Laporkan Masalah

PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK UNTUK MENGHITUNG AKURASI ALGORITME PENGENALAN PELAT NOMOR (GMANPR) SECARA OTOMATIS

JONATHAN EKA SULISTYA PUTRA, Agus Bejo, S.T., M.Eng, D.Eng.

2018 | Skripsi | S1 TEKNOLOGI INFORMASI

Peningkatan jumlah kendaraan di Indonesia yang berbanding lurus dengan peningkatan jumlah kecelakaan lalu lintas menuntut suatu kebutuhan akan sistem pengawasan lalu lintas yang dapat secara otomatis dan efektif dalam menjaga ketertiban. Salah satu teknologi yang mulai umum digunakan dalam membantu pengawasan lalu lintas adalah Automatic Number Plate Recognition (ANPR). ANPR berguna untuk membaca pelat nomor kendaraan secara otomatis. Pengembangan ANPR telah banyak dilakukan di luar sana namun tidak mencakup pelat untuk seluruh negara yang ada, karena masing-masing negara memiliki pelat yang berbeda-beda. Untuk pelat nomor kendaraan di Indonesia, salah satu instansi yang mengembangkan ANPR adalah Laboratorium Sistem Digital DTETI UGM, dan diberi nama GMANPR. Dalam mengembangkan GMANPR, terdapat kendala pada konsistensi sampel data kendaraan yang diuji/dikenali karena sampel data diambil secara manual oleh operator, sehingga tidak ada patokan dalam jarak pengambilan gambar. Kendala lain adalah tidak adanya metode untuk melakukan evaluasi terhadap kinerja masing-masing tahapan algoritme GMANPR, karena selama ini evaluasi dilakukan secara manual dan memakan waktu. Maka, penelitian ini menawarkan pengembangan alat berupa GMDataCollectionTool untuk melakukan pengambilan sampel data gambar secara otomatis dan konsisten. Selain itu, ditawarkan juga alat GMEvaluationTool untuk melakukan evaluasi akurasi masing-masing tahapan algoritme pembacaan pelat pada GMANPR. Berdasarkan hasil pengembangan GMDataCollectionTool, sampel data dapat dikumpulkan secara otomatis, letak kendaraan pada gambar konsisten, dan adaptif dengan beragam kondisi jalan. Sedangkan hasil pengembangan GMEvaluationTool dapat menghemat waktu evaluasi GMANPR dari semula 128 detik per gambar secara manual, menjadi 0.177 detik per gambar secara otomatis.

The number of vehicle growth in Indonesia is equal to the growth of traffic accidents number then it requires a monitoring system that automatic and effective in traffic enforcement. A common method that used to help in traffic enforcement is Automatic Number Plate Recognition (ANPR) and it can read vehicle's number plate automatically. ANPR development has been done in several another country but it can't cope with every country's plat number design. Because every country has differences in plat number design. An institution that develops ANPR for vehicle's number plate in Indonesia is Digital System Laboratory in DTETI UGM, named as GMANPR. In the development of GMANPR, there's a lot of obstacles in the data sample’s consistencies because the sample is taken manually by an operator, without any standardized distances. Another obstacle is in the performance evaluation of GMANPR's algorithm step because of the manual evaluation is very time-consuming. This research proposes a development of GMDataColletionTool for automatic and consistent data sample collection. Then, this research also proposes GMEvaluationTool for accuracy evaluation toward GMANPR algorithm's step. From GMDataCollectionTool development result, data sample can be collected automatically, with consistent vehicle's distance, and adaptive toward road's condition. While the GMEvaluationTool development can save GMANPR evaluation time from 128 seconds/image to 0.177 second/image, automatically.

Kata Kunci : Automatic Number Plate Recognition, Pengumpulan Sampel Data, Evaluasi Otomatis


    Tidak tersedia file untuk ditampilkan ke publik.