TUGAS AKHIR PENGENALAN PLAT NOMOR SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI DCT DAN FUNGSI JARAK EUCLIDEAN
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
TUGAS AKHIR
PENGENALAN PLAT NOMOR SEPEDA MOTOR
MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI DCT DAN FUNGSI
JARAK EUCLIDEAN
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Teknik
Program Studi Teknik Elektro
Oleh :
VINCENSIUS ANGGA FITRIANTORO
NIM : 095114016
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
2014
i
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
FINAL PROJECT
MOTORCYCLE LICENSE PLATE RECOGNITION USING
DCT FEATURE EXTRACTION AND EUCLIDEAN DISTANCE
FUNCTION
Presented as Partial Fulfillment of the Requirements
To Obtain the Sarjana Teknik Degree
In Electrical Engineering Study Program
VINCENSIUS ANGGA FITRIANTORO
NIM : 095114016
DEPARTMENT OF ELECTRICAL ENGINEERING
FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
SANATA DHARMA UNIVERSITY
YOGYAKARTA
2014
ii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA
Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa tugas akhir ini tidak memuat karya
atau bagian karya orang lain, kecuali yang telah disebutkan dalam kutipan dan daftar pustaka
sebagaimana layaknya karya ilmiah.
Yogyakarta, 19 Februari 2014
Vincensius Angga Fitriantoro
v
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO HIDUP
MOTTO :
Selama diri mu ada, lakukanlah karya yang terbaik karena
karya itu selamanya
Karya tulis ini kupersembahkan untuk,…
Tuhan Yesus Kristus,,
Bapak dan Ibu tercinta ,,
Para sahabat, dan
Semua orang yang menyayangi ku,,
Terima kasih semuanya………………….
vi
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN
PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN
AKADEMIS
Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma :
Nama
: Vincensius Angga Fitriantoro
Nomor Mahasiswa
: 095114016
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada Perpustakaan Universitas
Sanata Dharma karya ilmiah saya yang berjudul :
PENGENALAN PLAT NOMOR SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN
EKSTRAKSI CIRI DCT DAN FUNGSI JARAK EUCLIDEAN
beserta perangkat yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian, saya memberikan kepada
Perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpan, mengalihkan dalam bentuk
media lain, mengelolanya dalam bentuk pangakalan data, mendistribusikan secara terbatas,
dan mempublikasikannya di Internet atau media lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu
meminta ijin dari saya maupun memberikan royalti kepada saya selama tetap mencantumkan
nama saya sebagai penulis.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.
Yogyakarta, 19 Februari 2014
(Vincensius Angga Fitriantoro)
vii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
INTISARI
Pengolahan citra merupakan suatu teknologi yang berkembang pada saat ini. Salah
satu penerapan dari pengolahan citra tersebut adalah pengenalan plat nomor kendaraan
sepeda motor.
Sistem pengenalan plat nomor yang dibuat adalah pengenalan plat nomor sepada
motor dengan menggunakan eksraksi ciri DCT dan fungsi jarak Euclidean. Prinsip kerja
dari sistem ini, input berupa citra plat nomor diubah ke grayscale, diproses menjadi citra
biner. Proses segmentasi digunakan untuk memotong tiap karakter yang terdapat pada plat
nomor. Karakter hasil segmentasi kemudian dipotong sesuai dengan bounding box dan dicentering serta mengubah ukuran karakter menjadi ukuran 64x64 piksel. Karakter yang
telah di-centering kemudian diektraksi menggunakan Discrete Cosine Transfrom (DCT).
Proses pencocokan data uji dengan database dilakukan dengan menggunakan fungsi jarak
Euclidean. Database berjumlah 36 karakter, terdiri dari angka 0-9 dan huruf A-Z.. Hasil
dari perhitungan jarak yang dilakukan, menunjukkan hasil pengenalan karakter yang
terdapat pada plat. Hasil pengenalan tersebut ditampilkan dalam bentuk teks.
Hasil dari penelitian ini adalah dengan menggunakan koefisien DCT 320 telah
menghasilkan tingkat pengenalan karakter hingga sebesar 98,75% dan pengenalan plat
secara benar hingga 90%.
Kata Kunci : Pengolahan Citra, Discrete Cosine Transfrom (DCT) , Euclidean, Segmentasi
viii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
ABSTRACT
Image processing is a technology that is developing at the moment. One application
of the image processing is motorcycle license plate recognition.
A license plate recognition system will be createn on this final project is
motorcycle license plate recognition using DCT feature extraction and Euclidean distance
fungtion. The principle of this system, the input in the from of the image of a license plate
converted into grayscale and processed into the image binary. The process segmentation
used to cut off every character that is added to a license plate. Character segmentation
result is then cut according to the bounding box and centering as well as change the size of
character into a size 64x54 pixel. The character has been centering then extracted using
Discrete Cosine Transform (DCT). The process of matching test data with the database
using the Euclidean distance function. The database amounted to 36 characters, consisting
of numbers 0-9 and letters A-Z. The result of the calculation of distance shows the result
recognition of characters in license plate. The result recognition are displayed in text form.
The result of the research is to use DCT coeffisient 320 has produced up to
character recognition rate of 98,75% and recognition plate correctly up to 90%.
Keyword: image processing, Discrete Cosine Transfrom (DCT) , Euclidean, Segmentation
ix
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus karena berkat rahmat
dan penyertaan-Nya penulis dapat menyelesaikan laporan akhir ini dengan baik. Laporan akhir
ini disusun untuk memenuhi syarat memperoleh gelar sarjana.
Pada proses penulisan laporan akhir ini, penulis menyadari bahwa ada banyak pihak
yang telah memberikan perhatian dan bantuannya sehingga dapat terlesaikan dengan baik.
Oleh karena itu, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada :
1. Tuhan Yesus Kristus, atas penyertaan-Nya.
2. Paulina Heruningsih Prima Rosa, S.Si., M.Sc., Dekan Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Sanata Dharma.
3. Petrus Setyo Prabowo, S.T., M.T., Ketua Program Studi Teknik Elektro Universitas
Sanata Dharma.
4. Dr. Linggo Sumarno, dosen pembimbing dengan penuh pengertian dan kesabaran
dalam memberi bimbingan, kritik, saran, serta motivasi kepada penulis untuk
menyelesaikan tugas akhir ini.
5. Dr. Iswanjono dan Ir. Th. Prima Ari Setiyani, M.T., dosen penguji yang telah
memberikan masukan, bimbingan, saran untuk merevisi tugas akhir ini.
