Volume 5 Nomor 1, Juni 2022 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## DETEKSI DAN PENGENALAN PLAT KARAKTER NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN OPENCV DAN DEEP LEARNING BERBASIS PYTHON

## DETECTION AND RECOGNITION OF VEHICLE NUMBER CHARACTER PLATE USING PYTHON-BASED OPENCV AND DEEP LEARNING
Mochammad Zakiyamani 1 , Trisiwi Indra Cahyani 2 , Dwiza Riana 3 , Sri Hardianti 4
1,2,3,4 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri mochzy@gmail.com

## ABSTRACT
The  character  recognition  system  on  Indonesian  vehicle  license  plates  provides  an  alternative  vehicle  plate character recognition using the Convolutional Neural Network (CNN) method to recognize objects in images like humans by learning on a computer using an artificial neural network. Recognition of Indonesian vehicle number plate characters is one type of  deep learning  because it can recognize various characters of  letters and numbers. The purpose of  the research is to  provide a solution  to  make it easier for parking  attendants, which in particular is still done manually recording the number, so that it can be done automatically by the system  directly  detecting  the  character  of  the  vehicle  number  and  also  reducing  human  error.  The  result  of this  research  is  that  the  existing  system  on  the  computer  can  recognize  the  characters  on  the  Indonesian vehicle number plates that we have entered. The data used in this study were 40 car images and 36 character classes consisting of  letters and numbers. The results of  the accuracy of  vehicle plate testing with the CNN method are with an accuracy rate of 96% with an error rate of 11.78%.
Keywords : Detection, Image Segmentation, Recognition, WpodNet, Deep Learning, CNN

## ABSTRAK
Sistem pengenalan karakter pada plat nomor kendaraan Indonesia memberikan alternatif pengenalan karakter plat  kendaraan  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network  (CNN) untuk  mengenali  objek  pada gambar selayaknya manusia dengan pembelajaran pada sebuah komputer dengan menggunakan jaringan saraf tiruan. Pengenalan karakter plat nomor kendaraan Indonesia merupakan salah satu jenis deep learning karena dapat  mengenali  berbagai  karakter  huruf  dan  angka.  Tujuan  dari  penelitian  dapat  memberikan  solusi  agar memudahkan  kepada  petugas  parkir  yang  khususnya  masih  dilakukan  secara  manual  pencatatan  nomornya, sehingga dapat dilakukan secara otomatis oleh sistem langsung di deteksi karakter nomor kendaraan tersebut dan  juga  mengurangi human  error .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  yang  sudah  ada  pada  komputer dapat  mengenali  karakter  pada  plat  nomor  kendaraan  Indonesia  yang  sudah  kita  masukkan.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  40  citra  mobil  dan  36  kelas  karakter  yang  terdiri  dari  huruf  dan angka. Hasil akurasi pengujian plat kendaraan dengan metode CNN yaitu dengan tingkat akurasi mencapai 96 % dengan tingkat kesalahan 11,78%.
Kata Kunci : Deteksi, Segmentasi Citra, Pengenalan, WpodNet , Deep Learning , CNN.

