Journal of Mechanical Engineering and Mechatronics                                                          Submitted : 2016-07-25 ISSN: 2527-6212, Vol. 1 No. 2, pp. 93-105                                                                              Accepted : 2016-08-15 © 2016 Pres Univ Press Publication, Indonesia
Pengenalan Karakter Plat Kendaraan Bermotor berbasis Citra dengan menggunakan Metode Canny dan Algoritma Backpropagation
Andy Haryoko 1,2,a* , Sholeh Hadi Pramono 1,b
1 Program Studi Magister Teknik, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia
2 Jurusan Teknik Informatika, Universitas PGRI Ronggolawe, Tuban, Indonesia
a andyharyoko@gmail.com, b sholehpramono@gmail.com
Abstract. Transportation is important needs in daily life. However, there are so many problems in transportation  system  in  our  country.  The  one  is  public  transportation.  To  overcome  it,  the government  implement  KIR.    But  this  KIR  has  several  weakness.  One  of  them  is  manual  data.  As cosequnces, human error in listing can came out as the process goes on. Pattern recognition  can be  used  to  implement  automatic  number  plate  identification  in  this  system.  One  of  the  method  is canny  filter. Canny  filter  is  uses  to  obtain  a  good  image  in  the  character  image  acquisition. Characters  based  with  12X7  pixels  are  be  converted  into  binary  as  input  for  Multi  Layer Perceptron with 3 layers node number of each node 84, 50, 36. Artificial neural network is trained with  back  propagation  algorithm  with  a  learning  rate  parameter  0.3  and  momentum  0.9.  The training process will be terminated when the iteration reaches a maximum value of 10,000 or MSE (Mean Square Error) 0.0001. Recognition rate for numeral character is 100%, however recognition rate  for  letter  character  is  little  bit  worser,  86,87%.  So  overall  performance  is  94,29%  for  the whole characters.
Keywords. Canny  Filter,  Digital  Image  Processing,  Licences  Plate  Identifcation,  Multi  Layer Perceptron, Neural Network
Abstrak. Transportasi  merupakan  kebutuhan  yang  sangat  penting  dalam  kehidupan  sehari-hari. Namun, Kenyataannya banyak permasalahan  yang ditimbulkan dari  transportasi itu sendiri. Salah satu  permasalahan  yang  timbul  adalah  pada  angkutan  umum.  Salah  satu  upaya  yang  dilakukan pemerintah  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  adalah  dengan  pengadaan  Uji  Kir.  Hanya  saja Uji Kir itu sendiri memiliki beberapa kelemahan. Salah satu kelemahannya adalah sistem pendataan yang  masih  manual.  Sehingga,  Kesalahan  manusia  dalam  pencatatan  kendaraan  dan  waktu  yang dibutuhkan  dalam  proses  tersebut  merupakan  kendala  yang  bisa  saja  terjadi  selama  proses tersebut. Salah satu metode yang dapat diterapkan untuk mengatasi masalah di atas adalah metode pengenalan  Tanda  Nomor  Kendaraan  Bermotor  (TNKB)  yang  melekat  pada  kendaraan  bermotor tersebut  Pengenalan  pola  dapat  digunakan  sebagai  identifikasi  pengenalan  plat  nomor  kendaraan pada  sistem  yang  diajukan  pada  penelitian  ini.  Filter  canny  digunakan  untuk  mendapatkan  citra yang  baik  dalam  pengambilan  citra  karakter.  Karakter  disampling  dengan  ukuran  12X7  untuk dikonversi kedalam bentuk biner sebagai input neuron dalam jaringan syaraf tiruan arsitektur Multi Layer  Perceptron yang  digunakan  menggunakan  3  Layer  dengan  jumlah  masing  masing  node  84, 50, 36. Jaringan syaraf tiruan dilatih dengan algoritma backpropagation dengan parameter learning rate 0.3 dan momentum 0.9. Proses training akan dihentikan apabila iterasi mencapai nilai maksimal 10.000 atau MSE ( Mean Square Error ) 0.0001. Dari hasil pengujian yan dilakukan sistem mampu mengenali  karakter  angka  100%  sedangkan  huruf  86,87%  jadi  kehandalan  sistem  mengenali karakter secara keseluruhan adalah 94,29%.
Kata  kunci. Fiter Canny ,  Jaringan  Syaraf  Tiruan, Multi  layer  perceptron (MLP),  Pengenalan karakter  Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB), Pengolahan Citra Digital

## Latar Belakang
Transportasi  merupakan  kebutuhan  yang  sangat  penting  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Hal  ini dikarenakan  hampir  semua  kegiatan  manusia  tidak  lepas  dari  proses  transportasi  (Manuel  D.

## Journal of Mechanical Engineering and Mechatronics 2016
Rossetti et al, 2012). Transportasi adalah suatu proses pemindahan manusia atau barang dari suatu tempat  ke  tempat  lain  dengan  menggunakan  suatu  alat  bantu  kendaraan  darat,  kendaraan  laut, maupun  kendaraan  udara,  baik  umum  maupun  pribadi  dengan  menggunakan  mesin  atau  tidak menggunakan  mesin  (Ying  Wen  et  al,  2012).  Dalam  rangka  optimasi  manfaat  transportasi  bagi kepentingan  manusia,  banyak  pihak  yang  terlibat  dalam  operasi  transportasi.  Bukan  pihak pemerintah  saja  yang  terlibat,  akan  tetapi  pihak  swasta  juga.  Transportasi  memegang  peranan penting  dalam  dinamika  masyarakat  bahkan  dinamika  negara  dan  bangsa,  baik  dalam  kehidupan sehari-hari, kehidupan budaya, kehidupan politik, terutama dalam kehidupan sosial ekonomi (David J. Roberts et al, 2012).
Perkembangan  suatu  masyarakat  atau  daerah  tergantung  pada  perkembangan  transportasi  atau sebaliknya, perkembangan transportasi suatu negara dan masyarakat tergantung pada perkembangan aktivitas atau kegiatan perdagangan dan bisnis dari suatu negara atau masyarakat tersebut.
Berdasarkan  pentingnya  transportasi  untuk  kehidupan  masyarakat  serta  peranan  berbagai  pihak bukan  berarti  masalah  tersebut  sudah  dapat  diatasi  dengan  baik.  Kenyataannya  banyak permasalahan  yang ditimbulkan dari transportasi  itu sendiri.  Salah satu  permasalahan  yang timbul adalah adanya angkutan umum yang memprihatinkan padahal angkutan umum memegang peranan yang  cukup  penting  dalam  kehidupan  masyarakat.  Permasalahan  angkutan  umum  yang memprihatinkan  ini  misalnya  kondisi  mesin  yang  sudah  tua  sehingga  sering  mogok,  badan  dan kursi angkutan umum yang sudah reyot, atau atap kendaraan umum yang bocor.
Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  pemerintah  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  adalah dengan  pengadaan  kir  atau  keur  dalam  bahasa  Belanda  yang  dilaksanakan  oleh  Balai  Pengujian Kendaraan  Bermotor  atau  uji  KIR.  Uji  KIR  adalah  serangkaian  kegiatan  menguji  dan/atau memeriksa  bagian-bagian,kendaraan  bermotor,  kereta  gandengan,  kereta  tempelan,  dan  kendaraan khusus dalam rangka pemenuhan terhadap persyaratan teknis dan laik jalan.
Hanya  saja  uji  itupun  memiliki  beberapa  kelemahan.  Salah  satu  kelemahan  dari  uji  KIR kelayakan  kendaraan  bermotor  di  Indonesia  yang  harus  dihadapi  oleh  pemerintah  saat  ini  adalah dengan  masih  diterapkannya  system  manual  dalam  proses  pendataan.  Kesalahan  manusia  dalam pencatatan kendaraan dan waktu  yang dibutuhkan dalam proses tersebut  merupakan kendala  yang bisa saja terjadi selama proses tersebut.
Salah  satu  metode  yang  dapat  diterapkan  untuk  mengatasi  masalah  di  atas  adalah  metode pengenalan  Tanda  Nomor  Kendaraan  Bermotor  (TNKB)  yang  melekat  pada  kendaraan  bermotor tersebut. Metode yang dapat dipergunakan untuk mengenali kendaraan bermotor antara lain object detection,  image  processing, atau pattern  recognition. Metode  pengenalan  plat  ini  dikenal  dengan istilah  Automatic  Plate  License  Plate  Recognition  (ALPR)  atau  dikenal  juga  dengan  sebutan automatic  vehicle  identification,  car  plate  recognation,  automatic  number  plate  recognation, dan optical caracter recognition (OCR). (Shan Duet al, 2013)
Walaupun  metode  pengidentifikasian  plat  itu  sendiri  memiliki  beberapa  kendala  yang  harus mendapat perhatian namun dengan adanya sistem data dan administrasi nomor kendaraan yang baik maka  secara  tidak  langsung  akan  berpengaruh  pada  kenyamanan  dan  keamanan  berkendaraan, mengurangi  tingkat  kecelakaan,  dan  menekan  angka  kejahatan  atau  kriminalitas  pada  kendaraan bermotor.

## Tinjauan Pustaka
Deteksi Tepi Dengan Canny
Canny  Edge  Detector menggunakan  fungsi  Gaussian  dalam  operasinya(Thomas  B  Moeslund, 2009).  Tahapan yang dilakukan dalam Canny Edge Detector adalah sebagai berikut:
1.  Membuat mask Gaussian.
2.  Konvolusi gambar dengan mask Gaussian.
3.  Hitung gradien setiap pixel pada gambar.
4.  Aplikasikan Non-Maximum Surpression (NMS).
Fungsi Gaussian yang digunakan pada Canny Edge Detector mengalami penurunan lebih lanjut. Pada penggunaannya, mask Gaussian berfungsi sebagai operator untuk menghaluskan gambar.
(    ) (     )
(1)
Setelah  konvolusi  antara  mask  Gaussian  dengan  gambar,  maka  akan  diperoleh  gambar  yang lebih  halus.  Gambar  yang  masing-masing  pixel  nya  memiliki  nilai  intensitas  kemudian  dicari gradiennya.  Gradien  ini  merupakan  perubahan  intensitas  yang  terjadi  terhadap  sumbu  x  maupun sumbu y. Magnitude dari gradien tersebut dapat menunjukkan letak dari tepi pada gambar.
Seringkali tepi yang dihasilkan memiliki ketebalan lebih dari satu pixel dengan magnitude yang bervariasi.  Dengan  menggunakan  NMS,  pixel  dengan  magnitude  tidak  paling  besar  disepanjang arah  gradiennya  akan  diubah  menjadi  0,  menyisakan  satu  pixel  saja  di  sepanjang  arah  gradien tersebut.  Hasilnya,  tepian  yang  memiliki  ketebalan  lebih  dari  satu  pixel  akan  menjadi  satu  pixel tebalnya.

## Algoritma Backpropagation
Langkah algoritma Backpropagation dapat dilihat pada pseudocode berikut ini (Kusuma Dewi S, 2003)
Input : ProblemSize, InputPattren, Learningrate,IterationMax Output : Network Network <- ConstuctNetworkLayer NetworkWeigth <- InitializeWeight (Network, ProblemSize) For i=1 ti IterationMax Pattren[i] <- SelectInputPattren(InputPattren) Output[i] <- Forwardpropagate(Patrren[i], Network)
BackworkPropagateError(Pattren[i],Output[i],Network)
UpdateWeight(Pattren[i],OutPut[i],Network,LerningRate)
End Return(Network)
1. Inisialisasi bobot dengan nilai random yang cukup kecil
2. Melakukan Looping  :
a. Tiap-iap unit input (X i , i=1,2,3,...,n) menerima sinyal x i dan meneruskan sinyal tersebut ke semua unit pada lapisan yang ada di atasnya (lapisan tersembunyi).
b. Tiap-tiap unit pada suatu lapisan tersembunyi (Z j , j=1,2,3,...,p) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot :
    n i ij i j j v x b in z 1 1 _
(2)
gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output : z j = f(z_in j ) dan kirimkan sinyal tersebut ke semua unit di lapisan atasnya (unit-unit output ). Tiap-tiap unit output (Y k , k=1,2,3,...,m) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot.
    n i jk i k k w z b in y 1 2 _
(3)
c. gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output : y k = f(y_in k ) dan kirimkan sinyal tersebut ke semua unit di lapisan atasnya (unit-unit output ).
d. Tiap-tiap  unit output (Y k ,  k=1,2,3,...,m)  menerima  target  pola  yang  berhubungan  dengan pola input pembelajaran, hitung informasi errornya :
δ2 k = (t k - y k ) f '(y_in k ) (4)
 2 jk = δ k z j (5)
β2 k = δ k (6)
kemudian  hitung  koreksi  bobot  (yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  memperbaiki  nilai w jk ) : ∆w jk =  2 jk (7)
hitung juga koreksi bias (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai b2 k ) : ∆b2 k =  β2 k (8)
e. Tiap-tiap unit tersembunyi (Z j , j=1,2,3,...,p) menjumlahkan delta input (dari unit-unit yang berada pada lapisan di atasnya) :
   m k jk k j w in 1 2 _  
(9)
kalikan nilai ini dengan turunan dari fungsi aktivasinya untuk menghitung informasi error : δ1 j = δ_in j f '(z_in j ) (10)
 1 ij = δ1 j x j (11)
β1 j = δ1 j (12)
kemudian  hitung  koreksi  bobot  (yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  memperbaiki  nilai v ij ) : ∆v ij =  1 ij (13)
Hitung juga koreksi bias (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai b1 j ) : ∆b1 j =  β1 j (14)
Tiap-tiap unit output (Y k , k=1,2,3,...,m) memperbaiki bias dan bobotnya (j=0,1,2,...,p) : w jk (baru) = w jk (lama) + ∆w jk (15)
b2 k (baru) = b2 k (lama) + ∆b2 k (16)
f. Tiap-tiap unit tersembunyi (Z j , j=1,2,3,...,p) memperbaiki bias dan bobotnya (i=0,1,2,...,n) : v ij (baru) = v ij (lama) + ∆v ij (17)
b1 j (baru) = b1 j (lama) + ∆b1 j
(18)
g. Tes kondisi berhenti.