6. Bapak dan ibu dosen yang telah mengajarkan banyak hal selama penulis menempuh
pendidikan di Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan
Teknologi
Universitas Sanata Dharma.
7. Staff sekretariat Teknik Elektro, atas bantuanny dalam membantu dan melayani
mahasiswa.
8. Kedua orang tuaku serta saudariku, atas doa dan dukungannya kepada penulis.
9. Para sahabat angkatan 2009 Teknik Elektro, teman-teman UKM Taekwondo atas doa
dan dukungannya agar penulis tetap semangat dalam menyelesaikan tugas akhir ini.
10. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu atas dukungan dan bantuan yang
telah diberikan dalam penyelesaian tugas akhir ini.
x
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
Penulis menyadari bahwa penyusunan laporan tugas akhir ini masih mengalami kesulitan
dan kekurangan. Oleh karena itu, penulis mengharapkan masukan, kritik dan saran yang
membangun agar laporan tugas akhir ini menjadi lebih baik dan dapat bermanfaat
sebagaimana mestinya.
Penulis
Vincensius Angga Fitriantoro
xi
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ....................................................................................................
i
HALAMAN PERSETUJUAN ......................................................................................
iii
HALAMAN PENGESAHAN .......................................................................................
iv
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ........................................................................
v
HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO HIDUP ...............................................
vi
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA
ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ........................................................
vii
INTISARI .....................................................................................................................
viii
ABSTRACT .................................................................................................................
ix
KATA PENGANTAR ..................................................................................................
x
DAFTAR ISI ................................................................................................................
xii
DAFTAR GAMBAR ....................................................................................................
xv
DAFTAR TABEL.........................................................................................................
xvii
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang ...............................................................................................
1
1.2 Tujuan............................................................................................................
2
1.3 Batasan Masalah ............................................................................................
2
1.4 Metodelogi Penelitian ....................................................................................
2
BAB II DASAR TEORI
2.1 Plat Nomor .....................................................................................................
4
2.2 Pengolahan Citra ............................................................................................
5
2.2.1 Definisi Citra ........................................................................................
5
2.2.2 Citra Grayscale ....................................................................................
6
2.2.3 Thershold Metode Otsu ........................................................................
6
2.3 Discrete Cosine Transform (DCT) .................................................................
8
2.3.1 Two Dimensional Discrete Cosine Transform .......................................
8
xii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
2.3.2 Zigzag Scan ..........................................................................................
9
2.4 Fungsi Jarak Euclidean ..................................................................................
10
2.5 Transformasi Geometris Spasial .....................................................................
11
2.6 Filter .............................................................................................................
12
2.6.1 Filter Gaussian .....................................................................................
12
2.6.2 Filter Median ........................................................................................
13
2.7 Matlab............................................................................................................
13
BAB III PERANCANGAN PENELITIAN
3.1 Perancangan Sistem .......................................................................................
15
3.2 Proses Kerja Sistem .......................................................................................
16
3.2.1 Input Data ............................................................................................
16
3.2.2 Grayscale, Cropping dan Binerisasi .....................................................
16
3.2.3 Border Clearing dan Median Filtering .................................................
18
3.2.4 Segmentasi ...........................................................................................
19
3.2.5 Potong Citra Sesuai Bounding Box .......................................................
21
3.2.6 Rezising dan Centering .........................................................................
23
3.2.7 Filter Gaussian dan Ekstrasi Ciri DCT ..................................................
25
3.2.8 Perhitungan Jarak .................................................................................
26
3.2.9 Penentuan Keluaran ..............................................................................
26
3.3 Database ........................................................................................................
27
3.4 Perhitungan Tingkat Pengenalan Karakter ......................................................
27
3.5 Perancangan Tampilan Program .....................................................................
28
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengujian Sistem Pengenalan Plat Nomor Sepeda Motor ...............................
30
4.1.1 Tampilan Listbox ..................................................................................
32
4.1.2 Tampilan Pengenalan ...........................................................................
34
4.1.3 Tombol END ........................................................................................
35
4.2 Proses Pembentukan Database .......................................................................
36
4.3 Penentuan Nilai Parameter .............................................................................
37
xiii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
4.3.1 Analisa Hasil Pengenalan Plat Nomor Sepeda Motor ............................
37
4.4 Keterbatasan Metodelogi ................................................................................
40
BAB V PENUTUP
5.1 Kesimpulan ....................................................................................................
43
5.2 Saran..............................................................................................................
43
DAFTAR PUSTAKA ..................................................................................................
44
LAMPIRAN ................................................................................................................
46
xiv
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Contoh plat Nomor (TNKB) sepeda motor .................................................
4
Gambar 2.2 Contoh citra digital ......................................................................................
5
Gambar 2.3 Metode Otsu ................................................................................................
7
Gambar 2.4 Contoh hasil konversi citra digital ...............................................................
9
Gambar 2.5 Urutan zigzag scan .......................................................................................
10
Gambar 2.6 Ilustrasi metode Euclidean ...........................................................................
11
Gambar 2.7 Transformasi spasial[5] ...............................................................................
11
Gambar 2.8 Tampilan Matlab ..........................................................................................
14
Gambar 3.1 Diagram blok sistem ....................................................................................
15
Gambar 3.2 Proses citra RGB ke Grayscale ...................................................................
16
Gambar 3.3 Contoh hasil cropping .................................................................................
17
Gambar 3.4 Contoh citra biner ........................................................................................
18
Gambar 3.5 Hasil proses clear border .............................................................................
18
Gambar 3.6 Hasil proses median filter ............................................................................
19
Gambar 3.7 Diagram blok segmentasi ............................................................................
19
Gambar 3.8 Histogram proyeksi vertikal citra plat .........................................................
20
Gambar 3.9 Hasil segmentasi citra plat ...........................................................................
20
Gambar 3.10 Diagram blok bounding box .......................................................................
21
Gambar 3.11 Proses bounding box ...................................................................................
22
Gambar 3.12 Diagram blok centering ..............................................................................
24
Gambar 3.13 Hasil proses centering ................................................................................
24
Gambar 3.14 Diagram blok ekstraksi ciri DCT ................................................................
25
Gambar 3.15 Diagram blok fungsi jarak ..........................................................................
26
Gambar 3.16 Diagram blok penentuan hasil pengenalan .................................................
27
Gambar 3.17 Diagram blok pembentukan database ........................................................
27
Gambar 3.18 Rancangan tampilan GUI ...........................................................................
28
Gambar 4.1 Icon Matlab ..................................................................................................
30
Gambar 4.2 Tampilan awal Matlab .................................................................................
