## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2432

## Ekstraksi Karakter Citra Menggunakan Optical Character Recognition Untuk Pencetakan Nomor Kendaraan Pada Struk Parkir
Khairi Ibnutama * , Mhd. Gilang Suryanata
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1,* mr.ibnutama@gmail.com, 2 suryanatagilang@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mr.ibnutama@gmail.com
Abstrak− Keamanan  pada  sarana  parkir  umum  dapat  ditingkatkan  dengan  menambahkan  nomor  plat  kendaraan  pada  struk parkir.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mencegah  terjadinya  kesalahan  identifikasi  saat  kendaraan  keluar  dari  sarana  parkir  akibat kelalaian pemilik kendaraan atau kesengajaan dari pihak yang tidak bertanggung jawab. Nomor plat kendaraan dapat dicetak pada  struk  parkir  dengan  cara  mengekstrak  karakter  pada  citra  kendaraan  yang  umumnya  diakusisi  di  portal  masuk  sarana parkir. Proses ekstraksi karakter tersebut dapat dilakukan dengan metode Optical Character Recognition menggunakan pustaka Tesseract.  Tesseract  merupakan  pustaka  Optical  Character  Recognition  yang  paling  akurat  dalam  pengenalannya,  sehingga proses ekstraksi dapat menghasilkan teks plat nomor kendaraan yang minim kesalahan.
Kata Kunci: OCR, Tesseract, Parkir, Segmentasi, Binerisasi, Nomor Plat Kendaraan
Abstract− Security in public parking facilities can be increased by adding the vehicle plate number to the parking receipt. This aims  to  prevent  misidentification  when  the  vehicle  exits  the  parking  facility  due  to  negligence  of  the  vehicle  owner  or  the purpose of an irresponsible party. The license plate number can be printed on the parking receipt by extracting the characters from the vehicle image which is generally acquired at the parking entrance portal. The character extraction process can be done using the Optical Character Recognition method using the Tesseract library. Tesseract is the most accurate Optical Character Recognition library in its recognition, so that the extraction process can produce vehicle license plate text with minimal errors.
Keywords : OCR, Tesseract, Parking, Segmentation, Binerization, License Plate

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini hampir semua sarana parkir yang menggunakan portal masuk dan keluar hanya mengeluarkan struk parkir dengan  kode  batang ( barcode )  yang  dicetak  pada  struk  parkir  tersebut.  Kode  batang  pada  struk  parkir  berguna sebagai  bukti kepemilikan  kendaraan  yang  di  validasi  saat pengguna  akan keluar  dari  sarana parkir. Jika  struk parkir tersebut dicuri atau tertukar dengan struk parkir milik pengguna lain maka dapat menyebabkan kerugian di salah satu pihak.
Masalah  tersebut  dapat  diatasi  dengan  menerapkan  pengenalan  pola  pada  bidang  ilmu  pengolahan  citra digital  yang  dapat  mendeteksi  serta  mengekstrak  karakter  plat  nomor  kendaraan  dari  citra  hasil  akusisi  (foto) kendaraan yang ada. Karakter hasil ekstraksi tersebut dapat ikut dicetak pada struk parkir sebagai salah satu faktor validasi  kepemilikan  kendaraan  yang  diharapkan  dapat  meningkatkan  keamanan  dan  kenyamanan  pengguna sarana parkir yang menitipkan kendaraannya.
Salah  satu  bidang  ilmu  dalam  pengolahan  citra  digital  adalah  pengenalan  pola  (pattern  recognition). Pengenalan  otomatis,  deskripsi,  dan  pengelompokan  objek  atau  data  ke  dalam  jumlah  kelas  bermakna  disebut sebagai  pengenalan  pola.  Pengenalan  pola  dalam  pengolahan  citra  digital  umum  digunakan  untuk  mendeteksi bentuk objek dan mencocokkan pola dari objek tersebut terhadap objek lain. Salah satu cabang dari bidang ilmu pengenalan pola dalam pengolahan citra digital adalah Optical Character Recognition (OCR)[1]. OCR merupakan metode atau konversi elektronik dari teks dalam bentuk citra, tulisan tangan, atau teks yang telah dicetak menjadi teks  terkomputerisasi[2]  sehingga  dapat  dimanfaatkan  atau  dimodifikasi  untuk  kebutuhan  lain.  Secara  umum terdapat dua hal utama dalam proses OCR yaitu mekanisme ekstraksi ciri dan mekanisme pengenalan. Mekanisme ekstraksi  ciri  dilakukan  untuk  mendapatkan  identitas  dari  suatu  karakter  yang  terdapat  pada  citra.  Sedangkan proses pengenalan bertujuan untuk mencocokkan pola karakter pada citra dengan pola yang telah disiapkan dalam basis pengetahuan (database).
Deteksi  dan  pengenalan  nomor  plat  kendaraan  adalah  langkah  awal  dalam  teknologi  License  Plate Recognition (LPR) yang membaca karakter nomor plat kendaraan secara otomatis. Sistem LPR yang beroperasi dengan baik mengandung tiga langkah utama seperti deteksi area plat, segmentasi, serta klasifikasi karakter dan digit[3]. Pengenalan nomor plat kendaraan sangat penting dalam berbagai aplikasi seperti sistem parkir kendaraan, keamanan area perbatasan antar daerah, deteksi dan pemantauan lalu lintas, serta parkir bandara[4].
Tujuan dari pembangunan sistem ini diharapkan dapat meningkatkan keamanan dan kenyamanan pengguna sarana  parkir,  serta  memudahkan  petugas  parkir  untuk  memvalidasi  kepemilikan  kendaraan  pada  pintu  keluar sarana parkir.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2432

