Vol. 16, No. 4, Dec 2023, pp. 256~263 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i4.19216  256

## Deteksi Pelat Nomor Dengan Menggunakan Optical Character Recognition Berbasis Algoritma LSTM
Elisa Wardhani 1 , Saruni Dwiasnati 2
1,2 Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Indonesia
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received Jul 12, 2023 Revised Oct 04, 2023 Accepted Dec 22, 2023
Illegal parking is a recurring issue in the Jakarta area, prompting a system transformation  that  involves  adding  automatic  parking  facilities  based  on building  infrastructure  and  facilities  regulations.  The  development  of  an automatic  parking  system  can  utilize  license  plate  number  detection  to minimize manual entry of license plate number in the parking system. In this study,  LSTM  algorithm  is  trained  and  implemented  on  Optical  Character Recognition  by  Tesseract  Engine  with  the  aim  to  create  and  develop  an accurate license plate number detection system to streamline the workflow of institutions requiring vehicle license plate information. The LSTM algorithm demonstrated good performance  in  detecting license  plate numbers  with an accuracy  rate  of  86.36%.  However,  the  LSTM  algorithm  performance improved  significantly  to  95.8%  accuracy  when  implemented  on  Optical Character  Recognition  by  Tesseract  Engine.  Therefore,  based  on  the evaluation,  the  LSTM  algorithm  integrated  with  Optical  Character Recognition  is  considered  the  preferred  choice  for  license  plate  number detection due to its higher accuracy compared to using the LSTM algorithm alone.
Keywords:

## Deteksi Pelat Nomor
LSTM Optical Character Recognition
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.
Corresponding Author:
Elisa Wardhani, Faculty of Computer Science, Universitas Mercu Buana, Jl. Raya, RT.4/RW.1, Meruya Sel., Kec. Kembangan, Jakarta, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 11650 Email: elisaawardhani@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Maraknya parkir liar yang terjadi di sebagian wilayah Jakarta mengakibatkan gangguan pada arus lalu lintas. Hal ini mendorong perlunya dilakukan pembenahan sistem dan penambahan fasilitas parkir [1]. Untuk menanggulangi  permasalahan  parkir  liar  ini,  pemerintah  membuat  Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia Nomor 14/PRT/M/2017 Tentang Persyaratan Kemudahan Bangunan Gedung  dimana  Pasal  36  menyatakan  bahwa  “Kelengkapan  prasarana  dan  sarana  pemanfaatan  bangunan gedung  sebagaimana  dimaksud  dalam  Pasal  8  meliputi:  o.  tempat  parkir;  p.  sistem  parkir  otomatis.”  [2]. Berdasarkan  peraturan  tersebut,  gedung  perkantoran  wajib  menyediakan  lahan  parkir  dengan  sistem  parkir otomatis. Sistem parkir yang dimaksud berlaku untuk pengguna kendaraan yang parkir di lokasi khusus, seperti di  apartemen atau  instansi.  Salah satu aspek  penting  dalam  sistem parkir otomatis  adalah  identifikasi objek dimana informasi yang diperoleh secara otomatis dimasukkan ke dalam sistem komputer tanpa perlu campur tangan  manusia  [3].  Untuk  mewujudkan  sistem  parkir  otomatis  tersebut,  dapat  memanfaatkan Optical Character  Recognition dalam  pendeteksian  pelat  nomor  otomatis  pada  sistem  parkir  dimana  sistem  dapat mengidentifikasi pelat nomor kendaraan melalui potret CCTV di lahan parkir.
Penggunaan Optical Character Recognition sendiri terbilang cukup banyak. Penelitian sebelumnya dengan  judul  “Implementasi  Algoritma  YOLO  dan  Tesseract  OCR  Pada  Sistem  Deteksi  Pelat  Nomor Otomatis“, menjelaskan tentang pentingnya sistem deteksi pelat nomor otomatis dikarenakan metode manual
257 memakan banyak waktu dan tenaga manusia serta diperlukan karena jumlah kendaraan yang terus bertambah akan semakin membebankan tenaga manusia. Tujuan dari penelitian tersebut yaitu diharapkan dengan adanya sistem pendeteksi pelat nomor kendaraan, dapat membantu dan memudahkan proses pekerjaan lembaga atau instansi  yang  membutuhkan  data  informasi  tentang  kode  pelat  nomor  kendaraan.  Identifikasi  pelat  nomor otomatis dilakukan dengan menggunakan algoritma LSTM, dimana pada bidang pembelajaran mesin ( machine learning ),  model  LSTM  banyak  digunakan  dalam  masalah  analisis  sekuens.  Pengenalan  teks  dan  proses transliterasi  merupakan  salah  satu  masalah  umum  yang  secara  natural  dapat  mengimplementasikan  model LSTM tersebut [4].