31
xv
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
Gambar 4.3 Tampilan utama program pengenalan plat nomor sepeda motor.................
31
Gambar 4.4 Proses pengenalan plat nomor sepeda motor ...............................................
32
Gamabr 4.5 Sintaks program listbox ................................................................................
33
Gambar 4.6 Tampilan pesan jika type file salah ..............................................................
34
Gambar 4.7 Sintaks program histogram proyeksi vertikal ...............................................
36
Gambar 4.8 Program untuk menampilkan proses centering dan pengenalan ..................
35
Gambar 4.9 Tampilan GUI ketika tombol END ditekan ..................................................
36
Gambar 4.10. Sintaks program pembentukan database ...................................................
36
Gambar 4.11 Grafik pengaruh DCT .................................................................................
38
Gambar 4.12 Citra plat dengan kemiringan 2 derajat .......................................................
41
Gambar 4.13 Citra plat yang terpasang terbalik ...............................................................
42
Gambar 4.14 Bagian plat yang dipotong ..........................................................................
42
xvi
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Jenis Transformasi Affine .............................................................................
12
Tabel 4.1 Hasil Pengenalan Plat Nomor Sepeda Motor.................................................
37
Tabel 4.2 Hasil Perhitungan Jarak Euclidean ................................................................
40
xvii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
BAB I
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Kemajuan teknologi dari masa ke masa semakin berkembang dengan pesat. Banyak
terobosan-terobosan baru diciptakan dengan menggunakan basis teknologi canggih. Semua
hal ini bertujuan demi mempermudah dan membantu kinerja manusia. Salah satu teknologi
yang berkembang sekarang mengenai proses pencitraan (image processing).
Pengolahan citra atau image processing merupakan bidang yang berhubungan
dengan proses transformasi citra yang bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang
lebih baik [1]. Salah satu contoh penerapan image processing adalah pengenalan nomor
plat kendaraan bermotor. Pada proses pengenalan, tidak semua objek akan dikenali dan
digunakan. Dibutuhkan suatu metode yang digunakan untuk mereduksi piksel tersebut
yang kemudian akan digunakan sebagai ciri. Proses ini dinamakan sebagai ekstraksi ciri.
Sistem pengenalan plat nomor kendaraan sudah pernah dilakukan, antara lain oleh
Patardo Marasi Manurung[2]. Metode yang digunakan untuk sistem pengenalan plat adalah
jaringan kompetitif dan jaringan kohoren. Peneliti lainnya adalah Ottopianus Mellolo yang
membuat pengenalan plat kendaraan bermotor menggunakan metode Euclidean distance
pattern matching [3].
Pada penulisan ini, penulis membuat sistem pengenalan plat nomor sepeda motor
dengan menggunakan ekstraksi ciri Discrete Cosine Transform (DCT) dan fungsi jarak
Euclidean. Prinsip kerja dari sistem ini, input berupa citra plat nomor berupa citra
grayscale, diproses menjadi citra biner. Proses segmentasi digunakan untuk memotong tiap
karakter yang terdapat pada plat nomor.
Karakter hasil segmentasi kemudian dipotong sesuai dengan bounding box dan dicentering serta mengubah ukuran karakter menjadi ukuran 64x64 piksel. Proses
pencocokan data uji dengan database dilakukan dengan menggunakan fungsi jarak
Euclidean. Database berjumlah 36 karakter, terdiri dari angka 0-9 dan huruf A-Z. Hasil
dari perhitungan jarak yang dilakukan, menunjukkan hasil pengenalan karakter yang
terdapat pada plat. Hasil pengenalan tersebut ditampilkan dalam bentuk teks.
1
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
1.2
2
Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah menghasilkan bagian dari sistem
pengenalan karakter berupa huruf dan angka pada plat nomor kendaraan sepeda motor.
Manfaat dari penelitian ini adalah :
a. Untuk penelitian awal pengenalan plat nomor kendaraan sepeda motor pada sistem
parkir kendaraan.
b. Untuk media pembelajaran mengenai image processing dan pengenalan karakter.
1.3
Batasan Masalah
Pada perancangan sistem ini, peneliti fokus pada pembuatan software komputer
untuk pengenalan plat nomor sepeda motor. Peneliti menetapkan beberapa batasan masalah
dalam penelitian ini, antara lain:
a. Pengenalan nomor kendaraan sepeda motor plat berwarna hitam , dengan ukuran
plat 255x110 mm dan plat nomor yang digunakan dalam penelitian ini telah sesuai
dengan yang ditetapkan oleh pemerintah.
b. Kondisi plat nomor tidak mempunyai baut.
c. Plat nomor yang digunakan terdiri dari 8 karakter.
d. Resolusi kamera yang digunakan 5 MP (2560x1920 piksel).
e. Input data plat berupa citra grayscale.
f. Pencahayaan dalam pengambilan citra plat dikondisikan sedemikian rupa sehingga
tidak menimbulkan efek silau pada citra.
g. Menggunakan ekstraksi ciri Discrete Cosine Transform (DCT) dengan ukuran
64x64 piksel.
h. Menggunakan fungsi jarak Euclidean untuk membandingkan nilai ektraksi ciri
database dengan nilai ekstraksi ciri pada data uji .
i. Hasil pengenalan tidak real time.
j.
1.4
Menggunakan software Matlab dalam pembuatan program.
Metodelogi Penelitian
Langkah-langkah dalam pengerjaan tugas akhir :
a. Pengumpulan bahan-bahan referensi berupa buku dan jurnal-jurnal serta informasi
dari website yang terpercaya.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
3
b. Perancangan subsistem software.
Tahap ini bertujuan untuk mencari bentuk model yang optimal dari sistem yang
akan dibuat dengan mempertimbangkan faktor-faktor permasalahan dan kebutuhan
yang ditentukan
c. Pembuatan subsistem software.
Sistem bekerja ketika user memilih citra plat nomor yang akan diproses melalui
listbox pada software. Citra plat yang telah dipilih kemudian ditampilkan histogram
proyeksi vertikal, hasil segmentasi dari citra plat dan hasil pengenalan plat nomor
dengan menekan push button. Semua proses dalam sistem ini akan diolah oleh
komputer untuk mendapatkan hasil pengenalan.
d. Analisa dan penyimpulan.
Analisa dilakukan dengan menyelidiki pengaruh variasi jumlah koefisien DCT
terhadap tingkat pengenalan karakter pada plat nomor.
