Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 328-339 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Segmentasi Pada Plat Kendaraan Dinas dengan Metode Deteksi Tepi Canny, Prewitt, Sobel, & Roberts
Rizal Adi Saputra* 1 , Reskal 2 , Frida Mimi Wahyuni 3 123 Universitas Halu Oleo Kampus Bumi Tridharma Anduonohu, Jalan H.E.A. Mokodompit, Kota Kendari, Sulawesi Tenggara 93232, 0401-3194108, rizaladisaputra@uho.ac.id* 1 , reskalkal7554@gmail.com 2 , fridawahyuni09@gmail.com 3
Abstract
In  this  day  and  age,  technology  is  getting  faster,  making  knowledge  more  advanced.  Many people  conduct  research  using  various  methods.  With  so  many  methods  available,  many  will increasingly wonder which method to use. The author compared the official license plates using the  Canny,  Prewitt,  Sobel,  and  Roberts  edge  detection  methods.  Segmentation  is  one  of  the important steps that can be used in the Number Plate Recognition system. Vehicle number plate segmentation  is  performed  to  compare  four  different  edge  detection  methods,  each  with advantages  and  disadvantages.  The  samples  we  used  were  28  test  images  consisting  of  14 images at a distance of 1 meter and 14 images at a distance of 2 meters. From the test results using the canny, prewitt, sobel and roberts edge detection methods, the number of data tested is 28  images.  The  result  is  that  the  canny  edge  detection  method  is  more  accurate  than  the Prewitt, Sobel and Roberts edge detection method in segmenting official vehicle license plates.
Keywords : Image Processing, Segmentation, Edge Detection

## Abstrak
Di zaman sekarang ini, teknologi semakin cepat, membuat pengetahuan semakin maju. Banyak orang  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  berbagai  metode.  Dengan  begitu  banyak metode  yang  tersedia,  banyak  yang  akan  semakin  bertanya-tanya  metode  mana  yang  harus digunakan.  Penulis  membandingkan  plat  nomor  resmi  menggunakan  metode  deteksi  tepi Canny,  Prewitt,  Sobel,  dan  Roberts.  Segmentasi  merupakan  salah  satu  langkah  penting  yang dapat  digunakan  dalam  sistem  Pengenalan  Plat  Nomor.  Segmentasi  plat  nomor  kendaraan dilakukan  untuk  membandingkan  empat  metode  deteksi  tepi  yang  berbeda,  masing-masing dengan kelebihan dan kekurangan. Sampel yang kami gunakan adalah 28 citra uji yang terdiri dari  14  citra  pada  jarak  1  meter  dan  14  citra  pada  jarak  2  meter.  Dari  hasil  pengujian menggunakan metode deteksi tepi canny, prewitt, sobel dan roberts, dengan jumlah data yang diuji  adalah  28  citra.  Hasilnya  adalah  metode  deteksi  tepi  canny  lebih  akurat  dibandingkan dengan metode deteksi tepi Prewitt, Sobel dan Roberts dalam melakukan segmentasi pada plat nomor kendaraan dinas .
Kata Kunci : Pengolahan Citra, Segmentasi, Deteksi Tepi

## 1. PENDAHULUAN
Number Plate Recognition System (LPR)  adalah  teknologi  Pemrosesan Gambar  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kendaraan  berdasarkan pelat  nomornya.  Teknologi  ini  digunakan  dalam  berbagai  Aplikasi Keselamatan  dan  Transportasi  seperti  parkir,  tol,  akses  kontrol,  mobil perbatasan,  pencurian  mobil,  kontrol  lalu  lintas,  dan  lain-lain.  Sistem  LPR didasarkan  pada  gambar  pelat  depan  atau  belakang.  Foto  atau  gambar kendaraan  dapat  diambil  menggunakan  penerangan  Infra-merah  dan  unit
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 328-339 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kamera,  kemudian file gambar  dibaca,  dianalisis,  dan  dikenali  secara otomatis.  Adapun  permasalahan  berdasarkan  sistem  ini  adalah  bagaimana mengenali  dan  membaca  nomor  kendaraan  secara  otomatis.  Ada  3  langkah utama dalam sistem sosialisasi plat nomor kendaraan, yaitu sosialisasi lokasi plat  nomor  kendaraan,  segmentasi  karakter  dan  juga  sosialisasi  karakter pada plat nomor.  Langkah awal yang harus dilakukan dalam sosialisasi plat nomor  kendaraan  adalah  dengan  secara  otomatis  mengidentifikasi  daerah (wilayah)  berdasarkan  plat  nomor  itu  sendiri,  sehingga  sistem  ini  dapat membedakan  antara  daerah  yang  berplat  nomor  dan  tidak.  Langkah  kedua adalah membaca abjad & nomor berdasarkan plat nomor kendaraan dimana ini adalah nomor SIM kendaraan secara otomatis.
