## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)

## Analisis Sistem Pengenalan dan Keamanan Kriptografi Hill Cipher pada Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Template Matching
Muhammad Gebby Gumelar
gebbygumelar@gmail.com Universitas Jember
Ike Fibriani
ik3fibriani.teknik@gmail.com
Universitas Jember Dodi Setiabudi gbdoydist@gmail.com
Universitas Jember
Abstrak
Kemajuan  teknologi  berkaitan  erat  dengan  efisiensi  manusia dalam  melakukan  pekerjaannya,  salah  satunya  adalah  pada sistem  perparkiran.  Semakin  tinggi  frekuensi  kendaraan  yang keluar  masuk  suatu  tempat  parkir  akan  memungkinkan komputer  untuk  menggantikan  peran  manusia  dalam melakukan  pencatatan  plat  nomor  kendaraan.  Pada  penelitian ini  akan  dibuat  suatu  sistem  yang  dapat  mengenali  plat  nomor dan  memiliki  sistem  keamanan  terhadap  data  plat  nomor  itu sendiri.  Sistem  pengenalan  plat  nomor  pada  penelitian  ini menggunakan  metode template  matching .  Pengambilan  data dilakukan  pada  saat  siang  dan  malam  hari.  Pada  pengambilan data  siang  hari,  dari  10  citra  uji  terdapat  9  citra  yang teridentifikasi  dengan  benar  (akurasi  90%).  Sedangkan  pada malam hari, dari 10 citra uji terdapat 8 citra yang teridentifikasi dengan  benar  (akurasi  80%).  Sehingga,  total  akurasi  sistem dalam  melakukan  proses  identifikasi  adalah  sebesar  85%.  Pada uji sudut 0 ⁰ dan -15 ⁰ diperoleh nilai akurasi sebesar 16,7% dan 6,7%,  sedangkan  pada  sudut  lainnya  tidak  dapat  teridentifikasi dengan benar. Pada uji jarak 1m diperoleh nilai akurasi sebesar 12,7%,  sedangkan  pada  uji  jarak  lainnya  tidak  ada  yang teridentifikasi  dengan  benar.  Pada  proses  keamanan  data,  citra yang  telah  teridentifikasi  (dalam  hal  ini  sebagai plaintext )  akan dienkripsi  menggunakan  algoritma  kriptografi  hill  cipher.  Dari 20  data plaintext ,  terdapat  20  data  yang  terenkripsi  dengan benar, dengan kata lain akurasi algoritma kriptografi hill cipher pada sistem adalah 100%.
Kata Kunci — Kriptografi hill cipher, Plat nomor, Template matching .

## Abstract
Technology progress is closely related to human efficiency in doing his job one is the parking system, of high frequency parking vehicle out of a parking space would allow a computer to replace the role of  human.  The  researcher  will  make  a  system  that  can  recognize license  plate  automatically  and  have  security  system  toward  the license  plate  itself.  License  plate  recognizing  system  in  this research  uses  template  matching  method.  Data  collection  method was  conducted  in  the  afternoon  and  night  to  know  the  effect  of light  intensity  level  toward  system  performance.  In  the  afternoon, there were 9 of 10 correctly identified test images (90% accuracy). However, at night there were 8 of 10 correctly identified test images (80%  accuracy).  So  that,  the  total  of  system  accuracy  in  the identification  process  was  85%.  In  the  angle  test  of  0 ⁰ and  -15 ⁰ obtained  an  accuracy  16.7%  and  6.7%,  while  in  the  other  angle
can't be identified correctly. In the distance test of 1m obtained an accuracy  12.7%,  whereas  in  the  other  distance  test  no  identified correctly. In data security process, the identified test images (in this case as plaintext) will be encrypted using cryptography hill cipher algorithm.  From  20  data  plaintext,  there  were  20  data  that encrypted  correctly,  in  other  words  cryptography  hill  cipher algorithm accuracy in the system was 100%.
Keywords — Cryptography hill cipher, License plate, Template matching.

