Vol. 12. No. 2, Mei 2021: 65-72 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Pendeteksi Keaslian Dan Nominal Uang
Linda Sekar Rini * , Oki Teguh Karya, Fadli Sirait
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta
* 41418320049@student.mercubuana.ac.id
Abstrak—  Uang  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk transaksi  jual  beli  oleh  seluruh  manusia.  Uang  menjadi  benda berharga bagi banyak orang untuk kehidupan sehari-hari. Namun uang  banyak  dipalsukan  oleh  orang  yang  tidak  bertanggung jawab  untuk  melakukan  transaksi.  Pemalsuan  uang  kertas  di Indonesia pada tahun 2019 sebesar 8 lembar per 1 juta uang yang beredar.  Vending  machine  merupakan  sebuah  mesin  yang berfungsi  untuk  menjual  barang  secara  otomatis  dengan  cara memasukkan  uang  sesuai  dengan  harga  barang  yang  tertera. Namun  pada  pendeteksian  nominal  uang  dan  keaslian  uang  ini terbatas hanya pada kondisi uang yang baik. Apabila kondisi uang kurang  baik,  maka  uang  konsumen  akan  ditolak.  Penelitian  ini dilakukan  untuk  mengimplementasikan  Jaringan  Syaraf  tiruan dengan  mencari  model  terbaik.  Model  terbaik  akan  diverifikasi kehandalannya dan keakuratannya dalam mengenal pola warna uang kertas baik asli maupun palsu, dengan menggunakan metode backpropagation dengan fungsi aktivasi sigmoid untuk mendeteksi keaslian  dan  nominal  uang  kertas.  Penelitian  dilakukan  dengan mengambil  data  nilai  RGB  dari  masing-masing  nominal  uang dengan  menggunakan  sensor  warna  TCS3200.  Hasil  dari penelitian didapatkan model terbaik menggunakan 5 hidden layers dengan  nodes  75,  38,  19,  10,  dan  5.  Memiliki  tingkat  prediksi sebesar  46,8%  dari  jumlah  keseluruhan  dataset  testing  yang digunakan sebanyak 600 data.
Kata Kunci— Pemalsuan uang kertas, vending machine, sensor warna TCS3200, jaringan syaraf tiruan, backpropagation.
DOI: 10.22441/jte.2021.v12i2.004

## I. P ENDAHULUAN
Uang  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk  melakukan transaksi jual beli dan sudah digunakan oleh manusia diseluruh penjuru  dunia.  Hal  ini  sudah  pasti  menjadikan  uang  sebagai barang  pokok  untuk  setiap  manusia  [1].  Uang  menjadi  benda yang  sangat  berharga  bagi  banyak  orang  untuk  kehidupan sehari-hari. Hal-hal ini yang membuat uang banyak dipalsukan oleh  orang  yang  tidak  bertanggung  jawab  untuk  melakukan transaksi.  Uang  yang  dipalsukan  mulai  dari  nominal  terkecil hingga  nominal  terbesar.  Pemalsuan  uang  juga  membuat kerugian bagi masyarakat dan perekonomian nasional. Menurut Bank Indonesia, pemalsuan uang kertas di Indonesia pada tahun 2019 sebesar 8 lembar per 1 juta uang yang beredar [2].
Vending machine merupakan sebuah mesin yang berfungsi untuk  menjual  barang  secara  otomatis  dengan  cara memasukkan uang koin atau uang kertas sesuai dengan nominal barang  yang  dijual    [3]. Vending  machine banyak  digunakan untuk  menjual  minuman,  makanan  ataupun  barang-barrang dengan  ukuran  kecil. Vending  machine tidak  memerlukan operator  dalam  menjual  barang-barangnya.  Konsumen  dapat
memilih barang yang akan dibeli sesuai dengan keinginannya. Vending  machine dirancang  sedemikian  rupa  untuk  membaca nominal dan keaslian uang. Namun pada pendeteksian nominal uang  dan  keaslian  uang  ini  terbatas  hanya  pada  kondisi  uang yang  baik,  tidak  terlipat  dan  berkerut.  Apabila  kondisi  uang kurang baik, maka uang konsumen akan ditolak.
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  [10]  merupakan  salah  satu cabang  dari  kecerdasan  buatan.  Jaringan  syaraf  tiruan  adalah sebuah alat pemodelan data numerik non-linier yang terinspirasi dari  jaringan  syaraf  biologis  seperti  otak  manusia.  Jaringan syaraf akan memiliki satu set neuron buatan yang terhubung dan memproses  informasi  menggunakan  bentuk  penghubung  ke komputasi.  Jaringan  syaraf  tiruan  banyak  digunakan  untuk memodelkan  hubungan  canggih  antara input dan output atau untuk  mengungkap  pola  dalam  data  berdasarkan  informasi eksternal  atau  internal  yang  berjalan  melalui  jaringan  selama proses  pembelajaran  [4]. Backpropagation merupakan  salah satu metode dari jaringan syaraf tiruan yang dapat diaplikasikan dengan baik dalam bidang peramalan ( Forecasting ) [5]. Metode backpropagation memiliki 3 tahapan pelatihan, yaitu tahap maju ( feed  forward ),  tahap  balik  ( backward ),  dan  tahap  pengaturan bobot   [6].  Jaringan  syaraf  tiruan  akan mempelajari  pola  yang didapat  dari  data  yang  ada.  Semakin  banyak  data  yang digunakan,  maka  hasil  dari  JST  akan  semakin  akurat  dalam memprediksi.
Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  oleh  latar  belakang yang  telah  dijabarkan.  Penelitian  akan  mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan dengan metode Backpropagation dalam mendeteksi keaslian dan nominal uang. Data-data akan diambil dengan menggunakan alat bantu yang tersusun dari sensor warna TCS3200  dan  lampu  hitam  UV  dan  Bahasa  pemrogaraman python.  Uang  yang  akan  digunakan  sebagai  objek  penelitian antara lain Rp 10.000, Rp 20.000, Rp 50.000, dan Rp 100.000 dalam  kondisi  baik  maupun  kurang  baik  serta  uang  mainan sebagai  uang  palsu.  Data-data  yang  didapatkan  akan  diolah menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan metode Backpropagation.

