Implementasi Komputer Vision untuk Mendeteksi Ruang Parkir Kosong pada Kendaraan Roda 4 Berbasis Canny Edge Detection

Harun Al Rasyid; Rachmat Aulia

doi:10.70340/jirsi.v4i3.238

Penulis

Harun Al Rasyid Unversitas Harapan Medan
Rachmat Aulia Universitas Harapan Medan

DOI:

https://doi.org/10.70340/jirsi.v4i3.238

Kata Kunci:

Parking detection, image processing, empty slot, segmentation, automation

Abstrak

Sistem deteksi slot parkir otomatis berbasis pengolahan citra merupakan solusi inovatif dalam mengatasi keterbatasan ruang parkir dan meningkatkan efisiensi parkir kendaraan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan menguji keakuratan metode deteksi slot parkir menggunakan pendekatan berbasis visual. Proses deteksi dilakukan melalui serangkaian tahapan pengolahan citra, mulai dari pra-pemrosesan hingga segmentasi area slot parkir. Berdasarkan empat kali pengujian yang dilakukan, sistem berhasil mendeteksi slot parkir secara akurat pada seluruh skenario yang diuji. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma yang digunakan memiliki tingkat keberhasilan yang tinggi dalam mengenali slot parkir kosong. Keberhasilan berturut-turut dalam setiap pengujian menegaskan stabilitas dan keandalan sistem dalam berbagai kondisi visual. Temuan ini memberikan dasar yang kuat untuk pengembangan lebih lanjut ke arah sistem parkir otomatis yang lebih kompleks dan real-time di lingkungan nyata.

Kata kunci: Deteksi parkir, pengolahan citra, slot kosong, segmentasi, otomatisasi.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

I. Putri Noviantri, D. Musadad Zainal, Z. Munawar, and R. Komalasari, “STRATEGI DAN PENINGKATAN KEAMANAN PADA KOMPUTASI AWAN,” vol. 3, 2021.

Putra, A. W., & Santosa, D. (2022). Implementasi Fitur Kolaboratif Live Share dalam Pembelajaran Koding Jarak Jauh. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 8(1), 45–52.

Putra, F. P., & Susilawati, I. (2020). Prototipe sistem deteksi ketersediaan lahan parkir menggunakan metode algoritma Canny Edge. Jurnal Information System & Artificial Intelligence, 1(1), 1–8. Universitas Mercu Buana Yogyakarta.

Prahastiwi, A. M., & Wijaya, E. S. (2023). Analisis deteksi tepi pada kasus tulisan tangan menggunakan metode Canny dengan meningkatkan nilai kontras. Jurnal Media Pratama, 17(1), 25–31.

Sulystio, K., Rahma, T. I. F., & Inayah, N. (2024). Analysis of Implementation of Electronic-based Parking Retributions (E-Parking) to Medan City Regional Revenue. AL–MUHTARIFIN: Islamic Banking and Islamic Economic Journal, 3(2), 59–71.

Widyastuti, A. R., Resmawan, E., & Alaydrus, A. (2018). Studi tentang pengelolaan dan penataan parkir oleh Dinas Perhubungan Kota Samarinda. eJournal Ilmu Pemerintahan, 6(3), 1061–1074.

Rahmadhia, F. -., & Herawati, N. R. (2022). Tata Kelola Perparkiran di Kota Semarang Dilihat Dari Perspektif Good Governance ( Studi Penelitian Pada Parkir Di Wilayah Taman Indonesia Kaya). Journal of Politic and Government Studies, 11(2), 321-335.

Moelya, M. S., Ramadhan, P. S., & Suryanata, M. G. (2024). Perbandingan metode Canny, Sobel dan Laplacian of Gaussian dalam mendeteksi tepi citra objek bergerak. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma, 3(4), 450–460.

C. N. Nur Fitrianingsih Hasan, “Analisis Histogram Steganografi Least Significant BitPada Citra Grayscale,” Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi Digital Zone, pp. 20–29, 2020.

Microsoft. (2019). Visual Studio 2019 Release Notes.