## MODEL MONITORING DAN IDENTIFIKASI PELANGGAR DI JALUR TRANSJAKARTA MENGGUNAKAN LIBRARY TESSERACT OCR PADA RASPBERRY PI 3 MODEL B
Abdul Haris 1 , Efy Yosrita 2 , Randi Adrika Putra 3
Prodi Teknik Informatika, STT- PLN, Jakarta, Indonesia harismwakang@sttpln.ac.id 1 , efy.yosrita@sttpln.ac.id 2 , randiadrika@gmail.com 3

## ABSTRACT
TransJakarta Bus Lane is a special lane that is only passed by TransJakarta bus and is not allowed for other riders entering and passing the lane. But by reason of avoiding congestion,  some  riders  break  through  the  Transjakarta  bus  lane.  This  has  distrubed Transjakarta bus travel schedule. Several attempts have been made by the government to  prevent  riders  from  entering  TransJakarta  route  by  installing  50  cm  separator  in several corridors, making Moveable concrete barriere and since Monday, 25 Noveber 2013  has  been  applied  a  maximum  fine  of  Rp  500,000  for  both  the  two-  and  four- wheeled vehicles or more, entering into a special line of TransJakarta bus or busway lane refers to article 287, Law No. 22 of 2009. The purpose of this study is to monitor in  real  time  the  rider  who  commits  a  violation  or  breaks  through  TransJakarta  bus lane.  The  monitoring  system  is  built  in  the  form  of  hardware  model  consisting  of Raspberry Pi 3 Model B, ultrasonic sensor HC-SR04, webcamera, and software in the form  of  website  applications.  Data  processing  vehicle  license  plate  number  using tesseract  ocr  library  on  raspberry.  When  the  hardware  model  is  turned  on  the ultrasonic sensor HC-SR04 detects the distance of the vehicle object, at a distance of ≤ 10 cm webcamera shoots the vehicle license plate model. Images taken by webcamera processed by raspberry using tesseract ocr library through threshold process so it can be  read.  The   results is  displayed  on the  website  application  so that  it  can  known  the identity of the violator.
Keywords : Transjakarta, Monitoring, Raspberry Pi 3, Tesseract OCR.

## I. P ENDAHULUAN
Bus  TransJakarta (Busway) telah menjadi  sarana  transportasi  yang  sangat vital  untuk  para  pengguna  transportasi umum  di  Kota  Jakarta.  Jalur  Bus TransJakarta  merupakan  jalur  khusus yang hanya dilewati oleh bus TransJakarta dan tidak diperbolehkan bagi pengendara  lain  memasuki  dan  melewati jalur  tersebut.  Namun  faktanya,  masih banyak  pengendara  yang  tidak  taat terhadap  peraturan.  Berdasarkan  data yang  dikeluarkan  Dinas  Perhubungan DKI  Jakarta  di  laman  data.jakarta.go.id menunjukkan  angka  kecelakaan  bus transjakarta pada 2016, tercatat meningkat
menjadi  783  kecelakaan  [1].  Beberapa upaya  telah  dilakukan  pemerintah  untuk mencegah  para  pengendara  memasuki jalur  Transjakarta  diantaranya  dengan memasang  separator  setinggi  50  cm dibeberapa  koridor,  dibuatnya  Moveable concrete  barriere  dan    sejak    Senin,  25 November  2013  diterapkan  sanksi  denda maksimal  sebesar  Rp  500.000  bagi kendaraan  baik  roda  dua  maupun  roda empat  atau  lebih,  yang  masuk  ke  jalur khusus bus Transjakarta atau jalur busway mengacu  pasal  287,  UU  No  22  tahun 2009[2].  Berbagai  kebijakan  yang  telah dibuat  oleh  pemerintah  masih  belum diperoleh  hasil  yang  optimal,  untuk  itu penulis termotivasi untuk membuat model sistem  monitoring  untuk  mengetahui  dan mengidentifikasi pelanggar yang memasuki  jalur  bus  Transjakarta. Pada penelitian ini penulis menggunakan model objek  kendaraan,  pada  objek  kendaraan penulis menuliskan nomor plat kendaraan dengan  delapan  karakter  dikertas  dan ditempelkan  pada styrofoam ,  dan  objek tersebut  digerakan  menggunakan  tangan melewati  model perangkat  keras.  Data pengendara  yang  di  gunakan  adalah  data dummy dengan  mengacu  data  STNK kendaraan dan pendeteksian data kendaraan dilakukan dengan menggunakan library  tesseract ocr . Perangkat mikrokontroler yang digunakan untuk membangun model perangkat keras adalah  Raspberry  Pi  3  Model  B,  sensor ultrasonic  HC-SR04,  dan  webcamera. Bahasa  pemograma  yang  diguunakan untuk  membangun  aplikasi  perangkat lunak adalah HyperText Makup Language (HTML), Perl Hypertext Processor (PHP), dan MySQL

