Deteksi plat nomor kendaraan merupakan masalah yang menantang dalam bidang computer vision. Objek plat nomor yang kecil dan ditambah lagi masalah lain seperti pencahayaan, kondisi plat nomor dan banyaknya variabel lain yang tidak bisa dikontrol membuat hal ini semakin menantang. Namun deteksi plat nomor memberikan peluang yang sangat besar untuk bisa digunakan dalam sistem – sistem yang membutuhkan deteksi plat nomor. Maka dari itu dibuatlah sistem deteksi plat nomor dengan menggunakan 2 model untuk detektor dan ekstraktor karakter plat nomor yang ringan agar bisa digunakan oleh pengguna tanpa membutuhkan hardware dengan komputasi yang tinggi untuk bekerja dengan baik menggunakan metode Convolutional Neural Network. Untuk itu, model detektor dibuat dengan basis mobilenet dan menggunakan Single Shot Multibox Detector (SSD) sebagai detektornya. Pada model ekstraktor dibuat agar menghilangkan proses segmentasi karakter. Hal ini membuat sistem bekerja lebih cepat. Selain itu model ekstraktor dibuat dengan mobilenet sebagai base ekstraktornya agar bisa mengikuti kecepatan detektor. Hasil testing model detektor mencapai akurasi 89.98 persen. Sedangkan untuk model ekstraktor mencapai akurasi 87.45%. Dalam penelitian ini model yang telah dibuat disajikan dalam sebuah sistem web yang digunakan dalam contoh permasalahan survei kendaraan agar kita mengetahui potensi penggunaan deteksi plat nomor sebuah sistem.
Kata kunci : Computer Vision, ALPR, Convolutional Neural Network, Survei Kendaraan, web ap
