## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1118 − 1126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3768

## Desain Sistem Pendeteksi Plat Kendaraan Untuk Pengisian BBM Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
Mazlan * , Ewi Ismaredah, Haris Simaremare, Oktaf Brillian Kharisma
Fakultas Sains Dan Teknologi, Teknik Elektro, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru Panam, Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 1,* mazlann1396@email.com, 2 ewi.ismaredah@uin-suska.ac.id, 3 harrismare@gmail.com, 4 brilian@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: mazlann1396@email.com Submitted: 04/07/2023; Accepted: 22/07/2023; Published: 26/07/2023
Abstrak −Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan  mengembangkan  sebuah  sistem  pendeteksi  plat  kendaraan  untuk pengisian bahan bakar. Aplikasi yang dibangun menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN), metode ini digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap plat kendaraan. Penelitian ini akan menggunakan module OpenCV pada bahasa pemrograman python untuk mengenali plat kendaraan dan melakukan tahap pre-processing, segmentasi, ekstraksi fitur, dan klasifikasi data gambar  kendaraan.  Sistem  ini  akan  memanfaatkan  metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  seperti  deteksi  tepi,  transformasi perspektif,  dan  pengenalan  pola  untuk  mencapai  hasil  yang  optimal.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu mengenali dengan akurasi tinggi berbagai jenis plat kendaraan dalam kondisi pencahayaan dan sudut pandang yang berbeda, dengan demikian sistem dapat dibuat dan ditentukan untuk masing-masing plat hanya dapat mengisi bahan bakar sejumlah satu kali dalam satu hari. Ketika kendaraan belum pernah mengisi di hari tersebut, maka sistem  akan menampilkan lampu hijau yang  artiya  dapat  dilakukan  pengisian  bahan  bakar.  Sedangkan  bagi  kendaraan  yang  sudah  mengisi  di  hari  tersebut,  maka sistem akan menampilkan lampu merah yang artinya kendaraan tidak dapat melakukan pengisian sehingga harus menunggu di hari berikutnya setelah sistem di reset. Sistem ini akan dapat secara akurat dan real-time mendeteksi serta mengidentifikasi plat kendaraan yang digunakan dalam proses pengisian bahan bakar. Oleh karena itu, desain sistem ini diharapkan dapat menjadi dasar  untuk  meningkatkan  efisiensi  dalam  industri  pengisian  bahan  bakar  serta  memberikan  dasar  bagi  pengembangan penelitian lebih lanjut di bidang ini.
Kata Kunci: Sistem Pendeteksi; Plat Kendaraan; Bahan Bakar;OpenCV; Komputer Vision
Abstract −This study aims to design and develop a vehicle plate detection system for refueling. Applications built using the K- Nearest Neighbor (KNN) method, this method is used to classify vehicle plates. This research will use the OpenCV module in the  python  programming  language  to  recognize  vehicle  plates  and  carry  out  the  pre-processing,  segmentation,  feature extraction, and classification stages of vehicle  Image data. This system will utilize the  K-Nearest Neighbor (KNN) method such as edge detection, perspective transformation, and pattern recognition to achieve optimal results. The test results show that the system is able to recognize with high accuracy various types of vehicle license plates under different lighting conditions and viewing angles, thus a system can be created and determined for each license plate to only be refueled once a day. When the vehicle has never been filled on that day, the system will display a green light which means refueling can be done. Whereas for vehicles that have filled in on that day, the system will display a red light which means the vehicle cannot fill up so it must wait the next day after the system is reset. This system will be able to accurately and real-time detect and identify the vehicle plates used in the refueling process. Therefore, the design of this system is expected to be the basis for increasing efficiency in the refueling industry as well as providing a basis for the development of further research in this field.
Keywords : Detection System; Vehicle Registration; Refueling; OpenCV; Computer Vision

