TRANSFORMTIKA , Vol.18, No.2, January 2021, pp. 133 - 142 ISSN: 1693-3656, journals.usm.ac.id/index.php/transformatika
 page 133
Optimasi  Metode  Support  Vector  Machine  dengan  Discrete Wavelet  Transform  Untuk  Pengenalan  Karakter  Plat  Nomor Kendaraan
Edi Sugiarto 1 , Fikri Budiman 2 1 Fakultas Ilmu Komputer Universias Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261, e-mail: edi.sugiarto@dsn.dinus.ac.id 2 Fakultas Ilmu Komputer Universias Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261, e-mail: fikri.budiman@dsn.dinus.ac.id

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 02 October 2020
Received in revised form 01 December 2020
Accepted 22 December 2020 Available online 31 January 2021

## ABSTRACT
Pengenalan karakter plat nomor kendaraan merupakan  bagian  dari  Intelligent  Transfport  System yang memiliki peran penting untuk tujuan identifikasi plat  nomor  kendafraan  secara  resmi,  penerapanya telah  banyak  dilakukan  untuk  identifikasi  otomatis seperti  pada  tol  elektronik,  tempat  parkir,  dsb. Penelitian  berkaitan  dengan  pengenalan  karakter setidaknya memiliki fase-fase seperti segmentasi, fitur extraksi  dan  klasifikasi  dimana  tiap  fase  memiliki proses  yang  rumit.  Keberhasilan  dalam  proses pengenalan  karakter  sangat  tergantung  dalam  proses fitur  ekstraksi,  Sehingga  pemilihan  metode  fitur ekstraksi  yang  dapat  mengekstrak  fitur-fitur  yang relevan  perlu  dilakukan  agar  tingkat  akurasi  sistem pengenalan  karakter  dapat  ditingkatkan.  Discrete Wavelet  Transform  (DWT)  telah  banyak  digunakan sebagai  metode  untuk  ekstraksi  fitur,  metode  ini melakukan  ekstraksi  dengan  melakukan  dekomposisi pada  ruang vektor ke dalam ruang vektor bersarang dengan  resolusi  yang  berbeda.  Dalam  penelitian  ini metode  discrete  wavelet  transform  dikombinasikan dengan  support  vector  machine  untuk  meningkatkan akurasi  pengenalan  karakter.  Penelitian  dilakukan dengan  mengukur  tingkat  akurasi  dari  100  citra  plat nomor,selanjutnya  dilakukan  pengukuran  tingkat akurasi  dengan  metode  SVM  Standar  dan  SVM  yang telah  dioptimasi  dengan  DWT,    dengan  penambahan metode discrete wavelet transform dan support vector machine  tingkat  akurasi  klasifikasi  mencapai  92% dibandingkan  dengan  SVM  Standar  yang  hanya mencapai  84%,  yang  artinya  dengan  penambahan metode DWT dan SVM tingkat akurasi  mendapatkan peningkatan sebesar 8% .
Keywords : Support Vector Machine, Discrete Wavelet Transform, Pengenalan Karakter

## 1. Introduction
Intelligent Transportation System (ITS) merupakan sistem  yang bertujuan menyediakan layanan  moda  transportasi  dan  manajemen  lalulintas  yang  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  : Intelligent Infrastructure System dan Intelligent Vehicle System [1][2]. License Plate Recognition (LPR)  merupakan  sistem  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kendaraan  berdasarkan pengenalan plat nomor kendaraan [12], LPR ini memiliki peran yang penting karena plat nomor yang  dimiliki  pada  setiap  kendaraan  digunakan  sebagai  identifikasi  kendaraan  secara  resmi  [3]. Penerapan  teknologi  Ini  telah  banyak  dilakukan  untuk  identifikasi  otomatis  seperti  pada  tol elektronik,  tempat  parkir,  serta  akses  daerah  terlarang  [12].  LPR  atau  pengenalan  karakter  plat nomor  kendaraan  dalam  tahapan  prosesnya  memiliki  tiga  area  penting  yaitu:  deteksi  lokasi  plat nomor, Segmentasi karakter Plat Nomor, dan Pengenalan Karakter Plat Nomor [2].
Penelitian  berkaitan  dengan  pengenalan  karakter  setidaknya  terdiri  dari  beberapa  fase yaitu : segmentasi, fitur extraksi dan klasifikasi dimana tiap fase memiliki proses yang rumit[2]. Support  vector  machine (SVM)  merupakan  metode  yang  termasuk  dalam  supervised  learning yang  baik  digunakan  dalam  persoalan  klasifikasi,  prediksi,  maupun  tergresi.  Metode  ini  dapat digunakan  untuk  proses  pengenalan  karakter  yakni  pada  tahap  klasifikasi.  Penggunaan  metode SVM    pernah  dilakukan  oleh  edi  sugiarto    untuk  pengenalan  karakter[8],  dalam  penelitian tersebut metode SVM dioptimasi dengan algoritma genetika untuk mendapatkan parameter kernel yang  terbaik  pada  tahap  training.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  terdapat peningkatan  akurasi  ketika  metode  SVM  dikombinasikan  dengan  algoritma  genetika  untuk mendapatkan  paramater  sigma  dan  pinalty  yang  tepat.  Namun  akurasi  masih  dapat  ditingkatkan dengan  mengoptimalkan  proses  pada  ekstraksi  fitur  tiap  karakter  sebelum  dilakukan  proses klasifikasi [8].
Keberhasilan  dalam  proses  pengenalan  karakter  sangat  tergantung  dalam  proses  fitur ekstraksi.  Fitur  ekstraksi  merupakan  proses  pengambilan  ciri  (feature)  dari  suatu  bentuk  yang kemudian nilai yang didapatkan akan digunakan untuk analisis pada proses selanjutnya. Sehingga dalam hal ini diperlukan suatu teknik untuk memilih dan melakukan ekstraksi fitur yang relevan agar supaya performa dari sistem pengenalan karakter dapat ditingkatkan [3][4]
Wavelet  transform merupakan  metode  transformasi  yang  mengadopsi  metode Fourier Ttransform dan Short Time Fourier Transform (STFT). Metode wavelet ini bisa digunakan untuk fitur ekstraksi karena memiliki kemampuan untuk mendekomposisi ruang vektor ke dalam ruang vektor bersarang dengan resolusi yang berbeda.  kemudian hasil dari dekomposisi  tersebut  dapat dilakukan  analisa  baik  terhadap  fungsi  pada  domain  waktu  maupun  domain  frekuensi  [5]. Penerapan  metode wavelet  transform ini  telah  digunakan  dalam  berbagai  bidang  antaralain analisis  signal,  analisa  numerik,  pengolahan  citra,  komputer  grafik,  dll  [5].    Adapun  penerapan metode wavelet  transform untuk  ekstraksi  fitur  dalam  berbagai  penelitian  yang  telah  dilakukan dijelaskan  sebagai  berikut:  Edi  Sugiarto  [9]  menggunakan  metode discrete  wavelet  transform (DWT) untuk melakukan fitur ekstraksi pada citra huruf plat nomor kendaraan, DWT diterapkan dalam  proses  fitur  ekstraksi  huruf  demi  huruf  untuk  mendapatkan  fitur-fitur  terbaik,  Nanik[5] menerapkan metode wavelet transform untuk  melakukan ekstraksi fitur pada  citra tekstur  dalam sistem temu kembali. Geraldo [7] menerapkan wavelet transform untuk mengekstraksi fitur pada sistem klasifikasi dokumen.
Oleh karena itu tujuan penelitian ini adalah melakukan optimalisasi metode SVM dengan menambahkan  metode Discrete  Wavelete  Transform untuk  meningkatkan  akurasi  pengenalan karakter pada plat nomor kendaraan.

## 2. Research Method

## 2.1 Penelitian Terkait
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  pengenalan  karakter  pernah  dilakukan  oleh  Edi  Sugiarto[8]. Dalam  penelitian  tersebut  proses  pengenalan  dilakukan  menggunakan  metode Support  Vector
Optimasi Metode Support Vector Machine dengan Discrete Wavelet Transform Untuk Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan  (Edi Sugiarto)
Machine yang telah dioptimasi dengan Algoritma Genetika . Algoritma genetika diterapkan untuk melakukan parameter tunning pada SVM sehingga didapat nilai parameter sigma dan pinalti yang paling optimal. Proses pengenalan karakter dilakukan dalam dua tahap yaitu tahap pelatihan dan tahap  pengenalan.  dalam  pengenalan  karakter  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  dimulai  dari proses  preprocessing  dengan  melakukan  binerisasi  citra,  kemudian  dilakukan  segmentasi  citra dengan  menerapkan  metode connected  component  labeling ,  kemudian  dilakukan  fitur  ekstraksi menggunakan image matrix segmentation dengan membagi citra plat nomor menjadi matrik 5x5 sehingga  didapatkan  fitur  terpilih.  Selanjutnya  tahap  klasifikasi  menggunakan  metode  Support Vector Machine yang lebih dahulu dilakukan parameter tunning menggunakan algoritma genetika sehingga didapat parameter terbaik dan kemudian klasifikasi dilakukan. Klasifikasi menggunakan metode  SVM  dengan  kernel Radial  Basis  Function (RBF)  dan  pendekatan One  Againts  All (OAA).  Pengujian  akurasi  dilakukan  menggunakan  confusion  matrix.  Pengukuranya  dilakukan dengan 100 sampe citra plat nomor lalu diujikan, hasil pengukuran menunjukkan bahwa over all accurate untuk mengenali karakter secara sempurnya dengan metode tersebut hingga 91%, dalam penelitian tersebut disimpulkan bahwa metode Support Vector Machine yang dioptimasi dengan algoritma  genetika  mampu  meningkatkan  akurasi  pengenalan  karakter.  Namun  akurasi  tersebut dapat ditingkatkan dengan memperbaikai algoritma pada proses fitur ekstraksi [8].
Metode  wavelet  transform  telah  diterapkan  oleh  Rong[6]  untuk  mendeteksi  plat  nomor kendaraan. Penelitian dilakukan menggunakan dua tahapan yaitu tahap license plate training dan license  plate  recognition nomor.  Langkah  yang  dilakukan  dalam  tahap  training  adalah  dengan memasukkan  citra  input,  kemudian  dilakukan  preprocessing  dengan  melakukan  perubahan resolusi menjadi 32x64, dari resolusi tersebut selanjutnya fitur citra direduksi menjadi 7 kolom, proses  training  dilakukan  menggunakan  neural  network.  Kemudian  pada  tahap  license  plate recongition  dilakukan  preprocessing  untuk  citra  input  dengan  mengubah  resolusi  menjadi  yang sama  yaitu  32x64  selanjutnya  neural  network  digunakan  untuk  tahap  pengenalan.  dari  hasil eksperimen  yang  telah  dilakukan  didapatkan  tingkat  akurasi  pengenalan  posisi  plat  nomor mencapai  94.7%.  hal  yang  membedakan  dengan  penelitian  ini  adalah  bahwa  penerapan  metode wavelet transform pada penelitian tersebut digunakan untuk mencari fitur pada lokasi plat nomor. Sedangkan  pada  penelitian  ini  metode wavelet  transform digunakan  untuk  mendapatkan  fitur pada setiap karakter plat nomor kendaraan yang kemudian akan dikenali hurufnya.

## 2.2 Discrete Wavelet Transform
Wavelet  transform merupakan  metode  yang  mengadopsi  metode Fourier  Ttransform dan Short Time  Fourier  Transform (STFT).  Transformasi  fourier  merupakan  model  transformasi  yang memindahkan domain waktu kedalam domain frekuensi,  dalam pemrosesan sinyal  algoritma ini mampu  menentukan  frekuensi  yang  muncul,  namun  permasalahanya  algoritma  ini  tidak  dapat mengetahui  secara  pasti  kapan  frekuensi  itu  muncul.  Berbeda  dengan  transformasi  fourier, wavelet  transform  selain  dapat  memberikan  informasi  mengenai  frekuensi  yang  muncul,  juga dapat  memberikan  informasi  skala  dan  durasi  atau  waktu  [10].  Wavelet  trasform  melakukan dekomposisi pada ruang vektor kedalam sekumpulan ruang vektor bersarang dan dengan resolusi yang berbeda-beda, maka hasil dari dekomposisi tersebut dimungkinkan untuk dilakukan analisa baik terhadap fungsi pada domain waktu maupun domain frekuensi. Wavelet merepresentasikan suatu  citra  menggunakan  transformasi  diskrit  2D [5].  Proses  transformasi  menggunakan  metode ini dilakukan dalam tahapan berikut ini : citra asli akan ditransformasikan menjadi 4 bagian sub image untuk  mengganti citra aslinya, kemudian setiap sub image  memiliki ukuran 1/4 dari citra aslinya. Lalu pada 3 sub image yang berada pada posisi kanan atas, kanan bawah, dan kiri bawah akan berisi frekuensi tinggi dari citra asli sehingga terlihat kasar. Sedangkan satu sub image pada bagian kiri atas akan terlihat halus karena pada sub image tersebut berisi frekuensi rendah. Dari 1
sub image pada kiri atas tersebut kemudian ditransformasikan lagi menjadi menjadi 4 sub image baru, proses ini akan dilakukan terus menerus hingga level transformasi yang diinginkan [10].
Gambar 1 . Tahap transformasi pada wavelet 2D
Transformasi  akan  menghasilkan  4  sub  image  dengan  3  sub  image  berisi  frekuensi  tinggi  (HL, HH, LH) dan satu sub image berisi frekuensi rendah (LL), hasil dari transformasi tersebut dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 2 . Hasil transformasi

## 2.3 Support Vector Machine
Support Vector Machine atau SVM telah diperkenalkan vladimir vanpik pada tahun 1992 sebagai metode  machine  learning  dengan  rangkaian  harmonisasi  dan  konsep-konsep  unggulan  dalam bidang pengenalan pola[11]. SVM merupakan metode yang termasuk dalam suppervised learning dan  sangat  baikdigunakan  dalam  persoalan  prediksi,  klasifikasi,  maupun  regresi.  SVM  bekerja dalam konsep dasar yakni menemukan hyperplane terbaik yang digunakan sebagai kunci pemisah antara 2 kelas pada input space.
Gambar 3.  SVM mencari hyperplane terbaik  untuk  memisahkan dua kelas
Hyperplane yang  terbaik  diperoleh  dengan  melakukan  pengukuran  pada  margin hyperplane kemudian  mencari  titik  maksimalnya.  Margin  merupakan  jarak  antara hyperplane dengan  pola terdekat dari masing-masing kelas. Pola terdekat tersebut disebut Support Vector . Fungsi tersebut didefinisikan sbb:
(a) (b)
ISSN: 1693-3656
Optimasi Metode Support Vector Machine dengan Discrete Wavelet Transform Untuk Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan  (Edi Sugiarto)
kemudian  jarak  antara  kedua  hyperplane  dari  kedua  kelas  tersebut  akan  dihitung  untuk mendapatkan margin. Secara spesifik margin dihitung berdasarkan rumus berikut :
(WX 1 + b = +1) – (WX 2 + b = -1) = W(X 1 – X 2 ) = 2 = > ( ‖ ‖ (       )) ‖ ‖
SVM  dalam  menemukan  fungsi  pemisah  dengan  margin  yang  maksimal  dapat  dijelaskan  pada gambar berikut:
Gambar 4 . SVM mencari fungsi pemisah yang optimal

## 2.4. Pengenalan Karakter
Proses  pengenalan  karakter  ini  dilakukan  dalam  dua  tahapan  yaitu  tahap  training  atau  pelatihan dan  tahap recognition atau  pengenalan.  Tahap  training  dilakukan  untuk  memberikan  data  awal dan dataset yang akan digunakan sebagai basis pengetahuan dalam proses pengenalan. sedangkan pada  tahap recognition dilakukan  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  dari  fitur  yang  diperoleh untuk mencari kelas yang terbaik sebagai hasil dari pengenalan karakter, maka rangkaian proses tersebut digambarkan dalam diagram berikut:
(1) (2)

## Gambar 5. Tahapan pengenalan karakter

## 2.4.1 Proses Training
Proses  training  atau  pelatihan  dilakukan  dimulai  dari  citra  input,  segmentasi,  fitur  ekstraksi dengan DWT dan proses training untuk pembentukan dataset.
 Input Image dalam proses training
Gambar  atau  citra  yang  digunakan  pada  tahap  ini  adalah  gambar  plat  nomor  yang  berupa citra  karakter  alphanumeric  yang  menggambarkan  citra  angka  dan  huruf  yang  digunakan dalam plat nomor yaitu : A-Z, 0-9.
 Preprocessing
Tahap ini digunakan untuk menentukan kualitas citra yang akan diekstraksi. Langkah yang dilakukan pertama adalah mengubah citra dari RGB kedalam citra biner (binerisasi).
Gambar 6. Proses binerisasi citra
 Fiture extraction
Citra hasil setelah preprocessing selanjutnya akan diambil fiturnya pada tahap ini. Pada tahap ini Discrete Wavelet Transform digunakan untuk mendapatkan fitur dengan cara mengurangi dimensi  gambar  dari  dimensi  tinggi  ke  dimensi  rendah.  Sehingga  pada  tahap  ini  akan diperoleh  empat  sub  citra  yaitu  :  Aproximasi  (cA),    frekuensi  tinggi  horisontal  (cH), frekuensi tinggi vertikal (cV), dan frekuensi tinggi diagonal (cD).
Optimasi Metode Support Vector Machine dengan Discrete Wavelet Transform Untuk Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan  (Edi Sugiarto)

## Gambar 7. Skema dekomposisi wavelet 3 level
 Training
Setelah ekstraksi fitur selesai, maka didapat nilai energi dan standar deviasi yang digunakan sebagai  fitur  pada  setiap  citra.  Hasil  ekstraksi  fitur  ini  kemudian  digunakan  pada  tahap pelatihan/training untuk parameter SVM yaitu Number of Support Vector (NSV), Error Rate, Weigh (w), Bias (b). Sedangkan paramter sigma (ó) dan pinalti (c) didapat berdasarkan data training yang digunakan.

## 2.4.2  Proses Recognition
Proses pengenalan karakter merupakan tahapan berikutnya setelah tahap training/pelatihan, tahap ini dilakukan untuk mendapatkan pola-pola karakter yang sesuai. Adapun tahapan pada proses ini antaralain :preprocessing, segmentation, fiture extraction, dan classification.
 Preprocessing
Tahap  preprocessing  pada  proses  pengenalan  dilakukan  untuk  menentukan  kulalitas  citra sebelum  diekstraksi,  citra  input  pada  tahap  ini  berupa  citra  plat  nomor  yang  telah  diambil bagian yang diperlukan yaitu satu kerangka plat lengkap dengan nomor kendaraan. Proses- proses  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  yaitu:  binerisasi  citra,  memilih  area  yang  diinginkan atau region of interest (ROI), dan memperbaiki kualitas citra (image enhancement).
Gambar 8. Binerisasi citra, (A) Data input berupa citra RGB (B) citra setelah binerisasi
Gambar 9. Menentukan area yang diperlukan
Gambar 10. (A) Citra input dengan noise
(B) Citra hasil image enchancement  Segmentation (A) (B) (A) (B)
Setelah  tahap  preprocessing  dilakukan  maka  akan  didapat  citra  plat  nomor  yang  sesuai, langkah selanjutnya melakukan segmentasi citra plat nomor agar nilai angka atau huruf pada citra  plat  dapat  dipisah  agar  dapat  diekstaksi  fiturnya  huruf  demi  huruf.  Pada  tahap  ini digunakan metode connected component labeling .
Gambar 11. (A) Citra input  (B) Citra hasil segmentasi

##  Fiture Extraction
Pada  tahap  ini  fitur-fitur  pada  tiap  gambar  yang  telah  disegmentasi  akan  dicari,  sehingga ketika  hasil  segmentasi  sebanyak  7  citra  maka  setelah  tahap  ini  akan  menghasilkan  7  fitur yang  merupakan  fitur-fitur  dari  setiap  citra  huruf  tersebut.  Pada  tahap  ini  ekstraksi  fitur menggunakan metode Discrete Wavelete Transform .
 Classification
Tahap  terakhir  pada  pengenalan  karakter  ini  adalah  tahap  klasifikasi,  pada  tahap  ini klasifikasi dilakukan berdasarkan fitur-fitur pada citra yang telah diekstraksi. Fitur-fitur hasil ekstraksi  tersebut  kemudian  diklasifikasi  menggunakan  fungsi  SVM  yang  terdapat  pada STPRTOOl.  STPRTOOL  merupakan  suatu  perangkat  untuk  pengenalan  pola  yang didalamnya  berisi  kumpulan  fungsi-fungsi  dan  terintegrasi  dengan  matlab,  salah  satunya adalah fungsi SVMClASS. Langkah yang dilakukan pada tahap ini yaitu:
1. Mengambil dataset yang telah dibuat saat training.
2. Menentukan model data dengan fungsi oaasvm untuk pendekatan one againts all.
3. Terakhir yaitu dengan menggunakan SVM untuk klasifikasi, fungsi SVM menggunakan fungsi SVMCLASS yang terdapat pada library STPRTOOL.
Gambar 12. Proses klasifikasi

## 3. Results and Analysis
Pengujian  dilakukan  menggunakan  100  citra  sample  dalam  berbagai  kondisi.  Eksperimen dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  dari  proses  pengenalan  menggunakan  metode  SVM
(A)
(B)
Optimasi Metode Support Vector Machine dengan Discrete Wavelet Transform Untuk Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan  (Edi Sugiarto)
standar  dengan  SVM  yang  telah  dioptimasi  menggunakan  metode Discrete  Wavelet  Transform . Eksperimen  dilakukan  pertama  kali  dengan  melakukan  ekstraksi  fitur  dengan  metode  DWT. Kemudian  dilakukan  proses  training  untuk  membentuk  model  menggunakan  SVM  dengan  nilai parameter  deviasi  (ó)  adalah  0.726  dan  pinalti  (C)  adalah  14.365  dengan  error  rate  pada  proses pelatihan sebesar 0.0236. setelah proses training selesai dan telah diketahui parameter SVM yang terbaik  langkah selanjutnya adalah proses recognition (pengenalan) dengan melakukan simulasi pengenalan  pada  tiap-tiap  citra  plat  nomor  untuk  diujikan.  Akurasi  selanjutnya  diukur menggunakan confusion matrix dan hasil pengukuran dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Tabel pengukuran tingkat akurasi
Metode True Positive (TP) False Positive (FP) True Negative (TN) False Negative (FN) Over All Accuracy (AC) SVM 77 16 7 0 0,84 DWT-SVM 85 8 7 0 0.92
Dari  hasil  pengukuran  menggunakan confusion  matrix dapat  diketahui  bahwa  dengan penambahan Discrete Wavelet Transform pada proses fitur ekstraksi dapat meningkatkan akurasi klasifikasi  metode  SVM,  dalam  penelitian  ini  peningkatan  akurasi  DWT-SVM  dibandingkan dengan SVM yang standar hingga 8% dimana over all accuracy untuk SVM standar sebesar 84% dibanding dengan DWT-SVM yang memiliki over all accuracy hingga 92%.

## 4. Conclusion
Dari  eksperimen  yang  telah  dilakukan  dengan  penerapan  DWT  pada  tahap  fitur  ekstraksi  dan SVM  pada  tahap  klasifikasi,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  eksperimen  mampu  meningkatkan akurasi  pengenalan  karakter  plat  nomor  hingga  8%  dibandingkan  dengan  metode  SVM  standar, hal ini membuktikan metode DWT dapat melakukan ekstraksi ciri dengan baik. Dalam percobaan yang  telah  dilakukan  dan  dengan  penambahan algoritma  DWT    pada tahap fitur  ekstraksi  dapat meningkatkan  akurasi  hingga  sebesar  92%  dari  100  sample  citra  plat  nomor  kendaraan  yang diujikan.

## References
[1]. W.  Wen,  X.  Huang,  L.  Yang,  Z.  Yang  and  P.  Zhang,  "Vehicle  License  Plate  Location Method  Based-on  Wavelet  Transform,"  2009  International  Joint  Conference  on Computational  Sciences  and  Optimization,  Sanya,  Hainan,  2009,  pp.  381-384,  doi: 10.1109/CSO.2009.219.
[2]. Sugiarto,  Edi.  “Pengenalan  Karakter  Pada  Plat  Nomor  Kendaraan  Berbasis  Support Vector Machine”. Techno. Com, 2013 : 12(1), 1-15.
[3]. Swati  Jagtap,  “Analysis  of  Feature  Extraction  Techniques  for  Vehicle  Number  Plate Detection”,  International  Journal  of  Computer  Science  and  Information  Technologies, 2015 : Vol. 6 (6), 5342-5346.
[4]. Y.  Qiu,  M.  Sun  and  W.  Zhou,  "License  Plate  Extraction  Based  on  Vertical  Edge Detection  and  Mathematical  Morphology,"  2009  International  Conference  on Computational  Intelligence  and  Software  Engineering,  Wuhan,  2009,  pp.  1-5,  doi: 10.1109/CISE.2009.5364222.
[5]. Nanik  Suciati,  ”Ekstraksi  Fitur  Berbasis  Wavelet  Pada  Sistem  Temu  Kembali  Citra Tekstur”, jurnal SCAN, 2013 : Vol. VII No 2, ISSN: 1978-0087.
[6]. R.  T.  Lee  and  K.  Hung,  "Real-Time  Vehicle  License  Plate  Recognition  Based  on  1-D Discrete  Periodic  Wavelet  Transform,"  2012  International  Symposium  on  Computer, Consumer and Control, Taichung, 2012, pp. 914-917, doi: 10.1109/IS3C.2012.233.
[7]. G.  Xexéo,  J.  d.  Souza,  P.  F.  Castro  and  W.  A.  Pinheiro,  "Using  Wavelets  to  Classify Documents,"  2008  IEEE/WIC/ACM  International  Conference  on  Web  Intelligence  and Intelligent Agent Technology, Sydney, NSW, 2008, pp. 272-278, doi: 10.1109/WIIAT.2008.221.
[8]. Edi  Sugiarto,  Cahaya  Jatmoko,  “Pengenalan  Karakter  Pada  Plat  Nomor  Kendaraan Berbasis  Support  Vector  Machine  dan  Genetic  Algorithm”,  Science  and  Engineering National Seminar 2 (SENS2), 2019, pp. 17-24, ISBN:978-602-0960-43-3.
[9]. Edi  sugiarto,  “Fitur  Ekstraksi  Berbasis  Discrete  Wavelet  Transform  Untuk  Pengenalan Karakter Pada Plat Nomor Kendaraan”, Techno.COM Vol. 16 No 3, 2017 : 292-299.
[10]. Darma Putra, “Pengolahan Citra Digital”, Yogyakarta : Penerbit Andi, 2010.
[11]. Budi Santosa,”Datamining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis, Teori dan Aplikasi”, Yogyakarta : Graha Ilmu, 2007.
[12]. Zheng  L.,  He  X.  "Character  Segmentation  for  License  Plate  Recognition  by  K-Means Algorithm". Image Analysis and Processing  – ICIAP, 2011. Lecture Notes in Computer Science, vol 6979. Springer, Berlin, Heidelberg.