## DETEKSI KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE OPTICAL CHARACTER RECOGNITION (OCR)
Ahmad Rizalul Hanif 1* , Emir Nasrullah 2 , F.X.Arinto Setyawan 3
1,2,3 Jurusan Teknik Elektro; Universitas Lampung; Jl.Prof.Sumantri Brojonegoro No.1,Bandar Lampung
Riwayat artikel; Received: 1  Desember   2022 Accepted: 27  Desember  2022 Published: 15 Januari  2023

## Keywords:
Plat Nomor Kendaraan, Optical Character Recognition, Tesseract-OCR
Corespondent Email: arhanif08.ah@gmail.com
How to cite this article :
Ahmad (2023). Deteksi Karakter Plat Nomor Kendaraan Dengan Menggunakan Metode Optical Character Recognition (OCR) . Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan , 11(1).
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstract. Plat nomor kendaraan merupakan salah satu bentuk identitas dari suatu kendaraan bermotor. Plat nomor kendaraan terdiri dari kombinasi huruf dan  angka  yang  mengandung  informasi  baik  kode  daerah  dan  lainnya. Informasi tersebut tentunya penting untuk mengidentifikasi suatu kendaraan satu  dengan  yang  lainnya.  Maka  dari  itu  informasi  tentang  plat  nomor kendaraan  haruslah  tersaji  dengan  mudah  dan  cepat.  Pada  penelitian  ini, dibangun sebuah sistem untuk memudahkan dalam mendeteksi dan membaca plat nomor kendaraan bermotor berdasarkan nomor kendaraan yang diambil secara  langsung  menggunakan  kamera.  Nomor  kendaraan  diidentifikasi dengan cara Optical Character Recognition (OCR) menggunakan tesseract- ocr .  Proses  identifikasi  diawali  dengan  pengambilan  citra  melalui  kamera webcam .  Selanjutnya  dilakukan  proses  segmentasi,  ekstraksi  ciri  dan pengenalan  karakter.  Untuk  mengenali  karakter  pada  nomor  kendaraan, dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan  metode  OCR.  Berdasarkan  hasil data  penelitian,  diketahui  persentase  keberhasilan  pada  jarak  150cm  yaitu 93,3%, jarak 200cm yaitu 80% dan pada jarak 250cm yaitu 46,6%. Pengaruh Jarak kamera dan juga ukuran dari plat nomor kendaraan berpengaruh dalam deteksi dan pembacaan karakter plat nomor kendaraan, semakin jauh kamera maka semakin kecil persentase keberhasilannya.
Abstract: One way a motorized vehicle might be identified is by its license plate. The car number plate is made up of letters and numbers that include the area code as well as other details. This information is unquestionably crucial for  matching  up  vehicles.  Therefore,  it  is  necessary  to  display  information regarding automobile license plates clearly and swiftly. In this study, a system was developed based on the vehicle number directly captured by the camera to  make  it  simpler  to  recognize  and  read  motorized  vehicle  license  plates. Optical character recognition (OCR) was used to locate the car number. The first step in the identifying process is to capture an image using a webcam. Segmentation,  feature  extraction,  and  character  recognition  are  further processes that are carried out. The OCR approach is used in a classification process  to  identify  the  characters  on  the  vehicle  number.  Based  on  the research data, there was a 93.3% success rate at a distance of 150 cm, an 80% success rate at a distance of 200 cm, and a 46.6% success rate at a distance of 250 cm. The detection, effect of camera distance and also the size of the vehicle  number  plate  has  an  effect  on  the  detection  and  reading  of  vehicle number plate characters, the farther the camera is, the smaller the percentage of success.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
1. PENDAHULUAN
Pesatnya perkembangan ilmu pengetahuan  dan  teknologi  di  berbagai  bidang telah mendorong manusia untuk mengembangkan alat-alat baru saat ini. Dengan pesatnya perkembangan teknologi otomasi atau sistem  cerdas,  manusia  menciptakan  alat  atau sistem  yang  bertujuan  untuk  memudahkan pekerjaan  manusia  secara  otomatis,  cepat  dan efisien.  Salah  satu  perkembangan  teknologi yang  paling  berkembang  melibatkan artificial intelligence (AI)  atau  kecerdasan  buatan. Kecerdasan  Buatan  (AI)  adalah  studi  tentang bagaimana  komputer  dapat  melakukan  hal-hal yang  saat  ini  dikuasai  manusia.  Adanya artificial  intelligence (AI)  atau  kecerdasan buatan diharapkan dapat memberikan kecerdasan  mesin  agar  dapat  berpikir  seperti manusia.
