Font Size: 

Pengenalan karakter pada plat nomor kendaraan merupakan teknik penting untuk identifikasi kendaraan banyak aplikasi seperti pada keamanan pintu masuk, kontrol parkir, kontrol lalu lintas, kontrol kecepatan, dan sebagainya. Pengenalan plat nomor kendaraan memiliki tiga area penting yakni deteksi lokasi plat nomor, segmentasi krakter plat nomor dan pengenalan karakter plat nomor, Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang dapat digunakan untuk mendapatkan kelas terbaik pada proses pengenalan karakter namun SVM memiliki kelemahan  pada sulitnya memilih parameter terbaik dari suatu kernel termasuk parameter pinalti untuk data yang diklasifikasikan secara benar, penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi algoritma SVM dengan algoritma genetika untuk mendapatkan parameter terbaik sehingga akurasi pengenalan karakter dapat ditingkatkan. Dalam eksperimen pada penelitian ini didapatkan bahwa parameter ó dan C terbaik pada SVM untuk penelitian ini adalah ó=0.726 dan C=14.365 dengan tingkat akurasi sebesar 91% atau meningkat hingga 7% dari 100 sample citra plat nomor yang diujikan