Pada umumnya penghitungan uang dilakukan dengan cara manual, atau kalau ingin lebih cepat bisa menggunakan teller machine yang seperti pada bank. Akan tetapi dalam proyek akhir ini kita membuat alat penghitung uang yang dapat menghitung uang yang memiliki nominal tidak sejenis.
Proyek akhir ini dikerjakan untuk membuat perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi nominal uang pada alat penghitung uang, sehingga dalam penghitungan uang dapat diketahui tiap-tiap nominal uang yang masuk meskipun berbeda jenis uangnya.
Sistem kerja dari perangkat lunak ini yaitu mengambil gambar nominal uang secara online dari kamera kemudian mengkonversi citra dari RGB scale ke grayscale. Citra nominal uang dalam grayscale kemudian di hitung derajat keabuan dari tiap pixel dan di normalisasi. Nilai dari intensitas keabuan ini kemudian di jadikan input untuk proses jaringan syaraf tiruan yang selanjutnya dapat diketahui nominal uang yang telah dimasukkan. Dengan menggunakan jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation sistem mampu mengenali citra nominal uang yang diajarkan. Hasil proses pembelajaran optimal diperoleh dengan learning rate sebesar 0,3. Sistem ini memiliki tingkat keberhasilan 90.83% untuk kondisi uang yang baik. Kesalahan pada sistem ini disebabkan karena kondisi uang yang lecet atau tidak sama dengan saat proses learning data, pencahayaan yang tidak merata, ketepatan posisi saat pengambilan citra nominal uang dan ukuran yang berbeda antara nominal uang satu dengan lainnya.
Kata kunci : nominal uang, citra, jaringan syaraf tiruan.
