Purnomo,  Jati.  dan  Maukar  (2021)  Persiapan  Deteksi  Plat  dengan  Modifikasi  Metode  Viola  Jones KNN, Syntax Idea 3 (4). http://dx.doi.org/ 10.36418/syntax-idea.v572
E-ISSN: 2684-883X
Published by: Ridwan Institute
Syntax Idea: p–ISSN: 2684-6853 e-ISSN: 2684-883X Vol. 3, No. 4, April 2021

## PERSIAPAN  DETEKSI  PLAT  DENGAN  MODIFIKASI  METODE  VIOLA JONES KNN

## Jati Purnomo dan Maukar
Universitas Gunadarma, Indonesia Email: Jatipurnomo44@yahoo.co.id dan maukar@staff.gunadarma.ac.id

## Abstract
Currently  the  system  of  automatic  number  plate  recognition  (ALPR,  automatic license  plate  recognition)  has  started  from  anywhere  in  the  country.  Letter  Plate there is a picture of the license plate number of the vehicle and then an image of the result  of  the  algorithm  for  shopping  alpha  numerical  images  into  text  format. Although  it  may  seem  easy  for  humans,  it  turns  out  that  plate  detection  is  very complicated  with  computers  while  there  are  some  location-related  problems  with, point of view, light, and occlusion. The purpose of this study is to know the results of the  Can  Plate  Method  Viola  Jones  KNN.  This  research  methods  the  Viola  Jones method  (HaarCasscade)  to  build  a  plate  detection  system  using  the  Python  3.0 programming language as well as the Open CV library. The information that lies in plate detection (from the way of insertion to completion and its supporting language programs)  is  minimal  research  in  this  field.  At  this  stage,  research  can  be  done directly on the vehicle license plate object.

## Keywords: plate detection; python; viola jones; KNN; vehicle type vehicles

## Abstrak
Saat  ini  sistem  pengenalan  plat  nomor  secara  otomatis  (ALPR, automatic  license plate  recognition )  sudah  mulai  digunakan  di  berbagai  negara.  Deteksi  Plat  adalah menangkap  gambar  plat  nomor  kendaraan  dan  kemudian  gambar  diproses  melalui beberapa  algoritma  untuk  menyediakan  konversi  alfa  numerik  gambar  ke  dalam format  teks.  Meskipun  tampak  mudah  dilakukan  oleh  manusia,  ternyata pendeteksian  plat  sangat  rumit  dilakukan  oleh  komputer  karena  terdapat  beberapa kesulitan  yang  terkait  dengan  lokasi,  sudut  pandang,  cahaya,  dan  oklusi.  Tujuan penelitian ini adalah untuk hasil deteksi Plat Modifikasi Metode Viola Jones KNN. Penelitian ini menerapkan metode Viola Jones (HaarCasscade) untuk membangun sistem  deteksi  plat  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  3.0.serta library Open CV. Keterbatasan informasi terhadap plat detection (dari cara persipan sampai  finishing  serta  bahasa  program  pendukungnya)  membuat  minimnya penelitian  pada  bidang  ini.  Persiapan  pada  tahap  ini  dapat  dilanjutkan  penelitian secara langsung pada objek plat jenis kendaraan bermotor.
Kata Kunci: deteksi plat ; python ; viola jones; KNN; jenis kendaraan bermotor

