Latar Belakang Masalah PENLAHULUAN

1

BAB I PENLAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Nomor polisi kendaraan bermotor merupakan ciri atau tanda pengenal dari suatu kendaraan yang diberikan oleh kepolisian. Setiap kendaraan bermotor memiliki nomor yang berbeda-beda. Bahkan setiap daerah memiliki kode nomor polisi yang berbeda-beda. Nomor polisi setiap kendaraan biasanya dicantumkan pada sebuah plat. Pengenalan plat nomor kendaraan masih banyak yang bersifat manual. Hal ini terlihat dari beberapa pusat perbelanjaan, pertokoan, gedung instansi hingga universitas yang masih menggunakan sistem manual. Semua petugas yang melakukan sistem manual itu menggunakan karcis untuk mencatat nomor kendaraan tersebut. Dengan kinerja petugas parkir yang masih manual, kemungkinan terjadi kesalahan dalam hal pencatatan sangat tinggi. Hal ini juga menjadi salah satu penyebab lamanya pelayanan parkir. Untuk mendapatkan suatu otomatisasi pada sistem pengelolaaan parkir akan dilakukan pencatatan nomor polisi sebagai subsistem dari sistem pengelolaan parkir otomatis dengan pengolahan citra digital. Dengan adanya teknologi pengolahan citra, maka data berupa gambar yang mengandung gambar suatu karakter dapat diambil informasinya dan dikonversikan ke dalam bentuk tulisanteks. 1 Proses pengolahan citra ini memanfaatkan gambar plat nomor yang berdimensi RGB. Lalu dengan begitu plat nomor dapat diubah kedalam warna hitam background dan warna putih tulisan atau yang sering disebut Black and White. Hasil dari pengolahan citra diwujudkan dalam bentuk kode-kode biner, dan kode-kode ini akan menjadi inputan jaringan syaraf tiruan. Jaringan syaraf tiruan adalah salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia. Istilah buatan digunakan karena jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan program komputer, yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran. Salah satu algoritma pembelajaran dalam Jaringan Syaraf TiruanJST adalah propagasi balik. Algoritma pembelajaran ini merupakan algoritma pembelajaran yang terawasi di mana input dan outputnya telah diketahui sebelumnya. Pasangan data tersebut juga berfungsi sebagai pemberi informasi yang jelas tentang bagaimana sistem jaringan yang harus dibangun dan dimodifikasi sehingga nantinya diperoleh JST dengan bentuk yang terbaik. Pasangan data ini dipakai untuk melatih bobot-bobot input untuk mencari output aktual untuk dibandingkan dengan output target awal. Penelitian yang menggunakan metode Propagasi Balik telah banyak dilakukan dan hasilnya cukup maksimal. Salah satu penelitian telah menemukan tingkat keberhasilan 85 dan keberhasilan sistem dalam mengenali setiap karakter pada plat tergantung pada pola yang telah dipelajari oleh sistem. Krisman, 2007. 3 Penelitian ini melalui proses thresholding, mean lilter, segmentasi dan propagasi balik, sedangkan semua citra yang diproses dengan format file bmp. Rata-rata sistem pengenalan pola ini sudah bersifat secara otomatisasi yang langsung dapat mengenali plat nomor tersebut. Penelitian selanjutnya telah dilalukan dengan menggunakan metode principal components analysis yang menghasilkan tingkat keberhasilan 82, dan ini menggunakan plat nomor khusus pada mobil.Resmana Lim, 2003. Namun kelemahan dari sistem ini apabila pada proses segmentasi terdapat karakter yang saling berhubungan maka akan dapat terektraksi bersama. Hal ini tentu saja dapat menyebabkan proses pengenalan yang salah. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya, maka penulis melakukan penelitian mengenai pengenalan pola plat nomor bermotor dengan menggunakan metode metode propagasi balik. Sehingga dengan metode ini diharapkan dapat mengenali dan menganalisa perhitungan dengan tingkat akurasi yang cukup baik yang disertai dengan pembangunan sebuah sistem pengenal pola plat nomor kendaraan bermotor dalam sistem komputer.

1.2 Rumusan Masalah