PENGENALAN POLA PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

## DAVID
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Pontianak Jalan Merdeka Barat No. 372 Pontianak, Kalimantan Barat Telp (0561) 735555, Fax (0561) 737777
David_Liauw@yahoo.com , David_Liauw@stmikpontianak.ac.id
Abstract:  The  application  design  of  license  plate  pattern  recognition  using  the Backpropagation  neural  network  is  the  application  of  license  plate  recognition  done  by changing  the  license plate  in  form  of  a  photo  into  a numerical  text.  This  application  was made  in  order  to  examine  whether  the  method  of  Backpropagation  can  recognize  the character pattern properly or not. The software process model of license plate recognition study uses the Backpropagation neural network through the prototype approach. The result of  this  design  is  the  software  of  license  plate  pattern  recognition  using  Backpropagation neural  network  that  can  commonly  recognize  the  license  plate.  This  application  can  only recognize license plate image approximately in a one meter distance between a camera and the license plate and does not have light refraction. The result of examination is the success rate of pattern recognition depends on the quality of image, the form of license plate and its writing, light refraction, the distance between a car and the camera, and the determination of temporary character.
Keywords:  Character  Recognition,  Backpropagation,  Image  Processing,  License  Plate, Smearing Algorithm, Computer Vision.

## 1. PENDAHULUAN
Pola  setiap  image  memiliki  karakteristik  masing-masing,  dengan  adanya  pola suatu  image  dapat  mampu  memanipulasi  dan  mengubah  suatu  image  menggunakan komputer.  Kecanggihan  tersebut  terlihat  dari  penggunaan  komputer  yang  mampu mengkonversi  suatu  image  text  menjadi  sebuah  text.  Adanya  pola  ini  dapat mempermudah dalam melakukan konversi image tulisan ke dalam bentuk text.
Penerapan  yang  menggunakan  pengenalan  pola  salah  satunya  sebagai  input parkir,  dimana  awalnya  pencatatan  nomor  plat  kendaraan  menggunakan  cara  manual sekarang  bisa  menggunakan  image  sebagai  alat  input.  Teknologi  ini  secara  tidak langsung mengurangi peran manusia dalam sistem parkir.
Pola  image    yang  digunakan  sebagai  input  adalah  Image  sebuah  mobil  yang memiliki  nomor  plat  kendaraan.  Proses  yang  pertama  kali  dilakukan  adalah  mencari posisi plat nomor. Proses pencarian posisi plat nomor kendaraan menggunakan metode Run Length Smearing Algoritm (RLSA) atau lebih dikenal dengan algoritma  Smearing. Algoritma  Smearing  mampu  mencari  posisi  plat  nomor  kendaraan  dengan  cara menghapus  dan  memotong  bagian-bagian  image  (panjang  dan  tinggi  pixel  plat  pada image) yang bukan merupakan ukuran sebuah plat nomor kendaraan. Sedangkan Proses pengenalan  pola  plat  nomor  kendaraan  ini  menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation.  jaringan  ini  mampu  mengenal  pola  dengan  cara  mempelajari  pola latih dan memberikan bobot  bobot. Bobot inilah yang nantinya akan digunakan untuk mengenali pola lain yang akan di uji.
Image tiap karakter akan diubah kedalam bentuk pola matrik 10 x 10. Pola ini akan  dicocokan  dengan  pola  karakter  yang  asli,  tingkat  kecocokan  yang  paling  tinggi akan diambil sebagai hasil sementara karakter (Pola Target Pada JST Backpropagation). Hasil  ini  akan  diuji  kembali  menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation. Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dapat dimungkinkan suatu teknologi yang bisa menirukan  seperti  mata  dan  otak  bekerja.  Beberapa  peneliti  telah  berhasil mengaplikasikan Jaringan Saraf Tiruan untuk menyelesaikan permasalahan identifikasi terutama dalam sistem pengenalan pola.
