1 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENGKLASIFIKASI GOLONGAN KENDARAAN DENGAN METODE PARAMETER DASAR GEOMETRIK (IMAGE PROCESSING FOR CLASSIFIYING TYPE OF VEHICLES WITH BASIC GEOMETRIC PARAMETERS) Desy Agustin 1 , Ratri Dwi Atmaja,S.T,M.T 2 , Azizah,S.T,M.T 1,2,3 Prodi S1 Teknik Telekomunikasi ,Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom, Bandung 1 desyagustinn@gmail.com , 2 ratridwiatmaja@telkomuniversity.ac.id, 3 azizah@telkomuniversity.ac.id Abstrak Peningkatan jumlah kendaraan yang beroperasi di jalur lalu lintas, khususnya di kota- kota besar sangat tinggi. Dapat dilihat pada kasus jalan tol, banyaknya kendaraan yang memasuki jalur tol yang tidak terklasifikasi jenisnya membuat kerusakan pada jalan tol tiap tahunnya tidak bisa terprediksi dengan kata lain perbaikan dalam jalan raya tol tidak dalam kurun waktu yang sesuai. Untuk itu diperlukan suatu kajian untuk meninjau kesesuaian pada kondisi saat ini. Dengan perkembangan teknologi informasi, hal tersebut dapat ditangani dengan sistem yang terhubung dengan beberapa kamera di beberapa titik yang berfungsi untuk mengambil gambar kendaraan yang melewati jalan tol tersebut. Pada tugas akhir ini dilakukan studi penerapan teknologi pengolahan citra digital dengan mengelola informasi dalam bentuk gambar dalam hal ini adalah klasifikasi golongan kendaraan pada jalan tol. Proses yang dilakukan untuk identifikasi jenis kendaraan ini adalah akuisisi data, pengolahan awal, ekstraksi ciri dan klasifikasi kendaraan. Metode yang digunakan untuk ekstraksi ciri jenis kendaraan yaitu basic geometric parameter sedangkan untuk klasifikasi golongan kendaraan digunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil pengujian terbaik didapatkan bahwa dengan menggunakan empat parameter ekstraksi ciri basic parameter geometri dan klasifikasi K-NN didapatkan akurasi pengenalan terbaik sebesar 89 % pada data uji. Kata Kunci : Pengolahan Citra, Basic Geometric Parameter, K-Nearest Neighbor (K-NN). Abstract Increasing number of vehicles in traffic especially in big cities is very high. In the highway there are many vehicles that did not classified by type resulting in unpredictable damage of highway every year. Thus the rennovation can not be done on schedule. The purpose of this study is to review the condition and find the best solution. Because of technology advancement, vehicles in highway can be detected and classified by type with a system that connected to a few of cameras that can take picture of the passing vehicles. This study conduct a study application of digital image technology by processing information as picture. The process in this identification of vehicle are data acquisition, pre- processing, feature extraction and classification of vehicles. Method that used in this study for extraction vehicles type is basic geometric parameters. For classification type of vehicles using algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). As a result from this study, the researcher can get a recognition accuracy for 89% by using 4 parameters extraction basic geometric parameters and classification K-Nearest Neighbor.Keywords: Image Processing, Basic Geometric Parameters, K-Nearest Neighbor (K-NN). Keywords: Image Processing, Basic Geometric Parameters, K-Nearest Neighbor (K-NN). ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 | Page 115