## PENDAHULUAN
Sistem  pengenalan  citra  digital  plat nomor kendaraan dapat dilakukan menggunakan teknik pengenalan pola. Penerapan  yang  menggunakan  pengenalan nomronya,  sehingga  dapat  dilakukan  secara otomatis  oleh  sistem  langsung  di  deteksi karakter  nomor  kendaraan  t  ersebut  sampai dengan pengenalan karakter pada plat nomor kendaraan(Abidin, T. F., et al., 2018). Proses pengenalan  plat  kendaraan  semaksimal mungkin  harus  dapat  diimplementasikan pada  kondiri  citra  yang  kompleks  dengan berbagai  sudut  pengambilan  Citra.  Berbagai penelitian lain terkait pengenalan nomor plat kendaraan bermotor telah dilakukan diantaranya  oleh  Chao,  et  all.  Yang melakukan pengenalan nomor polisi kendaraan  pada  kendaraan  roda  empat. Penelitian ini  dilakukan  dengan menerapkan metode extremal region dan hybrid discriminative restricted Boltzmann
machine. Selain itu penelitian juga sebelumnya  telah  dilakukan  oleh  Sutar  dkk (2019)  yang  melakukan  pengenalan  nomor plat  kendaraan  dengan  meningkatkan  proses segmentasi.  Penelitian  tersebut  mampu mendeteksi  dan  mengenali  nomor  plat kendaraan  secara  baik.  Penelitian  tersebut juga  difokuskan  pada  kendaraan  roda  empat dengan mengambil citra belakang kendaraan tersebut.  Meskipun  penelitian  mengenai deteksi pelat nomor kendaraan telah mengembangkan  berbagai metode,  Sebagian besar  penelitian  memiliki  keterbatasan, seperti  kondisi  pencahayaan  yang  harus sempurna, kecepatan kendaraan yang dibatasi,  serta  menyesuaikan  jarak  antara kamera  dan  kendaraan  (Gou,  C.,  et  al.,  . 2015; Huu, P. N., et al., 2020; Naren. B., R., et al., 2019)
Selain itu pengenalan jenis-jenis kendaraan  dapat  digunakan  teknik  deep learning.  Salah satu  teknik  deep  learning  yang banyak digunakan adalah Convolutional
Neural  Network  (CNN)  yang  mampu mengenali jenis-jenis kendaraan( Arrofiqoh, E. N., &
Harintaka,  H.,  2018 ).  Deep  learning merupakan  algoritma  jaringan  saraf tiruan  yang  menggunakan  data  sebagai masukkan  dan  memprosesnya  dengan menggunakan sejumlah lapisan tersembunyi.  Setelah  itu  melakukan transformasi nonlinier dari data masukan  untuk  menghitung  nilai keluaran. Penelitian mengenai pengenalan  karakter  pada  plat  nomor kendaraan terus mengalami perkembangan. Dimulai dengan
penelitian untuk deteksi lokasi plat(David,  D.,  2015;  Silva,  S.  M.,  & Jung. 2018).
Beberapa  penelitian  mengenai pengolahan citra dengan menggunakan metode  CNN  mendapatkan  hasil akurasi  yang  bagus,  yaitu  penelitian yang  dilakukan  oleh  Rismiyati  untuk sortasi  salak  ekspor  berbasis  citra digital.  Hasil  akurasi  yang  didapatkan yaitu  dengan  satu  lapisan  konvolusi adalah  81,5%  dan  didapatkan  nilai akurasi  sebesar  70,7%  dengan  dua lapisan konvolusi. Penelitian menggunakan CNN juga dilakukan oleh Arrofiqoh dan Harintaka untuk klasifikasi  tanaman  pada  citra  resolusi tinggi.  Hasil  pengujian  menghasilkan akurasi  sebesar  100%  terhadap  data latih.  Pengujian  terhadap  data  validasi menghasilkan  akurasi  sebesar  93%  dan akurasi  terhadap  data  uji  sebesar  82%. Penggunaan  CNN  dengan  7  lapisan untuk  pengenalan  wajah  menghasilkan tingkat  akurasi  mencapai  98,57%  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Santoso dan  Ariyanto.  Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Rokhana,  Priambodo, Karlita,  Sunarya,  Yuniarno,  Purnama, dan Purnomo (2019) menggunakan lima
rancangan  arsitektur  CNN  dalam  pengenalan kontur  tulang  dan  klasifikasi  tulang  yang patah.  Hasil  uji  coba  pada  penelitian  tersebut memiliki akurasi 95,3%, sensitivitas  95%, dan specificity 96%.  Pada  penelitian  mengenai penggunaan CNN untuk mengklasifikan citra makanan  tradisional  telah  dilakukan  oleh Rohim,  Sari,dan  Tibyani.  Arsitektur  model CNN  yang  dibuat  pada  penelitian  tersebut dapat mengklasifikan citra makanan tradisional  dengan  nilai  73%  presisi,  69% recall  dan  69%  Fscore(Rohim,  A.,  et  al., 2019).

