DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.634 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1731-1740 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Efektivitas Teachable Machine dan Raspberry Pi dalam Mendeteksi Nominal Uang Kertas pada Alat Pendeteksi Model Virtual Reality
Bagas Nur Susanto 1 , Muhammad Asad Catur Nasrulah 2 , Yahya Ginanjar Endriawan 3 Asniar Aliyu *4
1,2,3,4 Program Studi Diploma III Teknik Elektronika, Fakultas Vokasi, Institut Teknologi Nasional Yogyakarta, Indonesia
Email: 1 3000220015@students.itny.ac.id, 2 3000220005@students.itny.ac.id,
3 3000220013@students.itny.ac.id, 4 asniar@itny.ac.id

## Abstrak
Menurut World  Health  Organization (WHO) ada sekitar 2,2 juta penduduk dunia mengalami kebutaan.  Orang dengan gangguan penglihatan seperti tunanetra dan katarak sering kesulitan mengenali nominal uang. Kurangnya kejujuran  antara  penjual  dan  pembeli  juga  dapat  menyebabkan  mereka  sering  tertipu  karena  tidak  mengetahui nilai uang yang dipegang. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model dan pendeteksi nominal uang kertas menggunakan Teachable Machine dan Raspberry Pi yang cocok diterapkan pada alat pendeteksi model virtual reality untuk  membantu  penyandang  tunanetra.  Sampel  uang  kertas  yang  digunakan  adalah  uang  kertas  edisi 2022 yang diambil melalui webcam Logitech C525 pada jarak 10 cm. Sampel ini kemudian dilatih menggunakan Teachable  Machine  untuk  mendapatkan  model  dan  diekspor  dalam  format  TensorFlow  Lite  dan diimplementasikan pada Raspberry Pi yang sudah dilengkapi dengan library TensorFlow Lite, OpenCV, Pygame dan GPIO. Pendeteksian dilakukan pada jarak 7 cm dan 10 cm menutupi bagian depan dan belakang uang kertas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Rp. 2.000 memiliki tingkat keberhasilan deteksi tertinggi yaitu 100% pada berbagai  kondisi,  sedangkan  Rp.  20.000,  Rp. 50.000,  dan  Rp.  5.000 menunjukkan  tingkat  keberhasilan  deteksi yang lebih rendah. Hasil rata-rata keberhasilan deteksi bagian depan dan belakang nominal uang kertas sebesar 73%. Berdasarkan hasil penelitian ini, Teachable Machine dan Raspberry Pi cukup efektif untuk diterapkan pada alat deteksi model virtual reality untuk membantu penyandang tunanetra.
Kata kunci : Nominal Uang Kertas, Raspberry Pi, Teachable Machine

## Abstract
According to the World Health Organization (WHO), there are approximately 2.2 million people worldwide who are  blind.  People  with  visual  impairments,  such  as  those  who  are  blind  or  have  cataracts,  often  struggle  to recognize  the  denominations  of  money.  The  lack  of  honesty  between  sellers  and  buyers  can  also  lead  to  these individuals  frequently  being  deceived,  as  they  are  unable  to  determine  the  value  of  the  money  they  hold.  This research aims to obtain a model and detector for paper money nominal using Teachable Machine and Raspberry Pi that is suitable to applied into a virtual reality model detection tools to help the blind. The sample of paper money used is the 2022 issue which was taken via a Logitech C525 webcam at a distance of 10 cm. This sample was  then  trained  using  Teachable  Machine  to  obtain  a  model  and  exported  in  TensorFlow  Lite  format  and implemented  on  a  Raspberry  Pi  which  was  equipped  with  the  TensorFlow  Lite,  OpenCV,  Pygame  and  GPIO libraries.  Detection  is  carried  out  at  a  distance  of  7  cm  and  10  cm  covering  the  front  and  back  of  the  paper money. The research results show that the  Rp. 2,000 has the highest detection success rate of 100% in various conditions, while  Rp. 20,000, Rp. 50,000, and  Rp. 5,000 indicates a lower detection success rate.  The average success rate for detecting the front and back of banknotes was 73%. Based on this research, Teachable Machine and Raspberry Pi are effective enough to be applied on a virtual reality model detection tools to help the blind.
