Sistem pengenalan karakter pada plat nomor mobil secara otomatis telah menjadi suatu aplikasi yang sangat penting dalam bidang computer vision.Pembacaan karakter pada plat nomor yang dilakukan secara otomatis sangat berguna bagi kehidupan sehari-hari, misalnya manajemen tempat parkir,monitoring lalu lintas, dan pembayaran jalan tol.Penelitian ini merancangbangun sebuah sistem cerdas untuk dapat mengenali karakter pada plat nomor mobil dengan menggunakan thinning dan blocking. Pengenalan karakter terdiri dari tiga proses utama, yaitu proses segmentasi plat, proses segmentasi karakter dan proses pengukuran kemiripan. Proses segmentasi plat bertujuan untuk memisahkan plat dari latar belakangnya,sedangkan segmentasi karakter bertujuan untuk mendapatkan karakter tunggal. Untuk melakukan kedua proses tersebut diusulkan penggunaan morfologi citra dan pelabelan dengan fitur ekstraksi berupa luas areanya. Proses pengukuran kemiripan bertujuan untuk melakukan pengenalan karakter. Di mana karakter tunggal yang diperoleh dari hasil segmentasi karakter dikenai proses thinning dan blocking dengan ukuran blok yang berbeda untuk memperoleh matrik ciri karakternya. Kemudian pengenalan karakter dilakukan dengan membandingkan antara matrik ciri karakter dari citra query dengan matrik ciri karakter dari citra contoh. Hasil dari keseluruhan proses ini berupa kumpulan karakter yang terdapat pada plat nomor mobil.Untuk mengetahui tingkat akurasinya dilakuan pengujian terhadap 30 citra yang berbeda. Dari hasil pengujian terhadap 30 citra tersebut, tingkat akurasi proses segmentasi plat mencapai 93,3%, untuk proses segmentasi karakter mencapai 89,2%. Dan untuk proses pengukuran kemiripan dalam mengenali karakter menggunakan ukuran blok yang berbeda. Penggunaan blok berukuran 3x3 memiliki tingkat akurasi paling tinggi yang mencapai 53,3%.

License plate character recognition has become a very important application in the field of computer vision. The automatic reading of characters on license plates is very useful for everyday life, such as parking management, traffic monitoring, and payment of the toll road.This study build an intelligent system for recognizing the characters on car license plates using thinning and blocking. Character recognition consists of three main processes, namely the process of plate segmentation, character segmentation process and the process of similarity measurement. Plate segmentation process aims to separate the plate from his background, character segmentation aims to get a single character. To do both processes, the proposed use of morphological and labeling with feature extraction is a wide area. Similarity measurement process aims to perform character recognition. Where the single character obtained from the segmentation of character subject to the process of thinning and blocking with blocks of different size to obtain a feature matrix of character. Than the character recognition is done by comparing the feature matrix of character of the query image with features matrix of character form the image example. Results of the whole process is a collection of characters contained in the license plates of cars.To determine the level accuracy testing was done on 30 different images.From the test results, the accuracy of the segmentation plate reached 93.3%, the character segmentation reached 89.2%. Similarity measurement process carried out at three different block sizes. Use of 3x3 block size produces the highest accuracy rate among others that is 53.3%.

Kata Kunci : Pengenalan karakter plat,Thinning,Blocking