Satya , L., Septian , M. R. D., Sarjono , M. W., Cahyanti , M. and Swedia , E. R. (2023) “Sistem
Pendeteksi Plat Nomor Polisi Kendaraan dengan Arsitektur Yolov8”, Sebatik, 27(2).
Submitted:  2023-10-22 Accepted:  2023-11-11 Published:  2023-12-15 Sebatik Vol. 27 No. 2 Desember 2023 ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY DOI:10.46984/sebatik.v27i2.2374
SISTEM PENDETEKSI PLAT NOMOR POLISI KENDARAAN DENGAN ARSITEKTUR YOLOV8
Lejar Satya 1) , M Ridwan Dwi Septian 2) , Mochammad Wisuda Sarjono 3) ,Margi Cahyanti 4) , dan
Ericks Rachmat Swedia 5)
1,5 Informatika, Universitas Gunadarma
2,3,4 Sistem Informasi, Universitas Gunadarma
1,2,3,4,5 Jalan Margonda Raya No.100, Pondok Cina, Depok E-mail : lejarsatya@gmail.com 1) , ridwandwiseptian@staff.gunadarma.ac.id 2) , moch_wisuda@staff.gunadarma.ac.id 3) , margi@staff.gunadarma.ac.id 4) , ericks_rs@staff.gunadarma.ac.id 5) ,

## ABSTRAK
Nomor polisi kendaraan bermotor merupakan ciri atau tanda pengenal dari suatu kendaraan yang diberikan oleh kepolisian. Setiap  kendaraan  bermotor  memiliki  nomor  yang  berbeda-beda.  bahkan  setiap  daerah  memiliki  kode  nomor  polisi  yang berbeda-beda. Nomor polisi setiap kendaraan biasanya dicantumkan pada sebuah plat. Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB)  atau  sering  disebut  plat  nomor  atau  nomor  polisi  (Nopol)  adalah  salah  satu  jenis  identifikasi  yang  diberikan kepada setiap kendaraan bermotor. Pengenalan otomatis plat nomor polisi kendaraan memiliki peran yang sangat penting dalam pengaturan lalu lintas, aspek keamanan, serta pengelolaan transportasi. Kemajuan signifikan dalam bidang ini telah tercapai  melalui  penggunaan  teknik deep  learning ,  terutama  dengan  adopsi  arsitektur  YOLOv8  ( You  Only  Look  Once ) dalam mendeteksi objek. Penelitian ini difokuskan pada penerapan YOLOv8 dalam sistem pendeteksian plat nomor polisi kendaraan  secara  otomatis,  dengan  tujuan  meningkatkan  ketepatan  dalam  pengenalan  karakter  plat  nomor  polisi  dengan menggunakan  metode PaddleOCR .  Dengan  memanfaatkan  YOLOv8,  model  telah  berhasil  dikembangkan  dengan kemampuan untuk mengidentifikasi berbagai jenis kendaraan dan plat nomor polisi dengan tingkat akurasi yang signifikan. Skor precision sebesar 0,871 menggambarkan akurasi model dalam mengidentifikasi objek,  sedangkan nilai recall sebesar 0,85 menunjukkan kemampuan model dalam mengambil kembali objek yang relevan. Selain itu, penggunaan PaddleOCR dalam  proses  pengenalan  karakter  pada  plat  nomor  polisi  juga  memberikan  hasil  yang  positif,  bahkan  pada  gambar  yang mengalami distorsi atau memiliki kualitas gambar yang rendah.

