DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.2.XX
Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 621-636
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DETECTION OF VEHICLE TYPE AND LICENSE PLATE WITH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK MODEL YOLOV7
Suhartono 1 , Satria Gunawan Zain 2 , Andi Ardilla 3
1,2,3 Informatics and Computer Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Negeri Makassar, Indonesia Email: 1 suhartono@unm.ac.id , 2 satria.gunawan.zain@unm.ac.id , 3 andiardilla1@gmail.com
(Article received: September 09, 2024; Revision: October 17, 2024; published: April 22, 2024)

## Abstract
This research was conducted in response to issues related to the efficiency and effectiveness of vehicle type and license plate detection. The increasingly congested traffic conditions and the expanding use of motor vehicles have posed challenges in traffic monitoring and regulation. Therefore, there is a need to develop a solution that can save time and resources while providing more comprehensive information in vehicle monitoring. This research implements  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  algorithm  with  the  latest  YOLOv7  model from  YOLO  to detect vehicle types and vehicle number plates simultaneously to make it more efficient and effective, save time and resources, and provide more complete information. The research method used is Research and Development (R&D) with an experimental approach. The stages include image acquisition, labeling, dataset sharing, YOLOv7 model  training, testing, prediction  results, and conversion  to  text  using  Optical Character Recognition (OCR). The  research  results  show  that  the  ResNet34  model  architecture  achieves  a  total  accuracy  of  89.7%  for  3x3 convolution  layers  and  88.6%  for  5x5  convolution  layers.  The  YOLOv5  architecture  performs  well  on  3x3 convolution  layers  with  an  overall  accuracy  of  71.9%,  and  58.3%  for  5x5  convolution  layers.  However,  the YOLOv7 and Mobilenet architectures tend to have lower accuracy, namely the Mobilenet architecture with a 3x3 convolution layer with a total accuracy of 63.4%, and 73.4% for the 5x5 convolution layer. Computing speed is also  considered,  with  YOLOv5  and  YOLOv7  having  higher  speeds  than  ResNet34  and  Mobilenet.  Tests  were carried  out  in  various  lighting  conditions,  resulting  in  accurate  detection  of  vehicle  types  and  vehicle  number plates of 90% in the morning, 85% in the afternoon and 77% at night. Overall, the system succeeded in recognizing objects with an accuracy of 84% from a total of 720 data tested, but the accuracy of converting vehicle number plates using OCR reached 22%. The results of this research demonstrate the performance and effectiveness of the YOLOv7 algorithm in detecting vehicle types and vehicle number plates, as well as providing insight into accuracy in various lighting conditions and OCR conversion.
Keywords : Convolutional Neural Network, Optical Character Recognition, Testing Accuracy, Vehicle Detection, YOLOv7.

## DETEKSI JENIS KENDARAAN DAN PLAT NOMOR DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWROK MODEL YOLOV7

## Abstrak
Penelitian  ini dilakukan sebagai respons terhadap permasalahan  yang berkaitan dengan efisiensi dan efektivitas dalam deteksi jenis kendaraan dan pelat nomor kendaraan. Kondisi lalu lintas yang semakin padat dan perluasan pemakaian  kendaraan  bermotor  memunculkan  tantangan  dalam  pengawasan  dan  pengaturan  lalu  lintas.  Oleh karena  itu,  perlu  dikembangkan  solusi  yang  mampu  menghemat  waktu  dan  sumber  daya,  serta  memberikan informasi  yang  lebih  lengkap  dalam  pemantauan  kendaraan.  Penelitian  ini  mengimplementasikan  algoritma Convolutional Neural Network (CNN)  dengan  model YOLOv7 keluaran terbaru dari YOLO untuk  mendeteksi jenis  kendaraan  dan  pelat  nomor  kendaraan  secara  bersamaan  agar  lebih  efesien  dan  efektif,  dapat  menghemat waktu  dan  sumber  daya,  serta  memberikan  informasi  yang  lebih  lengkap.  Metode  penelitian  yang  digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan eksperimental. Tahapannya meliputi akuisisi citra, pelabelan,  pembagian  dataset,  pelatihan  model  YOLOv7,  pengujian,  hasil  prediksi,  dan  konversi  ke  teks menggunakan  Optical  Character  Recognition  (OCR).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  arsitektur  model ResNet34 mencapai akurasi total keseluruhan 89,7% untuk layer konvolusi 3x3 dan 88,6% untuk layer konvolusi 5x5.  Arsitektur  YOLOv5  memiliki  performa  baik  pada  layer  konvolusi  3x3  dengan  akurasi  total  keseluruhan 71,9%,  dan  58,3%  untuk  layer  konvolusi  5x5.  Namun,  arsitektur  YOLOv7  dan  Mobilenet  cenderung  memiliki akurasi lebih rendah, yaitu pada arsitektur Mobilenet layer konvolusi 3x3 dengan akurasi total keseluruhan 63,4%,
dan 73,4% untuk layer konvolusi 5x5. Kecepatan komputasi juga diperhatikan, dengan YOLOv5 dan YOLOv7 memiliki kecepatan lebih tinggi dibanding ResNet34 dan Mobilenet. Pengujian dilakukan pada berbagai kondisi pencahayaan,  menghasilkan akurasi deteksi  jenis kendaraan  dan pelat nomor kendaraan sebesar 90% pada pagi hari, 85% pada siang hari, dan 77% pada malam hari. Secara keseluruhan, sistem berhasil mengenali objek dengan akurasi  84%  dari  total  720  data  yang  diuji  namun,  akurasi  konversi  plat  nomor  kendaraan  menggunakan  OCR mencapai 22%. Hasil penelitian ini menunjukkan performa dan efektivitas algoritma YOLOv7 dalam mendeteksi jenis kendaraan dan pelat nomor kendaraan, serta  memberikan wawasan tentang akurasi pada berbagai kondisi pencahayaan dan konversi OCR.
Kata  kunci : Akurasi  Pegujian,  Convolutional  Neural  Network,  Deteksi  Kendaraan,  Optical  Character Recognition, YOLOv7.