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya yang terkait dengan
penelitian  ini  diantaranya  :  penelitian yang  dilakukan  oleh  Yasjudan  dengan topik “Monitoring Pelanggar Lalu Lintas di Traffic Light Berbasis PLC dilengkapi dengan CCTV (Closed Circuit
Television)  dan  Alarm”  .  Di  mana dibahas  mengenai    pembuatan  sistem monitoring pelanggar lalu lintas di traffic light  berbasis  PLC  dilengkapi  dengan CCTV  (Closed  Circuit  Television)  dan alarm  yang  bisa  mendeteksi  pelanggar lalu  lintas  khususnya  di  traffic  light dengan  cara  membunyikan  alarm  yang ada  dipos  polisi  sehingga  polisi  dapat langsung  melihat  dan  mengejar  langsung para  pelanggar  traffic  light[3].  Penelitian yang  dilakukan  oleh  Wisnu  Jatmiko dengan  judul  “ Implementation  vehicle classification on Distributed Traffic Light Control  System  neural  network  based ”. Di  mana  dibahas  tentang  Analisis Komponen Utama (PCA) sebagai metode pengenalan  untuk  mengidentifikasi  objek kendaraan. Sistem klasifikasi telah diimplementasikan dengan algoritma neural  network  khusus  Backpropagation, Fuzzy  Learning  Vector  Quantization (FLVQ),  dan  Pembelajaran  Fuzzy  [4]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh    Rajenda R  Dube  dan  kawan,  dengan  judul “Design  and  Implementation  of  Traffic Monitoring  System  Based  on  Embedded Web  Technology”.  Dibahas  mengenai pengembangan sebuah sistem yang memanfaatkan Teknologi Embedded
Web  Server  (EWS)  untuk  merancang suatu  Sistem  Pemantauan  Lalu  Lintas dengan  menggunakan  sistem  operasi Linux,  Raspberry  pi,  kamera  dan  satu sensor  ultrasonik.  Sistem  Pemantauan jarak jauh bertujuan untuk mengumpulkan data informasi lalu lintas,
pemantauan  kondisi  lalu  lintas,  kontrol lalu lintas, informasi yang dipublikasikan dan  komunikasi  data  lalu  lintas  dengan menggabungkan  Teknologi  EWS  dan Internet.  Sistem  ini  bekerja  pada  saat
kendaraan  umum  melewati  lampu  merah saat  kondisi lampu  merah  yang  menyala, sensor  ultra  sonic  mendeteksi  kendaraan yang  melakukan  pelanggaran  tersebut, dan  kemudian  kamera  menangkap  foto dari  kendaraan  itu lalu  mengirim  data  ke pusat  pemantauan  [5].  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Aris  Triwiyatno  dan kawan    dengan  judul  “Perancangan Sistem  Kontrol  Simulasi  Portal  Otomatis Jalur  Busway  Menggunakan  Metode FUZZY-PID”. Pada  penelitian  ini
dirancang sebuah simulator portal otomatis untuk melakukan sterilisasi jalur busway menggunakan
sistem pengendalian  Fuzzy-PID.  Berdasarkan hasil  pengujian  diperoleh  grafik  respon system  menggunakan  metode  kontrol Fuzzy-PID  pada  parameter  pertama bersifat  lebih  linier  dan  memiliki  waktu respon  yang  lebih  cepat  dibandingkan dengan parameter lainnya. Pada pengujian  motor  servo  sebagai  portal otomatis  memiliki  nilai  RMSE  total sebesar  0.248%  [6].    Penelitian  yang dilakukan  oleh  Putri  Amalia  dna  kawan dengan  judul  “Direction  Change  dan Sterilisasi  Jalur  Busway  Sebagai  Solusi
Alternatif Mengurangi Angka Kecelakaan dan Menertibkan Lalu Lintas di  Jalus  Busway”.  Pada  Penelitian  ini, membahas  mengenai  model    Direction change  adalah  pergantian  arah  bus TransJakarta  yang  pada  awalnya  searah dengan  pengendara  non  TransJakarta menjadi  berlawanan  arah.  Hal  ini dilakukan agar tidak ada lagi pengendara non TransJakarta yang menyerobot masuk ke dalam jalur TransJakarta[7].

