Implementasi Metode YOLOV5 dan Tesseract OCR untuk

## Deteksi Plat Nomor Kendaraan
Alifya Meirza 1* , Nadya Rafaela Puteri 2
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Medan
Jln. Willem Iskandar Pasar V, Medan, Sumatera Utara
1 alifyameirza15@gmail.com , 2 nadyarafaela12@gmail.com

## Abstrak
Keamanan  dan  kenyamanan  di  lingkungan  kampus  merupakan  faktor  penting dalam  mendukung  kemajuan  perguruan  tinggi.  Sistem  keamanan  konvensional  yang melibatkan  pemeriksaan  kendaraan  manual  melalui  identitas  kepemilikan  seringkali memakan  waktu  dan  menyebabkan  antrian  kendaraan,  sehingga  menimbulkan kemacetan.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  penelitian  ini  mengusulkan  solusi  berupa sistem  pengenalan  plat  nomor  otomatis  berbasis  You  Only  Look  Once  (YOLO)  dan ekstraksi  karakter  menggunakan  teknologi  Optical  Character  Recognition  (OCR) Tesseract. Sistem ini memungkinkan pengenalan plat nomor kendaraan secara cepat dan efisien,  sehingga  dapat  mengoptimalkan  lalu  lintas,  menghemat  waktu,  serta meningkatkan  kenyamanan  bagi  setiap  pengguna  kendaraan  di  lingkungan  kampus. Metodologi  penelitian  melibatkan  pelatihan  model  YOLO  dengan  Dataset  plat  nomor kendaraan  untuk  mendeteksi  dan  mengenali  plat  nomor,  yang  dilanjutkan  dengan ekstraksi  karakter  untuk  mengidentifikasi  nomor  plat  secara  akurat.  Hasil  penelitian menunjukkan  akurasi  sistem  mencapai  70%,  yang  menunjukkan  efektivitasnya  dalam mendeteksi  plat  kendaraan  dalam  berbagai  situasi.  Sistem  ini  diharapkan  dapat diimplementasikan  secara  luas  di  lingkungan  kampus  untuk  meningkatkan  keamanan, kenyamanan, dan efisiensi akses bagi seluruh civitas akademika.
Kata kunci— You Only Look Once, Deteksi, Plat Nomor Kendaraan, Tesseract OCR

## Abstract
Campus  security  and  convenience  are  crucial  factors  in  supporting  the advancement of higher education institutions. Conventional security systems that involve manual  vehicle  inspections  through  ownership  identification  often  consume  time  and cause vehicle queues, leading to traffic congestion. To address this issue, this research proposes a solution in the form of an automatic license plate recognition system based on  You  Only  Look  Once  (YOLO)  and  character  extraction  using  Tesseract  Optical Character Recognition (OCR) technology. This system enables quick and efficient vehicle license plate recognition, optimizing traffic flow, saving time, and enhancing convenience for  all  vehicle  users  on  campus.  The  research  methodology  involves  training  a  YOLO model with a vehicle license plate Dataset to detect and recognize license plates, followed by character extraction to accurately identify plate numbers. The research results show the  system's  accuracy  reaching  70%,  indicating  its  effectiveness  in  detecting  vehicle plates in various situations. It is hoped that this system can be widely implemented on campuses to improve security, convenience, and access efficiency for the entire academic community.
Keywords— You Only Look Once; Detection; Vehicle License Plate; Tesseract OCR

## 1. PENDAHULUAN
Keamanan dan kenyamanan adalah aspek krusial bagi setiap perguruan tinggi dan merupakan faktor penting dalam kemajuan sebuah kampus. Kampus merupakan institut pendidikan yang menjadi tempat mahasiswa untuk menuntut ilmu, sehingga keamanan di area  kampus  menjadi  hal  yang  sangat  esensial.  Pihak  kampus  mempekerjakan  petugas keamanan yang bertugas menjaga keamanan di dalam kampus untuk mewujudkan rasa aman, termasuk mengawasi aktivitas keluar masuk kendaraan yang terjadi setiap hari.