## 1. PENDAHULUAN
Kendaraan  memiliki  peran  penting  dalam mobilitas  manusia  dan  barang-barang,  khususnya  di era  globalisasi  .  Di  Indonesia,  pertumbuhan  jumlah kendaraan mengalami peningkatan signifikan, terutama kendaraan pribadi seperti mobil dan sepeda motor  [1].  Data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) mencatat  pertumbuhan  rata-rata  tahunan  sebesar 7,6%  dari  tahun  2018  hingga  2020.  Peningkatan jumlah kendaraan ini berdampak pada kemacetan lalu lintas  dan  pelanggaran  aturan  yang  meningkatkan risiko kecelakaan  [2]. Beberapa perilaku berkendara yang tidak patuh terhadap aturan seperti penggunaan helm, melanggar rambu-rambu, dan parkir sembarangan  menjadi  penyebab  utama  kecelakaan [2][3].
Pemerintah  Indonesia  berusaha  mengatasi masalah  ini  melalui  teknologi  tilang  elektronik  (E- tilang) berdasarkan Peraturan Mahkamah Agung No. 12  Tahun  2016  [4].  Teknologi  ini  memanfaatkan CCTV  dan  foto  di  lapangan  untuk  meningkatkan efisiensi penegakan hukum lalu lintas [5]. Kemajuan dalam  teknologi  kecerdasan  buatan, terutama  dalam pendeteksian  objek,  juga  berperan  penting  dalam penanganan masalah lalu lintas [6][7]. Metode seperti Convolutional  Neural  Network (CNN)  dan  model You  Only  Look  Once (YOLO)  telah  terbukti  efektif dalam pendeteksian objek secara real-time [8].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  berhasil mengembangkan  sistem  deteksi  objek  terkait kendaraan. Contohnya, penelitian berjudul "Implementasi  Deteksi Real  Time Klasifikasi  Jenis Kendaraan  Di  Indonesia  Menggunakan  Metode YOLOv5"  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  90% dalam  mengenali  jenis  kendaraan  secara real-time [9].  Penelitian  lain  yang  berjudul  "Implementasi Algoritma  YOLO  dan Tesseract OCR  ( Optical Character  Recognition )  Pada  Sistem  Deteksi  Plat Nomor  Otomatis"  menggunakan  Model  YOLOv3 dan mencapai akurasi 100% dalam mendeteksi pelat nomor  otomatis.  Hasil  OCR  menggunakan library Tesseract juga  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar 92,32%  dalam  mengenali  seluruh  karakter  pelat mobil  dan  motor  [10].  Selanjutnya  penelitian  dari jurnal internasional dengan judul “Implementation of number plate detection system for vehicle registration using IOT and recognition using CNN” dengan hasil
akurasi  pengenalan  karakter  98,5%  [11].  Selain  itu, penelitian  Suhartono  dengan  judul  "Sistem Object Recognition Plat  Nomor  Kendaraan  Untuk  Sistem Parkir Bandara" menggunakan algoritma CNN model YOLOv5, berhasil mendeteksi plat nomor kendaraan dan  mengkonversinya  ke  teks  dalam  bentuk  excel. Percobaan  pertama  mencapai  akurasi  sebesar  83% dalam deteksi plat dan 97,89% dalam hasil konversi teks.  Pada  percobaan  kedua,  akurasi  deteksi  plat meningkat  menjadi  98%,  dan  akurasi  konversi  teks mencapai  99,49%  [12].  Kemudian peer-reviewed journal dengan  judul  “Automatic  number  plate recognition  (ANPR)  in  smart  cities:  A  systematic review on technological advancements and application cases” dengan akurasi real-time dari OCR pada level 97,3% [13]. Berikutnya penelitian dengan judul “ Towards Automatic License Plate Recognition in Challenging Conditions ”  dengan  akurasi recognition sebanyak  79,28%  [14].  Terkahir penelitian  dengan  judul  “License  plate  detection using  YOLO  v4”  capaian  tingkat  akurasi  deteksi sebanyak 89% [15].
Dengan  demikian,  penelitian-penelitian  ini menunjukkan  kemajuan  yang  signifikan  dalam pengembangan sistem deteksi kendaraan, yang dapat digunakan dalam berbagai konteks seperti pengawasan  lalu  lintas  dan  manajemen  parkir. Namun masih ada ruang untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan dalam mendeteksi jenis kendaraan dan pelat  nomor  secara  bersamaan.  Oleh  karena  itu, penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma  CNN  dengan  model  YOLOv7  untuk mendeteksi jenis kendaraan dan pelat nomor dengan akurasi  tinggi.  Berdasarkan  pemahaman  tersebut, penelitian ini akan menjawab dua pertanyaan utama: (1)  Bagaimana  implementasi  algoritma  model YOLOv7  dalam  mendeteksi  jenis  kendaraan  dan pelat  nomornya?  (2)  Bagaimana  hasil  pengujian algoritma  model  YOLOv7  untuk  pengambilan  citra jenis kendaraan dan pelat nomor kendaraan?.
Diharapkan hasil penelitian ini akan membawa kontribusi  penting  dalam  peningkatan  pengawasan lalu lintas dengan memanfaatkan kecerdasan buatan. Dengan  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam mengklasifikasikan  jenis  kendaraan  dan  membaca pelat  nomor,  diharapkan  akan  mampu  mengurangi
pelanggaran tata tertib berkendara dan meningkatkan keamanan jalan raya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian eksperimen  untuk  menginvestigasi  pengaruh  suatu variabel atau lebih terhadap variabel lain. Metode ini bersifat validation atau  menguji,  yaitu  menguji pengaruh  satu  variabel  atau  lebih  terhadap  variabel lainya.  Desain  penelitian  eksperimental  adalah metode  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi apakah adanya hubungan kausal antara variabel bebas (perlakuan)  dan  variabel  terikat  (hasil  atau perubahan) [16]. Namun, dalam kasus ini, penelitian menggunakan desain pre-eksperimental, yang merupakan variasi sederhana dari desain eksperimental. Dalam
desain
penelitian
eksperimental,  ada  dua  kelompok  utama  variabel, yaitu:
1. Variabel Bebas (Perlakuan)
Ini  adalah  variabel  yang  dimanipulasi  oleh peneliti  untuk  melihat  apakah  perubahan  dalam variabel  ini  akan  memiliki  dampak  pada  variabel terikat.  Dalam  konteks  ini,  variabel  bebas  dapat merujuk  pada  metode  atau  teknik  yang  digunakan, seperti penerapan algoritma pengenalan pelat nomor kendaraan [17].
2. Variabel Terikat (Hasil)
Ini  adalah  variabel  yang  diamati  atau  diukur untuk  melihat  apakah  ada  perubahan  sebagai  akibat dari penerapan variabel  bebas. Dalam penelitian  ini, variabel  terikat  adalah  hasil  dari  deteksi  dan pengenalan  pelat  nomor  kendaraan  menggunakan metode yang telah diterapkan [18].
Desain penelitian pre-eksperimental ini memiliki beberapa karakteristik:
1. One-Shot Case Study Research Design
Dalam  desain  ini,  hanya  ada  satu  kelompok variabel  terikat  yang  diamati  setelah  diberikan perlakuan. Ini berarti tidak ada kelompok kontrol atau perbandingan  yang  digunakan.  Peneliti  mengamati hasil  setelah  penerapan  variabel  bebas  tanpa membandingkannya dengan kelompok lain.
2. Posttest Only
Dalam  desain  ini,  penelitian  dilakukan  setelah penerapan variabel  bebas (perlakuan) kepada subjek atau  objek  yang  diamati.  Ini  berarti  bahwa pengukuran  variabel  terikat  dilakukan  setelah perlakuan  dilakukan,  dan  tidak  ada  pengukuran sebelumnya untuk dibandingkan.
Desain  pre-eksperimental  seperti  ini  biasanya digunakan untuk mengamati dampak perubahan yang mungkin  diakibatkan  oleh  suatu  perlakuan,  namun tidak memberikan dasar yang kuat untuk mengklaim adanya hubungan kausal.
Dalam  konteks  ini,  penelitian  menggunakan desain  pre-eksperimental  untuk  mengamati  dampak penerapan  algoritma  deteksi  dan  pengenalan  pelat nomor  kendaraan  terhadap  hasil  deteksi  dan pengenalan.  Meskipun  desain  pre-eksperimental
lebih  sederhana  daripada  desain  eksperimental  yang lebih kompleks, ia tetap dapat memberikan wawasan awal  tentang  potensi  efektivitas  metode  yang digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Arsitektur Sistem
Gambar  1  merupakan  Arsitektur  Sistem  yang dimana OpenCV bekerja dalam melakukan capturing image ,  hasil capture kemudian  menjadi  masukan terhadap algoritma CNN model YOLO. Keluaran dari CNN  menghasilkan  data  berupa  gambar  yang selanjutnya  diproses  dengan  pengenalan  karakter gambar hasil capture tadi yakni objek kendaraan dan pelat nomor. Objek tersebut di proses menggunakan OCR  untuk  mengkonversi  citra  gambar  ke text . Proses  yang  dilakukan  sistem  secara  keseluruhan dapat  digambarkan  dalam  bentuk flowchart seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Proses Kerja Sistem
Gambar 2 menggambarkan suatu alur kerja yang dimulai  dengan  pengawasan  video  (video  streaming on).  Dalam  alur  ini,  langkah  pertama  adalah menangkap  gambar  dalam  format  RGB  pada koordinat  (x,  y)  yang  ditentukan.  Setelah  gambar ditangkap,  tahap  berikutnya  adalah  memeriksa
apakah gambar tersebut mengandung objek kendaraan  atau  tidak  ( There  is ?).  Jika  hasil pemeriksaan  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  objek kendaraan  yang  terdeteksi,  alur  kembali  ke  tahap " Video  streaming  is  on "  untuk  melanjutkan pemantauan.  Namun,  jika  terdapat  objek  kendaraan dalam  gambar,  maka  proses  akan  melanjutkan  ke langkah berikutnya.
Pada  langkah  selanjutnya,  terjadi  pelabelan objek  kendaraan  dalam  gambar  dengan  jenis kendaraan yang sesuai. Selain itu, gambar plat nomor kendaraan  juga  diproses  menggunakan  teknologi Optical  Character  Recognition (OCR)  untuk mengekstrak teks dari plat nomor. Setelah informasi kendaraan  dan  plat  nomor  berhasil  diekstrak,  data tersebut kemudian disimpan atau ditampilkan dalam format Excel.
Terakhir,  hasil  pelabelan  objek  kendaraan ditampilkan  kembali  pada  gambar  streaming  yang sedang  dipantau.  Dengan  demikian,  alur  kerja  ini mencakup  pemantauan  video  yang  berkelanjutan, pengenalan objek kendaraan, ekstraksi teks dari plat nomor,  penyimpanan  data,  dan  penampilan  data kembali pada gambar streaming.

## 3. Arsitektur YOLOV7
Fungsi  aktivasi  memberikan  sifat  nonlinear pada  model,  dan  karakteristiknya  memiliki  dampak langsung  terhadap  kinerja  jaringan  saraf.  Dalam YOLOv7, fungsi aktivasi awalnya adalah SiLU, yang merupakan  gabungan  linier  berbobot  dari  fungsi Sigmoid,  yang  telah  terbukti  lebih  efektif  dalam konteks model yang dibahas [19].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji algoritma deteksi masker wajah. Proses pendeteksian objek  dalam  penelitian  ini  menggunakan  YOLOv7, yang  dipilih  karena  keberhasilannya  sebagai  proyek open  source yang  dikembangkan  oleh University  of Washington untuk memprediksi bounding boxes dan mengklasifikasikan  objek  pada  citra.  Model  YOLO diilhami oleh GoogleNet untuk tugas klasifikasi citra dan  menggabungkan  24  lapisan  konvolusi  yang diikuti  oleh  2  lapisan  yang  terkoneksi.  Berikut  ini dapat terlihat arsitektur YOLO dalam Gambar 2.

