## Implementasi Canny Filter Optical Character Recognition (OCR) untuk Identifikasi Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB)
Implementation  of  Canny  Filter  Optical  Character  Recognition  (OCR)  for  Identifying  Vehicle Registration Number Plates
Nehru 1 , Yosi Riduas Hais 2* , Amelinda Callista Devina Inonu 3 1,2,3 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi, Indonesia Email: 1 nehru@unja.ac.id , 2 yosi.riduas@unja.ac.id , 3 amelindacallista@gmail.com,
Article history: Received 17-01-2024, Accepted 25-01-2024, Published 31-01-2024

## Abstrak
Pelanggaran lalu lintas yang terjadi dijalan raya saat ini menggunakan sistem tilang elektronik (E-Tilang). E- Tilang menggunakan kamera untuk memonitoring kendaraan dijalan raya. Namun, identikasi kendaraan yang melanggar aturan lalu lintas masih secara manual dilakukan oleh operator. Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB) merupakan nomor registrasi yang sah dan ciri dari sebuah kendaraan. Penelitian ini bertujuan untuk membaca TNKB menggunakan pengolahan citra digital dengan metode canny filter OCR. Sebelum melakukan pengambilan  data  dengan  kamera,  dilakukan  kalibrasi  kamera  dengan  mengukur  intensitas  cahaya  pada gambar yang diambil. Proses kalibrasi kamera dilakukan untuk memastikan bahwa kamera yang digunakan memberikan  hasil  yang  akurat  dan  konsisten.  Indentifikasi  TNKB  menggunakan  metode canny  filter OCR mampu mengidentifikasi TNKB pada siang hari dengan rata-rata akurasi 73,75%. Dari dua belas pengujian di siang hari, dua TNKB dengan akurasi 100% dan sepuluh TNKB lainnya memiliki tingkat akurasi 50%-87%. Pada malam hari dengan tingkat intensitas cahaya <40 lux , sistem juga mampu mengidentifikasi TNKB dengan rata-rata akurasi 67,50%.
Kata kunci : Identifikasi TNKB; MATLAB; Canny Filter OCR

## Abstract :
Traffic violations that occur on highways currently use an electronic system. Electronic system uses cameras to  monitor  vehicles  on  the  road.  The  identification  of  violating  vehicles  is  still  carried  out  manually  by operators. TNKB (Vehicle Registration Number) serves as a valid identifier and characteristic for a vehicle. Therefore, this research aims to read TNKB using digital image processing with the canny filter OCR method. Before capturing data with a camera, it is important to undergo a camera calibration process and measure the  light  intensity  of  the  captured  image.  The  camera  calibration  process  is  conducted  to  ensure  that  the camera used provides accurate and consistent results. TNKB identification using the canny filter OCR method was able to identify TNKB during the day with an average accuracy of 73.75%. Of the twelve tests during the day, two TNKBs had 100% accuracy and the other ten TNKBs had accuracy levels of 50%-87%. At night with a light intensity level of <40 lux, the system is also able to identify TNKB with an average accuracy of 67.50%.
Keywords Vehicle Registration Number Identification; MATLAB; Canny Filter OCR

## 1. Pendahuluan
Kemajuan teknologi merupakan sesuatu yang tidak dapat dihindarkan dalam kehidupan ini, teknologi menawarkan  berbagai  kemudahan  bagi  aktivitas  manusia,  salah  satunya  dalam  permasalahan  lalu  lintas. Dengan menerapkan teknologi pengolahan citra dapat membantu dalam mengatasi masalah lalu lintas dengan sebuah sistem yang dapat mendeteksi kendaraan menggunakan kamera [1].
Pengolahan  citra  digital  merupakan  pemrosesan  gambar  maupun  gambar  bergerak  berdimensi  dua melalui komputer digital. Secara umum hal ini dibagi menjadi dua proses yaitu memperbaiki kualitas suatu gambar sehingga dapat lebih mudah diinterpretasi oleh manusia dan mengolah informasi yang terdapat pada
Volume 6 Nomor 1, Januari 2024
P-ISSN : 2461-0526 E-ISSN : 2623-1522
suatu  gambar  untuk  pengenalan  objek  secara  otomatis  [2].  Pemanfaatan image processing mampu  untuk deteksi TNKB dengan baik, dengan membandingkan  tinggi  vertical objek [3]. Penelitian yang dilakukan oleh Zang dkk, segmentasi dan deteksi  objek  dilakukan  dengan  proses  pemetaan warna,  kecerahan  dan  proyeksi karakteristik  huruf khusus  yang  ada  pada  plat  mobil  kendaraan cina, sehingga didapatkan hasil keakuratan sebesar 98% [4].
Deteksi tepi berfungsi untuk mengidentifikasi batas suatu objek yang terdapat pada citra [5]. Deteksi tepi canny dapat  mendeteksi  tepian  dengan  tingkat  kesalahan  minimun,  Deteksi  tepi canny mempunyai perbedaan dengan operator lainnya karena menggunakan gaussian derivative kernel yang dapat memperhalus tampilan citra [6]. Dengan menggunakan canny filter , maka dapat menentukan batas objek dan meningkatkan kemampuan untuk menangkap fitur tepi yang halus [7]. Canny filter meningkatkan ketepatan pengenalan objek dalam gambar TNKB.
OCR ( Optical Character Recognition ) adalah sistem yang sudah lama dikembangkan. Tahun 1914, Emanuel Goldberg telah mulai membuat sistem OCR yang berfungsi untuk telegram dan alat baca untuk orang tunanetra [8]. Sistem OCR terus dikembangkan hingga kini, sehingga dapat menghasilkan akurasi yang lebih baik  bahkan  dalam  situasi  yang  dimana  karakter  sulit  untuk  dikenali  [9].  Pada  penelitian  sebelumnya menggunakan  metode  OCR  untuk  mendeteksi  karakter  TNKB.  Dengan  pendekatan  OCR  diperoleh  tingkat keberhasilan sebesar 93,3% pada jarak 150 cm, 80% pada jarak 200 cm, dan 46,6% pada jarak 250 cm [10].
Dari beberapa penelitian sebelumnya, belum dilakukan pengujian dengan dengan kondisi gelap atau dengan intensitas cahaya yang rendah. Sehingga pada penelitian ini diuji pada dua kondisi siang dan malam. Penelitian ini diterapkan metode canny filler OCR sebagai algoritma untuk identifikasi TNKB.

## 2. Metode Penelitian
a) Jenis Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  ADDIE  ( Analyze  Design Development  Implementation  Evaluation ). Pengambilan data dilakukan pada siang hari  sekitar pukul 13.00 WIB dan pada malam hari berada di sekitar pukul 20.00 WIB.
b) Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan dari bulan Agustus 2023 sampai dengan Oktober 2023 di parkiran Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Jambi.
c) Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian mengacu pada ADDIE. Namun, penelitian ini hanya menggunakan tiga tahapan ADDIE, yaitu: 1) Analisis; 2) Desain; dan 3) Pengembangan. Pada tahapan analisis dilakukan kajian pustaka yang  berhubungan  dengan  pengolahan  citra  TNKB,  analisis  kebutuhan  sistem  dan  analisis  hasil  yang diperoleh. Tahap Desain, dirancang sistem secara keseluruhan dan software . Tahap pengembangan dilakukan perpaduan antara metode canny filter dan OCR.
d) Desain Sistem
Desain sistem untuk identifikasi TNKB menggunakan canny filter OCR ditunjukkan pada Gambar 1. Bagian  input sampel  gambar  di  ambil menggunakan  kamera  720 pixel .  Tahap  proses  dan output  dilakukan menggunakan MATLAB.
