IDENTIFIKASI NILAI MATA UANG KERTAS RUPIAH DENGAN METODE EKSTRASI CIRI LOCAL BINARY PATTERN DAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES

Abstract

Uang merupakan alat pereknomian yang sah dan diakui suatu wilayah. Indonesia mengakui mata uang rupiah dengan salah satu bentuk mata uangnya ialah uang kertas. Terdapat berbagai pecahan uang kertas rupiah yang memiliki ciri khasnya masing-masing seperti nominal, gambar tokoh pahlawan, dan warna. Selain berdasarkan ciri tersebut, pecahan uang rupiah dapat diidentifikasi dengan metode ekstrasi ciri Local Binary Pattern dan metode klasifikasi Naïve Bayes. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui peningkatan akurasi dalam identifikasi nilai mata uang apabila menggabung kedua metode tersebut dengan pengukuran akurasi identifikasi melalui metode K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengklasifikasian uang kertas rupiah dengan metode ekstrasi ciri Local Binary Pattern dan metode klasifikasi Naïve Bayes sangat baik dan akurat dengan rata-rata akurasi 100% dihitung menggunakan 5-Fold Cross Validation.