Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit
Penerapan  Metode  Transformasi  Ruang  Warna YCbCr ,  TSL,  Dan  HIS  Pada Proses Segmentasi Citra Plat Nomor Kendaraan Bermotor
Teguh Arifianto 1 , Dwi Santosa 2 , dan Erri Wahyu Puspitarini 3
1 Teknologi Elektro Perkeretaapian, Politeknik Perkeretaapian Indonesia, Madiun, Indonesia
2,3 Teknik Informatika, STMIK Yadika Bangil, Pasuruan, Indonesia
email: 1 teguh@ppi.ac.id1, 1 dwisantosa@mhs.stmikyadika.ac.id 2 , www.erri@stmik-yadika.ac.id 3

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 6 Mei 2020 Direvisi - Disetujui 8 Mei 2020 Dipublikasi Juni 2020 Pemanfaatan  peralatan  yang  menerapkan  identifikasi  citra  plat  nomor  kendaraan  bermotor  sudah banyak digunakan misalnya pada manajemen parkir, pencarian tindak pencurian kendaraan, dan sistem pengawasan  lalu  lintas.  Pada  umumnya  tahapan  identifikasi  plat  nomor  kendaraan  bermotor  dibagi menjadi  tiga  tahapan  yaitu,  deteksi  plat  nomor,  segmentasi  karakter,  serta  pengenalan  karakter.  Dari ketiga tahapan tersebut bagian sulit dan penting yang mempengaruhi langsung hasil akurasi pengenalan karakter  terletak  pada  bagian  segmentasi  karakter.  Dalam  penelitian  ini  penulis  akan  melakukan penelitian  mengenai  segmentasi  aksara,  dimana  segmentasi  aksara  merupakan  salah  satu  tahapan penting  yang  harus  dilakukan  sebelum  melakukan  pengidentifikasian  plat  nomor.  Metode  segmentasi yang  digunakan  adalah  dengan  menerapkan  metode  transformasi  ruang  warna  YCbCr,  TSL,  dan  HIS pada beberapa warna plat nomor kendaraan bermotor, antara lain yaitu plat nomor kendaraan bermotor dengan warna dasar putih, hitam, merah, dan kuning. Hasil yang didapatkan dari penelitian dengan 100 citra uji  menunjukkan bahwa  metode  transformasi  ruang  warna  YCbCr  memiliki  tingkat akurasi paling tinggi yaitu 91,96 %, kemudian metode transformasi ruang warna TSL dengan tingkat  akurasi 89,59 % dan selanjutnya adalah metode transformasi ruang warna HIS yang memiliki tingkat akurasi 88,73 %.
Katakunci:
plat nomor segmentasi aksara transformasi ruang warna

## ABSTRACT
Keyword: number plate character segmentation color space transformation
Utilization  of  equipment  applying  image  identification  number  plates  of  motor  vehicles  are  already widely  used,  for  example  in  parking  management,  search  vehicle  theft  and  traffic  control  systems.  In general,  the  stages  of  motor  vehicle  identification  number  plate  is  divided  into  three  phases,  number plate detection, character segmentation, and character recognition. Of the three stages are difficult and important  part  that  affects  directly  the  results  of  character  recognition  accuracy  lies  in  the  character segmentation.  In  this  research  the  author  will  do  research  on  image  segmentation.  The  segmentation method that used is by applying the color space transformation method YCbCr, TSL and HIS on some color plates of the motor vehicle, such as motor vehicle license plates with a base color of white, black, red and yellow. The result obtained from studies with 100 test images bring up the fact that the YCbCr color  space  transformation  method  has  the  highest  degree  of  accuracy  91,96%,  then  TSL  color  space transformation  method  with  89,59%  accuracy  and  the  HIS  color  space  transformation  method  has 88,73% accuracy
DOI Artikel:
10.35891/explorit.v12i1.2010
@2020 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
Alat transportasi yang saat ini mempunyai peranan sangat besar bagi kebutuhan manusia adalah kendaraan bermotor. Hal tersebut menyebabkan meningkatnya  penggunaan  transportasi  kendaraan  bermotor.  Dengan  peningkatan  populasi  pengguna  kendaraan  bermotor  akan  mengakibatkan meningkatnya  masalah  yang  terjadi  pada  pelanggaran  lalu  lintas  dan  juga  sistem  keamanan.  Karena  masalah  tersebut,  identifikasi  plat  nomor kendaraan bermotor dapat diterapkan untuk mengatasi pengendalian kendaraan yang efektif  [1]. Penggunaan alat-alat yang menerapkan identifikasi plat  nomor  kendaraan  sudah  banyak  digunakan  seperti  manajemen  parkir,  pencarian  tindak  pencurian  kendaraan  [2],  pencarian  kendaraan  yang diduga sebagai alat perampokan dan sistem pengawasan lalu lintas [3].
