## ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA CLASSIFICATION UNTUK AUTHENTICATION UANG KERTAS
(STUDI KASUS: BANKNOTE AUTHENTICATION )
Khairul Sani 1 ,Wing Wahyu Winarno 2 , Silmi Fauziati 3
Program Magister Teknologi Informasi,  Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jl. Grafika No.2 Kampus UGM, Sleman, Yogyakarta 55281 e-mail : khairul.mti13@mail.ugm.ac.di 1 ,wing@mail.ugm.ac.id 2 , silmi.fauziati@gmail.com 3

## Abstrak
Uang merupakan alat transaksi yang digunakan untuk proses pertukaran barang dan jasa.  Peredaran  uang  palsu  dari  tahun  ke  tahun  terus  mengalami  peningkatan.  Hal  tersebut dikarenakan mudahnya mendapatkan informasi cara membuat uang palsu di internet, ditunjang dengan  perkembangan  teknologi  yang  sangat  cepat, serta  kemajuan  digital  image  processing sehingga susah untuk mengenali mata uang asli atau palsu.  Untuk membedakan mata uang asli dan  palsu  maka  penelitian  ini  akan  menganalisis  authentication  uang  kertas,  dengan menggunakan beberapa algoritma classification. Tahapannya dimulai dari pengambilan data, kemudian  proses recognition  banknote yang terdiri  dari  proses  image  acquisition,  gray scale conversion,  sampai  ke  tahap  classification.  Selanjutnya  tahap  pengujian  classification  yaitu menggunakan WEKA appliaction tool dengan menerapkan metode cross validation pada data banknote  authentication.  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  bahwa  algorithm  tree  C4.5 memiliki nilai classified instance yang paling tinggi yaitu sebesar 98.54  % dibanding dengan algorithm naive bayes dan neural network.
Kata Kunci: Banknote Authentication, Data Mining, Classification, Artificial Neural Network, Algorithm Tree C4.5, Naive Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  informasi  memberikan  pengaruh  yang  besar  terhadap perkembangan kehidupan manusia. Hal tersebut dapat memberikan dampak positif dan negatif  terhadap  perilaku  masyarakat  dalam  pemanfaatan  teknologi  informasi.  Uang merupakan  kebutuhan  utama  masyarakat  sebagai  alat  pembayaran,  baik  secara  tunai maupun  dengan  transaksi  elektronik.  Seiring  dengan  kemajuan  ini,  kejahatan  yang menggunakan  teknologi  berkembang.  Salah  satu  kejahatan  yang  memanfaatkan kemajuan teknologi adalah pembuatan uang palsu.
Peredaran  uang  palsu  dari  tahun  ke  tahun  terus  mengalami  peningkatan, dikarenakan banyaknya kebutuhan manusia selain itu mudahnya mendapatkan informasi cara membuat uang palsu di internet, bahkan sulit untuk membedakan antara uang asli dan  palsu.  Untuk  itu,  perlu  adanya  suatu  teknologi  yang  dapat  mengetahui  dan membedakan  uang  palsu  tersebut.  Berbagai  macam  teknologi  yang  digunakan,  antara lain  menggunakan  sinar ultraviolet ,  deteksi  tepi  dan  lain  sebagainya.  Adapun  teknik untuk membedakan uang palsu pada makalah ini yaitu dengan menggunakan algoritma Artificial  Neural  Network (ANN)  dengan  pemanfaatan Wavelet  Transform  tools . Wavelet  Transform dapat  mengubah  sebuah  nilai  dari  data  signal  yang  tidak  terlalu merusak  data  aslinya.  Sehingga,  apabila  dikembalikan  akan  dapat  menemukan  data yang hampir sama dengan data aslinya. Pada dasarnya untuk melakukan authentication uang palsu ini menggunakan Matlab, karena diperlukan beberapa macam proses seperti akuisisi  gambar,  segmentasi  dan  lain  sebagainya  dengan  pemanfaatan Wavelet transform  tools ,    namun  untuk  melakukan  pengujian  data  set  serta  analisis authentication uang  palsu  yaitu  menggunakan  beberapa  metode classification menggunakan WEKA.
2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  disiplin  ilmu  yang  bertujuan  untuk  menemukan, menggali  atau  menambahkan  pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang  kita  miliki. Menurut  Gartner  Group  menyebutkan  bahwa  data  mining  adalah  proses  menelusuri pengetahuan baru, pola dan tren yang dipilih dari jumlah data yang besar yang disimpan dalam  repositori  atau  tempat  penyimpanan  dengan  menggunakan  teknik  pengenalan pola serta statistik dan tehnik matematika [1].
2.2. Wavelet Transform
Wavelet  Transform dapat  mengubah  sebuah  nilai  dari  data  signal  yang  tidak terlalu merusak data aslinya. Sehingga, apabila dikembalikan akan dapat menemui data yang  hampir  sama  dengan  data  aslinya. Transformasi  wavelet dibagi  menjadi  dua bagian  besar,  yaitu transformasi  wavelet  kontinu (TWK)  dan transformasi  wavelet diskrit (TWD)  [2].  Cara  kerja transformasi  wavelet  kontinu (TWK)  adalah  dengan menghitung konvolusi sebuah sinyal dengan sebuah jendela modulasi pada setiap waktu dengan setiap skala yang diinginkan. Jendela modulasi yang mempunyai skala fleksibel inilah  yang  biasa  disebut  induk  wavelet  atau  fungsi  dasar  wavelet.  Dibandingkan dengan  TWK, transformasi  wavelet  diskrit (TWD)  dianggap  relatif  lebih  mudah pengimplementasiannya. Prinsip dasar dari TWD adalah bagaimana cara mendapatkan representasi waktu dan skala dari sebuah sinyal menggunakan teknik pemfilteran digital dan  operasi sub-sampling .  Sinyal  pertama-tama  dilewatkan  pada  rangkain filter  high- pass dan low-pass ,  kemudian  setengah  dari  masing-masing  keluaran  diambil  sebagai sample  melalui  operasi sub-sampling .  Proses  ini  disebut  sebagai  proses  dekomposisi satu  tingkat  [2].  Keluaran  dari filter  low-pass digunakan  sebagai  masukkan  di  proses dekomposisi tingkat berikutnya. Proses ini diulang sampai tingkat proses dekomposisi yang diinginkan.
