ADJIE, Givandra Haikal (2025) PENGEMBANGAN MODEL PENGENALAN PELAT NOMOR MENGGUNAKAN YOLOV8. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. COVER.pdf Download (78kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (253kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (195kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (134kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (226kB)
	Text 11. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (234kB)

Abstract

ABSTRAK
Pengenalan karakter pada pelat nomor kendaraan merupakan komponen penting dalam
sistem pengenalan pelat nomor otomatis, khususnya dalam mendukung implementasi sistem
e-tilang di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model OCR yang
robust untuk pelat nomor Indonesia dengan memanfaatkan salah satu model deteksi objek
terbaru, yaitu YOLOv8. Model dilatih menggunakan data citra pelat nomor dari kamera jalan
tol, dengan berbagai variasi pencahayaan, sudut pengambilan, dan kualitas citra, serta
mencakup pelat nomor yang umum digunakan di Indonesia. Penelitian ini menggunakan
pendekatan baseline dan dua metode optimasi hyperparameter augmentasi, yaitu Random
Search dan Optuna, untuk mendapatkan konfigurasi model terbaik. Evaluasi dilakukan
berdasarkan metrik CER pada tahap pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model
dengan tuning menggunakan Optuna memberikan hasil paling optimal (0,0344), dengan
CER yang lebih rendah dibanding model baseline (0,0408) dan Random Search (0,0371).
Penelitian ini menyimpulkan bahwa penggunaan YOLOv8 yang dioptimalkan dengan teknik
hyperparameter tuning efektif untuk meningkatkan akurasi OCR pelat nomor, dan
berpotensi untuk diterapkan pada sistem e-tilang atau pengawasan lalu lintas otomatis.
Kata kunci : OCR, YOLOv8, pelat nomor, ALPR, e-tilang, hyperparameter tuning

Actions (login required)

View Item