Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Berbasis Parameter HSV dalam Penentuan Uang Rupiah Palsu

Penulis

  • I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi STMIK STIKOM Indonesia
  • Made Suci Ariantini STMIK STIKOM INDONESIA

Kata Kunci:

uang palsu, uang kertas rupiah, LVQ, HSV

Abstrak

ABSTRAK. Uang palsu jika dilihat sekilas memiliki fisik yang sama persis dengan uang asli yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia. Untuk mencegah transaksi dengan tidak sengaja menggunakan uang palsu, pemerintah telah mensosialisasikan metode 3D (Terlihat, Diraba, dan Diterawang). Selain itu, di lembaga yang terkait langsung dengan keuangan seperti perbankan, serta di lokasi belanja sudah mulai menggunakan pemindai uang palsu yang memanfaatkan sinar ultraviolet. Kekurangan alat ini adalah memerlukan ketelitian mata manusia untuk menentukan uang yang asli atau palsu. Penentuan keaslian uang kertas Rupiah dapat dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi pola salah satunya dapat diakomodir oleh jaringan syaraf tiruan. LVQ (Learning Vector Quantization) melakukan pembelajaran terawasi untuk mengklasifikasikan suatu pola. Fitur gambar uang kertas dalam ruang warna HSV (Hue Saturation Value) diekstraksi dalam teknik yang diusulkan ini. Fitur-fitur yang telah diperoleh lebih lanjut diklasifikasikan menggunakan LVQ untuk menentukan keaslian uang kertas Rupiah.

Kata Kunci: uang palsu, uang kertas Rupiah, LVQ, HSV

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

Chakraborty, T., Nalawade, N., Manjre, A., Sarawgi, A., & Chaudhari, P. P. (2016). Review of Various Image Processing Techniques for Currency Note Authentication. International Journal of Computer Engineering In Research Trends, 3(3), 119–122.
Fausett, L. (1994). Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications. New Jersey: Prentice-Hall.
Indonesia, B. (2010). Ciri-Ciri Keaslian dan Standar Kualitas Uang Rupiah. Jakarta.
Putra, D. (2010). Pengolahan Citra Digital.
Roy, A., Halder, B., Garain, U., & Doermann, D. S. (2015). Machine-assisted authentication of paper currency: an experiment on Indian banknotes. International Journal on Document Analysis and Recognition, 18(3), 271–285. https://doi.org/10.1007/s10032-015-0246-y
Sai Prasanthi, B., & Setty, D. R. (2015). Indian Paper Currency Authentication System using Image processing. International Journal of Scientific Research Engineering & Technology, 4(9), 2278–2882. Retrieved from www.ijsret.org
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 7 Tahun 2011 tentang Mata Uang. (n.d.). Retrieved from http://www.bi.go.id/id/tentang-bi/uu-bi/Documents/UU 7 Tahun 2011.pdf

File Tambahan

Diterbitkan

2019-05-15

Cara Mengutip

Indradewi, I. G. A. A. D., & Ariantini, M. S. (2019). Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Berbasis Parameter HSV dalam Penentuan Uang Rupiah Palsu. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 13(1), 47–52. Diambil dari https://jurnal.asia.ac.id/index.php/jitika/article/view/291

Terbitan

Vol 13 No 1 (2019): Volume 13 Nomor 1 (8)

Bagian

Artikel

Lisensi

Setelah diterima untuk publikasi, penulis mengalihkan hak cipta artikel mereka kepada Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia. Ini mencakup hak untuk mereproduksi, mentransmisikan, dan menerjemahkan materi dalam bentuk atau medium apa pun.

Sementara dewan redaksi berusaha memastikan keakuratan, mereka tidak bertanggung jawab atas isi artikel atau iklan. Tanggung jawab sepenuhnya berada pada penulis dan pengiklan masing-masing.

Materi di situs web dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). Di bawah lisensi ini, pengguna bebas untuk berbagi dan menyesuaikan materi untuk tujuan apa pun, termasuk penggunaan komersial, asalkan persyaratan lisensi terpenuhi. Kebebasan ini tidak dapat dicabut oleh pemberi lisensi dalam kondisi tersebut.