http://ejurnal.umri.ac.id/index.php/photon

## Rancang Bangun Sistem Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Shabri Putra Wirman, Neneng Fitrya*, Rahmat Junaidi, Noviarni Gafura Rizki Program Studi Fisika, Universitas Muhammadiyah Riau, Indonesia
*Correspondence e-mail: nenengfitrya@umri.ac.id

## Abstract
The conventional sparking system allows for errors in recording, the service takes a long time, and there is no history of vehicle users.  The  vehicle  license  plate recognition  system  is  designed  as  an  alternative  parking  system  that  is  more  accurate  in recording,  fast  service,  and  the presence  of  vehicle  user  data.  Vehicle  license  plate  recognition  system  has  been  designed equipped with Backpropagation Artificial Neural Network (ANN). The recognition system that has been designed in advance goes through an image processing process with grayscale, black and white, segmentation, and principal component analysis (PCA) stages. The system is integrated with backpropagation ANN with multi layer network with the best results at layer1 550 and layer2 500. The number plate recognition system is equipped with a Graphycal User Interface (GUI) to display the identification results of vehicle number plate identification. The results of identification number plate recognition resulted in 100% training accuracy and 97.95918367% testing accuracy.
Keywords: Vehicle number plate, Image processing, Artificial Neural Network

## Abstrak
Sistem parkir manual memungkinkan adanya kesalahan dalam pencatatan, pelayanan yang membutuhkan waktu lama, dan tidak adanya riwayat pengguna kendaraan. Sistem pengenalan plat motor kendaraan dirancang sebagai alternatif sistem parkir  yang  lebih  akurat  dalam  pencatatan,  pelayanan  yang  cepat,  dan  adanya  data  pengguna  kendaraan.  Sistem pengenalan plat motor kendaraan telah dirancang dilengkapi dengan Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation. Sistem pengenalan yang telah dirancang terlebih dahulu melalui proses pengolahan citra dengan tahap grayscale, black and white, segmentasi, dan principal component analysis (PCA). Sistem diintegrasikan dengan JST backpropagation dengan multi layer network dengan hasil terbaik pada layer1 550 dan layer2 500. Sistem pengenalan plat nomor dilengkapi dengan  dengan Graphycal User Interface (GUI) untuk menampilkan hasil identifikasi pengenalan plat nomor kendaraan. Hasil identifikasi pengenalan plat nomor menghasilkan akurasi pelatihan 100% dan akurasi pengujian 97,95918367% pengujian.
Kata kunci : Plat nomor kendaraan, Pengolahan citra, Jaringan saraf tiruan