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Penelitian  sebelumnya  mengenai  Jaringan  Syaraf  Tiruan dilakukan  oleh  [7]  yang  berjudul  “Implementasi  Metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) Pada Alat  Deteksi  Nilai Nominal Uang”. Penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi nominal uang kertas  melalui  perbedaan  warna  setiap  mata  uang  dengan menggunakan  sensor  warna.  Hasil  penelitian  berupa  nominal uang  yang  di output dalam  bentuk  suara  yang  membantu tunanetra.  Hasil  pengujian  rata-rata  diperoleh  keakuratan sebesar 90.00%.
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  [8]  yang  berjudul “Identifikasi  Kematangan  Buah  Tomat  Berdasarkan  Warna Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST)”. Metode yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kematangan  buah tomat  yaitu  metode  pembelajaran percepton dengan  bantuan media webcam . Tingkat kematangan dibagi menjadi tiga, yaitu mentah, setengah matang, dan matang. Dengan menggunakan metode pembelajaran percepton memperoleh tingkat keberhasilakn sebesar 43,33%
Penelitian  JST  lainnya  disusun  oleh  [9]  berjudul  “Deteksi Gula  Darah  Melalui  Gas  Buang  Pernafasan  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation”.  Penelitian  ini dilakukan  untuk  mendeteksi  gula  darah  melalui  deteksi senyawa aseton dan alkohol menggunakan sensor gas TGS 822 dan  MQ  138  dari  rongga  mulut  yang  dikeluarkan  melalui pernafasan. Data diambil sebanyak 60 sampel dari 7 responden yang akan diklasifikasikan menggunakan JST Backpropagation .  Penelitian  menghasilkan  tingkat  akurasi deteksi rata-rata 96,53%.
Penelitian  yang  berjudul  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa  Baru”  dilakukan  oleh  [5].  Penelitian  dilakukan untuk  memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  pada  tahun  2018 dengan menggunakan data mahasiswa baru dalam kurun waktu tiga tahun terakhir (2014-2017). Data tersebut digunakan untuk melakukan  pelatihan  dengan  metode Backpropagation dan pengujian data. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu model JST Backpropagation memiliki presentase akurasi rata- rata 69,5%.
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  [6]  berjudul “Implementasi  Kendali  PID  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation .”  Penelitian  dilakukan  untuk menggantikan  pengendalian  konvensional  PID  dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan metode Backpropagation yang  sudah  dilatih  untuk  mengenali  pola  dan  mencari  model terbaik.  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  tansig  dan  lapisan kedua memakai fungsi aktivasi pureline. Percobaan membandingkan kestabilan dan kehandalan terhadap ganguan dari  luar  antara  metode  JST Backpropagation dengan  metode PID  menggunakan  Simulink  Matlab.  Hasil  percobaan didapatkan  yaitu  pengendalian  menggunakan  metode  JST Backpropagation sudah  cukup  baik  dan  menyamai  dengan pengendalian PID.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada penelitian ini, penulis membedakan menjadi beberapa tahapan  utama  yang  terdiri  dari:  studi  literatur,  tahap perancangan alat bantu, tahap pengambilan data, tahap training data, dan tahap testing model terbaik.
Studi Literatur Perancangan Alat Bantu Pengumpulan Data Training Data Verifikasi Model Terbaik
Gambar 1. Blok Diagram Penelitian
Studi  literatur  berguna  untuk  mengetahui  dasar  teori, penetapan permasalahan yang akan diangkat, penetapan tujuan dari penelitian serta batasan masalah. Studi literatur didapatkan dari  jurnal-jurnal,  internet  maupun  laporan  penelitian  yang sudah  pernah  dilakukan.  Tahapan  perancangan  alat  bantu dilakukan  untuk  membantu  penulis  memperoleh  data  yang diperlukan pada penelitian ini. Alat bantu terdiri dari kumpulan sensor  dan  mikrokontroler.  Tahapan  pengumpulan  data merupakan  tahapan  dimana  data-data  yang  dibutuhkan  untuk training dan  analisa  diambil  dari  hasil  baca  sensor.  Data  yang sudah terkumpul akan di training menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Training ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  model terbaik  dengan  cara  melakukan  perubahan-perubahan  pada fungsi  aktivasi,  jumlah  neuron hidden  layer .  Selanjutnya, sampai  pada  tahap  akhir  yaitu  verifikasi  model  terbaik  yang artinya  model  yang  paling  baik  hasil  dari training yang dilakukan diuji kredibilitasnya kembali pada data baru.
Alur  kerja  dari  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua  proses. Pertama, pada alat bantu yang terdiri dari sensor warna, arduino dan  pengumpulan  data  RGB.  Kedua,  pada  Jaringan  Syaraf Tiruan yang terdiri dari training data dan verifikasi model yang terbaik.
Sensor Warna Arduino Data RGB Verifikasi Model Training Data ALAT BANTU JARINGAN SYARAF TIRUAN
Gambar 2. Blok Diagram Alur Kerja
Alat yang digunakan berupa perangkat lunak yang berperan penting  pada  penelitian  ini  yang  berguna  untuk  melakukan pemrograman, yaitu:
• Arduino  IDE  1.8.12,  digunakan  untuk  memprogram sensor dan mikrokontroler Arduino mega 2560.
• Google  Colaboratory  (Colab),  digunakan  untuk program python yang berguna untuk training Jaringan Syaraf Tiruan.
Selain  alat  berupa  perangkat  lunak,  bahan-bahan  yang dibutuhkan untuk membuat alat bantu dalam pengambilan data pada penelitian ini dijabarkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Tabel No Material Kuantitas Keterangan 1. Arduino Mega 2560 1 Berfungsi sebagai pengendali sensor TCS3200 dan pengambilan data sensor 2. TCS3200 3 Untuk  mendeteksi  nilai RGB warna uang 3. Lampu Hitam Ultraviolet 1 Untuk  menyinari  uang sehingga ornamen warna unik sebagai
pengaman  uang  asli dapat dilihat. 4. Kabel Pelangi Secukupnya Penyambung antar komponen