Beberapa  metode  pendeteksian  objek  yang  banyak  digunakan  dalam pendeteksian  tepi  citra  digital,  yaitu  operator  robert,  operator prewitt dan operator sobel .  Operator Sobel sering  digunakan  untuk  mendapatkan  tepi suatu  objek  karena  kesederhanaan  dan  akurasinya[1].  Pengenalan  nomor STNK  merupakan  salah  satu  topik  terpenting  dalam  proses  pengembangan sistem transportasi pintar. Selain itu, konsep dan sistem pengenalan ini akan sangat  berguna  dalam  berbagai  kombinasi  aplikasi,  termasuk  dalam memantau kendaraan ketika terjadi kejahatan [2].
Pengenalan  karakter  plat  nomor  kendaraan  merupakan  aplikasi  yang memanfaatkan  teknik  pengolahan  citra  digital  dan  pengenalan  pola.  Sistem pengenalan  karakter  plat  nomor  kendaraan  dikembangkan  untuk mendeteksi  letak  plat  nomor  pada  sebuah  gambar  dan  mengenali  karakter pada  plat  nomor  secara  otomatis.  Deteksi  tepi  ( Edge Detection )  suatu  citra adalah  suatu  proses  yang  menghasilkan  tepi-tepi  objek  citra  dengan  tujuan untuk  menandai  bagian  yang  menjadi  detail  dari  citra  tersebut  dan  untuk memperbaiki detail citra yang kabur [3].
Deteksi tepi pada citra merupakan suatu proses yang menghasilkan tepi objek  citra  dengan  tujuan  untuk  menandai  bagian-bagian  yang  detail  pada citra  dan  mempertegas  teks  pada  citra  serta  memperbaiki  detail  citra  yang kabur.  Proses deteksi tepi sering ditempatkan sebagai langkah awal dalam aplikasi segmentasi citra, yang bertujuan untuk mengidentifikasi objek dalam citra  atau  konteks  citra  secara  keseluruhan.  Deteksi  tepi  berfungsi  untuk mengidentifikasi batas suatu objek yang terdapat pada citra [4].
Plat nomor kendaraan ini bisa menjadi topik menarik untuk penelitian terkait  pengembangan  sistem  transportasi  pintar.  Salah  satu  bagian terpenting  dari  sistem  transportasi  cerdas  adalah  pengenalan  karakter  plat nomor  [5].  Segmentasi  suatu  citra  dapat  didefinisikan  sebagai  pembagian suatu  citra  atau  citra  ke  dalam  wilayah-wilayah  atau  objek-objek  yang memiliki  karakteristik  yang  koheren  (misalnya  rona  atau  tekstur)  dan memiliki makna. Beberapa taktik segmentasi yang dapat diidentifikasi antara lain menggunakan model fitting , segmentasi menggunakan clustering , deteksi tepi, dan juga region growth .
Segmentasi  karakter  merupakan  langkah  penting  dalam  sistem sosialisasi  plat  nomor  kendaraan.  Ada  beberapa  faktor  yang  membuat
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 328-339 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
segmentasi  karakter  menjadi  pekerjaan  yang  cukup  sulit,  antara  lain  noise, bingkai pelat, paku di pelat, batas, banyak cara pengambilan dan penyorotan pencahayaan.    Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  deteksi tepi canny , prewitt , sobel dan roberts untuk  mendapatkan  citra  plat  nomor kendaraan yang lebih baik, juga akan mempermudah proses segmentasi, dan teknik sosialisasi jenis plat nomor kendaraan. Mengingat berbagai jenis plat nomor  kendaraan  di  Indonesia,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  eksperimen menggunakan  plat  nomor  kendaraan  dinas  yang  memiliki  karakter  latar belakang  putih  dan  karakter  merah.    Untuk  itu,  diharapkan  suatu  metode dapat  dijadikan  acuan  dalam  meningkatkan  citra  plat  nomor  atau  nomor kendaraan dinas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Persiapan Data
Sampel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  citra  plat kendaraan  dinas  baik  itu  roda  dua  maupun  roda  empat  yang  diambil menggunakan  kamera  digital.  Sampel  citra  ini  disimpan  pada  format  *jpg untuk  digunakan  menjadi  inputan  awal  berdasarkan  serangkaian  proses yang akan dilakukan. Penelitian ini memakai 28 citra uji yang terdiri dari 14 citra  uji  dengan  jarak  1  m  dan  14  citra  uji  dengan  jarak  2  m,  beberapa misalnya  ditunjukkan dalam gambar 1 berikut:
Gambar 1 . Contoh data citra kendaraan dinas

## 2.2. Perangkat keras dan Perangkat lunak
Berikut  ini  adalah perangkat  keras  ( hardware )  dan  perangkat  lunak ( software )  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  secara  berurutan  disajikan pada Tabel 1 dan Tabel 2.

