2022
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

## Identifikasi Nilai Nominal Uang Kertas Berdasarkan Warna Berbasis Image Processing Menggunakan Metode Template Matching
Riza Alfita, Achmad Fiqhi Ibadilah, Aries Prianto
Program Studi S1 Teknik Elektro, Universitas Trunojoyo Madura E-mail: riza.alfita@trunojoyo.ac.id, fiqhi.ibadillah@trunojoyo.ac.id, ariesprianto246@gmail.com
Abstrak—  Mata  uang  rupiah  adalah  mata  uang  negara Republik Indonesia yang digunakan oleh masyarakat Republik indonesia  untuk  melakukan  transaksi  jual  beli.  Dalam perkembangan  jaman  proses  teknologi  pada  komputer digunakan  untuk  mengetahui  atau  mengidentifikasi  nilai  dari mata  uang,  akan  tetapi  komputer  juga  memiliki  kekurangan atau keterbatasan dalam membaca citra nilai pada mata uang dalam  percobaanya.  Dalam  beberapa  kasus  pembacaan dengan  menggunakan  teknologi  komputer  juga  melakukan kesalahan  dalam  membaca  nilai  nominal  pada  mata  uang, semua  ini  dikarenakan  permasalahan  penglihatan  yang menjadi  kekurangan  teknologi  komputer.  Penulis  sendiri memberikan  solusi  pendukung  yaitu  alat  bantu  mengetahui nilai  mata  uang  yang  menggunakan  metode  template matching.  Template  matching  merupakan  sebuat  metode pencocokan  gambar  input  dengan  gambar  uji.  Penelitian menggunakan  aplikasi  matlab  untuk  alat  bantu  identifikasi, dalam serangkaian percobaan yang dilakukan dengan metode template  matching  menggunakan  6  nilai  mata  uang  yang berbeda  yaitu  mata  uang  Rp.2000,  Rp.5000,  Rp.10000, Rp.20000,  Rp.50000  dan  Rp.100000  dari  percobaan  tersebut dapat  mengdidentifikasi  nilai  mata  uang  dengan  tingkat akurasi  yang  sangat  baik  mencapai  100%.  Dalam  percobaan yang  lain,  gambar  mata  uang  tersebut  di  coba  dengan  rotasi yang  berbeda.  Hal  ini  bertujuan  untuk  menguji  tingkat akurasi  yang  di  miliki  oleh  metode  template  maching  dan meskipun  input  gambar  dirotasi  metode  ini  masih  dapat mengidentifikasi nilai mata uang dengan baik.

## Kata Kunci— Template Matching, Uang, Matlab

## I. P ENDAHULUAN
Uang  adalah  media  pembayaran  untuk  mempermudah proses  jual  beli  atau  tukar  menukar  barang.  Rupiah  adalah nilai  mata  uang  yang  digunakan  negara  republik  Indonesia. Di  Indonesia  sendiri  keberadaan  uang  sangatlah  membantu dalam  melakukan  proses  transaksi  jual  beli,  dikarenakan dulunya dalam proses jual beli masih  menggunakan metode tukar  menukar  atau  barter.  Bank  Indonesia  menjadi  satu- satunya  lembaga  yang  berwenang  dalam  melakukan pengeluaran,  pencabutan  dan  peredaran  uang  di  Indonesia, hal  tersebut  sudah  diatur  adalam  Pasal  11  Undang-undang No.7  pada  tahun  2011.    Setiap  uang  mempunyai  nilai  yang berbeda  beda  yang  berguna  untuk  menentukan  nilai  suatu barang  dan  jasa  yang  diperjual  belikan.  Terdapat  dua  jenis uang,  yaitu  jenis  uang  kartal  dan  jenis  uang  giral.  Uang kartal  merupakan  uang  yang  berbentuk  logam  dan  kertas. Sedangkan giral merupakan uang digital seperti ATM.
Perkembangan  jaman  yang  semakin  maju  terutama teknologi pengenalan objek, salah satunya pengenalan objek uang kertas rupiah. Object recognition yang sudah ada salah satunya  adalah  identifikasi  nilai  mata  uang  dengan  RGB. Dalam  tugas  akhir  yang  akan  dikerjakan  akan  merancang untuk mengidentifikasi mata uang kertas rupiah berdasarkan
RGB.  Serta  menggunakan  metode template  matching untuk metode  pencocokan  gambar  mata  uang.  Untuk  pembagian warna  harus  dilakukan  inisialisasi  jumlah  yang  diingikan terlebih  dahulu.  Untuk  itu  projek  ini  menggunakan  bantuan software matlab untuk menyelesaikan masalah tersebut.
Dalam  prosesnya  nanti  pengambilan  gambar  akan dilakukan secara manual menggunakan kamera dan hasil dari gambar tersebut kemudian diproses diaplikasi matlab. Dalam proses  pengambilan  objek  tertunya  diambil  hasil  yang terbaik agar proses identifikasi berjalan dengan baik. Proses pengenalan  objek  mata  uang  akan  lebih  mudah  jika  mata uang yang di ambil datanya dalam  keadaan baik.