## A. Flowchart
Pada  penelitian  ini,  tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada flowchart yang berada di Gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Flowchat Implementasi JST pada Pendeteksi

## Keaslian dan Nominal Uang

## B. Perancangan Alat Bantu
Alat bantu terdiri dari mikrokontroler, sensor TCS3200 dan lampu  hitam  UV.  Mikrokontroler  yang  digunakan  adalah Arduino Mega 2560 yang berfungsi sebagai otak dari alat bantu dan  mengakusisi  data  nilai  RGB  dari  pembacaan  sensor TCS3200. Nilai RGB yang dibaca oleh sensor warna TCS3200 akan  ditampilkan  pada serial  monitor dari  software  Arduino IDE. Sensor warna TCS3200 akan mendeteksi nilai RGB dari uang.  Uang  kertas  memiliki  ornamen  warna  unik  masing- masing  apabila  uang  disinari  oleh  sinar  ultraviolet.   Ornamen unik  pada  uang  kertas  asli  ini  yang  akan  digunakan  untuk membedakan uang asli dan uang palsu serta nominal. Sehingga nilai  RGB  dari  uang  kertas  pecahan  Rp.10.000,  Rp.20.000, Rp.50.000 dan Rp.100.000 akan berbeda-beda. Data inilah yang
akan  diambil  untuk  nantinya  diolah  menggunakan  program Jaringan Syaraf Tiruan.
Skema  perancangan hardware dari  alat  bantu  yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Skema Perancangan Alat Bantu
Berdasarkan  skema  pada  Gambar  4,  Uang  asli  atau  palsu yang  disinari  ultraviolet  akan  diletakkan  diatas  sensor  warna TCS3200  untuk  dibaca  nilai  RGBnya.  Selanjutnya,  data  yang sudah dibaca akan diambil oleh Arduino untuk ditampilkan pada serial  monitor  pada  laptop.  Jarak  antar  sensor  ±  2  cm  dengan jarak baca uang ke sensor sejauh ± 1,5 cm.

## C. Tahap Pengumpulan Data
Data  pembacaan  sensor  dikumpulkan  pada  tahapan  ini dengan menggunakan alat bantu yang telah dibuat. Pada tahap ini akan diambil data pembacaan sensor warna TCS3200 berupa nilai Red pada sensor 1 sampai sensor 3, nilai Green pada sensor 1  sampai  sensor  3,  dan nilai Blue pada  sensor 1  dan  sensor  3. Data-data  tersebut  diambil  menggunakan  uang  kertas  pecahan Rp.10.000, Rp.20.000, Rp.50.000, dan Rp.100.000 yang asli dan palsu.  Kondisi  uang  kertas  terdapat  dua  jenis,  yaitu  dalam kondisi  baik  maupun kurang  baik (lecek  atau robek).  Masing- masing kondisi dan nominal uang akan diambil data sebanyak- banyaknya. Data-data yang telah dikumpulkan nantinya akan di implementasikan  pada  sistem  program  Jaringan  Syaraf  Tiruan untuk mencari model yang paling baik.