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Optical Character Recognition
Pada  penelitian  terdahulu[5],  [6]  disebutkan  bahwa  OCR  merupakan  sebuah  metode  untuk  mengubah  tulisan tangan dalam bentuk digital agar dapat diperbarui, dan terdiri dari tiga proses utama diantaranya pre-processing[7], recognition[1], [8], dan post-processing[2]. OCR juga berfungsi untuk membedakan antara satu karakter dengan karakter  lainnya  pada  sebuah  citra  digital[6].  Penelitian  lain[4]  menyebutkan  bahwa  OCR  merupakan  proses mengubah citra menjadi teks yang dapat diperbarui pada komputer, dimana teks dan angka pada citra tidak dapat diubah karena karakter tersebut terdiri dari susunan titik piksel yang membentuk tampilan citra teks dan angka. OCR diklasifikasikan dalam dua jenis, yaitu offline recognition dan online recognition . Pada jenis OCR offline citra uji dapat merupakan hasil pindai dari dokumen, sedangkan OCR online merupakan titik-titik yang berurutan direpresentasikan sebagai fungsi waktu serta terdapat urutan dari pola citra tersebut.
Gambar 1. Optical Character Recognition
a. Pre - processing : tahapan ini berfungsi untuk meningkatkan akurasi dalam pengenalan karakter[2], [6] yang meliputi binerisasi, penyusutan derau, normalisasi rasio dan skala, serta pemotongan citra.
b. Character  recognition :  terdapat  empat  jenis  algoritma  OCR  yang  utama,  yaitu  Template  Matching, Pendekatan Statistikal, Analisa Struktural, dan Jaringan Syaraf Tiruan[2].
c. Post - processing : tahapan pengolahan data hasil pengenalan karakter untuk diproses lebih lanjut[6].

## 2.2 Template Matching
Salah  satu  pendekatan  metode  OCR  dalam  mendeteksi  karakter[9]  dapat  dilakukan  menggunakan  Template Matching (TM)[10] dengan menghitung nilai galat terkecil[5] untuk mengetahui tingkat kecocokan karakter dari citra masukan[6].
min 𝑒 = ∑ (𝐼 𝑥,𝑦 − 𝑇 𝑥,𝑦 ) 2 (𝑥,𝑦)𝜖𝑊 (1)
Dimana nilai I merupakan nilai piksel citra yang akan dicocokkan dengan nilai piksel template (T). Kecocokan antara citra input dengan salah satu citra template dihitung berdasarkan nilai galat terkecil.

## 2.3 Tesseract OCR
Tesseract  OCR[11] merupakan  pustaka[12]  yang  digunakan  untuk mendeteksi  karakter  pada citra  biner berdasarkan analisa distribusi piksel[13] dan pelatihan (training)[10]. Cara kerja Tesseract OCR dapat dilihat pada gambar berikut[14]:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2432
Tesseract mungkin merupakan open source OCR engine yang paling akurat yang dapat membaca banyak variasi format citra dan melakukan konversi ke dalam bentuk teks lebih dari 60 bahasa[2]. Pelatihan (training) Tesseract dilakukan dengan mempersiapkan sampel huruf (template)[6] berukuran 32x32 piksel sehingga dapat dilakukan pencocokan huruf terhadap template berdasarkan nilai rata-rata intensitas piksel[15]. Nilai rata-rata tersebut dapat dihitung menggunakan persamaan berikut ini:
𝑀𝑆𝐸(𝐴, 𝐵) = 1 𝑚∙𝑛 ∑ ∑ (𝐴[𝑖, 𝑗] − 𝐵[𝑖, 𝑗]) 2 𝑚−1 𝑗=0 𝑛−1 𝑖=0
(2)
Tesseract menganggap citra masukan adalah citra biner, tahapan awal adalah analisa komponen yang terkoneksi dengan outline komponen yang tersimpan atau template . Pada tahapan ini semua outline dikumpulkan tersusun dalam  bentuk  Blobs[2].  Blobs  disusun  dalam  bentuk  baris  teks,  dimana  area  dan  baris  tersebut  dianalisa  dan diperbaiki ke dalam bentuk teks yang proporsional. Baris teks dipecah menjadi kata-kata berdasarkan jenis spasi karakter menggunakan definite spaces dan fuzzy spaces [2], [14]. Tahapan  pengenalan  kemudian  dilanjutkan  dalam  tahapan  yang  dikenal  dengan adaptive  recognition menggunakan  pengenalan  bentuk  huruf  dengan  tingkat  kepercayaan  yang  tinggi  ( first  pass ).  Selanjutnya  sisa karakter pada tahapan sebelumnya akan dikenali lebih baik pada tahapan selanjutnya ( second pass )[14]. Tesseract menggunakan pustaka untuk meningkatkan akurasi pada tahapan segmentasi karakter[2].

## 2.4 Threshold dan Binerisasi
Penelitian terdahulu[2] menyebutkan bahwa teknik threshold merupakan salah satu metode segmentasi pada citra yang berfungsi untuk memisahkan latar depan dan latar belakang dengan memilih nilai ambang yang memadai untuk kemudian dikonversi menjadi citra biner. Citra biner tersebut harus mengandung semua informasi penting tentang posisi dan bentuk objek yang terdapat pada citra. Proses konversi dapat dilakukan menggunakan algoritma intensitas[13] sebagai berikut:
𝑦 ′ = { 1, 𝑦 ≥  𝑡ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑
0,          𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒 (3)
Proses binerisasi citra dilakukan menggunakan metode Otsu dengan membagi histogram citra gray level menjadi dua daerah yang berbeda. Nilai ambang yang akan dicari dinyatakan dengan k yang berkisar antara 1 sampai 255 (L). Dimana nilai ambang k dapat ditentukan dengan memaksimumkan persamaan[16]:
𝜎 𝐵 2 (𝑘 ∗ ) = 𝑚𝑎𝑥 1≤𝑘≤𝐿 𝜎 𝐵 2 (𝑘) (4)
Dengan:
𝜎 𝐵 2 (𝑘 ∗ ) = [𝜇 𝑇 𝜔(𝑘)−𝜇(𝑘)] 2
𝜔(𝑘)[1−𝜔(𝑘)] (5)

