UNSURYAUNSURYA

JURNAL TEKNOLOGI INDUSTRIJURNAL TEKNOLOGI INDUSTRI

Keamanan pada instalasi militer strategis merupakan hal yang fundamental dalam sistem pertahanan. Sistem keamanan di instalasi militer seperti Satuan Radar 232 masih mengandalkan pengawasan manual yang memiliki keterbatasan dalam efisiensi dan akurasi identifikasi kendaraan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem portal otomatis berbasis pengenalan pelat nomor kendaraan menggunakan teknologi Optical Character Recognition (OCR) untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi operasional. Metode penelitian menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) dengan model waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem yang dikembangkan mengintegrasikan webcam sebagai sensor visual, YOLOv8 untuk deteksi pelat nomor, OCR untuk ekstraksi karakter, dan Arduino Nano sebagai kontroler aktuator portal. Pengujian dilakukan dalam berbagai kondisi pencahayaan dan sudut kendaraan menggunakan 1.500 gambar pelat nomor kendaraan dinas Satrad 232. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mendeteksi pelat nomor dengan akurasi 93% dan akurasi OCR 84.9%, success rate sistem terintegrasi sebesar 92.9%. Response time sistem kurang dari 5 detik dengan tingkat keandalan 98.3% pada kondisi operasional normal. Sistem berhasil mengurangi ketergantungan pada penjagaan manual dan meningkatkan efisiensi proses verifikasi kendaraan. Penelitian ini berkontribusi dalam pengembangan sistem keamanan berbasis computer vision untuk instalasi militer dengan tingkat akurasi dan kecepatan yang memadai untuk implementasi operasional.

Penelitian ini berhasil mengembangkan dan menguji prototipe sistem portal otomatis berbasis deteksi pelat nomor menggunakan algoritma YOLOv8 dan Optical Character Recognition (OCR) untuk meningkatkan keamanan akses kendaraan di lingkungan Satuan Radar 232.Sistem yang dirancang mampu melakukan proses akuisisi citra, deteksi pelat, ekstraksi karakter, dan verifikasi akses secara otomatis melalui integrasi perangkat lunak dan perangkat keras.Berdasarkan hasil pengujian, sistem menunjukkan kinerja yang memadai untuk aplikasi operasional terbatas, namun pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan akurasi dan keandalan sistem.

Berdasarkan keterbatasan yang ditemukan, penelitian lanjutan dapat difokuskan pada peningkatan kualitas perangkat akuisisi citra, seperti penggunaan kamera dengan resolusi yang lebih tinggi dan kemampuan zoom optik, untuk meningkatkan akurasi deteksi pelat nomor pada jarak yang lebih jauh. Selain itu, perlu dilakukan pengembangan dataset pelat nomor yang lebih komprehensif dan beragam, mencakup variasi sudut pengambilan gambar, kondisi pencahayaan, dan jenis font yang berbeda, untuk meningkatkan kemampuan generalisasi model YOLOv8 dan OCR. Terakhir, eksplorasi penggunaan algoritma deep learning yang lebih canggih, seperti transformer-based object detection models, dapat dipertimbangkan untuk meningkatkan akurasi dan robustitas sistem dalam menghadapi tantangan lingkungan yang kompleks.

Read online
File size753.67 KB
Pages10
DMCAReport

Related /

ads-block-test