## Tabel 1.
Perangkat Keras No Perangkat Keras
Spesifikasi
1 Laptop Prosesor Intel Core i3, RAM 4 GB, Hardisk 1 TB,
Grafik AMD Radeon 2 Kamera Kamera  bawaan  telepon  gengam Xiomi Redmi
Not 7 pro dengan resolusi 64 mega pixel
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 328-339 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Tabel 2. Perangkat Lunak

## No  Perangkat Lunak  Spesifikasi
1  Sistem Operasi
Microsoft Windows 10 Home Edition 64 bit
2  Aplikasi Matlab
R2020a (9.8.0.1323502) 64 Bit
2.3. Peoses Ekstraksi Bagian Plat Nomor kendaraan dinas
Proses  ekstraksi  ini  dilakukan  pada  bagian  plat  angka  kendaraan dengan  bertujuan  untuk  menerima  bagian  plat  angka    kendaraan  tanpa bagian  yang  lain  dari  kendaraan.  Berdasarkan  pada  gambar  terlihat  bahwa ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan.  Untuk  tahapan  pertama  yaitu melakukan proses cropping pada citra kendaraan. Tahap ini bertujuan untuk menyeragamkan  semua  ukuran  citra.  Tahap  kedua  meliputi  konversi  citra RGB ke Grayscale . Tahap kedua deteksi tepi dengan beberapa Metode deteksi tepi Canny,  Prewitt,  Sobel,  Roberts. Proses  deteksi  tepi  ( edge detection )  ini bertujuan agar menaikkan penampakan garis batas atau wilayah dalam citra kendaraan grayscale . Tahap ke tiga yaitu menghitung nilai MSE, PNSR, RMSE dimana  nilai  dari  yang  dihasilkan  sebagai  bahan  evaluasi  penetuan  deteksi yang terbaik.

## 2.4. RGB
Citra  digital  adalah  suatu  teknik  untuk  mengubah  suatu  citra  menjadi citra lain dengan menggunakan komputer, dengan tujuan agar citra tersebut lebih mudah untuk diinterpretasikan, salah satu contohnya adalah citra RGB. Representasi  citra  triplet  RGB  akan  terdiri  dari  3  angka  yang  mengatur intensitas  warna  Merah®,  Hijau(G),  dan  Biru(B)  dari  sebuah triplet .  Setiap triplet akan mewakili 1 piksel (elemen gambar). Citra setiap piksel pada citra diwakili  oleh  24  bit,  8  bit  untuk  Merah,  8 bit untuk  Hijau,  dan  8 bit untuk Biru.  Penelitian  menunjukkan  bahwa  kombinasi  warna  yang  memberikan rentang warna terluas adalah Merah®, Hijau (G), dan Biru (B). Ketiga warna ini  disebut  warna primer ,  dan  sering  disingkat  dengan  warna  dasar  RGB. Warna  lain  dapat  diperoleh  dengan  mencampurkan  ketiga  warna primer dalam  perbandingan  tertentu  meskipun  sepenuhnya  benar,  karena  tidak semua  warna  yang  mungkin  dapat  dihasilkan  dengan  kombinasi  RGB, menurut teori Young (1802) yang menyatakan bahwa warna apa pun dapat dihasilkan  oleh  pencampuran  warna primer .    C1,  C2,  C3  dengan  presentasi tertentu[6]:
C = a C1+b C2+ C3
(1)

## 2.5. Grayscale
Citra  keabuan  atau  bisa  juga  disebut  citra  level  keabuan  adalah  citra yang  merepresentasikan  warna  ke  dalam  level  keabuan.  Atau  lebih spesifiknya,  citra  digital grayscale adalah  citra  yang  nilai  setiap  piksel  di dalamnya merupakan satu sampel. Hasil citra yang ditunjukkan oleh tipe ini secara  khusus  terdiri  dari  abu-abu  yang  terbagi  dalam  rentang  warna  dari
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 328-339 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
hitam pada intensitas terlemah hingga putih dengan intensitas terkuat.  Citra jenis  ini  disebut  juga  citra  hitam  putih  atau  disebut  monokromatik.  Citra grayscale dapat  dihasilkan  dari  citra  RGB  dengan  mengalikan  komponen warna citra RGB dengan koefisien yang berjumlah satu.
