People counting cukup banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari, di antaranya pada transportasi publik seperti kereta api, pesawat udara, dan transportasi umum lainnya. Umumnya petugas akan menghitung jumlah penumpang secara manual menggunakan hand counter. Cara tersebut tentunya cukup memakan waktu dan tenaga di era yang sudah serba digital seperti saat ini. Maka dari itu, Tugas Akhir ini disusun dengan tujuan dapat menghitung jumlah orang menggunakan pengolahan citra atau image processing menggunakan metode You Only Look Once (YOLO). Dengan ini, diharapkan perhitungan jumlah orang tidak lagi dilakukan secara manual, tetapi sudah berbasis computer vision.
Penelitian pada Tugas Akhir ini menggunakan metode YOLOv4 yang merupakan metode paling mutakhir dalam mendeteksi hingga 80 kelas dari berbagai objek. Kemudian dilanjutkan dengan melakukan transfer learning menjadi 1 class. Sistem dirancang menggunakan bahasa pemrograman Python dengan platform Google Colab, Visual Studio Code serta Windows PowerShell.
Parameter yang akan dianalisis pada penelitian ini di antaranya yaitu akurasi, presisi, recall, F1 Score, IoU dan mAP. Selain itu, konfigurasi terbaik yang didapat pada penelitian ini adalah learning rate sebesar 0.001, random value bernilai 0, hingga sub divisions 32. Akurasi yang didapatkan untuk menghitung jumlah orang adalah sebesar 69% dengan menggunakan pre-trained weights yang telah dilatih sendiri. Pre-trained weights tersebut memiliki nilai mAP sebesar 72.68% dengan presisi 77% dan average IoU 62.88%.