## Journal of Mechanical Engineering and Mechatronics 2016
Secara keseluruhan, sistem kerja pemrosesan citra dibagi menjadi beberapa tahapan  yang dapat kita lihat pada gambar 2. Pertama adalah membaca masukan citra yang fungsinya untuk membaca citra masukan RGB yang merupakan citra awal yang akan diproses, serta mengubah citra masukan tersebut  menjadi  citra  greyscale.  Langkah  selanjutnya  adalah  Pre-Processing  citra.  Dalam  langkah ini dilakukan perbaikan citra, sehingga lebih mudah dilakukan proses selanjutnya. Setelah proses ini selesai, maka langkah selanjutnya melakukan Segmentasi Karakter. Fungsi dari langkah  ini adalah untuk melakukan pemisahan antar objek untuk mendapatkan objek  yang diharapkan (karakter plat kendaraan).  Pada  bagian  Segmentasi  Karakter  ini  digunakan  metode  Connected  Component Analysis  untuk  meng-ekstrak  objek  yang  dianggap  sebagai  karakter  pada  plat  nomor.  Jika  telah didapatkan  karakter-karakter  hasil  Segmentasi,  maka  langkah  pengenalan  karakter  akan  diproses. Fungsi dari langkah ini adalah untuk melalukan proses pengenalan karakter plat nomor.
Gambar 2 Flowchart pre prosessing citra Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB)
Proses  yang  pertama  dilakukan  adalah  mengubah  citra  masukan  berupa  kendaraan  bermotor menjadi  citra  greyscale.  Selanjutnya  dilakukan  pemrosesan  proses  Binarisasi  yaitu  citra  greyscale diubah  menjadi  citra  biner.  Selanjutnya  dilakukan  noise  removal  dengan  metode  Canny. Pengambilan  citra  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  menggunakan  kamera  digital  sonny cyber-shot. Sehingga dapat dipastikan citra yang dihasilkan menimbulkan derau atau noise.  Metode Canny digunakan untuk menghilangkan noise (derau) atau bintik-bintik putih pada citra biner, agar lebih mudah dilakukan proses selanjutnya. Metode ini mempunyai operator khusus seperti metode- metode lain. Metode Canny memiliki langkah tertentu.

## Gambar 3 Proses Filter Canny
Untuk  menentukan  rasio  filtering  karakter  pada  citra,  proses  pertama  yang  dilakukan  adalah menentukan  letak  masing-masing  objek  pada  citra  sampel,  kemudian  menghitung  luas,  lebar  dan tinggi  masing-masing  objek.  Setelah  data  letak,  luas,  lebar  dan  tinggi  masing-masing  objek diketahui  maka  dilakukan  training  pada  masing-masing  citra.  Yaitu  dicari  objek  mana  yang merupakan  karakter,  kemudian  nilai  dari  masing-masing  karakter  pada  citra  sampel  ditetapkan sebagai rasio filtering.
Nilai rasio yang didapatkan adalah :
0.0020   ≤  rasio lebar    < 0.090
0.025     ≤  rasio tinggi   < 0.085
0.00008 ≤  rasio luas      < 0.0035
100        <  rasio posisi atas objek      < 400
dimana,
(19)
(20)
(21)
Gambar 4 Flowchart preprocessing dan segmentasi untuk mendapatkan karakter
Untuk objek dengan nilai yang terletak pada rentang komponen-komponen luas, lebar, tinggi dan letak tersebut diatas, maka objek dianggap sebagai karakter, sedangkan sebaliknya dianggap bukan karakter. Selanjutnya, dilakukan proses filtering jarak antar objek agar hasil yang didapatkan lebih maksimal.  Pada  proses  ini,  jarak  tiap-tiap  objek  hasil  filtering  sebelumnya  dihitung,  kemudian dibandingkan.  Maka  objek  yang  memiliki  jumlah  jarak  terbanyak  dengan  objek  lain  dianggap bukan karakter. Sedangkan sisanya merupakan karakter yang dicari.

## Gambar 5 Sampel Data Training hasil proses segmentasi dan ekstraksi ciri
Secara global, sistem kerja pengenalan karakter kendaraan bermotor ini dilakukan dengan proses pembelajaran menggunakan sampel data dengan skenario dataset yang dapat dilihat pada gambar 6. Proses  pengenalan  karakter  menggunakan  Sistem  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  algoritma Backpropagation arsitektur Multi Layer Perceptron yang digunakan menggunakan 3 Layer dengan jumlah  masing  masing  node  84,  50,  36.  Input  layer  84  disesuaikan  dengan  jumlah  fitur  yang digunakan  yaitu  12X7  piksel,  hidden  layer  menggunakan  50  sedangkan  output  layer  yang digunakan  adalah  36  node  sesuai  dengan  banyaknya  class  yang  digunakan  yaitu  huruf  kapital  A sampai  dengan  Z  serta  angka  dari  0  sampai  dengan  9.  Jaringan  syaraf  tiruan  dilatih  dengan algoritma backpropagation dengan parameter learning rate 0.3 dan momentum 0.9. Proses training akan  dihentikan  apabila  iterasi  mencapai  nilai  maksimal  10.000  atau  MSE  (Mean  Square  Error) 0.0001.
Gambar 6  Proses Learning Jaringan syaraf Tiruan
Proses pelatihan yang dilakukan digambarkan pada flowchart gambar 6. Proses pelatihan diawali dengan  memasukan  karakter  sampel  berupa  plat  nomor  kendaraan.  Selanjutnya  dilakukan  proses preprocessing  dengan  mengkonversi  citra  sampel  kedalam  bentuk  greyscale.  Kemudian  dilakukan proses  binerisasi  yaitu  citra  greyscale  diubah  menjadi  bentuk  biner.  Untuk  memperbaiki  kualitas citra biner maka dilakukan noise removal dengan menggunakan filter canny.
Selanjutnya  dilakukan  proses  segmentasi  dengan  melakukan  pemisahan  karakter  pada  plat nomor  kendaraan.  Ekstraksi  ciri  dilakukan  untuk  mencari  karakter  pada  plat  nomor  kendaraan dengan melakukan proses labeling pada citra biner yang dijadikan model data latih yang kemudian dilakukan proses pelatihan untuk mendapatkan bobot.
Setelah bobot latih didapat, sistem digunakan untuk mengenali karakter di luar dari sampel yang digunakan.  Adapun  tahap  pengenalan  karakter  plat  nomor  kendaraan  bermotor  dapat  dilihat  pada flowchart  gambar  7.  Tahapan  proses  yang  dilakukan  hampir  sama  dengan  proses  trainning.  Yang menjadi  pembeda  ada  pada  output.  Pada  proses  learning  hasilnya  adalah  bobot  sedangkan  pada proses ini hasilnya merupakan karakter dari plat nomor kendaraan yang telah dikenali.

## Gambar 7 Proses Pengujian Jaringan syaraf Tiruan

## Hasil penetian dan pembahasan
Pada uji coba ini digunakan sebanyak 20 data plat nomor kendaraan pengenalan  yang dilakukan dengan dua skenario dataset. Dataset1 sistem dilakukan training dengan 20 tanda nomor kendaraan bermotor  sedangkan  dataset2  menggunakan  60  data trainning. Pengambilan  data  pengujian dilakukan pada siang hari antara pukul 10.00 – 15.00 dengan kondisi cuaca cerah.
Gambar 8 Hasil pengujian sistem pengenalan karakter tanda nomor kendaraan bermotor
Pengujian  yang  dilakukan  adalah  dengan  mengamati  pengenalan  karakter  tanda  nomor kendaraan  dengan  menghitung  presentase  keberhasilan  dalam  mengenali.  Pengujian  dengan menggunakan skenario dataset1 dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1 Pengujian dengan data uji dengan menggunakan training dataset1
Plat Nomor Hasil Pengenalan Persentase Keberhasilan S 7234 RA S 7234 BA 85,71% S 8062 JA S 800G2 IA 71,43% S 8337 JB S 8337 IB 85,71% S 7178 UU S J1JB UU 57,14% S 8923 JB S 8928 18 57,14% D 8596 SR D 859G SR 71,43% S 8058 JB S 8OS8 1B 57,14% S 7110 RA S 7IIO RA 57,14% S 7103 UU S 7IO8 UU 57,14% S 8195 JB S 8I9S 18 42,86% S 7322 UJ S 7322 U1 85,71% N 9147 CG S 9I47 CG 85,71% S 8032 JB S 8032 IB 71,43% S 6274 UU S G74 UU 85,71% S 2434 RU S 2484 RU 85,71% S 8081 JA S 8O81 1A 71,43% S 8513 JA S 8S18 1A 42,86% S 6133 UU S G133 UU 85,71% S 2224 NB S 2224 NB 100,00% H 1381 MA S I88I MA 57,14%
Hasil  dataset  1  yang  menggunakan  20  data  sampel  dapat  dilihat  dalam  tabel  1.  Hanya  1  plat nomor  kendaraan  yang  berhasil  dikenali  oleh  sistem.  Untuk  meningkatkan  performa  maka ditambahkan data trainer yang diskenariokan pada dataset2. Setelah ditambahkan data sampel untuk training  ternyata diperoleh hasil peningkatan  yang cukup signifikan. Sistem  mampu mengenali 11 plat nomor kendaraan secara sempurna seperti yang terlihat dalam tabel 2.
Perhitungan  keberhasilan  pengenalan  karakter  adalah  dengan  membagi  jumlah  karakter  yang telah  berhasil  dekenali  sistem  dengan  benar  dengan  keseluruhan  karakter  pada  plat  nomor kendaraan. Dirumuskan sebagai berikut :
Sebagai contoh pada tabel 1 baris nomor 1, jumlah karakter keseluruhan pada plat nomor kendaraan adalah  sebanyak  7  buah  S  7243  RA  sedangkan  sistem  mengenali  dengan  S  7243  BA.  Ternyata hanya  ada  6  karakter  yang  berhasil  dikenali  oleh  sistem.  Perhitungan  persentase  keberhasilannya sebagai berikut :

