## PENGENALAN POLA KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MOMENTUM BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
Donny Avianto
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta Jl. Ringroad Utara, Jombor, Sleman 55285 E-mail: donny@uty.ac.id

## Abstrak
Peningkatan jumlah kendaraan bermotor yang terus terjadi di Indonesia tiap tahunnya, membuat kebutuhan akan sistem yang mampu mengidentifikasi kendaraan secara otomatis atau sering  disebut  Sistem  Lalu  Lintas  Cerdas  juga  ikut  meningkat.Sistem  ini  dapat  digunakan antara  lain  untuk  menemukan  kendaraan  yang  dicuri,  pembayaran  tiket  parkir  otomatis,  dan menindak  para  pelanggar  lampu  merah.  Kemampuan  utama  dari  sistem  tersebut  adalah pengenalan  plat  nomor.Pada  penelitian  kali  ini  akan  digunakan  metode  Momentum Backpropagation  Neural  Network  untuk  mengenali  karakter  dari  suatu  citra  plat  nomor kendaraan di Indonesia. Namun sebelumnya, citra plat nomor akan diubah menjadi citra biner. Citra  biner  kemudian  disegmentasi  untuk  mengisolasi  karakter-karakter  yang  akan  dikenali. Terakhir  dimensi citra  hasil segmentasi  akan  direduksi  menggunakan  Haar  Wavelet.Uji  coba pada penelitian kali ini melibatkan 276 karakter yang terdiri dari huruf dan angka pada plat nomor kendaraan di Indonesia. Hasil uji coba menunjukkan 268 karakter diantaranya mampu dikenali  dengan  benar.  Dengan  kata  lain  metode  yang  digunakan  memiliki  tingkat  akurasi hingga 97,10%.
Kata  kunci : Pengenalan  plat  nomor,  Momentum  Backpropagation  Neural  Network,  Haar Wavelet

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah kendaraan di Indonesia, terutama di kota-kota besar, terus mengalami kenaikan yang  signifikan  tiap  tahunnya.  Berdasarkan  data  milik  Korps  Lalu  Lintas  Kepolisian  Negara Indonesia  yang  dikutip  oleh  situs  surat  kabar  Kompas,  pada  tahun  2013jumlah  kendaraan  di Indonesia mencapai 104.211.000 unit, atau meningkat sebesar 11% dibandingkan dengan tahun sebelumnya.  Besarnya  peningkatan  jumlah  kendaraan  ini  ikut  memberikan  dampak  pada munculnya  masalah  lalu  lintas  seperti  kemacetan  lalu  lintas.  Kemacetan  lalu  lintas  adalah kondisi yang terjadi ketika jumlah kendaraan di jalan melebihi kapasitas jalan, dan ditandai oleh deselerasi,  keterlambatan  waktu  tempuh,  dan  antrian  panjang(Olusina  dan  Samson,  2014). Selain kemacetan, jumlah tindak pelanggaran lalu lintas juga ikut meningkat. Salah satu solusi yang  sudah  diterapkan  di  negara-negara  maju  adalah  Sistem  Lalu  Lintas  Cerdas.  Sistem  ini dapat digunakan secara luas untuk banyak tujuan, seperti sistem manajemen tol  otomatis pada jalan  raya,  jembatan,  terowongan,  manajemen  kendaraantransportasi  perkotaan,  komunitas cerdas,  manajemen  parkir  cerdas,  validasi  plat  nomor,  deteksi  kendaraan  yang  dicuri,  dan statistik lalu lintas (Yingyong et al., 2015).
Pengenalan plat nomor merupakan salah satu teknologi penting pada Sistem Lalu Lintas Cerdas (Shih et al., 2012).Teknologi ini memanfaatkan pengolahan citra untuk mengidentifikasi kendaraan dari citra plat nomornya (Singh dan Randhawa, 2014). Namun keragaman pada plat dan  lingkungan  sekitarnya  seperti  ukuran  font,  jenis  font,  warna  font,  lokasi  plat  nomor,  dan perbedaan  intensitas  karena  lampu  atau  lingkungan  dapat  menyebabkan  masalah  pada  saat pengenalan plat nomor (Ramachandran et al., 2015).
