Jurnal Teknik Informatika (JUTIF)
DOI: https://doi.or g/10.52436/1.jutif.2023.4.4.791 Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 807-818 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DESIGN AND BUILD VEHICLE PLATE DETECTION SYSTEM USING YOU ONLY LOOK ONCE METHOD BASED ON ANDROID
Yolan Anjani Usen 1 ,Cynthia Hayat 2
1,2 Information Systems, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Kristen Krida Wacana, Indonesia
Email: 1 yolan.2018si013@civitas.ukrida.ac.id , 2 cynthia.hayat@ukrida.ac.id
(Article Received: Desember 26, 2022; Revision: January 19, 2023; Published: August 18, 2023)

## Abstract
The method of collecting the vehicle data is conducted conventionally by gathering data from each region to be converted  into  single,  raw  information  in  the  form  of  vehicle  plates  for  all  regions,  to  be  processed  on  a computer and sent to the Central Bureau of Statistics. It is then transformed into a form of national data file that provides information on vehicle plates for the Indonesian people. This kind of data gathering method requires a lot of time and effort. Therefore, it is a concern for researchers to detect vehicle plates using image processing by utilizing the Android-based You Only Look Once method. The YOLOv4 technique is used because it processes image  data  directly  with  optimal  performance  in  order  to  produce  faster  predictions.  In  its  application,  the researchers  use  Google  Collaboratory  to  create  models  and  Android  Studio  for  android  applications.  At  the same  time,  the  parameters  studied  were  precision,  recall,  F1  score,  average  IoU,  and  mAP.  By  using  the "Vehicle Registration Plate" dataset, the ratio of which is 70% in training data and 30% in data validation, an accuracy  of  77%  is  obtained  with  a  detection  time  of  0.05  seconds,  whereas  the  average  accuracy  value  is 86.82%. Therefore, it can be concluded that this study has an optimized performance for detecting vehicle plates using the Android application.
Keywords : image processing, license plate, object detection, YOLO

## RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE YOU ONLY LOOK ONCE BERBASIS ANDROID

## Abstrak
Data  kendaraan  yang  dikumpulkan  pada  periode  tertentu  seringkali  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat pertumbuhan  kendaraan.  Pada  proses  pengumpulan  data  kendaraan  dilakukan  secara  konvensional  dengan mengumpulkan  data  dari  setiap  daerah  untuk  dikumpulkan  menjadi  satu  data  mentah  berupa  plat  kendaraan seluruh daerah untuk kemudian diolah dalam komputer dan mengirimkannya ke Badan Pusat Statistik sehingga menjadi  berkas  informasi  berupa  data  nasional  yang  menyediakan  informasi  plat  kendaraan  masyarakat Indonesia.  Dengan  menggunakan  cara  tersebut  cukup  membutuhkan  banyak  waktu  yang  panjang.  Sehingga menjadi perhatian untuk melakukan penelitian yang dapat mendeteksi plat kendaraan menggunakan pengolahan citra  dengan  memanfaatkan  metode You  Only  Look  Once berbasis  android.  Penggunaan  metode  YOLOv4 digunakan  karena  melatih  data  gambar  secara  langsung  dengan  kinerja  yang  optimal  agar  dapat  menghasilkan prediksi yang lebih cepat. Kemudian dalam penerapannya menggunakan Google Collaboratory untuk membuat model  dan Android  Studio untuk  aplikasi android .  Dengan  menggunakan  dataset “Vehicle Registration Plate” yang  rasionya  70%  pada  data training dan  30%  pada  data validation didapatkan  hasil  akurasi  pada  pengujian gambar sebesar 77% dengan waktu deteksi 0.05 detik yang mana nilai akurasi rata-ratanya sebesar 86.82% dan parameter yang diperhatikan adalah nilai presisi 0.85, recall 0.83 , F1 score 0.84 , rata-rata IoU 65.46%, dan mAP sebesar  86.82%..  Sehingga  dapat  disimpulkan  sistem  deteksi  plat  kendaraan  ini  mempunyai  performa  yang sangat baik untuk mendeteksi plat kendaraan menggunakan aplikasi android .
Kata kunci : deteksi objek, pengolahan citra, plat kendaraan, YOLO.