Kendaraan  yang masuk dan keluar kampus mencakup berbagai jenis pengguna, seperti  mahasiswa,  dosen,  staf,  dan  tamu  universitas.  Penyaringan  kendaraan  secara manual  sering kali memerlukan waktu  yang lama, terutama pada saat-saat  sibuk. Oleh karena  itu,  penggunaan  sistem  pengenalan  plat  nomor  otomatis  menjadi  solusi  yang efektif  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  keamanan.  Sistem  ini  bekerja  dengan mengidentifikasi  kendaraan  berdasarkan  plat  nomor,  yang  berfungsi  sebagai  nomor identifikasi  resmi.  Dengan  adanya  sistem  otomatis  ini,  diharapkan  pengalaman  semua pengguna  kampus  akan  meningkat,  sambil  menjaga  keamanan  dan  keteraturan  sesuai peraturan yang ada.
Maka  dari  itu,  perlu  inovasi  dan  solusi  yang  lebih  canggih  dan  handal  untuk mengatasi  potensi  kerentanan  dalam  sistem  keamanan.  Salah  satu  langkah  yang  dapat diambil  adalah  mengimplementasikan  sistem  pengenalan  plat  nomor  secara  otomatis dengan  menggunakan  algoritma  YOLO.  YOLO  ( You  Only  Look  Once )  adalah  sebuah algoritma deep  learning yang  dirancang  untuk  mendeteksi  objek  secara real-time menggunakan Convolutional Neural Network untuk memproses data visual (Husnan et al.,  2023).  Algoritma  YOLO  membagi  gambar input menjadi grid berukuran  S  x  S, membuat bounding box , dan memprediksi kemungkinan kelas objek berdasarkan tingkat keyakinan  dalam  mendeteksi  objek  tersebut  (Diwan  et  al.,  2022).  Versi  terbaru  dari YOLO,  yaitu  YOLOv5,  menawarkan  kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan  versi sebelumnya (Bushra et al., 2022).
Selain itu, Optical Character Recognition (OCR) adalah teknologi yang berfungsi untuk mengenali dan mengambil karakter, seperti huruf dan angka, dari gambar digital sehingga  dapat  diolah  oleh  sistem  komputer  (Bochkovskiy  et  al.,  2020).  Penggunaan OCR  semakin  mudah  dengan  perpustakaan open  source Tesseract  OCR,  yang  terus dikembangkan oleh Google, dengan versi terbaru 4.0 (Clausner et al., 2020). Tesseract menawarkan fitur analisis pengenalan teks yang fleksibel dan telah digunakan secara luas untuk  berbagai  skrip  teks  dan  bahasa,  dengan  kemampuan  mengenali  lebih  dari  100 bahasa. OCR sendiri adalah alat yang digunakan untuk mengubah teks, angka, simbol, dan karakter pada gambar menjadi format yang dapat dibaca oleh komputer (Rahmawati et al., 2021).
Dalam konteks ekstraksi  karakter dari plat nomor pada  gambar, OCR memiliki peran  penting  dalam  menghasilkan  teks  dari  gambar  tersebut.  Beberapa  penelitian menyatakan bahwa algoritma YOLO dapat digunakan untuk secara otomatis mengenali nomor  plat  kendaraan  dari  citra  digital.  Penelitian  (Usen  &  Hayat,  2023)  menerapkan algoritma  YOLO  pada  pengolahan  citra  berbasis  Android  untuk  mendeteksi  plat
kendaraan,  menghasilkan  akurasi  pengujian  sebesar  77%  dengan  waktu  deteksi  0,05 detik. Rata-rata akurasi mencapai 86,82%, dengan nilai presisi 0,85, recall 0,83, dan rata- rata  IoU 65,46%, serta  mAP 86,82%. Hasil ini  menunjukkan bahwa sistem deteksi ini memiliki kinerja yang baik dalam mendeteksi plat melalui aplikasi Android.
