ABSTRAKSI: Mata uang merupakan suatu alat pembayaran yang digunakan dalam transaksi ekonomi pada setiap negara. Selain berperan sebagai alat pembayaran, jumlah mata uang yang beredar pun sangat berperan penting dalam menjaga kestabilan ekonomi suatu negara untuk mencegah terjadinya inflasi. Salah satu masalah yang berkaitan dengan penggunaan mata uang adalah masalah beredarnya uang palsu. Jenis mata uang yang seringkali dipalsukan adalah mata uang kertas.
Banyaknya uang palsu yang beredar menuntut setiap orang untuk mampu mendeteksi keaslian dari mata uang kertas yang digunakan. Berbagai cara dilakukan untuk mengetahui keaslian mata uang kertas tersebut. Mulai dari cara manual hingga pendeteksian dengan alat ultraviolet. Pada Tugas Akhir ini, dirancang suatu sistem untuk mendeteksi keaslian fisik mata uang menggunakan commodity scanner berdasarkan gambar digital tekstur kertasnya yang dilakukan secara random. Ekstraksi ciri dilakukan dengan menggunakan Filter 2D Gabor Wavelet, pendeteksian nominal dengan metode template matching, dan klasifikasi keaslian uang dilakukan dengan metode Euclidean Distance.
Berdasarkan simulasi secara keseluruhan, maka dapat disimpulkan bahwa deteksi nominal dengan Template Matching menghasilkan akurasi sebesar 100%. Sedangkan pada proses klasifikasi, hasil akurasi tertinggi diperoleh pada saat menggunakan nilai k=3, dengan akurasi 80%, artinya akurasi sudah sesuai dengan yang diharapkan.Kata Kunci : mata uang, commodity scanner, tekstur kertas.ABSTRACT: The currency means a payment used in economic transactions in every country. Besides acting as a payment, the amount of currency in circulation have an important role in maintaining economic stability of a country to prevent inflation. One of the problems associated with the use of currency is a problem of circulation of counterfeit money.
The amount of counterfeit money in circulation requires everyone to be able to detect the authenticity of paper currency. Various methods are used to determine the authenticity of paper currency. Starting from the manual method to detection by ultraviolet light. In this Final Project, designed a system to detect the authenticity of the physical currencies using commodity scanner based on digital image texture of the paper by random technique. The feature extraction using Filter 2D Gabor Wavelet, nominal detection using template matching method and authenticity currency detected is classified by using Euclidean Distance method.
Based on the simulation as a whole, it can be concluded that the nominal detection by template matching produces an accuracy of 100%. While in the process of classification, the highest accuracy of the results obtained when using a value of k = 3, with an accuracy of 80%, meaning that accuracy has been as expected..Keyword: currency, commodity scanner, paper texture