## I. PENDAHULUAN
Seiring  berkembang  pesatnya  teknologi,  pelanggaran masyarakat  terhadap  aturan  juga  semakin  rentan  terjadi.  Hal ini  membutuhkan  suatu  sistem  keamanan  dengan  tingkat efisiensi yang baik. Suatu sistem keamanan sangat dibutuhkan pada  berbagai  bidang,  salah  satunya  adalah  pengenalan  plat nomor  kendaraan  pada  tempat  parkir.  Saat  ini  sistem  yang digunakan  dalam  mencatat  plat  nomor  masih  banyak  yang dilakukan secara manual. Hal ini akan memakan tenaga kerja yang banyak sehingga mengurangi efisiensi, namun akan lebih mudah jika sistem indentifikasi ini dilakukan secara otomatis. Proses  pengenalan  karakter  pada  penelitian  ini  menerapkan metode template  matching dengan  cara  membandingkan obyek dengan database yang tersedia.
Pada penelitian ini, pengambilan citra uji dilakukan pada siang  dan  malam  hari  serta  dilakukan  pengambilan  citra dengan  berbagai  variasi  sudut  dan  jarak  untuk  mengetahui posisi  terbaik  untuk  identifikasi  karakter.  Pada  penelitian sebelumnya  yang  berjudul  “ Recognition  of  Vehicle  Number Plate Using Matab ” [1], tidak ada variasi sudut dan jarak pada saat  proses  pengambilan  citra  uji.  Selain  itu,  pada  penelitian sebelumnya  juga  masih  belum  ada  perbandingan  intensitas cahaya yang digunakan pada saat pengambilan citra uji.
Pengenalan  plat  nomor  otomatis  masih  belum  memiliki tingkat  keamanan  yang  diharapkan  sehingga  memungkinkan suatu informasi dapat disalah gunakan oleh pihak tertentu dan menyebabkan kerugian bagi pemilik informasi, maka dari itu dibutuhkan  suatu  teknik  penyandian  data  yang  disebut kriptografi. Teknik kriptografi yang digunakan pada penelitian ini  adalah  teknik  hill  cipher.  Pengunaan  metode  kriptografi hill  cipher  pada  penelitian  ini  dikarenakan  algoritma penyandian  data  pada  metode  ini  sangat  sederhana  dan
14
memiliki  tingkat  keamanan  yang  sangat  baik.  Tujuan penambahan sistem keamanan data pada penelitian ini adalah untuk  membuat  sistem  lebih  tahan  terhadap  kemungkinan serangan  –  serangan  dari  pihak  ketiga  yang  menginginkan database pengguna  perparkiran.  Tidak  semua  perparkiran membutuhkan  sistem  keamanan  seperti  ini,  namun  terdapat kemungkinan  pada  beberapa  perparkiran  tertentu  yang memang  mengutamakan  kerahasiaan  data  pengguna  parkir ( client ) akan sangat membutuhkan sistem keamanan seperti ini.

## II. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini akan dianalisis proses pengenalan plat nomor  kendaraan  bermotor  menggunakan  metode template matching, kemudian  hasil  dari  pengenalan  tersebut  nantinya akan dienkripsi menggunakan algoritma kriptografi hill cipher.
A. Blok Sistem Tahapan  pertama  pada  sistem  adalah  proses  pengolahan citra  digital  untuk  mengidentifikasi  karakter  plat  nomor dengan  menggunakan  metode template  matching. Karakter plat  nomor  yang  telah  teridentifikasi  kemudian  dilanjutkan dengan  proses  keamanan  data  menggunakan  kriptografi  hill cipher, sehingga keluaran dari sistem ini berupa karakter plat nomor kendaraan dalam bentuk ciphertext . Data hasil keluaran dari sistem ini selanjutnya akan diuji dan dianalisis. Diagram blok sistem dapat dilihat pada Gbr. 1.
B. Flowchart Penelitian
Pada sistem dipenelitian ini dibagi menjadi dua tahapan. Tahapan  pertama  adalah  tahapan  Identifikasi  karakter menggunakan metode template matching . Sedangkan tahapan kedua  merupakan  keamanan  data  menggunakan  algoritma kriptografi hill cipher, sehingga diperoleh keluaran total pada sistem  berupa  karakter  plat  nomor  dalam  bentuk ciphertext . Flowchart sistem dapat dilihat pada Gbr. 2.
Gbr. 1 Blok sistem penelitian
Gbr. 2 Flowchart sistem
Pada  proses  identifikasi,  bahan  masukan  berupa  citra  uji dan database karakter.  Proses pre-processing meliputi resizing , grayscaling , filtering ,  dilasi,  dll  yang  dilanjutkan dengan  proses  ekstraksi.  Metode template  matching yang digunakan adalah template matching correlation . Pada metode ini dilakukan perbandingan citra uji dengan database dan akan dipilih database yang  memiliki  nilai  korelasi  tertinggi.  Nilai korelasi  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  persamaan sebagai berikut [2].
(1) (2) (3)
Keterangan : r = nilai korelasi antara dua buah matriks xik = nilai pixel ke-k pada matriks i xjk = nilai pixel ke-k pada matriks j xi = rata-rata nilai pixel matriks i xj = rata-rata nilai pixel matriks j n = jumlah pixel pada suatu matriks Pada  proses  keamanan  data,  digunakan  algoritma kriptografi hill cipher. Pada algoritma ini dibutuhkan masukan plaintext dan kunci ( key ). Plaintext disini merupakan karakter hasil pengenalan plat nomor, sedangkan kunci yang digunakan berupa  matrik  2x2  yang  memiliki  determinan  1  atau  -1. Langkah pertama adalah inisialisasi variabel yang dilanjutkan dengan  mengkonversi plaintext kedalam  nilai  ASCII.  Proses berikutnya  adalah  mengalikan plaintext dengan  kunci kemudian  dimodulo  dengan  95,  karena  karakter  pada  ACII yang  digunakan  adalah  95.  Hasil  dari  proses  modulo selanjutnya  dijumlahkan  dengan  32,  karena  32  karakter  awal pada  ASCII  tidak  digunakan.  Nilai  yang  didapat  dari  proses perhitungan kemudian dikonversi kebentuk karakter kembali
(a) (b)
Gbr. 3 (a) Flowchart proses identifikasi karakter, (b) Flowchart proses enkripsi karakter Start Pengambilan citra plat nomor
Load citra pada sistem Identifikasi karakter plat nomor
Enkripsi karakter plat nomor Karakter dalam bentuk ciphertext Uji dan analisa data Identifikasi karakter Plat nomor Enkripsi karakter Plat nomor End Start 1. Inisialisai variabel 2. Pre-processing citra 3. Ekstraksi karakter
4. Template matching Start 1. Input citra uji 2. Database karakter Karakter teridentifikasi End 1. Load karakter  hasil
identifikasi (P)
2. Kunci (K)
1. Inisialisai variabel
2. Konversi P ke nilai ASCII
3. C = ((K*P) mod 95) + 32
4. Koversi C ke bentuk karakter
Karakter terenkripsi
End

## C. Pengambilan Data
Data  pada  penelitian  ini  adalah  citra  plat  nomor kendaraan roda 4 atau lebih yang memiliki jumlah karakter 6 dan  memenuhi  standar  kepolisian  RI.  Pengambilan  data dilakukan  saat  siang  dan  malam  hari  pada  kondisi  terbuka ( outdoor ).  Pengambilan  data  menggunakan  kamera  cannon 1100D  beresolusi  12MP.  Data  yang  berupa image berformat .jpg dengan warna RGB kemudian disimpan dalam komputer untuk kemudian di- load pada sistem untuk diproses. Pengambilan  data  dibagi  menjadi  2  tahapan,  data  tahapan pertama sebanyak 20 citra yang terdiri dari 10 citra pada saat siang hari dan 10 citra saat malam hari. Pengambilan citra uji dilakukan dengan posisi kamera sejajar dengan obyek dengan jarak  1m.  Sedangkan  Pada  pengambilan  data  tahap  kedua dilakukan  pengambilan  data  sebanyak  6  buah  citra  (3  citra diambil  saat  siang  hari  dan  3  citra  diambil  saat  malam  hari). Pada  setiap  plat  nomor  diambil  berdasarkan  sudut-sudut  dan jarak yang telah ditentukan seperti pada Gbr. 4.