Dalam  komputasi,  meskipun  skala  keabuan  dapat  dihitung  dengan bilangan  rasional,  piksel  citra  akan  disimpan  dalam  bentuk  biner  dan  telah terkuantisasi.  Hal  ini  dikarenakan  citra grayscale memiliki  struktur  yang lebih sederhana dibandingkan citra berwarna  RGB sehingga komputasi dan pengolahan citra dapat lebih cepat dan efisien [6].

## 2.6. Segmentasi Plat
Segmentasi citra adalah proses membagi citra digital menjadi beberapa wilayah atau kelompok, di mana komponen individu terdiri dari sekumpulan elemen.  Segmentasi  citra  menyederhanakan  dan  mengubah  representasi citra  menjadi  sesuatu  yang  lebih  bermakna  dan  lebih  mudah  untuk diselesaikan.
Segmentasi  citra  digunakan  untuk  mencari  objek  yang  diinginkan  dan batas-batas bentuk objek seperti garis dan kurva pada citra. Segmentasi citra bertujuan untuk membagi citra menjadi beberapa area yang tidak tumpang tindih dengan ciri-ciri yang  homogen, seperti intensitas, warna, dan tekstur [6].

## 2.7. Pengolahan Citra Digital
Gambar  sebagai  komponen  multimedia,  memegang  peranan  yang sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Gambar memiliki fitur yang tidak  dimiliki  oleh  data  teks,  yaitu  gambar  kaya  akan  informasi.  Yang dimaksud dengan “gambar yang kaya informasi” adalah gambar yang dapat menyampaikan  informasi  lebih  banyak  daripada  informasi  yang  disajikan dalam bentuk teks.
Dengan  kata  sederhana,  gambar  adalah  gambar  dalam  bidang  dua dimensi (dua dimensi). Sumber cahaya menerangi objek, objek memantulkan sebagian  dari  berkas  cahaya  kembali.  Pantulan  cahaya  ini  direkam  oleh perangkat  optik  seperti  mata  manusia,  kamera,  pemindai,  dll.  Dengan demikian, bayangan suatu benda yang disebut bayangan akan terekam [7].

## 2.8. Citra
Citra adalah gambaran, rupa, atau tiruan dari suatu benda. Sebuah citra yang  dikeluarkan  ke  sistem  informasi  optik  dapat  digunakan  dalam  bentuk foto,  dianalogikan  dengan  melihat  gambar  dalam  bentuk  makna,  seperti gambar  pada  televisi  atau  monitor  digital  yang  dapat  disimpan  langsung pada media penyimpanan. [8].
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 328-339 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.9 Deteksi Tepi Canny, Prewitt, Robert, dan Sobel
a) Canny
Deteksi  mulut Canny optimal.  Operator Canny menggunakan  Kernel Derivatif Gaussian untuk  menyaring  kebisingan  dari  gambar  awal  untuk mendeteksi produk permukaan halus.
b) Prewitt Metode Robert Prewitt merupakan  metode  evolusi  dengan menggunakan  filter  HPF  yang  memberikan  nilai  nol.  Metode Prewitt mengambil fungsi dari laplacianenerandi notegenerandi HPF.
c) Robert
Metode Robert adalah  nama  lain  untuk  diferensial  dalam  arah horizontal  dan  diferensial  dalam  arah  vertikal,  menambah  proses  konversi diferensial biner .    Artefak  Biner  Konversi  yang  disarankan  sama  dengan distribusi  biner  hitam  dan  putih  dan  juga  sama  dengan  Teknologi  DPCM (Diferensial) Modulasi Kode Pulsa Robert ).
d) Sobel
Metode Robert Sobel merupakan  evolusi  dari  metode  filter  HPF menggunakan buffer nol.  Model Sobel menggunakan  prinsip Gaussian dan Laplacian sebagai  fungsi  untuk  menghasilkan  fungsi  HPF.  Kelebihan  dari metode Sobel ini  adalah  kemampuannya  untuk  mereduksi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi[9].
