Sistem Identifikasi Posisi Pelat Nomor Kendaraan Secara Otomatis Menggunakan Hough Transform - Automatic License Plate Number Position Recognition System Using Hough Transform.

(1)

i _{Universitas Kristen Maranatha}

SISTEM IDENTIFIKASI

POSISI PELAT NOMOR KENDARAAN SECARA OTOMATIS

MENGGUNAKAN HOUGH TRANSFORM

Billy Buana Putra NRP : 1122055

Email : billy_buana@yahoo.com

ABSTRAK

Pengenalan pelat nomor kendaraan secara otomatis dapat digunakan dalam beberapa bidang antara lain bidang jasa keamanan karena cara ini merupakan solusi untuk dapat mengidentifikasi pelat nomor kendaraan secara cepat, akurat dan lebih efisien dibandingkan cara manual. Oleh karena itu dikembangkanlah metode tentang cara-cara APNR (Auto Plate Number Recognition).

Pada Tugas Akhir ini dibuat sistem pengenalan pelat nomor kendaraan secara otomatis menggunakan Hough Transform. Hough Transform digunakan untuk mencari posisi pelat nomor kendaraan dari citra kendaraan utuh berdasarkan persamaan garis dari bingkai pelat nomor kendaraan kemudian daerah pelat nomor tersebut di crop untuk masuk ke tahap pengenalan karakter pelat nomor. Tahap pengenalan karakter menggunakan metode Euclidean Distance, dalam proses ini setiap karakter dalam pelat nomor akan dicari kemiripannya dengan salah satu karakter yang ada di database kemudian akan ditampilkan hasil pengenalan karakter tersebut.

Hasil percobaan menunjukkan bahwa pelat nomor kendaraan yang memiliki garis bingkai dan di capture dengan pencahayaan yang cukup pada jarak 1 – 1.5 meter dari kamera dapat diidentifikasi dengan baik. Pengenalan karakter pelat nomor menggunakan Euclidean Distance memiliki tingkat keberhasilan sebesar 79.82 %.

Kata kunci: Pengenalan pelat nomor kendaraan secara otomatis, character

(2)

ii _{Universitas Kristen Maranatha}

AUTOMATIC

LICENSE PLATE NUMBER POSITION RECOGNITION

SYSTEM

USING HOUGH TRANSFORM

Billy Buana Putra NRP : 1122055

Email : billy_buana@yahoo.com

ABSTRACT

Auto Plate Number Recognition (APNR) was applied to some areas such as security service, as it is a solution for quick, accurate, and more efficient identification of vehicle license plate than manual. Therefore, APNR method was developed.

In this Final Task, an auto plate number recognition system was developed by using Hough Transform. The Hough Transform is designed to seek for a plate number position by the whole vehicle imaging based on the similar line of plate number frame and then the local vehicle plate number is cropped to enter the phase of plate number character recognition. The phase of recognition character use Euclidean Distance method; under this process, the similarity of each plate number character to one of characters in database should be retrieved and then the results of character recognition should be shown.

The results of the experiment showed that plate number with frame line and captured by exactly lighting at a distance of 1-1.5 meter from a camera might be identified properly. The plate number character recognition using Euclidean Distance have major rate of success at 79.82%.

(3)

v Universitas Kristen Maranatha

DAFTAR ISI

ABSTRAK ... i

ABSTRACT ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... v

DAFTAR GAMBAR ... vii

DAFTAR TABEL ... viii

DAFTAR LAMPIRAN ... ix

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang Masalah ... 1

1.2 Rumusan Masalah ... 2

1.3 Tujuan ... 2

1.4 Pembatasan Masalah ... 2

1.5 Sistematika Penulisan... 3

BAB II TEORI DASAR... 4

2.2 Citra[3] ... 4

2.2 Pengolahan Citra Digital[3] [4] ... 6

2.2.1 Citra Berwarna[3] ... 8

2.2.2 Citra Keabuan[11] ... 9

2.2.3 Konversi Citra Berwarna Menjadi Citra Keabuan[8]_{... 10}

2.2.4 Citra Biner[8] ... 11

2.2.5 Kualitas Citra [4] ... 12

2.2.6 Sharpening Image [3]_{... 13}

2.2.7 Histogram Equalization[3] ... 14

2.3 Connected Component Labeling[3] ... 16

2.4 Euclidean Distance[4] ... 17

2.5 Bounding Box[12] ... 19

(4)