## III. PERANCANGAN
Berikut  adalah  skema  model  sistem monitoring jalur Transjakarta yang dibuat
Gambar. 1. Skema  Model Sistem Monitoring Jalur Transjakarta
Alur sistem yang dibangun adalah sebagai berikut:
1. Sistem monitoring berupa model yang terdiri  dari  model  perangkat  keras dan aplikasi  website  serta  diasumsikan tersedianya database dummy kepolisian  yang  berisi    identitas kendaraan  dan  pemillik  kendaraan yang mengacu data STNK  .
2. Sistem secara terus menerus terhubung dengan koneksi internet untuk monitoring Jakur Transjakarta 3. Sensor ultrasonic melakukan pendeteksian  jarak  kendaraan,  pada saat  jarak  objek  terdeteksi  10  cm, maka kamera akan melakukan pengambilan gambar nomor kendaraan. 4. Data  yang  berupa  gambar  nomor kendaraan  diolah  dengan  raspberry menggunakan library  tesseract  ocr dicocokan  dengan  database  sehingga dapat  diketahui  data  pengendara  dari kendaraan tersebut, data hasil
pengolahan oleh raspberry ditampilkan aplikasi website. A. Perangkat Keras yang Digunakan Dalam Penelitian
Adapun  perangkat  keras  yang  digunakan dalam  membangun  sistem  ini  adalah sebagai berikut:
a. Raspberry  Pi  3  Model  B  dengan spesifikasi berikut:
 Prosesor  berbasis  system-on-chip
(Soc)  dari  Broadcom  BCM2837 dengan prosesor berperforma tinggi  ARM  Cortex-A53  dan berkecepatan 1,2 Ghz.
 Kapasitas RAM 1Gb.
 Memiliki WiFi and Bluetooth Low Energy (BLE).
 Dilengkapi dengan 4 slot USB dan sebuah  slot  RJ45  untuk  koneksi internet FO.
 Memiliki konektor
40-pin Extended GPI.  Memiliki I/O yang dibisa digunakan  untuk  mengendalikan peralatan  elektronika  yang  lain (Robotic).  Memiliki  micro  HDMI  untuk menampilkan gambar di TV/Monitor HDMI.  Storage menggunakan external microsd card.
b. Sensor  Ultra  Sonic  dengan  spesifikasi berikut:
 Tegangan kerja: 5 v (dc).
 Statis saat ini: kurang dari 2mA.
 Output  sinyal:  sinyal  frekuensi listrik,  tingkat  tinggi  5  v,  tingkat rendah 0 v.
 Sensor  sudut:  tidak  lebih  dari  15 derajat.
 Deteksi jarak: 2 cm-450 cm.
 Presisi tinggi: sampai 0.3 cm.
 Input  sinyal  pemicu:  10us  TTL impuls.
 Echo  sinyal:  keluaran  TTL  sinyal pwl
c. Web Camera (M-Tech WB-200 USB) dengan spesifikasi berikut:
 Brand : M-tech
 Model : WB-200
 Material : Plactic
 Built up 5.0 Megapixel Resolution
 USB 2.0 Interface
 Come  With  Jack  Mic  Audio  3.5 mm
 Dimensi  :  54  mm  x  54mm  x  22 mm
 Berat : 90 gram
 Panjang Kabel USB : 140 - 145 cm
 Lensa : F/#2.0 F: Manual Focus
Gambar. 2. Diagram Blok Alat
Berikut  ini  kegunaan  masing-masing komponen  yang  terdapat  di  dalam  blok diagram alat diatas :