Secara  umum  terdapat  3  tahapan  identifikasi  plat  nomor  kendaraan  [4]–[6]  yaitu  deteksi  plat  nomor,  segmentasi  karakter,  dan  pengenalan karakter. Dari ketiga tahapan tersebut  bagian sulit dan penting yang mempengaruhi langsung hasil akurasi pengenalan karakter terletak pada bagian segmentasi  karakter  [5],  [7].  Pada  setiap  penelitian  mengenai  identifikasi  plat  nomor  kendaraan  bermotor  pasti  mempunyai  ruang  lingkup  yang berbeda-beda,  sebagian  penelitian  melakukan  keseluruhan  tahapan,  namun  ada  juga  yang  mengerjakan  beberapa  tahapan  saja  serta  ada  penelitian yang melakukan satu tahapan.
Penelitian yang melakukan keseluruhan dari tahapan identifikasi plat nomor kendaraan misalnya pada penelitian dari [1], algoritma morphology digunakan  pada  tahap  deteksi  plat  nomor, varians  projection pada  segmentasi,  dan template  matching pada  pengenalan  karakter.  Penelitian  yang memiliki  ruang  lingkup  hanya  satu  tahapan,  seperti  pada  penelitian  [7],  metode otsu dibandingkan  dengan  metode Bernsen pre-procesing untuk menghilangkan  efek  kemiripan  gambar  guna  menentukan  nilai threshold yang  cocok  dan varians  projection segmentasi  karakter.  Penelitian  pada tahap pengenalan karakter dapat dilakukan pada proses klasifikasi dengan metode LVQ dengan ekstraksi fitur menggunakan HOG [8]–[10].
Penelitian yang menerapkan beberapa tahapan misalnya seperti pada penelitian  [11] dilakukan tahapan segmentasi kolom terhadap suatu citra yang dimulai dari sisi paling kiri sampai sisi paling kanan citra plat nomor. Kemudian dilakukan tahapan pengenalan plat nomor sepeda motor dengan
menggunakan metode jarak Euclidean . Salah satu kekurangan dari penelitian tersebut adalah pengaruh tingkat kecerahan pada citra plat nomor yang tidak  terminimalisir  sehingga  segmentasi  karate  kurang  maksimal,  kemudian  untuk  meminimalkan  resiko  kesalahan  pengenalan  dikarenakan kemiripan hasil pengenalan dalam proses pengenalan sebaiknya menggunakan ekstraksi ciri yang lain yang dapat menghasilkan ciri lebih baik untuk keseluruhan karakter [11].
