Implementasi Machine Learning Sebagai Pengenal Nominal Uang Rupiah dengan Metode YOLOv3 - Aditiya Hermawan; Leonardo Lianata; Junaedi; Ardiane Rossi Kurniawan Maranto (SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, 2022)
Jumlah disabilitas kesulitan melihat (Tunanetra) di atas 10 tahun sebanyak 6,36% dari total penduduk yang mengalami disabilitas yaitu 8,56% pada tahun 2015. Permasalahan yang dihadapi penyandang tunanetra dalam kehidupan sehari-hari salah satunya mengenali nominal uang rupiah. Walaupun pemerintah sudah membuat uang dengan emboss pada emisi 2016, tetapi masih kurang efektif karena uang yang beredar kadang dalam kondisi tidak rapih. Untuk mengatasi hal tersebut dapat dibantu dengan menggunakan teknologi Machine learning berbasis Yolov3 dalam mengenali nominal uang Rupiah. Metode YOLOv3 mempunyai keunggulan dalam kecepatan pelatihan model dan nilai akurasinya yang tinggi, dan memang dirancang untuk mengolah gambar. Dataset yang digunakan untuk membuat model machine learning dikumpulkan dari berbagai gambar uang rupiah nominal 1000, 2000, 5000, 10000, 20000, 50000, 10000 sebanyak 4200 gambar. Model yang sudah dibuat selanjutnya diimplementasikan kedalam bentuk aplikasi android. Aplikasi dijalankan seperti melakukan scan uang dan memberikan hasil berupa suara yang menyebutkan nominal uang tersebut secara otomatis. Model ini dievaluasi dengan Confusion Matrix menghasilkan nilai accuracy, precision dan recall sebesar 0.98. Berdasarkan Nilai akurasi tersebut, model yang dibuat dapat membantu penyandang tunanetra dalam mengenali nominal uang rupiah.