## D. Tahap Training Data
Tahap training data  berguna  untuk  mencari  model  terbaik dengan nilai error terkecil untuk nantinya dilakukan pengujian menggunakan data baru untuk verifikasi.Pada tahapan training Data, data RGB yang sudah terkumpul akan diacak urutan dan dilakukan normalisasi data untuk mengubah range nilai dari 0- 1.  Selanjutnya,  data  akan  dimasukkan  pada  system  untuk dilakukan training .
L. S. Rini, et al., Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Pendeteksi Keaslian Dan Nominal Uang
Setelah  data  untuk  pembelajaran  sistem  dimasukkan, pembentukan  jaringan  dilakukan  dengan  menentuka  jumlah input ,  jumlah output dan jumlah hidden layer yang  akan  diuji coba.  Diawal  berjalannya  sistem training ,  jumlah  epoch  atau iterasi  =  0  dimana  artinya  belum  ada dataset yang  ditraining pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Selanjutnya  akan  masuk  pada perhitungan menggunakan feed forward , pada bagian ini semua nilai input,  output ,  bobot  serta  rumus  fungsi  aktivasi diaplikasikan  dan  akan  mendapatkan error antara predicted output dan actual output dari dataset . Nilai error ini yang akan digunakan  sebagai  acuan update bobot  dari  setiap  sinapsis dengan menggunakan backpropagation. Nilai epochs akan terus bertambah karena sudah ada dataset yang ditraining. Penelitian akan  menggunakan epochs sebanyak  700  kali  dan  proses training akan selesai setelah epochs terpenuhi. Apabila epochs belum terpenuhi, maka proses training akan diulang lagi mulai dari  perhitungan  menggunakan feed  forward untuk  terus mendapatkan error antara predicted  output dan actual output dari dataset dan  peng- update- an  bobot  menggunakan backpropagation hingga didapatkan model terbaik dengan error terkecil yang nantinya akan digunakan pada saat testing model
E. Tahap Testing Model Terbaik
Tahap testing model  merupakan  tahapan  terakhir  dalam penelitian  ini.  Setelah  melalui  tahapan  training  data  akan didapatkan model terbaik dengan error yang kecil dibandingkan dengan yang lainnya. Model terbaik Jaringan Syaraf Tiruan yang telah didapatkan akan diuji menggunakan dataset baru ( dataset testing ) untuk pengujian kredibilitas atau kehandalannya. Pada bagian  ini  akan  didapatkan  hasil  prediksi  data  dan  tingkat akurasi dari model yang digunakan.

## IV. H ASIL D AN A NALISA
Data-data  yang  sudah  didapatkan  diolah  dan  diuji menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation.  Dari hasil pengolahan dan pengujian menggunakan dataset training didapatkan  hasil  yang  berbeda  dari  setiap  modelnya.  Dari model-model yang sudah didapatkan  tersebut, akan dilakukan test untuk  memvalidasi  model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan menggunakan dataset  testing dan  akan  didapatkan  juga  hasil prediksi dari outputnya.

## A. Hasil Perancangan Alat Bantu
Alat bantu yang digunakan terdiri dari 3 buah sensor warna TCS3200  yang  digunakan  untuk  mengambil  nilai  RGB  dari setiap  mata  uang  yang  digunakan.  Lampu  Ultraviolet  yang digunakan untuk menerawang uang sehingga ornamen unik dari setiap  uang  dapat  muncul.  Pengambilan  data  RGB  dilakukan dengan kondisi alat bantu tertutup dan cahaya lingkungan sekitar redup.  Hal  ini  untuk  membantu  mengeluarkan  warna  dari ornamen unik yang ada pada setiap uang kertas asli. Alat bantu pengumpul nilai RGB uang dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Alat Bantu Pengumpul Nilai RGB
Mekanisme  kerja  dari  alat  bantu  adalah  sensor  warna TCS3200 yang terdiri dari tiga buah akan membaca nilai RGB dari  uang  yang  sudah  disinari  lampu  Ultraviolet.  Nilai  RGB yang  kumpulkan  berasal  dari  uang  asli  dan  palsu  pecahan 10.000, 20.000, 50.000, dan 100.000 rupiah. Jarak antar sensor satu  dengan  yang  lainnya  ±2cm  dimana  sensor  satu  ada  disisi kanan, sensor dua disisi tengah, dan sensor tiga disisi kiri dengan jarak pembacaan uang ke sensor sejauh 1,5cm. Data yang sudah dibaca  oleh  sensor  akan  ditampilkan  pada  laptop  dengan menggunakan serial monitor pada program Arduino.

## B. Pengambilan Dataset Keseluruhan dan Persiapan Dataset
Pengambilan  data  dilakukan  menggunakan  delapan  buah pecahan uang yaitu 10.000 asli-palsu, 20.000 asli-palsu, 50.000 asli-palsu, dan 100.000 asli-palsu. Satu pecahan diambil sampel data untuk uang dengan kondisi baik dan uang dengan kondisi yang  kurang  baik.  Proses  pengambilan  data dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Proses Pengambilan Data RGB Menggunakan Alat Bantu
Data-data  yang  dikumpulkan  berupa  nilai  RGB  dari  setiap mata  uang  yang  digunakan.  Dataset  yang  sudah  dikumpulkan sebanyak 1600 data yang terdiri dari sembilan kolom input yang terdiri  dari R1, R2, R3, G1, G2, G3, B1, B2, dan B3 dari tiga
L. S. Rini, et al., Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Pendeteksi Keaslian Dan Nominal Uang
buah  sensor  warna,  dan  satu  kolom  untuk output berupa  kode dari nominal uang yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kode dan Keterangan Nominal Uang

## Kode Nominal  Keterangan Nominal
1 Rp 10.000 ASLI
2 Rp 20.000 ASLI
3 Rp 50.000 ASLI
4 Rp 100.000 ASLI
5 Rp 10.000 PALSU
6 Rp 20.000 PALSU 7 Rp 50.000 PALSU 8 Rp 100.000 PALSU
Setiap satu kode nominal terdiri dari dua buah kondisi uang yaitu  kondisi  baik  dan  kurang  baik.  Terdapat  juga  dua  buah posisi  uang  yaitu  posisi  uang  bagian  depan  dan  posisi  uang bagian belakang.
Dataset keseluruhan  yang  sudah  didapatkan,  akan  diacak urutannya  untuk  selanjutnya  dibagi  menjadi  dua  yaitu  untuk dataset  training dan dataset  testing model. Dataset  training memiliki jumlah data  sebanyak  1000 baris  dan dataset  testing memiliki jumlah 600 Baris. Dataset training memiliki data dari baris 0-1000 sedangkan dataset testing memiliki data dari baris 1001-1600. Dataset  training dan dataset  testing sebelumnya  akan dinormalisasi terlebih dahulu. Normalisasi ini diperlukan untuk mempersempit range dari input maupun outputnya seperti yang dapat dilihat pada Gambar 7, Gambar 8, Gambar 9, dan Gambar 10.
Gambar 7. Data Normalisasi Input Dataset Training
Gambar 8. Data Normalisasi Output Dataset Training
Hasil dari normalisasi akan mendapatkan data dengan nilai range antara 0-1. Dimana nilai 1 untuk data yang paling besar dan 0 untuk data yang paling kecil dari kumpulan setiap dataset.
Gambar 9. Data Normalisasi Input Dataset Testing
Gambar 10. Data Normalisasi Output Dataset Test ing
Normalisasi data dilakukan pada variable x ( input ) maupun variabel y ( output ), baik pada dataset training maupun dataset testing .  Normalisasi  ini  akan  membantu  untuk  mendapatkan
L. S. Rini, et al., Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Pendeteksi Keaslian Dan Nominal Uang
nilai error yang baik jika dibandingkan dengan data yang tidak dinormalisasi.