Pada Gbr. 4 terdapat titik-titik berwarna biru, pada titik- titik tersebut merupakan posisi pengambilan citra plat nomor. Pada  setiap  plat  nomor  yang  diuji  nantinya  akan  diambil gambar  sebanyak  55  citra  uji  dari  berbagai  sudut  dan  jarak sesuai dengan skema. Sudut pengambilan gambar adalah -75º, -60 º, -45º, -30º, -15º, 0º, 15º, 30º, 45º, 60º, dan 75º terhadap plat  nomor  yang  diuji.  Pada  masing-masing  sudut  dilakukan pengambilan data sebanyak 5 kali dengan jarak yang berbeda- beda,  yaitu  1m,  2m,  3m,  4m,  dan  5m.  Pada  setiap pengambilan gambar, jarak kamera dengan tanah adalah 0,5m.
D. Pengujian Data
Pengujian  hasil  identifikasi  plat  nomor  dilakukan dengan  cara  melakukan  perbandingan  antara  karakter  plat nomor (image) dengan karakter plat nomor (text) . Jumlah data benar  nantinya  akan  dihitung  terhadap  jumlah  total  dari  citra uji  yang  digunakan.  Sedangkan  pada  proses  enkripsi, pengujian  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  keluaran dari  sistem  total  yang  berupa ciphertext dengan  karakter ciphertext yang  dihitung  secara  manual.  Perhitungan  akurasi dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut.
(4)
Gbr. 4 Skema pengambilan data untuk uji sudut dan jarak

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
A. Input Citra
Pada penelitian ini citra yang digunakan berwarna RGB dengan format .jpg dengan ukuran pixel yang beragam, mulai dari 311x181 pixel hingga 748x415 pixel.
B . Pre-processing Image
Pada Pre-processing citra  terdiri  dari  beberapa  proses pengolahan  citra,  di  antaranya  adalah resizing  image , grayscaling , dilation, erosi, dll.
1) Grayscalling: Pada  citra grayscale hanya  memiliki  satu nilai kanal pada setiap pixel- nya, artinya nilai red, green ,dan blue adalah sama besar.
2)  Median  Filtering :  Konsep  dasar median  filter adalah memilih  nilai  tengah  dari  nilai-nilai pixel tetangganya. Kualitas hasil filtering diukur menggunakan MSE dan PSNR. MSE  ( Mean  Squared  Error) merupakan  selisih  antara  citra asli  dengan  citra  hasil filtering. Sedangkan  PSNR  ( Peak Signal  to  Noise  Ratio )  merupakan  parameter  untuk mengetahui  kualitas  citra  hasil filtering .  Berikut  Persamaan yang digunakan untuk mencari nilai MSE dan PSNR [3].
(5)
N 2 merupakan hasil perkalian panjang dan lebar citra. F(i,j) merupakan citra hasil filtering , dan f(i,j) adalah citra asal.
(6)
Berikut hasil perhitungan nilai MSE dan PSNR pada pengambilan data tahap 1
TABEL IV
H ASIL P ENGUKURAN MSE DAN PSNR (S IANG H ARI ) No. No plat MSE PSNR (dB) 1 W454RK 0,9618 48,3000 2 P329QI 0,3329 52,9081 3 P838TO 1,1845 47,3953 4 P215CA 0,2030 55,0562 5 P750NL 0,8577 48,7974 6 P805KU 1,0694 47,8396 7 P657ZS 0,4584 51,5181 8 P973VO 0,8888 48,6429 9 P875TL 2,8463 43,5880 10 P759DJ 0,8403 48,8863 Rata-rata 0,9643 49,2932
TABEL V H ASIL P ENGUKURAN MSE DAN PSNR (M ALAM H ARI ) No. No plat MSE PSNR (dB) 1 P847DH 0,9629 48,2963 2 P742KL 0,6233 50,1840 3 P1927S 0,9626 48,2936 4 P759KL 0,6267 50,1603 5 N11NDY 1,2945 47,0097 6 P422KA 0,4568 51,5336 7 P446DK 0,8770 48,7007 8 P882TL 1,9306 45,2740 9 N782DI 0,9184 48,5006 10 P960DG 0,3715 52,4309 Rata-rata 1 48,341
16
Kualitas  citra  hasil filtering pada  siang  hari  cenderung lebih  baik  dari  malam  hari.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai PSNR  pada  siang  hari  lebih  tinggi,  yaitu  49,2932  dB  pada siang  hari  dan  48,341  dB  pada  malam  hari.  Nilai  MSE  yang lebih  rendah  pada  siang  hari  juga  menunjukkan  bahwa kualitas  citra  saat  pengambilan  data  siang  hari  lebih  baik, yaitu 0,9643 pada siang hari dan 1 pada malam hari.