Penyimpulan hasil percobaan dilakukan dengan mencari jumlah koefisien DCT
untuk menghasilkan tingkat pengenalan yang tertinggi.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
BAB II
DASAR TEORI
2.1
Plat Nomor
Plat nomor disebut juga Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB). Plat nomor
memiliki nomor seri yakni susunan huruf dan angka yang dikhususkan bagi kendaraan
tersebut. Nomor seri ini dipadukan dengan informasi lain mengenai kendaraan tersebut,
seperti merk, warna, model, tahun pembuatan, nomor mesin kendaraan, serta nama dan
alamat pemilik kendaraan. Semua data tersebut tertera dalam Surat Tanda Kendaraan
Bermotor (STNK). Ukuran plat nomor lama untuk kendaraan roda 2 dan roda 3
mempunyai ukuran plat 255 x 110 mm dan untuk kendaraan roda 4 atau lebih ukuran
platnya 395 x 135 mm[4].
Di Indonesia, sebuah plat nomor pribadi memiliki warna dasar hitam dengan
karakter berwarna putih, sedangkan pola karakter di dalamnya memiliki kesamaan dengan
pola kendaraan umum. Pola dari plat nomor kendaraan sebagai berikut [2] :
-
KA : Kode area kendaraan berupa huruf dengan maksimum jumlah 2 digit dan
minimum 1 digit, seperti B, untuk Jakarta dan sekitarnya, F untuk Bogor, AB untuk
Yogyakarta, dan lain sebagainya.
-
NP : Nomor plat kendaraan berupa angka dengan batas maksimum jumlah digit 4
dan minimum 1, seperti 1, 1092, 9211 dan lain-lain.
-
KT
: Karakter tambahan yang bisa ada atau tidak (optimal), berupa huruf dengan
batas jumlah maksimum digit 2 dan minimal 0, seperti A, BS, XY dan lain
sebagianya. Plat nomor atau TNKB yang baru dapat dilihat pada gambar 2.1.
255 mm
110 mm
Gambar 2.1 Contoh Plat Nomor (TNKB) Sepeda Motor
4
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
2.2
5
Pengolahan Citra
2.2.1 Definisi Citra
Citra dapat didefiniskan sebagai fungsi 2 dimensi f(x,y), di mana x dan y adalah
koordinat spasial dan amplitudo dari f pada koordinat (x,y) disebut intensitas[5].Citra
digital terdari atas sejumlah elemen tertentu. Elemen-elemen ini disebut picture elements,
image elements, pels, dan piksel. Gambar 2.2 merupakan citra dengan mempunyai
koordinat spasial dan nilai (x dan y)
Gambar 2.2 Contoh citra digital
Proses transformasi dari bentuk tiga dimensi ke bentuk dua dimensi untuk
menghasilkan citra akan dipengaruhi oleh bermacam-macam faktor[6]. Faktor – faktor ini
mengakibatkan penampilan citra suatu benda tidak persis dengan bentuk fisik nyatanya.
Faktor-faktor tersebut merupakan efek degradasi atau penurunan kualitas yang dapat
berupa rentang kontras benda yang terlalu sempit atau terlalu lebar, distrorsi kekaburan ,
noise atau gangguan yang disebabkan oleh interferensi peralatan.
Dalam image processing, terdapat prosess akusisi citra digital yaitu proses yang
sangat menentukan kualitas hasil dari proses pencitraan digital yang akan diperoleh. Proses
akusisi citra digital dapat dilakukan dengan memerlukan 3 komponen utama, yaitu sumber
cahaya, objek atau benda yang akan diamati dan sensor dari kamera. Proses akusisi data
tersebut adalah cahaya yang mengenai permukaan benda dipantulkan ke segala arah.
Pantulan cahaya ini sebagian ditangkap oleh sensor peka cahaya pada kamera. Intensitas
cahaya yang diterima oleh sensor merepresentasikan kondisi objek, sehingga citra digital
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
6
yang diperoleh merupakan informasi tentang objek yang terbentuk dari pantulan cahaya
atau refleksi pada permukaan objek.
2.2.2 Citra Graysacle
Citra beraras keabuan (citra grayscale) adalah citra berwarna yang menggunakan
tingkatan warna abu-abu (gray)[7]. Citra grayscale hanya perlu menyatakan intesitas tiap
piksel sebagai nilai tunggal, berbeda dengan citra berwarna yang membutuhkan 3 nilai
intensitas untuk tiap pikselnya. Proses awal yang dilakukan dalam image processing adalah
mengubah citra berwarna menjadi citra grayscale. Citra grayscale berbeda dengan citra
“hitam-putih”, sebab dalam konteks komputer ,citra hitam-putih terdiri dari 2 warna yaitu
hitam dan putih.
Nilai piksel dari RGB tidak langsung dibagi 3 untuk mendapatkan hasil citra
grayscale yang lebih baik. Namun, terdapat persentasi dari masing-masing nilai RGB[8].
Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengkonversi RGB ke grayscale adalah
menggunakan sistem warna YUV. Citra RGB dikonversi ke YUV dengan mengambil
komponen Y (iluminasi). Persamaan yang digunakan adalah :
Gray = 𝑌 =
0.2989 x R +
0.5870 x G +
0.1140 x B
(2.1)
2.2.3 Threshold Metode Otsu
Threshold dengan metode Otsu diperkenalan oleh Nobuyuki Otsu[9]. Threshold
merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk mengkonversi citra grayscale
menjadi citra biner. Pendekatan yang dilakukan oleh metode Otsu adalah melakukan analis
diskriminan, yaitu menentukan variabel yang dapat membedakan antara dua atau lebih
kelompok yang muncul secara alami. Analisis diskriminan memaksimumkan variable
tersebut agar membagi objek dan latarbelakang(background). Metode Otsu dapat
diformulasikan sebagai berikut :
keterangan :
𝑃𝑖 = probabilitas piksel pada level i
𝑛𝑖 = jumlah piksel pada level i
N = total jumlah piksel pada citra
𝑃𝑖 =
𝑛𝑖
𝑁
(2.2)
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
𝜔 𝑘 =
𝜇 𝑘 =
𝜇𝑇 =
keterangan:
𝑘
𝑖=1
𝑘
𝑖=1
𝑘
𝑖=1
𝑃𝑖
7
(2.3)
𝑖. 𝑃𝑖
(2.4)
𝑖. 𝑃𝑖
(2.5)
𝜔(𝑘) = nilai zeroth cumulative moment
𝜇(𝑘 ) = first cumulative moment
𝜇 𝑇 = total nilai mean
Nilai varian antar kelas dapat dihitung dengan :
𝜎𝐵2 𝑘 ∗ = max1≤𝑘
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
TUGAS AKHIR
PENGENALAN PLAT NOMOR SEPEDA MOTOR
MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI DCT DAN FUNGSI
JARAK EUCLIDEAN
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Teknik
Program Studi Teknik Elektro
Oleh :
VINCENSIUS ANGGA FITRIANTORO
NIM : 095114016
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
2014
i
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
FINAL PROJECT
MOTORCYCLE LICENSE PLATE RECOGNITION USING
DCT FEATURE EXTRACTION AND EUCLIDEAN DISTANCE
FUNCTION
Presented as Partial Fulfillment of the Requirements
To Obtain the Sarjana Teknik Degree
In Electrical Engineering Study Program
VINCENSIUS ANGGA FITRIANTORO
NIM : 095114016
DEPARTMENT OF ELECTRICAL ENGINEERING
FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
SANATA DHARMA UNIVERSITY
YOGYAKARTA
2014
ii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA
Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa tugas akhir ini tidak memuat karya
atau bagian karya orang lain, kecuali yang telah disebutkan dalam kutipan dan daftar pustaka
sebagaimana layaknya karya ilmiah.