Terdapat beberapa penelitian tentang segmentasi citra yang membahas tentang nilai kecerahan seperti pada hasil penelitian [12] dengan metode segmentasi  transformasi  ruang  warna  YCbCr  dapat  disimpulkan  bahwa output  image Y  sama  halnya  dengan image  grayscale atau  keabu-abuan dengan nilai asli dari sample image sedangkan Cr mempunyai kemurnian warna yang cukup tinggi, dimana image yang terdeteksi benda lebih terang. Sedangkan  untuk  Cb  adalah  mempunyai  nilai  yang  digelapkan  sehingga  terlihat  perbedaan  yang  sedikit  mencolok  [12].  Selanjutnya  dari  hasil penelitian [13] diperoleh hasil bahwa citra yang diuji terdapat kulit yang terang atau terkena pencahayaan yang terlalu gelap, tidak terdeteksi sebagai kulit, setelah citra tersebut dihilangkan persentase tingkat keberhasilannya meningkat. Kemudian dari hasil penelitian [14] mengenai deteksi dengan menggunakan transformasi ruang warna HIS mempunyai ketepatan yang cukup baik dengan akurasi kesesuaian sebesar 85%.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  ruang  lingkup  satu  tahapan  saja  yaitu  segmentasi  karakter  dengan  landasan  bahwa  segmentasi  karakter merupakan  tahapan paling  penting  dari  ketiga tahapan  identifikasi  plat nomor  kendaraan  serta  menjadi  penelitian  eksperimen untuk  menambahkan referensi  segmentasi  karakter  pada  plat  nomor  kendaraan  bermotor  guna  mengembangkan  saran  dari  penelitian  [9].  Dalam  penelitian  ini  akan melakukan segmentasi karakter menggunakan metode transformasi ruang warna YCbCr, TSL dan HIS untuk melakukan segmentasi citra plat nomor kendaraan  bermotor  beberapa  warna  plat  nomor  kendaraan  bermotor,  antara  lain  yaitu  plat  nomor  kendaraan  bermotor  dengan  warna  dasar  putih, warna hitam, warna merah serta plat nomor kendaraan bermotor berwarna kuning. Untuk mendapatkan hasil pengenalan jenis aksara tulisan yang baik dibutuhkan segmentasi obyek  yang optimal  [15]. Masing-masing hasil segmentasi diharapkan dapat menunjukkan hasil akurasi yang baik sehingga dapat menjadi dasar untuk dikembangkan pada tahapan-tahapan identifikasi plat nomor kendaraan lainnya seperti deteksi plat nomor serta pengenalan karakter plat nomor kendaraan bermotor.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1 Gambaran Umum Sistem
Penelitian  ini  diawali  dengan  proses input citra  plat  nomor  kendaraan  bermotor.  Selanjutnya  dari  masing-masing  citra  plat  nomor didapatkan nilai RGB ( Red , Green , dan Blue ). Setelah didapatkan nilai RGB dari masing-masing citra plat nomor, dilanjutkan dengan proses segmentasi citra. Segmentasi citra yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan transformasi ruang warna YCbCr , TSL , dan HIS . Output yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini  yaitu  mensegmentasi  plat  nomor  kendaraan  bermotor  dengan  menggunakan  transformasi  ruang  warna YCbCr , TSL , dan HIS .
Gambar 1. Rancangan sistem
2.2 Inpu t Citra Penelitian  ini  menggunakan  data input citra  plat  nomor  kendaraan  bermotor.  Plat  nomor  tersebut  berwarna  putih,  hitam,  merah,  dan kuning. Data yang digunakan sebanyak 100 data citra plat nomor kendaraan bermotor. Ukuran plat nomor kendaraan bermotor yaitu berukuran 200x150 piksel dan berformat file jpeg (*.jpeg).
(c)
(d)
Gambar 2. Citra plat nomor kendaraan berwarna (a) putih, (b) hitam, (c) merah, dan (d) kuning
2.3 Nilai RGB ( Red , Green , dan Blue ) Dari masing-masing citra plat nomor kendaraan bermotor akan mendapatkan nilai RGB ( Red , Green , dan Blue ) dari masing-masing citra input .
2.4 Proses Segmentasi
Citra kemudian disegmentasi untuk melakukan pemisahan antara piksel yang bukan merupakan karakter dan yang merupakan karakter dari citra plat nomor kendaraan bermotor. Rumus yang digunakan untuk mendapatkan nilai Y, Cb dan Cr  dapat dituliskan pada persamaan (1), (2), dan (3).
