## APLIKASI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DI UNIVERSITAS RIAU
Noprizal 1 , Feri Candra 2
12 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Riau email: 1 noprizal.n@student.unri.ac.id , 2 feri@eng.unri.ac.id

## Abstract
Vehicle license plate recognition application has been found in shopping centers, university, and other agency buildings with various methods of recognition. Some examples of methods used such as digital image processing techniques, neural networks and so forth. This study makes an application for the introduction of license plates, especially for student vehicle license plates in the university area. This application is developed with Digital Image Processing Methods and Artificial Neural Networks. In this  study,  900  training  data  are  used,  taken  from  200  photo  vehicle  number  plates,  to  train  36 characters that contain 26 alphabets and 10 decimal numbers. The training data is used to test 30 photos of vehicle license plates. Plate photos used as training and testing data are the Indonesian standard with black and white plates. Artificial Neural Network used to recognize vehicle license plate by  using  the  Backpropagation  method  with  parameters  Epoch  1000,  Hidden  layer1  with  node  60, Hidden  layer2  with  node  55,  Goal  0.001.  The  final  conclusion  of  this  Study  shows  that  the  use  of Artificial  Neural  Network  Backpropagation  method  is  very  good,  with  the  best  testing  accuracy obtained, namely 98% and 1.25 error.
Keywords : digital image processing, artificial neural networks, vehicle license plate

## Abstrak
Aplikasi  pengenalan  plat  nomor  kendaraan  sudah  banyak  ditemukan  di  pusat  perbelanjaan, universitas, dan gedung instansi dengan berbagai metode pengenalan. Beberapa contoh metode yang digunakan seperti teknik pengolahan citra digital, jaringan syaraf tiruan dan lain sebagainya. Disini penulis  membuat  sebuah  aplikasi  pengenalan  plat  nomor  kendaraan  khususnya  untuk  plat  nomor kendaraan  mahasiswa  yang  ada  dilikungan  Universitas  Riau.  Aplikasi  ini  dikembangkan  dengan metode pengolahan citra digital dan jaringan syaraf tiruan. Pada penelitian ini, digunakan 700 data pelatihan yang diambil dari 200 foto plat nomor, untuk melatih 36 karakter. Data pelatihan tersebut kemudian digunakan untuk menguji 30 foto plat nomor kendaraan. Foto plat yang dijadikan untuk data pelatihan dan pengujian yaitu plat standar indonesia yang berwarna hitam dan putih. Jaringan syaraf tiruan yang digunakan untuk melakukan pengenalan yaitu dengan Metode Backpropagation dengan parameter Epoch 1000, Hidden layer1 dengan jumlah node 60, Hidden layer2 dengan jumlah node  55,  Goal    0,001.  Kesimpulan  akhir  dari  penelitian  ini  yaitu  menunjukan  bahwa  penggunaan Metode Backpropagation jaringan syaraf tiruan ini sangat bagus, dengan akurasi pengujian terbaik yang didapat yaitu 98% dengan eror 1,25.
Kata kunci : pengolahan citra digital, jaringan syaraf tiruan, Backpropagation, plat nomor

