Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 3 No. 1 (2022) 134 – 143 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Metode Otsu dan Mathematical Morphology Dalam Segmentasi  Region Karakter Plat Nomor Kendaraan
Yovi Apridansyah 1 , Rozali Toyib 2 , Ardi Wijaya 3
123 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu
1 yoviapridiansyah@umb.ac.id, 2 rozalitoyib@umb.ac.id, 3 ardiwijaya@umb.ac.id

## Abstract
The  problem  that  affects  the  character  segmentation  step  is  the  step  before  character  segmentation,  namely  preprocessing character  segmentation  or  called  preprocessing.  This  poses  are  strongly  influenced  by  plate  lighting  conditions,  shadows against plates, plate image impurities, plate image resolution, character cutting accuracy, and speed in recognizing characters then  used  The  otsu  method  is  very  good  performance  in  overcoming  unnecessary  distractions.    In  general,  identification consists of 3 stages, namely detection, segmentation and recognition. In this study, the use of the otsu method is expected to detect the region on the vehicle license plate, the region in question is the first region to show the regional code, the second region for the registration number and the third region for the sub-region code. In the process, the results of the vehicle number plate detection trial to get a segmentation of 3 regions of the vehicle number plate character did not get the expected resul ts. The results of the otsu method trial obtained the identification of the entire character of the vehicle number plate so that the characters on the vehicle number plate could not be distinguished between the front letter, number, and the back letter. So t o maximize the desired results so that getting 3 regions of the otsu method segmentation process needs to be improved using the mathematical morphology method. This mathematical morphology method serves to read the character value of each pixel in the digital image which produces a comparison between the pixels in the image, so morphology techniques are appropriate when used to perform image processing in obtaining the region of the vehicle number plate. From the improvement of the otsu method using the mathematical morphology method, the results of the trial were improved. Of the 100 data samples tested, 96 data  samples  passed  and  4  sample  data  failed,  the  accuracy  value  using  MSE  measurements  from  the  tested  data  samples received a very high increase, which was 96%.
Keywords: character segmentation, pre-processing, Otsu method, mathematical morphology

## Abstrak
Masalah yang mempengaruhi langkah segmentasi karakter adalah langkah sebelum segmentasi karakter yaitu preprocessing segmentasi karakter atau disebut preprocessing. Poses ini sangat dipengaruhi oleh kondisi pencahayaan plat, bayangan terhadap plat,  kotoran-kotoran  gambar  plat,  resolusi  gambar  plat,  keakuratan  pemotongan  karakter,  dan  kecepatan  dalam  mengenali karakter  maka  digunakan  Metode  otsu  sangat  baik  kinerjanya  dalam  mengatasi  gangguan-gangguan  yang  tidak  diperlukan. Secara  umum  identifikasi  terdiri  dari  3  tahapan,  yaitu  deteksi, segmentasi  dan  pengenalan.  Pada  penelitian  ini  penggunaan metode  otsu  diharapkan dapat mendeteksi  region yang  ada  pada  plat  nomor  kendaraan, region  yang  dimaksud yaitu  region pertama untuk menunjukan kode daerah, region kedua untuk nomor registrasi dan region ketiga untuk kode sub wilayah. Pada prosesnya hasil uji coba deteksi plat nomor kendaraan untuk mendapatkan segmentasi 3 region karakter plat nomor kendaraan tersebut tidak mendapatkan hasil yang diharapkan. Hasil dari uji coba metode otsu mendapatkan identifikasi seluruh karakter dari plat nomor kendaraan sehingga karakter pada plat nomor kendaraan tidak dapat dibedakan antara huruf depan, angka, dan huruf belakang. Maka untuk memaksimalkan hasil  yang  diinginkan  sehingga mendapatkan  3  region dari  proses segmentasi metode  otsu  perlu  diperbaiki  menggunakan  metode mathematical morphology.  Metode  mathematical  morphology    ini berfungsi membaca nilai karakter setiap pixel yang ada pada citra digital yang menghasilkan perbandingan antara pixel yang ada pada citra, sehingga teknik morphology sesuai apabila digunakan untuk melakukan pengolahan citra dalam mendapatkan region dari plat nomor kendaraan. Dari perbaikan metode otsu menggunakan metode mathematical morphology mendapatkan peningkatan  hasil  uji  coba.  Dari  100  sampel  data  yang  diuji,  96  sampel  data  lulus  dan  4  data  sampel  gagal,  nilai  akurasi menggunakan pengukuran MSE dari sampel data yang diuji mendapatkan peningkatan yang sangat tinggi, yaitu sebesar 96%.
Kata kunci: segmentasi karakter, pre-processing, metode otsu, mathematical morphology

## 1. Pendahuluan
Nomor  plat  kendaraan  di  Indonesia  menurut  peraturan pemerintah  No.  Tahun  1993  tentang  Kendaraan  dan
Pengemudi, disebut dengan nama plat nomor kendaraan. Pasal  175  mengatur  sebagai  bukti  kendaraan  bermotor telah  terdaftar,  buku  pemilik,  nomor  plat,  bersama dengan plat nomor dan tanggal kedaluwarsa. Bentuknya
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
berupa potongan plat logam atau plastik yang dipasang pada kendaraan bermotor sebagai ciri unik yang resmi. Ciri-ciri  unik  pada  kendaraan  terdiri  dari  3  bagian STNK,  Nomor  Rangka,  Plat  nomor  kendaraan, Identifikasi kendaraan digunakan plat nomor kendaraan karena  bentuk  fisik  yang  dapat  terlihat  ini  sangat dibutuhkan  data  plat  kendaraan  roda  empat  yang melewati  jalan  tol,  sistem  keamanan  parkir  dan  sistem lain yang membutuhkan pengenalan plat dan Langkah- langkah pada sistem pengenalan plat nomor kendaraan, yaitu deteksi plat nomor kendaraan, segmentasi karakter dan pengenalan karakter pada plat. Segmentasi karakter merupakan  salah  satu  langkah  penting  dalam  sistem pengenalan  plat  nomor  kendaraan  merupakan  proses pembagian  bagian  yang  diinginkan  dari  keseluruhan gambar tergantung dari kriteria-kriteria yang diinginkan, seperti  warna  abu-abu,  nilai  dari  piksel  dalam  gambar atau  mungkin  tergantung  pada  fitur  lain  dari  gambar. Segmentasi  adalah  proses  membagi  bagian  yang diinginkan  dari  keseluruhan  citra  berdasarkan  kriteria yang diinginkan, seperti skala keabuan, nilai piksel citra, atau mungkin karakteristik lain dari citra. Dalam kasus biner,  segmentasi  ditunjukkan  pada  perbedaan  antara elemen  latar  depan  dan  latar  belakang.  Salah  satu tahapan  penting  dalam  sistem  pengenalan  plat  nomor adalah  segmentasi  karakter.  Ada  banyak  faktor  yang membuat  segmentasi  karakter  menjadi  sulit.  Misalnya bingkai  pelat,  paku  di  pelat,  garis  pemisah,  variasi perspektif, dan pencahayaan.