## Pendahuluan
Kendaraan  merupakan  salah  satu  hal  terpenting  dalam  kehidupan  manusia. Kendaraan merupakan alat transportasi untuk bepergian kemanapun yang kita inginkan. Kendaraan  juga  menjadi  sasaran  penjahat  untuk  melakukan  pencurian  terhadap kendaraan  tersebut,  maupun  menyalahgunakan  kendaraan  untuk  berbuat  kejahatan khususnya pada perumahan (Muchtar & Said, 2019)
Saat  ini sistem pengenalan plat  nomor secara otomatis (ALPR, automatic license plate  recognition) sudah  mulai  digunakan  di  berbagai  negara.  Deteksi  Plat  adalah menangkap  gambar  plat  nomor  kendaraan  dan  kemudian  gambar  diproses  melalui beberapa algoritma untuk menyediakan konversi alfa numerik gambar ke dalam format teks  (Hidayah,  2017).  Sistem  ini  pun  dapat  diimplentasi  untuk  banyak  hal  mulai  dari parking  system,  meningkatkan  ketertiban  lalu-lintas,  sampai  membantu  pencarian pelaku  penculikan  yang  melarikan  diri  menggunakan  mobil  dengan  plat  nomor  yang dikenal.  untuk  mendeteksi  kepadatan  lalu  lintas  pada  persimpangan  jalan  (Abbas, Tayyab,  &  Qadri,  2013)  juga  mendeteksi  pelanggaran  dalam  berlalu  lintas  (Wang, Meng,  Zhang,  Lu,  &  Du,  2013).  Pengenalan  plat  nomor  di  Indonesia  biasanya digunakan  pada  sistem  parkir  yangmasih  dilakukan  secara  manual,yaitu  dengan mencatat karakter plat nomor oleh petugasjaga   parkir (Ruslianto & Harjoko, 2011).
Tanda  nomor  kendaraan  bermotor  (TNKB)  atau  yang  biasa  disebut  dengan  plat nomor  polisi  adalah  plat  terbuat  dari  alumunium  yang  menunjukkan  tanda  kendaraan bermotor di  Indonesia yang telah didaftarkan pada Kantor Samsat (Fitriawan, Pucu, & Baptista, 2012).
Tanda  Nomor  Kendaraan  Bermotor  atau  TNKB  merupakan  identitas  atau  kode unik  yang  menjadi  pengenal  sebuah  kendaraan  bermotor.  TNKB  sebuah  kendaraan terdiri  dari  baris  yang  pertama  terdiri  dari  huruf  yang  menunjukkan  kode  wilayah, biasanya  merupakan  area  Karesidenan  sebuah  wilayah  administratif  yang  terdiri  dari beberapa kabupaten (Wakhidah, 2012).
Pengenalan plat nomor di Indonesia biasanya digunakan pada sistem parkir  yang masih dilakukan secara manual, yaitu dengan mencatat karakter plat nomor oleh petugas jaga  parkir.  Padahal  pengenalan  plat  nomor  tidak  hanya  dilakukan  untuk  system perparkiran  tetapi  dapat  digunakan  untuk  menemukan  kendaraan  yang  melanggar peraturan  lalu  lintas  dijalan  raya  secara  real  time,  misalnya  pelaku  tabrak  lari  pada kecelakaan  maupun  kendaraan  yang  melanggar  rambu-rambu  lalu  lintas  (Ruslianto  & Harjoko, 2011).
Pengenalan plat nomor merupakan salah satu teknologi penting pada Sistem Lalu Lintas  Cerdas  (Shih,  Chen,  Chen,  &  Kuo,  2012).  Teknologi  ini  memanfaatkan pengolahan  citra  untuk  mengidentifikasi  kendaraan  dari  citra  plat  nomornya  (Singh  & Randhawa,  2014).  Namun  keragaman  pada  plat  dan  lingkungan  sekitarnya  seperti ukuran font, jenis font, warna font, lokasi plat nomor, dan perbedaan intensitas karena lampu  atau  lingkungan  dapat  menyebabkan  masalah  pada  saat  pengenalan  plat  nomor (Singh & Randhawa, 2014).
E-enforcement Mendeteksi plat ganjil genap bentuk, warna, ukuran, dan font plat nomor  berbeda  di  tiap  negara  dan  sebuah  aplikasi  yang  baik  harus  diadaptasi  khusus untuk  sistem  di  sebuah  negara.  Kadang  sistem  ini  juga  harus  mengenali  sistem  dari negara  lain,  contohnya  di  berbagai  negara  Eropa  yang  berdekatan  berbagai  mobil  dari negara tetangga dapat dengan mudah melintasi batas sebuah negara. Untuk penggunaan di  Indonesia  yang  merupakan  negara  kepulauan  (jumlah  lalu  lintas  mobil  antar  pulau terbatas), sistem bisa dioptimasi untuk mengenali plat yang umum di wilayah atau pulau tertentu.  Identifikasi  plat  merupakan  Langkah  pertama  yang  dilakukan  sehingga keberadaannya  sangat  vital.  Mudah  saja  bagi  manusia  untuk  mengetahui  letak  dimana plat berada atau itukah plat atau bukan; tetapi, tugas ini akan sangat sulit dilakukan bagi komputer dikarenakan terdapat beberapa kompleksitas yang terkait dengan lokasi, sudut pandang, cahaya, dan oklusi (Suharyo, Rosyid, Promotor, & Armono, 2017).
Algoritma  Haar  Cascade  Classifier  adalah  salah  satu  algoritma  yang  digunakan untuk  mendeteksi  sebuah  wajah.  Algoritma  tersebut  mampu  mendeteksi  dengan  cepat dan realtime sebuah benda termasuk wajah manusia. Algoritma Haar Cascade Classifier memiliki  kelebihan  yaitu  perihal  komputasi  yang  cepat  karena  tersebut  hanya bergantung pada jumlah piksel dalam persegi dari sebuah image (Abidin, 2018).
Algoritma  Haar  Cascade  merupakan  salah  satu  model  machine  learning  yang kerap  kali  digunakan  sebagai  pondasi  aplikasi  object  detection  dalam  sebuah  gambar maupun  video.  Algoritma  ini  lahir  dari  gagasan  Paul  Viola  dan  Michael  Jones  yang tertuang  dalam  paper  berjudul  “ Rapid  Object  Detection  using  a  Boosted  Cascade  of Simple  Features” 2001.  Metode  Viola  Jones  diciptakan  oleh  Paul  Viola  dan  Michael Jones pada tahun 2001 (Rahmadhika & Thantawi, 2021).
Tujuan  penelitian ini untuk  m  mengimplementasikan  algoritma  metode  Viola Jones (haar Casscade) sebagai deteksi plat, KNN sebagai ekstraksi Teks pada artikel ini implementasi  metode  tersebut  ke  dalam  sistem  yang  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman  Python  beserta  library  Open  CV  2.7 (Open  Source  Computer  Vision Library.

## Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisa  prinsip kerja metode Haar Casscade, image input yang diproses akan disegmentasi atau diambil bagian  plat  nomornya  saja  menggunakan  model  harcascade  yang  telah  dibuat  Setelah gambar  terfokus  pada  bagian  plat  nomor  saja  dilakukanlah  praprocessing,  dengan memaksimalkan  kontras  dan  penghalusan  citra  dengan  gaussian  blur,  Langkah selanjutnya  adalah  mendeteksi  karakter  yang  terdapat  pada  plat  nomor  kendaraan. program ini mendeteksi seluruh kontur pada citra, Kontur yang telah didapatkan akan di filter  dengan  menyaring  kontur  yang  benar  benar  memiliki  karakteristik  seperti  huruf dan  angka  kemudian  mengelompokannya  sesuai  dengan  kemiripan  ukuran  dengan karakter lain.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil  data  ini  berupa  data  tabel  dimana  melewati  pengujian  segmentasi  Plat  dan Pengujian  Karakter.  Terdapat  3  penilaian  dari  hasil  pengenalan  karakter,  yakni  cocok, Kurang  dan  gagal.  Dikatakan  “Cocok”  apabila  program  dapat  menghasilkan  data  teks dengan  benar  sesuai  dengan  karakter  dalam  plat  nomor  yang  di  ujikan.  Dikatakan “Kurang” karena program  sudah  dapat  menghasilkan data teks sesuai  dengan karakter dalam plat nomor yang di ujikan, akan tetapi masih ada beberapa karakter lain yang ikut terdeteksi, hal ini diakibatkan karena nilai masing-masing diagonal memiliki nilai yang hampir  sama.  Pengenalan  dikatakan  “Gagal”  apabila  dalam  program  tidak  dapat menghasilkan  data  teks  karakter  dalam  plat  nomor  yang  di  uji  dengan  benar.  Pada penelitian  ini  Posisi  tiang  kamera  115  sd  130  cm,  dan  kemiringan  sudut  pengambilan gambar 200 sd 450, plat ideal berada antara jarak dari kamera ke plat 30 sd 60 cm. Saat posisi kurang dari 20 cm, gambar plat tidak sempurna, dan saat posisi lebih dari 30 cm, karakter plat terlalu kecil.
Tabel 1

## Hasil Pengujian Plat
No No Plat Deteksi Plat 1 E3957NL SUKSES 2 B3972UKW SUKSES 3 B3105ULO SUKSES 4 B3516UAF SUKSES 5 B3215UFF SUKSES 6 B4695BL SUKSES 7 B6262UFH SUKSES 8 B6238UVM SUKSES 9 B3848ULJ SUKSES 10 B4476BBF SUKSES 11 B3379UGH SUKSES 12 B3507UAI SUKSES 13 B3355UFS SUKSES 14 B6607KTQ SUKSES 15 B3748UTM SUKSES 16 B3810UPY SUKSES 17 B3097UOO SUKSES Tabel 2 Hasil Pengujian Karakter No No Plat KNN Ekstraksi Karakter Gagal Cocok Kurang 1 E3957NL 3957NL E 3957NL 2 B3972UKW  I3972UKWJ J 3972UKW B 3 B3105ULO 83105UL8 3105UL B, O 4 B3516UAF 8356UAF 1 356UAF B
No No Plat KNN Ekstraksi Karakter Gagal Cocok Kurang 5 B3215UFF B325UFF 1 B325UFF 6 B4695BL 846956L L 4695L B, B 7 B6262UFH B9262UFH 6 B262UFH 8 B6238UVM A6238U 6238U B, V,M 9 B3848ULJ 3048ULJ B 3048ULJ 10 B4476BBF I441611F 44F B, 7, 6, B, B 11  B3379UGH 619UC 33H 9U B, 7, G 12 B3507UAI I35Q7UA1 357UA B, 0, I 13 B3355UFS 8335IWF S 335F B, S, U 14 B6607KTQ  66607K1QIY 6607KQ B, T 15  B3748UTM I8374IW7V 374 B, 8, U, I, M 16 B3810UPY A3118QPY1 B, 8, 3PY 10U 17  B3097UOO 0 B3097UOO

