Implementasi Sistem Deteksi Slot Parkir Mobil Menggunakan Metode Morfologi dan Background Subtraction
Vol. 2, No. 5, Mei 2018, hlm. 1954-1959 http://j-ptiik.ub.ac.id
Implementasi Sistem Deteksi Slot Parkir Mobil Menggunakan Metode
Morfologi dan Background Subtraction
1 2 3 1,2Rizqy Maulana , Hurriyatul Fitriyah , Esa Prakasa
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya 3 Pusat Penelitian Informatika, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia 1 2 3 Email: [email protected], [email protected], [email protected]
Abstrak
Seringkali sebagai seorang pengendara mobil kita kesulitan untuk mencari slot parkir yang kosong pada tempat-tempat umum seperti pusat perbelanjaan, bisnis, maupun instansi dikarenakan kurangnya informasi terkait ketersediaan slot parkir di suatu tempat parkir. Hal ini dapat menyebabkan masalah dikarenakan pengemudi dapat menghabiskan waktu yang cukup banyak hanya untuk mencari slot parkir yang kosong. Pada penelitian ini, akan diusulkan sebuah sistem embedded untuk mendeteksi ketersediaan slot parkir yang terdiri dari modul kamera V2 Raspberry Pi dan Raspberry Pi 3. Pada sistem juga diterapkan metode morfologi dan background subtraction sehingga sistem dapat mendeteksi jumlah slot parkir dan ketersediaan tiap slot parkir sesuai dengan keadaan sebenarnya sehingga pengendara tidak perlu membuang banyak waktu hanya untuk sekedar mencari tempat parkir. Berdasarkan pengujian pada dua tempat parkir dengan kondisi garis parkir yang berbeda (garis parkir lurus dan serong), sistem dapat mendeteksi jumlah slot parkir yang ada sesuai dengan keadaan sebenarnya dengan tingkat akurasi sebesar 100%. Sistem juga dapat mendeteksi ketersediaan tiap slot parkir sesuai dengan keadaan sebenarnya dengan tingkat akurasi sebesar 100%.
Kata kunci: Parkir cerdas, Background Subtraction, OpenCV
Abstract
Frequently as a car driver we find it difficult to find a vacant parking slot in public places like
shopping center, business, as well as institute due to the lack of information related to the availability
of the parking slots in a parking lot. This can cause problems due to the driver can spend so much
time just for searching the parking slot that vacant. In this research, an embedded system is proposed
that can detect the availability of the parking lot that consists camera module V2 Raspberry Pi and
Raspberry Pi 3. In this system also applied the morphological and background subtraction method so
it can detect the total number of the parking slot and the availability of each parking slot based on the
real event so the driver don’t need to spend so much time just to look around for the parking slot.
Based on the test on two parking lot with different parking line (straight and oblique), the system can
detect the total amount of the existing parking slot based on the real condition with total accuracy rate
of 100%. The system can also detect the availability of each parking slot based on the real condition
with total accuracy rate of 100% .Smart Parking, Background Subtraction, OpenCV Keywords:
pembayaran biaya parkir. Jarang terdapat 1. petugas parkir yang berkeliling tempat parkir
PENDAHULUAN
untuk mengetahui ketersediaan dari tempat Tempat parkir merupakan salah satu parkir. Hal ini dapat menyebabkan masalah fasilitas yang harus dipenuhi pada tempat- ketika seseorang yang akan memarkir tempat tertentu seperti pusat perbelanjaan, kendaraannya berkeliling cukup lama hanya bisnis maupun instansi. Di setiap tempat parkir untuk mencari tempat parkir yang kosong. tentunya selalu ada petugas parkir yang
Kesulitan mencari tempat parkir juga dapat bertugas. Namun, umumnya petugas parkir menyebabkan kemacetan dikarenakan hanya berada di pintu masuk dan di pintu keluar kendaraan cenderung bergerak lebih lambat untuk memberikan karcis masuk dan melayani
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya
1954 pada saat mencari tempat parkir yang kosong. Beberapa solusi mulai diterapkan untuk mengatasi hal tersebut, salah satunya adalah dengan membuat sebuah sistem dengan menggunakan pengolahan citra yang dapat mendeteksi slot parkir yang tersedia pada tempat parkir. Berdasarkan penelitian sebelumnya yang berjudul “Sistem Deteksi Slot Parkir Menggunakan Pengolahan Citra Digital dengan Metode Thresholding
”, diajukan sebuah sistem yang dapat mendeteksi kondisi slot parkir apakah slot parkir pada suatu tempat parkir masih ada yang kosong atau sudah terisi. Namun pada penelitian tersebut sistem yang dirancang belum berupa embedded system, tetapi hanya sekedar simulasi menggunakan aplikasi MATLAB (Pamungkas, 2015).