Keywords : Paper Money Nominal, Raspberry Pi, Teachable Machine
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.634 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1731-1740 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 1. PENDAHULUAN
Uang  kertas  Rupiah  adalah  uang  dalam  bentuk  lembaran  yang  terbuat  dari  bahan  kertas  atau bahan  lainnya  (yang  menyerupai  kertas)  yang  dikeluarkan  oleh  pemerintah  Indonesia,  dan  sah digunakan  sebagai  alat  tukar  pembayaran  di  wilayah  Negara  Kesatuan  Republik  Indonesia.  uang Rupiah dapat dikenali melalui ciri-ciri yang terdapat baik pada bahan yang digunakan untuk membuat uang (kertas, plastik, atau logam), desain dan warna masing-masing pecahan uang maupun pada teknik pencetakannya.  Sebagian  ciri-ciri  yang  terdapat  pada  uang  Rupiah  tersebut,  selain  berfungsi  sebagai ciri  untuk  membedakan  antara  satu  pecahan  dengan  pecahan  lainnya,  dapat  berfungsi  sebagai pengaman dari ancaman tindak pidana pemalsuan uang (Lubiz et al., 2020).
Uang merupakan alat tukar utama yang digunakan oleh setiap manusia di seluruh penjuru dunia dalam melakukan transaksi jual beli barang dan jasa. Oleh sebab itu, uang menjadi barang pokok bagi seluruh  manusia,  bahkan  bagi  para  penyandang  disabilitas  seperti  tunanetra  yang  memiliki keterbatasan  visual.  Bagi  manusia  normal,  melakukan  transaksi  dengan  uang  tidak  banyak  menemui hambatan  dan  kesulitan.  Namun  bagi  para  penyandang  tunanetra  yang  memiliki  keterbatasan  visual sering mengalami kesulitan dalam komunikasi sehingga mereka hanya mengandalkan indra peraba dan pendengaran untuk menganalisa segala sesuatu di sekitar mereka (Amalia et al., 2023).
Menurut World    Health    Organization (WHO) ada  sekitar  2,2  juta  penduduk  dunia  mengalami kebutaan (World Health Organization, 2023). Di era modern seperti ini, transaksi jual beli merupakan suatu  hal  yang  tidak  dapat  lepas  dari  kehidupan  orang  sehari-hari  guna  memenuhi  segala  kebutuhan hidup. Dunia masa kini telah mengenal beberapa alat tukar barang antara lain emas dan kartu kredit, yang  menggantikan  sistem  barter  dizaman  dahulu  beberapa  ratus  tahun  lalu.  Diantara  semua  media tersebut, yang populer ialah penggunaan mata uang sebagai alat untuk transaksi jual beli. Pada saat ini masih ada orang yang kesulitan untuk mengenali nominal uang, diantaranya penyandang tunanetra dan katarak. Serta kurangnya kejujuran antara penjual dan pembeli terhadap penyandang katarak maupun tunanetra.  Hal  ini  menjadikan  para  penyandang  dan  penderita  tunanetra  sering  tertipu  disebabkan kurang mengetahui nominal uang yang dipegang (Anto et al., 2020).
Berdasarkan keterbatasan tersebut maka perlunya pengembangan sistem tentang deteksi nominal uang untuk membantu tunanetra. Sistem deteksi nominal uang ini yang nantinya dapat membedakan nominal uang dengan menggunakan citra yang kemudian hasil keluarannya berupa suara (Sabara et al., 2023).  Salah  satu  cara  untuk  membedakan  nilai  mata  uang  kertas  rupiah  dalam  bidang  informatika yaitu dengan mengenali ciri setiap pecahannya melalui pengolahan citra digital (Mardha et al., 2022). Pada  penelitian  ini  menggunakan Teachable  Machine untuk  melatih  dan  membuat  model  untuk deteksi  nominal  uang  kertas. Teachable  Machine merupakan  alat  yang  dapat  digunakan  untuk membuat  sebuah  model  klasifikasi  yang  mudah  digunakan  untuk  mengembangkan  aplikasi  machine learning  (Perkasa  et  al.,  2022). Teachable  Machine disediakan  oleh  Google  menggunakan  sistem learning  untuk  menganalisa  data  tanpa  terpogram  secara  eksplisit.  Fitur  yang  dimiliki Teachable Machine yaitu  dapat  memproses  berupa  gambar,  suara,  bahkan  gerakan.  Tujuannya  adalah  untuk memudahkan pelajar, guru, desainer dan bidang lainnya tentang kecerdasan buatan dengan membuat klasifikasi modelnya sendiri (Chazar et al., 2022).
