## Scanning Plat Kendaraan Pada Apill Area Dengan Menerapkan Algoritma Connected Component Labelling

## Kiki Hardiyanti
Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: kikihardiyanti83@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  mengenai  sistem  deteksi  scanning  plat  nomor  kendaraan    yang  melewati  Apill  Area  (Alat  Pemberi  Isyarat  Lalu  Lintas) menggunakan cctv yang akan di kembangkan dalam penelitian ini. Deteksi plat nomor kendaraan akan menggunakan kamera yang di pasang di setiap sudut tiang lampu lalu lintas. Proses deteksi ini dilakukan dengan pengambilan data menggunakan kamera cctv tersebut, pengubahan citra menjadi greyscale kemudian thesholding untuk mencari nilai binernya , Segmentasi penelitian ini menggunakan metode algoritma connected component labeling akan digunakan untuk pengujian apakah plat merupakan plat atau bukan. Kontribusi penelitian ini adalah membagi region karakter huruf dan angka, untuk menghindari kesalahan pengenalan khususnya untuk karakter dengan kesamaan bentuk dan strukturnya.
Kata Kunci: Scanning , Plat Kendaraan , Connected Component Labelling.

## Abstract
Research about vehicle number plate scanning detection system that passes Apill Area (Traffic signaling equipment) using CCTV which will be developed in this study. Detection of the vehicle number plate will use a camera mounted on every corner of the traffic light pole. This detection process is carried out by taking data using the cctv camera, changing the image into a greyscale then holding it to find its binary value. Segmentation of this research uses a connected component labeling algorithm to be used for testing whether the  plate is a plate or not. The contribution of this study is to divide the letters and numbers of character regions, to avoid introducing errors especially for characters with similar shapes and structures.
Keywords: Scanning, Vehicle Plate, Connected Component Labeling.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  berjalannya  waktu,  kota  Medan  mengalami  pertumbuhan  dan  perkembangan  hampir  disetiap  bidang, terutama  pada  bidang Apill  Area (Alat  Pemberi  Isyarat  Lalu  lintas).  Hal  ini  terbukti  dari  adanya  indikasi  angka-angka kecelakaan  dan  pelanggaran  lalu  lintas  yang  selalu  meningkat.  Keadaan  ini  merupakan  salah  satu  perwujudan  dari perkembangan  teknologi  modern.  Sebagaimana  diketahui  sejumlah  kendaraan  yang  beredar  dari  tahun  ketahun  semakin meningkat. Hal ini juga membawa pengaruh terhadap keamanan lalu lintas yang semakin sering terjadinya pelanggaran lalu lintas. Faktor-faktor kecelakaan lalu lintas yang sering terjadi salah satunya di akibatkan dari pelanggaran lalu lintas yang tidak menaati rambu-rambu lalu lintas di setiap jalan [1].
Dalam rangka pembinaan lalu lintas, pemerintah juga telah memasang kamera cctv di setiap simpang jalan raya padat lalu lintas. Manfaat dari cctv ini adalah untuk mendapatkan data dan informasi dari setiap kendaraan yang melalui lalu lintas dan pelanggaran lalu lintas. Informasi yang biasa diambil adalah dari segi pemantauan berupa citra hasil cctv dengan melihat plat  nomor  kendaraan  yang  melewati  lalu  lintas.  Permasalahan  yang  terjadi  adalah  sebagian  kemampuan  cctv  yang mengambil citra dengan kualitas yang kurang baik. Faktornya adalah kualitas pixel cctv yang kurang baik dan pengambilan yang terlalu jauh. Hal tersebut akan mengakibatkan data dan informasi citra menjadi berkurang ke akuratanya.
Secara  umum  berbagai metode  pengenalan  nomor plat kendaraan  telah  dilaporkan  dalam  penelitian oleh  para ahli dengan 3 langkah algoritma, yakni Pencarian area plat nomor yang dimana citra RGB akan di baca terlebih dahulu kemudian di  proses  menjadi Greyscale  . Proses  selanjutnya  ialah  dengan  melakukan  segmentasi  karakter  dari  plat  nomor  kendaran, fungsinya  adalah untuk  melakukan  pemisahan  antar  objek  untuk  mendapatkan  objek  yang  diharapkan  (karakter  plat kendaraan). Pada bagian Segmentasi Karakter inilah digunakan metode Connected Component Labeling untuk meng-ekstrak objek yang dianggap sebagai karakter pada plat nomor. Jika telah didapatkan karakter-karakter hasil Segmentasi, maka modul Pengenalan karakter akan diproses sebagai pengenalan karakter plat nomor kendaraan yang dicari.
Terdapat  beberapa  penelitian  dari  sebagian  peneliti  yang  pertama    adalah  penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Aris Budianto,  Teguh  Bharata  Adji  dan  Rudy  Hartanto  (2015)  dengan  judul  “Deteksi  Nomor  Kendaraan  Dengan  Metode Connected  Component dan  SVM”  berhasil  memberikan output pemetaan  plat  kendaraan  citra  hasil  foto  menggunakan metode Connected  Component  Lebeling .  Metode Connected  Component  Lebeling mendeteksi  plat  kendaraan  dengan menandai bagian horizontal citra pada titik kontur yang terdeteksi dan memeriksa panjang lebar dari masing-masing kontur. Kontur yang memenuhi ukuran maka akan dijadikan kandidat plat kendaraan [2]. Selanjutnya penelitian kedua yang di di lakukan oleh Asyra Rizki , Anto Satriyo Nugroho , Ade Jamal Dll (2010) dengan judul “Connected Component Analysis sebagai  Metode  Pencarian  Karakter  Plat  Dalam  Sistem  Pengenalan  Plat  Nomor  Kendaraan”  Dari  20  citra  sampel  yang diujikan,  didapatkan  17  citra  berhasil  disegmentasi  dengan  sempurna,  dimana  seluruh  karakter  pada  citra  ter-ekstrak seluruhnya,  sedangkan  pada  3  citra  lainnya,  hanya  beberapa  karakter  yang  ter-ekstrak.  Tingkat  keberhasilan  penggunaan metode Connected Component Analysis pada proses Segmentasi Karakter di penelitian ini mencapai 85% [3]. Bedasarkan masalah tersebut, dibutuhkanya sebuah aplikasi yang dapat mendeteksi plat kendaraan hasil citra cctv lalu lintas dengan scanning citra yang mengfokuskan kepada area plat kendaraan pelanggaran lalu lintas untuk mendapat plat kendaraan
yang terdeteksi dan mempermudah dalam mendapatkan informasi dari kendaraan yang melalui lalu lintas dengan plat nomor kendaraan yang jelas karena sudah terpetakan. Pada studi tersebut maka penulis memakai Algoritma Connected Component Labeling untuk menetukan  lokasi  huruf  pada  citra  yang kemudian pendekatan  tersebut  dikembangkan untuk  membangun model  pada  penelitian  ini.  Kemudian  semua  kandidat  kontur  yang  terdeteksi  akan  di  hitung  panjang,  lebar,  rasio.  Jika memenuhi kriteria, maka akan di simpan dalam vector kandidat..

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Image Preprocessing
Image Preprocessing seringkali image hasil tangkapan dari cctv memiliki banyak noise. Hal ini disebabkan oleh beberapa hal,  antara  lain  yaitu  kualitas  alat  yang  digunakan  untuk  mengambil  gambar  tidak  baik,  pencahayaan  yang  kurang  atau berlebihan  saat  penangkapan  objek,  faktor  cuaca  serta  sudut  kemiringan  kendaraan. Noise pada image akan  mengurangi keakuratan  dalam  mengenali  karakter.  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  proses  untuk  mempersiapkan  dan  memodifikasi image untuk meningkatkan kualitas image hasil tangkapan cctv sehingga dapat menghilangkan noise yang ada yang disebut image  preprocessing .  Keakuratan  proses image  preprocessing akan  mempengaruhi  keakuratan  proses  pengenalan karakter[4].

## 2.2 Pengenalan Karakter
Tahap  akhir  dari  serangkaian  proses  pengenalan  plat  nomor  polisi  kendaraan  bermotor.  Citra  hasil  segmentasi  kemudian dianalisis untuk  mengenali jenis karakter yang ada didalam  citra. Persentase keberhasilan sistem untuk  menentukan hasil pengenalan  diperoleh  dengan  memperbandingkan  hasil  output  yang  dikeluarkan  oleh  sistem  dengan  setiap  karakter  yang terdapat pada citra secara visual[4].

## 2.3  Scanning
Scanning  adalah teknik membaca yang digunakan untuk  mendapatkan suatu   informasi  atau fakta yang diinginkan dalam waktu yang sangat cepat. Teknik ini dilakukan dengan cara memindai kata – kata atau kata kunci yang sedang dicari. Oleh karena itu, membaca scanning tidak perlu membaca isi keseluruhan teks, tetapi hanya langsung mencari inti atau informasi yang akan kita cari [5].

## 2.4  Apill Area (Alat Pemberi Isyarat Lalu Lintas)
Lampu  lalu  lintas (menurut  UU  no.  22/2009  tentang  Lalu  lintas  dan  Angkutan  Jalan: alat  pemberi  isyarat  lalu lintas atau APILL)  adalah  lampu  yang  mengendalikan  arus lalu  lintas yang  terpasang  di  persimpangan jalan,  tempat penyeberangan pejalan  kaki  ( zebra  cross ),  dan  tempat  arus  lalu  lintas  lainnya.  Lampu  ini  yang  menandakan kapan kendaraan harus berjalan dan  berhenti secara bergantian dari  berbagai arah. Pengaturan lalu lintas di  persimpangan jalan dimaksudkan untuk mengatur pergerakan kendaraan pada masing-masing kelompok pergerakan kendaraan agar dapat bergerak secara bergantian sehingga tidak saling mengganggu antar-arus yang ada. Lampu lalu lintas telah diadopsi di hampir semua kota di dunia ini. Lampu ini menggunakan warna yang diakui secara universal; untuk menandakan berhenti adalah warna merah, hati-hati yang ditandai dengan warna kuning, dan hijau yang berarti dapat berjalan [6].

## 2.5 Connected Component Labeling
Connected Component Labelling adalah sebuah algoritma pengelompokkan sederhana yang bertujuan untuk mengisolasi, mengatur, mengukur, dan mengidentifikasi potensi daerah obyek dalam citra, Algoritma ini akan menghasilkan sebuah citra dengan  label  baru  yang  sudah  terkait  satu  sama  lainnya  antar  sesama  komponen.  Dengan  algoritma  ini,  akan  dilakukan segmentasi  untuk  memisahkan  setiap  karakter  yang  terdapat  pada  citra.  Operasi  pelabelan  dari  daerah  obyek  akan memberikan nama atau nomor yang unik ke semua piksel bernilai 1 yang termasuk dalam daerah tersebut. Hasil pelabelan adalah  komponen  individu  yang  dapat  diekstraksi.  Algoritma  Connected  Component  Labelling  dapat  bekerja  pada  citra biner  dengan  menggunakan  4-connectivity  atau  8connectivity.  Proses  pelabelan  dilakukan  dengan menggunakan  sebuah penanda yang berfungsi untuk mencari titik p yang menunjukkan piksel tempat label akan dilakukan pengecekan ke seluruh titik tetangga dari p (tergantung dari jumlah n-connectivity). Jika semua tetangga adalah background maka akan diberikan label baru pada p. tetapi apabila hanya satu tetangga yang bernilai foreground maka label p sama dengan label tetangga. Dengan begitu, setiap karakter akan diberi label yang berbeda sehingga karakter yang satu dengan karakter yang lain dapat dipisahkan berdasarkan label yang dimilikinya [2].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Masalah yang dirumuskan pada bab sebelumnya adalah tidak semua area cctv dapat membaca plat kendaraan yang melalui lalu  lintas  di  akibatkan  karena  sebagian  kemampuan  cctv  yang  mengambil  citra  kualitas  yang  kurang  baik.  Pengambilan kualitas yang kurang baik di akibatkan karena peletakan cctv yang teralu jauh dan kualitas pixel cctv yang masih rendah. Dampaknya adalah hasil dari cctv yang kurang baik kualitas pixelnya sehingga output citra gambar yang diberikan menjadi kurang ke akuratnya bahkan sangat sulit dibaca plat kendaraannya.
Dalam melakukan proses pendeteksian plat kendaraan ini , terdapat banyak proses yang dilakukan yaitu , melakukan pengubahan proses RGB menjadi Grayscale. Setelah gambar sudah dalam bentuk citra grayscale , maka proses selanjutnya adalah  merubah  gambar  menjadi  citra  biner  dengan  cara  melakukan  proses thresolding terhadap  objek  citra grayscale . Tujuannya agar mendapatkan citra yang bernilai hitam dan putih sehingga lebih mudah untuk membedakan masing-masing objek yang di inginkan.
Setelah proses threshold , maka proses berikutnya labeling. Tujuannya untuk menandai suatu area sebagai objek yang di kenali untuk mempermudah pendeteksian lokasi, sehingga akan didapatkan citra akhir berupa lokasi plat nomor kendaraan dari gambar input. Posisi citra yang sudah di tandai/ dikenali pada proses sebelumnya, maka proses selanjutnya cropping ,tujuannya  adalah  untuk  memotong  citra  yang  akan  di  proses  ,lalu  di  segmentasi  karakternya  untuk  mendapatkan  proses pengenalan  karakternya  setelah  semuanya  di  proses  maka  hasil  outputnya  di  dapati  citra  gambar  plat  kendaraan  hasil scanning.
Algoritma  yang  digunakan  untuk  scanning  plat  kendaraan  adalah Conencted  Component  Labeling .  Cara  kerja algoritma  ini  adalah  dengan  melakukan  segmentasi  karakter  citra  cctv  kemudian  memberikan  label  untuk  mendapatkan karakter  plat  nomor  kendaraan  yang  dicari.  Input  berupa  sample  gambar  digital  mobil.  Berikut  diagram  scanning  plat kendaraan citra gambar cctv :
Start Input Citra Gambar CCTV Citra Gambar CTTV Format Sesuai Segmentasi Karakter Penyeleksian Karakter Citra Gambar Plat Kendaraan Hasil Scanning Finish Ya Tidak
Gambar 1. Diagram Scanning Plat Kendaraan Citra CCTV
Beradasarkan  pada  gambar  diagram  di  atas,  didapati  bawah  citra  yang  akan  discan  terlebih  dahulu  mengalami  proses segmentasi  karakter.  Fungsi  dari  segmentasi  karakter  ini  adalah  untuk  melakukan  pemisahan  antar  objek  dengan  tujuan mendapatkan objek yang diharapkan (karakter plat kendaraan). Adapun diagram proses perbaikan citra cctv dan scanning plat kendaraan dapat di lihat pada gambar di bawah ini:
Start Input Citra Gambar
CCTV
Citra Gambar CCTV Format Sesuai Ya Tidak Preprocessing Citra Segmentasi Karakter Penyeleksian Karakter Citra Gambar Plat Kendaraan Hasil Scanning Finish A A
Gambar 2. Diagram Perbaikan Dan Scanning Citra CCTV
Pada gambar diagram 2. di atas, didapati bahwa pada proses perbaikan citra dilakukan dengan metode Image Preprocessing. Hasil proses image Preprocessing berupa citra cctv dengan kualitas yang lebih baik dari sebelumnya. Kemudian dilanjutkan dengan proses segmentasi karakter untuk mendapatkan seleksi plat kendaraan dari citra tersebut. Adapun proses segmentasi karakter berdasarkan citra cctv menggunakan metode Connected Component Labelling dapat dilihat pada diagram di bawah ini :
Start Input Citra Gambar CCTV Citra Gambar CCTV Format Sesuai Ya Tidak Preprocessing Citra Baca Biner Citra Hasil Preprocessing Melakukan Labelling Connected Component Labelling Return A A
Gambar 3. Diagram Proses Perbaikan dan Segmentasi Citra CCTV Menggunakan Algoritma CCL
Pada  gambar  3.  di  atas  dapat  dijelaskan  bagaiman  proses  segmentasi  karakter  menggunakan  algroritma  Connected Component  Labelling.  Pada  bagian  pertama  adalah  deteksi  lokasi  plat  nomor  kendaraan  pada  Apill  Area  gambar  citra scanning yang di gunakan contohnya adalah gambar mobil yang sedang berada pada lalu lintas. Citra ini berasal dari cctv pada Apill Area, dengan format .JPG.
Tahap deteksi plat kendaraan dibagi kedalam beberapa tahap, diuraikan sebagai berikut: 1. Proses pengambilan gambar menggunakan cctv. Data disimpan dalam format video. Alasan pemilihan pengujian dalam bentuk video adalah supaya untuk menguji apakah aplikasi dapat berjalan secara real time.
2. Proses pengujian sampel Waktu pengambilan citra adalah siang dan sore hari ( pukul 12.00 – 18.30 pm).
3. Langkah kedua dari proses ini membagi file video kedalam frame- frame. Frame hasil capture ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Frame Hasil Capture
Pengolahan awal ialah input citra hasil capture rekaman cctv. Pada gambar diatas ialah contoh gambar kendaraan yang akan di proses untuk di deteksi plat kendaraan yang berupa citra RGB (Red Green Blue). Citra masukan RGB yang  merupakan citra awal yang akan diproses, kemudia citra tersebut akan dirubah menjadi citra abu-abu ( grayscale ) yang bertujuan untuk
memudahkan dalam pengambilan bagian karakter pada plat nomor kendaraan. Pengubahan proses Grayscale menggunakan Microsoft Visual Studio 2010 seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Citra Hasil Proses Grayscale
Setelah proses grayscale menggunakan Program Microsoft Visual  Studio 2010 , maka langkah selanjutnya adalah proses Thresolding .  Thresholding  atau  pengambangan  adalah  pengelompokan  pixel  dalam  sebuah  citra  berdasarkan  batas  nilai intensitas tertentu, dengan cara membandingkan nilai masing masing piksel dari sebuah citra dengan nilai Thresholding (T). Untuk citra grayscale , Thresholding dinyatakan dalam persamaan 10, apabila nilai sebuah piksel kurang dari nilai T maka nilai piksel akan menjadi 0, sedangkan untuk nilai piksel yang lebih dari T akan diganti nilainya menjadi 1. Thresholding mengubah dataset piksel yang berisi nilai-nilai yang berbeda-beda menjadi dataset baru yang berisi hanya dua nilai 0 atau 1 atau sering disebut dengan citra biner atau monokrom atau B&W. Proses hasil thresolding menggunakan Microsoft Visual Studio 2010. Citra hasil Thresholding ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Citra Hasil Thresolding
Setelah  proses thresolding ,  maka  di  lanjutkan  dengan  proses  Citra  yang  dapat  diolah  pada  proses  labelling  yang menggunakan Algoritma Connected Component Labelling yaitu citra biner atau citra yang memiliki warna hitam dan putih saja. Tujuan dari  proses labelling ini adalah untuk menandai  objek yang dicari pada citra biner, pada proses labelling ini inputan yang digunakan adalah hasil dari proses thresolding . Proses pelabelan dengan menggunakan fungsi bwlabel pada
aplikasi matlab ,citra yang telah dikonversi menjadi nilai matriks akan melalui proses untuk mendapatkan lokasi area. Jika terdapat  nilai  1  terbanyak  pada  suatu  area  dengan  warna  putih  terbanyak  atau  terluas,  maka  akan  ditandai  dengan menggunakan  regionprops.  Area  digunakan  untuk  mendekripsikan  jumlah  pixel  yang  telah  ditandai,  sehingga  akan didapatkan citra akhir berupa lokasi plat nomor kendaraan dari gambar input.
Setelah  didapati  hasil  labelingnya  langkah  selanjutnya  adalah  menerapkan Algoritma  Connected  Component Labelling  untuk mendapatkan  hasil  outputnya.  Cara  kerja  dari  proses connected  component  labelling yaitu  pertama  nilai counter sama dengan 0, kemudian yang kedua yaitu melakukan scanning piksel pada setiap piksel  - piksel yang ada pada citra inputan, scanning piksel ini dimulai dari kiri atas hingga kekanan bawah, kiri atas merupakan piksel pertama pada citra sedangkan  kanan  bawah  merupakan  piksel  terakhir  pada  citra.  Ketiga  cari  yang  bernilai  1,  kemudian  yang  keempat  jika terdapat nilai 1 pada piksel maka counter di increment, Kelima nilai keempat lengannya dibuat sama seperti pada counter, dan yang keenam jika pada piksel terdapat nilai 0 maka kembali lagi ke cara kerja yang kedua yaitu melakukkan scanning piksel. Seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Nilai Piksel 0  252  253  2 1 254  3 0 0  255  255  251  255  255  0 3 0  251  255  255  255  249  3 0 5  253  255  252  255  255  0 3 0  255  255  2 0 255  253  1 3  254  255  0 0 254  255  253 0  255  255  255  255  253  255  2 0  255  255  255  254  255  0 0 2  0 0 0 0 6 0 1
Tabel 1. menunjukkan nilai awal piksel yang akan di proses untuk di labelkan. Disini penulis hanya mengambil nilai piksel untuk di jadikan contoh proses perhitungan untuk proses pelabelan. Lalu proses selanjutnya ialah melakukan scanning yang akan  mendapatkan  nilai  piksel.  Nilai  piksel  pertama  yang  memiliki  nilai  intensitas  1  dan  0,  jika  nilai  piksel  <  128 maka binernya adalah 0 selebihnya jika nilai binernya > 255 maka nilainya adalah 1 seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai Binerisasi 0 1 1 0 0 1 0 0
0 1 1 1 1 1 0 0
0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0
Setelah proses binerisasi maka langkah selanjutnya adalah memberi tanda untuk label bernilai 1 seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Akhir Pemberian Label
0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Setelah melakukan tahapan labeling tersebut maka di dapati hasil akhirnya seperti pada gambar 7.
Gambar 7. Citra Labeling
Setelah  proses  labelling  ,maka  di  lanjutkan  dengan  proses  Cropping.  Cropping  adalah  memotong  satu  bagian  dari  citra sehingga diperoleh citra yang berukuran lebih kecil. Proses ini bertujuan untuk memotong objek yang sudah ditandai pada proses labelling  yang menggunakan algoritma connected component  labelling , sehingga nantinya keluaran dari proses ini berupa potongan objek yang dicari. Untuk proses cropping dicari lebar dengan ukuran lebih dari sama dengan 50 dan tinggi lebih dari sama dengan 130, jika tidak ada yang sesuai dengan ukuran maka proses langsung selesai dan tidak mendapatkan hasil plat nomor mobil, jika iya maka di cari ukuranya kembali. Kedua dicari ukuran lebar yang kurang dari sama dengan 200 dan tingi kurang dari sama dengan 230, jika iya maka akan di crop kemudian ditampilkan hasil proses cropping tersebut, namun jika tidak maka proses cropping selesai, proses cropping selesai dikarenakan tidak ada ukuran yang sesuai dengan yang dicari pada citra. Contoh hasil proses cropping yang berhasil diambil dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Citra Hasil Cropping
Setelah  proses  cropping  maka  langkah  selanjutnya  adalah  segmentasi  karakter,  segmentasi  karakter  merupakan  proses pembagian  bagian  yang  diinginkan  dari  keseluruhan  gambar  tergantung  dari  kriteria-kriteria  yang  diinginkan,  seperti berdasarkan  warna  abu-abu,  nilai  dari  piksel  dalam  gambar,  atau  mungkin  tergantung  pada  fitur  lain  dari  gambar,  atau mungkin tergantung pada fitur lain dari gambar. Dalam hal binerisasi, segmentasi ditunjukkan pada berbedaan komponen latar  belakang  dan  latar  depan.  Pada  segmentasi  karakter,  karakter  merupakan  latar  depan  dari  sebuah  gambar.  Hasil segmentasi  karakter  menggunakan  Algoritma Connected  Component  Labelling dan  binerisasi  menggunakan  proses thresolding dapat di lihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Citra Hasil Segmentasi Karakter
Setelah  setiap  karakter  tersegmentasi  dengan  baik  ,  maka  citra  tersebut  di  proses  dengan  tahap  pengenalan  karakter. Pengenalan karakter adalah tahap akhir dari serangkaian proses pengenalan plat nomor polisi kendaraan bermotor. Citra hasil segmentasi kemudian dianalisis untuk mengenali jenis karakter yang ada di dalam citra. Pola karakter hurus dari A sampai Z dapat dilihat pada gambar 10.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa yang telah dilakukan selama proses perancangan hingga implementasi, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Memanfaatkan Connected Component Labelling sebagai proses Segmentasi Karakter.
