Skripsi/Tugas Akhir
Simulasi Optical Character Recognition Menggunakan Metode Canny dan Retrieval Tree pada Kendaraan Bermotor untuk Verifikasi Kehilangan Struk Parkir
ABSTRAK
Pada penelitian ini dilatarbelakangi oleh tingkat kehilangan struk parkir yang beberapa manajemen parkir pada kasus kehilangan struk parkir cukup memakan waktu dalam proses verifikasinya. Permasalahan yang ada adalah pada proses verifikasi ketika struk hilang, pegawai atau staff manajemen parkir akan memerlukan waktu yang cukup lama dalam hal ini pegawai harus terlebih dahulu melakukan pengecekan pada rekaman CCTV untuk melihat plat kendaraan bermotor yang akan diverifikasi kehilangan struk parkirnya. Tentunya dengan perkembangan teknologi akan mempercepat proses daripada verifikasi kehilangan struk parkir dengan cepat. Dengan menggunakan teknologi OCR, pencarian plat kendaraan akan lebih cepat daripada mengecek video dari rekaman CCTV sebelumnya. Maka penulis membuat sistem verifikasi kehilangan struk parkir dengan OCR menggunakan metode Canny dan Retrieval Tree untuk membantu mempercepat proses verifikasi kehilangan struk parkir. Hasil dari penelitian ini didapatkan rata rata tingkat akurasi daripada OCR Sistem ialah 76,70% dengan menggunakan pengujian Statistik Parametrik.
Kata Kunci : Struk Parkir, OCR, Canny, Retrieval Tree
ABSTRACT
This research is motivated by the level of loss of parking receipts which in some parking management cases of lost parking receipts is quite time-consuming in the verification process. The problem that exists is in the verification process when the receipt is lost, the employee or parking management staff will take a long time in this case the employee must first check the CCTV footage to see the license plate of the motorized vehicle that will be verified as losing the parking receipt. Of course, technological developments will speed up the process rather than verifying the loss of parking receipts quickly. By using OCR technology, the search for vehicle plates will be faster than checking videos from previous CCTV footage. So the author makes a verification system for lost parking receipts with OCR using the Canny and Retrieval Tree methods to help speed up the verification process for lost parking receipts. The results of this study obtained the average level of accuracy of the OCR System is 76,70% using Parametric Statistics testing.
Keywords: Parking Receipt, OCR, Canny, Retrieval Tree
Tidak ada salinan data
Universitas DIPA Makassar
NPP 7371142D1000002
Jln. Perintis Kemerdekaan KM.9
Telp. (0411)587194
Hotline: +6281228221994
WhatsApp Admin: +6281342092072
e-Mail: perpustakaan@undipa.ac.id
© 2024 — Perpustakaan UNDIPA Makassar - SLiMS