dikarenakan kedua metode tersebut memiliki tingkat effisiensi yang baik dalam mengurangi proses komputasi yang dikerjakan oleh sistem (Das, 2014). Dengan adanya penelitian ini, diharapkan dapat mempermudah pengendara yang akan memasuki tempat parkir dalam memperoleh informasi terkait ketersediaan slot parkir sehingga pengendara kendaraan tidak perlu membuang waktu cukup banyak berkeliling tempat parkir hanya untuk mencari slot parkir yang tersedia.
raspistill ( untuk mengambil citra) dan raspivid
Apabila Raspberry Pi 3 dalam kondisi menyala, maka modul kamera V2 Raspberry Pi langsung dapat digunakan untuk mengambil ataupun merekam citra dengan menggunakan perintah
port kamera yang tersedia pada Raspberry Pi 3.
3. Gambar 2 Perancangan perangkat keras sistem Dari gambar 2 dapat dilihat bahwa modul kamera V2 Raspberry Pi dihubungkan melalui
Perancangan perangkat keras merupakan tahapan dalam merancang prototipe sistem dimana digunakan 2 komponen utama yaitu modul kamera V2 raspberry pi dan raspberry pi
2.2. Perancangan Perangkat Keras
Pada diagram blok diatas dapat dilihat bahwa modul kamera akan mengambil citra tempat parkir untuk dijadikan sebagai input dari sistem. Selanjutnya citra yang telah diambil akan diproses pada raspberry pi 3 sehingga sistem dapat mengetahui jumlah dan ketersediaan slot parkir yang ada pada tempat parkir yang digunakan sebagai input. Kemudian hasil dari proses yang dilakukan pada raspberry pi 3 akan ditampilkan melalui monitor.
Gambar 1 Diagram blok sistem
Diagram blok sistem menjelaskan cara kerja sistem secara keseluruhan, mulai dari proses pengambilan input sistem hingga sistem dapat menghasilkan output. Diagram blok dari sistem adalah sebagai berikut:
2.1. Diagram Blok Sistem
2. PERANCANGAN
background subtraction . Metode morfologi dan background subtraction menjadi pilihan penulis
Pada penelitian lainnya yang berjudul “Pedestrian Detection Based on the
parkir yang tersedia pada suatu tempat parkir menggunakan metode morfologi dan
embedded system yang dapat mendeteksi slot
Berdasarkan penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, penulis menawarkan sebuah ide untuk membuat sebuah
kendaraan-kendaraan yang akan memasuki dan atau keluar dari sebuah tempat parkir yang berupa garasi. Tetapi pada penelitian ini sistem tidak mendeteksi ketersediaan dari tiap slot parkir yang ada pada tempat parkir tersebut (Dokur, 2016).
ultrasonic dan sensor suhu untuk mendeteksi
”, diterapkan sebuah sistem embedded menggunakan arduino, sensor
Parking Guidance System
Kemudian pada penelitian yang berjudul “Embedded System Design of a Real-time
deteksi HOG (gradient histogram) untuk membuat sistem yang dapat mendeteksi pejalan kaki. Namun, seperti pada penelitian saudara Pamungkas, penelitian ini juga hanya sekedar simulasi menggunakan aplikasi MATLAB (Bing, 2011).
subtraction digabungkan dengan metode
”, metode background
Combination of HOG and Background Subtraction Method
(untuk merekam citra) pada command prompt raspberry pi 3. Raspberry Pi 3 terhubung secara
remote melalui wifi dengan perangkat laptop
Sistem akan terus melakukan perulangan untuk mengambil citra foreground dan akan melakukan proses background subtraction untuk mengetahui apakah ada kendaraan yang akan menempati slot parkir atau tidak. Ketika proses background subtraction telah berhasil dilakukan, sistem akan melakukan proses penentuan kondisi slot parkir untuk menentukan apakah slot parkir dalam kondisi kosong atau terisi.
Gambar 5 Hasil implementasi perangkat keras
implementasi perangkat keras yang ditunjukkan pada Gambar 3.1.
power bank. Berikut ini merupakan hasil dari
Dalam melakukan tahap implementasi perangkat keras disesuaikan dengan perancangan perangkat keras yang telah dibuat pada sub bab 2.2, di mana digunakan sebuah modul kamera V2 raspberry pi yang terhubung dengan raspberry pi 3 melalui port kamera yang tersedia pada raspberry pi 3. Dikarenakan tidak adanya sumber tegangan untuk raspberry pi 3 di tempat sistem diletakkan, digunakanlah sebuah
3.1. Implementasi Perangkat Keras
3. IMPLEMENTASI
koordinat baris yang memiliki pixel putih terbanyak dan koordinat garis kiri dan garis kanan setiap garis yang ada pada slot parkir, maka didapatkan nilai slot parkir yang siap untuk diproses di mana nilai slot parkir terdiri dari batas garis kiri dan garis kanan tiap slot parkir dan kondisi awal berupa “kosong”.
sehingga seluruh proses dan hasil output dari sistem akan ditampilkan melalui perangkat laptop.
background . Apabila telah didapatkan
2.3. Perancangan Perangkat Lunak
Proses yang akan pertama kali dilakukan oleh sistem adalah melakukan inisialisasi citra background berdasarkan citra input yang diambil menggunakan modul kamera. Setelah didapatkan citra background yang siap diproses, sistem akan mencari koordinat pixel baris pada citra background yang memiliki jumlah pixel putih terbanyak. Lalu apabila telah ditemukan koordinat garis dengan pixel putih terbanyak, sistem akan mencari koordinat garis kiri dan garis kanan dari setiap garis yang ada pada slot parkir yang ada pada citra
Gambar 4 Skema penjelasan
Berikut ini merupakan skema penjelasan terkait koordinat baris, koordinat kolom, gariskiri dan gariskanan
Gambar 3 Diagram alir sistem
Setelah prototipe sistem selesai dibuat, hal selanjutnya yang dilakukan adalah merancang perangkat lunak dari prototipe sistem berupa diagram alir dari program prototipe sistem secara keseluruhan. Secara garis besar, prototipe sistem akan bekerja sesuai diagram alir berikut:
4. PENGUJIAN
4.1. Pengujian Deteksi Jumlah Slot Parkir
Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengetahui kinerja sistem dalam memenuhi salah satu kebutuhan fungsional sistem, yaitu mendeteksi jumlah slot parkir yang ada pada suatu tempat parkir. Sistem diharapkan dapat mendeteksi jumlah slot parkir yang ada sesuai dengan jumlah slot parkir yang ada pada
Gambar 7 Hasil pengujian deteksi jumlah slot parkir pada tempat parkir kedua
kondisi sebenarnya.
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan,
Tabel 1 Hasil pengujian deteksi jumlah slot
didapatkan tingkat akurasi dalam mendeteksi
parkir jumlah slot parkir sebesar 100%.
