pelatihan serta memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa dengan pola yang dipakai selama pelatihan. Keberhasilan sistem dalam mengenali
setiap karakter pada plat nomor polisi bergantung pada pola yang telah dipelajari oleh sistem.
Backpropagation adalah metode penurunan gradien untuk meminimalkan kuadrat error keluaran dengan tiga tahap yang harus dilakukan dalam pelatihan
jaringan yaitu tahap perambatan maju forward propagation, tahap perambatan balik, dan tahap perubahan bobot dan bias. Arsitektur jaringan ini terdiri dari input layer,
hidden layer dan output layer.
1.2 Rumusan Masalah
Yang menjadi rumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana membangun perangkat lunak yang dapat melakukan pengenalan plat nomor polisi mobil dengan
menggunakan algoritma Learning Vector Quantization dan Back Propagation.
1.3 Batasan Masalah
Dalam penelitian ini, penulis membatasi masalah sebagai berikut : a.
Data yang diolah berasal dari citra dengan format file bmp hasil capture IP Camera.
b. Citra dibatasi pada plat yang berwarna dasar hitam dan tulisan berwarna putih.
c. Karakter yang dikenali adalah huruf kapital alphabet A sampai Z, serta angka 0
sampai 9. d. Algoritma yang digunakan adalah Jaringan Syaraf Tiruan adalah Learning Vector
Quantization LVQ dan Back Propagation BP. e. Tools bahasa pemrograman yang digunakan adalah Microsoft Visual Studio 2010.
f. Tools database yang digunakan adalah Microsoft Access 2010.
Universitas Sumatera Utara
1.4 Manfaat Penelitian
Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah: 1. Menghasilkan sebuah perangkat lunak yang dapat melakukan perbandingan hasil
pengenalan plat nomor polisi mobil dengan menggunakan algoritma Learning Vector Quantization dan Back Propagation.
2. Sebagai bahan referensi pengembangan algoritma Learning Vector Quantization dan Back Propagation pada pengenalan plat nomor polisi mobil.
1.5 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan penelitian adalah untuk mendapatkan algoritma yang terbaik dalam pengenalan plat nomor polisi mobil menggunakan algoritma Learning Vector
Quantization dan Back Propagation.
1.6 Metode Penelitian
Dalam penelitian ini, tahapan-tahapan yang akan dilalui adalah sebagai berikut: a. Studi Literatur
Metode ini diawali dengan terlebih dahulu melakukan pembelajaran literatur pada sejumlah buku, artikel, paper, jurnal, makalah, maupun situs internet mengenai
pembahasan pengenalan objek, citra, algoritma LVQ dan BP. b. Analisis
Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap pengenalan citra plat nomor polisi. c. Perancangan Perangkat Lunak
Pada tahap ini, digunakan seluruh hasil analisa terhadap studi literatur yang dilakukan untuk merancang perangkat lunak yang akan dihasilkan. Dalam
tahapan ini juga dilakukan perancangan model antarmuka serta proses kerja sistem untuk memudahkan dalam proses implementasi.
d. Implementasi dan Pengujian Sistem Pada tahap ini dilakukan pemasukan data serta memproses data untuk
mendapatkan hasil apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan.
Universitas Sumatera Utara
1.7 Sistematika Penulisan