## METODE
Pada
penelitian ini peneliti menggunakan  library  OpenCV  dimana OpenCV  (Open  Source  Computer  Vision Library)  adalah  sebuah  library  open  source yang  dikembangkan  oleh  intel  yang  fokus untuk  menyederhanakan  programing  terkait citra  digital.  Di  dalam  OpenCV  sudah mempunyai  banyak  fitur, antara  lain  : pengenalan  wajah,  pelacakan  wajah,  deteksi wajah,  Kalman  filtering,  dan  berbagai  jenis metode  AI  (Artificial  Intellegence).  Dan menyediakan  berbagai  algoritma  sederhana terkait  Computer  Vision  untuk  low  level  API. OpenCV  merupakan  open  source  computer vision  library  untuk  bahasa  pemrograman C/C++,  dan  telah  dikembangkan  ke  phyton, java,  matlab.  Dalam  penelitian  ini  juga menggunakan model Wpod-net, dimana model ini  dapat  mendeteksi  plat  nomor  kendaraan yang  pada  dasarnya  berbentuk  persegi  dan objek  planar,  yang  dipasang  pada  kendaraan untuk tujuan identifikasi. Untuk memanfaatkan bentuknya, diusulkan sebuah model CNN yang disebut  Warped  Planar  Object  Detection Network. Jaringan ini belajar untuk mendeteksi plat nomor dalam berbagai distorsi yang  berbeda  dan  koefisien  regresi  dari transformasi  affine  yang  “mengurai”  plat nomor yang terdistorsi menjadi bentuk persegi yang  menyerupai  tampilan  frontal.  Meskipun proyeksi  perspektif  planar  dapat  dipelajari
daripada transformasi affine, pembagian yang terlibat dalam transformasi perspektif  mungkin  menghasilkan  nilai- nilai kecil dalam penyebut, dan karenanya menyebabkan ketidakstabilan numerik( Primartha, R., 2018) . WPOD-NET dikembangkan menggunakan  wawasan  dari  YOLO, SSD, dan Spatial Transformer
Networks  (STN).  YOLO  dan  SSD melakukan  deteksi  dan  pengenalan beberapa objek dengan cepat sekaligus, tetapi mereka tidak memperhitungkan transformasi spasial,  hanya  menghasilkan  kotak pembatas persegi untuk setiap deteksi(Santoso & Gunawan Ariyanto, 2018). Sebaliknya, STN dapat digunakan  untuk  mendeteksi  daerah non-persegi teknik, namun, STN tidak dapat
menangani beberapa transformasi  pada  saat  yang  sama, hanya  melakukan  satu  transformasi spasial  pada  seluruh  input.  Berikut proses  kerja  dari  model  Wpod-net pada  gambar  1.  dan  detail  arsitektur WpodNet pada gambar 2.
Gambar 1. Proses Kerja model Wpod-net
Gambar 2. Detail Arsitektur Wpod-net
Untuk  selanjutnya  peneliti  melatih model  data  menggunakan  model  neural network.  Ada  berbagai  macam  arsitektur Neural  Network  terkemuka  yang  dapat  Anda pilih  untuk  melatih  model  Anda  (misalnya ResNet,  VGG,  DenseNet,  Inception,  dll.), masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya  sendiri.  Pada  penelitian  ini peneliti  menggunakan  MobileNets.  Model  ini sendiri  merupakan  salah  satu  arsitektur convolutional  neural  network  (CNN)  yang dapat  digunakan  untuk  mengatasi  kebutuhan akan  computing  resource  berlebih  sehingga lebih ringan dengan akurasi yang sangat baik.

## Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan pengumpulan  data.  Pertama  data  yang digunakan  dalam  penelitian  berjumlah  40 citra  pelat  nomor  mobil  Indonesia  yang  di ambil langsung menggunakan kamera handphone  dengan  spesifikasi  kamera  12 megapixel  pada  lokasi  parkir  kantor  dan jalan  raya.  Meskipun  Sebagian  besar penelitian  memiliki  keterbatasan,  seperti kondisi  pencahayaan  yang  harus  sempurna, kecepatan  kendaraan  yang  dibatasi,  serta menyesuaikan  jarak  antara  kamera  dan kendaraan.  Setelah  data  Citra  terkumpul kemudian masing-masing
Citra yang berada di kamera handphone di download kemudian diberikan label  pada  setiap  Citra.  Kedua  dataset  citra karakter  huruf  dan  angka  yang  terdiri  dari 34.575  citra  dibagi  menjadi  36  kelas karakter.  Sesuai  yang  ditunjukan  oleh  tabel 1.
Tabel 1. Data Awal Plat Nomor Kendaraan

## Alur Kerja
Ada  beberapa  tahapan  yang dilakukan  pada  proses  pengolahan citra  ini  dibagi  dalam  tiga  proses untuk mendeteksi plat nomor kendaraan  Indonesia  yang  terdiri  dari A.  Deteksi,  B.  Segmentasi  dan  C. Pengenalan
Gambar 3. Alur proses deteksi dan segmentasi plat nomor

## A. Deteksi
Deteksi  plat  nomor  kendaraan menggunakan model Wpod-net dengan  menggunakan  fungsi  untuk membaca Citra kemudian
mengubahnya  menjadi  RGB  dan menormalkan  data  citra  ke  range  0-1 sehingga  dapat  kompatibel  dengan matplotlib. Selanjutnya  mengubah semua  dimensi  Citra  menjadi  ukuran 224 x 224. Setelah ukuran Citra sudah diubah berikutnya memproses Citra ke dalam model dan dikembalikan dengan Citra plat dan koordinatnya.
Hasil  dari  deteksi  platnomor kendaraan terlihat pada Gambar 4 dan Gambar  5  menunjukan  deteksi  plat nomor kendaraan yang tidak sempurna.
Gambar 4. Hasil deteksi plat nomor kendaraan
Gambar 5. Hasil deteksi plat nomor kendaraan yang tidak sempurna

## B. Segmentasi
Dari  hasil  plat  nomor  yang  telah terdeteksi.  Citra  Plat  tersebut  diproses kembali dengan beberapa tahapan mulai dari image  resize,  grayscale,  blur  image,  image thresholding dan terakhir dilasi.
• Konversi ke skala 255 Citra  yang  di  ekstraksi  menggunakan model  Wpod-net  dikenali  sebagi  skala 0-1,  sehingga  Citra  yang  asli  perlu dirubah  menjadi  skala  8-bit  sebagai Citra standar.
• Perubahan menjadi grayscale Citra input pada  penelitian  ini  merupakan  citra berwarna  yang  terdiri  atas  3  layer  yaitu Red,  Green  dan  Blue  (RGB).  Pada tahapan pengolahan citra digital dilakukan  perubahan  citra  dari  RGB menjadi grayscale
• Blurring
Blur  salah  satu  teknik Smooting yang menyebabkan citra menjadi kabur.
Blur  akan  menghilangkan  detail  dan detil  halus  dari  sebuah  citra.  buram menggunakan  teknik  perataan  nilai pikselpiksel  yang  bertetangga,    semakin besar  nilai  mask yang digunakan maka akan  menghasilkan  pengaburan  yang semakn besar.  buram  bertujuan  untuk menghilangkan noise dan  informasi  yang tidak  relevan  sebuah  citra.  Pada  tahap  ini
peneliti menggunakan gaussian blur dengan ukuran kernel (7,7). • Ambang batas citra Merupakan metode untuk mengelompokan pixel dalam sebuah  citra  berdasarkan  batas nilai  intensitas  tertentu.  Peneliti menetapkan ambang batas sehingga  nilai  piksel  yang  lebih kecil  dari  itu  akan  di  konversi menjadi 255 dan sebaliknya. Nilai ambang  batas  yang  digunakan yaitu 180 agar kompatibel dengan citra.
• Dilasi
Dilasi  merupakan  salah  satu operasi  dalam  proses  morphologi citra.  Pada  tahap  dilasi  dilakukan perbandingan  nilai  pixel  objek dengan  nilai  pixel  yang  berada pada pusat struktur elemen. Apabila  nilainya  berbeda  maka intensitas pixel  akan diubah mengikuti intensitas objek. Dalam hal proses ini dilakukan pelebaran. Berikut hasil visualisasi proses Image processing mulai dari perubahan skala, grayscale , blurring , binary hingga dilation seperti  yang terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Pengolahan Citra
Setelah  proses  pengolahan  Citra  plat nomor selesai, selanjutnya akan di identifikasi  karakter  huruf  dari  plat  nomor untuk kemudian karakter tersebut yang akan diberikan  pembatas  yang  pada  akhirnya karakter tersebut di potong dan di simpan ke database.  Sekarang  semua  karakter  sudah tersegmentasi  dan  hasil  potong  tersimpan dan  hasilnya  dapat  di  visualisasikan  seperti terlihat  pada  Gambar  7  sedangkan  pada Gambar  8  merupakan  visualisasi  karakter plat kendaraan yang telah tersegmentasi.