Masalah  yang  mempengaruhi  langkah  segmentasi karakter  adalah  langkah  sebelum  segmentasi  karakter yaitu  preprocessing  segmentasi  karakter  atau  disebut preprocessing.  Proses  ini  sangat  dipengaruhi    oleh kondisi  pencahayaan  plat,  bayangan  terhadap  plat, kotoran-kotoran  yang  ada  pada  plat,  resolusi  gambar plat,  keakuratan  pemotongan  karakter,  dan  kecepatan dalam mengenali karakter. Untuk meningkatkan akurasi hasil dari proses pre-processing segmentasi karakter plat nomor kendaraan maka digunakan metode otsu. Metode ini memiliki kinerja yang sangat baik  dalam mengatasi gangguan-gangguan  yang  tidak  diperlukan,  karena kinerja  dari  metode otsu ini  mencari  nilai  optimal ambang  batas  dalam binerization pada  proses pre- processing, sehingga  akan  menemukan  nilai  ambang batas  yang  signifikan  untuk  memisahkan  antara  latar belakang plat dan karakter pada plat nomor kendaraan. Dengan  demikian  metode  ini  sangat  tepat  digunakan untuk  proses pre-processing segmentasi  karakter  pada plat nomor kendaraan. Namun,  metode otsu hanya dapat membandingkan  dan  mendapatkan  nilai threshold sehingga karakter pada plat nomor kendaraan tidak dapat dibedakan  antara  huruf  depan,  angka,  dan  huruf belakang.  Oleh  karena  itu,  untuk  memaksimalkan kinerja  sistem  maka  metode otsu digabung  dengan metode mathematical morphology . Pada metode ini nilai dari  setiap pixel dalam  citra  digital  hasil  diperoleh melalui  proses  perbandingan  antara pixel yang bersesuaian sehingga teknik morphology sesuai apabila
digunakan  untuk  melakukan  pengolahan  binary image dan grayscale image.
Penelitian  terdahulu  Deteksi  plat  nomor  menggunakan kamera  yang  dipasang  di  gerbang  parkir,  deteksi  tepi menggunakan metode sobel vertikal dan threshold y ang menggabungkan  metode  morfologi  dan  filtering (komponen)[1].  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  pengenalan  bentuk  plat  nomor dengan  metode  viola  jones,  dilanjutkan  dengan segmentasi  karakter  plat  nomor  dengan  metode morfometrik  dan  pengenalan  karakter  plat  nomor dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan cohonen[2]. Penelitian  ini akan menggunakan  metode  YOLO (You Look  Once  Only)  untuk  mendeteksi  plat  nomor  dan Tesseract OCR untuk membaca karakter yang ada pada plat nomor [3].
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan 3 region plat nomor kendaraan dengan menambah metode mathematical  morphology  untuk  memaksimalkan kinerja  dari    metode  otsu  yang  memiliki  kekurangan dalam  penentuan  nilai  optimal  ambang  batas  yang disebabkan  nilai  normalisasi  histogram  yang  didapat tidak  signifikan  untuk  memisahkan  latar  belakang  dan karakter  dalam mendeteksi  plat kenderaan  bermotor.  3 region tersebut adalah untuk menetukan kode provinsi, nomor, dan kode sub wilayah pada provinsi tersebut.
Metode Otsu merupakan salah satu metode segmentasi citra  digital  yang  menggunakan  nilai  ambang  batas otomatis,  mengubah  citra  digital  grayscale  menjadi hitam  putih  berdasarkan  perbandingan  nilai  ambang batas dengan nilai warna piksel citra digital [4]. Metode Otsu  memilih  nilai  threshold  dari  histogram  citra grayscale.  Metode  pemilihan  nilai  threshold  dilakukan dengan  pendekatan  statistik.  Nilai  ambang  batas  yang dipilih  dari  nilai  keabuan  terletak  pada  rentang histogram  dimana  nilai  keabuan  memaksimalkan  nilai fungsi  [5].  Metode  Otsu  secara  otomatis  menghitung nilai  T  ambang  batas  berdasarkan  gambar  input. Pendekatan  yang  digunakan  oleh  metode  Otsu  adalah dengan melakukan analisis diskriminan, yang melibatkan identifikasi variabel yang dapat membedakan dua atau lebih kelompok data yang terjadi secara  alami  [6].  Ambang  batas  memisahkan  piksel dengan nilai abu-abu tinggi dari piksel dengan nilai abu- abu  rendah.  Piksel  dengan  nilai  abu-abu  tinggi  diberi nilai  1,  sedangkan  piksel  dengan  nilai  abu-abu  rendah diberi nilai 0 [7].