## PENDAHULUAN
Nomor yang tertera di plat nomor kendaraan bermotor merupakan tanda pengenal dari suatu kendaraan  tersebut  yang  diberikan  oleh  pihak kepolisian. Masing-masing kendaraan bermotor memiliki nomor polisi yang berbeda- beda
Pengenalan  plat  nomor  kendaraan  di Indonesia pada umumnya masih menggunakan sistem  manual,  hal  ini  dapat  dilihat  pada beberapa pusat perbelanjaan, pertokoan,
gedung  instansi,  dan  unversitas-universitas. Rata-rata  petugas  yang  menjalankan  sistem manual ini menggunakan karcis untuk mencatat nomor  plat  kendaraan  yang  keluar  masuk didalam  lingkungan  mereka.  Dengan  sistem manual  itu,  kemungkinan  terjadi  kesalahan dalam   mencatat plat nomor kendaraan sangat besar.  Sistem  manual  ini  juga  menjadi  sebab lambatnya  pelayanan  parkir.    Untuk  membuat suatu sistem yang otomatis dalam pengelolaan atau  pecatatan  plat  nomor  kendaraan,  maka disini  kita  perlu  teknologi  pengolahan  citra
Volume 9 No. 3 | November 2019: 47 - 52
digital  untuk  mengolah  sebuah  citra  menjadi informasi  dan  jaringan  syaraf  tiruan  sebagai pembalajaran  untuk  pengenalan  dari  setiap informasi yang didapatkan dari sebuah citra.
Ada  beberapa  algoritma  yang  terdapat dalam pembelajaran jaringan syaraf tiruan salah satunya  yaitu  BPNN.  Algoritma  propogasi balik  adalah  algoritma  pembelajaran  yang terawasi yang mana input dan outputnya sudah diketahui sebelumnya.  Informasi yang didapat dari  pasangan  data  tersebut  akan  berfungsi untuk  membangun  dan  memodifikasi  sistem jaringan  sehingga  nantinya  dapat  diperoleh jaringan  syaraf  tiruan  dengan  bentuk  yang terbaik.  Data  ini  juga  dipakai  untuk  melatih bobot-bobot  input  untuk  mendapatkan  output aktual untuk dibandingkan dengan ouput target awal.
Pada  penelitian-penelitian  pengenalan  plat nomor kendaraan yang terdahulu, Rohmatulloh Muhammad Iksanudin, menggunakan  metode K-NEAREST  NEIGBOUR  untuk  membaca citra  plat  nomor  kendaraan  pribadi.  Dari  hasil penelitian  terlihat  bahwa  penggunaan  metode K-NEAREST NEEIGBOUR lebih cepat dalam pengidentifikasian  karena  tidak  melakukan perulangan  dalam  pencocokan  citra  sehingga lebih  efisien  dalam  melakukan  pengujian. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Rohmatulloh  Muhammad  Iksanudin  ini  dapat diperoleh  tingkat  akurasi  yaitu  sebesar  93,3% [1].
Pada  penelitian  yang  di  lakukan  oleh Resmana Lim, Lukman Vendi W, dan Kartika Gunandi, dalam penelitian sistem plat pengenalan  plat  nomor  kendaraan  pribadi mereka  menggunakan  metode  PCA.  Pada sistem yang di buat ini secra keseluruhan dapat mendeteksi plat nomor dengan akurasi 42,80% dari 110 kendaraan dengan jumlah data basese banyak  609  karakter  untuk  pengujian  257 kendaraan. Sedangkan pendeteksiaan letak plat nomor  secara  sempurna  mendapatkan  akurasi sebesar  62,26%  (178  kedaraan)  dari  257 kendaraan  yang  diujikan.  Metode  PCA  ini cukup  handal  digunakan  sebagai  metode ekstraksi  feature.  Semakin  banyak  jumlah image  yang  di  training  akan  membuat  sistem menjadi lebih baik [2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tito  Tri Pamungkas, R.Rizal Isnanto, dan Ajub Ajulian Zahra,  dalam  sistem  pengenalan  plat  nomor kendaraan  mereka  menggunakan  metode Template  Matching  dan  jarak  Canberka.  Pada
sistem  pengenalan  plat  nomor  yang  mereka buat  ini  mendapatkan  akurasi  pengenalan  plat sebesar 90% untuk metode Template Maching dan 85% untuk metode Jarak Canberka. Disini terlihat bahwa metode Tamplate Maching lebih bagus dibanding dengan metode Jarak canberka [3].
Pada  penelitian  berikutnya  oleh  Mety Liesdiasi,  S.Kom,  M.SI,  dan  Abdur  Rosyid, S.Si, S.Spd, M.Si. Dalam penelitian plat nomor kendaraan  ini  mereka  menggunakan  metode Run Length Smearing dan K-Nearest Neighbour.  Pada  penelitian  ini  mereka menggunakan 22 sample yang terdiri dari 108 sample  angka  dan  22  sample  huruf  dengan akurasi sebesar 90,9% [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aris Budianto,  Tegu  Bharata  Adji,  dan  Rudi Hartanto.  Dalam  penelitian  pengenalan  plat nomor  kendaraan  ini  mereka  menggunakan metode Connected Component dan SVM. Pada penelitian  ini  mereka  melakukan  pengujian sistem dengan dua kali pengujian dengan jarak pengambilan  gambar  yang  berbeda.  Pada pengujian  dengan  jarak  pengambilan  gambar 10 m menghasilkan akurasi pengenalan sebesar 78%,  sedangkan  pengambilan  gambar  dengan jarak  3  m  menghasilkan  akurasi  sebsear  85%, jadi  didalam  penelitian  ini  jarak  pengambilan gambar  juga  mempengaruhi  dari  pengenalan plat nomor [5].
Selanjutnya penelitian yang di lakukan oleh Helmi  Fitriawan  dkk,  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  Pengolahan  Citra  dan Jaringan  Syaraf    Tiruan.  Di  penelitian  ini memiliki data uji 100 citra plat nomor yang di ikutkan  dalam  proses  pelatihan  dan  70  yang tidak  di  ikutkan  dalam  proses  pelatihan.  Dari 100  citra  plat  nomor  yang  di  ujikan  tersebut sistem  dapat  mengenali  96  citra  plat  nomor kendaraan.  Dari  hasil  pengujian,  sistem beberapa  kali  tidak  dapat    mengenali  plat nomor.  Kesalahan  tersebut  di  sebabkan  oleh faktor  seperti  usia  plat  nomor,  pengaruh pengolahan  citra  dan  algoritma  pelatihan jaringan, serta kesamaan sifat dari karakter plat nomor itu sendiri [6].
Penelitian  menggunakan  Metode  BPNN (Backpropagation  Neural  Network)  sudah pernah  dilakukan  dan  hasil  yang  didapatkan dari Metode BPNN ini cukup bagus. Untuk itu penulis  mencoba  membuat  sebuah  aplikasi pengenalan plat nomor kendaraan mahasiswa di
lingkungan    Universitas  Riau  menggunakan Metode BPNN jaringan syaraf tiruan.
Secara umum tujuan dari penelitian ini yaitu sebagai aplikasi penunjang untuk sistem parkir yang  ada  dilingkungan  Universitas  Riau. Secara khusus tujuan dari penelitian ini yaitu:
1. Menerapkan  metode  jaringan  syaraf  tiruan di  dalam  aplikasi  pengenalan  plat  nomor kendaraan
2. Untuk  mengetahui  akurasi  pelatihan  dan pengujian  jaringan  syaraf  tiruan  pada pengenalan plat nomor.
3. Mendapatkan  informasi  data  mahasisa berdasarkan  dari  pengenalan  plat  nomor kendaraan.