## II. B AHAN DAN M ETODE
Object recognition yang sudah ada salah satunya adalah identifikasi nilai mata uang dengan RGB. Dalam pengujian system  mengidentifikasi  mata  uang  kertas  rupiah berdasarkan  RGB.  Serta  menggunakan  metode template matching untuk  metode  pencocokan  gambar  mata  uang. Untuk pembagian warna harus dilakukan inisialisasi jumlah yang  diingikan  terlebih  dahulu.  Untuk  itu  projek  ini menggunakan bantuan software matlab untuk menyelesaikan masalah tersebut.
A. Uang
Uang  merupakan  alat  transaksi  yang  digunakan  oleh manusia, uang terdapat dua jenis yaitu uang kartal dan uang giral.  Uang  yang  digunakan  secara  langsung  untuk  proses tukar menukar adalah uang kartal. Uang kartal memiliki dua jenis yaitu jenis uang logam dan jenis uang kertas[7]. Uang kertas  adalah  uang  yang  terbuat  dari  kertas  dan  merupakan alat  pembayaran  yang  sah.  Uang  kertas  menurut  undang- undang  nomer 23  tahun 1999  tentang  bank  Indonesia,  yang dimaksud  dengan  uang  kertas  adalah  uang  berbentuk lembaran yang terbuat  dari bahan kertas atau bahan lainnya yang berbentuk kertas. Uang kertas rupiah merupakan uang kertas  atau  mata  uang  yang  dimiliki  oleh  negara  Indonesia, uang  kertas  rupiah  sendiri  mempunyai  banyak  sekali pecahannya  antara  lain  seperti  1000,  2000,  5000,  10000, 20000,  50000,  10000.    Dari  setiap  pecahan  tersebut mempunyai ciri yang berbeda beda.

## Gambar 1. Contoh Uang Kertas Rupiah
2022
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
B. Citra Digital
Merupakan  gambaran atau  representasi  dari  gambar  dua dimensi  yang  dihasilkan  dari  bentuk  fisik  yang  nyata  atau tiga  dimensi.  Dalam  perwujudan  citra  dapat  bermacam macam  dari  berupa  gambar  berwarna  yang  dapat  bergerak dan  gambar  hitam  putih  pada  sebuah  foto[8].  Proses perubahan  bentuk  dari  bentuk  tiga  dimensi  ke  bentuk  dua dimensi untuk mendapatkan citra dipengaruhi oleh berbagai macam  factor  yang  membuat  hasil  dari  citra  tidak  sama persis  dengan  bentuk  fisik  nyatanya.  Faktor-faktor  tersebut merupakan  sebuah  proses  penurunan  kualitas  yang memperngaruhi  sebuah  gambar  dua  dimensi  factor  tersebut antara  lain,  kekaburan  atau  blur  yang  diakibatkan  oleh pergerakan  yang  dilakukan  oleh  objek,  noise  yang disebabkan  oleh  itensitas  cahaya,  atau  alat  yang  digunakan untuk menangkap gambar dua dimensi, gambar terlalu lebar. Citra adalah fungsi kontinu dari intensitas cahaya dari bidang dua dimensi, secara matematis intensitas cahaya pada bidang dua dimensi dimisalkan sebagai f (x,y) sebagai kordinat pada bidang  dua  dimensi  dan  f  (x,y)  merupakan  intensitas  pada cahaya di bidang dua dimensi.
Agar  citra  dapat  diolah  didalam  komputer,  maka  suatu citra  harus  direpresentasikan  secara  numerik  dengan menggunakan  nilai-nilai  diskrit.  Representasi  citra  yang dihasilkan dalam proses tersebut disebut dengan citra digital. Dan sebuah citra dapat diubah ke dalam bentuk digital agar dapat  disimpan  dalam  komputer  atau  dalam  media  yang lainnya.  Proses  perubahan  citra  kebentuk  digital  bisa dilakukan  dengan  beberapa  perangkat  misalnya  kamera digital, scanner. Ketika sebuah citra berubah kedalam bentuk digital maka sudah bisa disebut dengan citra digital.
Gambar 2. Citra

