Volume 5 Nomor 2, Desember 2022 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PERBANDINGAN AKURASI PENGENALAN KARAKTER PLAT NOMOR MENGGUNAKAN TESSERACT DAN DATA LATIH EMNIST

## COMPARISON ACCURACY CHARACTER RECOGNITION IN PLATE NUMBER USING TESSERACT AND EMNIST DATASET
Trisiwi Indra Cahyani 1 , Mochammad Zakiyamani 2 , Dwiza Riana 3 , Sri Hardianti 4 1,2,3,4 Program Magister Ilmu Komputer Univesitas Nusa Mandiri 14002458@nusamandiri.ac.id

## ABSTRACT
The license plate is a mandatory identification number consisting of letters and numbers on the  vehicle. Number plates can be used for various purposes such as parking systems, traffic control, and identity checks in  the event  of an accident. Character recognition  can use Optical Character Recognition (OCR) which performs the template matching method on letters and numbers. Using Convolutional Neural Network by training EMINST data to perform character recognition. The purpose of this study is to compare the use of the OCR method using Tesseract and CNN in character recognition. The data tested were 58 car images with 36 character classes consisting of letters and numbers. Character recognition testing using CNN on EMNIST  training  data  resulted  in  poor  performance  with  11  images  having  accuracy  above  75%.  This study resulted in the best number character recognition in Tesseract-OCR using character segmentation on plate images with 44 images having accuracy above 75%.
Keywords : Canny Edge Detection, Character Recognition, CNN, EMNIST, Tesseract

## ABSTRAK
Plat nomor merupakan identitas wajib terdiri dari huruf dan angka yang ada pada kendaraan. Plat nomor dapat  dimanfaatkan  dalam  berbagai  kebutuhan  seperti  sistem  parkir,  pengawasan  lalu  lintas,  dan pengecekan identitas ketika terjadi kecelakaan. Pengenalan karakter dapat menggunakan Optical Character Recognition (OCR)  yang  melakukan  metode template  matching pada  huruf  dan  angka.  Menggunakan Convolutional  Neural  Network dengan  melatih  data  EMINST  untuk  melakukan  pengenalan  karakter. Tujuan penelitian ini sebagai perbandingan penggunaan metode OCR menggunakan Tesseract dan CNN dalam melakukan pengenalan karakter. Data yang diuji sebanyak 58 citra mobil dengan 36 kelas karakter yang  terdiri  dari  huruf  dan  angka.  Pengujian  pengenalan  karakter  menggunakan  CNN  pada  data  latih EMNIST menghasilkan kinerja yang kurang baik dengan 11 citra miliki akurasi diatas 75%. Penelitian ini menghasilkan  pengenalan  karakter  terbaik  pada  Tesseract-OCR  menggunakan  segmentasi  karakter pada plat nomor dengan 44 citra memiliki akurasi diatas 75%.
Kata Kunci : CNN, Deteksi Tepi Canny, EMNIST, Pengenalan Karakter, Tesseract