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  penduduk  seringkali  diikuti dengan pertumbuhan kendaraan dikarenakan
meningkatnya  mobilitas  yang  dilakukan  penduduk untuk menunjang kegiatan sehari-hari, walaupun
sudah  banyak  transportasi  umum  yang  dapat digunakan  namun  masih  banyak  masyarakat  yang
memilih  menggunakan  kendaraan  pribadi  sehingga menambah kepadatan kendaraan bermotor.
Menurut  data yang diperoleh dari  Badan Pusat Statistik  tahun  2021  jumlah  kendaraan  bermotor yang berada di Indonesia terdapat sebanyak 143 juta unit  kendaraan  bermotor.  Dengan  daerah  Jawa Timur  menempati  posisi  pertama  yang  mempunyai jumlah  kendaraan  bermotor  paling  banyak  di Indonesia dan disusul oleh DKI Jakarta.[1]
Disisi  lain  kepadatan  kendaraan  bermotor  juga dapat  menyebabkan  masalah  yang  sudah  umum terjadi  di  lalu  lintas  yaitu  kemacetan.  Kemacetan yang  sering  terjadi  disebabkan  oleh  masalah  sarana dan  prasarana  transportasi  umum  yang  kurang memadai  sehingga  masyarakat  banyak  yang  beralih menggunakan  transportasi  pribadi.  Meningkatnya penggunaan kendaraan pribadi juga selain dikarenakan  kenyamanan  selain  itu  dikarenakan rendahnya  biaya  penggunaan  kendaraan  seperti sepeda motor.
Ditambah  dengan  meningkatnya  kepadatan kendaraan maka pemilik kendaraan juga wajib untuk mendaftarkan  kendaraannya  ke  pihak  berwenang agar  memiliki  tanda  pengenal  kendaraannya  seperti plat  kendaraan.  Dikarenakan  setiap  plat  kendaraan bermotor  yang  mempunyai  keunikan  tersendiri untuk  setiap  kodenya,  hal  ini  bertujuan  untuk memudahkan  pihak  berwenang  dalam  mengenali pemilik kendaraan dari plat kendaraannya.[2]
Karena banyaknya jenis kendaraan yang berada di  pasaran  yang  memiliki  kemiripan  merek  hingga jenis  sehingga  membutuhkan  bagian  lain  pada kendaraan  yang  membedakan  kendaraan  lainnya yaitu plat kendaraan. Umumnya proses pengumpulan  data  kendaraan  oleh  Badan  Pusat Statistik dilakukan secara manual dengan mengumpulkan  data  dari  setiap  daerah  kemudian memasukkan  data  mentah  dari  setiap  daerah  ke komputer  dan  mengirimkannya  ke  Badan  Pusat Statistik  pusat  menjadi  kumpulan  data  nasional berupa  data  kendaraan  masyarakat  Indonesia.[3] Namun  pengumpulan  data  dengan  cara  tersebut dinilai  kurang  efektif  dan  efisien  karena  proses pengambilan  datanya  yang  memakan  waktu  lama dari tahap pengumpulan data di setiap daerah sampai data  terkumpul  di  pusat  untuk  kemudian  diolah menjadi data nasional sehingga dibutuhkan rancangan  sistem  baru  yang  dapat  membantu  dalam mengumpulkan data kendaraan menjadi lebih efektif dan  efisien.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  rancangan sistem  baru  yang  terdigitalisasi  yang  dapat membantu  proses  pengenalan  plat  kendaraan menjadi  lebih  mudah  bagi  institusi  terkait.  Dengan menggunakan image  processing yaitu  dengan melakukan  deteksi  objek  yang  pada  penelitian  ini menggunakan  algoritma  YOLO  sehingga  dapat membantu  dalam  mempermudah  proses  mendeteksi plat kendaraan menjadi lebih efektif dan efisien.
Metode You Only Look Once versi 4 atau biasa disingkat  YOLOv4.  Metode  YOLO  merupakan
salah  satu  metode  deteksi  objek  yang  dapat mendeteksi  objek  gambar  pada  kondisi real  time dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  waktu deteksi  yang  cepat[5][6].  Apabila  dibandingkan dengan  teknologi image  processing lainnya  seperti R-CNN  yang  memanfaatkan Convolutional  Neural Network (CNN) yang bekerja dengan memanfaatkan kotak  pembatas  untuk  mengklasifikasi  gambar sedangkan  YOLO  merupakan  bagian  dari  CNN cerdas  yang  dapat  melakukan  pengenalan  objek dengan  lebih  cepat  dengan  mengenali  seluruh gambar  selama  pelatihan  menggunakan unified model sehingga  pada  lapisan  s ingle  convolutional network memprediksi  banyak  kotak  pembatas  dan juga probabilitas yang dihasilkan secara bersamaan[6][7].  Algoritma  YOLO  menerapkan CNN yang dalam proses pelatihan gambar algoritma YOLO  dapat  membagi  gambar  ke  dalam  kotak pembatas  yang  akan  diprediksi dan  menunjukan probabilitas  label  untuk  menandai bounding  box sesuai  dengan  labelnya.  YOLO  juga  melatih  data gambar  secara  langsung  dengan  kinerja  yang optimal agar dapat menghasilkan prediksi yang lebih cepat.
Penelitian  terdahulu  mengenai  pengenalan objek  menggunakan  metode  YOLO  sudah  banyak dilakukan.  Salah  satu  penelitian  yang menggunakan metode  YOLO  untuk  pendeteksian  objek  adalah penelitian mengenai People Counting untuk transportasi  publik[4].  Penelitian  ini  menggunakan algoritma  YOLOv4  dan  mengambil  data  dari Open Images  Dataset dengan  kelas human  face .  Metode ini  menghasilkan  akurasi  terbaik  sebesar  72.68% pada  skenario training data.  Sementara  pada pengujian  data  dalam  penelitian  ini  hanya  menilai akurasi  rata-rata  sistem  dalam  mendeteksi  dan menghitung  orang  dengan pre-trained  weights oleh COCO  dataset  adalah  62%  dengan  akurasi  terbaik sebesar  90%  namun  kekurangannya  adalah  sulit mendeteksi  orang  yang  menggunakan  aksesoris  dan duduk berdempetan.
Setelah  itu,  penelitian  yang  membahas  deteksi plat  kendaraan  sudah  pernah  dilakukan  sebelumnya oleh  beberapa  penelitian  terdahulu,  salah  satunya penelitian  yang  menjadi  inspirasi  dari  penelitian  ini adalah  “Penerapan  Metode  YOLO  dan Tesseract- OCR Untuk  Pendataan  Plat  Nomor  Kendaraan Bermotor  Umum  di  Indonesia  Menggunakan Raspberry  Pi ”[8]  Penelitian  ini  menggunakan metode  YOLO  untuk  mengenali  plat  kendaraan dengan menggunakan Tesseract-OCR dan Raspberry  Pi yang  membantu  pengembangan teknologi dengan biaya yang lebih terjangkau.
Selanjutnya penerapan YOLO dalam penelitian lainnya adalah implementasi sistem social distancing dengan  judul  “ Social Distancing Detection  Finding  Optimal  Angel  With  YOLOv3 Deep  Learning  Method ”[9]  yang  membuktikan bahwa  penerapan  YOLO  dapat  digunakan  untuk
mendeteksi  jarak  antar  orang  dan  risiko  yang dihasilkan.
Oleh karena itu, pada penelitian ini mengusulkan  penggunaan  metode  YOLOv4  yang memiliki  performa  yang  lebih  tinggi  dari  metode terdahulunya  untuk  mengetahui  kecepatan  waktu deteksi dan menghasilkan akurasi terbaik menggunakan  metode  YOLOv4  pada  aplikasi android dalam mendeteksi plat kendaraan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. YOLOv4
YOLOv4  merupakan  algoritma  deteksi  objek berbasis real  time yang  menggabungkan  YOLOv1, YOLOv2,  YOLOv3  dan  merupakan  yang  paling optimal  untuk  saat  ini  dalam  hal  kecepatan  deteksi dan  akurasi.  pada  YOLOv4  mempunyai  struktur model  yang  terdiri  dari  3  bagian  yaitu: Backbone, Neck, Prediction. [10]
Sama seperti YOLOv3 yang masih menggunakan arsitektur Darknet yang menghasilkan masukan  citra  yang  terdiri  dari  53  lapisan convolutional sebagai feature  extraction dan  53 lapisan  lain  untuk  mendeteksi  objek[4].  YOLOv4 juga  masih  menggunakan  arsitektur Darknet tepatnya CSPDarknet-53 sebagai backbone yang dapat  meningkatkan learning  capability dari CNN[4] , menyambungkan  modul  SPP  dan  PAN sebagai Neck yang mana SPP menggantikan pooling layer terakhir  dengan Spatial  Pyramid  Pooling Layer serta PAN untuk mendeteksi objek pada skala yang  berbeda,  dan  YOLOv3  sebagai Head .[10][11]

