<![CDATA[Peningkatan jumlah kendaraan bermotor di kawasan perkotaan, khususnya di Kota Kendari, berpotensi meningkatkan pencemaran udara akibat emisi gas buang kendaraan. Emisi ini mengandung senyawa berbahaya yang berdampak negatif terhadap kesehatan dan lingkungan. Sebagai upaya pengendalian, pemerintah telah menerapkan kebijakan uji emisi. Namun, pelaksanaannya masih terkendala oleh sistem pendataan manual, keterbatasan petugas, lambatnya proses identifikasi kendaraan, serta adanya ketidaksesuaian antara Peraturan Daerah Kota Kendari Nomor 8 Tahun 2015 dan Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009. Perbedaan regulasi ini menghambat optimalisasi pelaksanaan uji emisi oleh perangkat daerah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem otomatisasi deteksi status uji emisi kendaraan berbasis computer vision, dengan memanfaatkan algoritma YOLOv5L untuk mendeteksi plat nomor kendaraan, Tesseract OCR dan EasyOCR untuk mengenali karakter pada plat tersebut. Data karakter yang berhasil diekstraksi kemudian akan dicocokkan dengan database uji emisi guna mengetahui riwayat status uji emisi dari kendaraan yang bersangkutan. Pengujian sistem dilakukan dengan dua pendekatan, yaitu pengujian model deteksi dan pengujian algoritma OCR. Hasil pengujian model YOLOv5L menunjukkan bahwa sistem berhasil mendeteksi plat nomor kendaraan dengan nilai Precision sebesar 91%, Recall sebesar 98,1%, AP sebesar 91%, serta mAP (1 kelas), mAP50, dan mAP50-95 masing-masing sebesar 91%. Sementara itu, pengujian algoritma Tesseract OCR dan EasyOCR menghasilkan nilai Accuracy sebesar 0,93 (93%), Precision sebesar 0,95 (95%), Recall sebesar 0,98 (98%), dan F1-Score sebesar 0,96 (96%). Berdasarkan hasil tersebut, sistem dinyatakan layak digunakan karena mampu mendeteksi serta mengenali plat nomor kendaraan dengan baik untuk mendukung pengecekan status uji emisi secara otomatis.]]>
Copyrights © 2025
