## Rancang Bangun Sistem Pendeteksi dan Pengenalan Angka Pada Meteran Air PDAM
Menggunakan Metode Template Matching Correlation

## Indra Hermawan
Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri Jl. Lenteng Agung Raya No. 20 email : indra@nurulfikri.ac.id /indrah13@gmail.com

## Abstrak
Pada  penelitian  ini  akan  dijelaskan  mengenai  sistem  pendeteksi  dan  pengenalan  angka  pada  meteran  PDAM menggunakan  metode template  matching  correlation .  Tujuan  dari  pengembangan  sistem  ini  adalah  untuk meningkatkan  akurasi  pencatatan  penggunaan  air  bersih.  Secara  garis  besar  sistem  ini  dibagi  menjadi  tiga tahapan yaitu pengolahan awal citra, pendeteksian dan pengenalan.  Pada tahapan pengolahan awal citra terdiri dari  konversi  citra,  penajaman  citra,  denoising  citra,  dan  binerisasi  citra.  Pada  tahapan  pendeteksian,  proses diawali  dengan  segmentasi  citra  menggunakan bounding  box kemudian  dilanjutkan  dengan  normalisasi  citra. Setelah  objek  angka  dideteksi  maka  dilakukan  proses  pengenalan  menggunakan  metode template  matching correlation .  Pada  proses  ini  suatu  citra  input  akan  dibandingkan  dengan  citra  dalam database dengan  cara menghitung  nilai  korelasi.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  sistem  pendeteksian  dan  pengenalan  menggunakan template matching correlation memiliki tingkat akurasi pengenalan baik dengan akurasi pengenalan 98,86%.
Kata Kunci : Meteran Air, Bounding Box , Template Matching Correlation

## 1. Pendahuluan
Air merupakan salah satu komponen penting dalam kehidupan  selain  udara  dan  tanah.  Sehingga keberadaannya  harus  dijaga  baik  secara  kualitas maupun  kuantitasnya.  Air  banyak  dimanfaatkan sebagai  air  minum,  selain  itu  air  juga  digunakan dalam  kegiatan  manusia  sehari-hari  seperti  untuk mandi,  mencuci,  memasak,  dan  keperluan  lainnya. Tidak  hanya  digunakan  untuk  keperluan  pribadi saja, air juga digunakan untuk keperluan peningkatan  kesejahteraan  orang  banyak  seperti untuk  pengairan  pertanian,  pembangkit  listrik, industri  dan  lain  sebagainya.  Dari  tahun  ke  tahun kebutuhan  akan  air,  khususnya  di  kota-kota  besar, terus  meningkat  seiring  dengan  meningkatnya kebutuhan, jumlah penduduk, dan industrialisasi.
Jakarta  merupakan  salah  satu  kota  besar  yang memiliki  laju  pertumbuhan  yang  pesat  pada  setiap sektor  kehidupan  yang  menyebabkan  kebutuhan akan  air  bersih  meningkat.  Sekitar  70%  kebutuhan air  bersih  tersebut  masih  menggantungkan  kepada air  tanah  [1].  Penggunaan  air  tanah  terus  menerus akan  menyebabkan  berkurangnya  jumlah  air  tanah dan menurunnya kualitas air tanah. Pada penelitian Hendrawati  [2],  dilakukkan  analisa  beberapa parameter  kimia  dan  kandungan  logam  pada  air tanah  di  Jakarta.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh dari hasil analisis kualitas air tanah/sumur di daerah pemukiman Jakarta diperoleh hasil sebagai berikut:
1) parameter  suhu  berkisar  antara  27.00-28.50 derajat C,
2) untuk analisis parameter pH berkisar antara 5.7 sampai 7.8,
3) untuk analisis parameter kadar amoniak kurang dari 0.01-0.34 mg/L,
4) untuk  analisis  parameter  kadar  klorida  22.33- 64.7 mg/L,
5) untuk  analisis  parameter  kadar  besi  secara umum berada di bawah ambang batas.
Keseluruhan parameter tersebut menunjukan bahwa kualitas  air  yang  ada  di  bawah  standar  baku  mutu Depkes  yang  tercantum  dalam  Surat    Keputusan Menteri  Kesehatan  RI  Nomor  907/MENKES/ SK/VII/2002    tentang    Standar    Kualitas    Air Minum.
Terus menurunnya kualitas dan kuantitas air tanah, mendorong  pemerintah  untuk  mengembangkan suatu  sistem  yang  dapat  menyediakan  air  bersih untuk  masyarakatnya.  Salah  satu  penyedia  jasa  air bersih yang dibentuk pemerintah adalah Perusahaan  Daerah  Air  Minum  (PDAM).  Air disalurkan  ke  rumah-rumah  penduduk  dan  ke industri-industri  melalui  pipa-pipa  bawah  tanah. Dengan  adanya  PDAM  ini  maka  kebutuhan masyarakat  dan  industri  akan  air  bersih  dapat terpenuhi.
Untuk  mengetahui  jumlah  pemakaian  air  oleh masyarakat  dan  industri,  PDAM  menggunakan
flowmeter atau  biasa  disebut  meteran  air.  Alat  ini akan  dipasangkan  di  setiap  rumah  warga  dan industri.  Untuk  mengetahui  jumlah  pemakaian  air maka  setiap  bulannya  petugas  PDAM  akan melakukan  pencatatan  jumlah  air  yang  digunakan berdasarkan angka yang tertera pada flowmeter .
Data tersebut akan digunakan sebagai acuan jumlah biaya  yang  harus  dibayarkan  oleh  masyarakat  dan industri.  Pencatatan  secara  manual  dinilai  kurang akurat  bagi  PDAM  sehingga  mengakibatkan banyaknya  masyarakat  yang  mengeluhkan  jumlah biaya  yang  dibayarkan  tidak  sesuai  dengan  jumlah air  yang  digunakan.  Berdasarkan  data  yang diperoleh dari penelitian putra pada tahun 2011 [3], menunjukkan    bahwa    pada    tahun    2009    hampir 80% keluhan pelanggan di salah satu PDAM terjadi karena  jumlah  tagihan  pembayaran  rekening    air yang  harus  dibayar  tidak  sesuai  dengan  volume penggunaan    yang    tercantum/tertera    di    meteran. Hal  tersebut  dapat  terjadi  salah  satunya  karena kesalahan pencatatan oleh petugas PDAM. Kesalahan pencatatan oleh petugas PDAM biasanya  terjadi  karena  beberapa  hal  seperti flowmeter yang sudah tua sehingga tampilan angka tidak  terlihat  jelas,  posisi  pemasangan  flowmeter yang  terlalu  dalam, flowmeter yang  tertimbun tanah, atau flowmeter yang terendam air.
Gambar 1. Beberapa kendala yang dihadapi petugas PDAM dalam pengambilan data angka pada flowmeter.
Untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat dan  industri  dalam  hal  pembacaan  angka  meter serta  mengurangi  kehilangan  air,  maka  saat  ini PDAM  telah  menggunakan  alat  yang  dilengkapi tombol untuk memasukan data besarnya pemakaian air. Alat ini biasa disebut Handy Terminal (HT).
Gambar 2. Proses pencatatan penggunaan air oleh petugas PDAM menggunakan Handy Terminal.