## Kata Kunci: Deteksi, Kendaraan, Nomor, Paddleocr, Polisi, YOLO

## 1. PENDAHULUAN
Ketika  menuju  suatu  tempat  untuk  memenuhi kebutuhan hidup maka seseorang memerlukan transportasi  sebagai  alat  mobilitas.  Alat  mobilitas  yang biasa  digunakan  adalah  kendaraan.  Alat  mobilitas biasanya  dipilih  berdasarkan  keamanan,  kenyamanan, kecepatan  dan  kebutuhannya  yang  sesuai.  Menurut Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  22  Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan pada Bab VII  pasal  47,  terdiri  dari  kendaraan  bermotor  dan kendaraan  tidak  bermotor  (Nugroho,  2021).  Kendaraan bermotor  dikelompokkan  berdasarkan  jenisnya  yaitu sepeda  motor,  mobil  penumpang,  mobil  bus,  mobil barang  dan  kendaraan  khusus.  Perkembangan  mode transportasi  seperti  ini  memang  sangat  memudahkan manusia  untuk  akses  perjalanan.  Pada  masa  modern  ini, Sistem transportasi merupakan elemen dasar infrastruktur yang berpengaruh pada pola pengembangan perkotaan maupun pedesaan (Rema, 2019).
Plat  nomor  polisi  yang  cukup  akrab  dengan  kita adalah  Plat  Nomor  Indonesia.  Negara  Indonesia
menganut  format  tiga  nomor  seri.  Bagian  depan mewakili  tempat  nomor  tersebut  terdaftar.  Kode  huruf belakang  sendiri  biasanya  mewakili  tempat  kendaraan tersebut  terdaftar.  Nomor  polisi  sendiri  dialokasikan untuk  jenis  kendaraan-kendaraan  tertentu.  Kendaraan penumpang  menggunakan  nomor  seri  1-2999,  8000- 8999.  Nomor  diantara  seri  kendaraan  penumpang  dibagi untuk  motor,  kendaraan  beban,  dan  bus.  Nomor  polisi diberikan  sesuai  dengan  urutan  pendaftaran  kendaraan bermotor.  Terdiri  dari  1-4  angka,  ditempatkan  setelah kode  wilayah  pendaftaran.  Apabila  nomor  urut pendaftaran  yang  telah  dialokasikan  habis  digunakan, maka  nomor  urut  pendaftaran  berikutnya  kembali  ke nomor awal yang telah dialokasikan dengan diberi tanda pengenal  huruf  seri  A-Z  di  belakang  angka  pendaftaran. Kode wilayah pendaftaran kendaraan bermotor ditetapkan  berdasarkan  Peraturan  Kapolri  Nomor  4 Tahun 2006 (Rema, 2019).
Pengenalan  plat  nomor  polisi  kendaraan  secara otomatis  merupakan  area  penelitian  yang  penting  dalam pengendalian  lalu  lintas,  keamanan,  dan  manajemen
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
transportasi.  Metode  deteksi  objek  dan  pengenalan karakter  menggunakan  teknik deep  learning telah menunjukkan  kemajuan  yang  signifikan  dalam  bidang ini.  Salah  satu  algoritma  deteksi  objek  yang  populer adalah  YOLO  ( You  Only  Look  Once ),  yang  telah menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dengan kecepatan  yang  baik.  Dalam  penelitian  ini,  fokus  utama akan  diberikan  pada  implementasi  arsitektur  YOLOv8 (versi  8  dari  YOLO)  pada  sistem  deteksi  plat  nomor polisi kendaraan otomatis.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aprilino,  Awan, Dkk yang berjudul "Implementasi Algoritma YOLO dan Tesseract  OCR  pada  Sistem  Deteksi  Plat  Nomor Otomatis"  telah  memberikan  kontribusi  yang  berharga dalam  pengembangan  sistem  deteksi  plat  nomor menggunakan  arsitektur  YOLOv8  dan  Tesseract  OCR. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  proses deteksi  plat  nomor  polisi  kendaraan  menggunakan YOLOv8  dan  meningkatkan  pengenalan  karakter  plat nomor  dengan  menggunakan PaddleOCR (Aprilino  & others, 2022).
Meskipun  penelitian  sebelumnya  telah  mencapai hasil  yang  memuaskan,  masih  terdapat  beberapa tantangan  yang  perlu  diatasi  dalam  sistem  deteksi  plat nomor  otomatis.  Beberapa  tantangan  tersebut  meliputi variasi  kondisi  cahaya yang  ekstrem,  variasi  bentuk  dan ukuran plat nomor, serta adanya perbedaan dalam format plat  nomor  antar  negara  atau  daerah.  Dalam  penelitian ini,  peneliti  berupaya  mengatasi  tantangan  tersebut dengan  menggunakan  arsitektur  YOLOv8  yang  telah terbukti  efektif  dalam  mendeteksi  objek  dengan kecepatan tinggi dan akurasi yang tinggi.
Selain  itu,  peneliti  juga memanfaatkan PaddleOCR sebagai  metode  pengenalan  karakter  pada  plat  nomor. PaddleOCR telah  dikembangkan  dan  diadopsi  secara luas dalam bidang pengenalan karakter optik. Metode ini mampu  mengenali  karakter-karakter  pada  plat  nomor dengan akurasi yang tinggi, termasuk pada karakter yang terdistorsi  atau  memiliki  kualitas  rendah.  Dengan mengintegrasikan  YOLOv8  dan PaddleOCR dalam sistem  deteksi  plat  nomor  otomatis,  diharapkan  dapat meningkatkan  akurasi  dan  keandalan  sistem  dalam mengenali  plat  nomor  kendaraan  dengan  baik,  bahkan dalam  kondisi  lingkungan  yang  bervariasi.  Melalui penelitian  ini,  diharapkan  dapat  diperoleh  sistem  deteksi plat nomor kendaraan otomatis yang efektif dan efisien.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam  penelitian  ini,  ruang  lingkup  batasan masalah  dapat  diuraikan  menjadi  beberapa  hal  sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  menggunakan  2167  gambar  yang diambil dari dua dataset yang tersedia secara publik. Dataset  pertama  adalah  dataset  plat  nomor kendaraan  mobil  yang  disediakan  oleh  Irvan  Teady Sentosa, dan dataset kedua adalah dataset plat nomor kendaraan  motor  yang  disediakan  oleh  Habib
Robbani.  Dengan 4  Kelas  yaitu  Plat  Nomor,  Mobil, Motor dan Truk.
2. Penelitian ini akan menggunakan arsitektur YOLOv8 sebagai algoritma utama untuk deteksi plat nomor  kendaraan  dan  PaddleOCR  sebagai  metode pengenalan karakter pada plat nomor.
3. Penelitian ini akan menggunakan Google Colaboratory  sebagai  lingkungan  pengembangan. Google  Colaboratory  memberikan  akses  ke  sumber daya  komputasi  yang  cukup  untuk  melatih  model dan melakukan eksperimen.
4. Penelitian  ini  bertujuan  menciptakan  sistem  untuk mendeteksi  dan  mengenali  plat  nomor  kendaraan dari gambar menggunakan YOLOv8 dan PaddleOCR.