## C. Tresholding
Merupakan  konversi  dari  citra  biner  yang  dilakukan dengan  mengelompokkan  nilai  derajat  keabu-abuan  pada setiap pixel kedalam dua kelas yaitu warna hitam dan putih. Untuk  gambar  hitam  putih  terdapat  256  level  yang  artinya mempunyai  skala  dari  ‘‘0’’  sampai  ‘‘255’’  atau  [0,255]. Nilai intensitasnya 0 menyatakan warna hitam dan nilai 255 menyatakan  warna  putih.  Dan  nilai  yang  berkisar  antara  0 sampai  255  menyatakan  warna  keabuan  yang  terletak diantara warna hitam dan putih.
D. Kontur
Kontur    adalah    keadaan    yang    ditimbulkan    oleh perubahan    intensitas    pada  pixel-  pixel  yang  bertetangga. Karena  adanya  perubahan  intensitas  inilah,  maka  tepi-tepi (edge)  objek  pada  citra  dapat  dideteksi.  Rangkaian  pixel- pixel tepi  yang membentuk batas daerah (region boundary) disebut kontur (contour). Pendeteksi tepi menghasilkan citra tepi  yang  berupa  citra  biner  (pixel  tepi  berwarna  putih, sedangkan  pixel  bukan-tepi  berwarna  hitam).  Tetapi,    tepi
belum    memberikan    informasi    yang    berguna    karena belum    ada    keterkaitan  antara    suatu    tepi    dengan    tepi lainnya.  Citra  tepi  ini  harus  diproses  lebih  lanjut  untuk menghasilkan  informasi  yang  lebih  berguna  yang  dapat digunakan    dalam    mendeteksi  bentuk-bentuk    sederhana (misalnya  garis  lurus,  lingkaran,  elips,  dan  sebagainya) pada proses analisis citra.
Dalam metode edge detection menggunakan deteksi tepi canny,  dimana  dengan  deteksi  tepi  yang  memiliki  dengan tingkat  kesalahan  minimum  dapal  prosesnya.  sehingga untuk  menghasilkan    deteksi    citra    tepian    yang    optimal. Metode  Canny  akan  mendeteksi  tepi dengan mencari nilai gradient maksimal lokal dari sebuah citra.
E. Ruang Warna RGB (Red, Green, & Blue)
Merupakan   warna  dasar   dan   menjadi  acuan  dalam pembentukan  warna  lainnya. Warna  yang  terbentuk  dari hasil    campuran    warna    primer    yatiu    merah,    hijau    dan biru  berdasarkan  komposisi  tertentu.  Model    warna  ini berdasarkan  konsep  penambahan  kuat  cahaya  primer[20]. Misalnya dalam suatu ruang yang gelap total dan tidak ada signal  gelombang  cahaya,  jika  dituliskan  pada  ruang  RGB (0,0,0).  Ketika  ditambahkan  dengan  cahaya    merah    pada, maka    ruangan    akan    berubah    warna    menjadi    merah misalnya    RGB  (255,0,0).  Demikian  juga  apabila  cahaya diganti dengan hijau atau biru.
Berikut adalah nilai dasar pada warna RGB R =(255    0     0) G=(0     255     0) B=(0     0     255) Maka untuk warna orange didapat nilai sebagai berikut: Orange =(255    127    0)
Warna    orange    jika    dilihat    dari    struktur    warna terletak    diantara    warna    dasar    merah    dan  warna  dasar hijau. Oleh karena warna biru bernilai 0.