Keberhasilan penggunaan Optical Character Recognition dapat juga ditemukan pada penelitian yang berjudul “Ektraksi Informasi/Data e-KTP Menggunakan Optical Character Recognition Convolutional Neural Network ”  yang  menyimpulkan  bahwa  penerapan Optical  Character  Recognition dan  empat  lapisan Convolutional  Neural  Network efektif  dalam  mengekstraksi  informasi  dari  35  sampel  e-KTP,  dengan kecepatan rata-rata 30 detik dan tingkat kesalahan sebesar 5% [5].
Pemilihan  penggunaan  algoritma  LSTM  dilakukan  karena  algoritma  LSTM  merupakan  salah  satu jenis RNN yang menyimpan informasi mengenai pola-pola pada data untuk dapat mempelajari data yang perlu untuk  disimpan  serta  data  yang  tidak  diperlukan  sehingga  dapat  dibuang,  hal  ini  dikarenakan  pada  setiap neuron LSTM memiliki lebih dari 1 gates untuk dapat mengatur memori pada setiap neuron [6].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menciptakan  dan  mengimplementasikan  sistem  deteksi  pelat  nomor kendaraan yang dapat secara signifikan membantu dan mempermudah proses pekerjaan lembaga atau instansi yang  memerlukan  data  informasi  tentang  kode  pelat  nomor  kendaraan.  Pemilihan  algoritma  LSTM  sebagai pendekatan  utama  didasarkan  pada  kemampuannya  sebagai jenis  Recurrent  Neural  Network (RNN)  yang mampu menyimpan informasi terhadap pola-pola pada data. LSTM memiliki kemampuan untuk mempelajari dan  mengenali  data  yang  signifikan,  sehingga  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam  mendeteksi  pelat  nomor kendaraan. Dengan demikian, diharapkan bahwa implementasi sistem ini tidak hanya memudahkan, tetapi juga dapat  meningkatkan  efisiensi  proses  kerja  lembaga  atau  instansi  terkait,  terutama  dalam  konteks pengembangan sistem parkir otomatis.

## 2. METODE
Dalam  penelitian  ini,  algoritma  LSTM  akan  dilatih  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python dengan bantuan Optical Character Recognition oleh Tesseract Engine . Optical Character Recognition merujuk pada bagian ilmu komputer yang melibatkan proses membaca teks dari gambar dan mengonversinya ke dalam format seperti kode ASCII, sehingga dapat diolah oleh komputer [7]. Dengan demikian, penggunaan Optical Character Recognition diterapkan untuk memungkinkan sistem mengidentifikasi tulisan tangan atau karakter tertulis dalam komunikasi pengguna tanpa memerlukan intervensi manusia [8]. Sedangkan Tesseract Engine adalah sebuah mesin Optical Character Recognition yang saat ini sedang dalam proses pengembangan oleh Google [9].
Algoritma LSTM akan dilatih menggunakan data yang didapat dari sumber outsource Kaggle yaitu “ Car  License  Plate  Detection ” [10]  dan “ Indian  Vehicle  License  Plate ” [11]  dengan  jumlah data gabungan sebanyak 1.032 potret. Data potret termasuk potret tampak depan dan tampak belakang kendaraan mobil yang dirilis dan diperbaharui dalam rentang tahun 2020 – 2022, sampel dari dataset dapat dilihat pada Gambar 1. Data sebanyak 1.032 dataset akan dibagi menjadi dataset training dan dataset test . Selanjutnya, apabila hasil algoritma LSTM sudah dapat mendeteksi potret pelat nomor kendaraan dan mengubahnya menjadi bentuk teks secara baik, maka akan diimplementasikan sebagai hasil akhir pada pemrograman deteksi potret pelat nomor kendaraan.
