© Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Karya ini berada di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional Terjemahan dari 10.22146/jnteti.v13i1.10095

## Sistem Berbasis Komputasi Kabut Untuk Sistem Parkir Pintar Terdesentralisasi Menggunakan Firebase
Haposan Yoga Pradika Napitupulu 1 , I Gde Dharma Nugraha 1
1 Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia
[Diserahkan: 5 Oktober 2023, Direvisi: 29 November 2023, Diterima: 8 Desember 2023] Penulis Korespondensi: Haposan Yoga Pradika Napitupulu (email: haposan.yoga@ui.ac.id)
INTISARI — Pertumbuhan  jumlah  kendaraan  tidak  dapat  dihindari  sementara  ketersediaan  lahan  parkir  tidak  berbanding lurus  dengan  kondisi  ini.  Saat  ini,  banyak  pusat  perbelanjaan  yang  tidak memiliki  lahan  parkir yang  memadai,  sehingga pelanggan  mengalami  kesulitan  untuk  menemukan  tempat  parkir  kosong.  Penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengatasi masalah ketersediaan lahan parkir ini. Sebagian besar penelitian ini mengusulkan narrowband-internet of things (NB-IoT) sebagai fog  node .  Untuk  tujuan  komunikasi, fog  node berbasis  NB-IoT  ini  memiliki  beberapa  kekurangan,  di  antaranya adalah  masalah  keamanan  dan  privasi,  rendahnya  kecepatan  data,  tingginya  biaya  pengembangan,  ketergantungannya dengan  sistem  nirkabel,  dan  cakupannya  yang  hanya  satu  area.  Pada  penelitian  ini,  komputasi  kabut  diusulkan  untuk mendesentralisasikan sistem parkir pintar dengan menggunakan Firebase, sehingga dapat mencakup beberapa area atau mal dalam  satu  sistem  dan  antarmuka.  Alih-alih  menggunakan  NB-IoT,  penelitian  ini  menggunakan  server  lokal  yang terdesentralisasi sebagai fog node untuk pertukaran data yang cepat. Basis data (pangkalan data) Firestore (Firebase) juga digunakan untuk  mengamankan,  mengelola,  dan  menganalisis  data  di cloud .  Kemudian, aplikasi  Android  dibuat  sebagai antarmuka  pengguna  untuk  memesan  dan  menemukan  tempat  parkir  kosong.  Aplikasi  Android  dibuat  menggunakan Android  Studio  dan  autentikasi  diimplementasikan  agar  akses  data  tetap  aman  dan  privat.  Skenario  pengujian dilakukan dengan mengikuti desain unified modeling language (UML). Hasil penelitian menegaskan bahwa sistem komputasi kabut berhasil mendukung sistem  parkir pintar yang terdesentralisasi dan dapat diimplementasikan  dengan mencakup beberapa area atau mal dalam satu sistem.
KATA KUNCI — Parkir Pintar, Fog Node , Firebase, MySQL.

