J URNAL MULTI MEDIA DAN IT VOL .08 NO .01 (2024), PP . 62-68
P -ISSN : 2548-9534 | E -ISSN : 2548-9550
Implementasi Teknik Embossing pada Pengenalan Plat Kendaraan untuk Identifikasi Otomatis Berbasis OpenCV
Mutia Hanum a
a,b Politeknik Negeri Media Kreatif

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: Juni 2024 Revisi Akhir: Juni 2024
Diterbitkan Online : Juni 2024
Plat  kendaraan  biasanya  menggunakan  teknik embossing yang  dapat diklasifikasikan  sebagai  teknik  cetak  tinggi.  Proses  ini  melibatkan pencetakan karakter dan angka  yang dicetak dengan menekan  plat logam menggunakan mesin cetak press sehingga karakter tersebut timbul dan bisa
K ATA K UNCI
terbaca dengan jelas. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan dan
Embossing, Plat Kendaraan, Computer Vision , Edge Detection , OpenCV
daya  tahan  terhadap  pemalsuan.  Metode  ini  sering  digunakan  dalam pembuatan  plat  kendaraan  resmi  oleh  pemerintah  atau  lembaga  yang berwenang.  Teknologi  cetak  dalam  pada  plat  kendaraan  kini  juga  dapat digunakan  dalam  proses  identifikasi  kendaraan  otomatis  menggunakan
K ORESPONDENSI teknik pengolahan citra. Seiring perkembangan teknologi, kini pemanfaatan
Artificial Intellegence sangat digemari, salah satunya Computer Vision yang dapat berfungsi sebagai mata manusia. Pada penelitian ini, selain dilakukan deteksi dan identifikasi citra kendaraan plat, juga akan dilihat seberapa besar tingkat  performansinya.  Diawali  dengan  akuisisi  data  pengambilan  citra, preprocessing , implementasi edge detection , segmentasi, hingga Tesseract OCR .  Berdasarkan  hasil  pengujian  diperoleh  tingkat  keberhasilan  sebesar 92.44% yang berhasil karakternya teridentifikasi otomatis.
Mutia Hanum Program  Studi  Pemeliharaan  Mesin,  Jurusan Teknologi  Industri,  Politeknik  Negeri  Media Kreatif  Jl.  Srengseng  Sawah  Raya  No.17,
RT.8/RW.3, Srengseng Sawah, Kec.
Jagakarsa,  Kota  Jakarta  Selatan,  Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12630 Email : mutia.hanum@polimedia.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46961/jommit.v8i1

## 1. PENDAHULUAN
Plat kendaraan umumnya dibuat menggunakan teknik embossing, yang  merupakan  salah  satu  teknik  cetak  tinggi  dimana  gambar atau  teks  dicetak  dengan  menonjolkan  atau  menekankan permukaan  bahan  cetak,  sehingga  menciptakan  dimensi tambahan  yang  terasa  dan  terlihat  secara  visual.  Dalam embossing,  tekanan  diterapkan  pada  bahan  cetak,  seperti lembaran  logam,  untuk  membentuk  gambar,  huruf,  atau  angka yang  menonjol  atau  timbul  dari  permukaan  bahan.  Pada  plat kendaraan, karakter-karakter seperti nomor registrasi atau huruf- huruf yang menunjukkan wilayah atau jenis kendaraan dicetak ke dalam  plat  logam  menggunakan  mesin  pres  atau  mesin embossing.  Ini  membuat  karakter  tersebut  menjadi  timbul  atau menonjol, sehingga lebih mudah terbaca dan sulit dipalsukan [1].