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan berkembangnya zaman, jumlah penduduk dan industri di Indonesia juga berkembang dan melaju dengan  pesat  sehingga  berdampak  langsung  terhadap  meningkatnya  kebutuhan  energi  nasional  [1].  Salah  satu elemen  yang  sangat  berpengaruh  terhadap  perkembangan  bisnis  bagi  sebuah  perusahaan  adalah  Supply  Chain Management  (SCM).  Industri  minyak  dan  gas  berperan  penting  dalam  memenuhi  kebutuhan  energi  manusia. Kegiatan hulu sampai hilir menghasilkan produk minyak dan gas yang dapat digunakan dalam berbagai sektor kehidupan.  BBM  (Bahan  Bakar  Minyak)  merupakan  salah  satu  produk  minyak  dan  gas  yang  digunakan masyarakat  untuk  mendukung  aktivitas  sehari-hari.  Di  Indonesia,  permintaan  BBM  terus  meningkat  seiring bertambahnya  jumlah  kendaraan,  infrastuktur  jalan,  dan  aktivitas  manusia.  Selain  untuk  kendaraan,  BBM  juga digunakan sebagai energi penggerak aktivitas di industri.
Pengisian BBM di SPBU secara manual dengan petugas dinilai kurang efektif dan efisien. Sistem tersebut dapat  memperlambat  waktu  pengisian,  akibatnya  antrean  menjadi  panjang  dan  timbul  kemacetan.  Terbatasnya jumlah  petugas  membuat  jam  operasional  berkurang,  sehingga  ada  konsumen  yang  tidak  dapat  melakukan pengisian BBM karena SPBU sudah tutup [2].
Kurang efektifnya pengisian secara manual berpengaruh terhadap optimalisasi penjualan BBM. Thruput (penjualan BBM) yang tercatat 135 ribu KL per hari yang hanya mengalami kenaikan 10% dibanding pada masa PSBB  (Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar).  Meskipun  demikian,  prediksi  BPH  MIGAS  (Badan  Pengatur  Hilir Minyak dan Gas Bumi) pada tahun 2021, kebutuhan konsumen terhadap BBM naik 12,9% atau sekitar 80 juta KL disbanding pada tahun 2020 yang hanya sekitar 70,8 juta KL. Meski kebutuhan BBM naik pada 2021, masih akan lebih rendah dibanding kebutuhaan pada tahun 2019 lalu yang mencapai 81,4 juta KL [3].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1118 − 1126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3768
Solusi permasalahan penjualan BBM adalah menerapkan deteksi plat kendaraan yang merupakan sistem pemantauan dan manajemen kendaraan berbasis plat nomor kendaraan telah berkembang [4][5], identifikasi dan pengenalan  plat  nomor  yang  baru  baru  ini  menjadi  aplikasi  utama  dalam  bidang  pengisian  bahan  bakar  [6]. Berdasarkan wawancara yang dilakukan oleh penulis dengan salah satu karyawan SPBU dikota pekanbaru yang mengatakan  bahwa  SPBU  kerap  sekali  mengalami  kesulitan  ketika  terjadinya  gangguan  entry  data  pada  saat pengisian bahan bakar sehingga waktu yang digunakan tidak efisien  dikarenakan pada SPBU masih menggunakan manualisasi.  Oleh  karna  itu  didesain  perancangan  pendeteksi  plat  kendaraan  [7].  Tujuan  nya  adalah  untuk mengekstraksi dan mengenali plat nomor dari citra kendaraan untuk mengetahui kendaraan tersebut telah terisi bahan bakar secara otomatis. Telah banyak penelitian mengenai system pengenalan plat nomor. Namun, dalam penelitian ini dikembangkan system pengenalan plat kendaraan setelah melewati batas antrian dan hal ini mampu menjadi trobosan baru dalam ketertiban di SPBU sehingga para pengendara mampu menjadi lebih cepat dan efisien pada waktu. Penelitian ini menggunakan proses ekstraksi pengolahan gambar sehingga metode yang sesuai dengan penelitian  ini  adalah  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  yang  dilakukan  oleh  sangsaka  wira  utama  dan  Apriani Kusumawhardani [8].
K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan metode yang biasa digunakan pada klasifikasi data. Algoritma ini digunakan untuk mengklasifikasikan terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jarak tetangganya paling dekat atau memiliki nilai selisih yang kecil dengan objek tersebut. Salah satu teknik klasikasi yang paling dasar dan sederhana adalah K-Nearest Neighbor (KNN) [9]. KNN adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut.  Data pembelajaran diproyeksikan ke ruang berdimensi banyak, dimana masing-masing dimensi merepresentasikan fitur dari  data  Menurut  [9]  KNN  memiliki  beberapa  keunggulan  dan  kelemahan,  keunggulannya  yaitu  :1)  pelatihan sangat cepat; 2) sederhana dan mudah dipelajari; 3) tahan terhadap data pelatihan yang memiliki derau; dan 4) efektif jika data pelatihan besar. Sedangkan kekurangan dari KNN adalah: 1) nilai k menjadi bias; 2) komputasi yang kompleks; 3) keterbatasan memori; dan 4) mudah tertipu dengan atribut yang tidak relevan. Dengan segala kelebihan dam kekurangan  yang  dimiliki  oleh  algoritma  KNN,  telah  banyak permasalahan  yang  menggunakan algoritma ini sebagai algoritma untuk klasifikasi. Salah satu masalah yang dapat diselesaikan dengan algoritma ini adalah klasifikasi plat kendaraan.
