Pengembangan Model Klasifikasi Nominal Uang Kertas Rupiah Berbasis Transfer Learning untuk Tunanetra - M.Farhan Rizkilillah; Salman Alfarissi; Marwan Muharram; Muhammad Zaki Basyir Ashidiq (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenal nominal uang kertas Rupiah berbasis deep learning menggunakan arsitektur YOLO (You Only Look Once) guna membantu penyandang tunanetra dalam mengenali nilai nominal uang secara mandiri dan real-time. Berbeda dengan metode klasifikasi standar, YOLO memungkinkan deteksi objek sekaligus klasifikasi dalam satu tahapan proses, sehingga lebih responsif untuk penggunaan pada perangkat bergerak. Dataset yang digunakan terdiri dari citra uang kertas Rupiah dengan tujuh kelas nominal, yaitu Rp1.000, Rp2.000, Rp5.000, Rp10.000, Rp20.000, Rp50.000, dan Rp100.000, yang diperoleh melalui pengambilan gambar secara langsung menggunakan kamera. Dataset dibagi ke dalam data pelatihan, validasi, dan pengujian. Model dilatih menggunakan algoritma YOLO dengan optimasi pada bounding box dan prediksi kelas nominal. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa implementasi YOLO mampu memberikan tingkat akurasi yang tinggi serta kecepatan pemrosesan (FPS) yang stabil, yang sangat krusial untuk membantu penderita gangguan penglihatan dalam melakukan transaksi sehari-hari secara akurat.