Pada  penelitian  kali  ini  akan  dibahas  sistem  untuk  mengenali  karakter  pada  citra  plat nomor  kendaraan  di  Indonesia.  Adapun  algoritma  yang  digunakan  oleh  sistem  pada tahappengenalan  karakter  plat  nomor  adalah  algoritma Momentum  Backpropagation  Neural Network .  Namun  sebelum  citra  karakter  masuk  ke  tahap  pengenalan,  akan  digunakan Haar Wavelet untuk  mereduksi  dan  menyeragamkan  dimensi  citra.  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan dapat menjadi awal untuk mewujudkan sistem Lalu Lintas Cerdas di Indonesia demi kenyamanan seluruh pengguna jalan.Pembahasan terkait penelitian pada artikel ini akan dibagi menjadi 5 bagian yaitu: pendahuluan yang berisi latar belakang diadakannya penelitian, kajian pustaka yang berisi pembahasan penelitian-penelitian sebelumnya dengan topik serupa, metode penelitianyang akan mengulasberbagai metode untuk penelitian kali ini, hasil dan pembahasan yang menampilkanhasil-hasil percobaan dari sistem yang diusulkan pada penelitian ini beserta pembahasannya, dan terkahir adalah kesimpulan.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Sejak pertama kali diciptakan oleh Cabang Pengembangan Ilmiah Polisi di Inggris pada tahun  1976,  pengenalan  plat  nomor  terus  menjadi  bahan  penelitian  yang  menarik.  Penelitian tidak  hanya  dilakukan  di  benua  Eropa  dan  Amerika  saja,  tetapi  juga  sampai  ke  benua  Asia. Seperti Singh dan Khehra (2011) yang melakukan penelitian untuk membuat sistem pengenalan plat  nomor  di  India  berbasis Backpropagation  Neural  Network .  Sistem  yang  diusulkan  terdiri dari 4  bagian  yaitu  pemrosesan  awal, segmentasi,  ekstraksi fitur,  dan  klasifikasi.  Pada  bagian pemrosesan awal digunakan Gausian Filter untuk mengurangi derau pada citra. Setelah itu citra hasil  pemrosesan  awal  akan  disegmentasi  untuk  memisahkan  area-area  yang  mengandung karakter  dengan  yang  tidak.  Pada  tahap  berikutnya,  citra  hasil  segmentasi  akan  diekstrak fiturnya  menggunakan  metode Bounding  Box . Terakhir, hasil  ekstraksi fitur  akan  dimasukkan ke bagian klasifikasi untuk dikenali. Hasil ujicoba pada penelitian ini menunjukkan sistem yang dibangun memiliki akurasi pengenalan mencapai 96%.
Penelitian  sejenis juga  pernah  dilakukan  oleh  Ganapathy  dan  Lui  (2008)  di  Malaysia. Namun sistem yang dibangun pada penelitian kali ini lebih ditujukan untuk penerapan di suatu lahan parkir mobil. Citra kendaraan mula-mula diakuisisi menggunakan kamera digital. Untuk mencari lokasi plat nomor pada citra digunakan metode kombinasi antara morfologi dan Hough Transform . Setelah lokasi plat nomor pada citra diketahui, sistem akan melakukan segmentasi karakter  dan  mengisolasi  masing-masing  karakter  plat  nomor.  Citra  hasil  segmentasi  ini kemudian akan masuk pada bagian pengenalan karakter. Algoritma yang digunakan pada bagian pengenalan karakter adalah Feed Foorward Backpropagation Neural Network dengan 1 lapisan tersembunyi. Sistem yang diusulkan pada penelitian ini diujicobakan terhadap 589 citra karakter dan menghasilkan tingkat akurasi mencapai 95%.
Penelitian tentang pengenalan plat nomor kendaraan juga pernah dilakukan Mai et al., (2013).  Pada  penelitiannya,  tahapan  pengenalan  karakter  dari  sistem  yang  diusulkan  juga memanfaatkan  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  algoritma Backpropagation .  Perbedaan  dengan penelitian  sebelumnya  terletak  pada  jumlah  Jaringan  Saraf  Tiruan  yang  digunakan.  Pada penelitian  kali  ini,  digunakan  dua  Jaringan  Saraf  Tiruan  yang  masing-masing  bertanggung jawab untuk mengenali karakter huruf dan angka pada plat nomor. Pada bagian akhir penelitian ini, diketahui bahwa efektifitas sistem yang diusulkan lebih baik dibanding sistem yang sudah ada. Selain itu, efisiensi waktu komputasi dan tingkat akurasi juga ikut meningkat.
