Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Irfannanto, Adimas
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

 1 
Sistem Deteksi dan Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Vehicle Loop Detector dengan Rekognisi Citra Faster R-CNN – Optical Character Recognition Irfannanto, Adimas; Rizqika Akbar, Sabriansyah; Yudistira, Novanto
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6 (2025): Juni 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pencurian dengan pemberatan (curat) masih menjadi salah satu tindak kriminal yang sering terjadi di Indonesia, termasuk di kawasan permukiman. Berdasarkan data dari EMP Pusiknas Bareskrim Polri, sejak awal tahun hingga pertengahan Juni 2024 tercatat lebih dari 25.000 kasus curat. Sistem pengawasan kendaraan di lingkungan perumahan pada umumnya masih menggunakan metode konvensional seperti pendataan manual atau penggunaan karcis yang memiliki banyak keterbatasan, terutama dalam hal efisiensi dan ketergantungan terhadap interaksi manusia. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem otomatis yang mampu mendeteksi dan mengidentifikasi plat nomor kendaraan dengan mengintegrasikan Vehicle Loop Detector (VLD), webcam, dan Jetson Nano sebagai perangkat komputasi utama. Sistem ini dirancang untuk mengurangi keterlibatan manusia serta mempercepat proses pendataan kendaraan. Metode Faster R-CNN digunakan untuk mendeteksi area plat nomor dalam gambar, dan PaddleOCR digunakan untuk mengekstraksi teks dari plat tersebut. Pengujian dilakukan pada dua posisi kendaraan, yaitu posisi depan dan posisi samping. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat keberhasilan deteksi plat nomor mencapai 100% pada kedua posisi, dengan akurasi ekstraksi teks sebesar 80,1% (depan) dan 79,1% (samping). Sistem ini menunjukkan performa rata-rata waktu komputasi sebesar 1,92 detik, menandakan efektivitasnya untuk pengawasan kendaraan di lingkungan perumahan.
Co-Authors Novanto Yudistira Sabriansyah Rizqika Akbar, Sabriansyah