2.3. Algoritma Klasifikasi Data Mining
Klasifikasi Data  mining adalah  suatu  metode  pembelajaran, untuk  memprediksi nilai dari sekelompok attribut dalam menggambarkan dan membedakan kelas data atau konsep  yang  bertujuan  untuk  memprediksi  kelas  dari  objek  yang  label  kelasnya  tidak diketahui [1].
2.4. Algoritma Tree C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  bagian  dari  kelompok  algoritma decision  trees dan merupakan  katerogi  10  algoritma  yang  paling  popular.  Algoritma  C4.5  diperkenalkan oleh J. Ross Quinlan diakhir tahun 1970 hingga awal tahun 1980-an. J. Ross Quinlan seorang  peneliti  dibidang  mesin  pembelajaran  yang  merupakan  pengembangan  dari algoritma  ID3  ( Interative  Dichotomiser ),  algoritma  tersebut  digunakan  untuk membentuk  pohon  keputusan  [3].  Pohon  keputusan  dianggap  sebagai  salah  satu pendekatan yang paling populer, dalam klasifikasi pohon keputusan terdiri dari sebuah node yang  membentuk akar, node akar tidak memiliki inputan. Node lain yang bukan sebagai  akar  tetapi  memiliki  tepat  satu  inputan  disebut  node  internal  atau  test  node, sedangkan node lainnya dinamakan daun. Daun mewakili nilai target yang paling tepat dari salah satu class . Pada dasarnya konsep dari algoritma C4.5 adalah mengubah data menjadi  pohon  keputusan  dan  aturan-aturan  keputusan  ( rule ).  C4.5  adalah  algoritma yang  cocok  untuk  masalah  klasifikasi  dan  data  mining,  C4.5  memetakan  nilai  atribut menjadi class yang dapat diterapkan untuk klasifikasi baru seperti pada Gambar 1.
Ada  beberapa  tahapan  dalam  membangun  sebuah  pohon  keputusan  dengan Algoritma C4.5 yaitu :
1. Menyiapkan data  training. Data  training  biasanya  diambil  dari  data  histori  yang pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan ke dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menentukan  akar  dari pohon.  Akar  akan  diambil  dari  atribut  yang  terpilih,  dengan cara menghitung nilai gain dari masing-masing atribut, nilai gain yang paling tinggi yang akan menjadi akar pertama. Sebelum menghitung nilai gain dari atribut, hitung dahulu nilai entropy . Untuk menghitung nilai entropy digunakan rumus:
Keterangan: S : himpunan kasus A : atribut n  : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S
3. Kemudian hitung nilai gain yang menggunakan rumus:
Keterangan: S = himpunan kasus A = fitur n = jumlah partisi atribut A │Si│ = proporsi Si terhadap S │S│ = jumlah kasus dalam S
4. Ulangi langkah ke-2 hingga semua record terpartisi.
5. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat:
a. Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama.
b. Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
c. Tidak ada record di dalam cabang yang kosong
2.5. Artificial Neural Network Neural  network adalah  satu  set  unit input/output yang  terhubung  dimana  tiap relasinya  memiliki  bobot,Selama fase pembelajaran, neural  network menyesuaikan bobot  sehingga  dapat  memprediksi class yang  benar  dari tupple [4]. Neural  network dimaksudkan  untuk  mensimulasikan  perilaku  sistem  biologi  susunan  syaraf  manusia, yang  terdiri  dari  sejumlah  besar  unit  pemroses  yang  disebut neuron ,  yang  beroperasi secara  parallel  (Alpayandin,  2010).  Neuron  mempunyai  relasi  dengan synapse yang mengelilingi neuron-neuron lainnya.  Susunan  syaraf  tersebut  dipresentasikan  dalam neural network berupa graf yang terdiri dari simpul ( neuron ) yang dihubungkan dengan busur,  yang  berkorespondensi  dengan synapse .  Sejak  tahun  1950-an, neural  network telah digunakan untuk tujuan prediksi,bukan hanya klasifikasi tapi juga regresi dengan atribut target continu [4].
RBFN  merupakan  singkatan  dari Radial  Basis  Function  Network .  RBFN merupakan salah satu jenis Neural Network yang terdiri dari tiga buah layer yaitu input layer , hidden layer , serta output layer . Masukan dan keluaran yang dimiliki oleh RBFN terdiri dari multilayer perceptron . Sedangkan untuk hidden layer pada RBFN terdiri dari cluster  yang  memiliki  fungsi  dasar  berbasis  radial.  Fungsi  tersebut  merepresentasikan jarak  antara  pusat  RBFN  dengan  vektor  dari  nilai  masukan.  Hubungan  antara  neuron masukan  dan  neuron  receptor  di-train  terus  menerus  untuk  mendapatkan  bobot  dari masing-masing connection sehingga didapatkan model prediksi data yang paling tepat.