Proses pelatihan model melibatkan penggunaan beberapa parameter penting seperti epochs , batch size , dan learning rate . Pengujian dilakukan untuk mengukur tingkat keberhasilan deteksi dan kinerja model dalam mengklasifikasikan gambar-gambar yang belum pernah dilihat sebelumnya. Evaluasi ini membantu memastikan performa model sebelum mengimplementasikannya secara keseluruhan (Farid et al., 2023).
Pendeteksian  menggunakan  kontroler Raspberry  Pi ,  sering  disingkat  dengan  nama  Raspi, adalah  Komputer  Papan-Tunggal ( Single-Board Circuit ,  SBC)  seukuran  dengan  kartu  kredit  yang dapat digunakan untuk menjalankan program  perkantoran, permainan komputer dan sebagai pemutar media hingga video beresolusi tinggi. Raspberry Pi dikembangkan oleh yayasan nirlaba Rasberry Pi Foundation ,  yang  digawangi  sejumlah  pengembang  dan  ahli  komputer  dari  Universitas  Cambridge, Inggris. Raspberry Pi 3 Model B+ adalah mini komputer versi terbaru yang dikeluarkan Raspberry Pi sebagai  pengembangan  dari  versi Raspberry  Pi sebelumnya  dan   menjadi  penerus Raspberry  Pi 3 Model B yang sudah release (Lab Elektronika, 2018).
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.634 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1731-1740 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Beberapa  penelitian  empat  tahun  terakhir  dengan Teachable  Machine dan Raspberry  Pi diperlihatkan dalam Gambar 1. Keenam penelitian ini menggunakan objek yang berbeda.
Gambar 1. Penelitian sebelumnya dengan Teachable Machine dan Raspberry Pi
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  efektivitas Teachable  Machine dan Raspberry Pi dalam mendeteksi nominal uang kertas pada alat pendeteksi model virtual reality guna membantu penyandang tunanetra.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengolahan dan deteksi citra ( image ) berupa citra  atau  gambar  nominal  uang  kertas  dengan Teachable  Machine dan Raspberry  Pi yang diperlihatkan dalam bentuk diagram-alir Gambar 2.
Gambar 2. Diagram-alir metode penelitian
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.634 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1731-1740 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 2.1. Pengambian Sampel Uang Kertas Rupiah
Pengambilan  sampel  uang  kertas  rupiah  dengan  berbagai  nominal  (Rp.  1.000,  Rp.  2.000,  Rp. 5.000,  Rp.  10.000,  Rp.  20.000,  Rp.  50.000  dan  Rp.  100.000).  Sampel  uang  kertas  yang  digunakan adalah keluaran tahun 2022 seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Uang kertas rupiah Indonesia
Pengambilan  sampel  uang  kertas  depan  dan  belakang  diambil  menggunakan  webcam  Logitech C525  dengan  jarak  pengambilan  sampel  dari  kamera  ke  objek  mata  uang  adalah  10  cm,  kemudian disimpan kedalam folder yang berbeda dengan penamaan folder sesuai dengan besaran nominal uang. Jarak 10cm ini adalah jarak maksimal yang ditetapkan dari kamera ke objek (uang kertas) dalam alat pendeteksi model virtual reality .

## 2.2. Pelatihan
Teachable  Machine adalah  platform  online.  Tidak  perlu  menginstal  atau  mengunduh  apa  pun dalam  proyek  tersebut.  Ada  beberapa  langkah  untuk  menyelesaikan  pembelajaran  mesin  (Wei  et  al., 2023). Teachable Machine online ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Teachable Machine
Proses pelatihan dimulai dengan menekan Get Started pada tampilan diatas maka tampilan akan muncul seperti diperlihatkan pada gambar berikut ini.
