Identifikasi Citra untuk Membedakan Uang Asli dan Palsu Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) - Harsani, Prihastuti; Maulana Muhammad; negara, teguh (Universitas Pendidikan Ganesha, 2024)
Peredaran uang palsu di Indonesia terus meningkat seiring dengan kemajuan teknologi dan masih minimnya keaslian uang dengan menggunakan komputer. Sehingga penelitian ini dilakukan bertujuan untuk membangun sistem pendeteksi keaslian uang dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian Eksperimen kuantitatif berbasis pada Hardware Programming. Instrumen yang digunakan untuk membangun algoritma metode CNN dan pengembangan Web adalah perangkat lunak Visual Studio Code dan bahasa pemrograman Phython. Metode CNN digunakan untuk mengklasifikasikan uang asli dan palsu berdasarkan gambar. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan dataset uang kertas yang mempunyai 2 kelas yaitu uang asli sebanyak 1.015 dan uang palsu sebanyak 1.126. Proses penentuan asli dan palsu dilakukan beberapa proses, yaitu: akuisisi data, seleksi data, prapemrosesan data, transformasi, dan pemodelan. Sebelum melakukan proses pembuatan model, data perlu diubah ukurannya menjadi 224x224 piksel untuk model GoogleNet, 256x256 untuk model AlexNet, dan 200x200 untuk model yang dimodifikasi. Model yang dimodifikasi dirancang untuk membandingkan hasil dari GoogleNet dan AlexNet, dengan mengurangi lapisan dan menyesuaikan parameter dengan data yang ada. Analisis data dilakukan dengan cara membandingkan hasil perhitungan nilai training loss, validation loss, akurasi pelatihan, dan akurasi validasi pada variasi nilai epoch, pixel, dan learning rate untuk ketiga model. Hasil terbaik diperoleh dengan parameter yang digunakan pada tahap uji yaitu nilai epoch 50, pixel 244x244, dan learning rate 0.001, dengan pembagian jumlah data latih dan data uji yaitu 70% dan 30%. Berdasarkan parameter tersebut didapatkan hasil dari training loss sebesar 4%, validation loss sebesar 69,9%, training accuracy sebesar 97,8% dan validation accuracy sebesar 82,65%. Hasil tersebut merupakan hasil terbaik dari 3 arsitektur yang dibandingkan, dan dari berbagai jenis pengujian.