Deteksi Objek Plat Nomor Kendaraan Dengan Metode CNN

Wawan Setiawan, Naufal Hafidz Farhan

Abstract


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

Full Text:

PDF

References


Abdulhakim, R., Carudin, & Arif Dermawan, B. (2021). Analisis dan Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Kendaraan Prioritas. Jurnal Sains dan Informatika, 7(2), 135–144. https://doi.org/10.34128/jsi.v7i2.335

Hasma, Y. A., & Silfianti, W. (2018). Implementasi Deep Learning Menggunakan Framework Tensorflow Dengan Metode Faster Regional Convolutional Neural Network Untuk Pendeteksian Jerawat. Jurnal Ilmiah

Teknologi dan Rekayasa, 23(2), 89–102. https://doi.org/10.35760/tr.2018.v23i2.2459

Wantania, B. B. M., Sompie, S. R. U. ., & Kambey, F. D. (2020). Penerapan Pendeteksian Manusia Dan Objek Dalam Keranjang Belanja Pada Antrian Di Kasir. Jurnal Teknik Informatika, 15(2), 101–108.

Wini Mustikarani, & Suherdiyanto. (2016). Analisis Faktor-Faktor Penyebab Kemacetan Lalu Lintas Di Sepanjang Jalan H Rais a Rahman (Sui Jawi) Kota Pontianak. Jurnal Edukasi, 14(1), 143–155.




DOI: http://dx.doi.org/10.56447/jcb.v16i1.272

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Wawan Setiawan, Naufal Hafidz Farhan

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.