SISTEM DETEKSI KEASLIAN UANG RUPIAH BERBASIS CITRA VISUAL PADA APLIKASI WEB MENGGUNAKAN YOLOV12 DAN VGG16

Abdul, Ghani Dimas Ali Ahmadi (2026) SISTEM DETEKSI KEASLIAN UANG RUPIAH BERBASIS CITRA VISUAL PADA APLIKASI WEB MENGGUNAKAN YOLOV12 DAN VGG16. Bachelor thesis, Institut Teknologi Kalimantan.

	Text 11211001_cover.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (389kB) | Request a copy
	Text 11211001_statement_of_authenticity.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (69kB) | Request a copy
	Text 11211001_publishing_agreement.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (394kB) | Request a copy
	Text 11211001_approval_sheet.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (77kB) | Request a copy
	Text 11211001_preface.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (472kB) | Request a copy
	Text 11211001_abstract_id.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (230kB) | Request a copy
	Text 11211001_abstract_en.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (257kB) | Request a copy
	Text 11211001_table_of_content.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (634kB) | Request a copy
	Text 11211001_illustrations.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (713kB) | Request a copy
	Text 11211001_tables.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (345kB) | Request a copy
	Text 11211001_chapter_1.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (2MB) | Request a copy
	Text 11211001_chapter_2.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (8MB) | Request a copy
	Text 11211001_chapter_3.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (4MB) | Request a copy
	Text 11211001_chapter_4.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (7MB) | Request a copy
	Text 11211001_conclusions.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (783kB) | Request a copy
	Text 11211001_bibliography.pdf Restricted to Registered users only until 26 April 2028. Download (1MB) | Request a copy
	Text 11211001_paper.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (1MB) | Request a copy
	Text 11211001_presentation.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (2MB) | Request a copy
	Text 11211001_Form. TA-020.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2028. Download (88kB) | Request a copy

Abstract

Peredaran uang palsu di Indonesia masih menjadi ancaman serius yang menuntut adanya solusi verifikasi cepat dan mudah diakses tanpa memerlukan perangkat sensor khusus. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi keaslian uang Rupiah berbasis aplikasi web yang memanfaatkan citra visual smartphone dengan mengintegrasikan dua model Deep Learning. Model YOLOv12s digunakan untuk mendeteksi dan melokalisasi fitur keamanan (watermark, benang pengaman, dan latent image) menggunakan strategi pelatihan bertingkat (progressive training), sedangkan model VGG16 dimodifikasi untuk mengklasifikasikan fitur tersebut ke dalam 14 kelas kategori yang merupakan kombinasi antara nominal dan status keaslian. Dataset awal terdiri dari 1.400 citra yang diperkaya melalui teknik augmentasi fisik hingga mencapai total 13.220 citra, serta melalui tahap pra-pemrosesan Stretch Contrast untuk mempertajam detail visual. Evaluasi sistem dilakukan secara menyeluruh (end-to-end) dengan menguji pengaruh variasi resolusi citra dan kondisi pencahayaan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai performa tinggi dengan Akurasi 96,19%, Presisi 97,09%, dan F1-Score 97,44%. Kinerja terbaik diperoleh pada resolusi input 512 piksel dengan kondisi pencahayaan optimal. Selain itu, sistem terbukti andal dalam mengidentifikasi sampel uang palsu hasil cetak (print) dan meminimalisir kesalahan deteksi nominal. Temuan ini menegaskan bahwa pendekatan klasifikasi multi-kelas pada fitur keamanan visual efektif diterapkan sebagai alat bantu verifikasi uang Rupiah yang praktis dan akurat bagi masyarakat.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi > Informatika
Depositing User:	Abdul Ghani Dimas Ali Ahmadi
Date Deposited:	09 Jan 2026 03:29
Last Modified:	09 Jan 2026 03:29
URI:	http://repository.itk.ac.id/id/eprint/24985

Actions (login required)

View Item