𝑌 = 0.299 ∗ 𝑅 + 0.587 ∗ 𝐺 + 0.114 ∗ 𝐵 ................................................................................................................................................................... (1) 𝐶𝑏 = 128 + (−0.169 ∗ 𝑅 − 0.331 ∗ 𝐺 + 0.500 ∗ 𝐵 ................................................................................................................................................ (2)
𝐶𝑟 = 128 + (0.500 ∗ 𝑅 − 0.419 ∗ 𝐺 − 0.081 ∗ 𝐵) .................................................................................................................................................. (3)
dimana Y adalah luminance , Cb adalah crominance blue , Cr adalah c rominance red , R adalah nilai red dari suatu piksel , G adalah nilai green dari suatu piksel, dan B adalah nilai blue dari suatu piksel.
Untuk memperoleh masing masing nilai dari TSL dapat diberikan rumus dari metode transformasi ruang warna tersebut. Berikut adalah persamaan (4), (5), dan (6) untuk mendapatkan nilai T, S, dan L.
𝑇 =
{ 𝑡𝑎𝑛 −1 ( 𝑟′ 𝑔′ )
2𝜋 + 1 4 , 𝑖𝑓 𝑔 ′ > 0
𝑡𝑎𝑛 −1 ( 𝑟′ 𝑔′ )
2𝜋 + 3 4 , 𝑖𝑓 𝑔 ′ < 0 0 𝑖𝑓 𝑔 ′ = 0 ................................................................................................................................................................................ (4)
𝑆 = √ 9 5 ( 𝑟 ,2 + 𝑔 ,2 ) ................................................................................................................................................................................................... (5) 𝐿 = 0.299 R + 0.587 G  +  0.114 B .......................................................................................................................................................................... (6) 𝑟 ′ = 𝑅 𝑅+𝐺+𝐵 − 1 3 .......................................................................................................................................................................................................... (7) 𝑔 ′ = 𝐺 𝑅+𝐺+𝐵 − 1 3 .......................................................................................................................................................................................................... (8)
dimana  T  adalah tint ,  S  adalah saturation ,  L  adalah luminance ,  R  adalah  nilai red dari  suatu  piksel,  G  adalah  nilai green dari  suatu piksel,  B  adalah  nilai blue dari  suatu  piksel,  r'  adalah  nilai red yang  telah  dinormalisasikan,  dan  g'  adalah  nilai green yang  telah dinormalisasikan
Untuk memperoleh masing masing nilai dari HIS dapat diberikan rumus dari metode transformasi ruang warna tersebut. Berikut adalah persamaan (9), (10), (11), (13) untuk mendapatkan nilai H, I, dan S.
𝐼   = 1 3 (𝑅 + 𝐺 + 𝐵) ................................................................................................................................................................................................. (9) 𝐻 =  𝜃 , 𝑖𝑓 𝐵 ≤ 𝐺 ..................................................................................................................................................................................................... (10) 𝐻 =   360 , 𝑖𝑓 𝐵 > 𝐺 ............................................................................................................................................................................................... (11)
𝜃  =    𝑐𝑜𝑠 −1 { 1 2 [(𝑅−𝐺)+(𝑅−𝐵 )] [ (𝑅−𝐺) 2 +(𝑅−𝐵 )(𝐺−𝐵)] 2 } ......................................................................................................................................................................... (12) 𝑆  =   1 − 3
𝑅+𝐺+𝐵 min(𝑅, 𝐺, 𝐵) ................................................................................................................................................................................ (13)
dimana I adalah intensity , H adalah hue , S adalah = saturation , θ adalah nilai hue jika B <= G , R adalah nilai red dari suatu piksel, G adalah nilai green dari suatu piksel, dan B adalah nilai blue dari suatu piksel.

## 3. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan
Proses pengujian perangkat lunak segmentasi citra dilakukan dengan melakukan segmentasi pada beberapa warna citra plat nomor kendaraan bermotor  antara  lain  plat  nomor  kendaraan  bermotor  berwarna  dasar  putih  dengan  angka  atau  karakter  merah,  plat  nomor  kendaraan  bermotor berwarna dasar hitam dengan angka atau karakter berwarna putih, plat nomor kendaraan bermotor  berwarna dasar merah dengan angka atau karakter berwarna putih serta plat nomor kendaraan bermotor berwarna dasar kuning dengan angka atau karakter berwarna hitam.