Optical  Character  Recognition (OCR) adalah  teknik  di  bidang image  processing dan computer vision yang bertujuan untuk mengubah  gambar  huruf  atau  angka  menjadi karakter  untuk  identifikasi.  Sistem  pengenalan karakter  ini  dapat  meningkatkan  fleksibilitas atau  fungsionalitas  dan  kecerdasan  sistem komputer. Dengan pemikiran ini, dikembangkan  sistem  pengenalan  kendaraan yang menggunakan teknologi Optical Character Recognition (OCR) untuk mengenali pelat nomor kendaraan dengan benar.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengembangkan  program  pengenalan  dan pembacaan  plat  nomor  kendaraan  secara realtime menggunakan metode optical character recognition (OCR).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Kajian Pustaka
Beberapa  penelitian  sebelumnya  mengenai dengan  deteksi  plat  nomor  kendaraan  yang dilakukan  oleh [1]  menyimpulkan  bahwa penetian  ini  dikembangkan  sebuah  sistem pendeteksi posisi plat nomor kendaraan dengan warna  hitam  yang  ditampilkan  melalui  GUI Matlab yang menggunakan metode transformasi hough dan hit or miss .
Berdasarkan  hasil  penelitian  didapatkan  hasil pendeteksian tingkat keberhasilan sebesar 76% untuk  nilai threshold 0,75,  72%  untuk  nilai threshold 0,8  dan  48%  dengan  nilai threshold 0,85.  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan
oleh [2] menyimpulkan bahwa dalam penelitian ini  dengan  menggunakan  matlab  dan  dengan metode connected component ananysis berhasil melakukan  proses  segmentasi  plat  dengan cukup  tepat  yakni  sebesar  95,52%  dan  untuk segmentasi karakter sebesar 94,98%. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh [3] menyimpulkan bahwa pada penelitian ini telah berhasil menerapkan teknologi Optical
Character Recognition (OCR) untuk mengenali plat  nomor  kendaraan  pada  sistem  parkir dengan  keberhasilah  rata-rata  diatas  90%. Penelitian yang dilakukan oleh [4] menyimpulkan bahwa pada penelitian ini dibuat software untuk  mendeteksi  plat  nomor kendaraan  bermotor  yang  melanggar  di traffic light dengan  kamera  sebagai  pembaca  plat kendaraan. Dari 10 percobaan, dapat diakumulasikan  tingkat  keberhasilannya  yaitu sebesar 71,31%. Penelitian yang dilakukan oleh [5]  menyimpulkan  bahwa,  Dengan  hasil penelitian dengan metode template maching ini dapat digunakan untuk mendeteksi angka pada plat nomor kendaraan dengan membandingkan jumlah  pixel-pixel  yang  sama  antara  template database  dengan  template  inputan  meskipun diperlukan  template  database  yang  cukup banyak.  Hasil  pengujian  aplikasi  pengenalan angka  pada  plat  nomor  dengan  menggunakan 34  data  uji  menunjukkan  bahwa  aplikasi  yang dibuat dapat menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6] menyimpulkan bahwa, sistem ini adalah untuk merancang  dan  mengembangkan  teknik  dan algoritma  pemrosesan  gambar  yang  efisien untuk lokalisasi plat nomor dalam gambar yang diambil, segmentasi karakter dari plat nomor itu dan  pengenalan  masing-masing  karakter  dari bagian  tersegmentasi  menggunakan Computer Vision .  Sistem  ini  telah  diimplementasikan dalam library bernama Beagle  Bone  Black dengan  dukungan  OpenCV  dan  bahasa pemrograman  python.  Banyak  aplikasi  bisa dikembangkan menggunakan sistem ini seperti keamanan,  kecepatan  jalan  raya  deteksi, pelanggaran  ringan,  identifikasi  teks  tulisan tangan,  mendeteksi  mobil  curian,  dan  sistem pengumpulan  tol  otomatis.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  [7]  menyimpulkan  bahwa, tujuan  akhir  dari  sistem  ini  adalah  untuk membangun dan membuat prosedur pemrosesan  gambar  yang  efisien  dan  teknik untuk  memposisikan  plat  lisensi  dengan
menggunakan  metode  K-NN  algoritma  dan bahasa pemrograman python. Automatic Vehicle  License  Plate  Recognition (AVLPR) memiliki kekurangan karena banyak gangguan, seperti cahaya dan kecepatan kendaraan.

