How to cite: Hadiningrum, T. R., Suakanto, S., & Musnansyah, A. (2024). Pengembangan Backend Aplikasi Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Indonesia. Syntax Literate . (9)3. http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v9i3 E-ISSN: 2548-1398
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 9, No. 3, Maret 2024

## PENGEMBANGAN  BACKEND  APLIKASI  PENGENALAN  PLAT  NOMOR KENDARAAN INDONESIA
Tiara Rahmania Hadiningrum 1 , Sinung Suakanto 2 , Ahmad Musnansyah 3
Universitas Telkom, Bandung, Jawa Barat, Indonesia 1,2,3
Email: tiararahmania05@gmail.com 1 , sinung@telkomuniversity.ac.id 2 ahmadanc@telkomuniversity.ac.id 3

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah Application Programming Interface (API) menggunakan framework Flask dalam sistem Automatic Number Plate  Recognition  (ANPR)  untuk  mengenali  pelat  nomor  kendaraan  secara otomatis.  Pesatnya  perkembangan  teknologi  pembelajaran  mendalam  yang memungkinkan inovasi dalam pengenalan pelat nomor kendaraan, yang memiliki berbagai aplikasi penting seperti penegakan hukum, manajemen parkir, pengaturan lalu  lintas,  dan  lain-lain.  Metode  pengembangan  API  ini  melibatkan  pengujian terhadap 200 gambar, di mana 198 gambar berhasil mendeteksi pelat nomor dengan baik. Hasil penelitian ini adalah modul back end yang menyediakan fungsi lengkap bagi klien, memungkinkan mereka untuk menjalankan proses bisnis utama dengan efektif. Kesimpulannya, penggunaan framework Flask dalam mengembangkan API ANPR  ini  berhasil  memberikan  solusi  yang  dapat  diandalkan  dalam  mengenali pelat nomor kendaraan secara otomatis dan efisien.
Kata kunci : API, Flask, Automatic Number Plate Recognition

## Abstract
This research aims to develop an Application Programming Interface (API) using the Flask framework in the Automatic Number Plate Recognition (ANPR) system for automatic vehicle plate recognition. The rapid development of deep learning technology that enables innovation in vehicle plate recognition, which has various important  applications  such  as  law  enforcement,  parking  management,  traffic regulation, and others. The method of developing this API involves testing with 200 images, where 198 images successfully detected the license plate well. The result of this  research  is  a  back-end  module  that  provides  complete  functions  for  clients, allowing them to run their main business processes effectively. In conclusion, the use of the Flask framework in developing this ANPR API has successfully provided a reliable solution for automatic and efficient vehicle plate recognition.
Keywords: API, Flask, Automatic Number Plate Recognition

