Perpustakaan Digital ITB

Proses pendataan tunggakan pajak kendaraan bermotor di DIY yang masih manual menjadi kendala dalam optimalisasi pendapatan daerah. Keterbatasan anggaran dan proses yang memakan waktu menyebabkan pendataan tidak efisien dan hasilnya kurang memuaskan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pengecekan dan pendataan status tunggakan pajak kendaraan bermotor secara otomatis di area gate barrier Rumah Sakit Bhayangkara POLDA DIY. Sistem ini dikembangkan dengan pendekatan Internet of Things (IoT) dan Computer Vision. Perangkat IoT yang terdiri dari mikrokontroler ESP32 dan sensor ultrasonik digunakan untuk mendeteksi kedatangan kendaraan. Arsitektur sistem IoT dibangun menggunakan Service-Oriented Architecture (SOA). Untuk deteksi TNKB, digunakan model You Only Look Once (YOLOv11) dan PaddleOCR untuk pengenalan karakter. Sistem backend yang dibuat di-deploy di cloud. Untuk mengatasi tantangan antrean kendaraan saat jam sibuk, diterapkan mekanisme pemrosesan queue-based processing pada perangkat IoT. Hasil pengujian di lapangan menunjukkan sistem berhasil memenuhi semua kebutuhan fungsional, mulai dari deteksi kendaraan, deteksi dan identifikasi TNKB, pengecekan tunggakan pajak untuk TNKB DIY, hingga penyimpanan data. Implementasi pemrosesan berbasis antrean secara signifikan meningkatkan kinerja sistem dalam menangani antrean kendaraan, dengan nilai precision deteksi kendaraan mencapai 0,98 dan recall 0,96. Model deteksi TNKB mencapai tingkat keberhasilan 75%, memenuhi kebutuhan non-fungsional yang ditetapkan. Penelitian ini berhasil membuktikan bahwa sistem otomatis dapat menjadi solusi efektif untuk membantu optimalisasi pendataan status tunggakan pajak kendaraan.