## Gambar 1. Struktur Model YOLOv4

## 2.2. File Konfigurasi
2.2.1 Batch Size
Batch size merupakan variabel yang menentukan jumlah banyaknya gambar atau training data  yang  dimasukkan  saat training dalam  satu iterasi. Selama proses pelatihan ukuran batch sangat mempengaruhi  waktu  komputasi  yang  diperlukan. Batch  size juga  merupakan hyperparameter yang penting dalam pemrosesan deep learning [12].
2.2.2 Subdivisions
Subdivisions merupakan  hasil batch yang dibagikan  dengan  nilai  subdivisi  menjadi batch
mini[13].  Kemudian batch mini  akan  dikirim  ke GPU  untuk  proses  komputasi.  Selanjutnya  pada proses  komputasi  akan  diulang  sampai batch mini selesai. Barulah proses iterasi baru dimulai sebanyak hasil  pembagian  antara  nilai  subdivisi  dan batch size .  Gambar  yang  lebih  banyak  selama  proses iterasi  akan  membantu  proses  pelatihan  menjadi lebih  cepat,  namun  dapat  menjadi  masalah  ketika subdivisi  berkurang  karena  ada  masalah  pada memori yang tidak mempunyai kapasitas besar pada GPU  untuk  memproses  lebih  banyak  gambar sekaligus.

## 2.2.3 Max Batches
Bagian ini menjelaskan banyaknya iterasi yang dilakukan  pada  tahap  pelatihan  data.  sehingga semakin  tingginya  nilai max  batch maka  membantu sistem  untuk  mempelajari  data  lebih  banyak  pada data training yang  mana  nilai max  batches harus disesuaikan  dengan  jumlah  dari  kelas  label  yang akan digunakan.
𝑀𝑎𝑥 𝑏𝑎𝑡𝑐ℎ𝑒𝑠  =  𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑒𝑠  ∗  2000 (1)

## 2.3. Parameter Hasil

## 2.3.1 Presisi
Presisi adalah perbandingan jumlah objek yang dideteksi dengan benar dibandingkan dengan jumlah seluruh data yang diprediksi positif.[4]

## 2.3.2 Recall
Recall adalah  perbandingan  dari  jumlah  objek yang  terdeteksi True  Positive dibandingkan  dengan seluruh  data  yang  positif.  Nilai recall yang  tinggi menunjukkan bahwa sistem dapat mengklasifikasikan kelas objek dengan benar[4]. 2.3.3 F1 Score F1 Score merupakan  rasio  rata-rata  dari  nilai presisi  dan recall .  F1 Score memiliki  nilai  tertinggi sebesar  1  dan  terendah  sebesar  0.  Nilai  F1 Score yang  semakin  mendekati  1,  menunjukkan  bahwa kinerja sistem telah baik[4].

## 2.3.4 Rata-rata IoU
IoU  merupakan  metrik  yang  mengevaluasi keakuratan  sistem  dalam  mendeteksi  objek  pada dataset  yang  telah  dilatih[14]  IoU  membandingkan ground-truth atau objek pada citra dengan predicted bounding box dari model.
Nilai IoU pada deteksi  objek berperan sebagai nilai threshold .  Terdapat  dua  nilai threshold IoU yang  umum  digunakan,  yaitu  0.5  dan  0.75.  Pada penelitian ini, nilai threshold yang digunakan adalah 0.5.  Jika  nilai threshold IoU  <  0.5,  maka  objek terdeteksi sebagai False Positive (FP).
2.3.5 Mean Average Precision (mAP)
Nilai  mAP  merupakan  rata-rata  dari  nilai average  precision (AP)  yang  mengukur  kualitas performansi  dari weights  file yang  dihasilkan  pada proses training data.  Sebelum  mengkalkulasikan
mAP,  perlu  dilakukan  penyesuaian  nilai threshold pada IoU untuk menentukan validasi dari objek yang dideteksi. Penelitian ini menggunakan nilai threshold IoU  sebesar  0.5,  sehingga  model menghasilkan  mAP50  yang  dapat  juga  disebut mAP@0.5.[4]