## 1. Sensor Ultrasonic
Sensor  ultrasonic  berfungsi  untuk
mendeteksi jarak objek. 2. Web Camera Usb Web camera berfungsi untuk mengambil gambar kendaraan pengendara yang melakukan pelanggaran atau penerobosan di jalur Bus Transjakarta. 3. Raspberry Pi
Raspberry  Pi  3  Model  B,  berfungsi sebagai  server  dan  untuk  melakukan pengolahan data plat nomor kendaraan dari  hasil  pendeteksian  oleh  sensor ultrasonic  dan  kamera,  pengolahan data plat nomor kendaraan menggunakan library  tesseract  ocr, hasil  pengolahan  dari  raspberry  akan ditampilkan pada aplikasi website.
4. Modem GSM
GSM  Modem  sebagai  pendukung yang diperlukan untuk menghubungkan perangkat keras
dengan  aplikasi  website  sehingga
dapat  berkomunikasi  melalui  jaringan internet.

## 5. Laptop
Laptop  merupakan  perangkat  yang digunakan  untuk  membuka  aplikasi dari  sistem  yang  akan  dibangun dengan memanfaatkan koneksi jaringan  internet  melalui  Modem GSM untuk mengakses ip raspbery .
B. Alur Kerja Rangkaian Perangkat Keras
Alur  kerja  dari  perangkat  keras digambarkan  seperti  pada  gambar  3, berikut ini.
Gambar. 3. Alur Kerja  Perangkat Keras

## C. Flow Chart Pembacaan Karakter
Berikut  ini  merupakan flowchart proses  pendeteksian  dengan  mengunakan library  tesseract  ocr sehingga  karakter yang tertulis dapat terbaca :
Gambar  4. Flowchart  Pembacaan Karakter

## D. Perancangan Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  yang  dibuat  berupa aplikasi  berbasis  web.  Perancangan  yang dilakukan terdiri dari perancangan proses menggunakan  STD  dan  perancangan tampilan
Berikut  ini  adalah  perancangan  STD halaman utama aplikasi:
MULAI Pengambilan Gambar Oleh Webcamera Merubah Gambar Menjadi Hitam Putih Membaca Delapan Karakter Yang Terdapat Pada Gambar SELESAI
Gambar  5.    STD  Halaman  Utama Aplikasi
Berikut  ini  adalah  perancangan  STD halaman beranda admin :
Gambar  6.    STD  Halaman  Beranda Admin
Berikut  ini  adalah  perancangan  STD Data Pelanggaran
Gambar 7 . STD  Data Pelanggaran
Berikut  ini  adalah  perancangan  untuk halaman utama aplikasi:
Gambar  8.    Antarmuka  Halaman
Utama Aplikasi
Berikut  ini  adalah  perancangan  untuk halaman biodata pengendara:
Gambar  9.  Antarmuka  Halaman
Biodata Pengendara
Berikut  ini  adalah  perancangan  untuk halaman bukti pelanggaran user:
Halaman Utama Halaman About Halaman Login Klik "Login" Tampilkan Halaman Login Klik "About" Tampilkan Halaman About Klik "Kembali" Tampilkan Halaman Utama Halaman Utama Halaman Login Klik "Login" Tampilkan Halaman Login Halaman Beranda Admin Input "ID" dan "Password" Tampilkan Halaman Beranda Admin Klik "Back" Tampilkan Halaman Utama Halaman Dashboard Halaman Data Pelanggaran Halaman Pengaturan Password Klik "Logout" Tampilkan Halaman Utama Klik "Settings" Tampilkan Halaman Pengaturan Password Admin Klik "Data Pelanggaran" Tampilkan Halaman Data Pelanggaran Klik "Dashboard" Tampilkan Halaman Dashboard Halaman Beranda Admin Halaman Data Pelanggaran Klik "Data Pelanggaran" Tampilkan Halaman Data Pelanggaran Halaman Update Data Klik "cek" Tampilkan Update Halaman Data Pelanggaran Data Pelanggaran Klik "search" Tampilkan Data Pelanggaran Hasil Pencarian Klik "delete" Tampilkan Data Pelanggaran Update "plat nomor" dan Klik "update data" Tampilkan Halaman Data Pelanggaran Report Data Pelanggaran Klik "report" Tampilkan Report Halaman Data Pelanggaran Data Pengendara Klik "view" Tampilkan Data Pelanggaran dan data pengendara Klik "Dashboard" Tampilkan Halaman Beranda Admin Copy Right @ 201331013 TransJakarta About Monitoring Sterilisasi Jalur Bus TransJakarta Login Copy Right @ 201331013 Nama Pengendara Plat Nomor | Tanggal | Jam Dashboard Biodata Biodata Pengendara Bukti Pelanggaran Biodata Pengendara Identitas Keterangan Plat Nomor - Nama - Alamat - Model - Jenis - Merek - Tipe - CC -
Gambar  10.    Antarmuka  Halaman  Bukti Pelanggaran
Berikut  ini  adalah  perancangan  untuk halaman data pelanggaran:
Gambar  11.    Antarmuka  Halaman  Data Pelanggaran
Berikut  ini  adalah  perancangan  untuk halaman view data pelanggaran:
Gambar  12.  Antarmuka  Halaman  View Data Pelanggaran

