Volume 7 Nomor 3, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## IMPLEMENTASI ALGORITMA YOLO V5 DALAM RANCANGAN APLIKASI PENDETEKSI PLAT NOMOR KENDARAAN

## IMPLEMENTATION OF YOLO V5 ALGORITHM IN VEHICLE LICENSE PLATE DETECTION APPLICATION DESIGN
Bagus Prasetyo Nugroho 1 , Yani Prihati 2 , Sinta Tridian Galih 3 1,2,3 Universitas AKI (Abadi Karya Indonesia) Semarang, Indonesia
223200040@student.unaki.ac.id

## ABSTRACT
This  research  discusses  the  implementation  of  the  YOLO  v5  algorithm  in  the  design  of  vehicle  license  plate detection applications. The YOLO v5 algorithm was chosen because of its ability to detect objects quickly and accurately. This research aims to develop an application that can detect vehicle license plates in real-time using YOLO  v5  technology.  The  method  used  includes  several  stages,  namely  building  datasets,  training  datasets, modeling, and making  application  interfaces. Dataset  in  the form of 1050 images, training dataset using  70% train data, 20% test data, and 10% valid data, obtained accuracy of 84%, precision of 92.9%, and F1 score of 80%. Modeling using the YOLOv5 algorithm. Making the application interface using Python Flask.
Keywords : Application, Object detection, Vehicle license plate, Python, YOLO v5.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membahas  tentang  implementasi  algoritma  YOLO  v5  dalam  rancangan  aplikasi  pendeteksi  plat nomor  kendaraan.  Algoritma  YOLO  v5  dipilih  karena  kemampuannya  dalam  mendeteksi  objek  dengan  cepat dan akurat. Penelitian  ini  bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi  yang dapat mendeteksi plat nomor kendaraan  secara  real-time  menggunakan  teknologi  YOLO  v5.  Metode  yang  digunakan  meliputi  beberapa tahap, yaitu building dataset, training dataset, modeling, dan pembuatan interface aplikasi. Dataset berupa 1050 gambar,  training  dataset  menggunakan  70%  data  train,  20%  data  test,  dan  10%  data  valid,  diperoleh  akurasi sebesar 84%, presisi 92,9%, dan skor F1 sebesar 80%. Modeling menggunakan algoritma YOLOv5. Pembuatan interface aplikasi menggunakan Python Flask.
Kata Kunci : Aplikasi, Pendeteksi objek, Plat nomor kendaraan, Python, YOLO v5