Metode  KNN  dapat  bekerja  dengan  bantuan  OpenCV  yang  merupakan  sebuah  library  untuk  computer vision dan pengolahan gambar yang bersifat open source [10]. Dengan OpenCV akan memudahkan dalam proses pendeteksiannya. Disamping itu efisiensi administrasi juga menjadi pertimbangan penting [11][12]. Dengan sistem pendeteksi plat kendaraan, data plat kendaraan dan riwayat pengisian dapat tercatat dengan lebih akurat. Hal ini dapat  membantu  pemilik  stasiun  pengisian  bahan  bakar  dalam  meningkatkan  efisiensi  pengelolaan  data  [13]. Implementasi sistem ini di stasiun pengisian bahan bakar diharapkan dapat mengurangi risiko penyalahgunaan, memperbaiki manajemen administratif, dan memberikan pengalaman pengisian yang lebih aman dan efisien bagi pengguna kendaraan bermotor. Metode KNN, telah terbukti berhasil dalam berbagai aplikasi pengenalan pola dan deteksi objek [8]. Metode KNN dapat digunakan untuk mendeteksi dan mengenali nomor plat kendaraan dengan tingkat keakuratan yang tinggi [14]. Dengan mengintegrasikan metode  KNN pada kamera ALPR, sistem dapat mengambil  gambar  plat  kendaraan  saat  pengisian  bahan  bakar  dan  melakukan  proses  deteksi  kelayakan penerimaan bahan bakar secara otomatis. Metode KNN pada kamera ALPR memungkinkan penggunaan teknologi pengenalan  plat  nomor  kendaraan  secara  otomatis.  Teknologi  ini  menggunakan  kombinasi  antara  pengolahan gambar, pengenalan pola, dan pembelajaran mesin untuk mendeteksi, mengenali, dan memverifikasi plat nomor kendaraan dengan cepat dan akurat [10]. Sistem ini dapat mengambil gambar plat nomor kendaraan secara real- time  dan  kemudian  menganalisis  data  tersebut  untuk  menentukan  apakah  kendaraan  tersebut  memenuhi  syarat penerimaan  bahan  bakar.  Dengan  adanya  sistem  pendeteksi  kelayakan  penerimaan  bahan  bakar  menggunakan metode KNN pada kamera  ALPR, diharapkan pemerintah dapat meningkatkan efisiensi dalam proses penentuan penerimaan bahan bakar [15].
Berbagai penelitian telah dilakukan sebelumnya terkait dengan penerapan system presensi yang dipadukan dengan  beberapa  perangkat  atau  metode  baru  sehingga  mampu  merancang  suatu  system  yang  memberikan kontribusi  tersendiri  serta  inovasi  baru  pada  setiap  system  perangkat  yang  dihasilkan  [16][17][18].  Beberapa penelitian telah dilakukan berkaitan dengan sistem pendeteksi kelayakan penerima subsidi bbm diantaranya adalah penelitian yang dilakukan oleh [13] Dengan judul Pengembangan Model Sistem Kelayakan Automatic License Plate Recognition (ALPR) Menggunakan Deep Learning, Penelitian ini akan mengusulkan sebuah metode yang menggabungkan Convolutional Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN) untuk mengenali dan  memverifikasi  plat  nomor  kendaraan  dengan  lebih  baik.  Validasi  dan  evaluasi  model  akan  dilakukan menggunakan metrik kinerja seperti akurasi pengenalan, akurasi verifikasi, dan waktu respons sistem. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh [15] dengan judul penelitian Penilaian Kelayakan Berbasis Kecerdasan Buatan dari  Alpine  Ski  Resorts,  penelitian  ini  mengeksplorasi  penggunaan  kecerdasan  buatan  dalam  mengevaluasi kelayakan  stasiun  ski  alpen  dari  segi  keberlanjutan  dan  efisiensi.  Metode  yang  dikembangkan  menggunakan algoritma  pembelajaran  mesin  untuk  memodelkan  parameter  kunci  dan  memberikan  rekomendasi  peningkatan [19][20].
Berdasarkan uraian dari permasalahan diatas, penelitian ini berfokus pada pendesainan system pendeteksi plat kendaraan untuk pengisian bahan bakar. System tersebut menggunakan metode KNN dengan bantuan library

