Uji Anova untuk Menentukan Pixel yang  Mempengaruhi Tingkat Akurasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation (JST-BP) pada Pembacaan Plat Nomor Mobil
Dony Satriyo Nugroho 1, Pramudi Arsiwi 2 , dan Dewa Kusuma Wijaya 3
1,2,3) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula 1 no.5-11, Pendrikan Kidul, Kec. Semarang Tengah, Kota Semarang, Jawa Tengah 50131 Email : dony.satriyo.n@dsn.dinus.ac.id, pramudi.arsiwi@dsn.dinus.ac.id, dewa.kuja@dsn.dinus.ac.id

## Abstrak
Jumlah kendaraan bermotor khususnya mobil di indonesia pada tahun 2019 mencapai 24,6 juta unit. Dengan semakin banyaknya kendaran roda empat tak jarang mengakibatkan antrian panjang pada gerbang tol meskipun sudah menerpakan system e-tol . Pemerintah berencana untuk mengurangi gerbang tol yang tidak perlu dengan memberlakukan multilane free flow (MLF). MLF akan menggunakan deteksi plat nomor kendaraan yang secara otomatis akan melakukan  debit  ke  rekening  pribadi  pengendara  untuk  membayar  biaya  tol.  Salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  untuk  membaca  plat  nomor  kendaran  adalah  dengan  JST Backpropagation . JST Backpropagation memiliki keunggulan kecepatan proses yang baik, akan  tetapi  kecepatan  proses  JST  dipengaruhi  oleh  besarnya  node  pada  layer input  JST . Tidak semua pixel pada citra huruf dan angka memiliki pengaruh atau dapat membedakan huruf satu ataupun angka yang satu dengan yang lainya, sehingga hanya akan memperberat JST  dan  memperlambat  waktu  pemrosesan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  uji  anova diperoleh hasil hanya dengan 311 pixel  yang telah dipilih pada huruf dan 218 pixel  yang dipilih hasil, tidak memiliki perbedaan dengan hasil akurasi menggunakan 512 pixel awal.
Kata Kunci: MLF, Plat Nomor, Pixel, Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, Anova

## Abstract
The number of four-wheeled vehicles in Indonesia increase each year. In year 2019 total it reached 24.6 million units. With the large amount of four-wheeled vehicles, it often caused long queues at toll gates although e-tol system have been implemented. The government plan to decrease unnecessary toll gates by enact Multilane Free Flow (MLF). It will use vehicle license plate detection which will automatically debit the driver’s personal account to pay the  toll  fees.  One  of  methods  that  can  be  used  to  read  vehicle  license  plate  was Backpropagation Artificial Neural Network (BP-ANN). Backpropagation ANN’ s advantage was  its  good  processing  speed.  However,  the  ANN  speed    process  influenced  by  the  big amount of node in ANN’s input layer. Not all pixels in letters and numbers had effect or could divide letters or numbers of others, so that it would aggravate ANN and increase its processing time. From this study the accuracy result that was tested using anova show no difference between 311 chosen pixel and 512 original pixels for letter BP-ANN, there is also no  accuracy  difference  between  218  chosen  pixel  and  512  original  pixel  for  number  BP- ANN.
Keywords: MLF, Plate Number, Pixel, Backpropagation Artificial Neural    Network, Anova

