Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode K-nearest Neighbor

Tirtha Dewangca, Anggunmeka Luhur Prasasti, Randy Efra Saputra

Abstract

Abstrak Tempat parkir adalah salah satu komponen penting pada fasilitas umum, dimana tempat parkir yang baik mendukung keoptimalan pelayanan fasilitas umum pada masyarakat. Tempat parkir yang baik biasanya dilengkapi dengan sistem parkir. Sistem parkir yang banyak diterapkan sekarang adalah sistem parkir konvensional dimana sistem tersebut memiliki beberapa kekurangan yakni adanya penggelapan uang parkir yang dilakukan oleh perorangan. Maka penting untuk dirancang sebuah otomasi dalam sistem parkir berbasis plat nomor sebagai identitas unik kendaraan untuk mengatasi kekurangan tersebut. Pada tugas akhir ini membahas mengenai pengenalan plat nomor kendaraan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Hasil akurasi yang didapatkan dari penelitian ini adalah sebesar 96.6% dengan parameter optimal yang digunakan adalah filter Gaussian, nilai threshold 61 dan nilai k = 3. Hasil akurasi untuk keadaan dilapangan yang didapatkan dari penelitian ini adalah sebesar 97% dengan jarak optimal 50 cm, sudut 40º dan intensitas cahaya pada 1000 - 1500lx. Kata Kunci : Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, plat nomor kendaraan Abstract Parking space is one of the important components of public facilities, where a good parking lot supports the optimization of public facilities services in the community. A good parking lot is usually equipped with a parking system. The parking system that is widely applied now is a conventional parking system where the system has several shortcomings, namely the existence of embezzlement of parking money by individuals. So it is important to design an automation in the number plate-based parking system as a vehicle's unique identity to overcome these deficiencies. In this final project discusses the introduction of vehicle number plates using the K-Nearest Neighbor method. Accuracy results obtained from this study amounted to 96.6% with optimal parameters used are Gaussian filters, 61 threshold values and k = 3. Accuracy results for field conditions obtained from this research are 97% with an optimal distance of 50 cm, angle 40º and intensity light at 1000 - 1500lx. Keyword : Classification, K-Nearest Neighbor, license plate

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.
max_upload :0