Penelitian Jonathan et al. (2023) menggunakan algoritma YOLO v3 dan Tesseract OCR  untuk  mendeteksi  dan  mengenali  plat  nomor  kendaraan.  Hasilnya  menunjukkan bahwa YOLO v3 dapat mendeteksi objek dengan baik, namun pengenalan karakter oleh Tesseract  OCR  kurang  akurat  dengan  tingkat  akurasi  kurang  dari  60%.  Sistem  ini dirancang  dengan  pustaka  OpenCV  dan  bahasa  pemrograman  Python.  Meskipun pengenalan objek berhasil, proses pengenalan teks membutuhkan waktu yang cukup lama dan akurasi yang dicapai masih kurang memadai.
Penelitian Fauzan & Wahyu W. (2021) mengenai penggunaan algoritma YOLO v3  dan  Tesseract  OCR  untuk  mendeteksi  plat  nomor  kendaraan  menyimpulkan  bahwa plat nomor kendaraan di Indonesia bisa dikenali dengan tingkat akurasi melebihi 70%. Namun, saat menggunakan OCR untuk mengenali karakter dalam plat tersebut, hasilnya tidak sebaik dengan tingkat akurasi kurang dari 60%.
Penelitian  Illmawati  &  Hustinawati  (2022)  mengenai  implementasi  algoritma YOLO  v5  dan  Tesseract  OCR  untuk  pendeteksian  plat  menunjukkan  bahwa  sistem tersebut  berhasil  mendeteksi  rata-rata  92,38%  objek  pada  setiap  video.  Tingkat kepercayaan rata-rata dalam deteksi objek mencapai 75,55%. Proses ekstraksi karakter pada plat memiliki tingkat  keberhasilan sebesar  95,45%, dan rata-rata proporsi deteksi berdasarkan  kategori  plat  nomor  mencapai  97,2%.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  sistem  deteksi  plat  nomor  kendaraan  sangat  efektif  dalam  mendeteksi  dan mengkategorikan plat nomor ganjil dan genap di DKI Jakarta.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  penelitian  ini  merancang  sebuah  program  yang dapat  mendeteksi  plat  nomor  kendaraan  dengan  menerapkan  algoritma  YOLOv5. YOLOv5  didasarkan  pada  arsitektur  CNN,  suatu  jenis  jaringan  syaraf  tiruan  yang digunakan  untuk  memproses  citra  dua  dimensi  (Rais  et  al.,  2023).  Dengan  adanya program  pemindaian  dan  pembacaan  karakter  plat  nomor  kendaraan  secara  otomatis, diharapkan  dapat  mempermudah  petugas  keamanan  dalam  mengidentifikasi  pemilik kendaraan, serta memberikan solusi efektif jangka panjang untuk keamanan bersama.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dirancang  untuk  memastikan tercapainya tujuan penelitian dan menjawab pertanyaan yang telah ditentukan.

## 2.1 Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  YOLOv5  untuk  mendeteksi  objek  dalam gambar. YOLOv5 adalah sebuah jaringan neural yang mampu mendeteksi objek dengan cepat  dan akurat  dalam  satu  evaluasi,  menggunakan  seluruh  fitur  gambar  untuk memprediksi  setiap   kotak pembatas dan probabilitasnya secara  langsung  (Maleh et  al., 2023) . YOLOv5  unggul  dibandingkan  versi  sebelumnya  dan  algoritma  deteksi  objek lainnya  karena  lebih  cepat,  lebih  akurat,  dan  lebih  mudah  digunakan.  Algoritma  ini memiliki  arsitektur  yang  lebih  ringan  dan  efisien,  teknik  augmentasi  data  yang  lebih canggih, serta integrasi yang mulus dengan framework seperti PyTorch.
Proses  pelatihan  dan  deteksi  objek  dilakukan  menggunakan  Google  Colab dengan jenis  runtime T4GPU, didukung oleh Ultralytics . Google Colab menyediakan lingkungan yang fleksibel dan kuat untuk pelatihan model deep learning dengan akses ke GPU yang mempercepat proses komputasi. Keunggulan menggunakan Google Colab dengan T4GPU antara lain adalah akses gratis ke GPU yang cepat dan berkinerja tinggi, yang  mempercepat  proses  komputasi  secara  signifikan.  Selain  itu,  Google  Colab memungkinkan  kolaborasi  yang  mudah  dan  aksesibilitas  yang  baik  tanpa  perlu konfigurasi perangkat keras lokal yang kompleks dan mahal.

