## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 2 Agustus 2019

## Implementasi Local Binary Pattern untuk Deteksi Keaslian Mata Uang Rupiah
Miladiah #1 , Rusydi Umar #2 , Imam Riadi *3
# Magister Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta Jl. Prof. Dr. Soepomo, SH, Warungboto, Umbulharjo, Yogyakarta
1 milafujisaki@gmail.com
2 rusydi_umar@rocketmail.com
* Program Studi Sistem Informasi, Universitas Ahmad Dahlan Jl. Prof. Dr. Soepomo, SH, Warungboto, Umbulharjo, Yogyakarta
3 imam.riadi@is.uad.ac.id
Abstrak — Penelitian ini dirancang untuk mendeteksi keaslian mata  uang  rupiah  dengan  mengimplementasikan  metode Local Binary Pattern (LBP). Metode ini memberikan tingkat keakuratan yang cukup tinggi. Ekstraksi LBP mengenalkan fitur-fitur  pada  tekstur  permukaan  uang  kertas. Proses ekstraksi  ciri  dilakukan  berdasarkan  pada  hasil perbaikan  citra  dan  grayscaling  dari  proses  akuisisi data  citra  uang  dengan  kamera  smartphone. Sampel yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  pecahan  50.000 dan  100.000  rupiah.  Dari  hasil  penelitian  ini,  metode  LBP memperoleh akurasi tertinggi yaitu sebesar 100% bervariasi tergantung  dari  jumlah  data  pelatihan  yang  dilakukan. Sedangkan rata-rata akurasi dari  total 120 data uji dengan masing  –  masing  30  set  data  pecahan  50k  asli,  30  set  data pecahan 50k palsu dan 30 set data pecahan 100k asli dan 30 set  data  pecahan  100k  palsu  adalah  sebesar  95%  dengan nilai  k=1.  Dimana  95%  terdeteksi  benar  dan  5%  terdeteksi salah.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  Local Binary  Pattern  berpotensi  untuk  mendeteksi  keaslian  uang kertas rupiah.
Kata kunci — deteksi, implementasi, k-nn, lbp, uang

## I. P ENDAHULUAN
Meningkatnya sirkulasi uang palsu dapat menyebabkan ketidakstabilan ekonomi negara. Dilaporkan dari media online hingga Juni 2017 tahun lalu [1], telah ditemukan belasan ribu uang palsu yang beredar di  masyarakat,  kota  Maluku.  BI  bersama  kepolisian Maluku  menginformasikan  bahwa  peredaran  uang  palsu masih  ada  meski  jumlahnya  tidak  terlalu  signifikan. Mereka  tetap  mendesak  masyarakat  untuk  waspada. Mereka menghimbau seluruh masyarakat untuk membedakan uang asli dan palsu dengan trik 3D atau jika masih  ragu  agar  datang  ke  bank  untuk  meminta  bantuan petugas secara langsung.
Dengan  mengandalkan  teknik  3D  tidak  bisa menjadi  solusi  yang  dalam  menyelesaikan  fenomena  ini sehingga teknik pemrosesan gambar [2] diperlukan untuk memberikan  informasi  keaslian  suatu  gambar    secara akurat. [3]
Berbagai objek telah dilakukan dalam mengimplementasikan pemrosesan gambar. Salah satunya adalah di industri tekstil dengan memperkenalkan gambar jenis  kain  [4]  dengan  mengidentifikasi  gambar  kain menggunakan  histogram  dan  jarak  metrik  memperoleh akurasi  93%.  Metode  pola  biner  juga  dapat  digunakan pada pengenalan pola hiragana dan katakana dengan hasil tes  81,1%  [5].  Di  objek  lain  metode matrix juga  dapat digunakan  dalam  mengidentifikasi  keaslian  gambar,  [6] ini  disebabkan  oleh  metode  ekstraksi  fitur  yang menggunakan beberapa parameter yang memberikan nilai berbeda dari setiap parameter.