## JURNAL INFORMATIKA Vol. 10, No. 1, Jan 2016

## 2.6. Naive Bayes
Naive  Bayes merupakan  metode  yang  tidak  memiliki  aturan, Naive  Bayes menggunakan cabang matematika yang dikenal dengan teori probabilitas untuk mencari peluang  terbesar  dari  kemungkinan  klasifikasi,  dengan  cara  melihat  frekuensi  tiap klasifikasi pada data training . Klasifikasi Naive Bayes adalah pengklasifikasian statistik yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas keanggotaan  suatu class . Klasifikasi bayesian memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan decision tree dan neural network [5].
Bayes  rule digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  suatu class .  Algoritma Naive  Bayes memberikan  suatu  cara  mengkombinasikan  peluang  terdahulu  dengan syarat kemungkinan menjadi sebuah formula yang dapat digunakan untuk menghitung peluang dari tiap kemungkinan yang terjadi. Bentuk umum dari teorema bayes seperti dibawah ini[6]:
Dimana: X : Data dengan class yang belum diketahui
H : Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik.
P(H|X)   : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X ( posteriori probability ) P(H)   : Probabilitas hipotesis H ( prior probability ) P(X|H) : Probabilitas X berdasar kondisi pada hipotesis H P(X)    : Probabilitas dari X
Naïve  bayes adalah  penyederhanaan  metode  bayes. Teorema  bayes disederhanakan menjadi:
P(H|X)=P(X|H)P(X)
Bayes  rule diterapkan  untuk  menghitung  posterior  dan  probabilitas  dari  data sebelumnya.  Dalam  analisis bayesian ,  klasifikasi  akhir  dihasilkan  dengan menggabungkan  kedua  sumber  informasi  ( prior dan posterior )  untuk  menghasilkan probabilitas menggunakan aturan bayes [6] .

