Sistem Pengenalan Nomor Pelat Kendaraan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

Abstract
Dalam pengawasan lalu lintas, pengenalan nomor pelat kendaraan menjadi penting untuk dilakukan. Hal ini dikarenakan pengenalan nomor pelat kendaraan memiliki banyak tujuan seperti identifikasi kendaraan curian, identifikasi kendaraan yang melanggar tata tertib, manajemen perparkiran, pengecekan keluar masuk kendaraan, dan lain sebagainya. Sayangnya jumlah kendaraan yang semakin tinggi membuat hal ini tidak bisa lagi dilakukan secara manual. Maka dari itu dibutuhkan sebuah machine vision yang dapat mengenali nomor pelat kendaraan dengan cepat dan akurasi yang tinggi. Pada penelitian ini dikembangkan sistem pengenalan nomor pelat kendaraan menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation (JST BP). Sistem ini mencari model terbaik JST BP yang mampu melakukan pengenalan karakter-karakter pada pelat dengan waktu tercepat namun dengan akurasi yang tetap tinggi. Dari model terbaik yang didapatkan, sistem pengenalan nomor pelat kendaraan ini memiliki persentase keberhasilan sebesar 99.80% pada data pelat yang digunakan sebagai pembentuk model dan sebesar 96.10% pada data verifikasi.
Keywords: Pengenalan Karakter, Nomor Pelat Kendaraan, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation
Article Metrics:
Article Info
Section: Research Article
Others articles
SISTEM PENDIAGNOSA PENYAKIT PADA HEWAN SAPI
APLIKASI DATA MINING ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang)
SISTEM PAKAR BERBASIS WEB DENGAN METODE PROBABILITAS KLASIK UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT TUBERKULOSIS PADA MANUSIA DEWASA
OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MENGGUNAKAN ALGORITMA TEMPLATE MATCHING CORRELATION
PENENTUAN BESAR PINJAMAN DI KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (Studi Kasus di Koperasi Simpan Pinjam BMT Bina Insani Pringapus)
Sistem Pendukung Keputusan Wisata Kuliner Berbasis Gis Pada Perangkat Android
Last update: 2021-02-28 21:23:18
No citation recorded.
Last update: 2021-02-28 21:23:18
No citation recorded.