## METODE PENELITIAN
Untuk metodologi penelitian, penulis gambarkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Metodologi Penelitian Selain  metodologi  penelitian,  perancangan sistem  juga  menentukan  bagaimana  suatu sistem  akan  menyelesaikan  apa  yang  harus diselesaikan.  Seperti  Gambar  2  alur  kerja sistem.
Gambar 2. Alur kerj asistem
2.1 Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  merupakan  proses  pengambilan citra  objek.  Pengambilan  citra  dilakukan dilingkungan  Universitas  Riau.  pengambilan citra dilakukan pada siang hari, agar citra yang didapat kualitasnya lebih jelas dan bagus.
2.2 Pra-pengolahan Citra
Pra-pengolahan citra merupakan tahap pertama pada  proses  pengolahan  citra.  Pra-pengolahan citra  bertujuan  untuk  mengubah  intensitas piksel  citra  menjadi  lebih  sederhana  untuk mengurangi  komplek  sitas  dalam  proses analisis citra.
2.3 Segmentasi
Pada  tahap  segmentasi  dilakukan  operasi morfologi yang bertujuan untuk meningkatkan bentuk citra. Operasi morfologi yang digunakan adalah operasi dilasi,  erosi, trheshold , Operasi image reconstruction.
Operasi  dilasi  digunakan  untuk  menyambung objek  yang  terputus  yang  disebabkan  oleh noise,  erosi  berfungsi  untuk  menyusutnya elemen  dengan  menggunakan  elemen  B, trheshold digunakan  untuk  mengubah  citra grayscale gedalam  bentuk  biner,  dan  yang terakhir  adalah  operasi image  reconstruction atau  yang  disebut  juga  dengan  operasi  untuk memperbaiki kembali citra yang rusak. Berikut ini  adalah  source  code  yang  digunakan  untuk segmentasi citra :
Program Jurnal
% Segmentasi sa = strel( 'square' ,3); Ie = imdilate(z, sa); se = strel( 'square' ,5); Ia = imerode(Ie, se);
I = im2bw (uint8(Ia), graythresh(Ia)); F = imfill(I, 'holes' ); H = bwmorph(F, 'thick' ,1.5);
final = bwareaopen(H, 850, 8); axes(handles.axes1); imshow(final);

## 2.4 Ekstraksi Fitur
Tingkat akurasi dan ketepatan dalam klasifikasi citra  sangat  bergantung  pada  ekstraksi  fitur yang  digunakan.  Pada  penelitian  ini, area , perimeter , dan eccentricity diekstrak dari citra yang sudah diproses sebelumnya. Dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Fitur luas, keliling, dan eccentricity Gambar diatas merangkum fitur luas, keliling, dan  eccentrycity  yang  digunakan  pada penelitian  ini.  Fitur-fitur  ini  akan  membantu menjelaskan setiap informasi yang berhubungan dengan citra plat nomor sehingga proses klasifikasi menjadi lebih mudah. Berikut ini  merupakan  code  yang  digunakan  untuk ekstraksi fitur :

