SISTEM PENDETEKSI NOMINAL UANG KERTAS KEDALAM WADAH PENYIMPAN BERBASIS YOLOV8 UNTUK PENYANDANG TUNANETRA

Dalam perancangan sistem pendeteksi nominal uang kertas ke dalam wadah penyimpan uang berbasis YOLOv8 untuk penyandang tunanetra merupakan sebuah solusi yang mampu membantu tunanetra dalam mengenali dan menyortir uang secara mandiri. Penelitian ini menggunakan metode studi kasus dengan menerapkan teknologi deteksi objek berbasis deep learning yang dijalankan pada perangkat Raspberry Pi 4. Kamera webcam digunakan untuk menangkap citra uang kertas, kemudian diproses dengan model YOLOv8 guna mengidentifikasi nominal uang. Hasil deteksi dikirim ke ESP32 melalui komunikasi MQTT untuk menggerakkan motor dan mengarahkan uang ke wadah sesuai dengan nilainya. Berdasarkan pengujian terhadap 7 nominal uang yang berbeda, sistem mampu mengenali dan menyortir dengan akurasi rata-rata mencapai 95%. Hasil pengujian yang telah dilakukan berhasil memenuhi tujuan perancangan, menawarkan solusi praktis dan efisien untuk membantu penyandang tunanetra dalam mengelola uang kertas dengan lebih aman, akurat, dan mandiri.