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Data penelitian
Data  penelitian  diambil  berupa  data  teks  yang  berisi  data  image  untuk  evaluasi prosedur authentication keaslian    uang  kertas.  Dalam  penelitian  ini  kelas  atribut klasifikasi dibagi menjadi dua kelas, yaitu bernilai 1 (uang asli) dan 0 (uang palsu). Data keseluruhan berjumlah 1372, dan memiliki 5 atribut [7].
Tabel 1. Dataset Attributes Attribute Type Variance of Wavelet Transformed image Continuous Skewness of Wavelet Transformed image Continuous Curtosis of Wavelet Transformed image Continuous Entropy of image Continuous Class Integer Data penelitian (banknote authentication ) tersedia di website https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/banknote+authentication .
3.2. Proses Recognition Banknote (Uang Kertas)
 Image acquisition adalah proses untuk mendapatkan data image .
 Gray  scale  conversion adalah  proses  konversi  citra  true  color  menjadi  citra keabuan.
 Wavelet transform tool yaitu secara umum merupakan dekomposisi citra pada frekuensi subbandcitra tersebut.
 Image  segmentation yaitu  proses  mempartisi  citra  menjadi  beberapa  daerah atau objek
 Characteristic  extraction yaitu  menggunakan  thresholding  untuk  melakukan segmentasi citra [8].
Setelah  proses recognition, tahap  selanjutnya  yang  menjadi  penelitian  ini  yaitu pada klasifikasi authentication uang kertas.
 Classification yaitu  menggunakan  applikasi  WEKA  serta  membandingkan beberapa metode klasifikasi.
a. Menggunakan decision tree
b. Neural network (RBFN Network)
c. Navies bayes
 Output yang  dihasilkan  yaitu  dapat  mengklasifikasikan  jumlah  data  yang dikategorikan sebagai uang palsu dan uang asli.

## Star t
I ma ge  Acq uisition
Gray  sc ale co nv ers io n
W avele t Tran s fo rm to o l
Image  segme nt at io n
C h aracte rist ic Ext ract ion C lass ificat io n Decision tree Outpu t Cross-validation Neural network Navies bayes Gambar 2. The flow of Banknote recognition.

## 4. HASIL & PEMBAHASAN
Pada dasarnya banknote authetication ini dapat menggunakan wavelet transform tool  untuk  mengekstrak  gambar  uang  palsu,  dengan  melakukan  proses  dan  tahapan image acquisition, gray scale, segmentation dan lain sebagainya, namun pada makalah ini akan dideskripsikan secara umum tahap authenticationnya . Selanjutnya pembahsan memfokuskan  pada  pengujian  dan  analisis  data  set  pada  data  mining  dengan menggunakan  algoritma  klasifikasi,  serta  melakukan  perbandingan  beberapa  metode seperti decission tree , neural network, dan nevies bayes .

## 4.1. Tahapan banknote authentication
4.1.1. Image  acquisition adalah  proses  untuk  mendapatkan  data image ,  dengan melakukan proses analog to digital converter (ADC) [8].
Gambar 3. Hasil Image acquisition [9].
4.1.2. Gray  scale  conversion adalah  proses  konversi  citra  true  color  menjadi  citra keabuan.  Suatu  istilah  untuk  menyebutkan  satu  citra  yang  memiliki  warna abu-abu, hitam, dan putih yang ada dalam satu citra.
Gambar 4. Hasil Gray scale conversion
4.1.3. Wavelet transform tool yaitu secara umum merupakan dekomposisi citra pada frekuensi  subband  citra  tersebut.  Komponen  subband  transformasi  wavelet dihasilkan dengan cara penurunan level dekomposisi.