## Pendahuluan
Menurut  informasi  dari  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  tahun  2020,  terdapat 136.137.451 kendaraan bermotor ( Ardiansyah & Soliha 2022 ). Di antaranya sebanyak
15.797.746 mobil penumpang, 233.261 bus, 5.083.405 mobil barang, dan 115.023.039 sepeda  motor  (Fakhri  &  Sukarnoto  2023).  Sementara  pada  tahun  2019  terdapat 133.617.012 kendaraan bermotor. Dalam waktu satu tahun jumlah kendaraan bermotor ini mengalami peningkatan sekitar 2.18 %.
Banyaknya  kendaraan  yang  beroperasi  di  Indonesia  tentunya  dapat  dibedakan dengan pelat nomor kendaraan yang merupakan identitas dari kendaraan maupun pemilik kendaraan.  Pelat  nomor  atau  Tanda  Nomor  Kendaraan  Bermotor  (TKNB)  merupakan tanda yang wajib dipasang pada setiap kendaraan, sesuai dengan UU nomor 22 Tahun 2009 pasal 68 ayat 1 tentang lalu lintas (Andriano, 2021).
Dampak  dari  jumlah  kendaraan  yang  meningkat  dapat  menyebabkan  terjadinya pelanggaran  lalu  lintas  (Chalid,  2019).  Pelanggaran  tersebut  diantaranya  seperti menerobos lampu merah, berkendara melawan arus, pelanggaran rambu lalu lintas, dan lainnya.
Berdasarkan data dari Pusat Informasi Kriminal Nasional (Pusiknas) Kepolisian RI (POLRI) tahun 2021, terdapat 2,12 juta pelanggaran lalu lintas di Indonesia. Pelanggaran tersebut terbagi menjadi 879.962 pelanggaran berat, 269.996 pelanggaran sedang, dan 965.286 pelanggaran ringan (Sadya, 2022). Pelanggaran lalu lintas dapat menyebabkan terjadinya kecelakaan lalu lintas.
Banyaknya jumlah pelanggaran lalu lintas yang terjadi di Indonesia diakibatkan karena pihak kepolisian tidak mungkin mengawasi kendaraan di jalan selama 24 jam dan mengawasi  di  mana  saja.  Oleh  karena  itu,  peningkatan  jumlah  kendaraan  bermotor memicu tingginya kebutuhan akan teknologi untuk memantau dan mengatur lalu lintas, sebab pengawasan secara manual tidak dapat dilakukan karena pemborosan tenaga dan juga waktu (Gnanaprakash et al., 2021).
Dengan  adanya  teknologi  yang  mampu  memantau  dalam  mengawasi  kendaraan selama  24  jam  serta  menyimpan  bukti  apabila  terjadi  pelanggaran  akan  membuat pengguna  jalan  merasa  terawasi  pada  saat  melakukan  aktivitas  di  ruang  lalu  lintas, sehingga mereka berpikir dua kali untuk melakukan pelanggaran (Sambodo & Ganang, 2021).  Selain  itu,  dengan  menggunakan  teknologi  akan  mengurangi  perdebatan  di lapangan antara petugas dengan pelanggar, peluang terjadinya KKN (korupsi, kolusi dan nepotisme)  lebih  kecil,  dan  meningkatnya  pembuktian  apabila  terdapat  komplain  dari pelanggar lalu lintas (Marhaenjati, 2020).
Intelligent Transport System (ITS) adalah seperangkat teknologi yang digunakan untuk meningkatkan efisiensi, keamanan, dan kualitas layanan transportasi. Subsistem terpenting dari ITS adalah Automatic Number Plate Recognition (ANPR) (Gunawan et al., 2017). ANPR merupakan sistem cerdas yang memiliki kemampuan untuk mengenali karakter  pada  pelat  nomor  kendaraan  (Gunawan  et  al.,  2017).  Sistem  ANPR  salah satunya  dapat  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  lalu  lintas  dengan  cara mengidentifikasi kendaraan yang melintas di jalan raya.
ANPR memiliki peran untuk membantu sistem manajemen parkir, dan beberapa sistem  di  mana  otorisasi  sangat  dibutuhkan.  Hal  ini  akan  sangat  membantu  petugas keamanan  untuk  menghemat  waktu  mereka  dengan  mengotomatisasi  proses (Gnanaprakash et al., 2021). ANPR juga digunakan sebagai bagian dari pengelolaan aset dengan bantuan image processing . Sebagai contoh dapat digunakan untuk mendata data- data aset kendaraan milik perusahaan yang mau keluar atau masuk dari parkir kendaraan. (Suakanto et al., 2021).
Penerapan  ANPR  di  Indonesia  sendiri  terdapat  pada  salah  satu  mekanisme Electronic  Traffic  Law  Enforcement  (ETLE)  yaitu  dengan  mencocokkan  foto  nomor
polisi  atau  TKNB  dengan  hasil  pembacaan  perangkat  lunak  yang  didukung  ANPR (Saputri, 2021).
ETLE  merupakan  implementasi  teknologi  informasi  untuk  menangkap pelanggaran  dalam  berlalu  lintas  secara  elektronik  sebagai  cara  untuk  mendukung keamanan, ketertiban, keselamatan dan ketertiban dalam berlalu lintas (Saputri, 2021). Dengan  adanya  ETLE  yang  menggunakan  ANPR  mampu  menyelesaikan  perkara pelanggaran  lalu  lintas  di  wilayah  hukum  Polresta  Surabaya,  dilihat  dari  dampak turunnya jumlah pelanggaran lalu lintas (Nagendra & Sushanty, 2022).
Implementasi ANPR di Indonesia selain dapat mencatat pelanggaran yang terjadi, dapat  juga  mendeteksi  pencurian  atau  kehilangan  kendaraan,  mendeteksi  penggunaan pelat nomor palsu, pemantauan pajak kendaraan, pengawasan parkir illegal, pencatatan kendaraan  masuk  dan  keluar  gedung  parkir,  serta  pencatatan  data  kendaraan  yang melintasi jalan tol atau jalan layang (Siahaan, 2022).
Penelitian  ini  membahas  bagaimana  cara  mengembangkan  aplikasi  yaitu  bagian frontend untuk melakukan deteksi plat nomor kendaraan. Penelitian ini tidak membahas tentang metode atau algoritmanya karena lebih banyak berfokus kepada pengembangan aplikasi  untuk  digunakan  sebagai  hasil  akhir  dari  aplikasi.  Adapun  algoritma  yang digunakan telah merujuk kepada penelitian yang sebelumnya yang telah dikembangkan oleh (Wansen & Suakanto, 2021). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah Application Programming Interface (API) menggunakan framework Flask dalam sistem Automatic Number Plate Recognition (ANPR) untuk mengenali pelat nomor kendaraan secara otomatis.

