<![CDATA[Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB) merupakan identitas penting kendaraan dalam sistem parkir otomatis dan keamanan. Namun, sistem parkir di Indonesia masih banyak menggunakan verifikasi manual yang kurang efisien dan rawan kesalahan. Penelitian ini mengembangkan sistem otomatis untuk mendeteksi dan mengenali karakter TNKB menggunakan kombinasi YOLOv8, Canny Edge Detection, dan Keras-OCR berbasis bahasa pemrograman Python dengan metode ADDIE. Hasil pengujian menunjukkan sistem bekerja optimal pada jarak 40–50 cm dengan akurasi hingga 100%, namun menurun menjadi 70–75% pada jarak di atas 60 cm. Pengujian realtime memperlihatkan performa terbaik saat kendaraan berhenti selama 10–30 detik, sedangkan gerakan cepat menyebabkan penurunan akurasi akibat motion blur. Pada kondisi pencahayaan terang dan normal, akurasi mencapai sekitar 85%, sedangkan pada kondisi gelap turun menjadi 75%. Berdasarkan confusion matrix, sistem memperoleh akurasi 83,33% dengan recall 100%. Sistem ini efektif pada jarak dekat dan pencahayaan cukup, namun masih terbatas pada kondisi cahaya rendah dan jarak jauh.]]>
Copyrights © 2026