## 2.4. Tahap Penelitian
Selanjutnya  pada  tahap  penelitian  dilakukan beberapa tahap dari landasan teori sampai penelitian selesai dilakukan. Maka disusunlah tahapan penelitian sebagai berikut :
Step  I  :  Pada  tahap  awal  penelitian,  peneliti melakukan literature  research untuk  mempelajari lebih  lanjut  mengenai  YOLOv4  yang  akan digunakan  untuk  mendeteksi  objek  penelitian, kemudian  mempelajari  subjek  yang  akan  diteliti yaitu plat kendaraan.
Step  II  :  Tahap  selanjutnya  adalah  pengumpulan data.  Pada  pengumpulan  data  akan  dikumpulkan menjadi  dataset  berupa  gambar  plat  kendaraan. Berikut  Gambar  2  merupakan  sample  dari  dataset plat kendaraan yang digunakan pada penelitian ini.
Gambar 3. Plat Kendaraan (Google Open Images)
Step  III  :  Tahap  selanjutnya  yaitu  melatih  model dengan  membuat  deteksi  objek  menggunakan
Google Collaboratory . Proses training membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  tergantung pada  nilai batch  size nya.  Setiap  1000x  iterasi  akan menghasilkan weight file yang tersimpan di storage . Pada  penelitian  ini storage yang  digunakan  adalah
Google Drive .
Step  IV  :  Setelah  proses transfer  learning selesai maka dilakukan pengujian model yang sudah dilatih untuk  memastikan  model  bekerja  sesuai  dengan dataset  yang  digunakan.  Cara  pengujiannya  adalah dengan  menguji file  weights untuk  mendeteksi  plat kendaraan dari gambar.
Step  V  : File  weights yang  dihasilkan  harus dikonversi  menjadi  format TensorFlow  Lite agar dapat  dihubungkan  ke  aplikasi android dengan mengubahnya  menjadi  file protobuf (.pb)  milik
TensorFlow kemudian  konversi  menjadi  format TensorFlow  Lite (.tflite).  Kemudian  menguji  model TFLite untuk mendeteksi gambar.[15] Step VI : Selanjutnya rancang fitur yang akan ada di aplikasi. Perancangan aplikasi android menggunakan  metode Waterfall .  Proses deployment dilakukan  dengan  cara  menambah  file TFLite ke pengkodean aplikasi. Selanjutnya pengujian aplikasi dilakukan  dengan  teknik black  box testing .  Adapun
Yolan Anjani Usen, et al., Design And Build Vehicle Plate Detection System … 811
prototype aplikasinya  ditampilkan  pada  Gambar  4 sebagai berikut :
Gambar 4. Prototype Aplikasi

## 2.5. Perancangan Aplikasi
Dalam perancangan aplikasi sistem deteksi plat kendaraan  ini  menggunakan  metode Waterfall yang secara garis besarnya pada Gambar 5 menggambarkan  langkah  yang  dilakukan  saat merancang  sistem  deteksi  plat  kendaraan  sebagai berikut:
Gambar 5. Metode Perancangan Aplikasi
Step I : Tahap pertama diawali dengan Requirements yang  berfungsi  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan yang  diperlukan user untuk  membangun  sistem. Dengan  menggunakan  teknologi  pengolahan  citra dibutuhkan sistem yang dapat mempermudah proses pendeteksian  plat  kendaraan.  Dengan  berbagi  cara untuk  mendapatkan  gambar  membuat  sistem  ini harus  dapat  mengakses  gambar  dari  galeri user dan mengambil  objek  foto  secara  langsung  melalui kamera.
Step  II  :  Setelah  kebutuhan user teridentifikasi, langkah selanjutnya adalah Design untuk merancang apa  saja  yang  sudah  dijelaskan  pada  langkah Requirements dilakukan  dengan  menggunakan Use Case Diagram dan Activity Diagram .
Step III : Selanjutnya merupakan tahap Implementation yaitu  melaksanakan  pengkodean program menggunakan perangkat lunak pendukung.
Step  IV  :  Kemudian  juga  dilakukan  tahap Verification untuk  melakukan  pengujian  aplikasi dengan melakukan black box testing agar mengetahui input dan output yang  dihasilkan  sesuai atau tidak.
Step  V  :  Tahap  terakhir  adalah  melakukan Maintenance yang  berarti  sistem  yang  sudah dirancang  dapat  dijalankan  oleh user untuk mendeteksi  plat  kendaraan  dan  tetap  dilakukan perbaikan apabila diperlukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perangkat Pendukung
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan perangkat  komputer  dengan  spesifikasi  yang tercantum  pada  Tabel  1  dan  perangkat  lunak  yang digunakan untuk penelitian pada Tabel 2.
Tabel 1. Spesifikasi Laptop Aspek Spesifikasi Processor APU AMD A12 RAM 4 GB Storage 1 TB Graphics Card Radeon R7 Operating System Windows 10 64-bit Tabel 2. Spesifikasi Perangkat Lunak Aspek Spesifikasi Bahasa Pemorgraman Python, Java Software Training Data Google Collaboratory Software Testing Data Google Collaboratory Command Prompt Command Prompt Software Pengkodean Aplikasi Windows Powershell Anaconda Powershell Prompt Android Studio

