Lahan parkir di Universitas Multimedia Nusantara (UMN) terbagi menjadi dua area yaitu untuk karyawan dan nonkaryawan. Hasii studi fisibilitas di UMN menunjukkan bahwa petugas keamanan UMN mengalami kesulitan dalam membedakan kendaraan karyawan dengan nonkaryawan. Hal ini mengakibatkan pengelolaan parkir menjadi tidak maksimal dikarenakan lahan parkir khusus karyawan masih bisa ditempati oleh kendaraan milik non-karyawan. Untuk dapat mengatasi hal tersebut, teknologi License Plate Recognition digunakan untuk mengenali pelat nomor kendaraan dari sebuah gam bar yang diambil oleh kamera. Berdasarkan penelitian sebelumnya algoritma Labeling dan Artificial Neural Network merupakan solusi terbaik dibandingkan dengan algoritma-algoritma lain. Hasil terse but dilihat dari teknik pengenalan berdasarkan neural network-nya. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Labeling dan Artificial Neural Network pada aplikasi dengan bahasa pemrograman Java untuk platform Android dan rnenghitung akurasi algoritma untuk sistem pengenal pelat nomor kendaraan. Akurasi pengenalan yang dievaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa sistem dengan model neural network berjumlah hidden node 75, 85, dan 95 mendapat nilai precision 1 dan recall 0,78. Hasil tersebut menyebabkan jumlah hidden node 75, 85, dan 95 memiliki nilai F 0,88 dengan nilai akurasi yang dihasilkan mencapai 88%,