Alat  ini  memiliki  beberapa  kelebihan,  diantaranya biaya yang dikeluarkan dari mulai mencatat hingga memasukan  data jauh  lebih  murah,  data  yang dimasukan di lapangan dapat langsung dibaca oleh server sehingga  memudahkan  evaluasi  pencatatan meter,  urutan  data  pencatatan  dapat  diatur  oleh pencatat  meter  sendiri  sehingga  lebih  mudah dikerjakan  dilapangan.  Selain  itu,  alat  ini  juga dapat  melaporkan  kasus-kasus  yang  terjadi  di lapangan  dengan  cara  langsung  mengirimkan  foto keadaan  seperti  angka  pada flowmeter sudah  tidak jelas, flowmeter rusak  atau  hilang,  terjadinya kebocoran  pipa  sehingga  dapat  termonitor  secara langsung.
Meskipun memiliki banyak keunggulan dibandingkan  dengan  sistem  pencatatan  secara manual,  pada  kenyataannya  masih  saja  ada pelanggan  yang  mengeluhkan  ketidaksesuaian antara biaya yang harus dibayarkan  dengan jumlah air  yang  digunakan.  Hal  ini  bisa  disebabkan kesalahan  dalam  memasukan  data.  Kesalahan tersebut bisa dikarenakan petugas harus menginput ratusan  data  dalam  satu  wilayah,  sehingga  faktor human  error besar    kemungkinan    menjadi penyebabnya.
Berdasarkan  pada  latar  belakang  tersebut  maka pada  penelitian  ini  dikembangkan  sebuah  sistem pendeteksi dan pengenalan angka pada meteran air PDAM  yang  mampu  membaca  data  angka  pada meteran air PDAM melalui citra atau gambar.

## 2. Tinjauan Pustaka

## A. Penelitian Terkait
Pengenalan  pola  atau  biasa  disebut pattern recognition merupakan suatu proses klasifikasi dari objek  atau  pola  menjadi  beberapa  kategori  atau kelas dengan tujuan untuk melakukan pengambilan keputusan  [4].  Untuk  mendapatkan  informasi  dari sebuah  citra  maka  diperlukan  pengenalan  pola. Pola  merupakan  sebuah  entitas  yang  dimiliki sebuah citra yang terdefinisi dan dapat didefinisikan  melalui  ciri-ciri  ( feature )  yang dimilikinya.  Berdasarkan  ciri-ciri  tersebut  suatu pola  dapat  dibedakan  dengan  pola  yang  lainnya.
Pengenalan pola memiliki tujuan untuk menentukan  suatu  kelompok  untuk  kategori  pola berdasarkan  ciri-ciri  yang  dimiliki  pola  tersebut atau  dapat  dikatakan  pengenalan  pola  befungsi untuk  membedakan  suatu  objek  terhadap  objek yang lainnya.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengenalan  pola angka  pada  citra.  Pengenalan  pola  angka  biasanya diterapkan untuk mengenali angka pada plat nomor kendaraan, meteran listrik, meteran PDAM dan lain sebagainya.  Beberapa  penelitian  yang  terkait dengan  pengenalan  pola  diantaranya  penelitian yang dilakukan oleh Andi tahun 2014 [5] dilakukan pendeteksian angka pada meteran listrik menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan back propagation .  Berdasarkan  hasil  pengujiannya sistem  yang  dibangun  mampu  mengenali  angka dengan  tingkat  akurasi  100%.  Namun  sistem  ini kurang  baik  jika  diterapkan  pada  gambar  yang tergradasi  seperti  buram,  silau,  terdapat  derau  dan jarak  pengambilan  gambar  yang  terlalu  jauh sehingga  menyebabkan  ukuran  objek  angka  yang terlalu kecil.

## B. Pengolahan Citra Digital
Sebuah  citra  atau  gambar  merupakan  salah  satu komponen  multimedia  yang  memegang  peranan sangat penting sebagai bentuk dari interpretasi data secara  visual.  Dimana  kelebihan  dari  sebuah  citra dibandingkan  dengan  data  teks  diantaranya  adalah gambar  kaya  informasi.  Hal  ini  diabadikan  dalam sebuah  pribahasa  “sebuah  gambar  bermakna  lebih dari  seribu  kata”.  Secara  harfiah  sebuah  citra merupakan  sebuah  gambar  pada  bidang  2D.  Jika dipandang  dari  sudut  matematis  sebuah  gambar merupakan fungsi kontinu ( continue ) dari intensitas cahaya  pada  bidang  2D.  Proses  pembentukan  citra diawali dengan sebuah sumber cahaya memancarkan  sinarnya,  kemudian  sinar  tersebut mengenai  objek  dan  sinar  tersebut  akan  terpantul. Sinar  pantulan  dari  objek  tersebut  kemudian ditangkap oleh alat-alat optik, seperti mata, kamera, scanner dan  lainnya,  sehingga  bayangan  objek terekam.
Gambar 3. Proses pembentukan citra digital [6].
Sebuah citra yang dihasilkan oleh sistem perekam dapat bersifat [7]:
a. Optik berupa foto
b. Analog  berupa  sinyal  video  seperti  gambar pada monitor televise
c. Digital  yang  dapat  langsung  disimpan  pada sebuah pita magnetic
Walaupun sebuah citra kaya akan informasi, namun seringkali sebuah citra mengalami penurunan mutu atau  kualitas,  misalnya  pada  citra  terdapat  cacat atau  adanya  derau  ( noise ),  warnanya  terlalu  gelap atau  terlalu  terang,  citra  kurang  tajam,  citra  tidak jelas atau mengalami buram, dan lain sebagainya.
Tentu  saja  hal  tersebut  dapat  mempersulit  dalam proses  interpretasi  karena  sebagian  informasi  yang terdapat  pada  citra  tersebut  hilang.  Untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  maka  citra tersebut  perlu  diolah  sehingga  menghasilkan  citra baru  yang  memiliki  kualitas  lebih  baik.  Bidang studi  yang  mempelajari  proses  tersebut  adalah pengolahan  citra  ( image  processing ).  Sehingga dapat disimpulkan bahwa pengolahan citra merupakan  suatu  proses  yang  dilakukan  pada sebuah  citra,  khusus  dengan  menggunakan  alat bantu  komputer,  untuk  menghasilkan  sebuah  citra baru yang memiliki kualitas yang lebih baik.
Gambar 4. Pengolahan citra. a) citra masukan, b) citra keluaran.
Pada  umumnya  proses  pengolahan  citra  perlu dilakukan pada sebuah citra jika [8]:
a. pada  citra  tersebut  ingin  ditingkatkan  kualitas penampakannya atau ingin menonjolkan beberapa  aspek  informasi  yang  terkandung  di dalam citra,
b. elemen  didalam  citra  perlu  dikelompokan, dicocokan atau diukur,
c. sebagian  citra  perlu  digabungkan  dengan  citra yang lain.

## C. Template Matching Correlation
Template  matching  merupakan  salah  satu  teknik dalam  pengolahan  citra  digital  yang  digunakan untuk  mencocokan  bagian-bagian  pada  suatu  citra dengan  citra  yang  menjadi template /  acuan  [9].
Menurut  Hartono  [10]  metode  ini  memiliki kelebihan yaitu mudah dalam implementasinya dan mudah  dalam  membentuk template .  Selain  itu
Pengolahan
Citra
a)
b)
kelebihan  lainnya  adalah  waktu  komputasi  yang cepat sehingga dapat diterapkan pada aplikasi yang membutuhkan pemrosesan  secara realtime . Namun dibalik  kelebihan  tersebut  metode  ini  memiliki kekurangan  diperlukan  data template yang  banyak untuk mendapatkan hasil pengenalan yang optimum.
Secara  garis  besar  cara  kerja  metode  ini  adalah membandingkan  citra  masukan  dengan  citra template yang terdapat dalam basis data, kemudian akan  dilakukan  pencarian  kesamaan  dari  kedua citra  tersebut  dengan  menggunakan  suatu  aturan tertentu  [11].  Berdasarkan  hasil  perbandingan tersebut,  maka  citra  yang  memiliki  tingkat kesamaan/  kemiripan  yang  tinggi  menentukan suatu citra tersebut dikenali sebagai salah satu dari template .
Kesamaan  dari  dua  buah  citra  dapat  dihitung nilainya  dengan  cara  menghitung  nilai  korelasinya ( correlation ).  Berikut  ini  adalah  rumus  untuk menghitung korelasi dua buah citra.
𝑟 = ∑ (𝑥 𝑖𝑘 −   𝑥 𝑖 ̅ ). (𝑥 𝑗𝑘 −   𝑥 𝑗 ̅ ) 𝑛 𝑘=1 √∑ (𝑥 𝑖𝑘 −   𝑥 𝑖 ̅ ) 2 . ∑ (𝑥 𝑗𝑘 −   𝑥 𝑗 ̅ ) 2 𝑛 𝑘=1 𝑛 𝑘=1
Dimana 𝑥̅ 𝑖 dirumuskan dengan persamaan 𝑥 𝑖 dan 𝑥 𝑗 seperti berikut ini.
𝑥 𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖𝑘 𝑛 𝑘=1 𝑥 𝑗 = 1 𝑛 ∑ 𝑥 𝑗𝑘 𝑛 𝑘=1
Keterangan :
r =  nilai  dari  korelasi  dua  buah  matriks (nilainya antara -1 sampai 1)
𝑥 𝑖𝑘 = nilai piksel ke-k dalam matriks i. 𝑥 𝑗𝑘 = nilai piksel ke-k dalam matriks j. 𝑥̅ 𝑖 = rata-rata nilai piksel matriks i. 𝑥̅ 𝑗 = rata-rata nilai piksel matriks j.
n =  menyatakan  jumlah  pixel  dalam  suatu matriks

## 3. Metodologi Penelitian
Blok  diagram  sistem  pengenalan  angka  pada meteran PDAM ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Diagram blok proses pembentukan template angka dan proses pengenalan angka.
Tahapan  pertama  dari  penelitian  ini  adalah membentuk  data  referensi  yang  akan  digunakan sebagai tempalate .  Proses  yang  dilakukan  pada tahapan  ini  adalah  akuisisi  citra,  segmentasi  dan normalisasi.  Proses  akuisisi  citra  bertujuan  untuk mendapatkan  citra  PDAM.  Proses  segmentasi bertujuan  untuk  memisahkan  data  citra  angka  dari citra  PDAM.  Proses  segmentasi  dilakukan  secara manual  dengan  teknik croping .  Setelah  proses segmentasi  selesai  maka  proses  selanjutnya  adalah melakukan  normalisasi  pada  citra  angka.  Tujuan dari  proses  ini  adalah  untuk  mendapatkan  ukuran data referensi angka yang sama.
Gambar 6. Template angka.
Tahapan kedua dari penelitian ini adalah membangun  sistem  pendeteksian  dan  pengenalan angka pada citra PDAM. Tampak pada gambar xx, proses  yang  terdapat  pada  tahapan  ini  adalah akuisisi  citra,  denoising  citra,  segmentasi  citra, normalisasi citra, dan proses pengenalan
menggunakan metode template matching correlation .

## A. Akuisisi citra
Proses akuisisi merupakan tahap awal dalam sistem pengenalan.  Tujuan  dari  tahapan  ini  adalah  untuk mendapatkan  citra  PDAM.  Gambar  7  merupakan contoh citra hasil akuisisi.
Gambar 7. Contoh citra hasil akuisisi.