## 2.2 Populasi dan Sampel
Dataset pada  penelitian  ini  diperoleh  dari  situs  Kaggle  dengan  kata  kunci " Dataset plat nomor indonesia" (CaasperART et al., 2023). Dataset ini terdiri dari 158 gambar, dengan 20 gambar didapat oleh penulis dan 138 gambar diambil dari dataset Kaggle. Gambar-gambar dalam dataset ini merupakan gambar berwarna dengan resolusi yang bervariasi, serta mencakup berbagai kondisi pencahayaan dan sudut pandang. Hal ini  memberikan  variasi  yang  cukup  untuk  melatih  model  agar  lebih  robust  dalam mendeteksi plat nomor dalam situasi nyata.
Tabel 1. Pembagian data Jenis Data Jumlah Training 190 Gambar Validasi 37 Gambar Testing 10 Gambar
Pada tabel 1, dapat dilihat rincian pembagian data yang dilakukan, Dataset ini dibagi menjadi 80% untuk data training , 15% untuk data validasi , dan 5% untuk data testing .  Pembagian  data  ini  dilakukan  untuk  memastikan  model  dapat  dilatih  dengan cukup data sambil tetap bisa divalidasi dan diuji secara efektif. Proporsi 80% untuk data train i ng dipilih agar model memiliki akses ke banyak contoh selama proses pelatihan, yang  membantu  dalam  menangkap  pola-pola  yang  lebih  baik.  Sebanyak  15%  data digunakan untuk validasi, memungkinkan penilaian kinerja model selama pelatihan dan membantu dalam penyetelan hyperparameter tanpa risiko overfitting . Sisanya, 5% data, digunakan untuk testing, memberikan ukuran kinerja model pada data yang benar-benar baru, sehingga memberikan gambaran yang lebih akurat tentang generalisasi model.

## 2.3 Teknik Pengumpulan Data
Proses pelabelan dilakukan menggunakan platform Roboflow untuk memberikan label  pada setiap gambar. Roboflow membantu dalam pelabelan dengan menyediakan antarmuka  yang  intuitif  dan  alat  yang  efisien  untuk  menambahkan  nama  dan  kotak pembatas  ( bounding  box )  pada  objek  dalam  gambar.  Platform  ini  dipilih  karena kemudahan penggunaannya, dukungan untuk berbagai format data, dan fitur otomatisasi yang  mempercepat  proses  pelabelan.  Roboflow  juga  memungkinkan  manajemen Dataset yang terstruktur dan kolaborasi yang mudah antara anggota tim.
Gambar 1. Dataset original Gambar 2. Dataset setelah bounding box
Setiap  gambar  dalam Dataset dilabeli  dengan  menambahkan  nama  dan  kotak pembatas  pada objek  gambar  yang akan dideteksi.  Gambar 1 menggambarkan Dataset gambar mentah sebelum proses pelabelan, menunjukkan berbagai objek tanpa informasi spesifik tentang lokasi atau jenis objek. Sementara itu, Gambar 2 menampilkan Dataset yang  telah  dilengkapi  dengan  bounding  box  setelah  proses  pelabelan  menggunakan Roboflow, yang memungkinkan identifikasi dan pemisahan objek berdasarkan koordinat bounding box yang telah ditentukan, siap untuk digunakan dalam pelatihan dan evaluasi model deteksi objek.

## 2.4 Teknik Analisis Data
Proses  pelatihan  ( training )  dilakukan  dengan  memasukkan  data  gambar  yang telah  dilabeli  sebelumnya  ke  dalam  model  YOLOv5  di  Google  Colab  menggunakan runtime T4GPU, dengan dukungan dari Ultralytics (Jocher, 2020). Parameter pelatihan meliputi learning  rate 0.01, batch  size 16,  dan  jumlah epoch 150.  Setelah  pelatihan selesai, nilai akurasi dievaluasi untuk memastikan deteksi objek yang akurat, dengan file best.pt yang  berisi  bobot  terbaik  digunakan  dalam  proses  deteksi  objek.  Evaluasi dilakukan  menggunakan  metrik  seperti precision,  recall, dan F1-score untuk memberikan gambaran komprehensif tentang performa model. Hasil evaluasi ini juga dianalisis  untuk  mengidentifikasi  potensi  area  perbaikan,  memastikan  model  bekerja optimal dalam berbagai kondisi.
Setelah  deteksi  objek  berhasil,  langkah  selanjutnya  adalah  menggunakan teknologi  OCR  Tesseract  untuk  membaca  karakter  dalam  gambar.  Proses  ini diintegrasikan dengan deteksi objek dari YOLOv5 dengan mengekstrak area yang berisi teks  dari  gambar  hasil  deteksi  objek,  kemudian  menerapkan  Tesseract  pada  area tersebut.  Parameter  dan  metode  dalam  proses  OCR  termasuk preprocessing dengan konversi  gambar  ke grayscale dan thresholding ,  serta  pengaturan  bahasa  sesuai  teks yang akan dibaca, memastikan hasil yang akurat dalam membaca teks dari gambar yang telah diproses oleh model YOLOv5.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini, dipaparkan hasil-hasil yang diperoleh dari penelitian deteksi plat nomor kendaraan menggunakan metode YOLOv5, serta analisis terhadap data yang telah diolah. Hasil ini mencakup akurasi model dalam mendeteksi plat nomor kendaraan dan kemampuan model dalam mengenali karakter dalam plat nomor.

## 3.1 Analisis Pendeteksian Objek
Dalam  penelitian  ini,  hasil  deteksi  plat  nomor  kendaraan  yang  dilakukan menggunakan metode YOLOv5. Akurasi model diperoleh dengan membandingkan hasil prediksi model dengan label sebenarnya pada Dataset uji. Hasil pelatihan menunjukkan nilai yang tinggi, dengan nilai precision rata-rata mencapai 0.992 terhadap nilai recall.
Gambar 3 . Nilai precision-recall curve
Gambar 4. Nilai recall-confidence curve
Pada  gambar  3,  ditunjukkan  nilai precision-recall  curve yang  mengindikasikan performa model dalam  mendeteksi objek dengan tepat.  Nilai tertinggi  rata-rata recall mencapai 1,00 pada nilai confidence 0,00 seperti yang terlihat pada gambar 4.
Gambar 5. Hasil evaluasi data training
Semua  hasil  dari  pengujian  disimpan  di  direktori runs/detect/exp .  Pengujian dilakukan dengan menggunakan parameter batch = 16 dan epoch = 150, seperti  yang terlihat pada gambar 5.
Gambar 6 . Nilai F1-confidence curve
Gambar 7 . Nilai precision-confidence curve
Pada  gambar  6,  puncak  nilai  F1  mencapai  0,99  dengan  nilai confidence 0,541, sedangkan nilai precision mencapai 1,00 pada nilai confidence 0,585, seperti yang terlihat gambar 7.
Gambar 8. Confusion matrix
Analisis  hasil  data  dari  pelatihan  dengan  menggunakan  pendekatan confusion matrix dapat dilihat pada gambar 8. Confusion matrix adalah alat yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi dengan menunjukkan jumlah prediksi benar dan salah untuk setiap kelas. Matriks ini memberikan informasi tentang true positives (TP), true negatives (TN), false positives (FP), dan false negatives (FN), yang digunakan untuk menghitung metrik evaluasi lainnya seperti akurasi, precision , dan recall . Pada tabel 2, ditunjukkan hasil analisis pelabelan deteksi plat nomor kendaraan bermotor beserta hasil akurasi pendeteksiannya. Tingginya akurasi menunjukkan bahwa model  YOLOv5  mampu  mendeteksi  objek  dengan  baik  dan  konsisten.  Akurasi  yang tinggi  menggambarkan  tingkat  keberhasilan  model  dalam  mengenali  dan  mendeteksi plat  nomor  pada  gambar  yang  diuji.  Selain  akurasi,  metrik  lain  seperti precision dan recall juga penting untuk dipertimbangkan.
Precision adalah rasio  prediksi  positif  yang benar  (TP) terhadap  total  prediksi positif (TP + FP). Tingginya precision menunjukkan bahwa model jarang salah dalam mengidentifikasi plat nomor kendaraan. Recall , di sisi lain, adalah rasio prediksi positif yang  benar  (TP)  terhadap  total  jumlah  objek  yang  benar-benar  positif  (TP  +  FN). Tingginya recall menunjukkan  bahwa  model  mampu  menemukan  hampir  semua  plat nomor yang ada dalam Dataset .
Tabel 2. Deteksi plat nomor kendaraan
Gambar Asli
Gambar Terdeteksi Akurasi
94%
Gambar Asli Gambar Terdeteksi Akurasi 94% 94% 94% 93% 90% 91% 94% 94% 85%
Interpretasi dari hasil ini adalah bahwa model YOLOv5 memiliki kinerja yang baik dalam  mendeteksi  plat  nomor  kendaraan  bermotor.  Akurasi  yang  tinggi  menunjukkan keandalan model, sementara precision dan recall yang tinggi menegaskan bahwa model tidak  hanya  akurat  dalam  deteksi  tetapi  juga  efisien  dalam  mengenali  plat  nomor  yang sebenarnya  ada.  Data  ini  menjadi  dasar  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  sebelum melangkah ke tahap selanjutnya, yaitu deteksi karakter pada objek.

## 3.2 Hasil Deteksi Karakter dalam Objek
Analisis  hasil  deteksi  karakter  dari  objek  menggambarkan  proses  memperoleh karakter dari data plat nomor, yang terdapat dalam tabel 3.
Tabel 3 . Pembacaan karakter plat nomor kendaraan Gambar Cropping Gambar Grayscale
Karakter Status
True True False False True True False True True True
Dari  tabel  3  hasil  pengujian  di  atas,  terdapat  sepuluh  sampel  gambar  yang  telah diuji,  dan  hasilnya  disesuaikan  dengan  label  yang  seharusnya.  Dari  sepuluh  gambar tersebut, tujuh di antaranya memiliki hasil deteksi yang sesuai dengan label sehingga dapat dikatakan True atau benar, sementara tiga gambar menghasilkan deteksi yang tidak sesuai sehingga dianggap False atau salah. Oleh karena itu, tingkat akurasi dari hasil pengujian yang dilakukan secara manual dapat dihitung menggunakan rumus berikut:
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑥 100
Dengan menggantikan nilai-nilai yang ada, akurasi dapat dihitung sebagai berikut:
7
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) = 10 𝑥 100

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) = 70%
Dengan  demikian,  hasil  pengujian  secara  manual  ini  memiliki  tingkat  akurasi sebesar  70%,  yang  dapat  diartikan  bahwa  dari  sepuluh  gambar  yang  diuji,  tujuh  di antaranya  berhasil  dideteksi  dengan  benar  sesuai label yang  seharusnya.  Meskipun  tiga gambar  menghasilkan  deteksi  yang  tidak sesuai,  tingkat  akurasi  yang cukup  tinggi tersebut  menunjukkan  bahwa  model  deteksi  ini  secara  umum  cukup  handal  dalam mengenali suatu objek.
Implikasi dari hasil ini menunjukkan bahwa model YOLOv5 yang digunakan untuk deteksi plat nomor memiliki performa yang memadai, meskipun masih terdapat  beberapa kesalahan dalam deteksi karakter. Hasil akurasi 70% menunjukkan bahwa model ini dapat menjadi dasar yang baik untuk pengembangan lebih lanjut dan peningkatan akurasi deteksi karakter.  Evaluasi  keseluruhan  dari  model  deteksi  plat  nomor  ini  menunjukkan  bahwa model ini sudah memiliki potensi yang baik, namun masih perlu dilakukan optimasi lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi dan keandalannya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  beberapa hal penting sebagai berikut:
1. Metode YOLOv5 bekerja dengan baik untuk mendeteksi plat kendaraan motor dalam gambar. Hasil deteksi ditandai dengan adanya bounding box yang menunjukkan objek plat  dengan  nilai  akurasi  rata-rata  sebesar  85%,  namun  nilai  akurasi  ini  dapat bervariasi tergantung pada kondisi gambar seperti kualitas, pencahayaan, dan sudut pengambilan gambar.