## PENDAHULUAN
Jumlah kendaraan bermotor khususnya mobil di indonesia pada tahun 2019 mencapai 24,6 juta unit yang terdiri dari mobil pribadi, truk, dan bis (Sodiq, 2019). Dengan banyaknya mobil yang bergerak di jalan tidak jarang mengakibatkan kemacetan pada titik-titik tertentu salah  satunya  ketika  kendaraan  akan  memasuki  gerbang  tol,  walaupun  saat  ini  sistem gerbang  tol  sudah  menggunakan  sistem e-toll .  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  pemerintah berencana untuk mengurangi gerbang tol yang tidak perlu dengan memberlakukan multilane free  flow  (MLF) yang  saat  ini masih  dalam  tahap  lelang.  Transaksi  pada MLF tidak  akan menggunakan  e-tol  pada  gerbang  tol  melainkan  akan  menggunakan  deteksi  plat  nomor kendaraan yang secara otomatis akan melakukan debit ke rekening pribadi pengendara untuk membayar biaya tol (Zuna, 2018).
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  identifikasi  kendaraan  adalah  dengan deteksi plat nomor menggukanan JST  yang memiliki tingkat kecepatan yang sangat baik, lebih cepat daripada deteksi kendaraan menggunakan sistem tiket akan tetapi akurasi yang dimiliki  belum  maksimal.  Salah  satu  metode  JST  adalah  metode  Backpropagation  yang memiliki kemampuan dalam proses learning (Salim  Juahari, 2016). Pada penelitian yang dilakukan  Solichin  dan  Rahman  (2015)  dengan  menggunakan  metode learning  vector quantization membutuhkan  waktu  11,4  detik  untuk  mendeteksi  satu  plat  nomor  dengan akurasi  sebesar  95,32%.  Nugroho  (2017)  menggunakan  Jaringan  Syaraf  tiruan Backpropagation untuk pembacaan plat nomor dengan hasil akurasi sebesar 91,78% dengan waktu 3-5 detik.
Tingkat akurasi dan lamanya pengolahan salah satunya dipengaruhi oleh jumlah node pada  input  layer,  dalam  hal  ini  adalah  ukuran image huruf  dan  angka  pada  plat  nomor. Semakin  banyak  jumlah  node  inputan  (Siang,  2005).  semakin  baik  juga  akurasi  yang diperoleh,  namun  juga  memberikan  waktu  pemrosesan  yang  semakin  lama.  Pada image huruf  dan  angka  tidak  semua  pixel  memberikan  pengaruh  terhadap  tingkat  akurasi pembacaan. Misalnya pada image huruf C dan G piksel yang menjadi pembeda adalah pixel sebelah  kanan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengurangi  jumlah  pixel  yang  diduga tidak memberikan pengaruh terhadap akurasi pembacaan plat nomor.

## TINJAUAN PUSTAKA Pengolahan Citra
Image  processing adalah  metode  pengolahan  gambar  untuk  menghasilkan  gambar sesuai dengan harapan dan digunakan untuk memperoleh informasi dari objek yang diawasi (Putri, 2016). Image atau citra sendiri adalah sebuah proyeksi secara visual dari suatu benda, lingkungan,  dengan  kondisinya  yang  ditangkan  oleh  indra  penglihatan  sehingga  dapat memberikan  gambaran  yang  mendalam  dari  sebuah  objek.  Dalam  dunia  komputer  citra adalah merupakan proyeksi visual dari dunia nyata yang merupakan transformasi dari bentuk rangkaian matrik yang berisi angka numerik.
Citra merupakan fungsi kontinyu koordinat dua dimensi x dan y, yang mana x, dan y  merupakan  koordinat  sedangkan  f(x)  atau  f(y)  adalah  tingkat  kecerahan  atau  derajat keabuan. Sedangkan citra digital adalah citra kontinyu yang dirubah menjadi bentuk diskrit untuk koordinat dan juga intesitas cahayanya. Bentuk diskrit dari citra kontinyu merupakan elemen terkecil dari suatu citra digital yang disebut juga picture element atau pixel. Citra digital dibagi menjadi dua jenis, yaitu citra digital dengan bentuk bitmap, dan citra digital dengan bentuk vector .
Pengolahan citra secara umum dibagi menjadi empat tahapan, yaitu:
1. Sampling dan grayleveling
2. Leveling dan reshaping
3. Filtering
4. Edge detection

## Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan syaraf tiruan (JST) merupakan sebuah sistem yang dapat digunakan untuk melakukan  pemrosesan  informasi  yang  meniru  jaringan  syaraf  biologi  mahkluk  hidup (Siang, 2005). JST meruapakan sebuah generalisasi model matematis dari jaringan syaraf biologi, dimana  asumsi-asumsi yang digunakan sebagai berikut:
a. Informasi pada JST diolah pada neuron (elemen sederhana),
b. Terdapat penguhubung yang mengirimkan sinyal informasi ke antar neuron,
c. Masing-masing  penghubung  memilkik  bobot  yang  dapat  memperkuat  maupun memperlemah sinyal informasi,
d. Neuron  yang  terdapat  pada  JST  memiliki  fungsi  aktifasi  yang  diberlakukan  pada jumlah output dalam menentukan output JST. Keluaran yang dihasilkan oleh layer outpur nantinya akan dibandingkan dengan tresshold (batas ambang)

## Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Jaringan syaraf tiruan backpropagation mengembalikan kepopuleran JST yang telah meredup  dan  menjadi  jaringan  dengan  model supervised  learning yang  paling  banyak digunakan (Agustin, 2012). Penemuan JST backpropagation mampu mengenali pola lebih baik  dibandingkan  JST  dengan  layer  tunggal.  Sama  dengan  JST  pada  umumnya  Jaringan syaraf tiruan backpropagation melatih jaringanya untuk mengenali pola yang menyerupai pola masukan yang digunakan untuk pelatihan JST Algoritma  yang  digunakan  pada  metode  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation adalah sebagai berikut (Siang, 2005):
1. Dari lapisan masukan, hitungn output dari setiap elemen melalui lapisan luar
2. Menghitung tingkat error atau kesalahan pada lapisan luar dengan cara mengurangi nilai target dengan nilai aktual keluaran
3. Mentransformasikan  kesalahan  dari  keluaran  tersebut  sesuai  dengan  sisi  masukan pada elemen pemroses,
4. Melakukan propagasi balik semua kesalahan atau erro r pada output setiap elemen pemroses kepada kesalahan pada elemen masukan, proses diulangi sampai masukan tercapai.
5. Mengubah nilai bobot sesuai dengan kesalahan pada setiap elemen input dan output .
Berbeda dengan arsitektur yang digunakan pada jaringan syaraf tiruan layer tunggal, pada  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation mempunyai  satu  atau  lebih  layer tersembunyi  ( hidden  layer) yang  terletak  diantara  layer  inputan  dan  outputan.  Gambar  1 adalah gambar arsitektur jaringan syaraf tiruan backpropagation dengan 1 buah bias pada layer masukan, 1 layer tersembunyi, dan 1 buah bias pada layer tersembunyi .
Gambar 1. Arsitektur Jaringan Backpropagation (Siang, 2005)

## Analisis of Variance (ANOVA)
Anova  merupakan  salah  satu  uji  parametrik  yang  digunakan  untuk  mencari perbedaan  rata-rata  sebuah  nilai  dari  dua  kelompok  atau  lebih.  Sebelum  melakukan pengujian  Anova  data  dari  tiap  kelompok  haruslah  memenuhi  asumsi-asumsi  tertentu. Menurut Sirait (2001) asumsi yang harus dipenuhi adalah sebagai berikut:
1. Individu dari setiap set data diambil secara random
2. Distribusi data yang dimiliki oleh masing-masing set adalah normal atau diasumsikan normal
3. Tidak ada variansi yang signifikan pada masing-masing populasi atau sampel data.

## METODE PENELITAN Pengambilan Data
Pengambilan  data  kendaraan  mobil  dilakukan  di  pintu  keluar  Fakultas  Teknik Universitas Gadjah Mada (UGM) dan mendapatkan 25 mobil keluar dari Fakultas Teknik dengan cara melakan recording terhadap mobil yang lewat di pintu keluar Fakultas Teknik UGM menggunakan kamera HP 12 MP.

## Pengolahan Citra
Sebelum dilakukan pembacaan plat nomor kendaraan mobil menggunakan jaringan syaraf  tiruan  harus  dilakukan  pengolahan  video  untuk  mengetahui  pada frame keberapa terdapat mobil yang melawati gerbang keluar Fakultas Teknik UGM.
Setelah  dilakukan  pengolahan  video  yang  kemudian  didapatkan citra  mobil,  tahap berikutnya  adalah  pengolahan  citra  mobil.  Pengolahan  citra  mobil  dilakukan  untuk mendapatkan  dimana  letak  posisi  plat  nomor  kendaraan  mobil.  Hal  ini  dilakukan  untuk menghindari huruf dan angka yang bukan merupakan bagian dari plat nomor terbaca oleh sistem.

## Gambar 2. Citra Mobil Hasil Kamera
Deteksi  lokasi  platn  nomor  kendaraan  menggunakan histogram  approach pada sumbu x ( Horizontal Edge Projection) dan y (Vertical Edge Projection) . lokasi plat nomor kendaraan adalah daerah pada histogram yang memiliki puncak tertinggi pada sumbu x dan sumbu y.
Gambar 3. Histogram Approcah Horizontal Projection dan Vertical Projection
Daerah yang memiliki nilai puncak tertinggi pada sumbu x dan sumbu y dilakukan cropping sesuai dengan koordinat sumbunya.
Gambar 4. Hasil Crop Plat Nomor
Plat nomor yang telah terdeteksi dibersihkan noise -nya. Pembersihan noise bertujuan untuk menghilangkan bagian yang bukan bagian dari nomor dan angka plat nomor kendaraan seperti garis tepi plat nomor, angka angka berlaku, maupun cid tra-citra lainya.

## Gambar 5. Plat Nomor Tanpa Noise
Plat nomor yang telah berhasil dideteksi akan dicari mana yang huruf dan mana yang angka, karakteristik dari plat nomor kendaraan Indonesia adalah huruf kode wilayah di depan dan belakang, serta angka ditengahnya. Angka dan huruf dipisahkan oleh jarak yang cukup jauh.

## Pengolahan Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation baik untuk angka dan huruf.  Jaringan Backpropagation memiliki jumlah node pada layer input sebanyak 512 node baik pada jaringan backpropagation angka maupun jaringan backpropagation huruf.  Sedangkan  node  pada hidden  layer jaringan backpropagation huruf memilikih 50 node sedangkan untuk angka memiliki 25 node.
Pelatihan Jaringan-BP dilakukan dengan input berupa matriks huruf dan angka yang dirubah dahulu kedalam bentuk biner.

## Pembacaan Karakter Plat Nomor Kendaraan
Pembacaan  plat  nomor  dilakukan  dengan  cara  melakukan  labeling  kepada  semua karakter yang ada pada plat nomor. setiap karakter yang diberi label, akan dilakukan resize menjadi ukuran 32 x 16 pixel dan dirubah menjadi bentuk biner sesuai dengan jumlah node inputan pada layer JST-BP.

## Pemilihan pixel yang Memiliki Pengaruh terhadap tingkat Akurasi JST-BP
Pemilihan  pixel  dilakukan  dengan  cara  menjumlahkan  seluruh  matriks  huruf  dan angka, pixel yang diduga memiliki pengaruh terhadap tingkat akurasi adalah yang memiliki jumlah paling sedikit maupun jumlah paling tinggi, karena artinya pada pixel tersebut ada sebuah pixel yang dimiliki oleh huruf atau angka yang membedakanya terhadap pixel yang dimiliki huruf ataupun angka lainya. Dari pixel yang terpilih digunakan untuk melakukan pelatihan  jaringan Backpropagation baru  dimana  memiliki  node input yang  lebih  sedikit tergantung  dari  jumlah  pixel  yang  diduga  memiliki  pengaruh  terhadap  tingkat  akurasi jaringan.

## Pengujian Pixel Terpilih
Pixel yang terpilih digunakan untuk melatih jaringan-BP. Jaringan-BP baru hasil dari pemilihan  pixel  digunakan  untuk  membaca  25  plat  nomor  mobil.  Hasil  akurasi  yang diperoleh dibandingkan dengan hasil akurasi pembacaan jaringan-BP awal. Masing-masing jaringan  dilakukan  pengujian  sebanyak  enam  kali.  Hasil  akurasi  tingkat  pembacaan  diuji menggunakan  uji Anova menggunakan bantuan software minitab untuk melihat apakah ada perbedaan akurasi atau tidak antara jaringan BP yang memiliki input asli 512 node dengan jaringan BP dengan piksel  yang  sudah dikurangi.  Apabila tidak ada perbedaan pada hasil Anova artinya pixel yang baru sudah cukup untuk digunakan dalam pembacaan plat nomor mobil.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pixel Baru
Terdapat pixel 1-512 sebagai input jaringan BP awal. Pixel terpilih yang digunakan untuk  input  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation angka  berjumlah  289  pixel  dan  pixel huruf  sebanyak  311  pixel.  Berikut  adalah  urutan  pixel  yang  digunakan  pada  jaringan Backpropagation baru:
Pixel Angka [3,4,5,6,9,10,11,12,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,27,28,29,31,33,34,36,37,41, 42,43,44,45,46,47,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,65,66,67,68,69,74,75,76,77,
78,79,80,81,95,96,97,97,99,100,101,102,105,106,107,108,109,110,111,112,113,115,116,1 17,118,119,120,129,130,131,132,133,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,
148,149,150,151,152,153,154,162,163,164,170,172,175,176,177,178,179,181,182,183,187
,194,195,196,198,199,200,201,206,208,209,211,211,212,213,214,215,216,217,218,219,21 9,220,221,222,223,226,227,228,229,230,231,238,243,244,251,252,253,254,255,257,258,2 59,260,261,262,270,275,276,279,283,284,285,286,287,289,290,291,292,302,303,304,305, 309,319,322,331,332,333,335,336,337,338,339,340,341,342,343,344,345,346,349,350,351 ,352,357,358,359,360,361,362,362,363,363,364,365,366,367,368,369,370,371,372,373,37 4,375,376,377,378,381,382,383,389,390,391,393,394,395,396,397,398,413,414,415,421,4 26,427,428,429,430,431,445,446,448,449,457,458,459,460,461,462,466,480,483,484,485,
486,491,492,493,494,495,495,496,496,497,497,498,499,499,500,500,501,502,508].