Morfologi  adalah  teknik  pengolahan  citra  digital  yang menggunakan  bentuk  sebagai  panduan  pengolahan. Nilai  setiap  piksel  pada  citra  digital  yang  dihasilkan diperoleh dengan membandingkan piksel yang bersesuaian  pada  citra  digital  masukan  dan  piksel tetangganya [8]. Radar Applied Morphological Dilation (PPI)  dapat  meningkatkan  kualitas  pengambilan  citra radar,  mengurangi  hilangnya  objek  saat  dilacak  oleh proses Radar Eye Mining dan Facial Recognition (PPI)
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
menggunakan  cara  menggunakan  operator  Sobel  dan dilatasi morfologi menggunakan gambar dalam database [9].  Morfologi  matematika  adalah  topologi  dan pendekatan berbasis bentuk geometris untuk melakukan analisis gambar dan merupakan alat yang sangat berguna untuk mengekstrak bentuk dan struktur geometris dalam banyak aplikasi [10]. Segmentasi citra merupakan proses pengolahan citra yang bertujuan untuk memisahkan area subjek dari area latar belakang sehingga objek tersebut mudah  untuk  dipindai  guna  mengenali  objek  yang berkaitan  dengan  banyak  persepsi  [11].  Segmentasi adalah  proses  pengelompokan  konsumen  ke  dalam segmen-segmen  berdasarkan  beberapa  variabel  atau minat.  Setelah  melakukan  segmentasi  pasar,  langkah selanjutnya  adalah  menentukan  target  pasar  yang diinginkan  [12].  Proses  segmentasi  digunakan  dalam aplikasi  yang  berbeda,  meskipun  metode  yang digunakan sangat bervariasi, semuanya memiliki tujuan yang  sama  untuk  mencapai  representasi  gambar  yang sederhana dan berguna [13].
Kata  area  kini  bahkan  digunakan  untuk  menyebut wilayah  beberapa  negara  sekaligus.  Sebagai  wilayah beberapa  negara  sebagai  satu  kesatuan  yang  harus membumi, misalnya karena keterkaitan seperti kerjasama  ekonomi,  pertahanan  dan  lain-lain  [14], Konsep  luas  merupakan  alat  untuk  memahami perbedaan dan persamaan wilayah di permukaan bumi. Area dengan sifat internal identik yang dapat dibedakan dari lingkungannya. Fitur yang dapat diidentifikasi dapat ditandai  dengan  kesamaan  atau  homogenitas  lanskap atau aktivitas ekonomi suatu tempat [15].
Pengertian  kepribadian  menurut  pusat  bahasa  asing Kementerian  Pendidikan  Nasional  adalah  pembawaan, hati, jiwa, kepribadian, tingkah laku, tabiat, tempramen, kepribadian  [16].  Karakteristik  dapat  didefinisikan sebagai  karakter  atau  sifat  yang  melekat  pada  suatu badan usaha [17].
Plat  nomor  polisi  merupakan  ciri  pengenal  utama kendaraan  bermotor  yang  melintas  di  jalan  raya/jalan raya,  sehingga  plat  nomor  polisi  sering  ditempatkan pada posisi yang mencolok [18]. Plat nomor kendaraan bermotor atau yang biasa disebut plat nomor (singkatan dari nomor polisi) adalah plat aluminium yang dipasang di  bagian  depan  dan  belakang  kendaraan  bermotor sebagai  tanda  pengenal  kendaraan  yang  didaftarkan yang ditandatangani di kantor joint venture Samsat [19]. Penggunaan  plat  nomor  kendaraan  di  Indonesia khususnya  di  Pulau  Jawa  merupakan  peninggalan Hindia  Belanda  yang  menggunakan  kode  wilayah berdasarkan pembagian tempat  tinggal. Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB), biasa disebut dengan plat nomor atau nomor polisi (nopol) [20].

## 2. Metode Penelitian
Metode eksperimen adalah cara penyajian bahan  untuk melakukan  percobaan  untuk  membuktikan  sendiri
sesuatu  pertanyaan  atau  hipotesis  yang  dipelajari. Tahapan-tahapan pada gambar 1:
Gambar 1. Flowchart Metode Eksperimen Segmentasi Karakter
Input Gambar
Di  mulai  dari  input  gambar,  proses  ini  melakukan pengambilan  citra  obyek  dengan  bantuan  alat  seperti kamera dari hasil proses cropping.

## Pre-Processing
Pre-processing merupakan  proses  awal  dari  karakter segmentasi  pada  identifikasi  plat  nomor  kendaraan. Telah dijelaskan pula pada metode penelitian awal dari pre-processing perubahan kapasitas warna pada gambar dari tiga warna yaitu red, green, blue (RGB) pada format *.jpg,  menjadi  kapasitas  warna  abu-abu  ( grayscale ), dimana fungsi dari perubahan kapasitas warna ini untuk memudahkan dalam mendapatkan normalisasi histogram  pada  gambar  dan dapat  menerapkan metode otsu untuk  mendapatkan  nilai threshold dalam pemisahan  dua varians warna  yaitu  hitam  dan  putih. Tahap  ini  bertujuan    untuk  mempersiapkan    dan memodifikasi  citra  agar  kualitas  dari  citra  meningkat yaitu dengan cara menerapkan proses binerisasi.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
Metode Otsu
Untuk  segmentasi  pembagian  3 region karakter  plat nomor kendaraan maka digunakanlah metode otsu untuk menghasilkan  nilai  ambang  batas  yang  optimal  agar dapat  memisahkan  antara  latar  belakang  dan  karakter pada  plat  nomor  kendaraan.  Hanya  saja  jika  nilai ambang batas atau nilai maksimum varians antar kelas jauh dari nilai yang diinginkan, segmentasi karakter plat sering  kali  gagal,  karena  mempengaruhi  hasil segmentasi per karakter untuk pembagian 3 region . Oleh karena itu, pendekatan ini memerlukan perbaikan untuk meningkatkan  akurasi  hasil  dari  proses pre-processing segmentasi karakter pada plat nomor kendaraan.