## PENDAHULUAN
Di  era  globalisasi  dan  modernisasi teknologi  yang  berkembang  pesat  saat  ini, banyak  pihak  yang  berlomba-lomba  untuk membuat teknologi lebih mudah dan lebih cepat untuk melakukan pekerjaan manusia (Multidisiplin  Saintek  et  al.,  2024). Perkembangan  teknologi  yang  pesat  saat ini menghasilkan penemuan dan peningkatan  teknologi  baru  dengan  cepat (Rizky Fauzan & Purno Wahyu, 2021). Ini dilakukan  untuk  memfasilitasi  pekerjaan manusia dengan biaya  yang cukup efektif. Menurut (Fauzan Arif et al., 2023), deteksi kendaraan  sangat  penting  untuk  berbagai aplikasi,  seperti  pengenalan  plat  nomor dan  pengawasan  lalu  lintas.  Di  bidang pengenalan  plat  nomor,  deteksi  kendaraan yang  baik  diperlukan  untuk  memastikan keandalan sistem pengenalan plat nomor.
Kendaraan merupakan alat transportasi  yang  biasa  digunakan  untuk pindah  dari  satu  tempat  ke  tempat  lain dalam waktu yang relatif singkat (Khotimah et al., 2023). Karena kendaraan merupakan kebutuhan tersier yang saat ini hampir setiap orang memilikinya. Masyarakat  membutuhkan  transportasi yang dapat menunjang dan mempermudah kegiatan  sehari-hari  yang  efisien  dan praktis.  Menurut  (Mellolo  et  al.,  n.d.) Salah  satu  bagian  unik  dari  sebuah kendaraan  bermotor  adalah  plat  nomor polisi kendaraan tersebut. Setiap kendaraan  yang  beroperasi  saat  ini  harus memiliki  plat  nomor  sebagai  tanda pengenal  atau  identitas.  Plat  nomor biasanya  terletak  di  bagian  depan  dan belakang  kendaraan.  Plat  nomor  terdiri
dari  kumpulan  huruf  dan  angka  yang disusun sedemikian rupa.
Salah  satu  teknologi  yang  sedang dilakukan  pengembangan  secara  besar- besaran yaitu Artificial Intelligence . Artificial  Intelligence merupakan  sebuah inovasi  baru  dalam  kehidupan  manusia. Kecerdasan buatan saat ini telah berkembang  dengan  pesat  di  era  revolusi industri  4.0  (Syaputra  et  al.,  2024). Diantara banyaknya pembelajaran AI yang bisa  diproses,  salah  satunya  ialah  dalam pendeteksian  gambar  atau  citra.  Menurut (Zakiyamani et al., 2022a) sistem pengenalan  citra  digital  plat  nomor kendaraan  dapat  dilakukan  menggunakan teknik pengenalan pola.
Deteksi  pada  plat  nomor  kendaraan merupakan  salah  satu  aplikasi  penting dalam  bidang  visi  komputer.  Menurut (Marcellino J, 2023) Dalam era perkembangan  teknologi  yang  pesat. kebutuhan  akan  sistem  deteksi  plat  nomor kendaraan yang akurat dan efisien semakin meningkat.  Menurut  (Arif  Hudaya  et  al., n.d.) Object tracking merupakan salah satu bidang  penting.  Objekt  tracking  adalah teknik  yang  digunakan  untuk  mendeteksi objek  yang  bergerak  pada  gambar,  baik melalui  kamera  maupun  dalam  file  video. Dalam  kondisi  citra  yang  kompleks dengan  berbagai  sudut  pengambilan  citra, identifikasi  plat  kendaraan  harus  dapat digunakan  dengan  maksimal  (Zakiyamani et al., 2022b).
Sistem  deteksi  ini  memanfaatkan teknologi  object  detection  (Ainun  et  al., 2023)  salah  satu  algoritma  yang  populer untuk  deteksi  objek  adalah  algoritma YOLO (You Only Look Once). Algoritma ini memiliki keunggulan dalam melakukan deteksi  objek  dengan  kecepatan  tinggi karena mampu melihat seluruh gambar.
Algoritma  You  Only  Look  Once, atau  YOLO,  adalah  teknik  deep  learning yang  sangat  terkenal  menurut  (Salamah  et al., 2022) dalam pendeteksian suatu objek. YOLO  adalah  pendekatan  baru  untuk mendeteksi  beberapa  objek  yang  ada dalam  sebuah  gambar  secara  real-time
dengan  menggambar  kotak  pembatas  di sekelilingnya (Hilkia Batubara et al., n.d.). YOLO bekerja dengan memprediksi objek yang  dideteksi  dengan  memanfaatkan sebuah convolutional network untuk mendapatkan  probabilitas  class  pada boxbox  tersebut  secara  terus  menerus (Rais et al., 2023).
Penggunaan  algoritma  YOLO  V5 dalam  deteksi  plat  nomor  kendaraan memiliki  potensi  besar  untuk  memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode deteksi  lainnya.  Dengan  kemampuan deteksi yang cepat dan akurat.
Penelitian  ini  adalah  bagaimana merancang aplikasi yang mengimplementasikan  algoritma  YOLO V5 untuk mendeteksi plat nomor agar bisa mengenali  huruf  dan  angka.  Dan  ada tujuan  tersebut  yaitu  mengimplementasi algoritma  YOLO  V5  untuk  mendeteksi plat  nomor  kendaraan  dalam  gambar  dan merancang  aplikasi  deteksi  yang  dapat menemukan plat nomor kendaraan dengan tingkat  akurasi  yang  tinggi  Data  yang digunakan  untuk  training  dan  pengujian sistem pendeteksian plat nomor kendaraan diperoleh dari data yang sudah ada.
Selain itu, beberapa penelitian menggabungkan  pendeteksian  objek  dan pendeteksian  teks  pada  gambar  (Sarosa  & Muna, 2021). Metode ini diterapkan untuk mendeteksi  objek  berupa  plat  nomor kendaraan  sekaligus  mengenali  teks  yang tertera pada plat nomor tersebut