Yogyakarta, 19 Februari 2014
Vincensius Angga Fitriantoro
v
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO HIDUP
MOTTO :
Selama diri mu ada, lakukanlah karya yang terbaik karena
karya itu selamanya
Karya tulis ini kupersembahkan untuk,…
Tuhan Yesus Kristus,,
Bapak dan Ibu tercinta ,,
Para sahabat, dan
Semua orang yang menyayangi ku,,
Terima kasih semuanya………………….
vi
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN
PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN
AKADEMIS
Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma :
Nama
: Vincensius Angga Fitriantoro
Nomor Mahasiswa
: 095114016
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada Perpustakaan Universitas
Sanata Dharma karya ilmiah saya yang berjudul :
PENGENALAN PLAT NOMOR SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN
EKSTRAKSI CIRI DCT DAN FUNGSI JARAK EUCLIDEAN
beserta perangkat yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian, saya memberikan kepada
Perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpan, mengalihkan dalam bentuk
media lain, mengelolanya dalam bentuk pangakalan data, mendistribusikan secara terbatas,
dan mempublikasikannya di Internet atau media lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu
meminta ijin dari saya maupun memberikan royalti kepada saya selama tetap mencantumkan
nama saya sebagai penulis.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.
Yogyakarta, 19 Februari 2014
(Vincensius Angga Fitriantoro)
vii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
INTISARI
Pengolahan citra merupakan suatu teknologi yang berkembang pada saat ini. Salah
satu penerapan dari pengolahan citra tersebut adalah pengenalan plat nomor kendaraan
sepeda motor.
Sistem pengenalan plat nomor yang dibuat adalah pengenalan plat nomor sepada
motor dengan menggunakan eksraksi ciri DCT dan fungsi jarak Euclidean. Prinsip kerja
dari sistem ini, input berupa citra plat nomor diubah ke grayscale, diproses menjadi citra
biner. Proses segmentasi digunakan untuk memotong tiap karakter yang terdapat pada plat
nomor. Karakter hasil segmentasi kemudian dipotong sesuai dengan bounding box dan dicentering serta mengubah ukuran karakter menjadi ukuran 64x64 piksel. Karakter yang
telah di-centering kemudian diektraksi menggunakan Discrete Cosine Transfrom (DCT).
Proses pencocokan data uji dengan database dilakukan dengan menggunakan fungsi jarak
Euclidean. Database berjumlah 36 karakter, terdiri dari angka 0-9 dan huruf A-Z.. Hasil
dari perhitungan jarak yang dilakukan, menunjukkan hasil pengenalan karakter yang
terdapat pada plat. Hasil pengenalan tersebut ditampilkan dalam bentuk teks.
Hasil dari penelitian ini adalah dengan menggunakan koefisien DCT 320 telah
menghasilkan tingkat pengenalan karakter hingga sebesar 98,75% dan pengenalan plat
secara benar hingga 90%.
Kata Kunci : Pengolahan Citra, Discrete Cosine Transfrom (DCT) , Euclidean, Segmentasi
viii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
ABSTRACT
Image processing is a technology that is developing at the moment. One application
of the image processing is motorcycle license plate recognition.
A license plate recognition system will be createn on this final project is
motorcycle license plate recognition using DCT feature extraction and Euclidean distance
fungtion. The principle of this system, the input in the from of the image of a license plate
converted into grayscale and processed into the image binary. The process segmentation
used to cut off every character that is added to a license plate. Character segmentation
result is then cut according to the bounding box and centering as well as change the size of
character into a size 64x54 pixel. The character has been centering then extracted using
Discrete Cosine Transform (DCT). The process of matching test data with the database
using the Euclidean distance function. The database amounted to 36 characters, consisting
of numbers 0-9 and letters A-Z. The result of the calculation of distance shows the result
recognition of characters in license plate. The result recognition are displayed in text form.
The result of the research is to use DCT coeffisient 320 has produced up to
character recognition rate of 98,75% and recognition plate correctly up to 90%.
Keyword: image processing, Discrete Cosine Transfrom (DCT) , Euclidean, Segmentation
ix
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus karena berkat rahmat
dan penyertaan-Nya penulis dapat menyelesaikan laporan akhir ini dengan baik. Laporan akhir
ini disusun untuk memenuhi syarat memperoleh gelar sarjana.
Pada proses penulisan laporan akhir ini, penulis menyadari bahwa ada banyak pihak
yang telah memberikan perhatian dan bantuannya sehingga dapat terlesaikan dengan baik.
Oleh karena itu, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada :
1. Tuhan Yesus Kristus, atas penyertaan-Nya.
2. Paulina Heruningsih Prima Rosa, S.Si., M.Sc., Dekan Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Sanata Dharma.
3. Petrus Setyo Prabowo, S.T., M.T., Ketua Program Studi Teknik Elektro Universitas
Sanata Dharma.
4. Dr. Linggo Sumarno, dosen pembimbing dengan penuh pengertian dan kesabaran
dalam memberi bimbingan, kritik, saran, serta motivasi kepada penulis untuk
menyelesaikan tugas akhir ini.
5. Dr. Iswanjono dan Ir. Th. Prima Ari Setiyani, M.T., dosen penguji yang telah
memberikan masukan, bimbingan, saran untuk merevisi tugas akhir ini.
6. Bapak dan ibu dosen yang telah mengajarkan banyak hal selama penulis menempuh
pendidikan di Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan
Teknologi
Universitas Sanata Dharma.