Jumlah slot Jumlah slot Data parkir parkir yang
4.2 Pengujian Deteksi Ketersediaan Tiap sebenarnya terdeteksi Slot Parkir
1
2
2
2
2
2 Tujuan dari pengujian ini adalah untuk
mengetahui kinerja sistem dalam memenuhi Sistem akan menampilkan output berupa salah satu kebutuhan fungsional sistem, yaitu nilai koordinat dari garis kiri dan garis kanan mendeteksi ketersediaan tiap slot parkir yang dari tiap slot parkir, di mana pada parkiran 1, ada pada suatu tempat parkir. Sistem
output yang ditampilkan oleh sistem adalah 35
diharapkan dapat mendeteksi ketersediaan tiap 121 dan 126 216, angka tersebut menandakan
slot parkir sesuai dengan keadaan tiap slot
bahwa slot parkir 0 terletak di antara koordinat parkir yang ada pada kondisi sebenarnya. kolom 35 hingga 121, sedangkan untuk slot parkir 1 terletak diantara koordinat kolom 126
Tabel 2 Hasil pengujian deteksi kondisi tiap slot
hingga 216. Kemudian pada parkiran 2, output
parkir
yang ditampilkan oleh sistem adalah 48 150 dan
Data SPS1 SPS 2 SPD 1 SPD 2
153 261 yang berarti angka tersebut
1 Kosong Kosong Kosong Kosong
2 Terisi Kosong Terisi Kosong
menandakan bahwa slot parkir 0 terletak di
3 Kosong Kosong Kosong Kosong
antara koordinat kolom 48 hingga 150 dan slot
4 Kosong Terisi Kosong Terisi
parkir 1 terletak di antara koordinat kolom 153
5 Terisi Kosong Terisi Kosong hingga 261.
Keterangan: SPS = Kondisi slot parkir sebenarnya SPD = Kondisi slot parkir yang dideteksi oleh sistem
Berdasarkan hasil pengujian jumlah slot parkir pada Gambar 6 dan 7 sehingga didapatkan titik koordinat tiap slot parkir, dapat dilihat bahwa sistem dapat mendeteksi kondisi
Gambar 6 Hasil pengujian deteksi jumlah slot parkir
tiap slot parkir yang ada sesuai dengan kondisi
pada tempat parkir pertama tiap slot parkir pada keadaan sebenarnya.
Gambar 12 Hasil pengujian deteksi kondisi slot Gambar 8 Hasil pengujian deteksi kondisi kosong parkir 0 terisi dan kondisi slot parkir 1 kosong pada tiap slot parkir
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, didapatkan tingkat akurasi dalam mendeteksi ketersediaan tiap slot parkir sebesar 100%.
5. KESIMPULAN
Berdasarkan rumusan masalah yang telah dibuat pada awal penelitian serta berdasarkan pengujian dan analisis yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan, diantaranya:
Gambar 9 Hasil pengujian deteksi kondisi slot parkir 0 kosong dan kondisi slot parkir 1 terisi
1. Untuk merancang sebuah sistem embedded agar dapat mengetahui ketersediaan slot parkir pada tempat parkir dibutuhkan perangkat keras berupa modul kamera V2 Raspberry Pi , Raspberry Pi 3 serta perangkat laptop dan perangkat lunak yang terdiri dari library OpenCV, raspbian Jessie dan python IDLE beserta python command
line .
2. Metode morfologi dan background
subtraction dapat diterapkan dengan baik ke Gambar 10 Hasil pengujian deteksi kondisi kosong
dalam sistem deteksi slot parkir. Hal ini
pada tiap slot parkir
ditunjukkan dengan performa sistem yang dapat mendeteksi jumlah slot parkir dan ketersediaan tiap slot parkir sesuai dengan keadaan tempat parkir sebenarnya.
3. Tingkat akurasi yang didapatkan oleh sistem dalam mendeteksi jumlah slot parkir dan ketersediaan tiap slot parkir adalah sebesar 100% untuk masing-masing fungsi yang diuji pada 2 tempat parkir yang berbeda dengan 5 kondisi slot parkir.
Gambar 11 Hasil pengujian deteksi kondisi slot parkir 0 kosong dan kondisi slot parkir 1 terisi DAFTAR PUSTAKA Bing, B.W., Xin, C.Z., Jia, W., & Liquan, Z., 2011. Pedestrian Detection Based on the Combination of HOG and Background Subtraction Method .
Das, D., & Saharia, S., 2014.
Implementation and performance evaluation of background subtraction algorithms .
Dokur, O., Katkoori, S., & Elmehraz N., 2016. Embedded System Design of a Real-time Parking Guidance System .
Pamungkas, M.F.R., 2015. Sistem deteksi slot parkir menggunakan pengolahan citra digital dengan metode thresholding .