## METODE

## Artificial intelligiencne
Artificial  Intelligience (AI)  atau kecerdasan  buatan  merupakan  salah  satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan  oleh  manusia  (Hilkia  Batubara et  al.,  n.d.).  Komputer  sekarang  tidak hanya  berfungsi  sebagai  alat  untuk menghitung, tetapi juga diharapkan mampu  melakukan  berbagai  tugas  yang dapat dikerjakan oleh manusia  (Mellolo et al., n.d.).

## Machine Learning
Machine  Learning adalah  subbidang dari  kecerdasan  buatan  yang  berkembang pesat,  mengeksplorasi  konsep  bahwa komputer  dapat  belajar  dari  data  dan pengalaman  tanpa  perlu  pemrograman eksplisit.  Machine  learning  telah  menjadi pondasi  penting  dalam  berbagai  aplikasi teknologi  modern.  Pendekatan  utama dalam machine learning melibatkan pembuatan  model  statistik  atau  algoritma yang  dapat  belajar  pola  ari  data  dan membuat  prediksi  atau  keputusan  tanpa diatur  secara  eksplisit  (Hilkia  Batubara  et al., n.d.).

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  menggunakan dataset  yang  diperoleh  dari  Kaggle. Kaggle  adalah  platform  yang  dikenal menyediakan  dataset  berkualitas  tinggi yang  dapat  digunakan  untuk  melatih  dan menguji model deteksi plat nomor. Dataset yang  tersedia  di  Kaggle  biasanya  sudah diorganisir  dan  di-annotasi  dengan  baik, yang mempermudah proses pengembangan model machine learning. Dengan memanfaatkan dataset dari Kaggle, pengembang  dapat  mempercepat  proses pengumpulan data yang komprehensif dan memfokuskan upaya mereka pada pengembangan dan penyempurnaan algoritma deteksi plat nomor.

## Pre-processing Data
Tahap  pre-processing  data  sangat penting  dalam  pengolahan  data  untuk analisis  atau  pelatihan  model  machine learning. Proses ini mencakup peningkatan kualitas  gambar  dengan  teknik  seperti penghilangan noise, penajaman, dan peningkatan  kontras  untuk  memastikan plat nomor terlihat jelas, serta anotasi data dengan  label  yang  menunjukkan  lokasi plat  nomor  menggunakan  bounding  box atau  polygon.  Setelah  itu,  dataset  dibagi menjadi  tiga  bagian:  data  pelatihan  untuk
melatih  model,  data  validasi  untuk mengoptimalkan  parameter,  dan  data pengujian  untuk  menguji  performa  model. Pembagian  ini  memastikan  model  dapat mendeteksi  dan  mengenali  plat  nomor kendaraan  dengan  akurat  (Arif  Hudaya  et al., n.d.).
You Only Look Once (YOLO)
You Only Look Once (YOLO) adalah metode  baru  untuk  mendeteksi  banyak objek    dalam    gambar  secara  real  time (Arif  Hudaya et al., n.d.). Algoritma CNN digunakan hanya sekali oleh YOLO untuk mengirimkan  gambar  dan  mendapatkan outputnya.
Gambar 1. Model Deteksi YOLO Sumber : (Hilkia Batubara et al., n.d.)
Gambar  1  menunjukkan  bahwa Arsitektur  YOLO  menyerupai  jaringan saraf  konvolusi  yang  terinspirasi  oleh GoogLeNet untuk mengklasifikasikan gambar. Awalnya, lapisan pertama mengekstrak  fitur  dari  gambar,  sementara lapisan  terhubung  penuh  memprediksi probabilitas dan koordinat keluaran. YOLO memiliki 24 lapisan konvolusi, dua lapisan  terhubung  penuh,  lapisan  reduksi 1x1, dan lapisan konvolusi 3x3.
YOLOv5,  sebuah  singkatan  dari
"You  Only  Look  Once"  versi  5,  adalah sebuah kerangka kerja dalam penelitian ini yang  berfokus  pada  deteksi  objek  dalam citra.  Dibangun  berdasarkan  arsitektur Convolutional  Neural  Network  (CNN), YOLOv5 dirancang khusus untuk memproses  citra  dengan  topologi  seperti grid  atau  kisi.  CNN  sendiri  adalah  jenis jaringan  saraf  tiruan  yang  efektif  dalam memahami  dan  mengolah  data  citra. Pytesseract adalah metode yang digunakan
dalam penelitian ini untuk mengubah citra menjadi  teks,  memungkinkan  ekstraksi informasi  teks  dari  gambar-gambar  yang diproses (Rais et al., 2023).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  dilakukan  untuk mengidentifikasi bagian-bagian yang diperlukan untuk sistem yang akan dibuat.

## Analisa Kebutuhan Perangkat
Pada  tahap  ini,  akan  dijelaskan kebutuhan  perangkat  yang  diperlukan untuk  membangun  sistem  deteksi  plat nomor menggunakan algoritma YOLO v5, mencakup  perangkat  keras  dan  perangkat lunak  yang  dibutuhkan.  Berikut  adalah spesifikasi perangkat yang diperlukan: 1. Kebutuhan Perangkat Keras
Kebutuhan  perangkat  keras  untuk pembuatan  model  memerlukan  perangkat keras  yang  mampu  memproses  data dengan  kemampuan  komputasi  yang  baik. Mengacu pada spesifikasi teknis perangkat fisik  yang  diperlukan  untuk  mendukung operasi  dan  performa  aplikasi  tersebut. Berikut  adalah  kebutuhan  perangkat  keras tercantum pada Tabel 1.

## Tabel 1. Kebuthan Perangkat Keras
Komponen Keterangan CPU Intel® Core™ i7-9750H CPU @ 2.60GHz GPU Nvidia® GTX TM 1650 GPU (Google Colab) 8GB Tesla K80 GPU with 12GB Ram RAM (2 single) Kingston® Micron Technology 8GB DDR4- 3200(1600MHz) Kingston® Nanya Technology 8GB DR4- 3200(1333MHz) Storage SSD : Kingston® A400 TM 480GB
SSD : NVMe® SN530 TM 512GB Motherboard CFL® Octavia_CFL

## 2. Kebutuhan Perangkat Lunak
Pembuatan  model  merujuk  pada berbagai  spesifikasi  dan  persyaratan. Mengenai  fungsi,  fitur,  atribut  dan  tujuan dari sistem yang akan dibangun. Kebutuhan tercantum pada Tabel 2.
Tabel 2. Kebutuhan perangkat lunak
Perangkat Lunak Keterangan Sistem Operasi Windows 10 Web Browser Google Chrome Dataset Tools Roboflow Integrates development envoironment (IDE) Google Colab, PyCharm Bahasa Pemrograman Python Framework PyTorch Object detection model YOLOv5 Library Torch, Ultralytics, CUDA, OpenCV, Pip, Pandas, Numpy, Matplotlib, PyYAML, Torchvision, Roboflow

## Perancangan Sistem
Tahap dalam pengembangan perangkat  lunak  di  mana  semua  aspek sistem,  termasuk  struktur,  komponen, antarmuka, dan manajemen data, dirancang secara menyeluruh sesuai dengan  kebutuhan  fungsional  dan  non- fungsional yang telah ditetapkan.
1. Use Case Diagram Use  case ini  memberikan  gambaran lengkap  tentang  bagaimana  sistem  deteksi plat  nomor  kendaraan  bekerja,  mulai  dari pengunggahan  gambar  atau  video  oleh pengguna hingga penyimpanan dan pengelolaan  hasil  deteksi.  Setiap  langkah penting  dalam  proses  ini  diuraikan  secara rinci  untuk  memastikan  pemahaman  yang jelas  dan  menyeluruh  mengenai  alur  kerja sistem.
Gambar 2. Use Case Diagram
Gambar  2  menunjukan  tujuan  dari use  case  memungkinkan  pengguna  untuk mengunggah  foto  plat  kendaraan  yang ingin dideteksi. Aktor  yang terlibat adalah pengguna, dengan prasyarat bahwa pengguna  telah  membuka  website  License
Number  Plate  Detection  dan  perangkat keras  dalam  keadaan  tersambung  dengan internet yang stabil.
Alur dari use case ini dimulai dengan pengguna  membuka  website,  kemudian pengguna  menekan  tombol  "choose  file" untuk  memilih  file  yang  akan  diunggah, dan  terakhir  pengguna  mengunggah  foto plat kendaraan tersebut.
Terdapat  dua  skenario  dalam  aksi dan  respon,  yaitu  skenario  normal  dan skenario alternatif. Dalam skenario normal, langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Pengguna membuka website.
2. Sistem menampilkan halaman dashboard.
3. Pengguna memilih file foto kendaraan.
4. Sistem  menampilkan  unggahan  foto plat  kendaraan.
Dalam  skenario  alternatif,  langkah- langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Pengguna membuka website.
2. Sistem menampilkan halaman dashboard.
3. Pengguna  memilih  file  foto  kendaraan, namun melakukan kesalahan.
4. Sistem  memunculkan  pesan  untuk mengunggah file dengan benar.
5. Pengguna  memilih  file  foto  kendaraan dengan benar.
6. Sistem menampilkan halaman dashboard.
7. Sistem  menampilkan  unggahan  foto plat kendaraan.
Pada post-kondisi, pengguna berhasil
mengunggah foto plat kendaraan.
Tampilan Rancangan Antarmuka ( Interface ) 1. Desain Halaman Dashboard
Gambar 3. Desain Halaman Dashboard
Gambar 3 menunjukan Desain
Halaman  Dashboard  Utama  yang  di  mana pengguna  di  minta  untuk  upload  gambar lalu  mengklik  tombol  kirim  untuk  sistem merespon deteksi gambar.
2. Desain Halaman Hasil Unggahan

## Gambar 4. Desain Halaman Unggahan
Gambar  4  menunjukan    Desain Halaman  Hasil  Unggahan.  Sebelumnya setelah  melakukan  proses  upload,  di halaman  ini  menunjukan  hasil  dari  upload gambar.  Lalu  setelah  itu  pengguna  di minta  untuk  klik  deteksi  unutk  memulai proses  analisis  gambar  yang  telah  di unggah
3. Desain Halaman Hasil Deteksi

## Gambar 5. Desain Halaman Hasil Deteksi
Gambar  5  menunjukan  Desain Halaman Hasil Deteksi yang di mana hasil deteksi  plat  nomor  ditampilkan.  Dan Terdapat  2  tombol  yaitu  beranda  untuk kembali  ke  halaman  dashboard  utama  dan simpan  PDF  untuk  menyimpan  hasil deteksi dalam format PDF.

## Pembuatan Dataset
Dataset  yang  didapat  dari  Kaggle berjumlah  1050  gambar.  Pada  gambar kendaraan yang ber plat nomor.
Langkah selanjutnya pada tahap Pre- processing  data,  penulis  menggunakan Roboflow  untuk  melakukan  anotasi  dan pembagian  dataset.  Tools  anotasi  yang digunakan  Bounding  Box.  Penggunaan Bounding  Box  untuk  anotasi  bagian  Plat nomor  kendaraan.  Gambar  6  merupakan contoh penggunaan Bounding Box.

## Gambar 6. Bounding Box
Pembagian  dataset  terdiri  atas  70  % data  pelatihan  (training  data),  20%  data validasi  (validation  data),  dan  10%  data pengujian  (test  data).  Langkah  terakhir kumpulan  data    yang    dibuat  diubah menjadi  format  yang  sesuai  untuk  proses pelatihan Yolov5, seperti yang ditunjukkan pada gambar.

## Gambar 7. Ekspor Dataset

## Training Data
Tujuan  dari  pelatihan  data  adalah untuk  menghasilkan  parameter  atau  bobot yang  dapat  digunakan  dalam  proses pengenalan.  Algoritma  YOLOv5  dan
Google  Colaboratory  Tools  digunakan sebagai platform. Proses pelatihan dilakukan  dengan    parameter  ukuran  IMG (resolusi  gambar  yang  digunakan  dalam pelatihan) diatur ke 480, ukuran batch  32, dan  iterasi  atau  epoch  (jumlah  pelatihan yang  dilakukan)    50.  Proses  latihan berlangsung 5,16 menit.

## Hasil Pengujian dan Evaluasi
Pembagian dan Pelatihan data

## Gambar 8. Split Data
Pada  penelitian  deteksi  helm  safety, hasil  pelatihan  menunjukkan  hasil  yang sangat  baik.  Rata-rata    recall  mencapai 0,96  dan  tingkat  kepercayaan  0,00. Menunjukkan
Model
ini mampu mendeteksi sebagian besar jenis kendaraan dengan  sangat  baik.  Selain  itu,  model  ini juga  memiliki  nilai  precision  yang  tinggi, yaitu  rata-rata  0,929,  yang  menunjukkan bahwa  prediksi  yang  dihasilkannya  sangat tepat dan akurat.
Gambar 9.  F1 Score
Gambar 10. Grafik Presisi
Gambar 11. Grafik Hasil Prediksi
Hasil Pelatihan Dataset Tabel 3. Hasil Pelatihan Data Akurasi Presisi F1 Score 84% 92,9% 80% Platform  yang  digunakan  untuk visualisasi  hasil  pelatihan  dataset  adalah Theos.ai.  Dari  pelatihan  dataset  dengan 1050  gambar  plat  nomor  kendaraan, menggunakan  70%  data  untuk  pelatihan, 20%  untuk  pengujian,  dan  10%  untuk validasi,  diperoleh  akurasi  sebesar  84%, presisi 92,9%, dan skor F1 sebesar 80%.

## SIMPULAN
Dari hasil pembahasan di dalam bab sebelumnya,  maka  kesimpulannya  sebagai berikut:
1. Dalam  merancang  sistem  deteksi  plat nomor kendaraan menggunakan algoritma YOLO V5, langkah-langkah yang dapat dilakukan meliputi identifikasi  kebutuhan  sistem,  analisis sistem,  desain  sistem,  Pemilihan Dataset, Pre-processing Data, Pelatihan  Model  YOLO  V5,  Validasi
Model  Integrasi  Pengenalan  Karakter, Uji  Coba  dan  Evaluasi,  Optimasi  dan
Pemeliharaan. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, diharapkan sistem  deteksi  plat  nomor  kendaraan menggunakan  algoritma  YOLO  V5 dapat dirancang dan diimplementasikan dengan efektif dan efisien,  dalam  deteksi  plat  nomor kendaraan.
2. Perancangan sistem informasi deteksiplat  nomor  kemndaraan  dapat dilakukan dengan menggunakan metode OCR dan Deep Learning. Alat bantu  untuk  perancangan  sistem menggunakan  pendekatan  berbasis objek dengan pemodelan UML

## DAFTAR PUSTAKA
Ainun, N., Dira Pasongko, K., Khairunnisa,  A.,  &  Aras,  S.  (2023).
Deteksi  Penggunaan  Safety  Helmet Menggunakan  YOLOv5.  In Journal Information Engineering and Educational Technology (Vol. 07).
Arif Hudaya, M., Santoso, I., Yosua, D., & Soetrisno, A.
A. (n.d.). PERANCANGAN SISTEM PELACAKAN  (TRACKING)  DAN PERHITUNGAN KENDARAAN PADA CITRA BERGERAK MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK.  In TRANSIENT (Vol.
9, Issue
1). https://ejournal3.undip.ac.id/index.p hp/transient Fauzan Arif, M., Nurkholis, A., Laia, S., &
Rosyani, P. (2023).
Deteksi Kendaraan  Dengan  Metode  YOLO.
Jurnal  Artificial  Inteligent  Dan
Sistem Penunjang Keputusan ,
01 (01). https://jurnalmahasiswa.com/index.p hp/aidanspk
Hilkia  Batubara,  Z.,  Nainggolan,  Y.  H., Arfan,  )  M,  &  Hidayatno,  A.  (n.d.). PERANCANGAN SISTEM DETEKSI
PELANGGARAN
PENGGUNAAN HELM  DENGAN  METODE  DEEP