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada  bagian  bahan  dan  metode  yang  digunakan dalam mendukung penelitian ini adalah sebagai berikut:
3.1 Machine Learning
Machine learning adalah sub bidang dari kecerdasan  buatan  atau  biasa  disebut  dengan Artificial Intelligence (AI)  yang  melibatkan  pengembangan algoritma  dan  model  statistik,  yang  memungkinkan sistem  komputer  untuk  belajar  dan  meningkatkan kinerjanya  dari  pengalaman  tanpa  harus  diprogram secara  eksplisit.  Ini  memungkinkan  mesin  untuk mengidentifikasi pola, membuat keputusan, dan meningkatkan  kinerjanya  dalam  tugas  tertentu  dengan terus  memproses  dan  belajar  dari  data.  Proses  ini melibatkan  melatih  model machine  learning  d engan dataset besar  dan  menggunakan  pengetahuan  tersebut untuk membuat  prediksi atau keputusan ketika dihadapkan dengan data baru (Fathurohman, 2021) .
3.2 Deep Learning
Deep  learning adalah  metode  khusus  dalam Machine  learning yang  menggunakan  jaringan  syaraf ( neural networks )  dalam  lapisan-lapisan  berurutan untuk belajar  dari  data  secara  iteratif. Deep  learning sangat berguna ketika mencoba untuk memahami pola dari data yang  tidak  terstruktur.  Jaringan  saraf  kompleks dalam deep  learning dirancang  untuk  meniru  cara  kerja  otak manusia  sehingga  komputer  dapat  dilatih  untuk menangani abstraksi dan masalah yang kurang terdefinisi dengan baik (Aryanto dkk., 2023).

## Gambar 1. Arsitektur Neural Network
Sebatik Vol. 27 No. 2 Desember 2023 ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik
Jaringan saraf dalam deep learning memiliki tiga lapisan utama  yaitu  Lapisan input menerima  data  masukan, lapisan  tersembunyi  mengolah  dan  mengekstraksi  fitur- fitur  penting,  dan  lapisan  output  menghasilkan  prediksi atau hasil akhir (Aryanto dkk., 2023).
3.3 Convolutional Neural Network
CNN  ( Convolutional  Neural  Network )  adalah sebuah  arsitektur  khusus  dalam  Deep  learning  yang sangat  efektif  dalam  mengolah  data  gambar  dan  tugas- tugas Computer Vision . Berbeda dengan Neural Network biasa,  di  mana  semua  neuron  terhubung  satu  sama  lain, CNN  menggunakan  pendekatan  yang  lebih  efisien dengan  menghubungkan  setiap  neuron  hanya  pada bagian  tertentu  dari  lapisan  sebelumnya  (Rasywir  dkk., 2020).

## Gambar 2. Arsitektur CNN
Komponen  utama  dari  CNN  adalah  lapisan  konvolusi, pooling ,  dan Rectified  Linear  Unit (ReLU).  Lapisan konvolusi  menerapkan  filter  pada  data  masukan  untuk mengekstraksi  fitur-fitur  penting.  Lapisan  pooling melakukan  downsampling  untuk  mengekstraksi  fitur- fitur  dominan.  ReLU  adalah  fungsi  aktivasi non-linear yang  digunakan  untuk  memperkenalkan  non-linearitas dalam  model.  Dalam  arsitektur  CNN,  lapisan  konvolusi disusun  secara  berurutan,  diikuti  oleh  lapisan  pooling opsional.  Arsitektur  ini  diulang  beberapa  kali  hingga fitur-fitur  penting  berhasil  ditangkap  dengan  efektif. Lapisan  fully  connected mengikuti  lapisan  konvolusi, dan fungsi SoftMax digunakan untuk estimasi probabilitas (Christian & Al Idrus, 2023).

## 3.4 YOLOv8
YOLOv8  adalah  model  terbaru  dari  keluarga YOLO yang dikembangkan oleh Ultralytics , menciptakan  perbedaan  signifikan  dengan  YOLOv5 dalam hal arsitektur dan pengalaman pengembang. Sejak pertama kali diluncurkan pada tahun 2015, model YOLO telah  menjadi  terkenal  karena  akurasi  tinggi  dan  ukuran model  yang  kecil  (Yanto  dkk.,  2023).  Dalam perkembangannya, YOLO telah mendapat perhatian dari komunitas visi komputer dan beberapa versi sebelumnya dipelihara  dalam  bahasa  C  menggunakan Darknet . Pengembangan  YOLOv8  dimulai  ketika  penulisnya, Glenn  Jocher,  mengikuti  YOLOv3  di  PyTorch  dan
akhirnya meluncurkan YOLOv5 yang menjadi “ State-of- the-Art ” berkat struktur Python yang fleksibel. YOLOv8 merupakan  hasil  penelitian  dan  pengembangan  selama enam  bulan  terakhir  dan resmi  diluncurkan  pada  Januari 2023 (Wahyuni & Sulaeman, 2022).
Dalam  pendekatan anchor  box  free ,  model langsung  memprediksi  pusat  objek  dari  objek  yang  ada dalam  gambar  tanpa  menggunakan  offset  dari anchor box yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Pendekatan  ini membantu  mengurangi  kompleksitas  dalam  pembuatan prediksi  kotak  dan  dapat  meningkatkan  kinerja  model dengan  menghindari  masalah  yang  muncul  akibat pemilihan anchor  box yang  tepat  untuk  setiap  objek dalam gambar (Putri, 2023).

## Gambar 3. Visualisasi Acnhor boxes free pada YOLOv8
Model YOLOv8 tidak menggunakan anchor boxes , tetapi  langsung  memprediksi  pusat  objek.  Dengan demikian,  model  tidak  perlu  menghitung  offset  dari anchor box untuk mendapatkan posisi objek. Pendekatan ini  membantu  mengurangi  jumlah  prediksi  kotak  ( box predictions )  dan  mempercepat  proses Non-Maximum Suppression (NMS),  yaitu  tahap  pemrosesan  lanjutan yang  menyaring  deteksi  kandidat  berdasarkan  tingkat kepercayaan (confidence score) dan menghindari deteksi berlebih (Kim dkk., 2023).
Selain  itu,  terdapat  perbaikan  pada  struktur konvolusi  YOLOv8  yang  berdampak  positif  terhadap performa  model.  Pada  bagian  sistem,  konvolusi  6x6 YOLOv5  digantikan  dengan  konvolusi  3x3.  Blok pembangun  utama  juga  mengalami  perubahan,  dengan C2f  menggantikan  C3  (Zhang,  t.t.).  Modul  ini mengandung komponen-komponen seperti Conv,
BatchNorm,  dan  SiLU  (Swish  Activation  Function).  Di C2f,  semua output dari Bottleneck digabungkan, sementara  di  C3  hanya output dari Bottleneck terakhir yang digunakan (Niu dkk., 2022).
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article

## Gambar 4. Convolutional Layer C3 pada YOLOv8
Meskipun Bottleneck pada  YOLOv8  mirip  dengan YOLOv5,  namun  ukuran  kernel  konvolusi  pertama berubah  dari  1x1  menjadi  3x3.  Hal  ini  menunjukkan adanya kembali ke  blok ResNet yang  didefinisikan  pada tahun  2015.  Di  bagian  "neck,"  fitur-fitur  langsung digabungkan tanpa memaksa dimensi saluran yang sama, mengurangi  jumlah  parameter  dan  ukuran  tensor  secara keseluruhan (Sama & Sharma, 2023).
Mosaic Data Augmentation adalah teknik augmentasi  data  dalam  pembelajaran  mesin  yang digunakan  dalam  pelatihan  model  deteksi  objek, khususnya dalam model YOLOv8. Teknik ini melibatkan penggabungan empat gambar yang berbeda menjadi satu gambar besar, yang kemudian diberikan sebagai input ke model. Gambar-gambar tersebut ditempatkan secara acak dalam ukuran dan posisi yang berbeda, menciptakan efek mozaik  pada  gambar  yang  dihasilkan  (Pratitis  dkk., 2023).
Tujuan  dari Mosaic  Data  Augmentation adalah untuk memperkaya dataset pelatihan dengan variasi yang lebih  besar  dalam  posisi,  rotasi,  dan  tumpang  tindih objek.  Dengan  memberikan  gambar mozaik sebagai input ,  model  belajar  mengenali  objek  dalam  berbagai posisi  dan  situasi,  termasuk  objek  yang  tumpang  tindih sebagian  dengan  objek  lain.  Hal  ini  membantu meningkatkan  ketahanan  model  terhadap  variasi  dalam data  uji  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya  (Djohari dkk., 2022).
Gambar 5. Mosaic Data Augmentation
Namun,  karena  augmentasi  ini  dapat  menyebabkan penurunan  performa  pada  tahap  pelatihan,  dalam YOLOv8, Mosaic  Data  Augmentation dihentikan  pada 10  epoch  terakhir.  Dengan  demikian,  model  tetap mengalami  variasi  data  yang  luas  selama  mayoritas pelatihan,  namun  pada  tahap  akhir,  model  lebih  fokus pada  data  asli  untuk  menghindari Overfitting dan meningkatkan  kinerja  pada  data  uji  (Ma’ruf  & Hardjianto, 2023).
3.5 PaddleOCR
PaddleOCR adalah sebuah sistem Optical
Character  Recognition (OCR)  yang  sangat  efisien  dan praktis  yang  dikembangkan  oleh  para  peneliti  dari Paddle ,  perangkat  lunak  open-source  yang  dibuat  oleh Baidu.  Teknologi  ini  bertujuan  untuk  mengenali  teks dalam  gambar  secara  otomatis. PaddleOCR berhasil menciptakan  model  OCR  yang  memiliki  ukuran  sangat ringan  tanpa  mengorbankan  performa.  Sistem  ini  terdiri dari tiga tahap utama, yaitu deteksi teks, klasifikasi arah teks, dan pengenalan teks (Li dkk., 2023).
Dalam  deteksi  teks, PaddleOCR menggunakan metode Differentiable Binarization (DB) yang dilengkapi dengan beberapa strategi untuk meningkatkan efektivitas dan  efisiensi.  Selain  itu,  mereka  juga  menggunakan model MobileNetV3 sebagai  backbone  dengan  dimensi yang  lebih  kecil  untuk  mengurangi  ukuran  model. PaddleOCR juga  menerapkan  strategi  pruning  dengan FPGM Pruner untuk  lebih  mengompres  model  deteksi teks. Di tahap klasifikasi arah teks, mereka menggunakan model MobileNetV3 sebagai backbone dan  menerapkan teknik Data  Augmentation serta  PACT Quantization untuk  mengurangi  ukuran  model  tanpa  mengorbankan akurasi.  Selanjutnya,  di  tahap  pengenalan  teks, PaddleOCR menggunakan  model  CRNN  ( Convolutional Recurrent  Neural  Network )  sebagai  pengenali  teks dengan berbagai strategi untuk meningkatkan kinerja dan mengurangi ukuran model. Dengan berbagai pengoptimalan dan strategi tersebut, PaddleOCR berhasil menciptakan  sistem  OCR  yang  sangat  efisien  dengan ukuran  model  yang  ringan  dan  kinerja  yang  optimal (Liao dkk., 2020).
Sebatik Vol. 27 No. 2 Desember 2023 ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik

## 3.6 A nalisis Sistem Secara Umum
Penelitian  ini  berfokus  kepada  implementasi arsitektur  YOLOv8  dan PaddleOCR untuk  mendeteksi plat  nomor  kendaraan.  Hasil  dari  pendeteksian  akan menampilkan  gambar  dengan  label  nama  kendaraan dan plat  nomor.  Kemudian  dilakukan  ekstraksi  menjadi  teks yang  berisikan  jenis  kendaraan  dan  plat  nomor  yang dibagi menjadi beberapa tahapan diantaranya.