Gambar 5. Konfigurasi dan pengaturan Teachable Machine
Untuk melatih sampel nominal uang kertas maka dipilih Image Project dan mengunggah ( upload ) sampel  mata  uang  yang  sudah  disimpan  dalam  satu  folder  seperti  ditunjukkan  dalam  Gambar  6. Sampel  uang  kertas  diunggah  ke Teachable  Machine kemudian  diatur  penamaan  kelas  untuk  setiap
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.634 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1731-1740 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
nominal  uang  kertas  yang  telah  diunggah.  Setelah  semua  nominal  uang  kertas  diunggah  maka dilakukan  pelatihan  sampel  menggunakan  antarmuka Teachable  Machine hingga  mencapai  tingkat keberhasilan  deteksi  yang  diinginkan  dengan  menggunakan epochs dan batch  size yang  diinginkan. Epochs yang dipilih adalah epochs 30, 50, 70, dan 100 dan batch size sebesar 16.
Gambar 6. Proses mengunggah dan melatih sampel mata uang
Setelah  proses  pelatihan  selesai,  maka  akan  diperoleh  model  yang  akan  diekspor  dalam  format TensorFlow Lite (TFLite) dan dipilih tipe konversi model kuantisasi ( Quantized ) seperti ditunjukkan pada Gambar 7. Model yang dihasilkan disimpan dalam bentuk: converted_tflite_quantized.zip.
Gambar 7. Proses konversi model

## 2.3. Deteksi
Proses  deteksi  nominal  uang  kertas  menggunakan Raspberry  Pi 3  Model  B+  dan  bahasa pemrograman Python. Model yang didapatkan dalam format zip pada proses pelatihan menggunakan Teachable  Machine maka  akan  diaplikasikan  pada Raspberry  Pi .  Sebelum  proses  deteksi  maka dibutuhkan library antara lain TensorFlow Lite, OpenCV, dan library GPIO. Model dan library yang dibutuhkan untuk mendeteksi nominal uang kertas dimasukkan kedalam program berikut ini.
Gambar 8. Program untuk mendeteksi nominal uang kertas
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.634 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1731-1740 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Setelah program dijalankan maka  proses deteksi siap dijalankan dengan cara mendekatkan uang kertas  ke  kamera.  Jarak  7  dan  10cm  dipilih  dengan  pertimbangan  jarak  kamera  ke  objek  pada  alat maksimal 10cm. Salah satu contoh hasil deteksi pada jarak 10cm diperlihatkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil deteksi nominal uang kertas

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentukan  keberhasilan  dalam  mendeteksi  nominal  uang  kertas  digunakan  parameter seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter deteksi nominal uang kertas Parameter Keterangan Batch size 16 Epochs 30, 50, 70, dan 100 Jarak pengujian 7 cm dan 10 cm Jumlah percobaan (Deteksi bagian depan dan belakang uang kertas) 10 kali
Batch  size dan epochs adalah  parameter  yang  telah  dipilih  pada Teachable  Machine ,  jarak pengujian berkaitan dengan jarak kamera dan objek (uang kertas) pada alat pendeteksi nominal uang kertas  model virtual  reality ,  dan  deteksi  mata  uangnya  dilakukan  sebanyak  10  kali  percobaan  untuk masing-masing uang kertas bagian depan dan belakang.

## 3.1. Hasil deteksi bagian depan uang kertas
Hasil deteksi bagian depan uang kertas menggunakan parameter Tabel 1  pada jarak 7 dan 10cm dijabarkan seperti dibawah ini.

## 3.1.1. Jarak 7cm
Tingkat  keberhasilan  deteksi  nominal  uang  kertas  bagian  depan  pada  jarak  7cm  berdasarkan parameter dalam Tabel 1 ditunjukkan pada Gambar 10.