## IV. HASIL
Hasil  perancangan  model  berupa maket jalan berukuran panjang 48 cm dan lebar  12  cm,  yang  dilengkapi  dengan kamera  yang  diletakkan  di  ujung  jalan. Pada ruas jalan diberi tanda pada jarak 10 cm  dan  20  cm  dari  posisi  kamera. Perangkat  lainnya  adalah  sebuah  aplikasi berbasis web yang telah di instal kedalam PC.  Instalasi  perangkat  keras  terdiri  dari raspberry  Pi  3  Model  B,  sensor ultrasonic,  dan  webcamera.  Berikut  ini merupakan  hasil  perancangan  model perangakat  keras  pada  sistem  yang dibangun: Copy Right @ 201331013 Nama Pengendara Plat Nomor | Tanggal | Jam Dashboard Biodata Bukti Melakukan Pelanggaran Bukti Pelanggaran Data Pelanggaran No Foto Tanggal 1 2 3 4 Copy Right @ 201331013 Admin Tanggal | Jam Dashboard Data Pelanggaran Data Pelanggaran Search Report Data Pelanggaran No Foto Plat Nomor Waktu Aksi 1 2 3 4 Cek Delete Cek Delete Cek Delete Cek Delete View View View View Copy Right @ 201331013 Admin Tanggal | Jam Dashboard Data Pelanggaran View Data Pelanggaran Bukti Pelanggaran No Foto Plat Nomor Waktu 1 2 3 4 Data Pengendara Identitas Keterangan
Gambar 13. Model Perangkat Keras
Gambar  13    merupakan  model perangakat keras yang terkoneksi dengan jaringan  internet  untuk  mendapatkan ip dari raspberry .  Berikut  ini  merupakan objek  kendaraan  yang  digunakan  untuk melakukan percobaan penelitian.
Gambar 14.  Objek Kendaraan
Hasil  Pengujian  Library  Tesseract

