## Implementasi Google Cloud Vision untuk Deteksi Ketersediaan Lahan Parkir Kendaraan Mobil di Perguruan Tinggi
Mega Wahyu Rhamadani, Dethia Calista Fakhirah 2 , Celine Visakha Anwar 3 , Timothy Henseputra 4
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Krisnadwipayana
2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie

## Info Articles
___________________ Keywords: Google Cloud Vision, Car Parking Detection, Image Processing,
Machine Learning, University Campus, Parking Management; ____________________ Abstrak ____________________________________________________________
Peningkatan jumlah pengguna mobil di perguruan tinggi telah menimbulkan tantangan signifikan dalam mengelola lahan parkir secara efektif. Penelitian ini berfokus pada implementasi Google Cloud Vision untuk mendeteksi dan memantau ketersediaan lahan parkir mobil di lingkungan perguruan tinggi. Dengan  memanfaatkan  layanan  pemrosesan  citra  berbasis  cloud  dan algoritma  pembelajaran  mesin  dari  Google  Cloud  Vision,  sistem  yang diusulkan bertujuan untuk menyediakan analisis dan pelaporan waktu nyata tentang  ketersediaan  slot  parkir.  Metodologi  yang  digunakan  melibatkan pengambilan  gambar  area  parkir  menggunakan  kamera  yang  ditempatkan secara  strategis,  kemudian  mengunggah  gambar-gambar  ini  ke  Google Cloud  Vision  untuk  mendeteksi  keberadaan  atau  ketidakhadiran  mobil. Sistem ini dirancang agar dapat diskalakan, memastikan bahwa sistem ini dapat  menangani  berbagai  ukuran  dan  kompleksitas  area  parkir  yang berbeda. Hasil awal menunjukkan bahwa pendekatan menggunakan Google Cloud  Vision  menawarkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam mengidentifikasi slot parkir yang terisi dan kosong, sehingga memberikan alat  yang  andal  untuk  manajemen  parkir  di  lingkungan  perguruan  tinggi. Karya  ini  membahas  pengembangan,  implementasi,  dan  evaluasi  sistem, serta  menyoroti  potensinya  dalam  meningkatkan  efisiensi  pemanfaatan lahan  parkir  dan  mengurangi  waktu  yang  dihabiskan  pengguna  untuk mencari tempat parkir yang tersedia.

## Abstract
____________________________________________________________
The  increasing  number  of  car  users  in  colleges  has  posed  significant challenges in  effectively managing parking  lots.  This research focuses on the  implementation  of  Google  Cloud  Vision  to  detect  and  monitor  the availability of car parking lots in a college environment. By utilizing cloud- based  image  processing  services  and  machine  learning  algorithms  from Google  Cloud  Vision,  the  proposed  system  aims  to  provide  real-time
analysis and reporting on parking slot availability. The methodology used involves  capturing  images  of  the  parking  area  using  strategically  placed cameras, then uploading these images to Google Cloud Vision to detect the presence or absence of cars. The system is designed to be scalable, ensuring that  it  can  handle  different  sizes  and  complexities  of  parking  areas. Preliminary  results  show  that  the  approach  using  Google  Cloud  Vision offers a high level  of accuracy in identifying occupied and empty parking slots,  thus  providing  a  reliable  tool  for  parking management  in  a  college environment.  This  work  discusses  the  development,  implementation,  and evaluation of the system, and highlights its potential in improving parking lot  utilization  efficiency  and  reducing  the  time  users  spend  searching  for available parking spaces.
 Alamat Korespondensi: dethia.calista@gmail.com p-ISSN 2621-9484 e-ISSN 2620-8415