Pada  proses    akuisisi  ini,  posisi  pengambilan  citra PDAM  dibatasi  hanya  dari  bagian  depan  citra dengan  tingkat  kemiringan  maksimun  15°  baik  ke kiri,  ke  kanan,  ke  atas  dan  ke  bawah  dan  dengan jarak  maksimum  pengambilan  15  cm  hal  ini dikarenakan  agar  objek  angka  pada  citra  tidak terlalu  kecil.  Selain  itu  hal  yang  dibatasi  pada proses  akuisisi  ini  adalah  pencahayaan  dimana proses akuisisi citra dilakukan dengan pencahayaan yang cukup. Perangkat yang digunakan pada proses akuisisi  ini  adalah  kamera handphone dengan resolusi maksimum 12MP.
B. Denoising citra Denoising  citra  berfungsi  untuk  menghilangkan noise atau  gangguan  pada  citra.  Metode  yang digunakan  adalah Median  filter .  Metode  ini memiliki  kinerja  yang  baik  untuk salt  and  papper noise atau speckle noise . Sebelum dilakukan proses tersebut, terlebih dahulu dilakukan proses penajaman  citra  dengan  menggunakan histogram equalization . Tujuannya adalah agar diperoleh citra yang lebih tajam.
Gambar 8. Contoh gambar hasil denoising citra menggunakan metode median filter .
Gambar  8  merupakan  hasil denoising citra  dimana gambar  menjadi  lebih  jelas  dan noise -nya  sudah berkurang.
C. Binerisasi citra Binerisasi  citra  bertujuan  untuk  mengubah  citra derajat  keabuan  menjadi  citra  biner.  Citra  biner adalah  citra  yang  hanya  memiliki  dua  nilai  derajat keabuan  yaitu  1  dan  0  [12]. Pada  proses  binerisasi citra metode yang digunakan adalah thresholding .
𝑓 𝐵 (𝑖, 𝑗) =   { 1, 𝑓 𝑔 (𝑖, 𝑗) ≤ 𝑇
0,              𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎
Keterangan: 𝑓 𝐵 (𝑖, 𝑗) adalah citra derajat keabuan 𝑓 𝐵 (𝑖, 𝑗) adalah citra biner T adalah nilai ambang

## Gambar 9 menunjukan citra hasil binarisasi citra
Gambar 9. Contoh citra hasil binarisasi.
Pada  penelitian  ini  jenis template yang  digunakan memiliki  karakteristik background berwarna  hitam dan foreground berwarna  putih.  Oleh  karena  itu perlu  dilakukan invers citra  pada  citra  biner.  Pada proses  invers  citra,  piksel  yang  bernilai  1  akan diubah menjadi 0 dan piksel yang bernilai 0 akan di ubah  menjadi  1.  Gambar  10  merupakan  citra  hasil invers citra.
Gambar 10. Citra hasil inversi.
D. Segmentasi Citra
Segmentasi  merupakan  proses  yang  paling  penting dalam  pengenalan  angka  pada  meteran  PDAM karena keberhasilan tahapan berikutnya bergantung pada  proses  ini.  Jika  proses  segmentasi  gagal, sebuah  karakter  angka  data  tersegmentasi  tidak tepat atau terbagi  menjadi dua karakter. Salah  satu solusi  tepat  untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini adalah dengan menggunakan metode bounding box . Metode bounding  box digunakan  untuk  mengukur properti  dari  area  citra.    Metode  ini  juga  dapat digunakan  untuk  permasalahan  pendeteksian  plat nomor kendaraan [13, 14, 15].
Gambar  11  menunjukan  citra  hasil  operasi segmentasi  angka  menggunakan  metode bounding box . Tampak pada  gambar area angka diberi tanda kotak segiempat.
Gambar 11. Hasil deteksi angka pada citra menggunakan metode bounding Box.
Gambar  12  merupakan  angka-angka  hasil  deteksi yang telah dipisahkan.
Gambar 12. Karakter angka hasil segmentasi.
Pada  penelitian  ini  pengenalan  angka  hanya dibatasi  pada  4  (empat)  angka  pertama.  Hal tersebut  dikarenakan  pada  umumnya  pencatatan angka  oleh  operator  PDAM  dilakukan  pada  4 (empat) angka pertama.