Pendekatan  yang  sedikit  berbeda  dilakukan  oleh  Laxmi  dan  Rohil  (2014).  Meskipun masih  memanfaatkan  algoritma Backpropagation  Neural  Network untuk  bagian  pengenalan karakter,  penelitian  kali  ini  juga  memanfaatkan Haar  Wavelet untuk  melakukan  deteksi  lokasi plat  nomor  dan  ekstraksi  karakter  pada  citra  plat  nomor. HaarWavelet akan  menghasilkan  4 rincian dari citra yaitu rincian aproksimasi, vertikal, horizontal, dan diagonal. Keempat rincian ini  akan  memberikan  informasi  yang  lengkap  untuk  membantu  sistem  mendeteksi  lokasi  plat nomor dan ekstraksi karakter dari citra. Menurut hasil eksperimen, metode yang diusulkan pada penelitian ini berhasil menemukan lokasi plat nomor dari citra lingkungan yang kompleks. Hal ini sekaligus menunjukkan kelayakan sistem yang diusulkan.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  sudah  pernah  dilakukan  sebelumnya,  penulis mengusulkan  sistem  yang  mampu  mengenali  plat  nomor  kendaraan  di  Indonesia.  Pada  sistem
yang diusulkan kali ini akan digunakan varian dari algoritma Backpropagation yaitu Momentum Backpropagation Neural Network . Selain itu, akan digunakan juga metode Haar Wavelet untuk mereduksi  dan  menyeregamkan  ukuran  citra  karakter  hasil  segmentasi  yang  akan  dikenali. Penggunaan Haar  Wavelet diharapkan  mampu  meringankan  beban  komputasi  pada  bagian pengenalan  karakter.  Adapun  penjelasan  lebih  detil  terkait  sistem  yang  diusulkan  pada penelitian ini akan dibahas pada bagian selanjutnya

## 3. METODE PENELITIAN
Pada artikel ini, peneliti mengusulkan sistem untuk mengenali karakter yang ada pada citra plat nomor kendaraan di Indonesia. Adapun gambaran umum dari sistem yang diusulkan seperti yang terlihat pada Gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1. Gambaran Umum Sistem
Mula-mula sistem akan menerima inputan berupa citra plat nomor berformat RGB atau full color . Citra plat nomor adalah citra yang hanya mengandung bagian plat nomor dari suatu kendaraan tanpa ada objek lain.Langkah selanjutnya adalah melakukan pemrosesan awal pada citra  plat  nomor  yaitu grayscaling dan thresholding .  Langkah  ini  akan  mengubah  citra  input RGB menjadi citra grayscale . Grayscaling adalah proses untuk menghasilkan  citraaras keabuan dari  citra  berwarna  (Ibrahim  et  al.,  2013).  Sedangkan thresholding adalah  proses  untuk
mengubah citra aras keabuan menjadi citra biner atau citra yang hanya terdiri dari warna hitam dan  putih. Thresholding digunakan  untuk  memisahkan  objek  dari  latar  belakang,  mengurangi derau  pada  citra,  danmeningkatkan  kecepatan  komputasi  pada  tahapan  berikutnya.  Penentuan nilai piksel pada saat thresholding mengikuti rumus berikut:
𝑓(𝑥, 𝑦)′ = { 0, 𝑓(𝑥, 𝑦) < 𝑇 1, 𝑓(𝑥, 𝑦) ≥ 𝑇 (1)
Bila  nilai  piksel  kurang  dari  nilai threshold 𝑇 maka  nilai  piksel  akan  diubah  menjadi  0  atau hitam.  Sebaliknya  jika  nilai  piksel lebih dari atau  sama  dengan  nilai threshold 𝑇 maka  piksel akan menjadi warna putih.Pada akhir langkah ini akan dihasilkan citra biner dari citra inputan.

## 3.1 Segmentasi Karakter
Setelah  citra  biner  hasil  pemrosesan  awal  didapatkan,  langkah  berikutnya  adalah melakukan  segmentasi  karakter.Langkah  ini  adalah  langkah  yang  paling  penting  dalam pengenalan  plat  nomor  karena  menentukan  hasil  langkah-langkah  berikutnya  (Solanki  et  al., 2013).Jika  segmentasi  gagal,  karakter  terbagi  menjadi  dua  bagian,  atau  dua  karakter  dapat bergabung secara tidak benar (Tatale danKhare, 2011). Dengan kata lain, hasil segmentasi yang buruk akan menurunkan kemungkinan karakter untuk dikenali dengan tepat.Pada penelitian kali ini,  segmentasi  karakter  pada  citra  plat  nomor  dilakukan  dengan  metode scan-lines untuk mencari  batas  atas  dan  batas  bawah  dari  rangkaian  karakter  yang  ada  pada  plat  nomor. Kemudian  dari  batas  atas  dan  bawah  yang  didapatkan,  sistem  akan  mulai  mengisolasi  tiap karakter, dengan menentukan batas kiri dan kanan untuk setiap karakter yang ada pada citra.
