SKRIPSI RAYMOND P.H. SIRAIT

Transkripsi

1 PERANGKAT LUNAK CAPTURE PLAT NOMOR POLISI MOBIL DENGAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN BACK PROPAGATION BERBASIS IP CAMERA SKRIPSI RAYMOND P.H. SIRAIT PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2015

2

3 PERANGKAT LUNAK CAPTURE PLAT NOMOR POLISI MOBIL DENGAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN BACK PROPAGATION BERBASIS IP CAMERA SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer RAYMOND P.H. SIRAIT PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2015

4 ii PERSETUJUAN Judul : PERANGKAT LUNAK CAPTURE PLAT NOMOR POLISI MOBIL DENGAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN BACK PROPAGATION BERBASIS IP CAMERA Kategori : SKRIPSI Nama : RAYMOND P.H. SIRAIT Nomor Induk Mahasiswa : Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER Departemen : ILMU KOMPUTER Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI Komisi Pembimbing : Diluluskan di Medan, 31 Agustus 2015 Pembimbing 2 Pembimbing 1 Drs.Marihat Situmorang, M.Kom Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP NIP Diketahui/Disetujui oleh, Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua, Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP

5 iii PERNYATAAN PERANGKAT LUNAK CAPTURE PLAT NOMOR POLISI MOBIL DENGAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN BACK PROPAGATION BERBASIS IP CAMERA SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan,31 Agustus 2015 RAYMOND P.H. SIRAIT

6 iv PENGHARGAAN Puji syukur penulis ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Pengasih untuk berkat dan pengasihannya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar Sarjana Komputer di Fakultas Ilmu Komputer dan teknologi Informasi. Adapun skripsi ini berjudul Perangkat Lunak Capture Plat Nomor Polisi Mobil dengan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization dan Back Propagation berbasis IP Camera. Dalam proses penulisan skripsi ini, penulis menghadapi banyak kendala yang disebabkan keterbatasan kemampuan dari penulis dan hal lain. Oleh karena itu, pada kesempatan ini dengan segala kerendahan hati saya sangat berterimakasih kepada yang terhormat: 1. Dr. Poltak Sihombing,M.Kom selaku Ketua Departemen Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, dan selaku pembimbing I dan narasumber penulis. 2. Drs. Marihat Situmorang M.Kom selaku pembimbing II dan narasumber penulis. 3. Maya Silvi Lydia BSc, MSc selaku Sekretaris Departemen Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi,. 4. Amer Sharif S.Si, M.Kom,Alm Dian Wirdasari S.Si, M.Kom,dan Drs.Dahlan Sitompul,M.Eng selaku narasumber dan pembanding bagi penulis. 5. Seluruh dosen beserta staf dan pegawai di lingkungan Departemen Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi,. 6. Orangtua terkasih, ayahanda Alm. M.Sirait dan Ibunda J.Simanungkalit S.Pd untuk doa, motivasi, dukungan dan semangat serta kasih yang tak terhingga yang diberikan selama ini. 7. Emma Sirait dan Tanteku Rita Simanungkalit Akhir kata, semoga skripsi ini memberi kontribusi yang bermanfaat bagi pendidikan sekarang dan yang akan datang. Medan, 31 Agustus 2015 Raymond P.H. Sirait

7 v ABSTRAK Pengenalan nomor polisi yang tercantum pada plat setiap kendaraan biasanya dilakukan secara manual. Hal ini melibatkan petugas (manusia), yang memungkinkan terjadinya kesalahan dalam hal pencatatan. Pada penelitian ini dilakukan pengenalan plat nomor polisi mobil dengan menggunakan algoritma Learning Vector Quantization dan Back Propagation. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan deteksi dengan algoritma backpropagation lebih baik dibandingkan dengan Learning Vector Quantization. Kata Kunci : Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, Learning Vector Quantization. Object Recognation.