## Metode Penelitian
Perancangan  aplikasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  model  konseptual  yang telah dikembangkan  oleh  Hevner.  Kerangka  kerja  atau  model  konseptual  tersebut digunakan  untuk  dapat  memahami,  menerapkan  serta  mengevaluasi  penelitian  sistem informasi yang menggunakan paradigma design science dan behaviour science (Hevner et al.,2004).
Gambar 1. Model Konseptual
Berdasarkan Gambar 1, terdapat tiga elemen yang digunakan pada penelitian ini. Elemen yang pertama adalah lingkungan. Lokasi dimana hal yang menarik untuk diteliti merupakan definisi dari lingkungan. Pada gambar tersebut lingkungan dibagi menjadi dua diantaranya people, organization dan technology. People menjelaskan siapa yang terlibat dalam  penelitian  dalam  penelitian  ini  mobil  dengan  pelat  kendaraan  Indonesia. Organization menjelaskan  objek  penelitian,  yang  mana  pada  penelitian  ini  adalah  PT. Amanin  yang  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  pengembang  sistem manajemen  video  dan  analisis  video  yang  didukung  oleh  Artificial  Intelligent  (AI). Sementara technology menjelaskan alat atau perangkat yang digunakan dalam penelitian, seperti pada penelitian ini technology tersebut teknologi pengembangan aplikasi web dan database (MySQL).
Untuk  mengembangkan  sistem  ini  maka  digunakan  metodologi  rekayasa  teknik. Metodenya dapat dijelaskan dengan urutan seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar 2. Metodologi Penelitian

## Identifikasi Kebutuhan dan Analisa
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  kebutuhan  identifikasi  kebutuhan  terutama  pada  obyek penelitian

## Perancangan
Pada tahap ini, dilakukan perancangan untuk sistem-sistem yang akan dikembangkan.

## Implementasi
Jika  tahap  perancangan  sudah  selesai,  maka  tahap  selanjutnya  untuk  melakukan implementasi dalam bentuk pemrograman aplikasi dan pengembangan sistem informasi yang dibutuhkan.

## Pengujian
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengujian  dari  hasil  dari  implementasi.  Di  dalamnya dilakukan juga tahapan untuk menguji kesesuaian dengan kebutuhan di awal.

## Hasil dan Pembahasan
Untuk hasil implementasi API dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

## API Terkait Kirim Gambar
Untuk API pengiriman gambar dapat dilihat dengan contoh seperti pada gambar di bawah ini.

## Gambar 3. API Terkait Kirim Gambar
Pada API ini akan ada return berupa message id (UUID) yang nantinya dapat digunakan untuk mengecek hasil dari proses deteksi plat nomor.

## API Terkait Cek Hasil Gambar Tertentu
API ini digunakan untuk melihat hasil dari gambar tertentu. Salah satu parameter masukan  adalah  message  id  (UUID)  yang  digunakan  sebagai  identifier  dari  tahap sebelumnya.
Gambar 4. API Terkait Cek Hasil Gambar Tertentu
Pada API ini akan ada return berupa url terkait dengan original image, hasil OCR dan juga hasil deteksinya.

## API Terkait Ambil Semua Gambar
API  ini  digunakan  untuk  melihat  semua  hasil  yang  telah  dimasukkan  ke  dalam sistem  (get-all).  Returnya  berupa  list  atau  kumpulan  dari  data-data  dari  proses  deteksi atau pengenalan dari tahap sebelumnya.

