## PENGENALAN PLAT NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR
Ottopianus Mellolo 1)
1) Program Studi Teknik Elektro Politeknik Manado e-mail: ottopianus.mellolo@yahoo.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  membuat  sistem  yang  dapat  mengenali  karakter  pada  plat  nomor  polisi kendaraan  yang  terdapat  pada  citra  digital.  Sampel  yang  digunakan  sebanyak  50  citra  uji  terdiri atas  25  citra  kendaraan  pribadi  dengan  warna  dasar  plat  hitam  tulisan  putih,  10  citra  kendaraan dinas  pemerintah  dengan  warna  dasar  plat  merah  tulisan  putih,  dan    15  citra  angkutan  umum dengan  wara  dasar  plat  kuning  tulisan  hitam.  Adapun  Penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa tahap, yaitu (1) Pengolahan Citra, untuk mempersiapkan citra dan mengambil fitur – fitur penting yang akan digunakan pada tahap - tahap selanjutnya (2) Penentuan Region of Interest (ROI) yaitu penentuan posisi plat nomor dalam citra, (3) Segmentasi Karakter yaitu membagi citra plat nomor menjadi  citra  yang  memuat  satu  karakter,  dan  (3)  pengenalan  karakter  yaitu  mencocokkan karakter  yang  dicari  dengan  karakter  referensi  untuk  dikenali.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa sistem dapat mengenali karakter pada plat nomor polisi kendaraan bermotor untuk ketiga jenis plat nomor dengan persentase rata-rata sebesar 79,43%.
Kata kunci: Citra, pengenalan, plat nomor polisi

## MOTORIZED VEHICLE POLICE NUMBER PLATE RECOGNITION
ABSTRACT `
The  research  is  aimed  to  create  one  system  in  recognize  the  characteristic  of  the  motor  vehicle plate number that has digital image. The number of samples used was 50 test image consisted of 25  private  vehicle  images  with  written  white  numbers  on  the  black  base  plate,  10  govemment vehicle image with written white numbers on the red base plate and 15 public vehicle images with black  written  numbers  on  the  yellow  base  plate.  The  research  undenrwent  several  stages  :(  1) Image processing to prepare image and get the important features to be used for next stages (2) Determining  Region  of  Interest  (ROl),  determining  plate  position  in  image,  (3)  Character segmentation,  dividing  plate  number  image  which  can  only  accomodate  one  character  ;  and (4)Character  recognition,  character  verification  that  is  sought  with  reference  character  to  be recognized. The results indicatet hat the system can recognize the characters on the motor vehicle police plate number for the three types of the plate numbers with the average percentage 79,43%.
Keywords: Image, recognition, police plate number

