Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal

PEMBUATAN PROTOTIPE SISTEM DETEKSI PLAT KENDARAAN BERMOTOR DI INDONESIA

Edu Komputika Journal · Vol. 2 No. 2 (2015)

DOI
10.15294/edukomputika.v2i2.7843
ISSN
2599-297X, 2252-6811
Terbit
2015-12-01
Penerbit
Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang
Bahasa
eng

Abstrak

Tujuan dari penelitian ini adalah membuat prototipe sistem deteksi plat nomor kendaraan khusus di Indonesia. Sistem plat di Indonesia memiliki kekurangan, salah satunya adalah banyak masyarakat melakukan modifikasi plat kendaraan. Prototipe sistem deteksi plat kendaraan bermotor diharapkan mampu mendeteksi plat kendaraan meskipun plat sudah dimodifikasi. Sistem dilengkapi dengan fitur pengambilan gambar dengan jarak jauh, yaitu dengan bantuan kamera smartphone android. Prototipe sistem deteksi plat kendaraan bermotor menggunakan teknik pengolahan citra, antara lain perbaikan citra (image enchantment), morfologi dan segmentasi citra. Perbaikan citra menggunakan metode koreksi gamma, metode ini berfungsi untuk memperbaiki kualitas citra agar kontras dan kecerahannya merata. Morfologi merupakan teknik yang digunakan untuk mengubah bentuk objek dalam citra. Sedangkan segmentasi digunakan untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan kesamaan atribut. Prototipe sistem deteksi plat kendaraan bermotor dilengkapi OCR (Optical Character Recognition), yaitu pengenalan karakter pada sebuah citra. Pengenalan karakter pada sistem ini meggunakan metode Template Matching. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa prototipe sistem mempunyai akurasi yang tinggi untuk mendeteksi plat motor dan mobil. Prototipe sistem diuji dengan 130 citra kendaraan, sehingga menghasilkan akurasi 93,03%. Pengenalan karakter pada prototype sistem ini menggunakan metode OCR template matching. Sehingga akurasi pengenalan karakter terhadap plat yang terdeteksi adalah 74,29%. Akurasi pengenalan karakter tergolong cukup baik. The purpose of this research is done to make prototype of detection and recognition number plate system for Indonesian. In Indonesia, plate system has some weaknesses because Indonesian people have made vehicle of plate modification. Prototype of vehicle detection plate number system hopefully be able to detect plate number although it has been done. The system has fully feature such as capturing pictures in long distance. It is helped by camera of android smartphone. Smartphone sends picture to computer by using wireless. Prototype uses image processing technique; such as image enchantment, morphology, and image segmentation. Image enchantment is used by gamma correction. Its function is to fix quality of image, so it turns contrast and brightness averagely. Morphology is used technique that is changed object form into sub-image. Segmentation is used to classify object based on the attribute similarity. That prototype has feature with OCR (Optical Character Recognition), it recognizes character from image. In this research, that prototype uses template matching. The result of the research shows that prototype system has high accuracy to detect motorcycles and cars plate number. Prototype system is examined by 130 vehicle images, so it produces 93.03%. Character recognition in uses OCR template matching method. So, the accuracy of character recognition to detected plate is 74.29 %. The accuracy of character recognition is good enough.

Jaringan kolaborasi para penulis

40 penulis · 78 tautan kepenulisan bersama · 2 lintas organisasi · menampilkan 40 yang paling banyak terhubung