Setelah  mendapatkan  citra  individu  dari  tiap  karakter  pada  plat  nomor,  sistem  akan melakukan analisis untuk memastikan citra yang akan dikenali pada tahapan selanjutnya adalah citra  karakter.  Analisis  dilakukan  dengan  memperhatikan  rasio  ukuran  panjang  dan  lebar  dari karakter  plat  nomor,  serta jumlah  piksel  putih  pada  citra  hasil  segmentasi.  Hasil  dari langkah kedua ini adalah citra individu dari karakter-karakter yang ada pada plat nomor.

## 3.2 Haar Wavelet
Sebelum masuk pada bagian pengenalan karakter, citra karakter hasil segmentasi akan di proses menggunakan alihragam Haar Wavelet . Haar Wavelet adalah salah satu transformasi yang  paling  sederhana  dan  menjadi  dasar  transformasi  dari  domain  ruang  ke  domain frekuensi(Ghorpade dan Katkar, 2014). Karena sifatnya yang sederhana ini, Haar Wavelet tidak membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  melakukan  transformasi  pada  citra,  sehingga  tidak menambah beban komputasi pada sistem. Haar Wavelet akan mendekomposisi citra menjadi 4 bagian seperti pada Gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Dekomposisi Wavelet
Bagian aproksimasi berisi komponen frekuensi rendah arah vertikal danhorizontal. Pada bagian  kiri  bawah  atau  detil  vertikalakan  berisi  komponen  frekuensi  rendah  arah  horizontal danfrekuensi tinggi arah vertikal. Sedangkan bagian detil horizontal berisi komponen frekuensi
tinggi horizontal danfrekuensi rendah vertikal. Terakhir bagian detil diagonal berisi komponen frekuensi tinggi baikpada arah horizontal maupun vertikal.
Pada peneltian ini, Haar Wavelet akan digunakan untuk mereduksi dan menyeragamkan ukuran citra karakter yang nanti akan dikenali oleh Jaringan Saraf Tiruan.Bagian aproksimasi yang dihasilkan dari dekompoisis Haar Wavelet pada citra segmentasi akan menjadi keluaran pada  langkah  ini.  Sehingga  di  akhir  langkah  ini,  citra-citra  karakter  hasil  segmentasi  dengan ukuran yang sama yaitu 32  32 piksel akan dihasilkan.

## 3.3 Pengenalan Karakter
Pada  langkah  terakhir  dari  sistem  yang  diusulkan  ini,  citra  karakter  dari  langkah sebelumnya  akan  dikenali  menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan.  Jaringan  Saraf  Tiruan  adalah sekumpulan  nodeyang  saling  terhubung,  serupa  dengan  jaringan  neuron  yang  luas  di  otak (Bhushan  et  al.,  2013).Penggunaan  Jaringan  Saraf  Tiruan  dalam  aplikasi  pengenalan  karakter dapat menyederhanakan kode secara dramatis dan meningkatkan kualitas  pengenalan sehingga dapat mencapai kinerja yang baik (Patel., 2013).Selain itu, kelebihan lainnya dari Jaringan Saraf Tiruan adalah sifatnya yang sangat tahan terhadap noise (Varshney et al., 2014).Secara umum, arsitektur dari Jaringan Saraf Tiruan terdiri dari 3 lapisan seperti yang ditampilkan pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar 3. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  3  di  atas,  suatu  Jaringan  Saraf  Tiruan  terdiri  dari tigajenis  lapisan  yaitu  lapisan  input,  lapisan  tersembunyi  dan  lapisan  output.  Masing-masing lapisan  terdiri  dari  sejumlah node yang  digambarkan  dengan  lingkaran.Untuk  tiap node di masing-masing lapisanakan selalu terhubung dengan node pada lapisan berikutnya.
Secara  umum,  semua  metode  pembelajaran  yang  digunakan  untuk  Jaringan  Saraf Tiruan  dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  dua  kategori  utama:  pembelajaran  terbimbing  dan pembelajaran  tak  terbimbing(Khushbu  dan  Mehta,  2013).Perbedaan  utamanya  adalah,  pada kasus  pembelajaran  terbimbing  menggunakan  data  pelatihan  input-output  untuk  memodelkan sistem dinamis, di sisi lain, pada kasus pembelajaran tanpa pengawasan hanya input data yang diberikan  (Melin  dan  Castillo,  2007).  Pada  penelitian  kali  ini,  akan  digunakan  salah  satu algoritma pelatihan jaringan terbimbing yaitu Momentum Backpropagation .