258
Gambar 2. Alur Penelitian
Berdasarkan  alur  penelitian  sesuai  Gambar  2.  Data  yang  terkumpul  akan  melalui  tahap pre- processing . Pre-processing merupakan  langkah  krusial  dalam  tahapan  awal  proses Optical  Character Recognition . Kualitas dari tahap ini sangat menentukan keberhasilan pengenalan pola secara keseluruhan [12]. Dalam tahapan  ini, data potret melalui  serangkaian proses untuk mempersiapkan data sebelum dapat  diolah lebih lanjut mulai dari pengolahan warna, Resize , Grayscale , penghalusan noise dengan Bilateral Filter , deteksi sudut dengan Canny , hingga proses Contouring dan isolasi dengan Masking . Potret awal, seperti yang terlihat pada Gambar 3, mengandung terlalu banyak informasi dan perlu diproses agar dapat dibaca dengan baik.
Gambar 3. Potret Awal
Tahapan awal melibatkan penggunaan Color Mode untuk mengakses informasi warna asli dari potret, menghasilkan tiga saluran warna pixel ( Blue, Green , dan Red - BGR). Color Mode memungkinkan manipulasi potret untuk pengolahan selanjutnya. Contoh hasil Color Mode dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Color Mode
259
Selanjutnya, untuk memastikan potret dapat dibaca dengan jelas, dilakukan Resize dengan mengubah ukurannya. Dalam kasus ini, potret diubah menjadi 1.75x ukuran asli secara horizontal dan 1.5x secara vertikal. Hasil dari Resize dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Resize Setelah itu, potret yang sebelumnya direpresentasikan dalam tiga saluran warna BGR diubah menjadi Grayscale ,  menghasilkan  potret  dengan  satu  saluran  warna  ( Gray ). Optical  Character  Recognition bekerja optimal  ketika  diterapkan  pada  potret  monokrom  yang  menggunakan  data  biner.  Potret  dengan  banyak informasi  warna,  memerlukan  pengolahan  tambahan  setidaknya Grayscale .  Proses  ini,  biasanya  melalui penyesuaian threshold ,  bertujuan  untuk  mengubah  potret  menjadi  format  monokrom  untuk  meningkatkan kinerja Optical Character Recognition [13]. Grayscale mempermudah algoritma dalam membaca potret karena perbedaan hanya terletak pada tingkat keterangan dan intensitas pixel . Tampilan hasil Grayscale dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Grayscale
Meskipun  sudah  berada  dalam  format Grayscale ,  potret  masih  dapat  memiliki noise yang  dapat mempengaruhi pembacaan informasi. Oleh karena itu, dilakukan aplikasi Bilateral Filter untuk memperhalus noise , menghasilkan potret yang lebih bersih seperti yang terlihat pada Gambar 7.
260
Gambar 7. Hasil Bilateral Filter
Selanjutnya, untuk  meminimalkan kemungkinan  kesalahan pembacaan, potret  diperkecil ke  bagian pelat nomor dengan menggunakan deteksi sudut menggunakan metode Canny . Canny bekerja dengan meredam noise lebih lanjut, menghitung arah setiap pixel , dan mengkategorikan pixel menjadi kuat, lemah, atau bukan sudut. Hasilnya, pixel kuat dan lemah dikoneksikan, seperti yang terlihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Canny Dengan  terbentuknya  sudut  pada  potret,  dilakukan  proses Contouring untuk  mencari  dan mengekstraksi contour pada  sudut  potret.  Selanjutnya,  dilakukan  isolasi  pada  bagian  pelat  nomor  dengan Masking . Masking melibatkan lapisan warna putih untuk mengisolasi bagian pelat nomor sehingga area potret sekitar  pelat  nomor  dapat  ditandai  sebagai  bagian  yang  tidak  diperlukan  dan  bagian  pelat  nomor  dapat diekstraksi dari potret utuhnya. Hasil akhir dari potret yang telah diisolasi dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Akhir Pre-Processing Setelah  melalui  tahap Pre-Processing ,  data  akan  diolah  sebagai  langkah  awal  dalam  pembuatan model.  