## Intecoms: Journal of Information Technology and Computer Science
Volume 1 Nomor 2, Desember 2018 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249 DOI : https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i2.365

## DETEKSI PLAT NOMOR KEDARAAN RODA DUA MENGGUNAKAN METODE EDGE DETECTION

## DETECTION OF TWO WHEEL VEHICLE NUMBER PLATES USING EDGE DETECTION METHOD
Erwin Dwika Putra 1 , Dedy Abdullah 2
Universitas Muhammadiyah Bengkulu erwindwikap@gmail.com 1

## ABSTRACT
On research done previously for segmentation of vehicle license plates have been on test cobakan method using  edge  detection  to  get  the  edges  of  characters  not  quite  optimal.  Then  from  the  problem  on  this research  will  be  focused  on  the  detection  plates  two-wheeled  vehicle  uses  a  method  of  edge  detection, where  the  results  of  this  research  will  be  resized  using  the  technique  of  measurement  of  the  confusion matrix. where in these measurements will be compared from the entire technique of edge detection, on the results  of  detection  of  vehicle  license  plates.  edge  detection  method  on  the  dispatcher  of  the  good according to the results of the sobel operator i.e. matrix confussion and prewitt operators. With the level of accuracy of 60% while the sobel operator prewitt 63% success rate. But on each operator as explained above that still has weaknesses, namely apabil objects more than 2 objects, and when there is excess light reflection around the object that you want to detect.
Keywords: Edge Detection, Confussion, Matrix Methods, Detection

## ABSTRAK
Pada penelitian yang dilakukan sebelumnya untuk segmentasi plat nomor kendaraan telah di uji cobakan menggunakan metode edge detection untuk mendapatkan tepi karakter belum cukup optimal. Maka  dari masalah yang ada pada penelitian ini akan difokuskan pada deteksi pla  t  nomor  kendaraan  roda  dua menggunakan metode edge detection , dimana hasil dari penelitian ini akan di ukur menggunakan teknik pengukuran confusion  matrix. dimana  pada  pengukuran  ini  nantinya  akan  membandingkan  dari  seluruh teknik edge  detection ,  pada  hasil  deteksi  plat  nomor  kendaraan.  operator  pada  metode edge  detection yang  baik  menurut  hasil confussion  matrix yaitu  operator sobel dan  operator prewitt .  Dengan  tingkat akurasi  sobel  60%  sedangkan  operator prewitt 63%  tingkat  keberhasilan.  Tetapi  pada  masing-masing operator seperti yang telah dijelaskan diatas bahwa masih mempunyai kelemahan yaitu apabil objek lebih dari 2 objek, dan apabila terdapat pantulan cahaya yang berlebih disekitar objek yang akan di deteksi.
Kata Kunci : Edge Detection, Confussion Matrix, Metode, Deteksi

## PENDAHULUAN
Permasalahan  yang  sering  terjadi pada  deteksi  plat  nomor  kendaraan, menurut penelitian yang telah dilakukan sebelumnya  (Abdullah  et  all,  2013), yaitu:  Gangguan  baut  pada  plat, gangguan bingkai dan gangguan pantulan bayangan Dari  gangguan  atau noise citra pada  saat  segmentasi  plat  nomor kendaraan maka muncul masalah bagaimana  hasil  yang  didapatkan  pada
saat  deteksi  plat  nomor  kendaraan (Choudhury, 2016).
Faktor tersebut diatas dapat mempengaruhi setiap penelitian identifikasi  plat  nomor  kendaraan,  akan tetapi  pada  plat  nomor  kendaraan  roda dua  terdapat  faktor  yang  tidak  kalah penting  yaitu  jarak  antara  kendaraan cenderung berdekatan (Serajeh, 2016).
Mengacu  pada  faktor  kesulitan diatas  maka  pada  penelitian  ini  akan berfokus  pada  deteksi  plat  nomor kendaran  roda  dua,  dimana  data  akan
diambil dari lahan parkiran. Penyelesaian  masalah  ini  akan  dicoba menggunakan salah satu teknik
pengolahan  citra  digital  yaitu  metode deteksi tepi ( edge detection ).
Pada  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya  untuk  segmentasi  plat nomor  kendaraan  telah  di  uji  cobakan menggunakan  metode edge  detection untuk  mendapatkan tepi  karakter belum cukup optimal (putra et al , 2015).
Maka  dari masalah yang ada pada penelitian  ini  akan  difokuskan  pada deteksi  plat  nomor  kendaraan  roda  dua menggunakan  metode edge  detection , dimana  hasil  dari  penelitian  ini  akan  di ukur  menggunakan  teknik  pengukuran confusion matrix dimana pada pengukuran ini nantinya akan
membandingkan  dari  seluruh  teknik edge  detection ,  pada  hasil  deteksi  plat nomor kendaraan (Jia et al , 2007).