## PENDAHULUAN
Salah  satu  bagian  unik  dari  sebuah kendaraan  bermotor  adalah  plat  nomor  polisi kendaraan tersebut yang secara formal disebut Tanda  Nomor  Kendaraan  Bermotor  (TNKB), plat  nomor  polisi  merupakan  identitas  utama dari  sebuah  kendaraan  bermotor  yang  laik jalan/beroperasi  di  jalan  raya,  sehingga  plat nomor polisi umumnya diletakkan pada posisi yang  mudah dilihat.
Manusia berusaha mengadopsi bentuk kecerdasan yang dimilikinya kedalam computer,  kecerdasan  yang  dimiliki  oleh
komputer  inilah  yang  seringkali  disebut kecerdasan  buatan  seperti  dalam  kemampuan mengenali  sesuatu,  membedakan  satu  bentuk dengan  bentuk  lainnya  bahkan  mengenali karakter yang terdapat dalam citra.
Merujuk pada penelitian yang dilakukan  oleh  Martinsky  dengan  judul Algoritmic  and  Mathematical  Principle  of Automatic Number Plate Recognition Systems  dengan  JavaANPR    perangkat  lunak yang  digunakan untuk mengenali plat nomor polisi  yang  terdapat  dalam  citra  kendaraan (plat  dasar  putih/terang  tulisan  hitam/gelap
umumnya  digunakan  oleh  negara  negara Eropa Tengah), JavaANPR merupakan perangkat  lunak  open  source  sehingga  dapat digunakan maupun dimodifikasi sesuai dengan kebutuhan sepanjang dilakukan untuk tujuan  akademis  (non  komersil).  Penulis mencoba  untuk  melakukan  pengembangan menggunakan paket JavaANPR ini agar dapat digunakan  mengenali  plat  nomor  polisi  yang dipakai di Indonesia dengan fokus utama pada jenis  plat  kendaraan  bermotor  yang  banyak digunakan  yaitu  plat  hitam  pada  kendaraan pribadi,  plat  merah  pada  kendaraan  dinas pemerintah  dan  plat  kuning  pada  kedaraan angkutan umum.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Citra Digital
Citra  digital  dapat  dinyatakan  sebagai suatu  fungsi  dua  dimensi  f(x,y),  dengan  x maupun y adalah posisi koordinat sedangkan f merupakan  amplitudo  pada  posisi  (x,y)  yang sering  dikenal  sebagai  intensitas  atau  grey scale.  Nilai  dari  intensitas  bentuknya  adalah diskrit  mulai  dari  0  sampai  255.  Citra  digital dapat dinyatakan dengan matriks berukuran N x M (baris/tinggi = N, kolom/lebar = M).
𝑓(0,0) 𝑓(0,1) 𝑓(1,0) 𝑓(1,1) ⋯ 𝑓(0, 𝑀 − 1) 𝑓(1, 𝑀 − 1) ⋮ ⋱ ⋮ 𝑓(𝑁 − 1,0) 𝑓(𝑁 − 1,1) ⋯ 𝑓(𝑁 − 1, 𝑀 − 1) … . . (1)
dimana : N = jumlah baris 0 ≤ y ≤ N – 1 M = jumlah kolom 0 ≤ x ≤ M – 1
L = maks warna intensitas 0 ≤ f(x,y) ≤ L – 1 (derajat keabuan / gray level)  (Putra, 2010). Pembentukan  citra  digital  (diskrit) melalui  beberapa  tahapan  yaitu  akuisisi  citra, sampling, dan kuantisasi. Proses akuisisi citra adalah  pemetaan  suatu  pandangan  menjadi citra  kontinu  dengan  menggunakan  sensor. Tahap  berikutnya  adalah  proses  sampling yaitu  proses  digitasi  pada  koordinat  x,y seperti  yang  disebutkan  diatas  hasil  dari sensor  masih  berupa  citra  kontinu  yang merupakan  fungsi  kontinu  f(x,y)  (Putra, 2010).

## Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  (image  processing) merupakan  proses  mengolah  piksel-piksel didalam  citra  digital  untuk  tujuan  tertentu.
Pengolahan  citra  dilakukan  karena  beberapa alasan yaitu untuk mendapatkan citra asli dari suatu  citra  yang  mengalami  penurunan kualitas  karena  pengaruh  derau  atau  untuk memperoleh  citra  dengan  karakteristik  dan cocok  secara  visual  yang  dibutuhkan  untuk tahap lebih lanjut dalam proses analisis citra.
Operasi deteksi tepi objek merupakan operasi  yang  mendeteksi  perubahan  tingkat keabuan  yang  signifikan  dari  suatu  citra (Purnomo  dan  Muntasa,  2010  ).  Deteksi  tepi biasa  digunakan  untuk  memisahkan  atau paling  tidak  memperjelas  batas  antara  suatu objek  dengan  objek  lainnya  (Suarga,  2008). Proses  ini  dilakukan  dengan  cara  menelusuri citra  secara  vertikal  dan  horisontal  untuk menemukan  perbedaan  nilai  yang  signifikan antara suatu piksel dengan piksel tetangganya. Ada  beberapa  operator  yang  dikembangkan berdasarkan  turunan  pertama  diantaranya Sobel, Roberts, Prewitt, dan canny.  Operator Sobel  terdiri  dari  matriks  3x3  masing  – masing  adalah 𝐺 𝑥 dan 𝐺 𝑦 matriks  konvolusi tersebut  dirancang  untuk  memberikan  respon secara  maksimal  terhadap  tepi  objek  baik horisontal  maupun  vertikal.  konvolusi  dapat diaplikasikan  secara  terpisah  terhadap  input citra (Purnomo dan Muntasa, 2010 ). Operator sobel dapat  dituliskan seperti berikut ini:
𝐺 𝑥 = −1 0 1 −2 0 2 −1 0 1 … … … … … … … . . (2)
𝐺 𝑦 = −1 −2 −1 0
0 0
1 2 1 … … … … … … (3)
untuk  mendapatkan  gradien  gabungan  dapat dihitung dengan menggunkan persamaan :
𝐺 𝑓 𝑥, 𝑦   =  𝐺 𝑥 2 + 𝐺 𝑦 2 … … … … … . (4)

## Transformasi Citra
Pada  dasarnya  ada  empat  macam transformasi, yaitu scala, rotation, translation, dan  shear  (Suarga,  2008  ).  Hough  transform adalah  teknik  transformasi  citra  yang  dapat digunakan  untuk  mengisolasi  objek  pada suatu  citra  dengan  menemukan  batas- batasnya. Classical Hough transform merupakan teknik yang paling umum digunakan  untuk  mendeteksi  objek  yang berbentuk kurva seperti garis,lingkaran, ellips dan parabola (Putra, 2010).

