Analisis Akurasi Pembacaan Karakter Plat Nomor Kendaraan Indonesia Menggunakan YOLOv8 dan EASYOCR
DOI:
https://doi.org/10.30736/jt.v18i2.1604Keywords:
Smart Parking, YOLOv8, EasyOCR, Deteksi Plat NomorAbstract
Manajemen parkir di kawasan perkotaan yang padat menghadapi tantangan besar, terutama terkait kesulitan pengguna dalam menemukan kembali posisi kendaraan dan kurangnya informasi ketersediaan lahan secara real-time. Penelitian ini mengusulkan sistem Smart Parking Management berbasis kamera CCTV yang mendeteksi dan mengidentifikasi kendaraan melalui pembacaan plat nomor secara real time. Sistem memanfaatkan algoritma YOLOv8 sebagai detektor plat nomor, sementara EasyOCR digunakan untuk membaca karakter plat. Seluruh proses dioptimalkan menggunakan OpenVINO agar mampu berjalan efisien pada perangkat edge. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.347 citra plat nomor kendaraan Indonesia dengan variasi kondisi pencahayaan, jarak, dan sudut pengambilan gambar. Penelitian membandingkan dua varian model, yaitu YOLOv8n dan YOLOv8x untuk menganalisa akurasi deteksi. Hasil uji menunjukkan bahwa YOLOv8x memiliki akurasi deteksi lebih tinggi (mAP@0.5 sebesar 0,951), sedangkan YOLOv8n menghasilkan pembacaan OCR yang lebih stabil karena menghasilkan bounding box yang lebih luas. Temuan ini menunjukkan bahwa akurasi deteksi yang tinggi tidak selalu menghasilkan performa pembacaan karakter yang lebih baik. Kontribusi utama penelitian ini adalah analisis end-to-end hubungan antara kualitas deteksi dan akurasi OCR dalam kondisi nyata, serta menunjukkan pentingnya keseimbangan antara presisi deteksi dan ketahanan pengenalan karakter dalam sistem smart parking.
Downloads
References
Abdulsaheb, J. A., Nafea, R. M., Al-Jawher, W. A. M., & Hayyawi, M. L. (2024). IoT Based Smart Parking System. Journal Port Science Research, 7(3). https://doi.org/10.36371/port.2024.3.1
Aldin, E., & Daeli, S. (2024a). TIN: Terapan Informatika Nusantara Perancangan Prototype Monitoring Area Parkir Mobil Berbasis Internet of Things. 5(4), 279–289. https://doi.org/10.47065/tin.v5i4.5854
Auliya, K., Yusfi, M., & Rasyid, R. (2023). Sistem Pemantauan Slot Parkir Menggunakan Sensor Ultrasonik JSN-SR04T dan Pengenalan Plat Nomor Kendaraan dengan ESP32-CAM. Jurnal Fisika Unand, 12(4), 534–540. https://doi.org/10.25077/jfu.12.4.534-540.2023
Bangkit, W., & Agus Setiawan, T. (2019). Rancang Bangun Aplikasi Scanner Car Location Berbasis Teknologi QR-Code menggunakan Algoritma Dijkstra (Vol. 16).
Dicky Dharmasaputra, K., & Hartato, B. P. (2025). Evaluation of YOLOv8 and Centroid Tracking in Vehicle Detection, Classification, and Counting System. In Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC) (Vol. 9, Number 5). http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
D.R. Vedhaviyassh; R. Sudhan; G. Saranya; M. Safa; D. Arun. (2022, December). Comparative Analysis of EasyOCR and TesseractOCR for Automatic License Plate Recognition using Deep Learning Algorithm. 2022 6th International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology.
Fahim, A., Hasan, M., & Chowdhury, M. A. (2021). Smart parking systems: comprehensive review based on various aspects. In Heliyon (Vol. 7, Number 5). Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07050
Flores, M., Valiente, D., Alfaro, M., Fabregat-Jaén, M., & Payá, L. (2024). Evaluation of Open-Source OCR Libraries for Scene Text Recognition in the Presence of Fisheye Distortion. Proceedings of the International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, 2, 133–140. https://doi.org/10.5220/0012927600003822
Iriawan, A. D., & Sunyoto, A. (2023). Automatic License Plate Recognition System in Indonesia Using YOLOv8 and EasyOCR Algorithm. 2023 6th International Conference on Information and Communications Technology, ICOIACT 2023, 384–388. https://doi.org/10.1109/ICOIACT59844.2023.10455908
Jumadi, J., Yupianti, & Sartika Devi. (2021). PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK IDENTIFIKASI OBJEK MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING. Jurnal Sains Dan Teknologi, 10(2).
Kurniawan, H., & Sela, E. I. (2023). Indonesian Vehicle License Plate Identification Using YoloV5 and OCR. Jurnal Info Sains : Informatika Dan Sains, 13(3).
