PENGENALAN DAN PEMBACAAN KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR MODIFIKASI VGG16 DAN OPENCV

Ade Safarudin, Madani (2024) PENGENALAN DAN PEMBACAAN KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR MODIFIKASI VGG16 DAN OPENCV. S1 thesis, Universitas Mataram.

Text F1B019005_Ade Safarudin Madani_Laporan TA_2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Jumlah kendaraan bermotor yang meningkat di Indonesia setiap tahunnya menyebabkan berbagai permasalahan lalu lintas. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, salah satunya dengan memanfaatkan citra digital dengan komputer untuk membantu menertibkan kendaraan bermotor melalui plat nomor kendaraan. Namun, pencatatan yang masih manual, tentu diperlukan sebuah pemanfaatan teknologi automatisasi. Oleh sebab itu dibuat sebuah sistem yang dapat melakukan pengenalan dan pembacaan plat nomor kendaraan. Sistem dibuat berbasis web dengan model CNN arsitektur modifikasi VGG16 dengan memanfaatkan OpenCV dan EasyOCR agar dapat melakukan pengenalan dan pembacaan plat nomor kendaraan. Untuk mengetahui performa sistem dilakukan pengujian dengan dua sampel, yaitu plat nomor berwarna putih dan hitam. Pengujian juga dilakukan dengan dua metode yaitu melalui unggah gambar dan tangkap gambar. Pengujian dilakukan menggunakan 20 gambar pada masing-masing sampel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengenalan lokasi plat putih meningkat 5% lebih baik daripada plat hitam dan keterbacaan plat putih juga meningkat sebesar 1,57% dibandingkan dengan plat hitam.

Item Type:	Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci):	Plat Nomor Kendaraan, CNN, VGG-16, EasyOCR
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Fakultas Teknik
Depositing User:	Meike Megawati
Date Deposited:	07 Feb 2024 08:13
Last Modified:	07 Feb 2024 08:13
URI:	http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/44455

Actions (login required)

View Item