## Pengambangan
Proses  pengambangan  ( thresholding) citra grayscale secara  umum  menggunakan rumus 𝑔 𝑥, 𝑦  = 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑓 𝑥, 𝑦  ≥ 𝑇 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑓(𝑥, 𝑦) < 𝑇 Nilai g(x,y) adalah citra biner yang dihasilkan dari citra grayscale f(x,y), nilai T adalah nilai ambang.  Nilai  T  sangat  menentukan  kualitas citra  biner  yang    dihasilkan.  Ada  dua  jenis pengambangan  yaitu  pengambangan  global dan pengambangan lokal adaptif
Pengambangan  lokal  adaptif  dilakukan dengan  cara  membagi  citra  kedalam  blok- blok,  kemudian  dilakukan  pengambangan lokal  pada  setiap  blok  dengan  nilai  T  yang berbeda. Dapat dihitung dengan rumus
𝑇 = 𝑓 𝑥,𝑦 𝑥 ,𝑦  ∈𝑊 𝑁 𝑤
− 𝑐 ………………..(5)
Dimana W menyatakan  blok  yang  diproses, 𝑁 𝑊 menyatakan banyaknya piksel pada setiap blok W dan 𝑐 menyatakan suatu konstanta
Negasi / Invert Negasi merupakan operasi mendapatkan  citra  negatif  (Negatif  Image) suatu  citra  seperti  halnya meniru  film  negatif pada fotografi, yaitu titik yang berwarna putih pada  citra  warna  hitam  pada  film  negatifnya, demikian  juga  sebaliknya  dengan  cara mengurangi  nilai  intensitas  pixel  dari  nilai keabuan  maksimum.  Misalnya  citra  dengan 256  derajat  keabuan  (8  bit).  citra  negatif diperoleh dengan persaman.
𝑓 𝑥, 𝑦 ′ = 255 − 𝑓 𝑥, 𝑦  … … … … . . (6)

## Pengenalan Pola
Pengenalan pola adalah mengelompok-kan data numerik dan simbolik secara  otomatis  oleh  mesin  (komputer) dengan untuk mengenali suatu objek di dalam citra.  Manusia  bisa  mengenali  objek  yang dilihatnya  karena  otak  manusia  telah  belajar mengklasifikasi objek-objek di alam sehingga mampu  membedakan  suatu  objek  dengan objek  lainnya.  Kemampuan  sistem  visual manusia yang dicoba ditiru oleh mesin (Putra Darma. 2010).

## Plat Nomor Polisi Kendaraan Bermotor
Plat Nomor
Tanda Nomor Kendaraan Bermotor
berbentuk  plat  dengan  cetakan  tulisan  dua baris.
 Baris pertama menunjukkan: kode wilayah  (huruf),  nomor  polisi  (angka), dan kode/seri akhir wilayah (huruf)
 Baris  kedua  menunjukkan  bulan  dan tahun masa berlaku
TNKB adalah plat aluminium yang berdimensi  250  x  105  x  1  mm,  Pada  sisi kanan  dan kiri terdapat tulisan DITLANTAS POLRI,  contoh  TNKB  jenis  plat  Hitam, Kuning dan Merah dapat dilihat pada gambar 1.
(a)                 (b)                   (c) Gambar 1 Plat Nomor Polisi Kendaraan bermotor jenis (a) plat hitam, (b) plat kuning
dan (c) plat merah

## Aturan Penomoran
Nomor  polisi  diberikan  sesuai  dengan urutan  pendaftaran  kendaraan  bermotor. terdiri  dari  1-4  angka,  ditempatkan  setelah kode  wilayah  pendaftaran.  Apabila  nomor urut  pendaftaran  yang  telah  dialokasikan habis digunakan, maka nomor urut pendaftaran  berikutnya  kembali  ke  nomor awal  yang  telah  dialokasikan  dengan  diberi tanda  pengenal  huruf  seri  A  –  Z  di  belakang angka pendaftaran. Kode wilayah pendaftaran kendaraan  bermotor  ditetapkan  berdasarkan Peraturan  Kapolri  Nomor    4  Tahun  2006. Kode  nomor  polisi  diawali  dengan  satu  atau dua  huruf  didepan  seperti  untuk  wilayah Sulawesi DB  untuk    Sulawesi  Utara  Daratan, DL  untuk  Sulawesi  Utara  Kepulauan,  DM untuk Gorontalo, DN untuk  Sulawesi Tengah ,  DT  untuk  Sulawesi  Tenggara  ,  DD  untuk Sulawesi Selatan ,DC untuk Sulawesi Barat

## METODOLOGI PENELITIAN
Alur  sistem  pengenalan  plat  nomor polisi  kendaraan  bermotor  secara  garis  besar terbagi  atas  empat  tahap  seperti  pada  gambar 2.