## Gambar 3. Warna RGB

## F. Normalisasi Citra
Hasil karakter dari proses sigmentasi mempunyai ukuran yang  tidak  sama  setiap  karakternya  sehingga  perlu dilakukan  normalisasi  citra.  Proses  ini  merupakan  proses merubah ukuran baik itu menambah atau mengurangi untuk mendapatkan ukuran yang ditentukan tanpa menghilangkan informasi  penting  yang  ada  dalam  citra  tersebut.  Dengan menggunakan  proses  normalisasi  maka  semua  ukuran  citra akan sama.

## G. Histrogram
Hitrogram merupakan perpaduan dari tiga macam warna. Yang  mana  setiap  gambar  memiliki  warna  tertentu  yang menonjol.  Warna  tersebut  dipadukan  dengan  color histrogam.  Color  histrogram  dihitung  dengan  cara
2022
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
mendiskritkan warna dalam gambar dan menghitung jumlah pixel pada gambar tersebut[11]. Karena jumlah dari tiap tiap warna  tersebut  terbatas,  maka  untuk  lebih  tepatnya  dengan cara  mentransform  tiga  histrogram  kedalam  satu  variabel histrogram.

## H. Matlab
Matlab  merupakan  kependekan  dari  kata  Matrix Laboratory.  Matlab  sendiri  pertama  kali  ditulis  pada  tahun 1970  digunakan  untuk  pelatihan  dalam  teori  aljabar  linier, matrik  dan  analisis  numerik.  Matlab  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  khusus  yang  bisa  disebut  dengan toolboxes[12].  Toolboxes  sendiri  dapat  digunakan  untuk bidang  pengolahan  sinyal,  fuzzy  logic,  sistem  pengaturan, numeral  network,  optimasi,  pengolahan  citra,  dan  simulasi yang  lainnya.  Matlab  merupakan  sebuah  program  bahasa dan sistem interaktif. Elemen data dasar merupakan sebuah matrik yang tidak membutuhkan jenis data. Oleh karena itu, banyak masalah perhitungan dapat diselesaikan pada waktu singkat  dan  perhitungan  diambil  untuk  dituliskan  kedalam bahasa C.
Gambar 4. Aplikasi Matlab

## I. Diagram Blok System

## Gambar 5 Diagram Blok Sistem
Penjelasan setiap komponen sebagai berikut :
1. Kamera  Nikon  D3500  sebagai  input  atau pengambil  dari  gambar  mata  uang  yang  akan  di identifikasi
2. Mata  Uang  Rupiah  Nominal  2000,  5000,  10000, 20000, 50000, 100000 sebagai bahan identifikasi
3. Aplikasi  Matlab  sebagai  pengolah  dan  alat  untuk memproses identifikasi dari hasil gambar
J. Flowchart Sistem
Mulai
Memasukkan gambar ( Input )
Memasukkan gambar ( template )
Konversi warna gambar  ( template ) dari RGB ke Gray Mencocokan gambar ( template ) dengan gambar ( input ) menggunakan Template Matching ( Normalized cross correlation ) Cocok? Konversi warna gambar ( input ) dari RGB ke
Gray Menampilkan gambar ( input ), gambar ( template ) dan hasil dari Matching Selesai Tidak Iya

