Perancangan Alat Pendeteksi Nominal Pada Uang Kertas Berbasis Artificial Neural Network Untuk Penyandang Tunanetra

Berlian Amalia(1*), Ayu Novia Lisdawati(2)

(1) Prodi Teknik elektro, Fakultas Teknik, Universitas Islam Kalimantan MAB Banjarmasin
(2) Prodi Teknik elektro, Fakultas Teknik, Universitas Islam Kalimantan MAB Banjarmasin
(*) Corresponding Author

Sari


Telah dilakukan penelitian perancangan alat pedeteksi nominal pada uang kertas berbasis artificial neural network untuk penyandang tunanetra. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasi dan dan mengukur kinerja artificial neural network pada alat  pendeteksi nominal uang kertas berdasarkan nilai RGB. Metode artificial neural network yang digunakan dalam penelitian adalah backpropagation, yaitu metode pelatihan supervised learning, dalam artian mempunyai target yang akan dicari. Ciri dari backpropagation adalah meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh jaringan. dalam metode backpropagation, biasanya digunakan jaringan multilayer, jaringan multilayer yang dimaksud adalah layer yang terdiri dari input layer, hidden layer, output layer. Berdasarkan dari hasil perancangan dalam penelitian ini Artificial neural network dapat diimplementasikan pada Alat pendeteksi nominal uang kertas berdasarkan nilai RGB dalam bentuk suara dan sudah mampu mendeteksi nominal uang kertas seperti Rp. 1.000, Rp. 2.000, Rp. 5.000 Rp. 10.000 ,Rp. 20.000, Rp. 50.000, Rp. 100.000, serta $1 dollar dengan akurasi rata-rata 88%.

Kata Kunci


Artificial Neural Network ; Tuna Netra ; Sensor TCS34725 ; Arduino Nano

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Jurnal Teknik Elektro, 1(1), 11.

. Arrrofiqi, M. Y. (2018). Perancangan Alat Pendeteksi Nilai Uang Kertas Rupiah Untuk Penyandang Tunanetra.

. Arsyad, M. (2021). Pendeteksi Kebocoran Gas LPG Menggunakan Sensor Mq-2 Berbasis Internet Of Things (IOT).

. Asmarita, M. (2021). Perancangan Alat Pendeteksi Nominal Uang Kertas Menggunakan Sensor TCS230 Berbasis Arduino. Jurnal Pembangunan Wilayah & Kota, 1(3), 82–91.

. Candrawasih, W. P. (2020). Rancang Bangun Alat Bantu Pendeteksi Nominal Uang Kertas Untuk Tuna Netra Menggunakan Kamera Berbasis Raspberry Pi. 6–18.

. Dwi, A. P. (2019). Alat Deteksi Nominal Uang Kertas Untuk Penyandang Tuna Netra. Teknik Elektro, Alat Penditeksi Nominal Uang Kertas, 1–12. https://media.neliti.com/media/publications/117477-ID-alat-deteksi-nominal-uang-kertas-untuk-p.pdf

. Kalsum, U. (2018). Sistem Penyiram Otomatis Menggunakan Arduino Nano Dan Sensor Moisture Sebagai Pengukur Kelembaban Tanah Tanaman Tomat. Jurnal Pembangunan Wilayah & Kota, 1(3), 82–91.

. Khusniyah, T. W., & Sutikno, S. (2020). Prediksi Nilai Tukar Petani Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Scientific Journal of Informatics, 11–18. https://doi.org/10.15294/sji.v3i1.4970

. Kosasi, S. (2021). Penerapan metode jaringan saraf tiruan backpropagation untuk memprediksi nilai ujian sekolah. Jurnal Teknologi, 20–28.

. Kusumaningtyas, S., & Asmara, R. A. (2019). Identifikasi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Jurnal Informatika Polinema, 2(2), 72. https://doi.org/10.33795/jip.v2i2.59

. Lesnussa, Y. A., Latuconsina, S., & Persulessy, E. R. (2020). Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA (Studi kasus: Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon). Jurnal Matematika Integratif, 11(2), 149. https://doi.org/10.24198/jmi.v11i2.9427

. Prasetya, W. D. (2021). Perancangan Alat Pengukur Suhu Tubuh, Detak Jantung Dan Oksigen Dalam Darah Dengan Mikrokontroler Nodemcu Esp32 Berbasis Web Internet Of Things (IOT).

. Pujiputra, A. P. (2018). Pengembangan Mesin Pengenal Uang Kertas Rupiah Berbasis Fitur Gabor. https://repository.its.ac.id/53544/

. Sitanggang, H. (2021). Pembuatan Alat Bantu Jalan Untuk Tunanetra Menggunakan Sensor Ultrasonik Dengan Output Suara. 6.




DOI: http://dx.doi.org/10.31602/eeict.v6i2.12941

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


EEICT (Electric, Electronic, Instrumentation, Control, Telecommunication) disebar luaskan oleh : Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional.