Automatic License Plate Recognition (ALPR) adalah salah satu bidang dalam computer vision yang bekerja sebagai pengenal pelat kendaraan otomatis. Pada penelitian ini, penulis menerapkan algoritma machine learning dan deep learning untuk ALPR. Penulis membandingkan hasil akurasi classifier pada machine learning yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM) dan classifier pada deep learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dalam pemanfaatannya di bidang ALPR. Dataset pelatihan berupa kumpulan karakter komputer yang mengandung huruf A-Z dan angka 0-9 dengan 7 variasi font pelat Indonesia. Sedangkan dataset pengujian merupakan pelat kendaraan motor Indonesia berlatar belakang hitam sebanyak 100 gambar.
Analisis terdiri dari tiga aspek yaitu, deteksi pelat, character recognition, dan ALPR. Dari hasil pengujian, ketiga classifier memiliki hasil akurasi character recognition yang kurang baik. Hal tersebut dipengaruhi oleh pelatihan model yang buruk, hasil binarisasi yang buruk, segmentasi pelat dan segmentasi karakter yang buruk.

Kata kunci : Computer Vision, ALPR, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Convoluitional Neural Network