## Gambar 5. API Terkait Ambil Semua Gambar

## Hasil Uji Integrasi
Pada  tahap  selanjutnya  adalah  menguji  hasil  integrasi  antara  aplikasi  frontend dengan  API  yang  telah  dibuat  beserta  mencocok  hasil-hasil  yang  diperoleh.  Tabel  1 merupakan hasil segmentasi karakter pada aplikasi yang dihasilkan.
Tabel 1. Hasil Segmentasi Karakter No Gambar Segmentasi
1 2
No Gambar
Segmentasi
3 4 .. .. .. 198
Adapun hasil dari segmentasi tersebut menghasilkan character recognition seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil dari Segmentasi No Segmentasi Karakter Pengenalan Karakter
1 2 3 4
5
No Segmentasi Karakter Pengenalan Karakter …
198
Implementasi  API  dalam  sistem  adalah  langkah  penting  dalam  memastikan fungsionalitas dan interaksi yang efektif antara berbagai komponen. Evaluasi kinerja API melibatkan beberapa aspek, mulai dari keberhasilan pengiriman dan pemrosesan gambar hingga kemampuan API untuk memberikan informasi yang akurat dan relevan kepada pengguna. Dalam pengujian yang dilakukan, API pengiriman gambar terbukti responsif dan mampu menghasilkan UUID sebagai identifier untuk proses selanjutnya. Sementara itu, API cek hasil gambar berhasil memberikan URL terkait dengan gambar asli, hasil OCR, dan hasil deteksi plat nomor, memberikan pengguna akses yang lengkap terhadap informasi yang mereka butuhkan (Nurhidayat, 2020).
Selain itu, API ambil semua gambar juga memberikan kontribusi penting dengan mengumpulkan  dan  menampilkan  hasil  deteksi  atau  pengenalan  gambar  yang  telah dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Ini  memudahkan  pengguna  dalam  melihat  riwayat  dan status gambar yang telah mereka proses sebelumnya (Fauzi et al, 2023). Hasil uji integrasi antara aplikasi frontend dengan API menunjukkan konsistensi data dan kesesuaian antara antarmuka pengguna dengan respons yang diberikan oleh API. Perbandingan antara hasil yang diharapkan dengan hasil yang diperoleh dari uji coba juga memberikan pemahaman yang  lebih  mendalam  mengenai  kinerja  dan  efektivitas  API  dalam  mendukung fungsionalitas aplikasi yang lebih luas.
Evaluasi implementasi API ini memberikan gambaran yang jelas mengenai kualitas dan  keberhasilan  penggunaan  API  dalam  sistem.  Hal  ini  penting  untuk  memastikan bahwa API tidak hanya berfungsi secara teknis, tetapi juga dapat memenuhi kebutuhan dan  ekspektasi  pengguna  dengan  baik.  Dengan  pemahaman  yang  mendalam  terhadap kinerja API, langkah-langkah perbaikan dan pengembangan selanjutnya dapat dilakukan untuk  meningkatkan  pengalaman  pengguna  dan  efisiensi  sistem  secara  keseluruhan (Susatyono, 2021).

## Kesimpulan
Pada  penelitian  ini,  berhasil  dikembangkan  sebuah  layanan  web  backend  (API) yang dapat diakses oleh bagian frontend. Keberhasilan ini menandakan langkah penting dalam  meningkatkan  fungsionalitas  dan  kegunaan  sistem  Automatic  Number  Plate Recognition (ANPR) secara keseluruhan. Dengan menjalin koneksi yang handal antara backend  dan  frontend,  sistem  dapat  dengan  lancar  memproses  dan  menampilkan  hasil pengenalan  pelat  nomor  kendaraan  kepada  pengguna.  Integrasi  ini  tidak  hanya mempermudah alur kerja tetapi juga meningkatkan aksesibilitas dan efisiensi dari sistem ANPR,  menjadikannya  solusi  yang  layak  untuk  berbagai  aplikasi  dunia  nyata  seperti penegakan hukum, manajemen parkir, dan pengendalian lalu lintas.