## 3.4 Algoritma Momentum Backpropagation
Algoritma  pelatihan jaringan Momentum  Backpropagation merupakan  modifikasi  dari algoritma Backpropagation yang dikembangkan Mc Clelland pada tahun 1988. Untuk itu secara garis  besar  langkah  yang  ditempuh  pada  algoritma  ini  sama  dengan  yang  ada  pada  algoritma Backpropagation .
Algoritma dimulai dengan menjalankan tahap propagasi maju yaitu mengirimkan nilai pada node input  ke  setiap node yang  ada  pada  lapisan  tersembunyi  untuk  kemudian  dihitung menggunakan fungsi aktivasi berikut:
𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑣 0𝑗 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ) (2)
Hasil dari perhitungan tersebut kemudian akan dikirim ke seluruh node lapisan berikutnya, yaitu lapisan  output.  Di  lapisan  output,  masing-masing node juga  akan  menghitung  menggunakan fungsi aktivasi dengan rumus:
𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑤 0𝑘 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 𝑝 𝑗=1 ) (3)
Setelah  sampai  lapisan  output,  akan  dijalankan  tahap  propagasi  mundur  yang  akan menghitung  informasi  kesalahan 𝛿 𝑘 berdasarkan  pola  target 𝑡 𝑘 yang  diterima  lapisan  output. Informasi  kesalahan  ini  nantinya  akan  digunakan  untuk  mengoreksi  bobot ∆𝑤 𝑗𝑘 pada  lapisan sebelumnya dengan rumus:
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓′(𝑤 0𝑘 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 𝑝 𝑗=1 ) (4) ∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (5)
Hal yang sama juga dilakukan untuk mencari informasi kesalahan pada lapisan tersembunyi dan mengoreksi bobot antara lapisan tersembunyi dengan lapisan input ∆𝑣 𝑖𝑗 .
Perbedaan  terletak  pada  tahap  terakhir  yaitu  penyesuaian  bobot.  Untuk  algoritma Momentum  Backpropagation, di  tahap  ini  ditambahkan  satu  parameter  baru  yaitu  momentum yang  dilambangkan  dengan 𝛽 .Sehingga  rumus  untuk  tahap  penyesuaian  bobot  pada  algoritma Momentum Backpropagation ini menjadi seperti berikut:
𝑤 𝑗𝑘(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘(𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗𝑘 + (𝛽∆𝑤 𝑗𝑘(𝑙𝑎𝑚𝑎) ) (6)
𝑣 𝑖𝑗(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑖𝑗(𝑏𝑎𝑟𝑢) + ∆𝑣 𝑖𝑗 + (𝛽∆𝑣 𝑖𝑗(𝑙𝑎𝑚𝑎) ) (7)
Penambahan  parameter  momentum  ke  dalam  Jaringan  Saraf  Tiruan  bertujuan mempercepat proses pembelajaran menuju konvergen.Hasil percobaan juga telah menunjukkan bahwa metode ini dapat membuat jaringan mencapai konvergen dengan cepat dan stabil, serta meningkatkan  kecepatan  dan  akurasi  identifikasi  karakter  plat  (Anju  dan  Bhudiraja,  2011). Selain  dapat  mencapai  konvergen  dengan  lebih  cepat,  penggunaan  momentum  juga  dapat menghindarkan  jaringan  dari  keadaan stuck pada  nilai  minimum  lokal  (Rehman  dan  Nawi, 2011).Hal  ini  disebabkan  karena  momentum  memungkinkan  jaringan  untuk  melakukan penyesuaian  bobot  secara  drastis  selama  hasil  penyesuaian  ke  arah  yang  sama  pada  beberapa pola  (Tawade  dan  Warpe,  2011).Dengan  demikian,  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan pelatihan pada jaringan juga semakin cepat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dijabarkan hasil percobaan terhadap sistem yang diusulkan disertai dengan  pambahasannya.  Dimulai  dari  citra  plat  nomor  yang  akan  dijadikan  input  ke  dalam sistem.  Citra  plat  nomor  yang  digunakan  sebagai  inputan  sistem  adalah  citra  yang  hanya mengandung plat nomor, tanpa ada objek lain. Adapun contoh dari citra input pada penelitian kali ini, seperti yang tampak pada Gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4. Contoh citra plat nomor sebagai inputan sistem
Dari  gambar  di  atas,  tampak  bahwa  citra  plat  nomor  yang  digunakan  sebagai  inputan sistem  memiliki  tingkat  kecerahan  yang  berbeda-beda.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  pencahayaan dari lingkungan sekitar saat pengambilan gambar. Pada penelitian kali ini, pengambilan gambar dilakukan pada waktu pagi hari saat matahari belum terlalu tinggi, siang hari saat matahari tepat berada  di  atas,  dan  sore  hari  saat  matahari  akan  terbenam.  Setelah  mendapatkan  citra  input, selanjutnya  sistem  akan  melakukan  pemrosesan  awal.  Adapun  hasil  dari  pemrosesan  awal adalah seperti Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Citra hasil pemrosesan awal N0 Citra Asli Citra Hasil Pemrosesan Awal
1. 2 3. 4. 5. 6.