Dengan  pertumbuhan  jumlah  kendaraan  dan  perkembangan teknologi, kebutuhan akan sistem identifikasi otomatis kendaraan menjadi  semakin  penting,  baik  untuk  keperluan  keamanan, pengelolaan  lalu  lintas,  atau  efisiensi  parkir.  Proses  identifikasi manual plat kendaraan dapat menjadi tugas yang melelahkan dan tidak efisien, terutama dalam skala besar atau di lingkungan yang padat.  Oleh  karena  itu,  pengembangan  sistem  identifikasi otomatis  menjadi  sangat  penting  untuk  meningkatkan  efisiensi dan akurasi proses tersebut.
Meskipun  teknologi  cetak  tinggi  pada  plat  kendaraan  memiliki keunggulan, masih ada tantangan yang perlu diatasi dalam proses identifikasi otomatis, seperti variasi dalam jenis font , ukuran, dan posisi karakter plat, serta kondisi lingkungan yang berubah-ubah sehingga  diperlukan  pengembangan  sistem  yang  tepat  untuk mengoptimalkan proses identifikasi.
Computer  Vision adalah  cabang  ilmu  dalam  bidang  kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ) yang berfokus pada pengembangan  sistem  komputer  yang  mampu  melihat, memahami,  dan  menganalisis  gambar  atau  video  secara  mirip dengan cara manusia. Computer Vision bertujuan untuk membuat komputer  mampu  melihat  dunia  seperti  manusia  melalui pengolahan  gambar  dan  video  [2].  Dalam Computer  Vision, komputer  diprogram  untuk  memahami  dan  menafsirkan informasi visual dari gambar atau video. Ini melibatkan berbagai tugas,  termasuk  deteksi  objek,  pengenalan  wajah,  segmentasi citra,  estimasi  gerakan,  dan  banyak  lagi.  Teknik-teknik  dalam Computer  Vision menggunakan  algoritma  dan  metode matematika  untuk  menganalisis  gambar  dan  mengekstrak  fitur- fitur penting dari data visual.
Aplikasi  dari Computer  Vision sangat  luas  dan  mencakup berbagai bidang,  termasuk  otomasi  industri, kendaraan  otonom, pengenalan  wajah  untuk  keamanan,  penglihatan  mesin  dalam kontrol  kualitas,  navigasi  robot,  pengolahan  medis, Augmented Reality ,  dan  masih  banyak  lagi.  Dengan  kemajuan  teknologi, Computer Vision menjadi semakin penting dalam menghasilkan solusi cerdas dalam berbagai industri dan aplikasi sehari-hari.
OpenCV adalah salah satu dari banyak alat yang dapat digunakan untuk  menerapkan  konsep  dan  teknik  dalam Computer  Vision . Penggunaan  OpenCV  dalam  penelitian  ini  merupakan  langkah yang  tepat.  Dengan  menggunakan  OpenCV,  dapat  mengakses berbagai  fungsi  dan  algoritma  yang  berguna  untuk  mendeteksi objek,  mengenali  pola,  dan  melakukan  analisis  citra  dengan efisien.  Dalam  konteks  plat  kendaraan,  algoritma Computer Vision dapat  digunakan  untuk  mendeteksi,  mengenali,  dan memahami  karakter-karakter  yang  tercetak  dalam  pada  plat kendaraan.  Dengan  menggunakan  teknik  pengolahan  citra  dan pengenalan  pola,  seperti Edge  Detection ,  segmentasi  citra,  dan pengenalan karakter, sistem Computer Vision dapat mengidentifikasi  dan  menginterpretasi  karakter-karakter  pada plat kendaraan dengan akurasi tinggi [3].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Pengolahan citra dengan OpenCV
Pengolahan  citra  adalah bidang  studi  yang  mempelajari  tentang manipulasi  dan  analisis  gambar  digital.  Secara  sederhana, pengolahan  citra  dapat  diartikan  sebagai  proses  mengubah  atau meningkatkan  kualitas  gambar  digital  untuk  berbagai  tujuan. Secara  matematis,  citra  digital  direpresentasikan  sebagai  fungsi dua dimensi yang memetakan koordinat (x, y) ke nilai intensitas cahaya (I(x, y)). Nilai intensitas ini dapat bervariasi dari 0 (hitam) hingga  255  (putih)  untuk  gambar grayscale ,  atau  nilai  RGB (merah,  hijau,  biru)  untuk  gambar  berwarna.  Tujuan  utama pengolahan citra adalah untuk meningkatkan kualitas gambar dan mengekstraksi  informasi  yang  berharga  dari  gambar  tersebut. Pengolahan  citra  adalah  bidang  yang  terus  berkembang  dengan banyak potensi untuk aplikasi baru di masa depan [4]. Beberapa
perangkat  lunak  yang  umum  digunakan  adalah  OpenCV, MATLAB, dan Delphi. OpenCV adalah library open-source yang berisi berbagai fungsi dan algoritma untuk pengolahan citra dan Computer  Vision.  OpenCV  tersedia  dalam  berbagai  bahasa pemrograman, termasuk C++, Python, dan Java. Pada penelitian ini  digunakan  OpenCV  untuk  melakukan  berbagai  operasi pengolahan citra [5].
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  dengan  Google  Colab  atau Colaboratory yang merupakan sebuah layanan gratis dari Google, yang  memungkinkan  siapa  saja  untuk  mengedit  dan mengeksekusi kode Python melalui browser. Ini didasarkan pada konsep buku catatan Jupyter dan sangat populer di kalangan data scientists, peneliti,  dan  pendidik  dalam  bidang  ilmu  komputer, khususnya di domain kecerdasan buatan dan data science. Google colab  ini  mendukung  banyak  library  pemrograman  Python populer dan sering diperbaharui untuk memastikan keterjangkauan fungsionalitas terbaru [6].
Colab  mendukung  berbagai  library  Python  populer  yang  biasa digunakan  dalam  machine  learning,  seperti  TensorFlow, PyTorch, Keras, dan OpenCV, serta mengizinkan instalasi library lain jika diperlukan. Karena berbasis cloud, pengguna tidak perlu menginstal perangkat lunak dan terintegrasi dengan Google Drive sehingga  memudahkan  penyimpanan,  akses,  dan  pengelolaan notebook [7].

## 2.2. Edge Detection
Edge detection atau  deteksi  tepi adalah  proses  pengolahan  citra yang  bertujuan  untuk  mendeteksi  perubahan  tajam  dalam intensitas cahaya suatu citra digital. Deteksi tepi bertujuan untuk menandai  bagian  yang  menjadi  detail  citra  dan  memperbaiki detail citra yang kabur karena adanya kerusakan atau efek akuisisi data.  Deteksi  tepi  sangat  penting  dalam  penglihatan  komputer karena dapat membantu dalam menentukan batas objek, orientasi permukaan, dan perubahan sifat material dalam suatu citra [8].
Beberapa  metode  deteksi  tepi  yang  umum  digunakan  dalam pengolahan citra adalah:

## 2.2.1. Metode Sobel
Metode  ini  menggunakan  operator  Sobel  untuk mendeteksi  tepi.  Operator  Sobel  terdiri  dari  dua komponen, yaitu komponen mendatar dan komponen vertikal.  Keduanya  digunakan  untuk  mendeteksi perubahan intensitas lokal dalam citra.

## 2.2.2. Metode Robert
Metode  ini  menggunakan  operator  Robert  untuk mendeteksi  tepi.  Operator  Robert  terdiri  dari  tiga komponen,  yaitu  komponen  mendatar,  komponen vertikal, dan komponen diagonal. Keduanya digunakan  untuk  mendeteksi  perubahan  intensitas lokal dalam citra.
2.2.3. Metode Canny
Metode  ini  menggunakan  operator  Canny  untuk mendeteksi  tepi.  Operator  Canny  terdiri  dari  dua
tahap, yaitu tahap pertama untuk mendeteksi tepi dan tahap kedua untuk memperbaiki hasil deteksi. Metode Canny  lebih  baik  dalam  melakukan  penghitungan deteksi tepi karena outputnya memiliki batas dan tepi yang jelas [9].
Deteksi  tepi  sering  menjadi  langkah  penting  dalam  berbagai proses pengolahan citra seperti segmentasi citra, pengenalan pola, dan  registrasi  citra.  Deteksi  tepi  membantu  mempertajam  dan memperjelas  batas  obyek  dalam  sebuah  citra,  yang  dapat mempermudah  interpretasi  dan  analisis  visual  [10].  Teknik deteksi  tepi  dirancang  untuk  menonjolkan  informasi  struktural penting sambil mengabaikan variasi yang disebabkan oleh noise, dengan  demikian  dapat  membantu  mengurangi  noise  tanpa mengorbankan  informasi  penting  dalam  citra.  Dengan menghilangkan informasi yang tidak penting dan memfokuskan hanya pada tepi, kita dapat mengurangi jumlah data yang diproses dan fokus pada informasi yang paling penting untuk analisis lebih lanjut sehingga pemrosesan lebih efisien.

## 2.3. Tesseract OCR
Tesseract OCR adalah sebuah perangkat lunak pengenal karakter optik  yang  dapat  mengonversi  teks  yang  ada  dalam  gambar menjadi teks yang dapat diedit oleh manusia dan mesin. Tesseract awalnya  dikembangkan  oleh  Hewlett-Packard  pada  tahun  1985 dan  kemudian  dijadikan  sebagai  proyek  sumber  terbuka  (open source) di bawah lisensi Apache pada tahun 2005. Refeerensi web [11].
Tesseract  difavoritkan  karena  akurasinya  yang  tinggi  dalam mengenali  teks  pada  berbagai  bahasa  dan  format  dokumen.  Ia juga  dapat  digunakan  dalam  berkombinasi  dengan  berbagai libraries  dan  frameworks  pemrosesan  gambar  yang  sudah  ada, seperti OpenCV, untuk membentuk solusi pengenalan teks yang kuat. Tesseract memungkinkan pengguna untuk mengambil teks dari  gambar,  potongan-potongan  gambar,  atau  file  PDF  yang telah  di-scan  dan  mengubahnya  menjadi  teks  yang  dapat disimpan  dalam  berbagai  format,  yang  kemudian  bisa  diedit, pencarian  teks,  atau  diolah  lebih  lanjut  untuk  berbagai  tujuan. Guna  mencapai  akurasi  yang  optimal,  biasanya  diperlukan langkah pra-pemrosesan terhadap gambar yang akan diolah oleh Tesseract,  seperti  penyetelan  kontras,  pemotongan,  dan pembersihan noise, untuk memastikan bahwa teks dapat dikenali dengan sebaik mungkin [12].
Terdapat beberapa penelitian  sebelumnya yang telah dilakukan. Penelitian pertama berjudul “Deteksi Nomor Kendaraan Dengan Metode Connected Component Dan Svm” menunjukkan bahwa pelat kendaraan beroda dua dan beroda empat terdeteksi sebanyak 78% [13].  Kemudian penelitian yang berjudul “pengenalan  plat kendaraan  bermotor  dengan  menggunakan  metode  template matching dan deep belief network”.  Studi  tersebut menunjukkan  presentase  keberhasilan  mengenali  pelat  nomor kendaraan sebesar 80% dengan dua puluh kali pengujian [14].
Selanjutnya,  penelitian  yang  berjudul  “Penelitian  Deteksi  Pelat Nomor  Kendaraan  :  Kajian  Pustaka”.  Meskipun  ada  satu penelitian yang berhasil  mencapai akurasi di atas 90%,  metode
pemrosesan gambar dan deep learning masih kurang memuaskan dalam penelitian ini [15].