Setelah  mendapatkan  bagian  karakter  plat  nomor kendaraan,  selanjutnya  bagian  karakter  plat  nomor kendaraan  berdasarkan  model  eksperimen  dilanjutkan dengan  proses  metode otsu dengan  langkah-langkah sebagai berikut:
Jika  diasumsikan  nilai  sebuah  citra  plat  nomor kendaraan  dengan  matrik  2*2  dengan  matrik  sebagai berikut :
( 1 2 2 1 )
Menghitung nilai normalisasi histogram gambar bagian karakter plat nomor kendaraan menggunakan persamaan normalisasi histogram jumlah frekuensi :
𝑝i = 1 25 = 0.5                                                (1)
Hitunglah  jumlah  kumulatif  (cumulative  sum)  dari, P1(k), untuk k=0,1,2...L-1 dengan menggunakan rumus:
p 1 (k) = 0,5                                               (2)
Menghitung rerata kumulatif, m(k) untuk k=0,1,3….L- 1 dengan menggunakan rumus :
m(k) = 0.5                                            (3)
Hitunglah rerata intensitas global, mg menggunakan rumus :
m g (k) = 1.5                                              (4)
Hitung  nilai  varians  antar  kelas,  untuk  mendapatkan nilai maksimum threshold (k), dengan persamaan :
Threshold (k) = (1.5 ∗  0.5 − 0.5) 2 /(0.5*(1- 0.5)) = 0.15625                 5)
Dari  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode otsu yang diuraikan di atas maka didapat nilai threshold yang tampak pada Tabel 1
Tabel 1. Hasil Threshold Metode Otsu
i ni Pi p 1 (k) m(k)0 m(k) m(g)  var B Vall  T 1 2 0.5 0.5 0.5 0.5 1.5 0,16 0,16 0,16
2 2 0.5 1 1 1.5
0
Dari  tabel  di  atas  nilai threshold merupakan  nilai tertinggi dari  var b  yaitu 0.5625.  Setelah  mendapatkan nilai threshold maka dilakukan binerisasi menggunakan fungsi im2bw dari tool matlab,  contoh  hasil  binerisasi dapat di lihat pada gambar.

## BW = im2bw(Io,level);
Metode Morphology (dilasi)
Dengan  kekurangan  yang  terdapat  pada  metode otsu dalam  menentukan  nilai  optimal  ambang  batas, disebabkan  nilai  normalisasi  histogram  yang  didapat tidak  signifikan  untuk  memisahkan  latar  belakang  dan karakter.  Banyak  cara  yang  dapat  menyelesaikan masalah  ini,  seperti  metode mathematical  morphology (dilasi). Pada  metode  ini nilai  dari  setiap pixel dalam citra digital hasil diperoleh melalui proses perbandingan antara pixel yang  bersesuaian,  sehingga  teknik morphology sesuai apabila digunakan untuk melakukan pengolahan  binary image dan grayscale  image. Dilasi ini sangat berguna ketika diterapkan dalam objek-objek yang terputus dikarenakan hasil pengambilan citra yang terganggu noise, kerusakan  objek  fisik  yang  menjadi citra  digital,  atau  disebabkan  resolusi  yang  jelek, misalnya teks pada  kertas  yang  sudah  agak  rusak sehingga  bentuk  hurufnya  terputus,  dan  sebagainya. Dengan  melakukan  dilasi  maka  objek  atau  tepi  citra dapat disambung kembali.
Segmentasi Segmentasi citra merupakan suatu proses pengelompokkan  citra  menjadi  beberapa region berdasarkan kriteria tertentu. Berdasarkan pengertiannya, segmentasi memiliki tujuan menemukan karakteristik  khusus  yang  dimiliki  suatu  citra.  Oleh karena itulah, segmentasi sangat diperlukan pada proses pengenalan  pola.  Semakin  baik  kualitas  segmentasi maka  semakin  baik  pula  kualitas  pengenalan  polanya. Fitur yang dapat mempengaruhi proses segmentasi citra di antaranya fitur garis, kontras warna, tekstur citra. Pada bagian proses segmentasi untuk metode otsu menghasilkan  segmentasi  per  karakter  dengan  tidak menghasilkan 3 region dikarenakan hasil threshold dari metode otsu tidak  dapat menggabungkan  setiap region yang dibutuhkan
Mean Square Error (MSE)
Perbaikan dari sebuah kualitas gambar mempunyai sifat yang subyektif , maka parameter keberhasilan perbaikan kuallitas  gambar  perlu  adanya  pengukuran  yang subyektif  pula.  Untuk  itu  perlu  adanya  pengukuran kuantitatif  yang  bisa  mengukur  kinerja  prosedur perbaikan  gambar,  di  mana  pengukuran  ini  dapat mencari  nilai  untuk  membandingkan  hasil  perbaikan gambar dengan gambar target/hasil yang ingin dicapai, Jika diasumsikan data pengujian menggunakan matriks 5x8  dari  data  citra  atau  gambar  yang  sebenarnya berukuran  340x2180.  Proses  perbandingan  yang dilakukan  adalah  membandingkan  tingkat  error  data
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
citra target hasil, citra dengan otsu saja dan citra dengan otsu morphology dilasi square.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Analisa Pengenalan plat nomor pada dasarnya dibagi menjadi 2 tahap besar yaitu : Pengolahan Citra ( Image Processing ) dan  proses  pembelajaran.  Pengolahan  citra  meliputi pengambilan  citra, grayscaling (konversi  warna  ke keabuan),  metode otsu , morphology ,  dan  segmentasi. Pengolahan citra, sebagai awal dari proses pembelajaran dan pengenalan plat nomor kendaraan, menjadi suatu hal awal yang sangat penting yang perlu diperhatikan.
Pengolahan  citra  diawali  dengan  pengambilan  citra dengan  menggunakan  suatu  kamera.  Citra-citra  tadi kemudian  disimpan  ke  dalam  suatu folder tertentu dengan  format  jpg.  Pengambilan  citra  dari  suatu  plat akan  dilakukan  sebanyak  100  sampel  dengan  bentuk karakter plat yang berbeda-beda. Kemudian citra di olah lebih  lanjut  dengan  menggunakan  teknik  pengolahan citra (image processing).

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  citra  ini  didapatkan  dengan  cara mengambil  citra  plat  nomor  kendaraan  mobil  dengan menggunakan kamera digital. Beberapa citra plat nomor kendaraan  diambil  dengan  kualitas  plat  nomor  yang berbeda dan pencahayaan yang cukup. Karakteristik dari plat  nomor  kendaraan  yang diambil adalah  plat  nomor kendaraan  standar  indonesia  yang  ditetapkan  sesuai dengan  Peraturan  Pemerintah  No.44  tahun  1993  dan surat Kapolri kepada Kepolisian tingkat daerah (Polda) No:  ST/810/IV/2011  tanggal  25  April  2011,  tentang perubahan  ciri-ciri Tanda  Nomor  Kendaraan Bermotor (TNKB) dan Tanda Coba Kendaraan Bermotor. Jumlah keseluruhan data yang didapatkan sebanyak 100 gambar plat  nomor  kendaraan  standar Indonesia  yang  di  ambil dari lapangan parkir outdor dan indoor .