## Gambar 7. Menetukan kontur karakter plat

## Gambar 8. Visualisasi Karakter yang Tersegmentasi

## C. Pengenalan Karakter huruf dan angka
Pada  tahap  ini,  melatih  sistem  untuk dapat  mengenali  karakter  pada  plat  nomor kendaraan. Sistem dilatih untuk dapat mengenali  karakter  dalam  berbagai  macam variasi warna, pencahayaan  dan  kualitas  citra. Citra  latih  dibuat  untuk  untuk  mendeteksi karakter  menggunakan  metode  CNN.  Citra latih  yang  berupa  karakter  yang  terdiri  dari angka  1-9  dan  huruf  A-Z  sejumlah  36 karakter. Masingmasing karakter, A-Z dan 0-9 terdiri  dari  15  citra.  Masing-masing  disimpan dalam  folder  yang  berbeda  sesuai  jenis karakter  huruf  atau  angkanya.  Total  dari  citra latih  yang  digunakan  adalah  34.575  buah. Setiap Citra karakter
Kelas di ubah ukurannya menjadi 80 x 80  kemudian  membagi  menjadi  90%  data training  dan  10  %  data  validasi  untuk
melihat  akurasi  dari  model  dan menghindari overfitting. Berikut gambar  8.  Merupakan  visualisasi karakter huruf dan angka.