Berikutnya,  penelitian  yang  berjudul  “Deteksi  Plat  Nomor Kendaraan Bermotor dengan Segmentasi Gambar” Penelitian ini masih  memiliki  banyak  kekurangan  dan  tidak  memiliki  bukti yang cukup untuk pendekatan pendeteksian objek plat kendaraan. Faktor-faktor  seperti  blur  gambar,  jarak  pengambilan  gambar, ukuran gambar, dan konversi tipe data gambar adalah beberapa faktor  penentu  yang  belum  dilakukan.  Sekurang-kurangnya, penelitian  ini  diharapkan  menjadi  sumber  referensi  untuk penelitian  tambahan  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan kemampuan dan efektivitas aplikasi pengolahan gambar ini [16]

## 3. KONSEP PERANCANGAN
Gambar 1. Diagram Alir Proses Penelitian Pada  penelitian  ini,  implementasi  teknik embossing pada  plat kendaraan  untuk  identifikasi  otomatis  berbasis  OpenCV  dapat dilakukan dengan langkah-langkah berikut :
Tahap  pertama  dikumpulkan  dataset  plat  kendaraan  sebagai referensi  untuk  proses  identifikasi.  Lalu  menginstal  OpenCV menggunakan  pip  install  opencv-python  jika  belum  terinstal.
Selanjutnya Import  library yang  dibutuhkan  untuk  pengolahan citra.
Tahap  selanjutnya  dilakukan  pra-pemrosesan  data  dengan menggunakan metode pengolahan citra seperti resize image ,mengubah  RGB  to  Grayscale,  Noise  Filtering  dan segmentasi  karakter  plat  kendaraan.  Edge  detection  diterapkan pada citra uji dan kontur untuk mengekstraksi fitur gambar plat kendaraan yang akan dikenali.
Tahap berikutnya diterapkan metode pengenalan karakter seperti Optical Character Recognition untuk mengidentifikasi karakter- karakter  plat  kendaraan.  Kemudian  dilakukan  verifikasi  dan validasi hasil identifikasi plat kendaraan dengan membandingkan hasil  yang  diperoleh  dengan  database  plat  kendaraan.  Terakhir data  identifikasi  plat  kendaraan  yang  valid  disimpan  ke  dalam
sistem  database  untuk  keperluan  nantinya  seperti  untuk  sistem parkir, tilang elektronik dan sebagainya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Input Citra
Pada tahap ini dikumpulkan citra uji yang berupa plat kendaraan dari berbagai sumber seperti yang terlihat pada Gambar 2. Pada penelitian  ini  dataset  bersumber  dari  Kaggle  dengan  berbagai kondisi  pencahayaan  dan  sudut  pengambilan  gambar.  Fungsi cv2.imread dalam  library  OpenCV  digunakan  untuk membaca  gambar  dari  file.  Fungsi  ini  mengembalikan  sebuah objek  yang  merepresentasikan  gambar  yang  dibaca.  Sedangkan cv2.imshow adalah  sebuah  fungsi  dalam  pustaka  OpenCV yang digunakan untuk menampilkan gambar.
Gambar 2. Input image untuk citra uji, [https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/car-plate-detection]

## 4.2. Penerapan Grayscale
Selanjutnya,  tahap grayscale dalam  pengolahan  citra  yaitu mengkonversi  citra  berwarna  RGB  menjadi  citra  dengan  skala abu-abu,  yang  sangat  berguna  dalam  mengurangi  kompleksitas data dan memperjelas karakter yang terdapat pada plat kendaraan. Penggunaan  OpenCV  memungkinkan  kita  untuk  melakukan pengolahan  ini  dengan  efisien  dan  menerapkan  berbagai  teknik deteksi  dan  pengenalan  karakter.  Sebelum  mengkonversi  citra dari  format  RGB  ke grayscale yang  merupakan  langkah  dasar dalam  pengolahan  citra  yang  dapat  menyederhanakan data  dan
fokus  pada  informasi  penting,  terlebih  dahulu  dilakukan pengubahan  ukuran  dengan  fungsi  resize.  Fungsi  ini  pada  citra sangat berguna dalam berbagai aplikasi pengolahan citra, seperti menyesuaikan  ukuran  gambar  untuk  analisis  lebih  lanjut, meningkatkan kecepatan pemrosesan, atau menyesuaikan gambar ke dalam format yang diinginkan.