## 1. Pendahuluan
Sistem parkir yang manual memungkinkan terjadi kesalahan dalam pencatatan, lama waktu pelayanan parkir dan  tidak  adanya  data  riwayat  pengguna  kendaraan.  permasalahan  tersebut  dapat  diatasi  dengan menerapkan  sistem  yang  dapat  mengenali  plat  nomor  kendaraan  dengan  tepat,  cepat,  dan  tercatat  pada database sistem tersebut. sistem semiotomatis sejenis sudah diterapkan di berbagai area parkir seperti pusat perbelanjaan  dan  rumah  sakit,  namun  pengenalan  berdasarkan  nomor  antrian  dan  masukan  nomor  plat kendaraan tetap secara manual oleh petugas parkir (Meilandanu, 2017). Hal ini dapat diatasi dengan sistem pengolahan citra sebagai subsistem dari sistem pengelolaan parkir otomatis. Teknik pengolahan citra dapat diterapkan pada gambar plat nomor kendaraan dengan cara mengubah format gambar menjadi bentuk teks atau tulisan. Proses diawali dengan mengubah gambar menjadi citra grayscale , gambar diubah menjadi warna hitam  pada background dan  warna  putih  pada  tulisan  atau  yang  sering  disebut  proses black  and  white (Bhandari  et al., 2016) . Proses berikutnya adalah  segmentasi yaitu  pemotongan secara persegi pada citra black and white karakter huruf dan angka (Wong et al., 2013). Tahap terakhir dari proses ini adalah Principal Component  Analysis (PCA),  dimana  angka  dan  huruf  yang  telah  dipotong  persegi  akan  dipisahkan  bagian tulisan tanpa background. Data inilah yang menjadi dasaruntuk pengenalan karakter angka dan huruf pada sebuah plat nomor kendaraan.
http://ejurnal.umri.ac.id/index.php/photon
Hasil pengolahan citra masih dalam bentuk karakter sehingga diperlukan proses lebih lanjut yaitu identifikasi setiap karakter kemudian identifikasi semua karakter dalam sebuah plat. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk pengenalan karakteristik angka dan huruf adalah Jaringan Saraf Tiruan (JST). Salah satu  algoritma pembelajaran dalam  JST adalah  metode backpropagation. Metode backpropagation banyak digunakan sebagai metode untuk mempelajari pasangan data input dan output , agar terbentuk suatu sistem yang dapat mengenali data dengan baik dan memberikan output dengan nilai error yang kecil (Siang, 2009). Penelitian yang menggunakan metode backpropagation telah banyak dilakukan dengan tingkat keberhasilan maksimal.  Penelitian  lain  juga  dilakukan  oleh  Wong  tahun  2013  pada  sistem  pembayaran  tiket  parkir berdasarkan  pengenalan  karakteristik  plat  dengan  metode Learning  Vector  Quantization dengan  tingkat keberhasilan  87%  (Wong  et  al.,  2013).  Sementara,  Bhandary  tahun  2016  menambahkan  metode Optical Character Recognition (OCR) untuk mengenali karakter dengan tingkat akurasi 89% (Bhandari et al., 2016). Percobaan  yang  telah  dilakukan  dapat  dikatakan  bahwa  metode backpropagation sangat  baik  digunakan untuk mengklasifikasi.
Sistem  pengenalan  plat  nomor  yang  akan  dirancang  menggunakan  proses  pengolahan  citra dilengkapi  dengan  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  (JST) Backpropagation untuk  meningkatkan  akurasi pengenalan  plat.  Sistem  akan  dikontrol  melalui  antar  muka  grafis  ( Graphical  User  Interface ,  GUI)  yang terhubung  dengan  PC  atau  komputer.  GUI  dibangun  menggunakan software MATLAB  R2012a  untuk memudahkan pengguna dalam menggunakan sistem pengenalan plat nomor.

## 2. Metodologi

## 2.1 Pengambilan Image
Pengambilan Image yaitu proses pengambilan gambar plat nomor kendaraan di kota Pekanbaru sebanyak 120 plat dengan pemilihan model plat secara acak. Pengambilan gambar menggunakan kamera handphone 16  mega pixel .  Karakter  yang  akan  dikenali  adalah  angka  0  sampai  9  dan  huruf  A  sampai  Z,  dimana pengenalannya dilakukan pada setiap karakter yang ada pada plat nomor kendaraan.

## 2.2 Perancangan Sistem
Sistem  yang  dibangun  terdiri  dari  kamera  dan  perancangan  perangkat  lunak.  Kamera  bertujuan  untuk pengambilan gambar citra  plat nomor kendraan. Perangkat lunak bertujuan untuk mengindentifikasi  plat nomor kendaraan. Sistem mempunyai prinsip kerja seperti pada Gambar  1. Perancangan perangkat lunak menggunakan software MATLAB versi R2012a. Perangkat ini digunakan untuk mengolah citra gambar plat nomor  kendaraan  dan  untuk  mengenali  masing-masing  karakter  yang  ada  pada  gambar  plat  nomor kendaraan.  Perancangan  sistem  ini  akan  ditampilkan  pada Grapichal  User  Interface (GUI).  Perancangan software dilakukan dengan penetapan algoritma, pembuatan flowchart , dan pembuatan program.
Gambar 1. Blok diagram sistem
2.3 Pengolahan Citra a. Konversi Citra Grayscale
http://ejurnal.umri.ac.id/index.php/photon
Grayscaling dilakukan dengan tujuan untuk mengkonversi citra warna RGB ( Red, Green, Blue ) menjadi citra skala keabuan. Konversi citra RGB menjadi citra grayscale dilakukan pada proses MATLAB. Pada MATLAB citra  plat  dengan  warna  RGB  dan  berekstensi  JPG  ( Joint  Photographic  Experts  Group )  di input dengan menggunakan perintah imread , selanjutnya dilakukan proses grayscaling. Konversi citra RGB menjadi citra grayscale yaitu  mencari  nilai  rata-rata  dari  total  nilai  RGB  dengan  memanfaatkan  sintaks rgb2gray pada proses MATLAB.
b. Konversi Citra Black and White Merubah  citra plat ke black and  white merupakan proses dimana citra plat yang  dimasukan akan melalui proses perubahan dari citra grayscale menjadi citra hitam putih (black and white). Proses ini bertujuan untuk menentukan huruf atau angka yang dikenali nantinya adalah warna putih. Hasil citra black and white secara otomatis berisi nilai matriks biner yaitu nilai intensitas piksel 0 dan 1, dimana nilai intensitas piksel 0 adalah warna hitam dan nilai intensitas piksel 1 adalah warna putih.
c. Segmentasi Segmentasi dilakukan dengan metode thresholding bertujuan untuk croping huruf dan angka pada citra biner menggunakan proses MATLAB. Citra karakter yang dipotong terdiri dari angka sebanyak 10 karakter yaitu (0-9) dan huruf sebanyak 26 karakter yaitu (A-Z). Pada Thresholding dilakukan resize image pembentukan dimensi dari setiap karakter dengan ukuran 50 x 75 piksel. Proses segmentasi memanfaatkan fungsi sintaks bwareaopen untuk mendeteksi dimensi semua matriks sama dengan 1 yang mengandung warna putih. Secara otomatis  citra  biner  akan  tersegmentasi  dan  hasil  citra  segmentasi  karakter  akan  tersimpan  pada  folder khusus.
d. Proses Principal Component Analysis (PCA).
Proses  PCA  sering  dikenal  dengan  teknik  pereduksi  yang  digunakan  untuk  memecahkan  suatu  dimensi menjadi feature yang lebih sedikit. Reduksi dimensi dilakukan agar mempunyai fungsi target dan feature yang tidak relevan dapat dihilangkan, menurunkan varian data dengan menghilangkan data yang tidak perlu dan memperbaiki nilai akurasinya.
Data yang dimasukkan pada PCA haruslah dalam bentuk vektor. Matriks gambar harus divektorisasi, semua vektor kemudian digabungkan dalam satu matriks besar. Matriks baru ini selanjutnya dipilih cirinya mengguna  kan  fungsi  PCA  pada  MATLAB.  Proses  PCA  menggunakan  rotasi  nilai  dari eigen  vector yang menguraikan matriks kedalam sebuah score . Score dari matriks tersebut akan ditarik sebuah feature yang mempunyai nilai eigen tertinggi, maka satu matriks baru yang akan menjadi hasil reduksi.

## 2.4 Perancangan Arsitektur Backpropagation
Tahap ekstraksi menggunakan data gambar yang didalamnya terdapat angka dan  huruf sebagai masukkan dalam  metode backpropagation dalam  menentukan  suatu  model  pada  setiap  angka  dan  huruf.  Arsitektur dibangun  melalui  serangkaian  alur  pelatihan  ( training )  dan  pengujian  ( testing )  dengan  parameter  yang berbeda untuk menemukan arsitektur jaringan dengan performance terbaik. Parameter yang perlu diberikan sebelum  melakukan  pelatihan  adalah  Jumlah Layer dan Neuron ,  Metode  Pelatihan,  Fungsi  Aktivasi, Mean Squared (MSE) dan Jumlah Iterasi. a. Penentuan Jumlah Layer dan Neuron Jumlah hidden layer yang akan digunakan pada sistem ini adalah 2 hidden layer dengan jumlah neuron yang divariasikan  untuk  menemukan performance dan  akurasi  jaringan  yang  optimal.  Jaringan  saraf  tiruan  ini menggunakan 2 Hidden Layer dengan variasi jumlah neuron yang berbeda-beda mulai dari 400 neuron hingga 600 neuron . Siang tahun 2009 mengatakan bahwa penggunaan lebih dari satu layer memiliki kelebihan untuk beberapa kasus, tetapi pelatihannya memerlukan waktu yang semakin lama.

## b. Metode Pelatihan
Metode pelatihan yang biasa digunakan dalam MATLAB berbeda-beda, namun metode pelatihan yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode default dari MATLAB dalam pelatihan Backpropagation . Hal ini didasari karena fungsi pelatihan ini memiliki kecepatan pelatihan yang tinggi (Siang, 2009).
http://ejurnal.umri.ac.id/index.php/photon

## c. Fungsi Aktivasi
Jaringan saraf tiruan menggunakan aktivasi untuk menentukan nilai keluaran pada setiap layer maupun pada output. Data yang digunakan berupa nilai 0 atau 1, sehingga fungsi aktivasi yang digunakan dalam sistem ini adalah sigmoid biner, baik pada hidden layer maupun output . Sigmoid biner dipilih karena output data yang diinginkan hanya  berupa nilai dengan interval 0 hingga 1. Pada MATLAB sigmoid biner dituliskan sebagai logsig (Siang, 2009). d. Mean Squared Error (MSE)
Pelatihan jaringan saraf tiruan membutuhkan parameter MSE ( Mean Squared Error) untuk menentukan nilai toleransi kesalahan atau error dari jaringan yang akan dilatih. Siang tahun 2009 mengatakan bahwa pelatihan dengan backpropagation tidak akan menghasilkan MSE = 0. Berdasarkan hal  tersebut,  pada penelitian ini diharapkan MSE jaringan yang dibentuk dapat mencapai ketelitian 0,00001 dengan memberikan perintah N.trainparam.goal = 0,00001(Siang, 2009). e. Jumlah Iterasi ( Epoch )
Pelatihan jaringan saraf tiruan membutuhkan banyak perulangan (iterasi) untuk mencapai nilai MSE yang telah ditentukan. Data semakin banyak yang harus dikenali iterasi yang dibutuhkan semakin lama, terkadang untuk mengenali data yang rumit membutuhkan waktu berhari hari untuk mencapai nilai MSE yang telah ditentukan. Untuk menghindari proses iterasi yang berjalan terus menerus tanpa henti, maka jumlah iterasi perlu dibatasi. Jumlah iterasi ini disebut Epoch pada pemograman MATLAB (Siang, 2009). Pada penelitian ini iterasi dibatasi pada nilai 50000 dengan memberikan perintah N.trainparam.epoch = 50000. f. Iterasi Bobot
Inisialisasi Bobot jaringan dilakukan sebelum  memulai pelatihan.yaitu dengan menggunakan perintah N = init(N) . Bobot awal diberikan MATLAB secara otomatis dengan nilai random yang merupakan nilai acak kecil dengan interval-0,5 hingga 0,5 atau -1 hingga 1 atau dalam interval yang lain.
2.5 Pelatihan Arsitektur Backpropagation Arsitektur Backpropagation dirancang  dengan  melakukan  serangkaian  pelatihan  ( training) menggunakan gambar plat nomor kendaraan sebanyak 90 plat. Tahap pelatihan terdiri dari 36 karakter sebagai data latih yang mewakili masing-masing huruf (A-Z) sebanyak 26 karakter dan angka (0-9) sebanyak 10 karakter. Data latih berupa karakter perlu dilakukan normalisasi kedalam range nol (0) hingga satu (1) sebelum dilakukan pelatihan. Hasil semua kumpulan citra latih tersebut kemudian akan diterapkan dalam sistem pengujian. Alur pelatihan dan pengujian backpropagation dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur pelatihan dan pengujian backpropagation
2.6 Pembuatan Graphical User Interface (GUI)
GUI merupakan tampilan grafis yang digunakan sebagai antar muka dalam mengoperasikan sistem yang akan dirancang. GUI pada sistem ini memiliki 4 bagian utama, yaitu bagian Input , Processing , Output dan Riwayat Pengguna  Kendaraan.  Pada  bagian Input merupakan  bagian  untuk  memasukkan  file  citra  plat  kendaraan kemudian menampilkannya. Bagian processing akan menampilkan hasil proses sistem konersi pengolahan
http://ejurnal.umri.ac.id/index.php/photon
citra  menjadi  citra grayscale dan  menampilkan  hasil  segmentasi  citra  per-karakter.  Bagian output menampilkan hasil pengenalan jaringan saraf tiruan terhadap citra karakter, hasilnya ditampilkan berbentuk teks  atau  tulisan  dari  karakter  yang  telah  dikenali.  Bagian  riwayat  pengguna  kendaraan  juga  merupakan bagian dari output yang akan menampilkan informasi pengguna yang memiliki kendaraan dengan plat nomor yang telah dikenali. Tampilan GUI dapat dilihat pada Gambar 3