## LEARNING MENGGUNAKAN
YOLOV5  ULTRALYTIC (Vol.  13, Issue 1). http://ejournal3.undip.ac.id/index.ph p/transient
Khotimah,  K.,  Taqijjuddin  Alawiy,  M.,  & Basuki,  B.  M.  (2023).  Pendeteksi Plat  Nomor  Kendaraan  Bermotor Berbasis  Algoritma  YOLO  (You
Only  Look  Once)  Menggunakan Kamera CCTV. SCIENCE ELECTRO , 1 (8).
Marcellino J, M. T. H. N. A. A. Z. H. P. R.
(2023).  Mendeteksi  Plat  Nomor Kendaraan  dengan  Menggunakan Metode  YOLO  dan  Single  Shot Detector. Jurnal  Artificial  Inteligent Dan  Sistem   Penunjang  Keputusan ,
1 (ISSN 9999-9999), 1–7.
Mellolo,  O.,  Studi,  P.,  Elektro,  T.,  & Manado,  P.  (n.d.). PENGENALAN PLAT NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR .
Multidisiplin  Saintek,  J.,  Arinal,  V.,  Alan Nuari,  F.,  Sanip,  W.,  Sarikah,  D., Studi  Teknik  Informatika,  P.,  & Tinggi  Ilmu  Komputer  Cipta  Karya Informatika,
S. (2024). GONDRONG  DENGAN  MACHINE LEARNING .
2 (10), 91–112. https://ejournal.warunayama.org/koh esi
Rais, M. R., Utaminingrum, F., & Fitriyah, H.  (2023). Sistem  Pengenalan  Plat Nomor  Kendaraan  untuk  Akses Perumahan  menggunakan  YOLOv5 dan  Pytesseract  berbasis  Jetson Nano (Vol.  7,  Issue  2).  http://j- ptiik.ub.ac.id Rizky Fauzan, M., & Purno Wahyu, A. W.
(2021).  PENDETEKSIAN  PLAT
NOMOR KENDARAAN
MENGGUNAKAN  ALGORITMA YOU  ONLY  LOOK  ONCE  V3 DAN  TESSERACT.  In Ari  Purno Wahyu  W  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi Terapan (Vol. 8, Issue 1).
Salamah,  I.,  Said,  M.  R.  A.,  &  Soim,  S.
(2022). Perancangan Alat Identifikasi Wajah Dengan
Algoritma  You  Only  Look  Once (YOLO) Untuk Presensi Mahasiswa.
JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , 6 (3), 1492. https://doi.org/10.30865/mib.v6i3.43
99 Sarosa,  M.,  &  Muna,  N.  (2021).
IMPLEMENTASI ALGORITMA YOU  ONLY  LOOK  ONCE  (YOLO) UNTUK DETEKSI KORBAN BENCANA ALAM . 8 (4).
https://doi.org/10.25126/jtiik.202184
407
Syaputra,  M.  A.,  Pinem,  J.,  Lubis,  A.  A.,
&  Denia,  Y.  (2024).  Implementasi Algoritma YOLO Dalam Pengklasifikasian Objek Transportasi  pada  Lalu  Lintas  Kota Medan. Jurnal Penelitian Mahasiswa , 3 (1), 13–23. https://doi.org/10.58192/populer.v3i
1.1641 Zakiyamani, M., Indra Cahyani, T., Riana,
D.,  Hardianti,  S.,  Studi  Magister Ilmu Komputer, P., & Nusa Mandiri,
U. (2022a). MENGGUNAKAN
OPENCV  DAN  DEEP  LEARNING BERBASIS PYTHON DETECTION AND RECOGNITION OF VEHICLE NUMBER CHARACTER PLATE USING PYTHON-BASED  OPENCV  AND DEEP  LEARNING. Journal  of Information Technology and Computer  Science  (INTECOMS) ,
5 (1).
Zakiyamani, M., Indra Cahyani, T., Riana,
D.,  Hardianti,  S.,  Studi  Magister Ilmu Komputer, P., & Nusa Mandiri, U. (2022b). MENGGUNAKAN
OPENCV  DAN  DEEP  LEARNING BERBASIS PYTHON DETECTION AND RECOGNITION OF VEHICLE NUMBER CHARACTER PLATE USING PYTHON-BASED  OPENCV  AND DEEP  LEARNING. Journal  of Information Technology and Computer  Science  (INTECOMS) ,
5 (1).