Mata  uang  rupiah  menjadi  salah  satu  objek  dalam penelitian  ini.  Namun  sebelum  itu  ada  beberapa  peneliti yang  juga  telah  mengidentifikasi  keaslian  mata  uang rupiah ini, perbedaannya hanya terletak pada metode yang digunakan.  Dalam  buku  pemrosesan  gambar  digital  dan teknik  pemrogramannya  [7]  cara  mengamati  gambar dalam  hal  pengukuran  tekstur  dengan  kontras  warna mampu  mencapai  rata-rata  akurasi  74%.  Penelitian dengan  deteksi  tepi  menggunakan  metode canny [8] menunjukkan  bahwa  aplikasi  berhasil  mendeteksi  tanda air  sementara  citra  hasil  fotokopi,  aplikasi  gagal mendeteksinya. Selain itu, ada juga metode ekstraksi fitur statistik  orde  1  pada  karakteristik  histogram  gambar dengan akurasi 82% [9]. Pola Biner dan 3 metode validasi silang  [10]  menunjukkan  akurasi  86,67%  dengan menginput  nilai k=2.
Identifikasi  citra  uang  kertas  rupiah  juga  dapat dilakukan dengan  meninjau tekstur permukaan mata uang yang  menjadi  salah  satu  fitur  paling  penting  dalam  hal identifikasi  [11][12].  Ekstraksi  fitur  dengan  Filter  2D
Gabor Wavelet yang menggunakan fitr magnitudo bekerja dengan  baik.  Terbukti    dengan  adanya  hasil  akurasi  80% ketika  mengklasifikasi  dengan  rumus Euclidean Distance menggunakan  16  dan  24  fitur  dan  k=3[13].  Sementara ekstraksi  fitur  menggunakan matrix menunjukkan  hasil bervariasi  82,5%,  65,7%,  dan  77,5%  tergantung  dari size gambar[13]. Pengolahan citra berbasis Aplikasi menggunakan k-means  cluster tidak  ditemukan  adanya tingkat  akurasi.  Aplikasi  ini  hanya  memberi  informasi "tepat"  atau  "tidak  tepat"  [14].  Pemrosesan  Gambar Raspberry Pi. menggunakan metode Thresholding dengan bahasa  pemrograman  Python  menunjukkan  uang  kertas dapat dibedakan berdasarkan warnanya [15]. Deteksi uang palsu  juga  pernah  diuji  coba  menggunakan  metode k- means clustering . Hasil yang diperoleh cukup baik dengan akurasi  96% [16].
Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  - penelitian  sebelumnya  terletak  pada  proses  pengolahan citra gambar yang tidak dilakukan melalui sinar ultraviolet melainkan  dengan  memanfaatkan  kamera smartphone sebagai otomasi penggunaan gadget dengan menggunakan metode  LBP  yang  mampu  memberikan  hasil  yang  sangat baik dengan tingkat akurasi maksimum 100%.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menguji  metode Local Binary  Pattern untuk  diimplementasikan  ke  dalam  fitur citra  uang  kertas.  Hasil  dari  ektraksi  fitur  ini  yang  akan mendeteksi apakah citra uang tersebut mampu membedakan  uang  asli  dan  palsu  berdasarkan  tingkat akurasi yang akan diperoleh diakhir pengujian. Langkah – langkah yang dilakukan adalah :
1) Membaca Citra.
Pada tahap ini telah disediakan dua buah sampel yaitu pecahan 50.000 dan 100.000 rupiah, yang mana masing – masing  terdapat  uang  asli  dan  uang  hasil  fotokopi  untuk kemudian diambil gambarnya melalui camera smartphone dan di save dengan format *png.
2) Pre-processing
Pre-processing dilakukan sebelum melakukan pengenalan  pola  pada  citra  uang.  Pada  tahap  ini  kontras dan  kecerahan  gambar  meningkat,  menghilangkan  noise [17],  merestorasi  gambar,  transformasi  gambar,  dan mengamati objek dalam gambar. Untuk mendapatkan citra baru  maka  dilakukan  konversi  data  dengan  mengubah citra  asli  (warna)    menjadi  gambar  skala  abu-abu  (RGB). Dapat dilihat pada gambar 1.