## PENDAHULUAN
Plat  nomor  merupakan  identitas wajib  kendaraan  motor  dan  mobil  yang diberikan  dan  diatur  secara  resmi  oleh pihak kepolisian. Selain identitas, penggunaan  plat  nomor  kendaraan sebagai  bentuk  tanda  izin  kendaraan dapat  digunakan  di  jalan  umum (Maryana, Qur'ania, & Putra, 2018). Plat nomor  yang  ada  di  Indonesia  berisi gabungan  dari  kode  provinsi  dan  kode daerah tempat kendaraan tersebut terdaftar dalam bentuk huruf dan angka.
Identitas pemilik kendaraan dan informasi dapat diidentifikasi menggunakan  plat  nomor  ketika  terjadi suatu kejadian khusus seperti kecelakaan dan kejahatan.
Identifikasi  plat  nomor  kendaraan pada  data  citra  digital  dapat  dilakukan menggunakan metode pengenalan karakter  yang  ada  pada  plat  nomor. Sistem deteksi akan mengambil citra plat nomor  pada  kendaraan  menggunakan object  detection (Budianto,  2018).
Penelitian Fauzan & W (2021)
menggunakan YOLOv3 untuk melakukan object detection yang mampu mendeteksi multi-scale . Selain
menggunakan  YOLO,  citra  plat  pada kendaraan dapat dideteksi dengan image
segmentation menggunakan metode
canny edge detection (Susanto, Gunadi,
& Setyati, 2019). Citra  plat  nomor  akan  ekstraksi karakternya  menggunakan character recognition. Pengenalan  karakter  dapat dilakukan dengan menggunakan jaringan saraf tiruan atau Deep Learning . Salah  satu metode Deep  Learning yang meniru  cara  kerja visual  cortex yaitu sistem  pengenalan  citra Convolutional Neural  Network (CNN).  Metode  CNN sangat  tepat  dalam  mengidentifikasi huruf  dan  angka  (Harani,  Prianto,  & Hasanah,  2019).  Deteksi  plat  nomor pada  penelitian  Zakiyamani,  Cahyani, Riana, & Hardianti (2022) menggunakan CNN  mampu  mencapai  akurasi  96% dengan  tingkat loss sebanyak  11,78%. Selain  menggunakan deep  learning deteksi  karakter  dapat  menggunakan metode Optical  Character  Recognition (OCR).  OCR  melakukan  pengenalan karakter huruf dan angka menggunakan
Template Matching (Ibnutama & Suryanata, 2020) . Penggunaan Tesseract-OCR dalam penelitian Aprilino  &  Amin  (2022)  mampu mendeteksi  karakter  dengan accuracy 92.32%. Image segmentation dan Tesseract-OCR dalam
melakukan deteksi  karakter  pada  plat  mempunyai akurasi  sebesar  83,06%  pada  penelitian Cahyo (2019).
Penelitian ini membandingkan
metode  pengenalan  karakter  pada  citra mobil  menggunakan  metode Template
Matching pada  OCR  menggunakan
CNN dan Tesseract-OCR. Citra
kendaraan  akan  dilakukan canny  edge detection untuk mendapatkan plat nomor. Hasil  penelitian  akan  dievaluasi  nilai
akurasi  pengenalan  objek  karakter  pada citra digital plat nomor.

## METODE
Penelitian ini membandingkan sistem identifikasi pelat nomor kendaraan  menggunakan  Tesseract dan CNN. Tesseract merupakan library open source yang dikembangkan oleh Google yang  digunakan  untuk  pengenalan deteksi  karakter  ( Optical  Character Detection ).  Metode  OCR  melakukan pengenalan karakter dengan pendekatan Template Matching (TM). TM menghitung kesalahan pixel yang dicocokkan  dengan  nilai  pixel  dari template untuk  mengetahu  kecocokan karakter. Tesseract dilatih dengan menggunakan  sampel  citra  huruf  yang berukuran 32x32 dan pengenalan dengan
Adaptive Recognition . CNN atau Convolutional Neural Network merupakan  salah  satu  bagian  dari Deep Learning yang digunakan untuk melakukan  pengenalan  pada  data  citra digital.  Arsitektur  CNN  memerlukan data  latih  sebelum  dapat  melakukan pengenalan karakter. Peneliti menggunakan model Baseline sederhana untuk  melakukan  pelatihan.  Sistem pengenalan  karakter  pada  pelat  nomor menggunakan  Tesseract  dan  CNN dibangun berdasarkan sistem kerja yang terlihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Kerja Penelitian