## 3.2 Alur Pengerjaan Dataset
Pada  penelitian  ini  terdapat  dataset  plat kendaraan  yang  memiliki  data train dan  data validation .  Adapun  proses  pengambilan  datasetnya dijelaskan pada Gambar 6 berikut:
Gambar 6. Alur Persiapan Dataset
Dataset  yang  sudah  diunduh  disimpan  pada Google  Drive yang  terhubung  dengan Google Collaboratory . Berikut merupakan jumlah data train dan validation yang di simpan pada Google Drive .
Tabel 3. Dataset Label Train Validation License Plate 1500 300
Gambar  plat  kendaraan  yang  digunakan  oleh peneliti  bersumber  dari  dataset  plat  kendaraan  yang tersedia  di Google  Open  Images karena  sudah disediakan  label  serta  anotasi  pada  bagian  plat kendaraan  sehingga  lebih  memudahkan  proses pendeteksian  bagian  gambar  yang  merupakan  plat kendaraan[16].  Kemudian  dataset  berupa  plat kendaraan  diunduh  melalui Windows  Command
Prompt yang  dibagi  menjadi  data training dan validation dimana  setiap  bagiannya  akan  dibagi menjadi  80%  dan  20%  .  Hasil  unduhan  dataset merupakan  plat  kendaraan  luar  negeri.  Kemudian dataset  plat  kendaraan  yang  sudah  diunduh digunakan  untuk  proses  implementasi  membangun model pendeteksi plat kendaraan dengan YOLOv4.
Dataset  yang  sudah  diunduh  tidak  hanya berupa  gambar  namun  juga  termasuk  label  gambar sesuai  dengan  jumlah  gambar  yang  tersedia  dengan format  .txt  yang  akan  digunakan  untuk  mengatur besar kecilnya objek dan rotasi yang dideteksinya[17]. Sebelumnya label hanya menunjukan nama class, Xmin, Xmax, Ymin, Ymax (koordinat  kotak)  tercantum  pada  Gambar  7  yang merupakan gambar dinormalisasi. Xmin ada di [0,1], dimana  0  merupakan  piksel  paling  kiri,  dan  1 merupakan  piksel  paling  kanan  pada  gambar  dan koordinat  Y  bergerak  dari  piksel  atas  (0)  ke  piksel bawah  (1).  Namun  untuk  mendapatkan  titik koordinat yang lebih cakap dilakukan denormalisasi dengan menempatkan titik koordinat berpasangan di satu  tempat  sesuai  dengan  titiknya  atau  disebut dengan  anotasi  gambar.  Sehingga  menghasilkan setiap anotasi file .txt menjadi :

## name_of_the_class left top right bottom
Gambar 7. Koordinat Kotak
Sebelum  dilakukan  anotasi  label  seluruh dataset  masih  di  deskripsikan  sebagai  nama class nya  dan  menunjukan  titik  koordinat  left  X,  right X, left  Y,  right  Y.  Berikut  Gambar  8  merupakan tampilan sebelum dilakukan anotasi label.

## Gambar 8. Titik Koordinat Sebelum Anotasi
Kemudian  setelah  dilakukan  anotasi,  maka nama class akan  dideskripsikan  menjadi  nilai  0  dan titik  koordinat  akan  menjadi  left  X,  top  X,  right  Y, right Y. Berikut Gambar 9 setelah dilakukan anotasi label.

## 3.3 Skenario Training Data
Pada  proses  ini  sebelum  melakukan  proses Transfer  Learning dibuat  pengaturan  menggunakan Darknet milik AlexeyAB yang merupakan framework  open-source untuk  jaringan  syaraf sebagai  arsitektur  YOLOv4.  Proses Transfer Learning di Darknet membutuhkan file konfigurasi dan pre-trained  weight yang  digunakan  untuk membentuk  jaringan  untuk  pelatihan  dataset,  dan pre-trained weight agar dapat mengenali objek baru. Transfer  Learning bekerja  dengan  memanfaatkan model  yang  sudah  dilatih  untuk  membuat  model baru[18]. Pada file konfigurasi ditentukan hyperparameter seperti batch size , subdivisions , max batch ,  dan classes kemudian  proses training dapat dimulai.
Hasil  dari  proses  pelatihan  data  akan menghasilkan beberapa parameter yaitu nilai presisi, recall ,  F1-score,  rata-rata  IoU,  dan  mAP.  Yang mana  hasil  dari training dataset  ini  adalah file weights yang  akan  digunakan  untuk  menguji program deteksi plat kendaraan.
Dataset  yang  digunakan  menggunakan  plat kendaraan  luar  negeri  dan  berasal  dari  internet dikarenakan  situasi  yang  tidak  kondusif  untuk mengambil  data  secara  langsung  di  publik  sehingga menggunakan  dataset  yang  diperoleh  dari Google Open  Images dengan  nama  kelas “Vehicle Registration Plate”.
Sementara  itu  dataset  yang  digunakan  dibagi menjadi  data training sebesar  80%  dan  data validation 20%. Data training ditentukan lebih besar daripada data validation untuk menghindari terjadinya
overfitting [19],[20],[21].
Adapun
konfigurasi file yang  digunakan  adalah  sebagai berikut :
1. Batch size = 64
2. Subdivisions = 32
3. Max batches = 6000
4. Steps = 4800, 5400 5. Classes = 1
6. Filters = 18
Hasil  dari training dataset  didapatkan  dengan parameter sebagai berikut :
1. Presisi = 0.85
2. Recall = 0.83
3. F1- score = 0.84
4. Rata-rata IoU = 65.46%
5. mAP = 86.82%
Adapun  hasil  training  model  yang  dilakukan pada  skenario  dataset  dapat  ditujukan  dari  juga pengujian yang dilakukan dengan menggunakan data uji  yang  belum  pernah  dikenali  oleh  model  pada Gambar  10  dan  11  setelah  melakukan training model  dengan  YOLOv4  pada  Gambar  11.  Hasilnya pada Gambar 10 model dapat mendeteksi objek plat kendaraan  pada  banyak  objek  dalam  satu  gambar dengan beragam hasil akurasi pada gambar.
Gambar 10. Hasil Deteksi Pada Banyak Objek
Gambar 11. Hasil Deteksi pada Plat Kendaraan (Google Open Images)
Pada  pengujian  prediksi  plat  kendaraan  di Gambar  11  menunjukan  hasil  akurasi  sebesar  0.77 atau  77%  dengan  waktu  deteksi  0.05  detik.  Hasil menunjukan bahwa model YOLOv4 yang menggunakan  dataset custom berupa  plat  kendaraan dapat  mendeteksi  objek  dengan  sangat  baik  dan cepat.
Apabila dibandingkan dengan penelitian sejenis[4]  yang  menggunakan  konfigurasi  sama mendapatkan  hasil  mAP  72.68%  saat  menggunakan pre-trained weights yang dilatih sendiri.