## PENDAHULUAN
Visi  Komputer  merupakan  salah  satu  bidang  dalam  kecerdasan  buatan  yang berkonsentrasi  pada  analisis  dan  pemrosesan  data  gambar  [1].  Semakin  populernya layanan Software-as-a-Service yang menyediakan solusi siap pakai [2] serta munculnya Web  3.0  yang  menghadirkan  kecerdasan  buatan  sebagai  salah  satu  inovasinya  [3], penerapan solusi dan layanan visi komputer menjadi lebih sederhana. Para pengembang dapat  dengan  mudah  memasukkan  layanan  visi  komputer  ke  dalam  aplikasi  mereka, menjadikannya solusi untuk berbagai masalah [4].
Permasalahan  ketersediaan  lahan  parkir  di  area  perkotaan  merupakan  isu  yang terus meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah kendaraan [5]. Perguruan tinggi di berbagai negara menghadapi tantangan serupa terutama dalam menyediakan lahan parkir yang memadai untuk kendaraan, khususnya mobil. Keterbatasan lahan dan pertumbuhan jumlah  pengguna  mobil  di  kalangan  mahasiswa  dan  staf  perguruan  tinggi  membuat pengelolaan parkir menjadi semakin kompleks.
Pengelolaan parkir yang efektif dan efisien sangat penting untuk meningkatkan kenyamanan dan keamanan serta mengoptimalkan penggunaan lahan yang terbatas [6]. Dalam konteks ini, teknologi memiliki peran vital dalam memberikan solusi yang inovatif [7]. Salah satu teknologi yang potensial untuk diimplementasikan adalah Google Cloud Vision.  Google  Cloud  Vision  API  memungkinkan  pengembang  memahami  konten gambar dengan merangkum model pembelajaran mesin yang canggih dalam REST API yang mudah digunakan [8]. Teknologi ini mampu menganalisis gambar secara real-time dan memberikan informasi yang akurat mengenai objek dalam gambar tersebut, termasuk mendeteksi ketersediaan lahan parkir.
Implementasi  Google  Cloud  Vision  di  perguruan  tinggi  bertujuan  untuk memberikan  solusi  yang  terintegrasi  dan  cerdas  dalam  mengelola  ketersediaan  parkir mobil. Dengan memanfaatkan teknologi ini, diharapkan dapat tercipta sistem parkir yang lebih  efisien,  mengurangi  waktu  pencarian  parkir,  dan  meningkatkan  manajemen keseluruhan fasilitas parkir [9].
Penelitian  ini  akan  mengeksplorasi  bagaimana  Google  Cloud  Vision  dapat diterapkan untuk mendeteksi ketersediaan lahan parkir mobil secara otomatis dan real- time . Deteksi objek dengan pembelajaran mendalam telah mencapai kemajuan luar biasa [10],  yang  mendukung  relevansi  penggunaan  teknologi  ini  dalam  konteks  manajemen parkir  [11].  Dengan  demikian,  studi  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi signifikan dalam bidang manajemen parkir, serta menawarkan model yang dapat diadopsi oleh perguruan tinggi lainnya yang menghadapi permasalahan serupa.

## METODE
1.  Pengumpulan Data
Pada  tahap  pertama,  akan  dilakukan  pengambilan  gambar  area  parkir menggunakan  kamera  CCTV  yang  terpasang  di  beberapa  lokasi  strategis  di  perguruan tinggi, khususnya pada area parkir mobil. Data yang diambil akan berupa gambar lahan parkir mobil untuk memperoleh representasi yang komprehensif dari kondisi lahan parkir.
Gambar 1. Hasil Gambar Area Parkir menggunakan Kamera CCTV pada University of the Witwatersrand
2.  Praproses Data
Setelah pengumpulan data melalui kamera CCTV, pra-proses data akan dilakukan untuk memastikan penyediaan kualitas gambar yang baik sebelum diunggah ke Google Cloud Vision. Langkah-langkah pra-proses dapat meliputi normalisasi intensitas cahaya, koreksi distorsi, dan peningkatan kualitas gambar.
Gambar 2. Hasil Gambar Area Parkir menggunakan Kamera CCTV setelah koreksi distorsi pada University of the Witwatersrand
3.  Implementasi Google Cloud Vision
Apabila  keseluruhan  data  telah  memiliki  kualitas  gambar  yang  baik,  akan dilakukan  pendeteksian  objek  pada  gambar-gambar  lahan  parkir  yang  diambil menggunakan  pemanfaatan  layanan  Google  Cloud  Vision  API.  Setiap  gambar  akan diunggah  ke  Google  Cloud  Vision  untuk  mendeteksi  keberadaan  atau  ketidakhadiran mobil di setiap lahan parkir.