## Gambar 3. Tampilan GUI

## 2.7 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  akurat  performa  metode  yang  digunakan  untuk pengenalan  karakter.  Akurasi  yang  paling  ideal  adalah  100%,  semakin  akurasinya  mendekati  ke  100% akurasi  dinyatakan  baik.  Pengujian  sistem  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  sistem  yang  telah  dibuat sudah sesuai dengan yang diharapkan. Pada tahap pengujian ini akan ditampilkan pada GUI menggunakan software MATLAB R2012a hasil dari pengujian jaringan saraf tiruan backpropagation .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil penelitian yang dilakukan peneliti di Ruang Sebayang Rumah Sakit Jiwa Tampan Provinsi Riau pada tanggal 03 - 13 Maret 2020 memperoleh hasil mayoritas kemampuan mengontrol halusinasi pendengaran responden setelah diberikan Terapi Aktivitas Kelompok dalam kategori mampu mengontrol yang berjumlah 16 responden ( 100.0%), sedangkan responden yang memiliki kategori tidak mampu mengontrol berjumlah 0 responden ( 0.0%). Hal ini dapat dilihat  bahwa rata-rata nilai mean sebelum dilakukan Terapi Aktivitas Kelompok adalah 14.37%, dan sesudah dilakukan Terapi Aktivitas Kelompok adalah 20.68% dengan selisih 6.31% dan dibuktikan dengan P-Value = 0,01 < 0,05, yang artinya ada pengaruh Terapi Aktivitas Kelompok : Stimulasi  Persepsi  Sesi  1-3  Terhadap  Kemampuan  Mengontrol  Halusinasi  Pendengarann  Pada  Pasien Skizofrenia.

## 3.1 Hasil Pengolahan Citra
Data citra yang didapatkan dari proses pengumpulan data berupa citra plat nomor kendaraan dengan format *jpg. Citra plat nomor kendaraan yang dihasilkan berbentuk citra warna (data RGB). Data RGB plat nomor kemudian dikonvers menjadi citra grayscale (warna keabu-abuan) menggunakan program MATLAB. Hasil konversi citra RGB ke grayscale dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil proses citra grayscale
3.2 Hasil Pengolahan Citra Black and White
http://ejurnal.umri.ac.id/index.php/photon
Hasil citra grayscale kemudian dikonversi kembali menjadi citra black and white (warna hitam dan putih) untuk mendapatkan nilai biner (nilai 0 dan 1) dari citra plat nomor kendaraan. proses konversi dari citra grayscale menjadi  citra black  and  white dilakukan  menggunakan  program  MATLAB  dengan  perintah thresholding . (Tjolleng, 2017). Hasil proses citra black and white dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil proses citra black and white

## 3.3 Hasil Pengolahan Citra Segmentasi
Proses selanjutnya pada citra adalah melakukan proses segmentasi. Segmentasi dilakukan untuk memotong plat nomor kendaraan menjadi beberapa bagian sehingga dihasilkan karakter angka dan huruf yang mewakili setiap karakter yang ada pada nomor plat. Hasil croping akan diperoleh nilai vektor karakter angka dan huruf dari gambar plat kendaraan yang akan digunakan pada proses pelatihan dan pengujian pada Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation . Hasil citra segmentasi dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil proses citra segmentasi
3.4. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Arsitektur Backpropagation dirancang untuk dapat mengenali perbedaan masing-masing karakter. Proses ini menentukan dimana banyaknya training yang dilakukan dan terhadapat jumlah layer yang digunakan dengan menggunakan nilai bobot dan bias. Pengacakan nilai bobot dan bias dilakukan pada tahap proses pelatihan ( training) . Bobot ditentukan dari lapisan masukan menuju lapisan tersembunyi dan bias yang berasal dari lapisan tersembunyi menuju lapisan keluaran pada acak (random) . Random dilakukan dengan angka kecil mulai  dengan range -1  sampai  1,  kemudian  menentukan  maksimum epoch,  layer,  neuron, toleransi error sebagai tanda kondisi berhenti, dan fungsi aktivasi. Fungsi aktivasi menggunakan Logsig , Tansig dan Mean Squared Error (MSE) dapat menghitung rata-rata dari error yang sangat kecil yang dihasilkan prediksi (Siang, 2009). Input yang digunakan untuk setiap neuron dimulai dari 400 hingga 600. Input yang digunakan adalah 36 karakter teridiri dari huruf (A-Z) dan angka (0-9) dengan jumlah output yang sama yaitu 36 (jumlah semua karakter). Masing-masing karakter dapat dilihat pada Gambar 7.
http://ejurnal.umri.ac.id/index.php/photon
Received:  23 Juni 2021, Accepted: 23 Agustus 2022 - Jurnal Photon Vol.12 No.2 DOI : https://doi.org/10.37859/jp.v12i2.2586 PHOTON is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## Gambar 7. Karakter angka dan huruf

## 3.5 Hasil Pelatihan Arsitektur Jaringan
Data karakter yang telah didapatkan dari pengolahan citra digunakan sebagai data input pada proses JST dan didapat  data  kumpulan  karakter  dari  90  plat  sebagai  data  latih  sebanyak  638  data.  Pelatihan  arsitektur jaringan dilakukan dengan metode pelatihan, yaitu traingdx . Metode pelatihan dilakukan dengan 6 variasi jumlah hidden layer dan neuron . Hasil pelatihan traingdx menghasilkan performance dengan ketelitian MSE . Tampilan proses pelatihan dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil running pelatihan JST
Arsitektur  yang  dirancang  pada Multi  layer  Neural  Network (550,  500,  36)  dengan  hasil  pelatihan menunjukkan  nilai  iterasi  maksimum (epoch) berhenti  pada  348 (epoch) dalam  waktu  4  menit  22  detik, sedangkan nilai target error (performa) yang didapatkan yaitu 0,00000647.

## 3.6 Hasil Metode Pelatihan Trainingdx
Pelatihan dengan tools traingdx rata-rata tidak mencapai performance yang diharapkan. Variasi layer yang menghasilkan nilai MSE dibawah 0,00001 adalah pada layer1 50 dan layer2 500. Perbandingan performance untuk masing-masing variasi jumlah layer dan neuron dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Performance pelatihan trainingdx Percobaan Variasi Performance (MSE) Layer 1 Layer 2 1 500 400 0,000035 2 500 450 0,00026 3 550 450 0,000077 4 550 500 0,0000064 5 600 500 0,000034 6 600 550 0,000035
http://ejurnal.umri.ac.id/index.php/photon
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat tingkat performance yang didapat setiap variasi layer dan neuron berbeda, semakin  mendekati error (0,00001)  semakin  baik  jaringan  dalam  mengenali  data  latih.  Dapat  dilihat performance pada variasi yang ketiga Layer 1 550 Layer 2 500 memiliki nilai MSE jauh lebih kecil dari variasi lainnya, sehingga memiliki nilai keluaran yang jauh lebih dekat dengan target yang diharapkan. Data keluaran jaringan  pada Layer 1  550 Layer 2  500  terdistribusi  ke  nilai  yang  mendekati  target,  seperti  pada  grafik regression pada  Gambar  9.  Distribusi  hasil  keluaran  jaringan  mendekati  daerah  nol  dan  satu  seiring bertambahnya  iterasi,  kemudian  pada  iterasi  ( epoch )  ke-348  MSE  telah  mencapai  <0,00001  dan  iterasi dihentikan. Grafik performance dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 9. Grafik regressin layer1 550 layer2 500 pada pelatihan trainingdx
Gambar 10. Grafik performance layer1 550 layer2 500 pada pelatihan trainingdx

## 3.7 Analisis dan Pengujian Arsitektur Jaringan
Arsitektur  jaringan  yang  telah  dilatih  memerlukan  analisis  dan  pengujian  untuk  melihat  keakuratan  dari performance yang  diperoleh  (Siang,  2009).  Pengujian  dilakukan  dalam  dua  tahap,  yaitu  menguji  jaringan dengan  data  latih  dan  menguji  jaringan  dengan  data  uji.  Pengujian  yang  pertama  dilakukan  dengan memasukan  data  latih  pada  jaringan  yang  telah  dibangun,  kemudian  menganalisis  keluaran  yang  akan dihasilkan.  Pengujian  yang  kedua  dilakukan  dengan  memasukan  data  uji  pada  jaringan,  kemudian menganalisis keluaran yang telah dihasilkan.

## a. Pengujian dengan Data Latih
Pengujian jaringan dengan data latih dilakukan setelah siklus pelatihan selesai. Simulasi dilakukan dengan melakukan proses feedforward dari algoritma backpropagation menggunakan arsitektur pelatihan dan bobot hasil  pelatihan.  Data Input yang  digunakan  yaitu  data  yang  sama  dengan  data  pelatihan,  bertujuan  untuk menganalisis  keakurasian  jaringan  yang  telah  dilatih  dalam  mengenali  data  latih  (Siang,  2009).  Analisa dilakukan dengan kuantitatif yaitu menghitung persentase keluaran dari hasil simulasi yang memiliki nilai mendekati target. Hasil uji seluruh variasi metode pelatihan dan jumlah layer dan neuron dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengujian dengan data latih Variasi neuron Performance Akurasi jaringan Total benar dari
http://ejurnal.umri.ac.id/index.php/photon
Layer 1 Layer 2 (MSE) 638 data 500 400 0,00003511530 99,8432602 637 500 450 0,00026794349 98,7460815 630 550 450 0,00007005127 99,5297806 635 550 500 0,0000647405 100 638 600 500 0,00003766680 98,5903417 629 600 550 0,00003591074 99,2163009 633
Akurasi jaringan tertinggi mencapai 100% dari 638 data total benar diperoleh dari jaringan yang dibentuk dengan metode pelatihan traingdx yaitu pada Layer 1 550 Layer 2 500.