3)  Dilasi  dan  Erosi :  Dilasi  merupakan  proses  pembesaran batas dari obyek citra uji. Sedangkan pada proses erosi, pixel - pixel pada batas obyek dikurangi bahkan dihilangkan.
4)  Konvolusi :  Pada  penelitian  ini,  teknik  konvolusi dilakukan dua kali yang bertujuan untuk mendeteksi tepi.
5)  Binerisasi :  Citra  biner  merupakan  sebuah  citra  yang memiliki 2 nilai derajat keabuan, yaitu warna hitam dan putih. Pixel hitam bernilai 1 dan pixel putih bernilai 0.
6) Thining: Thining (penipisan) bertujuan untuk mereduksi obyek menjadi lebih kecil atau menjadi rangka saja.
7)  Seleksi  Obyek :  Pada  tahapan  terakhir pre-processing image, dilakukan proses seleksi obyek. Pada proses ini, obyek yang memiliki luasan kurang dari 100 pixel akan dihilangkan.
C. Ekstraksi Karakter
Pada  proses  ekstraksi,  sistem  melakukan  segmentasi karakter  yang  berjumlah  6  karakter.  Pencarian  karakter dilakukan  dengan  cara  membandingkan  tinggi  dan  titik koordinat  karakter  satu  dengan  lainnya.  Keenam  karakter memiliki tinggi yang dan koordinat yang sama antara karakter satu  dengan  yang  lainnya.  Koordinat  yang  dimaksud  adalah koordinat pada sumbu y.

## D. Template Matching
TABEL VI
N ILAI K ORELASI T ERTINGGI A NTARA C ITRA H ASIL E KSTRAKSI DENGAN C ITRA D ATABASE (M ALAM H ARI )
No. No. Plat Nilai Korelasi Tertinggi pada Karakter Plat Nomor Ke-
Rata- rata
1 2 3 4 5 6 1. W454RK 0.3648 0.5455 0.4974 0.5470 0.7009 0.5558 0,5352
2. P329QI 0.8872 0.7616 0.7748 0.8702 0.8054 0.4913 0,7651 3. P838TO 0.6576 0.8258 0.7642 0.6972 0.7608 0.7917 0,7495 4. P215CA 0.7910 0.6517 0.5233 0.4879 0.6834 0.6619 0,6332 5. P750NL 0.6879 0.6679 0.4639 0.7579 0.5596 0.8478 0,6641 6. P805KU 0.6663 0.6971 0.7834 0.4055 0.6279 0.7255 0,6509 7. P657ZS 0.8003 0.7326 0.4617 0.7139 0.7227 0.5783 0,6682 8. P973VO 0.7695 0.7760 0.7238 0.7400 0.7469 0.7364 0,7488
9. P875TL 0.7370 0.7316 0.6203 0.4254 0.8797 0.8130 0,7012 10. P759DJ 0.7583 0.7758 0.5573 0.7994 0.5956(O) 0.8231 0,7183 Rata-rata 0,6834 Keterangan . Data berwarna merah merupakan data yang tidak dapat diidentifikai dengan benar
TABEL VII N ILAI K ORELASI T ERTINGGI A NTARA C ITRA H ASIL E KSTRAKSI DENGAN
C ITRA D ATABASE (S IANG H ARI )
No. No. Plat Nilai Korelasi Tertinggi pada Karakter Plat Nomor Ke- Rata- rata
1 2 3 4 5 6 1. P847DH 0.7714 0.7889 0.4429 0.8190 0.5846 0.6467 0,6756 2. P742KL 0.6402 0.7251 0.5536 0.5775 0.5506 0.6851 0,6220 3. P1927S 0.6991 0.4616 0.7218 0.6050 0.7159 0.5435 0,6245 4. P759KL 0.7221 0.6239 0.5611 0.7495 0.4764 0.7003 0,6389 5. N11NDY 0.2892 0.4682 0.5148 0.6386 0.5214 0.8254 0,5429 6. P422KA 0.8141 0.5419 0.6151 0.6421 0.7074 0.7689 0,6816 7. P446DK 0.7598 0.5107 0.5472 0.7400 0.7068 0.5768 0,6402 8. P882TL 0.4748 0.7286(0) 0.6423 0.5996 0.8047 0.9111 0,6935
9. N782DI 0.6322 0.6382 0.8173 0.5156 0.7434 0.5279 0,6458 10. P960DG 0.7328 0.7798 0.8281 0.7975 0.6089(B) 0.6169(C) 0,7273 Rata-rata 0,6492
Keterangan . Data berwarna merah merupakan data yang tidak dapat diidentifikai dengan benar
Nilai  korelasi  pada  siang  hari  memiliki  nilai  yang  lebih tinggi  dengan  nilai  rata-rata  0,6834,  sedangkan  pada  malam hari memiliki nilai 0,6492. Terdapat beberapa data yang tidak teridentifikasi  benar,  hal  ini  karena  citra  hasil  ekstraksi  yang kurang baik menyebabkan citra lebih menyerupai karakter lain.
