Aplikasi Pendeteksi Kelayakan Penukaran Uang Kertas Rupiah Menggunakan Fitur Canny Edge Detection, Fitur Histogram HSV, Fitur GLCM menggunakan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) Untuk Perangkat Android

Abstract

Dalam rangka menjaga kualitas uang Rupiah yang beredar di masyarakat, Bank Indonesia menerapkan kebijakan untuk mengganti atau menukarkan uang Rupiah yang tidak layak edar dengan Rupiah yang layak edar, tetapi kegiatan tukar menukar uang Rupiah ini sering mengalami penyalahgunaan berupa uang Rupiah yang rusak tidak ditukar sesuai dengan nilai nominal uang yang ada, sehingga dibutuhkan perangkat yang tidak hanya dapat mendeteksi nilai nominal serta keaslian uang tetapi juga mendeteksi kelayakan uang dapat ditukar atau tidak. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu prototype perangkat lunak yang dapat mendeteksi kelayakan penukaran uang kertas Rupiah melalui proses pengolahan citra dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM). Pencitraan uang kertas berasal dari scanner handphone. Untuk mendeteksi nominal uang digunakan ekstraksi fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), untuk mendeteksi keaslian uang digunakan ekstraksi fitur Histogram (Hue, Saturation, Value) HSV, dan untuk mendeteksi kelayakan penukaran uang digunakan Canny Edge Detection. Citra dibagi menjadi 2 kelas yaitu dapat ditukar dan tidak dapat ditukar dengan total data citra sejumlah 280 citra yang kemudian dibagi menjadi 70% atau 197 data latih dan 30% atau 83 data uji.