## Pengumpulan Data
Peneliti  melakukan  pengumpulan data menggunakan kamera 12 megapixel pada  lokasi  kantor  dan  jalan  raya sebanyak  58  citra  kendaraan  mobil
Indonesia.  Jumlah  data  yang  terkumpul akan diberikan label sesuai karakter yang ada  pada  pelat  nomor.  Sample  citra kendaraan  yang  diambil  ditampilkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Sample Citra Kendaraan
Dataset  kedua  diambil  dari  dataset EMNIST  yang  terdiri  dari  citra  tulisan tangan  huruf  alfabet  dan  angka.  Citra huruf  alfabet  sebanyak  145.000  dengan 26  kelas  dan  citra  angka  sebanyak 280.000  dengan  10  kelas.  Keseluruhan data  EMNIST  memiliki  format  ukuran 28x28.  EMNIST  merupakan  dataset yang sudah sesuai standar oleh Nasional Istitute  of  Standards  and  Technology. Sample  dari  citra  EMNIST  ditampilkan pada gambar 3.

## Gambar 3. Sample Citra pada EMNIST

## Dektesi Plat Nomor
Deteksi  pelat  nomor  kendaraan menggunakan Canny  Edge  Detection . Canny menggunakan Gaussian untuk mendapatkan  deteksi  tepi  yang  halus. Width citra  kendaraan  akan  diubah kedalam  skala  600.  Citra  akan  diubah menjadi  citra grayscale .  Kemudian diperhalus  menggunakan gaussan  blur dengan  ukuran  kernel  3x3 . Agar  citra menjadi  lebih  jelas  dilakukan  proses blackhat dan  dilasi  berdasarkan  nilai gradien  menggunakan  fungsi Sobel. Menggunakan  fungsi Canny ada  pada
Open CV akan memperlihatkan tepi dari sebuah  objek  yang  ada  pada  citra. Kemudian  menggunakan findCountours akan  dicari  kotak  dari  plat  nomor.
Apabila  tidak  ditemukan  maka  akan dilakukan  pencarian  dengan  melakukan erosi  dan threshold .  Jika  masih  tidak ditemukan  maka  akan  menampilkan tulisan  “plat  nomor  tidak  ditemukan”.
Contoh  hasil  dari  deteksi  plat  nomor terdapat pada gambar 4.

## Gambar 4. Contoh Deteksi Plat pada Citra

## Segmentasi Karakter
Setelah  citra  kendaraan  dilakukan deteksi plat nomor, citra plat nomor akan dilakukan  proses  segmentasi  dengan tujuan  mengambil  karakter  pada  plat.
Citra  plat  nomor  akan  dibuah  kedalam ukuran  333x75.  Selanjutnya  citra  akan diubah kedalam gambar hitam putih atau grayscale. Menggunakan threshold binary dan otsu ,  citra  akan  dilakukan erosi  dan  dilasi  dengan  parameter  3x3. Setiap  karakter  yang  dideteksi  pada warna  putih  akan  di  potong  sesuai dengan ukuran 55.5, 166.5, 7.5, dan 50. Gambar  5  merupakan  hasil  segmentasi karakter  pada  citra  plat  nomor  yang didapatkan dari gambar 4.

## Gambar 5. Contoh Segmentasi Karakter

## Pengenalan Karakter
Citra  plat  nomor  yang  didapatkan kemudian akan diekstraksi untuk mengenali  objek  karakter  huruf  dan angka. Optical  Character  Recognition atau  OCR  merupakan  metode  yang mengekstraksi citra menjadi teks dengan mengenali pola berdasarkan pada knowledge  base (Mulyanto,  Susanti, Rosi,  Wajiran,  &  Borman,  2021). Penelitian  ini  menggunakan  Tesseract dan CNN untuk mengenali karakter pada citra plat nomor.

## A. CNN dengan dataset EMNIST
Sebelum dilakukan pengenalan
karakter,  arsitektur  CNN  membutuhkan pelatihan untuk mendapatkan knowledge base. Knowledge  base dilatih  dengan menggunakan  dataset  EMNIST  yang terdiri  lebih  dari  400.000  citra  tulisan tangan huruf dan angka. Arsitektur CNN yang digunakan terdapat pada gambar 6.

