Sistem Kontrol Keluar Masuk Kendaraan Roda Dua Menggunakan Qr Code Berbasis Optical Character Recognition

Johanna, Muhammad Hadrian (2025) Sistem Kontrol Keluar Masuk Kendaraan Roda Dua Menggunakan Qr Code Berbasis Optical Character Recognition. S1 thesis, Universitas Andalas.

[img] Text (Cover dan Abstrak)
Abstrak.pdf - Published Version

Download (194kB)
[img] Text (Bab 1 pendahuluan)
Bab 1 Pendahuluan.pdf - Published Version

Download (356kB)
[img] Text (Bab 5 Penutup)
Bab 5 Penutup.pdf - Published Version

Download (243kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf - Published Version

Download (247kB)
[img] Text (Skripsi Full Text)
Skripsi Full text.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (12MB) | Request a copy

Abstract

Meningkatnya jumlah kepemilikan sepeda motor oleh mahasiswa Universitas Andalas telah menimbulkan ketidakefisienan pada sistem kartu parkir manual, termasuk seringnya kehilangan kartu serta berkurangnya efektivitas operasional. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dirancang sebuah sistem kontrol akses sepeda motor berbasis kode QR yang terintegrasi dengan Optical Character Recognition (OCR). Sistem ini memanfaatkan Raspberry Pi 4 Model B, webcam Logitech C270 HD, dan pemindai barcode untuk menangkap citra pelat nomor sepeda motor, memprosesnya menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) serta Tesseract OCR guna mengekstraksi teks pelat, kemudian menghasilkan kode QR unik untuk setiap kendaraan. Kode QR tersebut digunakan sebagai validasi masuk dan keluar, menggantikan kebutuhan kartu parkir manual. Data disimpan dan dikelola dalam basis data MySQL, sehingga memungkinkan pengambilan dan verifikasi data secara cepat. Hasil pengujian sistem menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam deteksi pelat nomor dan validasi QR, sehingga menjamin keamanan, efisiensi, serta kemudahan penggunaan sekaligus menurunkan biaya operasional. Solusi ini menawarkan pendekatan yang skalabel untuk sistem kontrol akses di lingkungan kampus, perumahan, maupun perkantoran.

Item Type: Thesis (S1)
Supervisors: Dody Ichwana Putra, M.T, Ph.D. (Eng.);
Uncontrolled Keywords: Pelat Nomor; Raspberry Pi; Kamera Deteksi; Pengenalan Karakter Optik (OCR);
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > S1 Teknik Komputer
Depositing User: S1 Teknik Komputer
Date Deposited: 02 Sep 2025 04:19
Last Modified: 02 Sep 2025 04:19
URI: http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/509889

Actions (login required)

View Item View Item