<![CDATA[Peningkatan jumlah kendaraan yang beroperasi di jalur lalu lintas, khususnya di kota- kota besar sangat tinggi. Dapat dilihat pada kasus jalan tol, banyaknya kendaraan yang memasuki jalur tol yang tidak terklasifikasi jenisnya membuat kerusakan pada jalan tol tiap tahunnya tidak bisa terprediksi dengan kata lain perbaikan dalam jalan raya tol tidak dalam kurun waktu yang sesuai. Untuk itu diperlukan suatu kajian untuk meninjau kesesuaian pada kondisi saat ini. Dengan perkembangan teknologi informasi, hal tersebut dapat ditangani dengan sistem yang terhubung dengan beberapa kamera di beberapa titik yang berfungsi untuk mengambil gambar kendaraan yang melewati jalan tol tersebut. Pada tugas akhir ini dilakukan studi penerapan teknologi pengolahan citra digital dengan mengelola informasi dalam bentuk gambar dalam hal ini adalah klasifikasi golongan kendaraan pada jalan tol. Proses yang dilakukan untuk identifikasi jenis kendaraan ini adalah akuisisi data, pengolahan awal, ekstraksi ciri dan klasifikasi kendaraan. Metode yang digunakan untuk ekstraksi ciri jenis kendaraan yaitu basic geometric parameter sedangkan untuk klasifikasi golongan kendaraan digunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil pengujian terbaik didapatkan bahwa dengan menggunakan empat parameter ekstraksi ciri basic parameter geometri dan klasifikasi K-NN didapatkan akurasi pengenalan terbaik sebesar 89 % pada data uji. Kata Kunci : Pengolahan Citra, Basic Geometric Parameter, K-Nearest Neighbor (K-NN).]]>
Copyrights © 2017