## 3) Ekstraksi Fitur Pattern (LBP)
Pada  tahap  ini,  hasil  konversi  citra  asli  menjadi grayscale akan  di  ekstrak  melalui  metode  LBP  untuk dikelompokkan  berdasarkan kelas  masing  -  masing. Nilai pixel  dari  citra  akan  diproses  oleh  program  sehingga terbentuk  format  matrix  3x3  lalu  nilai  pixel  diubah kedalam  format  biner  sebagaimana  langkah  kerja  metode LBP  [18].  Selanjutnya  nilai  yang  dihasilkan  adalah  nilai yang  akan  mewakili  pixel  citra  sebagai  acuan  ke  tahap klasifikasi. Hasilnya bisa dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Ekstraksi fitur LBP

## 4) Klasifikasi k-nn
Tahap  ini  adalah  mengklasifikasi  citra  untuk menentukan  kelas  sesuai  dengan  ekstraksi  fitur  yang sebelumnya  telah  dilakukan.  Sistem  ini  akan  menyimpan hasil  ekstraksi  fitur  dalam  format  numerik  yang  mana mewakili setiap fitur pada citra yang telah diekstraksi[19][20].  Saat  melakukan  proses  pegujian  data hasil  ekstraksi  fitur  dari  citra  uji  kemudian  dicocokan dengan data latih yang sebelumnya telah disimpan dengan mencari  jarak  terdekat  antara  citra  uji  dengan  kelas  yang tersedia  maka  selanjutnya  proses    klasifikasi  dapat dilakukan.
Algoritma k-nn :
• Menentukan  parameter  (banyaknya)  k  (jumlah tetangga  paling  dekat  dari  data  latih  terhadap  data yang diuji) misalkan k=1.
• Menghitung jarak  masing –  masing objek terhadap data  sampel  yang  diberikan  (30  citra  latih  dan  20 citra uji)
• Mengurutkan  objek  –  objek  tersebut  ke  dalam kelompok  yang  mempunyai  jarak  terkecil  atau yang paling dekat dengan jarak minimum ke nilai k (dari jarak terkecil sampai jarak terbesar).
• Menentukan  kategori  tetangga  terdekat  (Pada proses  pengujian,  suatu  data  uji  dikatakan  masuk ke  dalam  kelas  grup  “Asli”  apabila  tetangga terdekat  dari  data  uji  tersebut  dominan  dengan kelas grup A.
• Menggunakan  kategori  tetangga  terdekat  sebagai nilai data baru (data yang paling banyak muncul.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  aplikasi matlab.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui besarnya  akurasi  yang  dihasilkan  metode Local  Binary Pattern (LBP)  dalam  mendeteksi  keaslian  mata  uang rupiah.
Berikutnya  adalah  langkah  –  langkah  pengujian  data sebagai berikut :
1. Menginput citra
2. Menginput nilai k
3. Menjalankan pengujian dengan LBP
4. Histogram
5. Melakukan  proses  pengujian  untuk  mengetahui hasil uji coba
6. Menghitung Akurasi
7. Selesai
Hasil  pengujian  sistem  identifikasi  citra  uang  dengan metode Local Binary Pattern ditunjukkan pada Tabel I .
