Kurniasari Safitri
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

MENENTUKAN GOLONGAN KENDARAAN RODA EMPAT KEATAS DENGAN METODE BACKGROUND SUBTRACTION DAN METODE TEMPLATE MATCHING Kurniasari Safitri; Sampe Hotlan Sitorus; Irma Nirmala
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 9, No 01 (2021): Edisi April 2021
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v9i01.45867

Abstract

Golongan kendaraan yang ada di Indonesia sesuai dengan keputusan Menteri Pekerjaan Umum No.370/KTSP/m/2007 ada 6 golongan. Penggolongan kendaraan ini dapat membantu dalam sistem smart parking dan sistem pintu masuk pelabuhan. Hanya saja saat ini dalam menentukan golongan kendaraan masih dilakukan secara manual sehingga dapat menyebabkan kekeliruan dan kecurangan dalam menentukan golongan kendraan. Oleh sebab itu, dirasa perlu dilakukan penelitian untuk menentukan golongan kendaraan secara tepat dan akurat, sehingga dapat menghindari kekeliruan dan kecurangan dalam mentukan golongan kendaraan. Pada penelitian ini telah dibuat sistem aplikasi menentukan golongan kendaraan roda empat keatas dengan metode background subtraction dan metode template matching berbasis desktop. Metode background subtraction digunakan karna dapat mempermudah dalam memisahkan objek berupa citra mobil terhadap backgroundnya, sedangkan metode template matching digunaka karna mempermudah dalam mencari citra uji yang cocok dengan citra yang ada didalam databaseData yang digunakan dalam penelitian ini berupa citra kendaraan yang sesuai dengan golongan I sampai dengan golongan V, menggunakan 8 citra untuk citra latih (template) dan 20 citra untuk citra uji. Pada citra latih (template) untuk golongan I dan V menggunakan 1 citra template sedangkan golongan II, III dan IV menggunakan 2 citra template, dari pengujian ini didapatkan nilai akurasi sebesar 70%, citra uji yang tidak berhasil dilakukan pengujian dapat dikarenakan jarak pengambilan citra, pencahayaan dan ukuran citra uji yang berbeda dengan citra latih (template) yang ada didalam database.