## Gambar 5. Penenurunan level dekomposisi
4.1.4. Image  segmentation yaitu  proses  mempartisi  citra  menjadi  beberapa  daerah atau objek.
Gambar 6. Image segmentation
4.1.5. Characteristic extraction yaitu menggunakan recognition yang memungkinkan  untuk  mengidentifikasi  uang  kertas melalui  gambar  tersebut, dengan  mencocokan  unsur/bagian  pada  mata  uang.  Kemudian  dilakukan extraction dan proses preprocessing gelombang [8].
Gambar 7. Image extraction [10]
Kemudian selanjutnya dilakukan tahap classification.

## 4.2. Classification
Pengujian  sistem  dilakukan  menggunakan  tools  Weka  dengan  menerapkan metode Cross-validation . Cross-validation adalah  sebuah  teknik  untuk  menilai  atau melakukan validasi keakuratan sebuah model yang dibangun berdasarkan dataset. Pada penelitian  ini  menggunakan K-Fold  validation ,  yakni  membagi  dataset  menjadi sejumlah  K  partisi  secara  acak  untuk  diuji.  Penilaian  kinerja  proses  analisa banknote authentication bersumber dari hasil pengukuran nilai precision , recall , F-Measure dan akurasi. Precision merupakan  nilai  ketepatan  informasi  yang  diminta  oleh  pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Recall adalah tingkat keberhasilan sistem dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi .  F-Measure adalah  nilai harmonic atau nilai  rata-rata  ( mean )  dari  nilai precision dan recall .  Sedangkan  nilai  akurasi  adalah nilai  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dari  sistem  dengan  nilai  sebenarnya  dari sudut pandang manusia ( actual ).
Pada  data banknotes  authentication tidak  terdapat  missing  value  pada  dataset tersebut sehingga tahap preprocessing selesai dengan menghilangkan anomali data pada file .csv . File .csv diubah menjadi .arff sebelum dilakukan classification menggunakan Weka.
4.2.1. Menggunakan decision tree (C4.5).
Dengan metode tersebut, hasil classification data didapatkan sebagai berikut :
Gambar 9. Visualize tree
Tabel 2. Hasil akurasi dari WEKA TP Rate FP Rate Precision  Recall  F- Meas ROC Area Class 0.985  0.014  0.982 0.985 0.984  0.986  1 0986 0.015  0.988 0.986 0.987  0.986  0 W. Avg 0.985  0.015  0.988 0.985 0.985  0.986
 Dari hasil penelitian, menunjukkan hasil akurasi sistem adalah sebesar 98.5% dan  nilai error sebesar  1.45%  kemudian reltive  absolute  error dari decision tree sebesar 3.6704% dengan total 20 instances yang salah masuk klasifikasi. Sedangkan yang sesuai sebanyak 1352 instance.
 Ditinjau dari segi efisiensi waktu yang dibutuhkan untuk perhitungan, metode ini membutuhkan 5 kali iterasi dengan waktu 0.02 detik.
 Dari  610  data  uang  asli,  hanya  9  buah  data  uang  asli  yang  salah  terdeteksi sebagai  uang  palsu.  Sisanya,  601  data  uang  asli  berhasil  diklasifikasikan sebagai kelas uang asli.
 Untuk uang palsu, 751 buah data yang berhasil diklasifikasikan sebagai uang palsu dari 762 data uang palsu. Sisanya gagal diklasifikasikan kedalam uang palsu.
4.2.2. Neural network (RBFN Network)
Prediksi Sistem a b 570 40 a=1 Nilai Aktual 27 735 b=0
a=asli , b=palsu
Gambar 10. Confusion Matrix

## Tabel 3. Hasil akurasi dari WEKA
TP Rate FP Rate Precision  Recall  F- Meas ROC Class Area 0.934  0.035  0.955 0.934 0.944  0.992  1 0.965  0.066  0.948 0.965 0.956  0.992  0 W. Avg 0.951  0.052  0.951 0.951 0.951  0.992

## Gambar 12. Nilai akurasi dan Error
Dari  610  data  uang  asli,  hanya  40  buah  data  uang  asli  yang  salah  terdeteksi sebagai uang palsu. Sisanya, 570 data uang asli berhasil diklasifikasikan sebagai kelas uang  asli.  Untuk  uang  palsu,  735  buah  data  yang  berhasil  diklasifikasikan  sebagai uang  palsu  dari  762  data  uang  palsu.  Sisanya  gagal  diklasifikasikan  kedalam  uang palsu.