7. Staff sekretariat Teknik Elektro, atas bantuanny dalam membantu dan melayani
mahasiswa.
8. Kedua orang tuaku serta saudariku, atas doa dan dukungannya kepada penulis.
9. Para sahabat angkatan 2009 Teknik Elektro, teman-teman UKM Taekwondo atas doa
dan dukungannya agar penulis tetap semangat dalam menyelesaikan tugas akhir ini.
10. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu atas dukungan dan bantuan yang
telah diberikan dalam penyelesaian tugas akhir ini.
x
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
Penulis menyadari bahwa penyusunan laporan tugas akhir ini masih mengalami kesulitan
dan kekurangan. Oleh karena itu, penulis mengharapkan masukan, kritik dan saran yang
membangun agar laporan tugas akhir ini menjadi lebih baik dan dapat bermanfaat
sebagaimana mestinya.
Penulis
Vincensius Angga Fitriantoro
xi
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ....................................................................................................
i
HALAMAN PERSETUJUAN ......................................................................................
iii
HALAMAN PENGESAHAN .......................................................................................
iv
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ........................................................................
v
HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO HIDUP ...............................................
vi
LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA
ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ........................................................
vii
INTISARI .....................................................................................................................
viii
ABSTRACT .................................................................................................................
ix
KATA PENGANTAR ..................................................................................................
x
DAFTAR ISI ................................................................................................................
xii
DAFTAR GAMBAR ....................................................................................................
xv
DAFTAR TABEL.........................................................................................................
xvii
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang ...............................................................................................
1
1.2 Tujuan............................................................................................................
2
1.3 Batasan Masalah ............................................................................................
2
1.4 Metodelogi Penelitian ....................................................................................
2
BAB II DASAR TEORI
2.1 Plat Nomor .....................................................................................................
4
2.2 Pengolahan Citra ............................................................................................
5
2.2.1 Definisi Citra ........................................................................................
5
2.2.2 Citra Grayscale ....................................................................................
6
2.2.3 Thershold Metode Otsu ........................................................................
6
2.3 Discrete Cosine Transform (DCT) .................................................................
8
2.3.1 Two Dimensional Discrete Cosine Transform .......................................
8
xii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
2.3.2 Zigzag Scan ..........................................................................................
9
2.4 Fungsi Jarak Euclidean ..................................................................................
10
2.5 Transformasi Geometris Spasial .....................................................................
11
2.6 Filter .............................................................................................................
12
2.6.1 Filter Gaussian .....................................................................................
12
2.6.2 Filter Median ........................................................................................
13
2.7 Matlab............................................................................................................
13
BAB III PERANCANGAN PENELITIAN
3.1 Perancangan Sistem .......................................................................................
15
3.2 Proses Kerja Sistem .......................................................................................
16
3.2.1 Input Data ............................................................................................
16
3.2.2 Grayscale, Cropping dan Binerisasi .....................................................
16
3.2.3 Border Clearing dan Median Filtering .................................................
18
3.2.4 Segmentasi ...........................................................................................
19
3.2.5 Potong Citra Sesuai Bounding Box .......................................................
21
3.2.6 Rezising dan Centering .........................................................................
23
3.2.7 Filter Gaussian dan Ekstrasi Ciri DCT ..................................................
25
3.2.8 Perhitungan Jarak .................................................................................
26
3.2.9 Penentuan Keluaran ..............................................................................
26
3.3 Database ........................................................................................................
27
3.4 Perhitungan Tingkat Pengenalan Karakter ......................................................
27
3.5 Perancangan Tampilan Program .....................................................................
28
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengujian Sistem Pengenalan Plat Nomor Sepeda Motor ...............................
30
4.1.1 Tampilan Listbox ..................................................................................
32
4.1.2 Tampilan Pengenalan ...........................................................................
34
4.1.3 Tombol END ........................................................................................
35
4.2 Proses Pembentukan Database .......................................................................
36
4.3 Penentuan Nilai Parameter .............................................................................
37
xiii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
4.3.1 Analisa Hasil Pengenalan Plat Nomor Sepeda Motor ............................
37
4.4 Keterbatasan Metodelogi ................................................................................
40
BAB V PENUTUP
5.1 Kesimpulan ....................................................................................................
43
5.2 Saran..............................................................................................................
43
DAFTAR PUSTAKA ..................................................................................................
44
LAMPIRAN ................................................................................................................
46
xiv
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Contoh plat Nomor (TNKB) sepeda motor .................................................
4
Gambar 2.2 Contoh citra digital ......................................................................................
5
Gambar 2.3 Metode Otsu ................................................................................................
7
Gambar 2.4 Contoh hasil konversi citra digital ...............................................................
9
Gambar 2.5 Urutan zigzag scan .......................................................................................
10
Gambar 2.6 Ilustrasi metode Euclidean ...........................................................................
11
Gambar 2.7 Transformasi spasial[5] ...............................................................................
11
Gambar 2.8 Tampilan Matlab ..........................................................................................
14
Gambar 3.1 Diagram blok sistem ....................................................................................
15
Gambar 3.2 Proses citra RGB ke Grayscale ...................................................................
16
Gambar 3.3 Contoh hasil cropping .................................................................................
17
Gambar 3.4 Contoh citra biner ........................................................................................
18
Gambar 3.5 Hasil proses clear border .............................................................................
18
Gambar 3.6 Hasil proses median filter ............................................................................
19
Gambar 3.7 Diagram blok segmentasi ............................................................................
19
Gambar 3.8 Histogram proyeksi vertikal citra plat .........................................................
20
Gambar 3.9 Hasil segmentasi citra plat ...........................................................................
20
Gambar 3.10 Diagram blok bounding box .......................................................................
21
Gambar 3.11 Proses bounding box ...................................................................................
22
Gambar 3.12 Diagram blok centering ..............................................................................
24
Gambar 3.13 Hasil proses centering ................................................................................
24
Gambar 3.14 Diagram blok ekstraksi ciri DCT ................................................................
25
Gambar 3.15 Diagram blok fungsi jarak ..........................................................................
26
Gambar 3.16 Diagram blok penentuan hasil pengenalan .................................................
27
Gambar 3.17 Diagram blok pembentukan database ........................................................
27
Gambar 3.18 Rancangan tampilan GUI ...........................................................................
28
Gambar 4.1 Icon Matlab ..................................................................................................
30
Gambar 4.2 Tampilan awal Matlab .................................................................................
31
xv
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
Gambar 4.3 Tampilan utama program pengenalan plat nomor sepeda motor.................
31
Gambar 4.4 Proses pengenalan plat nomor sepeda motor ...............................................