(a) Tingkat keberhasilan setiap epochs (b) Rata-rata tingkat keberhasilan untuk semua epoch Gambar 10. Hasil deteksi nominal uang kertas bagian depan dengan jarak 7cm
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.634 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1731-1740 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Terlihat dalam Gambar 10 bahwa rata-rata tingkat keberhasilan pendeteksian nominal uang kertas bagian  depan  pada  dengan  jarak  7cm,  secara  berturut-turut  uang  Rp.  2.000  dan  Rp.  100.000  adalah nominal uang yang memiliki tingkat keberhasilan paling tinggi yakni 100%, diikuti uang Rp. 10.000 yang  memiliki  prosentase  rata-rata  keberhasilan  sebesar  95%,  selanjutnya  uang  Rp.  1.000  yang memiliki  prosentase  rata-rata  keberhasilan  90%,  uang  Rp.  50.000  memiliki  prosentase  rata-rata keberhasilan  sebesar  75%,  uang  Rp.  5.000  memiliki  prosentase  keberhasilan  68%,  serta  uang  Rp. 20.000  yakni nominal uang yang memiliki prosentase rata-rata keberhasilan paling rendah yakni 20%.

## 3.1.2. Jarak 10cm
Tingkat  keberhasilan  deteksi  nominal  uang  kertas  bagian  depan  pada  jarak  10cm  berdasarkan parameter dalam Tabel 1 ditunjukkan pada Gambar 11.
(a) Tingkat keberhasilan setiap epochs (b) Rata-rata tingkat keberhasilan untuk semua epoch Gambar 11. Hasil deteksi nominal uang kertas bagian depan dengan jarak 10cm
Terlihat dalam Gambar 11 bahwa rata-rata tingkat keberhasilan pendeteksian nominal uang kertas bagian  depan  pada  dengan  jarak  10cm,  uang  Rp.  2.000  adalah  nominal  uang  yang  memiliki  tingkat keberhasilan  paling  tinggi  yakni  100%,  diikuti  uang  Rp.  1.000  dan  Rp.  100.000  yang  memiliki prosentase rata-rata keberhasilan sebesar 95%, selanjutnya uang Rp. 10.000 yang memiliki prosentase rata-rata  keberhasilan  88%,  uang  Rp.  5.000  memiliki  prosentase  rata-rata  keberhasilan  sebesar  43%, serta  uang  Rp.  20.000  dan  Rp.  50.000  yakni  nominal  uang  yang  memiliki  prosentase  rata-rata keberhasilan paling rendah yakni 38%.

## 3.2. Deteksi bagian belakang uang kertas
Hasil  deteksi  bagian  belakang  uang  kertas  menggunakan  parameter  Tabel  1  pada  jarak  7  dan 10cm dijabarkan seperti dibawah ini.

## 3.2.1. Jarak 7cm
Tingkat  keberhasilan  deteksi  nominal  uang  kertas  bagian  depan  pada  jarak  7cm  berdasarkan parameter dalam Tabel 1 ditunjukkan pada Gambar 12.
(a) Tingkat keberhasilan setiap epochs (b) Rata-rata tingkat keberhasilan untuk semua epoch Gambar 12. Hasil deteksi nominal uang kertas bagian belakang dengan jarak 7cm
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.634 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1731-1740 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Terlihat dalam Gambar 12 bahwa rata-rata tingkat keberhasilan pendeteksian nominal uang kertas bagian belakang pada dengan jarak 7cm, uang Rp. 2.000 adalah nominal uang yang memiliki tingkat keberhasilan  paling  tinggi  yakni  100%,  diikuti  uang  Rp.  10.000  yang  memiliki  prosentase  rata-rata keberhasilan sebesar 95%, selanjutnya uang Rp. 1.000 dan Rp. 50.000 yang memiliki prosentase rata- rata  keberhasilan  93%,  uang  Rp.  100.000  memiliki  prosentase  rata-rata  keberhasilan  sebesar  85%, uang  Rp.  20.000  memiliki  prosentase  keberhasilan  80%,  serta  uang  Rp.  5.000  yakni  nominal  uang yang memiliki prosentase rata-rata keberhasilan paling rendah yakni 30%.

## 3.2.2. Jarak 10cm
Tingkat  keberhasilan  deteksi  nominal  uang  kertas  bagian  depan  pada  jarak  10cm  berdasarkan parameter dalam Tabel 1 ditunjukkan pada Gambar 13.
(a) Tingkat keberhasilan setiap epochs (b) Rata-rata tingkat keberhasilan untuk semua epoch Gambar 13. Hasil deteksi nominal uang kertas bagian belakang dengan jarak 10cm
Terlihat dalam Gambar 13 bahwa rata-rata tingkat keberhasilan pendeteksian nominal uang kertas bagian belakang pada dengan jarak 10cm, uang Rp. 2.000 adalah nominal uang yang memiliki tingkat keberhasilan  paling  tinggi  yakni  100%,  diikuti  uang  Rp.  1.000  yang  memiliki  prosentase  rata-rata keberhasilan  sebesar  98%,  selanjutnya  uang  Rp.  20.000  yang  memiliki  prosentase  rata-rata keberhasilan 88%, uang Rp. 50.000 memiliki prosentase rata-rata keberhasilan sebesar 83%, uang Rp. 100.000 memiliki  prosentase keberhasilan 53%, serta uang  Rp. 5.000 dan Rp. 10.000 yakni nominal uang yang memiliki prosentase rata-rata keberhasilan paling rendah yakni 0%.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi deteksi nominal uang kertas sangat  dipengaruhi oleh jarak pengujian, dengan performa optimal pada jarak 7 cm dibandingkan pada jarak 10 cm. Untuk meningkatkan  akurasi,  disarankan  untuk  menggunakan  kamera  dengan  resolusi  lebih  tinggi,  teknik pemrosesan  gambar  canggih,  serta  model  pelatihan  yang  lebih  dalam  dan  bervariasi.  Pendekatan  ini dapat  membantu  mengoptimalkan  sistem  deteksi  untuk  hasil  yang  lebih  konsisten  dalam  berbagai kondisi.
Perbandingan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  juga  menggunakan Teachable  Machine dan Raspberry  Pi menunjukkan  bahwa  Nasution  et al.,  2022 mengunakan  sampel  sebanyak  2225  dataset berupa citra berukuran 224x224 berbentuk tangan American Sign Language (ASL) dengan objek yang dideteksi  adalah  gerakan  tangan  dan  rata-rata  hasil  deteksi  untuk  berbagai  jarak  adalah  71%. Kemudian Bara et al., 2023 menggunakan 10 sampel dengan objek yang dideteksi adalah wajah dan hasil  deteksi  5  kali  percobaan  yang  dimana  hasilnya  5  kali  wajah  terdeteksi  dan  pintu  terbuka.  Dan juga terdapat 5 kali pintu tertutup. Selanjutnya Andriani et al., 2023 menggunakan 250 sampel dengan objek yang dideteksi adalah jenis anjing dan hasil deteksi rata-rata tingkat akurasi mencapai 72%. Diki et al., 2024 menggunakan sampel 251 kain bagus, 325 cacat jarang dan 204 cacat slap dengan objek yang  dideteksi  adalah  kain  dan  hasil  deteksi  dengan  tingkat  akurasi    sebesar  98.44%.  Taufiq  et  al., 2024  menggunakan  sampel  wajah  bermasker  sejumlah  5454  sedangkan  wajah  tidak  bermasker sejumlah  4675  dengan  objek  yang  dideteksi  adalah  wajah  bermasker  dan  hasil  deteksi  dengan keberhasilan  mencapai  100%  untuk  mendeteksi  obyek  yang  tampil  di  video  komputer,  tatepi  pada percobaan  mendeteksi  obyek  orang  bermasker  pada zoom  meeting tingkat  keberhasilan  hanya  57%
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.634 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1731-1740 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
disebabkan obyek terlalu kecil. Pancono et al., 2024 menggunakan dataset untuk training, validation, dan testing sebesar  8:1:1,  total  data  yang  digunakan  sebesar  10.000  dengan  penyebaran  8000  data untuk training, 1000 data untuk validation, dan 1000 data untuk testing dengan objek yang dideteksi adalah tomat dan hasil deteksi menunjukkan tingkat akurasi model mencapai 94%, sedangkan akurasi aplikasi dalam mendeteksi penyakit daun tomat mencapai 92.80% dan memiliki response time sekitar 1077.56  ms.  Sedangkan  pada  penelitian  ini  menggunakan  jumlah  keseluruhan  sampel  sebanyak  280 dari  tujuh nominal  uang  dengan  objek yang dideteksi adalah  nominal  uang  kertas  dan  hasil rata-rata keberhasilan deteksi bagian depan dan belakang nominal uang kertas sebesar 73%.