Gambar 2. Sampel Foto Penelitian Plat Nomor Kendaraan
Dari  100  gambar  plat  tersebut  nantinya  akan mendapatkan  hasil  segmentasi  karakter  dari  metode yang  diusulkan  yang  akan  diukur  atau  dibandingkan dengan data hasil metode sebelumnya.
Pengolahan Data
Pengolahan  data disini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengolah citra yang diambil agar dapat diproses.  Dalam pengolahan data ini akan dilakukan pemotongan gambar dan  pengecilan  ukuran pixel .  Tahapan-tahapan  pada proses yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
Pemisahan Plat Nomor Dari Kendaraan
Gambar  plat  nomor  kendaraan  akan  dipisahkan  dari gambar kendaraan dengan memotong bagian plat nomor kendaraan,  dikarenakan  penelitian  berfokus  kepada segmentasi  karakter  plat  nomor  kendaraan.  Hasil  dari pemotongan  plat  nomor  kendaraan  dan  hasil  dari segmentasi  karakter  plat  nomor  kendaraan  akan disimpan  pada  beberapa folder ,  yaitu folder program, sample data, dan folder karakter yang tersimpan sesuai dengan  nama  file  gambar  plat  yang  tersimpan  pada masing-masing folder binerisasi.
Untuk  pemisahan  tersebut  digunakan tool microsoft office  picture  manager .    Penggunaan tool ini dikarenakan setiap hasil pemotongan gambar tidak akan merubah ukuran dari gambar aslinya,  contoh penggunaan tool microsoft  office  picture  manager sebagai berikut :
Pertama klik start menu – all program – microsoft office –  microsoft  office  tools  –  microsoft  office  picture manager  – setelah  itu  pilih file gambar  yang  akan diproses cropping maka akan tampak seperti Gambar 3.
Gambar 3. Input Gambar
Setelah  proses  yang  di  atas  selesai  maka  dilanjutkan dengan  proses crooping dengan cara klik edit pictures yang  ada  pada  tools microsoft  office  picture  manager lalu  pada  bagian tools edit  pictures pilih croop ,  maka akan  menghasilkan  gambar  seperti  yang  tampak  pada Gambar 4.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
Lakukan  proses cropping kemudian  klik  ok  maka hasilnya akan tampak seperti Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Crop Plat Nomor Kendaraan
Setelah  proses cropping selesai  dilakukan  file  hasil cropping disimpan dalam folder “sample data”, dengan nama  file  plat  1  sampai  plat  100  seperti  tampak  pada gambar 6
Gambar 6. Sampel Data Plat Nomor Kendaraan

## Normalisasi Gambar
Setelah  hasil  sampel  data  plat  nomor  kendaraan didapatkan  selanjutnya  sampel  plat  nomor  kendaraan dinormalisasi  ukuran  dimensinya  menjadi  340x180... tentu  tidak  akan  efisien  apabila  mengubah  dimensi semua  gambar  secara  manual.  Di  sini  akan  digunakan software image prosessing yang dapat menangani multi file gambar yang bernama “Multiple  Image Resizer.Net”. Hasil  dari  normalisasi  gambar  ini  akan disimpan pada folder “Resize”, hasil normalisasi inilah yang akan digunakan pada penelitian ini.
Input Gambar
Di  mulai  dari  input  gambar,  proses  ini  melakukan pengambilan  citra  obyek  dengan  bantuan  alat  seperti kamera dari hasil proses cropping.
Pre-Processing
Pre-processing merupakan  proses  awal  dari  karakter segmentasi  pada  identifikasi  plat  nomor  kendaraan. Telah dijelaskan pula pada metode penelitian awal dari pre-processing perubahan kapasitas warna pada gambar dari tiga warna yaitu red, green, blue (RGB) pada format *.jpg, menjadi kapasitas warna abu-abu ( grayscale ).
Dimana fungsi dari perubahan kapasitas warna ini untuk memudahkan dalam mendapatkan normalisasi
histogram  pada  gambar  dan dapat  menerapkan metode otsu untuk  mendapatkan  nilai threshold dalam pemisahan  dua varians warna  yaitu  hitam  dan  putih. Tahap  ini  bertujuan    untuk  mempersiapkan    dan memodifikasi  citra  agar  kualitas  dari  citra  meningkat yaitu dengan cara menerapkan proses binerisasi.
Metode Otsu
Untuk  segmentasi  pembagian  3 region karakter  plat nomor kendaraan maka digunakanlah metode otsu untuk menghasilkan  nilai  ambang  batas  yang  optimal  agar dapat  memisahkan  antara  latar  belakang  dan  karakter pada  plat  nomor  kendaraan.  Hanya  saja  jika  nilai ambang batas atau nilai maksimum varians antar kelas jauh dari nilai yang diinginkan, segmentasi karakter plat sering  kali  gagal,  karena  mempengaruhi  hasil segmentasi per karakter untuk pembagian 3 region . Oleh karena itu, pendekatan ini memerlukan perbaikan untuk meningkatkan  akurasi  hasil  dari  proses pre-processing segmentasi karakter pada plat nomor kendaraan.
Gambar 7. Hasil Segmentasi Plat 1 Dengan Metode Otsu
Dari  gambar  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  pada  bagian proses  segmentasi  untuk  metode otsu menghasilkan segmentasi  perkarakter  dengan  tidak  menghasilkan  3 region dikarenakan  hasil threshold dari  metode otsu tidak  dapat  menggabungkan  setiap region yang dibutuhkan  seperti  terdapat  pada  gambar  di  atas.  Pada hasil  segmentasi  plat  1  (  BD  1377  DC)  hasil pengukurannya terdapat 8 region , yaitu region pertama itu  karakter  B, region kedua  karakter  D, region ketiga karakter  1, region keempat  karakter  7, region kelima karakter 7, region keenam karakter D, region kedelapan karakter C, jadi hasil segmentasi dengan menggunakan metode otsu itu  tidak  menghasilkan  3 region yang  di inginkan  karena  metode otsu memisahkan  hasil segmentasi per karakter.