## Tahap Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  merupakan  proses manipulasi terhadap file citra untuk mendapatkan  fitur  –  fitur  penting  yang  dapat digunakan  sebagai  indikator  dalam  proses pegenalan  (plat  nomor  polisi  kendaraan bermotor).  Adapun  format  file  citra  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  JPEG.
agar mudah  dimodifikasi citra dibawa dalam bentuk  BufferedImage.  Sistem  koordinat warna  yang  ada  pada  citra  masukan  masih berbentuk koordinat RGB (Red, Green, Blue) dimana  setiap  piksel  memiliki  tiga  nilai warna.  koordinat  ini  kemudian  dikonversi  ke bentuk  HSB  (Hue,  Saturation,  Brightnes). untuk mendapatkan magnitude (nilai brightness). Serangkaian  operasi  enhance masih tetap diberlakukan terhadap citra setiap sebelum masuk pada tahap - tahap selanjutnya seperti proses duplikasi/clon untuk memudahkan proses pengolahan dan manipulasi  terhadap  setiap  piksel  dalam  citra tanpa merusak citra aslinya. Normalisasi nilai brightness, resize untuk menyesuaikan ukuran citra, pengambangan adaptif (Adaptive Tresholding), Tepian dari citra dapat merepresentasikan objek-objek yang terkandung  didalamnya  dalam  hal  ini  plat nomor  polisi  kendaraan,  deteksi  tepi  dengan menggunakan  operator  sobel  secara  vertical sehingga  memberikan  perbedaan  tepian  yang lebih  jelas,  sedangkan  Transformasi  Hough digunakan  untuk  mendeteksi,  memperbaiki kemiringan  maupun    rotasi  citra  (Martinsky, 2007).
Pengolahan citra Penentuan Region of Interest Segmentasi Karakter Pengenalan Gambar 2. Struktur umum sistem pengenalan plat nomor polisi kendaraan bermotor
Tahap Penentuan Region of Interest (ROI) Menentukan Region of Interest merupakan fase awal yang sangat menentukan dari  proses  identifikasi  plat  nomor  secara keseluruhan,    kegagalan  proses  penentuan ROI  menyebabkan  sistem  pengenalan  tidak dapat memberikan hasil yang kita harapkan.