Tahap  pertama, read  image ,  merupakan  pembacaan  citra  dalam  format  RGB.  Tahap  kedua  yaitu pemotongan  citra  asli  secara  manual  agar  citra  lebih  fokus  ke  bagian  TNKB  kendaraan.  Tahap  ketiga, grayscale ,  yaitu  mengubah  citra  berwarna  RGB  menjadi  citra  abu-abu.  Tahap  keempat  citra  abu-abu ( grayscale )  diubah  menjadi thresholding atau  binerisasi.  Tahap  kelima  yaitu  mengkonversi  citra  hasil thresholding ke dalam bentuk deteksi tepi canny filter . Canny filter berfungsi untuk mengubah karakter pada TNKB yang masih bewarna hitam putih dari hasil thresholding menjadi berupa tepi pada karakter TNKB. Tepi citra nantinya akan terbentuk sesuai dengan hasil citra yang ditunjukkan. Setelah hasil citra telah dilakukan preprocessing ,  maka  langkah  berikutnya  adalah  mengolah  citra  menggunakan  metode  OCR  sehingga
menghasilkan teks. Secara keseluruhan tahapan ini dibuat dalam bentuk algoritma dapat dilihat pada Gambar 2. Algoritma ini diterapkan menggunakan MATLAB.
Gambar 1. Diagram Blok Sistem Identifikasi Metode Canny Filter OCR
Gambar  2. Flowchart Pengolahan Citra Canny Filter OCR
e) Teknik Analisis Data
Data yang diperoleh dari pengujian keseluruhan dalam penelitian ini nantinya berupa 24 citra TNKB, dimana 12 citra TNKB pada siang hari dan 12 citra TNKB pada malam hari. Setelah hasil data citra terkumpul, maka masuk ke proses analisis citra melalui software MATLAB untuk dilakukan identifikasi TNKB tersebut.
A
A
Pada  analisis  citra  di software MATLAB  memerlukan  beberapa  proses,  yaitu cropping  image,  grayscale, thresholding, canny filter , dan OCR. Output OCR yang muncul nantinya akan mengubah karakter TNKB dari citra  menjadi  berupa  teks.  Untuk  menghitung  hasil  persentase  karakter  TNKB  yang  berhasil  diidentifikasi memerlukan rumus persamaan persentase yang sesuai dengan standar internasional (Persamaan 1).
% 100 1 T J
N = .................................................................................................................................................... (1)
dimana:
N1 : Persentase keberhasilan (%)
J : Jumlah karakter yang berhasil dikenali
T : Total keseluruhan karakter
Perhitungan rata-rata akurasi dari seluruh pengujian TNKB menggunakan persamaan (2).
S H
N = 2 ........................................................................................................................................................... (2)
dimana:
N2 : Rata-rata persetase seluruh pengujian TNKB (%)
H : Jumlah Persentasi pengujain TNKB S : Jumlah data TNKB yang diuji

## 3. Hasil Penelitian dan Pembahasan
a) Kalibrasi Jarak Kamera
Sebelum  pengambilan  data  secara  keseluruhan  dilakukan  kalibrasi  pada  kamera.  Kalibrasi  yang dilakukan yaitu mencari jarak efektif antara TNKB dan kamera. Tabel 1 menunjukkan hasil pengujian kamera. Pengujian  ini  dilakukan  degan  memvariasikan  jarak  antara  kamera  dengan  TNKB.  Pada  pengujian  ini dilakukan  pada  ruang  kedap  cahaya,  kemudian  diberikan  cahaya  buatan  dari  lampu  9  watt  dengan  tingkat pencahayaan sebesar 10%. Hasil pengujian didapat jarak efektif untuk jenis kamera 720 pixel yaitu 30-60 cm. jarak ini yang akan digunakan untuk pengambilan sampel gambar yaitu 30 cm.
Tabel 1. Pengujian Kamera Dengan Variasi Jarak Terhadap TNKB
No. Jarak (cm)
TNKB
Keterangan 1. 30
Karakter TNKB terlihat dengan jelas 2.
60
Karakter TNKB terlihat dengan jelas dengan jarak yang cukup jauh 3. 90 Karakter TNKB terlihat dengan  jelas,  namun  terlalu jauh
No. Jarak (cm) TNKB Keterangan
4. 120
Karakter  TNKB  tidak  terlihat dengan jelas
5. 150
Karakter  TNKB  tidak  terlihat dengan jelas
6. 180
Karakter  TNKB  tidak  terlihat dengan jelas
7. 210 Karakter  TNKB  tidak  terlihat dengan jelas
b) Hasil Identifikasi TNKB dengan Canny Filter OCR
Setelah dilakukan kalibrasi kamera, gambar yang diperoleh di olah pada software MATLAB. Gambar 3 menunjukkan hasil dari penerapan canny filter OCR . Dari hasil ini dapat dilihat bahwasanya metode canny filter OCR  mampu  mengidentifikasi  TNKB.  Dengan  menggunakan  persamaan  1  maka  diperoleh  tingkat akurasi sebesar 100%.
