REALISASI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DENGAN METODE HISTOGRAM CITRA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

MUHAMMAD SYUHADA , (0855031025) (2015) REALISASI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DENGAN METODE HISTOGRAM CITRA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION. FAKULTAS TEKNIK, UNIVERSITAS LAMPUNG.

[img]
Preview
Text
ABSTRAK (ABSTRACT).pdf

Download (86Kb) | Preview
[img] Text
SKRIPSI FULL.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2688Kb)
[img]
Preview
Text
SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf

Download (1778Kb) | Preview

Abstrak

ABSTRAK Penelitian ini merupakan penelitian tentang sistem identifikasi karakter tanda nomor kendaraan menggunakan Metode Histogram Citra dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Yang menjadi latar belakang dilakukannya penelitian ini adalah masih lamanya proses pencatatan pada sistem parkir yang ada sekarang. Dengan teknologi pengolahan citra serta jaringan syaraf tiruan (JST) mempunyai potensi untuk memecahkan masalah tersebut. Sistem yang dikembangkan yaitu tahap pengolahan citra meliputi operasi-operasi seperti binerisasi, median filtering, slicing, resizing, histogram dan konversi histogram kevektor serta tahap pengenalan pola dengan metode JST Backpropagation. Tahap pengenalan pola JST Backpropagation dimulai dengan terlebih dahulu melatih karakter-karakter yang akan dipakai pada tahap pengenalan pola, yaitu: 26 karakter huruf (A-Z), 10 karakter angka (0-9) dan 1 karakter kosong menggunakan program Matlab. Pengujian sistem dilakukan sebanyak dua kali, yaitu pengujian dengan menggunakan data sampel pelatihan JST dan pengujian dengan data citra yang tidak diikut-sertakan dalam proses pelatihan jaringan. Dari hasil pengujian yang didapatkan tingkat kegagalan sistem sebanyak 12% dan 40% dari masing-masing pengujian sebanyak 50 dan 10 buah citra plat kendaraan. Hasil yang didapatkan ini sudah cukup baik dan perlu dilakukan perbaikan serta pengembangan untuk kedepannya. Kata kunci: Tanda Nomor Kendaraan, Histogram Citra, Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, Pengolahan Citra ABSTRACT Vehicle’s license plate character identification system use image hystogram method and neural network backpropagation.Currently, The registration process in parking’s system is still waste a lot of time. With image processing technology with neural network has potentions to solve this problem. The developed system in image processing stage include, bineritation, median filtering, slicing, rezising, hystogram and hystogram to vector and also introduce pattern stage using neural network backpropagation method. Phase is started with training the characters, i.e. 26 characters of letter (A-Z), 10 characters of number (0-9) and 1 empty character by using Matlab program. This system testing is performe in 2 times, i.e. experiment with use data sample of neural network traning and the experiment without image data in process of neural network experiment. The result from the experiment is found the error is 12% and 40% from test of 50 and 10 vehicle’s plate images. Respectively. The result is good enough and need to improve and also to developed in the future. Keywords: vehicle’s license plate, hystogram image, neural network back propagation, image processing.

Tipe Karya Ilmiah: Skripsi
Subyek: Q Science (General) > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Teknologi > Teknik Elektro. Rekayasa elektronik Nuklir
Teknologi > Teknik Elektro. Rekayasa elektronik Nuklir
Program Studi: Fakultas Teknik > Prodi Teknik Elektro
Depositing User: 187548 . Digilib
Date Deposited: 03 Mar 2016 08:25
Last Modified: 03 Mar 2016 08:25
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/21457

Actions (login required)

View Item View Item