Deteksi Nominal Uang Kertas Rupiah Menggunakan Yolov8 Dan Text-To-Speech untuk Disabilitas Netra

Fadia Ananda; Hannie; Taufik Ridwan

doi:10.30998/w4mjc407

Authors

Fadia Lutfiyah Ananda University of Singaperbangsa Karawang Author
Hannie University of Singaperbangsa Karawang Author
Taufik Ridwan University of Singaperbangsa Karawang Author

DOI:

https://doi.org/10.30998/w4mjc407

Keywords:

Text-to-speech, YOLOv8, Disabilitas netra, Uang kertas rupiah, Deteksi objek

Abstract

Penyandang disabilitas netra sering menghadapi kesulitan dalam mengenali nominal uang kertas rupiah secara mandiri, terutama ketika blind code pada uang tidak lagi dapat terbaca melalui perabaan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi nominal uang kertas rupiah berbasis citra menggunakan algoritma YOLOv8 yang diintegrasikan dengan teknologi text-to-speech (pyttsx3). Metodologi yang digunakan adalah Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Dataset yang digunakan terdiri dari 620 citra uang kertas rupiah emisi 2022 dengan tujuh denominasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model YOLOv8 mampu mencapai performa yang sangat baik dengan nilai mAP50 sebesar 99%, precision sebesar 97%, dan recall sebesar 99%. Pengujian inferensi secara real-time juga menunjukkan confidence score di atas 0,90 pada seluruh denominasi. Sistem yang dikembangkan berhasil memberikan output suara secara otomatis melalui modul text-to-speech sehingga dapat membantu pengguna mengetahui nominal uang yang terdeteksi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan computer vision berbasis YOLOv8 berpotensi menjadi solusi teknologi pendukung untuk meningkatkan kemandirian penyandang disabilitas netra dalam mengenali nominal uang kertas rupiah.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] G. Brotosaputro, A. Supriyadi, and M. Jones, “AI-Powered Assistive Technologies for Improved Accessibility,” Int. Trans. Artif. Intell., vol. 3, no. 1, pp. 76–84, 2024, doi: https://doi.org/10.33050/italic.v3i1.645.

[2] Arnita, F. Marpaung, F. Aulia, N. Suryani, and R. C. Nabila, Computer Vision dan Pengolahan Citra Digital. Surabaya: PUSTAKA AKSARA, 2022.

[3] L. Triyono, R. Gernowo, Prayitno, and S. R. Cholil, “A Systematic Review of Artificial Intelligence in Assistive Technology for People with Visual Impairment,” Kinet. Game Technol. Inf. Syst. Comput. Network, Comput. Electron. Control, vol. 8, no. 4, pp. 759–772, 2023, doi: https://doi.org/10.22219/kinetik.v8i4.1772.

[4] M. Imran, “Peningkatan Pemberdayaan Penyandang Tunanetra melalui Perancangan Social Media Newsletter di Yayasan Sosial Tunanetra,” J. Komunitas J. Pengabdi. Kpd. Masy. Vol., vol. 6, no. 2, pp. 229–239, 2024, doi: https://doi.org/10.31334/jks.v6i2.3587.

[5] H. Hafiar, Y. Setianti, P. Subekti, and A. Sani, “Blind Code Pada Uang Kertas Rupiah Pesan Komunikasi Dan Komunikasi Pesan Kepada Publik Disabilitas Netra,” J. Kawistara, vol. 10, no. 3, pp. 328–342, 2020, doi: https://doi.org/10.22146/kawistara.48865.

[6] Zulhajji and M. Fahmi, “Aplikais CIKUR Untuk Mengidentifikasi Blind Code Tactile Effect Terhadap Penyandang Disabilitas Tunanetra Di SLB Pembina Sulawesi Selatan,” J. Media Komun. Pendikan Teknol. dan Kejuru., vol. 8, no. 2, pp. 1–8, 2021, doi: https://doi.org/10.26858/mekom.v8i2.22676.

[7] N. Laura and S. L. G. Pudrianisa, “Utilization of the Be My Eyes Application as a Communication Medium for Visually Impaired Individuals in Pertuni Yogyakarta,” ICOMMEDIG, vol. 1, no. 1, pp. 234–248, 2024.

[8] A. Maulana, M. Suherman, A. F. N. Masruriyah, and H. Y. Novita, “Penerapan Algoritma CNN Menggunakan Framework YOLO Untuk Deteksi Objek Produk di Perusahaan Manufaktur,” INTI NUSA MANDIRI, vol. 18, no. 2, pp. 107–114, 2024, doi: https://doi.org/10.33480/inti.v18i2.5028 VOL.

[9] M. F. Mahfuzh, “Implementasi Deep Learning Dalam Mendeteksi Mata Uang Rupiah Emisi 2022 Untuk Membantu Disabilitas Netra Dengan Google Text To Speech Sebagai Output Suara,” Universitas Tidar, 2023.

[10] R. S. I. Sihombing, W. A. Harahap, and W. K. Rahman, “Implementasi Yolo V8 Untuk Mendeteksi Mata Uang Rupiah Emisi Tahun 2022 Ber-Output Audio,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 4, pp. 5900–5905, 2024, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v8i4.10099.