Liliana, Hendra, dkk (2010), didalam jurnal Segmentasi Plat Nomor Kendaraan Dengan  Menggunakan  Metode  Run-Length  Smearing  Algorithm  (RLSA).  Melakukan Pengujian  segmentasi  Plat  Nomor  Kendaraan  Dengan  Menggunakan  Metode  Run- Length Smearing Algoritm (RLSA). Input dari sistem ini adalah sebuah foto mobil yang diambil  dari  belakang  dengan  jarak  dua  sampai  dua  setengah  meter  dengan menggunakan  kamera  digital  dengan  ukuran  640x480  pixel.  Hasil  Output  berupa potongan  image plat nomor  kendaraan  yang  telah  dipotong  dan  dihapus  menggunakan metode Run-Length Smearing Alrotitm (RLSA).
Kekurangan  dari  hasil  jurnal  Segmentasi  Plat  Nomor  Kendaraan  Dengan Menggunakan  Metode  Run-Length  Smearing  Algorithm  (RLSA)  yang  dibuat  oleh liliana dkk adalah tidak bisa mengidentifikasi plat kendaraan, sehingga informasi yang di dapat  hanya berupa gambar  plat nomor kendaraan. Kelebihan dari yang  dibuat oleh penulis adalah hasil image plat dilanjutkan diproses untuk mengidentifikasi nomor plat kendaraan.
Perlunya Merancang aplikasi pengenalan pola plat nomor kendaraan  menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation adalah menguji apakah Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dapat mengenal pola plat nomor kendaraan dengan baik atau tidak. Sehingga dapat diketahui apakah metode jaringan syaraf tiruan backpropagation dapat mengenali pola karakter dengan baik atau tidak.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Algoritma Backpropagation
Algoritma  Backpropagation  dapat  di  bagi  menjadi  dua  bagian  yaitu (Puspaningrum,  2006:128):  a)  Algoritma  Pelatihan,  Terdiri  dari  3  tahap  yaitu  tahap umpan  maju  pola  pelatihan  input,  tahap  pemropagrasibalikan  error,  dan  tahap pengaturan  bobot;  dan  b)  Algoritma  aplikasi,  Yang  digunakan  hanyalah  tahap  umpan maju  saja.  Cara  kerja  jaringan  saraf  tiruan  backpropagation  adalah  sebagai  berikut (puspatiningrum, 2006:129):
Gambar 1. Alur Kerja Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (Sumber : Puspaningrum,2006)
a. Algoritma Pelatihan (Kusumadewi, 2003)
0. Inisialisasi bobot-bobot ( ambil bobot awal dengan nilai random yang cukup kecil)
Tentukan  pula  nilai  toleransi  error  atau  nilai  ambang  (bila  menggunakan nilai  ambang  sebagai  kondisi  berhenti);  atau  set  maksimal  epoch  (bila menggunakan banyakya epoch sebagai kondisi berhenti).