32
Gamabr 4.5 Sintaks program listbox ................................................................................
33
Gambar 4.6 Tampilan pesan jika type file salah ..............................................................
34
Gambar 4.7 Sintaks program histogram proyeksi vertikal ...............................................
36
Gambar 4.8 Program untuk menampilkan proses centering dan pengenalan ..................
35
Gambar 4.9 Tampilan GUI ketika tombol END ditekan ..................................................
36
Gambar 4.10. Sintaks program pembentukan database ...................................................
36
Gambar 4.11 Grafik pengaruh DCT .................................................................................
38
Gambar 4.12 Citra plat dengan kemiringan 2 derajat .......................................................
41
Gambar 4.13 Citra plat yang terpasang terbalik ...............................................................
42
Gambar 4.14 Bagian plat yang dipotong ..........................................................................
42
xvi
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Jenis Transformasi Affine .............................................................................
12
Tabel 4.1 Hasil Pengenalan Plat Nomor Sepeda Motor.................................................
37
Tabel 4.2 Hasil Perhitungan Jarak Euclidean ................................................................
40
xvii
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
BAB I
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Kemajuan teknologi dari masa ke masa semakin berkembang dengan pesat. Banyak
terobosan-terobosan baru diciptakan dengan menggunakan basis teknologi canggih. Semua
hal ini bertujuan demi mempermudah dan membantu kinerja manusia. Salah satu teknologi
yang berkembang sekarang mengenai proses pencitraan (image processing).
Pengolahan citra atau image processing merupakan bidang yang berhubungan
dengan proses transformasi citra yang bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang
lebih baik [1]. Salah satu contoh penerapan image processing adalah pengenalan nomor
plat kendaraan bermotor. Pada proses pengenalan, tidak semua objek akan dikenali dan
digunakan. Dibutuhkan suatu metode yang digunakan untuk mereduksi piksel tersebut
yang kemudian akan digunakan sebagai ciri. Proses ini dinamakan sebagai ekstraksi ciri.
Sistem pengenalan plat nomor kendaraan sudah pernah dilakukan, antara lain oleh
Patardo Marasi Manurung[2]. Metode yang digunakan untuk sistem pengenalan plat adalah
jaringan kompetitif dan jaringan kohoren. Peneliti lainnya adalah Ottopianus Mellolo yang
membuat pengenalan plat kendaraan bermotor menggunakan metode Euclidean distance
pattern matching [3].
Pada penulisan ini, penulis membuat sistem pengenalan plat nomor sepeda motor
dengan menggunakan ekstraksi ciri Discrete Cosine Transform (DCT) dan fungsi jarak
Euclidean. Prinsip kerja dari sistem ini, input berupa citra plat nomor berupa citra
grayscale, diproses menjadi citra biner. Proses segmentasi digunakan untuk memotong tiap
karakter yang terdapat pada plat nomor.
Karakter hasil segmentasi kemudian dipotong sesuai dengan bounding box dan dicentering serta mengubah ukuran karakter menjadi ukuran 64x64 piksel. Proses
pencocokan data uji dengan database dilakukan dengan menggunakan fungsi jarak
Euclidean. Database berjumlah 36 karakter, terdiri dari angka 0-9 dan huruf A-Z. Hasil
dari perhitungan jarak yang dilakukan, menunjukkan hasil pengenalan karakter yang
terdapat pada plat. Hasil pengenalan tersebut ditampilkan dalam bentuk teks.
1
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
1.2
2
Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah menghasilkan bagian dari sistem
pengenalan karakter berupa huruf dan angka pada plat nomor kendaraan sepeda motor.
Manfaat dari penelitian ini adalah :
a. Untuk penelitian awal pengenalan plat nomor kendaraan sepeda motor pada sistem
parkir kendaraan.
b. Untuk media pembelajaran mengenai image processing dan pengenalan karakter.
1.3
Batasan Masalah
Pada perancangan sistem ini, peneliti fokus pada pembuatan software komputer
untuk pengenalan plat nomor sepeda motor. Peneliti menetapkan beberapa batasan masalah
dalam penelitian ini, antara lain:
a. Pengenalan nomor kendaraan sepeda motor plat berwarna hitam , dengan ukuran
plat 255x110 mm dan plat nomor yang digunakan dalam penelitian ini telah sesuai
dengan yang ditetapkan oleh pemerintah.
b. Kondisi plat nomor tidak mempunyai baut.
c. Plat nomor yang digunakan terdiri dari 8 karakter.
d. Resolusi kamera yang digunakan 5 MP (2560x1920 piksel).
e. Input data plat berupa citra grayscale.
f. Pencahayaan dalam pengambilan citra plat dikondisikan sedemikian rupa sehingga
tidak menimbulkan efek silau pada citra.
g. Menggunakan ekstraksi ciri Discrete Cosine Transform (DCT) dengan ukuran
64x64 piksel.
h. Menggunakan fungsi jarak Euclidean untuk membandingkan nilai ektraksi ciri
database dengan nilai ekstraksi ciri pada data uji .
i. Hasil pengenalan tidak real time.
j.
1.4
Menggunakan software Matlab dalam pembuatan program.
Metodelogi Penelitian
Langkah-langkah dalam pengerjaan tugas akhir :
a. Pengumpulan bahan-bahan referensi berupa buku dan jurnal-jurnal serta informasi
dari website yang terpercaya.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
3
b. Perancangan subsistem software.
Tahap ini bertujuan untuk mencari bentuk model yang optimal dari sistem yang
akan dibuat dengan mempertimbangkan faktor-faktor permasalahan dan kebutuhan
yang ditentukan
c. Pembuatan subsistem software.
Sistem bekerja ketika user memilih citra plat nomor yang akan diproses melalui
listbox pada software. Citra plat yang telah dipilih kemudian ditampilkan histogram
proyeksi vertikal, hasil segmentasi dari citra plat dan hasil pengenalan plat nomor
dengan menekan push button. Semua proses dalam sistem ini akan diolah oleh
komputer untuk mendapatkan hasil pengenalan.
d. Analisa dan penyimpulan.
Analisa dilakukan dengan menyelidiki pengaruh variasi jumlah koefisien DCT
terhadap tingkat pengenalan karakter pada plat nomor.
Penyimpulan hasil percobaan dilakukan dengan mencari jumlah koefisien DCT
untuk menghasilkan tingkat pengenalan yang tertinggi.