OpenCV menyediakan fungsi cv2.resize untuk mengubah ukuran citra.  Dengan  mengubah  ukuran  gambar  pada  tahap  ini,  dapat dipastikan  bahwa  semua  citra  yang  diproses  memiliki  dimensi yang konsisten, yang dapat membantu meningkatkan kinerja dan akurasi    dalam    aplikasi    pengolahan    citra    berikutnya.
66
Mengkonversi  citra  RGB  ke  Grayscale  dengan  menggunakan cv2.COLOR_BGR2GRAY untuk  mengubah  citra  dari  warna RGB (standar OpenCV) menjadi Grayscale .
Gambar 3. Citra Grayscale

## 4.3. Penerapan Noise Filtering
Pada  tahap  ini  diterapkan noise  filtering pada  citra  uji  untuk menghilangkan  atau  mengurangi noise yang  mungkin  terjadi selama pengambilan citra uji atau pada saat pengolahan citra. Ada beberapa  metode  yang  dapat  digunakan untuk  melakukan noise filtering , pada penelitian ini digunakan filter Bilateral . Pemilihan filter ini memiliki kemampuan unik untuk mempertahankan tepi ( edges ) sambil menghaluskan area yang tidak mengandung tepi. Ini sangat penting dalam pengolahan gambar pelat kendaraan di mana  tepi  karakter  perlu  dipertahankan  untuk  deteksi  dan pembacaan  karakter  yang  akurat.  Filter  bilateral  mengurangi noise  tanpa  mengaburkan  tepi,  yang  sangat  berharga  untuk pengenalan karakter optik (OCR). Hasil citra setelah diterapkan fungsi cv2.bilateralFilter terlihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Citra Noise Filtering

## 4.4. Penerapan Edge Detection
Berikutnya  diterapkan edge  detection untuk  mendeteksi  tepi karakter pada citra uji. Pemilihan algoritma Canny karena mampu memberikan  deteksi  tepi  yang  akurat  dan  andal  dengan pengurangan noise yang efektif. Kombinasi teknik gradien ganda dan histeresis membuatnya sangat efisien dalam menemukan tepi yang  signifikan  dalam  sebuah  citra.  Hal  ini  menjadikannya pilihan  yang  populer  dalam  berbagai  aplikasi  pengolahan  citra Tabel 1. Hasil Uji Keberhasilan Identifikasi Plat Otomatis
dan Computer  Vision sehingga  langkah  selanjutkan  diterapkan fungsi algoritma canny yaitu cv2.Canny untuk  mendeteksi tepi.

## Gambar 5. Citra Deteksi Canny
Untuk menghasilkan citra kontur yang menyoroti karakter pada plat  kendaraan,  dapat  digunakan  fungsi findContours seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  6.  Untuk  ekstraksi  dan pengenalan karakter digunakan metode Tesseract OCR ( Optical Character  Recognition )  supaya  karakter  pada  plat  kendaraan dapat teridentifikasi, hasilnya dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 6. Citra Deteksi Canny
Gambar 7. Output berupa deteksi citra plat kendaraan dan karakter yang teridentifikasi
Untuk  menghitung  persentase  keberhasilan  deteksi  plat kendaraan  bermotor  digunakan  rumus  seperti  yang  dituliskan pada persamaan 2.
% = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝐵𝑎𝑔𝑖𝑎𝑛 𝑥 100% (2)
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
No Hasil Deteksi Citra Keluaran Hasil Deteksi Karakter Persentase Keberhasilan 1 90% 2 85.7%
3
71.4%
4
100%
5
100%
6
100% 7 100%
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  berjumlah  7  citra  uji dengan berbagai jenis plat kendaraan bermotor diperoleh rata-rata untuk metode tesseract OCR dalam mendeteksi plat nomor untuk diubah menjadi teks adalah sebesar 92,44%. Setelah melakukan pengujian  deteksi  plat  kendaraan  bermotor,  persentase keberhasilan ditunjukkan seperti pada tabel 1.