## 2.2 Optical Character Recognition (OCR)
Optical  Character  Recognition (OCR) adalah  salah  satu  teknik  pada  bidang pengolahan  citra  dan computer  vision yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi  citra  huruf atau pun angka yang dikonversi menjadi bentuk file tulisan.  Sistem  pengenal  huruf  ini  dapat meningkatkan  fleksibilitas  atau  kemampuan dan  kecerdasan  sistem  komputer.  Sistem pengenal  huruf  yang  cerdas  sangat  membantu usaha  besarbesaran  yang  saat  ini  dilakukan banyak pihak yakni usaha digitalisasi informasi dan    pengetahuan,  misalnya  dalam  pembuatan koleksi  pustaka  digital,  koleksi  sastra  kuno digital, dan lain-lain.
Secara  umum,  proses  ini  menggunakan beberapa tahap yaitu : 1. File input Memasukkan file yang  akan  diolah  denagn format *.bmp atau *.jpg 2. Presprocessing Preprocessingg adalah proses yang bertujuan untuk menghilangkan bagian-bagian dari suatu citra yang tidak diperlukan pada gambar input pada proses selanjutnya.
3. Segmentation Segmentation merupakan suatu proses untuk memisahkan  suatu  area  pengamatan  ( region ) pada setiap karakter yang dideteksi. 4. Normalization Normalization merupakan  suatu  proses untuk merubah suatu dimensi region dari setiap karakter dan ketebalan karakter.
5. Feature extraction
Feature  extraction adalah  suatu  proses untuk  mengambil  suatu  ciri  tertentu  dari karakter yang diamati.
6. Recognition Recognition merupakan  suatu  proses  untuk mengenali  karakter  yang  diamati  dengan  cara membandingkan  ciri-ciri  dari  suatu  karakter yang  diperoleh  dengan  ciri-ciri  karakter  yang ada pada basis data yang ada[8].

## 2.3 Tesseract-OCR
Tesseract  OCR  adalah library yang  biasa digunakan dalam pemrosesan suatu citra biner menjadi  teks. Library ini  dapat  digunakan secara  langsung,  atau  (untuk  pemrogram) menggunakan  API  untuk  mengekstrak  teks yang  dicetak  dari  gambar.  Tesseract  tidak memiliki  GUI  bawaan,  tetapi  ada  beberapa yang  tersedia  dari  halaman  Pihak  Ketiga. Tesseract kompatibel  dengan  banyak  bahasa pemrograman  dan  kerangka  kerja  melalui pembungkus yang dapat ditemukan di sini. Ini dapat digunakan dengan analisis tata letak yang ada  untuk  mengenali  teks  dalam  dokumen besar,  atau  dapat  digunakan  bersama  dengan detektor  teks  eksternal  untuk  mengenali  teks dari gambar satu baris teks.
Proses  pembacaan  karakter  dari tesseract- ocr yaitu  menggunakan  metode  algoritma matrix matching dan ekstraksi fitur . Berikut ini akan dijelaskan  arsitektur dari tesseract-ocr.
Gambar  2.1 Arsitektur  mesin tesseract-ocr
Gambar 2.1 menunjukkan arsitektur Tesseract yang dapat dijelaskan yaitu
Tesseract  dirancang  untuk  mengenali  teks putih  di  atas  latar  hitam  dan  teks  hitam  di atas  latar  putih.  Hal  ini  menyebabkan rancangan mengarah pada analisis komponen  terhubung  atau connected component (CC)  dan  operasi  pada outline komponen.  Langkah  pertama,  setelah analisis  CC  ialah  menemukan blob pada
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
region  teks.  Sebuah  blob  merupakan  unit putatif  yang  dapat  diklasifikasikan,  yang mana bisa satu atau lebih komponen-komponen yang  saling  tumpang  tindih  secara  horizontal. Dalam  Bahasa  Inggris,  terdapat  beberapa karakter  (misalnya  ©  dan  ®)  yang  memiliki lebih dari 2 level outline. Setelah memutuskan outline  mana  yang  membentuk blob ,  pencari baris  teks  mendeteksi  (hanya  horizontal)  baris teks berdasarkan karakter-karakter yang berdekatan  saling  tumpang  tindih  secara vertikal  pada  sebuah  baris  teks.  Setelah menemukan  baris   teks,  pendeteksi fixed-pitch memeriksa fixed  pitch  layout karakter,  dan menjalankan satu dari dua algoritma segmentasi yang  berbeda  berdasarkan  keputusan  fixed pitch.  Sebagian  besar  proses  pengenalan berjalan  pada  setiap    kata  secara  independen, diikuti tahap resolusi fuzzy-space akhir, di mana ruang tidak pasti diputuskan.[9]

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian
Waktu pelaksanaan penelitian ini yaitu dimulai pada  bulan  Desember  2021  sampai  bulan  Mei 2022 yang bertempat di Laboratorium Terpadu Teknik  Elektro,  Jurusan  Teknik  Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Lampung.