Segmentasi citra merupakan suatu proses pengelompokkan  citra  menjadi  beberapa region berdasarkan kriteria tertentu. Berdasarkan pengertiannya, segmentasi memiliki tujuan menemukan karakteristik  khusus  yang  dimiliki  suatu  citra.  Oleh karena itulah, segmentasi sangat diperlukan pada proses pengenalan  pola.  Semakin  baik  kualitas  segmentasi maka  semakin  baik  pula  kualitas  pengenalan  polanya.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
Fitur yang dapat mempengaruhi proses segmentasi citra di antaranya fitur garis, kontras warna, tekstur citra.
Hasil segmentasi Metode Otsu
Gambar 8. Hasil Segmentasi Otsu Plat 1 Gambar 9. Hasil Segmentasi Otsu Plat 2
Gambar 10. Hasil Segmentasi Otsu Plat
Pada  bagian  proses  segmentasi  untuk  metode otsu menghasilkan  segmentasi  per  karakter  dengan  tidak menghasilkan 3 region dikarenakan hasil threshold dari metode otsu tidak  dapat menggabungkan  setiap region yang dibutuhkan. Pada gambar 8 hasil segmentasi plat 1 hasil pengukurannya terdapat 8 region , gambar 9 plat 2 menghasilkan  17 region ,  dan  pada  gambar  10  plat  3 menghasilkan  40 region ,  jadi  hasil  segmentasi  dengan menggunakan  metode otsu itu  tidak  menghasilkan  3 region yang  di  inginkan  karena  metode otsu memisahkan hasil segmentasi per karakter .
Proses  Segmentasi  Menggunakan  Metode Morphology (Dilasi)
Untuk  proses  segmentasi    metode morphology dengan menggunakan coding di  bawah  ini  maka  didapat  hasil segmentasi yang terlihat pada gambar 11.
Gambar 11. Hasil Segmentasi Plat 1 Dengan Metode

## Morphology
Dari  gambar  di  atas  proses  segmentasi  pada  metode morphology dapat  di  lihat  bahwa  hasil  segmentasi  3 region berhasil  sesuai  harapan.  Pada  plat  1
menghasilkan 3 region , dengan pemisahan huruf depan, angka, dan huruf belakang, pemisahan ini berguna untuk memisahkan  region  satu  itu  untuk  menunjukan  kode provinsi  plat  nomor  kendaraan, region 2  menunjukan kode  registrasi  plat  nomor  kendaraan,  dan region 3  itu menunjukan sub kode provinsi plat nomor kendaraan.
Hasil Segmentasi Metode Morphology
Gambar 12. Hasil Segmentasi Morphology Plat 1
Gambar 13. Hasil Segmentasi Morphology Plat 2
Pada  metode morphology (dilasi) dapat  dilihat  dari gambar  9,  10,  11    bahwa  hasil  segmentasi  3 region berhasil  sesuai  harapan.  Pada  plat  1  menghasilkan  3 region , dengan pemisahan huruf depan, angka, dan huruf belakang,  pemisahan  ini  berguna  untuk  memisahkan region satu  itu  untuk  menunjukan  kode  provinsi  plat nomor kendaraan, region 2 menunjukan kode registrasi plat nomor kendaraan, dan region 3 itu menunjukan sub kode provinsi plat nomor kendaraan.
Mean Square Error (MSE)
Perbaikan dari sebuah kualitas gambar mempunyai sifat yang subyektif , maka parameter keberhasilan perbaikan kuallitas  gambar  perlu  adanya  pengukuran  yang subyektif  pula.  Untuk  itu  perlu  adanya  pengukuran kuantitatif  yang  bisa  mengukur  kinerja  prosedur perbaikan  gambar,  di  mana  pengukuran  ini  dapat mencari  nilai  untuk  membandingkan  hasil  perbaikan gambar dengan gambar target/hasil yang ingin dicapai.
Jika diasumsikan data pengujian menggunakan matriks 5x8  dari  data  citra  atau  gambar  yang  sebenarnya berukuran  340x2180.  Proses  perbandingan  yang dilakukan  adalah  membandingkan  tingkat  error  data citra target hasil, citra dengan otsu saja dan citra dengan otsu  morphology  dilasi  square.  Membandingkan  nilai target hasil dengan otsu pada plat 1.
𝑀𝑆𝐸 = 1 5𝑥8
[ ( 0 0 2 0 0 2 2 0 2 0 0 4 0 0 0 2 0 1 0 0 20 0 1 0 1 0 6 0 0 17 0 2 0 2 0 0 253 255 255 255) − ( 11 0 0 4 0 0 12 0 0 0 6 9 5 0 0 2 0 4 5 0 0 13 0 15 0 3 3 0 2 4 0 0 4 0 0 20 4 0 10 6 ) ] 2
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
𝑀𝑆𝐸 = 1 40
( −11    0 2 −4 0 2 −10 0 2 0 −6 −5 −5 0 0 0 0 −3 −5 0 20 −13 1 −15 1 −3 3 0 −2 13 0 2 −4 2 0 −20 255  255 245 249) 2 𝑀𝑆𝐸 = 0,025 ( −21 −14 −15 14 976) 2 𝑀𝑆𝐸 = ( −0.53 −0.35 −0.38
0.35 24.4 ) 2
=
( 0.275625 0.1225 0.140625 0.1225 595.36 ) 𝑀𝑆𝐸 =   (0.275625 + 0.1225 + 0.140625 + 0.1225 + 595.36) = 596.02125
Membandingkan  nilai  target  hasil  dengan otsu  morphology pada plat 1:
𝑀𝑆𝐸
= 1 5𝑥8 [ ( 0 0 2 0 0 2 2 0 2 0 0 4 0 0 0 2 0 1 0 0 20 0 1 0 1 0 6 0 0 17 0 2 0 2 0 0 253 255 255 255) − ( 4 1 0 1 1 3 4 0 0 0 2 12 0 0 0 4 4 3 7 0 16 3 2 6 0 8 2 0 0 11 0 0 0 0 0 0 255 243 248 255) ] 2 𝑀𝑆𝐸 = 1 40 ( −4  −1     2 −1 −1 −1 −2 0 2 0 −2 −8 0 0 0  −2 −4 −2 −7 0 4 −3 −1 −6 1 −8 4 0 0 6 0 2
0 2 0 0 −2 12 7 0) 2
𝑀𝑆𝐸 = 0,025
( −8 −10 −19 5 19 ) 2 𝑀𝑆𝐸 = ( −0.2
−0.25 −0.48 0.125 0.475) 2 = ( 0.04 0.0625 0.225625 0.015625 0.225625) 𝑀𝑆𝐸 =   (0.04 + 0.0625 + 0.225625 + 0.015625 + 0.225625) = 0.569375
Dari hasil asumsi nilai MSE dengan metode otsu untuk citra plat 1 yaitu
596.02125 dan dengan menggunakan metode morphology dilasi menghasilkan nilai MSE 0.569375 .
