Abstrak—Pengenalan  pelat  nomor  kendaraan  atau  dikenal dengan  istilah  License  Plate  Recognition  (LPR)  merupakan sebuah bidang permasalahan yang berfokus pada pendeteksian dan  pengenalan  pelat  nomor  kendaraan.  Dalam  proses pengenalan pelat nomor akan terdapat banyak faktor eksternal yang  dapat  mempengaruhi  proses  kerja  sistem,  salah  satunya adalah  posisi  dan  orientasi  kendaraan  relatif  dengan  posisi kamera  ketika  proses  pengambilan  gambar.  Kemiringan  ini akan menimbulkan masalah seperti karakter yang bersentuhan ataupun karakter pada pelat nomor menjadi rusak. Akibatnya, ini  akan  memiliki  efek  semakin  sulitnya  untuk  melakukan segmentasi dan pengenalan karakter pada pelat nomor. Untuk mengatasi  masalah  tersebut,  Tugas  Akhir  ini  membuat  sistem koreksi  kemiringan  pelat  nomor  menggunakan  planar homography  yang  kemudian  akan  di  implementasikan  pada sistem  pengenalan  pelat  nomor  kendaraan  otomatis.  Koreksi kemiringan  dilakukan  dengan  mendeteksi  tepi  pelat  nomor menggunakan  algoritma  Canny  Edge  Detection,  kemudian mencari  titik  sudut  pelat  nomor,  dan  melakukan  koreksi kemiringan dengan menggunakan planar homography. Setelah citra  pelat  nomor  diperbaiki  kemiringannya  maka  proses segmentasi  dan  prediksi  dapat  dijalankan  dengan  baik  dan tepat. Pengujian dilakukan dalam tiga skenario yaitu pengujian deteksi sudut manual, pengujian algoritma  edge detection, dan pengujian pada data video. Hasil segmentasi optimal pada video yang  optimal  di  dapatkan  dengan  menggunakan  algoritma Canny  edge  detection  yang  memiliki  nilai  rata-rata  akurasi 75.88%,  presisi  87.26%,  dan  recall  76.24%  dan  hasil  prediksi pada  video  optimal  dengan  nilai  rata-rata  akurasi  77.45%, presisi 82.50%, dan recall 77.72%.
Kata  Kunci—License  Plate  Recognition,  Planar  Homography, Kemiringan, Canny Edge Detection.

## I. PENDAHULUAN
ENGENALAN  pelat  nomor  kendaraan  atau  dikenal dengan  istilah  License  Plate  Recognition  (LPR) merupakan sebuah bidang permasalahan yang berfokus pada pendeteksian  dan  pengenalan  pelat  nomor  kendaraan.  LPR telah  diterapkan  secara  luas  di  berbagai  negara  maju.  Pada umumnya  pencatatan  secara  manual  yang  dilakukan  oleh manusia  membutuhkan  waktu  yang  lama  sehingga  dapat mengakibatkan  antrean yang panjang  [1].  Penggunaan  LPR yang  memanfaatkan  sistem  komputer  dapat  menghemat waktu  pengerjaan  dibandingkan  jika  menggunakan  tenaga manusia.  Manfaat  lainnya  yang  dirasakan  juga  dengan bantuan  pengenalan  otomatis,  kesalahan  pencatatan  yang diakibatkan oleh human error dapat dihilangkan.
Dalam  proses  pengenalan  pelat  nomor  akan  terdapat banyak  faktor  eksternal  yang  dapat  mempengaruhi  proses kerja  sistem,  salah  satunya  adalah  posisi  dan  orientasi kendaraan  relatif  dengan  posisi  kamera  ketika  proses pengambilan gambar. Idealnya perspektif kamera yang baik
adalah  dengan  memposisikan  kamera  tepat  di  depan  pelat nomor  kendaraan.  Namun,  hal  ini  tentu  tidak  bisa diaplikasikan  di  kehidupan  nyata  karena  akan  mengganggu pengendara,  terutama  saat  sistem  pengenalan  pelat  nomor dioperasikan  secara  otomatis.  Kamera  biasanya  akan diposisikan di samping kendaraan, menghasilkan posisi non- ortogonal yang mengarah ke pelat nomor kendaraan. Hal ini menyebabkan munculnya kemiringan pada citra pelat nomor. Kemiringan ini akan menimbulkan masalah seperti karakter yang bersentuhan ataupun karakter pada pelat nomor menjadi rusak.  Akibatnya,  ini  akan  memiliki  efek  semakin  sulitnya untuk  melakukan  segmentasi  dan  pengenalan  karakter  pada pelat  nomor.  Dengan  kata  lain,  karena  hal  ini  pelat  nomor kendaraan  tidak  dapat  dikenali  dengan  efisien.  Untuk mengatasi  masalah  ini  diperlukan  koreksi  kemiringan  citra sebelum dilakukan segmentasi dan pengenalan karakter pada pelat nomor kendaraan [2].
Ada  berbagai  macam  metode  untuk  melakukan  koreksi perspektif  citra  pelat  nomor  ketika  melakukan  pengenalan.

