Penentuan Lokasi Parkir Kosong Menggunakan Algoritma Probabilistic Neural Network (PNN)
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Peningkatan yang pesat dalam jumlah kendaraan dikota besar memiliki dampak
terhadap kebutuhan parkir di tempat-tempat umum seperti di rumah sakit, kantor,
pusat perbelanjaan, kampus, tempat rekreasi dan lain-lain. Luasnya lahan parkir dan
banyaknya mobil dilokasi parkir tersebut dapat menjadi kendala bagi pengendara
mobil untuk mengetahui lahan parkir bagian mana yang masih kosong, sehingga
mengharuskan para pengendara mengelilingi lahan parkir untuk mencari tempat yang
kosong. Diperlukan penataan area parkir agar memiliki daya tampung yang maksimal
tanpa mengesampingkan aspek kenyamanan para pengguna sehingga penentuan tata
letak dan waktu tempuh kendaraan dalam mencari lokasi parkir lebih efektif.
Perkembangan teknologi saat ini sangat cepat, sistem kontrol sangat dibutuhkan
untuk memperkecil error yang ada. Perkembangan teknologi informasi dapat
diketahui lewat digital image processing
yang dapat diperluas untuk membantu
manusia dalam melakukan pekerjaannya. Digital image processing merupakan salah
satu jenis teknik untuk menyelesaikan masalah mengenai pemrosesan gambar.
Gambar akan diolah sedemikian rupa sehingga gambar tersebut dapat lebih mudah
untuk diproses dan diubah menjadi sebuah informasi.
Pada umumnya lokasi parkir suatu instansi dilengkapi dengan kamera Closed
Circuit Television (CCTV) dengan kualitas rendah yang berguna untuk memantau
keadaan lokasi parkir. Sedangkan pada penelitian ini dibutuhkan kualitas citra piksel
yang tinggi untuk mendapatkan hasil yang maksimal. Dikarenakan keterbatasan
penulis dalam hal biaya, maka digunakan kamera Digital Single Lens Reflex (DSLR)
sebagai alternatif. Dari segi kualitas, citra yang dihasilkan oleh kamera DSLR
memiliki kualitas piksel yang tinggi, hanya saja pada kamera DSLR kurang efektif
untuk diletakkan di lokasi parkir. Selain itu penulis juga menerapkan teknik
Universitas Sumatera Utara
2
komunikasi data secara real-time sehingga penentuan lokasi parkir kosong dapat lebih
cepat diketahui.
Penelitian yang pernah dilakukan oleh Hilal Al-Kharusi dan Ibrahim Al-Bahadly
pada tahun 2014 yaitu sistem menggabungkan beberapa proses citra untuk
menghasilkan citra yang dapat dideteksi dengan mudah lokasi mana saja yang kosong
dan yang terisi mobil dengan perbedaan warna merah berarti terisi mobil dan biru
yang berarti kondisi parkir kosong. Kelemahan dari penelitian ini adalah terhadap
kondisi cuaca yang dapat berubah rubah tapi masalah ini dapat ditingkatkan dengan
penyaringan gambar dalam kualitas yang tinggi, jadi kamera dapat mendeteksi parkir
yang kosong di kondisi cuaca yang bagus ataupun buruk.
Qi Wu dan Yi Zhang pernah membuat sistem Parking Lots Space detection pada
tahun 2006. Dengan menggunakan metode SVM dan Gaussian Ground Color Model
sistem tersebut menghasilkan tingkat akurasi sebesar 83.57%. Kelemahan dari sistem
ini adalah membutuhkan waktu untuk untuk memisahkan ke beberapa frame dan
sistem yang dibuat belum bekerja secara real-time.
Pada tahun 2012 Jian Zhu, Hongbing Cao dan Haitao Liu membuat Parking Space
Detection. Mereka membuat sebuah sistem yang dapat mendeteksi lokasi parkir
kosong dari sebuah gambar dan sebuah sensor untuk mendeteksinya. Penulis
mengusulkan untuk menggunakan algoritma lain yang dapat menggabungkan
informasi dari sensor dan gambar sehingga parkir dapat lebih mudah dideteksi.
Nicholas True pada tahun 2007 pernah membuat sebuah sistem untuk mendeteksi
lokasi kosong di gambar statis. Dengan menggunakan Support Vector Machine dan KNearest Neighbor sistem ini menghasilkan tingkat akurasi yang cukup tinggi.