## BIBLIOGRAFI
Andriano, J. K. (2021). Aplikasi Citra Pencatat Plat Nomor Kendaraan Pada Pintu Parkir Menggunakan  Metode  Template  Matching. Journal  of  Engineering,  Computer
Science and Information Technology (JECSIT) .1.
Ardiansyah, M. A., & Soliha, E. (2022). Pengaruh Kualitas Produk, Persepsi Harga dan Promosi  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Sepeda  Motor  Vario  150cc  di  Desa Demaan Kota Jepara. YUME: Journal of Management , 5 (1), 339-349.
Chalid,  N.  I.  (2019).  Dampak  Peningkatan  Kendaraan  Bermotor  Terhadap  Tingkat Kecelakaan  di  Kota  Palopo. Pena  Teknik:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu-Ilmu  Teknik 3. https://doi.org/10.51557/pt_jiit.v3i1.174
Fakhri,  M.  I.,  &  Sukarnoto,  T.  (2023).  Analisis  Chassis  Mobil  Hemat  Energi  Untuk Kontes Kmhe Tipe Prototype Team Hmm Usakti. Jurnal Penelitian Dan Karya Ilmiah Lembaga Penelitian Universitas Trisakti , 330-336. Fauzi,  A.  A.,  Harto,  H.,  Mulyanto,  &  Wulandari,  R.  (2023). Pemanfaatan  Teknologi Informasi  di  Berbagai  Sektor  Pada  Masa  Society  5.0 .  PT.  Sonpedia  Publishing Indonesia.
Gnanaprakash,  V.,  Kanthimathi,  N.,  &  Saranya,  N.  (2021).  Automatic  number  plate recognition  using  deep  learning.  IOP  Conf  Ser  Mater  Sci  Eng  1084. https://doi.org/10.1088/1757-899x/1084/1/012027
Gunawan,  T.S.,  Mutholib,  A.,  &  Kartiwi,  M.  (2017).  Performance  evaluation  of automatic number plate recognition on android smartphone platform. International Journal of Electrical and Computer Engineering . 7.
https://doi.org/10.11591/ijece.v7i4.pp1973-1982
Nurhidayat, S. (2020). Pertanggungjawaban Pidana Pelaku Pelanggar Lalu Lintas Via Electronic Traffic Law Enforcement (ETLE) Yang Menggunakan Kendaraan Atas Nama Orang Lain.
Marhaenjati,  B.,  2020.  Kamera  Pengawas  Jadi  Cara  Baru  Menindak  Pelanggar  Lalin. https://www.beritasatu.com/news/598318/kamera-pengawas-jadi-cara-baru- menindak-pelanggar-lalin.
Nagendra,  A.  P.,  &  Sushanty,  V.  R.  (2022).  Efektivitas  Penerapan  E-Tilang  Dalam Penindakan  Pelanggaran  Lalu  Lintas  Di  Wilayah  Hukum  Polrestabes  Surabaya. Jurnal Tatapamong . 143–154.
Sadya,  S.  (2022).  Polri  Catat  2,12  Juta  Pelanggaran  Lalu  Lintas  pada  2021  [WWW Document]. https://dataindonesia.id/ragam/detail/polri-catat-212-juta- pelanggaran-lalu-lintas-pada-2021.
Sambodo,  B.  P.,  &  Ganang,  G.  (2021). Pelaksanaan  Sistem  E-Tilang  Di  Kota  Jambi Dalam Mewujudkan Smart City (Doctoral dissertation, Ilmu Pemerintahan).
Saputri, F. (2021). Pemberlakuan Electronic Traffic Law Enforcement (ETLE) Pengganti Tilang Konvensional di Indonesia [WWW Document].
https://heylawedu.id/blog/pemberlakuan-electronic-traffic-law-enforcement-etle- pengganti-tilang-konvensional-di-indonesia.
Siahaan, A. A. (2022). Penerapan Electronic Traffic Law Enforcement (ETLE) Titik HR Soebrantas Bagi Pelanggar Lalu Lintas Pengguna Handphone Oleh Kendaraan
Roda 4 Di Wilayah Hukum Polda Riau (Doctoral dissertation, Universitas Islam Riau).
Suakanto,  S.,  Nuryatno,  E.  T.,  Fauzi,  R.,  Andreswari,  R.,  &  Yosephine,  V.S.  (2021).
Conceptual Asset Management framework: A Grounded Theory Perspective, in: 2021  International  Conference  Advancement  in  Data  Science,  E-Learning  and Information Systems, ICADEIS 2021. https://doi.org/10.1109/ICADEIS52521.2021.9701948 Susatyono,  J.  D.  (2021).  Kecerdasan  Buatan,  Kajian  Konsep  dan  Penerapan. Penerbit
Yayasan Prima Agus Teknik , 1-151.

## Copyright holder:
Tiara Rahmania Hadiningrum, Sinung Suakanto, Ahmad Musnansyah (2024)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: