Deteksi Keaslian Uang Kertas Berdasarkan Citra Digital Dengan Menggunakan Teachable Machine Learning

Yeni nur hasanah
Zaehol Fatah

Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu
Vol. 2 No. 12 (2024): GJMI - DESEMBER

Penipuan uang palsu merupakan masalah serius yang dapat merugikan perekonomian negara dan masyarakat. Seiring dengan kemajuan teknologi, deteksi keaslian uang kertas kini dapat dilakukan menggunakan metode berbasis citra digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi keaslian uang kertas menggunakan pendekatan machine learning dengan memanfaatkan platform Teachable Machine. Sistem ini memanfaatkan citra digital uang kertas yang diambil menggunakan kamera digital untuk dianalisis dan diklasifikasikan berdasarkan keaslian uang tersebut. Data citra uang kertas yang digunakan mencakup gambar dari berbagai sisi dan elemen pengaman pada uang, seperti watermark, benang pengaman, dan cetakan mikroteks. Model machine learning yang diterapkan dilatih dengan berbagai gambar uang kertas asli dan palsu untuk menghasilkan model yang dapat mengidentifikasi perbedaan antara keduanya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat mendeteksi keaslian uang kertas dengan tingkat akurasi yang tinggi, memberikan solusi praktis dan efisien untuk membantu mendeteksi uang palsu secara cepat dan akurat. Implementasi sistem ini berpotensi untuk digunakan di berbagai sektor, seperti perbankan, ritel, dan pemeriksaan keuangan.