## 2.5 Segmentasi
Pada  penelitian  sebelumnya[8],  Rakesh  Kumar  Mandal  menggunakan  teknik Row-wise  Segmentation dalam pengenalan  karakter  pada  tulisan  tangan  berbahasa  Inggris.  Sistem  OCR  yang  dibuat  menerapkan  segmentasi karakter  sebelum  dikenali  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  derau,  menyusun  ulang  karakter,  dan  melakukan skew [10]  khususnya  pada  karakter  yang  tidak  lurus.  Setiap  karakter  akan  dipotong-potong  menjadi  beberapa bagian dan dilakukan pengurangan derau ( de-noise )[6], [10].
Proses segmentasi dilakukan dengan metode Profil Proyeksi dengan menentukan profil vertikal dan horizontal dari citra, dimana profil vertikal merupakan banyaknya piksel hitam yang tegak lurus terhadap sumbu y , sedangkan profil horizontal adalah banyaknya piksel hitam tegak lurus terhadap sumbu x [17]. Profil vertikal ( 𝑃 𝑣 ) berukuran N pada baris ke- i dan horizontal ( 𝑃 ℎ ) berukuran M pada kolom ke- j didefinisikan sebagai berikut:
𝑃 𝑣 [𝑖] = ∑ 𝑆[𝑖, 𝑗] 𝑀 𝑖=1 (6)
𝑃 𝑣 [𝑗] = ∑ 𝑆[𝑖, 𝑗] 𝑁 𝑗=1
(7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada sistem parkir yang dibuat bekerja dengan mengikuti tahapan-tahapan yang telah disebutkan sebelumnya pada bagian metode penelitian, sehingga dapat disimpulkan alur kerja sistem seperti pada gambar berikut ini:
Input Citra
Nomor Kendaraan Binerisasi Segmentasi Optical Character Recognition Teks Hasil Ekstraksi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2432
Hasil ekstraksi karakter berupa teks yang didapat dari citra plat nomor kendaraan hasil akusisi dan akan dicetak pada struk parkir, beserta data-data lainnya (nomor struk, tanggal, jam masuk, dan lain-lain). Sistem parkir dibuat berbasis website sehingga mendukung pustaka Tesseract dalam bentuk JavaScript.

## 3.1 Citra Plat Nomor Kendaraan
Citra plat nomor kendaraan diakusisi menggunakan kamera yang terpasang pada portal masuk sarana parkir. Pada sistem yang dibuat, akusisi citra dilakukan dengan menggunakan citra sampel plat nomor kendaraan seperti pada gambar berikut ini.

## Gambar 4. Citra Plat Nomor Kendaraan

## 3.2 Binerisasi
Citra hasil akusisi akan dikonversi menjadi citra biner setelah sebelumnya dilakukan penghapusan derau dan objek lain yang bukan karakter teks plat nomor kendaraan. Proses konversi ini dilakukan untuk memisahkan karakter dari  objek  lain  yang  terdapat  pada  citra.  Proses  binerisasi  dilakukan  menggunakan  persamaan  (3)  sehingga mendapatkan hasil konversi yang dapat dilihat pada gambar berikut ini:

## Gambar 5. Binerisasi Citra

## 3.3 Segmentasi
Proses segmentasi pada citra biner hasil konversi dilakukan untuk memilah tiap  karakter plat nomor kendaraan sehingga proses pengenalan karakter dilakukan satu persatu. Hasil segmentasi citra biner dapat dilihat pada gambar berikut ini:

## Gambar 6. Segmentasi Karakter

## 3.4 Pengenalan Karakter
Sistem parkir yang dibuat menggunakan pustaka Javascript Tesseract untuk  pengenalan karakter dari citra biner plat nomor kendaraan hasil segmentasi. Tesseract JS akan mengenali tiap-tiap karakter hasil segmentasi pada citra setelah sebelumnya melakukan training terhadap template karakter. Proses pengenalan karakter citra plat nomor kendaraan (A) terhadap template (B) dapat dihitung melalui Mean Squared Error antar kedua citra 𝑛 × 𝑚 sehingga didapat nilai kemiripan melalui persamaan berikut[15]:
𝑀𝑆𝐸(𝐴, 𝐵) = 1 𝑚∙𝑛 ∑ ∑ (𝐴[𝑖, 𝑗] − 𝐵[𝑖, 𝑗]) 2 𝑚−1 𝑗=0 𝑛−1 𝑖=0 (8)
Dimana Tesseract menggunakan empat parameter saat diinisialisasi, yaitu:
1. Data path, merupakan lokasi pustaka data yang digunakan sebagai template saat mengenali karakter.
2. Language, bahasa yang digunakan.
3. Mode, mode OCR yang digunakan.
4. Whitelist, daftar karakter yang akan diidentifikasi.
Sehingga didapat hasil deteksi seperti pada gambar berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2432
Gambar 7. Implementasi Tesseract OCR

## 3.5 Implementasi
Implementasi  Tesseract  JS  pada  sistem  parkir  berbasis website dilakukan  dengan  melakukan  akusisi  citra  plat nomor kendaraan menggunakan kamera.
Gambar 8. Akusisi Citra Plat Nomor Kendaraan
Citra hasil akusisi akan diekstrak sehingga menghasilkan teks berisi nomor plat kendaraan dengan menekan tombol Scan Text yang terdapat pada sistem.
Gambar 9. Akusisi Citra Plat Nomor Kendaraan
Teks  plat  nomor  kendaraan  hasil  ekstraksi  akan  dicantumkan  pada  struk  parkir  untuk  dicetak  dan  diserahkan kepada pengguna sarana parkir dengan menekan tombol Print Ticket .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2432
Gambar 10. Pratampil Struk Parkir Kendaraan
Hasil  pengujian  terhadap  10  sampel  plat  nomor  kendaraan  menunjukkan  tingkat  akurasi  pengenalan  karakter menggunakan  Tesseract  sangat  baik.  Kesalahan  pengenalan  karakter  yang  terjadi  disebabkan  oleh  banyaknya derau pada citra plat nomor kendaraan hasil akusisi.
Tabel 1. Hasil Uji Coba Sistem

## 4. KESIMPULAN
Hasil implementasi sistem pada 10 sampel nomor plat kendaraan menghasilkan rata-rata persentase akurasi hasil ekstraksi  sebanyak  96,39%.  Rata-rata  persentase  tersebut  menunjukkan  bahwa  Tesseract  dapat  melakukan pengenalan karakter teks pada citra dengan sangat baik. Penyebab utama kesalahan pengenalan yang terjadi adalah banyaknya  derau  dan  objek  lain  pada  citra  plat  nomor  kendaraan  hasil  akusisi  sehingga  menyebabkan  proses segmentasi ikut memisahkan objek yang bukan karakter. Derau yang terdapat pada citra hasil akusisi berasal dari debu, kotoran, sticker , atau bias dan refleksi cahaya. Proses pengenalan karakter akan lebih akurat jika plat nomor kendaraan memiliki warna latar putih dengan teks hitam sehingga meminimalisir bias atau refleksi cahaya yang tertangkap pada saat akusisi. Hal ini dibuktikan pada penelitian sebelumnya yang mendeteksi karakter pada plat nomor kendaraan dengan warna latar belakang putih[4], [10].
Nomor Plat Hasil Ekstraksi Akurasi BK 5083 ADD BK5083ADD 100% BK 2320 MAU BK2320HAU 88,9% BK 2807 VBA BK2807VBA 100% BK 2995 AAR BK2995AAR 100% BK 3956 ADA BK3956ADA 100% BK 5157 LQ BK5157LQ 100% BK 3471 NY BK3471NY 100% BK 2635 RAK BK2635RAK 100% BK 2862 CL BKZ862CL 75% BK 4219 AFK BK4219AFK 100%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2432

## UCAPAN TERIMAKASIH
Puji  dan  syukur  dipanjatkan  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa  sehingga  penelitian  ini  dapat  berjalan  lancar sebagaimana yang diharapkan. Ucapan terima kasih yang  sebesarnya kepada Pemerintah dan Kementrian Riset dan  Teknologi  melalui  LLDIKTI  Wilayah  1  sebagai  sumber  dana  penelitian  ini.  Ucapan  terima  kasih  juga disampaikan  peneliti  kepada  STMIK  Triguna  Dharma  sebagai  homebase  peneliti  yang  telah  memberikan dukungan  serta  akses  sebagai  tempat  untuk  melakukan  penelitian,  bapak  Mhd.  Gilang  Suryanata  yang  telah memberikan kontribusi pada penelitian, serta keluarga dan rekan sejawat sesama dosen yang telah memberikan dukungan pengetahuan dan moril.