## I. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  jumlah  kendaraan  saat  ini  tidak  dapat dihindari. Sayangnya, peningkatan jumlah kendaraan ini tidak sejalan  dengan  ketersediaan  lahan  parkir.  Setiap  hari, kendaraan dibuat dan diproduksi untuk memenuhi permintaan. Di sisi lain, lahan untuk tempat parkir terbatas dan tidak dapat diproduksi.  Sebagai  contoh,  banyak  kompleks  perbelanjaan dan  mal  di  kota-kota  besar  tidak  memiliki  lahan  parkir  yang memadai.  Kondisi  ini  dapat  menyebabkan  ketidaknyamanan bagi  pelanggan,  terutama  pelanggan  yang  baru  pertama  kali mengunjungi  mal-mal  tersebut.  Hal  ini  dapat  membuat pelanggan frustrasi karena harus menghabiskan banyak waktu dan menelusuri area yang luas hanya untuk menemukan tempat parkir  yang  kosong.  Kondisi  tersebut  tentu  saja  tidak menguntungkan pelanggan karena harus mengorbankan waktu untuk  melakukan  pekerjaan  yang  tidak  dikehendaki  dan merugikan mal karena dapat mendapatkan penilaian buruk dari pelanggan.  Selain  pelanggan,  petugas  parkir  yang  bekerja  di mal tersebut juga akan berdampak oleh masalah tempat parkir.
Dengan  memanfaatkan  teknologi  saat  ini,  orang  dapat dengan mudah menjelajahi mal dan menemukan tempat parkir yang  sesuai.  Pemanfaatan  teknologi  ini  akan  memungkinkan pelanggan untuk mengambil keputusan serta menghemat waktu berharga dengan cara memanfaatkan informasi. Salah satu jenis teknologi  informasi  yang  paling  umum  digunakan  saat  ini adalah  komputasi  awan.  Teknologi  ini  memungkinkan  orang untuk memproses dan menyimpan data di satu tempat di cloud tanpa memerlukan server yang terpisah, sehingga memperlancar  pekerjaan.  Tujuannya  adalah  memudahkan orang untuk menemukan tempat parkir yang kosong. Teknologi ini  juga  dapat  mengurangi  kemacetan  dan  meningkatkan
pengalaman pelanggan. Tidak hanya menampilkan ketersediaan  tempat  parkir,  teknologi  ini  juga  memberikan informasi  kepada  pelanggan  mengenai  tarif  fasilitas  parkir. Informasi  ini  akan  ditampilkan  di  situs  web  gedung  dan  di aplikasi seluler.
Selain  komputasi  awan,  terdapat node komputasi  kabut, yang merupakan kombinasi dan pengaturan yang bagus untuk memenuhi kebutuhan koneksi dalam jumlah besar dan latensi yang rendah. Internet of vehicle (IoV) muncul sebagai sistem manajemen  sumber  daya  baru  yang  dapat  meningkatkan pemanfaatan  sumber  daya  sistem  dan  kualitas  layanan kendaraan  [1],  [2].  Penelitian  lain  telah  menunjukkan  fungsi parkir  pintar yang  menjanjikan  [3].  Hasil  penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  komputasi  awan  kendaraan  mampu memberikan latensi sangat rendah bagi klien dan kendaraan [3].
Terdapat beberapa aplikasi potensial untuk node komputasi kabut,  salah  satunya  adalah  pengawasan  rumah  pintar,  yaitu sistem  yang  sudah  ada  menggunakan home  gateway untuk aplikasi  parkir  pintar,  layanan  pengiriman,  dan  ritel  pintar. Sistem tersebut dapat digantikan dengan fog node dan sistem narrowband-internet  of  things (NB-IoT)  [4].  Sistem  yang diusulkan pada [4] menggunakan sistem NB-IoT, yaitu setiap tempat parkir memiliki sensor NB-IoT dengan ID unik.  Pada setiap  mobil  juga  harus  dipasang  sensor  pelacakan  NB-IoT. NB-IoT di tempat parkir akan berada pada mode tidur kecuali jika  terdapat  mobil  dengan  NB-IoT  datang  ke  tempat  parkir tersebut.  Sebuah  penelitian  telah  menunjukkan  bahwa penggunaan manajemen terpusat dalam infrastruktur komputasi  awan  berbasis  kendaraan  memungkinkan  proses pengambilan  keputusan  yang  cepat  [5].  Dari  penelitian- penelitian  sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa  komputasi
awan  sangatlah  penting  dan  memiliki  potensi  besar  untuk mendukung  sistem  parkir  pintar  yang  terdesentralisasi  yang mencakup beberapa mal atau area.
Penelitian  sebelumnya  telah  menggunakan  NB-IoT  untuk sistem  parkir  pintar  [6]–[10].  Hasil  penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  penggunaan  NB-IoT  untuk  komputasi kabut  adalah  cara  yang  menjanjikan  untuk  menyelesaikan masalah parkir karena NB-IoT mirip dengan komputasi kabut dalam  hal  kemampuan  mengurangi  tunda  komunikasi.  Selain itu,  NB-IoT  memiliki  jangkauan  yang  luas  dan  dapat menjangkau  secara  vertikal,  sehingga  dapat  mencapai  setiap sudut  tempat  parkir.  NB-IoT  juga  memiliki  konsumsi  daya rendah, efisiensi tinggi, dan mudah dioperasikan. Sistem parkir pintar  meningkatkan  kenyamanan  orang  karena  dapat menyelesaikan  permasalahan  menemukan  tempat  parkir kosong.
Menggunakan  komputasi  kabut,  penelitian  lain  telah membuat  parkir  pintar  yang  terdesentralisasi  [11],  [12].  Ide yang  diusulkan  serupa  dengan  temuan  penelitian  lain  yang menggunakan  IoT,  yaitu  dengan  menempatkan  sensor  di tempat  parkir  dan  memasang  sensor  di  dalam  mobil. Pembangunan gateway sebagai  sistem  desentralisasi  untuk komunikasi  setiap  sensor  di  area  parkir  dimaksudkan  untuk bertukar data dan mengumpulkan data sensor yang secara fisik terkumpul  di  area  parkir.  Selanjutnya,  data-data  tersebut disimpan  di cloud .  Namun,  penggunaan  NB-IoT  memiliki kelemahan  dalam  hal  keamanan  dan  privasi  serta  kecepatan data  yang  lebih  rendah.  Pengembangan  parkir  pintar  juga mahal karena harus melengkapi setiap tempat parkir di setiap mal  dengan  modul  NB-IoT.  Walaupun  biayanya  mahal,  NB- IoT masih bergantung pada konektivitas, sehingga operasi akan mati ketika konektivitas nirkabel mati. Sebuah penelitian juga menunjukkan bahwa kerahasiaan data penting harus dilindungi [13].  Jika  melihat  penelitian  sebelumnya,  sebagian  besar penelitian  hanya  berfokus  pada  pengembangan  parkir  pintar untuk satu area cakupan saja.
Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  sistem  yang  berbasis komputasi kabut untuk sistem parkir pintar yang terdesentralisasi  dengan  menggunakan  sistem  data  Firebase, sehingga mencakup beberapa area atau mal dalam satu sistem dan  antarmuka.  Sistem  ini  dirancang  untuk  digunakan  pada tempat  parkir  yang  berada  di  mal.  Saat  ini,  mal-mal  telah dilengkapi  dengan  sensor  yang  dapat  mengidentifikasi ketersediaan tempat parkir. Sensor-sensor tersebut mengumpulkan  data-data  tempat  parkir  yang  tersedia,  yang kemudian  dikirimkan  ke  server  lokal  sebagai fog  n ode  untuk mempercepat  pembaruan.  Dengan  demikian,  setiap  mal  akan mengirimkan  data  tempat  parkir  ke  server  lokalnya  sebagai sistem  terdesentralisasi  yang  menjaga  keamanan  data  karena disimpan  di  MySQL  di  server  lokal.  Sistem  yang  diusulkan tidak  hanya  melayani  satu  mal,  tetapi  beberapa  mal  yang terdaftar  dalam  aplikasi.  Selanjutnya, fog  node akan dihubungkan ke cloud . Pada penelitian ini, Firebase digunakan untuk  mengumpulkan  semua  data  dan  melakukan  komputasi awan. Cloud juga  digunakan  untuk  mengelola  data.  Firebase menawarkan  autentikasi  untuk  membaca  dan  menulis  data yang dapat mengamankan data. Dengan terhubung ke Firebase, reservasi  dilakukan  menggunakan  aplikasi  Android  sebagai antarmuka pengguna. Cara ini dapat mengamankan data karena terdapat  dua  lapisan  autentikasi  untuk  mengakses  data. Autentikasi  pertama  terdapat  di fog  node ,  sementara  yang kedua di cloud . Selain itu, pembaruan akan lebih cepat karena
fog  node dan  sensor  berada  dalam  satu  jaringan.  Struktur makalah  ini  adalah  sebagai  berikut:  Bagian  II  membahas komputasi  awan  dan  parkir  pintar,  Bagian  III  menyajikan desain  dan  implementasi,  Bagian  IV  menyajikan  hasil  dan analisis, lalu Bagian V menyajikan kesimpulan.

