DETEKSI OBJEK PLAT NOMOR KENDARAAN DENGAN METODE CNN
| Main Authors: | Setiawan, Wawan; Universitas Sangga Buana YPKP Bandung Fakultas Teknik Informatika, Farhan, Naufal Hafidz; Universitas Sangga Buana YPKP Bandung Fakultas Teknik Informatika |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
STMIK Mardira Indonesia, Bandung
, 2022
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://jurnal.stmik-mi.ac.id/index.php/jcb/article/view/272 http://jurnal.stmik-mi.ac.id/index.php/jcb/article/view/272/299 |
Daftar Isi:
- Kebutuhan masyarakat akan transportasi sampai saat ini sangatlah tinggi, hal ini bisa dilihat dari banyaknya kendaraan baik itu kendaraan milik pribadi maupun umum yang hilir mudik mulai dari pedesaan sampai perkotaan. Hal ini mengakibatkan kemacetan dikarenakan padatnya kendaraan juga tata kelola parkir yang kurang tertata. Disisi lain dengan pertumbuhan penduduk yang semakin meningkat, lahan menjadi sempit, sementara minat masyarakat untuk membeli kendaraan baik itu roda dua maupun roda empat semakin tidak terelakan lagi, akibat dari semakin terjangkaunya harga kendaraan bermotor. Yang menjadi faktor penyebab dari kemacetan menurut penelitian (Wini Mustikarani & Suherdiyanto, 2016: 1) salah satunya adalah kegiatan parkir sembarangan. Ada pun tata kelola parkir yang dilakukan saat ini masih menggunakan metode manual, seperti menulis maupun mengetik secara manual untuk mencatat nomor kendaraan bermotor. Untuk meminimalisir pekerjaan manual, maka salah satu cara yang inovatif yaitu dengan menerapkan kecerdasan buatan sebagai pengolahan citra dengan deep learning yang memanfaatkan jaringan syaraf tiruan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dengan melakukan pelatihan serta testing terhadap gambar plat nomor kendaraan bermotor lisensi Indonesia, maka machine learning akan melakukan tugasnya layaknya manusia yang dapat mengenali objek plat nomor kendaraan bermotor serta mencatat nomor kendaraan tersebut untuk bisa dianalisa lebih lanjut baik untuk keperluan data parkir maupun data pihak Dinas Perhubungan serta Kepolisian. Kata Kunci: Metode Convolutional Neural Network; Plat Nomor; Machine Learning; Deep Learning; Jaringan Syaraf Tiruan