E. Normalisasi citra Normalisasi  citra  pada  penelitian  ini  bertujuan untuk  menyeragamkan  ukuran  citra  dalam  hal  ini adalah  citra  angka.  Proses  normalisasi  diperlukan untuk  kebutuhan  pengenalan  [16].  Jadi  setelah dilakukan  proses  segmentasi  citra  maka  akan terbentuk  beberapa  citra  angka.  Beberapa  citra tersebut  pasti  memiliki  ukuran  yang  berbeda. Sehingga untuk menyeragamkannya maka diperlukan  normalisasi  citra.  Ukuran  citra  setelah dinormalisasi  adalah  42  x  24  piksel.  Pada  gambar 13 menunjukan citra angka hasil normalisasi.
Gambar 13. Contoh citra angka hasil normalisasi.
F. Pengenalan dengan template matching correlation
Seperti  yang  dijelaskan  pada  sup  bab  sebelumnya metode  yang  digunakan  untuk  pengenalan  angka pada  penelitian  ini  adalah template  matching correlation .  Tujuan  dari  penggunaan  metode  ini adalah  memiliki  komputasi  yang  cepat  sehingga memungkinkan  untuk  aplikasi  yang  memerlukan pemrosesan secara realtime seperti penelitian  yang dilakukan pada [13,15,17]. Gambar 14 menunjukan hasil pengenalan menggunakan metode template matching correlation .
Gambar 14. Hasil pembacaan.
4. Hasil dan Analisa
Pengujian terhadap sistem dilakukan dengan tujuan untuk  mengetahui  kinerjanya.  Pada  penelitian  ini akan  dilakukan  pengujian  terhadap  sistem  yang telah  dikembangkan  dengan  menggunakan  3  jenis meteran  PDAM  yang  berbeda.  Pada  gambar  15 merupakan  ketiga  jenis  meteran  yang  umum digunakan.

## Gambar 15 Jenis meteran PDAM
Dari  setiap  meteran  tersebut  akan  dilakukan beberapa  kali  pengambilan  data  citra  PDAM. Sehingga  total  citra  PDAM  yang  akan  digunakan sebagai sampel pengujian adalah 22.
Berikut  ini  adalah  tabel  hasil  pengujian  sistem pendeteksi  dan  pengenalan  angka  pada  citra PDAM.

## Tabel 1. Tingkat akurasi pengenalan
No Input Citra Hasil Deteksi Akurasi 0170 100% 0171 100% 0118 100% 0103 100% 0201 100% 1270 100% 1098 100% 1000 100% 0119 100% 1304 100% 1007 100% 1090 100% 1136 75% 1219 100% 1045 100% 1086 100% 0267 100% 0260 100% 0262 100% 0266 100% 0363 100%
ISSN        2477-0040 e-ISSN     2460-7900
0210 100% Rata-rata akurasi 98,86%

## 5. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  telah  dikembangkan  sistem pendeteksian  dan  pengenalan  angka  pada  meteran PDAM  menggunakan  metode template  matching correlation . Tujuannya adalah untuk meningkatkan akurasi pencatatan penggunaan air bersih. Implementasi telah dilakukan menggunakan perangkat lunak matlab R2009a.
Pengujian  terhadap  sistem  yang  dikembangkan telah dilakukan. Dimana berdasarkan hasil pengujian  tersebut  sistem  dapat  mengenali  angka pada  citra  meteran  PDAM  dengan  baik  dengan tingkat akurasi pengenalan rata-rata 98,86%.
Untuk  pengembangan  berikutnya,  penelitian  akan dilanjutkan  dengan  menambahkan  sampel  citra PDAM  dan  jumlah template angka  untuk meningkatkan  akurasi  pengenalan  angka.  Selain itu,  akan coba diterapkan metode yang lebih cerdas seperti  Jaringan  Syaraf  Tiruan, Support  Vector Machine , Random  Forest ,  dan  metode  lainnya, yang  mampu  belajar  dengan  cepat  dan  dapat mengenali angka walaupun belum pernah diajarkan.