## Koreksi Kemiringan Citra Menggunakan Planar Homography untuk Pengenalan Pelat Nomor Kendaraan
Adnan Erlangga Raharja, Dini Adni Navastara, dan Shintami Chusnul Hidayati Departemen Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : dini_navastara@if.its.ac.id
P
Gambar 1. Flowchart rancangan umum.
Modi et al. mengembangkan metode gabungan antara Harris corner detector dengan principal component analysis (PCA) [3]. Paunwala et al. mengembangkan kombinasi metode yang menggabungkan wavelet transform dengan PCA  [4]. Varun mengembangkan metode yang mengimplementasikan Hough Rectangular Transform [5]. Penelitian ini akan menggunakan metode yang sederhana dan cepat ketika diimplementasikan yaitu menggunakan metode planar homography.

## II. METODE PENELITIAN
Permasalahan  utama  yang  diangkat  dalam  penelitian  ini adalah untuk membuat perbaikan pada hasil pengenalan pelat nomor  kendaraan  otomatis  dengan  cara  melakukan  koreksi citra  pelat  nomor  kendaraan  yang  miring.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  menghasilkan  cara  untuk  membuat perbaikan sistem pengenalan pelat nomor kendaraan otomatis yang  tidak  terpengaruh  secara  signifikan  oleh  sudut pengambilan  citra  pelat  nomor  kendaraan  sehingga  akan bermanfaat  ketika  di  implementasikan  di  kehidupan  nyata seperti di pintu masuk dan pintu keluar area perparkiran.
A. Metodologi Perancangan
Secara umum, rancangan untuk menyelesaikan permasalahan yang diangkat pada penelitian ini yaitu diawali dengan membaca data video secara frame by frame . Setelah sebuah  citra frame video  pelat  nomor  berhasil  didapatkan akan  dilanjutkan  ke  dalam  deteksi  area  pelat  nomor.  Hasil deteksi area pelat nomor akan dilanjutkan ke tahap praproses citra agar kemudian dapat dilanjutkan ke tahap deteksi sudut pelat  nomor.  Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  deteksi sudut  akan  dilanjutkan  ke  tahap  koreksi  kemiringan  citra pelat  nomor  sebelum  dilanjutkan  ke  tahap  segmentasi karakter  yang  terdapat  pada  citra  pelat  nomor  yang  telah terkoreksi  kemiringannya.  Terakhir  dari  hasil  segmentasi
karakter akan dilakukan tahap pengenalan karakter pada pelat nomor.  Rancangan  umum  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat pada Gambar 1.

## B. Perancangan Dataset
Dataset yang digunakan untuk sistem koreksi kemiringan ini adalah video rekaman kamera CCTV yang berada di pintu masuk  tempat  parkir  motor  Departemen  Informatika,  ITS. Video  diambil  di  3  waktu  berbeda  yaitu  siang,  sore,  dan malam. Di setiap waktu terdapat 10 kendaraan sehingga data ini  memiliki  total  30  variasi  pelat  nomor.  Dari  setiap  video akan  diambil  beberapa  frame  saja  untuk  di  proses  koreksi kemiringan. Dari  total  30  video  yang  tersedia  pada  dataset, pada saat pengujian hanya akan digunakan 4 dataset yaitu 2 video  yang  memiliki  kondisi  optimal  dengan  kriteria  yang akan  dijelaskan,  satu  video  yang  memiliki  kondisi  optimal tetapi  memiliki  pelat  nomor  yang  tidak  standar,  dan  video yang memiliki pencahayaan kurang optimal. Kriteria kondisi video optimal yang dimaksud adalah sebagai berikut: 1. Pelat  nomor  dalam  video  terkena  pencahayaan  yang cukup  sehingga  setiap  karakter  pada  pelat  nomor  dapat terlihat dengan jelas.
2. Pelat  nomor  memiliki  ukuran  standar  sesuai  dengan aturan yang berlaku.
3. Pada tepi pelat nomor dikelilingi oleh garis putih sesuai dengan aturan yang berlaku.
4. Tidak menggunakan aksesoris yang menutup permukaan pelat nomor.
5. Latar di sekitar pelat nomor tidak memiliki banyak noise yang dapat mengganggu proses edge detection.
Untuk spesifikasi data video yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.