Penggunaan Algoritma Support Vector Machine menghasilkan tingkat akurasi yang
lebih tinggi. Dengan mengkombinasikan color histogram dan vehicle feature detection
sistem ini menghasilkan hasil yang bagus.
Harish Bhaskar, Naoufel Werghi dan Saeed Al-Mansoori pada tahun 2011, dalam
implementasi nya menggunakan CCTV untuk menentukan lokasi kosong, penempatan
CCTV diletakkan diatas gedung agar dapat melihat seluruh lokasi parkir. Mereka
menggunakan metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT) menghasilkan hasil
yang cukup akurat.
Universitas Sumatera Utara
3
Berdasarkan latar belakang ini maka penulis akan mengajukan penelitian yang
dapat mengetahui lokasi parkir mana saja yang kosong ataupun yang sedang terisi
mobil menggunakan kamera Digital Single Lens Reflex (DSLR) dengan algoritma
Probabilistic Neural Network (PNN).
1.2. Rumusan Masalah
Lokasi parkir merupakan salah satu sarana penting, terutama di kota besar yang
membutuhkan parkir yang luas. Pengguna jasa parkir pada umumnya masih
diharuskan untuk mencari lokasi parkir yang kosong secara manual dengan
mengelilingi lokasi parkir tersebut. Dengan perkembangan teknologi yang pesat
diharapkan dapat dimanfaatkan dengan menerapkan teknologi sebagai upaya dalam
membantu untuk menyelesaikan permasalahan yang ada tanpa mengesampingkan
aspek kenyamanan pengguna. Dengan demikian diperlukan suatu informasi parkir
secara otomatis dan cerdas melalui digital image processing sehingga dapat
bermanfaat. Sebab, dengan informasi yang ada, pengguna jasa parkir dapat
mengetahui lokasi parkir yang kosong ataupun terisi beserta jumlahnya.
1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan lokasi parkir yang kosong dan terisi
mobil untuk mempermudah pengunjung parkir mobil.
1.4. Batasan Masalah
Dalam penelitian ini, penulis memberikan batasan ruang masalah agar tidak terjadi
kesalahan pada saat penelitian. Batasan masalah dalam melakukan proses penelitian
ini yaitu:
a)
Jumlah lokasi parkir dapat menampung 5 mobil.
b)
Kamera yang digunakan adalah Digital Single Lens Reflex (DSLR).
c)
Lokasi parkir yang digunakan adalah Rumah Sakit Universitas Sumatera Utara
yang merupakan parkir outdoor.
d)
Lokasi parkir memiliki garis pembatas.
Universitas Sumatera Utara
4
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah:
1.
Membantu pengguna jasa parkir dalam memarkirkan kendaraan dengan
melihat lokasi parkir yang kosong.
2.
Menambah pengetahuan baru tentang pengolahan citra.
3.
Dapat menjadi bahan rujukan untuk penelitian selanjutnya.
1.6. Metodologi Penelitian
Tahapan-tahapan yang dilakukan selama penelitian adalah sebagai berikut:
1.
Studi Literatur
Pada tahap ini, penulis mengumpulkan referensi yang menyulur tentang
permasalahan diatas. Tahapan ini ditujukan untuk mengetahui apa yang akan
dikerjakan, apa yang sudah dikerjakan oleh peneliti lain dan bagaimana
mereka menyelesaikannya. Adapun bahan referensi nya adalah pengolahan
citra, jaringan saraf tiruan, ekstraksi fitur dan algoritma Probabilistic
Neural Network (PNN) dari beberapa jurnal, artikel dan beberapa sumber
referensi lainnya.
2.
Analisis Permasalahan
Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap bahan referensi yang telah
dikumpulkan pada tahap sebelumnya untuk mendapatkan pemahaman
mengenai metode yang diterapkan yaitu Probabilistic Neural Network
(PNN) serta masalah yang akan diselesaikan yaitu permasalahan penentuan
lokasi parkir kosong.
3.
Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data, perancangan arsitektur dan
perancangan antarmuka. Proses perancangan dilakukan berdasarkan hasil
dari analisis studi
4.
literature yang telah diperoleh.
Implementasi
Pada tahap ini dilakukan implementasi metode Probabilistic Neural Network
(PNN) dalam
penyelesaian
masalah
penentuan
lokasi
parkir
kosong
menggunakan data yang telah dikumpulkan sebelumnya.