## 3.2 Alat dan Bahan
Adapun alat dan bahan yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah :
a. 1 unit kamera Webcam Gucee HD98
1080p
b. 1 unit tripod
c. 1 unit laptop ASUS TUF FX504 core i7
d. Perangkat lunak Pycharm
e. Library OpenCV
f. Library Tesseract OCR

## 3.3 Prosedur Penelitian
Adapun  prosedur  penelitian  ini  dibuat  dengan menggunakan  digram  alir  agar  mempermudah dan  memperjelas  langkah-langkah  apa  yang akan  dikerjakan  dalam  penelitian  ini.  Seperti pada gambar 3.1 sebagai berikut :
MULAI STUDI LITERATUR PERANCANGAN SISTEM A PENGUJIAN SISTEM PENGAMBILAN DATA ANALISIS KESIMPULAN SELESAI APAKAH SISTEM BERJALAN ? TIDAK A YA

## Gambar 3.1 Diagram alir penelitian

## 3.4 Metode Penelitian
Metode pada penelitian ini digambarkan dalam diagra alir pada gambar 3.1 berikut ini:
Mulai Input Thresholding Grayscaling Noise Filtering Segmentasi Hasil Selesai A A Gambar 3.2 Diagram alir pengenalan plat nomor kendaraan
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  plat  nomor  kendaraan  berjumlah
15  sample  dengan  berbagai  warna  plat  nomor kendaraan  dan  jenis  kendaraan  Adapun perhitungan  persentase  keberhasilan  tiap  plat nomor kendaraan dan total persentase keselurahan yaitu sebagai berikut.
1) Perhitungan  akurasi  pendeteksian  karakter pada setiap plat nomor kendaraan
A 1 = P Q x100%
Dimana : A 1 : Merupakan total persentase keberhasilan dalam pendeteksian karakter plat nomor kendaraan
P   : Merupakan jumlah karakter benar
Q  : Merupakan total jumlah karakter dalam satu
plat kendaraan
2) Perhitungan  akurasi  dari  total  seluruh pengujian plat nomor kendaraan
A 2 = T M x100%
Dimana : A 2 : Merupakan total persentase seluruh pengujian plat nomor kendaraan T  : Merupakan jumlah data plat nomor yang persentase keberhasilan 100% M : Merupakan jumlah sample plat nomor kendaraan yang diuji Adapun hasil penelitian sebagai berikut: a. Pengujian Plat Nomor Kendaraan Berikut  ini  data  hasil  yang  diakibatkan  jarak kamera  dan  plat  nomor  kendaraan    untuk mengetahui pengaruhnya.
a. Jarak 150 Cm
No Gambar plat kendaraan Karakter yang dibaca Persentas e keberhas ilan 1 BE1633A AD 100% 3 BG6960D 87,5% 4 F3694AV K 100% 6 B8731ILC 100%
7
BE3211IL 100% 8 AA4487JR 100%
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Ahmad dkk
1 0
BE2484DF 100% 1 1
BE5545O Q
100%
1 4 B6633PEO 100%
Tabel 1 data hasil plat nomor kendaraan dengan jarak 150Cm
Dari  tabel  diatas  menunjukkan  data  hasil percobaan dengan jarak 150Cm Total  tingkat  akurasi  penerjemah  plat  nomor kendaraan pada jarak 150Cm sebesar
A 2 = T M x100%
A 2 = 14 15 x100% = 93,3%
Dari  hasil  yang  didapat  pada  jarak  150Cm, didapatkan  persentase  keberhasilan  total  yaitu sebesar 93.3%.
b. Jarak 200 Cm
No Gambar plat kendaraan Karakter yang dibaca Persentas e keberhasi lan 1 BE1633A AD 100% 3 BG6960D 87,5% 4 F3694AV K 100% 6 B8731ILC 100% 7 BE3211IL 100%
8 AA4487JR 100%
1 0 BE2484DF 100% 1 1 BE5545O O
87,5%
1 2 BE8709EE 100% 1 4
B6633PEO 100%
Tabel 2 data hasil plat nomor kendaraan dengan jarak 200 Cm
Dari  tabel  diatas  menunjukkan  data  hasil percobaan dengan jarak 200Cm Total  tingkat  akurasi  penerjemah  plat  nomor kendaraan pada jarak 200Cm sebesar
A 2 = T M x100%
A 2 = 12 15 x100% = 80%
Dari  hasil  yang  didapat  pada  jarak  200Cm, didapatkan  persentase  keberhasilan  total  yaitu sebesar 80%.
c. Jarak 250 Cm No Gambar plat kendaraan Karakter yang dibaca Persentas e keberhas ilan 1 BE1633A AD 100% 3 BG6960D 87,5% 4 F3694AV K 100%
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
6 B8731ILC 100% 7 BE3211IL 100% 8 AA4487JR 100%
1 0 (Tidak Terdeteksi)
0% 1 1 (Tidak Terdeteksi)
0%
1 2 (Tidak Terdeteksi)
0% 1 4 (Tidak Terdeteksi) 0%
Tabel 3 data hasil plat nomor kendaraan dengan jarak 250 Cm Dari  tabel  diatas  menunjukkan  data  hasil percobaan dengan jarak 250Cm
Tingkat  akurasi  penerjemah  plat  nomor kendaraan pada jarak 250Cm sebesar
A 2 = T M x100% A 2 = 7 15 x100% = 46,6%
Dari  hasil  yang  didapat  pada  jarak  250Cm, didapatkan  persentase  keberhasilan  total  yaitu sebesar 46,6%.