## Deteksi ROI vertikal
Deteksi  secara  vertikal  bertujuan untuk  menentukan  posisi  plat  secara  vertikal, pada  proses  ini  akan  diambil  beberapa potongan  berupa  pita  yang  terindikasi memuat  plat  nomor  kendaraan  dalam  citra, Berangkat  dari  asumsi  dasar  bahwa  sebuah plat merupakan identitas bagi sebuah kendaraan dengan demikian identitas ini akan ditempatkan  pada  posisi  yang  mudah  dilihat, dengan  tulisan  yang  jelas  terbaca.  Citra sebuah  plat  yang  berisi  beberapa  karakter tentunya  akan  memperlihatkan  frekuensi tepian  yang  tinggi  setelah  citra  kendaraan tersebut dideteksi tepi seperti pada gambar 3.
(a)                                      (b)
Gambar 3. (a)citra asli (b)Hasil deteksi tepi Nilai  magnitude  dari  citra  kemudian di proyeksikan sehingga membentuk histogram proyeksi vertikal(Martinsky, 2007), Misalkan  citra  masukan  dengan  lebar 𝑙 dan tinggi 𝑡 ,  proyeksi  vertikal 𝑃 𝑦 (𝑥) dari  fungsi 𝜃 (x,y)  di  titik y adalah  jumlahan  dari  semua magnitude  pixel  dalam  baris  ke 𝑦 ,  secara matematis proyeksi vertikal dapat didefinisikan sebagai : 𝑃 𝑦 𝑥  = 𝜃 𝑥, 𝑦 𝑙−1 𝑥=0 )
dimana 𝜃(𝑥, 𝑦) adalah magnitude piksel pada koordinat (𝑥, 𝑦) dan 𝑦 = 0 … (𝑡 − 1)
Hasil Proyeksi Vertikal
T I N G G I C I T R A Pita 1 Pita 2 Pita 3 0 100% t-1 yp 1 yp max yp 0 Gambar 4. Grafik proyeksi vetikal
Daerah  pada  plat  dengan  frekuensi yang tinggi ditandai dengan adanya puncak  – puncak  pada  histogram,  ilustrasi  proyeksi vertikal  dapat  dilihat  pada  gambar  4  yang memperlihatkan  tiga  buah  puncak  terindikasi kemungkinan  merupakan  posisi  plat  secara vertikal.  Dengan  mengacu  pada  indikator  ini citra  kemudian  dipotong  secara  horisontal sehingga membentuk sekumpulan pita. Persoalan  berikutnya  adalah  menghitung puncak  dalam  grafik  proyeksi  vertikal. Puncak  bersesuaian  dengan  pita  -  pita kandidat  yang  mungkin  adalah  plat  nomor seperti  terlihat  pada  gambar 4  Nilai maksimum  dari 𝑃 𝑦 (𝑥) bersesuaian  dengan poros dari pita  dan dapat dihitung sebagai 𝑦 𝑝 𝑚𝑎𝑘𝑠 = maks 0<𝑦<𝑡−1 𝑃 𝑦 𝑥   … … … . … (7)
Pada 𝑦 𝑝0 dan 𝑦 𝑝1 adalah koordinat dari pita, yang dapat dideteksi sebagai :
𝑦 𝑝0 = min 0≤𝑦≤𝑡−1 𝑦|𝑃 𝑦 𝑥  ≤ 𝑘 𝑦 ∙ 𝑃 𝑦 𝑝  𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑥 𝑦 𝑝1 = maks 0≤𝑦≤𝑡−1 𝑦|𝑃 𝑦 𝑥  ≤ 𝑘 𝑦 ∙ 𝑃 𝑦 𝑝  𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑥 𝑘 𝑦 adalah  sebuah  konstanta  pengali  untuk menentukan  kaki  dari  puncak 𝑦 𝑝 𝑚𝑎𝑘𝑠 pemakaian  konstanta  ini  diterapkan  secara iteratif untuk mendeteksi beberapa kemungkinan  posisi  plat  secara  vertikal. 𝑦 𝑝0 dan 𝑦 𝑝1 adalah koordinat yang dihitung dalam setiap  langkah  proses  iterasi(Martinsky, 2007).  Setelah  deteksi,  nilai-nilai proyeksi 𝑃 𝑦 dalam interval [0, 𝑡 − 1]
Pada penelitian ini kita menggunakan tiga  jenis  plat  dengan  warna  dasar  yang berbeda  yaitu  hitam,merah  dan  kuning sedangkan tulisan yang dipakai ada dua yaitu putih  dan  hitam.  Secara  default  sistem  ini hanya  dapat  mengenali  plat  dengan  tulisan hitam  (gelap),  latar  belakang  putih  (terang), sistem  ini  tidak  perlu  diubah  tetapi  cukup ditambahkan  proses  lain  untuk  mengcover jenis  plat  hitam  tulisan  putih  dan  jenis  plat merah  tulisan  putih.  berangkat  dari  keadaan ini maka sebelum masuk dalam tahap berikut pita  –  pita  yang  telah  dipotong  ini  harus dibuatkan  invertnya  dengan  asumsi  bahwa jika  terjadi  kemungkinan  citra  yang  akan dikenali  adalah  citra  kendaraan  plat  hitam atau  merah  sistem  tetap  dapat  mengenlinya dari inver citranya. Proses inverting citra akan menghasilkan  citra  dengan  tulisan  plat berwarna  hitam  dengan  latar  terang  atau putih.  Pita  pita  ini  kemudian  dikumpulkan untuk dianalisis lebih lanjut satu persatu.