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1118 − 1126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3768
OpenCV  menggunakan  kamera  ALPR  yang  berguna  untuk  mengambil  gambar  plat  motor  kendaraan  dan memudahkan kinerja karyawan di SPBU dengan cara system yang otomatis dengan hasil keluaran plat tersebut telah mengisi bahan bakar satu kali atau sudah mengisi yang kedua kalinya. Hasil penelitian yanh diharapkan yaitu karena adanya sistem pengisian bahan bakar yang dilakukan satu hari hanya satu kali pengisian bahan bakar, maka sistem akan mendeteksi plat kendaraan yang melakukan pengisian kendaraan. Sehingga ketika terdapat kendaraan yang telah mengisi bahan bakar untuk kedua kalinya dalam jangka waktu satu hari sebelum sistem di reset, maka akan mendapatkan output berupa indicator bahwa kendaraan dilarang mengisi bahan bakar kembali.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  riset  dan  pengembangan  (Research  and  Devlopment)  [21]. Metode ini adalah metode penelitian yang digunakan untuk menghasilkan system tertentu, dan menguji keefektifan system  tersebut,  metode  ini banyak digunakan dalam  mengembangkan  system.  Alur penelitian  yang  dilakukan yaitu  studi  literature,  melakukan  review  paper  terkait  dengan  system  yang  akan  dibuat, melakukan  wawancara dengan dengan narasumber untuk menelaah masalah lebih lanjut dan tarik kesimpulan untuk menemukan solusi yang  telah  teruji  dan  akan  bermanfaat  bagi  penelitian  dimasa  mendatang.  Langkah  kedua  membuat  rancangan system  dengan  membuat  skema  rancangan  system  keseluruhan,  dan  dilanjutkan  pembuatan  diagram  rangkaian system. Langkah ketiga adalah mendesain diagram sistem dan langkah keempat adalah analisa dan pembahasan system.