## C. Hasil Training Data
Hasil training ini didapatkan 20 model dengan jumlah hidden layer dan nodes yang  berbeda-beda  dapat  dilihat  pada  tabel  . Hasil  training  didapatkan  nilai  error  data  ternormalisasi  dari setiap epoch. Perbedaan  jumlah nodes pada hidden  layer mempengaruhi  cepat  lambatnya epoch tersebut  mencapai  nilai error terendah  dari  model  yang  pada  saat  training.  Semakin banyak  jumlah nodes pada hidden  layer maka  semakin  cepat didapatkan nilai error terendahnya. Hasilnya akan didapatkan 2 nilai error data normalisasi  yaitu nilai error training dan nilai error validasi.
Tabel 2. Hasil Error Training dan Error Validasi Dari Model
JST Jumlah Nodes Hidden Layer Error Training Error Validasi Jumlah Epoch HL1 HL2 HL3 HL4 HL5
10 - - - - 0.0369 0.0388 700 20 - - - - 0.0356 0.0377 700 30 - - - - 0.0317 0.0341 700 40 - - - - 0.0370 0.0384 700 15 7 - - - 0.0288 0.0309 700 20 10 - - - 0.0286 0.0309 700 35 17 - - - 0.0278 0.0314 700 40 20 - - - 0.0287 0.0313 700 15 10 5 - - 0.0270 0.0299 700 20 15 10 - - 0.0249 0.0270 700 30 20 10 - - 0.0241 0.0273 700 40 20 10 - - 0.0196 0.0198 700 15 10 5 3 - 0.0304 0.0326 700 25 20 15 10 - 0.0229 0.0253 700 30 15 7 4 - 0.0180 0.0193 700 40 20 10 5 - 0.0176 0.0174 700 30 15 7 4 2 0.0192 0.0192 700 40 20 10 5 2 0.0181 0.0185 700 50 25 13 7 4 0.0176 0.0180 700
75 38 19 10 5 0.0137
0.0163 700
Nilai error  training terendah  yang  dapat  dicapai  oleh dimasing-masing hidden layer dan nodes yaitu : 1 hidden layer dengan nodes 30  dengan error 0.0317,  2 hidden layer dengan nodes 35, 17 dengan error 0.0278, 3 hidden layer dengan nodes 40, 20, 10 dengan error 0.0196, 4 hidden layer dengan nodes 40, 20, 10, 5 dengan error 0,0176, dan 5 hidden layer dengan nodes 75, 38, 19, 10, 5 dengan error 0,0137. Nilai terendah yang dapat dicapai model Jaringan Syaraf Tiruan ini akan berpengaruh pada performa  model  yang  digunakan  pada  penelitian  pendeteksi
nominal  dan  keaslian  uang.  Dimana  akan  berpengaruh  pada jumlah  ketepatan  model  dalam  memprediksi  hasil dataset testing nantinya.
Gambar 11. Grafik Perbandingan Nilai Error Training dan Error Validasi yang paling terkecil
Gambar  11  merupakan  grafik  hasil  dari  nilai error data normalisasi  yang  diploting  dan  dibandingkan  hasil error training dan error validasi. Terdapat 2 buah garis, dimana garis berwarna  biru  merupakan  nilai error dari  hasil  training sedangkan garis berwarna kuning merupakan nilai error untuk hasil validasi. Sumbu x pada grafik menerangkan jumlah epoch yang digunakan dan sumbu y menerangkan nilai error ( loss ) dari setiap epoch .  Dari  20  model,  didapatkan  grafik  dimana  dapat dilihat  bahwa  semakin  banyak  jumlah  lapisan  tersembunyi ( hidden layer ) dan nodes -nya, maka grafik akan semakin landai. Hal  ini  menyatakan  pula  semakin  kecil  nilai error yang didapatkan dan semakin banyak nilai prediksi yang didapatkan. Maka  dapat  dikatakan  jika  model  tersebut  merupakan  model terbaik yang didapatkan dari penelitian.

## D. Hasil Dataset Training Model
Model Jaringan Syaraf Tiruan yang memiliki 5 hidden layer dengan  jumlah  nodes  75,  38,  19,  10,  5  dipilih  sebagai  model paling  baik  pada  sistem  ini.  Hal  ini  dikarenakan  nilai error training yang didapatkan paling kecil diantara model lainnya dan hasil  prediksi  yang  dapat  dihasilkan  yaitu,  jumlah  data  benar sebanyak 281 data dari 600 dataset testing yang berisikan input nilai  RGB  dan output berupa  kode  nominal.  Hasil  prediksi dengan  menggunakan  model  tersebut  yang  diterapkan  pada pendeteksi nominal dan keaslian uang mencapai 46,8%.
Tabel 3. Sampel Hasil Prediksi Keaslian dan Nominal Uang Keseluruhan
No Output Sebenarnya Output Prediksi No Output Sebenarnya Output Prediksi 1 1 1 39 8 8 2 8 6 40 5 3 3 7 7 41 2 1 4 3 2 42 8 6 5 2 1 43 3 6 6 7 7 44 8 8
L. S. Rini, et al., Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Pendeteksi Keaslian Dan Nominal Uang
7 5 5 45 6 6 8 4 6 46 4 6 9 4 6 47 1 1 10 7 7 48 6 6 11 6 6 49 5 2 12 6 6 50 7 6 13 3 2 51 4 6 14 5 4 52 4 6 15 6 6 53 5 6 16 4 5 54 3 2 17 2 3 55 2 1 18 1 1 56 7 7 19 5 5 57 6 5 20 5 5 58 1 1 21 3 3 59 4 6 22 3 2 60 8 6 23 4 6 61 8 8 24 4 6 62 5 2 25 8 8 63 3 4 26 6 6 64 2 1 27 6 6 65 1 1 28 1 1 66 3 4 29 6 6 67 7 7 30 7 6 68 8 6 31 4 6 69 1 1 32 1 2 70 4 5 33 1 2 71 2 1 34 4 5 72 4 7 35 5 5 73 1 1 36 1 1 74 6 6 37 7 7 75 1 2 38 2 1 76 4 6
Dari hasil prediksi menggunakan model tersebut, didapatkan nilai error prediksi yang dapat dikatakan besar. Dikatakan besar karena nilai kesalahan prediksi yang didapatkan dari data diatas terdapat  sebanyak  319  data  yang  berbeda  antara  data output sebenarnya  dengan output prediksi.  Sekitar  53.17%  tingkat kesalahan prediksi. Namun hasil prediksi diatas merupakan hasil prediksi terbaik dari model terbaik dibandingkan dengan model lainnya.