vi Universitas Kristen Maranatha

BAB III PERANCANGAN SISTEM ... 21

3.1 Diagram Alir Utama ... 22

3.2 Preprocessing ... 24

3.3Cleaning Citra ... 25

3.4 Pencarian Pelat Nomor Kendaraan ... 27

3.5 Pemotongan Daerah Pelat Nomor Kendaraan... 30

3.6 Pemisahan Karakter Dalam Pelat Nomor Kendaraan ... 31

BAB IV DATA PENGAMATAN DAN ANALISA ... 33

4.1 Tampilan Program pada Graphic User Interface (GUI) ... 33

4.2 Cleaning Citra Kendaraan Utuh ... 34

4.3 Pencarian Area Pelat Nomor Kendaraan... 40

4.4 Cleaning Pelat Nomor Kendaraan ... 46

4.5 Karakter Acuan dalam Pengenalan Karakter Pelat Nomor ... 47

4.6 Hasil Pemisahan dan Pengenalan Karakter Pelat Nomor Kendaraan .. 48

BAB V SIMPULAN DAN SARAN ... 58

5.1 Simpulan ... 58

5.2 Saran ... 58

DAFTAR PUSTAKA ... 60 LAMPIRAN A ... A-1 LAMPIRAN B ... B-1

(5)

vii Universitas Kristen Maranatha

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Citra Digital Dalam Sumbu Koordinat... 5

Gambar 2.2 Bentuk Matriks Suatu Citra Digital ... 5

Gambar 2.3 Empat Contoh Alat yang Menghasilkan Citra Digital ... 7

Gambar 2.4 Ruang warna RGB ... 9

Gambar 2.5 Contoh Aplikasi Citra Biner Pada Barcode ... 11

Gambar 2.6 Citra Hitam Putih Menurut Pembagian Piksel ... 11

Gambar 2.7 Efek Resolusi Berdasar Jumlah Piksel Pada Citra Ketika Gambar Disajikan Dengan Ukuran yang Sama ... 12

Gambar 2.8 Image Sharpening Menggunakan Laplacian ... 14

Gambar 2.9 Contoh Histogram Citra Asli yang Belum Diratakan dan Histogram Citra Setelah Proses Equalization ... 16

Gambar 2.10 Macam-macam Neighbourhood ... 17

Gambar 2.11 Gambaran jarak Euclidean, City-block, dan Chebychef ... 18

Gambar 2.12 Hough Transform ... 20

Gambar 3.1 Diagram Blok Identifikasi Pelat Nomor Kendaraan ... 21

Gambar 3.2 Diagram Alir Utama Sistem Identifikasi Pelat Nomor Kendaraan ... 22

Gambar 3.3 Diagram Alir Subrutin Preprocessing... 24

Gambar 3.4 Diagram Alir Subrutin Cleaning Citra ... 25

Gambar 3.5 Diagram Alir Subrutin Pencarian Pelat Nomor Kendaraan ... 27

Gambar 3.6 Diagram Alir Subrutin Pemotongan Daerah Pelat Nomor Kendaraan ... 30

Gambar 3.7 Diagram Alir Subrutin Pemisahan Karakter Dalam Pelat Nomor Kendaraan ... 31

(6)

viii Universitas Kristen Maranatha

DAFTAR TABEL

Tabel 4.1 Bagian Citra yang Dihapus Berdasarkan Jumlah Piksel

Penyusun Connected Component ... 34 Tabel 4.2 Pelat Nomor Hasil Pencarian Menggunakan Hough Transform .... 40 Tabel 4.3 Karakter Acuan Untuk Pengenalan Pelat Nomor ... 47 Tabel 4.4 Hasil Pemisahan dan Pengenalan Kandidat Karakter dalam Pelat Nomor Kendaraan yang di Capture dengan Jarak 1 Meter ... 49 Tabel 4.5 Hasil Pemisahan dan Pengenalan Kandidat Karakter dalam Pelat Nomor Kendaraan yang di Capture dengan Jarak 1.5 Meter ... 53 Tabel 4.6 Karakter yang Salah Dikenali Dalam Proses Euclidean Distance .. 56

(7)

ix Universitas Kristen Maranatha

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran A Listing Program ... A-1 Lampiran B Jumlah Piksel Penyusun Karakter Dalam Pelat Nomor Kendaraan ... B-1

(8)

1 _{Universitas Kristen Maranatha}

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Pengenalan pelat nomor kendaraan secara otomatis dapat digunakan di beberapa tempat antara lain tempat parkir, pintu masuk pribadi dan publik, pengawasan perbatasan serta pencurian kendaraan bermotor. Alasan keamanan merupakan hal yang terpenting dalam pemanfaatan pengenalan pelat nomor otomatis ini.

Ada beberapa paper yang membahas mengenai sistem pengenalan pelat kendaraan secara otomatis, yaitu Automated Parking Lot Management for Bengali License Plates Using Hough Transform and Image Segmentation[1] dan Automatic License Plate Recognition System[2]. Pada paper [1] proses pencarian posisi pelat nomor digunakan untuk daerah Bengali yang memiliki huruf khusus. Proses pencarian kandidat pelat nomor tersebut menggunakan Hough Transform. Pada paper [2] proses pencarian kandidat pelat nomor menggunakan Bounding Box. Kelemahan proses Bounding Box adalah kendaraan harus di capture dengan jarak tertentu agar dapat diperoleh kandidat pelat nomor yang sesuai.

Adapun tugas akhir yang sudah dilakukan di Program Studi Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha, yaitu membahas mengenai identifikasi pelat nomor kendaraan dengan judul “Model Sistem Akses Tempat Parkir Berdasarkan Pelat Nomor Kendaraan.” Pada tugas akhir tersebut pelat nomor harus di capture dengan jarak tertentu dan selanjutnya digunakan segmentasi untuk memotong daerah pelat dan Euclidean Distance untuk proses pengenalan huruf.

Pada tugas akhir ini diimplementasikan sistem pengenalan posisi pelat nomor kendaraan menggunakan Hough Transform dengan menggabungkan kedua paper di atas [1] dan [2] dan mencoba mengembangkan tugas akhir sebelumnya dalam hal pencarian kandidat pelat kendaraan. Hough Transform akan mencari

(9)

Universitas Kristen Maranatha posisi pelat nomor kendaraan dan Eucledian Distance digunakan untuk mengenali huruf latin pada pelat nomor kendaraan.

1.2 Rumusan Masalah

Permasalahan yang akan dibahas dalam tugas akhir ini meliputi:

1. Bagaimana mencari posisi pelat nomor kendaraan secara otomatis ? 2. Bagaimana hasil identifikasi pelat nomor kendaraan ?

1.3 Tujuan

Tujuan yang ingin dicapai dari tugas akhir ini adalah :

1. Merealisasikan pencarian posisi pelat nomor kendaraan secara otomatis menggunakan Hough Transform.

2. Mengidentifikasi pelat nomor kendaraan.

1.4 Pembatasan Masalah

Pembatasan masalah yang dibahas pada tugas akhir ini antara lain :

1. Lokasi pengambilan citra mendapat pencahayaan yang cukup. 2. Citra yang diambil adalah tampak depan suatu kendaraan (mobil).

3. Citra di capture menggunakan kamera handphone dengan resolusi 3264 x 2448.

4. Kendaraan di capture pada jarak 1 – 1.5 meter dari kamera. 5. Program yang dipakai adalah MATLAB R2014a.

6. Dalam pengambilan citra diperlukan satu kendaraan dan pelat nomor. 7. Pelat nomor kendaraan memiliki garis pembatas pada sekeliling pelat. 8. Posisi pelat nomor tidak miring (skew).

(10)

Universitas Kristen Maranatha

1.5 Sistematika Penulisan

Laporan tugas akhir ini disusun dengan sistematika penulisan sebagai berikut:

1. BAB I PENDAHULUAN

Pada bab ini berisi latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan, batasan masalah, dan sistematika penulisan.

2. BAB II TEORI DASAR

Pada bab ini dijelaskan tentang landasan teori dari operasi pengolahan citra, Hough Transform, dan pemilihan citra.

3. BAB III PERANCANGAN SISTEM

Pada bab ini dijelaskan tentang perancangan sistem pengenalan pelat nomor kendaraan secara otomatis.

4. BAB IV DATA PENGAMATAN DAN ANALISA

Pada bab ini dijelaskan tentang pengujian sistem pengenalan pelat nomor kendaraan secara otomatis.