5.
Evaluasi dan Analisis Hasil
Universitas Sumatera Utara
5
Pada tahap ini dilakukan evaluasi serta analisis terhadap hasil yang telah
didapatkan melalui implementasi metode Probabilistic Neural Network (PNN)
dalam penyelesaian masalah penentuan lokasi parkir kosong.
6.
Dokumentasi dan Pelaporan
Pada tahap ini dilakukan dokumentasi dan penyusunan laporan hasil evaluasi
dan analisis serta implementasi Probabilistic Neural Network (PNN dalam
penentuan lokasi parkir kosong.
1.7. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri atas lima bagian utama sebagai berikut:
Bab 1: Pendahuluan
Bab ini berisi latar belakang dari penelitian yang dilaksanakan, rumusan masalah,
tujuan penelitian, batasan masalah, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan
sistematika penulisan.
Bab 2: Landasan Teori
Bab ini berisi teori-teori yang diperlukan untuk memahami permasalahan yang
dibahas pada penelitian ini. Teori-teori yang berhubungan dengan pengolahan citra,
jaringan saraf tiruan, ekstraksi fitur dan algoritma Probabilistic Neural Network
(PNN) akan dibahas pada bab ini.
Bab 3: Analisis dan Perancangan
Bab ini membahas analisis dan penerapan metode Probabilistic Neural Network
(PNN) untuk menentukan lokasi parkir kosong Pada bab ini juga akan dijelaskan
arsitektur umum, langkah pre-processing, ekstraksi fitur dan identifikasi.
Bab 4: Implementasi dan Pengujian
Bab ini akan menjelaskan tentang implementasi dari perancangan penerapan yang
telah dijabarkan pada bab 3. Selain itu, hasil yang didapatkan dari pengujian yang
dilakukan terhadap implementasi juga dijelaskan pada bab ini.
Universitas Sumatera Utara
6
Bab 5: Kesimpulan dan Saran
Bab ini berisi ringkasan serta kesimpulan dari rancangan yang telah dibahas pada bab
3 serta hasil penelitian yang dijelaskan pada bab 4. Bagian akhir dari bab ini akan
berisi saran yang diajukan untuk pengembangan penelitian selanjutnya.
Universitas Sumatera Utara
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Peningkatan yang pesat dalam jumlah kendaraan dikota besar memiliki dampak
terhadap kebutuhan parkir di tempat-tempat umum seperti di rumah sakit, kantor,
pusat perbelanjaan, kampus, tempat rekreasi dan lain-lain. Luasnya lahan parkir dan
banyaknya mobil dilokasi parkir tersebut dapat menjadi kendala bagi pengendara
mobil untuk mengetahui lahan parkir bagian mana yang masih kosong, sehingga
mengharuskan para pengendara mengelilingi lahan parkir untuk mencari tempat yang
kosong. Diperlukan penataan area parkir agar memiliki daya tampung yang maksimal
tanpa mengesampingkan aspek kenyamanan para pengguna sehingga penentuan tata
letak dan waktu tempuh kendaraan dalam mencari lokasi parkir lebih efektif.
Perkembangan teknologi saat ini sangat cepat, sistem kontrol sangat dibutuhkan
untuk memperkecil error yang ada. Perkembangan teknologi informasi dapat
diketahui lewat digital image processing
yang dapat diperluas untuk membantu
manusia dalam melakukan pekerjaannya. Digital image processing merupakan salah
satu jenis teknik untuk menyelesaikan masalah mengenai pemrosesan gambar.
Gambar akan diolah sedemikian rupa sehingga gambar tersebut dapat lebih mudah
untuk diproses dan diubah menjadi sebuah informasi.
Pada umumnya lokasi parkir suatu instansi dilengkapi dengan kamera Closed
Circuit Television (CCTV) dengan kualitas rendah yang berguna untuk memantau
keadaan lokasi parkir. Sedangkan pada penelitian ini dibutuhkan kualitas citra piksel
yang tinggi untuk mendapatkan hasil yang maksimal. Dikarenakan keterbatasan
penulis dalam hal biaya, maka digunakan kamera Digital Single Lens Reflex (DSLR)
sebagai alternatif. Dari segi kualitas, citra yang dihasilkan oleh kamera DSLR
memiliki kualitas piksel yang tinggi, hanya saja pada kamera DSLR kurang efektif
untuk diletakkan di lokasi parkir. Selain itu penulis juga menerapkan teknik
Universitas Sumatera Utara
2
komunikasi data secara real-time sehingga penentuan lokasi parkir kosong dapat lebih
cepat diketahui.
