SISTEM DETEKSI PLAT NOMOR KENDARAAN OTOMATIS DENGAN ALGORITMA YOLOV8 DAN OCR

Abstract

Peningkatan jumlah kendaraan di lingkungan kampus menyebabkan permasalahan dalam pengelolaan parkir, terutama pada sistem manual yang kurang efisien dan tidak terintegrasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem smart parking berbasis Artificial Intelligence dengan memanfaatkan algoritma YOLOv8 untuk deteksi plat nomor kendaraan dan EasyOCR untuk pengenalan karakter. Dataset yang digunakan terdiri dari 80 citra yang dibagi menjadi data latih, validasi, dan pengujian. Model YOLOv8 dilatih selama 50 epoch dengan ukuran citra 640 piksel dan batch size 16, menghasilkan nilai presisi 0,973, recall 0,952, dan mAP@0.5 sebesar 0,992. Pada tahap OCR, akurasi pengenalan karakter mencapai 96,36% tanpa preprocessing dan meningkat menjadi 98,3% setelah dilakukan preprocessing berupa cropping, grayscale, CLAHE, thresholding, dan operasi morfologi. Pengujian sistem secara real-time menggunakan webcam menunjukkan bahwa sistem mampu mencatat data kendaraan secara otomatis dengan akurasi tinggi dan konsistensi yang baik. Hasi penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi YOLOv8 dan EasyOCR efektif dalam membangun sistem parkir cerdas yang cepat, akurat, dan efisien.