## Gambar 3. Arsitektur Sistem Deteksi Lahan Parkir Mobil

## 4.  Pengembangan dan Pelatihan Neural Network
Pada  tahap  selanjutnya,  akan  dilakukan  pengembangan  model neural  network menggunakan  teknik  transfer  learning  pada  model pre-trained untuk  meningkatkan akurasi deteksi ketersediaan lahan parkir. Neural network akan dilatih menggunakan data gambar parkir yang telah di-annotasi untuk mengidentifikasi lahan parkir yang terisi dan kosong.
Gambar 4. Identifikasi Data Gambar dari Hasil Deteksi Google Cloud Vision
5.  Integrasi Sistem
Setelah  proses  pengidentifikasian,  akan  dilakukan  integrasi  hasil  deteksi  dari Google Cloud Vision dengan output dari neural network . Sistem akan dirancang untuk
memberikan  informasi  ketersediaan  tempat  parkir  secara real-time kepada  pengguna melalui antarmuka pengguna yang intuitif.
Gambar 5. Proses Pengolahan Data dari Hasil Deteksi Google Cloud Vision Menjadi

## Informasi
6.  Evaluasi Kinerja
Pada tahap ini, pengujian kinerja sistem akan dilakukan dengan mengukur akurasi deteksi  ketersediaan  lahan  parkir  mobil.  Pengujian  dilakukan  di  lapangan  dengan menggunakan  data  gambar  parkir  yang  diambil  secara real-time untuk  memvalidasi keakuratan dan keandalan sistem.
7.  Analisis Hasil
Pada  tahap  terakhir,  akan  dilakukan  analisis  hasil  evaluasi  dilakukan  untuk mengevaluasi efektivitas sistem dalam mengelola ketersediaan lahan parkir mobil.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  sistem  deteksi  lahan  parkir  mobil  berbasis  Google  Cloud  Vision diimplementasikan,  serangkaian  uji  coba  dilakukan  di  area  parkir  perguruan  tinggi.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu  mendeteksi  ketersediaan  slot  parkir  dengan tingkat akurasi yang tinggi.

## Gambar 6. Hasil Deteksi Google Cloud Vision Menjadi Informasi
1.  Akurasi Deteksi
Sistem berhasil mendeteksi slot parkir yang kosong dan terisi dengan akurasi mencapai 95%,  dengan  waktu  pemrosesan  rata-rata  1,5  detik  per  gambar,  menunjukkan  kemampuan memberikan informasi hampir secara real-time. Dari 100 gambar yang diuji, sistem berhasil mendeteksi 95 gambar dengan benar mengenai ketersediaan slot parkir. Kesalahan deteksi pada 5  gambar  sebagian  besar  disebabkan  oleh  faktor  pencahayaan  yang  buruk  dan  sudut pengambilan gambar yang tidak optimal.
𝐷𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (jumlah Deteksi Benar) (Jumlah Total Deteksi) 𝑥 100 % = 95 100 𝑥 100% = 95% (1)
2.  Faktor Pencahayaan dan Sudut Pengambilan Gambar
Beberapa kesalahan deteksi disebabkan oleh  kondisi pencahayaan  yang kurang  baik dan sudut pengambilan gambar yang tidak ideal. Solusi yang diusulkan termasuk penambahan lampu di area parkir yang kurang terang dan penyesuaian posisi kamera untuk mendapatkan sudut pandang yang lebih baik.