## Gambar 3. Arsitektur Metode YOLO
Gambar  3  merupakan  arsitektur  dari  algoritma YOLO menggunakan Convolutional Neural Network yang  memiliki  24 convolutional  layers dan  diikuti oleh  2 fully  connected  layers. Convolutional  layer berfungsi  untuk  mengekstraksi  fitur  dari  input gambar,  sedangkan fully  connected  layer berperan dalam memprediksi probabilitas output dan
koordinat.YOLO  algoritma  telah  diklaim  mampu beroperasi pada tingkat 45 frame per detik (fps) saat menggunakan kartu grafis Titan X. Oleh karena  itu, metode YOLO sangat sesuai untuk aplikasi real-time, seperti  analisis  video.  Seiring  dengan  permintaan akan algoritma deteksi objek yang lebih baik, YOLO telah  berkembang  menjadi  versi-versi  yang  lebih baru, seperti YOLO v2 dan yang terbaru, YOLO v3. Perbedaan  antara  setiap  versi  YOLO  terletak  pada peningkatan  akurasi  dan  kecepatan  deteksi  [10]. Namun,  diperlukan  sumber  daya  komputasi  yang tinggi  dalam metode  Deep  Learning, yang mengharuskan penggunaan perangkat keras
berkinerja  tinggi.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian ini, akan digunakan Google Colab sebagai alternatif untuk mengatasi kendala tersebut.
Google  Colab merupakan  sebuah  lingkungan pengembangan terpadu (IDE) untuk bahasa pemrograman  Python,  di  mana  komputasi  dan pemrosesan dilakukan oleh server milik Google yang menggunakan perangkat keras berkinerja tinggi [20]. Dari  segi  perangkat  lunak,  Google  Colab  telah menyediakan sebagian besar pustaka yang diperlukan. Untuk penelitian ini, kami membutuhkan pustaka seperti Keras, TensorFlow, NumPy, Pandas, serta  berbagai  pendukung  lainnya,  termasuk  Modul Matplotlib untuk visualisasi data. Selain  itu, Google Colab  juga  menyediakan  berbagai  versi,  termasuk TensorFlow  versi  1.x  dan  2.x,  serta  berbagai  versi Python dari 2.x hingga 3.x. Dari segi perangkat keras, Google  Colab  menyediakan  fasilitas  berupa  media penyimpanan  terintegrasi  dengan  Google  Drive, prosesor yang mencakup CPU, GPU, dan TPU, serta alokasi  RAM  yang  cukup.  Dengan  keandalan servernya,  hampir  seluruh  proses  pemrosesan berjalan  dengan  lancar  menggunakan  Google  Colab selama koneksi internet tetap stabil [20].
YOLO ( You Only Look Once ) v7 adalah model terbaru dalam keluarga YOLO. Model YOLO adalah detektor  objek  satu  tahap  yang  mengambil  bingkai gambar,  mengolahnya  melalui  tulang  punggung, menggabungkan fitur-fitur ini di leher, dan kemudian mengirimkannya ke kepala jaringan. YOLO bertugas memprediksi  lokasi  dan  kelas  objek  di  mana  kotak pembatas  harus  digambar.  Setelah  itu,  YOLO melakukan  post-processing  menggunakan  teknik non-maximum suppression (NMS) untuk menghasilkan prediksi akhirnya.
Gambar 4. Struktur jaringan YOLO yang dijelaskan dalam PP- YOLO
Gambar  4  terdapat  berbagai  komponen  kunci dalam  arsitektur  jaringan  YOLO.  Pertama,  terdapat "Backbone  C1-C5,"  yang  kemungkinan  besar merujuk  kepada  lapisan-lapisan  konvolusi  dalam tahap ekstraksi fitur yang merupakan bagian terdalam dari  jaringan.  Selanjutnya,  terdapat  "FPN"  ( Feature Pyramid
Network ) yang digunakan untuk membangun  piramida  fitur  dari  lapisan-lapisan sebelumnya (C1-C5) untuk mendapatkan representasi fitur  dalam  berbagai  skala.  Selain  itu,  ada  "Feature Pyramid"  yang  menghasilkan  P3,  P4,  dan  P5,  yang mewakili  piramida  fitur.  Lalu,  terdapat  "conv  3x3" dan "conv 1x1" dengan berbagai keluaran (256, 128, 512,  256,  512,  512),  yang  merujuk  kepada  lapisan- lapisan  konvolusi  dengan  filter  3x3  dan  1x1  yang digunakan  untuk  transformasi  fitur.  "Conv  block" mungkin  merujuk  kepada  blok  konvolusi  yang kompleks.  Terakhir,  ada  "conv  3x3  C,  2C,"  yang merupakan  lapisan  konvolusi  dengan  filter  3x3  dan keluaran  ganda  dari  jumlah  saluran  (C)  yang digunakan untuk pengolahan fitur lebih lanjut. Semua elemen  ini  bekerja  bersama-sama  dalam  arsitektur YOLO  untuk  tugas  deteksi  objek  yang  akurat  dan efisien.
YOLO v7 yang dikembangkan oleh WongKinYiu dan Alexey Bochkovskiy (AlexeyAB) merupakan  kelanjutan  dari  evolusi  YOLO  yang dimulai oleh Joseph Redmon. AlexeyAB mengambil alih  pengembangan  YOLO  setelah  Joseph  Redmon meninggalkan industri Computer Vision (CV) karena pertimbangan etika. AlexeyAB awalnya mempertahankan  versi  fork  YOLOv3  sebelum akhirnya merilis YOLOv4, yang merupakan
peningkatan dari model sebelumnya. WongKinYiu memulai perjalanan penelitiannya dalam Computer
Vision (CV) dengan mengembangkan jaringan Cross Stage Partial. Hal ini membantu  perbaikan  efisiensi  dalam  membangun tulang punggung YOLOv4 dan YOLOv5. Kemudian, WongKinYiu  terus  berkontribusi  pada  keluarga penelitian  YOLO  dengan  pengembangan  Scaled- YOLOv4.  Model  ini  memperkenalkan  pendekatan penskalaan  yang  efisien  pada  CSP  YOLOv4  untuk meningkatkan  kinerja  deteksi  objek  di  peta  COCO yang canggih.
Para penulis YOLOv7 berusaha untuk mencapai tingkat  ketelitian  yang  lebih  tinggi  dalam  deteksi objek  dengan  merancang  arsitektur  jaringan  yang mampu  memprediksi  kotak  pembatas  dengan  lebih akurat dibandingkan dengan model-model sebelumnya  pada  tingkat  kecepatan  inferensi  yang setara.
Gambar 5 memberikan perbandingan arsitektur model  YOLOv5,  YOLOX,  dan  YOLOv7.  Dalam perbandingan tersebut, YOLOv7 dinilai sebagai yang paling  unggul  di  sudut  kiri  atas  karena  kinerjanya yang lebih cepat dan akurat daripada kedua jaringan rekan-rekannya. Hasil evaluasi  menunjukkan  bahwa YOLOv7  memiliki  peningkatan  dalam  Average Precision (AP)  minimum  hingga nilai tertentu, yang
berkisar  antara  25,00%  hingga  60,00%.  Ini menandakan bahwa YOLOv7  memiliki kemampuan deteksi objek yang lebih baik dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan YOLOv5 dan YOLOX,  khususnya  dalam  konteks  AP  minimum yang telah disebutkan.
Gambar 5. Perbandingan YOLOv7

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini berhasil mengimplementasikan algoritma CNN model YOLOv7  untuk  melakukan  deteksi  jenis  kendaraan dan  plat  nomor  kendaraan  pada  citra  atau  gambar, berikut adalah hasil yang dicapai.

## 3.1. Hasil Implementasi Deteksi Jenis Kendaraan dan Plat Nomor Kendaraan

## 3.1.1. Deteksi Jenis Kendaraan
Algoritma  CNN  dengan  model  YOLOv7 mampu  mendeteksi  jenis  kendaraan  dengan  akurasi sebesar  84%,  kecepatan  pemrosesan  citra  yang berhasil dicapai adalah 18 frame per detik, serta jenis kendaraan  yang  berhasil  dideteksi  antara  lain  bus, mobil, motor dan truk.

## 3.1.2. Deteksi Plat Nomor Kendaraan
Algoritma  CNN  dengan  model  YOLOv7 berhasil  mendeteksi  plat  nomor  kendaraan  dengan akurasi  sebesar  84,1%.  Faktor-faktor  seperti  posisi dan  sudut  pandang  kendaraan  pada  citra,  kondisi cahaya  serta  ukuran  dan  jenis  font  pada  plat  nomor kendaraan mempengaruhi akurasi deteksi.

## 3.2. Hasil pengumpulan Kebutuhan
3.2.1. Kebutuhan Perangkat Keras ( Hardware )
Kebutuhan  perangkat  keras  yang  digunakan dalam  pembuatan  sistem  ini  meliputi,  laptop  AMD Ryzen7  dengan  kemampuan  komputasi  tinggi  (2.9 GHz  hingga  4.2  GHz),  RAM  8GB  dan  storage  512 GB  SSD.  Dan  webcam  xiaomi  1080  sebagai  input sensor  dengan  resolusi  1080p  dan  fitur night  vision untuk deteksi pada malam hari.
3.2.2. Kebutuhan Perangkat Lunak ( Software )
Kebutuhan  perangkat  lunak  yang  digunakan dalam  pembuatan  sistem  ini  meliputi,  roboflow sebagai pengatur dataset gambar dan labeling image untuk  pelatihan  model.  Google  colaboratory  untuk akses  ke  sumber  daya  komputasi  GPU  dan lingkungan  pengembangan  python  ( Pytorch )  untuk melatih  model  YOLOv7,  anaconda  terminal  untuk menginstal  dan  menjalankan  program  python  objek deteksi  YOLOv7  dan  OpenCV  sebagai  pustaka python  untuk  memproses  gambar  dan  video  dalam proses deteksi objek.

## 3.3. Hasil Rancangan Sistem Deteksi Jenis Dan Plat Nomor Kendaraan
3.3.1. Membangun Prototyping
Setelah memenuhi kebutuhan, langkah berikutnya adalah membangun prototipe GUI dengan kemampuan  mendeteksi  jenis  kendaraan  dan  plat nomornya melalui OCR. Perangkat keras terdiri dari laptop  sebagai  monitor  dan  webcam  di  depan kendaraan.  Citra  diambil  dari  webcam,  diolah  oleh sistem,  dan  hasilnya  ditampilkan  di  GUI  laptop. Evaluasi  prototipe  dilakukan  untuk  mengukur efektivitasnya  dan  menentukan  perlu  tidaknya perubahan  sebelum  mengembangkan  versi  final. Evaluasi  melibatkan  pengujian  fungsionalitas  untuk memastikan  sistem  berjalan  baik  sesuai  kebutuhan. Hasil  evaluasi  digunakan  untuk  memperbaiki prototipe sebelum menciptakan versi final sistem.

## 3.3.2. Pengkodean Sistem
Sistem  ini  dibangun  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  Python  dan  lingkungan pengembangan Visual  Studio  Code .  Python  dipilih karena  kemudahan  pemahaman  dan  ketersediaan pustaka  untuk  pengembangan.  Visual  Studio  Code dipilih  karena  dukungan  yang  baik  untuk  Python. Pada  tahap  pengambilan  citra,  pustaka  OpenCV digunakan  untuk  membuka  dan  mengambil  gambar dari webcam. Citra yang diambil kemudian diproses menggunakan  model  deteksi  objek  YOLOv7  yang telah  dilatih  sebelumnya.  Model  ini  memungkinkan deteksi kendaraan. Hasilnya adalah sistem yang dapat mengambil  gambar  melalui  webcam,  mendeteksi kendaraan  menggunakan  model  YOLOv7,  dan menampilkan hasilnya.

## 3.3.3. Pengumpulan Dataset
Pada  tahap  ini  terkumpul  7400  dataset  berupa jenis  kendaraan  yakni  mobil,  motor,  bus  dan  truk beserta  plat  nomor  yang  dikumpulkan  dari  periode bulan  Januari  hingga  Februari  2023.  Citra  yang terkumpul  dibagi  dalam  3  folder  yaitu  data training set 70%, data v alidation set 20% dan data testin g set 10%  yang  dilakukan  pelabelan  menggunakan roboflow.

## 3.3.4. Labelling Image
Pembuatan  label  pada  objek  gambar,  dikenal sebagai  labelling  image,  adalah  tahap  krusial  dalam mengembangkan model komputer untuk pengenalan objek.  Ini  melibatkan  penggunaan  perangkat  lunak pelabelan  seperti  roboflow  dan  YOLOv7  untuk menandai  objek  dalam  gambar  dengan  kotak pembatas  dan  memberikan  nama  objek.  Terdapat beberapa  format  anotasi  gambar  seperti  Pascal, Create ML,  dan  YOLO.  Pemilihan  format  anotasi penting karena memengaruhi kualitas model. Dalam penelitian  ini,  dipilih  format  YOLO  sesuai  dengan model YOLOv7. YOLO adalah metode deteksi objek menggunakan deep  learning dan convolutional neural  network (CNN)  tanpa  proposel.  Dengan  ini, model memahami objek dengan lebih akurat.
Hasil pelabelan  berupa  file txt yang berisi  info kotak  pembatas.  File  ini  menjadi  input  untuk pelatihan model atau analisis lebih lanjut.