## REFERENCES
[1] S. S. Patil and A. S. Bhalchandra, “Pattern Recognition Using Genetic Algorithm,” in 2017 International Conference on I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud) (I-SMAC) , 2017, no. x, pp. 310–314.
[2] S. Tangwannawit and W. Saetang, “Recognition of Lottery Digits Using OCR Technology,” in 2016 12th International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Based Systems (SITIS) , 2016, pp. 632–636.
[3] A.  C.  Roy, M. K.  Hossen,  and  D.  Nag, “License  Plate  Detection and  Character  Recognition  System  for  Commercial Vehicles Based on Morphological Approach and Template Matching,” Electr. Eng. Inf. Commun. Technol. (ICEEICT), 2016 3rd Int. Conf. , pp. 1–6, 2016.
[4] S. S. Omran and J. A. Jarallah, “Iraqi Car License Plate Recognition Using OCR,” 2017 Annu. Conf. New Trends Inf. Commun. Technol. Appl. NTICT 2017 , no. March, pp. 298–303, 2017.
[5] P. Hidayatullah, F. Feirizal, H. Permana, Q. Mauluddiah, and A. Dwitama, “License Plate Detection and Recognition for Indonesian Cars,” Int. J. Electr. Eng. Informatics , vol. 8, no. 2, pp. 331–346, Jun. 2016.
[6] K. Ibnutama, Z. Panjaitan, and E. F. Ginting, “Modifikasi Metode Template Matching pada OCR Untuk Meningkatkan Akurasi Deteksi Plat Nomor Kendaraan,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 2, no. 2, pp. 21–29, 2019.
[7] J.  B.  L.  Bernardo  and  L.  J.  M.  Raboy,  “Vehicle  Plate  Monitoring  and  Information  System  Using  Optical  Character Recognition (OC) Technique,” SSRN Electron. J. , vol. 1, no. December, pp. 1–6, 2015.
[8] S. K. Henge and B. Rama, “Comprative Study With Analysis of OCR Algorithms and Invention Analysis of Character Recognition Approched Methodologies,” in 2016 IEEE 1st International Conference on Power Electronics, Intelligent Control and Energy Systems (ICPEICES) , 2016, pp. 1–6.
[9] S.  Lukas,  P.  Yugopustito,  and  D.  Krisnadi,  “Identification  of  Indonesian  Vehicle  Registration  Plate  by  Adaptive Thresholding and Region Labeling Algorithm,” Int. Conf. ICT Knowl. Eng. , pp. 1–4, 2013.
[10]  A.  S.,  J.  Yankey,  and  E.  O.,  “An  Automatic  Number  Plate  Recognition  System  using  OpenCV  and  Tesseract  OCR Engine,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 180, no. 43, pp. 1–5, 2018.
[11]  R. Smith, “An Overview of the Tesseract OCR Engine,” Lect. Google Code. Google Inc , pp. 629–633, 2007.
[12]  M.  Koistinen,  J.  Kervinen,  and  K.  Kettunen,  “How  to  Improve  Optical  Character  Recognition  of  Historical  Finnish Newspapers Using Open Source Tesseract OCR Engine,” 8th Lang.  Technol.  Conf.  Hum.  Lang.  Technol.  as  a  Chall. Comput. Sci. Linguist. , no. November, pp. 279–283, 2018.
[13]  S. W. Utama and A. Kusumawardhani, “Aplikasi Pendeteksi Plat Nomor Negara Indonesia Menggunakan OpenCV dan Tesseract OCR pada Android Studio,” no. December, 2017.
[14]  M. K. Audichya, “A Study to Recognize Printed Gujarati Characters Using Tesseract OCR,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol. , vol. V, no. IX, pp. 1505–1510, 2017.
[15]  B. Nunamaker, S. S. Bukhari, D. Borth, and A. Dengel, “A Tesseract-based OCR Framework for Historical Documents Lacking Ground-truth Text,” in 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) , 2016, pp. 3269–3273.
[16]  I. K. G. D. Putra and I. G. Suarjana, “Segmentasi Citra Retina Digital Retinopati Diabetes Untuk Membantu Pendeteksian Mikroaneurisma,” J. Tek. Elektro , vol. 9, no. 1, pp. 44–49, 2010.
[17]  A. Septiarini, “Segmentasi Karakter Menggunakan Profil Proyeksi,” J. Inform. Mulawarman , vol. 7, no. 2, pp. 66–69, 2012.