## DETEKSI PLAT NOMOR KENDARAAN PADA UNIVERSITAS XYZ MENGGUNAKAN METODE MSER (MAXIMALLY STABLE EXTREMAL REGIONS)
(VEHICLE NUMBER PLATE DETECTION AT XYZ UNIVERSITY USING MSER METHOD (MAXIMUM STABLE EXTREMAL AREA))
Andhika Wisnu Widyatama 1) , Kusrini 2) , Sudarmawan 3)
1,2,3) Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta Yogyakarta, Indonesia
e-mail: andhika.1285@students.amikom.ac.id 1) , Kusrini@amikom.ac.id 2) , Sudarmawan@amikom.ac.id 3)

## ABSTRAK
Bertambahnya  jumlah  mahasiswa  Universitas  xyz  Yogyakarta  pada  setiap  tahun  diimbangi  dengan  jumlah kendaraan yang digunakan, perlu diperhatikan untuk mengembangkan kecerdasan yang efisien dan juga sistem transportasi yang aman.  Dari hasil beberapa penelitian yang menggunakan  berbagai metode deteksi plat telah mendapatkan kinerja yang cukup menjanjikan, namun adapun berbagaia metode terdapat kelemahan pada situasi latar  belakang,  pencahayaan,  variasi    posisi,  orientasi  plat,  dan  benda-benda  non-plat.  Pada  penelitian  ini menggunakan metode Maximally Stable Extremal Regions (MSER) yang metode pencarian keypoint berdasarkan wilayah  ekstrimnya.  Metode  MSER  telah  diidentifikasi  sebagai  salah  satu  detektor  area  terbaik  karena ketahanannya terhadap perubahan pencahayaan, sudut pandang, skala,, serta sensitif terhadap citra yang kabur. Dari hasil yang didapatkan tingkat deteksi sebesar 80% dapat  mendeteksi plat nomor kendaraan dengan baik.

## Kata Kunci: Kendaraan, Deteksi Objek, MSER

## ABSTRACT
The  increasing  number  of  students  at  XYZ  Yogyakarta  University  every  year  is  balanced with  the  number  of vehicles used, it is necessary to pay attention to developing  efficient intelligence and also a safe transportation system. From the results of several studies using various plate detection methods, performance is quite promising, but as for the various methods there are weaknesses in the background situation, lighting, position variations, plate orientation,  and non-plate  objects.  This  research  uses  the  Maximally  Stable  Extremal  Regions  (MSER)  method which is a keypoint search method based on the extreme region. The MSER method has been identified as one of the best area detectors because of its resistance to changes in lighting, viewing angles, scale, and sensitivity to blurred images. From the results obtained, the detection rate of 80% can detect vehicle number plates properly.
Keywords: Vehicle, Object Detection, MSER.

## I. P ENDAHULUAN
erkembangan  teknologi  informasi  yang semakin cepat, beriringan dengan meningkatnya  sistem  transportasi  cerdas sebagai  pendukung  sistem  infrastruktur    sehari- hari. menurut  data  dari  badan  pusat  statistik  yang diperoleh  dari  kepolisian  republik  Indonesia  pada tahun  2019  jumlah  total  kendaraan  133.617.012, Kendaraan tersebut terdiri dari Mobil Penumpang 15 592 419,  Mobil  Bis  231 569,  Mobil  Barang 5 021 888, Sepeda motor 133 617 012.[1]
Meningkatnya  populasi    kendaraan  dapat menyebabkan  pelanggaran  lalu  lintas  dan  juga sistem  keamanan,  di  Lembaga  Pendidikan
Indonesia  sudah  banyak  menerapkan  sistem keamanan  keluar  masuk  kendaraan.  Penerapan sistem keamanan untuk menjaga kendaraan  keluar masuk  agar  tetap  aman  sehingga  pengguna  tidak perlu khawatir pelanggaran ataupun meminimalisir kehilangan  kendaraan  tersebut.  Namun  sistem keamanan pada Universitas xzy masih menggunakan sistem manual dengan cara pengecekan secara manual oleh petugas.
Proses deteksi plat nomor polisi yang tercantum pada  kendaraan  menggunakan  metode MSER (Maximally  Stable  Extremal  Region) .  metode Maximally Stable Extremal Regions (MSER) baik dipilih  sebagai  penentuan    area  calon  kandidat karakter  yang  sesuai  dengan  hubungan  geometris karakter  pada  plat    nomor  standar.  Berdasarkan
P
pengujian  [2]  mendapatkan  bahwa MSER telah terbukti  bekerja  dengan    baik  dalam  mengambil semua  karakter  dalam    berbagai  kondisi. MSER sangat  efisien  untuk  mendeteksi  karakter  dengan setengah  atau  daerah  tertutup  sepenuhnya. termasuk 0, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, A, B, C, D, E, F, G, P,  Q,  R,  S,  U,  V,  W,  Y,  dan  Z,  terutama  pada karakter yang memiliki lubang, seperti 0, 4, 6, 8, 9, A, B, D, P, Q, dan R. Berdasarkan eksperimen  [3]
Serta  [4]  mengidentifikasi  bahwa  detektor MSER adalah    salah  satu local  region    detector terbaik  karena  ketahanannya  terhadap  perubahan pencahayaan,  sudut  pandang,  skala,  dan  rotasi. Pengaplikasian sistem pendeteksian dan pengidentifikasian  plat  nomor  kendaraan  dalam beberapa  bidang  kehidupan  seperti  lalu  lintas, pengendalian traffic ,  sistem  keamanan  dan pengawasan kendaraan tempat parkir.
Umumnya Sistem parkir memiliki permasalahan yang  disebabkan  karena  adanya    kelemahan  dari pencatatan plat nomor secara manual, yaitu adanya kemungkinan terjadinya kesalahan penulisan pada plat nomor yang  disebabkan oleh faktor kesalahan manusia    ( human  error ),  dan  lamanya  proses pencatatan nomor polisi oleh [5].
Dalam penelitian ini menggunakan dataset yang diambil  secara  realtime  pada  universitas  xyz. Proses pengujian melalui 4 tahap yaitu preprocessing,  Deteksi MSER ,  Ekstraksi  Fitur Template, dan pencocokan fitur. Pada penelitian ini dilakukan  perbandingan  hasil  akurasi  dengan dataset secara realtime , serta metode penggabungan yang berbeda.
.

## II. STUDI PUSTAKA
Beberapa  penelitian  yang  relevan  dalam dokumen ini mengacu kepada beberapa penelitian tentang  pengenalan  pola  tanda  nomor  kendaraan bermotor diantaranya adalah sebagai berikut :
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  sebelumnya (Zong Chen, 2021) menggunakan metode K-means Clustering  Algorithm dan convolutional  neural network untuk  mendeteksi  plat  kendaraan  secara otomatis.  Pada  penelitian  tersebut  menggunakan VLPR menggunakan model DL dengan pengelompokan  algoritma K-means digunakan untuk  segmentasi  gambar  dan CNN untuk pengenalan  nomor  juga.  Dataset  yang  digunakan
berasal dari FZU cars dengan 3 dataset pengujian. Penelitian  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 98,1%.[6]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Rai  and Kamthania,  2021)  Menggunakan  metode K- nearest  neighbor .  Dataset  yang  digunakan  adalah gambar  mobil  dengan  nomor  plat  kendaraan berlisensi dari india. Sistem yang digunakan terdiri dari  2  langkah  yaitu  pengenalan  plat  nomor  dan pengenalan  karakter.  Implementasi  menggunakan Jupyter  Lab ,  pada  tahap  pertama  kandidat  plat nomor  dihasilkan  berdasarkan  tepi  vertikal  untuk mendeteksi lisensi plat dengan mempertimbangkan daerah  dengan  kepadatan  tinggi  dan  kemudian diklasifikasikan  menggunakan  pengklasifikasi KNN .  Sistem  memiliki  tingkat  akurasi  deteksi sebesar  97,8%  dan  akurasi  pengenalan  sebesar 98%.[7]
(Rahman and Siregar, 2020) Menggunakan metode Modified  Maximally  Stable  Extremal  Region dan Stroke Width Transform . Dari penelitian yang telah dilakukan,  dalam  hasil  ujicoba  menggunakan metode MSER dan  metode SWT mampu mendeteksi  area  plat  nomor  kendaraan.  Metode MSER untuk  mendeteksi  area  geometris  dalam beberapa  kondisi,  sedangkan  metode SWT digunakan untuk mengelompokkan blok-blok yang akan diproses untuk menemukan wilayah teks /karakter.  Dalam  pengujian  didapatkan  hasil tingkat  akurasi  sebesar  80%, parsial 13.3%  dan tingkat yang tidak terdeteksi sebesar 6,67%. [8]
Penelitian  yang  dilakukan  (Gede  et  al.,  2019)
Menggunakan Metode Multi-Step Image Processing .  Dalam  penelitian  tersebut  penulis membuat aplikasi berbasis android untuk melakukan  pendektesian  plat  nomor,  pengujian dilakukan  terhadap  10  plat  nomor  kendaraan  dan smartphone dengan spesifikasi kamera 2 Megapixel .  Penggunaan  algoritma  yang  dilakukn penulis  di  aplikasi  yaitu  algoritma threshold , contour dan kNearestNeighbors .  Didapatkan tingkat  akurasi  pengenalan  plat  mencapai  95% dengan menggunakan perangkat smartphone yang memiliki fitur kamera beresolusi 5 Megapixel atau lebih.[9]
Penelitian  yang  dilakukan  (Varma  et  al.,  2020) menggunakan Image  Processing  Teqniques .  Pada penelitian  ini  teknik  yang  digunakan  adalah morphological transformation, Gaussian
smoothing,  Gaussian  thresholding .  Untuk  fase training  menggunakan  algoritma  knn  dan  untuk melatih model dibuat gambar dengan beberapa font yang menyerupai plat dengan ukuran 20x30 pixel . Penulis  menggunakan  dataset  sebanyak  101 gambar  dan  didapatkat  tingkat  akurasi  sebesar 98.02% dan Character regonition 96.22%.[10]

## III. METODE PENELITIAN
OpenCV  (Open  Source  Computer  Vision Library) adalah  sumber  pustaka  (library)  terbuka untuk computer  vision dan machine  learning . OpenCV dirancang untuk menyediakan infrastruktur umum untuk aplikasi computer vision . Pada  rancangan  sistem  ini  dijelaskan diagram  alur  untuk  membaca  dan  mengenali  plat nomor. Penerapan model bisa dilihat pada Gambar 1 diagram alir berikut ini :

## Gambar 1 Alur Penelitian Deteksi Plat
Pada  bagian  ini,  rancangan  dari  gambaran metode yang diusulkan yang mengimplementasikan  ekstraksi  fitur  disajikan. Sistem  yang  diusulkan  memiliki  sub-sistem berikut:  Preprocessing,  Deteksi MSER    Region, Mark  &  Mask  Selected  Region ,  dan Displaying plate .
A. Metode Pengumpulan Data Dataset yang akan dipakai pada penelitian ini  adalah  data  yang  diambil  pada  jalur keluar parkiran pada universitas xyz.
B. Metode Analisis Data Pada  penelitian  ini  metode  analisis  data melakukan  penghitungan  tingkat  akurasi serta membandingkan dengan hasil uji coba metode  yang  sebelumnya.  Berdasarkan hasil  tersebut,  nantinya  akan  diperoleh hipotesis pada penelitian ini.
Tahapan  Alur    yang  digunakan  adalah  sebagai berikut :
1. Halaman Utama
Pada  halaman  utama  didesain  dengan menggunakan scene  builder dan  diberi nama Home.Fxml .  Adapun  tampilannya bisa dilihat pada Gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2 Scene Builder halaman utama
Berikut  adalah  kode  program  untuk memanggil class home.fxml : public class AplikasiDeteksiPlat extends Application {
@Override public void start(Stage stage ) throws Exception { Parent root =
FXMLLoader. load (getClass().getResourc
e( "Home.fxml" ));
Scene scene = new Scene( root ); stage .setTitle( "Program Deteksi Plat Nomor" ); stage .setResizable( false ); stage .setMaxHeight(400); stage .setMaxWidth(620); stage .setScene( scene ); stage .show(); }

## 2. Input Data
Pada  tahap  ini  adalah  memasukan  data kedalam  program.  Data  citra  Video  yang digunakan  ada-lah  kendaraan  motor.  Citra tersebut dimasukkan kedalam sistem untuk tahap  pemrosesan  awal.  Kode  program yang  digunakan  untuk  menambah  data kedalam program adalah sebagai berikut :
private void addVideo() throws IOException { JFileChooser fc = new JFileChooser( "D:\\Kuliah\\S2\\Datas et" );
fc .setFileSelectionMode(JFileChoose r. FILES_ONLY );
FileNameExtensionFilter filter =
new FileNameExtensionFilter( "Video Files" , "mp4" , "mov" , "avi" );
3. Preprocessing
Preprocessing merupakan
proses pengolahan suatu data. Pada tahap ini yang dilakukan  adalah  proses  perubahan  warna RGB menjadi  citra gray-scale .  Kode program yang digunakan untuk mengubah warna adalah sebagai berikut :
for ( int y = 0; y < height ; y ++) { for ( int x = 0; x < width ; x ++) {
int p = img .getRGB( x , y );
int a = ( p >> 24) & 0xff; int r = ( p >> 16) & 0xff; int g = ( p >> 8) & 0xff; int b = p & 0xff;
int avg = ( r + g + b ) / 3;
p = ( a << 24) | ( avg << 16) | ( avg << 8) | avg ; img .setRGB( x , y , p ); }}
4. Deteksi MSER
Setelah langkah diatas, perlu
melakukan  proses  untuk  menentukan bagian  mana  dari  plat  yang  akan dikenali  sebagai  objek.  Ekstraksi  fitur pada MSER
dilakukan
dengan
menentukan centroid dari setiap regions yang terdeteksi. Proses berlanjut
dengan  menandai  area  yang  terseleksi oleh MSER , sedangkan area yang tidak terseleksi akan diset default 0 (nol) yang memberikan  warna  hitam  pada  citra. Kode program yang metode mser yang digunakan adalah sebagai berikut :
private static Mat detectMSER(Mat m , int id ) { Mat imgray = new Mat(); Imgproc. cvtColor ( m , imgray , Imgproc. COLOR_RGB2GRAY ); Imgproc. GaussianBlur ( imgray , imgray , new Size(5, 5), 0); MSER mser = MSER. create (); mser .setMinArea(10); mser .setMaxArea(60); mser .setDelta(3); List<MatOfPoint> msers = new ArrayList<>(); MatOfRect bboxes = new MatOfRect();
mser .detectRegions( imgray , msers , bboxes );
Mat imageMSER = Mat. zeros ( imgray .rows(), imgray .cols(), CV_8UC1 ); List<List<Point>> v = new ArrayList<>(); for ( int i = 0; i < msers .size(); i ++) { v .add( msers .get( i ).toList());} double [] data = {255};
for ( int i = 0; i < v .size(); i ++) { for ( int j = 0; j < v .get( i ).size(); j ++) { int x = ( int ) v .get( i ).get( j ). x ; int y = ( int ) v .get( i ).get( j ). y ; imageMSER .put( y , x , data ); }}
5. Displaying Plate
Pada tahap ini adalah proses dimana plat nomor  kendaraan  ditampilkan  setelah memalui proses deteksi dan seleksi.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dijelaskan  implementasi rancangan  sistem  yang  menunjukkan  suatu hasil yang telah dikerjakan. Implementasi yang ditunjukkan berupa interface dari sistem. Hasil dari  perancangan  aplikasi  untuk  mendeteksi area plat kendaraan berdasarkan alur penelitian dan  metode maximally  stable  extremall regions :

## 1. Halaman Utama
Tampilan  halaman  utama,  terdapat satu tombol Let’s Start yang terletak di bagian  bawah  tengah  untuk  memulai program  aplikasi  deteksi  plat  nomor. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini.

## 2. Input Data
Pada tampilan halaman menu terdapat tombol Add  Video untuk  memasukan data  video  kedalam  program.  Pada dataset yang digunakan peneliti
berekstensi *Mp4 akan  tetapi  juga  bisa menggunakan  dataset  yang  berformat *MOV ,  dan *AVI .  Adapun  tampilan halaman  utama  dan input  data pada gambar 4 dan gambar 5.
Gambar 4 Halaman Menu Gambar 5 Input Data

## 3. Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing  dilakukan pengolahan  konversi  warna  yang awalnya RGB menjadi  citra grayscale . Untuk  menghitung Grayscale dapat menggunakan rumus pada Red (merah), Green (Hijau), Blue (Biru) :
𝐺𝑟𝑎𝑦 = 𝑅 + 𝐺 + 𝐵 3
Adapun  tampilan preprocessing dapat dilihat pada Gambar 6 (a), (b) dibawah ini.
(a) (b)
Gambar 6 Citra asli (a), Hasil Preprocessing (b)

## 4. Deteksi MSER
Citra hasil segmentasi digunakan untuk mendapatkan  fitur  dari  plat  nomor kendaraan.  Metode  yang  digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  metode maximally  stable  exremal  region (MSER) untuk  medapatkan  ekstrasi fitur dari citra plat kendaraan. Hasil dari yang  diperoleh  mendapatkan  citra hitam sebagai area yang tidak terseleksi dan grayscale untuk  area  yang terseleksi.  Adapun  hasilnya  dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7 Deteksi MSER

## 5. Displaying Plate
Proses  deteksi  objek  hanya  dapat memberikan  wilayah  persegi  yang merupakan plat nomor.
Hasil  akhir  output  menghasilkan  3 kondisi :

## a. Tampilan kondisi terdeteksi penuh
Adapun  tampilannya  dapat  dilihat pada gambar 8 dibawah ini.
Gambar 8 Kondisi terdeteksi penuh
b. Tampilan yang terkondisi parsial .
Adapun  tampilannya  dapat  dilihat pada gambar 9 dibawah ini.
Gambar 9 Kondisi terdeteksi parsial
c. Tampilan tidak terdeteksi.
Adapun  tampilannya  dapat  dilihat pada gambar 10 dibawah ini.

## Gambar 10 Kondisi tidak terdeteksi
6. Analisis Uji Coba
Pengujian ini dilakukan dengan
menggunakan  sistem  operasi windows
10  dengan  ram  16gb,  dengan  prosesor amd  ryzen  5 .  Pengujian  dilakukan dengan  merekam video menggunaan
kamera  700D  dengan  tripod,  resolusi 1920x1080    berformat *Mp4 .  Pada proses rekaman dilakukan testing pada kondisi  yang  berbeda-beda.  Seperti video  dengan  jarak  yang  berbeda, pencahayaan  pantulan  sinar  matahari, gelap  terang  nya  video.  Uji  coba dilakukan terhadap 10 data plat nomor kendaraan,  dari  tabel  dibawah  dapat disimpulkan bahwa kemampuan deteksi plat  pada  pencahayaan  matahari  dan jarak  yang  tepat  mendapatkan  tingkat akurasi  yang  lebih  baik.  Hal  ini disebabkan  oleh  beberapa  faktor  yaitu pada  beberapa  plat  nomor  terjadi pantulan sehingga mempengaruhi white balance kamera.