1. While kondisi berhenti tidak terpenuhi do langkah ke-2 samapai langkah ke- 9.
2. Untuk  setiap  pasangan  pola  pelatihan,  lakukan  langkah  ke-3  samapai langkah ke-8.

## Tahap  Umpan Maju
3. Setiap (  dari  unit  ke-1  samapi  unit  ke-n  pada  lapisan  input)  mengirim sinyal  input  ke  semuaunit  yang  ada  di  lapisan  atasnya  (ke  lapisan tersembunyi)
4. Pada  setiap  unit  di  lapisan  tersembunyi (  dari  unit  ke-1  samapi  ke-m; i=1,.....,n;  k=1,.....,m)  dihitung sinyal outputnya dengan  menerapkan fungsi aktivasi  terhadap  penjumlahan  sinyal-sinyal  input  berbobot    bagi  lapisan ini
Á ã ºø© ±µ õ ¨· ª ·¶ ² ·ãï ÷ ...................................   (1) Kemudian dikirim ke semua unit dilapisan atasnya. 5. setiap  unit  lapisan  output (dari  unit  ke-1  samapai  unit  ke-m;  i=1,...,n; k=1,...,m)  dihitung  sinyal  outputnya  dengan  menerapkan  fungsi  kativasi terhadap pnjumlahan sinyal-sinyal input berbobot   bagi lapisan ini: ã  ø õ ãï ÷ ..................................  (2) Tahap Pemograsianbalikan Error 6. setiap unit  output (dari unit  ke-1 sampai unit  ke-m;  j=1,...,p;   k=1,....,m) menerima  pola  target lalu  informasi  kesalahan  lapisan  output  ( )  di hitung. dikirim ke lapisan di bawahnya dan digunakan untuk menghitung besar  koreksi bobot dan  bias ( dan ) antara lapisan  tersembunyi dengan lapisan output: ã ø õ ÷ ãï ........  (3) ã .......................................................  (4) ã ....................................................... (5) 7. Pada  setiap  unit  di  lapisan  tersembunyi  (  dari  unit  ke-1  samapai  unit  ke-p;
i=1,...,n;   j=1,....,p;  k=1,.....,m) dilakukan perhitungan informasi kesalahan lapisan  tersembunyi  ( ). kemudian  digunakan  untuk  menghitung  besar koreksi  bobot  dari  bias  ( dan )  antara  lapisan  input  dan  lapisan tersembunyi. ã ãï ø õ ÷ ãï .......  (6) ã ........................................................  (7) ã ...........................................................  (8) Tahap Peng-update-an Bobot dan Bias
8. Pada  setiap  unit  output (  dari  unit  ke-1  sampai  unit  ke-m)  dilakukan peng-update-an  bias  dan  berbobot  (j=0,....,p;    k=1,...,m)  sehingga  bias  dan bobot yang baru menjadi:
ã õ ........................  (9) Dari unit ke-1 samapi unit ke-p dilapisan tersembunyi juga dilakukan peng- update-an pada bias dan bobotnya (i=0,....,n;  j=1,....,p): ã õ .............................  (10) 9. Tes konisi berhenti
b. Algoritma Aplikasi (Kusumadewi, 2003)
0. Inisialisasi  bobot.  Bobot  ini  diambil  dari  bobot-bobot  terakhir  yang diperoleh dari algoritma pelatihan.
1. Untuk setiap vektor input, lakukan langkah ke-2 sampai ke-4.
2. Setiap  unit  input (dari  unit  ke-1  samapi  unit  ke-n  pada  lapisan  input; i=,....,n)  menerima  sinyal  input  pengujian dan  menyiarkan  sinyal
kesemua unit pada lapisan diatasnya (unit-unit tersembunyi)
3. Setiap  unit  dilapisan  tersembunyi (dari  unit  ke-1  sampai  unit  ke-p; i=1,.....,n;    j=1,.....,p)  menghitung  sinyal  outputnya  dengan  menerapkan fungsi  aktifasi  terhadap  penjumlahan  sinyal-sinyal  input .  Sinyal  output dari  lapisan  tersembunyi  kemudian  dikirim  ke  semua  unit  pada  lapisan atasnya:
ã ø õ ÷ ãï .................................... (11) 4. Setiap unit output (dari unit ke-1 sampai unit ke-m;  j=1,....,p;  k=1,...,m) meenghitung sinyal outputnya dengan menerapkan fungsi aktivasi terhadap penjumlahan sinyal-sinyal input bagi lapisan ini, yaitu sinyal-sinyal input dari lapisan tersembunyi: ã ø õ ÷ ãï ................................ (12) 2.2 Metode Run-Length Smearing Algorithm (RLSA)
Algoritma Smearing merupakan  suatu metode  untuk mengekstraksi  lokasi teks dalam  suatu  gambar.  Dengan  smearing,  gambar  akan  diproses  secara  vertikal  dan horisontal  (scan-lines)  (Liliana,2010).  Karena  plat  nomor  kendaraan  di  Indonesia menggunakan warna dasar  hitam, maka perlu dilakukan  pengecekan lokasi plat nomor dengan  cara  mencari  bagian  mana  dari  gambar  yang  mempunyai  piksel  hitam  yang seukuran  dengan  plat  nomor.  Pertama-tama,  user  perlu  menentukan  perkiraan  ukuran dari  plat  nomor kendaraan,  dalam piksel. Kemudian  akan dicek  setiap baris  dan  setiap kolom.  Jika  jumlah  dari  piksel  hitam  berurutan  kurang  dari  atau  lebih  dari  batasan threshold yang ditentukan maka piksel tersebut akan diubah menjadi putih.