## 5. KESIMPULAN
Setelah dilakukan pengujian terhadap penelitian ini,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa telah terealisasi program deteksi dan membaca karakter  plat  nomor  kendaraan  dengan menggunakan  metode Optical  Character Recognition
(OCR)
dengan tingkat keberhasilan pada berbagai jarak yaitu sebesar 150cm  sebesar  93,3%,  pada  jarak  200cm sebesar  80%  dan  pada  jarak  250cm  sebesar 46,6%.

## 1. UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  Dosen  Pembimbing yang telah membantu dalam menyempurnakan skripsi ini. Terimakasih juga kepada orang tua yang selalu mendukung dalam hal apapun.

## 2. DAFTAR PUSTAKA
[1]Puspito,Yuda.2018.”Deteksi Posisi  Plat
Nomor  Kendaraan  Menggunakan  Metode Transformasi Hough Dan Hit Or Miss ”.Jurusan Teknik  Elektro.  Fakultas  Teknik.  Universitas Lampung. Lampung.
[2]Ruslianto,Ikhwan.,Harjoko,Agus. 2017.
“Pengenalan  Karakter  Plat  Nomor  Mobil
Secara Real  Time ” . Jurusan  ilmu  komputer. Fakultas  FMIPA.  Univesitas  Gadjah  Mada. Yogyakarta.
[3]Kusumawati,  Kiki.  2017.  “Penerapan Teknologi Optical  Character  Recognition Untuk  Mendeteksi  Plat  Nomor  Kendaraan”. Jurusan  Sistem  informasi.  Fakultas  Teknik. Universitas Satya Negara Indonesia. Jakarta.
[4]Lamanele,Marselinus Amalia., Permata S,Diana Putri,. F Guguntu,Muh.Ridha,
Pambudi,Wahyu  Setyo.  2018.  “ Software Pendeteksi  Plat  Nomor  Kendaraan  Bermotor Untuk  Pelanggaran Traffic  Light Dengan Menggunakan  Kamera”.  Fakultas  Teknik. Institut Teknologi Adhi Tama. Surabaya.
[5]Pranadipa,Rendra,.Novitasari,Vika,.Kurnia wati,Maya. 2014. “Pengenalan Angka Pada Plat Nomor  Dengan  Metode Template  Matching ”. Teknik  Informatika.  Universitas  Brawijaya. Malang.
[6]Uma,S.,Sharmila,M.,2016.” Implementation Of  License  Plate  Recognition  System  In  Arm Cortex  A8  Board” .  Department  of  Electrical and Electronics Engginnering.
Anna University. India.
[7]Samartaray,Milan.,  Biswar,Anil  Kumar., Singh,Debabrata.  2021.  ” Optical  Character Recognition  (OCR)  based  Vehicle’s  License Plate Recognition System
[8]Sofani,  Rachmah.  2009.  “Sistem  OCR”, http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?option= com_content&view=article&id=413:sistem- ocr&catid=15:pemrosesan-sinyal&Itemid=14
[9]Smith,Ray. An  Overview  of  the  Tesseract OCR
Engine https://ieeexplore.ieee.org/document/4376991. Diakses tanggal 7 Agustus 2022