## 3.3.5. Training Dataset
Setelah  melakukan  pelabelan  gambar,  langkah selanjutnya adalah melatih dataset untuk menghasilkan  model  pengenalan  objek.  Tujuannya adalah agar sistem dapat mengenali objek yang telah diberi  label,  seperti  motor,  bus,  mobil,  dan  truk [21][22].  Proses  pelatihan  dilakukan  menggunakan Google  Colaboratory  dengan  arsitektur  model YOLOv7.  Langkah  pertama  adalah  menginstal dependensi yang  dibutuhkan.  Ini melibatkan mengkloning  repositori  YOLOv7  dari  GitHub, pindah  ke  direktori  yang  tepat,  dan  memastikan semua  dependensi  terinstal  dengan  menggunakan perintah  yang  diberikan  pada  arsitektur  YOLOv7. Kemudian,  dengan  menggunakan package Python bernama "roboflow", data gambar yang sudah diolah sebelumnya diakses. Paket  ini  memungkinkan akses ke  dataset  atau  gambar  yang  disimpan  di  roboflow setelah  melalui  proses  pelabelan  dan  transformasi. Langkah  selanjutnya  adalah  menjalankan  program training.  Dalam  tahap  ini,  perintah  training  untuk YOLOv7  dijalankan.  Ini  melibatkan  navigasi  ke direktori  YOLOv7,  dan  menggunakan  perintah khusus  untuk  menjalankan  skrip  pelatihan  dengan parameter  seperti  ukuran  batch,  jumlah  epoch, konfigurasi dataset, bobot awal, dan perangkat GPU yang  akan  digunakan.  Proses  pelatihan  kemudian dimulai  sesuai  dengan  konfigurasi  yang  telah ditentukan.  Dengan  langkah-langkah  ini,  dataset dilatih  menggunakan  arsitektur  YOLOv7  untuk menghasilkan  model  yang  dapat  mengenali  objek- objek  yang  telah  diberi  label  dengan  akurasi  yang tinggi. Berikut merupakan kode yang digunakan pada tahap training di Google Colaboratory .
Gambar  6  menyajikan  kode  perintah  yang digunakan  untuk  memulai  pelatihan  jaringan YOLOv7 dalam lingkungan Google Colab. Pertama, kode  mengarahkan  direktori  kerja  saat  ini  ke '/content/yolov7'  dan  mengunduh  model  awal
YOLOv7  yang  diperlukan.  Kemudian,  setelah mengonfigurasi  berbagai  parameter  seperti  ukuran batch,  jumlah  epoch,  lokasi  data  konfigurasi (data.yaml),  berat  awal  model,  dan  perangkat  yang digunakan,  pelatihan  dimulai  dengan  menjalankan skrip  'train.py'  menggunakan perintah Python.  Kode ini mengarahkan proses pelatihan jaringan YOLOv7, yang  bergantung pada data  yang telah dipersiapkan, dan  bertujuan  untuk  menghasilkan  model  yang disesuaikan  dengan  tugas  atau  proyek  yang  sedang dikerjakan.  Pastikan  untuk  menggantikan  parameter dan konfigurasi sesuai dengan kebutuhan dan tujuan pelatihan.
# download COCO starting checkpoint
% cd / content / yolov7
! wget https: // github.com / WongKinYiu / yolov7 / releases / download / v0.1 / y olov7_training.pt
# run this cell to begin training
% cd / content / yolov7 ! python train.py -- batch 16 -- epochs 16 -- data
{dataset.location} / data.yaml -- weights 'yolov7_training.pt' -- device 0 Gambar 6 Kode traning model YOLOV7
Gambar 7. Confusion Matrix YOLOv7 Layer 3x3
Gambar 7 menampilkan hasil confusion matrix yakni output dari proses training menggunakan layer 3x3. Confusion  matrix adalah  alat  evaluasi  penting dalam pengenalan objek seperti YOLOv7. Dalam hal ini,  menggunakan  matriks  3x3  yang  menghitung empat nilai : True Positive ( TP ), True Negative ( TN ), False Positive (FP), False Negative ( FN ). TP :  Jumlah  objek  yang  benar  dikenali  oleh model.
TN
:  Jumlah  area  tanpa  objek  yang  benar dikenali oleh model.
FP
:  Jumlah  area  yang  salah  dikenali  sebagai objek model.
FN :  Jumlah  objek  yang  seharusnya  dikenali tetapi tidak oleh model.
Dari matriks ini, dapat dihitung beberapa metrik evaluasi:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃 (1)
Presisi menunjukkan  sejauh  mana  objek  yang dikenali oleh model benar [23].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2)
Recall menunjukkan  sejauh  mana  model mendeteksi objek yang sebenarnya ada [23].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3)
Akurasi  menunjukkan  sejauh  mana  model mengenali  dan  mengklasifikasikan  dengan  benar. Contoh nilai untuk kategori bus:
Presisi : 0.69
Recall : 0.46 Akurasi : 0.58
Untuk akurasi total keseluruhan, dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑁 𝑥100% (4)
Dalam  kasus  ini  didapatkan  akurasi  total keseluruhan sebesar 17.1%. Dengan memahami nilai- nilai  ini,  dapat  dievaluasi  performa  model  dalam mengenali objek-objek yang diberi label pada gambar atau citra.
Gambar 8. Hasil Result
Gambar  8  merupakan  hasil  result  training YOLOV7  layer  3x3  yang  terdapat  beberapa output yakni  Box dengan nilai  maksimal 0,065, Objectness dengan nilai maksimal 0,0085, Classification dengan nilai  maksimal  0,026, precision 0,5 recall 0,5,  val Box  dengan  nilai  0,105, val  objectness 0,025,  val Classification 0,028,  mAP@0.5  dengan  nilai  0,4, mAP@0,5:0,95 dengan nilai 0,30.
File result adalah plot hasil dari training model YOLOv7  yang  menunjukkan  perubahan  performa selama training. Pada  sumbu  x,  terdapat  jumlah epoch/iterasi training ,  dan  pada  sumbu  y,  terdapat metrik evaluasi seperti Train/Box Loss , yaitu ukuran
ketepatan  model  memprediksi bounding  box pada data  pelatihan. Metrics / Precision ,  yaitu  tingkat akurasi model dalam mengenali objek yang benar dari data  pelatihan. Metrics/Recall ,  jumlah  objek  yang dikenali oleh model dari total objek yang seharusnya dikenali dari data pelatihan. Val/Loss , adalah evaluasi kemampuan  model  memprediksi objek data validasi yang belum pernah dilihat sebelumnya. Val/Obj Loss , ialah  akurasi  model  dalam  memprediksi  keberadaan objek data validasi. Val/Cls Loss , ialah akurasi model dalam  memprediksi  jenis  objek  data  validasi. Metrics /mAP_0.5,  rata-rata avarage  precision pada IoU  treshold  0.95  data  validasi,  mengukur  kualitas pengenalan  objek  dengan  variasi  IoU.  Grafik  ini mempresentasikan perubahan kinerja model YOLOv7  seiring  berjalannya training berdasarkan metrik-metrik tersebut.

## Gambar 9. Grafik F1_curve
Gambar  9  menampilkan  output  dari  hasil training YOLOV7  layer 3x3 dengan  nilai kelas  Bus diatas  0,6,  kelas  car  diatas  0,4,  kelas  motorcycle diatas 0,4, kelas plat diatas 0,2, kelas truck diatas 0,2. dan  semua  kelas  dengan  rata-rata  0.5.  F1_curve dalam YOLOv7 adalah grafik yang mengilustrasikan bagaimana F1-score berubah selama pelatihan model. F1-score mengukur keseimbangan antara akurasi dan kelengkapan  deteksi,  menghindari  kesalahan  positif dan  negatif.  Grafik  ini  membantu  memahami perkembangan  performa  YOLOv7  seiring  waktu, terkait keseimbangan presisi dan kelengkapan. Grafik F1_curve  menampilkan  perubahan  nilai  F1-score untuk semua kelas objek selama pelatihan. Nilai “ all class ”  0.50  pada  threshold  0.089  menunjukkan kemampuan  model  secara  umum  dalam  mendeteksi objek  dengan  akurasi.  Berbagai  kelas  (bus,  mobil, sepeda motor, plat, truk) diidentifikasi dengan warna yang berbeda. Penandanya membantu memvisualisasikan  performa  deteksi  untuk  masing- masing kelas objek.
Gambar 10. Grafik P_curve
Gambar  10  P_curve  merupakan  grafik  yang menunjukkan  presisi  dari  berbagai  ambang  batas deteksi untuk setiap kelas objek yang dihasilkan oleh model  YOLOv7.  Dalam  grafik  ini,  “ all  class ” merepresentasikan  presisi  keseluruhan  dari  semua kelas  objek  yang  dideteksi  oleh  model.  Nilai  “ all class” sebesar 1.00 pada threshold 0.636 menunjukkan  bahwa model memiliki  presisi sempurna  dalam  mengenali  dan  mendeteksi  objek untuk  semua  kelas.  P_curve  membantu  memahami bagaimana presisi model YOLOv7 berubah terhadap variasi  ambang  batas  deteksi,  memungkinkan penyesuaian  ambang  batas  yang  optimal  sesuai kebutuhan aplikasi deteksi objek.
Gambar 11. Grafik R_curve
Gambar  11  merupakan  Grafik  R_curve  yang mencerminkan  perubahan  tingkat recall seiring variasi  ambang  batas  deteksi  pada  model  YOLOv7. Grafik  ini  membantu  mengevaluasi  sejauh  mana model mampu menemukan objek dengan benar. Pada R_curve, “ all class ” mencerminkan recall keseluruhan  yang  dihitung  dari  seluruh  kelas  objek yang  berhasil  dideteksi  oleh  model  YOLOv7.  Pada nilai  “ all  class ”  0.87  dan threshold 0.000,  model mampu mendeteksi sebagian besar objek dari semua kelas dengan tingkat recall yang tinggi. R_curve pada YOLOv7  adalah  grafik  yang  menggambarkan perubahan  nilai recall terhadap  berbagai  nilai threshold deteksi  untuk  setiap  kelas  objek  yang dihasilkan  oleh  model.  Grafik  ini  membantu pemahaman  tentang  kemampuan  model  dalam mengenali objek yang seharusnya ada dalam gambar.