## C. Tahap Deteksi Area Pelat
Pada tahap ini akan dilakukan deteksi dan lokalisasi area pelat dari data uji yang berupa video rekaman CCTV. Video
Tabel 1. Spesifikasi data video Nama Video Deskripsi Video-1 • Saat siang hari • Pencahayaan cukup
• Tidak menggunakan aksesoris • Pelat standar Video-2 • Saat siang hari • Pencahayaan cukup
• Tidak menggunakan aksesoris • Pelat standar Video-3 • Saat sore hari • Pencahayaan cukup
• Tidak menggunakan aksesoris
• Pelat tidak standar Video-4 • Saat siang hari • Pencahayaan kurang
• Menggunakan aksesoris
• Pelat standar
Tabel 2. Confusion matrix koreksi kemiringan Variabel Keterangan True Positive (TP) Karakter dan tersegmentasi False Negative (FN) Karakter tetapi tidak tersegmentasi False Positive (FP) Tersegmentasi tetapi bukan kandidat karakter True Negative (TN) Bukan karakter dan tidak tersegmentasi Tabel 3. Hasil uji coba segmentasi koreksi kemiringan otomatis Video Hasil Segmentasi Karakter Akurasi (%) Presisi (%) Recall (%) Video-1 78.91 95.23 78.91 Video-2 72.85 79.28 73.57 Rata-rata video optimal 75.88 87.26 76.24 Video-3 0 0 0 Video-4 1.70 9.09 1.70 Rata-rata video tidak optimal 0.85 4.54 0.85 Total rata-rata 38.37 58.17 38.55 Tabel 4. Hasil uji coba segmentasi koreksi kemiringan dengan deteksi sudut manual Video Hasil Segmentasi Karakter Akurasi (%) Presisi (%) Recall (%) Video-1 100 100 100 Video-2 98.57 100 98.57 Rata-rata video optimal 99.28 100 99.28 Video-3 96.97 100 96.97 Video-4 83.52 100 83.52 Rata-rata video tidak optimal 90.25 100 90.25 Total rata-rata 94.76 100 94.76
rekaman  tersebut  dibagi  menjadi  masing-masing frame dan diambil  20 frame yang  akan  digunakan  untuk  pengenalan pelat  nomor.  Setiap frame yang  diambil  akan  diproses menggunakan  model  dengan  arsitektur  SSD  ( Single  Shot Detector )  yang  telah  dibangun  pada  penelitian  sebelumnya [6].  Hasil  dari  deteksi  pelat  nomor  ini  adalah  sebuah  citra pelat nomor.

## D. Tahap Praproses Citra
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  praproses  citra  untuk mengurangi  noise  pada  citra,  mempertegas edge pada gambar, dan mengkonversi gambar menjadi citra biner. Citra hasil  deteksi  area  pelat  akan  di sharpening dengan menggunakan unsharp mask , kemudian citra akan dikonversi menjadi grayscale dan di-blur menggunakan Gaussian blur sebelum  dilakukan edge  detection menggunakan  algoritma Canny .  Untuk  menghilangkan  noise  lebih  lanjut  pada  citra akan dilakukan floodfill pada citra, kemudian melakukan blur dengan Gaussian  blur lagi,  dan  terakhir edge  detection dengan algoritma Canny . Hasil dari tahap praproses citra ini adalah sebuah citra biner pelat nomor.

## E. Tahap Deteksi Sudut Pelat
Pada tahap ini akan dilakukan deteksi 4 titik referensi yang diperlukan  agar  koreksi  kemiringan  dapat  dilakukan. Terdapat  beberapa  tahap  yang  diperlukan  untuk  melakukan proses  ini.  Deteksi  sudut  pelat  ini  terdiri  dari hough  line transform , merge  edge  line ,  dan  menemukan  perpotongan garis. Hasil dari tahap deteksi sudut pelat ini adalah matriks yang berisikan titik koordinat sudut pelat.

## F. Tahap Koreksi Kemiringan
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  koreksi  kemiringan  citra pelat  nomor  sebelum  tahap  segmentasi  karakter  dilakukan. Hasil  dari  tahap  koreksi  kemiringan  ini  adalah  citra  pelat nomor yang sudah diperbaiki kemiringannya. Hasil dari tahap deteksi sudut pelat adalah 4 buah titik koordinat pelat nomor
yang  jika  dihubungkan  dengan  garis  akan  menghasilkan persegi panjang yang tidak sempurna. Untuk itu yang harus dicari adalah titik koordinat target dari pelat nomor berbentuk persegi panjang yang sempurna.
Pertama hal yang dilakukan adalah mencari seberapa besar persegi panjang target pelat nomornya. Hal ini bisa dilakukan untuk mencari lebar persegi panjang dengan cara menghitung Euclidean  distance antara  titik  kiri  atas  dengan  titik  kanan atas  dan  antara  titik  kiri  bawah  dengan  titik  kanan  bawah. Kemudian memilih nilai yang lebih besar diantara keduanya. Kemudian  mencari  tinggi  dari  persegi  panjang  target  pelat dengan cara menghitung Euclidean distance antara titik kiri atas dengan titik kiri bawah dan antara titik kanan atas dengan titik kanan bawah. Kemudian memilih nilai yang lebih besar diantara keduanya. Hasil lebar dan tinggi dari perhitungan ini kemudian  dijadikan  matriks  yang  berisikan  titik  koordinat persegi panjang target pelat.
Proses  koreksi  kemiringan  dapat  dilakukan  setelah mendapatkan  hasil  titik  koordinat  persegi  panjang  target pelat. Agar citra dengan titik sudut awal dapat diubah menjadi citra  dengan  titik  sudut  target/persegi  panjang  sempurna, diperlukan  sebuah  matriks homography yang  dapat mentransformasikan kedua titik tersebut. Setelah matriks ini didapatkan,  terakhir  barulah  perspektif  citra  pelat  nomor diubah sesuai dengan matriks homography .

## G. Tahap Segmentasi Karakter
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  segmentasi  karakter  pada citra  pelat  yang  diperbaiki  kemiringannya.  Hasil  dari  tahap segmentasi karakter ini adalah citra dari setiap karakter yang terdapat  pada  citra  pelat  nomor.  Citra  telah  dikoreksi kemiringannya akan dikonversi menjadi grayscale . Kemudian segmentasi karakter dilakukan dengan menggunakan  fungsi  MSER  seperti  pada  penelitian  yang telah  dilakukan  sebelumnya  akan  menghasilkan  titik koordinat bounding box .
Tabel 5.
Hasil uji coba segmentasi algoritma canny edge detection Video Hasil Segmentasi Karakter Akurasi (%) Presisi (%) Recall (%) Video-1 78.91 95.23 78.91 Video-2 72.85 79.28 73.57 Rata-rata video optimal 75.88 87.26 76.24 Video-3 0 0 0 Video-4 1.70 9.09 1.70 Rata-rata video tidak optimal 0.85 4.54 0.85 Total rata-rata 38.37 58.17 38.55 Tabel 6. Hasil uji coba segmentasi algoritma sobel edge detection Video Hasil Segmentasi Karakter Akurasi (%) Presisi (%) Recall (%) Video-1 85.11 56.54 51.70 Video-2 84.46 88.75 82.85 Rata-rata video optimal 75.88 87.26 76.24 Video-3 2.02 9.09 2.02 Video-4 28.40 31.81 28.40 Rata-rata video tidak optimal 15.21 20.45 15.21 Total rata-rata 50 46.55 41.24
Tabel 7. Confusion matrix pengenalan karakter Variabel Keterangan True Positive (TP) Karakter dan terprediksi False Negative (FN) Karakter  tetapi  tidak  terprediksi dengan benar False Positive (FP) Terprediksi tetapi bukan karakter True Negative (TN) Bukan karakter dan tidak terprediksi Tabel 8. Hasil uji coba prediksi tanpa koreksi kemiringan Video Rata-Rata Hasil Prediksi Karakter Akurasi (%) Presisi (%) Recall (%) Video-1 98.80 98.80 100 Video-2 93.60 99.28 94.14 Total rata-rata 96.20 99.04 97.07 Tabel 9. Hasil uji coba prediksi dengan koreksi kemiringan otomatis Video Rata-Rata Hasil Prediksi Karakter Akurasi (%) Presisi (%) Recall (%) Video-1 81.74 85.71 81.74 Video-2 73.15 79.28 73.69 Total rata-rata 77.45 82.50 77.72
Lalu metode Non-Maximum Supression (NMS) digunakan untuk  mengeliminasi bounding  box yang  tumpang  tindih. Hasil dari metode NMS akan di sort sehingga titik koordinat bounding box akan urut dari kiri ke kanan. Selanjutnya citra setiap karakter pada pelat di crop sesuai dengan bounding box dan di resize menjadi 24 x 40 piksel.

## H. Tahap Pengenalan Karakter
Pada tahap ini akan dilakukan pengenalan karakter kepada kumpulan  citra  hasil  tahap  segmentasi  karakter.  Hasil  dari tahap  pengenalan  karakter  ini  adalah  sebuah  string  yang berisikan karakter pada sebuah citra pelat nomor. Citra hasil segmentasi  karakter  dijadikan  masukan  ke  dalam  model dengan arsitektur CNN yang telah dibangun pada penelitian sebelumnya [6].
Model ini akan memprediksi karakter pada setiap citra dan kemudian  hasil  prediksi  ini  akan  digabungkan  menjadi sebuah string yang berisikan pelat nomor yang berada di citra pelat nomor.

## III. HASIL DAN DISKUSI
Bab ini membahas hasil dan diskusi terhadap analisis yang sudah  dilakukan.  Pengujian  dilakukan  untuk  membuktikan hasil hipotesis dan analisis yang sebelumnya telah dilakukan. Setelah  skenario  pengujian  sistem  koreksi  kemiringan  pelat nomor  dilakukan,  selanjutnya  hasil  pengujian  tersebut  akan dievaluasi  untuk  menentukan  skenario  mana  yang memberikan  hasil  terbaik.  Hasil  terbaik  dari  suatu  skenario uji coba akan digunakan untuk skenario uji coba berikutnya.

## A. Skenario Uji Coba Koreksi Kemiringan
Uji  coba  dilakukan  pada  dataset  seperti  yang  sudah dijelaskan  sebelumnya.  Evaluasi  dilakukan  dengan  cara membandingkan hasil segmentasi pada beberapa frame yang diambil dari video dengan pengamatan visual letak bounding box hasil  dari  segmentasi.  Hal  ini  dilakukan  karena  proses segmentasi karakter pada pelat nomor tidak memiliki ground truth .
Hasil pengamatan ini kemudian diukur dengan menggunakan confusion  matrix untuk  dapat  menghitung akurasi, presisi, dan recall dari proses segmentasi. Parameter yang  akan  digunakan  pada confusion  matrix dapat  dilihat pada Tabel 2.

## 1) Uji Coba Koreksi Kemiringan Otomatis
Skenario uji coba ini dilakukan setelah proses deteksi area pelat  dilakukan  dan  sebelum  melalui  proses  segmentasi karakter.    Hasil  uji  coba  pada  percobaan  dengan  koreksi kemiringan  otomatis  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Dari percobaan  ini  didapatkan  rata-rata  akurasi  38.37%,  presisi 58.17%, dan recall 38.55%.
2) Uji Coba Koreksi Kemiringan dengan Deteksi Sudut Manual
Skenario  uji  coba  ini  setelah  proses  deteksi  area  pelat dilakukan  kemudian  melalui  tahap  koreksi  kemiringan dengan  4  titik  referensi  sudut  pelat  yang  ditentukan  secara manual  sebelum  melalui  proses  segmentasi  karakter.  Hasil pada percobaan dengan koreksi kemiringan dapat dilihat pada Tabel 4. Didapatkan rata-rata akurasi 95%, presisi 100%, dan recall 95%.

## B. Skenario Uji Coba Algoritma Edge Detection
Uji coba menggunakan algoritma edge detection dilakukan untuk  mengetahui  algoritma  mana  yang  akan  memberikan hasil peforma sistem yang terbaik. Uji coba dilakukan dengan data  video  yang  sama  dengan  uji  coba  sebelumnya. Perhitungan  performa  dilakukan  secara  pengamatan  visual terhadap  letak  bounding  box  segmentasi  kandidat  karakter pada  pelat  nomor  tersebut.  Hasil  pengamatan  segmentasi tersebut diukur dengan menggunakan confusion matrix agar bisa  didapat  tingkat  akurasi,  presisi,  dan  recall  proses segmentasi tersebut. Parameter confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 2 sebelumnya. Hasil uji coba ini kemudian akan dipakai  untuk  menentukan  algoritma  mana  yang  sebaiknya digunakan dalam sistem pengenalan pelat nomor.
Tabel 10.
Hasil uji coba prediksi koreksi kemiringan dengan deteksi sudut
manual Video Rata-Rata Hasil Prediksi Karakter Akurasi (%) Presisi (%) Recall (%) Video-1 100 100 100 Video-2 95.28 100 95.28 Total rata-rata 97.64 100 97.64 Gambar 2. Perbandingan rata-rata akurasi, presisi, dan recall pada uji coba koreksi kemiringan. 0,00% 100,00% 200,00% Koreksi Kemiringan Otomatis Koreksi Kemiringan
Manual Perbandingan Rata-rata Akurasi, Presisi, dan Recall Pada Uji Coba Koreksi
Kemiringan Akurasi Presisi Recall Gambar  3.  (a)  Koreksi  kemiringan  otomatis;  (b)  Koreksi  kemiringan manual.
Gambar 4. Perbandingan rata-rata akurasi, presisi, dan recall pada uji coba algoritma edge detection. 0,00% 100,00% Canny Sobel
Perbandingan Rata-rata Akurasi, Presisi, dan Recall Pada Uji Coba Algoritma Edge
Detection Akurasi Presisi Recall

## 1) Uji Coba Algoritma Canny Edge Detection
Skenario uji coba ini dilakukan setelah proses deteksi area pelat  dilakukan  dan  sebelum  melalui  proses  segmentasi karakter.    Hasil  uji  coba  pada  percobaan  dengan  koreksi kemiringan otomatis yang mengimplementasikan canny edge detection dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Dari  percobaan  ini didapatkan  rata-rata  akurasi  38.37%,  presisi  58.17%,  dan recall 38.55%.

## 1) Uji Coba Algoritma Sobel Edge Detection
Skenario uji coba ini dilakukan setelah proses deteksi area pelat  dilakukan  dan  sebelum  melalui  proses  segmentasi karakter.  Hasil  uji  coba  pada  percobaan  dengan  koreksi kemiringan otomatis yang mengimplementasikan sobel edge detection dapat  dilihat  pada  Tabel  6.  Dari  percobaan  ini didapatkan rata-rata akurasi 50%, presisi 46.55%, dan recall 41.24%.
C. Skenario Uji Coba pada Data Video
Uji coba ini dilakukan dengan tujuan untuk membandingkan hasil pengenalan karakter dari sistem yang menggunakan koreksi kemiringan secara otomatis dan sistem yang  menggunakan  koreksi  kemiringan  dengan  titik  sudut referensi manual. Uji coba dilakukan hanya pada data video yang memenuhi kriteria data video yang optimal. Perhitungan performa dilakukan berdasarkan hasil prediksi karakter pada pelat  nomor.  Hasil  prediksi  tersebut  diukur  dengan menggunakan confusion  matrix agar  bisa  didapat  tingkat akurasi,  presisi,  dan recall proses  segmentasi  tersebut. Parameter confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 7.

## 1) Uji Coba Tanpa Koreksi Kemiringan
Skenario  uji  coba  ini  dilakukan  setelah  proses segmentasi  karakter.    Hasil  uji  coba  pada  percobaan  tanpa proses  koreksi  kemiringan  dapat  dilihat  pada  Tabel  8.  Dari percobaan  ini  didapatkan  rata-rata  akurasi  96.20%,  presisi 99.04%, dan recall 97%.
2) Uji Coba Koreksi Kemiringan Otomatis
Skenario uji coba ini dilakukan setelah proses segmentasi karakter.    Hasil  uji  coba  pada  percobaan  dengan  koreksi kemiringan  otomatis  dapat  dilihat  pada  Tabel  9.  Dari percobaan  ini  didapatkan  rata-rata  akurasi  77.45%,  presisi 82.50%, dan recall 77.72%.
3) Uji Coba Koreksi Kemiringan Dengan Deteksi Sudut

## Manual
Skenario uji coba ini dilakukan setelah proses segmentasi karakter.  Hasil  pada  percobaan  dengan  koreksi  kemiringan
yang menggunakan 4 titik referensi sudut pelat manual dapat dilihat  pada  Tabel  10.  Didapatkan  rata-rata  akurasi  98%, presisi 100%, dan recall 98%.

## D. Evaluasi Uji Coba Koreksi Kemiringan
Dari  uji  coba  koreksi  kemiringan  yang  telah  dilakukan, percobaan  yang  menggunakan  deteksi  sudut  pelat  secara otomatis menghasilkan nilai rata-rata akurasi 38.37%, presisi 58.17%, dan recall 38.55%. Angka yang rendah ketika ingin melakukan deteksi pelat nomor. Sedangkan ketika percobaan koreksi kemiringan menggunakan 4 titik referensi sudut pelat secara  manual  menghasilkan  nilai  rata-rata  akurasi  95%, presisi  100%,  dan recall 95%.  Gambar  2  merupakan perbandingan  hasil  rata-rata  akurasi,  presisi,  dan recall segmentasi karakter antara sistem koreksi kemiringan.
Hasil  koreksi  kemiringan  menggunakan  4  titik  referensi sudut pelat secara manual memiliki nilai rata-rata lebih tinggi karena  segmentasi  dapat  lebih  mudah  dilakukan  pada  pelat yang  telah  diperbaiki  kemiringannya  secara  baik  dan  tepat. Gambar  3  merupakan  contoh  perbandingan  hasil  koreksi kemiringan pada frame yang sama.

## E. Evaluasi Uji Coba Algoritma Edge Detection
Uji  coba  algoritma edge  detection dilakukan  untuk meningkatkan performa segmentasi dari uji coba sebelumnya.  Pada  skenario  uji  coba  deteksi  sudut  manual, koreksi  kemiringan  otomatis  dilakukan  dengan  cara mengimplementasikan  algoritma Canny untuk  melakukan edge  detection .  Pada  uji  coba  ini  akan  diimplementasikan algoritma Sobel untuk  dibandingkan  dengan  performa algoritma Canny ketika melakukan koreksi kemiringan. Hasil segmentasi ketika citra pelat nomor diperbaiki kemiringannya menggunakan algoritma Canny menghasilkan nilai  rata-rata  akurasi  38.37%,  presisi  58.17%,  dan recall 38.55%.  Sedangkan  ketika  menggunakan  algoritma Sobel menghasilkan nilai rata-rata akurasi 50%, presisi 46.55%, dan recall 41.24%. Gambar 4 merupakan perbandingan hasil rata- rata  akurasi,  presisi,  dan recall segmentasi  karakter  antara algoritma edge detection .
Hasil  akurasi  saat  melakukan  segmentasi  menggunakan algoritma canny edge detection lebih rendah karena hasil dari proses  hough  line  transform  terkadang  mendeteksi  garis vertikal  yang  berada di  dalam  pelat  nomor dan bukan  garis vertikal yang seharusnya berada pada tepi pelat nomor. Hal ini  tidak  terjadi  ketika  praproses  citra  menggunakan algoritma sobel edge detection. Saat salah deteksi ini terjadi maka  pada  proses  berikutnya  ketika  melakukan  proses
Gambar  5.  (a)  Menggunakan  algoritma canny ;  (b)  Menggunakan algoritma sobel.
Gambar 6. Perbandingan rata-rata akurasi, presisi, dan recall pada uji coba pada data video. 0,00% 50,00% 100,00% 150,00% Tanpa Koreksi Kemiringan
Koreksi Kemiringan Otomatis Koreksi Kemiringan Manual Perbandingan Rata-rata Akurasi, Presisi, dan Recall pada Uji Coba pada Data Video Akurasi Presisi Recall
koreksi kemiringan, citra akan ter-crop hingga bagian dalam pelat  saja.  Oleh  karena  itu  saat  segmentasi  citra  ini  akan memiliki akurasi yang rendah karena tidak semua hurufnya terlihat. Gambar 5 merupakan contoh ketika permasalahan ini terjadi.