Citra Asli Cropping Image Grayscale
Thresholding Canny Filter
OCR
Gambar 3. Identifikasi TNKB dengan Canny Filter OCR
c) Pengujian Identifikasi TNKB Siang Hari
Pada tahap ini dilakukan pengujian pada siang hari dengan nilai intensitas cahaya yang berubah-ubah sesuai  dengan  kondisi  lingkungan.  Hasil  identifikasi  TNKB  dapat  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Jarak  yang
digunakan sebagai jarak pengambilan gambar yaitu 30 cm. Pada pengujian ini karakter yang dihitung hanya karakter TNKB dan tidak termasuk bulan dan tahun pajak kendaraan.
Tabel 2. Identifikasi TNKB pada Siang Hari No. Gambar TNKB Karakter Yang Terbaca Intensitas cahaya (Lux) Persentase (%) 1. BH 5031 NU 07-28L 2547 87 2. BJL2888 05 10 27 3104 50 3. BH 3343 HU 3308 87 4. BO 3954 NU O 07 28 2559 87 5. BH 4651 AU 10 27 2559 100 6. BH 4295 WE H 12 27 2139 100 7. M1 2270 W 0 05 25 2139 62 8. BH 3290 95 12 27 3137 75 9. EHS5747Q1E 05028 2865 50 10. 8FQ2474 VI 07-28 1973 75 11. LB HQ2141 M 08 - 211 6236 50 12. 3H 92599 9NV I9 26 3137 62 Rata-Rata Akurasi 73,75
Tabel 2 menunjukkan hasil identifikasi TNKB menggunakan canny filter OCR pada siang hari. Sistem dapat  mengindentifikasi  karakter  TNKB  dengan  rata-rata  tingkat  akurasi  73,75%,  dengan  intensitas  cahaya yang  beragam  mengikuti  cahaya  sinar  matahari  dan  juga  kondisi  tempat  diambilnya  data  TNKB.  Karakter
TNKB yang berhasil teridentifikasi 100% sebanyak dua TNKB dan sepuluh TNKB lainnya memiliki tingkat akurasi 50%-87%. Hasil yang diperoleh dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu tambahan karakter aksesoris dari TNKB, Karakter TNKB yang kurang jelas, adanya karakter lain selaian TNKB pada plate , dan terdapat bayangan dari objek lain yang menutupi sebagian karakter TNKB saat pengambilan gambar.
d) Pengujian Identifikasi TNKB Malam Hari
Tabel 3. Identifikasi TNKB pada Malam Hari No. Gambar TNKB Karakter Yang Terbaca Intensitas cahaya (Lux) Persentase (%) 1. T B 8758 –TBP K 01-0 30 75 2. -BH2393 YJ L 0832I 28 100 3. H 2564 TS I- OT 23 28 87 4. H 4384 ZRW 05 2 O 31 87 5. 4098 N C79 30 62 6. EH 1354 X5 36 75 7. 5H 5375 91 2Z 23 28 50 8. H 2933KI 31 50 9. I 5927 ZH V 043 29 62 10. EH 6983 23 L1 08-23 36 62 11. Q 5731 H 31 50 12. H 340 X AG 29 50 Rata-Rata Akurasi 67,50%
Tabel 3 menunjukkan hasil identifikasi karakter TNKB menggunakan canny filter OCR pada malam hari. Sama halnya dengan pengujian siang hari jarak kamera  dengan TNKB yaitu 30 cm, dengan intensitas cahaya mengikuti kodisi malam hari. Dari hasil citra asli dapat dilihat bahwasanya gambar yang dihasilkan berwarna abu-abu, hal ini disebabkan oleh kamera secara otomatis masuk ke mode gelap jika intensitas cahaya kurang. Hasil pengujian intensitas cahaya pada malam hari <40 lux.
Sistem  dapat  mengindentifikasi  karakter  TNKB  dengan  rata-rata  tingkat  akurasi  67,50%,  dengan intensitas cahaya <40 lux. Karakter TNKB yang berhasil teridentifikasi 100% sebanyak satu TNKB, namun ada  beberapa  karakter  lain  yang  muncul  yang  tidak  ada  pada  TNKB.  Sebelas  pengujian  TNKB  lainnya memiliki  tingkat  akurasi  50%-87%.  Faktor  yang  mempengaruhi  sama  dengan  kondisi  siang,  namun  pada malam hari yang sangat mempengaruhi yaitu rendahnya intensitas cahaya.

## e) Hasil Analisis Pengujian
Hasil  dari  kalibrasi  kamera  dengan  resolusi  720 pixel menunjukkan  bahwa  kualitas  gambar  yang dihasilkan masih belum optimal untuk pengambilan gambar pada jarak yang terlalu jauh. Dalam penelitian ini, penulis  menetapkan  bahwa  batas  minimal  untuk  pengambilan  gambar  TNKB  berada  pada  jarak  30  cm, sementara jarak maksimalnya berada pada jarak 60 cm. Di luar batas tersebut, gambar yang dihasilkan menjadi kabur dan sulit terdeteksi. Intensitas cahaya pada kondisi lingkungan pengambilan gambar juga berdampak signifikan terhadap kualitas gambar. Pada kondisi cahaya yang terlalu rendah, gambar cenderung gelap dan sulit diinterpretasikan. Oleh karena itu, pemahaman terhadap batasan jarak dan kondisi pencahayaan menjadi kunci  dalam  memaksimalkan  efektivitas  penggunaan  kamera  720 pixel untuk  tujuan  pengambilan  gambar TNKB.
Canny filter OCR memerlukan banyak tahap pemrosesan gambar yang rumit untuk mengenali TNKB. Gambar TNKB harus difilter terlebih dahulu sehingga hanya TNKB yang terlihat. Agar informasi warna lebih mudah  dipahami,  gambar  kemudian  diubah  menjadi  skala  abu-abu.  Gambar  diubah  menjadi  biner  untuk langkah berikutnya, yaitu thresholding , yang membantu membedakan item dari latar belakang dengan lebih jelas.
Menggunakan canny  filter untuk  deteksi  tepi  adalah  langkah  penting  berikutnya.  Dengan menggunakan deteksi tepi, kita dapat melihat variasi penting dalam intensitas pixel yang menentukan batas objek. Dengan meningkatkan kemampuan untuk menangkap fitur tepi yang halus, Canny filter meningkatkan ketepatan pengenalan objek dalam gambar TNKB. Ketika OCR digunakan untuk mengidentifikasi  karakter TNKB, hasil pemrosesan gambar yang menyeluruh dari citra hasil canny filter menjadi lebih unggul. Kontur TNKB  menjadi  lebih  mudah  dibaca  oleh  OCR  berkat  pendeteksian  tepi.  Oleh  karena  itu,  keakuratan  dan ketergantungan proses identifikasi TNKB dengan OCR dapat ditingkatkan dengan menyatukan pendeteksian tepi canny filter ke dalam alur pemrosesan gambar.
Penggunaan  metode  OCR  dengan output mengubah  informasi  visual  citra  menjadi  data  teks.. Penggunaan  metode  OCR  di  siang  hari  berhasil  mengekstraksi  teks  dari  gambar  secara  akurat,  selama pengambilan gambar tidak terlalu miring. Menjaga sudut pengambilan gambar agar sejajar dan jelas dengan karakter TNKB menjadi kunci, karena sudut yang terlalu miring dapat membuat beberapa karakter terpotong atau sulit teridentifikasi secara keseluruhan. Sedangkan pada kondisi malam hari dengan pencahayaan yang terbatas  dan  menggunakan  kamera  fitur  infra  merah,  metode  OCR  cenderung  mendeteksi  karakter  secara berlebihan,  melebihi  jumlah  karakter  yang  terlihat  dalam  gambar  visual.  Hal  ini  terjadi  karena  kurangnya kontras  antara  karakter  dan  latar  belakang  pada  kondisi  pencahayaan  rendah,  sehingga  OCR  mungkin mengenali noise atau bayangan sebagai karakter tambahan.