Pada pencarian  lokasi plat nomor,  metode yang digunakan  adalah metode  Run- Length  Smearing  Algorithm  (RLSA)  atau  biasa  disebut  dengan  smearing.  Metode  ini merupakan  salah  satu  metode  yang  berfungsi  mencari  lokasi  teks  dalam  suatu  gambar citra biner. Cara kerja metode ini adalah dengan cara melakukan proses scan-lines pada gambar  secara  vertikal  dan  horisontal.  Setelah  itu  proses  dilanjutkan  dengan menentukan  nilai  batas  bawah  dan  batas  atas  yang  diperoleh  dari  jarak  minimum  dari huruf yang satu ke huruf yang lain yang bersebelahan yang dijadikan sebagai nilai batas bawah, sedangkan jarak maksimum dijadikan sebagai nilai batas atas. Nilai batas bawah dan  atas  dicari  baik  untuk  horizontal  (jarak  antar  huruf)  dan  vertikal  (tinggi  huruf). Setelah  itu,  dilakukan  proses  perhitungan  piksel  hitam  yang  berurutan  dalam  suatu garis.  Jika  jumlah  dari  piksel  hitam  yang  berurutan  lebih  kecil  dari  nilai  batas  bawah atau lebih besar dari nilai batas atas maka seluruh piksel yang berurutan tersebut diubah
menjadi  putih,  sedangkan  jika  nilai  piksel  hitam  yang  berurutan  berada  diantara  nilai batas bawah dan atas maka seluruh piksel yang berurutan tersebut tidak diubah.
3. METODOLOGI PENELITIAN
Metode Analisis dan perancangan yang digunakan penulis untuk mengembangkan  system  adalah  metode  prototype  requiredment.  Metode  prototype requiredment  ini  melakukan  pendekatan  secara  sistematis  dan  urut  mulai  dari  level identifikasi kebutuhan system, kemudian tahap prototype, menguji kelayakan prototype, memprogram system berdasarkan kebutuhan, pengujian sistem, menentukan  kelayakan system, dan penggunaan system.
Secara Fungsional dalam perancangan aplikasi ini dapat mengubah citra asli ke dalam bentuk grayscale kemudian  mengubah citra grayscale menjadi citra hitam putih (thresholding). Dari citra biner inilah algoritma smearing (RLSA) dapat mencari posisi plat  nomor  kendaraan.  Cara  kerja  aplikasi  ini  adalah  memotong  (segmentasi)  tiap karakter  di  plat  kendaraan.  Segmentasi  bertujuan  memisahkan  karakter  plat  nomor. Setelah melakukan segmentasi, aplikasi akan membentuk pola karakter dan menyimpan data  pola  dalam  bentuk  angka  biner.  Aplikasi  ini  juga  dapat  mencari  hasil  sementara pola  berdasarkan  perbandingan  pola  karakter  plat  dengan  pola  di  database.  Hasil sementara  ini  akan  dijadikan  pola  target  dalam  pelatihan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation.  Aplikasi  ini  juga  dapat  mengidentifikasi  karakter  berdasarkan  pola target  dan  pola  nomor  kendaraan,  sehingga  bisa  menampilkan  informasi  nomor  plat kendaraan.

