## SISTEM IDENTIFIKASI PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM PENERAPAN REGULASI PAJAK BERBASIS CITRA DIGITAL
Oktaf B. Kharisma 1 , I Junaedi 2
1 2 Teknik Elektro, UIN Sultan Syarif Kasim, Indonesia e-mail: brilian@uin-suska.ac.id

## Abstrak
Riau  merupakan  provinsi  yang  berada  pulau  Sumatera  yang  berbatasan  dengan Sumatera barat, Sumatera Utara dan Jambi. Sehinga, Banyak kendaraan keluar masuk dari propinsi lain ke wilayah riau tersebut yang menyebabkan pihak BAPEDDA kesulitan mengidentifikasi  Plat  Nomor  Kendaraan  untuk  dijadikan  acuan  perpajakan  kendaraan bermotor.  Sebab,  Regulasi  yang  ditetapkan  di  Riau  saat  ini  mengharuskan  kendaraan yang  beroperasi  melebihi  3  bulan  di  luar  wilayah  yang  dilaluinya  diwajibkan  segera memutasi  pajak  kendaraannya.  Identifikasi  saat  ini  dilakukan  secara  manual  dengan melibatkan  orang  untuk  melakukan  pendataan.  Sehingga,  kurang  efektif  dan  efisien. Tujuan penelitian untuk menghasilkan sistem yang memudahkan dalam mengidentifikasi dan  mengumpulkan  data  plat  nomor  kendaraan  untuk  pajak  daerah.  Penelitian dilakukan pada bulan April – Juni 2020 dengan metode yang digunakan yaitu algoritma canny  edge  detection  dan  template  matching  untuk  proses  identifikasi  dan  pengenalan nomor  kendaraan.  Sistem  dibuat  menggunakan  aplikasi  GUI  Matlab  yang  hasilnya langsung  dikirim  ke  aplikasi  website.  Data  video  yang  di  proses  beresolusi  1280x720 pixel  dengan  menghasilkan  akurasi  identifikasi  plat  nomor  kendaraan  mencapai  87,5% yang cukup untuk dapat diimplementasikan.
Kata kunci: Canny Edge Detection, Template Matching, Matlab GUI, Regulasi Pajak.

## Abstract
Riau  is  a  province  on  the  island  of  Sumatra  which  borders  West  Sumatra,  North Sumatra  and  Jambi.  So  that,  many  vehicles  go  in  and  out  of  other  provinces  into  the Riau  region,  which  causes  the  BAPEDDA  to  have  difficulty  identifying  vehicle  license plates to be used as a reference for motor vehicle taxation. This is because the current regulation  stipulated  in  Riau  requires  that  vehicles  operating  for  more  than  3  months outside the area in which they pass are required to immediately collect their vehicle tax. Current identification is done manually by involving people to collect data. Thus, it is  less effective  and  efficient.  The  research  objective  is  to  produce  a  system  that  makes  it easier to identify and collect vehicle number plate data for local taxes. The research was conducted  in  March  -  April 2020  using   a canny edge  detection  and template  matching method for the identification and recognition process of vehicle numbers. The system is built  using  the  Matlab  GUI  application,  which  results  are  sent  directly  to  the  website application. The video data is processed with a resolution of 1280x720 pixels to produce a  vehicle  number  plate  identification  accuracy  of  87.5%  which  is  sufficient  to  be implemented.
Keywords : Canny Edge Detection, Template Matching, GUI Matlab, Tax Regulation.