5. BAB V SIMPULAN DAN SARAN

(11)

58 _{Universitas Kristen Maranatha}

BAB V

SIMPULAN DAN SARAN

5.1 Simpulan

Simpulan yang dapat diperoleh dari Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut:

1. Identifikasi pelat nomor kendaraan secara otomatis menggunakan Hough Transform dapat direalisasikan dengan baik.

2. Persentase keberhasilan pencarian pelat nomor kendaraan menggunakan Hough Transform adalah 100%.

3. Hough Transform dapat mendeteksi persamaan garis lurus dengan baik, selain itu letak persamaan garis dan jumlah piksel yang menyusun persamaan garis tersebut dapat diketahui sehingga pemilihan kandidat pelat nomor suatu kendaraan dapat dilakukan berdasarkan garis bingkai pelat nomor.

4. Pengenalan karakter menggunakan Eucledian Distance memiliki persentase keberhasilan sebesar 79.82 %.

5. Jenis font pelat nomor yang berbeda dengan database citra karakter acuan dapat dikenali sebagai huruf yang berbeda saat pengenalan karakter menggunakan Euclidean Distance. Dalam percobaan ini huruf D dan angka 1 sering dikenali sebagai karakter yang berbeda.

5.2 Saran

Saran yang dapat diberikan untuk memperbaiki dan mengembangkan Tugas Akhir ini adalah :

1. Untuk meningkatkan akurasi pengenalan nomor pelat dapat dilakukan dengan menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan dan Fuzzy Logic.

(12)

Universitas Kristen Maranatha 2. Percobaan selanjutnya yang dapat dilakukan yaitu mencari lokasi pelat

nomor yang tidak memiliki garis pembatas di sekeliling pelat nomor dan berbagai rentang jarak capture antara kamera dan kendaraan.

3. Identifikasi pelat nomor kendaraan memerlukan waktu proses yang tinggi, rata-rata kecepatan pemrosesan dalam tugas akhir ini adalah (Kecepatan Total/18 Data) 38.4 detik. Untuk meningkatakan kecepatan proses pencarian dan pengenalan pelat nomor kendaraan perlu dicoba metode lain.

(13)

SISTEM PENGENALAN

POSISI PELAT NOMOR KENDARAAN OTOMATIS

MENGGUNAKAN HOUGH TRANSFORM

AUTOMATIC LICENSE PLATE NUMBER POSITION

IDENTIFICATION SYSTEM USING HOUGH TRANSFORM

LAPORAN TUGAS AKHIR

Diajukan untuk memenuhi persyaratan Sarjana Strata Satu (S1) Program Studi Teknik Elektro

Fakultas Teknik

Universitas Kristen Maranatha

Disusun Oleh: BILLY BUANA PUTRA

1122055

Pembimbing:

NOVIE THERESIA BR. PASARIBU,ST,.MT.

PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS KRISTEN MARANATHA

BANDUNG

(14)

iii

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penyusun haturkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, atas berkat dan karunia-Nya sehingga penyusun dapat menyelesaikan Tugas Akhir

yang berjudul “Sistem Identifikasi Posisi Pelat Nomor Kendaraan Secara

Otomatis Menggunakan Hough Transform” tepat pada waktunya.

Dalam kesempatan ini penyusun ingin mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan, semangat, dan dukungan serta doa dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini. Tanpa semua itu, penyusun yakin Tugas Akhir ini belum tentu dapat diselesaikan dengan baik. Dengan segala kerendahan hati, penyusun ingin mengucapkan rasa terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:

1) Ayah dan Ibu tercinta yang selalu setia memberikan yang terbaik tanpa mengenal lelah dan telah mendukung secara spirit maupun materi dalam segala hal.

2) Saudaraku tersayang (David Sulastro) yang selalu mendukung dalam doa dan segala hal.

3) Novie Theresia Br. Pasaribu, ST., MT., selaku pembimbing Tugas Akhir dan Ketua Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha yang telah menyumbangkan pengetahuan dan memberikan masukan,

4) Ir. Yohana Susanti, M.T., selaku Koordinator Tugas Akhir Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha,

5) Agus Prijono, S.T, M.T., Dr. Ratnadewi, S.T., M.T., dan Dr. Roy Pramono Adhie, S.T, M.T., selaku dosen penguji Tugas Akhir yang telah memberikan masukan dan saran kepada penyusun,

6) Seluruh Karyawan dan Civitas Akademik Universitas Kristen Maranatha yang telah membantu dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini,

7) Andreas D. Simanjuntak, Danny D. Nugraha, Gomgom Sianipar, Jefry K. Sudirman, Jimmy I.C Sinaga, M. Hadi Mustajab, Novalia M. Sihombing,

(15)

Rambo C. Barasa, Ryan Apriyanto, Viktor L. Silamba, serta teman-teman yang tidak dapat disebutkan satu persatu atas dukungan doa dan moril. 8) Seluruh pihak yang tidak dapat disebutkan satu-persatu, yang telah

membantu selama pembuatan Tugas Akhir ini.