6. Daftar pustaka
[1] Badan  Pusat  Statistik  Jakarta,  2008,  dalam Penyelidikan  Konservasi  Air  Tanah  di Cekungan Air Tanah Jakarta oleh
Arismunandar dan Salahudin Arif tahun 2009.
[2] Hendrawati, 2007, Analisis Beberapa
Parameter  Kimia  Dan  Kandungan  Logam Pada Sumber Air Tanah Di Sekitar Pemukiman Mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, Jurnal Syarif Hidayatullah  State  Islamic  University  (UIN) Jakarta, vol 1, No 1.
[3] Putra,  C.G.D.,  2011,  Analisis  Kepuasan Pelanggan  pada  Perusahaan  Daerah  Air Minum    (PDAM)    di    Kabupaten    Jembrana, Tesis, Universitas Udayana, Denpasar.
[4] Theodoridis,    S.    dan    Koutroumbas,    K., 2006,  Pattern    Recognition,    3rd  edition, Academic Press, San Diego.
[5] Andi  Sudiarso  and  Rierien  J.  Marischaputri, 2014,  “Back  Propagation  Neural  Network Approach  For  Electricity  Usage  Meter
Numeral  Recognition”, International  Journal
of Mining, Metallurgy & Mechanical Engineering (IJMMME) , Vol.2, Issue 2. [6] Gonzalez, Rafael C., Digital Image Processing , Addison-Wesley Publishing,
2002.
[7] Murni,  Aniati,  1992,    Pengantar  Pengolahan Citra , Elex Media Komputindo.
[8] Jain,  Anil  K,  1989,  Fundamentals  of  Digital Image Processing, Prentice-Hall International.
[9] Putra,  Darma,  2010,  “Pengolahan  Citra Digital”, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[10] Hartono, Suryo, Aris Sugiharto, dan
Sukmawati  Nur  Endah,  2014,  “Optical
Caracter Recognition Menggunakan
Algoritma  Template  Matching  Correlation”, Journal of Informatic and Technology , Vol 1, No 1, P 11-20.
[11] Brunelli  Roberto,  2009,  “Template  Matching Techniques  In  Computer  Science”,  John Willey & Sons. Inc.
[12] Munir,  Rinaldi,  2004,  “Pengolahan  Citra Digital  dengan  Pendekatan  Algoritmik”, Informatika, Bandung.
[13] Bhat,  Ragini.,  Bijender  Mehandia,  2014, “Recognition of Vehicle Number Plate Using Matlab”, International  Journal  Of  Innovative
Research Electrical, Electronics,
Instrumentation  And  Control  Engineering , Vol 2, Issue 8.
[14] Sharman,  Chetan.,  Amandeep  kaur,  2011, “Indian  Vehicle  License  Plate  Extraction  and Segmentation”, International  Journal  Of Computer  Science  And  Communication ,  Vol 2, No 2, PP. 593-599.
[15] Divya,  Gilly,  Kumudha  Raimond,  2013, “License  Plate  Recognition-  A  Template Matching  Method”, International  Journal  of
Engineering Research and Aplication (IJERA) , Vol.3, Issue 2, PP. 1240-1245.
[16] Cheriet  M.,  Kharman  N.,  Liu  C.,  Suen  C.Y., 2006.”Character Recognition System A Guide For  Student  And  Practioners”,  John  Wiley  & Sons. Inc.
[17] Ahuja,  Kavita.,  Preeti  Tuli,  2013,”Object Recognition  by  Template  Matching  Using Correlations  anda  Phase  Angle  Method”, International  Journal  of  Advanced  Research in Computeing and
Communication Engineering , Vol.2, Issue 3.