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
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 K- Nearest 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.
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 yang merupakan parkir outdoor. d) Lokasi parkir memiliki garis pembatas.
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 literature yang telah diperoleh. 4. 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
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.
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.