Pengolahan  data  melalui  2  tahapan  yaitu  pengaturan  awal  dan  tahapan load  data .  Pada  tahapan pengaturan  awal,  dilakukan import modul  dan library yang  esensial  untuk  memastikan  kelancaran  dan kesesuaian  model  yang  akan  dilatih.  Modul  OS  digunakan  untuk  interaksi  dengan  sistem  operasi,  Cv2  dan Imutils  untuk  proses  pengolahan  gambar,  Numpy  untuk  operasi  matematika  pada array multidimensional, Tensorflow untuk operasi pada model machine learning , dan PIL untuk manipulasi gambar dan penanganan error terkait image processing . Pengaturan parameter seperti directory dataset, ukuran gambar, jumlah class , batch size , dan jumlah epochs juga dilakukan untuk keperluan pelatihan model. Selanjutnya, pada tahap load data , fungsi dibuat untuk memuat dataset. Dalam fungsi ini, potret dibagi berdasarkan class , yaitu class0 dan class1, dan list kosong images dan labels diinisialisasi. Fungsi class index juga diinisialisasi untuk menentukan index class pada potret. Dataset kemudian melalui proses pre-processing , seperti resizing , grayscale , bilateral  filtering , edge  detection ,  dan contour  extraction .  Jika  potret  valid, ukurannya  bukan  0,  maka  dilakukan  normalisasi,  konversi  ke array 3D,  dan  konversi  ke  float32  untuk memfasilitasi training model. Data yang telah dihasilkan dari proses ini ditambahkan ke dalam list images dan labels ,  sesuai  dengan class  index . Error terkait pre-processing ,  seperti  gambar  yang  tidak  dapat  terbaca, ditangani  melalui except untuk  mencegah  terhentinya  proses training model  secara  tiba-tiba.  Akhirnya, list images dan labels dikonversi menjadi array Numpy untuk disiapkan sebagai input model machine learning . Tahap pengolahan data ini membentuk dasar yang penting untuk melatih dan menguji model dalam penelitian ini.
Pada  tahap  pembuatan  model  algoritma  LSTM,  fungsi  dibuat  untuk  menentukan  arsitektur  model dengan menggunakan Keras API. Keras API menyediakan Keras Applications yang terdiri dari model-model deep learning dengan pre-trained  weights . Model-model  ini dapat dipergunakan untuk  melakukan  prediksi, ekstraksi fitur, atau fine-tuning sesuai kebutuhan [14]. Model ini dirancang untuk memproses data potret yang telah melalui tahap pre-processing , dengan bentuk input yang ditetapkan berdasarkan dimensi potret yang telah di- resize .  Model  ini  menggunakan  algoritma  LSTM  dengan  penambahan layer Dense  untuk  optimalisasi
261 proses. Selanjutnya, model secara keseluruhan di- compile dengan spesifikasi loss function categorical cross- entropy , algoritma optimization ADAM, dan  metrik evaluasi akurasi. Categorical cross-entropy adalah loss function yang  diterapkan  pada tugas  klasifikasi  multikelas.  Fungsi  ini  dirancang  untuk  mengukur  disparitas antara dua distribusi probabilitas  [15]. Sedangkan Algoritma  ADAM  merupakan suatu algoritma optimisasi dengan laju pembelajaran adaptif. Penggunaan optimasi ADAM bertujuan untuk meningkatkan akurasi model dengan menghasilkan peningkatan learning rate [16].
Proses  selanjutnya  adalah  pembagian  dataset  menjadi training set  dan test set  dengan  rasio  80:20. Pemisahan  ini  memungkinkan  model  untuk  dievaluasi  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya, memastikan kemampuan generalisasi dan  mengidentifikasi potensi overfitting . Overfitting merupakan  isu di mana model klasifikasi terlalu cocok dengan data pelatihan, yang dapat merugikan kinerja model pada data uji karena tidak semua informasi dalam data pelatihan relevan atau bermanfaat [17].