## Kesimpulan
Keterbatasan  informasi  terhadap  plat detection (dari  cara  persipan  sampai finishing  serta  bahasa  program  pendukungnya)  membuat  minimnya  penelitian  pada bidang  ini.  Persiapan  pada  tahap  ini  dapat  dilanjutkan  penelitian  secara  langsung  pada objek plat jenis kendaraan bermotor.

## BIBLIOGRAFI
Abbas,  Naeem,  Tayyab,  Muhammad,  &  Qadri,  M.  Tahir.  (2013).  Real  time  traffic density  count  using  image  processing. International  Journal  of  Computer Applications , 83 (9), 16–19. Google Scholar
Abidin, Suhepy. (2018). Deteksi Wajah Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier Berbasis Webcam Pada Matlab. Jurnal Teknologi Elekterika , 15 (1), 21–27. Google Scholar
Fitriawan,  Helmy,  Pucu,  Ouriz,  &  Baptista,  Yohanes.  (2012).  Identifikasi  Plat  Nomor Kendaraan Secara Off-Line Berbasis Pengolahan Citra dan Jaringan Syaraf Tiruan. ELECTRICIAN–Jurnal  Rekayasa  Dan  Teknologi  Elektro , 6 (2),  123–126. Google Scholar
Hidayah, Maulidia Rahmah. (2017). Pengenalan nomor plat kendaraan dengan metode otsu  dan  klasifikasi  k-nearest  neighbour .  Universitas  Negeri  Semarang. Google Scholar
Muchtar, Husnibes, & Said, Fachri. (2019). Sistem Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Robert Filter dan Framing Image Berbasis Pengolahan Citra Digital. RESISTOR  (ElektRonika  KEndali  TelekomunikaSI  Tenaga  LiSTrik KOmputeR) , 2 (2), 105–112. Google Scholar
Rahmadhika, Muhammad Karunia, & Thantawi, Ahmad Muhammad. (2021). Rancang Bangun Aplikasi Face Recognition Pada Pendekatan CRM Menggunakan Opencv Dan  Algoritma  Haarcascade. IKRA-ITH  Informatika:  Jurnal  Komputer  Dan Informatika , 5 (1), 109–118. Google Scholar
Ruslianto,  Ikhwan,  &  Harjoko,  Agus.  (2011).  Pengenalan  Karakter  Plat  Nomor  Mobil Secara Real Time. IJEIS , 1 (2), 35–44. Google Scholar
Shih, Bih Yaw, Chen, Cheng Wu, Chen, Chen Yuan, & Kuo, Jin Wei. (2012). A robust license  plate  recognition  methodology  by  applying  hybrid  artificial  techniques. International Journal Of Innovative Computing Information And Control , 8 (10A),
6777–6785. Google Scholar
Singh,  Raja  Vikramdeep,  &  Randhawa,  Navneet.  (2014).  Automobile  Number  Plate Recognition  AndExtraction  Using  Optical  Character  Recognition. International Journal of Scientific & Technology Research , 3 (10), 37–39. Google Scholar
Suharyo, Okol Sri, Rosyid, I. R. Daniel M., Promotor, C. O., & Armono, D.  R. Haryo D.  (2017).  Model  Penentuan  Lokasi  Pangkalan  Angkatan  Laut  Berbasis Sustainabilitas. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember . Google Scholar
Wakhidah,  Nur.  (2012).  Deteksi  Plat  Nomor  Kendaraan  Bermotor  Berdasarkan  Area pada Image Segmentation. Jurnal Transformatika , 9 (2), 55–63. Google Scholar
Wang,  Xiaoling,  Meng,  Li  Min,  Zhang,  Biaobiao,  Lu,  Junjie,  &  Du,  K.  L.  (2013).  A video-based  traffic  violation  detection  system. Proceedings  2013  International Conference on Mechatronic Sciences, Electric Engineering and Computer (MEC) , 1191–1194. IEEE. Google Scholar
Copyright holder : Jati Purnomo dan Maukar (2021)
First publication right :

## Journal Syntax Idea
This article is licensed under: