YOLO V5 untuk Deteksi Plat Kendaraan di DKI Jakarta

Abstrak

Aturan ganjil genap pada pelat nomor kendaraan di DKI Jakarta bertujuan untuk mengurangi kemacetan yang terjadi di DKI Jakarta. Penerapan peraturan tersebut terkendala oleh keterbatasan fungsi pengawasan manual oleh petugas. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan mengimplementasikan kecerdasan berupa pendeteksian objek plat nomor dengan algoritma YOLO v5 dan proses ekstraksi karakter dengan teknologi Optical Character Recognition menggunakan Tesseract OCR. Teknologi pendeteksi objek akan mendeteksi objek berupa plat kendaraan. Metode OCR dapat mengekstraksi karakter pada plat nomor, hasil ekstraksi dapat diolah menjadi kategorisasi parameter sehingga program dapat membedakan kendaraan yang melanggar aturan dan tidak melanggar aturan secara otomatis dan lebih efektif serta meminimalisir kesalahan. Berdasarkan penelitian ini, rata-rata persentase objek yang terdeteksi pada setiap video adalah 92,38%, dan rata-rata nilai kepercayaan yang diperoleh pada deteksi objek antara 75,55%. Tingkat keberhasilan proses ekstraksi karakter pada plat nomor adalah 95,45%, dan rata-rata proporsi menurut kategori pelat nomor yang terdeteksi adalah 97,2%. Implementasi Algoritma YOLO berhasil mendeteksi plat nomor dengan kategori ganjil dan genap pada video yang dapat memberikan rambu-rambu dan menyelamatkan pelanggaran kendaraan yang melanggar aturan ganjil dan genap.