## PENDAHULUAN
Semakin  pesatnya  perkembangan teknologi, menuntut manusia untuk menciptakan sistem yang dapat memberikan kemudahan dalam membantu
menyelesaikan suatu pekerjaannya, misalnya dalam  melakukan identifikasi  pajak  kendaraan  berdasarkan plat nomor untuk memudahkan pendataan dalam  penerapan  regulasi  pemutasian
kendaraan  disuatu  wilayah  atau  propinsi. Kasus  dalam  penelitian  ini  diambil  di provinsi  Riau,  dimana  saat  ini  kendaraan yang  beroperasi  melebihi  3  bulan  di  luar suatu  wilayah  provinsi  tersebut  akan diwajibkan  untuk  segera  memutasi  plat nomor kendaraannya. Hal ini berdasarkan Undang-Undang  Republik  Indonesia  No. 22  Tahun  2009  tentang  Lalu  Lintas  Dan Angkutan  Jalan  yang  berbunyi  pemilik kendaraan  bermotor  wajib  memutasi  jika kendaraan bermotor tersebut secara terus menerus  lebih  dari  3  bulan  diluar  wilayah saat kendaraan dibeli dan
diregistrasi.(Undang-Undang
Republik Indonesia, 2009).
Berdasarkan  wawancara  yang  telah dilakukan  dengan  pegawai  BAPEDDA Riau,  bahwa  sistem  yang  digunakan dalam  identifikasi  dan  pengumpulan  data plat  nomor  kendaraan  di  wilayah  provinsi Riau  masih  dilakukan  secara  manual dengan menurunkan  anggota  pencatat ke jalan.  Sehingga,  memiliki  kelemahan diantaranya  adalah  dibutuhkan  waktu yang  lama  dalam  pencatatan  data  plat nomor  kendaraan;  sifat  cepat  bosan  dan lelah yang dimiliki manusia yang berakibat mudah terjadi kesalahan.
Menanggapi permasalahan tersebut, BAPENDA  Provinsi  Riau  kesulitan  untuk mendapatkan data-data kode plat kendaraan  yang  melintas  di  kawasan Provinsi  Riau  setiap  harinya.  Pendataan kode  plat  kendaraan  dilakukan  untuk kendaraan  roda  empat  yang  melintas  di Provinsi  Riau  yang  berdampak  besar terhadap  kepadatan  lalu  lintas.  Hasil  data plat  nomor  kendaraan  nantinya  akan membantu pihak BAPENDA Provinsi Riau dalam mengidentifikasi pajak berdasarkan nomor plat kendaraan.
Seiring  berkembangnya  teknologi pengolahan citra digital ( image processing )  terus  berkembang  pesat. Maka,
BAPENDA
Provinsi Riau mengharapkan  adanya  sistem  identifikasi kode  plat  nomor  kendaraan.  Sehingga BAPENDA  Provinsi  Riau  hanya  tinggal mengambil  objek  data  video  secara otomatis  dari  plat  nomor  kendaraan  yang melintas  dan  disimpan  ke  database  untuk dilakukan  analisa  berbasis  pengolahan citra digital.
Pengolahan  Citra  Digital  adalah pemrosesan gambar menggunakan operasi matematika dengan
menggunakan segala bentuk pemrosesan sinyal  yang  inputnya  berupa  gambar, seperti foto atau bingkai video. Output dari pemrosesan gambar dapat berupa gambar  atau  sekumpulan  karakteristik atau  parameter  yang  terkait  dengan gambar.
Sebagian besar teknik pemrosesan gambar melibatkan perlakuan  gambar  sebagai  sinyal  dua dimensi dan menerapkan teknik pemrosesan sinyal standar padanya (Buzzin et al., 2018; Gelsema, 1985). Metode  Pengolahan  citra  digital yang  diterapkan  dalam  penelitian  sistem Identifikasi  plat  nomor  kendaraan  ini adalah  algoritma canny  edge  detection dan template  matching untuk  mengenali pola  pada  obyek  gambar,  supaya  dapat diterjemahkan ke bentuk teks.
Sedangkan,  Algoritma template  matching dapat  membantu  proses  pengenalan obyek gambar menjadi teks.
Algoritma Template Matching adalah proses  mencari  sub-gambar  serupa  pada gambar  uji  berdasarkan  gambar  template dan umumnya mengalami masalah dalam rotasi, penskalaan, terjemahan, kecerahan, dan perubahan kontras (RSTBC)(Spratling,  2020;  Y.  Wang  et  al., 2020) . Algoritma template matching banyak digunakan dipenelitian
sebelumnya untuk mengenali obyek gambar  plat  nomor  kendaraan  serta merupakan  metode  yang  memiliki  akurasi cukup baik(Dwi Kurniawati
& Kusumawardhani,  2017;  Liu,  2019;  Plata, 2019; Venugopal, 2018; Yusuf, 2017). Algoritma Canny  edge  detection dilakukan  dengan  mendeteksi  bagian  tepi untuk menandai setiap pola pada gambar. Metode canny  edge  detection merupakan bagian  dari  image  processing  yang digunakan  untuk  mendeteksi  tepi  citra, dikarenakan  memiliki  akurasi  yang  tinggi dari  operator  edge  detection  serta  dapat digabungkan dengan operator deteksi tepi lokal,  seperti  operator  sobel  (Chitra  & Ponmuthuramalingam,  2015;  Fujimoto  et al., 2019; Goulart et al., 2017; Hermana & Juerman,  2014;  Meng  et  al.,  2018;
Pradeep Kumar Reddy & Nagaraju, 2019; Sobel et al., 2016)
Beberapa  penelitian  sebelumnya yang berkaitan untuk membantu mengembangkan  penelitian  ini,  Seperti Penelitian  yang  sudah  dilakukan  oleh Rendra  Pranadipa  dkk  Tahun  2014  yang berjudul:  “Pengenalan  Angka  Pada  Plat
Nomor
Dengan Metode Template Matching” penelitian ini template matching digunakan  untuk  membandingkan  jumlah piksel  yang  sama  antara  template  yang disimpan  dengan  template  hasil  masukan dari  citra  plat  nomor  kendaraan.  Hasil pengujian  memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi  dari  34  data  uji  dengan  metode template  matching . (Pranadipa  et  al., 2012)Penelitian  berikutnya  yang  sudah dilakukan  oleh  Yuandri  Trisaputra  dkk Tahun  2015  yang  berjudul:  “Identifikasi dan Pengenalan Citra Plat Nomor Kendaraan dengan Menggunakan Histogram Matching dan Template
Matching”  Tujuannya  untuk  menerapkan pemrosesan  citra  yang  dapat  mengenali dan mengidentifikasi plat nomor kendaraan di Indonesia. Hasil dari penelitian ini histogram matching berfungsi untuk identifikasi jenis kendaraan  sedangkan  pengenalan  pola dengan  template  matching  keduanya memberikan  hasil  yang  sempurna(Yusuf, 2017).
Penelitian  lainnya  dilakukan  juga oleh  Farida  Yusuf  Tahun  2017  yang berjudul:  ”Pendeteksian  Nomor  Polisi Kendaraan Bermotor Berbasis Citra Digital  Menggunakan  Metode  Binerisasi dan  Template  Matching”  penelitian  ini menyimpulkan dari keselurahan rangkaian penelitian  yang  telah  dilakukan  bahwa pengujian terhadap 50 data uji dari sistem tersebut telah berhasil diidentifikasi nomor kendaraan  yang  berbasis  citra  digital. Kesimpulan  dari  penelitian  ini  untuk menghasilkan  citra  gambar  yang  baik, disarankan  gambar  diambil  dalam  jarak dekat  dan zooming. Hal  ini,  dilakukan untuk  meningkatkan  akurasi.(Trisaputra, 2016)  Penelitian  lainnya  juga  dilakukan oleh  Muhammad  Gebby  Gumelar  dkk Tahun  2017  yang  berjudul:  “Analisis Sistem Pengenalan dan Keamanan
Kriptografi  Hill  Cipher  Pada  Plat  Nomor
Kendaraan Menggunakan Metode Template Matching” penelitian ini menyimpulkan bahwa Akurasi
pengambilan  citra  gambar  dipengaruhi oleh  intensitas  cahaya  dengan  akurasi total  dalam  pengenalan  plat  nomor kendaraan  sebesar  85%.  (Puspita,  N.P dan Bahtiar, 2011). ”
Penelitian  juga  dilakukan  oleh  Ivany Sarief  dkk  Tahun  2019  yang  berjudul: “Pendeteksian  Plat  Nomor  Kendaraan Menggunakan
Metode Template
Matching”  penelitian  ini  menyimpulkan akurasi pendeteksian nomor plat kendaraan  berada  diatas  ratarata  70%. Penulis mendapatkan informasi mengenai beberapa  faktor  yang  mempengaruhi akurasi  rendah,  faktor-faktor  tersebut diantaranya noise pada gambar pada saat pengambilan  gambar  serta  rendahnya resolusi kamera saaat pengambilan gambar (Sarief et al., 2019).
Merujuk  pada  kondisi  permasalah tersebut. Maka, pada penelitian ini di buat sebuah system yang dapat mengenali dan mengidentifikasi    data  dari  plat  nomor kendaraan dengan menggunakan Algoritma
Canny  edge  detection dan Template
Matching dibangun
menggunakan  aplikasi  GUI  Matlab  dan berbasis  Web  guna  untuk  memudahkan dalam  regulasi  perpajakan  kendaraan sebagai sarana pendapatan Daerah melalui  pajak  kendaraan  yang  diterapkan provinsi  Riau.  Pemilihan  metode  ini merujuk pada referensi diantaranya (Spratling,  2020)(D.  Wang,  2018)(Goulart et  al.,  2017)    yang  menyatakan  bahwa metode  ini  mempunyai  keunggulan  cukup baik dan presisi dalam  indentifikasi objek gambar.