## Program Jurnal
% Proses Tampilkan Hasil Cropping,Nilai Luas, Nilai Keliling , Eccentricity hold on for n=1:size(Iprops,1) b(n) = Iprops(n); b2(n) = b(n).Area; b3(n) = b(n).Perimeter; b4(n) = b(n).Eccentricity; end hold off

## 2.5 Pengenalan
Metode  pengenalan  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah BPNN. Alur BPNN untuk deteksi plat nomor kendaraan dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Alur BPNN
Alur  BPNN  dimulai  dengan  mempersiapkan data.  kemudian,  data  tersebut  data  dibagi menjadi dua yaitu data latih dan data uji. Tahap selanjutnya  yaitu  menentukan  parameter BPNN. Contohnya, arsitektur jaringan, seperti jumlah  node  pada  lapisan  (lapisan  masukan, lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran), dan fungsi  untuk  BPNN  (fungsi  aktivasi,  fungsi pelatihan,  laju  pelatihan,  dan  momentum). Setelah parameter ditentukan, proses pelatihan BPNN dilakukan dengan menggunakan algoritma  BPNN.  Data  latih  digunakan  untuk pelatihan BPNN dan data uji digunakan untuk mengatur  kemampuan  prediksi  dari  model BPNN yang sudah didapatkan. Hasil
Klasifikasi  dari  BPNN  ditampilkan  tingkat akurasinya.
2.6 Analisa Data
Pada  tahap  analisa  data  merupakan  tahap analisa  apa  saja  data  yang  dibutuhkan  pada penelitian ini guna untuk melakukan pendeteksian  plat  nomor  kendaraan  yang berbasis  visi  komputer.  Adapun  proses  dari analisa data ini dijelaskan sebagai berikut. 2.6.1 Pembagian Data Pembagian data ini dilakukan untuk membedakan  antara  data  latih  ( training ) dengan  data  uji  ( testing ).  Adapun  data  latih yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah sebanyak  700  data  yang  diambil  dari  120  plat
nomor  kendaraan.  Data  ini  digunakan  untuk melatih  36  karakter  yang  terdiri  dari  26  huruf abjad  dan  10  angka  desimal.  Citra plat  nomor kendaraan  yang  digunakan  untuk  melakukan pengujian ( testing ) yaitu sebanyak 30 citra plat nomor kendaraan. 2.6.2 Analisa Variabel Analisa  variabel  yaitu  analisa  terhadap  data- data yang akan dimasukkan ke dalam  aplikasi dan data keluaran yang dihasilkan oleh aplikasi ini. Dengan tujuan mendapatkan pembelajaran secara menyeluruh tentang aplikasi.
2.7 Perangcangan Antar Muka Model  aplikasi  pengenalan  plat  nomor kendaraan ini dibuat dengan menggunakan GUI yang terdaapat pada Matlab 2018a.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Tahapan  implementasi  adalah  tahap  dimana BPNN  yang  telah dirancang  sebelumnya  akan dioperasikan dan diuji kinerjanya.