## 2.1 Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest  Neighbor  (KNN)  merupakan  metode  yang  biasa  digunakan  pada  klasifikasi  data.  Algoritma  ini digunakan untuk mengklasifikasikan terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jarak tetangganya paling dekat  atau  memiliki  nilai  selisih  yang  kecil  dengan  objek  tersebut  [22].  KNN  merupakan  suatu  metode  yang menggunakan  algoritma  supervised  dengan  hasil  dari  query  instance  yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan mayoritas  dari  kategori  pada KNN.  Tujuan dari  algoritma ini  ialah  mengklasifikasikan objek baru  berdasarkan attribut dan training sample. Prinsip umum dari algoritma ini adalah menemukan k data training untuk menentukan K-Nearest Neighbor berdasarkan ukuran jarak. Selanjutnya mayoritas dari k tetangga terdekat akan menjadi dasar untuk  memutuskan  kategori  dari  sample  berikutnya.  Selain  itu  algoritma  ini  sendiri  sering  digunakan  untuk klasifikasi pada teknik data mining meskipun dapat digunakan untuk estimasi dan prediksi data.

## 2.1 Diagram blok sistem
Berikut diagram blok sistem pada penelitian :
Gambar 1. Diagram Blok Sistem
Diagram blok perancangan system ini dapat dilihat pada gambar 1 yang dimulai dengan input sinyal gambar yang  masuk  ke  dalam  system,  selanjutnya  dilakukan  Image  preprocessing  yang  proses  awal  dalam  system pendeteksi  plat  kendaraan  untuk  menghilangkan  noise,  meningkatkan  kontras  dan  memperjelas  gambar  agar pendaftaran plat kendaraan dapat dilakukan dengan lebih mudah. Kemudian dilakukan license plat atau klasifikasi menggunakan metode KNN untuk menganalisi gambar dan mendeteksi wilayah plat kendaraan serta mengisolasi area  tersebut  dari  latar  belakang.  Selanjutnya  proses  pengenalan  karakter  pada  wilayah  plat  kendaraan  yang berhasil dilakukan sebelumnya. Dan terakhir hasil pengenalan karakter dari system OCR dapat disimpan kedalam basis data atau ditampilkan sebagai output hasil pengenalan karakter pada layar.

## 2.2 Perancangan perangkat lunak
Desain perangkat lunak ini sangat penting saat membuat program yang akan dibuat menggunakan phyton. Program ini diimplementasikan menggunakan perangkat lunak visual studio code [23]. Selanjutnya dilakukan perancangan perangkat lunak berupa flowchart. Berikut flowchart system program python.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1118 − 1126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3768
Gambar 2. Flowcart Penelitian
Penjelasan Flowchart pada gambar 2 yaitu mulai, lalu mengumpulkan data gambar kendaraan dengan plat nomor yang berbeda selanjutnya melakukan preprosessing gambar dengan mengkonversikan ke skala abu-abu, pengurangan  noise,dan  peningkatan  kontras  setelah  itu  melakukan  training  model  pendeteksi  plat  kendaraan menggunakan  metode  KNN  dengan bantuan  library  OpenCV  lalu  melakukan  segmentasi  plat  kendaraan untuk mendapatkan region of interest (ROI), selanjutnya melakukan pengenalan karakter plat kendaraan didalam ROI, lalu menampilkan hasil deteksi ke pengguna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  akan  menjelaskan  beberapa  pembahasan  diantaranya  proses  program,  tahap  pengujian sistem dan tahap hasil pengujian sistem. Pada tahap pengujian sistem dilakukan pengujian system yang bertujuan untuk mendapatkan dan menerapkan tahapan untuk mendapatkan hasil pembacaan plat kendaraan dalam bentuk gambar dan karakter. Pada tahap hasil pengujian sistem akan menjelaskan hasil keluaran pada sistem ini sehingga hasil  output  dapat  membantu dan  mempermudah  untuk  meningkatkan  efisiensi  dalam  industri  pengisian  bahan bakar.

## 3.1 Proses pemrograman
Pada  proses  program,  dilakukan  terlebih  dahulu  penginputan  bentuk  gambar  plat  kendaraan  yang  kemudian dilakukan  path  pada  gambar  untuk  dapat  diolah  dan  dideteksi  plat  kendaraannya,  program  penginputan  dapat dilihat pada program Gambar 3. dibawah ini.

## Gambar 3. Syntax Input Data Sample Plat
Gambar plat motor diolah dan diatur ukuran serta resolusinya sedemikian rupa agar dapat diolah sebagai bentuk gambar citra. Sebelum mengolah gambar, terlebih dahulu dilakukan proses kalibrasi agar hasil yang didapat meminimalisir tingkat error yang terjadi. Program kalibrasi dapat dilihat pada program Gambar 4. berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1118 − 1126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3768
Untuk  mendapatkan  hasil  berupa  plat  kendaraan,  dilakukan  proses  pencocokan  gambar  yang  telah dimasukkan ke dalam gambar yang terdeteksi. Untuk program segmentasi plat dapat dilihat pada program Gambar 5. dibawah ini.
Gambar 5. Syntax Segmentasi Sample Image
Deteksi plat kendaraan harus dilakukan ketika semua proses diatas berhasil dilewati, langkah selanjkutnya melakukan deteksi plat yang secara lengkap dapat dilihat pada program Gambar 6. dibawan ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1118 − 1126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3768
Gambar 6. Syntax Deteksi plat
Hasil  segmentasi  plat  kemudian  ditulis  dalam  bentuk  text dan  juga keluaran gambar  yang  ditulis  dalam program pada Gambar 7.

## Gambar 7. Syntax Output

## 3.2 Pengujian sistem
Pengujian diawali dengan menampilkan plat kendaraan bermotor yang nantinya akan dideteksi oleh sistem. Pada gambar 8 dibawah ini menampilkan gambar plat kendaraan bermotor beserta data sistem yang akan diproses.