## Deteksi ROI Horizontal
Deteksi  secara  horisontal  bertujuan untuk menentukan posisi plat secara horisontal dari pita yang telah diperoleh pada proses  deteksi  secara  vertikal  diatas.  Analisis prioritas  digunakan  untuk  menentukan  urutan pengerjaan  dari  potongan  pita,  ada  beberapa parameter yang menjadi penentu dalam proses ini  yaitu  :  tinggi  pita,  tinggi  maksimum puncak,  luas  dari  puncak,  perbandingan panjang dan lebar plat nomor. Paramenter ini dihitung  secara  statistik  dengan  formula sebagai berikut :
tinggi pita  𝛼 1 =  𝑦 𝑝0 − 𝑦 𝑝1 … . … … . (8) tinggi maks pita 𝛼 2 = 1 𝑃 𝑦 (𝑦 𝑝  𝑚𝑎𝑘𝑠 ) … … (9)
luas puncak 𝛼 3 = 1 𝑃 𝑦 𝑦 𝑝 1 𝑦 𝑝 0 … … … … … . (10)
perbandingan  panjang  dan  lebar  plat  nomor
𝛼 4 = 𝑙 𝑦 𝑝 0 −𝑦 𝑝 1 − 5  … … … … … … … . (11)
pita  dengan  nilai  total 𝛼 terkeci  yang  akan diprioritaskan  terlebih  dahulu.  Potongan potongan  pita  kemudian  dianalisis  untuk mendapatkan posisi plat nomor yang diinginkan    Jika 𝑙 adalah  lebar  dari  pita  (= lebar citra yang dianalisis) dan t adalah tinggi dari pita hubungan dengan proyeksi horisontal 𝑃 𝑥 (𝑦) Hal ini dapat diperoleh dari penjumlahan  dalam  interval [𝑦 𝑝0 , 𝑦 𝑝1 ] ,  yang merupakan batas-batas vertikal dari pita.
𝑃 𝑥 𝑦  =   𝜃( 𝑡−1
𝑦=𝑜 𝑥, 𝑦) … … … … … … (12)
Setelah melalui operasi konfolusi seperti pada pencarian  pita  jumlah  nilai  magnitude diproyeksikan horisontal 𝑃 𝑥 (𝑦) . Hasil proyeksi  jumlah  magnitude  secara  horizontal dapat diilustrasikan seperti pada gambar 5 :
l-1 Xp max Xp o Xp 1 100% 0 X Hasil Proyeksi Horisontal Daerah yang terindikasi memuat Plat
Gambar 5. Grafik proyeksi horisontal nilai  maksimum  sesuai  dengan  plat  dapat dihitung sebagai:
𝑥 𝑝 𝑚𝑎𝑘𝑠 = maks 0≤𝑥≤𝑙−1 𝑃 𝑥 𝑦   … … … . . . (13)
𝑥 𝑝0 dan 𝑥 𝑝1 adalah  koordinat  dari  plat  yang dapat dideteksi sebagai :
𝑥 𝑝0 = min 0≤𝑥≤𝑙−1 𝑥|𝑃 𝑥 𝑦  ≤ 𝑘 𝑥 ∙ 𝑃 𝑥 𝑝  𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑦
𝑥 𝑝1 = min 0≤𝑥≤𝑙−1 𝑥|𝑃 𝑥 𝑦  ≤ 𝑘 𝑥 ∙ 𝑃 𝑥 𝑝  𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑦
Dimana 𝑘 𝑥 adalah  konstanta  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  kaki  dari puncak 𝑥 𝑝 𝑚𝑎𝑘𝑠
(Martinsky,
2007).

## Segmentasi Karakter
Potongan  plat  nomor  yang  telah diperoleh  belum  dapat  diketahui  karakter  apa yang terdapat didalamnya, berapa banyak dan apa jenis karakternya, sehingga potongan plat tersebut  harus  disegmentasi  lagi  menjadi beberapa  segmen/bagian  yang  lebih  kecil dimana  setiap  segmen    yang  hanya  memuat satu  buah  karakter  saja.    Untuk  mendeteksi dan  memisahkan  satu  potong  karakter  dari potongan  lainnya,  potongan  plat  terlebih dahulu  diproyeksikan  horizontal,  semua  citra yang  sampai  pada  tahap  ini  hanya  akan memuat  tulisan  gelap  dengan  latar  terang sehingga  pada  hasil  proyeksi  akan  terlihat frekuensi  yang  berfluktuasi,  setiap  puncak dari  histogram  proyeksi  diasumsikan  sebagai ruang  antar  karakter  pada  potongan  plat (Martinsky, 2007)

## Tahap pengenalan karakter
Setelah  setiap  karakter  tersegmentasi dengan  baik,  citra  resampling  tersebut kemudian diskeletonkan dengan menggunakan    metode  transformasi  sumbu tengah  (medial  axis  transform).  Proses pengenalan terhadap
setiap karakter menggunakan  metode  Euclidian  Distance Pattern  matching  dimana  vector  dari    sebuah karakter yang telah tersegmentasi dengan baik kemudian  dicari  jarak  Euclidian  dengan karakter  referensi  yang  telah  disiapkan,  pola karakter  masukan  yang  mempunyai  jarak ecludian terkecil terhadap pola referensi yang akan  diasosiasikan  dengan  karakter  referensi tersebut.  Pola  karakter  referensi  ini  mewakili setiap  karakter  angka  dari  0  sampai  9  dan karakter  huruf  dari    A  sampai  Z  dengan ukuran 8 x 13 piksel . (Martinsky, 2007).