## 3.4 Skenario Konversi Model
Untuk dapat menjalankan model terlatih YOLO pada aplikasi android membutuhkan konversi model menjadi  format Tensorflow  Lite agar  dapat digunakan pada android . Adapun proses pengerjaannya  dijelaskan  pada  Gambar  12  sebagai berikut :

## Gambar 12. Alur Konversi Trained Model
Pada  Gambar  12  dijelaskan  sebagaimana pengerjaan  konversi  model  terlatih  YOLO  adalah dengan  mengubah  menjadi Tensorflow terlebih dahulu  yang  mana  hasilnya  adalah file  Protobuf (.pb)  untuk  selanjutnya  diubah  menjadi Tensorflow

## 814
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 807-818
Lite (.tflite)  yang  merupakan  format  model  untuk standar  penggunaannya  pada  aplikasi android [22]. Tahap  konversi  dilakukan  dengan  menggunakan Anaconda Powershell Prompt , dan untuk tahapannya menggunakan repository berjudul Tensorflow-yolov4-tflite dari  pengguna Github bernama Hunglc007.
Proses saved model  yang  sudah  selesai  perlu dilakukan  pengujian  juga  untuk  mengetahui  akurasi yang  dihasilkan  pada  model Tensorflow  Lite . Hasilnya  sebagaimana  yang  ditujukan  pada  Gambar 13  dan  Gambar  14  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar 100%  dan  99%  yang  menunjukan  model TFLite bekerja dengan sangat baik.
Gambar 13. Pengujian pada model Tensorflow Lite (Google Open Images)
Gambar 14. Pengujian ke dua pada model Tensorflow Lite (Kompasiana.com)

## 3.5 Perancangan Aplikasi Android
3.5.1 Metode Perancangan Aplikasi Dengan  menggunakan  metode Waterfall untuk rancang bangun sistem deteksi plat kendaraan, maka tahap-tahap  dalam  pelaksanaannya  dapat  dijelaskan dengan  beberapa  tahap  mulai  dari Requirements, Design, Implementations, Verification, Maintenance. Requirements yang  mana  sistem  deteksi  plat kendaraan  yang  dibangun  harus  memiliki  beberapa ketentuan  yaitu  dapat  mengambil  gambar  secara langsung  melalui  kamera,  mengakses  galeri  untuk memilih  gambar  yang  akan  dideteksi  dan  dapat mendeteksi plat kendaraan.
Design yang mana akan menjalankan apa yang sudah  ditentukan  pada  tahap Requirements yaitu dengan  memvisualisasikannya  pada Use  Case Diagram yang ditujukan pada Gambar 15
menjelaskan  proses  user  menggunakan  sistem aplikasi  plat  kendaraan  dan Activity  Diagram pada Gambar  16. menjelaskan  mengenai  alur  proses sistem bekerja menghasilkan deteksi.
Gambar 15. Use Case Rancang Bangun Sistem
Gambar 16. Activity Diagram Rancang Bangun Sistem
Implementations yang  mana  pada  tahap  ini akan  mengimplementasikan  apa  saja  yang  sudah ditentukan dan digambarkan pada tahap sebelumnya dengan  menggambarkan mockup aplikasi  untuk dibangun  yaitu  ditampilkan  pada  Gambar  17. Kemudian  juga  pada  tahap  implementasi  sistem menggunakan  perangkat  lunak  Android  Studio  dan bahasa pemrograman Java.
Gambar 17. Mockup Rancang Bangun Aplikasi
Verification yaitu  dengan  menguji  aplikasi yang  sudah  dirancang  sesuai  dengan  apa  yang dibutuhkan pada tahap sebelumnya dan apakah input serta output yang  dihasilkan  sudah  sesuai  dengan proses Design dan  sesuai  dengan  pengkodeannya. Adapun untuk melakukan pengujian ini menggunakan blackbox testing yang dijelaskan pada tabel 4.
Selanjutnya  merupakan  tahap  terakhir  yaitu Maintenance yaitu  saat  aplikasi  sudah  layak digunakan  oleh user untuk  mendeteksi  plat kendaraan  dan  terus  melakukan  perbaikan  apabila diperlukan pembaharuan.

## 3.5.2 Antarmuka Aplikasi Android
Pada pengerjaan aplikasi
android menggunakan  bahasa  pemrograman Java .  Aplikasi yang  dibangun  memiliki  beberapa  fitur  diantaranya sebagai berikut :
● Halaman  utama  aplikasi,  seperti  yang disajikan  pada  Gambar  18  merupakan tampilan  pertama  ketika  masuk  ke  aplikasi deteksi  plat kendaraan. yang memiliki fitur
Select  Image,  Capture  Image,  Predict Image .
Gambar 18. Tampilan Awal Aplikasi
● Select Image , merupakan fitur yang digunakan untuk memilih gambar langsung dari perangkat pengguna untuk mendeteksi gambar pada aplikasi. Seperti yang ditujukan pada Gambar 19, aplikasi dapat mengakses galeri perangkat untuk mengambil gambar.
Gambar 19. Menampilkan Gambar Dari Galeri
● Capture  Image ,  merupakan  fitur  yang digunakan untuk mengambil gambar secara langsung  di  aplikasi  dengan  menggunakan kamera  pada  perangkat  pengguna  yang ditujukan pada Gambar 20.
Gambar 20. Mengambil Gambar dengan Kamera
● Predict Image , fitur yang digunakan untuk memprediksi gambar yang dihasilkan dari proses pemilihan gambar dari galeri maupun mengambil gambar secara langsung. Pada predict image digunakan untuk mengetahui apakah objek yang diambil merupakan gambar plat kendaraan.
Jika ya, maka akan dihasilkan sesuai dengan Gambar 21.
Gambar 21. Memprediksi Gambar
3.5.3 Pengujian Aplikasi Selanjutnya setelah sistem deteksi plat kendaraan  sudah  dibangun,  maka  tahap  selanjutnya merupakan pengujian aplikasi menggunakan blackbox testing . Adapun hasil pengujiannya sebagai berikut pada Tabel 4.
Tabel 4. Pengujian Aplikasi Perintah Aksi Hasil Keterangan Memilih gambar  dari galeri Klik  tombol “Select Image” Membuka galeri  untuk mengambil gambar Berhasil Mengambil gambar  dari kamera Klik  tombol “Capture Image” Membuka kamera untuk mengambil gambar Berhasil Memprediksi gambar  yang diambil Klik  tombol “Predict Image” Menunjukan hasil prediksi Berhasil
Pada  pengujian  dengan blackbox  testing didapatkan hasil bahwa semua fitur dapat dijalankan sesuai dengan perintah.

