DESAIN DAN IMPLEMENTASI APLIKASI ANALISIS KARAKTER PELAT NOMOR KENDARAAN

I KOMANG ARISUDANA

Informasi Umum

Kode

ITTS.0823000023

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Rekayasa Perangkat Lunak, Ta

Dilihat

333 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Perkembangan sektor transportasi terus berkembangkan di Indonesia salah satunya dalam perkembangan dibidang kendaraan. Di Indonesia sendiri pertumbuhan kendaraan bermotor terus meningkat setiap tahunnya terutama kendaraan pribadi. Dengan semakin pesatnya jumlah pengguna kendaran di Indonesia banyak yang mengembangkan sistem untuk mempermudah berbagai masalah yang muncul karena peningkatan jumlah kendaraan tersebut salah satunya adalah pengembangan sistem analisis karakter pada pelat nomor kendaran.
Pelat Nomor Kendaraan wajib dipasang pada setiap kendaraan bermotor yang berada di Indonesia. Pelat Nomor dapat menunjukan identitas suatu kendaraan yang berisikan kode wilayah, nomor pendaftaran dan masa berlaku kendaraan yang dimana setiap kendaraan memiliki nomor yang berbeda dan tidak dapat kembar dengan kendaraan lainnya. Dengan memanfaatkan perbedaan tersebut, Sistem Analisis Karakter Pelat Nomor dikembangkan untuk melatih komputer agar dapat menganalisis karakter seperti angka dan huruf yang tertera pada pelat kendaraan secara otomatis menggunakan kecerdasan buatan. Selanjutnya hasil dari analisis tersebut dikembangkan untuk membuat tiket parkir untuk memudahkan pengontrolan kendaraan yang keluar masuk ke kampus Institut Teknologi Telkom Surabaya. Hasil dari implementasi aplikasi ini diharapkan komputer dapat mengenali karakter pada pelat nomor kendaraan mulai dari angka, dan huruf yang tertera pada pelat kendaraan yang diuji dan hasil yang didapat dari analisis nantinya dapat digunakan untuk mencetak tiket parkir. Dalam tugas akhir ini mengimplementasikan salah satu Metode Deep Learning yaitu Metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk analisis dan mengenali pelat nomor kendaraan dengan pembelajaran pada komputer menggunakan jaringan saraf tiruan.

Kata Kunci: CNN, Deep Learning, Pelat Kendaraan, Tiket Parkir.