## Tampilan Interface
Untuk memudahkan interaksi pengguna dengan sistem (friendly user) maka desain  antar  muka  tampilannya  dibuat seperti gambar 6.
Gambar 6. Tampilan interface sistem pengenalan plat nomor

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Citra masukan
Kendaraaan  yang  di  ambil  citranya adalah kendaraan pribadi dengan warna dasar plat  hitam  tulisan  putih,  kendaraan  dinas pemerintah  dengan  warna  dasar  plat  merah tulisan  putih  dan  kendaraan  umum  dengan warna dasar plat kuning tulisan hitam, Seperti pada sampel citra kendaraan dibawah ini:
(a)                   (b)                   (c) Gambar 7.Sampel Citra kendaraan (a)Plat Hitam h4.jpg (b) Plat Kuning k1.jpg dan (c)
Plat Merah m3.jpg
Citra  yang  dipakai  formatnya  dalam bentuk JPEG dengan ukuran 500 x 375 piksel, Citra  –  citra  tersebut  disimpan  dalam  sebuah folder dengan inisialisasi nama hn.jpg, kn.jpg, mn.jpg untuk file citra plat hitam, kuning dan merah.  untuk  memperoleh  citra  hasil  yang baik kendaraan dipotret dari jarak yang dekat atau  dengan  zooming  agar  plat  nomor  yang ada  di  dalam  citra  dapat  terbaca  dengan jelas pada penelitian ini kendaraan yang di capture sebanyak  50  citra  dengan  komposisi  plat hitam sebanyak 25 buah, plat merah sebanyak 10  buah,  dan  plat  kuning  sebanyak  15  buah. Sebahagian besar huruf depan dari plat nomor dalam  citra  sampel  diawali  dengan  kode wilayah DD karena penelitian ini
dilaksanakan  di  kota  Makassar  Sulawesi Selatan.

## Menentukan Region of Interest (ROI)
Plat  nomor  adalah  sasaran  utama dalam sistem pengenalan ini(ROI), persentase keberhasilan sistem ditentukan oleh kemampuan sistem menemukan potongan plat yang  terdapat  dalam  citra,  hasil  penentuan ROI untuk ketiga jenis plat dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1.  Hasil penentuan ROI No Jenis Plat Persentase % 1 Plat Hitam 100,00 2 Plat Merah 90,00 3 Plat Kuning 100,00 Rata – rata 96,67
Untuk  kasus  dimana  sistem  tidak dapat  menemukan  ROI  hal  ini  disebabkan oleh  banyaknya  iluminasi  cahaya  pada  citra yang  menghasilkan  bayangan,akibatnya  pada saat  dideteksi  tepi  akan  menghasilkan  pola sebaran  magnitude  yang  merata  sehingga mengaburkan  informasi  posisi  plat  nomor dalam  citra.  Contoh  kasus  citra  kendaraan bermotor  yang  dapat  ditemukan  ROI  nya dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. ROI dari citra h4.jpg

## Segmentasi Karakter
Bahagian  yang  merupakan  region  of interest  dari  tahap  sebelumnya  kemudian dipotong  /  disegmentasi    menjadi  potongan citra  yang  hanya  memuat  satu  karakter  pada setiap  citra,  persentase  keberhasilan  sistem pada  tahap  ini  terletak  pada  keberhasilan sistem  melakukan  segmentasi  terhadap  setiap karakter yang terdapat pada citra plat, adapun hasil segmentasi karakter dari citra plat dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Segmentasi karakter No Jenis Plat Persentase % 1 Plat Hitam 94,48 2 Plat Merah 79,52 3 Plat Kuning 90,32 Rata – rata 88,11
Untuk kasus citra yang tidak ditemukan ROI  nya  jelas  tidak  akan  sampai  pada  tahap segmentasi karakter disisi lain walaupun ROI berhasil  ditemukan  dan  benar  hal  ini  belum serta  –  merta  membuat  proses  segmentasi karakter  berhasil  hal  ini  disebabkan  karena kemungkinan  bentuk  karakter  yang  tidak jelas/cacat,  adanya  iluminasi  cahaya  yang tidak seragam dan banyak factor – factor lain yang  ikut  mempengaruhi  citra  sehingga interpretasi  citra  oleh  sistem  menjadi  keliru. Proses  segmentasi  ini  bertujuan  menentukan batas  –  batas  sebuah  karakter  untuk  dipotong menjadi citra baru sampai citra hanya memuat satu  karakter.  Contoh  kasus  citra  yang tersegmentasi  dengan  baik  dapat  dilihat  pada gambar 9.
Gambar 9. Hasil Segmentasi dari citra h4.jpg

