Implementasi Local Binary Pattern untuk Deteksi Keaslian Mata Uang Rupiah

Miladiah Miladiah, Rusydi Umar, Imam Riadi

Abstract


Penelitian ini dirancang untuk mendeteksi keaslian mata uang rupiah dengan mengimplementasikan metode Local Binary Pattern (LBP). Metode ini memberikan tingkat keakuratan yang cukup tinggi. Ekstraksi LBP mengenalkan fitur-fitur pada tekstur permukaan uang kertas. Proses ekstraksi ciri dilakukan berdasarkan pada hasil perbaikan citra dan grayscaling dari proses akuisisi data citra uang dengan kamera smartphone. Sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah pecahan 50.000 dan 100.000 rupiah. Dari hasil penelitian ini, metode LBP memperoleh akurasi tertinggi yaitu sebesar 100% bervariasi tergantung dari jumlah data pelatihan yang dilakukan. Sedangkan rata-rata akurasi dari  total 120 data uji dengan masing – masing 30 set data pecahan 50k asli, 30 set data pecahan 50k palsu dan 30 set data pecahan 100k asli dan 30 set data pecahan 100k palsu adalah sebesar 95% dengan nilai k=1. Dimana 95% terdeteksi benar dan 5% terdeteksi salah. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Local Binary Pattern berpotensi untuk mendeteksi keaslian uang kertas rupiah.

Keywords


Deteksi; Implementasi; k-nn; Pattern; Uang

Full Text:

PDF

References


(2017) Differences and Characteristics of Original and Counterfeit Money [online]. Available : https://uangindonesia.com

Santi.C.N., “Konversi Citra Warna ke Greyscale dan Citra Biner”., Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK Vol. 16. No.1. 2011, ISSN : 0854¬9524

Kusmanto.R.D, Tompunu.A.N., “Digital Image Processing To Detect Objects Using Color Processing The RGB Normalization Model”., Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan. 2011, ISBN 979-26-0255-0

Abdul Fadlil., “Sistem Pengenalan Citra Jenis-Jens Tekstil”. Vol. 10, No 1. 2012 UAD.Yogyakarta.

Amat.R, Sari.J.Y, Ningrum.I.P., “Implementasi Local Binary Pattern untuk Pengenalan Huruf Hiragana dan Katakana Pada Smartphone”., Vol. 15. No. 2. 2017.

Saifullah.S, Sunardi, Yudhana.A., “Fertility Feelings Extracts of Village Chicken Eggs With Gray Level Cooccurrence Matrix”., Vol.6. No. 2. Juli 2017, ISSN: 2302 – 2949

Ahmad, Usman., “Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya”. Yogyakarta: Graha Ilmu. 2005

Ginting, EliasDianta., “Edge Detection Using Canny Method With Matlab To Distinguish Original Money and Counterfeit Money”., Jurnal Ilmiah Informatika Komputer. Vol. 22, No. 3. 2009 Universitas Gunadarma

Gustina.S, Fadlil.A dan Umar.R.., “Sistem Identifikasi Citra Jamur menggunakan Metode Statistik Orde 1 dan Klasifikasi Jarak”., Jurnal Universitas Dian Nuswantoro. Vol. 16. No.4. 2017.

Pratama.J.P. “Identify Nominal Value of Banknotes with Local Binary Pattern Method”. Tugas Akhir. 2016

Riadi I, Fadlil.A, Sari.T., “Image Forensic for detecting Splicing Image with Distance Function, International Journal of Computer Applications” (0975 – 8887). Volume 169 – No.5, July 2017

Saifudin dan Abdul Fadlil., “Texture Identification System Based on Texture Using Gray Level Coocurrence Matrix (GLCM) with Euclidean Distance Classification”., Volome 19. No.3. 2015

Sa’idah, Sofia.dkk., “Identifikasi Keaslian Mata Uang Menggunakan Commodity Scanner Ditinjau dari Tekstur Permukaan Kertas dengan Transformasi Wavelet dan Template Matching”., Tugas Akhir. 2012

Syaiful.A.M., Ahsan.M., “Recognition Pencitraan Pada Uang Kertas untuk Mengetahui Keaslian Uang”., Jurnal Mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi. Vol.1, No.5. 2014.

Jalil Abdul., “Nominal Detection Control System Rupiah Banknotes Using Image Processing Raspberry Pi”., Jurnal IT Stimik Handayani, Vol. 14. 2014

Umar.R, Riadi.I, Miladiah., “Identifikasi Keaslian Mata Uang Rupian Mengunakan Metode K-Means Clustering”., Jurnal Techno.COM, Vol. 17. No. 2. 2018 : 179-185

Andono, Pulung Nurtantio.Digital Image Processing Concept. Ed. 1. Yogyakarta: Andi: 2015.

Jalil.A, “Nominal Exchange System Design Currency Rupiah’s Using Image Pattern Recognition”., International Conference on Computer System. 2014

Yudhana.A, Sunardi, Saifullah.S., “Segmentation Comparing Eggs Watermarking Image and Original Image”., Vol. 6, No. 1, 2017, pp. 47~53, DOI: 10.11591/eei.v6i1.595

Aziz.B.A, Ni’am.A, Faisal.M, Arif.Y.M., “Identification of Nominal Value and Authenticity of Rupiah Using Support Vector Machine”., IEESE International Journal of Science and Technology (IJSTE), Vol. 3 No. 1. 2014, 13-20 ISSN : 2252-5297




DOI: http://dx.doi.org/10.26418/jp.v5i2.32721

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.  
  View My Stats