PERANGKAT LUNAK DETEKSI UANG PALSU BERBASIS LVQ MEMANFAATKAN ULTRAVIOLET - Dewanto Harjunowibowo (Universitas Sebelas Maret, 2010)
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan pemrosesan citra digital dan jaringan syaraf metode LVQ guna menghasilkan sebuah perangkat lunak deteksi uang palsu. Citra masukan berupa citra penari yang muncul dari uang kertas limapuluh ribuan rupiah akibat pendaran cahaya lampu ultraviolet. Metode penelitian meliputi studi literatur yang berkompeten, metode pengumpulan data citra uang palsu dari bank-bank konvensional, dan implementasi pengkodean menggunakan bahasa pemrograman Visual. Citra ciri bergambar penari berukuran 90x114 piksel dilekstraks nilai RGB-nya. Nilai RGB ini menjadi variabel masukan bagi LVQ. Hasil yang diperoleh dari penelitian berupa perangkat lunak deteksi uang palsu berbasis LVQ, dengan keberhasilan pendeteksian hingga 100% baik pada 20 buah data citra uji iluminasi maupun 14 buah simulasi data citra uji kecerahan. Data citra uji iluminasi terdiri dari 10 citra uang palsu dan 10 citra uang asli. Data citra uji kecerahan terdiri dari 3 citra uang asli dan 11 citra uang palsu. ABSTRACT This research is aimed to colaborate digital image processing and neural network using Linear Vector Quantization (LVQ) method to make a money counterfeit system detection. The input image of the system is the dancer object image of Rp. 50.000,- money fluorescend by ultraviolet light. The acquisition data was taken from conventional banks. The LVQ method was used to recognize whether the money being recognized is conterfeit or not. The coding was carried out using visual programme language. The size of the dancer recognized object was in 90x114 px, and its RGB was extracted. The experimental results show that the system has an accuracy 100% of detecting 20 real test case data, as well as detecting 14 simulated test case data. The simulated case data was generated by varying the brightness of the data image. The real test case data contains of 10 counterfeit money and 10 original money. The simulated case data contains of 3 original money and 11 counterfeit money. Keywords: detection system, counterfeit money, neural network, LVQ, digital image processing