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini  menggunakan  parameter untuk  menguji  keberhasilan  program  yang  dilatih tidak  hanya  dari  rasio  dataset  yang  digunakan, namun  juga  ada  beberapa  parameter  lain  yang  turut mendukung  keberhasilan  pelatihan  dataset  yaitu dengan  menentukan batch  size sebesar  64, subdivisions sebesar 32, dan max batch sebesar 6000 dan  tentunya pre-trained  weights dari  MS  COCO yang digunakan untuk melakukan transfer learning . Sehingga  dari  hasil  pembahasan  mengenai penelitian yang sudah dilakukan didapatkan hasil uji
dataset  berupa file  weights yang  dinilai  beberapa parameternya  menunjukkan  keberhasilan  model YOLO yang dibuat, yaitu presisi sebesar 0.85, recall sebesar  0.83,  F1- score sebesar  0.84,  serta  rata-rata IoU  65,46%,  dan  diikuti  dengan  mAP  sebesar 86.82% yang berarti hasil rata-rata akurasinya sangat baik  karena  diatas  80%.  Kemudian  mampu mendeteksi  gambar  dengan  kelas License  Plate sebesar  77%  dengan  waktu  akurasi  yang  cukup singkat yaitu 0.05 detik.
Hasil model yang sudah dilatih juga dikembangkan menjadi format Tensorflow Lite yang mana  dapat  digunakan  untuk  membuat  aplikasi deteksi  plat kendaraan berbasis android , yang mana setelah  dikonversi  menjadi  format TFLite ,  ternyata program  mampu  mendeteksi  dengan  mendapatkan akurasi  terbaiknya  sebanyak  100%    seperti  pada Gambar 13. Apabila dibandingkan dengan penelitian terdahulu menjelaskan bahwa penelitian ini menggunakan  metode  YOLOv4  yang  mana  objek penelitiannya merupakan mendeteksi dengan melakukan  perhitungan  orang  pada  transportasi publik dan menghasilkan nilai mAP sebesar 72.68% namun  dengan  waktu  deteksi  yang  tidak  diketahui. Serta mampu mendeteksi  dengan akurasi  terbaiknya sebesar 95% pada kelas human face [4].