## Pengenalan Karakter
Pengenalan  karakter  adalah  tahap akhir dari serangkaian proses pengenalan plat nomor polisi kendaraan bermotor. Citra  hasil segmentasi kemudian dianalisis untuk mengenali  jenis  karakter  yang  ada  didalam citra.  Persentase  keberhasilan  sistem  untuk menentukan hasil pengenalan diperoleh dengan  memperbandingkan  hasil  output  yang dikeluarkan  oleh  sistem  dengan  setiap karakter  yang  terdapat  pada  citra  secara visual. Hasil pengenalan karakter dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengenalan karakter
No Jenis Plat Persentase % 1 Plat Hitam 69,52 2 Plat Merah 47,38 3 Plat Kuning 52,62 Rata – rata 56,51
Gambar 10. Hasil Pengenalan Karakter  dari citra h4.jpg
Salah  satu  sampel  citra  kendaraan yang  dapat  dikenali  secara  sempurna  dapat dilihat  pada  gambar  10.  Untuk  kasus  dimana sistem  dapat  mengenali  plat  nomor  tetapi karakternya  tidak  sempurna,  faktor  yang mempengaruhi  hal  ini  diantaranya  karena adanya kemiripan antara beberapa jenis huruf dengan  angka  seperti  B  dengan  8;  D,O,Q dengan 0; I dengan 1; G dengan 6; S dengan 5 dan Z dengan 7. Untuk plat Indonesia karakter yang  pasti  hanya  terdapat  pada  digit  pertama yaitu selalu didahului dengan huruf.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
a. Secara  umum  sistem  dapat  mengenali karakter plat nomor polisi dari ketiga jenis plat nomor polisi kendaraan bermotor
b. Keberhasilan pada satu tahap dalam sistem pengenalan  plat  nomor  polisi  kendaraan bermotor  menentukan  keberhasilan  pada tahap  berikutnya,  adapun  tahapan  tahapan tersebut adalah Pengolahan Citra,
Penentuan  Region  of  Interest  (ROI),
Segmentasi  Karakter  dan  Pengenalan
Karakter.
c. Persentase  rata  –  rata  keberhasilan  sistem pada  setiap    tahap  untuk  ketiga  jenis  plat hitam, merah dan kuning adalah : (1)Tahap Penentuan ROI sebesar 96,67%; (2). Tahap Segmentasi Karakter sebesar 88,11%,(3).Tahap  Pengenalan  Karakter sebesar  53,51%  sehingga  secara  umum persentase  rata  –  rata  keberhasilan  sistem sebesar 79,43%.
Saran 1. Persentasi terendah pada sistem pengenalan  plat  nomor  polisi  kendaraan bermotor  adalah  pada  tahap  pengenalan karakter, diharapkan adanya pengembangan dan perbaikan di tahap ini agar  sistem  dapat  mengenali  karakter dengan lebih baik. 2. Diharapkan adanya pengembangan sistem perangkat  keras  yang  dapat  mengatur tingkat  iluminasi  dan  zooming  maupun capture  dari  kendaraan  yang  sedang bergerak.
3. Diharapkan  pengembangan  lebih  lanjut dari  sistem  pengenalan  plat  nomor  polisi kendaraan bermotor sehingga dapat diimplementasikan secara nyata.

## DAFTAR PUSTAKA
Martinsky,O. 2007.
Algoritmic and Mathematical  Principle  of  Automatic Number  Plate  Recognition  Sistems . Thesis.  Information  Technology. Detartement  of  Intelegent  Sistem. BRNO University.
Purnomo, H. Mauridhi dan A. Muntasa. 2010. Konsep  Pengolahan  Citra  Digital  dan Ekstraksi  Fitur.  Edisi  Pertama.  Graha Ilmu. Yogyakarta
Putra,  D.  2010.  Pengolahan  Citra  Digital. Andi Offset. Yogyakarta
Suarga. 2008. Dasar Pemrograman Komputer (dalam bahasa JAVA). Penerbit ANDI. Yogyakarta.
Zunino,  R    and  S.  Rovetta.  2000.  Vector Quantization  for  License  –  Plate Location  and  Image  Coding. IEEE Transactions  Industrial Electronics Vol.47 No.1.