## Gambar 8. Pendeteksi plat sebelum di proses
Preprocessing: Gambar input diproses terlebih dahulu untuk meningkatkan wilayah yang berisi plat nomor. Ini biasanya melibatkan operasi seperti mengubah ukuran, mengonversi ke skala abu-abu, menerapkan filter, dan ambang batas.  Untuk plat lokalisasinya program mencari daerah pelat nomor potensial dalam gambar yang telah diproses  sebelumnya.  Ini  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  seperti  deteksi  kontur,  deteksi  tepi,  atau pencocokan template. Selanjutnya dilakukan teknik segmentasi Pelat yang dapat dilihat pada Gambar 9 berikutnya

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1118 − 1126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3768
Selanjutnya,  pada  Gambar  9  yaitu  segmentasi  Pelat  yang  jika  beberapa  wilayah  pelat  nomor  potensial ditemukan, program memilih wilayah yang paling mungkin dan memisahkan karakter di dalam pelat. Ini dicapai dengan mengelompokkan karakter berdasarkan sifat spasialnya seperti ukuran, rasio aspek, dan posisi. Selanjutnya pengenalan  Karakter,  karakter  tersegmentasi  diteruskan  ke  sistem  pengenalan  karakter,  yang  mengidentifikasi karakter  individu  berdasarkan  fitur  visualnya.  Ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  pencocokan template. Selanjutnya menampilkan verifikasi yang dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 10. Pendeteksi plat setelah di proses
Adapun  Gambar  10  menampilkan  verifikasi  untuk  meningkatkan  akurasi,  program  dapat  melakukan langkah-langkah  verifikasi  untuk  memastikan  kebenaran  pelat  nomor  yang  terdeteksi.  Ini  dapat  melibatkan pemeriksaan  konsistensi  karakter  yang  dikenali  pada  beberapa  frame.  Tampilan  dan  Keluaran  program menampilkan gambar asli dengan pelat nomor yang terdeteksi dan karakter atau text yang dikenali disorot.

## 3.3 Hasil pengujian
Hasil pengujian diharapkan dapat memantau kendaraan yang telah mengisi bahan bakar dalam satu hari tidak dapat mengisi bahan bakar untuk kedua kalinya. Sistem ini dibuat dengan mengeluarkan outpun berupa lampu hijau jika kendaraan  belum  pernah  mengisi  bahan  bakar  di  hari  tersebut,  dan  output  berupa  lampu  warna  merah  jika kendaraan tersebut mencoba mengisi bahan bakar untuk kedua kalinya.

## Gambar 11. Pendeteksi kendaraan lolos pengisian
Dapat dilihat pada Gambar 11 menunjukkan bahwa kendaraan tersebut belum pernah mengisi bahan bakar dalam  hari  yang  sama,  sehingga  akan  muncul  lampu  warna  hijau  yang  menandakan  bahwa  kendaraan  dapat melakukan pengisian bahan bakar. Selanjutnya Gambar 12 menunjukkan bahwa kendararaan mengisi bahan bakar untuk kedua kalinya.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1118 − 1126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3768
Pada Gambar 12 kendaraan dengan plat BA3242DR melakukan pengisian kedua sebelum sistem di reset di hari berikutnya, hal tersebut akan menampilkan output lampu berwarna merah segingga pengisian bahan bakar tidak dapat dilakukan dan pengendara dapat melakukan pengisian di hari berikutnya setelah sistem di reset.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  kesimpulan,  desain  sistem  pendeteksi  plat  kendaraan  untuk  pengisian  BBM  dengan  metode  KNN  dan library  OpenCV  merupakan  solusi  yang  efektif  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  pengawasan  dalam  proses pengisian  bahan  bakar.  Sistem  ini  memanfaatkan  Metode  KNN  dan  teknologi  OpenCV  untuk  mendeteksi  dan mengidentifikasi  plat  kendaraan  secara  otomatis,  mengurangi  ketergantungan  pada  pengawasan  manusia. Penyempurnaan lebih lanjut dapat dilakukan untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas sistem ini, serta sistem dapat melakukan pendeteksian bagi kendaraan yang telah mengisi bahan bakar lebih dari satu kali. Pada kendaraan dengan plat BA3242DR melakukan pengisian kedua sebelum sistem di reset di hari berikutnya, hal tersebut akan menampilkan output lampu berwarna merah segingga pengisian bahan bakar tidak dapat dilakukan dan pengendara dapat  melakukan  pengisian  di  hari  berikutnya  setelah  sistem  di  reset.  Sistem  ini  memberikan  manfaat  dalam mengurangi  risiko  penyalahgunaan  kendaraan  dan  memonitor  penggunaan  kendaraan  yang  tidak  sah.  Dengan demikian,  desain  sistem  pendeteksi  plat  kendaraan  ini  memiliki  potensi  besar  dan  relevansi  dalam  industri pengisian bahan bakar.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Puji dan syukur peneliti panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas segala rahmat dan kasih karunia-Nya yang memberikan kesehatan dan kesempatan pada peneliti sehingga paper ini dapat diselesaikan dengan baik.  Paper berjudul  “Desain  Sistem  Pendeteksi  Plat  Kendaraan  Untuk  Pengisian  BBM”  disusun  untuk  memperoleh  gelar sarjana  teknik  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau.  Dalam menyelesaikan  paper  ini  banyak  kendala  yang  dihadapi  peneliti  dan  dapat  diselesaikan  berkat  bimbingan  dan dorongan dari berbagai pihak yang akhirnya penulisan ini dapat diselesaikan sebagaimana adanya.