## OCR
Berikut  ini  merupakan  hasil  proses pengujian library  tesseract  ocr pada raspberry :
Tabel 1. Hasil Pengujian library tesseract ocr Berhasil
N o Objek Penelit ian Pengam bilan Gambar Oleh Webca mera Thresho ld (65%) Hasi l Tess erac t Ocr 1 B23 33G
HY 2 B56 78E FG 3 B77 55G GE 4 B55 55F GH
5 B29 48W XY 6 B33 33H TP 7 B47 53E RG
Tabel 2. Hasil Pengujian library tesseract
ocr Belum Berhasil
N o Objek Penelit ian Pengam bilan Gambar Oleh Webca mera Thresho ld (65%) Hasi l Tess erac t Ocr 1 -
2 @7a ab@ @i
Berdasarkan  uji  coba  yang  penulis lakukan  dengan  menggunakan library tesseract  ocr ternyata  ada  kekurangan atau  kelemahan  dari library tersebut. Pada  saat  proses  pengambilan  gambar oleh  webcamera  menghasilkan  gambar yang  blur  maka  tesseract  ocr  tidak  dapat membaca data sehingga hasil pendeteksian  tidak  sesuai.  Intensitas cahaya  juga  mempengaruhi  dalam  hasil pendeteksian,  intensitas  cahaya  yang redup  mempengaruhi  hasil  threshold sehingga hasil pendeteksian tidak berhasil. Berikut  ini  merupakan  hasil  proses pengujian  tingkat  efektifitas library tesseract ocr pada  intesitas  cahaya redup :
Tabel  3. Hasil  Pengujian  Pada  Intensitas Cahaya Redup
N o Jara k Obje k Deng an Pengamb ilan Gambar Oleh Webcam era Threshol d Hasi l Tess erac t Ocr
Web came
ra 1  20 cm - 10 cm 2m me1 5as 2  20 cm - 10 cm 2m me1 4nn
3  20 cm - 10
cm vm me2 5as
4  20 cm
- 10 cm 2m me2 3an 5  20 cm -
10 cm 2am e22a
s Hasil  uji  coba  dengan  intensitas  cahaya redup,  objek  berada  pada  jarak  20  cm didepan  webcamera,  proses tesseract  ocr
tidak  dapat  membaca  tulisan  pada  model plat  nomor  kendaraan.  Pada  jarak  objek
10  cm  didepan  webcamera,  tulisan  pada model  plat  nomor  terbaca  tetapi  tidak sesuai. Berikut  ini  merupakan  hasil  proses pengujian  tingkat  efektifitas library tesseract ocr pada intesitas cahaya terang :
Tabel  4. Hasil  Pengujian  Pada  Intensitas
Cahaya Terang N o Jara k Pengam bilan Threshol d Hasi l
Obje k
Deng
an Web came ra Gambar Oleh Webcam era Tess eract Ocr
1  30 cm - 20 cm 2mm m14 nn
10 cm B475 3ER G
2  30 cm - 20 cm
2ame 124s 10 cm
B775 5GG
E
3  30 cm
- 20 cm
rnm E22a s 10 cm
B233
3GH Y
4  30 cm
- 20 cm 2mm e22 mm 10 cm B294 8WX
Y 5  30 cm -
20 cm rnme 145n 10 cm B333 3HT P
Berdasarkan hasil uji coba pada intensitas cahaya terang, library tesseract ocr dapat membaca  tulisan  pada  model  plat  nomor kendaraan  pada  jarak  10  cm  dari webcamera.

## A. Pembahasan
Penelitian ini menghasilkan sebuah model  sistem  monitoring  jalur  bus TransJakarta berupa model perangkat dan aplikasi  website  yang  terhubung  ke internet. Model perangkat keras dihubungkan ke internet untuk
mendapatkan alamat ip dari raspberry dan website  mengakses  alamat ip raspberry dalam satu jaringan internet.
Proses  pembacaan  data  model  plat nomor  kendaran  menggunakan library tesseract ocr adalah sebagai berikut :
Gambar 15. Model Monitoring Sensor ultrasonik melakukan pendeteksian  objek  kendaraan,  jika  jarak objek  ≤10  cm  dan    webcamera mengambil  gambar  secara  otomatis. Berikut  ini  merupakan  gambar  hasil pengambilan oleh webcamera :
Gambar 16. Hasil Pengambilan Gambar Oleh Web Camera Selanjutnya  proses  threshold  65%  untuk merubah  Gambar  hasil  pengambilan gambar  oleh  webcamera  menjadi  hitam putih.  Berikut  ini  merupahan  hasil  dari proses threshold pada raspberry :
Gambar 17.  Hasil Threshold
Selanjutnya  proses tesseract  ocr dengan menggambil delapan karakter pada model plat nomor dengan menghilangkan karakter spasi. Hasil dari proses tesseract ini adalah B457ERG. Data hasil pengolahan  oleh tesseract  ocr masuk
kedalam  database  untuk  mengetahui
identitas  pengendara  yang  melakukan pelanggaran.  Data hasil pengolahan oleh raspberry  di  tampilkan  pada  aplikasi website.  Berikut  adalah  tampilan  data hasil pengolahan pada aplikasi website :
Gambar 18.  Data Hasil Pengolahan Pada Website.
Berdasarkan pengujian model sistem ini dapat mendeteksi atau melakukan  pembacaan  delapan  karakter model  plat  nomor  pada  model  objek kendaraan menampilkan identitas pemilik kendaraan pada web. Dikarenakan resolusi kamera yang digunakan  pada  penelitian  ini  kecil  yang tidak  dapat  mengambil  gambar  secara akurat,  sistem  ini  tidak  dapat  medeteksi bentuk objek, dan kecepatan objek.