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Perancangan Sistem
Aplikasi    pengenalan  pola  plat  nomor  kendaraan  menggunakan  jaringan  saraf tiruan  backpropagation,  dimana  alat  input  berupa  gambar  keseluruhan  sebuah  mobil yang berukuran 480 x 320  pixel dan diambil tegak lurus dengan jarak kamera dan objek satu  sampai  satu  setengah  meter.  Hasil  input  akan  diproses  terlebih  dahulu menggunakan  RLSA  (Run  Length  Smearing  Algoritma).  Proses  ini  bertujuan  mencari posisi plat nomor kendaraan. Foto yang di inputkan akan di potong (crop) sesuai dengan posisi  plat nomor  kendaraan.  Nomor kendaraan  akan  di proses kembali  dan membagi plat  nomor  menjadi  tiap  karakter.  Tiap  karakter  ini  akan  dibentuk pola  dan  nilai  biner berdasarkan pixel  masing- masing.
Hasil ekstraksi biner (kumpulan angka 1 dan 0 disusun berdasarkan pola image, 1  untuk  pixel  hitam,  dan  0  untuk  pixel  putih)  akan  dicocokan  dengan  ekstraksi  biner yang  ada  di  database.  Tingkat  kesamaan  biner  yang  paling  tinggi  akan  dijadikan  hasil sementara  nomor  plat. Hasil sementara ini akan diuji kembali menggunakan jaringan syaraf  tiruan.  Biner  dan  karakter  sementara  dari  database  digunakan  sebagai data  latih dan  target.  Setelah  melakukan  pelatihan,  biner  karakter  dari  kendaraan  akan  di  uji. Sehingga hasil dapat disimpulakan pola yang di uji sama dengan pola yang dilatih.
Gambar 2. Diagram aktivity form pencarian posisi plat Pada gambar 2 terlihat urutan proses pencarian posisi plat. Sistem menampilkan form perncarian plat, dimana foto yang di pilih dari form sebelumnya ditampilkan dan di  proses.  Proses  pertama  mengubah  citra  asli  menjadi  citra  abu-abu  dilanjutkan  ke threshold.  Dari  citra  threshold  inilah  metode  smearing  dapat  dijalakan,  smearing pertama  dilakukan  dengan  cara  scanline  image  secara  horizontal,  menghapus  bagian- bagian pixel hitam yang melebihi ukuran plat kendaraan dan mengisi pixel hitam yang memiliki jarak warna putih berdekatan. Smearing ketiga dilakukan dengan cara scanline image secara vertical, yaitu menghapus bagian-bagian pixel yang kurang atau melebihi tinggi  ukuran  plat.  Smearing  ketiga  dilakuan  dengan  cara  scanline  image  secara horizontal lagi, yaitu menghapus bagian image yang melebihi atau kurang dari panjang ukuran plat.
Setelah  proses  semua selesai  system akan  menscanline  hasil smearing. Apabila terdapat  pixel  hitam  yang  memenuhi  ukuran  plat,  maka  system  akan  menyimpan  titik koordinat  tiap  sudut  plat  kemudian  menmpilkan  form  pembentukan  pola.  Namun apabila  tidak  terdapat  pixel  hitam  maka  system  tidak  mendeteksi  adanya  plat,  maka sistem akan megembalikan ke form input untuk menginput kembali foto.
4.2 Proses Smearing
Proses  smearing  terjadi  sebanyak  tiga  tahap.  Tahap  pertama  dilakukan  scan secara  horizontal,  dimana  pixel hitam yang  melebihi  ukuran plat akan  di jadikan  pixel bewarna  putih  dan  pengisian  pixel  hitam  apabila  jarak  antara  pixel  hitam  sekitar  400 pixel.  Selanjutnya  smearing  kedua,  dimana  smearing  kedua  dilakukan  secara  vertical, dimana pixel hitam yang kurang atau lebih dari ukuran tinggi plat akan diubah menjadi pixel putih. Untuk smearing ketiga, scan dilakukan secara horizontal dimana pixel hitam yang kurang atau lebih dari panjang ukuran plat akan di jadikan warna putih.