TABEL I PENGAMATAN EKSTRAKSI FITUR LBP No Citra Uang 50k Asli 50k Palsu 100k Asli 100k Palsu 1. data-1 Asli Palsu Asli Palsu 2. data-2 Asli Palsu Asli Palsu 3. data-3 Asli Palsu Asli Palsu 4. data-4 Asli Palsu Asli Palsu 5. data-5 Asli Palsu Asli Palsu 6. data-6 Asli Palsu Asli Palsu 7. data-7 Asli Palsu Asli Palsu 8. data-8 Asli Palsu Asli Palsu 9. data-9 Asli Palsu Asli Palsu 10. data-10 Asli Palsu Asli Palsu 11. data-11 Asli Asli Asli Palsu 12. data-12 Asli Palsu Asli Palsu 13. data-13 Asli Palsu Asli Palsu 14. data-14 Asli Palsu Asli Palsu 15. data-15 Asli Palsu Asli Palsu 16. data-16 Asli Palsu Asli Palsu 17. data-17 Asli Asli Asli Palsu 18. data-18 Asli Palsu Asli Palsu 19. data-19 Asli Palsu Asli Palsu 20. data-20 Asli Palsu Asli Palsu 21. data-21 Asli Palsu Asli Palsu 22. data-22 Asli Palsu Asli Asli 23. data-23 Asli Palsu Asli Palsu 24. data-24 Asli Palsu Asli Palsu 25. data-25 Asli Asli Asli Palsu 26. data-26 Asli Palsu Asli Palsu 27. data-27 Asli Palsu Asli Palsu 28. data-28 Asli Palsu Palsu Palsu 29. data-29 Asli Palsu Asli Palsu 30. data-30 Asli Palsu Asli Palsu Jumlah Identifikasi Sesuai 30 26 29 29
Keterangan : cetak tebal menunjukkan hasil identifikasi yang sesuai
Hasil  pengamatan  ekstraksi  ciri  LBP , identifikasi  50k asli  yang  sesuai  sebanyak 30,  identifikasi  50k palsu  yang sesuai  sebanyak  26,  identifikasi  100k  asli  yang  sesuai sebanyak  29,dan  identifikasi  100k  palsu  yang  sesuai sebanyak 29.
Berdasarkan pada pengujian identifikasi keaslian mata uang  rupiah  pada  Tabel  I  maka  diperoleh  hasil  akurasi maksimum data yang ditunjukkan pada Tabel II.

## TABEL II
HASIL PENGUJIAN EKSTRAKSI FITUR LBP No Mata Uang Asli Palsu Akurasi 1 50k asli 30 0 100% 2 50k palsu 4 26 86,67% 3 100k asli 29 1 96,67% 4 100k palsu 1 29 96,67 %
Berdasarkan  Tabel  II,  hasil  pengujian  identifikasi dengan metode  LBP  diperoleh  hasil  dengan  tingkat akurasi  maksimum  100%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa ketajaman  gambar  saat  proses  akuisisi  (pembacaan)  citra sangat  berpengaruh  terhadap  pendeteksian  uang.  Proses cropping yang  dilakukan  juga  mempengaruhi  hasil pengujian  data  yang  akan  diperoleh.  Sebagaimana  pada data  citra  50k  Asli, memiliki  akurasi  tertinggi dibandingkan citra yang lain.
Sedangkan  perhitungan  rata-rata  akurasi  seluruh  data citra  uang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode klasifikasi k-nearest  neighbour ( k-nn ).  Berikut  ini  adalah contoh  masing  –  masing 10 dari 120 data uji ditunjukkan pada Tabel III dan IV .
Pada  Tabel  III  dan  Tabel  IV  diperoleh  hasil  rata-rata akurasi  yang  berbeda.  Hasil  ini  dipengaruhi  oleh  nilai parameter  k.  Nilai  rata-rata  akurasi  paling  tinggi  yaitu pada  k=1  sebesar  95%  dan  nilai  rata-rata  akurasi  paling rendah  yaitu  pada  k=5    sebesar  69,16%.  Dalam menentukan nilai k, bila jumlah klasifikasi kita genap maka  sebaiknya  kita  gunakan nilai  k  ganjil,  dan begitu  pula  sebaliknya  bila jumlah  klasifikasi  kita ganjil maka  sebaiknya  gunakan nilai  k  genap,  dengan ketentuan  inilah  yang  memberi  nilai  rata-rata  akurasi tertinggi pada k=1 yaitu 95% dari total 120 dataset uji dari 4 klasifikasi kelas.
