BASKORO, Risang Tri (2025) Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Niaga menggunakan Deep Learning dengan Arsitektur LPRNet dan Spatial Transformer Network. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. COVER.pdf Download (159kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (967kB)
	Text 4. KATA PENGANTAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (67kB) | Request a copy
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (70kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (55kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (84kB)
	Text 11. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (114kB)

Abstract

ABSTRAK
Jumlah kendaraan niaga di Indonesia terus meningkat seiring dengan meningkatnya
kebutuhan transportasi barang dan jasa. Peningkatan jumlah kendaraan niaga menciptakan
tantangan dalam penegakan ketertiban dan keselamatan lalu lintas. Pengenalan plat nomor
(LPR) memiliki peran penting untuk mendukung identifikasi, pelacakan, serta analisis
aktivitas kendaraan untuk keperluan pengawasan dan keamanan. Penelitian terdahulu
umumnya berfokus pada kendaraan umum dan menggunakan pendekatan character
segmentation serta segmentation-free. Masalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah
bagaimana melakukan pengenalan plat nomor kendaraan niaga menggunakan deep learning
dengan arsitektur LPRNet. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi performa model deep
learning berbasis arsitektur LPRNet untuk pengenalan plat nomor kendaraan niaga. Evaluasi
model menggunakan persentase error Character Error Rate (CER) menghasilkan nilai
sebesar 24,82% dan tingkat keberhasilan pengenalan karakter Letter Number Recognition
Rate (RLN) sebesar 69,15%. Hasil menunjukkan potensi adaptasi LPRNet untuk pengenalan
plat nomor kendaraan niaga di Indonesia dan memberikan kontribusi dalam pengembangan
sistem pengenalan plat nomor otomatis untuk kendaraan niaga dalam kondisi lapangan.
Kata kunci: pengenalan plat nomor, kendaraan niaga, deep learning, LPRNet.

Actions (login required)

View Item