021  International Conference on Control Science and Electric Power Systems (CSEPS) , 2021, pp. 71–74.
[7]  R.  C.  Gonzales  and  P.  Wintz, Digital  Image  Processing .  New  York:
Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., 1987.
[8]  J. Alzubi, A. Nayyar, and A. Kumar, “Machine learning from theory to algorithms:  an  overview,”  in Journal  of  physics:  conference  series , 2018, vol. 1142, p. 12012.
[9]  F. J. Pulgar, F. Charte, A. J. Rivera, and M. J. Del Jesus, “AEkNN: an autoencoder  kNN-based  classifier  with  built-in  dimensionality reduction,” arXiv Prepr. arXiv1802.08465 , 2018.
[10]  K.  Fawagreh,  M.  M.  Gaber,  and  E.  Elyan,  “On  extreme  pruning  of random forest ensembles for real-time predictive applications,” arXiv Prepr. arXiv1503.04996 , 2015.
[11]  N. Kalcheva, M. Todorova, and G. Marinova, “Naive Bayes Classifier, Decision  Tree  and  AdaBoost  Ensemble  Algorithm--Advantages  and Disadvantages,”  in Proceedings  of  the  6th  ERAZ  Conference Proceedings (part of ERAZ conference collection), Online , 2020, pp. 153–157.
[12]  B.  Vikramkumar  and  T.  Vijaykumar,  “Bayes  and  naive  bayes classifier,” arXiv 10.48550/ARXIV.1404.0933 , 2014.
[13]  A. Avramović, D. Sluga, D. Tabernik, D. Skočaj, V. Stojnić, and N. Ilc, “Neural-Network-Based  Traffic  Sign  Detection  and  Recognition  in High-Definition  Images  using  Region  Focusing  and  Parallelization,” IEEE Access , vol. 8, pp. 189855–189868, 2020.
[14]  R. Chauhan, K. K. Ghanshala, and R. C. Joshi, “Convolutional Neural Network  (CNN)  for  Image  Detection  and  Recognition,”  in 2018  1st International  Conference  on  Secure  Cyber  Computing  and Communication (ICSCCC) , 2018, pp. 278–282.
[15]  V. Gurevich, Electric Relays: Principles and Applications . New York: CRC press, 2018, ISBN : 0-8493-4188-4..