Tingkat  keberhasilan  pada  penelitian  ini  masih  lebih  baik  dibandingkan  penelitian  yang  dicapai oleh  Nasution  et  al.,  2022  dan  Andriani  et  al.,  2023  dan  masih  dibawah  tingkat  keberhasilan  yang ditunjukkan  oleh  Bara  et  al.,  2023,  Diki  et  al.,  2024,  Taufiq  et  al.,  2024,  dan  Pancono  et  al.,  2024 ditihat  dari  efektivitas  penggunaan Teachable  Machine dan Raspberry  Pi .  Perbedaan  tingkat  deteksi ini  dikarenakan  perbedaan  objek  yang  dideteksi,  banyaknya  sampel  yang  digunakan,  jarak pengambilan gambar dan banyak pertimbangan lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa tingkat keberhasilan rata-rata pendeteksian nominal uang  kertas  pada  jarak  7cm  dan  10cm  bervariasi  tergantung  pada  bagian  depan  atau  belakang  uang kertas  yang  dideteksi.  Pada  jarak  7cm,  uang  kertas  dengan  nominal  Rp.2.000  dan  Rp.100.000 memiliki  tingkat  keberhasilan  pendeteksian  bagian  depan  yang  sangat  baik,  mencapai  100%, sedangkan  uang  Rp.  20.000  memiliki  tingkat  keberhasilan  terendah  sebesar  20%.  Untuk  bagian belakang  pada  jarak  yang  sama,  uang  Rp.  2.000  tetap  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  deteksi 100%,  sedangkan  uang  Rp.  5.000  memiliki tingkat  keberhasilan  deteksi  terendah  sebesar  30%.  Pada jarak  10cm,  uang  Rp.  2.000  juga  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  deteksi  terbaik  dengan  100% untuk  pendeteksian  bagian  depan,  sementara  uang  Rp.20.000  dan  Rp.50.000  memiliki  tingkat keberhasilan deteksi terendah sebesar 38%. Sedangkan untuk pendeteksian bagian belakang pada jarak 10cm, uang Rp. 2.000 tetap dengan tingkat keberhasilan deteksi 100%, dan uang Rp. 5.000 serta Rp. 10.000  memiliki  tingkat  keberhasilan  deteksi  terendah  yaitu  0%.  Secara  keseluruhan,  nominal  uang Rp.2.000 menunjukkan performa deteksi terbaik dalam berbagai kondisi, sementara uang Rp. 20.000, Rp.  50.000,  dan  Rp.  5.000  cenderung  memiliki  performa  deteksi  yang  lebih  rendah.  Hasil  rata-rata keberhasilan  deteksi  bagian  depan  dan  belakang  nominal  uang  kertas  sebesar  73%.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa Teachable  Machine dan Raspberry  Pi cukup  efektif  digunakan  sebagai  model dan pendeteksi pada alat pendeteksi model virtual reality guna membantu penyandang tunanetra.

## DAFTAR PUSTAKA
Amalia, B., & Novia Lisdawati, A. (2023). Perancangan Alat Pendeteksi Nominal Pada Uang Kertas Berbasis  Artificial  Neural  Network  Untuk  Penyandang  Tunanetra. Jurnal  EEICT  (Electric Electronic Instrumentation Control Telecommunication) , 6 (2), 19-25.
Andriani, R., Sitorus, R. R., Zai, S. A. P., & Pasaribu, Y. S. (2023). Penggunaan algoritma CNN untuk mengidentifikasi  jenis  anjing  menggunakan  metode  supervised  learning. Mutiara:  Jurnal Penelitian dan Karya Ilmiah, 1 (6), 393-403. https://doi.org/10.59059/mutiara.v1i6.741.
Anto, A. P., Abidin, Z., & Utomo, A. B. (2020). Identifikasi Nominal Uang Kertas Untuk Tuna Netra Berbasis Mikrokontroller Dengan Sistem Suara. JEECOM: Journal of Electrical Engineering and Computer, 2(2), 1–6.
