Pamungkas, Nur Hidayat - 155410111 (2020) DETEKSI KEASLIAN MATA UANG RUPIAH BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN TENSORFLOW. Skripsi thesis, STMIK AKAKOM Yogyakarta.
|
Text (HALAMAN DEPAN)
1_155410111_HALAMAN DEPAN.pdf - Published Version Download (272kB) | Preview |
|
|
Text (BAB 1)
2_155410111_BAB I.pdf - Published Version Download (107kB) | Preview |
|
|
Text (BAB 2)
3_155410111_BAB II.pdf - Published Version Download (276kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.akakom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB 3)
4_155410111_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (358kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB 4)
5_155410111_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (739kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB 5)
6_155410111_BAB V.pdf - Published Version Download (40kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
7_155410111_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (53kB) | Preview |
|
|
Text (CARA MENJALANKAN PROGRAM)
8_155410111_CARA MENJALANKAN PROGRAM.pdf - Published Version Download (208kB) | Preview |
|
|
Text (LISTING PROGRAM)
9_155410111_LISTING PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (202kB) | Request a copy |
Abstract
Mata uang Indonesia merupakan keperluan sehari-hari dalam kebutuhan suatu kehidupan perekonomian uang yang merupakan sesuatu yang sangat penting untuk menentukan keseimbangan dan pertumbuhan perekonomian suatu Negara, uang yang dilihat sekilas mata terlihat sama dan tidak bias dibedakan asli atau tidaknya. Dalam membangun aplikasi ini dilakukan beberapa layer yaitu layer input, layer convolution, layer activation, layer pooling dan fully connected layer, langkah selanjutnya resize image, dilakukan pelabelan pada gambar dan perubahan format data image jpg ke dalam XML (Extensible Markup Language), CSV (Comma Separated Values) dan record, kemudian akan mengidentifikasi bentuk objek mata uang Indonesia dan dilakukan pelatihan dengan Neural Network yang akan mengidentifikasi keaslian mata uang . Data yang digunakan diambil dari 2 jenis mata uang yaitu uang Rp. 100.00,- dan Rp. 50.000,- , 80 citra sebagai data training dan 40 citra sebagai pengujian. Hasil perhitungan menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network dengan menentukan hasil akurasi menggunakan 2000 step dan batch sebanyak 24 mendapatkan nilai pelatihan akurasi kisaran 80-99% dengan total loss kisaran 1- 3%. Kata Kunci : Mata uang, Algoritma Convolutional Neural Network, Tensorflow.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Edi Faizal S.T.,M.Cs |
| Uncontrolled Keywords: | Mata uang, Algoritma Convolutional Neural Network, Tensorflow. |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Program Aplikasi > Program Aplikasi Android A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence) A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Pola Pengenalan Komputer (Pattern Recognation) |
| Divisions: | Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering) |
| Depositing User: | Users 7905 not found. |
| Date Deposited: | 22 Jan 2020 07:10 |
| Last Modified: | 22 Jan 2020 07:10 |
| URI: | http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/8769 |
Actions (login required)
 |
View Item |