Liu, B., Lai, H., Kan, S., & Chan, C. (2023). Camera-Based Smart Parking System Using Perspective Transformation. Smart Cities, 6(2), 1167–1184. https://doi.org/10.3390/smartcities6020056
Maulana, T., & Erwin Harahap. (2024). Deteksi Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Algoritma YOLOv5 dengan Metode Convolutional Neural Network. Jurnal Riset Matematika, 103–112. https://doi.org/10.29313/jrm.v4i2.5060
Moussaoui, H., Akkad, N. El, Benslimane, M., El-Shafai, W., Baihan, A., Hewage, C., & Rathore, R. S. (2024). Enhancing automated vehicle identification by integrating YOLO v8 and OCR techniques for high-precision license plate detection and recognition. Scientific Reports, 14(1). https://doi.org/10.1038/s41598-024-65272-1
Perkasa Nugraha Putra, W., & Ichsan Pradana, A. (n.d.). Implementasi Sistem Penghitungan Volume Kendaraan Menggunakan YoloV8. Wihan Perkasa Nugraha Putra, 1.
Riaz, W., Azeem, A., Chenqiang, G., Yuxi, Z., & Khalid, W. (2020, August). YOLO Based Recognition Method for Automatic License Plate Recognition. AEECA 2020 : Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Advances in Electrical Engineering and Computer Applications.
Rohmattullah Joyonegoro, M., & Setyati, E. (2024). Deteksi dan Pengenalan Dua Variasi Plat Nomor Kendaraan Bermotor di Indonesia Dengan Variasi Waktu dan Pencahayaan Memanfaatkan YOLO V8 dan CNN. Januari, 20(1), 11–17.
Saputra, I. P. (2023). PERBANDINGAN KINERJA DAN KEANDALAN SISTEM PENGAWASAN: CCTV VS IP CAMERA COMPARISON OF PERFORMANCE AND RELIABILITY OF SURVEILLANCE SYSTEMS: CCTV VS IP CAMERA. 1(2).
Sarhan, A., Abdel-Rahem, R., Darwish, B., Abou-Attia, A., Sneed, A., Hatem, S., Badran, A., & Ramadan, M. (2024). Egyptian car plate recognition based on YOLOv8, Easy-OCR, and CNN. Journal of Electrical Systems and Information Technology, 11(1).
Shi, B., Bai, X., & Yao, C. (2015). An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition.
Supiyandi Supiyandi, Adinda Fita Hidayah, Luthfie Budie, Nurhalijah Berutu, & Fakhita Fahraini. (2024). Pengenalan Gambar Dasar Menggunakan Python dan OpenCV. Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(4), 52–61.
Syihabuddin, E. R., Angela, W., Naufal, M., & Pramunendar, R. A. (2025). PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DENGAN YOLOv8 DAN PADDLEOCR. In Journal of Computer Science and Technology JCS-TECH (Vol. 5, Number 2).
Tendilla, S. E., Rey, I., Dumago, R., Arlando, F., Atienza, L., Michael, D., & Cortez, A. (2024). An Enhancement of Optical Character Recognition (OCR) Algorithm Applied in Translating Signages to Filipino (Vol. 2).
Vedhaviyassh, D. R., Sudhan, R., Saranya, G., Safa, M., & Arun, D. (2022). Comparative Analysis of EasyOCR and TesseractOCR for Automatic License Plate Recognition using Deep Learning Algorithm. 6th International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology, ICECA 2022 - Proceedings, 966–971.
Wang, C. Y., Bochkovskiy, A., & Liao, H. Y. M. (2023). YOLOv7: Trainable Bag-of-Freebies Sets New State-of-the-Art for Real-Time Object Detectors. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2023-June, 7464–7475.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Afifah Dwi Ramadhani, Adhe Farchan Amami, Ahmed Nazriel Lesmono, Aji Sapta Pramulen, Faridatun Nadziroh, Alon Jala Tirta Segara
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Teknika dilisensikan di bawah Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0). Anda bebas untuk:
Â
- Bagikan — salin dan distribusikan ulang materi dalam media atau format apa pun
- Beradaptasi — me-remix, mengubah, dan membangun materi untuk tujuan apa pun, bahkan secara komersial. Lisensi ini dapat diterima untuk Karya Budaya Bebas.
Pemberi lisensi tidak dapat mencabut kebebasan ini selama Anda mengikuti persyaratan lisensi.
- Atribusi — Anda harus memberikan kredit yang sesuai, memberikan tautan ke lisensi, dan menunjukkan jika ada perubahan. Anda dapat melakukannya dengan cara yang wajar, tetapi tidak dengan cara apa pun yang menunjukkan bahwa pemberi lisensi mendukung Anda atau penggunaan Anda.
- ShareAlike — Jika Anda me-remix, mengubah, atau membangun materi, Anda harus mendistribusikan kontribusi Anda di bawah lisensi yang sama seperti aslinya.
- Tidak ada batasan tambahan — Anda tidak boleh menerapkan persyaratan hukum atau tindakan teknologi yang secara hukum membatasi orang lain untuk melakukan apa pun yang diizinkan oleh lisensi.
Â
Hak Cipta
Penulis yang menerbitkan dengan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:
Â
Penulis mempertahankan hak cipta dan memberikan jurnal hak publikasi pertama dengan karya yang dilisensikan secara bersamaan di bawah Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepenulisan karya dan publikasi awal di jurnal ini .
Penulis dapat membuat pengaturan kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan publikasi awalnya di jurnal ini.
Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (misalnya, di repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menghasilkan pertukaran yang produktif, serta kutipan lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan (Lihat Pengaruh Akses Terbuka).
 
Jutnal teknika oleh Universitas Islam Lamongan berlisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Berdasarkan karya di https://jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index