## Tabel 1 Hasil pengujian
N o Dataset Terdeteks i Hasil deteksi
1 Video7.Mp4 Ya, Terdeteks i Penuh 2 Video0.Mp4 Ya, Terdeteks i Penuh 3 Video8.Mp4 Ya, Terdeteks i Penuh 4 Video9.Mp4 Ya, Terdeteks i Penuh 5 Video3.Mp4 Ya, Terdeteks i Parsial
6 Video4.Mp4 Ya, Terdeteks i Parsial 7 Video20.Mp4 Ya, Terdeteks i Penuh 8 Video22.Mp4 Ya, Terdeteks i Penuh 9 Video21.Mp4 Ya, Terdeteks i Penuh 10 Video24.Mp4 Ya, Terdeteks i Penuh

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan deteksi plat nomor kendaraan didapatkan :
1. Kontribusi  dari  hasil  uji  coba  diatas meliputi  pertimbangan  situasi  dalam mendeteksi plat nomor mecakup jarak,
pencahayaan  bervariasi,  miring,  plat nomer tidak standar, dan buram. 2. Deteksi plat nomor dengan menggunakan metode maximally stable extremal regions dapat bekerja dengan baik dan deteksi plat nomor kendaraan berhasil dicapai.
3. Presentase rata-rata akurasi dalam hasil uji  coba  diatas  dengan  menggunakan metode  mser  dihasilkan  80%  plat nomor terdeteksi penuh.
4. Kelemahan  dalam  sistem  terjadi  pada bentuk  kualitas  citra,  pencahyaan buram  dan  rusak  sehingga  plat  nomor tidak bisa terdeteksi dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] https://www.bps.go.id/indicator/17/57/1/jumlah- kendaraan-bermotor.html
[2] Darma Putra (2010) Pengolahan Citra Digital . 1st edn.
Edited  by  Westriningsih.  Yogyakarta:  C.V  ANDI OFFSET .
[3] Gou, C. et al (2014) ‘Based on ELM’, pp. 217–221
[4]  Mikolajczyk, K. et al. (2005) ‘A comparison of affine region detectors’, International Journal of Computer Vision , 65(1–2), pp. 43–72. doi: 10.1007/s11263-005- 3848-x.
[5]  Fraundorfer, F., & Bischof, H. (2005, June). A novel performance evaluation method of local detectors on non-planar scenes. In Computer Vision and Pattern Recognition-Workshops, 2005. CVPR Workshops. IEEE Computer Society Conference on (pp. 33-33). IEEE.
[6]  Zong Chen, J. I. (2021) ‘Automatic Vehicle License Plate Detection using K-Means Clustering Algorithm and CNN’, Journal of Electrical Engineering and Automation, 3(1), pp. 15–23. doi: 10.36548/jeea.2021.1.002.
[7]  Rai, V. and Kamthania, D. (2021) EasyChair Preprint Automatic Number Plate Recognition AUTOMATIC NUMBER PLATE RECOGNITION.
[8]  Rahman, S. and Siregar, R. (no date) MENDETEKSI AREA PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMALLY STABLE EXTREMAL REGION DAN STROKE WIDTH TRANSFORM. Available at: www.snastikom.com .
[9]  Gede, I. et al. (2019) ‘IDENTIFIKASI PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE MULTI-STEP IMAGE PROCESSING BERBASIS ANDROID’, V. Available at: http://jurnal.narotama.ac.id/index.php/narodroid [10]  Varma, P. R. K. et al. (2020) ‘A Novel Method for Indian Vehicle Registration Number Plate Detection and Recognition using Image Processing Techniques’, in Procedia Computer Science. Elsevier B.V., pp. 2623–2633. doi: 10.1016/j.procs.2020.03.324..