Tahapan  melatih  model  algoritma  LSTM  melibatkan  pemanggilan  fungsi  yang  telah  dibuat sebelumnya. Dalam proses pelatihan ini, layer LSTM digunakan untuk memproses input sequence , sementara layer Dense melakukan klasifikasi akhir dengan menggunakan fungsi aktivasi softmax . Model dilatih dengan menggunakan training set, dengan batch size 16 dan 10 epochs . Test set digunakan sebagai data validasi untuk mengkalkulasi loss dan  metrik  evaluasi  setiap epoch ,  sehingga  model  dapat  menyesuaikan  bobotnya berdasarkan algoritma optimization ADAM. Setelah  melalui  proses training ,  performa  model  dievaluasi  menggunakan test set.  Hasil  evaluasi, termasuk akurasi, disimpan dalam variabel accuracy , yang kemudian dikonversi ke persentase dan diformat dengan dua desimal menggunakan notasi f- string untuk memberikan angka yang lebih spesifik dalam bentuk koma. Tahap evaluasi ini memungkinkan penilaian yang jelas terhadap kemampuan model dalam melakukan klasifikasi pada dataset yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  algoritma  LSTM  yang  sudah  melalui  tahapan training menghasilkan  evaluasi  yaitu  tingkat akurasi  sebesar  86,36%.  Namun  masih  harus  dilakukan  pengujian  terhadap  model,  dilakukan  dengan mengimplementasikan  model algoritma LSTM pada Optical Character  Recognition milik Tesseract Engine dalam mendeteksi pelat nomor. Dalam pengujian ini, data yang digunakan hanya 1 buah potret setiap pengujian dilakukan.

## Gambar 10. Hasil Evaluasi Akurasi Model Algoritma LSTM
3.1.  Pengujian implementasi model algoritma LSTM pada Optical Character Recognition
Pengujian  terhadap  model  algoritma  LSTM  dilakukan  dengan  mengintegrasikannya  ke  dalam program deteksi pelat nomor  menggunakan Tesseract Engine . Setiap potret yang akan diuji  harus  melewati tahap pre-processing yang  identik  dengan  tahap  pada  dataset  pelat  nomor  yang  digunakan  dalam  pelatihan model.  Dalam  pengujian,  fungsi  prediksi  LSTM  dibuat  untuk  melakukan  klasifikasi  menggunakan  model LSTM.  Potret  yang  telah  melalui pre-processing diubah  ukurannya  sesuai  dengan input model  LSTM,  dan hasil  klasifikasi  diubah  menjadi  format integer sebelum  dikonversi  menjadi  format string . Informasi  dalam bentuk string kemudian  diubah  menjadi  format  heksadesimal  agar  dapat  diintegrasikan  sebagai  konfigurasi pada Optical  Character  Recognition (OCR)  milik  Tesseract Engine .  Penambahan  informasi  LSTM  pada konfigurasi  OCR  membantu  Tesseract Engine memberikan  hasil  deteksi  karakter  yang  lebih  akurat  dengan mempertimbangkan output dari  model  LSTM.  Hasil  prediksi  dari  potret  ditampilkan  dengan  menjalankan OCR,  dan  beberapa  konfigurasi  tambahan  pada  OCR,  seperti Whitelist ,  PSM  ( Page  Segmentation  Modes ), OEM (OCR Engine Mode ), dan konfigurasi tambahan untuk memanfaatkan model LSTM, digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi karakter pada potret tersebut. Proses pengujian ini bertujuan untuk memastikan
262 kemampuan  model  LSTM  dalam  meningkatkan  kualitas  deteksi  karakter oleh  Tesseract Engine ,  khususnya pada kasus-kasus dimana karakter sulit dideteksi berdasarkan tampilan visual saja.