## b. Pengujian dengan Data Uji
Pengujian jaringan dengan data uji diperlukan untuk mengetahui apakah jaringan masih dapat mengenali data yang tidak termasuk dalam data latih, kemudian dapat dikelompokkan pada kategori yang benar. Tahap ini  hampir  serupa  dengan  melakukan  pengujian  dengan  data  latih,  yaitu  hanya  memproses  algoritma feedforward .  Apabila  semua  data  keluaran  mendekati  data  target,  maka  jaringan backpropagation yang dibentuk dapat dikatakan berhasil (Siang, 2009). Hasil uji seluruh variasi metode pelatihan dan jumlah layer dan neuron dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pengujian dengan data uji Variasi Neuron Performance (MSE) Akurasi jaringan Total benar dari 245 data Layer 1 Layer 2 500 400 0,0001033 97,1428571 238 500 450 0,0000706 91,8367347 225 550 450 0,0002016 82,4489796 202 550 500 0,0000720 97,9591837 240 600 500 0,0000366 92,2448981 226 600 550 0,0000694 96,3265306 202
Akurasi jaringan terbaik dalam mengenali data uji diperoleh  dari hasil pelatihan metode traingdx pada  variasi Layer 1  550 Layer 2  500  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  97,95918367%.  Jaringan  ini  dapat mengenali 240 data dengan benar dari 245 total data uji.

## 3.8 Tampilan Identifikasi Plat Nomor Kendaraan pada GUI
Model JST yang memiliki hasil terbaik pada layer 1 550 layer 2 500 digunakan sebagai sistem pengenalan plat nomor kendaraan. Sistem dilengkapi dengan Graphycal User Interface (GUI). Pada GUI terdapat pushbotton Open  File sebagai  membuka  dokumen  gambar  plat  nomor.  Program  yang run akan  tertampil  item input gambar,  p r oses  pengolahan  citra,  hasil  pengenalan  plat  nomor  kendaraan  dari  riwayat  pengguna  sebagai database pemilik kendaraan. Tampilan GUI identifikasi plat nomor kendaraandapat dilihat pada Gambar 11.

## 3.9 Pengujian Sistem
Pengujian sistem pada jaringan dengan data uji untuk mengetahui apakah jaringan masih dapat mengenali data yang tidak termasuk dalam data latih, kemudian dapat dikelompokkan pada kategori yang benar. Tahap ini hampir serupa dengan melakukan pengujian dengan data latih, yaitu memproses algoritma feedforward (Siang, 2009).  Gambar  11  menunjukkan  bahwa identifikasi plat nomor kendaraan dengan tingkat akurasi keberhasilan  100%.  Riwayat pengguna pada Gambar  11  menunjukkan sebagai  pengguna dari  plat  nomor kendaraan tersebut.
http://ejurnal.umri.ac.id/index.php/photon

## Gambar 11. Tampilan GUI identifikasi plat nomor kendaraan

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut bahwa sistem pengenalan  plat  nomor  kendaraan  yang  telah  berhasil  dirancang  dilengkapi  dengan  JST backpropagation memiliki hasil terbaik pada jumlah layer 550,500 (layer1, layer2) dengan tingkat akurasi pelatihan sebesar 100% dan akurasi pengujian 97,95918367%.

## Ucapan Terimakasih
Peneliti mengucapkan terimakasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian masyarakat Universitas Muhammadiyah Riau atas seluruh bantuannya.

## Daftar Pustaka
Bhandari, A. K., Kumar, A., Chaudhary, S., & Singh, G. K. (2016). A novel color image multilevel thresholding based segmentation using nature inspired optimization algorithms. Expert Systems with Applications , 63 , 112–133. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.06.044
Meilandanu, A., Rasmana, S. T., & Susanto, P. (2018). Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Diagonal Distance Feature. Journal of Control and Network Systems , 7(1), 50-61.
Siang, J. J. (2009). Jaringan Syaraf Tiruan Dan Pemrogramannya Dengan Matlab. Yogyakarta: Andi Yogyakarta. Tjolleng, A. (2017). Pengantar pemrograman MATLAB: Panduan praktis belajar MATLAB. Jakarta: Elex Media Komputindo.
Wong, N. P., Hardy, & Maulana, A. (2013). Aplikasi Pengenalan Karakter Pada Plat Nomor Kendaraan Bermotor Dengan Learning Vector Quantization. Prosiding Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia 2013, 2– 4.