Abang Riandi Hifni, (NIM. 1021411001) (2019) Sistem pendeteksi nominal dan keaslian uang kertas rupiah emisi Tahun 2016 menggunakan pengolahan citra digital. skripsi thesis, Universitas Bangka Belitung.
|
Text
Halaman Depan.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
BAB I.pdf Download (353kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.ubb.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (805kB) | Request a copy |
|
|
Text
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (672kB) | Request a copy |
|
|
Text
BAB V.pdf Download (196kB) | Preview |
|
|
Text
Daftar Pustaka.pdf Download (272kB) | Preview |
Abstract
Peredaran uang palsu masih saja terjadi dari tahun ke tahun, sementara alat pendeteksi keaslian uang kertas yang beredar dipasaran harganya masih mahal. Oleh karena itu dibuat sistem yang dapat mendeteksi keaslian uang kertas rupiah emisi tahun 2016 dan menampilkan nominal uang menggunakan pengolahan citra digital. Dalam proses penelitian dilakukan tiga tahapan yakni membandingkan ciri uang asli dan uang palsu, menguji tingkat keberhasilan sistem dalam mengenali uang asli dan uang palsu, serta menguji sistem untuk membaca nominal uang. Citra uang diperoleh menggunakan kamera dengan bantuan sinar ultraviolet melalui media rekam, data yang digunakan sebagai data latih berjumlah 399. Uang asli memiliki nilai contrast dan energi yang lebih tinggi dibandingkan dengan uang palsu sementara uang palsu memiliki nilai correlation dan homogeneity yang lebih tinggi dibandingkan uang asli. Pengujian memanfaatkan ciri Gray level coocurrence matrix dengan menggunakan data uji berjumlah 105 dengan tingkat keberhasilan pembacaan mencapai 96.19%. Selanjutnya dengan menggunakan metode optical character recognition untuk mengidentifikasi nominal uang kertas pada 105 sampel data uji sistem dapat mendeteksi nominal uang kertas dengan akurat sebanyak 47 sampel atau setara dengan persentase sebesar 44,76%.
| Item Type: | Thesis (skripsi) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Pengolahan citra digital, jaringan syaraf tiruan, optical character recognition, uang kertas rupiah, gray level coocurrence matrix |
| Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
| Divisions: | SKRIPSI > Fakultas Teknik > Teknik Elektro |
| Depositing User: | Mrs Nia Erawati |
| Date Deposited: | 13 Apr 2020 02:41 |
| Last Modified: | 13 Apr 2020 02:41 |
| URI: | http://repository.ubb.ac.id/id/eprint/2936 |
Actions (login required)
 |
View Item |