## E. Hasil Dataset Testing Model Pernominal Uang
Model  terbaik  yang  didapatkan  dari  hasil training  dataset ini digunakan  untuk  mengetahui output prediksi  yang  didapatkan dengan  menggunakan dataset  testing pernominal  uang  mulai
dari 10.000, 20.000, 50.000, dan 100.000. Dataset testing yang digunakan terdiri dari uang asli kondisi baik, uang asli kondisi kurang  baik,  uang  palsu  kondisi  baik,  dan  uang  palsu  kondisi kurang baik.
Dataset testing yang menggunakan data yang berisikan RGB pernominal  saja  yang  berjumlah  400  baris  data.  Dengan menggunakan  data  tersebut  maka  akan  mendapatkan  data prediksi yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.  Hasil Prediksi dari Testing Model Pernominal Uang
Nominal Uang Hasil Prediksi Persentase Prediksi Jumlah Data Benar Jumlah Data Salah Rp. 10.000 195 205 48,75% Rp. 20.000 178 222 44,50% Rp. 50.000 92 308 23,00% Rp. 100.000 98 302 24,50%
Hasil  prediksi  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.5 menghasilkan hasil persentase prediksi pada nominal Rp. 10.000 sebesar 48,75% dengan jumlah data yang dibaca dengan benar sebanyak 195 data, dan data yang dibaca dengan salah sebanyak 205  data.  Nominal  Rp.  20.000  mendapatkan  hasil  persentase prediksi  sebesar  44.50%  dengan  data  yang  dibaca  benar sebanyak  178  data,  dan  data  yang  dibaca  salah  sebanyak  222 data.  Untuk  nominal  Rp.  50.000  mendapatkan  persentase prediksi  yang  paling  kecil  yaitu  23,00%  dengan  jumlah  data benar  sebanyak  92  data,  dan  308  data  dibaca  salah.  Terakhir, untuk nominal Rp. 100.000 hasil persentase prediksinya sebesar 24.50%.  Data  yang  dibaca  benar  sebanyak  98  data,  dan  data yang dibaca salah sebanyak 302 data.
Hasil  pembacaan  yang  kecil  pada  nominal  Rp.  50.000 dikarenakan  banyak  data  yang  terbaca  sebagai  nominal  Rp. 20.000  Palsu.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  RGB  pada  uang  asli kondisi  baik  tidak  terlalu  berbeda  jauh  serta  pada  uang  palsu kedua  nominal  dalam  kondisi  kurang  baik  juga  tidak  terlalu berbeda jauh. Pada nominal Rp. 100.000 terdapat juga kesalahan pembacaan nominal yang disebabkan oleh hal yang sama yaitu nilai RGB yang tidak berbeda jauh dengan nominal Rp. 10.000.

## F. Arsitektur Model Jaringan Syaraf Tiruan Terbaik
Penelitian  ini  menghasilkan  arsitektur  Jaringan  Syaraf Tiruan  yang  memiliki  model  terbaik  dibandingkan  dengan model lainnya yang telah diuji coba. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan yang didapat terdiri dari input , hidden layer , dan output dengan  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah  sigmoid. Arsitektur  Jaringan Syaraf Tiruan  dengan model  terbaik  dapat dilihat padagambar 12.
Gambar 12. Arsitektur Model Jaringan Syaraf Tiruan Terbaik
Gambar 4 terdapat 9 input yang berisikan nilai R1, R2, R3, G1, G2, G3, B1, B2, B3 yang merupakan nilai RGB dari 3 buah sensor  warna.  Lapisan  berikutnya  ada  5 Hidden  layer dengan jumlah nodes 75,  38,  19,  10,  dan  5.  Lapisan  paling  luar  ada output yang berjumlah 1 berupa kode nominal uang.
Sistem  pendeteksi  nominal  dan  keaslian  uang  ini menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation.  Hasil dari backpropagation adalah  nilai  bobot  dan  bias  pada  setiap sinapsis yang digunakan untuk melakukan testing dan validasi model  tersebut  baik  atau  tidak.  Sehingga  didapatkan  nilai prediksi  yang  berada  pada  Tabel  4.4.  Jumlah  bobot  dan  bias yang  didapatkan  bergantung  pada  jumlah input  layer,  hidden layer ,  dan output  layer .  Jumlah  bobot  pada input layer dan hidden layer sebanyak 675 buah dengan jumlah bias sebanyak  75  buah.  Jumlah  bobot  pada hidden  layer 1 dan hidden  layer 2 sebanyak  2850  buah  dengan  jumlah  bias sebanyak  38  buah.  Jumlah  bobot  pada hidden  layer 2 dan hidden layer 3 sebanyak 722 buah dengan jumlah bias sebanyak 19 buah. Jumlah bobot pada hidden layer 3 dan hidden layer 4 sebanyak  190  buah  dengan  jumlah  bias  sebanyak  10  buah. Jumlah bobot pada hidden layer 4 dan hidden layer 5 sebanyak 50 buah dengan jumlah bias sebanyak 5 buah. Terakhir jumlah bobot pada hidden layer 5 dan output sebanyak 5 buah dengan jumlah bias sebanyak 1 buah.