Gambar 11. Hasil Pengujian Deteksi Pelat Nomor
3.2.  Akurasi implementasi model algoritma LSTM pada Optical Character Recognition
Akurasi final dari  model algoritma LSTM  ini dibutuhkan untuk mengukur seberapa baik performa algoritma LSTM yang diimplementasikan pada Optical Character Recognition pada pendeteksian pelat nomor. Untuk  menentukan  akurasi  tersebut,  dilakukan  perhitungan  terhadap  hasil  prediksi  dari  200  sampel  yang diambil secara acak dari dataset  yang digunakan.  Perhitungan akurasi  berdasarkan deteksi pelat nomor dari 200 sampel acak memberikan hasil yaitu tingkat akurasi sebesar 95,8% yang dapat dilihat pada Tabel 1.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑟𝑎𝑘𝑡𝑒𝑟 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝐾𝑎𝑟𝑎𝑘𝑡𝑒𝑟 × 100% Tabel 1. Sampel Perhitungan Akurasi Deteksi Pelat Nomor Hasil Deteksi Akurasi AS19D9919 AS19D9919 100% CG12AG1130 CG12AG1130 100% KA03MG2784 KA03MG2784 100% DL8CX4850 DL8CX4850 100% MH12HF5057 MH42HF5057 90% DL12CN8660 DL12CN8660 100% MH01AV8866 MHO1AV8866 90% MH12DE1433 WH12DE1433 90% TN19F0816 IN19F0816 88% F65022 F65022 100%

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi  sistem  deteksi  pelat  nomor kendaraan dengan  menggunakan algoritma LSTM dan Tesseract Engine menghasilkan tingkat akurasi  yang cukup  baik,  yaitu  sebesar  95,8%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kombinasi  metode  yang  digunakan  mampu memberikan kontribusi positif terhadap tujuan awal penelitian, yaitu memudahkan dan meningkatkan efisiensi proses  pekerjaan  lembaga  atau  instansi  yang  membutuhkan  informasi  tentang  kode  pelat  nomor  kendaraan. Dampak  signifikan  dari  penelitian  ini  terletak  pada  peningkatan  performa  deteksi  pelat  nomor  ketika menggunakan Tesseract Engine sebagai Optical Character Recognition (OCR). Akurasi yang meningkat dari 86,36%  menjadi  95,8%  menunjukkan  bahwa  integrasi  algoritma  LSTM  dengan  teknologi  OCR  dapat memberikan hasil yang lebih dapat diandalkan.
Kontribusi penelitian ini terletak pada pemilihan dan implementasi algoritma LSTM sebagai metode utama  dalam  deteksi  pelat  nomor.  Meskipun  hanya  satu  metode  yang  digunakan,  hasil  yang  diperoleh menunjukkan bahwa algoritma LSTM memiliki potensi yang cukup besar dalam konteks ini. Adapun limitasi penelitian melibatkan keterbatasan dalam variasi metode, seiring dengan hanya menggunakan algoritma LSTM sebagai pendekatan utama. Selain itu, jumlah data yang digunakan terbatas pada 1.032 potret, yang mungkin dapat ditingkatkan untuk meningkatkan keandalan dan generalisasi model.
Rekomendasi untuk penelitian mendatang mencakup eksplorasi lebih lanjut terhadap berbagai metode deteksi pelat nomor, penggunaan dataset yang lebih besar dan representatif, serta peningkatan integrasi dengan teknologi OCR. Selain itu, penelitian lebih lanjut dapat dilakukan untuk memperluas cakupan aplikasi, seperti pengenalan pelat nomor untuk warna yang berbeda maupun jenis kendaraan yang berbeda atau dalam kondisi pencahayaan  potret  yang  lebih  beragam.  Dengan  demikian,  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  lebih  lanjut  dalam  mengoptimalkan  sistem  deteksi  pelat  nomor  kendaraan  untuk keperluan praktis dan aplikatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. O. Anjani, “Parkir Liar Masih Marak di Jakarta, Pembenahan Sistem Krusial,” Kompas.id , Oct. 6, 2022.  https://www.kompas.id/baca/metro/2022/10/06/parkir-liar-masih-marak-jakarta-perlu-benahi- sistem
[2] Pemerintah  Indonesia,  “Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  22  Tahun  2009  tentang  Lalu Lintas dan Angkutan Jalan” Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 2009 Nomor 96 , Tambahan Lembaran Republik Indonesia nomor 5025, Sekretariat Negara, Jakarta, 2009.
[3] E.  D.  Widianto,  H.  M.  Wijaya,  and  I.  P.  Windasari,  "Sistem  Parkir  Berbasis  RFID  dan  Pengenalan Citra Pelat Nomor Kendaraan," Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 5, no. 3, pp. 115-122, Jul. 2017. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.5.3.2017.115-122
[4] I.  H.  Amin  and  A.  Aprilino,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  YOLO  DAN  TESSERACT  OCR PADA SISTEM DETEKSI PLAT NOMOR OTOMATIS,” Jurnal Teknoinfo , vol. 16, no. 1, pp. 54– 59, Jan. 2022. https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/article/view/1522
[5] J. Valentino and Y. A. Susetyo, “Analisis Perbandingan Optical Character Recognition Google Vision dengan Microsoft Computer Vision pada Pembacaan  KTP-el”, jtik , vol. 7, no. 4, pp. 552–561, Oct. 2023. https://doi.org/10.35870/jtik.v7i4.1046
[6] E. S. Putri and M. Sadikin, “Prediksi Penjualan Produk Untuk Mengestimasi Kebutuhan Bahan Baku Menggunakan  Perbandingan  Algoritma  LSTM  dan  ARIMA,” Format :  Jurnal  Ilmiah  Teknik Informatika , vol. 10, no. 2, pp. 162–171, Aug. 2021.