Waktu  pengujian  yang  dihasilkan  oleh  masing  – masing citra juga bervariasi, Banyaknya jumlah data yang diuji  akan  memberi  pengaruh  pada  lamanya  waktu pengujian.  Pengujian  dengan  10  data  dari  masing  – masing  citra  terhitung  12  detik.  Oleh  karena  itu  semakin banyak data yang diuji coba maka semakin membutuhkan waktu  lebih  lama  dalam  proses  pengujian.  Begitu  pula sebaliknya  semakin  sedikit  jumlah  data  yang  diuji  maka semakin cepat pula waktu pengujiannya.
TABEL III
HASIL PENGUJIAN 10 DATA CITRA 50.000 Citra Asli Ekstrak Fitur LBP Histogram  Nilai k Akurasi
1 95% 2 75% 3 79,16% 4 72,5% 5 69,16% 1 95% 2 75% 3 79,16% 4 72% 5 69,16%
TABEL IV HASIL PENGUJIAN 10 DATA CITRA 100.000 Citra Asli Ekstrak Fitur LBP Histogram  Nilai k Akurasi
1 95%
2 75% 3 79,16% 4 72,5% 5 69,16% 1 95% 2 75% 3 79,16% 4 72,5% 5 69,16%

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini, didapatkan kesimpulan sebagai berikut :
1. Ketajaman  gambar  sangat  penting  pada  proses akuisisi  citra.  Membersihkan  latar  pada  citra  yang tidak  penting  dan  menghilangkan noise yang mengganggu  agar  pada  saat  dilakukan  ekstraksi, objek  gambar  jelas  dan  tajam  agar  hasil  yang dihasilkan akurat.
2. Ukuran  pixel  gambar  dengan  pixel  yang  lebih  kecil akan mempengaruhi proses pendeteksian uang kertas. Semakin  besar  ukuran  data sampling (citra  uang) maka  semakin  baik  hasil  yang  didaptkan  sebab  data yang  diperoleh  semakin  lengkap.  Sebaliknya,  jika ukuran  pixel  data  lebih  kecil  maka  akan  memberi hasil  yang  buruk  sebab  ciri  detail  citra  uang  tidak terbaca dengan jelas.
3. Cropping citra  harus  dilakukan  sebab  sistem  akan membaca  data  secara  keseluruhan.  Sehingga  bagian yang tidak perlu dibuang.
4. Metode ekstraksi ciri Local Binary Pattern dari hasil ektraksi  fitur, baik berupa warna, tekstur, dan angka memberikan  hasil  yang  sangat  baik  dengan  tingkat akurasi maksimum sebesar 100 %
5. Perhitungan rata – rata hasil pengujian untuk seluruh data  dengan  metode  klasifikasi k-nearest  neighbour ( k-nn )  diperoleh    nilai  akurasi    95%  dengan  k=1, dimana 95% terdeteksi benar dan 5% terdeteksi salah.

## R EFERENSI
[1]    (2017) Differences and Characteristics of Original and Counterfeit Money [online]. Available :  https://uangindonesia.com
[2] Santi.C.N.,  “Konversi  Citra  Warna  ke  Greyscale  dan  Citra Biner”., Jurnal  Teknologi  Informasi  DINAMIK Vol.  16.  No.1. 2011, ISSN : 08549524 [3]     Kusmanto.R.D,  Tompunu.A.N.,  “Digital  Image  Processing  To Detect  Objects  Using  Color  Processing  The  RGB  Normalization Model”., Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi Terapan . 2011, ISBN 979-26-0255-0 [4] Abdul Fadlil., “Sistem Pengenalan Citra Jenis-Jens  Tekstil”. Vol. 10, No 1. 2012 UAD.Yogyakarta.
