Perkasa, Galang Ganesha and Rahmad, Cahya and Hani'ah, Mamluatul (2020) Identifikasi Keaslian Uang Kertas Menggunakan Metode K Nearest Neighbor. Diploma thesis, Teknologi Informasi.
![]() |
Text
Cover.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
![]() |
Text
Bab I.pdf Restricted to Registered users only Download (132kB) | Request a copy |
![]() |
Text
Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (348kB) | Request a copy |
![]() |
Text
Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (353kB) | Request a copy |
![]() |
Text
Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (161kB) | Request a copy |
![]() |
Text
Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (721kB) | Request a copy |
![]() |
Text
Bab VI.pdf Restricted to Registered users only Download (137kB) | Request a copy |
![]() |
Text
Bab VII.pdf Restricted to Registered users only Download (10kB) | Request a copy |
![]() |
Text
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (127kB) | Request a copy |
![]() |
Text
Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (533kB) | Request a copy |
Abstract
Pada era teknologi ini, teknologi sudah sangat berkembang pesat namun dalam pemanfaatannya masih sangat banyak yang belum dilakukan secara maksimal. Salah satunya adalah masalah pengecekan keaslian uang dengan pengolahan citra digital, saat ini pengecekan uang kertas masih cenderung dilakukan secara manual. Uang kertas sendiri merupakan salah satu bentuk alat tukar yang paling sering digunakan oleh masyarakat umum dan nilai uang kertas terbilang tinggi sehingga menjadi bagian utama dalam transaksi. Namun uang kertas juga memiliki masalah seperti keberadaan uang palsu, yang semakin sulit dibedakan secara manual dan juga kemauan dari pengguna untuk mengetahui keaslian uangnya sendiri. Untuk membedakan uang itu sendiri terdapat beberapa cara dimana uang kertas asli selalu memiliki ciri ciri khusus yang hanya ada pada uang tersebut dan tidak ada pada uang palsu. Salah satu ciri paling sering disarankan untuk dicek adalah watermark yang tampak ketika diterawang, kemudian rectoverso yang merupakan huruf BI yang terlihat terpotong pada kedua sisi uang dan ketika diterawang akan terlihat secara utuh. Jadi untuk mengatasi hal ini, dibutuhkan penelitian untuk deteksi keaslian uang untuk dapat membantu masalah ini dengan menggunakan metode yang cukup baik. Tujuan dari makalah ini adalah untuk mengetahui tingkat akurasi dari penggunaan metode K Nearest Neighbor (KNN) dengan ekstraksi fitur menggunakan Chain Code. Dataset yang digunakan dalam penelitian adalah uang asli dan uang palsu menggunakan uang mainan yang semirip mungkin dengan uang asli. Sehingga diharapkan akurasi dari penggunaan KNN dan Chain Code ini dapat digunakan untuk mengetahui keaslian uang secara lebih baik. Pada penelitian ini dataset yang digunakan berjumlah 10 data uang asli tipa nominal 100, 50 dan 20 ribu dan juga 10 data uang palsu tiap nominal yang sama. Tingkat akurasi tertinggi yang didapatkan pada sistem identifikasi keaslian uang kertas ini adalah 90%. Dengan hasil tersebut, penerapan metode K Nearest Neighbor dengan Chain Code dinilai cocok untuk digunakan dalam identifikasi keaslian uang kertas.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Chain Code, K Nearest Neighbor, KNN, Uang |
Subjects: | A Computer Science > Computer Programming |
Divisions: | Jurusan Teknologi Informasi > Teknik Informatika |
Depositing User: | Galang Ganesha P |
Date Deposited: | 15 Sep 2020 05:43 |
Last Modified: | 15 Sep 2020 05:43 |
URI: | http://repota.jti.polinema.ac.id/id/eprint/106 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |