## PENDETEKSIAN NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR BERBASIS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE BINERISASI DAN TEMPALE MATCHING
Farida Yusuf*
*) Dosen Pada Jurusan Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri (UIN) Alauddin Makassar
E-mail : faridayusuf19@gmail.com
Abstract : Pendeteksian  nomor  polisi  kendaraan  bermotor  berbasis  citra digital  menggunakan  metode  binerisasi  dan  tempale  matching.    Penelitian ini  bertujuan  untuk  membuat  system  yang  dapat  mendeteksi  plat  nomor polisi  kendaraan  bermotor  berbasis  citra  digital  menggunakan  metode binerisasi  dan  template  matching.  Beberapa  tahapan  yang  akan  dilakukan dalam  pendeteksian  karakter  nomor  polisi  antara  lain,  normalisasi  ukuran karakter dan determinisasi jenis plat dengan melakukan bynarization. Untuk tahap  segmentasi  karakter,  proses  dilakukan  dengan  metode  proyeksi horizontal  dan  vertical  kemudian  dilanjutkan  dengan  teknik  template matching  untuk  memperoleh  karakter  dari  setiap  segmentasi  karakter. Adapun  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  50  citra  uji yang  terdiri  dari  25  plat  berwarna  dasar  hitam,  15  plat  berwarna  dasar kuning  dan  10  plat  berwarna  dasar  merah.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa system dapat melakukan pengenalan karakter pada plat nomor polisi kendaraan bermotor.
Keywords : pengolahan  citra  digital,  binerisasi,  template  matching,  nomor polisi kendaraan bermotor

## PENDAHULUAN
anyaknya  polemik  belakangan  ini  yang  terjadi  dalam  masyarakat menuntut  para  pakar  teknologi  untuk  bisa  membantu  dalam menyelesaikan  masalah  yang  ada.  Perkembangan  teknologi  yang  ada dan  semakin  canggih  diharapkan  mampu  menjadi  alat  yang  digunakan  untuk mengatasi  setiap  masalah  yang  ditemukan.  Dengan  bantuan  teknologi  ini, pemerintah berharap negara bisa semakin maju dan berkembang dengan pesat.
Teknik  pengolahan  citra  dalam  berbagai  pemecahan  masalah  telah diterapkan dengan memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi. Salah satu bentuk implementasi pengolahan citra adalah VLPR ( Vehicle License Plates Recognition ) atau  pengenalan  nomor  polisi  kendaraan.  Telah  banyak  dilakukan  penelitian tentang License  Plates  Recognition dengan  metode  yang  bervariasi.  Untuk wilayah  Indonesia,  plat  nomor  kendaraan  bermotor  mempunyai  beberapa  warna

## B
64 _ Jurnal Teknosains, Volume 11, Nomor 1, Januari-Juni 2017 , hlm. 63 – 70
dan  format  sehingga  membutuhkan  kombinasi  beberapa  metode  untuk mengidentifikasinya.  Selain  itu,  hasil  pengambilan  citra  melalui  kamera memungkinkan  terdapatnya noise dan  kemiringan  posisi  plat  nomor  polisi. Normalisasi karakter sangat dibutuhkan dalam kasus ini.
Ada  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Antara  lain penelitian  tentang  desain  segmentasi  dan  pengenalan  karakter  pada  plat  nomor kendaraan.  Penelitian  ini  difokuskan  ke  proses  segmentasi  dan  pengenalan karakter.  Proses  Segmentasi  memanfaatkan  keberadaan  piksel  putih  dari  citra biner.  Background  plat  memiliki  nilai  0  (hitam)  dan  karakter  memiliki  nilai  1 (putih).  Untuk membedakan karakter huruf dan karakter angka dilakukan dengan membandingkan jarak karakter. (Marlindia, 2011).
Penelitian  lain  yang  telah  dilakukan  dengan  judul  studi  pencocokan  plat kendaraan  dengan methode  phase  only  correlation .  Penelitian  ini  mengajukan penggunaan  Phase  Only  Correlation  (POC)  untuk  pencocokan  citra  plat.  Metode yang digunakan lebih sederhana daripada metode pengenalan plat yang sudah ada, yaitu  dengan  langsung  mencocokkan  suatu  citra  plat  yang  ingin  dikenali (diidentifikasi) dengan citra plat yang ada pada basis data. (Sukma, 2011).
Telah dilakukan juga penbelitian yang membahas tentang pengenalan plat nomor  kendaraan  bermotor.  Penelitian  ini  menggunakan  sampel  pengujian  atas kendaraan  bermotor  yang  memiliki  plat  nomor,  data  image  yang  diperoleh  dan dianalisis  telah  mampu  dipisahkan  atas  nomor  kendaraan  dan  background  layar image yang dikaji.(Totok, 2009).
Dari  pembahasan  di  atas,  terdapat  rumusan  masalah  yaitu  bagaimana mendeteksi  nomor polisi kendaraan bermotor berbasis citra digital  menggunakan metode binerisasi dan tempale matching.
Jenis  citra  digital  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  plat  nomor polisi  kendaraan  bermotor  yang  berlaku  secara  resmi  di  Direktorat  Lalu  Lintas Kepolisian  (DITLANTAS)  RI.    Karakter  yang  diidentifikasi  pada  plat  dibatasi pada  baris  pertama.  Plat  nomor  polisi  kendaraan  yang  akan  dikonversi  yaitu kendaraan bermotor pribadi, dinas pemerintah dan angkutan umum.
Plat  nomor  adalah  salah  satu  jenis  identifikasi kendaraan bermotor.  Plat nomor  juga  disebut  plat  registrasi  kendaraan,  atau  di  Amerika  Serikat  dikenal sebagai  plat  izin  ( license  plate ).  Bentuknya  berupa  potongan  plat  logam  atau plastik  yang  dipasang  pada kendaraan  bermotor sebagai  identifikasi  resmi. (Mellolo, 2011)
Karena  wujudnya  yang  spesifik,  plat  nomor  juga  digunakan  sebagai identifikasi  kendaraan  oleh  banyak  lembaga,  seperti  kepolisian,  perusahaan
Farida Yusuf , Pendeteksian Nomor Polisi Kendaraan Bermotor Berbasis Citra Digital …_ 65
asuransi mobil, bengkel, tempat parkir, dan juga armada kendaraan bermotor. Di beberapa  wilayah  jurisdiksi,  plat  nomor  juga  dipakai  sebagai  bukti  bahwa kendaraan tersebut sudah memiliki izin untuk beroperasi di jalan raya umum, atau juga sebagai bukti pembayaran pajak kendaraan bermotor.
Pengolahan  citra  digital  menunjuk  pada  pemprosesan  gambar  2  dimensi menggunakan  komputer.  Dalam  konteks  yang  lebih  luas,  pengolahan  citra mengacu pada pemprosesan setiap data 2 dimensi. Citra digital merupakan sebuah larik (array) yang berisi nilai-nilai real maupun kompleks yang direpresentasikan dengan deretan bit tertentu. (Darma, 2010)
Terdapat beberapa tahapan yang akan dilakukan dalam proses pengolahan citra  digital,  yaitu: binerization  dan  template  matching. Binerisasi  merupakan suatu teknik yang digunakan dalam proses pemisahan objek dari background nya. Dalam teknik binerisasi, citra digital akan diklafikasikan menjadi dua bagian yaitu objek dan background. (Fauzi, 2012)
Metode template  matching adalah  salah  satu  metode  terapan  dari  teknik konvolusi.  Metode  ini  sering  digunakan  untuk  mengidentifikasi  citra  karakter huruf,  angka,  sidik  jari  ( fingerprint )  dan  aplikasi-aplikasi  pencocokan  citra lainnya.  Secara  umum  teknik  konvolusi  didefinisikan  sebagai  suatu  cara  untuk mengkombinasikan dua buah deret angka yang menghasilkan deret angka ke tiga. (Sangap, 2010)
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mendeteksi    nomor  polisi  kendaraan bermotor  berbasis  citra  digital  menggunakan  metode  binerisasi  dan tempale matching .

## METODE PENELITIAN

## A. Jenis dan Sumber Data
Data  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  gambar  yang diambil dari beberapa sampel yang kemudian gambar tersebut akan dideteksi.

## B. Rancangan Penelitian
Pada  penelitian  ini  dilakukan  perancangan  dari  sistem  yang  dimulai dengan  pengambilan  gambar  kemudian  dilanjutkan  dengan  pemisahan  antara objek  dan  background.  Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses  ini adalah binarization .  Setelah  objek  yang  diinginkan  didapatkan  maka  akan dilanjutkan dengan tahap normalisasi ukuran karakter dan determinisasi jenis plat . Kemudian  dilanjutkan  dengan  menggunakan  metode template  matching. Dari
66 _ Jurnal Teknosains, Volume 11, Nomor 1, Januari-Juni 2017 , hlm. 63 – 70
beberapa tahapan yang dilakukan, akan dilakukan perhitungan untuk segementasi karakter, sebesar apa tingkat akurasi dari metode yang digunakan.

## 1. Tahapan Awal
Tahapan  awal  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan  yaitu  pengambilan gambar melalui kamera,  normalisasi  ukuran karakter dan determinisasi  jenis plat dengan  melakukan bynarization .  Untuk  tahap  segmentasi  karakter,  proses dilakukan  dengan  metode  proyeksi  horizontal  dan  vertical  kemudian  dilanjutkan dengan  teknik template  matching untuk  memperoleh  karakter  dari  setiap segmentasi karakter.

## 2. Tahapan Pengembangan Perangkat Lunak
Tahapan  pengembangan  perangkat  lunak  meliputi  kebutuhan  sistem, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian dan perbaikan sistem. Adapun bagan  dari  tahapan  tersebut  adalah  (1)  Analisis  kebutuhan  yang  meliputi pengumpulan  data  citra  uji  plat  nomor  kendaraan  bermotor,  pemilihan  metode pengolahan  citra  yang  dibutuhkan,  pembuatan  sketsa  tampilan  program.  (2) Perancangan  sistem  yang  meliputi  desain  dan  perancangan  sistem,  pengolahan citra  digital.  (3)  Implementasi  yang  meliputi  implementasi  model  ke  sistem, analisis  menggunakan  penskoran,  identifikasi  nilai  keberhasilan  sistem.  (4) Pengujian dan perbaikan sistem yang meliputi uji coba dan perbaikan sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran  umum  sistem  yang  akan  dikembangkan  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini :
Input Proses
Output Gambar 1 Gambaran Umum Sistem
Pada gambar 1, gambaran umum system inputan citra kendaraan bermotor diambil  dari  citra  uji  pada  penelitian  sebelumnya.  citra  uji  yang  digunakan sebanyak  50  citra  uji  yang  terdiri  dari  25  plat  nomor  kendaraan  bermotor berwarna  dasar  hitam  dengan  tulisan  putih,  15  plat  nomor  kendaraan  bermotor
Citra Kendaraan
Bermotor Sistem pengolahan citra dengan menggunakan algoritma pengolahan citra Hasil pengenalan karakter
Farida Yusuf , Pendeteksian Nomor Polisi Kendaraan Bermotor Berbasis Citra Digital …_ 67
berwarna  dasar  kuning  dengan  tulisan  hitam,  dan  10  plat  nomor  kendaraan bermotor berwarna dasar merah dengan tulisan putih.
Selanjutnya  data  citra  uji  tersebut  diolah  menggunakan  algoritma pengolahan  citra,  yaitu , binerisasi dan  template  matching. Dalam  penelitian  ini, metode  binerisasi  akan  memisahkan  background  dengan  karakter  plat  nomor kendaraan  bermotor.  Tahapan  ini  berfungsi  untuk  mempermudah  proses  pada tahapan selanjutnya yaitu tahapan segmentasi karakter. Hasil dari proses binerisasi kemudian  dipecah-pecah  menjadi  beberapa  karakter.  Kemudian  hasil  dari segmentasi tersebut diambil dengan menggunakan metode template matching.
Tujuan dari proses pengolahan citra adalah untuk menghasilkan citra baru yang lebih baik daripada citra asli dengan jumlah derau/noise yang minimal. Citra yang lebih sederhana ini sangat berperan penting untuk proses-proses selanjutnya.

## A. Proses Pengambilan Gambar
Pengambilan  gambar  merupakan  tahap  awal  yang  harus  dilakukan  dalam penelitian  ini.  Adapun  sampel  uji  yang  digunakan  adalah  sampel  uji  yang  telah digunakan  pada  penelitian  sebelumnya,  yang  berjumlah  50  buah.  Sampel  uji  ini terdiri  dari  25  buah  plat  berwarna  dasar  hitam  tulisan  putih  (kendaraan  pribadi), 15  buah  plat  berwarna  dasar  merah  tulisan  putih  (kendaraan  dinas)  dan  10  buah plat berwarna dasar kuning tulisan hitam (kendaraan umum). Citra yang diperoleh formatnya  dalam  bentuk  JPG  atau  PNG.  Adapun  contoh  sampel  dari  plat  nomor kendaraan ditunjukkan pada gambar 2:
Gambar 2. Contoh Plat Nomor Kendaraan

## B. Proyeksi Vertikal
Tahap  yang  selajutnya  dilakukan  setelah  pengambilan  gambar  adalah proyeksi  vertical.  Proyeksi  vertikal  dari  gambar  adalah  grafik,  yang  merupakan besaran  keseluruhan  dari  gambar  sesuai  dengan  sumbu  y.  Jika  kita  menghitung proyeksi  vertikal  dari  gambar  setelah  penerapan  vertikal  deteksi  tepi  filter, besarnya  titik  tertentu  mewakili  terjadinya  sisi  vertikal  pada  saat  itu.  Kemudian,
68 _ Jurnal Teknosains, Volume 11, Nomor 1, Januari-Juni 2017 , hlm. 63 – 70
proyeksi  vertikal  akan  diproses  sehingga  gambar  berubah  yang  kemudian  dapat digunakan  untuk  lokalisasi  vertikal  dari  plat  nomor.  Proyeksi  vertical  diketahui dengan  cara  memperoleh  nilai  kuantisasi  piksel  berdasarkan  tinggi  citra  (baris). Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pemotongan  gambar  berdasarkan  grafik  hasil proyeksi vertical.

## C. Proyeksi Horizontal
Setelah  tahapan  proyeksi  vertical  dilakukan,  tahap  selanjutnya  adalah proyeksi  horizontal.  Proyeksi  horizontal  merupakan  besaran  keseluruhan  citra dipetakan ke dalam sumbu x. Tahap ini digunakan untuk menentukan batas-batas horizontal  antara  karakter  tersegmentasi.  Proyeksi  horizontal  diketahui  dengan cara  memperoleh  nilai  kuantisasi  piksel  berdasarkan  lebar  citra  (kolom)  Hasil pemotongan gambar berdasarkan proyeksi horizontal dapat dilihat pada gambar 3 di bawah ini :

## Gambar 3. Hasil Proyeksi Horizontal

## D. Binerisasi
Tahapan  selanjutnya  adalah  binerisasi.  Tahapan  ini  bertujuan  untuk memisahkan  antara  objek  dan  backgroundnya.  Citra  masukan  akan  dikonversi terlebih  dahulu  menjadi  citra  biner.  Hasil  dari  proses  ini  adalah  setiap  piksel  di dalam  citra  dipetakan  dalam  dua  nilai,  yaitu  1  dan  0.  Dengan  operasi pengambangan,  obyek  dibuat  berwarna  gelap  (1  atau  hitam)  sedangkan  latar belakang berwarna terang (0 atau putih). Nilai ambang kemudian akan ditentukan dengan  cara  mencari  rata-rata  untuk  setiap  citra.  Sehingga pada  setiap citra nilai ambang tersebut akan berbeda.
Setelah semua piksel diubah menjadi nilai keabuan, pencarian nilai ambang pun dilakukan. Ada beberapa cara untuk menentukan nilai ambang yaitu pertama, dengan  menentukan  langsung  berdasarkan  nilai  tengah  dari  level  keabuan  yaitu 127. Kedua, menentukan suatu nilai tertentu sebagai nilai ambang. Ketiga, dengan menentukan  nilai  rata-rata  ( mean  threshold  value ).  Cara  untuk  menentukan  nilai ambang yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan menentukan nilai rata- rata dari total piksel keabuan dalam citra dan menjadikannya sebagai nilai ambang rata-rata.
Farida Yusuf , Pendeteksian Nomor Polisi Kendaraan Bermotor Berbasis Citra Digital …_ 69
Kemudian  setelah  didapat  nilai  ambang  tersebut  maka  akan  dilakukan perbandingan tiap nilai piksel dari citra keabuan tersebut dengan nilai ambangnya. Jika nilai piksel lebih besar dari nilai ambangnya maka nilai tersebut akan diubah menjadi  0  (piksel  berwarna  hitam).  Sedangkan  jika  yang  ditemukan  sebaliknya yaitu  nilai  pikselnya  lebih  kecil  dari  nilai  ambang  yang  telah  ditentukan  maka nilai piksel tersebut diubah menjadi 1 (piksel berwarna putih).
Hasil dari tahap ini dapat dilihat pada gambar 4 di bawah ini :
Gambar 4 (a) citra masukan dan (b) Hasil Binerisasi Gambar

## E. Template Matching
Setelah  hasil  binerisasi  dilakukan  maka  dilanjutkan  dengan  tahapan segmentasi  karakternya.  Proses  segmentasi  dilakukan  untuk  memperoleh  citra dengan  single  karakter  sehingga  mempermudah  dalam  proses  pengenalan karakter.

## D  D  2  7  0  4  O  S
Gambar 5. Hasil Segmentasi Karakter
Tahap  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  pengenalan  karakter.  Adapun metode  yang  digunakan  yaitu  template  matching.  Tahapan  ini  bertujuan  untuk mengambil  hasil  dari  segmentasi  citra.  Hasil  dari  tahapan  ini  berupa  karakter dengan tipe string. Dapat dilihat pada gambar 6, di bawah ini:
Gambar 6. Hasil Pengenalan Karakter

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  keseluruhan  rangkaian  penelitian  yang  telah  peneliti  lakukan  maka dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  yang  dibuat  telah  berhasil  melakukan
70 _ Jurnal Teknosains, Volume 11, Nomor 1, Januari-Juni 2017 , hlm. 63 – 70
pengenalan  terhadap  50  data  uji  nomor  polisi  kendaraan  bermotor  berbasis  citra digital.  Adapun  beberapa  saran  yang  bisa  diajukan  untuk  penelitian  selanjutnya yaitu:  Agar  citra  dapat  dikenal  dengan  baik,  maka  disarankan  agar  pengambilan gambar  dalam  jarak  yang  lebih  dekat  dan  menggunakan  zooming.  Untuk penelitian selanjutnya diharapkan mampu memaksimalkan metode binerisasi agar hasil pengenalan karakter jauh lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Darma, Putra. (2010). Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi.
Fauzi,  Fahrial  dan  Fitri  Arnia.  (2012). Analisis  Kinerja  Metode  Binerisasi  Pada Proses Pemisahan Text Dari Background Menggunakan Perangkat Lunak OCR . Jurnal Online Teknik Elektro. Universitas Syiah Kuala.
Lilik,  Anifah,  dkk.  (2009). Pengenalan  Plat  Mobil  Indonesia  Menggunakan Learning  Vector  Quantization. Surabaya  :  Jurnal  Fisika  Dan  Aplikasinya Volume 5 Nomor 1.
Marlindia,  Sari  Ike.  (2011). Desain  Segmentasi  dan  Pengenalan  Karakter  Pada Plat Nomor Kendaraan . Bandung:  Prosiding Konferensi  Nasional  ICT-M Politeknik Telkom (KNIP).
Mellolo,  Ottopianus.  (2011). Pengenalan  Plat  Nomor  Polisi  Kendaraan Bermotor. Thesis. Program  Studi  Teknik  Elektro.  Program  Pascasarjana. Universitas Hasanuddin Makassar
Murdianto, Arie. (2007). Ekstraksi Fitur Wajah. FASILKOM UI.
Rastegar,  Saeed  et  al.  (2009). An  intelegent  control  system  using  an  efficient licanse  plate  location  and  recognition  approach .  International  Journal  of Image Processing (IJIP) Vol.3, Issue  5.
Sukma,  Putri  Listia  dan  Roslidar  Fitri  Arnia.  (2011). Studi  Pencocokan  Plat Kendaraan Dengan Metode Phase Only Correlation . Banda Aceh : Jurnal Rekayasa Elektrika Vol. 9 No. 4.
Sangap, Mulyadi, dkk. (2010). Pengujian Hasil Template Matching Untuk Deteksi Posisi Mata Menggunakan Receiver Operating Characteristic (ROC).
Totok,  Chamidy  (2009). Deteksi  Plat  Nomor  Kendaraan  Berbasis  Computer Vision Dan Image Processing Dengan Automatic Object Extraction Untuk Area Parkir Kendaraan . Malang : Prosiding SENTIA.