## 3.6.1 Pengumpulan Data
Data  untuk  penelitian  ini  dikumpulkan  melalui dataset dari Universe Roboflow yang diunggah oleh Irvan Teady  Sentosa  dan  Habib  Robbani.  Dataset  ini  berisi dengan  total  2,167  gambar  yang  memiliki  5  label,  yaitu plat  nomor,  mobil,  motor,bus,  dan  truk.  Penggabungan data dilakukan menggunakan website Roboflow . Dataset yang  terkumpul  menjadi  dasar  bagi  peneliti  untuk melatih  dan  menguji  model  pengenalan  kendaraan  guna mencapai tujuan penelitian yang telah ditetapkan.

## 3.6.2 Pelabelan Data
Pelabelan  data  menggunakan platform  Roboflow . Pelabelan  dilakukan  dengan  tujuan  memberikan  label pada  setiap  gambar  kendaraan  yang  sesuai  dengan jenisnya,  yaitu  “ License_plate ”,  “ cars ”,  “ motorcycle ”, “ truck ”,  dan  “ bus ”.  Proses  pelabelan  ini  merupakan langkah  penting  dalam  persiapan dataset untuk  melatih model pengenalan kendaraan dengan akurat dan efisien.

## Gambar 7. Pelabelan Mobil dan Plat Nomor
Pelabelan  untuk  dua  jenis  objek  di  dalam  dataset, yaitu  mobil  dan  plat  nomor.  Objek  mobil  diberi  label ‘ cars’ dengan  warna  merah,  yang  ditandai  dengan sebuah bounding box (kotak pembatas) yang mengelilingi  bagian  mobil  pada  gambar.  Di  sisi  lain, objek  plat  nomor  diberi  label  ‘ License_plate ’  dengan warna  hijau  dan  juga  diberi  bounding  box  yang mengelilingi area plat nomor pada gambar 7.
Gambar 8. Pelabelan Motor
Objek  motor  diberi  label  ‘ motorcycle’ dengan warna jingga, yang ditandai dengan sebuah bounding box (kotak pembatas) yang mengelilingi bagian motor seperti pada gambar 8.

## Gambar 9. Pelabelan Truk
Objek  truk  diberi  label  ‘ truck’ dengan  warna  biru, yang  ditandai  dengan  sebuah bounding  box (kotak pembatas) yang mengelilingi bagian truk pada gambar.

## 3.6.3 Data Splitting
Proses  data splitting ini  dilakukan  secara  acak untuk  menghindari  bias  pada  setiap  subset.  Selain  itu, memastikan  bahwa  data  pada  setiap  subset  mewakili variasi dan karakteristik dataset secara keseluruhan.

## Gambar 10. Proses Data Splitting
Pada  tahap  Data Splitting ,  dataset  telah  dibagi menjadi  tiga  subset  yang  berbeda,  yaitu Training  Set , Validation Set ,  dan Testing  Set . Training  Set merupakan subset  terbesar  dengan  proporsi  sekitar  79%  dari  total data, yang terdiri dari 1,700 gambar. Subset ini berfungsi sebagai  data  pelatihan  untuk  melatih  model  pengenalan kendaraan.  Saat  proses  pelatihan,  model  akan  belajar mengenali  pola  dan  fitur  yang  ada  pada  kendaraan  dari data yang ada dalam Training Set.
Selanjutnya, Validation  Set menjadi  subset  kedua dengan  proporsi  sekitar  20%  dari  total  data, yang  terdiri dari  432  gambar.  Subset  ini  memiliki  peran  penting dalam  validasi  model,  di  mana  kinerja  dan  performa model selama pelatihan akan diukur. Dengan menggunakan Validation Set, dapat diidentifikasi apakah model mengalami Overfitting  atau Underfitting.
Sementara  itu, Testing  Set menjadi  subset  terkecil dengan  proporsi  sekitar  1%  dari  total  data,  yang  terdiri dari  21  gambar. Subset ini  digunakan  untuk  menguji performa  model  secara  independen  setelah  melalui proses  pelatihan  dengan  menggunakan Training  Set . Pengujian  pada Testing  Set memberikan  gambaran
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
tentang kemampuan model dalam mengenali kendaraan yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## 3.6.4 Data Preprocessing
Data preprocessing merupakan tahap krusial dalam persiapan dataset sebelum  melatih  model  pengenalan kendaraan.  Dalam  penelitian  ini,  data preprocessing dilakukan  menggunakan  beberapa  teknik,  yaitu Auto- Orient, Resize, dan Modify Classes .

