ABSTRAKSI: Saat ini sistem perparkiran yang biasa diterapkan di sebagian besar wilayah Indonesia adalah sistem perparkiran manual dimana pencatatan nomor polisi kendaraan bermotor dilakukan dengan cara memasukkan nomor polisi kendaraan bermotor kedalam komputer yang kemudian diproses untuk dicetak dan dihitung waktu parkirnya. Beberapa dari sistem perparkiran yang ada sudah mulai menggunakan kamera untuk menangkap gambar dari plat nomor polisi kendaraan bermotor. Namun, pengambilan gambar tersebut hanya sebatas database berupa image saja. Faktor manusia juga bisa menyebabkan kesalahan pencatatan nomor kendaraan bermotor dan tentu saja hal ini akan mempengaruhi lamanya proses pelayanan dari sistem perparkiran yang ada.
Dengan adanya teknologi pengolahan citra, maka data berupa gambar yang mengandung gambar suatu karakter, dapat diambil informasinya dan dikonversikan ke dalam bentuk teks. Plat nomor yang diolah adalah plat nomor polisi yang terdiri dari warna background (hitam, kuning atau merah) dan warna tulisan (putih atau hitam). Proses ekstraksi ciri menggunakan pendekatan vektor dan proses pengenalan karakter menggunakan jaringan syaraf tiruan Self Organizing Maps.
Dari hasil pengujian berdasar jumlah plat nomor yang diujikan, didapatkan tingkat akurasi sebesar 87,5%. Sedangkan hasil pengujian berdasar jumlah karakter total yang diujikan didapatkan tingkat akurasi sebesar 98,25%. Kedua hasil tersebut didapatkan dengan menggunakan topologi hextop dan fungsi jarak euclidian distance serta memerlukan waktu proses pengenalan rata-rata 1.521 – 2.975 detik.Kata Kunci : Image Processing, Neural Network, Self Organizing MapsABSTRACT: Nowadays most of the parking systems used in Indonesia is done with a manual parking system where the police number registration done by entering the police number into the computer manually to be processed and counted the parking time. Some of the parking system has been using a camera to get the picture of the vehicle police number, but the picture only used for image database. Human factor also can cause error on the registration method and this error can influence the system process time.
With image processing, the information from the image can be taken then it can be converted into text format. The number plate which are processed constist from background color (black, yellow, or red) and the text color (black or white). The feature extraction is using vector aproach and the character recognition is using Self Organizing Maps Neural Network.
From the simulation, the accuration rate based on the total number plate tested is 87,5%. While 98,25% is based on the total characters which was tested. Both accuration was achieved by using hextop topology and euclidian distance function. The processing time is about 1,521-2,975 seconds.Keyword: Pengolahan citra, Jaringan saraf tiruan, Self Organizing Maps.