## 3.2 Implementasi Aplikasi
Pada bab analisa dan perancangan aplikasi telah dibahas  tentang  model  aplikasi  yang  akan dibuat. Implementasi dilakukan untuk mengetahui  tingkat  keberhasilan  dari  aplikasi yang  telah  dibuat  tersebut.  Berikut  tampilan aplikasi yang telah dibuat.
3.3 Tampilan Form Menu Utama
Form menu utama ini merupakan bagian utama dari aplikasi pengenalan plat nomor kendaraan. Di menu utama aplikasi lansung menampilkan perintah-perintah untuk pengenalan plat nomor tanpa ada menu akses ataupun menu login user. Di  menu  utama  ini  tersedia  beberapa  perintah seperti  button  browse,  camera,  reset,  tambah data  dan  reset.  Tampilan form menu  utama terlihat seperti Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan form menu utama
Pejelasan  fungsi  button  yang  ada  pada  form menu  utama  aplikasi  pengenalan  plat  nomor kendaraan.
1. Button browse digunakan untuk mengambil gambar  plat  nomor  kendaraan  yang  ada didalam folder di komputer sebagai inputan pada form menu utama.
2. Button camera digunakan untuk mengambil gambar  plat  nomor  kendaraan  secara lansung  ( real  time )  menggunakan  kamera logitech c310 dengan resolusi 5 MP dengan jarak pengambilan ± 30 Cm antara kamera dengan  plat  nomor  kendaraan  dan  waktu pengambilan pada siang hari.
3. Button  Reset digunakan  untuk  mereset kembali  aplikasi  yang  sudah  digunakan untuk  pengenalan  sebalumnya  supaya aplikasinya kembali ke tampilan awal.
4. Button tambah data digunakan untuk akses ke menu tambah data.
5. Button  logo  capture digunakan  untuk mengscreenshoot gambar dari kamera yang dilakukan  secara  lansung  pada button camera diatas.
3.4 Tampilan Form Penambahan Data base Form penambahan  data  base  merupakan halaman  yang  berfungsi  untuk  menambahkan data  mahasiwa  ke  dalam  aplikasi  yang  mana didalam form ini bisa menambahkan data sepeti nim,  nama,  fakultas,  jurusan  dan  foto  dari mahasiswa  yang  ingin  ditambahkan  datanya kedalam aplikasi. Tampilan form penambahan data base terlihat seperti Gambar 6.
Volume 9 No. 3 | November 2019: 47 - 52
Gambar  6.  Tampilan  form  penambahan  data base
3.5 Aplikasi Saat Dijalankan Berikut adalah tampilan aplikasi saat dijalan,dapat dilihat pada gambar 7. Disini plat diiputkan  melalui  menu browse yang  ada diaplikasi.
Gambar 7. Tampilan aplikasi saat dijalankan 3.6 Pengujian Akurasi dan Eror Di dalam penelitian ini, parameter yang dipakai pada  BPNN  adalah  2 hidden  layer,  goal dan,
epoch .  Sedangkan  untuk  pembagian  data,
dilakukan  pembagian  sebesar  70%  data  latih dan  30%  data  uji.  Model  BPNN  yang  terbaik yang  didapat  dari  pelatihan  yaitu  dengan memakai  dua  hidden  layer  dengan  jumlah hidden layer 1 dengan node 60 dan hidden layer 2 dengan  node  55,  epoch  1000,  dan  goal
0,0001. akurasi yang didapat dari model BPNN tersebut yaitu sebesar 98%.

## SIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan tentang pengenalan plat nomor kendaraan mahasiswa di lingkungan Universitas Riau menggunakan metode backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan  maka dapat disimpulkan sebagai berikut.
1. Aplikasi pengenalan plat nomor kendaraan menggunakan  metode  backpropagation Jaringan  Syaraf  Tiruan  dapat  digunakan dalam  pengenalan  plat  nomor  kendaraan tersebut, karena akurasi yang didapat dari metode BPNN ini cukup bagus yaitu 98%.
2. Setelah  dilakukan  percobaan  dengan variasi  parameter  dalam  proses  pelatihan dan pengujian maka akurasi tertinggi yang didapat  yaitu  98%  dengan  eror  1,25,
dengan  parameter  yang  optimal  sebagai berikut.Epoch  1000,  Hidden  layer  1  60,
Hidden layer 2 55, Goal  0,001.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ikhsanudin, Rohmatulloh Muhamad. 2014. Identifikasi  citra  pada  plat  nomor kendaraan  pribadi  menggunakan  metode k-nearest neighbor. http://eprints.dinus.ac.id. [2]  Lim,  Resmana,  dkk.  2004. System pengenalana  plat  nomor  mobil  dengan metode  principal  components  analysis.
http://jurnalelektro.petra.ac.id .
[3]      Pamungkas,  Tito  Tri,  dkk.  2014.
Pengenalan plat nomor kendaraan menggunakan  metode  template  matching dan jarak canberra. http://elektro.undip.ac.id . [4]  Liesdiani,  Mety,  &  Abdur  Rosyid.  2010. Pengenalana  plat  nomor  kendaraan menggunakan metode run length smearing dan k-nearest neighbor.
http://docplayer.info.com.
[5]        Budianto,  Aris,  dkk.  2015. Pengenalan nomor  kendaraan  pada  system  parkir dengan metode SVM dan KNN..
http://etd.repository.ugm.ac.id .
[6]  Fitriawan,  Helmi,  dkk.  2013. Identifikasi plat  nomor  kendaraan  secara  off-line berbasis  pengolahan  citra  dan  jaringan syraf tiruan. http://electrician.unila.ac.id .