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • State University of Semarang
  • Universitas Bhayangkara Surabaya
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Haryono HaryonoUniversitas Bhayangkara Surabaya3
Wahyu HardyantoAfiliasi tidak diketahui3
Muhammad KhumaediAfiliasi tidak diketahui2
Anan NugrohoState University of Semarang1
Budi SunarkoState University of Semarang1
Anggraini MulwindaState University of Semarang1
Anas FauziState University of Semarang1
Dwi OktaviyantiState University of Semarang1
Dina Wulung SavitriState University of Semarang1
Eliv KurniawanState University of Semarang1
Djoko Adi WidodoAfiliasi tidak diketahui1
Dania Ayu WulandariState University of Semarang1
Agus SuryantoState University of Semarang1
Agus MurnomoState University of Semarang1
Amat BasirAfiliasi tidak diketahui1
Nur Laely FatimahAfiliasi tidak diketahui1
Alfian BudiarsoAfiliasi tidak diketahui1
Hilal Aji WibowoAfiliasi tidak diketahui1
Puji AstutiState University of Semarang1
Widya -Afiliasi tidak diketahui1
Rodia SyamwilState University of Semarang1
Firyomanto FiryomantoState University of Semarang1
Ika Umaya SintaAfiliasi tidak diketahui1
A. Tri WidodoAfiliasi tidak diketahui1
Surya Puspita SariAfiliasi tidak diketahui1
Widya Puji AstutiAfiliasi tidak diketahui1
Totok Sumaryanto FlorentinusState University of Semarang1
Luqman Azhar JuliantriAfiliasi tidak diketahui1
Muhammad Elfin NoorAfiliasi tidak diketahui1
Ninok Eyiz SumianingrumAfiliasi tidak diketahui1
Urip Muhayat Wiji WahyudiAfiliasi tidak diketahui1
Kustiono KustionoAfiliasi tidak diketahui1
Aris MunandarAfiliasi tidak diketahui1
Mikha Bimantara WarsitoAfiliasi tidak diketahui1
Eko Rudy WindrajayaAfiliasi tidak diketahui1
Haryono HaryonoState University of Semarang1
Raden Akhmad Mukhlis Catur PrasetyoState University of Semarang1
Abdul ArifState University of Semarang1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/edukom/oai, pertama di-harvest 5 Nov 2026, terakhir terlihat 8 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">PEMBUATAN PROTOTIPE SISTEM DETEKSI PLAT KENDARAAN BERMOTOR DI INDONESIA</dc:title>
	<dc:creator>Wihartasih, Dharu</dc:creator>
	<dc:creator>Wibawanto, Hari</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">Tujuan dari penelitian ini adalah membuat prototipe   sistem deteksi plat nomor kendaraan khusus di Indonesia. Sistem plat di   Indonesia memiliki kekurangan, salah satunya adalah banyak masyarakat   melakukan modifikasi plat kendaraan. Prototipe sistem deteksi plat kendaraan   bermotor diharapkan mampu mendeteksi plat kendaraan meskipun plat sudah   dimodifikasi. Sistem dilengkapi dengan fitur pengambilan gambar dengan jarak   jauh, yaitu dengan bantuan kamera smartphone android. Prototipe sistem   deteksi plat kendaraan bermotor menggunakan teknik pengolahan citra, antara   lain perbaikan citra (image enchantment), morfologi dan segmentasi citra.   Perbaikan citra menggunakan metode koreksi gamma, metode ini berfungsi untuk   memperbaiki kualitas citra agar kontras dan kecerahannya merata. Morfologi   merupakan teknik yang digunakan untuk mengubah bentuk objek dalam citra.   Sedangkan segmentasi digunakan untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan   kesamaan atribut. Prototipe sistem deteksi plat kendaraan bermotor dilengkapi   OCR (Optical Character Recognition), yaitu pengenalan karakter pada sebuah   citra. Pengenalan karakter pada sistem ini meggunakan metode Template   Matching. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa prototipe sistem   mempunyai akurasi yang tinggi untuk mendeteksi plat motor dan mobil.   Prototipe sistem diuji dengan 130 citra kendaraan, sehingga menghasilkan   akurasi 93,03%. Pengenalan   karakter pada prototype sistem ini menggunakan metode OCR template matching.   Sehingga akurasi pengenalan karakter terhadap plat yang terdeteksi adalah   74,29%. Akurasi pengenalan karakter   tergolong cukup baik. The purpose of this research is   done to make prototype of detection and recognition number plate system for   Indonesian. In Indonesia, plate system has some weaknesses because Indonesian   people have made vehicle of plate modification. Prototype of vehicle   detection plate number system hopefully be able to detect plate number   although it has been done. The system has fully feature such as capturing   pictures in long distance. It is helped by camera of android smartphone.   Smartphone sends picture to computer by using wireless. Prototype uses image   processing technique; such as image enchantment, morphology, and image   segmentation. Image enchantment is used by gamma correction. Its function is   to fix quality of image, so it turns contrast and brightness averagely.   Morphology is used technique that is changed object form into sub-image.   Segmentation is used to classify object based on the attribute similarity.   That prototype has feature with OCR (Optical Character Recognition), it   recognizes character from image. In this research, that prototype uses   template matching. The result of the research shows that prototype system has   high accuracy to detect motorcycles and cars plate number. Prototype system   is examined by 130 vehicle images, so it produces 93.03%. Character   recognition in uses OCR template matching method. So, the accuracy of   character recognition to detected plate is 74.29 %. The accuracy of character   recognition is good enough.  </dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang</dc:publisher>
	<dc:date>2015-12-01</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.unnes.ac.id/sju/edukom/article/view/7843</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.15294/edukomputika.v2i2.7843</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">Edu Komputika Journal; Vol 2 No 2 (2015): Edu Komputika Journal</dc:source>
	<dc:source>2599-297X</dc:source>
	<dc:source>2252-6811</dc:source>
	<dc:source>10.15294/edukomputika.v2i2</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.unnes.ac.id/sju/edukom/article/view/7843/5407</dc:relation>
</oai_dc:dc>