Deteksi Karakter Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Automatic Number Plate Recognition (ANPR) dan Optical Character Recognition (OCR)

Mobabilitas lalu lintas terus bertambah seiring waktu sehingga ketertiban dalam berlalu lintas dan pelanggaran yang terjadi tidak terkontrol. Sehingga pihak kepolisian mengimplementasikan sistem lalu lintas berbasis teknologi yaitu Electronic Traffic Law Enforcement (ETLE). Fungsi sistem ETLE ini untuk menangkap pelanggaran lalu lintas dengan cara mengidentifikasi plat nomor kendaraan dengan bantuan kamera. Sifat kamera yang mudah menyerap warna hitam, sehingga pihak kepolisian mengeluarkan edaran tentang perubahan warna pada plat nomor kendaraan menjadi warna putih. Hal tersebut berfungsi untuk meminimalisir kesalahan dalam identifikasi karakter pada plat nomor. Peneliti ini yaitu membuat sistem identifikasi plat nomor kendaraan untuk mengetahui nilai akurasi terhadap plat nomor yang ada saat ini dengan menggunakan kombinasi metode sistem Automatic Number Plate Recognition (ANPR) dan Optical Character Recognition (OCR). Metode ini telah teruji untuk sistem identifikasi pada plat nomor kendaraan, hal tersebut dibuktikan banyaknya penelitian menggunakan kedua metode tersebut. Sistem ANPR ini terdiri beberapa tahapan dimulai dari tahap preprocessing, ekstraksi, dan segmentasi citra yang diinput. Dikombinasi dengan sistem OCR yang berfungsi untuk melakukan identifikasi karakter dan menampilkan informasi dari plat nomor kendaraan. Penelitian ini akan mengukur nilai tingkat akurasi terhadap plat nomor dan mengkomparasi terhadap plat nomor terbaru. Hasil pengujian citra mobil pada sistem ini menghasilkan rata-rata nilai tingkat akurasi pada plat nomor warna hitam yaitu 93,2% dan untuk citra plat nomor warna putih yaitu 95,1%.

Kata kunci: deep learning, tilang elektronik, image processing.