2. Pembacaan  karakter  pada  plat  menggunakan Tesseract OCR  mencapai  akurasi sebesar 70%. Faktor-faktor yang mempengaruhi hasil ini termasuk kualitas gambar, resolusi,  serta  kejelasan  dan  jenis  font  yang  digunakan  pada  plat  nomor.  Tingkat akurasi ini menunjukkan bahwa rancangan program ini memiliki kemampuan yang cukup  baik  dalam  mengenali  karakter  pada  plat  kendaraan,  meskipun  masih  ada ruang untuk perbaikan.
3. Rancangan  program  ini  dapat  diterapkan  dalam  sistem  pengenalan  plat  kendaraan untuk berbagai keperluan seperti sistem parkir otomatis, pengawasan lalu lintas, dan penegakan  hukum.  Implementasi  ini  menunjukkan  potensi  besar  untuk  aplikasi  di dunia nyata.
4. Meskipun  program  ini  sudah  menunjukkan  hasil  yang  baik,  terdapat  ruang  untuk perbaikan.  Kesalahan  pembacaan  karakter  perlu  diminimalisir  untuk  meningkatkan akurasi  keseluruhan.  Area  spesifik  yang  perlu  diperbaiki  termasuk preprocessing gambar  untuk  meningkatkan  kejelasan  dan  kontras,  serta  penerapan  teknik peningkatan  resolusi  gambar.  Metode  lain  yang  dapat  digunakan  untuk  perbaikan termasuk fine-tuning model YOLOv5 dan Tesseract OCR dengan Dataset yang lebih besar dan lebih beragam.
5. Tujuan penelitian untuk mendeteksi plat kendaraan dan membaca karakter pada plat tersebut  dapat  tercapai  dengan  hasil  yang  cukup  memuaskan.  Namun,  optimalisasi lebih lanjut tetap diperlukan untuk mencapai performa yang lebih tinggi. Peningkatan
akurasi  melalui  teknik-teknik  lanjutan  akan  memperkuat  keandalan  dan  efisiensi sistem secara keseluruhan.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dibahas,  berikut  adalah  beberapa  saran untuk  penelitian  lanjut  guna  memperbaiki  kekurangan  dan  meningkatkan  hasil  yang diperoleh:
1. Menambah  jumlah  dan  variasi  data  pelatihan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan robustitas  model.  Data  tambahan  yang  bermanfaat  termasuk  gambar  plat  nomor dengan berbagai kondisi pencahayaan, sudut pandang, dan jenis kendaraan. Hal ini akan membantu model menjadi lebih generalisasi dan efektif dalam berbagai situasi nyata.
2. Menggunakan model YOLOv7 atau YOLOv8 yang memiliki peningkatan performa dalam hal  kecepatan dan akurasi dibandingkan dengan YOLOv5.  Kedua  model ini telah  menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik  dalam  deteksi  objek  melalui  peningkatan arsitektur jaringan dan teknik optimisasi yang lebih canggih.
3. Penerapan teknik pra-pemrosesan gambar seperti peningkatan kontras, denoising , dan penggunaan filter adaptif dapat membantu meningkatkan kejelasan gambar sebelum proses deteksi. Selain itu, menggunakan teknologi OCR yang lebih mutakhir, seperti EasyOCR  atau  CRNN  ( Convolutional  Recurrent  Neural  Network ),  dapat meningkatkan akurasi dalam pembacaan karakter plat nomor.
4. Melakukan evaluasi model dengan lebih banyak metrik seperti precision, recall , dan F1- score untuk  mendapatkan  gambaran  yang  lebih  komprehensif  tentang  kinerja model.  Penggunaan  validasi  silang  juga  penting  untuk  memastikan  keandalan  dan stabilitas model di berbagai subset data.