## Gambar 6. Aristektur Model CNN
Data EMNIST akan dibagi kedalam data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Kemudian dilakukan data akan dinormalisasi  kedalam  1  sampai  225. Setelah  dinormalisasi,  data  akan  dilatih dengan  arsitektur  CNN  pada  gambar  6 dengan  parameter optimizer Adam, learning  rate sebanyak  0.0001,  dan perhitungan loss menggunakan sparse
categorical  crossentropy. Hasil  model yang sudah dilatih akan digunakan untuk pengenalan  karakter  pada  citra  plat nomor yang sudah disegmentasi karakternya.

## B. Tesseract dengan Segmentasi
Tesseract  merupakan  salah  satu algoritma Optical Character Recognition yang mengidentifikasi karakter menggunakan Template Matching. Template matching merupakan salah satu teknik pengolahan citra  yang  mencocokkan  bagian  citra dengan  citra  acuan.  Metode  ini  sering digunakan  untuk  mengenali  citra  pada karakter  huruf,  angka,  dan  sidik  jari (Solin,  Ginting,  &  Sirati,  2019).  Citra plat  nomor  yang  sudah  dilakukan segmentasi  karakter  akan  diidentifikasi menggunakan tesseract. Sehingga tesseract akan membandingkan karakter pada  plat  nomor  dengan  karakter  acuan pada knowledge base tesseract.
C. Tesseract tanpa Segmentasi

## Karakter
Citra  plat  nomor  akan  langsung dilakukan  pengenalan  tanpa  melakukan segmentasi  karakter.  Tessearct  sudah terimplementasi  OCR  dengan template matching sehingga  identifikasi  karakter dapat  dilakukan  tanpa  mendetksi  setiap karakternya.

## Evaluasi
Hasil  prediksi  dari  Tesseract  dan CNN  akan  dihitung  nilai  akurasi menggunakan  algoritma levenshtein distance. Levenshtein distace
menghitung  nilai  kesamaan  dengan membandingkan  hasil  prediksi  dengan asli. Jika karakter pada plat nomor sesuai dengan hasil pengenalan maka nilai rasio leenshtein distance sebesar 100%