## 4.2.3. Navies bayes
Prediksi Sistem a b 484 126 a=1 Nilai Aktual 90 672 b=0 a=asli , b=palsu Gambar 13. Confusion Matrix
Gambar 14. Nilai akurasi dan Error Gambar 15 . Visualize RBFN Network
Tabel 4 . Hasil akurasi dari WEKA TP Rate FP Rate Precision  Recall  F- Meas ROC Area Class 0.793  0.118  0.843 0.793 0.818  0.939  1 0.882  0.207  0.842 0.883 0.862  0.939  0 W. Avg 0.843  0.167  0.843 0.843 0.842  0.939
Dari  610  data  uang  asli,  hanya  126  buah  data  uang  asli  yang  salah  terdeteksi sebagai uang palsu. Sisanya, 484 data uang asli berhasil diklasifikasikan sebagai kelas
Akurasi 95% Error 5% Analisa Neural Network Akura si 95% Error 15% Analisa Navies bayes
uang  asli.  Untuk  uang  palsu,  672  buah  data  yang  berhasil  diklasifikasikan  sebagai uang  palsu  dari  762  data  uang  palsu.  Sisanya  gagal  diklasifikasikan  kedalam  uang palsu.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  percobaan authentication uang  kertas  dengan  menganalisis  data  set banknote  authentication ,  menghasilkan  akurasi  pendeteksian  keaslian  uang  sangat tinggi. Setelah dilakukan uji coba menggunakan metode classification , maka persentase akurasi  yang  sangat  tinggi  yaitu  menggunakan  metode  tree  C4.5  dengan  nilai  akurasi sebesar 98,5 %, sedangkan neural network sebesar 95%, dan navies bayes sebesar 85%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Widiastuti, “Analisa Perbandingan Algoritma SVM, Naive Bayes, dan Decision Tree dalam Mengklasifikasikan Serangan (Attacks) pada Sistem Pendeteksi Intrusi,” 2012.
[2] A.  Roy,  B.  Halder,  and  U.  Garain,  “ Authentication  of  currency  notes  through  printing technique  verification ,”  in  Proceedings  of  the  Seventh  Indian  Conference  on  Computer Vision, Graphics and Image Processing, 2010, pp. 383–390.
[3] N. K. Tachjar and L. S. Istiyowati, others, “ Extracting Features On Indonesian Rupiah Notes Using 2DPCA Algorithm For Forged Detection ,” 2013.
[4] G. Guo, H. Wang, D. Bell, Y. Bi, and K. Greer, “ An kNN model-based approach and its application  in  text  categorization ,”  in  Computational  Linguistics  and  Intelligent  Text Processing, Springer, 2004, pp. 559–570.
[5] J.  Awwalu,  A.  Ghazvini,  and  A.  A.  Bakar,  “ Performance  Comparison  of  Data  Mining Algorithms: A Case Study on Car Evaluation Dataset .”
[6] Rizal Amegia Saputra, “komparasi algoritma klasifikasi data mining untuk memprediksi penyakit tuberculosis (tb),” semin. nas. inov. dan tren snit, 2014.
[7] “Dataset Bank Note Authentication https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html.” .
[8] N.  S.  Mohamad,  B.  Hussin,  A.  S.  Shibghatullah,  and  A.  S.  H.  Basari,  “Banknote Authentication Using Artificial Neural Network.”
[9] http://www.banknotes.com/
[10]  Y. Liu, “Haar-SVM for Real-time Banknotes Recognition,” J. Inf. Comput. Sci., vol. 11, no. 12, pp. 4031–4039, Aug. 2014.