Berdasarkan dari data uji diperoleh tingkat keberhasilan 92.44%. Angka  92.44%  menunjukkan  bahwa  sistem  deteksi  plat kendaraan  memiliki  performa  yang  cukup  baik  dan  dapat diandalkan dalam kebanyakan situasi. Namun, masih ada ruang untuk perbaikan untuk mencapai tingkat keberhasilan yang lebih tinggi.  Secara  keseluruhan,  tingkat  keberhasilan  deteksi  sebesar 92.44%  menunjukkan  sistem  yang  cukup  andal,  tetapi  masih memiliki beberapa area untuk peningkatan. Tingkat keberhasilan ini  bisa  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  seperti  kondisi pencahayaan,  kualitas  gambar,  kecepatan  kendaraan,  sudut kamera, dan kejelasan plat nomor. Sistem mungkin bekerja lebih
baik  dalam  kondisi  optimal  dan  bisa  mengalami  penurunan kinerja dalam kondisi yang kurang ideal.
Kesalahan pada deteksi plat kendaraan bermotor dari pengujian terjadi bukan saja karena cara pengambilan citra akan tetapi juga karena gagal pada proses segmentasi, sehingga terdapat beberapa angka dan simbol tidak muncul  bahkan  terjadi  kesalahan.  Kesalahan  deteksi  plat kendaraan bermotor ini dapat dilihat pada Tabel 1.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Teknik embossing pada plat kendaraan merupakan salah satu cara untuk  meningkatkan  kejelasan  karakter  yang  terdapat  pada  plat tersebut  sehingga  mempermudah  proses  identifikasi  otomatis menggunakan  metode  pengolahan  citra.  Setelah  dilakukan pengujian,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  telah  terealisasinya penelitian  tentang  implementasi  teknik embossing pada  plat
kendaraan  untuk  identifikasi  otomatis  berdasarkan  openCV.  Di sini  menggunakan  berbagai  teknik  pengolahan  citra  hingga diperoleh  tingkat  keberhasilan  sebesar  92.44%  yang  berhasil karakternya teridentifikasi otomatis. Untuk meningkatkan tingkat keberhasilan  tersebut  ke  tingkat  yang  lebih  tinggi,  dapat dilakukan beberapa cara diantaranya menggunakan kamera dari sudut pandang yang berbeda untuk mendapatkan citra plat nomor yang lebih lengkap, menambah data uji, menggunakan teknologi AI  dan Machine  Learning ,  serta  melakukan  pelatihan  ulang model  secara  berkala  dengan  data  terbaru  untuk  menangani perubahan  dalam  pola  plat  nomor  dan  kondisi  lingkungan. Penelitian  ini  merupakan  langkah  awal  untuk  mendeteksi  dan mengidentifikasi  plat  kendaraan  secara  otomatis  yang  nantinya memiliki potensi besar untuk diterapkan dalam berbagai aplikasi praktis.  Dengan  akurasi  yang  tinggi  dalam  mengenali  karakter pada  plat  kendaraan,  teknologi  ini  bisa  menjadi  dasar  untuk sistem parkir otomatis, tilang elektronik, manajemen lalu lintas, pengawasan  keamanan,  dan  analisis  data  lalu  lintas. Implementasi  lebih  lanjut  dan  pengujian  dalam  kondisi  nyata akan  memperkuat  efektivitas  dan  keandalannya,  membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut sesuai kebutuhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Brown,  K.  (2020)  'Modern  embossing  techniques  in industrial  applications'.  Industrial  Embossing  Journal. Available  at: https://www.industrialembossingjournal.com (Accessed: 7 May 2024).