## F. Evaluasi Uji Coba pada Data Video
Uji  coba  pada  data  video  dilakukan    untuk  melihat performa prediksi dari sistem pengenalan pelat nomor setelah koreksi  kemiringan.  Pada  percobaan  ini  akan  dibandingkan hasil nilai rata-rata  ketika sistem tidak menggunakan proses koreksi  kemiringan,  menggunakan  koreksi  kemiringan otomatis,  dan  sistem  menggunakan  koreksi  kemiringan manual.    Hasil  prediksi  ketika  citra  pelat  nomor  diperbaiki kemiringannya  secara  otomatis  menghasilkan  nilai  rata-rata akurasi  77.45%,  presisi  82.50%,  dan recall 77.72%. Kemudian  ketika  sistem  tidak  menggunakan proses  koreksi kemirngan  memiliki  nilai  rata-rata  akurasi  96.20%,  presisi 99.04%,  dan recall 97%.  Sedangkan  ketika  diperbaiki kemiringannya  secara  manual  menghasilkan  nilai  rata-rata akurasi  98%,  presisi  100%,  dan recall 98%.  Gambar  6 merupakan perbandingan hasil rata-rata akurasi, presisi, dan recall segmentasi karakter pada uji coba data video.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pada tahap uji coba dan evaluasi, dapat diambil  beberapa  kesimpulan  sebagai  berikut:  (1)  Untuk mendapatkan citra yang hanya berisi pelat nomor kendaraan dapat menggunakan algoritma edge detection seperti Canny edge  detection yang  memiliki  nilai  total  rata-rata  akurasi 38.37%,  presisi  58.17%,  dan  recall  38.55%  ataupun  Sobel
edge  detection  yang  memiliki  nilai  total  rata-rata  akurasi 50%,  presisi  46.55%,  dan recall 41.24%.  (2)  Koreksi kemiringan  dapat  dilakukan  dengan  menghitung  matriks homography dan  melakukan  koreksi  perspektif  citra berdasarkan  matriks  tersebut.  (3)  Berdasarkan  uji  coba deteksi  sudut  manual,  hasil  segmentasi  pada  video  optimal dari uji coba koreksi kemiringan otomatis memiliki nilai rata- rata akurasi 75.88%, presisi 87.26%, dan recall 76.24%. (4) Berdasarkan  uji  coba  algoritma edge  detection ,  hasil segmentasi  pada  video  optimal  dari  uji  coba  koreksi kemiringan  menggunakan  algoritma Sobel lebih  baik dibandingkan dengan ketika menggunakan algoritma Canny dengan nilai rata-rata akurasi 50%, presisi 46.55%, dan recall 41.24%.  (5)  Berdasarkan  uji  coba  pada  data  video,  hasil prediksi pada video optimal dari uji coba koreksi kemiringan otomatis menghasilkan nilai rata-rata akurasi 77.45%, presisi 82.50%, dan recall 77.72%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Handinoto, Perkembangan  Kota  dan  Arsitektur  Kolonial  Belanda  di Surabaya, 1870-1940 , 1st ed. Yogyakarta: Penerbit Andi, 1996.
[2]  N.  Ujang,  “Place  attachment and continuity of  urban  place identity,” Procedia-Social Behav. Sci. , vol. 49, pp. 156–167, 2012.
[3]  M.  Adrian  and  B.  Setioko,  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Perubahan  Identitas  Kota  di  Kawasan  Kota  Tua  Muara  Tebo Kabupaten  Tebo  Provinsi  Jambi,”  in Prosiding  Seminar  Nasional Inovasi dalam Pengembangan Smart City , 2017, vol. 1, no. 1.
[4]  H. M. Proshansky, “The city and self-identity,” Environ. Behav. , vol. 10, no. 2, pp. 147–169, 1978.
[5]  D. Oktay, “The quest for urban identity in the changing context of the city: Northern Cyprus,” Cities , vol. 19, no. 4, pp. 261–271, 2002.
[6]  M.  Ginzarly,  A.  P.  Roders,  and  J.  Teller,  “Mapping  historic  urban landscape values through social media,” J. Cult. Herit. , vol. 36, pp. 1– 11, 2019.