## METODE
Penelitian  ini  untuk  mengidentifikasi plat  nomor  kendaraan  yang  melintas  di suatu Kawasan provinsi Riau berdasarkan algoritma canny  edge  detection dan template  matching .  Metodologi  penelitian yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  deskriptif  kualitatif.  Hal  ini,  untuk membantu  dalam  pemecahan  masalah serta menggambarkan objek penelitian.
Alat  dan  Bahan  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  kamera
smartphone yang berfungsi untuk
pengambilan  video  dan  dihubungkan dengan laptop. Sedangkan, Proses identifikasi  dilakukan  menggunakan  GUI matlab.
Terdapat 5 tahap penelitian, diantaranya  (1)  Pengambilan  data  video; (2) Proses identifikasi ( pre-processing ); (3) Processing ; (4) Matching ; (5)
Penyimpanan database dan menampilkan di laman website , seperti yang ditunjukkan pada blok diagram pada Gambar 1.
Data Video Ekstrak Data Video Frame Ekstrack Video Data Set Gambar Pengambilan Data Video Citra Asli Cropp Grayscale Median Filter Canny Dilasi Erosi Pre-Processing Imsubstract Konvolusi 2 Dimensi Intensitas Gambar Logical Operasi Morphology Thresholding Operasi Biner Penipisan Piksel Menghilangkan Noise Objek Biner Processing Mencari nilai akurasi dari ciri fitur citra Segmentasi Membandingkan dengan template penyimpanan Pengakuan Karakter Matching OFFLINE WEB BROWSER Kamera Android SISTEM APLIKASI Proses Identifikasi Database PhpMyAdmin User BAPPENDA Hosting 000webhost.com XAMPP CONTROL PANEL Hasilidentifikasi.000 webhostapp.com Link Website Update Data OPERATOR Data Hasil Identifikasi URL IP Kamera Android Gambar 1. Alur Penelitian
Detail  setiap  langkah  dalam  proses identifikasi  plat  nomor  kendaraan  adalah Seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
Video streaming Ekstrak frame video
Input citra crop Grasycale Deteksi tepi dengan algirtma canny segmentasi Mengambil frame gambar Pengenalan pola dengan Algoritma matching Pengujian no Plat kendaraan
Gambar 2. Metode penelitian

## Video Streaming
Pada tahap teknik pengambilan data dilakukan di jalan raya dengan menggunakan  1  buah  tripod  kamera,  1 buah  smartphone,  dan  1  buah  laptop untuk  mendapatkan  data  berbentuk  video dengan format *.avi. Skenario Pengambilan  video  dilakukan  pada  pagi, siang,  dan  malam.  Skenario  pada  pagi dan  siang  hari  akan  berbeda  hasil gambarnya dengan malam hari dikarenakan  pencahayaan  terlalu  rendah dan  kondisi  kamera  android  menghadap ke lampu mobil(Durga & Yamuna, 2020).

## Ekstrak frame video
Proses  ini,  frame  video  akan  di lakukan
ekstraksi.
Sehingga,
menghasilkan  susunan  gambar  dalam jumlah  tertentu  yang  kemudian  di  urutkan dalam  hitungan  waktu  satu  detik.  Seolah- olah  menghasilkan  ilusi  Gerakan  nyata dalam  satuan  Frame  per  Second  (FPS) dengan resolusi yang tinggi. Ektrasi frame video  bertujuan  untuk  megambil  frame pada video citra asli sehingga menghasilkan    banyak  frame  berupa  citra gambar    untuk  diproses  ke  tahap processing (Niu  &  Chen,  2018).  Seperti pada flowchart dibawah ini.
Mulai Mulai Tampil Folder Ekstrak Frame Video Tampil Folder Ekstrak Frame Video Lihat Lihat Memilih Gambar Memilih Gambar Menyimpan Gambar Menyimpan Gambar Ya Tidak Tidak Tampil Popup Gambar Berhasil Disimpan Tampil Popup Gambar Berhasil Disimpan Selesai Selesai Ya
Gambar 3. Flowchart ekstrack frame video
Crop Crop atau pemotongan citra
bertujuan untuk memangkas atau
membuang  sisi  gambar  yang  tidak diperlukan  supaya  menghasilkan  gambar plat  nomor  kendaraan  yang  sesuai
dengan koordinat yang diperlukan. Pemotongan  gambar  akan  membuang  2 koordinat, yaitu koordinat atas bawah dan koordinat kiri dan kanan(Park et al., 2020).
Gambar 5. Crop image

## Grasycale
Tahapan  ini  gambar  input  hasil ekstraksi  yang  masih  memiliki  warna diubah menjadi citra grayscale yang terdiri dari  warha  hitan  dan  putih  dengan direpresentasikan  terhadap  warna  RGB. Adapun hasil yang diperoleh dari beberapa  penerapan  algoritma  dasar grayscale  berbasis  matlab:  Nilai  piksel citra  dari  RGB  akan  diambil  kemudian  di lakukan pre- processing . Nilai setiap warna RGB  dikalikan  koefisiensi  dari  hasil  tiap- tiap  warna.  Kemudian  tiap  nilai  warna ditotalkan dan hasilnya untuk menggantikan nilai warna tiap piksel yang diproses dengan nilai warna yang didapat dari  proses  sebelumnya.  Tahap  ini dilakukan berulang ditiap pikselnya sampai  seluruh  piksel  pada  citra  diproses seluruhnya.  Seperti  yang  disajikan  pada Gambar berikut.
Gambar 6.  konversi RGB ke Grasycale

## Deteksi Tepi Canny
Setelah proses median filter
dilakukan,  maka  tahap  selanjutnya  untuk mendeteksi  tepi  menggunakan  metode canny .  Adapun  hasil  yang  diperoleh  dari beberapa penerapan  algoritma dasar
canny yaitu sinyal gangguan ( noise) pada citra  dihilangkan  dengan  menerapankan filter Gaussian .  Citra  yang  dihasilkan dalam  proses  ini  akan  sedikit  buram.  Hal ini  dimaksudkan  untuk  mendapatkan tepian  citra  yang  sebenarnya (Fujimoto  et al., 2019). Jika prosedur tersebut diabaikan, garis-garis halus akan dideteksi sebagai  tepian.  Dilakukannya  deteksi  tepi dari  objek  menggunakan  salah  satu operator  seperti  Roberts,  Prewitt,  atau sobel  dengan  dilakukannya  pencarian secara  horizontal (G x ) dan  secara  vertikal (G y ) ,  Arah  tepian  ditentukan  dengan Rumus persamaan 1:
(1)
Gambar 7. Hasil deteksi tepi canny

## Segmentasi
Proses  ini  adalah  bagian  terpenting dalam  mengenali  pola  karakter  dari  plat nomor  kendaraan.  Tahapan  segmentasi dapat dilihat pada flowchart berikut:
Deteksi pixel 0 dan 1 setiap kolom Jumlahkan pixel 0 dan 1 setiap kolom Sudah semua pixel kolom? Temukan pixel 1 yang berada diantara pixel 0 akhir dan awal Cek pixel 0 Hitung pixel 0 ya tidak Mulai Selesai
Gambar 8. Proses Segmentasi Citra

## Gambar 9. Hasil proses segmentasi

## Pengenalan pola
Pengenalan  pola  merupakan  salah satu  komponen  penting  dari  mesin  atau sistem  cerdas  komputer  yang  digunakan baik  untuk  mengolah  data  maupun  dalam pengambilan keputusan. Pengenalan pola dan  bentuk  huruf  pada  plat  nomor kendaraan  dengan  mencocokkan  input citra dengan penyimpanan template untuk mendapatkan  pola  spesifik  yang  telah disimpan pada memori template.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Alur kerja sistem
Alur  kerja  sistem  aplikasi  identifikasi plat  nomor  plat  pada  kendaraan  ini  di awali dengan pengambilan data video dari sistem  aplikasi  yang  telah  terintegrasi kamera  android.  Setelah  didapatkan  data video,  data  di  ekstrak  untuk  dihasilkan kumpulan  frame  gambar.  Selanjutnya frame  gambar  yang  mempunyai  gambar plat  kendaraan  disimpan  ke  folder  data frame  untuk  diproses  dalam  identifikasi gambar di aplikasi sistem untuk diperbaiki citra  dan  dapat  di  cocokkan  dengan template penyimpanan. Perancangan gambar  pada  GUIDE  Matlab  untuk pengolahan  setiap  karakter  pada  gambar plat nomor kendaraan terdiri dari beberapa komponen lainnya yang aktifitasnya  akan  dibaca  dalam  format m.file setiap sistem ini dijalankan. Sehingga, semua sistem dapat berintegrasi  dengan  baik.  Pada  penelitian ini, terdapat beberapa noise yang ditemukan  pada  video  saat  dilakukan pengabilan  nomor  plat  kendaraan  motor seperti  pada  5  contoh  video  dalam  tabel berikut:
Tabel 1. Noise saat pengambilan plat nomor kendaraan
Nama vide Plat kendaraan Noise kendaraan Video 1 BM  1738 QP Ada orang lewat didepan mobil Video 2 BM 1957  JE Mobil memotong motor dari samping Video 3 B 1840  SOP Plat terlalu kotor Video 4 BM  1741  QR Huruf plat terlalu dempet Video  5 BM 1410  RK Kondisi huruf plat kurang jelas

## Tingkat Akurasi Program
Berikut  ini  disajikan  5  contoh  hasil pengujian  tingkat  keakurasian  program aplikasi dalam identifikasi nomor kendaraan yang disajikan pada Table 2.
Selain    pengambilan  video  yang dilakukan  siang  hari  ,  video  plat  nomor kendaraan    juga  diambil  pada  malam  hari.
Hasil dari video  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2. Akurasi plat nomor kendaraan siang hari
Gambar asli Filter plat nomor mobil Hasil pembacaan
Gambar asli Filter plat nomor mobil Hasil pembacaan

## BD9  1475  SC
D  1534  SC F 175B –  6CT BD3 129B WP
Tabel 3. Akurasi plat nomor kendaraan pada malam hari
Gambar asli Filter plat nomor mobil Hasil pembacaan
Gagal Gagal Gagal Gagal Gagal
Dari  tabel  diatas    terdapat  5    plat nomor  mobil  dengan  hasil  gambar  yang tidak  dapat  di  identifikasi  oleh  sistem aplikasi dikarenakan hasil dari pengambilan data  video  tidak  mendapatkan  plat  nomor yang  memiliki  intensitas  cahaya  yang terang,  Sehingga,  tidak  mendapatkan  kode plat nomor mobil dan hasil identifikasi. Pada malam  hari  pengambilan  data  video  sudah dibantu  oleh  penerangan  jalan  yang  akan membantu  pencahayaan  plat  nomor  pada mobil.  Kegagalan  pengumpulan  data  plat nomor  dimalam  hari  lebih  dikarenakan
cahaya  pada  lampu  mobil  berhadapan dengan  kamera  dan  pada  bagian  plat nomor  mobil  bagian  belakang  kebanyakan terlalu  menunduk  kebawah  mengakibatkan hasil yang gelap.

## Akurasi Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan.
Ketepatan  pengenalan  karakter  teks pada  plat  dapat  dilihat  dari  skenario output hasil  penerapan  pada  sistem.  Untuk mengetahui  presentase  akurasi  sistem dalam  menterjemahkan  teks  karakter  pada
plat kendaraan digunakan dua kondisi yaitu kondisi plat nomor kendaraan diterjemahkan  dengan  benar  pada  sistem yang  dibuat,  kedua  kondisi  plat  nomor kendaraan diterjemahkan
dengan persamaaan rumus 2 berikut:
(2)
berikut  pada  Tabel  4  merupakan  hasil akurasi  pengenalan  gambar  plat  nomor kendaraan  yang  di  uji  cobakan  pada  plat nomor kendaraan.
Sedangkan,  Hasil  jumlah  data  Kode Plat  Nomor  kendaraan  yang  terdeteksi sesuai  kode  plat  nomor  kendaraan  saat terigistrasi disajikan pada Tabel 5.
Tabel 4.  Akurasi pengenalan gambar plat nomor kendaraan Plat Nomor Hasil Algoritma Template Matching Akurasi Matching BA 1142  LL BA 1142 – 7 75% (Berhasil) BA 1474  AX BA  1474 75% (Berhasil) B  1379  FFI B  1379 62,5% (Berhasil) B  2366  RV B  1366  RW 85,5% (Berhasil) B  9781  UAI 3  WBNV  B 0% (Gagal) A  1316  KD A –  316  BLB 57,14% (Berhasil) BA  1638  AM BA  IDB 25% (Berhasil) B  2540  TOG B  NIB 12,5% (Berhasil) B  1841   UZB B  184 I979 50% (Berhasil) B  2355  TZX JZ 0% (Gagal) B  1283  PZV B  1ZB3  P 50% (Berhasil) D   1899  NY B  1B9  NY 57,14% (Gagal)
Tabel 5. Jumlah data kendaraan yang terdeteksi sesuai kode plat nomor kendaraan
Kode Plat Skenario 1 Skenario 2 Berhasil Gagal A 1 1 2 0 B 7 7 10 4 D 1 0 0 1 BA 3 4 6 1 BK 0 3 2 1 BH 0 1 0 1 BD 0 1 0 1
Dari  tabel  diatas  terdapat  29  plat nompr  kendaraan  yang  didapatkan  pada hasil Skenario I dan II dari hari ke-1 sampai hari  ke-7  dan  digambarkan  dalam  bentuk grafik batang seperti pada Gambar 9.