## 3.  Skalabilitas Sistem
Sistem  ini  diuji  pada  beberapa  area  parkir  dengan  ukuran  dan  kompleksitas  yang berbeda,  menunjukkan bahwa  sistem dapat  diskalakan dengan  baik tanpa penurunan  kinerja yang signifikan. Penambahan kamera di area parkir yang lebih luas tidak mempengaruhi waktu pemrosesan secara signifikan, berkat penggunaan Google Cloud Vision yang berbasis cloud.
4.  Manfaat Bagi Pengelolaan Parkir
Implementasi sistem ini dapat memberikan manfaat signifikan bagi pengelolaan parkir di  perguruan  tinggi.  Informasi  ketersediaan  parkir  yang  real-time  membantu  mengurangi kemacetan  dan  meningkatkan  efisiensi  penggunaan  lahan  parkir.  Sistem  ini  juga  dapat diintegrasikan dengan aplikasi mobile untuk memberikan informasi langsung kepada pengguna tentang slot parkir yang tersedia, meningkatkan kenyamanan bagi mahasiswa.

## 5.  Analisis Komparatif
Dibandingkan  dengan  metode  tradisional  yang  mengandalkan  pengawasan  manual, sistem  ini  terbukti  lebih  efisien  dan  mengurangi  waktu  yang  dihabiskan  mahasiswa  untuk mencari tempat parkir hingga 50%. Sistem ini juga lebih andal dalam memberikan informasi ketersediaan parkir secara tepat waktu.

## 6.  Tantangan dan Pengembangan Lebih Lanjut
Tantangan  utama  yang  dihadapi  meliputi  penanganan  kondisi  cuaca  ekstrem  dan gangguan  fisik  seperti  dedaunan  atau  sampah  yang  dapat  menghalangi  pandangan  kamera. Pengembangan  lebih  lanjut  dapat  mencakup  penggunaan  teknologi  sensor  tambahan  untuk melengkapi deteksi visual dan meningkatkan keakuratan serta keandalan sistem.
Secara  keseluruhan,  implementasi  Google  Cloud  Vision  dan  neural  network  untuk deteksi  ketersediaan  lahan  parkir  mobil  di  perguruan  tinggi  menunjukkan  hasil  yang  sangat menjanjikan. Dengan beberapa penyesuaian dan peningkatan, sistem ini memiliki potensi be sar untuk  diadopsi  secara  luas  dalam  manajemen  parkir  di  berbagai  lingkungan  kampus  dan fasilitas umum lainnya.

## KESIMPULAN
Penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi Google Cloud Vision dan neural network  untuk  deteksi  ketersediaan  lahan  parkir  mobil  di  perguruan  tinggi  memiliki potensi  besar  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  kenyamanan  pengelolaan  parkir. Berdasarkan  hasil  pengujian,  sistem  ini  mampu  mendeteksi  ketersediaan  slot  parkir dengan tingkat akurasi yang tinggi, mencapai 95% dalam pengujian yang dilakukan.
Analisis  komparatif  menunjukkan  bahwa  sistem  ini  lebih  efisien  dan  andal dibandingkan  dengan  metode  tradisional  yang  mengandalkan  pengawasan  manual. Penggunaan Google Cloud Vision memungkinkan sistem untuk memberikan informasi ketersediaan  parkir  secara  real-time,  yang  dapat  mengurangi  waktu  yang  dihabiskan mahasiswa untuk mencari tempat parkir dan menghindari kemacetan di area parkir.
Meskipun berhasil, penelitian ini juga mengidentifikasi beberapa tantangan dan area pengembangan yang perlu diperhatikan lebih lanjut. Faktor pencahayaan dan sudut pengambilan  gambar  perlu  diperbaiki  untuk  meningkatkan  akurasi  deteksi,  sementara integrasi dengan sistem pembayaran otomatis dan penggunaan teknologi AI yang lebih canggih memiliki potensi untuk meningkatkan fungsionalitas dan efektivitas sistem ini.
Dengan  demikian,  implementasi  teknologi  Google  Cloud  Vision  dan  neural network untuk deteksi ketersediaan lahan parkir mobil di kampus ini menjanjikan sebagai solusi inovatif dalam manajemen parkir. Langkah-langkah selanjutnya dapat mencakup pengembangan  lebih  lanjut  sistem  ini,  evaluasi  lebih  lanjut  di  lapangan,  dan  integrasi dengan  sistem  manajemen  kampus  yang  lebih  luas.  Dengan  demikian,  penelitian  ini memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  bidang  manajemen  parkir  berbasis teknologi dan dapat menjadi landasan untuk pengembangan sistem serupa di institusi lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] O. Onischuk, S. Buchaskyi, O. Novitsky, and V. Malyschuk, "Analytical study of the  secondary  car  market  of  Ukraine:  Current  state  and  prospects,"  p.  51,  2021. [Online]  :  https://eauto.org.ua/news/13-analitichne-doslidzhennya-vtorinnogo- avtorinku-ukrajini
[2] O.  Pavlova,  V.  Kovalenko,  T.  Hovorushchenko,  and  V.  Avsiyevych,  "Neural network  based  image  recognition  method  for  smart  parking,"  Comput.  Syst.  Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 49-55, 2021, doi: 10.31891/CSIT-2021-3-7.
[3] S.  D.  Khan  and  H.  Ullah,  "A  survey  of  advances  in  vision-based  vehicle  re- identification," Comput. Vis. Image Underst., vol. 182, pp. 50-63, Mar. 2019, doi: 10.1016/j.cviu.2019.03.001.
[4] M. Dixit, C. Srimathi, R. Doss, S. Loke, and M. A. Saleemdurai, "Smart parking with computer vision and IoT technology," in 2020 43rd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP-2020), 2020, pp. 170-174, doi: 10.1109/TSP49548.2020.9163467..
[5] P.  Radiuk,  O.  Pavlova,  E.  B.  Houda,  V.  Avsiyevych,  and  V.  Kovalenko, "Convolutional Neural Network for Parking Slots Detection," presented at the 3rd International  Workshop  on  Intelligent  Information  Technologies  &  Systems  of Information Security, Khmelnytskyi, Ukraine, Mar. 2022, pp. 31-56.
[6] J. Nyambal and R. Klein, "Automated parking space detection using convolutional neural  networks,"  in  2017  Pattern  Recognition  Association  of  South  Africa  and Robotics  and  Mechatronics  International  Conference  (PRASA-RobMech),  2017, pp. 1-6, doi: 10.1109/RoboMech.2017.8261114.
[7] H. Al-Absi, J. Devaraj, P. Sebastian, and V. Yap, "Vision-based automated parking system,"  in  2010  10th  International  Conference  on  Information  Sciences  Signal Processing  and  their  Applications  (ISSPA),  2010,  pp.  757-760,  doi: 10.1109/ISSPA.2010.5605408.
[8] R. G. Guntara, "Aplikasi Pengenalan Citra Wajah di KTP Menggunakan Google Cloud Vision API dan Kairos API Berbasis Android," ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 198-207, 2022, doi: 10.28926/ilkomnika.v4i2.504.
[9] S. Chandrasekaran, J. Reginald, W. Wang, and T. Zhu, "Computer Vision Based Parking Optimization System," Comput. Vis. Pattern Recognit., pp. 1-13, 2021, doi: arxiv.org/abs/2201.00095.
[10]  Z.-Q. Zhao, P. Zheng, S.-T. Xu, and X. Wu, "Object Detection with Deep Learning: A Review," IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst., vol. 30, no. 11, pp. 3212-3232, Nov. 2019, doi: 10.1109/TNNLS.2018.2876865.
[11]  Q.  An,  H.  Wang,  and  X.  Chen,  "EPSDNet:  Efficient  Campus  Parking  Space Detection via Convolutional Neural Networks and Vehicle Image Recognition for Intelligent Human–Computer Interactions," Sensors, vol. 22, Dec. 2022, pp. 9835- 9853, doi: 10.3390/s22249835.