Tabel 1. Hasil segmentasi citra plat nomor No Warna Plat Nomor YCbCr TSL
HIS 1 Putih 2 Hitam
3 Merah 4 Kuning
Segmentasi  benar  ( True =  T)  yang  dimaksud  adalah  segmentasi  citra  yang  menyebabkan  angka  dan  karakter  pada  plat  nomor  kendaraan bermotor dapat terlihat dengan baik oleh penguji jika dibandingkan dengan citra input . Segmentasi salah adalah segmentasi citra yang menyebabkan angka dan karakter pada plat nomor kendaraan bermotor tidak dapat terlihat dengan baik oleh penguji jika dibandingkan dengan citra input .
Data  segmentasi  salah  ( False =  F)  disebabkan  karena  kemiripan  warna  yang  terdapat  pada  plat  nomor  kendaraan  bermotor  dengan  bagian- bagian  pada kendaraan  bermotor  tersebut.  Selain  itu  segmentasi  salah juga  dipengaruhi  kualitas  dari  citra  uji  yang diinputkan.  Karena  keterbatasan citra uji yang didapatkan penulis dengan kualitas yang baik, diharapkan pada penelitian selanjutnya  dapat dilakukan dengan bantuan beberapa pihak untuk mendapatkan citra uji yang lebih baik.
Tabel 2. Hasil pengujian No Metode Jumlah Warna Plat Nomor Akurasi (%) Putih Hitam Merah Kuning False True 1 YCbCr 25 25 25 25 8,04 91,96 2 TSL 25 25 25 25 10,41 89,59 3 HIS 25 25 25 25 11,27 88,73
Berdasarkan data pada table di atas, diperoleh kesimpulan bahwa segmentasi citra pada plat nomor kendaraan bermotor menggunakan metode transformasi  ruang  warna  YCbCr  mampu  menghasilkan  hasil  segmentasi  yang  lebih  optimal  dengan  jumlah  citra  uji  100  citra,  metode  tersebut memiliki  tingkat  akurasi  91,96%,  kemudian  metode  transformasi  ruang  warna  TSL  dengan  tingkat  akurasi  89,59%  dan  terakhir  adalah  metode transformasi ruang warna HIS yang memiliki tingkat akurasi 88,73%.

## 4. Kesimpulan
Perancangan aplikasi segmentasi citra pada plat nomor kendaraan bermotor menggunakan metode transformasi ruang warna YCbCr , TSL , dan HIS dalam  penelitian  ini  dapat diambil  kesimpulan  yang  merujuk  pada  rumusan  masalah  dan tujuan  penelitian,  yaitu  aplikasi  segmentasi  citra pada plat nomor kendaraan bermotor menggunakan metode transformasi ruang warna YCbCr , TSL , dan HIS dapat diimplementasikan pada beberapa warna citra plat nomor kendaraan bermotor antara lain plat nomor kendaraan bermotor berwarna dasar putih dengan angka atau karakter merah, plat nomor kendaraan bermotor berwarna dasar hitam dengan angka atau karakter berwarna putih, plat nomor kendaraan bermotor  berwarna dasar merah dengan angka atau karakter berwarna putih serta plat nomor kendaraan bermotor berwarna dasar kuning dengan angka atau karakter berwarna hitam. Hasil percobaan dengan 100 citra uji memunculkan fakta bahwa metode transformasi ruang warna YCbCr memiliki tingkat akurasi paling tinggi yaitu 91,96%, kemudian metode transformasi ruang warna TSL yaitu 89,59% dan selanjutnya adalah metode transformasi ruang warna HIS yaitu 88,73%. Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  segmentasi  salah  antara  lain  disebabkan  karena  kemiripan  warna  yang  terdapat  pada  plat  nomor  kendaraan bermotor  dengan  bagian-bagian  pada  kendaraan  bermotor  tersebut.  Selain  itu  segmentasi  salah  juga  dipengaruhi  kualitas  dari  citra  uji  yang diinputkan. Karena keterbatasan citra uji yang didapatkan penulis, diharapkan pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan bantuan beberapa pihak  untuk  mendapatkan  citra  uji  yang  lebih  baik.  Dapat  juga  dilakukan  penelitian  pada  tahap  pengenalan  karakter  plat  nomor  kendaraan  dengan warna dasar yang lain.