## REFERENCES
[1] I. L. Pratama, “Penerapan self-service berbasis E-card payment dalam mewujudkan digitalisasi penjualan bbm di spbu yang sustainable , efisien , dan profitabilitas,” INOBIS J. Inov. Bisnis dan Manaj. Indones., vol. 06, pp. 281–289, 2023.
[2] H. Muchtar and F. Said, “Sistem Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Robert Filter dan Framing Image Berbasis Pengolahan Citra Digital,” Resist. (elektRonika kEndali Telekomun. tenaga List. kOmputeR), vol. 2, no. 2, p. 105, 2019, doi: 10.24853/resistor.2.2.105-112.
[3] C. Manalu and I. Palandeng, “Analisis Sistem Antrian Sepeda Motor Pada Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (Spbu) 74.951.02 Malalayang,” J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt., vol. 7, no. 1, pp. 551–560, 2019.
[4] A.  W.  Hamdani  and  A.  Prapanca,  “Sistem  Deteksi  Plat  Kendaraan  pada  Parkiran  Rumah  Pribadi  dengan  Metode Background Subtraction dan Optical Character Recognition,” J. Informatics Comput. Sci., vol. 3, no. 03, pp. 250–257, 2021, doi: 10.26740/jinacs.v3n03.p250-257.
[5] A. Aprilino and A. Al Imam Husni, “Implementasi Algoritma Yolo Dan Tesseract Ocr Pada Sistem Deteksi Plat Nomor Otomatis,” J. TEKNOINFO, vol. 16, no. 1, pp. 54–59, 2022.
[6] R. Humonggio, R. K. Abdullah, and M. Asri, “Pengenalan Plat Nomor Menggunakan Image Processing Pada Perangkat Mikrokontroller,” J. Teknol. Inf. Indones., vol. 4, no. 2, pp. 63–70, 2019, doi: 10.30869/jtii.v4i2.400.
[7] F.  Sunusi,  Z.  Zainuddin,  and  S.  Sahibu,  “Sistem  Deteksi  Plat  Kendaraan  Dengan  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neghbour (Knn),” J. Ris. Inform., vol. 1, no. 2, pp. 9–14, 2019, doi: 10.34288/jri.v1i2.18.
[8] S. W. Utama and A. Kusumawardhani, “Aplikasi Pendeteksi Plat Nomor Negara Indonesia Menggunakan OpenCV dan Tesseract OCR pada Android Studio,” no. December, pp. 1–6, 2018.
[9] A. Budianto, R. Ariyuana, and D. Maryono, “Perbandingan K-Nearest Neighbor (Knn) Dan Support Vector Machine (Svm) Dalam Pengenalan Karakter Plat Kendaraan Bermotor,” J. Ilm. Pendidik. Tek. dan Kejuru., vol. 11, no. 1, p. 27, 2019, doi: 10.20961/jiptek.v11i1.18018.
[10]  T. C. A.-S. Zulkhaidi, E. Maria, and Y. Yulianto, “Pengenalan Pola Bentuk Wajah dengan OpenCV,” J. Rekayasa Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, p. 181, 2020, doi: 10.30872/jurti.v3i2.4033.
[11]  M. A. Zaimuddin, S. Winardi, S. W. Mudjanarko, and B. Anindito, “Sistem Booking Parkir Mall Dengan Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Berbasis Android,” J. TAM (Technology Accept. Model. Vol., vol. 10, 2019.
[12]  B.  Santoso  and  R.  P.  Kristianto,  “Implementasi  Penggunaan  Opencv  Pada  Face  Recognition  Untuk  Sistem  Presensi Perkuliahan Mahasiswa,” Sist.  J. Sist. Informas, vol. 9, no. 2, p. 352, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i2.822.
[13]  N.  Boyko,  “Performance  Evaluation  and  Comparison  of  Software  for  Face  Recognition,  based  on  Dlib  and  Opencv Library,” 2018 IEEE Second Int. Conf. Data Stream Min. Process., pp. 478–482, 2018.
[14]  M. Zakiyamani, T. I. Cahyani, D. Riana, and S. Hardianti, “Deteksi Dan Pengenalan Plat Karakter Nomor Kendaraan Menggunakan OpenCV Dan Deep Learning Berbasis Python,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 56–64, 2022, doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3403.
[15]  W. Sriratana, S. Mukma, N. Tammarugwattana, and K. Sirisantisamrid, “Application of the OpenCV-Python for Personal Identifier Statement,” 2018 Int. Conf. Eng. Appl. Sci. Technol., pp. 1–4, 2018.
[16]  K. Anggara, O. B. Kharisma, A. Wenda, and A. Abdillah, “Smart Early Warning System Untuk Keamanan Sepeda Motor