8 vi SOFTWARE CAPTURE LICENSE PLATE NUMBER OF THE CAR WIYH A NEURAL NETWORK LEARNING ALGORITHM VECTOR QUANTIZATION AND BACKPROPAGATION BASED IP CAMERA ABSTRACT The introduction of police numbers listed on the plate of any vehicle is usually done manually. This involves personnel (human), which allow for errors in record-keeping. In this research, the police car number plate recognition algorithms using Learning Vector Quantization and Back Propagation.The test results show a success rate of detection with back propagation algorithm is better than the Learning Vector Quantization. Keyword : Neural Network Backpropagation, Learning Vector Quantization. Object Recognition.

9 vii DAFTAR ISI Halaman Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar ii iii iv v vi vii ix x Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Metode Penelitian Sistematika Penulisan 4 Bab 2 Tinjauan Pustaka Proses Pengolahan Citra Plat Nomor Polisi Citra Digital Pengolahan Citra Warna Citra RGB Citra YcBc Citra Biner Citra Intensitas Digital Format Citra Digital Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Aloritma Learning Vector Quantization (LVQ) Algoritma Backpropagation Pelatihan Standar Backpropagation Inisialisasi Bobot Awal IP Camera (Internet Protocol Camera) 19 Bab 3 Analisis dan Perancangan 3.1 Analisis Flow Chart Umum Bahan Penelitian Pembacaan File Citra Menghitung Nilai Grayscale Citra Binerisasi 30

10 viii Flowchart Training dengan Algoritma LVQ Flowchart Pengenalan dengan Algoritma LVQ Flowchart Training dengan Algoritma Back Propagation Flowchart Pengenalan dengan Algoritma Back Propagation Perhitungan dengan Algoritma LVQ Perhitungan dengan Back Propagation Perancangan Perancangan Aplikasi Perancangan Menu Utama Perancangan Pengenalan Algoritma Backpropagation Perancangan Pengenalan Algoritma LVQ Rancangan Help Rancangan About Rancangan Hasil Pengujian Sistem 54 Bab 4 Bab 5 Implementasi dan Pengujian 4.1 Implementasi Tampilan Menu Utama Tampilan Pengenalan Algoritma Backpropagation Tampilan Pengenalan Algoritma LVQ Tampilan Help Tampilan About Pengujian Sistem 58 Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan Saran 61 Daftar Pustaka 62 Lampiran

11 ix DAFTAR TABEL No. Keterangan Hal. 2.1 Jenis Mode Warna Bitmap Info Header Bitmap Core Header Data Matrik Input Gambar Bobot dari layer input (X i ) ke layer tersembunyi (Z) i Bobot-bobot dari layer tersembunyi ke layer output Bobot dari layer input (X i ) ke layer tersembunyi (Z i ) 36

12 x DAFTAR GAMBAR No. Keterangan Hal. 2.1 Proses Sampling dan Kuantisasi Nilai warna RGB dalam hexadecimal Citra RGB Dekomposisi citra RGB ke dalam komponen luminance dan chrominance Citra grayscale Arsitektur Jaringan Learning Vector Quantization Arsitektur jaringan Backpropagation Blok Diagram IP Camera Blok Diagram I/O Flowchart Umum Proses Training Flowchart Umum Proses Pengenalan Citra Plat Nomor Polisi Contoh Nilai Piksel Citra Warna Matriks Nilai RGB Citra Warna Matriks Nilai Grayscale Matriks Citra Biner Citra Plat Biner Flow Chart Training dengan algoritma metode LVQ Flow Chart Training dengan algoritma LVQ (Lanjutan) Flow Chart Pengenalan dengan algoritma LVQ Flow ChartTrainingdengan Algoritma Backpropagation Flow Chart Pengenalan dengan algoritma Backpropagation Jaringan dengan 3 unit hidden layer Rancangan Menu Utama Rancangan Pengenalan Algoritma Backpropagation Rancangan Pengenalan Algoritma LVQ Rancangan Help Rancangan About Rancangan Hasil Pengujian Sistem 54