## 5. Daftar Pustaka
[1] S. Ozbay dan E. Ercelebi, “Automatic vehicle identification by plate recognition,” World Academy of Science, Engineering and Technology , vol. 9, no. 41, hlm. 222–225, 2005.
[2] S. Quan, Y. Shi, dan Z. Xue, “A Fast License Plate Segmentation and Recognition Method Based on the Modified Template Matching,” dalam 2009 2nd International Congress on Image and Signal Processing , Okt 2009, hlm. 1–6, doi: 10.1109/CISP.2009.5302020.
[3] K.-M. Hung dan C.-T. Hsieh, “A real-time mobile vehicle license plate detection and recognition,” 淡江理工學刊 , vol. 13, no. 4, hlm. 433–442, 2010.
[4] J.-M. Guo dan Y.-F. Liu, “License plate localization and character segmentation with feedback self-learning and hybrid binarization techniques,” IEEE transactions on vehicular technology , vol. 57, no. 3, hlm. 1417–1424, 2008, doi: https://doi.org/10.1109/TVT.2007.909284.
[5] X. Jia, X. Wang, W. Li, dan H. Wang, “A novel algorithm for character segmentation of degraded license plate based on prior knowledge,” dalam 2007 IEEE International Conference on Automation and Logistics , 2007, hlm. 249–253, doi: https://doi.org/10.1109/ICAL.2007.4338565.
[6] H. Xia dan D. Liao, “The study of license plate character segmentation algorithm based on vetical projection,” dalam 2011 International Conference on Consumer Electronics, Communications and Networks (CECNet) , 2011, hlm. 4583–4586, doi: https://doi.org/10.1109/CECNET.2011.5768714.
[7] Y. Ma, J. Chi, R. Hu, dan G. Yang, “A new algorithm for characters segmentation of license plate based on variance projection and mean filter,” dalam 2011 IEEE 5th International Conference on Cybernetics and Intelligent Systems (CIS) , 2011, hlm. 132– 135, doi: https://doi.org/10.1109/ICCIS.2011.6070315.
[8] M. I. Rosadi dan L. Hakim, “Deteksi plat nomor menguunakan HOG dan LVQ,” Explore IT!: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika , vol. 7, no. 2, 2015.
[9] R. Hamidi, M. T. Furqon, dan B. Rahayudi, “Implementasi Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Klasifikasi Kualitas Air Sungai,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN , vol. 2548, hlm. 964X, 2017.
[10]  Y. Yohannes, Y. P. Sari, dan I. Feristyani, “Klasifikasi Wajah Hewan Mamalia Tampak Depan Menggunakan k-Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi Fitur HOG,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, 2019.
[11]  T. Taufiqurrohman, A. Hidayatno, dan A. A. Zahra, “Pengenalan plat nomor sepeda motor dengan menggunakan metode jarak euclidean,” Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro , vol. 2, no. 3, hlm. 573–580, 2013.
[12]  E. Indasyah dan E. Ronando, “Ekstraksi ciri menggunakan metode transformasi warna YCbCr untuk klasifikasi kulit manusia,” Jurnal Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, 2017.
[13]  M. I. Sani dan M. Febri, “Deteksi citra pornografi menggunakan TSL color space dan nudity detection algorithm,” Telematika , no. 11, 2011.
[14]  I. Indarto dan M. Murinto, “Deteksi kematangan buah pisang berdasarkan fitur warna citra kulit pisang menggunakan metode transformasi ruang warna HIS,” JUITA: Jurnal Informatika , vol. 5, no. 1, hlm. 15–21, 2017.
[15]  T. Arifianto, “Penerapan segmentasi aksara dengan metode active contour snake level set pada citra prasasti lempeng logam adan-adan,” Jurnal SPIRIT , vol. 10, no. 1, 2018.