## II. KOMPUTASI KABUT DAN PARKIR PINTAR

## A. PARKIR PINTAR
Parkir pintar adalah jenis sistem parkir yang menggunakan berbagai  teknologi  untuk  mengelola  tempat  parkir  secara efisien. Banyak penelitian terkait parkir pintar telah dilakukan dan banyak kota sudah memulai serta mengembangkan proyek parkir  pintar  ini.  Konsep  ini  bertujuan  untuk  membantu pengemudi memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi untuk  menemukan  tempat  parkir  yang  memuaskan  secara efisien.
Sistem  ini  juga  diartikan  sebagai  sistem  pintar  yang membantu  pengemudi  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya kendaraan  di  tempat  parkir.  Sistem  akan  menemukan  tempat parkir  yang  kosong  dengan  menggunakan  sensor,  kemudian mengarahkan pengemudi ke tempat parkir tersebut. Selain itu, parkir  pintar  juga  melibatkan  penggunaan  sistem  untuk menemukan  tempat  parkir  kosong  dari  jarak  jauh.  IoT  dan komputasi  awan  bertujuan  untuk  mengurangi  waktu  yang dibutuhkan  untuk  menemukan  tempat  parkir  kosong  dengan menggunakan sebuah platform. Tidak hanya waktu yang akan berkurang,  konsumsi  bahan  bakar  dan  emisi  karbon  dioksida (CO 2 ) sebagai akibat  dari kendaraan di perkotaan dan tempat parkir yang tidak dikelola juga dapat berkurang [14].
Perkembangan parkir pintar saat ini sangat bergantung pada komputasi awan. Hal ini juga dapat disebut sebagai vehicular fog  computing (VFC).  Temuan  ini  mulai  berkembang  dan menjanjikan.  Penggunaan  komputasi  awan  untuk  transportasi dapat memberikan komputasi yang ringan dan ada di mana pun pada tepi jaringan kendaraan [15].

## B. KOMPUTASI KABUT
Saat ini, tren revolusi informasi sedang melesat. Teknologi seperti artificial  intelligence (AI),  IoT,  komputasi  awan,  dan big  data merambah  semua  bidang  ekonomi  sosial  dan  secara signifikan  berdampak  pada  kehidupan  manusia.  Dengan teknologi  komputasi  awan,  data  dalam  jumlah  besar  dapat disimpan, dianalisis, dan dikelola di cloud . Tekanan pada pusat data cloud juga meningkat karena adanya lonjakan aplikasi data. Oleh  karena  itu,  pencarian  model  komputasi  baru  merupakan topik penelitian yang esensial.
Di  antara  lapisan cloud dan end  device terdapat  sebuah lapisan,  yaitu  lapisan fog ,  yang  telah  diperkenalkan  dalam komputasi  awan.  Model  komputasi  terdistribusi  digunakan oleh  komputasi  kabut. Fog  node didistribusikan  ke  tepi end device untuk  melakukan  pemrosesan  data,  komputasi,  dan komunikasi,  sehingga  secara  efektif  mengurangi  tekanan komputasi pusat data cloud . Komputasi kabut adalah layanan canggih  komputasi  awan  untuk  mengatasi  dan  memecahkan masalah,  seperti  kurangnya  mobilitas  dan  latensi  [14],  [16]. Terdapat  tiga  lapisan  yang  khususnya  digunakan  dalam komputasi kabut, yaitu lapisan cloud , lapisan fog , dan lapisan pengguna.  Server fog adalah  bagian  dari  lapisan fog yang ditempatkan di sekitar bangunan.
Kerangka kerja komputasi kabut memungkinkan penyimpanan end-to-end data penting dan layanan komputasi di cloud  server dengan  cara  membuat  lapisan fog dengan penyimpanan yang tepat dan kemampuan komputasi di antara
cloud server , kemudian menambahkannya ke terminal aplikasi. Lalu, lapisan fog dipindahkan ke fog server di dekat perangkat. Untuk menyaring dan memproses data yang diunggah oleh user layer ,  komputasi  kabut  diperkuat  dengan  berbagai  perangkat komunikasi,  penyimpanan  data,  dan  komputasi.  Dengan demikian, cara ini secara efektif mengurangi beban komputasi dan tekanan penyimpanan cloud server .

## C. BASIS DATA FIRESTORE
Firebase  adalah  platform  pengembangan  untuk  aplikasi web  dan  seluler.  Platform  ini  menawarkan  berbagai  layanan, yaitu  manajemen  data,  analisis  data,  proses  autentikasi, web hosting , sistem penyimpanan, dan basis data (pangkalan data) yang  disebut  basis  data  Firestore  (Firebase).  Basis  data Firestore memungkinkan  pengguna  untuk  menyimpan  dan melakukan  sinkronisasi  antaraplikasi  secara real-time karena sistem basis data ini didasarkan pada NoSQL yang disediakan di cloud . Firestore menyediakan dokumentasi yang detail dan software  development  kits (SDK)  lintas  platform  untuk membantu  membuat  dan  mengirimkan  aplikasi  di  Android. Firebase dapat melakukan sinkronisasi dengan server lokal dan menggunakan data JSON untuk melakukan sinkronisasi secara real-time .
Basis  data  Firestore  lebih  fleksibel  karena  data  disimpan dalam  bentuk  dokumen  dengan  pengaturan  di  dalam  koleksi dan subkoleksi. Hal ini sangat berbeda dengan MySQL. Pada MySQL,  struktur  kolom  atau  tabel  harus  didefinisikan. Sementara  itu,  pada basis  data  Firestore,  setiap  dokumen  di dalam cloud memiliki  strukturnya  sendiri.  Dengan  demikian, basis data Firestore menawarkan fleksibilitas yang lebih besar. Namun,  disarankan  agar  struktur  data  di  setiap  dokumen didefinisikan  serupa  dengan  yang  lain,  sehingga  kueri  dapat dibuat lebih mudah [17].
Tidak  hanya  fleksibel,  basis  data  Firestore  juga  memiliki expressive  query yang  memungkinkan  data  disaring  dan diurutkan  dalam  sebuah  grup  menggunakan  antarmuka  kueri yang ekspresif dan sederhana. Pengguna dapat dengan mudah memperbarui data secara real-time karena basis data Firestore dapat  melakukannya  dengan  menggunakan  SDK  yang  kuat. Sebaliknya,  basis  data  Firestore  dapat  mendukung  secara offline .  Data  kueri  yang  aktif  digunakan  akan  disimpan  pada cache dalam perangkat dan dapat ditulis, dibaca, dan dideteksi. Setelah  perangkat  terhubung  ke  internet,  data  akan  langsung disinkronkan [17]. Selain itu, basis data Firestore memberikan keamanan  dan  privasi  yang  tangguh  karena  kemampuannya mengimplementasikan  aturan  akses  autentikasi  dan  otorisasi dengan  mudah,  dengan  cara  mengintegrasikan identity  and access  management (IAM),  Web  Client  SDK,  dan  Firebase Authentication  ke dalam cloud [17].
Sistem autentikasi di Firebase mudah digunakan dan hanya memerlukan  sedikit  modifikasi.  Firebase  Authentication terintegrasi  langsung  ke  dalam  Firebase  Database.  Selain  itu, komputasi  awan  memungkinkan  dilakukannya  pengelolaan dan  pemrosesan  data  dalam  jangka  waktu  yang  lama  serta dilakukannya  analisis  data  yang  komprehensif  [18],  [19]. Dengan  demikian,  Firebase  Database  memfasilitasi  akses kontrol ke data. Firebase juga memiliki keamanan bawaan di tingkat data node .