[5] Amat.R,  Sari.J.Y,  Ningrum.I.P.,  “Implementasi  Local  Binary Pattern  untuk  Pengenalan  Huruf  Hiragana  dan  Katakana  Pada
Smartphone”., Vol. 15. No. 2. 2017.
[6] Saifullah.S,  Sunardi,  Yudhana.A.,  “Fertility  Feelings  Extracts  of Village  Chicken  Eggs  With  Gray  Level  Cooccurrence  Matrix”., Vol.6. No. 2. Juli 2017, ISSN: 2302 – 2949
[7] Ahmad,  Usman.,  “Pengolahan  Citra  Digital  dan  Teknik
Pemrogramannya” . Yogyakarta: Graha Ilmu. 2005 [8] Ginting,  EliasDianta.,  “Edge  Detection  Using  Canny  Method With  Matlab  To  Distinguish  Original  Money  and  Counterfeit Money”., Jurnal  Ilmiah  Informatika  Komputer .  Vol.  22,  No.  3. 2009 Universitas Gunadarma
[9] Gustina.S,  Fadlil.A  dan  Umar.R..,  “Sistem  Identifikasi  Citra Jamur  menggunakan  Metode  Statistik  Orde  1  dan  Klasifikasi Jarak”., Jurnal  Universitas  Dian  Nuswantoro .  Vol.  16.  No.4. 2017.
[10]  Pratama.J.P.  “Identify  Nominal  Value  of  Banknotes  with  Local Binary Pattern Method”. Tugas Akhir. 2016
[11]  Riadi  I,  Fadlil.A,  Sari.T.,  “Image  Forensic  for  detecting  Splicing Image with Distance Function, International Journal of Computer Applications” (0975 – 8887). Volume 169 – No.5, July 2017
[12]  Saifudin dan Abdul Fadlil., “Texture Identification System Based on  Texture  Using  Gray  Level  Coocurrence  Matrix  (GLCM)  with Euclidean Distance Classification” ., Volome 19. No.3. 2015 [13]  Sa’idah, Sofia.dkk.,  “Identifikasi  Keaslian  Mata  Uang Menggunakan  Commodity  Scanner  Ditinjau  dari  Tekstur Permukaan  Kertas  dengan  Transformasi  Wavelet  dan  Template Matching”., Tugas Akhir . 2012
[14]  Syaiful.A.M.,  Ahsan.M.,  “Recognition  Pencitraan  Pada  Uang Kertas  untuk  Mengetahui  Keaslian  Uang”., Jurnal  Mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi . Vol.1, No.5. 2014.
[15]  Jalil  Abdul.,  “Nominal  Detection  Control  System  Rupiah Banknotes  Using  Image  Processing  Raspberry  Pi”., Jurnal  IT Stimik Handayani , Vol. 14. 2014
[16]  Umar.R,  Riadi.I,  Miladiah.,  “Identifikasi  Keaslian  Mata  Uang Rupian  Mengunakan  Metode  K-Means  Clustering”., Jurnal Techno.COM , Vol. 17. No. 2. 2018 : 179-185
[17]  Andono, Pulung Nurtantio.Digital Image Processing Concept. Ed.
1. Yogyakarta: Andi: 2015.
[18]  Jalil.A,  “Nominal  Exchange  System  Design  Currency  Rupiah’s Using  Image  Pattern  Recognition”., International  Conference  on Computer System . 2014
[19]  Yudhana.A,  Sunardi,  Saifullah.S.,  “Segmentation  Comparing Eggs  Watermarking  Image  and  Original  Image”.,    Vol.  6,  No.  1, 2017, pp. 47~53, DOI: 10.11591/eei.v6i1.595
[20]  Aziz.B.A,  Ni’am.A,  Faisal.M,  Arif.Y.M.,  “Identification  of Nominal Value and Authenticity of Rupiah Using Support Vector Machine”., IEESE  International  Journal  of  Science  and Technology (IJSTE) , Vol. 3 No. 1. 2014, 13-20 ISSN : 2252-5297