Selamat Datang di Repository Perpustakaan
Politeknik Negeri Madiun
Detail Tugas Akhir
Dosen Pembimbing
Pembimbing 1
Rakhmad Gusta Putra, S.T., M.T.Pembimbing 2
Dahris Shahab, S.Pd., M.Pd.Download File
SISTEM PENCATATAN NOMOR DAN PENGKLASIFIKASIAN KENDARAAN ANTREAN SPBU BERBASIS COMPUTER VISION
Prananda Irgi Fahrezi
203304034 / D3 Teknik Komputer Kontrol- Dipublikasikan pada 21 Oktober 2024
Abstrak
Pencatatan plat nomor kendaraan yang mengisi BBM subsidi di beberapa Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) sudah mulai dilakukan. Pencatatan plat nomor itu berfungsi sebagai pembatasan pembelian BBM subsidi agar tidak disalahgunakan. Namun, di sisi lain, pencatatan plat nomor itu menimbulkan masalah baru yakni jumlah antrean yang cukup panjang meluber hingga jalanan. Dari permasalahan tersebut, maka dalam penelitian ini dibuat sebuah sistem berjudul “Sistem Pencatatan Nomor dan Pengklasifikasian Kendaraan Antrean SPBU Berbasis Computer Vision”, yang bertujuan untuk menerapkan pencatatan plat nomor kendaraan secara otomatis, dengan teknologi Computer Vision menggunakan metode Automatic Number Plate Recognition (ANPR) dan You Only Look Once (YOLO). Pada penelitian ini, metode ANPR mempunyai tingkat keberhasilan sebesar 33,3% dan error sebesar 66,6%. Sedangkan, metode YOLO menghasilkan tiga kelas yaitu kendaraan pribadi, kendaraan niaga, dan plat yang mempunyai nilai accuracy 87,6%, precision 87,2%, recall 87,7%, dan f-1 score 87,3% dari 27 data kendaraan. Dari 27 data kendaraan tersebut, sistem dapat mengirim data ke database dengan persentase keberhasilan sebesar 100%. Pada keseluruhan sistem, mulai dari proses capture image, YOLOv3, ANPR, dan pengiriman data ke database, semua berjalan sesuai dengan rancangan penelitian, dengan waktu rata-rata yang digunakan dalam sekali pemrosesan keseluruhan pada sistem ini adalah 70 detik. Dengan demikian, meskipun sistem ini berhasil dalam mengimplementasikan pencatatan plat nomor kendaraan secara otomatis, masih diperlukan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan tingkat keberhasilan metode ANPR dan mengurangi waktu proses keseluruhan sistem. Hal ini penting untuk mengatasi masalah antrean yang cukup panjang di SPBU akibat dari pencatatan plat nomor kendaraan.
Kata Kunci: Kendaraan, Pencatatan & Pengklasifikasian, Computer Vision, ANPR, YOLO