E. Hasil Pengujian Data Pengenalan Plat Nomor
1) Pengambilan Data Tahap 1
TABEL V H ASIL P ENGAMBILAN DATA PADA S IANG H ARI No. Citra Nomor Plat Dikenali Sebagai Ket. 1. W454RK W454RK Benar 2. P329QI P329QI Benar 3. P838TO P838TO Benar 4. P215CA P215CA Benar 5. P750NL P750NL Benar 6. P805KU P805KU Benar 7. P657ZS P657ZS Benar 8. P973VO P973VO Benar 9. P875TL P875TL Benar 10. P759DJ P759 O J Salah Akurasi 90% Keterangan . Karakter berwarna merah merupakan karakter yang tidak dapat diidentifikai dengan benar
TABEL VI H ASIL P ENGAMBILAN DATA PADA M ALAM H ARI No Citra Nomor Plat Dikenali Sebagai Ket. 1. P847DH P847DH Benar 2. P742KL P742KL Benar 3. P1927S P1927S Benar 4. P759KL P759KL Benar 5. N11NDY N11NDY Benar 6. P422KA P422KA Benar 7. P446DK P446DK Benar 8. P882TL P 0 82TL Salah 9. N782DI N782DI Benar 10. P960DG P960 BC Salah Akurasi 80% Keterangan . Karakter berwarna merah merupakan karakter yang tidak dapat diidentifikai dengan benar

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
Berdasarkan  tabel  V  dan  VI,  pengambilan  data  pada siang hari memiliki hasil yang lebih baik dengan akurasi 90% berbanding  80%.  Sehingga  total  akurasi  sistem  pada  tahap pengambilan  data  1  adalah  85%.  Kesalahan  pada  proses identifikasi karakter umumnya bergantung pada kualitas hasil ekstraksi. Kualitas citra hasil ekstraksi yang kurang baik atau tidak  menyerupai  huruf  atau  angka  yang  seharusnya  akan memicu terjadinya kesalahan dalam proses template matching . Kesalahan pada proses identifikasi katakter ini pada umumnya terjadi pada karakter-karakter yang memiliki bentuk identik.
2) Pengambilan Data Tahap 2: Pada uji sudut, diberikan 11 variasi sudut pada saat pengambilan data. Pada tabel VII dapat dilihat  bahwa  tingkat  akurasi  sistem  tertinggi  terdapat  pada saat  pengujian  sudut  0 ⁰ dengan  akurasi  sebesar  16,7%.  Dari total 30 citra yang diujikan pada sudut 0 ⁰ terdapat 5 citra yang teridentifikasi dengan benar, 3 di antaranya terdapat pada data siang hari dan 2 lainnya terdapat pada data malam hari. Pada sudut  -15 ⁰ ,  dari  30  citra  yang  diujikan  terdapat  2  citra  yang terdidentifikasi dengan benar, satu di antaranya terdapat pada data siang hari dan satu lainnya terdapat pada data malam hari. Sedangkan pada uji sudut lainnya (-75º, -60 º, -45º, -30º, 15º, 30º,  45º,  60º,  dan  75º)  tidak  ada  data  yang  teridentifikasi dengan  benar. Pada  uji  jarak,  diberikan  5  variasi  jarak  yang berbeda  yaitu  1m,  2m,  3m,  4m,  dan  5m.  Berdasarkan  tabel VIII  dapat  dilihat  bahwa  jarak  ideal  untuk  melakukan pengambilan data dengan akurat adalah 1m dari obyek dengan nilai akurasi sebesar 12,7%.  Berdasarkan data yang diperoleh, dari total 66 citra yang diambil pada jarak 1m diperoleh 7 citra yang  dapat  teridentifikasi  dengan  benar,  4  di  antaranya terdapat pada data siang hari dan 3 lainnya terdapat pada data malam hari. Sedangkan pada jarak 2m, 3m, 4m, dan 5m tidak ada citra yang mampu diidentifikasi dengan benar oleh sistem.