## V. K ESIMPULAN
Model terbaik dari Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation yang didapatkan pada penelitian yaitu menggunakan 5 hidden layer dengan nodes 75, 38, 19, 10, dan 5 serta epoch sebanyak 700. Model terbaik dari Jaringan Syaraf Tiruan dengan fungsi aktivasi sigmoid menghasilkan error pada  saat training yaitu 0,0137 pada data yang dinormalisasi. Hasil dari model terbaik memiliki  tingkat  prediksi  sebesar  46,8%  dengan  jumlah  data benar sebanyak 281 data dari jumlah keseluruhan data sebanyak 600 data. Pada model terbaik didapatkan tingkat kesalahan yang masih  cukup  tinggi  yaitu  sebesar  53,17%.  Sehingga  simulasi JST  pada  pendeteksian  keaslian  dan  nominal  uang  pada penelitian ini masih dianggap belum berjalan baik.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  yang  sebesar-besarnya kepada  pihak-pihak  yang  telah  membantu  dalam  pengerjaan penelitian ini dan memberikan support kepada penulis. Dengan adanya  hal  tersebut,  penelitian  ini  dapat  selesai  dengan  baik. Ucapan terimakasih penulis sampaikan juga kepada Universitas Mercu  Buana  serta  Program  Studi  Teknik  Elektro  yang  telah memfasilitasi dan menunjang proses pengerjaan penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
Penyusunan  Referensi  yang mengikuti  teknik  yang  standar harus  dilakukan  secara  baku  dan  konsisten.  Untuk  menjaga konsistensi  cara  pengacuan,  pengutipan  dan  daftar  pustaka sebaiknya  menggunakan  aplikasi  Reference  Manager,  seperti Zotero,  Mendeley,  atau  aplikasi  berbayar  yang  lain.  Referensi menggunakan aturan IEEE Style. Referensi ditulis dalam TNR 10, spasi tunggal, antar Referensi diberi jarak 1 spasi. Sebagian contoh cara penulisan referensi, diberikan sebagai berikut.
[1] Ikhsan, I., & Sari, P. P. (2018). Sistem Pendeteksi Nominal Dan Keaslian Uang  Kertas  Rupiah  Untuk  Penyandang  Tuna  Netra  Berbasis  Arduino.
Jurnal Ilmiah Informatika , 6 (02), 10–15.
https://doi.org/10.33884/jif.v6i02.570J.  Clerk  Maxwell,  A  Treatise  on Electricity  and  Magnetism,  3rd  ed.,  vol.  2.  Oxford:  Clarendon,  1892, pp.68-73.
[2] Halim,  V.  (2020,  Maret  1). Okefinance .  Retrieved  from  Okezone.com: https://economy.okezone.com/read/2020/02/29/320/2176134/fakta-uang- palsu-di-indonesia-rp100-juga-dipalsukan
[3] Putra,  R.  P.,  Agung,  I.  G.  A.  P.  R.,  &  Rahardjo,  P.  (2019).  Rancang Bangun  Vending  Machine  Menggunakan  QR  Code  Berbasis Mikrokontroler. Jurnal SPEKTRUM , 6 (2), 102–111.
[4] Nasser,  I.  M.,  &  Abu-Naser,  S.  S.  (2019).  Predicting  Tumor  Category Using  Artificial  Neural  Networks. International  Journal  of  Academic Health and Medical Research , 3 (2), 1–7. www.ijeais.org/ijahmr
[5] Nurhani,  L.,  Gunaryati,  A.,  Andryana,  S.,  &  Fitri,  I.  (2018).  Jaringan Syaraf  Tiruan  Dengan  Metode  Backpropagation  Untuk  Memprediksi Jumlah  Mahasiswa  Baru. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Multimedia , 25–30.
[6] Sukamto,  J.  N.,  &  Dewantoro,  G.  (2019).  Implementasi  Kendali  PID Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Elkha , 11 (1), 12– 18. https://doi.org/10.26418/elkha.v11i1.29959
[7] Saputra, I. G., Susanto, E., & Nugraha, R. (2016). Implementasi Metode Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  Pada  Alat  Deteksi  Nilai  Nominal  Uang  ( Implementation  of  Neural  Network  Method  in  the  Detection  Tools Nominal Value of Banknotes ). E-Proceeding of Engineering , 3 (1), 65–
71
[8] Kusumaningtyas,  S.,  &  Asmara,  R.  A.  (2016).  Identifikasi  Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Informatika Polinema , 2 (2), 72–75.
[9] Yahya, M., Haddin, M., Nuryanto, E., & Susila, B. (2017). Deteksi Gula Darah  Melalui  Gas  Buang  Pernafasan  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation. JETri  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Elektro , 15 (1),  1– 12.
[10] Farras  Timorremboko  and  Oki  Teguh  Karya,  “Implementasi  Jaringan Syaraf  Tiruan  Pada  Kendali  Lampu  Sorot  Mobil  Adaptif  Berbasis Python,” Jurnal Teknologi Elektro , vol. 11, no. 3, pp. 142–147, 2020, doi: 10.22441/jte.2020.v11i3.006.