2. Proses pendeteksian plat kendaraan juga banyak memanfaatkan proses grayscale , thresolding , dan cropping.
3. Beberapa  penyebab  kegagalan  dalam  proses  segmentasi  plat  nomor  yaitu  adanya  pantulan  cahaya  matahari  yang mengenai  plat  nomor,  karakter  dari  plat  nomor  yang  kabur  atau  sudah  memudar  dan  warna  karakter  plat  yang  tidak berwarna putih.
4. Beberapa kendaraan memiliki nilai variabel yang sama, sehingga dapat menimbulkan kesalahan dalam deteksi kendaraan. Pencahayan  dari  sinar  matahari  pada  siang  hari  dapat  menimbulkan  bayangan  pada  kendaraan  sehingga  dapat mempengaruhi dalam menentukan panjang, lebar dan sudut kendaraan.
5. Faktor  pencahayaan  pada  penelitian  ini  mempengaruhi  pada  tahap  preprocessing  yakni  pada  proses  binerisasi  dan segmentasi karakter sehingga ketika proses pre-processing mengalami kegagalan akan mengakibatkan proses segmentasi yang salah. kualitas tulisan pada plat nomor berpengaruh terhadap proses ekstraksi  fitur sehingga  ekstraksi  fitur pada citra plat nomor yang kurang tepat dapat mengakibatkan hasil klasifikasi yang salah. kualitas gambar yang kurang baik juga akan berpengaruh pada tahap pre-processing dan ekstraksi fitur sehingga pada tahap klasifikasi akan menghasilkan keluaran yang tidak sesuai.

## REFERENCES
[1]  Suwardjoko, Warpani. Perencanaan Lalu Lintas dan Tata Kota. (Bandung: IPB, 2005), Hlm. 135
[2]  A. Budianto, T. B. Adji, R. Hartanto, and F. Morfologi, “Deteksi Nomor Kendaraan dengan Metode Connected Component dan SVM,” vol. 1, no. 1, pp. 106–117, 2015.
[3]  A. Rizki et al., “Connected Component Analysis Sebagai Metode Pencarian Karakter Plat Dalam Sistem Pengenalan Plat Nomor Kendaraan,” Proc. 11th Semin. Intell. Technol. Its Appl. (SITIA 2010), no. Sitia, pp. 300–305, 2010.
[4]  P. T. Informatika, F. Teknik, U. M. Jember, and N. Neighbour, “Aplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation,” vol. 1, pp. 31–35, 2016.
[5]  Sutoyo, T, dkk. 2009, “Teori Pengolahan Citra Digital”, Penerbit Andi,Yogyakarta hal 9 - 27 [6]  D. Putra, Pengolahan Citra Digital, Yogyakarta: Andi Offset. 2010 [7]  Abdul dan Susanto Adhi Kadir, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi, 2013.
[8]  R. G. B. Red, G. Blue, and D. A. N. Histogram, “Analisa Gambar Bitmap Termodifikasi Dengan Memadukan Metode Deviasi Pixel,” vol. 2013, no. semnasIF, pp. 72–80, 2013.
[9]  “Pengertian-Membaca-Memindai-Scanning-Tujuan-SaCra-Kerja-Langkah-Membaca,” http://www.spengetahuan.com,2017. [Online]. Available: http://www.spengetahuan.com.
[10] T. Mardiana, R. D. Nyoto, and H. Nasution, “Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Connected Component Labeling Dan K-Nearst Neighboar,” p. 457.
[11] O. Mellolo, “Motorized Vehicle Police Number Plate Recognition.”
[12] R. Pranadipa, V. Novitasari, M. Kurniawati, N. Puspitasari, Y. Bonita, and U. Brawijaya, “Pengenalan angka pada plat nomor dengan metode template matching.”
[13] “Pengertian Apill Area Lalu Lintas.” [Online]. Available: https://id.wikipedia.org/wiki/.
[14] R. A.S and M. Shalahudin, Modul Pembelajaran: Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek), Bandung: Modula. 2011