## Gambar 6. Flowchart Sistem
Pada  gambar  diatas  menunjukkan  alur  proses  sistem identifikasi  nilai  mata  uang  dengan  menggunakan  metode template  matching.  Pertama  yaitu  memasukkan  gambar uang  yang  akan  diidentifikasi  kemudian  mengkonfersi warna  dari  gambar  tersebut  yang  awalnya  RGB  ke  dalam bentuk  gray.  Kemudian  proses  selanjutnya  memasukkan template gambar yang kemudian diubah ke dari bentuk RBG ke  dalam  bentuk  gray.  Kemudian  langkah  selanjutnya pencocokan  gambar  yang  menggunakan  metode  template matching.  Kemudian  ketikda  sudah  dicocokan  akan  di tampilkan  gambar  input  dan  gambar  template  dari  hasil matching atau pencocokan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil pengujian kamera DSLR Nikon D3500
Pengujian ini bertujuan agar mengetahui seberapa bagus kinerja  kamera  yang  digunakan  untuk  mengambil  gambar mata  uang.  Dalam  pengujian  ini  membutuhkan  tempat  dan pencahayaan  yang  bagus  agar  hasil  gambar  juga  sesuai dengan keinginan.
Gambar 7.  Mata Uang Rupiah 2000
2022
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Gambar 9. Mata Uang Rupiah 10000
Gambar 10. MataUang Rupiah  20000
Gambar 11.  Mata Uang  Rupiah 50000

## Gambar 12.  Mata Uang Rupiah  100000
Dalam  pengujian  kamera  dengan  mengambil  gambar mata  uang  tesebut.  Kamera  dapat  mengambil  gambar  mata uang  dengan  sangat  bagus  dilihat  dari  hasil  gambar  yang sangat jelas dan tidak buram.
B. Hasil Deteksi Mata Uang
a) Mata Uang Rupiah 2000
Dalam  pengujian  deteksi  nilai  mata  uang  ini,  yaitu dengan memasukkan gambar mata uang yang sudah diambil dengan kamera dslr nikon d3500. Yang kemudian hasil dari gambar  tersebut  dimasukkan  kedalam  aplikasi  matlab.  Di aplikasi  matlab  tersebut  sudah  dimasukkan  data  template tentang mata uang yang akan di deteksi.
Gambar 13.  Proses Identifikasi Mata Uang 2000
Dalam  proses  identifikasi  nilai  mata  uang  rupiah pertama-tama memasukkan gambar mata uang yang akan di identifikasi.  Untuk  percobaan  pertama  yaitu  uang  2000. Proses  yang  pertama  setelah  gambar  sudah  dimasukkan  ke dalam  aplikasi  matlab  adalah  identifikasi  template. Template  tersebut  sudah  dimasukkan  kedalam  aplikasi matlab.  Kemudian  dalam  proses  identifikasi  template dicocokan  dengan  gambar  original.  Setelah  gambar  sudah teridentifikasi  kemudian  dicari  lokasi  kordinat  kecocokan gambar  tersebut  dengan  cara  meresult  gambar.  Proses  ini bertujuan  agar  posisi  kordinat  kecocokan  ditemukan  dan lebih  akurat  dalam  proses  identifikasi.  Kemudian  setelah proses pencarian  kordinat selesai proses  selanjutnya adalah proses  identifikasi  terakhir  yaitu  berapa  nilai  mata  uang dengan menunjukkan lokasi kecocokan mata uang tersebut.

## Gambar 14.  Hasil Identifikasi Mata Rupiah Uang 2000
Dalam  hasil  identifikasi  tersebut  terdeteksi  mata  uang Rupiah  2000  dengan  lokasi  kecocokan  disebelah  kiri  atas mata uang Rupiah 2000.
b) Tabel pengujian gambar mata uang Rupiah  Rupiah
2000
No Mata Uang Rotasi  Akurasi 1 2000 0 100% 2 2000 90 100% 3 2000 180 100% 4 2000 270 100%

## Tabel 1.  Hasil Percobaan
Dari  tabel  diatas  diketahui  bahwa  setiap  pengujian gambar mata uang 2000 juga dengan merotasi gambar mata uang  mulai  dari  0°,  90°,  180°,  270°,  dengan  nilai keberhasilan  atau  akurasi  mencapai  100%.  Hal  ini menyatakan  bahwa  hasil  pembacaan  dan  identifikasi  nilai mata uang sangat baik.
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 %
= 𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛1 + 𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛2 + 𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛3 + 𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛4
𝑛
Keterangan :
n = jumlah data
Keakuratan = nilai jumlah data ke –n
Rata − rata % =
2022
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Dari  hasil  pengujian  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa identifikasi  nilai  mata  uang  2000  sesuai  dengan  gambar. Sehingga  dapat  dikatakan  pengujian  tersebut  berjalan dengan baik.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  proses  implementasi,  pengujian  dan analisis  yang  dilakukan,  maka  pengambilan  kesimpulan jika Identifikasi nilai mata  uang  dapat  dilakukan dengan baik  di  aplikasi  matlab,  Rotasi  gambar  tidak mempengaruhi  kinerja  proses  identifikasi  gambar  dan dengan  metode  template  matching  mempermudah  untuk mengidentifikasi nilai mata uang.