## Gambar 12. Grafik PR_curve
Gambar  12  yakni  PR_curve  dalam  YOLOv7 adalah grafik yang menggambarkan hubungan antara presisi  ( precision )  dan recall pada  model  deteksi objek. Grafik ini menunjukkan bagaimana keseimbangan  antara  presisi  dan  recall  berubah dengan  perubahan  threshold  deteksi.  PR_curve
membantu  mengevaluasi  performa  model  dalam  hal presisi  dan recall serta  memahami trade-off antara keduanya.  Dalam  grafik  PR_curve,  sumbu  x  adalah nilai recall,  sedangkan  sumbu  y adalah  nilai presisi. Setiap  titik  pada  kurva  mewakili  ambang  batas deteksi  tertentu.  PR_curve  membantu  mengukur sejauh  mana  model  mampu  mengenali  dan mendeteksi objek dengan akurat. Nilai  “ all  classes ” mencerminkan  presisi  rata-rata  dari  semua  kelas objek,  yaitu  0.466  mAP@0.5.  Semakin  tinggi  nilai presisi, semakin akurat model dalam mengidentifikasi objek yang benar.
Gambar 13. Confusion Matrix YOLOv7 Layer 5x5
Gambar  13  adalah  hasil confusion  matrix dari YOLOv7  menggunakan layer 5x5  menunjukkan evaluasi  kinerja  model  dalam  mendeteksi  berbagai kelas objek seperti bus, car , motorcycle , plat dan truk. Setiap  metrik  dievaluasi  untuk  setiap  kelas  objek berbeda,  dan  hasilnya  adalah  bus  memiliki  nilai presisi  sekitar  0.69, recall 0.43  dan  akurasi  sekitar 0.56.  Untuk car memiliki  nilai  presisi  sekitar  0.74, recall 0.26 dan akurasi sekitar 0.40. Truck memiliki nilai  presisi  sekitar  0.66, recall 0.04  dan  akurasi sekitar 0.03, untuk motorcycle memiliki nilai presisi sekitar 0.28, recall 0.02 dan akurasi sekitar 0.22. Dan untuk plat sendiri memiliki nilai presisi sekitar 0.26, recall 0.24  dan  akurasi  sekitar  0.16.  Selanjutnya, akurasi  total  keseluruhan  model  YOLOv7  dengan layer 5x5  dihitung  dengan  membagi  prediksi  benar semua kelas dengan total sampel dan dikalikan 100%. Dalam  kasus  ini,  akurasi  total  keseluruhan  adalah sekitar 16.5%.

## 3.4. Perbandingan 3 Arsitektur
Arsitektur yang dibandingkan dalam penelitian ini  adalah  YOLOv5, Mobilenet ,  dan  ResNet34. Tujuan  dari  perbandingan  arsitektur  YOLOv5, Mobilenet , dan ResNet34 dalam penelitian ini adalah untuk memahami perbedaan dalam efisiensi komputasi dan kinerja relatif antara ketiga arsitektur
tersebut dalam konteks deteksi dan klasifikasi objek. Adapun  hasil  dari  ketiga  arsitektur  tersebut  sebagai berikut.

## 3.4.1. Arsitektur YOLOv5
Gambar 14. Confusion Matrix YOLOv5 Layer 3x3
Gambar 14, disajikan visualisasi dari confusion matrix dengan layer 3x3,  merupakan  tabel  yang menggambarkan hasil prediksi model terhadap kelas objek  sebenarnya.  Setiap  sel  dalam  matriks  ini memberikan  informasi  tentang  seberapa  baik  model mengklasifikasikan objek dalam kategori benar atau salah. Berdasarkan nilai-nilai dalam confusion matrix untuk setiap kelas, dapat dihitung nilai presisi, recall , dan  akurasi  menggunakan  rumus  yang  diberikan. Sebagai contoh, untuk kelas  “bus,” didapatkan nilai presisi  sekitar  0.83,  recall  sekitar  0.93,  dan  akurasi sekitar  0.94.  Hasil  perhitungan  ini  juga  diterapkan untuk kelas “ car ,” “ truck ,” “ motorcycle ,” dan “plat.” Dengan  melihat  hasil confusion  matrix ,  dapat dilihat  bahwa  model  YOLOv5  dengan layer 3x3 memiliki performa  yang beragam untuk setiap kelas objek. Model ini lebih akurat dalam mengenali “bus” dan  “ motorcycle ,”  sedangkan  akurasi  sedikit  lebih rendah untuk “ car ,” “plat,” dan “ truck .” Penilaian ini penting  untuk  evaluasi  kemampuan  model  dalam mengenali  objek-objek  tertentu,  dengan  akurasi sebagai  metrik  utama  yang  mengukur  sejauh  mana model mengenali objek secara benar. Selain itu, nilai akurasi total keseluruhan dari confusion matrix dapat dihitung  untuk  mengukur  performa  keseluruhan model, dengan hasil sekitar 71.9%.
Gambar  15,  evaluasi  menggunakan  model YOLOv5 dengan layer 5x5 menghasilkan nilai True Positive (TP)  untuk  setiap  kelas  objek.  Nilai  TP mencerminkan  jumlah  objek  yang  berhasil  dikenali secara  akurat  oleh  model.  Contohnya,  kelas  “bus” memiliki  TP  sebesar  0.77,  menunjukkan  model
mampu  mengenali objek bus dengan tingkat akurasi yang  tinggi.  Hal  serupa  terjadi  pada  kelas  “ car ” dengan TP sebesar 0.78, dan pada kelas “ motorcycle ” dengan  TP  sebesar  0.75.  Namun,  kelas  “plat” memiliki  TP  lebih  rendah,  yaitu  0.47,  menunjukkan model  memerlukan  peningkatan  dalam  mengenali objek  plat  nomor.  Evaluasi  juga  menunjukkan  nilai TP  untuk  kelas  “ truck ”  sebesar  0.73.  Secara keseluruhan,  evaluasi  ini  menggambarkan  bahwa model  YOLOv5  dengan layer 5x5  memiliki kemampuan yang baik dalam mengenali objek-objek dalam  gambar,  terutama  pada  kelas  “bus,”  “ car ,” “ motorcycle ,”  dan  “ truck .”  Meskipun  ada  variasi dalam  akurasi  setiap  kelas  objek,  hasil  evaluasi  ini memberikan  wawasan  tentang  kinerja  model  dalam tugas  deteksi  objek. Confusion  matrix dan  hasil evaluasi  ini  dapat  membantu  menganalisis  sejauh mana  model  mengenali  objek  dengan  benar  dan memberikan akurasi total keseluruhan sekitar 58.3%.
Gambar 15. Confusion Matrix YOLOv5 Layer 5x5

## 3.4.2. Arsitektur Mobilenet
Mobilenet adalah arsitektur jaringan saraf untuk pengolahan  gambar  di  perangkat  mobile  dengan sumber  daya  terbatas  [24].  Ini  menggunakan depthwise  separable  convolution untuk  efisiensi. Modul Roboflow diimpor dan dataset diakses. Model dasar  diatur  agar  tidak  dapat  dilatih. Mobilenet dibangun menggunakan API sequential dari TensorFlow ,  memungkinkan  deteksi  objek  seperti mobil,  bus,  truk,  sepeda  motor,  dan  plat  dengan efisien pada perangkat terbatas.
Gambar  16 Confusion  matrix pada  arsitektur Mobilenet  layer 3x3  memberikan  gambaran  tentang performa  model  dalam  mengklasifikasikan  objek pada  masing-masing  kelas.  Setiap  baris  dan  kolom merepresentasikan  kelas  sebenarnya  dan  kelas  yang
diprediksi.  Diagonal  utama  menunjukkan  jumlah prediksi yang benar ( true positive ), sedangkan sel di luar diagonal utama menunjukkan prediksi yang salah (f alse  positive atau false  negative). Evaluasi  model pada  kelas  “bus”  menunjukkan  akurasi  sekitar  88% dengan recall sebesar 0.75. Pada kelas “ car ”, akurasi mencapai  90%  dengan recall 1.  Pada  kelas  “plat”, akurasi  sekitar  25%  dengan recall 0.33.  Kelas “ motorcycle ” memiliki akurasi 100% dengan recall 1. Namun, kelas “ truck ” memiliki akurasi 50% dengan recall 0. Model ini memiliki akurasi total keseluruhan sekitar  63.4%  dalam  mengenali  objek  dari  kelima kelas.
Gambar 16. Confusion Matrix Mobilenet Layer 3x3
Gambar 17. Confusion Matrix Mobilenet Layer 5x5
Gambar  17  yakni Convusion  matrix yang merupakan output arsitektur Mobilenet dengan layer 5x5,  hasil  dari confusion  matrix menggambarkan evaluasi  performa  model  dalam  mengklasifikasikan berbagai kelas objek. Nilai presisi, recall , dan akurasi
dihitung  dengan  rumus  yang  telah  dijelaskan. Berdasarkan hasil evaluasi, diperoleh:
Pada  kelas  “ car ”,  akurasi  sekitar  91%  dengan recall 1,  kelas  “bus”,  akurasi  sekitar  78%  dengan recall 0.60. Pada kelas  “ truck ”, akurasi sekitar 75% dengan recall 1,  kelas  “ motorcycle ”, akurasi sekitar 83% dengan recall 1, dan kelas “plat”, akurasi sekitar 100% dengan recall 0.66. Akurasi total keseluruhan dari  arsitektur Mobilenet layer  5x5  adalah  sekitar 73.4%.  Ini  mewakili  sejauh  mana  model  berhasil mengklasifikasikan  objek-objek  dari  berbagai  kelas secara keseluruhan

## 3.4.3. Arsitektur ResNet34
ResNet34  adalah  jenis  jaringan  saraf  untuk pengolahan  gambar  dengan  34  lapisan,  yang menggunakan  blok  residu  untuk  lebih  baik  dalam mengenali  objek  dalam  gambar  [25].  Keunggulan utamanya  adalah  kemampuan  mengatasi  masalah pada  jaringan  dalam  kasus  kedalaman  yang  dalam. ResNet34 memiliki struktur dengan lapisan konvolusi,  pengelompokan  lapisan  untuk  efisiensi, dan  lapisan  global  pooling  untuk  menggabungkan informasi.  Dengan  fitur-fitur  ini,  mampu  mengenali objek  dengan  akurat  dan  telah  berhasil  dalam berbagai kompetisi.
Gambar 18. Confusion Matrix ResNet34 Layer 3x3 Pada Gambar 18, Confusion Matrix
menunjukkan  hasil  evaluasi  performa  arsitektur ResNet34  dengan layer 3x3  dalam  mengenali berbagai  kelas  objek.  Matriks  ini  memberikan gambaran  tentang  sejauh  mana  model  berhasil mengklasifikasikan  objek-objek  pada  setiap  kelas. Nilai-nilai  seperti Presisi , Recall ,  dan  Akurasi dihitung untuk setiap kelas berdasarkan matriks ini.
Contohnya,  untuk  kelas  “bus”,  terdapat True Positive (TP) sebanyak 241 dan False Positive (FP) sebanyak  11.  Dengan  menghitung  rumus  presisi (Presisi=    TP/(TP+FP))  dan recall ( Recall =
TP/(TP+FN)) nilai presisi adalah 0.95 dan nilai recall adalah  0.97.  Selanjutnya,  Akurasi  dihitung  dengan memasukkan TP, TN, FP, dan FN ke rumus akurasi (Akurasi=(TP  +  TN)/(TP  +  FP+FN+  TN))  yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 0.98.
Hasil evaluasi yang serupa juga dilakukan untuk kelas  objek  lainnya  seperti  “ car ”,  “ truck ”, “ motorcycle ”, dan “plat”. Setiap kelas memiliki nilai- nilai Presisi, Recall , dan Akurasi yang mencerminkan kemampuan  model  dalam  mengenali  objek  pada kelas tersebut.
Untuk akurasi total keseluruhan ( Overall Total Accuracy ), nilai-nilai prediksi benar dari semua kelas dibagi  dengan  jumlah  total  sampel,  kemudian dikonversi  menjadi  persentase.  Pada  pengujian  ini, akurasi  total  keseluruhan  mencapai  96.2%,  yang mengindikasikan  tingkat  keberhasilan  model  dalam mengenali berbagai jenis objek.
Gambar 19. Confusion Matrix Resnet34 Layer 5x5
Gambar  19  merupakan  pengujian  arsitektur ResNet34  dengan layer 5x5, confusion  matrix digunakan untuk mengukur kinerja sistem. Nilai-nlai seperti  presisi,  recall,  dan  akurasi  dihitung  untuk masing-masing  kelas  objek  seperti  bus,  mobil,  truk, sepeda  motor,  dan  plat.  Presisi mengukur  sejauh mana  hasil  positif  benar-benar  positif, recall mengukur  sejauh  mana  hasil  positif  terdeteksi,  dan akurasi  mengukur  tingkat  keseluruhan  kebenaran hasil prediksi.
Contoh  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa untuk  kelas  bus,  presisi  mencapai  0.88, recall 0.90, dan  akurasi  0.95.  Ini  berarti  sistem  cenderung memberikan hasil  yang tepat  untuk objek kelas bus. Begitu  juga  untuk  kelas  lainnya  seperti  mobil,  truk, sepeda  motor,  dan  plat  nomor,  nilai  presisi, recall , dan akurasi dihitung untuk mengukur kinerja sistem dalam mengenali jenis-jenis objek tersebut.
Akhirnya,  nilai  akurasi  total  keseluruhan  dari semua  kelas  dihitung  untuk  memberikan  gambaran tentang  kinerja  sistem  secara  keseluruhan.  Pada
contoh  pengujian  ini,  akurasi  total  keseluruhan mencapai 88.6%, menunjukkan tingkat keberhasilan sistem  dalam  mengenali  berbagai  jenis  objek  dalam gambar.

## 3.5. Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  metode terencana  dan  sistematis,  melibatkan  pengujian perangkat  lunak  dan  prototipe  secara  menyeluruh. Hasil  pengujian  digunakan  untuk  perbaikan  dan evaluasi.  Jika  hasil  pengujian  tidak  sesuai  dengan kebutuhan  sistem, dilakukan perbaikan dan evaluasi ulang.  Tujuannya  adalah  mencapai  performa  dan kinerja  yang  diharapkan.  Pendekatan  sistematis  ini bertujuan menghasilkan sistem yang lebih handal dan stabil.
Tabel 1. Hasil Pengujian Perangkat Keras Perangkat Keras Parameter Keterangan Webcam Xiaomi 1080p Kualitas Grafik Video Baik USB Port Baik Laptop AMD Ryzen 7 Power Port Baik Indikator Power Baik Kipas Pendingin Baik USB port Baik
Tabel 1 adalah  hasil pengujian perangkat keras untuk  pendeteksian  jenis  dan  plat  nomor  kendaraan dengan  YOLOv7  melibatkan  laptop  AMD  Ryzen  7 dan webcam Xiaomi 1080p. Pengujian ini mencakup evaluasi  terhadap  waktu  eksekusi  deteksi  objek  dan akurasi deteksi pada kedua perangkat keras tersebut. Evaluasi dilakukan dengan dataset deteksi kendaraan, memungkinkan penilaian terhadap kinerja perangkat keras  dalam  mendeteksi  objek  kendaraan  pada gambar.
Tabel 2. Hasil Pengujian Perangkat Lunak Perangkat Lunak Parameter Keterangan Sistem Operasi Windows 11 Tampilan enviroment OS Windows ketika
dijalankan
Baik
Visual Studio Code Tampilan Dekstop Baik Kontrol Baik Secure Shell (SSH) Baik Connection Baik
Tabel  2  merupakan  pengujian  pada  perangkat lunak yang digunakan yakni operasi sistem windows 11 menggunakan anaconda terminal, google colaboratory dan OpenCV.
Hasil Pengujian Keseluruhan, dalam tahapan ini peneliti  menggunakan  pendekatan  blackbox  yang melibatkan  pengujian  keseluruhan  sistem. Blackbox testing adalah  metode  di  lapangan  untuk  menilai kinerja sistem. Pendekatan ini menguji sistem secara menyeluruh tanpa mengungkapkan detail internalnya.  Setelah  pengujian  selesai,  hasilnya disajikan dalam tabel untuk analisis dan pemahaman yang lebih mudah.