Proses  analisis  yang  akan  dikembangkan  disini  menggunakan  metode analisis pengolahan citra digital Sobel . Untuk mendeteksi sisi dengan metode Sobel,  kita  akan  menggunakan gradien G(x,y)  sebagai canny ,  yaitu  sebuah vektor  yang  terdiri  dari  dua  elemen,  Gx  dan  Gy.  Tepi  eksposur  dilakukan dengan membaca setiap piksel pada gambar sambil membaca dari piksel atas (timur  laut)  dan  bergerak  ke  piksel  terendah  (selatan).  Oleh  karena  itu, dengan menggunakan tepi probe , gradien Gx dan Gy dihitung menggunakan metode Sobel Mask 3x3.  Metode  ini  menggunakan  fungsi Laplacian dan Gaussian untuk membangkitkan fungsi HPF [10]. Seluruh rangkaian tahapan proses  ekstraksi  pada  bagian  plat  nomor  kendaraan    dinas  pada  Gambar  2 dilakukan menggunakan Matlab R2020a.
Gambar 2. Proses ekstraksi Bagian plat nomor kendaraan dinas
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 328-339 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Tahap Pra Pengolahan Citra Plat Kendaraan Dinas
Tahap  ini  merupakan  proses  sebelum  melakukan  pengolahan  citra dimana tahap ini meliputi Pelabelan dan Cropping Citra serta konversi citra RGB ke Grayscale
Pelabelan  citra:  Dimana  tahap  ini  akan  dilakukannya  pelabelan  pada objek  area  plat  kendaraan  dinas  berwarna  merah  yang  selanjutnya  akan dilakukan cropping  citra atau  pemotongan  area  plat.  Pelabelan  ini  akan diterapkan  pada  area  objek  berwarna  merah    sesuai  dengan  ukuran  yang diinginkan.  Contoh  pelabelan  sebelum  melakukan Cropping  citra seperti gambar 3 berikut:
Gambar 3 . Contoh Hasil Pelabelan
Cropping  citra :  Proses  ini  dilakukan  untuk  menyeragamkan  ukuran citra  masukkan  karana  citra  awal  memiliki  ukuran  yang  berbeda-beda, sehingga  apabila  tetap  mempertahankan  ukuran  yang  awal,  maka  akan berpengaruh pada hasil akhir dari pengolahan citra. Dalam penelitian ini kita menyeragamkan citra dengan jarak masing-masing misalnya seperti gambar 4 berikut:
Gambar 4. Contoh Hasil Pemotongan Plat
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 328-339 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Mengkonversikan Citra  RGB  ke  Grayscale :  Hal  ini  bertujuan  untuk melakukan  penyederhanaan  citra  dengan  tiga  lapisan  ( Layer )  warna  yakni warna merah ( red ), hijau ( green ), dan biru ( blue ) menjadi satu lapisan ( layer ) warna. Adapun Contoh citra hasil konversi  RGB ke Grayscale adalah sebagai berikut:
Gambar 5 .  Contoh Hasil grayscale
3.2. Tahap Deteksi Tepi Canny, Prewitt, Roberts, dan Sobel Melakukan  deteksi  tepi  ( edge detection )  ini,  bertujuan  agar  dapat meningkatkan  penampakkan  garis  batas  ataupun  daerah  pada  citra Grayscale . Tentunya proses deteksi tepi yang diterapkan dalam penelitian ini adalah  deteksi  tepi  dengan  gabungan  operator Canny , Prewitt , Roberts dan Sobel .  Penggunaan  dari  beberapa  operator  deteksi  tepi  ini  adalah  untuk membandingkan  perbaikan  citra  pada  plat  kendaraan  dinas  dalam menghilangkan derau ( noise ) pada citranya.