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian deteksi objek menggunakan  algoritma  YOLOv4  pada  aplikasi android didapatkan kesimpulan dengan menggunakan  parameter  yang  digunakan  pada konfigurasi  file  sebelum  dilakukannya  penelitian maka pengujian yang dilakukan menghasilkan  mAP sebesar  86.82%  dengan  kecepatan  deteksi  sebesar 0.05  detik  sehingga  dengan  akurasinya  yang  sangat baik  dan  waktu  deteksi  yang  cepat  program  dapat bekerja secara optimal untuk digunakan pada sistem deteksi plat kendaraan.
Selanjutnya  dari  sisi  perancangan  aplikasi android yang dibangun juga menunjukan hasil yang baik terbukti pada hasil program saat dijalankan dan pengujian  yang  dilakukan  dengan blackbox  testing bahwa  aplikasi android dapat  digunakan  dengan baik dan layak.
Kemudian  peneliti  juga  menyadari  penelitian ini  jauh  dari  kata  sempurna  oleh  karena  itu  pada penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  menambah fitur deteksi karakter pada plat kendaraan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik,  “Informasi  Umum,” 2022.
https://www.bps.go.id/menu/1/informasi- umum.html#masterMenuTab5
(accessed Dec. 15, 2022).
[2] M.  Michael,  F.  Tanoto,  E.  Wibowo,  F.
Lutan,  and  A.  Dharma,  “Pengenalan  Plat Kendaraan  Bermotor  dengan  Menggunakan Metode Template Matching dan Deep Belief
Network”,  MATRIK  :  Jurnal  Manajemen,
Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer,  vol.  19,  no.  1,  pp.  27-36, Nov.2019.
[3] Badan  Pusat  Statistik,  “Pengolahan  Data,” 2022.
https://www.bps.go.id/menu/1/pengolahan- data.html#masterMenuTab5  (accessed  Dec. 15, 2022).
[4] T.  A.  A.  H.  Kusuma,  K.  Usman,  and  S. Saidah,  “PEOPLE  COUNTING  FOR PUBLIC  TRANSPORTATIONS  USING YOU  ONLY  LOOK  ONCE  METHOD”,  J. Tek.  Inform.  (JUTIF),  vol.  2,  no.  1,  pp.  57- 66, Feb. 2021.
[5] C. N. Liunanda, S. Rostianingsih, and A. N. Purbowo,  “Implementasi  Algoritma  YOLO pada  Aplikasi  Pendeteksi  Senjata  Tajam  di Android,” J.  Infra ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  1–7, 2020.
[6] K.  Khairunnas,  E.  M.  Yuniarno,  and  A. Zaini,  “Pembuatan  Modul  Deteksi  Objek Manusia  Menggunakan  Metode  YOLO untuk  Mobile  Robot,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  10, no. 1, pp. 50–55, 2021, doi: 10.12962/j23373539.v10i1.61622.
[7] F. Rofii, G. Priyandoko, M. I. Fanani, and A. Suraji,  "Peningkatan  Akurasi  Penghitungan Jumlah  Kendaraan  dengan  Membangkitkan Urutan  Identitas  Deteksi  Berbasis  Yolov4 Deep  Neural  Networks," TEKNIK ,  vol.  42, no. 2, pp. 169-177, Aug. 2021.
[8] E.  Tirtana,  K.  Gunadi,  and  I.  Sugiarto, “Penerapan  Metode  YOLO  dan  Tesseract-
OCR untuk Pendataan Plat Nomor
Kendaraan  Bermotor  Umum  di  Indonesia Menggunakan  Raspberry  Pi,” J.  Infra ,  vol. 9,  no.  2,  pp.  241–247,  2021,  [Online]. Available:https://publication.petra.ac.id/inde x.php/teknik-informatika/article/view/11454
[9] M.  D.  Anggraini,  K.  Kusrini,  and  H.  Al Fatta, “SOCIAL DISTANCING DETECTION FINDING OPTIMAL ANGLE WITH YOLO V3 DEEP LEARNING  METHOD”, J.  Tek.  Inform. (JUTIF) ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  1449-1455,  Oct. 2022
[10] J.  Yu  and  W.  Zhang,  “Face  MaskWearing Detection  Algorithm  Based  on  Improved
YOLO-v4,” Sensors ,  vol.  21,  no.  9,  pp.  1– 21, 2022, doi: 10.1088/1742- 6596/2258/1/012013. [11] A. Bochkovskiy, C.-Y. Wang, and H.-Y. M. Liao,  “YOLOv4:  Optimal  Speed  and Accuracy  of  Object  Detection,”  2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2004.10934
[12] N.  Rochmawati,  H.  B.  Hidayati,  Y. Yamasari,  H.  P.  A.  Tjahyaningtijas,  W.
Yustanti, and A. Prihanto, “Analisa Learning Rate  dan  Batch  Size  pada  Klasifikasi  Covid Menggunakan Deep Learning dengan Optimizer  Adam,” J.  Inf.  Eng.  Educ. Technol. , vol. 5, no. 2, pp. 44–48, 2021, doi: 10.26740/jieet.v5n2.p44-48.
[13] R.  L.  Pradana,  A.  Khumaidi,  and  R. Andiana, “Identifikasi Penyebab Cacat Pada Hasil  Pengelasan  Dengan  Image  Processing Menggunakan  Metode  YOLO,” J.  Tek. Elektro dan Komput. Triac , vol. 9, no. 3, pp. 1–5, 2022.
[14] G.  Zhang,  L.  Ge,  Y.  Yang,  Y.  Liu,  and  K. Sun,  “Fused  Confidence  for  Scene  Text Detection  via  Intersection-over-Union,”  in 2019 IEEE 19th International Conference on
Communication  Technology  (ICCT),  2019, pp. 1540–1543, doi: 10.1109/ICCT46805.2019.8947307.
[15] D. H. Prayitna and A. Djajadi, “Perancangan Prototype  Deteksi  Kelengkapan,” J.  Inov. Inform. Univ. Pradita , vol. 7, no. 1, pp. 57– 69, 2022.
[16] M.  E.  Laily,  F.  N.  Fajri,  and  G.  Q.  O. Pratamasunu,  “Deteksi  Penggunaan  Alat Pelindung  Diri  (APD)  Untuk  Keselamatan dan  Kesehatan  Kerja  Menggunakan  Metode Mask  Region  Convolutional  Neural  Network (Mask  R-CNN),” urnal  Komput.  Terap. ,  vol. 8, no. 2, pp. 279–288, 2022.
[17] L. Rahma, H. Syaputra, A. H. Mirza, and S. D.  Purnamasari,  “Objek  Deteksi  Makanan Khas  Palembang  Menggunakan  Algoritma YOLO  (You  Only  Look  Once),” J.  Nas. Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  213–232, 2021, doi: 10.47747/jurnalnik.v2i3.534.
[18] V.  Sowmya  and  R.  Radha,  “Comparative Analysis  on  Deep  Learning  Approaches  for Heavy-Vehicle  Detection  based  on  Data
Augmentation and Transfer-Learning techniques,” J.  Sci.  Res. ,  vol.  13,  no.  3,  pp. 809–820, 2021, doi: 10.3329/jsr.v13i3.52332.
[19] A.  Nurhopipah  and  U.  Hasanah,  “Dataset Splitting  Techniques  Comparison  For  Face Classification  on  CCTV  Images,” IJCCS (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol. 14,  no.  4,  pp.  341–352,  2020,  doi: 10.22146/ijccs.58092.
818 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 807-818
[20] Y. A. Zebua et al. , “Prediksi Penetapan Tarif
Penerbangan Menggunakan Auto-Ml
Dengan  Algoritma  Random  Forest,” J.  Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 115–122,
2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.508.
[21] M.  R.  A.  Yudianto,  K.  Kusrini,  and  H.  Al Fatta,  “Analisis  Pengaruh  Tingkat  Akurasi Klasifikasi  Citra  Wayang  dengan  Algoritma Convolutional  Neural  Network,” J.  Teknol.
Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  182–191,  2020,  doi:
10.36294/jurti.v4i2.1319.
[22] R.  Roslidar,  M.  R.  Syahputra,  R.  Muharar, and  F.  Arnia,  “Adaptasi  Model  CNN Terlatih  pada  Aplikasi  Bergerak  untuk Klasifikasi  Citra  Termal  Payudara,” J.
Rekayasa  Elektr. ,  vol.  18,  no.  3,  pp.  185– 192, 2022, doi: 10.17529/jre.v18i3.8754.