5. Mengembangkan sistem yang terintegrasi dengan perangkat keras seperti kamera dan sistem pemrosesan real-time untuk aplikasi praktis. Melakukan uji coba di lapangan pada  aplikasi  seperti  parkir  otomatis  dan  pengawasan  lalu  lintas  akan  membantu mengidentifikasi tantangan praktis dan area yang perlu dioptimalkan lebih lanjut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih ditujukan kepada ibu dan bapak dosen  yang telah membimbing dan kepada seluruh penulis yang menjadi sumber referensi dalam penelitian dan penulisan jurnal ini.  Terimakasih  juga  diucapkan  kepada  pihak  Universitas  Negeri  Medan  yang  telah memberikan fasilitas dan dukungan selama proses penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Bochkovskiy,  A.,  Wang,  C.-Y.,  &  Liao,  H.-Y.  M.  (2020). YOLOv4:  Optimal  Speed  and Accuracy of Object Detection . 1–17.
Bushra, S. N., Shobana,  G., Maheswari, K. U.,  & Subramanian, N. (2022). Smart  Video
Survillance Based Weapon Identification Using Yolov5. International Conference On Electronic Systems And Intelligent Computing , 351–357.
CaasperART,  Hutagaol,  Y.,  &  Pradana,  D.  (2023). Dataset  plat  nomor  motor  indonesia . Kaggle.Com. https://www.kaggle.com/ Dataset s/caasperart/haarcascadeplatenumber?select= Datase t
Clausner,  C.,  Antonacopoulos,  A.,  &  Pletschacher,  S.  (2020).  Efcient  and  efective  OCR engine training. International Journal on Document Analysis and Recognition , 23 , 73– 88.
Diwan,  T.,  Anirudh,  G.,  &  Tembhrune,  J.  V.  (2022).  Object  detection  using  YOLO: challenges, architectural successors, Dataset s and applications. Multimedia Tools and Applications , 82 , 9243–9275.
Fauzan,  M.  R.,  &  Wahyu  W,  A.  P.  (2021).  Pendeteksian  Plat  Nomor  Kendaraan Menggunakan  Algoritma  You  Only  Look  Once  V3  Dan  Tesseract. Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi Terapan , 8 , 57–62.
Husnan, Fatichah, C., & Dikairono, R. (2023). Deteksi Objek Menggunakan Metode Yolo dan Implementasinya pada Robot Bawah Air. Jurnal Teknik ITS , 12 , 221–226. Illmawati, R., & Hustinawati. (2022). YOLO v5 untuk Deteksi Nomor Kendaraan di DKI Jakarta. Ilmu Komputer Agri-Informatika , 10 , 32–43. Jocher, G. (2020). Ultralytics YOLOV5 . Github.Com. https://github.com/ultralytics/yolov5 Jonathan,  M.,  Hafidz,  M.  T.,  Apriyanti,  N.  A.,  Husaini,  Z.,  &  Rosyani,  P.  (2023). Mendeteksi Plat Nomor Kendaraan dengan Metode YOLO (You Only Look Once) dan Single  Shot  Detector  (SSD). Jurnal  Artificial  Inteligent  Dan  Sistem  Penunjang Keputusan , 1 , 105–111.
Maleh, I. M. D., Teguh, R., Sahay, A. S., Okta, S., & Pratama, M. P. (2023). Implementasi Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Object Detection Sarang Orang Utan. Jurnal Informatika , 10 , 19–27.
Rahmawati, A. N., Wibowo, S. A., & Sunarya, U. (2021). Analisis Sistem Optical Character Recognition  (OCR)  Pada  Dokumen  Digital  Menggunakan  Metode  Tesseract. E- Proceeding of Engineering , 8 , 4777–4785.
Rais,  M.  R.,  Utaminingrum,  F.,  &  Fitriyah,  H.  (2023).  Sistem  Pengenalan  Plat  Nomor Kendaraan untuk Akses Perumahan menggunakan YOLOv5 dan Pytesseract berbasis Jetson Nano. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 7 , 681– 685.
Usen, Y. A., & Hayat, C. (2023). Design And Build Vehicle Plate Detection System Using You Only Look Once Method Based On Android. Jurnal Teknik Informatika , 4 , 807– 818.