## Gambar 11. Proses Data Preprocessing
Pada  Gambar  11  teknik Auto-Orient digunakan untuk  mengatur  ulang  orientasi  gambar  kendaraan  agar seragam  dalam  dataset.  Hal  ini  penting  karena  variasi orientasi  dapat  menyebabkan  kesulitan  dalam  pelatihan model.  Selanjutnya,  proses  Resize  dilakukan  untuk mengubah  ukuran  semua  gambar  menjadi  640x640 piksel,  memastikan  ukuran  yang  seragam  dalam  seluruh dataset.  Dengan  ukuran  yang  konsisten,  model  dapat lebih efisien dalam mempelajari pola dan fitur kendaraan dari gambar-gambar tersebut.
Teknik Modify Classes diterapkan untuk menghapus  kelas  bus  pada  dataset,  karena  jumlah gambar  dan  label  yang  sangat  sedikit  sehingga  kurang representatif  dari  kelas  tersebut,bertujuan  meningkatkan fokus  dataset  pada  informasi  yang  relevan.  Data Preprocessing  ini  menjadi  langkah  penting  dalam meningkatkan  kualitas  dataset  dan  kinerja  model pengenalan objek.

## 3.6.5 Training Model
Pada  tahap  pelatihan  model  dalam  proses pembuatan,  langkah  pertama  adalah  mempersiapkan dataset  yang  sudah  dibuat  pada  aplikasi Roboflow . Setelah  dataset  terbentuk,  langkah  selanjutnya  adalah melatih  model  menggunakan  Transfer  Learning  dengan menggunakan  pretrained  model  YOLOv8n.  Transfer learning memungkinkan kita memanfaatkan pengetahuan yang  telah  diperoleh  oleh  model  pada  tugas-tugas sebelumnya.
Proses  pelatihan  dimulai  dengan  menginisialisasi model  YOLOv8  menggunakan  bobot yang  sudah  dilatih sebelumnya.  Dataset  yang  digunakan  adalah  data training dan  data  validasi. Optimizer “AdamW” digunakan dalam proses ini, dengan parameter yang telah
ditentukan  sebelumnya. Learning  rate 0.01  mengatur kecepatan  penyesuaian  bobot  model.  Momentum  dan weight  decay mengontrol  dinamika  dan  regulasi  selama proses  optimasi.  Proses  pelatihan  dilakukan  dalam sejumlah  iterasi  yang  disebut  epochs.  Setiap epochs , model  disesuaikan  dengan  data  pelatihan  dan  kemudian diuji pada data validasi untuk mengukur kinerjanya. Jika kinerja model cenderung stagnan atau menurun pada data validasi,  parameter  seperti  learning  rate  atau  momentum dapat diubah untuk meningkatkan kinerja.
Proses  pelatihan  berlangsung  secara  berulang,  di mana  model  terus  diperbarui  dan  disesuaikan  dengan dataset  pelatihan.  Setelah  sejumlah  telah  tercapai, pelatihan  berakhir.  Pada  akhirnya,  model  yang  telah dilatih  akan  memiliki  pemahaman  yang  lebih  baik tentang  tugas  deteksi  objek  dan  kemampuan  untuk mengenali  objek-objek  mobil,  motor,  truk  dan  plat nomor.

## 3.6.6 Implementasi Model
Untuk  implementasi  model,  model  akan  di deploy ke  dalam environment  project aplikasi Flask .  Dalam penelitian  ini  model  akan  disimpan  dalam  format Pytorch .  Berikut  adalah  alur  perancangan  sistem  yang dibuat.

## Gambar 12. Alur Sistem
Untuk  implementasi  model,  model  akan  di deploy ke  dalam environment  project aplikasi Flask .  Dalam penelitian ini model akan di save dalam format Pytorch . Berikut adalah alur perancangan sistem yang dibuat pada gambar 12.
Pada  saat  mengunjungi  halaman  utama  ("/"), file- file sebelumnya  dan  direktori  hasil  deteksi  dibersihkan melalui  fungsi  “ delete_previous_uploads() ”  untuk memastikan  kondisi  kerja  yang  bersih.  Kemudian menampilkan  halaman  " index.html "  untuk  mengunggah file gambar.
Sebatik Vol. 27 No. 2 Desember 2023 ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik
Setelah  berhasil  mengunggah  file  gambar,  fungsi “ upload() ”  diaktifkan. File tersebut  diperiksa,  dan  jika memiliki  ekstensi  yang  diizinkan,  nama  unik  dibuat melalui “ generate_random_filename() ”, dan file disimpan dalam direktori " uploads ". Kemudian, dilakukan  pengecekan  apakah file tersebut  adalah gambar  dengan  memanfaatkan OpenCV .  Jika  file  adalah gambar yang didukung, proses selanjutnya adalah deteksi plat nomor. Melalui fungsi “ detect_platnomer(filepath) ”, model  YOLO  (" platnomor.pt ")  dimuat  dan  proses deteksi objek dilakukan pada gambar. Hasil dari tahap ini adalah lokasi plat nomor.
Setelah  berhasil  mendeteksi  plat  nomor,  dilakukan ekstraksi  karakter  menggunakan PaddleOCR .  Area  plat nomor  pada  gambar  diambil  dan  diubah  menjadi  format yang sesuai dengan input yang diminta oleh PaddleOCR . Kemudian, gambar yang telah diubah dijalankan melalui PaddleOCR untuk  mengenali  karakter  optik  pada  plat nomor.  Hasil  pengenalan  karakter  diekstraksi  dan ditampilkan dalam bentuk teks.
Hasil akhir dari proses ini adalah tampilan halaman " uploaded.html "  yang  memberikan  informasi  terkait Gambar  yang  diupload,  hasil  deteksi  plat  nomor,  serta teks yang berhasil diekstraksi dari nomor plat tersebut.