## V. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan mulai tahap awal hingga proses pengujian dapat dibuat kesimpulan sebagaimana berikut: 1. Berdasarkan uji coba dengan menggunakan library  tesseract  ocr ternyata ada kekurangan atau kelemahan  dari library tersebut.  Pada saat  proses  pengambilan  gambar  oleh webcamera menghasilkan gambar yang  blur  maka  tesseract  ocr  tidak
dapat  membaca  data  sehingga  hasil pendeteksian tidak sesuai.
2. Intensitas  cahaya  juga  mempengaruhi dalam hasil pendeteksian, 3. intensitas cahaya yang redup mempengaruhi hasil threshold sehingga  hasil  pendeteksian  tidak berhasil.  Ketika  objek  berada  pada jarak  20  cm  didepan  webcamera, proses tesseract  ocr tidak  dapat membaca  tulisan  pada  model  plat nomor  kendaraan  dan  ketika    jarak objek  10  cm  didepan  webcamera, tulisan pada model plat nomor terbaca tetapi tidak sesuai data sebenarnya 4. Berdasarkan  hasil  uji  coba  pada intensitas cahaya terang, library
tesseract  ocr dapat  membaca  tulisan
pada  model  plat  nomor  kendaraan pada jarak 10 cm dari webcamera.

## REFERENSI
[1] “Tahun  2016,  Bus  Transjakarta Tercatat  Terlibat  783  Kecelakaan
-  Kompas.pdf,”  2017.  [Online]. Available:
http://megapolitan.kompas.com/re ad/2017/01/24/19123141/tahun.20 16.bus.transjakarta.tercatat.terlibat
.783.kecelakaan.  [Accessed:  04- Sep-2017]. [2] Poskota, “Sterilisasi Jalur Busway Butuh Penegakan Hukum,” poskotanews.com ,  2016.  [Online]. Available: http://poskotanews.com/2016/06/1
3/sterilisasi-jalur-busway-butuh- penegakan-hukum/. [Accessed: 02-Aug-2017]. [3] T. Akhir and D. Negeri,
“Monitoring  pelanggar  lalu  lintas di  traffic  light  berbasis  PLC dilengkapi dengan CCTV ( closed circuit  television  )  dan  alarm  / Navil Yasjudan,” p. 24, 2011.
[4] B.  Zaman et  al. , “Implementation
Vehicle Classification On
Distributed  Traffic  Light  Control System  Neural  Network  Based,”
Icacsis , no. August 2014, pp. 978– 979, 2011.
[5] R.  R.  Dube  and  S.  S.  Pawar,
“Design  and  Implementation  of
Traffic  Monitoring  System  Based on  Embedded  Web  Technology,” vol.  4,  no.  7,  pp.  2013–2016, 2015.
[6] A. Triwiyatno And A. B. Widodo, “Perancangan  Sistem  Kontrol
Simulator  Portal  Otomatis  Jalur Busway  Menggunakan  Metode
Fuzzy-Pid.”
[7] P.  Amalia  And  F.  Febriyadi, “Direction Change Dan Sterilisasi
Jalur  Busway :  Sebagai  Solusi
Alternatif Mengurangi Angka Kecelakaan Dan,” Pp. 1–6, 2012.