TA : Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Bermotor Menggunakan Metode Diagonal Distance Feature

Meilandanu, Anggridho (2017) TA : Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Bermotor Menggunakan Metode Diagonal Distance Feature. Undergraduate thesis, Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya.

[img]
Preview
Text
Cover.pdf - Accepted Version

Download (164kB) | Preview
[img]
Preview
Text
Daftar_Isi.pdf - Accepted Version

Download (268kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_I.pdf - Accepted Version

Download (267kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_II.pdf - Accepted Version

Download (907kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_III.pdf - Accepted Version

Download (995kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_IV.pdf - Accepted Version

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_V.pdf - Accepted Version

Download (368kB) | Preview
[img]
Preview
Text
Daftar_Pustaka.pdf - Accepted Version

Download (370kB) | Preview
[img]
Preview
Text
Daftar_Isi.pdf

Download (268kB) | Preview

Abstract

Pada era sekarang ini, kemajuan teknologi berperan aktif dalam kehidupan sehari-hari. Kenyamanan dan keamanan pada sistem parkir menjadi salah satu contoh yang bisa lebih memuaskan apabila teknologi yang digunakan bisa lebih memudahkan dan mengurangi waktu untuk mendaftarkan kendaraan saat akan memasuki area parkir. Maka dari itu Penelitian ini bermaksud untuk mempercepat proses pengambilan data kendaraan dengan cara menggunakan kamera atau gambar dari plat nomor kendaraan sehingga bisa dikenali sebagai data dalam bentuk teks, sehingga petugas parkir tidak perlu mencatat karakter plat nomor secara manual. Pada penelitian kali ini yang menjadi nilai masukan untuk proses pengenalan karakternya adalah nilai jarak 4 diagonal dari tiap karakter yang didapatkan dari proses ektraksi ciri menggunakan metode diagonal distance feature sedangkan untuk proses pengenalannya menggunakan metode template matching. Berdasarkan hasil dari pengujian dari 30 plat nomor, dapat diketahui bahwa karakter yang berupa angka atau huruf dalam 30 plat nomor berjumlah 193 karakter. Dari pengujian ini didapatkan hasil berupa 193 karakter atau 100% dapat di segmentasi dengan baik dan 45 karakter atau 23,3% dari 193 karakter yang dapat dikenali dengan baik.


Export Record



Statistic

IRStats Detail StatisticView more statistics

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Anggridho Meilandanu (12410200040)
Uncontrolled Keywords: ANPR, Pengolahan Citra, Diagonal Distance
Dewey Decimal Classification: 000 - Computer science, information & general works > 000 Computer science, knowledge & systems > 004 Computer science
Divisions: Fakultas Teknologi dan Informatika > S1 Teknik Komputer
Depositing User: Maria Nugrahayu
Date Deposited: 09 Aug 2017 16:25
Last Modified: 09 Aug 2017 16:25
THESIS ADVISORS: 1. UNSPECIFIED (NIDN : UNSPECIFIED)
URI: http://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/2275

Actions (login required)

View Item View Item