PENGENALAN PLAT PELANGGAN UNTUK OPTIMALISASI JASA SERVIS KENDARAAN | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    NULL

PENGENALAN PLAT PELANGGAN UNTUK OPTIMALISASI JASA SERVIS KENDARAAN


Pengarang

Hary Rachmat - Personal Name;

Dosen Pembimbing



Nomor Pokok Mahasiswa

1504105010036

Fakultas & Prodi

Fakultas Teknik / Teknik Elektro (S1) / PDDIKTI : 20201

Subject
-
Kata Kunci
-
Penerbit

Banda Aceh : Universitas Syiah Kuala., 2020

Bahasa

Indonesia

No Classification

-

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Pencatatan kendaraan bermotor pada suatu bengkel servis yang pada umumnya dilakukan secara manual kurang efektif. Sementara itu, kemajuan teknologi visi komputer telah memungkinkan komputer mengenali teks dan angka yang terdapat pada gambar. Melalui teknik visi komputer, suatu program pengenalan plat nomor kendaraan dapat dirancang untuk mempermudah proses pencatatan kendaraan, khususnya pada jasa servis kendaraaan. Dalam penelitian Tugas Akhir ini, penulis merancang sebuah program pengenalan nomor plat kendaraan berdasarkan foto yang diambil dengan menggunakan kamera smartphone. Program tersebut menerapkan teknik visi komputer dengan menggunakan pendekatan algoritma KNearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan ciri dan data latih. Data latih yang digunakan berupa karakter dari font huruf dan angka yang digunakan pada plat kendaraan. Uji coba terhadap progam dilakukan dengan menggunakan foto tampak depan, termasuk plat nomor, yang diambil dari 20 mobil. Pengujian dilakukan dengan melihat kesesuaian antara plat nomor dengan hasil pembacaan. Pada pengujian ditemukan empat (4) plat kendaraan yang salah dikenali oleh program. Kesalahan disebabkan, antara lain, karena jenis huruf yang sudah dimodifikasi oleh pemilik kendaraan dan kondisi plat nomor yang kurang baik. Dari 151 karakter dalam 20 plat nomor kendaraan ditemukan lima (5) karakter yang salah dikenali. Secara keseluruhan, akurasi pengenalan nomor plat oleh program berdasarkan hasil hasil pengujian adalah 96,68 %.

Tidak Tersedia Deskripsi

Citation



    SERVICES DESK