Penelitian yang pernah dilakukan oleh Hilal Al-Kharusi dan Ibrahim Al-Bahadly
pada tahun 2014 yaitu sistem menggabungkan beberapa proses citra untuk
menghasilkan citra yang dapat dideteksi dengan mudah lokasi mana saja yang kosong
dan yang terisi mobil dengan perbedaan warna merah berarti terisi mobil dan biru
yang berarti kondisi parkir kosong. Kelemahan dari penelitian ini adalah terhadap
kondisi cuaca yang dapat berubah rubah tapi masalah ini dapat ditingkatkan dengan
penyaringan gambar dalam kualitas yang tinggi, jadi kamera dapat mendeteksi parkir
yang kosong di kondisi cuaca yang bagus ataupun buruk.
Qi Wu dan Yi Zhang pernah membuat sistem Parking Lots Space detection pada
tahun 2006. Dengan menggunakan metode SVM dan Gaussian Ground Color Model
sistem tersebut menghasilkan tingkat akurasi sebesar 83.57%. Kelemahan dari sistem
ini adalah membutuhkan waktu untuk untuk memisahkan ke beberapa frame dan
sistem yang dibuat belum bekerja secara real-time.
Pada tahun 2012 Jian Zhu, Hongbing Cao dan Haitao Liu membuat Parking Space
Detection. Mereka membuat sebuah sistem yang dapat mendeteksi lokasi parkir
kosong dari sebuah gambar dan sebuah sensor untuk mendeteksinya. Penulis
mengusulkan untuk menggunakan algoritma lain yang dapat menggabungkan
informasi dari sensor dan gambar sehingga parkir dapat lebih mudah dideteksi.
Nicholas True pada tahun 2007 pernah membuat sebuah sistem untuk mendeteksi
lokasi kosong di gambar statis. Dengan menggunakan Support Vector Machine dan KNearest Neighbor sistem ini menghasilkan tingkat akurasi yang cukup tinggi.
Penggunaan Algoritma Support Vector Machine menghasilkan tingkat akurasi yang
lebih tinggi. Dengan mengkombinasikan color histogram dan vehicle feature detection
sistem ini menghasilkan hasil yang bagus.
Harish Bhaskar, Naoufel Werghi dan Saeed Al-Mansoori pada tahun 2011, dalam
implementasi nya menggunakan CCTV untuk menentukan lokasi kosong, penempatan
CCTV diletakkan diatas gedung agar dapat melihat seluruh lokasi parkir. Mereka
menggunakan metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT) menghasilkan hasil
yang cukup akurat.
Universitas Sumatera Utara
3
Berdasarkan latar belakang ini maka penulis akan mengajukan penelitian yang
dapat mengetahui lokasi parkir mana saja yang kosong ataupun yang sedang terisi
mobil menggunakan kamera Digital Single Lens Reflex (DSLR) dengan algoritma
Probabilistic Neural Network (PNN).
1.2. Rumusan Masalah
Lokasi parkir merupakan salah satu sarana penting, terutama di kota besar yang
membutuhkan parkir yang luas. Pengguna jasa parkir pada umumnya masih
diharuskan untuk mencari lokasi parkir yang kosong secara manual dengan
mengelilingi lokasi parkir tersebut. Dengan perkembangan teknologi yang pesat
diharapkan dapat dimanfaatkan dengan menerapkan teknologi sebagai upaya dalam
membantu untuk menyelesaikan permasalahan yang ada tanpa mengesampingkan
aspek kenyamanan pengguna. Dengan demikian diperlukan suatu informasi parkir
secara otomatis dan cerdas melalui digital image processing sehingga dapat
bermanfaat. Sebab, dengan informasi yang ada, pengguna jasa parkir dapat
mengetahui lokasi parkir yang kosong ataupun terisi beserta jumlahnya.
1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan lokasi parkir yang kosong dan terisi
mobil untuk mempermudah pengunjung parkir mobil.