Berikut  ini  adalah  citra  hasil  dari  deteksi  tepi  menggunakan  operator canny, prewiit, Roberts, dan sobel yakni ditunjukkan pada gambar 6:
Gambar 6(a). Filter Canny
Gambar 6(b). Filter Prewitt
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 328-339 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 6(c). Filter Roberts
Gambar 6(d). Filter Sobel
Gambar 6. citra hasil dari deteksi tepi menggunakan operator canny, prewiit, Roberts, dan sobel
3.3. Tahap Evaluasi Dengan Membandingkan Nilai MSE, RMSE Dan PSNR
Dalam  sampel  penelitian  ini  memiliki  28  citra  uji  yang  terdiri  dari  14 citra  uji  dengan  jarak  1  m  dan  14  citra  uji  dengan  jarak  2  m.  Hal  ini  untuk mengetahui kualitas citra dengan menggunkan perhitungan nilai MSE, RMSE dan  PSNR  yang  sebelumya  citra  asli  dibawah  kedalam Grayscale lalu dilakukan deteksi tepi. Berikut ini Nilai MSE, RMSE dan PSNR yang diuraikan dalam Tabel 3 dan Tabel 4:

## Tabel 3. Citra dengan jarak 1 meter
Nomor Plat Uji Canny
Prewitt Roberts Sobel MSE RMSE PSNR MSE RMSE PSNR MSE RMSR PNSR
MSE RMSE PSNR DT 1221 254.9 61 15.9675 24.10 01 249.0 63 15.78 17 24.20 17 248.3 32 15.75 86 24.21 45 249.041 15.78 1 24.20 21 DT 1552 254.8 86 15.9651 24.10 13 245.4 15 15.66 57 24.26 58 245.5 64 15.67 05 24.26 32 245.367 15.66 42 24.26 66 DT 1197 255 15.9687 24.09
94 247.3 25 15.72 66 24.23 21 248.0 85 15.75 07 24.21 88 247.274 15.72 49 24.23 3 DT 9197 255 15.9687 24.09
94 245.1
14
15.65 61 24.27 11 246.7 66 15.70 88 24.24 19 245.018 15.65 3 24.27 28 DT 9124 254.9 39 15.9668 24.10 04 243.2 76 15.59 73 24.30 38 245.3 44 15.66 35 24.26 7 243.237 15.59 61 24.30 45 DT 7239 254.9 47 15.9671 24.10 03 245.8 62 15.68 24.25 79 246.2 2 15.69 14 24.25 16 245.781 15.67 74 24.25 93 DT 7308 254.8 62 15.9644 24.10 17 246.2 52 15.69 24 24.25 1 246.6 85
15.70
62 24.24 34 246.254 15.69 25 24.25 1 DT 1217 E 254.9 81 15.9681 24.09 97 250.0
16
15.81 19 24.18 51 249.5 15.79 56
24.19 41 249.993 15.81 12 24.18 55 DT 1481 254.9 97 15.9686 24.09 95 248.6
28
15.76 79 24.20 93 248.7 62
15.77 22 24.20 7 248.616 15.76 76 24.20 95 DT 2091 F 254.9 87 15.9683 24.09
96 247.9
45 15.74
63 24.22 13 248.7 03
15.77 03 24.20 8 247.955 15.74 66 24.22 11 DT 9160 AP 254.9 91 15.9684 24.09
96 249.2 86 15.78
88 24.19 78 248.5
65 15.76 59 24.21 04 249.243 15.78 74 24.19 86 DT 1476 254.9 19 15.9662 24.10
08 249.3 88 15.79
2
24.19 6 249.0
73 15.78 21 24.20 15
249.366 15.79 13 24.19 64 DT 1227 254.2 92 15.9465 24.11 15 245.9 09 15.68
15
24.25
71 246.5
7 15.70 25 24.24 54 245.829 15.67 89 24.25 85 DT 2090 D 254.9 66 15.9676 24.1 246.3 13 15.69 44 24.24 99 245.7
69 15.67 7 24.25 95 246.29 15.69 36 24.25 03 Rata – Rata 254.9 09142 9 15.96585 714 24.10 095 246.9 79153 8 15.72 01857 1
24.23 57071 4 247.4 24142 9
15.72
96642 9 24.23 045 247.0902 857 15.71 89785 7 24.23 63714 3
Berikut ini adalah grafik dari keempat deteksi tepi pada Tabel 3 yaitu:
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 328-339 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 7 . Nilai MSE, RMSE dan PSNR pada deteksi tepi Canny , Prewitt , Roberts dan Sobel pada jarak 1 meter
Dari Tabel 3 menunjukan bahwa rata-rata hasil pengujian deteksi tepi Canny    pada  jarak  1  meter  menghasilkan  nilai  MSE  dari  citra  sebesar 254.9091429  db  jauh  labih  baik  dibandingkan  dengan  nilai  MSE Prewitt sebesar  246.9791538  db,  nilai  MSE Roberts 247.4241429  db  dan  nilai  MSE sobel  sebesar  247.0902857  db.  Selain  itu,  dilihat  juga  pada  perbandingan rata-rata  nilai  PSNR  citra  lebih  baik  adalah  pada  deteksi  tepi canny yakni mencapai  24.10095  db  sedangkan  pada  deteksi  tepi Prewitt sebesar 24.23570714 db, Roberts sebesar 24.23045 db dan pada sobel 24.23637143 db.