## D AFTAR P USTAKA
[1] X.  Yan,  T.  Ai,  and  X.  Zhang,  “Template  matching  and simplification  method  for  building  features  based  on  shape cognition,” ISPRS Int. J. Geo-Information, vol. 6, no. 8, 2017.
[2] K.  Aznag,  A.  El  Oirrak,  and  E.  El  Bachari,  “Main  problems  and proposed  solutions  for  improving  template  matching,”  Int.  J. Informatics Vis., vol. 3, no. 2, pp. 123–126, 2019.
[3] N.  S.  Hashemi,  R.  B.  Aghdam,  A.  S.  B.  Ghiasi,  and  P.  Fatemi, “Template  Matching  Advances  and  Applications  in  Image Analysis,” pp. 91–108, 2016.
[4] T. Moloharto, S. Al Faraby, K. M. Lhaksmana, Adiwijaya, and M. Y. A. Bakar, “Implementasi Alignment Point Pattern Pada Sistem Pengenalan  Sidik  Jari  Menggunakan  Template  Matching,”  J. Teknol., vol. 2, no. 1, pp. 53–67, 2019.
[5] M. Naharul, H. Najihul, and S. Adinugroho, “Implementasi Metode Template Matching untuk Mengenali Nilai Angka pada Citra Uang Kertas  yang  Dipindai,”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput., vol. 3, no. 2, pp. 1550–1556, 2019.
[6] M.  A.  Putri,  “Rancang  Bangun  Alat  Deteksi  Uang  Kertas  Palsu dengan Metode  Template  Matching Menggunakan Raspberry  PI,” Semin. Nas. Sains dan Teknol., no. November, pp. 1–9, 2015.
[7] C. A. Zaenudin, L. Novamizanti, and S. Saidah, “Perancangan Alat Identifikasi  Keaslian  Dan  Nominal  Mata  Uang  Kertas  Real  Time Untuk Penyandang Tunanetra Berbasis Template Matching Dengan Raspberry Pi,” Pros. Semin. Nas. XII “Rekayasa Teknol. Ind. dan Inf. 2017 Sekol. Tinggi Teknol. Nas. Yogyakarta Peranc., 2017.
[8] M. M.  Syaiful  Anwar/Moh.  Ahsan, “Recognition  Pencitraan pada Uang Kertas untuk Mengetahui Keaslian Uang,” Bimasakti, 2014.
[9] D. A. Prabowo and D. Abdullah, “Deteksi dan Perhitungan Objek Berdasarkan  Warna  Menggunakan  Color  Object  Tracking,” Pseudocode, vol. 5, no. 2, pp. 85–91, 2018.
[10] Gansar  Suwanto,  R.  Ibnu  Adam,  and  Garno,  “Identifikasi  Citra Digital  Jenis  Beras  Menggunakan  Metode  Anfis  dan  Sobel,”  J. Inform. Polinema, vol. 7, no. 2, pp. 123–128, 2021.
[11] S.  Munawaroh  and  F.  A.  Sutanto,  “Pengolah  Citra  Digital  untuk Identifikasi Uang Kertas,” J. Teknol. Inf. Din., vol. XV, no. 1, pp. 34–40, 2010.
[12] L.  Indriyani,  W.  Susanto,  and  D.  Riana,  “Aplikasi  Matlab  Pada Pengukuran  Diameter  buah  Jeruk  Keprok,”  IJCIT  (Indonesian  J.
Comput. Inf. Technol., vol. 2, no. 1, pp. 46–52, 2017.