## 4. PEMBAHASAN
Pada bagian ini merupakan pembahasan implementasi  dan  hasil  pengujian  keseluruhan  pada penelitian.
Selama proses pelatihan, model mengalami perubahan  berdasarkan  metrik  yang  diukur  dalam  150 epoch. Berikut adalah gambar 13 metrik dari pelatihan.

## Gambar 13. Hasil Training Model
Pada  pelatihan  model  nilai  loss  dari  model  terus berkurang,  “ box_loss ”  untuk  mengukur  seberapa  besar perbedaan  antara  prediksi  model  dan  lokasi  objek  pada gambar  asli  dengan  nilai  akhir  0,47.  “ cls_loss ” digunakan  untuk  mengukur  kesalahan  model  dalam mendeteksi  objek  dengan  nilai  akhir  0,32.  Pada  tahap validasi berdasarkan pada gambar 4.1, hasil yang didapat tidak jauh berbeda dengan train.
Skor presisi sebesar 0,871 menggambarkan seberapa akurat  model  dalam  mengenali  objek,  sedangkan  nilai recall sebesar 0,85 mengindikasikan sejauh mana model mampu  mengambil  kembali  objek  yang  relevan.  Di  sisi lain,  nilai  mAP50  sebesar  0,868  menggambarkan
performa  keseluruhan  model  dengan  menggunakan ambang  batas  IOU  50%,  sedangkan  nilai  mAP50-95 sebesar 0,753 lebih menekankan pada kemampuan model dalam  skenario  deteksi  yang  lebih  ketat,  dengan  rentang IOU 50% hingga 95%.
Pada  gambar  14 Multiclass  Confusion  Matrix mendapatkan  hasil  yang  cukup  baik.  Kelas  motor  dan plat  kendaraan  mendapatkan  nilai True  Positive (TP) yang  tinggi,  yaitu  0,99 dan  1.  Kelas  mobil mandapatkan True  Positive (TP)  dengan  nilai  0,83  tetapi False Negative (FP)  memiliki  nilai  0,83.  Nilai False  Negative yang  tinggi  mengakibatkan  model  salah  mendeteksi kelasnya.  Kelas  Truk  mendapatkan  nilai True  Positive (TP) 0,62.

## Gambar 14. Multiclass Confusion Matrix
Pada  gambar  15  melakukan  proses  pemilihan gambar  tahapan  selanjutnya  mendeteksi  objek  dan mendapatkan nomor polisi kendaraan tersebut.

## Gambar 15. Upload Web Flask

## 4.1 Hasil Uji Coba Keseluruhan
Berdasarkan data yang tercatat dalam Tabel 1 hasil pengujian,  dapat  disimpulkan  bahwa  kinerja  model dalam  mengenali  objek  umumnya  berjalan  dengan  baik. Meskipun  demikian,  terdapat  dua  kasus  pada  tabel  di bawah  dengan  nomor  1  dan  2  di  mana  model  tidak berhasil mengenali objek Truk dengan akurat. Meskipun begitu,  pengujian  pada  nomor  selanjutnya  menunjukkan bahwa  model  memiliki  kemampuan  yang  memadai dalam  mengenali  karakter-karakter  dengan  akurasi  yang baik. Berikut hasil tabel uji coba yang dilakukan.
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Motor

## Tabel 1. Hasil Uji Coba
# Gambar Objek Objek Asli 1. 2. 3. 4.
5. 6. 7. 8. 9.
Plat Plat
Motor
Hasil ORC Plat Nopol BL2271ZE BL 2271 ZE

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Aprilino,  A.,  &  others.  (2022).  Implementasi  Algoritma Yolo dan Tesseract OCR pada Sistem Deteksi Plat Nomor Otomatis. Jurnal Teknoinfo , 16 (1), 54–59. Aryanto,  R.,  Rosid,  M.  A.,  &  Busono,  S.  (2023). Penerapan  Deep  Learning  untuk  Pengenalan Tulisan  Tangan  Bahasa  Aksara  Lota  Ende  dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Networks. Jurnal  Informasi  dan  Teknologi ,  258– 264.
Christian,  J.,  &  Al  Idrus,  S.  I.  (2023).  Introduction  to Citrus  Fruit  Ripens  Using  the  Deep  Learning Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Learning Method. Asian  Journal  of  Applied  Education (AJAE) , 2 (3), 459–470.
Djohari,  N.,  Setiawan,  M.  N.,  &  Liauw,  F.  (2022). Penerapan  Teknologi  Interaktif  Display  dalam Perancangan  Interior  Museum  Wayang  Jakarta. Mezanin , 4 (2).
Fathurohman,  A.  (2021).  Machine  Learning  Untuk Pendidikan:  Mengapa  Dan  Bagaimana. Jurnal Informatika  Dan  Tekonologi  Komputer  (JITEK) ,
1 (3), 57–62. 10. Plat Plat 5. KESIMPULAN BL6463Z AH 0721 BL 6463 ZAH Kim,  J.-H.,  Kim,  N.,  &  Won,  C.  S.  (2023).  High-Speed Drone  Detection  Based  On  Yolo-V8. ICASSP 2023-2023    IEEE    International  Conference    on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) , 1–2.
YOLOv8    berhasil    menghasilkan    model    yang mampu  mendeteksi  berbagai  jenis  kendaraan  dan  plat nomor  dengan  tingkat  akurasi  yang  memadai.  Skor precision sebesar  0,871  dan  nilai recall sebesar  0,85. Penggunaan PaddleOCR sebagai  metode  pengenalan karakter  pada  plat  nomor  juga  memberikan  hasil  yang baik dalam mengenali karakter-karakter pada plat nomor polisi,  termasuk  pada  karakter  yang  terdistorsi  atau memiliki  kualitas  gambar  yang  rendah.  Pada  uji  coba menggunakan berbagai gambar, sistem mampu mengenali objek kendaraan dan plat nomor polisi dengan baik  pada  sebagian  besar  kasus.  Meskipun  demikian, masih  terdapat  beberapa  kasus  di  mana  model mengalami  kesulitan  dalam  mengenali  objek,  terutama pada  kelas  Truk  dan  karakter  tanggal  pada  plat  nomor polisi.  Ini  menunjukkan  bahwa  masih  ada  ruang  untuk peningkatan  dalam  pengenalan  karakter  yang  lebih akurat.