Untuk hasil pengukuran mean square error (MSE) yang sebenarnya  dari  100  citra  plat  kendaraan  dapat  dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengukuran Mean Square Error (MSE) plat Otsu Morphology 1 1.57E+04 58.0412 2 1.91E+04 14.2051 3 1.92E+04 56.0954 4 2.00E+04 12.7759 5 3.16E+04 18.7165 6 2.32E+04 35.1355 7 2.87E+04 127.8639 8 1.63E+04 130.4507 9 2.77E+04 139.4536 10 1.78E+04 5.04E+02 11 2.79E+04 51.7258 12 3.39E+04 307.2209 13 2.83E+04 180.7063 14 2.67E+04 152.0185 15 1.54E+04 78.3208 16 2.13E+04 199.8565 17 1.73E+04 196.4671 18 2.69E+04 42.2983 19 1.56E+04 171.4874 20 1.62E+04 223.4081 21 1.44E+03 7.66E+01 22 2.28E+04 199.4879 23 2.04E+04 434.6382 24 2.57E+04 385.7542 25 2.44E+04 89.7769 26 2.55E+04 666.679 27 2.56E+04 428.2243 28 2.75E+04 181.3964 29 1.57E+04 281.8612 30 2.61E+04 840.6026 31 2.47E+04 220.3604 32 2.03E+04 251.1847 33 1.79E+04 134.4769 34 1.91E+04 194.2296 35 2.05E+04 363.522 36 2.60E+04 116.8368 37 2.02E+03 1.71E+04 38 2.09E+04 158.4983 39 1.22E+04 83.2239 40 2.05E+04 194.1383 41 2.32E+04 121.8282 42 2.04E+04 269.7506 43 1.45E+04 295.8871 44 1.21E+04 268.3168 45 1.81E+04 352.8033 46 2.58E+04 110.369 47 3.52E+04 222.5087 48 1.52E+04 162.4641 49 2.14E+04 140.4906 50 3.20E+04 140.1654 51 1.92E+04 123.1419 52 1.91E+04 340.7842 53 3.04E+04 267.231 54 2.73E+04 171.7947 55 3.67E+03 2.68E+04 56 2.43E+04 60.6945 57 2.37E+04 724.0513 58 2.20E+04 163.9728 59 2.11E+04 424.5793 60 2.13E+04 320.4315 61 3.00E+04 398.1486 62 1.88E+04 595.1963 63 3.35E+04 836.79 64 1.95E+04 171.9234 65 2.37E+04 286.4367 66 1.84E+04 155.9211 67 1.87E+04 300.3757
68 3.12E+04 48.3178 69 1.46E+04 222.0729 70 2.74E+04 96.9662 71 3.09E+04 213.9785 72 2.99E+04 479.0457 73 2.28E+04 370.8838 74 2.08E+04 219.6864 75 1.33E+04 196.6006 76 3.14E+04 261.006 77 1.34E+04 191.1708 78 2.12E+04 220.7615 79 1.34E+04 194.5043 80 2.05E+04 353.2544 81 2.58E+04 214.1137 82 2.72E+04 128.8509 83 2.33E+04 271.9766 84 1.93E+04 375.9884 85 2.57E+04 44.7408 86 2.43E+04 901.9203 87 2.60E+04 521.2601 88 3.09E+04 613.4756 89 2.66E+03 1.28E+04 90 2.53E+04 1.36E+03 91 3.55E+04 958.7813 92 2.13E+04 668.0816 93 2.40E+04 449.2119 94 1.55E+04 715.1287 95 1.68E+04 432.807 96 2.85E+04 505.5034 96 2.85E+04 505.5034 97 2.36E+04 942.8856 98 5.03E+03 2.19E+04 99 3.00E+03 1.64E+04 100 2.14E+04 879.8255
Dari Tabel 2 hasil pengukuran mean square error yang dihasilkan dari 100   data sampel plat nomor kendaraan yang diujikan dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Grafik Mean Square Error (MSE)
Dari  gambar  grafik  di  atas  nilai  warna  grafik  merah merupakan  nilai otsu morphology ,  grafik  hijau merupakan  merupakan  nilai otsu .  Analisa  dari  grafik tersebut, melihat  dari  grafik  warna merah  lebih  rendah dibandingkan  dengan  grafik  warna  hijau  berarti  nilai otsu morphology lebih kecil dibandingkan dari nilai otsu yaitu  nilai  MSE.  Pengertian  dari  MSE  yaitu  semakin kecil nilai mse semakin baik, semakin tinggi nilai MSE semakin  buruk.  Kesimpulannya otsu morphology lebih kecil dibandingkan otsu menandakan peningkatan nilai otsu morphology atau tingkat nilai akurasi morphology lebih baik dibandingkan dengan otsu .
Dari 100 data yang telah diujikan pada program matlab dengan  menggunakan  kedua  metode  yaitu otsu dan morphology ( dilasi )  didapatkan  96  data  yang  berhasil ditingkatkan menggunakan metode morphology ( dilasi ) dan  4  data  yang gagal.  Artinya jika kita persentasekan tingkat  keberhasilan  metode  ini  dapat  kita  lakukan dengan cara seperti di bawah ini.
𝐴 = jumlah data berhasil jumlah seluruh data x 100%
A = 96 100 𝑥 100%

## = 96%
Dari  tingkat  persentase  yang  didapatkan  sebesar  96% dengan 100 data yang diujikan, maka dapat disimpulkan perbaikan metode otsu ini dengan menggunakan metode morphology ( dilasi ) memiliki tingkat keberhasilan yang tinggi.