## PEMBAHASAN
Setelah  menerapkan  metode  Canny Edge  Detection  dan  Algoritma  Template Matching, Identifikasi Plat nomor kendaraan diperoleh tingkat akurasi yang beragam dari 2  skenario  yang  dilakukan.  Rekaman  plat kendaraan  mobil  berupa  video  rill  dari kondisi jalan. Selain itu, sistem yang dibuat juga  mampu  mengidentifikasi  hasil  frame
gambar dari data video untuk mendapatkan data  kode  plat  pada  kendaraan  yang melintas.  Pada  scenario  1  Posisi  kamera dengan ketinggian 1 meter memiliki akurasi pengakuan  karakter  total  sebesar  37,28%, sedangkan  akurasi  untuk  identifikasi  kode plat  mencapai akurasi sebesar 87,5%.
Pada skenario ini, pengakuan karakter  untuk  mendeteksi  plat  nomor kendaraan  cukup  baik  dikarenakan  cahaya matahari  belum  terlalu  muncul  waktu pengambilan  data  video  pada  pagi  hari sehingga hasil tidak mengganggu pencahayaan secara berlebihan dan cetakan  plat  nomor  cukup  baik  sehingga
bisa diproses secara baik oleh sistem. Pada scenario 2 Posisi kamera dengan ketinggian 1 meter memiliki akurasi pengakuan  karakter  total  sebesar  31,30%, sedangkan  akurasi  untuk  identifikasi  kode plat  nomor  kendaraan  mencapai  akurasi sebesar 87,5%. Pada skenario ini, pengakuan  karakter  untuk  mendeteksi  plat nomor  kendaraan  cukup  baik  dikarenakan rata-rata cetakan plat nomor yang didapatkan  berdasarkan  data  video  cukup baik  sehingga  bisa  diproses  secara  baik oleh sistem.
Gambar 9. Grafik Kode Plat Nomor kendaraan Hasil Skenario I dan II

## SIMPULAN
Dari    hasil    penelitian    yang    telah dilakukan    pada    citra    plat  nomor kendaraan      dengan    menggunakan metode  penggabungan  algoritma edge detection dan algoritma  template  matching dapat disimpulkan bahwa citra bisa diidentifikasi  bila  tingkatan  kecerahan  sinar pada  plat  nomor  tidak  terlalu  besar  serta kebersihan  maupun  kecacatan  tidak  terlalu parah karena hendak menimbulkan identifikasi  huruf  maupun  tulisan  baru sehingga  memunculkan  kesalahan  dalam identifikasi.  Dalam  pengidentifikasian  citra dibutuhkan banyak dataset sehingga dalam pengidentifikasian tidak mendapatkan kesalahan  karena  dalam  pengidentifikasian ini  mencari  dataset  yang  mirip  dengan dataset yang lainya sehingga jika tidak ada dalam  pencarian  yang  diinginkan  akan dibaca  data  set  yang  lain  sehingga  terjadi
kesalahan. Sedangkan Waktu yang dibutuhkan    dalam  Ekstrak  Frame  Video Membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama sekitar  5-10  menit  masing-masing  video berdurasi 5-15detik. Akurasi identifikasi plat nomor  kendaraan  dapat  memperoleh  hasil matching dari 0% sampai 87,5%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kami  ucapkan  kepada seluruh  jajaran  BAPEDDA  Riau  yang  telah memperkenankan kami dalam pengambilan data-data yang dibutuhkan dalam penelitian