## 6. SARAN
Penelitian  ini  telah  mencapai  hasil  sesuai  yang diharapkan  oleh  peneliti.  Terdapat  beberapa  saran  untuk pengembangan lebih lanjut diantaranya dapat mendeteksi dan  mengenali  karakter  plat  nomor  polisi  dalam  bentuk video atau streaming video , meningkatkan model deteksi terutama untuk mobil dan truk, dan membuat format plat nomor Indonesia sehingga model dengan cepat dan tepat mengenali karakter-karakter yang tertera.
Li,  Y.,  Zhang,  D.,  &  others.  (2023).  Research  and Application  of  Health  Code Recognition  Based on Paddle  OCR  under  the  Background  of  Epidemic Prevention  and  Control. Journal  of  Artificial Intelligence Practice , 6 (1), 9–16. Liao, M., Wan, Z., Yao, C., Chen, K., & Bai, X. (2020). Real-time  scene  text  detection  with  differentiable binarization. Proceedings  of  the  AAAI  conference on artificial intelligence , 34 (07), 11474–11481. Ma’ruf,  A.,  &  Hardjianto,  M.  (2023).  PENERAPAN ALGORITME  YOU  ONLY  LOOK  ONCE VERSION  8  UNTUK  IDENTIFIKASI  ABJAD BAHASA  ISYARAT  INDONESIA. Prosiding Seminar  Nasional  Mahasiswa  Fakultas  Teknologi Informasi (SENAFTI) , 2 (2), 567–576.
Niu,  H.,  Liu,  J.,  Yu,  Z.,  Zheng,  D.,  He,  P.,  &  Wang,  F. (2022).  Real-time  object  tracking  system  using PTZ  camera. 2022  IEEE  4th  International Conference on Civil Aviation Safety and Information Technology (ICCASIT) , 471–478. Nugroho,  Y.  (2021).  Pelanggaran  Lalu  Lintas  Yang Dilakukan  Oleh  Anak  Ditinjau  Dari  Undang- Undang  Nomor  22  Tahun  2009  Tentang  Lalu Lintas  dan  Angkutan  Jalan. FENOMENA , 19 (2), 246–267.
Pratitis,  W.  L.,  Kurniasari,  K.,  &  Al  Fata,  H.  (2023). Classification  of  Spotted  Disease  on  Sugarcane Leaf Image Using Convolutional Neural Network
Plat Plat Truk DA 8963CO DA 8963 CO Plat Plat B2359 BJ B 2359 Mobil Mobil 01-27 BJD Plat Plat AE1248FP AE 1248 Mobil Mobil 11.24 FP Plat Mobil Plat Mobil BP1475T1 BP 1475 TI Plat Plat DK 386 DK 386 Mobil Mobil QZ QZ Plat Plat 1074TUA B 1074 Mobil Mobil 0020 TUA Plat Mobil Plat Mobil B 1907SSW 05-21 B 1970 SSW Plat Plat Truk B9190TC B 9190 IC
Sebatik Vol. 27 No. 2 Desember 2023 ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik
Algorithm. JTECS:  Jurnal  Sistem  Telekomunikasi Elektronika  Sistem  Kontrol  Power  Sistem  dan Komputer , 3 (2), 117–128. Putri,  V.  H.  (2023). Detecting  Incoming  and  Outgoing Passengers  on  Intelligent  Car  (iCar  Its)  Using Computer  Vision .  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember. Rasywir, E., Sinaga, R., & Pratama, Y. (2020). Evaluasi pembangunan sistem pakar penyakit tanaman sawit dengan  metode  deep  neural  network  (DNN). Jurnal media informatika budidarma , 4 (4), 1206– 1215. Rema,  Y.  O.  L.  (2019).  Deteksi  Plat  Nomor  Kendaraan Bermotor  dengan  Segmentasi  Gambar. Jurnal Saintek Lahan Kering , 2 (1), 20–23.
Sama,  A.  K.,  &  Sharma,  A.  (2023).  Simulated  uav dataset  for  object  detection. ITM  Web  of Conferences , 54 , 2006.
Wahyuni,  S.,  &  Sulaeman,  M.  (2022).  Penerapan Algoritma  Deep  Learning  Untuk  Sistem  Absensi Kehadiran Deteksi Wajah Di PT Karya Komponen Presisi. Jurnal  Informatika  SIMANTIK , 7 (1),  12– 21. Yanto,  Y.,  Aziz,  F.,  &  Irmawati,  I.  (2023).  YOLO-V8 PENINGKATAN ALGORITMA UNTUK DETEKSI  PEMAKAIAN  MASKER  WAJAH. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 7 (3), 1437–1444. Zhang,  D.  (t.t.).  Yolodcc:  Improved  Yolov8  Combined with  Dynamic  Confidence  Compensation  For Lightweight  Moving  Object  Detection. Available at SSRN 4571142 .