4.3 Proses Pengenalan Pola
Aplikasi  pengenalan  pola  plat  nomor  kendaraan  dengan  menggunakan  jaringan syaraf tiruan backpropagation dapat berjalan dengan baik. Kendala yang sering muncul adalah  pencarian  posisi  plat  dan  penentuan  hasil  sementara  karakter.  Pencarian  posisi plat  nomor  kendaraan  tidak  bisa  dilakukan  apabila  sebuah  plat  memiliki  warna  yang tidak jelas,  seperti warna plat yang sudah kusam. Ini  mengakibatkan system tidak bisa membedakan warna putih tulisan dan warna plat nomor kendaraan. Sehingga pengujian di aplikasi ini tidak bisa berjalan dengan baik.
Kendala yang lain adalah penentuan hasil karakter sementara. Fungsi penentuan hasil  sementara  karakter  bertujuan  sebagai  pola  target  dari  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation.  Penentuan  hasil  karakter  sementara  didapat  dari  perbandingan  pola nomor  kendaraan  dengan  pola  nomor  yang  ada  di  database.  Sehingga  pola  yang memiliki kesamaan paling banyak akan dijadikan hasil sementara karakter.
Untuk  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  backpropgation,  sistem  menggunakan nilai epoch untuk nilai batas pembelajaran. Untuk mendapakan hasil yang akurat, nilai epoch seharusnya mencapai seribu atau lebih. Apabila nilai epoch mencapai seribu atau lebih,  bearti  ada  perulangan  sebanyak  seribu  atau  lebih  iterasi.  Ini  sangat  memakan waktu  yang  lama.  Namun  di  pengujian  aplikasi  ini,  nilai  epch  sepuluh  sudah  dapat mendapatkan  input  yang  benar.  Untuk  mengatasi  hal  ini,  peneliti  memberikan  input kepada  system  untuk  nilai  epoch.  Sehingga  user  bisa  memberikan  nilai  epoch  yang diinginkan.
4.4 Pengujian
Pengujian  dilakukan  mulai  dari  pengujian  Form  pencarian  posisi  plat  sampai dengan pembentukan pola. Form pencarian posisi plat memiliki tujuh tahap, yaitu tahap grayscale, threshold, smearing1, smearing2, mmearing3, menampilkan posisi Plat, form pembentukan pola. Adapun implementasi form pencarian posisi plat dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Implementasi Form Pencarian Posisi Plat Pembentukan  Pola  dimulai  dari  menscan  kembali  foto  berdasarkan  koordinat plat,  kemudian  merubah  kedalam  citra  grayscale,  threshold,  segmentasi  dan pembentukan  pola.  Berikut  adalah  implementasi  form  pembentukan  pola  pada  gambar 4.