Tabel 4. Citra dengan jarak 2 meter
Nomor Plat Uji Canny
Prewitt Roberts Sobel
MSE
RMSE PSNR MSE RMSE PSNR MSE RMSR PNSR MSE
RMSE PSNR
DT 1221 254.8
19 15.96 3 24.10 25 246.3 08 15.69 42 24.25 244.7 53 15.64 46 24.2775 246.3
07 15.69 42 24.25 DT 1552 254.8 26 15.96 33 24.10 24 245.0 9 15.65 54
24.27
15 245.1 26 15.65 65 24.2709 245.0 45
15.65 39 24.27 23 DT 1197 254.7 33 15.96 87 15.96 03 246.6 47 15.70 5 24.24 4
245.8
03 15.67 81 24.2589 246.6 19
15.70 41 24.24 45 DT 9197 255 15.96 87 24.09 94 245.7 84 15.67 75
24.25
93 245.6
69 15.67 38
24.2613 245.7
31 15.67 58 24.26 02 DT 9124 254.9 26 15.96 64 24.10 07
243.3
5 15.59 97 24.30
25 245.2
07 15.65
91 24.2695
243.3
5 15.59 97 24.30 25 DT 7239 254.9 76 15.96 8 24.09 98
245.4
86 15.66 8 24.26 45
245.9
73 15.68 35 24.2559 245.5 19
15.66 9 24.26 4 DT 7308 254.9 59 15.96 74 24.10 01
242.9
77 15.58 77
24.30
91 243.4
9 15.60
42 24.3 242.9 16
15.58 58 24.31 02 DT 1217 E 254.9 12 15.96 6 24.10 09 247.3 93 15.72
87
24.23
09 246.2 09 15.69 11 24.2518 247.3
92 15.72 87 24.23 09 DT 1481 254.5 16 15.95 36 24.10 76 244.8
21 15.64
68
24.27
63
244.9
72 15.65 16 24.2736 244.8
21 15.64 68 24.27 63 DT 2091 F 254.8 6 15.96 43 24.10 18 244.6
95 15.64
27
24.27
85
246.8
65 15.71 19 24.2402 244.6 4 15.64 1 24.27 95 DT 9160 AP 254.9 98 15.96 87 24.09 94 245.6
15 15.67 21 24.26 23
244.9
73 15.65 16
24.2736 245.5 69
15.67 06 24.26 31 DT 1476 254.9 54 15.96 73 24.10 02 246.8
75 15.71 22 24.24 246.1 39 15.68
88
24.253 246.8
72 15.71 22 24.24 01
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Canny Canny Canny Prewitt Prewitt Prewitt Roberts Roberts Roberts Sobel Sobel Sobel
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 328-339 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
DT 1227 254.7
57 15.96 11 24.10 35 246.1 89 15.69 04 24.25 21 245.1 12 15.65 61 24.2711 246.1 81
15.69 02 24.25 22 DT 2090 D 255 15.96 87 24.09 94 241.3 35 15.53 49 24.33 86 243.4 17 15.60 18 24.3013 241.2 17
15.53 12 24.34 07 Rata – Rata 254.8 74 15.96 53714 23.51 98571 4 245.1 83214
3 15.65 82357 1
24.26 99714
3
245.2 64857
1 15.66 09071 4 24.26847 143
245.1 55642 9 15.65 73714
3 24.27 04642 9
Berikut ini adalah grafik dari keempat deteksi tepi pada Tabel 4 yaitu:
Gambar 9 . Contoh dari presenrase nilai MSE, RMSE dan PSNR jarak 2 meter Pada Tabel 4 menunjukkan bahwa deteksi tepi Canny memperoleh rata- rata  nilai  MSE  sebesar  254.874  db.  Hal  ini  tentunya  menunjukkan  bahwa deteksi tepi jauh lebih unggul dibandingkan dengan deteksi tepi Prewitt yang memperoleh  nilai  MSE  sebesar  245.1832143  db,  pada Roberts sebesar 245.2648571 db serta pada Sobel sebesar 245.1556429 db. Selain itu, deteksi tepi Canny di dukung dengan perolehan nilai rata-rata pada nilai PSNR yaitu mencapai  23.51985714  db  ketimbang  deteksi  tepi Prewitt sebesar 24.26997143  db,  pada Roberts sebesar  24.26847143  db,  serta  pada sobel sebesar 24.27046429 db.