TABEL VII D ATA H ASIL U JI S UDUT
Sudut (º) Jumlah citra uji Jumlah citra teridentifikasi benar Total Akurasi (%) siang malam -75 30 - - - 0 -60 30 - - - 0 -45 30 - - - 0 -30 30 - - - 0 -15 30 1 1 2 6,7 0 30 3 2 5 16,7 15 30 - - - 0 30 30 - - - 0 45 30 - - - 0 60 30 - - - 0 75 30 - - - 0
TABEL VIII D ATA H ASIL U JI J ARAK Jarak (m) Jumlah Citra Uji Jumlah citra yang teridentifikasi benar Total Akurasi (%) siang malam 1 55 4 3 7 12,7 2 55 - - - 0 3 55 - - - 0 4 55 - - - 0 5 55 - - - 0

## F. Konversi
Plaintext Kedalam Nilai ASCII Plaintext “W454RK”  memiliki  hasil  konversi  ASCII “87 52 53 52 82 75”, dengan bentuk matriks sebagai berikut.
3.2.2 Proses Komputasi
Pada  penelitian  ini  digunakan  kunci  matriks  ordo  2x2 dengan determinan 1 atau -1.
C = ((KxP) mod 95) + 32 (7)
Penjumlahan  angka  32  dan  modulo  95  digunakan  karena terdapat  32  karakter  awal  tabel  ASCII  yang  tidak  digunakan, dan hanya menggunakan 95 karakter terakhir.
G. Konversi Ciphertext Kedalam Karakter ASCII Pada  hasil  proses  komputasi, ciphertext masih  dalam bentuk nilai, sehingga perlu dikonversi ke bentuk karakter.
dikonversi menjadi
Maka,  hasil  enkripsi  algoritma  kriptografi  hill  cipher  dari nomor plat “W454RK” adalah “T!T^kJ”
H. Hasil Pengujian Algoritma Kriptografi Hill Cipher

## TABEL IX
D ATA P ENGUJIAN K RIPTOGRAFI H ILL C IPHER (S IANG H ARI ) No. Plaintext Ciphertext (keluaran sistem) Ciphertext (Perhitungan manual) Ket. 1 W454RK T!T^kJ T!T^kJ Benar 2 P329QI SwYeiE SwYeiE Benar 3 P329QI X"XdoT X"XdoT Benar 4 P215CA RuU\a' RuU\a' Benar 5 P750NL W PVlH W PVlH Benar 6 P805KU X"U[uW X"U[uW Benar 7 P657ZS V}Wdsb V}Wdsb Benar 8 P973VO Y$S^oV Y$S^oV Benar 9 P875TL X"UblN X"UblN Benar 10 P759OJ W YhjE W YhjE Benar Akurasi 100% TABEL X
D ATA P ENGUJIAN K RIPTOGRAFI H ILL C IPHER (M ALAM H ARI ) No. Plaintext Ciphertext (keluaran sistem) Ciphertext (Perhitungan manual) Ket. 1 P847DH X"Wch6 X"Wch6 Benar 2 P742KL W RYlE W RYlE Benar 3 P1927S QsR^s? QsR^s? Benar 4 P759KL W YhlE W YhlE Benar 5 N11NDY Qqn/yX Qqn/yX Benar 6 P422KA TyRWa/ TyRWa/ Benar 7 P446DK TyVak< TyVak< Benar 8 P082TL PqR]lN PqR]lN Benar 9 N782DI W}R]i8 W}R]i8 Benar 10 P960BC Y$PWc* Y$PWc* Benar Akurasi 100%
Pengujian  akurasi  dari  proses  kriptografi  hill cipher dilakukan
dengan cara melakukan perbandingan  antara  keluaran  akhir  pada  sistem dengan hasil perhitungan manual. Berdasarkan pada data  tabel  IX  dan  tabel  X,  terdapat  20  data  benar dari  total  20  data  uji,  atau  dengan  kata  lain  sistem algoritma kriptografi hill cipher ini memiliki tingkat akurasi  100%.  Pengambilan  data  pada  siang ataupun malam hari tidak berpengaruh pada sistem enkripsi algoritma hill cipher.