Dari  Tabel  1,  terlihat  bahwa  citra  input  yang  tadinya  berformat full  color ,  setelah melalui tahap pemrosesan awal, tinggal menyisakan warna hitam dan putih saja. Namun untuk beberapa plat nomor yang memiliki kualitas pewarnaan kurang baik, seperti pada citra nomor 5 pada Tabel 1, tahap pemrosesan awal membuat sebagian karakter angka 1 yang ada pada citra plat  nomor  menghilang.  Selain  itu,  pada  beberapa  citra  di Tabel  1,  masih nampak  objek  baut pada  citra  hasil  pemrosesan  awal.  Ini  kemudian  menjadi  tugas  dari  langkah  berikutnya  yaitu segmentasi  karakter,  untuk  menentukan  objek  karakter  dan  objek  bukan  karakter  pada  citra. Adapun hasil dari segmentasi karakter seperti pada Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Citra hasil segmentasi karakter No. Citra Hasil Pemrosesan Awal Citra Hasil Segmentasi Karakter
1. 2. 3. 4. 5. 6.
Berdasarkan citra hasil segmentasi karakter pada Tabel 2 di atas, dapat diketahui sistem yang diusulkan mampu melakukan segmentasi dengan tepat. Hal ini terbukti dari tidak adanya objek baut yang dikenail sebagai karakter. Setelah citra individu dari tiap  karakter didapatkan, langkah  berikutnya  adalah  melakukan  transformasi  menggunakan Haar  Wavelet pada  setiap citra karakter. Adapun contoh hasil dari transformasi menggunakan Haar Wavelet seperti yang terlihat pada Gambar 5 berikut.
(a)
(b)
Gambar 5. Hasil transformasi Haar Wavelet (a) Hasil transformasi Haar Wavelet 2 level untuk karakter huruf A, (b) Matriks input karakter huruf A berukuran 32  32
Transformasi Haar Wavelet pada masing-masing citra karakter hasil segmentasi nantinya akan menghasilkan matriks berukuran 32  32. Matriks ini kemudian diubah menjadi vektor berukuran 1024 dan selanjutnya akan menjadi nilai inputan untuk setiap node yang berada di lapisan input pada Jaringan Saraf Tiruan (JST).
Untuk  langkah  terakhir  pada  penelitian  ini,  yaitu  pengenalan  karakter,  digunakan  dua jaringan yang masing-masing bertugas untuk mengenali karakter huruf dan angka.Penggunaan dua jaringan ini bertujuan untuk menghindarkan sistem dari kesalahan pengenalan yang sering terjadi pada sistem pengenalan karakter dengan satu jaringan,terutama untuk karakter angka dan huruf yang memiliki bentuk serupa, seperti karakter angka “1” dikenali sebagai huruf “I” dan sebaliknya.  Hal  ini  dikarenakan,  pada  sistem  yang  menggunakan  dua  jaringan,  pelatihan masing-masing  jaringan  akan  terfokus  untuk  salah  satu  jenis  karakter  saja  yaitu  huruf  atau angka.
Arsitektur dari JST yang digunakan pada penelitian kali ini terdiri dari 1 lapisan input, 2 lapisan tersembunyi, dan 1 lapisan output. Jumlah node pada lapisan input untuk kedua jaringan sama yaitu 1025, yang didapatkan dari dimensi vektor karakter ditambah satu node bias. Begitu juga  pada  lapisan  tersembunyi  jumlah node yang  digunakan  pada  JST  angka  dan  huruf  sama yaitu  30 node untuk  lapisan  tersembunyi  pertama  dan  20 node untuk  lapisan  tersembunyi kedua.Namun  lain  halnya  pada  lapisan  output,  yang  mana  JST  angka  membutuhkan  4 node untuk  mengenali  10  karakter  angka  (0-9),  sedangkan  JST  huruf  membutuhkan  5 node untuk mengenali 26 karakter huruf (A-Z).