https://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/format/article/view/10856
[7] R.  Siregar,  "Implementasi  OTSU  Thresholding  pada  Optical  Character  Recognition  Menggunakan Engine Tesseract," Jurnal Ilmiah Core IT: Community Research Information Technology , vol. 7, no. 1, pp. 27-34, 2019. https://ijcoreit.org/index.php/coreit/article/view/97
[8] M. Rizal Toha and A. Triayudi, "Penerapan Membaca Tulisan di dalam Gambar Menggunakan Metode OCR  Berbasis  Website  pada  e-KTP," Jurnal  Sains  dan  Teknologi ,  vol.  11,  pp.  175-183,  2022. https://doi.org/10.23887/jst-undiksha.v11i1
[9] A. Rizqi, I. S. Aziz, and Widianto, “Rancang Bangun Aplikasi Penerjemah Bahasa Jepang – Indonesia Menggunakan  OCR  Berbasis  Android”,  SinarFe7,  vol.  2,  no.  1,  pp.  276–280,  Aug.  2019. https://journal.fortei7.org/index.php/sinarFe7/article/view/447
[10] “Car  License  Plate  Detection,” www.kaggle.com .  https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/car- plate-detection
[11] “Indian vehicle license plate dataset,”
www.kaggle.com . https://www.kaggle.com/datasets/saisirishan/indian-vehicle-dataset?resource=download
[12] S.  Hartanto,  A.  Sugiharto,  and  S.  N.  Endah,  "OPTICAL  CHARACTER  RECOGNITION MENGGUNAKAN  ALGORITMA  TEMPLATE  MATCHING  CORRELATION," JURNAL
MASYARAKAT INFORMATIKA , vol. 5,
no. 9, pp. 1-12, Apr.
2015. https://doi.org/10.14710/jmasif.5.9.8435
[13] V. Utomo, A. P. R. Pinem, and B. V. Christoko, “Pengenalan Karakter Optis untuk Pencatatan Meter Air dengan Long Short Term Memory Recurrent Neural Network ”, J. RESTI (Rekayasa Sist. Teknol. Inf.) , vol. 5, no. 1, pp. 132 - 138, Feb. 2021. https://doi.org/10.29207/resti.v5i1.2807
[14] M. A. Pangestu and H. Bunyamin, "Analisis Performa Dan Pengembangan Sistem Deteksi Ras Anjing Pada Gambar Dengan Menggunakan Pre-Trained CNN Model," JuTISI , vol. 4, no. 2, pp. 341, Aug. 24, 2018. https://journal.maranatha.edu/index.php/jutisi/article/view/1501
[15] G.  Gumelar,  “Kombinasi  Algoritma  Sampling  dengan  Algoritma  Klasifikasi  untuk  Meningkatkan Performa  Klasifikasi  Dataset  Imbalance”, SISFOTEK ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  250  -  255,  Sep.  2021. https://www.seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/article/view/295
[16] T. I. Z. M. Putra, S. Suprapto, and A. F. Bukhori, “Model Klasifikasi Berbasis Multiclass Classification dengan  Kombinasi  Indobert  Embedding  dan  Long  Short-Term  Memory  untuk  Tweet  Berbahasa Indonesia”, JISTED , vol. 1, no. 1, pp. 1–28, Nov. 2022. https://doi.org/10.35912/jisted.v1i1.1509
[17] L.  A.  Andika,  H.  Pratiwi,  and  S.  S.  Handajani,  “KLASIFIKASI  PENYAKIT  PNEUMONIA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN OPTIMASI ADAPTIVE MOMENTUM”, IJSA , vol. 3, no. 3, pp. 331–340, Oct. 2019. https://doi.org/10.29244/ijsa.v3i3.560