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pengenalan  karakter  dari proses identifikasi plat sampai pengenalan karakter sudah dilakukan. 58
citra kendaraan akan dilakukan pengenalan  karakter.  Citra  kendaraan akan diubah ukuran width menjadi 600.
Selanjutnya  dilakukan  deteksi  plat menggunakan canny  edge  detection .
Menghasilkan citra plat nomor.
Pengenalan  karakter  pada  citra  plat nomor menggunakan tiga metode percobaan. Percobaan pertama, melakukan pengenalan karakter menggunakan  citra  plat  nomor  yang sudah tersegmentasi karakter menggunakan  arsitektur  CNN  dengan data  latih  EMNIST,  Pecobaan  kedua melakukan  pengenalan  pada  citra  plat nomor yang sudah tersegmentasi
karakter menggunakan Tesseract. Sedangkan percobaan terakhir citra plat nomor  tanpa  segmentasi  karakter  akan dilakukan  pengenalan  menggunakan Tesseract.
Hasil  dari  percobaan  pertama dengan  arsitektur  CNN  menggunakan data latih EMNIST terangkum pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Percobaan CNN
dengan EMNIST Plat Nom or Pengenalan Karakter (CNN EMNIST) Akuras i (persen ) B107 7FZA B  7  0  7  7  F  Z  A 8 8 B108 0UY S B  7  0  8  0  U  q  S 7 7 B108 4SO H B  q  D  8  6  S  D  H 5 0 B110 9TBE B  7  7  0  g  T  B  E 6 3 B114 0ZK G B  g  g  E  D  Z 2 5 B122 4V0D B  7  2  2  G  Y  B  D    5 0 B123 1KY U B  g  Z  3  2  K  Y  U    6 3 B124 8PJ B  q  Z  E  B  P  J 4 3 B135 3PAI B  g  3  5  3  P  B  I 7 5 B140 8WE Q B  7  6  D  8  H  E  Q    5 0 B147 0SYS B  1  4  7  0  S  Y  S    1 0 0 B148 0BJF B  g  L  8  D  B  J  E    5 0 B148 5KYJ B  g  6  B  5  K  X  J    5 0 B148 6RFS B  7  Z  B  E  R  F  S    5 0 B150 0ZFV B  g  5  D  D  Z  F  V    6 3 B155 4TJS B  7  5  5  K  J  S  J    6 3 B155 9PVF B  7  5  5  g  P  V  F    7 5 B155 9SAL B  1  g  5  g  S  B  L    6 3 B157 8K B  1  5  7  8  K 1 0 0 B164 4WZ W B  1  6  4  4  H  Z  W    8 8 B168 9GF X B  g  G  B  g  G  F  X    5 0 B173 0TV K B  g  7  3  D  T  W  R    5 0 B181 5PIO B  g  8  7  5  P  I  B    6 3 B182 8KRI B  2  B  2  8  K  R  I    7 5
B187 2SA K B  q  B  7  Z  S  B  K 5 0 B188 3UZ V B  g  B  8  3  N  Z  V 6 3 B188 7RFS B  7  8  B  X  R  F  S 6 3 B189 3NLT B  2  8  g  3  N  L  T 7 5 B194 9TZF B  q  g  t  g  T  Z  F 5 0 B196 9TYJ B  7  S  S  g  T  Y  J 5 0 B198 2WZ B  g  g  B  Z  H  Z 2 9 B206 2TYI B  Z  D  E  2  T  Y  I 6 3 B206 5UB0 B  2  D  S  5  V  B  B 5 0 B208 7BY A B  Z  D  B  7  B  X  B 3 8 B216 0BBJ B  2  q  B  D  B  B  J 6 3 B227 8BK N B  Z  2  7  B  B  R  B 5 0 B244 9UFL B  2  6  6  g  U  F  L 6 3 B277 GLR B  Z  Z  T  S  L  R 4 3 B899 JGY B  B  g  g  J  G  V 4 3 BK11 03JB B  K  q  q  D  3  J  B 6 3 BK13 66UY B  K  g  3  5  5  V  X 3 8 BK14 62UO B  K  7  L  G  Z  U  O 5 0 BK15 12DE B  K  g  5  q  2  D  E 7 5 BK18 39HA B  K  q  B  3  g  H  B 5 0 BK18 58UJ B  K  g  8  5  8  W  J 7 5 D137 9AFS D  7  3  7  g  q  F  S    6 3 DD17 41VJ D  D  1  7  4  1  V  J    1 0 0 DK10 82KU D  R  g  D  8  B  K  U    5 0 DK11 58WI D  K  7  Z  5  8  W  B    6 3 DK15 940A D  K  q  5  g  G  B  A    5 0 DK18 71AA A D  8  F  q  G  B  B  D  K  1 1 F173 3LX F  q  3  3  3  L  X 7 1 KT14 47KJ K  T  7  G  G  7  K  J    6 3 KT16 18RI K  J  D  E  g  B  R  I 3 8 S113 7HE S  7  g  3  7  H  E 7 1 W143 8AB W  g  Z  3  8  B  B 5 7 Z103 3A Z  1  D  3  3  A 8 3 Z184 1EB Z  q  B  G  g  E  B 4 3 Secara keseluruhan hasil percobaan pada  Table  1  menggunakan  CNN  tidak memiliki  kinerja  yang  baik  dengan mayoritas  memiliki  akurasi  dibawah 75%.  Model  CNN  kurang  baik  dalam mengenali  tulisan  yang  mirip  seperti angka 1 dan 7 atau angka 0 dengan huruf D.  Dari  58  citra  kendaraan  yang digunakan  terdapat  11  citra  yang memiliki  akurasi  diatas  75%.  Model CNN tidak mampu mengenali dikarenakan  penulisan  huruf  yang memiliki  kemiripan  tinggi  pada  dataset EMNIST.
Citra  yang  sudah  tersegmentasi karakternya  akan  dilakukan  pengenalan menggunakan  Tesseract.  Menggunakan 58  citra  kendaraan  yang  telah  diambil citra karakter pada plat nomor dilakukan identifikasi  menggunakan  Tesseract.
Pada tabel 2, ditampilkan hasil percobaan  Tessearct  menggunakan  58 citra yang sudah tersegmentasi karakternya. Tabel 2. Hasil Percobaan Tesseract dengan Segmentasi Plat Nom or Pengenalan Karakter (Tesseract) Akur asi B107 7FZA B  1  0  7  1  F  Z  A 88 % B108 0UYS B  1  0  g  0  U  Y  S 88 % B108 4SOH B  1  f  8  4  S  U  H 75 % B110 9TBE B  1  1  0  G  T  B  E 88 % B114 0ZK G B  1  1  d  0  1 50 % B122 4V0D B  1  2  2  i  V  Q  U 63 % B123 1KY U B  1  Z  3  1  K  Y  U 88 % B124 8PJ B  1  2  4  8  P  J 10 0 % B135 3PAI a  1  3  5  3  D  A  l 63 % B140 8WE Q B  1  4  0  8  I  E  Q 88 % B147 0SYS B  1  4  7  0  S  Y  S 10 0 % B148 0BJF B  1  4  8  0  B  J  F 10 0 % B148 5KYJ B  1  4  4  5  K  Y  J 88 % B148 6RFS 8  1  Z  8  5  R  F  S 63 % B150 0ZFV B  1  2  0  U  1  F  y 50 % B155 4TJS B  1  5  5  d  T  S  J 63 % B155 9PVF B  1  5  5  g  P  V  F 88 % B155 9SAL B  1  5  Q  S  A  L 38 % B157 8K B  1  5  7  8  K 10 0 % B164 4WZ W B  1  6  4  4  W  Z  W 10 0 % B168 9GFX B  1  6  8  9  G  C  X 88 % B173 0TV K B  1  7  3  0  q  V  K 88 % B181 5PIO B  1  3  1  5  P  l  0 63 % B182 8KRI B  1  8  2  8  K  R  ] 88 % B187 2SAK B  1  8  7  2  S  h  K 88 % B188 3UZ V B  1  8  8  3  U  Z  y 88 % B188 7RFS B  1  9  5  7  R  F  S 75 % B189 3NLT B  4  t  g  3 L  T 38 % B194 9TZF B  1  9  4  9  T  Z  F 10 0 % B196 9TYJ B  1  U  6  U  T  Y  J 75 % B198 2WZ B  1  9  8  2  W  Z 10 0 % B206 2TYI B  2  0  6  2  T  Y  | 88 % B206 5UB0 B  2  0  U  5  U  B  0 88 % B208 7BY A B  2  0  8  7  B  Y  A 10 0 % B216 0BBJ B  2  1  U  0  B  B  J 88 % B227 8BK N B  2  Z  7 B  K  V 50 % B244 9UFL B  2  1  4  g  U  F  L 75 % B277 GLR B  2  7  T  6  L 57 % B899 JGY B  8  9  9  J  6  V 71 % BK11 03JB R  K  1  1  0  3  J  B 88 %