## IV. KESIMPULAN (PENUTUP)
Berdasarkan  hasil  pengambilan  dan  analisis  data  dari penelitian  ini  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut.
1.  Berdasarkan tabel V dan tabel VI, tingkat intensitas cahaya saat  pengambilan  data  dapat  menentukan  akurasi pengenalan  karakter  plat  nomor.  Pada  pengambilan  data tahap  1  diperoleh  tingkat  akurasi  pada  siang  hari  sebesar 90%  dan  pada  malam  hari  sebesar  80%,  sehingga  total akurasi  sebesar  85%.  Pada  pengambilan  data  tahap  2, sudut 0 ⁰ merupakan sudut terbaik untuk proses identifikasi karakter. Pada uji sudut 0 ⁰ diperoleh nilai akurasi sebesar 16,7%  dan  pada  uji  sudut  -15 ⁰ memiliki  nilai  akurasi sebesar  6,7 ⁰ .  Sedangkan  pada  uji  sudut  lainnya  tidak  ada citra uji yang teridentifikasi dengan benar. Pada uji jarak, jarak 1m merupakan jarak paling ideal untuk mendapatkan nilai  akurasi  yang  terbaik  dengan  nilai  akurasi  sebesar 12,7%.  Sedangkan  pada  jarak  lainnya  tidak  ada  citra  uji yang teridentifikasi dengan benar.
2.  Berdasarkan  tabel  IX  dan  tabel  X    pada  data  hasil  proses enkripsi  kriptografi  hill  cipher,  dari  20  data  uji  yang
digunakan  terdapat  20  data  uji  yang  berhasil  dienkripsi dengan  benar,  atau  dengan  kata  lain  sistem  ini  memiliki tingkat akurasi sebesar 100%.

## V. SARAN
Beberapa  saran  yang  dapat  dipertimbangkan  untuk pengembangan penelitian selanjutnya adalah:
1. Penggunaan  perbandingan  metode  yang  digunakan  pada proses pengenalan karakter ataupun pada proses keamanan data  untuk  mengetahui  kelemahan  dan  kelebihan  masing- masing metode.
2. Sistem  pengenalan  plat  nomor  kendaraan  dapat mengidentifikasi jumah karakter plat nomor yang beragam.
3. Peningkatan akurasi pada sudut-sudut dan jarak-jarak yang bervariasi.
4. Jumlah  data  ditingkatkan  hingga  paling  tidak  mewakili sejumlah kemungkinan.
5. Data yang digunakan  tidak hanya nopol P, N, dan W.

## R EFERENSI
[1]   Bhat  R.,  Mehandia  B.,  “Recognition  of    Vehicle  Number  Plate  Using Matlab”.  ECE  Departement  Gurgaon  Intitute  of  Technology  & Management. Gurgaon, India, 2014.
[2]   Hartanto  S.,  Sugiharto  A.,  &  Endah  S.  N.,“Optical  Character Recognition Menggunakan Algoritma Template Matching Correlation”. Jurusan  Informatika  Fakultas  Sains  dan  Matematika  Universitas Diponegoro. Semarang, 2012.
[3]      Raju  K.  M.  S.,  Nasir  M.  S.,  Devi  T.  M.,  “Filtering  Techniques  to reduce  Speckle  Noise  and  Image  Quality  Enhancement  methods  on Satellite Images”. Department of Computer Science, Jazan University, Jazan, Kingdom of Saudi Arabia, 2013.
[4]      Puspita  N.  P.,  Bahtiar  N.,  “Kriptografi  Hill  Cipher  dengan Menggunakan  Operasi  Matriks”.  Jurusan  Matematika  FMIPA Universitas Diponegoro. Semarang, 2010.