## Sistem Pengenalan Nomor Pelat Kendaraan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Afifatul Mukaroh *1) , Priyo Sidik Sasongko *2)
* Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, Universitas Diponegoro
1) afifatul.mukaroh@gmail.com, 2) priyoss1234@gmail.com

## Abstrak
Dalam pengawasan lalu lintas, pengenalan nomor pelat kendaraan menjadi penting untuk dilakukan. Hal ini dikarenakan pengenalan nomor pelat kendaraan memiliki banyak tujuan seperti identifikasi kendaraan curian, identifikasi kendaraan yang melanggar tata tertib, manajemen  perparkiran,  pengecekan  keluar  masuk  kendaraan,  dan  lain  sebagainya. Sayangnya  jumlah  kendaraan  yang  semakin  tinggi  membuat  hal  ini  tidak  bisa  lagi dilakukan  secara  manual. Maka  dari  itu  dibutuhkan  sebuah  machine  vision  yang dapat mengenali nomor pelat kendaraan dengan cepat dan akurasi yang tinggi. Pada penelitian ini  dikembangkan  sistem  pengenalan  nomor  pelat  kendaraan  menggunakan  jaringan syaraf tiruan backpropagation (JST BP). Sistem ini mencari model terbaik JST BP yang mampu melakukan pengenalan karakter-karakter pada pelat dengan waktu tercepat namun dengan akurasi yang tetap tinggi. Dari model terbaik yang didapatkan, sistem pengenalan nomor pelat kendaraan ini memiliki persentase keberhasilan sebesar  99.80% pada data pelat yang digunakan sebagai pembentuk model dan sebesar 96.10% pada data verifikasi.
Kata  kunci  :  Pengenalan  Karakter,  Nomor  Pelat  Kendaraan,  Jaringan  Syaraf  Tiruan,

## Backpropagation

## Abstract
In  traffic  monitoring,  vehicle  plate  number  recognition  is  very  important  to  do.  This  is caused  vehicle  plate  number  recognition  has  many  purposes  such  as  stealing  vehicle identification, traffic violations identification, parking management, entry-exit checking, etc.  Unfortunately,  the  high  amount  of  vehicle  makes  it  not  be  longer  done  manually. Therefore, it is needed a machine vision that able to recognize vehicle plate number with high speed and high accuracy. In this research it was developed  a vehicle plate number recognition system using backpropagation neural network (BPNN). It found the best model of BPNN that perform characters recognition at a plate with high speed yet high accuracy. Based the best model obtained, it has 99.80% success percentage at generated data and 96.10% success percentage at verification data.
Keywords  : Character  Recognition,  Vehicle  Plate  Number,  Artifficial  Neural  Network, Backpropagation

## 1 P ENDAHULUAN
Dalam pengawasan lalu lintas,
pengenalan  nomor  pelat  kendaraan  menjadi penting untuk dilakukan. Hal ini dikarenakan pengenalan nomor pelat kendaraan memiliki banyak tujuan seperti identifikasi kendaraan curian, identifikasi kendaraan yang melanggar tata tertib,
manajemen perparkiran,  pengecekan  keluar  masuk kendaraan,  dan  lain  sebagainya.  Sayangnya jumlah  kendaraan  yang  semakin  tinggi membuat  hal  ini  tidak  bisa  lagi  dilakukan secara  manual.  Maka  dari  itu  dibutuhkan sebuah machine  vision yang  dapat  mengenali nomor  pelat  kendaraan  dengan  otomatis. Bagian  dari machine  vision tersebut  adalah sebuah  sistem,  yaitu  sistem  yang  mampu melakukan  pengenalan  nomor  pelat  dengan cepat  dan  akurasi  yang  tinggi  berdasarkan citra  digital  pelat  yang  ditangkap  oleh kamera.
Sistem pada penelitian ini
menggunakan  beberapa  tahapan  pada  pra- pengolahan  seperti  yang  dilakukan  pada penelitian  Huang,  et  al.  [1],    Akoum,  et  al. [2], dan Pamungkas, et al. [3]  yaitu  dengan membaca histogram persebaran piksel secara horisontal maupun secara vertikal dari suatu citra  pelat.  Sedangkan  pendekatan  untuk proses klasifikasi, penelitian pada tugas akhir ini  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation,  seperti  yang  dilakukan Maarif  &  Sardy  [4],  Huang,  et  al  [1],  dan Asthana, et al [5].
Backpropagation  terhitung  ampuh dalam  mengenali  nomor  pelat  kendaraan karena  memiliki  akurasi  yang  tinggi. Sayangnya, backpropagation memiliki waktu komputasi  yang  lambat  karena  metode  ini memiliki propagasi maju dan propagasi balik [6].
Waktu  komputasi  yang  lambat  pada jaringan syaraf tiruan backpropagation salah
satunya dipengaruhi oleh arsitektur jaringan yang  kompleks,  seperti  jumlah  layer  atau jumlah  neuron  tiap  layernya  yang  bisa  jadi terlalu  banyak.  Jumlah  neuron  input  pun dipengaruhi oleh panjang ciri yang diekstrak. Semakin  panjang  jumlah  cirinya,  semakin banyak jumlah neuron input.
Walau  jumlah  neuron  input  yang banyak  membuat  pola  yang  akan  dikenali semakin  jelas,  yang  itu  berarti  berpengaruh ke  hasil  akurasi  yang  juga  semakin  baik, namun  hal  tersebut  juga  berpengaruh  pada waktu komputasi yang malah semakin buruk. Maka dari itu, penelitian pada tugas akhir ini mencari model terbaik untuk jaringan syaraf tiruan  backpropagation,sehingga  ditemukan waktu  komputasi  terbaikpada  akurasi  yang baik juga.

## 2 T INJAUAN P USTAKA
Sistem  pengenalan  nomor  pelat kendaraan  ini  melakukan  pra-pengolahan dengan  beberapa  operasi  citra  seperti operasihistogram,  binerisasi,  opening,  dan median filtering, sedangkan untuk klasifikasinya menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation. 2.1. Histogram
Histogram  citra  adalah  grafik  yang menggambarkan penyebaran nilai-nilai intensitas piksel dari suatu citra atau bagian tertentu di dalam citra [7]. Secara matematis histogram citra dihitung dengan rumus 1.
ℎ 𝑖 = 𝑛 𝑖 𝑛 , 𝑖 = 0,1, … , 𝐿 − 1                                      (1)
n i adalahjumlah  piksel  yang  memiliki derajat  keabuan i . n adalah  jumlah  seluruh piksel  di  dalam  citra. L adalah  derajat keabuan yang dimiliki citra, yaitu dari nilai 0 sampai L –  1  (misalnya  pada  citra  dengan
kuantisasi derajat keabuan 8-bit, nilai derajat keabuan dari 0 sampai 255).
2.2. Binerisasi
Binerisasi  adalah  pengolahan  citra yang  bertujuan  untuk  mengubah  citra  biasa menjadi  citra  biner.Untuk  melakukan binerisasi  caranya  dengan  melakukan pengambangan  atau thresholding .  Operasi
pengambangan mengelompokkan nilai derajat  keabuan  setiap  piksel  ke  dalam  dua kelas, hitam dan putih atau nol dan satu. 2.3. Opening
Opening merupakan operasi morfologi,
yaitu  metode  analisis  citra  berdasarkan operasi ketetanggaan nonlinier. Ketetanggaan  tersebut  disebut structuring element (SE).  Operasi  dasar  dari  morfologi ini adalah erosi dan dilasi. Erosi  dan dilasi sendiri  biasanya  jarangdigunakan  langsung. Opening yaitu kombinasi erosi dilasi dengan SE yang sama. Operasi ini dapat menghapus lubang putih pada objek hitam.
2.4. Median Filtering
Median  filtering adalah  operasi  yang bertujuan untuk menghilangkan piksel-piksel noise pada suatu citra. Pada median filtering , suatu  “jendela”  ( window )  memuat  sejumlah pixel (ganjil). Jendela digeser titik demi titik pada  seluruh  daerah  citra.  Pada  setiap pergeseran dibuat jendela baru. Titik tengah dari jendela ini diubah dengan nilai median dari jendela tersebut [7].
2.5. Backpropagation
Backpropagation  adalah  salah  satu metode  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan memiliki pelatihan jenis terkontrol ( supervised )  dimana  menggunakan  pola penyesuaian  bobot  untuk  mencapai  nilai kesalahan  yang  minimum  antara  keluaran hasil  prediksi  dengan  keluaran  yang  nyata [8].

## Gambar 1. Arsitektur Backpropagation
Langkah-langkah pelatihan backpropagation  sesuai  arsitektur  jaringan pada  Gambar  1.  yaitu  dengan    node  pada layer    input  berupa 𝑋 𝑖 ( 𝑖  =  1,2,3, . . . , 𝑛) , node pada layer tersembunyi berupa 𝑍 𝑗 ( 𝑗  = 1, 2, 3, . . . , 𝑝) , node pada layer output berupa
𝑌 𝑘 (𝑘  =  1,2,3, . . . , 𝑚) , bobot yang menghubungkan  layer  input  dan  layer tersembunyi  berupa 𝑉 𝑝𝑛 ,  dan  bobot  yang menghubungkan layer tersembunyi dan layer output  berupa 𝑊 𝑚𝑝 dijelaskan  sebagai berikut [9] :
1. Inisialisasi  bobot  (ambil  bobot  awal dengan nilai random yang cukup kecil)
2. Kerjakan langkah-langkah berikut selama  kondisi  pemberhentian  belum terpenuhi :

## Feedforward
a. Tiap–tiap  masukan  menerima  sinyal 𝑥 𝑖 dan  meneruskan  sinyal  tersebut  ke semua  unit  pada  lapisan  yang  ada  di atasnya (lapisan tersembunyi).
b. Hitung  semua  keluaran  di  unit tersembunyi ( 𝑍 𝑗 ):
𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑗 =   𝑉 𝑗𝑜 +   ∑ 𝑋 𝑖 𝑉 𝑗𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
Kemudian dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid, hitung outputnya,
𝑍 𝑗 = 𝑓 (𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) = 1 1+ 𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡𝑗 (3)
dan  kirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua unit lapisan atasnya (unit–unit keluaran).
c. Hitung  semua  jaringan  di  unit  keluaran
( 𝑌 𝑘 ) 𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 =   𝑊 𝑘𝑜 + ∑ 𝑋 𝑗 𝑉 𝑘𝑗 𝑝 𝑗=1 (4)
Kemudian  jika  menggunakan  fungsi aktivasi sigmoid, hitung output dengan :
𝑌 𝑘 = 𝑓 (𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) = 1 1+ 𝑒 −𝑦_𝑛𝑒𝑡𝑘 (5)
dan  kirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua unit  di  lapisan  atasnya  (unit–unit keluaran).
Backward
d. Unit  keluaran 𝑦 menerima  target  pola yang berhubungan dengan masukan pola pembelajarannya,  hitung  informasi kesalahannya:
 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑌 𝑘 )𝑓 ′ (𝑦 𝑛𝑒𝑡𝑘 ) = (𝑡 𝑘 − 𝑌 𝑘 )𝑌 𝑘 (1 − 𝑌 𝑘 ) (6)
Hitung suku perubahan bobot 𝑊 𝑘𝑗 dengan laju perubahan 𝛼
𝛥𝑊 𝑘𝑗 =  𝛼  𝑘 𝑍 𝑗 (7)
Kirimkan δ ini ke unit–unit yang ada di lapisan bawahnya.
e. Hitung  faktor  unit  tersembunyi berdasarkan  kesalahan  di  setiap  unit tersembunyi 𝑍 𝑗  _𝑛𝑒𝑡 𝑗 =   ∑  𝑘 𝑊 𝑘𝑗 𝑚 𝑘=1 (8)
Faktor  unit tersembunyi  𝑗 =  𝑛 𝑒𝑡 𝑗 𝑓 ′ (𝑧 𝑛 𝑒𝑡 𝑗 )   =  𝑛 𝑒𝑡 𝑗 𝑍 𝑗 (1 − 𝑍 𝑗 ) (9)
Hitung suku perubahan bobot 𝑉 𝑗𝑖
𝛥𝑉 𝑗𝑖 = 𝛼  𝑗 𝑋 𝑖 (10)
f. Tiap  –  tiap  unit  keluaran  memperbaiki bobot-bobot masukannya :
Perubahan bobot garis yang menuju unit keluaran
𝑊 𝑘𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑊 𝑘𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎)   +  𝛥𝑊 𝑘𝑗 (11)
Perubahan bobot garis yang menuju ke unit tersembunyi
𝑉 𝑗𝑖 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑉 𝑗𝑖 (𝑙𝑎𝑚𝑎)   + 𝛥𝑉 𝑗𝑖 (12)

## 3 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pembahasan  berisi  tentang  hasil  dari implementasi  prapengolahan,  ekstraksi  ciri dan  seleksi  data,  pelatihan,  pengujian,  dan verifikasi  pelat  pada  sistem  pengenalan nomor pelat kendaraan.

## 3.1. Prapengolahan
Pra-pengolahan  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  terdiri  dari  dua  proses  utama yaitucropping pelat dan segmentasi karakter. Perubahan  data  citra  pada  setiap  proses tersebut bisa dilihat pada Gambar 2.
(a) Citra input
(b) Citra hasil Cropping Pelat

## Gambar 2. Proses Cropping Pelat
Cropping  pelat  adalah  fungsi  untuk mengubah  citra  input  pada  Gambar  2(a) menjadi citra hasil seperti pada Gambar 2(b). Cropping  pelat  memiliki  beberapa  operasi yang harus dilalui yaitu:

## 1. Binerisasi
Binerisasi pada penelitian ini merupakan binerisasi dengan pengambangan secara  global,  yang  mana  nilai  ambang ditentukan  secara  otomatis  dengan  metode Otsu.  Metode  Otsu  memilih  nilai  threshold dengan meminimalisir varians interclass dari piksel-piksel yang akan di- threshold .

## 2. Resizing
Resizing mengubah  ukuran  citra. Metode  yang  digunakan  adalah  metode bicubic interpolation . Bicubic mengunakan 4 x  4  piksel  tetangga  untuk  mengambil informasi.

## 3. Cropping
Cropping atau  pemotongan  bertujuan untuk  memotong  citra  pelat  agar  terpotong menjadi  seperti  gambar  1(b). Region  of Interest (ROI) dari citra yang akan dipotong adalah  berbentuk rectangle ,  yang  mana dicari dengan membaca histogram persebaran piksel putih dan hitam pada citra. (a) Citra Input Segmentasi Karakter
(b) Citra Hasil
Segmentasi Karakter

## Gambar 3. Proses Segmentasi Karakter
Segmentasi karakter mengubah sebuah citra input seperti  pada Gambar 3(a) menjadi beberapa  citra  hasil  seperti  pada  Gambar 3(b). Segmentasi karakter memiliki beberapa operasi yang harus dilalui yaitu:
1. Opening
Opening bertujuan  menghapus  lubang putih  pada  objek  hitam  sehingga  piksel- piksel noise di  sekitar  karakter  merapat  ke objek karakter. Opening merupakan operasi erosi  dilanjutkan  dilasi  dengan  Structure Element (SE) yang sama. SE yang digunakan pada penelitian ini adalah berbentuk square , berukuran  3  x  3,  dan  semua  elemennya bernilai 1.
2. Median Filtering
Median  Filtering bertujuan  untuk menghilangkan  piksel-piksel noise yang tersebar  di  seluruh  citra  dengan  mengambil nilai median dari piksel matriks. Penelitin ini menggunakan piksel matriks 3 x 3.

## 3. Cropping
Proses  segmentesi  karakter  juga menggunakan  ROI  berbentuk rectangle . Batas-batas cropping ditentukan  dengan menghitung  histogram  persebaran  piksel putih  secara  vertikal  terlebih  dahulu. Kemudian pada histogram tersebut dilakukan scanning dari kiri ke kanan. Jika ditemukan piksel  putih,  maka  itu  dianggap  sebagai sebuah citra_karakter. Jika ditemukan piksel hitam, maka itu dianggap sebagai spasi antar citra_karakter.  Dengan  kata  lain,  suatu karakter di-identifikasi jika suatu range pada histogram  bernilai  tidak  sama  dengan  nol  ( Pada  Gambar  4  ditandai  dengan hightlight warna biru).
Gambar 4. Persebaran piksel hitam putih 3.2. Ekstraksi Ciri dan Seleksi Data
Ekstraksi  ciri  merupakan  proses dimana  citra_karakter  hasil  segmentasi diambil  cirinya  sehingga  siap  untuk dilakukan  proses  komputasi  selanjutnya. Secara garis besar, langkah-langkah ekstraksi ciri pada penelitian ini adalah :
1. Membuat  layer  piksel  berukuran  m  x  n yang semua pikselnya bernilai nol.
2. citra_karakter  yang  ingin  di-ekstrak,  di- resize agar tingginya sama dengan m dan lebarnya mengikuti
3. Tempelkan  citra  karakter  yang  telah  di- resize ke atas layer piksel dan sejajarkan sisi kirinya.
4. Layer  piksel  yang  tersentuh  piksel  hitam dari  citra  karakter  akan  benilai  satu, sementara lainnya tetap bernilai nol.
5. Ciri karakternya adalah piksel-piksel dari layer  piksel  yang  dibaca  dari  ujung  kiri atas ke ujung kanan bawah.
Seleksi  data  merupakan  proses  untuk membagi  data  ciri_karakter  menjadi  data latih dan data uji. Data latih digunakan dalam proses  pelatihan,  sedangkan  data  uji digunakan  pada  proses  pengujian.Proses pembagian data menjadi data latih dan data uji  menggunakan  perbandingan  70%  dan 30% untuk setiap jumlah karakternya.

## 3.3. Arsitektur Jaringan Backpropagation
Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation  yang  digunakan  untuk Sistem  Pengenalan  Nomor  Pelat  Kendaraan ini dapat dilihat pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Arsitektur Jaringan Alphabet

## Gambar 6. Arsitektur Jaringan Numeric
Sistem  pengenalan  nomor  pelat kendaraan  ini  memiliki  dua  arsitektur jaringan yang berbeda, yaitu arsitektur untuk jaringan Alphabet yang bisa dilihat gambar 5, dan  arsitektur  untuk  jaringan Numeric yang bisa dilihat pada Gambar 6. Kedua arsitektur
ini terdiri dari 3 layer yaitu layer input, layer tersembunyi, dan layer output.
Jumlah neuron input baik pada jaringan alphabet maupun numeric adalah n. Nilai n adalah  35  jika  panjang  ciri  yang  digunakan adalah  35.  Nilai  n  adalah  112  jika  panjang ciri  yang  digunakan  adalah  112.  Nilai  n adalah 252 jika panjang ciri yang digunakan adalah 252.
Jumlah neuron tersembunyi baik pada jaringan alphabet maupun numeric adalah p. Nilai  p  adalah  10,  20,  atau  30  jika  jumlah neuron input yang digunakan adalah 35. Nilai p adalah 20, 40, atau 60 jika jumlah neuron input  yang  digunakan  adalah  112.  Nilai  p adalah  40,  80,  atau  120  jika  jumlah  neuron input yang digunakan adalah 252.
Jumlah  neuron  output  pada  jaringan alphabet adalah 26. Dua puluh enam neuron output  tersebut  mewakili  huruf  A  sampai huruf Z. Ketika karakter yang dikenali adalah huruf A, maka neuron pertama bernilai satu dan  lainnya  bernilai  nol.  Ketika  karakter yang  dikenali  adalah  huruf  B,  maka  neuron kedua bernilai satu dan lainnya bernilai nol. Begitu  seterusnya  sampai  ketika  karakter yang  dikenali  adalah  huruf  Z,  maka  neuron ke-26 bernilai satu dan lainnya bernilai nol. Jumlah  neuron  output  pada  jaringan
numeric adalah  10.  Sepuluh  neuron  output tersebut  mewakili  angka  0  sampai  angka  9. Ketika  karakter  yang  dikenali  adalah  angka 0,  maka  neuron  pertama  bernilai  satu  dan lainnya  bernilai  nol.  Ketika  karakter  yang dikenali adalah angka 1, maka neuron kedua bernilai satu dan lainnya bernilai nol. Begitu seterusnya  sampai  ketika  karakter  yang dikenali adalah angka 9, maka neuron ke-10 bernilai satu dan lainnya bernilai nol.

## 3.4. Pelatihan
Pelatihan backpropagation pada penelitian ini menggunakan training dengan metode gradient  descent. Parameter  epoch
maksimum  adalah  3000.  Parameter  untuk error  maksimum  adalah  0.0001.  Parameter untuk  learning  rate adalah  0.1,  0.2,  0.3, …, 0.9.  Jumlah  neuron  pada  layer  input  adalah 35, 112, dan 252. Jumlah neuron pada layer tersembunyi  untuk  neuron  layer  input  35 adalah  10,  20,  dan  30,  untuk  neuron  layer input 112 adalah 20, 40, dan 60, serta untuk neuron  layer  input  252  adalah  40,  80,  dan 120.
Total  kombinasi  pada  penelitian  ini adalah  81  sehingga  pelatihan  dilakukan sebanyak  2x81,  yaitu  untuk  pelatihan  pada jaringan alphabet dan jaringan numeric . Dari 2  x  81  pelatihan  tersebut  akan  dipilih  MSE terkecil  dari  setiap  kombinasi  learning  rate. Hingga  nantinya  tersisa  2  x  9  bobot  hasil pelatihan.

## 3.5. Pengujian
Bobot  akhir  sejumlah  2  x  9yang dihasilkan  pada  proses  pelatihan  digunakan pada proses pengujian. Keluaran dari proses pengujian  adalah  nilai  MSE  dan  waktu komputasi  dari  setiap  bobot  tersebut,  yang mana bisa dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Perbandingan MSE dan Waktu Pengujian
No Node Input Node Hidden Jaringan Alphabet  Jaringan Numeric MSE  Waktu(s)  MSE  Waktu(s) 1 35 10 0.018519  0.017745  0.010667 0.014826 2 20 0.012821  0.02187  0.010667 0.018817 3 30 0.012821  0.025002  0.010667 0.023384 4 112 20 0.007123  0.024729  0.00000  0.023436 5 40 0.008547  0.036122  0.00000  0.037205 6 60 0.005698  0.047883  0.00000  0.05333 7 252 40 0.001425  0.049542  0.00000  0.05574 8 80 0.001425  0.088173  0.00000  0.107181 9 120 0.001425  0.130008  0.00000  0.165719

## Gambar 7. Perbandingan MSE Pengujian

## Gambar 8. Perbandingan Waktu Pengujian
Berdasarkan grafik pada Gambar 7 dan Gambar 8, arsitektur pada jaringan alphabet memiliki  MSE  dengan  nilai  yang  rendah pada  nomor  arsitektur  ke-7,  8,  dan  9, sedangkan  waktu  terkecil  dari  ketiga arsitektur  tersebut  adalah  pada  nomor arsitektur ke-7. Maka dari itu model terbaik untuk  dipilih  bobotnya  adalah  nomor arsitektur  ke-7,  yaitu  jaringan  dengan  node input 252, node tersembunyi 40, dan learning rate  0.9.  Nilai  MSE  pada  jaringan  tersebut adalah  0.001425  dan  waktunya  adalah 0.049542 detik.
Berdasarkan grafik pada Gambar 7 dan Gambar 8, arsitektur pada jaringan numeric memiliki  MSE  dengan  nilai  yang  rendah pada nomor arsitektur ke-4, 5, 6, 7, 8, dan 9, sedangkan  waktu  terkecil  dari  keenam arsitektur  tersebut  adalah  pada  nomor arsitektur ke-4. Maka dari itu model terbaik untuk  dipilih  bobotnya  adalah  nomor arsitektur  ke-4,  yaitu  jaringan  dengan  node input 112, node tersembunyi 20, dan learning rate  0.8.  Nilai  MSE  pada  jaringan  tersebut adalah  0.000000  dan  waktunya  adalah 0.023436 detik.

## 3.5. Verifikasi
Verifikasi  pengenalan  pelat  dilakukan dua kali yaitu pada data yang digunakan pada pembentukan model jaringan dan data yang tidak  digunakan  pada  pembentukan  model jaringan  (data verifikasi).
Hasil  verifikasi  pada  data  yang digunakan  pada  pembentukan  model jaringan, dari 62 data citra pelat, terdapat 61 citra  pelat  yang  terkenali  100%  dengan benar.  Rata-rata  persentase  keberhasilan pada  verifikasi  ini  adalah  99.80%.  Hasil verifikasinya bias dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Verifikasi pada Data Pembentuk Model
No Observasi Visual Hasil Pengenalan Persentase Keberhasilan 1 AA4813HN AA4813HN 100% 2 AB2966HI AB2966HI 100% 3 AD2710XC AD2710XC 100% 4 AD2901XO AD2901XO 100% … … … … 15 D3614BGX D3614BG T 87.5% 16 G2964TJ G2964TJ 100% 17 G4639BL G4639BL 100% 18 H2378TY H2378TY 100% … … … … 59 KT5521DY KT5521DY 100% 60 R2195SL R2195SL 100% 61 R4776G R4776G 100% 62 S3620CL S3620CL 100%
Hasil  verifikasi  pada  data  verifikasi, dari 38 data citra pelat, terdapat 28 citra pelat yang terkenali 100% dengan benar. Rata-rata persentase  keberhasilan  pada  verifikasi  ini adalah  96.10%.  Hasil  verifikasinya  bias dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Verifikasi pada Data Verifikasi
No Observasi Visual Hasil Pengenalan Persentase Keberhasilan 1 B6424UMO B6424U N O 87.5% 2 B677PMV O 6477PM K 75% 3 B6884UNH B6884UNH 100% 4 H2158AUG H2158AU C 87.5% 5 H2264AFG H2264AFG 100% … … … … 14 AD4971RO AD4971R D 87.5% 15 AD6393ZB AD6393ZB 100% 16 H2981DH H2981DH 100% 17 H3460AZ W 3460AZ 85.7% … … … … 35 F6049HZ F6049HZ 100% 36 R6538VM R6538VM 100% 37 AD3138XA AD3138XA 100% 38 H2199TU H2199TU 100%

## 4 K ESIMPULAN
Sistem  pengenalan  nomor  pelat kendaraan  ini  menunjukan  bahwa  model jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation terbaik  pada  pengenalan  karakter alphabet adalah  arsitektur  jaringan  dengan  jumlah node input 252, node tersembunyi 40, node output 26, dan learning rate 0.9, dimana MSE pengujiannya  sebesar  0.001425  dan  waktu pengujiannya sebesar 0.049542 detik.
Sedangkan  model  jaringan  syaraf tiruan backpropagation terbaik pada pengenalan karakter numeric adalah arsitektur jaringan dengan jumlah node input 112,  node  tersembunyi  20,  node  output  10, dan  learning  rate  0.8,  dimana  MSE pengujiannya  sebesar  0.000000  dan  waktu pengujiannya sebesar 0.023436 detik.
Proses  verifikasi  berdasarkan  model terbaik  yang  dihasilkan  pada  sistem pengenalan nomor pelat kendaraan, menunjukkan  bahwa  sistem  ini  memiliki persentase keberhasilan sebesar 99.80% pada data  yang  digunakan  sebagai  pembentuk model  dan  sebesar  96.10%  pada  data verifikasi. Kesalahan  pengenalan  nomor  pelat pada  sistem  ini  mayoritas  terjadi  pada karakter  alphabet  dikarenakan  beberapa karakter alphabet memiliki pola yang mirip, sedangkan  karakter  numeric  seluruhnya
memiliki  pola  yang  berbeda.  Selain  itu, kesalahan  pada  karakter  alphabet  juga disebabkan  preprocessing  yang  kurang, seperti karena pemotongan yang kurang pas, angle karakter yang tidak pas, dan noise pada karakter,  sehingga  suatu  karakter  malah menyerupai karakter lain.
Penelitian selanjutnya bisa difokuskan pada  proses  prapengolahan  citra  karena proses  tersebut  juga  berpengaruh  pada akurasi dan waktu komputasi. Pengekstrakan ciri  saat  pengenalan  nomor  pelat  kendaraan juga  bisa  dikembangkan  lagi  karena  juga berpengaruh pada hasil pengenalan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Huang, Y.-P., Chang, T.-W., Chen, Y.-R. &  Sandnes,  F.  E.,  2008.  A  BACK PROPAGATION  BASED  REAL-TIME LICENSE. International  Journal  of Pattern Recognition, 22(2), pp. 233-251.
[2] Akoum,  A.,  Daya,  B.  &  Chauvet,  P., 2009.  TWO  NEURAL  NETWORKS FOR  LICENSE  NUMBER.  Journal  of Theoretical  and  Applied  Information Technology, pp. 25-32.
[3] Pamungkas,  T.  T.,  Isnanto,  R.  R.  & Zahra,  A.  A.,  2014.  Pengenalan  Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode  Template  Matching  dan  Jarak Canberra. Transient, III(2), p. 167.
[4] Maarif, H. A.-Q. & Sardy, S., 2006. Plate Numer  Recognition  by  Using  Artificial Neural Network. s.l., Prosiding Semiloka Teknologi Simulasi dan Komputasi serta Aplikasi.
[5] Asthana,  S.,  Sharma,  N.  &  Singh,  R., 2011.  Vehicle  number  plate  recognition using  multiple. International  Journal  of Computer  Technology  and  Electronics Engineering (IJCTEE), I(1), pp. 35-38.
[6] Wuryandari, M. D. & Afrianto, I., 2012. Perbandingan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation  dan  Learning Vector  Quantization  pada  Pengenalan Wajah. Jurnal Komputer dan Informatika (KOMPUTA), I(1), pp. 45-51.
[7] Munir,  R.,  2004. Pengolahan  Citra Digital  dengan  Pendekatan  Algoritmik.
Bandung: Penerbit Informatika. [8] Suhandi,  K.  F.,  2009. Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi  Jumlah  Pengangguran  di Provinsi  Kalimantan  Timur  Dengan
Menggunakan  Algoritma  Pembelajaran Backpropagation. [Online] Available at: http://  informatikamulawarman.  files. wordpress.  com/  2010/  02/08-jurnal- ilkom-unmul-v-5-1-0.pdf [Accessed 19 March 2015].
[9] Fausett,  L.,  1994. Fundamentals  of Neural Network, Architecture, Algorithms  and  Applications. New Jersey: Prentice Hall.