Prototipe Aplikasi Identifikasi Otomatis Pelaku Pengetap BBM Berbasis Rekognisi Citra Plat Nomor Kendaraan di Kota Tarakan

Arif Fadllullah(1*), Dedy Harto(2), Ani Kurniawati(3)
(1) Dosen Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Borneo Tarakan
(2) Dosen Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Borneo Tarakan
(3) Mahasiswa Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Borneo Tarakan
(*) Corresponding Author

https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v6i1.2020.19-28


Abstrak


Penelitian ini mengusulkan pengembangan aplikasi identifikasi otomatis pelaku pengetap BBM bersubsidi di Kota Tarakan menggunakan rekognisi citra plat nomor kendaraan. Caranya adalah citra plat nomor kendaraan ditangkap secara real-time menggunakan kamera CCTV. Kemudian citra tersebut diekstrak menggunakan pustaka OpenALPR agar diperoleh rekognisi digit-digit string plat nomor. Data string plat nomor inilah yang selanjutnya menjadi bahan analisis sistem untuk mengidentifikasi adanya indikasi pelaku pengetap/pengisian berulang-ulang BBM bersubsidi atau tidak. Dalam skenario uji coba, dilakukan pengambilan data primer sebanyak 30 data citra bergerak/video kendaraan bermotor roda dua untuk kemudian diolah menggunakan sistem usulan dan hasilnya diuji dengan metode pengujian akurasi. Berdasarkan pengujian sistem usulan, diperoleh rata-rata hasil akurasi untuk mengubah 30 citra real-time/bergerak kendaraan bermotor ke dalam data string plat nomor sebesar 73,3%, dengan rata-rata banyaknya pendeteksian yang dilakukan per citra adalah 2,8 kali. Sedangkan hasil akurasi sistem dalam mengidentifikasi data string plat nomor ganda sebesar 76,7%. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem usulan cukup akurat dan efisien sebagai sistem yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi plat nomor kendaraan ganda sebagai indikasi adanya kandidat pelaku pengetap BBM.

Kata Kunci


Pengetap; BBM Bersubsidi; Rekognisi Citra; Plat Nomor Kendaraan; OpenALPR


Teks Lengkap:

PDF


Referensi


[1]

E. D. Widianto, H. M. Wijaya dan I. P. Windasari, “Sistem Parkir Berbasis RFID dan Pengenalan Citra Pelat Nomor Kendaraan,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer (JTSISKOM), vol. 5, no. 3, pp. 115-122, 2017.

[2]

A. Bahtiar, “Sistem Deteksi Nomor Polisi Mobil dengan menggunakan Metode Haar Classifier dan OCR guna Mempermudah Administrasi Pembayaran Parkir,” Journal of Information and Technology (J-Intech), vol. 4, no. 1, pp. 40-46, 2017.

[3]

J. Reswandi, P. Pangaribuan dan R. Atmaja, “Rancang Bangun Prototype Kendali Pintu Gerbang Parkir Berbasis Pelat Nomor Polisi dan Barcode menggunakan Pengolahan Citra Digital,” eProceedings of Engineering, vol. 2, no. 1, 2015.

[4]

P. K. Dutta, A. Chakraborty, S. Bhadury, A. Sinha, S. Mitra dan S. Das, “Smart Usage of Open Source License Plate Detection and using IoT Tools for Private Garage and Parking Solutions,” dalam International Conference on Industry Interactive Innovations in Science, Engineering and Technology (I3SET2K19), Kalyani, India, 2019.

[5]

E. Suharyanto, “Pencarian Informasi Pajak Kendaraan Berdasarkan Plat Nomor menggunakan Pustaka Tesseract dan Opencv Python,” Jurnal Ilmu Komputer (JIK), vol. 3, no. 1, pp. 14-17, 2020.

[6]

H. Diwanti, S. Sumaryo dan C. Setianingsih, “Real Time Smart CCTV untuk Mendeteksi Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Optical Character Recognition,” e-Proceeding of Engineering, vol. 6, no. 2, pp. 3045-3052, 2019.

[7]

A. Susanto, “Penerapan Operasi Morfologi Matematika Citra Digital untuk Ekstraksi Area Plat Nomor Kendaraan Bermotor,” Jurnal Pseudocode, vol. VI, no. 1, pp. 49-57, 2019.

[8]

K. Anwariyah, “Deteksi Objek Nomor Kendaraan pada Citra Kendaraan Bermotor,” Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia (JTIM), vol. 1, no. 4, pp. 311-317, 2020.

[9]

H. Muchtar dan F. Said, “Sistem Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Robert Filter dan Framing Image Berbasis Pengolahan Citra Digital,” Jurnal Resistor, vol. 2, no. 2, pp. 105-112, 2019.

[10]

E. Sugiarto dan A. Fahmi, “Fitur Ekstraksi Berbasis Discrete Wavelet Transform untuk Pengenalan Karakter pada Plat Nomor Kendaraan,” Jurnal Techno.Com, vol. 16, no. 3, pp. 292-299, 2017.

[11]

Farida, Z. Zainuddin dan S. Sahibu, “Sistem Deteksi Plat Nomor Kendaraan Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour (KNN),” Jurnal Riset Informatika, vol. 1, no. 2, pp. 65-70, 2019.

[12]

N. H. Harani, C. Prianto dan M. Hasanah, “Deteksi Objek dan Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan Indonesia menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Python,” Jurnal Teknik Informatika, vol. 11, no. 3, pp. 47-53, 2019.

[13]

F. Yusuf, “Pendeteksian Nomor Polisi Kendaraan Bermotor Berbasis Citra Digital menggunakan Metode Binerisasi dan Template Matching,” Jurnal Teknosains, vol. 11, no. 1, pp. 63-70, 2017.

[14]

K. Ibnutama, Z. Panjaitan dan E. F. Ginting, “Modifikasi Metode Template Matching pada OCR untuk Meningkatkan Akurasi Deteksi Plat Nomor Kendaraan,” J-Sisko Tech, vol. 2, no. 2, pp. 21-29, 2019.

[15]

R. Humonggio, R. K. Abdullah dan M. Asri, “Pengenalan Plat Nomor Menggunakan Image Processing Pada Perangkat Mikrokontroller,” Jurnal Teknologi Informasi Indonesia (JTII), vol. 4, no. 2, pp. 63-70, 2019.

[16]

M. Hill, “Compilation instructions (Windows),” 2015. [Online]. Available:

https://github.com/openalpr/openalpr/wiki/Compilation-instructions-(Windows). [Diakses 6 28 2018].

[17]

H. Ren, “A new car logo extraction method based on license plate detection,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1486, pp. 1-8, 2020.

[18]

T. Sutoyo, E. Mulyanto, V. Suhartono, O. D. Nurhayati dan W. , Teori Pengolahan Citra Digital, 1 penyunt., Yogyakarta: Andi Offset, 2009.


Artikel Statistik

Abstrak telah dilihat : 537 kali
PDF telah dilihat : 359 kali

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

 

Alamat Redaksi :
Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Andalas
Kampus Limau Manis, Padang 25163, Sumatera Barat

email: teknosi@fti.unand.ac.id

  Jumlah Pengunjung :

 

Creative Commons License
This work by JSI-Unand and licensed under a CC BY-SA 4.0 International License.