## 3.6. Pengujian Akurasi Deteksi Jenis dan Plat Nomor Kendaraan
Pengujian  akurasi  pendeteksian  jenis  dan  plat kendaraan  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja sistem deteksi. Tujuannya adalah memastikan apakah sistem  pendeteksian  kendaraan  dan  plat  nomor bekerja dengan baik atau perlu perbaikan. Pengujian melibatkan perbandingan hasil deteksi sistem dengan data  kendaraan  sebenarnya.  Dengan  melakukan pengujian  secara  teratur,  diharapkan  sistem  dapat tetap  akurat  dan  dapat  diandalkan  sesuai  kebutuhan pengguna.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  berbagai skenario  pengujian  untuk  memastikan  performa sistem.
Tabel 3. Pengamatan Objek Deteksi Jenis Kendaraan Jumlah Objek Keberhasilan Mendeteksi Rata-Rata Akurasi Bus 30 27 90% Mobil 30 30 100% Motor 30 30 100% Truk 30 22 73% Plat 120 109 90% Akurasi total 90% Bus 30 27 90% Mobil 30 28 93% Motor 30 29 96% Truk 30 25 83% Plat 120 95 79% Akurasi total 85% Bus 30 20 66% Mobil 30 29 96% Motor 30 27 90% Truk 30 11 36% Plat 120 99 82% Akurasi total 77% Akurasi total keseluruhan 84%
Tabel 3 adalah pengamatan objek deteksi. Pada pengamatan ini, dilakukan pengisian tabel pengamatan deteksi objek berdasarkan kondisi pagi, siang dan  malam. Rata-rata akurasi dihitung dengan rumus:
𝜂 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑁 𝑥 100% (5)
Hasil pengamatan menunjukkan bahwa kondisi pagi hari, jenis kendaraan mobil dan motor memiliki akurasi  100%,  bus  dan  plat    memiliki  akurasi  90%, sementara truk  memiliki  akurasi  73%.  Akurasi  total pendeteksian objek pada pagi hari adalah 90%. Pada kondisi  siang  hari,  jenis  kendaraan  motor  memiliki akurasi  96%,  mobil  93%,  bus  90%,  dan  truk  83%. Akurasi pendeteksian plat rendah, yaitu 79%. Akurasi total pendeteksian objek pada siang hari adalah 85%. Sementara pada kondisi malam hari, jenis kendaraan mobil  memiliki  akurasi  96%  dan  motor  90%, sementara  itu  plat  82%  dan  bus  66%.  Akurasi pendeteksian  truk  rendah,  yaitu  36%.  Akurasi  total pendeteksian objek pada malam hari adalah 77%.
Dari  ketiga  kondisi  tersebut,  dihitung  akurasi total keseluruhan dengan rumus:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑁 𝑥100% (6)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = 608 720 𝑥100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = 84% Dengan demikian, hasil pengamatan menunjukkan  bahwa  secara  keseluruhan,  sistem berhasil  mendeteksi  objek  dengan  akurasi  sebesar 84%.
Tabel 4. Konversi Plat Nomor DD 1005 QE Percobaan konversi Hasil Prediksi Kesalahan Keterangan Presentase Keberhasilan 1 Ivu 1005 Qe 3 Gagal 62% 2 dd 1005 QC 1 Gagal 87% 3 dd 1005 Qel 1 Gagal 87% 4 DD 7005 Qe 1 Gagal 87% 5 dD QE 1005 0 Berhasil 100% 6 dd 1005 QE 0 Berhasil 100% 7 DD 7005 QE 1 Gagal 87% 8 Dd 1005 QE 0 Berhasil 100% 9 Dd 1005 QE 0 Berhasil 100% 10 dd 1005 QE 0 Berhasil 100%
Tabel 4 menampilkan hasil konversi plat nomor "DD 1005 QE" yang terdiri dari 8 karakter dalam 10 percobaan  konversi.  Dari  keseluruhan  percobaan, terdapat  5  percobaan  yang  tidak  berhasil  mengenali karakter pada plat nomor kendaraan. Pada percobaan pertama,  terjadi  3  kesalahan  dalam  mengenali karakter, termasuk kesalahan dalam  jumlah karakter yang  seharusnya  "DD"  tetapi  terdeteksi  sebagai "Ivu".  Akibatnya,  presentase  keberhasilan  pada percobaan  ini  adalah  62%.  Pada  percobaan  kedua, satu  karakter  "E"  salah  terdeteksi  sebagai  "C",
sehingga  presentase  keberhasilannya  87%.  Pada percobaan  ketiga,  satu  kesalahan  terjadi  karena adanya  karakter  "l"  yang  lebih,  menghasilkan presentase  keberhasilan  87%.  Pada  percobaan ketujuh,  karakter  angka  "1"  salah  terbaca  sebagai angka "7", memberikan presentase keberhasilan 87%. Lima percobaan lainnya berhasil mengenali karakter dengan  sempurna  pada  percobaan  ke-5,  ke-6,  ke-8, hingga  ke-10,  masing-masing  memiliki  presentase keberhasilan 100%.
Tabel 5. Konversi Plat Nomor Plat Nomor Jumlah Karakter Plat Jumlah Totah Kesalahan Karakter Jumlah Kegagalan Percobaan Konversi Nilai Rata-Rata Presentase Keberhasilan DD 1005 QE 8 7 5 91% DD 1521 LW 8 14 10 82,1% DD 2943 OY 8 31 9 61,1% DD 8615 HES 9 19 8 76,1% DP 1027 BI 8 9 7 88,5%
Tabel  5  menggambarkan  hasil  konversi  plat nomor  beserta  kegagalan  percobaan  dan  rata-rata presentase  keberhasilannya.  Misalnya,  plat  nomor DD  1005  QE  dengan  8  karakter  mengalami  5 kegagalan dan 5 keberhasilan konversi, menghasilkan rata-rata  presentase  keberhasilan  sekitar  91%.  Plat nomor  DD  1521  LW  dengan  8  karakter  mengalami 10  kegagalan,  sehingga  rata-rata  keberhasilannya adalah 82.1%.
Hal serupa terjadi pada plat nomor lain  seperti DD  2943  OY  (8  karakter,  9  kegagalan,  rata-rata keberhasilan  61.1%),  DD  8615  HES  (9  karakter,  8 kegagalan,  rata-rata  keberhasilan  76.1%),  dan  DD 1027  BI  (8  karakter,  7  kegagalan,  rata-rata keberhasilan  88.5%).  Kegagalan  umumnya  terjadi karena  kesalahan  dalam  mengenali  karakter  yang tidak  sesuai  dengan  karakter  asli  pada  plat  nomor kendaraan.
Untuk menghitung akurasi keseluruhan, digunakan rumus:
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑒𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛
𝑥100% (7)
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (1 − ( 39 50 ))𝑥100%
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (1 − (0.78))𝑥100%
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0.22𝑥100% 𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 22%
Tabel 6. Pengujian Layer Konvolusi Terhadap Empat Arsitektur Arsitektur Model Layer Ukuran Jendela Akurasi (%) YOLOv5 CNN 3x3 71,9% CNN 5x5 58,3% YOLOv7 CNN 3x3 17,1% CNN 5x5 16,5% ResNet34 CNN 3x3 89,7% CNN 5x5 88,6% Mobilenet CNN 3x3 63,4% CNN 5x5 73,4%
Tabel  6  memuat  akurasi  berdasarkan  ukuran jendela  pada  berbagai  arsitektur  model.  ResNet34 mencapai  akurasi  tertinggi  dengan  layer  3x3  sekitar 89%  dan layer 5x5  sekitar  88.6%.  Mobilenet memiliki  akurasi  63.4%  pada layer 3x3  dan  73.4% pada layer 5x5.  YOLOv5  memiliki  akurasi  71.9% pada layer 3x3 dan 58.3% pada layer 5x5. Di antara ketiganya, YOLOv7 memiliki akurasi paling rendah, yaitu  17.1%  pada layer 3x3  dan  16.5%  pada layer 5x5.
Tabel 7. Hasil Tingkat Akurasi Dari Empat Model Arsitektur Model Arsitektur Bus (%) Car (%) Truck (%) Motorcycle (%) Plat (%) YOLOv5 92% 80% 71% 88% 74% YOLOv7 58% 41% 4.63% 24% 16% ResNet34 98% 97% 90% 98% 97% Mobilenet 90% 88% 25% 100% 50%
Tabel 7 membandingkan empat arsitektur dalam pengenalan  lima  kelas  objek:  bus, car , truck , motorcycle , dan plat. Arsitektur ResNet34 menonjol dengan akurasi tertinggi untuk semua kelas: bus 98%, car 97%, truck 90%, motorcycle 98%, dan plat 97%.
ResNet34  juga  memiliki  akurasi  tertinggi  untuk empat  kelas  objek  ini. Mobilenet ,  meskipun  bukan yang tertinggi, memiliki akurasi yang signifikan: bus 90%, car 88%, truck 25%, motorcycle 100%, dan plat 50%.  Ini  berhasil  mengenali  objek truck dengan akurasi  100%.  YOLOv5  menunjukkan  performa bagus dengan akurasi: bus 92%, car 80%, truck 71%, motorcycle 88%, dan plat 74%. Pencapaiannya dalam mendeteksi bus mencapai 92%, melampaui arsitektur Mobilenet . Namun, arsitektur YOLOv7 menunjukkan akurasi  yang  rendah  dibanding  yang  lain:  bus  58%, car 41%, truck 4.63%, motorcycle 24%,  dan  plat 16%.
Gambar 20. Arsitektur Dalam Deteksi Objek
Gambar  20  menunjukkan  grafik  dari  Tabel  7 yang  membandingkan  performa  berbagai  arsitektur dalam  mengenali  objek.  Hasil  perbandingan, ResNet34  mampu  mengenali  objek  sekitar  90% hingga  98%, Mobilenet dapat  mengenali  objek dengan akurasi berkisar 25% hingga 100%, YOLOv5 mencapai  akurasi  deteksi  objek  sekitar  71%  hingga 92% dan YOLOv7 memiliki kemampuan mengenali objek  dengan  akurasi  sekitar  4.63%  hingga  58%. Grafik  ini  memberikan  gambaran  perbandingan performa  relatif  antara  arsitektur-arsitektur  tersebut dalam tugas deteksi objek.

## Tabel 8. Perbandingan Kecepatan Komputasi Dari Empat Model
Arsitektur Model Arsitektur Rata-rata kecepatan komputasi (ms) YOLOv5 225.023 YOLOv7 217.969 ResNet34 11122.244 Mobilenet 82686.43
Tabel  8  menampilkan  nilai  rata-rata  kecepatan komputasi dalam satuan milisecond pada tiap model arsitektur.  Dapat  dilihat   dari  tabel  bahwa  YOLOv5 memiliki  rata-rata  kecepatan  komputasi  sebesar 225.023 milisecond ,  pada  YOLOv7  rata-rata kecepatan  komputasi  sebesar  217.969 milisecond ,
sedangkan  pada  ResNet34  rata-rata  kecepatan komputasi  sebesar  11122.244 milisecond ,  dan
Mobilenet rata-rata  kecepatan  komputasi  sebesar 82686.43 milisecond .  Dari  tabel  tersebut,  YOLO merupakan model arsitektur yang memiliki kecepatan komputasi  yang  sangat  cepat  dibandingkan  dengan ResNet34 dan mobilenet.
Tabel 9. Nilai Rata-Rata Intensitas Cahaya Berdasarkan Frame Pada Video Bukti Video Jumlah Frame Keberhasilan Pendeteksian Kegagalan Pendeteksian
Nilai Rata-Rata Intensitas
Cahaya Jenis Kendaraan Plat Kendaraan Jenis Kendaraan Plat Kendaraan 140 51 0 89 140 12.048942029734345 322 299 244 23 78 7.588182850415981 197 119 141 78 56 13.06435218967381 746 215 275 531 417 89.77252503630726
Tabel  9  menampilkan  nilai  rata-rata  intensitas cahaya  berdasarkan  jumlah  frame  pada  video  tiap kendaraan.  Pada  video  pertama  yaitu  bus  dengan jumlah  140 frame ,  hanya  berhasil  mengenali  jenis kendaraan  sebanyak  51 frame dan  gagal  dalam mengenali  plat  kendaraan  dengan  nilai  rata-rata intensitas  cahaya  12.04.  Video  kedua  yaitu  mobil
dengan  jumlah  322 frame ,  berhasil  mengenali  jenis kendaraan  sebanyak 299 frame dan 244 frame yang berhasil dalam mengenali plat kendaraan dengan nilai rata-rata  intensitas  cahaya  7.58.  Video  ketiga  yaitu motor dengan jumlah 197 frame , berhasil mengenali jenis  kendaraan  sebanyak  119 frame dan  141  frame yang  berhasil  dalam  mengenali  plat  kendaraan
dengan nilai rata-rata intensitas cahaya 13.06. Video terakhir yaitu truk dengan jumlah 746 frame , berhasil mengenali  jenis  kendaraan  sebanyak  215  frame  dan 275 frame yang  berhasil  dalam  mengenali  plat kendaraan  dengan  nilai  rata-rata  intensitas  cahaya 89.77.

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini,  digunakan  algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan model You Only Look Once (YOLO) untuk deteksi jenis dan plat  nomor  kendaraan  pada  gambar.  YOLO merupakan  metode real-time deteksi  objek  yang menggabungkan  kecepatan  dan  ketepatan  dengan konsep  konvolusi  dan  pemrosesan  spasial.  CNN adalah  arsitektur  jaringan  yang  efektif  untuk  proses gambar. Dalam implementasi, model CNN YOLOv7 dilatih  dengan  7.400  dataset  gambar  kendaraan berlabel.  Pelabelan  melibatkan  arsitektur  jaringan, fungsi loss , optimizer ,  dan augmentasi data  untuk performa  yang  lebih  baik.  Kelas  objek  terdiri  dari motor,  mobil,  truk,  bus,  dan  plat  nomor.  Setelah pelabelan,  data  dipindahkan  ke  platform  roboflow untuk pelatihan di Google Colab. Proses melibatkan setting arsitektur YOLO7, fungsi loss , optimizer , dan augmentasi data  seperti flipping , zooming ,  dan perubahan  kecerahan.  Hasil  evaluasi  menggunakan metrik  akurasi  dari confusion  matrix dan  F1-score setelah pengujian pada dataset " testing " di roboflow. Performa  model  dibandingkan  dengan  beberapa arsitektur seperti YOLOv5, YOLOv7, ResNet34, dan Mobilenet .  Dalam  pengujian  lapangan,  akurasi deteksi  berfluktuasi  berdasarkan  waktu  dan  kondisi. Dalam  skenario confusion  matrix ,  ResNet34 memiliki akurasi terbaik, YOLOv7 memiliki akurasi terendah.  Namun,  YOLOv5  memiliki  akurasi  tinggi untuk  beberapa  kelas  objek,  sedangkan  YOLOv7 lebih rendah. Arsitektur ResNet34 memiliki performa yang  baik  untuk  semua  kelas  objek. Mobilenet memiliki  performa  sedang.  Kecepatan  komputasi juga  diperbandingkan,  dengan  YOLO  lebih  cepat. Dalam  kesimpulan,  ResNet34  memiliki  performa terbaik dalam mendeteksi objek, sementara YOLOv7 memiliki  performa  rendah  Namun,  YOLOv7 menunjukkan  peningkatan  signifikan  dibandingkan dengan penelitian sebelumnya berjudul "Deteksi Dan Klasifikasi Kendaraan Berbasis Algoritma You Only Look  Once (YOLO),"  yang  menggunakan  YOLOv3 dengan  nilai  mAP  hanya  sekitar  0,57  atau  0,57%, sedangkan  YOLOv7  mencapai  nilai  mAP  rata-rata sekitar  0,95%  atau  95%  [26].  Analisis  lebih  lanjut diperlukan  untuk  memahami  faktor-faktor  yang mempengaruhi  performa  model,  serta  pembahasan kelebihan dan kelemahan serta upaya pengembangan di masa depan.