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1118 − 1126 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3768
Berbasis  Prosesor  Xtensa  Lx6,”  JST  (Jurnal  Sains  dan  Teknol.,  vol.  10,  no.  2,  pp.  135–147,  2021,  doi: 10.23887/jstundiksha.v10i2.33425.
[17]  S. Aulia, P. Maria, and R. Ramiati, “Aplikasi Pendeteksi Plat Nomor Kendaraan Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Website Untuk Pelanggaran Lalu Lintas,” Elektron  J. Ilm., vol. 11, no. 2, pp. 84–89, 2019, doi: 10.30630/eji.11.2.126.
[18]  H.  Diwanti,  I. S. Sumaryo,  and C.  Setianingsih,  “Real  Time  Smart  CCTV  Untuk  Mendeteksi Plat  Nomor  Kendaraan Menggunakan Optical Character Recognition,” e-Proceeding Eng., vol. 6, no. 2, pp. 2–9, 2019.
[19]  M. Rosyadi, R. P. P, and F. T. Industri, “Rancang Bangun Sistem Otomatisasi Gerbang Rumah Dengan Mendeteksi Plat Nomor Kendaraan Berbasis Website,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 936–944, 2022.
[20]  M. R. Fauzan and A. P. W. Wibowo, “Pendeteksian Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Algoritma You Only Look Once  V3  Dan  Tesseract,”  J.  Ilm.  Teknol.  Infomasi  Terap.,  vol.  8,  no.  1,  pp.  57–62,  2021,  doi: 10.33197/jitter.vol8.iss1.2021.718.
[21]  H. Sun, M. Fu, A. Abdussalam, Z. Huang, S. Sun, and W. Wang, License plate detection and  recognition based on the YOLO detector and CRNN-12, vol. 494. Springer Singapore, 2019. doi: 10.1007/978-981-13-1733-0_9.
[22]  N.  Hanum  Harani,  C.  Prianto,  and  M.  Hasanah,  “Deteksi  Objek  Dan  Pengenalan  Karakter  Plat  Nomor  Kendaraan Indonesia Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Python,” J. Tek. Inform., vol. 11, no. 3, pp. 47–53, 2019.
[23]  Y. E. Putra, S. R. Sulistiyanti, and M. Komarudin, “Sistem Akuisisi Data Pemantauan Suhu dan Kadar Keasaman (pH) Lingkungan Perairan dengan Menggunakan Unmanned Surface Vehicle,” Electr. J. Rekayasa dan Teknol. Elektro, vol. 12, no. 3, p. 84, 2018, doi: 10.23960/elc.v12n3.2090.