## D. MySQL
MySQL  adalah  sistem  manajemen  basis  data relasional open  source yang  paling  banyak  digunakan  [20].  Sistem  ini
digunakan sebagai software as a service (SaaS)  melalui cloud dan  disebut  sebagai relational  database  management  system (RDBMS). Sistem manajemen basis data ini dirilis pada tahun 1995 dan saat ini didukung oleh Oracle Corporation. Sebagai sistem manajemen  basis data  yang paling terkenal, sistem ini dapat mendukung penyedia layanan hosting , seperti WebHost Manager (WHM), Bluehost, GoDaddy, dan Rackspot.
Selain itu, terdapat beberapa platform media sosial terkenal yang  memanfaatkan  MySQL,  di  antaranya  adalah  YouTube dan Facebook. Begitu pula dengan Amazon  yang menggunakan  basis  data  MySQL  di cloud melalui hosting untuk memberikan layanan kepada pelanggannya. Di samping memiliki kelebihan, MySQL memiliki keterbatasan dalam hal keandalan, keamanan, kegunaan, dan kinerja.
Beberapa  organisasi  swasta  memiliki  sistem  manajemen basis data untuk tujuan khusus, meskipun di pasaran terdapat banyak  jenis  RDBMS  yang  mendukung cloud .  Namun,  studi riset pasar menunjukkan bahwa dengan lebih dari sepuluh juta instalasi, MySQL merupakan RDBMS yang paling populer di cloud .
MySQL juga menggunakan koneksi antara klien dan server yang  tidak  terenkripsi  secara default [21].  Fitur  ini  sangat penting  untuk pengelolaan parkir yang  aman  dan  terlindungi. Fitur  ini  menggunakan  nama  klien  atau  alamat  IP,  nama pengguna,  dan  kata  sandi.  MySQL  versi  5.0  dan  versi  yang lebih  tinggi  bahkan  memiliki  kemampuan  untuk  memeriksa string kompleks  yang  digunakan  sebagai  kata  sandi.  Namun, MySQL  memiliki  kerentanan  dalam  hal  keamanan,  termasuk mode  operasi,  cara padding ,  dan key  derivation ,  yang merupakan bagian dari prinsip inner encryption [22]. MySQL juga  telah  diimplementasikan  pada  sistem  kontrol  yang terintegrasi  karena  MySQL  merupakan  sistem  manajemen basis data yang dapat memudahkan dokumentasi dan pelaporan [23].
Oleh  karena  itu,  tidak  hanya  mengimplementasikan MySQL,  penelitian  ini  juga  mengimplementasikan  basis  data Firestore untuk memberikan lapisan keamanan lebih. Selain itu, sinkronisasi real-time dari  MySQL  ke  Firebase  dihubungkan dengan  menggunakan  JsonNode,  dengan  tujuan  untuk mengamankan  dan  melindungi  data.  Keamanan  basis  data MySQL dan Firestore pada lapisan cloud dapat mengelola basis data  parkir  dengan  lebih  aman  dan  terjamin  dibandingkan dengan metode lain yang hanya menggunakan NB-IoT.

## III. DESAIN DAN IMPLEMENTASI

## A. ARSITEKTUR
Arsitektur  sistem  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Sistem  dibangun  berdasarkan komputasi kabut yang terdesentralisasi, yang terdiri atas sistem parkir yang dalam penelitian ini diasumsikan sudah ada. Data- data tersebut disimpan ke dalam setiap server lokal setiap mal dengan MySQL, yang artinya setiap mal memiliki server lokal sebagai sistem penyimpanan berbasis MySQL. Pada penelitian ini, server lokal yang digunakan adalah komputer lokal dengan beberapa  basis  data  sebagai  representasi  dari  server  lokal  di beberapa mal. Fog node dapat mengurangi latensi ketersediaan lahan parkir yang akan diperbarui di cloud . Setiap server lokal dihubungkan ke dalam cloud dengan menggunakan basis data Firebase.  Pada  lapisan cloud dari  basis  data  Firestore,  semua data  diamankan  dengan  menggunakan  autentikasi  untuk mencegah akses yang tidak sah. Semua data juga dapat dikelola dan  dianalisis  di  lapisan cloud ,  sehingga  data insight dapat dengan mudah diperoleh untuk keperluan selanjutnya.
Koneksi dari server lokal ke basis data Firestore dilakukan dengan  menggunakan  Node.js.  Aplikasi  Android  yang dibangun, yaitu aplikasi parkir pintar, kemudian dihubungkan ke cloud sebagai  antarmuka  pengguna  yang  memungkinkan pengguna  untuk  berinteraksi  dengan  sistem  dan  memperoleh beberapa  informasi,  seperti  ketersediaan  tempat  parkir, pemilihan mal, pemilihan tempat parkir, dan pemesanan tempat parkir yang diinginkan. Kemudian, koneksi dari aplikasi parkir pintar  ke  lapisan cloud dari  basis  data  Firestore  diamankan dengan  cara  mengimplementasikan  autentikasi  untuk  aturan membaca dan menulis. Selain autentikasi untuk membaca dan menulis,  autentikasi  juga  diimplementasikan  pada  registrasi pengguna dan percobaan login .