## 5. KESIMPULAN
Pengimplementasian algoritma model YOLOv7 melalui tahapan akuisisi citra, pelabelan, pembagian
dataset,  pelatihan  model  YOLOv7,  pengujian,  hasil prediksi  dan  konversi  ke  teks  menggunakan  OCR. Hasil  pengujian  sistem  deteksi  jenis  kendaraan  dan plat  kendaraan  pada  kondisi  pagi  hari  didapatkan akurasi  sebesar  90%,  pada  kondisi  siang  hari didapatkan  akurasi  sebesar  85%  dan  kondisi  malam hari  didapatkan  akurasi  sebesar  77%.  Dari  ketiga kondisi  tersebut  didapatkan  akurasi  sebesar  84% dalam  melakukan  pengenalan  objek  deteksi  jenis kendaraan dan plat kendaraan dari jumlah data yang diuji secara langsung 720 dan yang berhasil terdeteksi 608. Sedangkan hasil pengujian sistem deteksi pada OCR  yang  mengkonversi  plat  nomor  kendaraan didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  22%.  Berdasarkan akurasi tersebut pada penelitian ini secara keseluruhan  telah  menyajikan  sistem  yang  kuat  dan efektif  untuk  pengenalan  jenis  dan  pelat  nomor kendaraan  beserta  konversi  ke text .  Kebaruan  dari penelitian  ini  dibandingkan  dengan  penelitian- penelitian sebelumnya yakni pada pengenalan 4 jenis kelas kendaraan  yaitu  mobil,  motor, bus, truk dan 1 kelas  plat  nomor,  bukan  hanya  itu  penerapan pengenalan karakter dilakukan menggunakan algoritma  terbaru  YOLOV7 object  detection lalu membandingkannya  dengan  arsitektur  model  CNN yang lain.
Adapun saran kepada peneliti selanjutnya ialah lebih memfokuskan pada peningkatan akurasi deteksi objek pada kondisi pencahayaan yang rendah seperti pada skenario pengamatan malam hari, mengoptimalkan  proses  konversi  data  OCR  untuk meningkatkan tigkat keberhasilan deteksi plat nomor kendaraan, juga melakukan evaluasi dan penyesuaian terhadap sudut kamera.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  T.  Informatika,  “Implementasi  Deteksi Real  Time  Klasifikasi  Jenis  Kendaraan  Di Indonesia Menggunakan Metode YOLOV5,” Jurnal  Pendidikan  Tambusai ,  vol.  6,  pp. 13971–13982, 2022.
[2] R. Yudhistira, A. Pratama, H. Koesyanto, and I.  Artikel,  “Kejadian  Kecelakaan  Pada Pengemudi Ojek Online,” HIGEIA  (Journal of Public Health … , vol. 4, no. Special 1, pp. 13–24, 2020.
[3] R.  Nurfauziah  and  H.  Krisnani,  “Perilaku Pelanggaran  Lalu  Lintas  Oleh  Remaja Ditinjau Dari Perspektif  Konstruksi Sosial,” Jurnal  Kolaborasi  Resolusi  Konflik ,  vol.  3, no. 1, p. 75, 2021,
[4] M.  Riska,  “Efektivitas  Penerapan  E- Government  Melalui  Sistem  E-Tilang  Pada Satuan Polisi Lalu Lintas (Satlantas) Polresta Pekanbaru,” J Chem Inf Model , vol. 6, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[5] A. Fadli, A. R. Razak, and M. Tahir, “Kinerja Polisi Lalu Lintas Dalam Sosialisasi E-Tilang
Di  Kota  Makassar,” Kajian Ilmiah
Mahasiswa  Administrasi  Publik  (KIMAP) , vol. 2, no. 2, pp. 742–755, 2021.
[6] A. Haryono, S. Bismantoko, G. M. Putra, and T.  Widodo,  “Accuracy  in  Object  Detection based on Image Processing at the
Implementation of Motorbike Parking on the Street,” Proceedings  of  the  2019  2nd
International Conference on Applied Engineering, ICAE 2019 , pp. 0–4, 2019, [7] A. Baccar, M. Ali, and B. Ayed, “Automatic Number Plate Recognition System based on Deep Learning Ousseme Kriaa 1 PUBLICATION 4 CITATIONS SEE
PROFILE,” no. April, 2020.
[8] A.  F.  Fandisyah,  N.  Iriawan,  and  W.  S. Winahju,  “Deteksi  Kapal  di  Laut  Indonesia Menggunakan  YOLOv3,” Jurnal  Sains  dan Seni ITS , vol. 10, no. 1, 2021,
[9] R.  Akbar,  Weriana,  R.  A.  Siroj,  and  M.  W. Afgani,  “Experimental  Reseacrch  Dalam Metodologi  Pendidikan,” Jurnal  Ilmiah Wahana Pendidikan, Januari , vol. 2023, no. 2, pp. 465–474, 2023.
[10] I. H. Al amin and A. Aprilino, “Implementasi Algoritma  Yolo  Dan  Tesseract  Ocr  Pada Sistem  Deteksi  Plat  Nomor  Otomatis,” Jurnal Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 54, 2022,
[11] M. A. Jawale, P. William, A. B. Pawar, and N.  Marriwala,  “Implementation  of  number plate detection system for vehicle registration using  IOT  and  recognition  using  CNN,” Measurement: Sensors , vol. 27, Jun. 2023,
[12] S.  G.  Z.  &  S.  Suhartono,  “Sistem  Objek Recognition  Plat  Nomor  Kendaraan  Untuk Sistem  Parkir  Bandara,” Jessi ,  vol.  03,  no. November, pp. 127–134, 2022.
[13] J.  Tang,  L.  Wan,  J.  Schooling,  P.  Zhao,  J.
Chen, and S. Wei, “Automatic number plate recognition  (ANPR)  in  smart  cities:  A systematic review on technological advancements and application cases,” Cities , vol. 129, Oct. 2022,
[14] F. Sultan, K. Khan, Y. A. Shah, M. Shahzad, U.  Khan,  and  Z.  Mahmood,  “Towards Automatic  License  Plate  Recognition  in Challenging  Conditions,” Applied  Sciences (Switzerland) , vol. 13, no. 6, Mar. 2023,
[15] R. Rathi, A. Sharma, N. Baghel, P. Channe, S. Barve, and S. Jain, “License plate detection using YOLO v4,” Int J Health Sci (Qassim) , pp. 9456–9462, May 2022,
[16] D.  Setiawan,  D.  W.  Udjiyanto,  and  A. Syari’udin,  “Analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  di  dua zona  wilayah  indonesia  (WIB  &  WITA)
tahun  2014-2020 menggunakan model ekonometrika  data  panel  dinamis  dengan pendekatan Generalized Method of Moment
Arellano-Bond,” Jurnal Ekonomi dan Bisnis , vol. 11, no. 1, pp. 361–367, 2022.
[17] N.  Purwanto,  “Variabel  Dalam  Penelitian Pendidikan,” Jurnal Teknodik , vol. 6115, pp. 196–215, 2019,
[18] Ningsih,  “Hubungan  Media  Pembelajaran dengan  Peningkatan  Siswa  Pada  Mata Pelajaran  PAI  di  SMP  Iptek  Sengkol Tangerang  Selatan,” Tarbawai:  Jurnal Pendidikan Agama Islam , vol. 6, no. 01, pp. 77–92, 2021.
[19] S.  Elfwing,  E.  Uchibe,  and  K.  Doya, “Sigmoid-weighted  linear  units  for  neural network function approximation in reinforcement  learning,” Neural  Networks , vol. 107, pp. 3–11, Nov. 2018,
[20] R.  T.  Handayanto  and  H.  Herlawati, “Prediksi  Kelas  Jamak  dengan  Deep Learning  Berbasis  Graphics  Processing Units,” Jurnal Kajian Ilmiah , vol. 20, no. 1, pp. 67–76, Jan. 2020,
[21] N. D. Miranda, L. Novamizanti, S. Rizal, F. T.  Elektro,  and  U.  Telkom,  “Convolutional Neural  Network  Pada  Klasifikasi  Sidik  Jari Menggunakan  Resnet-50  Classification  of Fingerprint  Pattern  Using  Convolutional Neural  Network  in  Clahe  Image,” Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , vol. 1, no. 2, pp. 61–68, 2020.
[22] K. Khairunnas, E. M. Yuniarno, and A. Zaini, “Pembuatan  Modul  Deteksi  Objek  Manusia Menggunakan Metode YOLO untuk Mobile Robot,” Jurnal  Teknik  ITS ,  vol.  10,  no.  1, 2021,
[23] Y. A. Usen and C. Hayat, “Design and Build Vehicle  Plate  Detection  System  Using  You Only Look Once Method Based on Android,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , vol. 4, no. 4, pp. 807–818, 2023,
[24] C.-Y. Wang, A. Bochkovskiy, and H.-Y. M. Liao,  “YOLOv7:  Trainable  bag-of-freebies sets  new  state-of-the-art  for  real-time  object detectors,” Cornell  University ,  pp.  1–15, 2022.
[25] J.  P.  N.  L.  Chairisni,  “Sistem  Pendeteksian Dan  Pengenalan  Ekspresi  Wajah  Dengan Algoritma  Yolo  Dan  Convolutional  Neural Network,” Universitas  Tarumanagara ,  p. 255, 2020.
[26] A.  Amwin,  “Deteksi  Dan  Klasifikasi Kendaraan  Berbasis  Algoritma  You  Only Look Once (Yolo),” 2021. Accessed: Oct. 11, 2023. [Online].