[2] Darnell,  R.  (2019)  'Introduction  to  computer  vision  and image processing'.
Available at: https://www.coursera.org/learn/computer-vision (Accessed:
7 May 2024).
[3] Kaehler,  A.  &  Bradski,  G.  (2016)  Learning  OpenCV  3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library. 1st edn.
Sebastopol, CA: O'Reilly Media.
[4] Aris  Budi  S,  Suma'inna,  Hata  Maulana,  2016.  Pengenalan Citra  Wajah  Sebagai  Identifier  Menggunakan  Metode.
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA, Volume VOL 9 NO. 2, pp. 166-175.
[5] Community AlgoStudio. (2024). OpenCV untuk Pengolahan  Citra  dan  Penglihatan  Komputer.  Available at:[ https://community.algostudio.net/open-cv-untuk- pengolahan-citra-dan-penglihatan-komputer/ ] (Accessed: 8 May 2024).
[6] Brian  Kim,  Graham  Henke,  2021.  Easy-to-Use  Cloud Computing for Teaching Data. Journal of Statistics and Data Science  Education,  Volume  VOL.  29,  NO.  S1,  p.  S103– S111.
[7] Mark  J.  Nelson,  Amy  K.  Hoover,  2020.  Notes  on  Using Google Colaboratory in AI Education. Trondheim, Norway, ITiCSE, pp. 533-534.
[8] Putu  Teguh  Krisna  Putra,  N.  K.  A.  W.,  2014.  Pengolahan Citra Digital Deteksi Tepi Untuk. MERPATI, Volume VOL.
2, NO. 2, pp. 253-261.
[9] Amri,  Egi  Fransisco  Saputra,  M.  Farel  Antonio,  Sinyo Kasanova,  2022.  Deteksi  Tepi  pada  Pengolahan  Citra
Digital Menggunakan Matlab. MDP STUDENT CONFERENCE (MSC), pp. 224-230.
[10] Wang, B., Wang, Y., Sui, X. et al. Gradient domain weighted guided  image  filtering.  SIViP  17,  4097–4105  (2023). https://doi.org/10.1007/s11760-023-02641-9
[11] Tesseract Community. (2024). Tesseract OCR. Available at: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract (Accessed: 8 May 2024).
[12] Prabowo Budi  Utomo,  Ibnu  Mas'ud  Luthfi, M. Nur Fu'ad, M. Mujiono, 2024. Penerapan Optical Character Recognition(OCR)  Dengan  Text-To-Speech(TTS)  dalam Konversi  Gambar  ke  Suara.  Jurnal  Vocational  Teknik Elektronika  dan  Informatika,  Volume  Vol  11,  No  4  ,  pp. 415-423.
[13] Budianto,  A.,  Adji,  T.  B.,  &  Hartanto,  R.  (2015).  Deteksi Nomor  Kendaraan  Dengan  Metode  Connected  Component Dan Svm. Jurnal Teknologi Informasi Magister Darmajaya, 1(01), 106–117.
[14] M.  Michael,  F.  Tanoto,  E.  Wibowo,  F.  Lutan,  and  A. Dharma,  “Pengenalan  Plat  Kendaraan  Bermotor  dengan Menggunakan Metode Template Matching dan Deep Belief Network,”  MATRIK  J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan Rekayasa  Komput.,  vol.  19,  no.  1,  pp.  27–36,  2019,  doi: 10.30812/matrik.v19i1.475.
[15] D.  S.  Ramadhansyah  and  A.  Kurniawardhan,  “Penelitian Deteksi  Pelat  Nomor  Kendaraan  :  Kajian  Pustaka,”  J. Autom., vol. 2, no. 1, p. 5, 2019
[16] Y. O. L. Rema, “Deteksi Plat Nomor Kendaraan Bermotor dengan Segmentasi Gambar,” Jurnal Saintek Lahan Kering, pp. 20-23, 2019.