## DAFTAR PUSTAKA
Buzzin,  A.,  Asquini,  R.,  Caputo,  D.,  &  De, G.  (2018). Sensors  and  Image Processing (Vol. 651). http://link.springer.com/10.1007/978- 981-10-6614-6. Chitra,  A.  D.,  &  Ponmuthuramalingam,  P. (2015).  An  Approach  for  Canny  Edge Detection Algorithm on Face Recognition. International  Journal  of
Science  and  Research  (IJSR) , 4 (11), 24 –27.
https://doi.org/10.21275/v4i11.nov151
012.
Undang-Undang  Republik  Indonesia,  Pub.
L.  No.  No.  22  Tahun  2009,  7  (2009). http://jdih.dephub.go.id/assets/uudocs /uu/uu_no.22_tahun_2009.pdf.
Durga,  R.,  &  Yamuna,  G.  (2020).  A  rule based  streaming  video  segmentation using minimum spanning tree algorithm. Materials Today: Proceedings , xxxx .
https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.0 7.675.
Dwi  Kurniawati,  I.,  &  Kusumawardhani,  A.
(2017). Implementasi Algoritma Canny  dalam  Pengenalan  Wajah menggunakan Antarmuka
GUI Matlab. Image Processing, IET .
Fujimoto,  T.  R.,  Kawasaki,  T.,  &  Kitamura,
K. (2019).
Canny-Edge-
Detection/Rankine-Hugoniot- conditions  unified  shock  sensor  for inviscid  and  viscous  flows. Journal  of Computational  Physics , 396 ,  264 – 279. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2019.06.0 71.
Gelsema,  E.  S.  (1985).  Image  processing
and pattern recognition in hematology.  In Tijdschrift  van  de Nederlandse
Vereniging voor Klinische Chemie (Vol. 10, Issue 4).
Goulart, J. T., Bassani, R. A., & Bassani, J.
W.  M.  (2017).  Application  based  on the  Canny  edge  detection  algorithm for  recording  contractions  of  isolated cardiac  myocytes. Computers  in Biology  and  Medicine , 81 (December
2016), 106 –110. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed. 2016.12.014.
Hermana,  A.  N.,  &  Juerman,  M.  S.  (2014). Implementasi  Algoritma  Canny  dan Backpropagation  dalam  Pengenalan Pola  Rumah  Adat. Jurnal  Itenas ,  1 – 10.
Liu,  K.  (2019).  Pedestrian  detection  with lidar  point  clouds  based  on  single template matching. Electronics (Switzerland) , 8 (7).
https://doi.org/10.3390/electronics807
0780.
Meng,  Y.,  Zhang,  Z.,  Yin,  H.,  &  Ma,  T. (2018). Automatic detection of particle size  distribution  by  image  analysis based  on  local  adaptive  canny  edge detection and modified circular Hough transform. Micron , 106 (December
2017), 34 –41. https://doi.org/10.1016/j.micron.2017. 12.002.
Niu,  G.,  &  Chen,  Q.  (2018).  Learning  an video  frame-based  face  detection system  for  security  fields. Journal  of Visual  Communication  and  Image Representation , 55 (July),  457 –463. https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2018.07. 001.
Park,  S.,  Lee,  S.  baek,  &  Park,  J.  (2020).
Data augmentation method for improving  the  accuracy  of  human pose estimation with cropped images. Pattern  Recognition  Letters , 136 , 244 –250. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2020.0 6.015.
Plata, I. T. (2019). Development and testing of  embedded  system  for  smart detection  and  recognition  of  witches’ broom  disease  on  cassava  plants using enhanced viola-jones and
template
matching algorithm.
International  Journal  of  Advanced Trends  in  Computer  Science  and Engineering , 8 (5), 2613 –2621. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2019/1 13852019.
Pradeep  Kumar  Reddy,  R.,  &  Nagaraju,  C. (2019). Improved canny edge
detection technique using S- membership  function. International Journal of Engineering and Advanced Technology , 8 (6), 43 –49.
https://doi.org/10.35940/ijeat.E7419.0
88619.
Pranadipa,  R.,  Novitasari,  V.,  Kurniawati,
M.,  Puspitasari,  N.,  &  Bonita,  Y. (2012).  Pengenalan  Angka  Pada  Plat Nomor  Dengan  Metode  Template Matching. Universitas Brawijaya . Puspita,  N.P  dan  Bahtiar,  N.  (2011).
Analisis  Sistem  Pengenalan  dan Keamanan  Kriptografi  Hill  Cipher pada Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Template Matching . The Analysis of Identification and Security Criptography  Hill  Cipher  System  at License Plate Using Template Matching Method . 29 –38.
Sarief,  I.,  Biu,  H.  Y.,  Harismana,  F.,  & Chandra,  S.  I.  (2019).  Detection  of Vehicles  Number  Plate  Using  Image Processing  with  Template  matching
Method. Telekontran :  Jurnal  Ilmiah Telekomunikasi, Kendali
Dan Elektronika  Terapan , 7 (1),  14 –24. https://doi.org/10.34010/telekontran.v 7i1.1634.
Sobel,  M.  M.,  Canny,  R.,  Teguh,  P.,  Putra, K.,  Kadek,  N.,  &  Wirdiani,  A.  (2016).
Pengolahan Citra Digital Deteksi Tepi Untuk Membandingkan Metode
Sobel,  Robert  dan  Canny. Jurnal Ilmiah  Merpati  (Menara  Penelitian Akademika Teknologi Informasi) , 2 (2),
253 –261.
Spratling,  M.  W.  (2020).  Explaining  away results  in  accurate  and  tolerant template matching. Pattern Recognition , 104 , 107337.
https://doi.org/10.1016/j.patcog.2020.
107337. Trisaputra,  Y.  (2016). Identifikasi  dan
Pengenalan Citra Pelat Nomor Kendaraan dengan Metode
Identifikasi  dan  Pengenalan  Citra Pelat Nomor Kendaraan . August .
Venugopal,  G.  (2018).  Fast  template matching for intra
prediction.
Proceedings - International Conference  on  Image  Processing, ICIP , 2017 , 1692 –1696.
https://doi.org/10.1109/ICIP.2017.829 6570. Wang,  D.  (2018).  Face  detection  based  on color  template  and  least  square matching method. Proceedings - 2017 10th International Congress on Image and  Signal  Processing,  BioMedical
Engineering  and  Informatics,  CISP- BMEI 2017 , 2018 , 1 –5.
https://doi.org/10.1109/CISP- BMEI.2017.8302002. Wang,  Y.,  Liu,  W.,  Li,  F.,  Li,  H.,  Zha,  W., He,  J.,  Ma,  G.,  &  Duan,  Y.  (2020).  A fast template matching method based on improved ring projection
transformation and local dynamic time warping. Optik , 216 , 164954. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2020.164 954.