Gambar 4. Implementasi Form Pola
Pengujian  aplikasi  dilakukan  terhadap  contoh  variasi  sample  plat  nomor kendaraan  berdasarkan  warna  plat  kendaraan.  Hasil  pengujian  aplikasi  ini  dengan berbagai contoh variasi warna plat nomor kendaraan adalah sebagai berikut:

## Tabel 1. Hasil Pengujian plat warna hitam
No Warna Plat Jenis Plat Gambar Hasil aplikasi Perse ntase % 1 Hitam Jenis kendaraan mobik, tulisan  normal,  background plat tidak normal. KB 751 S 100 % 2 Hitam Jenis kendaraa sepeda tulisan normal , background normal. KB 325B YH 75 % 3 Hitam Jenis Kendaraan mobil, kondisi plat sedikit cacat. IIII40Z 14 % 4 Hitam Jenis kendaraan mobil, kondisi plat normal. B 11I8 NJS 75 % 5 Hitam Jenis kendaraan mobil, kondisi plat tidak normal. AI 11I1 IL 50 % 6 Hitam Jenis kendaraan mobil, kondisi  plat  tidak  normal. Asal  kendaraan  di  luar Negri IIL 129 I 28 % 7 Putih Jenis Kendaraan Mobil, Kondisi  Plat  normal,  Asal kendaraan luar Negri FX 02 HKJ 85 % 8 Putih Jenis Kendaraan Mobil, Kondisi  Plat  normal,  Asal kendaraan luar Negri Tidak Terdeteksi. Jarak  antara E dan 9 Melebihi batas maksimum sistem 0 %
9 Putih Jenis kendaraan mobil, kondisi  plat  memiliki  bias cahaya. 3TV 4 BQT5 37 % 10 Putih Jenis kendaraan mobil, kondisi  plat  normal,  warna tulisan merah. KB 1BX2 XY 75 % 11 Merah Jenis kendaraan mobil, kondisi plat normal. KB 23 C 100% 12 Merah Jenis kendaraan sepeda motor, kondisi plat bias Tidak terdeteksi plat nomor. 0% 13 Merah Jenis kendaraan mobil, kondisi plat memiliki bias. Tidak Terdeteksi. 0 % 14 Kuning Jenis kendaraan mobil, kondisi plat tidak normal KI IO01 B1 12% 15 Kuning Jenis kendaraan mobil, kondisi plat tidak normal KB 1Z52 1Z 50% 16 Kuning Jenis kendaraan mobil, kondisi  plat  normal.  Asal kendaraan luar negri Tidak terdeteksi, jarak  antara T dan 2 melebihi batas maksimum sistem 0 %
5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan mengenai  Perancangan  aplikasi  pengenalan  pola  plat  nomor  kendaraan  dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation yaitu sebagai berikut: a) Sistem aplikasi  Pengenalan  pola  plat  nomor  kendaraan  yang  di  bangun  secara  umum  dapat mengenali plat nomor kendaraan; b) Backpropagation adalah metode  yang tepat dalam persoalan mengidentifikasi huruf;  c) Tingkat  keberhasilan pengenalan Pola plat nomor kendaraan  tergantung  dari  ekstraksi  pola  dan  penentuan  karakter  sementara  (Pola target); d) Apabila terjadi kesalahan dalam penentuan karakter sementara (pola target), akan  menyebabkan  semakin  besar  tingkat  kesalahan pengenalan  karakter  tersebut; dan e)  Aplikasi  tidak  bisa  mendeteksi  koordinat  plat  apabila  kondisi  plat  memiliki  warna yang kusam, memiliki bias cahaya, posisi kamera dan plat tidak kurang atau lebih satu meter.

## DAFTAR PUSTAKA
Darma, Putra., 2008, Sistem Biometrika: Konsep Dasar Teknik Analisis Citra, Penerbit Andi, Jogjakarta.
Fadlisyah,  2007,  Computer  Vision  dan  Pengolahan  Citra,  edisi  pertama,  andi, Yogyakarta.
Gonzales,  Rafael  C.,  dan  Woods,  Richard  E.,  2002,  Digital  Image  Prosesing,  Second
Edition. Prentice-Hall Internasional.
Kusumadewi,  Sri.,  2003,  Artificial  Intelligence  teknik  dan  Aplikasinya,  graha  Ilmu, Yogyakarta.
Kusumadewi,  Sri.,  2004,  Membangun  jaringan  Syaraf  tiruan  Menggunakan  MATLAB dan Exell Link, graha Ilmu.
Segmentasi  Plat  Nomor  Kendaraan  Dengan  Menggunakan  Metode  Run- Length  Smearing  Algorithm  (RLSA) http://fportfolio.petra.ac.id/user_files/02- 030/%5BG-D303- 08%5D%20Segmentasi%20Plat%20Nomor%20Kendaraan.pdf ,  diakses  april 2012
Puspitaningrum, diyah., 2006, Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan, edisi pertama , Andi,
Yogyakarta.