## Gambar 8. Visualisasi Karakter Huruf dan Angka

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Keseluruhan proses deteksi, segmentasi karakter hingga pengenalan  karakter  huruf  plat  nomor kendaraan sudah dilakukan. Selanjutnya pada hasil dan pembahasan dijelaskan bagaimana melatih  dan  mengevaluasi  model dataset  dari  34.575  yang  dibagi menjadi 36 kelas menggunakan neural network model yang dapat memprediksi  bagaimana  mengubah Citra input plat nomor kendaraan yang sudah tersegmentasi karakter hurufnya memprediksi  menjadi  huruf  digital. Dari hasil pengolahan dengan membagi  data  training  dan  data  latih 90% dan 10% dengan tingkat kedalaman epoch 10 dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Pengolahan Citra dengan Epoch 10
Gambar 9. Akurasi Latih dan Valuasi Nilai
Gambar 10. Kesalahan Latih dan Valuasi
Gambar 11. Visualisasi Hasil Prediksi dari Citra input menjadi huruf digital Dari  gambar  9.  terlihat  bahwa training accuracy dan validation accuracy  masing-masing  96,40%  dan 96,60%  sedangkan  pada  gambar  10. terjadi loss 11,74% dan 12,35%. Setelah keseluruhan proses mulai dari mengekstrak plat nomor citra kendaraan,  segmentasi  karakternya  dan melatih model CNN untuk memprediksi karakter dari Citra. Langkah selanjutnya mencoba memprediksi hasil visualisasi pada gambar 11. menjadi huruf digital yang  nantinya  hasil  ini  dijadikan karakter  yang  digunakan  sebagai pencatatan pada sistem parkir otomatis. Dan berikut tabel 3. merupakan hasil pengujian deteksi plat nomor  kendaraan  secara  otomatis  dari 40 citra kendaraan. Tabel 3. Hasil Pengujian No Nama File Plat Terdeteksi Hasil 1 mobil_1.jpeg B 1422 SYN ya B 1422 SYN 2 mobil_2.jpeg B 9511 PTA ya B 9511 PTA 3 mobil_3.jpeg B 9534 PTA ya B 9534 PTA 4 mobil_4.jpeg E 1282 DG
tidak - 5 mobil_5.jpeg B 7343 PPA ya B 7343 PPA 6 mobil_6.jpeg B 1201 ERO ya B 1201 ERO 7 mobil_7.jpeg B 8089 WU ya B 8089 WU 8 mobil_8.jpeg B 2789 DD ya B 2789 DD 9 mobil_9.jpeg B2611TRC ya B2611T RC 10 mobil_10.jpeg B 1871 TZT ya B 1871 TZT 11 mobil_11.jpeg B 2906 PKU ya B 2906 PKU 12 mobil_12.jpeg B 2746 TIH ya B 2746 TIH 13 mobil_13.jpeg B 1286 ZAA ya B 1286 ZAA 14 mobil_14.jpeg B 9342 BRU ya B 9342 BRU 15 mobil_15.jpeg B 1544 TZS tidak - 16 mobil_16.jpeg B 8749 SB ya B 8749 SB 17 mobil_17.jpeg B 1126 WUA ya B 1126 WUA 18 mobil_18.jpeg F 1733 JW tidak - 19 mobil_19.jpeg B 1683 PYW ya B 1683 PYW 20 mobil_20.jpeg B 1519 TOS ya B 1519 TOS 21 mobil_21.jpeg B 1105 UZE ya B 1105 UZE 22 mobil_22.jpeg B 1514 BZU ya B 1514 BZU 23 mobil_23.jpeg B 2373 PFE ya B 2373 PFE
24 mobil_24.jpeg B 2075 TKQ
ya B 2075 TKQ 25 mobil_25.jpeg B 2945 TZB ya B 2945 TZB 26 mobil_26.jpeg B 2954 BYT ya B 2954 BYT 27 mobil_27.jpeg B 1038 UUB ya B 1038 UUB 28 mobil_28.jpeg B 1533 BTH ya B 1533 BTH
29 mobil_29.jpeg B 2680 DQ ya B 2680 DQ
30 mobil_30.jpeg B 1052 PQ ya B 1052 PQ
31 mobil_31.jpeg B 1878 KIL ya B 1878 KIL
32 mobil_32.jpeg B 2652 EBA ya B 2652 EBA
33 mobil_33.jpeg B 2484 TOE ya B 2484 TOE
34 mobil_34.jpeg B 2833 XKX ya B 2833 XKX 35 mobil_35.jpeg B 2864 AO ya B 2864 AO 36 mobil_36.jpeg CD 12 161 ya CD 12 161 37 mobil_37.jpeg B 2832 BQ ya B 2832 BQ 38 mobil_38.jpeg BA 1540 XY ya BA 1 540 YHY
39 mobil_39.jpeg B 2832 SXB
ya B 2832 SXB
40 mobil_40.jpeg B 2850 XZL
ya B 2850 XZL