Uji coba pengenalan karakter dilakukan dengan melibatkan 139 karakter angka dan 137 karakter huruf. Percobaan juga dilakukan dengan mengganti konfigurasi nilai laju belajar atau  dan momentum atau  . Adapun hasil dari pengujian sistem yang diusulkan seperti yang tertera pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil pengujian pengenalan karakter
JST Angka JST Huruf Angka Dikenali Huruf Dikenali Akurasi ( % )     1. 0,2 0,9 0,2 0,7 138/139 129/137 96,74 2. 0,2 1,0 0,2 1,0 139/139 121/137 94,20 3. 0,2 0,7 0,2 0,7 139/139 129/137 97,10
Pada  percobaan  pertama  digunakan  konfigurasi  dan  untuk  jaringan  angka  adalah 0,2  dan  0,9  sedangkan  untuk  jaringan  huruf  adalah  0,2  dan  0,7.  Dari  konfigurasi  tersebut, diketahui  138  dari  139  karakter  angka  dapat  dikenali  dan  129  dari  137  karakter  huruf  dapat dikenali.  Pada  percobaan  kedua,  konfigurasi  nilai  diubah  menjadi  1,0  untuk  kedua  jaringan, sedangkan nilai  masih sama seperti percobaan pertama. Hasildari percobaan kedua ini mampu mengenali seluruh karakter angka yang diujikan dengan benar,tetapi hanya mampu mengenali 121  karakter  huruf  dari  total  137  karakter  yang  diujikan.  Percobaan  ketiga,  menggunakan konfigurasi  yang  sama  untuk  jaringan  angka  dan  huruf  yaitu  0,2  untuk  dan  0,7  untuk  . Konfigurasi  pada  percobaan  ketiga  ini,  menghasilkan  tingkat  akurasi  terbaik  yaitu  97,10% setelah mampu mengenali seluruh karakter angka yang diujikan dan mampu mengenali 129 dari total 137 karakter huruf yang diujikan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian terhadap sistem yang diusulkan, dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem mampu melakukan pengenalan pola dengan baik. Hal ini terbukti dari keandalan sistem dalam melakukan segmentasi karakter plat nomor, yang akan sangat berpengaruh pada langkah selanjutnya yaitu pengenalan karakter menggunakan Jaringan Saraf Tiruan. Selain itu tahap  pengenalan  karakter  menggunakanalgoritma Momentum  Backpropagation juga memberikan hasil yang menjanjikan. Akurasi pengenalan karakter yang terbaik pada penelitian kali ini didapatkan dengan konfigurasi nilai laju belajar  = 0,2 dan momentum  = 0,7 untuk kedua  jaringan.  Hasilnya,  dari  total  276  karakter  yang  terdiri  dari  huruf  dan  angka,  sistem mampu  mengenali  268  karakter  diantaranya.  Sehingga  akurasi  sistem  yang  diusulkan  pada penelitian kali ini mencapai 97,01%.Meskipun hasil yang didapatkan sudah cukup memuaskan, untuk  masa  yang  akan  datang  masih  diperlukan  penelitian  tentang  pengenalan  karakter  plat nomor kendaraan terutama untuk mengenali karakter plat nomor pada kendaraan yang sedang bergerak bahkan dalam kecepatan tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Anju and Budhiraja, S.,2011. A Review of License Plate Detection and RecognitionTechniques. In National  Workshop-Cum-Conference  on  Recent  Trends  in  Mathematics  and Computing . India. 2011.
Bhushan,  B.,  Singh,  S.  and  Singla,  R.,  2013.  License  Plate  Recognition  System  using NeuralNetworks  and  Multithresholding  Technique. International  Journal  of  Computer Applications , 84(5), pp.45-50.
Ganapathy,  V.  andLui,  W.L.D.,  2008.  A  Malaysian  Vehicle  License  Plate  Localization  and Recognition System. Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics , 6(1), pp.13-20. Ghorpade,  A.  and  Katkar,  P.,  2014.Image  Compression  Using  Haar  Transform  AndModified Fast  Haar  Wavelet  Transform. International  Journal  of  Scientific  &  Technology Research , 3(7), pp.302-305.
Ibrahim,  N.K.,  Kasmuri,  E.,  Jalil,  N.A.,  Norasikin,  M.A.,  Salam,  S.  and  Nawawi,  M.R.M., 2013.License Plate Recognition (LPR): A Review withExperiments for Malaysia Case Study. The  International  Journal  of  Soft  Computing  and  Software  Engineering ,  3(3), pp.83-93.
Khushbu  and  Mehta,  S.,  2014.Image  Pre-processing  on  Character  Recognition  usingNeural Networks. International Journal of Computer Applications , 82(13), pp.11-15. Kurniawan, Agung. 2014. Populasi Kendaraan Bermotor di Indonesia Tembus 104,2 Juta Unit . [Online] available at: http://otomotif.kompas.com/read/2014/04/15/1541211/Populasi.Kendaraan.Bermotor.di .Indonesia.Tembus.104.2.Juta.Unit[Accessed 23 November 2015].
Laxmi,  V.  and  Rohil,  H.,  2014.License  Plate  Recognition  System  using  BackPropagation Neural Network. International Journal of Computer Applications , 99(8), pp.29-37. Mai, V.D., Miao, D. and Wang, R., 2013. Vietnam License Plate Recognition Systembased on Edge Detection and Neural Networks. Journal of Information and Computing Science , 7(1), pp.27-40.
Melin, P. and Castillo, O., 2007. Hybrid Intelligent System for Pattern Recognition. Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems , 1(2), pp.13-19. Olusina,  J.O.  and  Samson,  A.P.,  2014.Determination  of  Predictive  Models  for TrafficCongestion  in  Lagos  Metropolis. International  Journal  of  Engineering  and Applied Sciences , 5(2), pp.25-35.
Patel,  S.G.,  2013.  Vehicle  License  Plate  Recognition  Using  Morphology  and  Neural Network. International Journal on Cybernetics & Informatics , 2(1), pp.1-7.
Ramachandran,  R.,  Manivannan,  R.,  Ramachandiran,  R.  and  Balachandar,  N.,  2015.  Cloud Based Real Time Anti Vehicle Theft By Using LP Recognition And OCR Recognition. International Journal Of Engineering And Computer Science , 4(3), pp.10779-10786. Rehman,  M.Z.  and  Nawi,  N.M.,  2011.  Improving  the  Accuracy  of  Gradient  Descent  Back PropagationAlgorithm  (GDAM)  on  Classification  Problems. International  Journal  on New Computer Architectures and Their Applications , 1(4), pp.838-847.
Shih,  B.,  Chen,  C.,  Chen,  C.,  and  Kuo,  J.,  2012.A  Robust  License  Plate  Recognition Methodology  by  Applying  Hybird  Artificial  Techniques. International  Journal  of Innovative Computing,Information, and Control , 8(10), pp.6777-6785. Singh,  D.  andKhehra,  R.S.,  2011.  Digit  Recognition  System  Using  Back  Propagation  Neural Network. International Journal of Computer Science and Communication , 2(1), pp.197- 205.
Singh,  R.V.  and  Randhawa,  N.,  2014.Automobile  Number  Plate  Recognition  AndExtraction Using Optical Character Recognition. International Journal of Scientific & Technology Research , 3(10), pp.37-39.
Solanki,  R.,  Rai,  R.  and  Raikwar,  T.,  2013.  The  Automatic  License  Plate Recognition(ALPR). International Journal of Research in Engineering and Technology , 2(7), pp.161-167.
Tatale,  S.and  Khare,  A.,  2011,  Real  Time  ANPRfor  Vehicle  Identification  UsingNeural Network. International  Journal  of  Advances  in  Engineering  &  Technology ,  1(4), pp.262-268.
Tawade,  L.  and  Warpe,  H.,  2011.  Detection  of  Epilepsy  Disorder  Using  Discrete  Wavelet TransformsUsing  MATLABs. International  Journal  of  Advanced  Science  and Technology , 28(3), pp.17-24.
Varshney, S., Chaurasiya, R. and Tayal, Y., 2014.Optical Character Recognition using Neural Network. International  Journal  of  Emerging  Technology  and  Advanced  Engineering , 4(8), pp.711-715.
Yingyong, Z., Jian, Z., Yongde, Z., Xinyan, C., Guangbin, Y. and Juhui, C., 2015.Research on Algorithm  for  Automatic  License  Plate  Recognition  System. International  Journal  of Multimedia Ubiquitous Engineering , 10(1), pp.101-108.