## 4.   Kesimpulan
Hasil  pengujian  dapat  disimpulkan:  Perbaikan  metode otsu dengan menggunakan metode morphology ( dilasi ) untuk meningkatkan hasil segmentasi ternyata berhasil, dari  100  data  sampel  yang  diujikan  96  data  sampel berhasil  dan  4  data  sampel  gagal  artinya  peningkatan yang didapatkan sangat tinggi, yaitu hingga 96%

## Daftar Rujukan
[1] A.  Budianto,  T.  B.  Adji,  and  R.  Hartanto,  “Deteksi  Nomor Kendaraan Dengan Metode Connected Component Dan Svm,” J. Teknol. Inf. Magister Darmajaya , vol. 1, no. 01, pp. 106–117,
2015.
[2] A.  Michael,  “Pengenalan  Plat  Kendaraan  Berbasis  Android menggunakan Viola Jones dan Kohonen Neural Network,” Ilk.
J. Ilm. , vol. 8, no. 2, pp. 95–102, 2016, doi: 10.33096/ilkom.v8i2.52.95-102.
[3] E.  Tirtana,  K.  Gunadi,  and  I.  Sugiarto,  “Penerapan  Metode YOLO  dan  Tesseract-OCR  untuk  Pendataan  Plat  Nomor Kendaraan  Bermotor  Umum  di  Indonesia  Menggunakan Raspberry Pi,” 2021.
[4] S.  I.  Syafi’i,  R.  T.  Wahyuningrum,  and  A.  Muntasa, “Segmentasi  Obyek  Pada  Citra  Digital  Menggunakan  Metode Otsu Thresholding,” J. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 1–8, 2016, doi: 10.9744/informatika.13.1.1-8.
[5] D.  R.  Anamisa,  “Rancang  Bangun  Metode  OTSU  Untuk Deteksi  Hemoglobin,” S@Cies ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  106–110, 2015, doi: 10.31598/sacies.v5i2.64.
[6] J.  Salat  and  S.  Achmady,  “Minimalisasi  Distorsi  Dari Segmentasi  Citra  Metode  Otsu  Menggunakan  Fuzzy Clustering,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  80–85,  2018,  doi: 10.33096/ilkom.v10i1.234.80-85.
[7] N.  Nafi’iyah,  “Perbandingan  Modus  ,  Median  ,  K  _  Standar Deviasi , Iterative , Mean Dan Otsu Dalam Thresholding,” vol.
8, no. 2, pp. 31–36, 2016.
[8] R. Wahyusari, “Pemanfaatan Mathematical Morphology Untuk Deteksi Tepi Batik,” Simetris J. Tek. Mesin,  Elektro dan Ilmu Komput. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  389–392,  2017,  doi: 10.24176/simet.v8i1.1027.
[9] M. A. Masril and R. Noviardi, “Analisa Morfologi Dilasi untuk Perbaikan  Kualitas  Citra  Deteksi  Tepi  pada  Pola  Batik
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 1 (2022)
Menggunakan Operator Prewitt dan Laplacian of Gaussian,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 6, pp. 9–11, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i6.2601.
[10]  A.  Susanto,  “Penerapan  Operasi  Morfologi  Matematika  Citra Digital  Untuk  Ekstraksi  Area  Plat  Nomor  Kendaraan Bermotor,” Pseudocode ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  49–57,  2019,  doi: 10.33369/pseudocode.6.1.49-57.
[11]  M.  R.  Kumaseh,  L.  Latumakulita,  and  N.  Nainggolan, “Segmentasi  Citra  Digital  Ikan  Menggunakan  Metode Thresholding,” J.  Ilm.  Sains ,  vol.  13,  no.  1,  p.  74,  2013,  doi: 10.35799/jis.13.1.2013.2057.
[12]  A.  S.  Soegoto,  L.  Mananeke,  and  P.  C.  Kembuan,  “Analisis Segmentasi,  Targeting  Dan  Positioning  Pembiayaan  Mobil Pada Pt. Adira Dinamika Multifinance Tbk Cabang Manado,” J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 2, no. 3, 2014, doi: 10.35794/emba.v2i3.5723.
[13]  R. Christianto, W. Nofiani, A. Febriansyah, and I. Irwan, “Pan- Tilt Camera Sebagai Aktuator Pelacak Posisi Bola,” Matrix J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 8, no. 3, pp. 79–82, 2018, doi: 10.31940/matrix.v8i3.1037.
[14]  L.  Lisdin,  “Analisis  Potensi  Kota  Baubau  sebagai  Kawasan Megapolitan,”  2013,  [Online].  Available:  http://repositori.uin- alauddin.ac.id/10147/.
[15]  Marhadi S. K., “Hakikat Geografi,” J. Univ. Terbuka , vol. 4, pp. 1–50, 2004.
[16]  M. Karakt, E. R. Bangsa, P.  D. F. Pack, P. Karakt, P.  Karakt, and P. Ahamad, “PENDIDIKAN KARAKTER Imam Gunawan Imam Gunawan,” J. Pendidik. , vol. 2, p. 3333, 2018.
[17]  H.  Sembiring,  “Analisis  pengaruh  karakteristik  perusahaan terhadap  kelengkapan  pengungkapan  dalam  laporan  tahunan perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia,” J. Mediasi , vol. 4, no. 1, pp. 68–77, 2012, [Online]. Available: http://digilib.unimed.ac.id/406/1/Fulltext.pdf.
[18]  O.  Mellolo,  “Pengenalan  Plat  Nomor  Polisi  Kendaraan Bermotor,” J.  Ilm.  Sains ,  vol.  12,  no.  1,  p.  35,  2012,  doi: 10.35799/jis.12.1.2012.399.
[19]  S.  W.  Masdiyasa  IGS,  Sulianto  B,  “Identifikasi  plat  nomor kendaraan  bermotor  menggunakan  Metode  multi-step  image processing berbasis android,” e - Nar. , vol. 5, no. 1, pp. 17–25,
2019, [Online]. Available: https://jurnal.narotama.ac.id/index.php/narodroid/issue/view/8
3.
[20]  T.  Tri  Pamungkas,  R.  Rizal  Isnanto,  and  A.  Ajulian  Zahra, “Pengenalan  Plat  Nomor  Kendaraan  Menggunakan  Metode Template Matching Dan Jarak Canberra,” Transient , vol. 3, no.
2, pp. 166–173, 2014.