1.4. Batasan Masalah
Dalam penelitian ini, penulis memberikan batasan ruang masalah agar tidak terjadi
kesalahan pada saat penelitian. Batasan masalah dalam melakukan proses penelitian
ini yaitu:
a)
Jumlah lokasi parkir dapat menampung 5 mobil.
b)
Kamera yang digunakan adalah Digital Single Lens Reflex (DSLR).
c)
Lokasi parkir yang digunakan adalah Rumah Sakit Universitas Sumatera Utara
yang merupakan parkir outdoor.
d)
Lokasi parkir memiliki garis pembatas.
Universitas Sumatera Utara
4
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah:
1.
Membantu pengguna jasa parkir dalam memarkirkan kendaraan dengan
melihat lokasi parkir yang kosong.
2.
Menambah pengetahuan baru tentang pengolahan citra.
3.
Dapat menjadi bahan rujukan untuk penelitian selanjutnya.
1.6. Metodologi Penelitian
Tahapan-tahapan yang dilakukan selama penelitian adalah sebagai berikut:
1.
Studi Literatur
Pada tahap ini, penulis mengumpulkan referensi yang menyulur tentang
permasalahan diatas. Tahapan ini ditujukan untuk mengetahui apa yang akan
dikerjakan, apa yang sudah dikerjakan oleh peneliti lain dan bagaimana
mereka menyelesaikannya. Adapun bahan referensi nya adalah pengolahan
citra, jaringan saraf tiruan, ekstraksi fitur dan algoritma Probabilistic
Neural Network (PNN) dari beberapa jurnal, artikel dan beberapa sumber
referensi lainnya.
2.
Analisis Permasalahan
Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap bahan referensi yang telah
dikumpulkan pada tahap sebelumnya untuk mendapatkan pemahaman
mengenai metode yang diterapkan yaitu Probabilistic Neural Network
(PNN) serta masalah yang akan diselesaikan yaitu permasalahan penentuan
lokasi parkir kosong.
3.
Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data, perancangan arsitektur dan
perancangan antarmuka. Proses perancangan dilakukan berdasarkan hasil
dari analisis studi
4.
literature yang telah diperoleh.
Implementasi
Pada tahap ini dilakukan implementasi metode Probabilistic Neural Network
(PNN) dalam
penyelesaian
masalah
penentuan
lokasi
parkir
kosong
menggunakan data yang telah dikumpulkan sebelumnya.
5.
Evaluasi dan Analisis Hasil
Universitas Sumatera Utara
5
Pada tahap ini dilakukan evaluasi serta analisis terhadap hasil yang telah
didapatkan melalui implementasi metode Probabilistic Neural Network (PNN)
dalam penyelesaian masalah penentuan lokasi parkir kosong.
6.
Dokumentasi dan Pelaporan
Pada tahap ini dilakukan dokumentasi dan penyusunan laporan hasil evaluasi
dan analisis serta implementasi Probabilistic Neural Network (PNN dalam
penentuan lokasi parkir kosong.
1.7. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri atas lima bagian utama sebagai berikut:
Bab 1: Pendahuluan
Bab ini berisi latar belakang dari penelitian yang dilaksanakan, rumusan masalah,
tujuan penelitian, batasan masalah, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan
sistematika penulisan.
Bab 2: Landasan Teori
Bab ini berisi teori-teori yang diperlukan untuk memahami permasalahan yang
dibahas pada penelitian ini. Teori-teori yang berhubungan dengan pengolahan citra,
jaringan saraf tiruan, ekstraksi fitur dan algoritma Probabilistic Neural Network
(PNN) akan dibahas pada bab ini.
Bab 3: Analisis dan Perancangan
Bab ini membahas analisis dan penerapan metode Probabilistic Neural Network
(PNN) untuk menentukan lokasi parkir kosong Pada bab ini juga akan dijelaskan
arsitektur umum, langkah pre-processing, ekstraksi fitur dan identifikasi.
Bab 4: Implementasi dan Pengujian
Bab ini akan menjelaskan tentang implementasi dari perancangan penerapan yang
telah dijabarkan pada bab 3. Selain itu, hasil yang didapatkan dari pengujian yang
dilakukan terhadap implementasi juga dijelaskan pada bab ini.
Universitas Sumatera Utara
6
Bab 5: Kesimpulan dan Saran
Bab ini berisi ringkasan serta kesimpulan dari rancangan yang telah dibahas pada bab
3 serta hasil penelitian yang dijelaskan pada bab 4. Bagian akhir dari bab ini akan
berisi saran yang diajukan untuk pengembangan penelitian selanjutnya.
Universitas Sumatera Utara