BK13 66UY R  K  1  3  6  a  U  Y 75 % BK14 62UO B  K  1  Z  5  2  U  0 63 % BK15 12DE 8  K  1  5  1  2  0  E 75 % BK18 39HA B  K  1 9  4  K  i 38 % BK18 58UJ B  K  1  8  5  8  U  J 10 0 % D137 9AFS D  1  3  7  U  A  F  S 88 % DD17 41VJ U  U  1  4  Z  1  V  J 50 % DK10 82KU D  K  1  0  8  1  K  U 88 % DK11 58WI D  K  1  1  5  8  W  I 10 0 % DK15 940A 0  K  1  5  g  4  8  A 63 % DK18 71AA A D  K  1  8  7  7  A  A  A 80 % F173 3LX r  1  i  3  3  i  X 57 % KT14 47KJ K  T  7  4  4  7  K  J 88 % KT16 18RI K  T  1  6  1  8  R  I 10 0 % S113 7HE S  1  1  3  7  H  E 10 0 % W143 8AB W  1  4  3  8  A  B 10 0 % Z103 3A Z  1  0  3  3  A 10 0 % Z184 1EB L  1  8  4  1  E  B 86 %
Hasil  percobaan  pada  Tabel  2 terdapat  44  citra  yang  dapat  dikenali karakternya  menggunakan  Tesseract dengan  akurasi  diatas  75%.  Dalam beberapa  citra,  ketika  tesseract  tidak dapat  mengenali  akan  menghasilkan karakter  kosong.  Berbeda  dengan  CNN
yang mengeluarkan karakter yang mirip dari objek yang dikenali.
Tabel 3. Hasil Percobaan Tesseract
tanpa Segmentasi Plat Nomor Prediksi Tesseract Tanpa Segmentasi Akura si B1077FZA BR1077FZA 94% B1080UYS B1080UYS 100% B1084SOH B1084SoH 88% B1109TBE B1109TRE 88% B1140ZKG B1120ZKG 88% B1224V0D B1222V@D 75% B1231KYU  B12731KYU 94% B1248PJ B1228PJb 80% B1353PAI BR1353PAL 82% B1408WEQ  Kh1Z08WeE U 56% B1470SYS B14/0SYS 88% B1480BJF B1485KY] 50% B1485KYJ BR12486RF S 44% B1486RFS BO00ZFV 27% B1500ZFV B1552TJS 38% B1554TJS B1559PFV 50% B1559PVF B1599SAL 50% B1559SAL B1578XK 40% B1578K B16ZZWZW 29% B1644WZ W Bi646UJJ 38% B1689GFX PB1689GFA 82% B1730TVK BR1730TVK 94% B1815PIO B1815PIQ 88% B1828KRI B1828KRI 100% B1872SAK B1872SAK 100% B1883UZV B1883U7V 88% B1887RFS R198fRFS 63% B1893NLT B1893NLT 100% B1949TZF 81929TZF 75% B1969TYJ B1969:TYJ 94% B1982WZ B1982WZA 93% B2062TYI B2062TY1 88% B2065UB0 B2065UB 93% B2087BYA 5708/BYA 63% B2160BBJ B7160BBJ 88%
B2278BKN R77178BRN 47% B2449UFL B2449UFL 100% B277GLR B277GLR 100% B899JGY Bg99JGY 86% BK1103JB BK11033B 88% BK1366UY BK1366UY 100% BK1462UO BK1462UO 100% BK1512DE BK1512OF 75% BK1839HA BK1858UJ 50% BK1858UJ RK1998IR 38% D1379AFS Db1379AFS 94% DD1741VJ DD1741WJ 88% DK1082KU NKJOBZEK U 35% DK1158WI DK1158WI 100% DK15940A DK1592OA 75% DK1871AA A K1871]AAA 89% F1733LX DK1921EW 13% KT1447KJ KT1427KJ 88% KT1618RI KT6BRI 71% S1137HE S1187‘HE 80% W1438AB W1438AB 100% Z1033A Z1033A 100% Z1841EB 77B4)EB 43% Berdasarkan  tabel  3  dari  pengujian 58 citra terdapat 41 citra dengan akurasi 75% dan 4 citra dengan akurasi dibawah 40%. Percobaan tesseract tanpa segmentasi  menghasilkan  prediksi  yang berupa simbol ketika mencari kemiripan pada knowledge base .

