Cara pembacaan meter air masih dilakukan secara manual oleh petugas PDAM (Perusahaan Daerah Air Minum) secara berkala untuk mengetahui volume penggunaan air. Seiring dengan berkembangnya kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi, masalah – masalah atau keresahan yang sebelumnya sulit dipecahkan manusia dapat diselesaikan dengan mudah oleh teknologi. Pembacaan meteran air dapat digantikan oleh alat baca yang dapat mendeteksi dan mengenali angka secara otomatis. Hal ini dapat mengurangi resiko pekerjaan dan lebih efisien. Metode yang telah umum digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasi angka adalah OCR (Optical Character Recognition). Penelitian ini menerapkan metode transfer learning menggunakan YOLO v4 pre-trained model, pembelajaran mesin yang dilakukan dengan cara meniru bagaimana sistem dasar otak manusia bekerja berdasarkan model yang sudah ada. Pendeteksian angka 0 sampai dengan 9 dibuat secara real time menggunakan kamera ESP32 Cam melalui sambungan WiFi. Dari hasil pengujian, sistem berhasil mendeteksi angka pada meter air dengan nilai akurasi sebesar 95,7%. Pendeteksian angka pada penelitian ini memiliki performa yang cukup baik dan dapat dijadikan acuan penelitian selanjutnya dalam melakukan pengembangan pendeteksian alat ukur analog.
Kata kunci: Object Detection, Transfer Learning, YOLO, ESP32 Cam.