Dari hasil pengujian pada tabel 3 dari 40  citra  terdapat  3  citra  plat  nomor kendaraan  tidak  terdeteksi  dan  2  kali kesalahan pembacaan huruf dan angka.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  deteksi  dan pengenalan  plat  nomor  kendaraan  melalui proses  mengekstrak  plat  nomor  dari  Citra kendaraan,  segmentasi  karakternya  dan melatih  model  CNN  untuk  memprediksi karakter  dari  Citra  telah  berhasil.  Dan  dari hasil data latih model CNN didapatkan hasil akurasi  mencapai  96%  dengan  tingkat kesalahan 11,78%.
Adapun saran untuk penelitian selanjutnya  yaitu  memperhatikan  :  Perlunya dikembangkan penelitian lebih lanjut dengan metode  deep  learning  lain,  sehingga  dapat dibandingkan  hasil  dari  metodenya.  Posisi pengambilan,  tingkat  pencahayaan,  kualitas dari  citra  sangat  berpengaruh  dalam  akurasi sistem  dalam  mengenali  karakter.  Karena proses  komputasi  yang  tinggi  dalam melatih data  diperlukan  spesifikasi  komputer  yang tinggi  agar  dapat  mencoba  dengan  tingkat kedalaman yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin,  T.  F.,  AzZuhri,  A.  A.,  &  Arnia,  F.
(2018).  Pengenalan  Karakter  Plat Nomor Kendaraan Bermotor Menggunakan Zoning dan Fitur Freeman Chain Code. Jurnal Rekayasa Elektrika, 14(1), 19-25. Arrofiqoh,  E.  N.,  &  Harintaka,  H.  (2018). Implementasi  Metode  Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi  Tanaman  Pada  Citra Resolusi  Tinggi. Geomatika, 24 (2), 61-68. David,  D.  (2015).  Pengenalan  Pola Plat Nomor Kendaraan Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation. Sisfotenika, 3 (1), 71-80.
Gou,  C.,  Wang,  K.,  Yao,  Y.,  &  Li,  Z. (2015).  Vehicle  license  plate recognition  based  on  extremal regions and restricted Boltzmann machines. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 17 (4), 1096-1107. Huu,  P.  N.,  Quoc,  C.  V.,  Vu,  T.  N.,
Trong,  H.  N.,  Minh,  Q.  T.,  & Dac,  T.  N.  (2020,  November).
Proposing algorithm for detecting car number plate using SVM  and  WPOD-NET  models. In 2020 International Conference on Advanced Computing  and  Applications
(ACOMP) (pp. 29-33). IEEE. Naren. B., R., Sowmya, V., & Soman. K. P. (2019). Indian Car Number Pelate  Recognition  using  Deep Learning.  2019  2 nd International
Conference on Intelligent Computing,  Instrumentation  and Control  Technologies,  ICICICT
2019,12691272.
https://doi.org/10.1109/ICICICT 4 6008.2019.899
Rohim,  A.,  Sari,  Y.  A.,  & Tibyani,  T.
(2019). Convolution neural network (cnn) untuk pengklasifikasian  citra  makanan tradisional. JPTIIK (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer), 3 (7), 7037-7042.
Rokhana,  R.,  Priambodo,  J.,  Karlita,  T., Sunarya,  I.  M.  G.,  Yuniarno,  E.  M., Purnama,  I.  K.  E.,  &  Purnomo,  M.  H. (2019).  Convolutional  neural  network untuk pendeteksian patah tulang femur pada  citra  ultrasonik  b–mode. Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), 8 (1), 59-67.
Santoso,  A.,  &  Gunawan  Ariyanto,  S.  T.
(2018). Implementasi  deep  learning
berbasis  keras  untuk  pengenalan wajah (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Surakarta). Silva,  S.  M.,  &  Jung,  C.  R.  (2018).  License plate  detection  and  recognition  in unconstrained scenarios. In Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV)
(pp. 580-596).
Sutar, G. T., Lohar, A. M., & Jadhav, P. M.
(2019). Number  Plate  Recognition
Using  an  Improved  Segmentation . LAP LAMBERT Academic Publishing. Primartha,  R.  (2018). Belajar  machine
learning  teori  dan  praktek .  Bandung:
Informat