## Tabel 2 Pengujian dengan data uji dengan menggunakan training dataset2
Plat Nomor Hasil Pengenalan Persentase Keberhasilan S 7234 RA S 7234 RA 100,00% S 8062 JA S 8062 JA 85,71% S 8337 JB S 8337 IB 85,71% S 7178 UU S 7178 UU 100,00% S 8923 JB S 8928 1B 100,00% D 8596 SR D 8596 SR 100% S 8058 JB S 8058 1B 100,00% S 7110 RA S 7110 RA 100,00% S 7103 UU S 7103 UU 100,00% S 8195 JB S 8195 1B 85,71% S 7322 UJ S 7322 U1 85,71% N 9147 CG N 9147 CG 100,00% S 8032 JB S 8032 IB 85,71% S 6274 UU S 6274 UU 100,00% S 2434 RU S 2434 RU 85,71% S 8081 JA S 8081 1A 85,71% S 8513 JA S 8518 1A 85,71% S 6133 UU S 6133 UU 85,71% S 2224 NB S 2224 NB 100,00% H 1381 MA H 1381 MA 100,00%
Dari Tabel 1 dan Tabel 2 dapat diperoleh jumlah kesalahan dalam pengenalan baik pada angka maupun  huruf.  Setiap  kesalahan  dalam  pengenalan  karakter  dijumlahkan  untuk  memperoleh persentase keberhasilan dalam pengenalan karakter. Hasil pengolahan data ditunjukan pada Tabel 3
Tabel 3 Pengolahan Hasil Uji Coba Pengenalan Plat Nomor Kendaraan
Data Training Benar benar % Pengenalan Huruf % Pengenalan Angka % Pengenalan Karakter % Pengenalan Plat Benar Dataset1 50 59 83,33% 73,75% 77,86% 5,00% Dataset2 52 80 86,67% 100,00% 94,29% 55,00%
Dengan  menambahkan  data  training  mampu  meningkatkan  performa  pengenalan  huruf  dari 83,33%  menjadi  86,67%  dan  pengenalan  angka  dari  73,86%  menjadi  100%.    Secara  keseluruhan sistem mampu mengenali karakter dengan tingkat keberhasilan 94,29%

## Gambar 8 Grafik Prosentase Keberhasilan Pengenalan Huruf dan Angka

## Gambar 9 Perbandingan Persentase pengenalan huruf dan angka dan keseluruhan karakter

## Kesimpulan
Implementasi  filter  canny  dan  ekstraksi  ciri  mampu  digunakan  untuk  mengenali  karakter  pada Tanda  Nomor  Kendaraan  Bermotor  (TNKB).  Dengan  menggunakan  algoritma  jaringan  syaraf tiruan dengan arsitektur  84 node sebagai  input, 50 node untuk  hidden layer serta 36 node sebagai output untuk mengenali huruf A sampai dengan Z dan angka mulai 0 sampai dengan 9 dengan data trainning sejumlah 60 plat kendaraan bermotor mampu mengenali karakter sampai dengan 94,29%.

## Daftar Pustaka
[1]. Baoming shan “License Plate Character Segmentation and Recognition Based on RBF Neural Network  ” 2010  Second  International  Workshop  on  Education  Technology  and  Computer Science, 2010 [2]. Choo Kar Soon, Kueh Chiung Lin, Chung Ying Jeng and Shahrel A. Suandi “Malaysian Car Number  Plate  Detection  and  Recognition  System” Australian  Journal  of  Basic  and  Applied Sciences , 6(3): 49-59, 2012 ISSN 1991-8178, 2012
45 50 55 60 dataset1 dataset2 Pengenalan Huruf S Huruf Benar Jumlah Huruf dataset1 dataset2 59 80 80 80 Pengenalan Angka S Angka Benar Jumlah Huruf
0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% % Pengenalan Huruf % Pengenalan Angka
% Pengenalan Karakter Dataset 1 Dataset 2
[3]. David  J.  Roberts  and  Meghann  Casanova.  2012  “Automated  License  Plate  Recognition Systems: Policy and Operational Guidance for Law Enforcement ” Federal funds provided by the U.S. Department of Justice and prepared the following final report 2012
[4]. Kusumadewi,  S.  . Artifical  Intellegence  (Teknik  dan  Aplikasinya) .  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2003
[5]. Lihong  Zheng.;  Xiangjian  He.;  Bijan  Samali  and  Laurence  T.  Yang.  2010.  Accuracy Enhancement for License Plate Recognition  10th IEEE International Conference on Computer and Information Technology (CIT 2010) .
[6]. Manuel  D.  Rossetti,  Jeff  Baker  “  Application  and  Evaluation  of  Automatic  License  Plate Reading System
[7]. P.Vijayalakshmi.  and  M.Sumathi.  2012    “Design  of  Algorithm  for  Vehicle  Identification  by Number Plate Recognition” IEEE- Fourth  International Conference on Advanced Computing, ICoAC 2012 MIT , Anna University, Chennai. December 13-15, 2012
[8]. Thomas  B  Moeslund.  . Canny  Edge  Detection  . Lecture  note  of  Department  of  Computer Science and Engineering Indian Institute of Technology Delhi, 2009