Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : INSERT: Information System and Emerging Technology Journal

Pengembangan Verifikasi Informasi Cek Bank dengan Menggunakan CNN-XGBoost Image Classification untuk Verifikasi Tanda Tangan dan Pengenalan Tulisan Tangan Utomo, Kevin Saputra; Christian, Yefta; Yulianto, Andik
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Information System Study Program, Faculty of Engineering and Vocational, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v5i2.85907

Abstract

Sistem bank menjadi lebih maju di mana banyak orang yang sekarang bahkan tidak memegang uang tunai dan melakukan transaksi melalui aplikasi atau transfer online. Namun, ada beberapa transaksi bank yang ketinggalan jaman, seperti cek bank tertulis. Verifikasi dan kliring cek bank tertulis membutuhkan tenaga kerja yang sangat besar. Oleh karena itu, ada berbagai penelitian yang dilakukan untuk membuat transaksi cek bank menjadi lebih efisien, salah satunya adalah penggunaan machine learning. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengetahui akurasi CNN-XGBoost untuk verifikasi tanda tangan dan rekognisi angka dan huruf. Untuk pengembangan penelitian ini, sebuah simulasi verifikasi dan pengecekan informasi cek bank akan dilakukan dengan model CNN-XGBoost. Dataset yang dipakai untuk pelatihan model di penelitian ini adalah IDRBT bank cheque dataset, EMNIST Digit, dan EMNIST Letter. Dataset akan di preprocess menggunakan beberapa cara seperti menghilangkan background, grayscale, padding, pixel normalize, histogram equalization, gaussian blur, dan canny edge detection. Dari penelitian didapatkan hasil accuracy model untuk verifikasi tanda tangan sebesar 97.06%, untuk rekognisi huruf 98.76%, dan rekognisi angka 99.57%. Model tidak dapat digunakan untuk sepenuhnya menggantikan tenaga kerja manusia dalam kliring cek bank tertulis. Ini karena risiko kesalahan dalam transfer keuangan sangat berbahaya, kesalahan dalam transfer dapat menyebabkan uang yang dikirim jauh berbeda dari yang tertera di cek. CNN-XGBoost masih berguna untuk membantu ekstraksi informasi untuk membantu mengurangi tenaga kerja yang dibutuhkan.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Adelia Anju Asmara Agung Nugroho Adi, Agung Nugroho Aji Wilaksono, Aji Aldri Frinaldi Amilia Amilia Anaztasya, Azra Putri Anisah Hasna Jauharoh Anthony Any Juliani, Any Aripradono, Heru Wijayanto Awaluddin Nurmiyanto, Awaluddin Billy Ardi, Billy Chandra Wijaya, Kevin Christian, Yefta Davis Willyam, Davis Deli, Deli Delvira Jayatri Prasasti, Delvira Jayatri Dhandhun Wacano Dilla Arlina Dion, Sandy Alferro Elvis, Elvis Hadi Hadi Haeruddin Haeruddin Herman Herto Dwi Arisyady, Herto Hervian Lanang Priyambodo, Hervian Lanang Hu dori, Hu Hudori Hudori Ikhlas, Junior Indah Purwaningsih Irawan, Ferdy Jason Jeffrey ., Jeffrey Khomali, Carlos Justin Lau, Eric Lau, Wilsen Lee, Lesley Peterson Leonardo, Kevin Lim, Louis Lim, Stephani Lius, Kevin Marbun, Ricky Yohannes Mardya Ning Tyas Margita Rahayu Abay Marisa Handayani Maulana, Azhar Melvin, Melvin Meriana, Angelina Mistoro, Niesa Hanum Nimatul Mamuriyah Pratama, Adi Nuzul Pravitasari, Vidya Ayu Prayatni Soewondo Prihat maji, Prihat Rahman, M Abdur Rinaldo, Rinaldo Sabariman Sabariman Sabariman Sak, Erwin Sama, Hendi Saputra, M. Abdilah Selina, Selina Setijawan, Wawan sherly sherly Siahaan, Mangapul Sim, Joel Hamim Simanjuntak, Fredian Simanjuntak, Noe Prihartoyo Sopiyan, Sopiyan Stelyven, Stelyven Stephen Suphia Rahmawati Taai, Derwin Tham, Vincent Tiffano Miracle Gaghana, Dave Tjua, Selina Trianes, Agustian Utomo, Kevin Saputra Wantoputri, Noviani Ima Wenky, Wenky Wilson Wilson Yeo, Stefan Yulianto P., Yulianto