## METODE  PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian
yaitu metode experiment  dimana  tahapan  experiment yaitu:  pengumpulan  data,  pengolahan data,  code,  eksperimen  dan  pengujian dan evaluasi (Putra et al , 2015).
Alur Penelitian
Gambar. 1 Alur Penelitian
Data Testing Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan pengumpulan data dengan menggunakan  kamera  digital  untuk mendapatkan  gambar  pada  plat  nomor kendaraan.  Pengumpulan  data  ini  akan diambil  pada  lapangan  parkir  kampus Universitas  Muhammadiyah  Bengkulu, dimana  lokasi  kampus  Universitas Muhammadiyah  Bengkulu  mempunyai 4 lokasi.
Untuk dapat memaksimalkan pengambilan  data  jarak  pengambilan gambar  akan  diambil  lebih  kurang  1 meter  dari  objek  yang  akan  diambil, dikarenakan  setiap  objek  kendaraan bermotor  roda  nantinya  pasti  akan berdekatan  satu  sama  lain.  Jadi  hasil dari  gambar  yang  akan  didapatkan  bisa lebih  dari  1  objek  kendaraan  bermotor roda dua.
Gambar. 2 Data Image Testing
Data Pustaka Secara matematis, perbedaan itentitas  pada  jarak  spasial  tertentu dikenal  sebagai  turunan  pertama  dari suatu  fungsi.  Berawal  dari  konsep tersebut  dapat  dikembangkan  suatu fungsi  pendeteksi  tepi  sederhana  yang juga  dikenal  sebagai  gradien  citra. Persamaan  gradien  citra  dapat  dilihat dibawah ini (Madenda, 2015):
Pada salah satu  operasi  dasar dari pengolahan  citra  digital  deteksi  tepi sangat diperlukan sebelum
dilakukannya  proses  segmentasi  objek pada citra. Deteksi tepi merupakan batas dari  sebuah  objek  pada  citra  dimana batas  tersebut  dapat  dideteksi  dari perbedaan tingkat keabuannya (Purnomo dan Muntasa, 2010). Beberapa  metode  deteksi  objek yang banyak digunakan pada pendektesian  tepi  citra  digital,  yaitu operator  robert,  operator  prewitt  dan operator sobel. Operator Sobel seringkali digunakan untuk mendapatkan  tepi  sebuah  objek  karena kesederhanaan dan ketepatannya (putra,
2017).  Kelebihan  yang  sangat  bagus pada  operator  ini  adalah  menguragi noise sebelum perhitungan untuk mendapatkan  tepi  objek  pada  citra (Purnomo dan Muntasa, 2010).
Operator  sobel  memiliki  matriks mask untuk  memberikan  respon  seacara maksimal  terhadap  tepi  objek  secara horizontal maupun vertikal. Masking ini akan  diaplikasikan  secara  terpisah  dari input citra. Pada operator sobel memiliki  kernel  gradient  3  x  3, mempunyai koefisien yang telah ditentukan.  Dapat  dinyatakan  pada kernel dibawah ini (choundury, 2015):
Selanjutnya  kernel  tersebut  akan dilakukan  perhitungan  nilai  antara  nilai kernel  dengan  nilai  gambar  pada  citra, dimana  dalam  hal  ini  citra  yang  akan dihitung  adalah  kekuatan  dari  tepi  citra dari  kekuatan  cahayanya.  Persamaan tersebut  dapat  dinyatakan  dibawah  ini (choundury, 2015):
atau dengan persamaan:
Operator  Roberts  menggunakan turunan pertama dari fungsi citra namun arah pendetksian tepinya tidak menggunakan  arah  horizontal  ataupun vertikal tetapi menggunakan arah diagonal 45 0 dan 135 0 . Daimana matriks kernel yang digunakan pada operator ini menggunakan  matriks  2  x  2,  dijelaskan pada persamaan berikut  (abdullah et  al , 2017):
Selanjutnya  matriks  kernel  diatas akan  dihitung  dengan  menggunakan persamaan dibawah ini:
atau dengan persamaan:
Operator  Prewitt  menggunakan turunan pertama arah x akan diikuti oleh sebuah  filter  arah  y.  Turunan  pertama yang  akan  digunakan  pada  operator prewitt  adalah  turunan  antara  dua  titik (x+1,y)  dan  (x-1,y)  serta  (x,  y+1)  dan (x,y-1).  Apabila  diuraikan  pada  sebuah matriks maka  akan mendapatkan kernel matriks  3 x 3 seperti dibawah ini:
Selanjutnya  matriks  kernel  diata akan  dihitung  dengan  menggunakan persamaan dibawah ini:
atau dengan persamaan:

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil    penelitian  ini  berupa  data tabel  menggunakan  hasil  perhitungan confussion  matrix ,  dengan  hasil  dapat dilihat pada tabel berikut:
Gambar. 3 Grafik Confussion Matrix
Melihat  dari  hasil  grafik  diatas maka  pada  teknik edge  detection ,  yang paling  banyak  mendapatkan  nilai True Positif (TP) adalah Roberts dan Prewitt ,
karena  pada  nilai  TP  merupakan  nilai banyaknya image yang
dapat mendeteksi  plat  nomor  kendaraan  roda dua dengan benar.
Gambar. 4 Grafik Akurasi Confussion Matrix Pada masing-masing teknik terdapat kelemahan yaitu tidak dapatnya mendeteksi  objek  lebih  dari  satu  objek, sedangkan  untuk canny tidak  dapat mendeteksi objek dikarenakan tepi yang didapatkan  terlalu  spesifik  untuk  setiap tepi pada image yang diuji cobakan.
SIMPULAN Pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa operator pada metode edge  detection yang  baik menurut  hasil confussion  matrix yaitu operator sobel dan  operator prewitt .
Dengan  tingkat  akurasi  sobel  60% sedangkan operator prewitt 63% tingkat keberhasilan. Tetapi pada masing-masing operator  seperti  yang  telah  dijelaskan diatas bahwa masih mempunyai kelemahan  yaitu apabil objek lebih dari 2  objek,  dan  apabila  terdapat  pantulan cahaya  yang  berlebih  disekitar  objek yang akan di deteksi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah,  D.,  &  Putra,  E.  D.  (2013).
Komparasi  Metode  Otsu  dengan Metode Fuzzy Cmeans pada Hasil Segmentasi  Identifikasi  Karakter Plat Nomor Kendaraan  Indonesia. Telematik, 6 (4), 1475–84 Choudhury,  A.,  &  Negi,  A.  (2016).  A New  Zone  Based  Algorithm  for Detection  of  License  Plate  From Indian Vehicle . International Connference  on  Parallel .  ISSN  : 370  -  374.  ISBN.  978-1-5090- 3669-1 Serajeh,  A.  (2016).  Two  Lines  Iranian License  Plate  Detection  and Recognition using Subspace Learning.  Signal  Processing  and Intelligent Systems (ICSPIS), International Conference of . ISBN: 978-1-5090-5820-4 Jia, X. W., Li, W., & Wang, H. (2007). A  Novel  Algorithm  for  Character
Segmentation of Degraded License  Plate  Based  on  Prior Knowledge. Automation and Logistics. Automation and Logistics IEEE International Conference on : 249–53. http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs
_all.jsp?arnumber=4338565
Putra,  E.  D.  (2017).  Peningkatan Segmentasi  pada  Identifikasi  Plat Nomor Kendaraan Indonesia Menggunakan Metode Otsu dengan Gaussian. J. Pseudocode , 4 (44) Putra,  E.  D.,  &  Santosa,  S.  (2017).
Optimasi Kemampuan Segmentasi Otsu pada Identifikasi Plat  Nomor  Kendaraan  Indonesia Menggunakan Metode Gaussian. Jurnal Pseudocode , 4 (1), 47-60 Abdullah,  D.,  &  Putra,  E.  D.  (2017). Komparasi  Perbaikan  Kualitas
Segmentasi  pada  Citra  Digital Metode  Fuzzy  C-means  dan Otsu. Jurnal Pseudocode , 4 (1), 71-80 Muntasa, A., & Purnomo, M. H. (2010). Konsep  Pengolahan  Citra  Digital dan  Ekstraksi  fitur .  Yogyakarta: Graha Ilmu Peraturan Pemerintah. (1993). Peraturan Pemerintah