Bara,  M.  S.  B.,  &  Hendrawati,  T.  D.  (2023). Rancangan  smart  door  lock  berbasis  IoT  dengan verifikasi wajah . In Prosiding SEMNASTERA (Seminar Nasional Teknologi dan Riset Terapan) (451-457). Politeknik Sukabumi.
Chazar,  C.,  &  Rafsanjani,  M.  H.  (2022).  Penerapan  Teachable  Machine  Pada  Klasifikasi  Machine Learning  Untuk  Identifikasi  Bibit  Tanaman. Prosiding  Seminar  Nasional  Inovasi  Dan  Adopsi
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.634 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1731-1740 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Teknologi (INOTEK) , 2 (1), 32–40.
Diki, E., Nugroho, A. A., & Wibowo, N. R. (2024). Sistem klasifikasi citra untuk proses inspeksi kain menggunakan teachable machine dan Raspberry Pi. Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika- Matematika), 14(1), 49-60. https://doi.org/10.51132/teknologika.v14i1.
Farid,  A.,  Ardiantoro,  L.,  &  Rosita,  Y.  D.  (2023).  Implementasi  Teachable  Machine  Pada  Aplikasi Absensi Siswa. Seminar Nasional Fakultas Teknik, 2(1), 141–145.
Lab Elektronika. (2018). Mengenal Single Board Komputer Raspberry Pi 3 Model B+.
Lubis,  Z.,  Annisa,  S., &  Di,  A.  (2020).  Perancangan Alat  Baru  Untuk  Nominal Uang  Pada  Vending Mechine. Journal of Electrical Technology , 5 (3), 112-116.
Mardha,  F.  A.,  Salsabiila, S.  Z., &  Sayid,  S.  K. (2022).  Identifikasi  Nilai Mata Uang  Kertas  Rupiah dengan Metode Ekstraksi Ciri Local Binary Pattern dan Metode Klasifikasi Naive Bayes.
Nasution, M. F., Nulfatwa, R. I., Maryam, R. N., Iqbal, F. M., Rifansyah, R. Y., & Setya Budi, A. H.
(2023). Smart Asissistive Device: Alat Bantu Komunikasi Pasien Stroke Berat Dengan Gesture Recognition  Berbasis  Internet  Of  Things. Telekontran :  Jurnal  Ilmiah  Telekomunikasi,  Kendali Dan Elektronika Terapan , 10 (2), 128–138. https://doi.org/10.34010/telekontran.v10i2.9181.
Pancono, S., Indroasyoko, N., & Setiawan, A. I. (2024). Pemantauan dan deteksi penyakit daun tomat berbasis IoT dan CNN dengan aplikasi Android. Indonesian Journal of Computer Science, 13 (3), 4692-4709.
Perkasa, B. R., Sularsa, A., & Pratondo, A. (2022). Implementasi Klasifikasi Citra Untuk Mendeteksi Embrio  Bebek  Pada  Aplikasi  Mobile  Menggunakan  Artificial  Intelligence. E-Proceeding  of Applied Science , 8 (1), 1–7.
Sabara,  M.  A.,  Niam,  B.,  &  DaRp.  ono,  R.  (2023).  Alat  Deteksi  Nominal  Uang  Kertas  Untuk Penyandang  Tuna  Netra  Dengan  Metode  Deteksi  Warna.  Jurnal  Riset  Rekayasa  Elektro,  5(2), 129.
Taufiq, A. J., Hayat, L., &  Susiyadi, S. (2023). Prototipe Alat Pendeteksi Pengguna Masker Sebagai Upaya  Pencegahan  Covid-19. Techno  (Jurnal  Fakultas  Teknik,  Universitas  Muhammadiyah Purwokerto) , 24 (1), 19. https://doi.org/10.30595/techno.v24i1.11174.
Wei, Y.,C. (2023). Develop An Augmented Reality Measuring Tool For Marine Life . (Skripsi Sarjana, Universiti Tunku Abdul Rahman). http://eprints.utar.edu.my/6004/1/fyp_IA_2023_YCW.pdf.
World Health Organization. (2023, August 10). Blindness and vision impairment. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/blindness-and-visual-impairment.