Penyusun menyadari sepenuhnya bahwa Tugas Akhir ini masih jauh dari sempurna yang disebabkan karena keterbatasan yang penyusun miliki. Untuk itu saran dan kritik yang bersifat membangun dari pembaca sangat penulis harapkan demi perbaikan dimasa yang akan datang.

Dengan segala kerendahan hati, penyusun berharap semoga Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkan dan penyusun khususnya, serta bagi dunia pendidikan pada umumnya.

Bandung, 9 Desember 2016 Penyusun

(16)

60 Universitas Kristen Maranatha

DAFTAR PUSTAKA

1. Aguado, Alberto S,. dan Nixon, Mark S,. (2002). Feature Extraction and Image Processing.

2. Dalal, Samprem., dan D’Souza, Aaron. (2011). Automatic License Plate Recognition System. Department of Electronics & Communication Engineering, National Institute of Technology, Roulkea.

3. Gonzales, Rafael C., dan Woods, Richard E. (2002). Digital Image Processing. New Jersey. Prentice-Hall.Inc.

4. Kadir, Abdul., dan Susanto, Adhi,. (2012). Pengolahan Citra ( Teori dan Aplikasi). Yogyakarta.

5. Liu, Cheng-Lin., Suen, Ching Y., Cheriet, Mohamed., dan Kharma, Nawwaf,. (2007). Character Recognition System. John Wiley & Sons,Inc. 6. Mahmud, Abul Hasan., Dores, Bishal Peter., dan Nahid, U. I. Islam.,

(2014). Automatic Parking Lot Management for Bengali License Plates Using Hough Transform and Image Segmentation. Bangladesh. Department of Computer Science & Engineering, BRAC University. 7. Murmu, Rabindra Kumar., dan Jhaniya, Meena. (2009). Image

Segmentation Using Hough Transform. Department of Electronics & Communication Engineering, National Institute of Technology, Rourkela. 8. Noor, S.C. (2011). Mengubah Citra Berwarna Menjadi Grayscale Dan

Citra Biner. Jurnal Teknologi Informasi Dinamik.Vol.16 No.1.

9. Solomon, Chris., and Breckson, Toby. (2011). Fundamentals of Digital Image Processing. John Wiley & Sons,Inc.

10. Wijnhoven, Rob G. J., dan de With, Peter H. N. (2011). Identity Verification using Computer Vision for Automatic Garage Door Opening. IEEE Transaction on Consumer Electronics, Vol. 57, No. 2.

11. http://informatika.web.id/grayscale-2.html , diakses 20 Oktober 2016.

12. http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_bounding_box, diakses 20 Oktober

(1)

58 _{Universitas Kristen Maranatha}

BAB V

SIMPULAN DAN SARAN

5.1 Simpulan

Simpulan yang dapat diperoleh dari Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut:

1. Identifikasi pelat nomor kendaraan secara otomatis menggunakan Hough

Transform dapat direalisasikan dengan baik.

2. Persentase keberhasilan pencarian pelat nomor kendaraan menggunakan

Hough Transform adalah 100%.

3. Hough Transform dapat mendeteksi persamaan garis lurus dengan baik,

selain itu letak persamaan garis dan jumlah piksel yang menyusun persamaan garis tersebut dapat diketahui sehingga pemilihan kandidat pelat nomor suatu kendaraan dapat dilakukan berdasarkan garis bingkai pelat nomor.

4. Pengenalan karakter menggunakan Eucledian Distance memiliki persentase keberhasilan sebesar 79.82 %.

5.2 Saran

Saran yang dapat diberikan untuk memperbaiki dan mengembangkan Tugas Akhir ini adalah :

1. Untuk meningkatkan akurasi pengenalan nomor pelat dapat dilakukan dengan menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan dan Fuzzy Logic.

(2)

Universitas Kristen Maranatha

2. Percobaan selanjutnya yang dapat dilakukan yaitu mencari lokasi pelat nomor yang tidak memiliki garis pembatas di sekeliling pelat nomor dan berbagai rentang jarak capture antara kamera dan kendaraan.