## Pixel Huruf
[32,36,37,38,39,40,41,42,57,58,59,60,61,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,87,88,89,90, 91,92,93,94,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,11 8,119,120,121,122,123,124,125,126,128,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,1 41,142,143,144,145,146,148,149,150,151,152,153,154,155,156,157,158,159,160,165,166, 167,168,169,170,171,172,173,174,175,176,177,178,197,198,199,200,201,202,203,204,205 ,206,207,208,209,210,229,230,231,232,233,234,235,236,237,238,239,240,241,242,248,24 9,250,251,252,253,254,255,256,261,262,263,264,265,266,267,268,269,270,271,272,273,2 74,275,276,277,278,279,284,285,286,287,288,294,295,302,303,304,305,306,307,308,309, 310,311,312,313,314,315,316,317,318,319,320,326,327,328,333,334,335,336,337,338,339 ,340,341,342,343,344,345,346,347,348,349,350,351,352,353,363,364,365,366,367,368,36 9,370,371,372,373,374,375,376,377,378,379,380,381,382,383,384,385,389,390,391,392,3 93,394,395,396,397,398,401,402,403,404,405,406,407,413,414,415,416,417,418,419,420, 421,422,423,424,425,426,427,428,429,430,435,436,437,438,439,445,446,447,448,449,450
,451,452,453,454,455,456,457,458,459,460,461,462,463,464,465,466,467,468,469,470,47 1,477,478,479,480,481,500,501,502,503,507]
Nomor  Kendaraan  yang  digunakan  dalam  pengujian  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation adalah sebagai berikut:

## Hasil Akurasi Jaringan Syaraf Tiruan
Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan dilakukan terhadap 25 plat nomor kendaraan yang keluar dari Fakultas Teknik UGM. Masing-masing Jaringan Syaraf  Tiruan dengan pixel asli dan pixel lama dilakukan pengujian sebanyak 6 kali.

## Tabel 1. Plat Nomor Pengujian JST Backpropagation

## Plat Nomor
AB 1835 EU AD 8918 KT AB 9618 EH AB 1528 QE AB 1537 EN AA 1733 KA B 1512 FRJ AB 1481 RE AB 1757 GN AB 1258 HN AB 1369 EA B 491 D0N R 8835 ED AB 1691 TE AB 1716 KE B 1015 WKX AB 1390 SZ AB 1866 PQ AB 1107 MN L 1936 EU AB 1227 XY B 100 MAE AB 1722 EJ BM 1770 NG AB 1091 HH
Dari  keselurhan  plat  nomor  yang  terdeteksi  terdapat  82  karakter  huruf  dan  97 karakter  angka.  Tingkat  akurasi  yang  diperoleh  dari  masing-masing  jaringan Backpropagationa dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Akurasi Masing-masing JST
Angka Huruf Pixel Terpilih Pixel Asli (utuh) Pixel Terpilih Pixel Asli (utuh) 1 90,72% 90,72% 85,71% 88,78% 2 89,69% 90,72% 86,73% 87,76% 3 89,69% 90,72% 86,73% 86,73% 4 87,63% 92,78% 84,69% 86,73% 5 86,60% 92,78% 85,71% 84,69% 6 93,81% 92,78% 83,67% 79,59%
JST-BP  denga  pixel  alsi  maupun  pixel  terpilih  tidak  dapat  mengenali  plat  nomor kendaraa yang memiliki kerusakan cukup parah seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Plat Nomor yang Tidak Mampu Dibaca Secara Sempurna oleh JST-BP

## Pengujian Anova
Hasil  pengujian  untuk  jaringan Backpropagation Angka  dan  jaringan Backpropagation Huruf diuji menggunakan uji one way anova dengan α=5% untuk melihat apakah ada perbedaan antara jaringan Backpropagation dengan pixel asli dengan jaringan Backpropagation dengan pixel terpilih. Hipotesis pada uji anova adalah:
H0 = Tidak terdapat perbedaan antara akurasi pada kelompok 1 dan kelompok 2 H1 = Terdapat perbedaan antara nilai akurasi kelompok 1 dan kelompok 2
Tabel 3. Hasil Uji one way Anova pada JST-BP Huruf Source DF SS MS F P Factor 1 9E-06 0,000009 0,01 0,908 Error 10 0,00613  0,000613 Total 11 0,00614 S = 0,02475   R-Sq = 0,14%   R-Sq(adj) = 0,00%
Tabel 4. Hasil Uji one way Anova pada JST-BP Angka Source DF SS MS F P Factor 1 0,00128 0,001275 3,33 0,098 Error 10 0,00383 0,000383 Total 11 0,0051
S = 0,01956   R-Sq = 25,00%   R-Sq(adj) = 17,50%

## PENUTUP Kesimpulan
Dari hasil pengujian Jaringan-BP huruf diperoleh nilai P sebesar 0,908  0,05 sehingga gagal untuk menolahk H0. Hal ini menunjukan bahwa tidak ada perbedaan nilai akurasi JST- BP pixel utuh (asli) dengan JST-BP dengan pixel yang telah dipilih. Sedangkan untuk hasil pengujian Jaringan-BP huruf diperoleh nilai P sebesar 0,908  0,05 sehingga  gagal untuk
menolak H0. Hal ini menunjukan bahwa tidak ada perbedaan nilai akurasi JST-BP pixel utuh (asli) dengan JST-BP dengan pixel yang telah dipilih.
Baik JST-BP untuk angka dan JST-NP untuk huruf setelah dilakukan uji Anova tidak ditemukan perbedaan nilai akurasi antara JST-BP dengan pixel utuh (asli) dengan JST-BP dengan pixel terpilih saja. Pixel asli huruf dan angka berjumlah 512 pixel, sedangkan pixel angka  terpilih  berjumlah  lebih  sedikit  yaiut  289  pixel  dan  pixel  huruf  terpilih adalah  311 pixel.

## Saran
Dengan  diketahuinya  pixel  yang  mempengaruhi  tingkat  akurasi  pada  pembacaan  plat nomor kendaraan akan sangat memungkinkan untuk melakukan modifikasi pixel input JST guna  meningkatkan  akurasi  pembacaan  JST.  Hal  tersebut  dapat  dilakukan  dengan melipatgandakan  jumlah  pixel  yang  berpengaruh  terhadap  akurasi  dan  menghapus  pixel yang tidak berpengaruh terhadap tingkat akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustin,  M.  (2012).  Penggunaan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru pada Jurusan Teknik Komputer di Politeknik Negeri Sriwijaya (Tesis S2) , Semarang (ID), Universitas Diponegoro .
Hanifan, S. (2019). Jumlah Kendaraan Bermotor di Indonesia 162,3 Juta Unit, Lebih dari Separuh Populasi Manusianya , https://motorisblog.com/jumlah-kendaraan- bermotor-di-indonesia-1623-juta-unit-lebih-dari-separuh-populasi-manusianya/, (Online, Accesed: September 28th, 2019).
Nugroho,  D.  S.  (2017).  Otomasi  Identifikasi  Plat  Nomor  Kendaraan  Mobil  pada  Sistem Parkir dan Perhitngan Biaya Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan (Tesis S2), Yogyakarta (ID) : Universitas Gadjah Mada .
Putri,  A.  R.  (2016).  Pengolahan  Citra  dengan  Menggunakan  Web  Cam  pada  Kendaraan Bergerak di Jalan Raya, Jurnal JIPI , Vol.1, No.1.
Salim,  R.  R.  M.    Jauhari.  A.  S.  (2016).  Perancangan  Pengenalan  Karakter  Alfabet menggunakan  Metode  Hybrid  Jaringan  Syaraf  Tiruan, Jurnal  SIFO  Mikrosil, Vol. 17(1), 109-118
Siang, J. J. (2005). Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramanya Menggunakan Matlab, 1 st Ed, (diterjemahkan oleh : Andi  offset), Yogyakarta : Andi Offset.
Sirait, A. M. (2001). Analisa Varians (ANOVA) dalam Penelitian Kesehatan, Jurnal Media Litbang Kesehatan , Vol XI No 2 P:39-43.
Solichin,  A.    Rahman,  Z.  (2015).  Identifikasi  Plat  Nomor  Kendaraan  Berbasis  Mobile dengan Metode Learning Vector Quantization, Jurnal TICOM , ISSN 2302 – 3252, vol.3, no.3.,
Zuchri,  M.  (2020). Jumlah  Motor  di  Indonesia  Separuh  Populasi  Penduduknya , https://www.viva.co.id/otomotif/motor/1129068-jumlah-motor-di-indonesia- separuh-populasi-penduduknya, (Onlline, Accessed : March 16 th , 2020).