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dengan membandingkan  pengenalan  karakter menggunakan Tesseract dan CNN  yang telah dilatih menggunakan data
EMNIST pada citra kendaraan. Penggunaan Tesseract mempunyai kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan CNN dengan 44 dari 58 citra mempunyai akurasi diatas 75%. Penggunaan
segmentasi  pada  citra  plat  nomor menghasilkan  kinerja  sedikit  lebih  baik dibandingkan tanpa segmentasi.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya yaitu memperhatikan penggunaan model CNN yang dikembangkan untuk melakukan deteksi karakter. Penggunaan dataset  diperlukan  selain  tulisan  tangan dikarenakan beberapa
karakter mempunyai  cara  penulisan  yang  sedikit berbeda.

## DAFTAR PUSATAKA
Aprilino,  A.,  &  Amin,  I.  (2022).
Implementasi  Algoritma  Yolo  dan
Tesseract OCR pada Sistem Deteksi Plat Nomor Otomatis. Jurnal TEKNOINFO, 16 (1), 54-59.
Budianto, A. (2018). Automatic License Plate  Recognition:  A  Review  with Indonesian  Case  Study. Scientific Journal  of  Informatics,  5 (2),  258-
270.
Cahyo,  N.  (2019).  Pengenalan  Nomor Plat  Kendaraan  Dengan  Metode Optical Character Recognition. Ubiquitous:  Computers  and  its Applications Journal, 2 (1), 75-84. Fauzan, M., & W, A. (2021). Pendeteksian Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Algoritma You Only Look Once V3 dan  Tesseract. JITTER  :  Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, 8 (1), 57-62. Harani,  N.,  Prianto,  C.,  &  Hasanah,  M. (2019). Deteksi Objek dan Pengenalan  Karakter  Plat  Nomor Kendaraan Indonesia Menggunakan Metode Convolutional Neural
Network  (CNN)  Berbasis  Python. Jurnal  Teknik  Informatika,  11 (3),
47-53. Ibnutama,  K.,  &  Suryanata,  M.  (2020). Ekstraksi Karakter Citra Menggunakan  Optical  Character Recognition untuk Pencetakan Nomor Kendaraan pada Sruk Parkir. Jurnal Media Informatika Budidarma, 4 (4), 1119-1125.
Maryana,  S.,  Qur'ania,  A.,  &  Putra,  A.
(2018). Identifikasi Pengenalan Karakter  Plat  Nomor  Kendaraan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan  Berbasis  Citra  Digital. KOMPUTASI  :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu
Komputer  dan  Matematika,  15 (1), 111-117. Mulyanto,  A.,  Susanti,  E.,  Rosi,  F., Wajiran,  &  Borman,  R.  (2021).
Penerapan  Convolutional  Neural Netwrok  (CNN)  pada  Pengenalan Aksara  Lampung  Berbasis  Optical Character Recognition (OCR). JEPIN  :  Jurnal  Edukasi  dan Penelitian Informatika, 7 (1), 52-57. Solin,  M.,  Ginting,  G.,  &  Sirati,  M.
(2019). Penerapan Metode Template  Matching  pada  Citra Berwarna. Jurnal Pelita Informatika, 7 (3), 310-312.
Susanto,  K.,  Gunadi,  K.,  &  Setyati,  E.
(2019).  Pengenalan  Karakter  pada
Plat  Nomor  Indonesia  dengan  Tilt
Correction  dan  Metode  Faster  R-
CNN. Jurnal INFRA, 7 (1). Zakiyamani, M., Cahyani, T., Riana, D., & Hardianti, S. (2022). Deteksi dan
Pengenalan  Plat  Karakter  Nomor
Kendaraan  Menggunakan  OpenCV dan Deep Learning Berbasis Python. Journal  of  Information  Technology and Computer Science, 5 (1), 56-64.