## 4. SIMPULAN
Sesuai  dengan  penilitian  tentang  Segmentasi  Pada  Plat  Kendaraan Dinas Menggunakan Metode Deteksi Tepi Canny , Prewitt , Sobel , Dan Roberts , Maka didapatkan kesimpulan bahwa Metode segmentasi dengan deteksi tepi canny mempunyai keunggulan dalam melakukan segementasi karakter lebih baik  pada  plat  kendaraan  dinas  baik  pada  jarak  1  meter  maupun  2  meter dibandingkan dengan deteksi tepi Prewitt , Sobel , dan Roberts .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Shim et al. , “Deteksi Plat Nomor Kedaraan Roda Dua Menggunakan Metode Edge Detection,” Adv. Opt. Mater. , vol. 10, no. 1, pp. 1–9, 2018.
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Canny Canny Canny Prewitt Prewitt Prewitt Roberts Roberts Roberts Sobel Sobel Sobel
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 328-339 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[2] K.  Anwariyah,  F.  Sains,  and  D.  Teknologi,  “Deteksi  Objek  Nomor Kendaraan  Pada  Citra  Kendaraan  Bermotor  (  Detection  of  Vehicle License  Objects  in  Motorized  Vehicle  Images  ),” Journal.Sekawan- Org.Id ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  311–317,  2020,  [Online].  Available: http://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/article/view/65.
[3] A.  S.  Anas  and  A.  A.  Rizal,  “Deteksi  Tepi  dalam  Pengolahan  Citra Digital,” Semin. Nas. TIK dan Ilmu Sos. , vol. 2, no. x, pp. 1–6, 2017.
[4] B. Sinaga, J. Manurung, M. H. Silalahi, and S. Ramen, “Deteksi Tepi Citra Dengan Metode Laplacian of Gaussian  Dan Metode Canny,” vol. 5, no. September, pp. 1066–1084, 2021.
[5] A.  Susanto,  “Penerapan  Operasi  Morfologi  Matematika  Citra  Digital Untuk  Ekstraksi  Area  Plat  Nomor  Kendaraan  Bermotor,” Pseudocode , vol. 6, no. 1, pp. 49–57, 2019, doi: 10.33369/pseudocode.6.1.49-57.
[6] Y.  O.  L.  Rema,  “Deteksi  Plat  Nomor  Kendaraan  Bermotor  dengan Segmentasi Gambar,” J. Saintek Lahan Kering ,  vol. 2,  no. 1, pp. 20–23, 2019, doi: 10.32938/slk.v2i1.794.
[7] M.  M.  Sobel,  R.  Canny,  P.  Teguh,  K.  Putra,  N.  Kadek,  and  A.  Wirdiani, “Pengolahan Citra Digital Deteksi Tepi Untuk Membandingkan Metode Sobel, Robert dan Canny,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 253–261, 2016.
[8] S.  Sukatmi,  “Perbandingan  Deteksi  Tepi  Citra  Digital  dengan Menggunakan  Metode  Prewitt,  Sobel  dan  Canny,” KOPERTIP    J.  Ilm. Manaj.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–4,  2017,  doi: 10.32485/kopertip.v1i1.3.
[9] A.  May,  L.  Harefa,  and  Y.  E.  Kurniati,  “Jurnal  Sistem  Informasi  dan Teknologi  Jaringan  Deteksi  Tepi  dalam  Pengolahan  Citra  Digital Menggunakan Matlab,” vol. 1, pp. 10–14, 2021.
[10]  A. Zalukhu, “Implementasi Metode Canny Dan Sobel Untuk Mendeteksi Tepi Citra,” Jurikom) , vol. 3, no. 6, pp. 25–29, 2016.