<![CDATA[Salah satu kajian di dalam proses pengolahan citra adalah pengenalan pola. Pengenalan pola dalam penerapannya telah digunakan untuk berbagai kebutuhan, di antaranya adalah pengenalan plat nomor kendaraan. Mengenali plat nomor kendaraan merupakan salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengurangi serta mencegah berbagai tindak kriminal, kecelakaan maupun membantu instansi terkait dalam mendata informasi kendaraan dalam berlalu lintas. Pengambilan gambar pada plat nomor menggunakan kamera menghasilkan citra digital yang dapat diolah dengan menggunakan Optical Character Recogntion (OCR). OCR adalah proses konversi gambar yang di dalamnya terdapat huruf serta angka menjadi karakter ASCII. Dalam pembuatan OCR, terdapat berbagai macam algoritma yang dapat digunakan salah satunya adalah algoritma Template Matching, yaitu dengan mencocokkan setiap bagian dari suatu citra digital hasil tangkapan kamera dengan citra yang telah diolah menjadi template sebagai data. Namun sebagaimana algoritma pada umumnya, algoritma ini masih memiliki kekurangan dalam hal akurasi dan kecepatan waktu proses untuk rekognisi. Untuk menghasilkan dan meningkatkan akurasi pada algoritma Template Matching, dilakukan pembuatan 3 skenario pengambilan gambar untuk membandingkan hasil akurasi dan kecepatan, serta melakukan komparasi dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ) sebagai metode pembanding akurasi. Berdasarkan perbandingan tersebut diperoleh hasil sebanyak 84% untuk akurasi dan 0,942 Milidetik untuk kecepatan pada Algoritma Template Matching.]]>