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
BAB II
DASAR TEORI
2.1
Plat Nomor
Plat nomor disebut juga Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB). Plat nomor
memiliki nomor seri yakni susunan huruf dan angka yang dikhususkan bagi kendaraan
tersebut. Nomor seri ini dipadukan dengan informasi lain mengenai kendaraan tersebut,
seperti merk, warna, model, tahun pembuatan, nomor mesin kendaraan, serta nama dan
alamat pemilik kendaraan. Semua data tersebut tertera dalam Surat Tanda Kendaraan
Bermotor (STNK). Ukuran plat nomor lama untuk kendaraan roda 2 dan roda 3
mempunyai ukuran plat 255 x 110 mm dan untuk kendaraan roda 4 atau lebih ukuran
platnya 395 x 135 mm[4].
Di Indonesia, sebuah plat nomor pribadi memiliki warna dasar hitam dengan
karakter berwarna putih, sedangkan pola karakter di dalamnya memiliki kesamaan dengan
pola kendaraan umum. Pola dari plat nomor kendaraan sebagai berikut [2] :
-
KA : Kode area kendaraan berupa huruf dengan maksimum jumlah 2 digit dan
minimum 1 digit, seperti B, untuk Jakarta dan sekitarnya, F untuk Bogor, AB untuk
Yogyakarta, dan lain sebagainya.
-
NP : Nomor plat kendaraan berupa angka dengan batas maksimum jumlah digit 4
dan minimum 1, seperti 1, 1092, 9211 dan lain-lain.
-
KT
: Karakter tambahan yang bisa ada atau tidak (optimal), berupa huruf dengan
batas jumlah maksimum digit 2 dan minimal 0, seperti A, BS, XY dan lain
sebagianya. Plat nomor atau TNKB yang baru dapat dilihat pada gambar 2.1.
255 mm
110 mm
Gambar 2.1 Contoh Plat Nomor (TNKB) Sepeda Motor
4
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
2.2
5
Pengolahan Citra
2.2.1 Definisi Citra
Citra dapat didefiniskan sebagai fungsi 2 dimensi f(x,y), di mana x dan y adalah
koordinat spasial dan amplitudo dari f pada koordinat (x,y) disebut intensitas[5].Citra
digital terdari atas sejumlah elemen tertentu. Elemen-elemen ini disebut picture elements,
image elements, pels, dan piksel. Gambar 2.2 merupakan citra dengan mempunyai
koordinat spasial dan nilai (x dan y)
Gambar 2.2 Contoh citra digital
Proses transformasi dari bentuk tiga dimensi ke bentuk dua dimensi untuk
menghasilkan citra akan dipengaruhi oleh bermacam-macam faktor[6]. Faktor – faktor ini
mengakibatkan penampilan citra suatu benda tidak persis dengan bentuk fisik nyatanya.
Faktor-faktor tersebut merupakan efek degradasi atau penurunan kualitas yang dapat
berupa rentang kontras benda yang terlalu sempit atau terlalu lebar, distrorsi kekaburan ,
noise atau gangguan yang disebabkan oleh interferensi peralatan.
Dalam image processing, terdapat prosess akusisi citra digital yaitu proses yang
sangat menentukan kualitas hasil dari proses pencitraan digital yang akan diperoleh. Proses
akusisi citra digital dapat dilakukan dengan memerlukan 3 komponen utama, yaitu sumber
cahaya, objek atau benda yang akan diamati dan sensor dari kamera. Proses akusisi data
tersebut adalah cahaya yang mengenai permukaan benda dipantulkan ke segala arah.
Pantulan cahaya ini sebagian ditangkap oleh sensor peka cahaya pada kamera. Intensitas
cahaya yang diterima oleh sensor merepresentasikan kondisi objek, sehingga citra digital
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
6
yang diperoleh merupakan informasi tentang objek yang terbentuk dari pantulan cahaya
atau refleksi pada permukaan objek.
2.2.2 Citra Graysacle
Citra beraras keabuan (citra grayscale) adalah citra berwarna yang menggunakan
tingkatan warna abu-abu (gray)[7]. Citra grayscale hanya perlu menyatakan intesitas tiap
piksel sebagai nilai tunggal, berbeda dengan citra berwarna yang membutuhkan 3 nilai
intensitas untuk tiap pikselnya. Proses awal yang dilakukan dalam image processing adalah
mengubah citra berwarna menjadi citra grayscale. Citra grayscale berbeda dengan citra
“hitam-putih”, sebab dalam konteks komputer ,citra hitam-putih terdiri dari 2 warna yaitu
hitam dan putih.
Nilai piksel dari RGB tidak langsung dibagi 3 untuk mendapatkan hasil citra
grayscale yang lebih baik. Namun, terdapat persentasi dari masing-masing nilai RGB[8].
Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengkonversi RGB ke grayscale adalah
menggunakan sistem warna YUV. Citra RGB dikonversi ke YUV dengan mengambil
komponen Y (iluminasi). Persamaan yang digunakan adalah :
Gray = 𝑌 =
0.2989 x R +
0.5870 x G +
0.1140 x B
(2.1)
2.2.3 Threshold Metode Otsu
Threshold dengan metode Otsu diperkenalan oleh Nobuyuki Otsu[9]. Threshold
merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk mengkonversi citra grayscale
menjadi citra biner. Pendekatan yang dilakukan oleh metode Otsu adalah melakukan analis
diskriminan, yaitu menentukan variabel yang dapat membedakan antara dua atau lebih
kelompok yang muncul secara alami. Analisis diskriminan memaksimumkan variable
tersebut agar membagi objek dan latarbelakang(background). Metode Otsu dapat
diformulasikan sebagai berikut :
keterangan :
𝑃𝑖 = probabilitas piksel pada level i
𝑛𝑖 = jumlah piksel pada level i
N = total jumlah piksel pada citra
𝑃𝑖 =
𝑛𝑖
𝑁
(2.2)
PLAGIAT
PLAGIATMERUPAKAN
MERUPAKANTINDAKAN
TINDAKANTIDAK
TIDAKTERPUJI
TERPUJI
𝜔 𝑘 =
𝜇 𝑘 =
𝜇𝑇 =
keterangan:
𝑘
𝑖=1
𝑘
𝑖=1
𝑘
𝑖=1
𝑃𝑖
7
(2.3)
𝑖. 𝑃𝑖
(2.4)
𝑖. 𝑃𝑖
(2.5)
𝜔(𝑘) = nilai zeroth cumulative moment
𝜇(𝑘 ) = first cumulative moment
𝜇 𝑇 = total nilai mean
Nilai varian antar kelas dapat dihitung dengan :
𝜎𝐵2 𝑘 ∗ = max1≤𝑘