## Kesimpulan
Indentifikasi  TNKB  menggunakan  metode canny  filter OCR  mampu  mengidentifikasi  TNKB  pada siang hari dengan rata-rata akurasi 73,75%. Dari dua belas pengujian di siang hari, dua TNKB dengan akurasi 100%  dan  sepuluh  TNKB  lainnya  memiliki  tingkat  akurasi  50%-87%.  Pada  malam  hari  dengan  tingkat intensitas  cahaya  <40  lux,  sistem  juga  mampu  mengidentifikasi  TNKB  dengan  rata-rata  akurasi  67,50%. Diharapkan dengan penelitian ini dapat menjadi referensi dalam pengembangan teknologi e-Tilang. Penelitian
selanjutnya perlu mempertimbangkan penggunaan kamera dengan pixel yang tinggi dan hasil citra asli agar difilter terlebih dahulu, sehingga yang terlihat hanya TNKB.

## Daftar Pustaka
[1] U. Aulia, S. Fuady, and Y. R. Hais, “ Prototype Sistem Pendeteksi Objek Mobil pada Lampu Lalu Lintas Menggunakan Metode  Blob  Detectio n,” J.  Eng. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  47–55,  Feb.  2023,  doi: 10.22437/Jurnalengineering.V5I1.23810.
[2] S. Fuady, N. Nehru, and G. Anggraeni, “Deteksi Objek Menggunakan Metode Single Shot Multibox Detector Pada Alat Bantu Tongkat Tunanetra Berbasis Kamera,” J. Electr. Power Control Autom. , vol. 3, no. 2, pp. 39–43, Dec. 2020, doi: 10.33087/JEPCA.V3I2.38.
[3] K. Anwariyah, F. Sains, and D. Teknologi, “Deteksi Objek Nomor Kendaraan Pada Citra Kendaraan Bermotor,” JTIM    J.  Teknol.  Inf.  dan  Multimed. ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  311–317,  Feb.  2020,  doi: 10.35746/JTIM.V1I4.65.
[4] D. Zang, Z. Chai, J. Zhang, D. Zhang, and J. Cheng, “ Vehicle license plate recognition using visual attention  model  and  deep  learning ,” J.  Electron.  Imaging ,  vol.  24,  no.  3,  p.  033001,  2015,  doi: 10.1117/1.jei.24.3.033001.
[5] B. Sinaga, J. Manurung, M. H. Silalahi, and S. Ramen, “Deteksi Tepi Citra Dengan Metode Laplacian of Gaussian dan Metode Canny ,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 1066– 1084, Sep. 2021, doi: 10.30645/J-SAKTI.V5I2.401.
[6] N. D. Cahyo, “Pengenalan Nomor Plat Kendaraan Dengan Metode Optical Character Recognition ,” Ubiquitous Comput. its Appl. J. , vol. 2, no. 1, pp. 75–84, Jun. 2019, doi: 10.51804/UCAIAJ.V2I1.75- 84.
[7] S. Pada Plat Kendaraan Dinas dengan Metode Deteksi Tepi Canny, R. Rizal Adi Saputra, and F. Mimi Wahyuni, “Segmentasi Pada Plat Kendaraan Dinas dengan Metode Deteksi Tepi Canny, Prewitt, Sobel, & Roberts ,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 328–339, Mar. 2022, doi: 10.30645/J-SAKTI.V6I1.448.
[8] A. Firdaus et al. , “Implementasi Optical Character Recognition (OCR)  Pada Masa Pandemi Covid- 19,” JUPITER  J.  Penelit.  Ilmu  dan  Teknol.  Komput. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  188–194,  Oct.  2021,  doi: 10.5281/3912.JUPITER.2021.10.
[9] A.  E.  Rumetna,  “Segmentasi  Pada  Plat  Kendaraan  Menggunakan  Metode  Deteksi  Tepi Canny Dan Thresholding ,” Jun. 2020.
[10] A.  Rizalul  Hanif et  al. ,  “Deteksi  Karakter  Plat  Nomor  Kendaraan  Dengan  Menggunakan  Metode Optical Character Recognition (OCR),” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 11, no. 1, pp. 2830– 7062, Jan. 2023, doi: 10.23960/JITET.V11I1.2897.