## B. DESAIN SISTEM
Desain  sistem  dibangun  dan  dipisahkan  menjadi  tiga universal  multi  language (UML)  yang  berbeda,  yang  terdiri atas  diagram  alir  pengguna, pseudocode sistem,  dan  diagram kelas. Semua UML diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar  2  menunjukkan  diagram  alir  dari  sisi  pengguna. Pada tahap pertama, pengguna membuka aplikasi parkir pintar yang  telah  dibuat  pada  penelitian  ini  dengan  menggunakan Android  Studio.  Setelah  membuka  aplikasi  tersebut,  laman baru  yang  menunjukkan  antarmuka login pengguna  akan muncul.  Pada  tahap  ini,  pengguna  harus  memasukkan  nama yang  sudah  terdaftar  beserta  kata  sandinya.  Jika  pengguna belum  memiliki  nama  pengguna,  pengguna  harus  melakukan registrasi  terlebih  dahulu.  Untuk  registrasi,  pengguna  akan dibawa  ke  laman  baru,  yaitu  laman  registrasi.  Setelah menyelesaikan  registrasi  di  antarmuka  registrasi,  aplikasi parkir  pintar  akan  membawa  pengguna  ke  antarmuka login , sehingga  pengguna  dapat  memasukkan  dan  menggunakan nama  pengguna  dan  kata  sandi  yang  telah  terdaftar.  Setelah berhasil masuk, laman baru akan menampilkan daftar beberapa mal. Di sini, pengguna harus memilih mal yang akan mereka kunjungi.  Setelah  memilih  mal,  aplikasi  parkir  pintar  akan
memberikan  daftar  tempat  parkir  di  mal  yang  dipilih  beserta ketersediaan  tempat  parkirnya.  Pengguna  dapat  melanjutkan dengan  memilih  tempat  parkir  atau  hanya  melihat-lihat  saja. Setelah  memilih  tempat  parkir  dan  pengguna  ingin  memesan tempat parkir tersebut, aplikasi parkir pintar akan mengarahkan pengguna ke laman pembayaran. Di sini, disediakan beberapa metode pembayaran yang dapat digunakan pengguna. Setelah pengguna  melakukan  pembayaran,  laman  baru  akan menampilkan notifikasi “pembayaran  berhasil”  yang memberitahukan bahwa pemesanan tempat parkir yang dipilih telah dibayar.
Gambar  3  menunjukkan  diagram  aktivitas  proses  dalam sistem  parkir  pintar  ini.  Data  yang  dibutuhkan  diasumsikan sudah ada di server lokal. Data tersebut diperoleh dari sensor parkir yang terpasang di lokasi. Data dari sensor parkir diterima dan  disimpan  ke  dalam  MySQL  di  server  lokal.  Selanjutnya, data dari server lokal diproses ke lapisan cloud yang merupakan basis  data  Firestore.  Data  tersebut  dikirim  ke  aplikasi  parkir pintar  pengguna.  Jika  terdapat  perubahan  data  dari  pengguna lain yang melakukan pemesanan dan pembayaran, data tersebut dikirim kembali ke cloud , sehingga ketersediaan tempat parkir yang  telah  dipesan  oleh  pengguna  dapat  diperbarui. Selanjutnya, cloud akan mengirimkan instruksi ke server lokal masing-masing dan memberi tahu administrator.
Gambar  4  menunjukkan  hubungan  aktivitas  di  antara berbagai  hal,  yang  disebut  juga  sebagai  diagram  kelas.
Gambar 1. Arsitektur komputasi kabut untuk parkir pintar yang dibuat.
Gambar 2. Diagram alir pengguna.
Konsumen, sebagai pengguna aplikasi parkir pintar, memiliki koneksi dengan mal.  Konsumen  berhak  memilih  mal  tertentu untuk  melihat  ketersediaan  tempat  parkir  mal  tersebut, kemudian  mal  menawarkan  data  tempat  parkir  yang  sesuai. Konsumen  juga  memiliki  koneksi  dengan  Event  Booking. Event  Booking  ini  akan  memiliki  koneksi  dengan item yang dibutuhkan,  dalam  hal  ini  adalah  ketersediaan  tempat  parkir yang  berasal  dari  server  lokal  masing-masing  mal  untuk diimplementasikan  pada  saat  proses  pemesanan  dan pembayaran.

## C. GRAPHICAL USER INTERFACE (GUI)
Penelitian  ini  juga  mengembangkan  dan  membangun sebuah aplikasi Android, yaitu aplikasi parkir pintar. Aplikasi yang  merupakan  bagian  dari  penelitian  ini  berfungsi  untuk sarana  interaksi  antara  pengguna  dengan  sistem. Graphical user  interface (GUI)  pada  penelitian  ini  dibangun  dengan menggunakan Android Studio, sehingga aplikasi  parkir pintar dapat berjalan pada smartphone dengan sistem operasi Android. Gambar 5(a) menunjukkan laman registrasi aplikasi parkir pintar.  Pengguna  yang  belum  terdaftar  harus  mendaftar  dari laman  ini.  Pada  laman  ini,  pengguna  harus  memasukkan beberapa data yang diperlukan, seperti alamat email, kata sandi,
nama  lengkap  pengguna,  plat  nomor,  jenis  kendaraan,  dan konfirmasi kata sandi. Konfirmasi kata sandi dilakukan dengan mengetik  ulang  kata  sandi  tersebut.  Hal  ini  penting  untuk berjaga-jaga  jika  pengguna  tidak  sadar  telah  salah  mengetik kata sandi.
Gambar  5(b)  menunjukkan  daftar  mal.  Pada  laman  ini, aplikasi parkir pintar menampilkan  daftar mal beserta jumlah tempat  parkir  yang  tersedia.  Hal  ini  dimaksudkan  agar pengguna  dapat  mengetahui  ketersediaan  tempat  parkir  di setiap mal, sehingga dapat menentukan tujuan dan menjadikan ketersediaan tempat parkir sebagai bahan pertimbangan. Di sini, pengguna  dapat  memilih  mal  yang  diinginkan  dan  menekan tombol  “Select”  untuk  proses  selanjutnya.  Proses  selanjutnya adalah memilih tempat parkir. Selain dua GUI yang disajikan pada  Gambar  5,  terdapat  beberapa  laman  GUI  untuk mendukung sistem parkir pintar yang telah dibuat pada aplikasi parkir pintar Android ini menggunakan Android Studio.

## 1)  TAMPILAN BERANDA APLIKASI
Tampilan beranda mencakup kolom untuk nama pengguna, kata  sandi,  tombol login ,  dan  tombol  registrasi.  Laman  ini didesain untuk login . Setelah memiliki akun, pengguna dapat langsung  memasukkan  nama  pengguna  dan  kata  sandi, kemudian menekan tombol “Login.” Jika tidak memiliki akun, pengguna  dapat  menekan  tombol  registrasi,  yang  akan mengarahkan pengguna ke laman pendaftaran baru.

## 2)  LAMAN DAFTAR MAL
Laman  ini  terdiri  atas  mal-mal  yang  telah  terdaftar  dalam sistem parkir pintar. Oleh karena itu,  laman ini menampilkan beberapa  mal  beserta  jumlah  tempat  parkir  yang  tersedia  di setiap mal yang terdaftar.

## 3)  LAMAN PEMILIHAN TEMPAT PARKIR
Pada  laman  ini,  pengguna  dapat  memilih  tempat  parkir yang  tersedia.  Setiap  tempat  parkir  dilengkapi  dengan informasi mengenai jenis kendaraan yang dapat diparkir di sana, mengingat  beberapa  mal  memiliki  tempat  parkir  yang dirancang  khusus  untuk  mobil  sedan  karena  adanya  plafon
Gambar 3. Diagram alir sistem.
Gambar 4. Diagram kelas.
(a) (b)
Gambar  5 . Graphical  user  interface (GUI)  sistem  parkir  pintar,  (a)  laman registrasi, (b) laman daftar mal.
yang  rendah.  Oleh  karena  itu,  untuk  memilih  tempat  parkir yang  diinginkan,  pengguna  harus  melihat  informasi  tempat parkir tersebut.

## 4)  LAMAN KONFIRMASI PEMESANAN
Pada laman ini, aplikasi parkir pintar menampilkan proses pembayaran,  sehingga  pengguna  dapat  menentukan  metode pembayaran yang hendak digunakan. Pada laman ini terdapat tombol  “Confirm”  dan  tombol  “Cancel.”  Tombol  “Confirm” berfungsi untuk mengonfirmasi pemesanan, sedangkan tombol “Cancel”  berfungsi  untuk  membatalkan  pemesanan  yang kemudian mengarahkan pengguna ke laman sebelumnya, yaitu laman pemilihan tempat parkir.

## 5)  LAMAN SUKSES
Laman  ini  menunjukkan  bahwa  pemesanan  berhasil. Setelah pemesanan berhasil, aplikasi akan mengirimkan umpan balik  berupa  data  yang  telah  diperbarui  ke  dalam cloud dari basis  data  Firestore.  Selanjutnya,  server  lokal  MySQL  akan diperbarui.

## D. RELATIONAL DATABASE MANAGEMENT SYSTEM (RDBMS)
RDBMS  didasarkan  pada  model  relasional,  sehingga disebut  sistem  manajemen  basis  data  relasional.  Basis  data yang  paling  umum  digunakan  adalah  sistem  ini.  Sistem  ini terdiri  atas  banyak  tabel.  Setiap  tabel  dalam  RDBMS  harus mengimplementasikan primary key . Data dapat diakses dengan mudah dalam RDBMS karena terdiri atas kumpulan tabel yang terorganisasi. Semua yang ada dalam RDBMS disimpan dalam bentuk relasi.
RDBMS diimplementasikan pada MySQL dan disimpan ke dalam server lokal masing-masing mal untuk ketersediaan data tempat parkir. Di sisi lain, data pengguna dan riwayat parkirnya disimpan  ke  dalam  basis  data  yang  berbeda  dan  berada  di penyedia aplikasi parkir pintar. Tabel digunakan oleh RDBMS untuk  menyimpan  data.  Tabel  adalah  kumpulan  elemen  data yang  terhubung  dan  menggunakan  baris  dan  kolom  untuk menyimpan  informasi.  Setiap  tabel  mewakili  entitas  dunia nyata,  seperti  orang,  lokasi,  atau  peristiwa,  yang  menjadi tempat  pengumpulan  data.  Perspektif  logis  dari  basis  data adalah kumpulan data yang teratur ke dalam tabel relasional.
Gambar  6  menunjukkan  RDBMS  penelitian  parkir  pintar ini. RDBMS ini menunjukkan hubungan antar basis data. Salah satu perhatian utama yang dibahas dalam penelitian ini adalah pengembangan sistem parkir pintar yang dapat diimplementasikan  di  banyak  area  cakupan.  Sistem  parkir pintar ini dirancang untuk dapat terhubung ke berbagai server lokal  di  berbagai  mal.  Secara  keseluruhan,  penelitian  ini menggunakan enam basis data .

## 1)  BASIS  DATA  PENGGUNA  (DB1  MEMBUAT  NAMA PENGGUNA)
Basis data ini berisi data pengguna yang disimpan pada saat pendaftaran.  Basis  data ini  terdiri  atas  nama  pengguna,  kata sandi, alamat email, plat nomor, dan jenis kendaraan. Basis data ini disimpan ke dalam basis data Firestore.

## 2)  BASIS DATA MAL (DB2 DAFTAR MAL)
Basis data ini berisi mal-mal yang terdaftar beserta jumlah tempat parkir yang tersedia.  Basis data mal juga disimpan ke dalam basis data Firestore. Jumlah tempat parkir yang tersedia diperbarui dari server lokal MySQ mal tersebut.

## 3)  BASIS DATA PARKIR MAL A (DB3 MAL A)
Basis  data  ini  berisi  daftar  identitas  tempat  parkir  beserta ketersediaan dan keterangannya di mal A. Keterangan tersebut
menunjukkan  jenis  kendaraan  yang  dapat  diparkir  di  tempat parkir  tersebut.  Basis  data  ini  disimpan  di  server  lokal  mal. Kemudian, data tersebut diteruskan ke basis data Firestore.

## 4)  BASIS DATA PARKIR MAL B (DB4 MAL B)
Basis  data  ini  berisi  daftar  identitas  tempat  parkir  beserta ketersediaan dan keterangannya di mal B. Keterangan tersebut menunjukkan  jenis  kendaraan  yang  dapat  diparkir  di  tempat parkir  tersebut.  Basis  data  ini  disimpan  di  server  lokal  mal. Kemudian, data tersebut diteruskan ke basis data Firestore.

## 5)  BASIS DATA PARKIR MAL C (DB5 MAL C)
Basis  data  ini  berisi  daftar  identitas  tempat  parkir  beserta ketersediaan dan keterangannya di mal C. Keterangan tersebut menunjukkan  jenis  kendaraan  yang  dapat  diparkir  di  tempat parkir  tersebut.  Basis  data  ini  disimpan  di  server  lokal  mal. Kemudian, data tersebut diteruskan ke basis data Firestore.

## 6)  BASIS DATA RIWAYAT PARKIR (DB1 RIWAYAT PARKIR)
Basis data ini berisi riwayat parkir pengguna dan terdiri atas nama pengguna, riwayat mal, riwayat tempat parkir, jam masuk, jam  keluar,  biaya  yang  dihabiskan,  jenis  kendaraan,  dan  plat nomor. Riwayat parkir digunakan untuk tujuan analisis bisnis. Basis data ini disimpan di basis data Firestore karena memiliki fungsi analitik yang dapat mendukung tujuan ini.

## E. MENGIMPLEMENTASIKAN AUTENTIKASI DI FIREBASE
Salah  satu  isu  yang  dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah masalah  keamanan  dan  privasi.  Sistem  parkir  pintar terdesentralisasi berbasis komputasi awan dengan menggunakan  basis  data  Firestore  ini  mengimplementasikan sistem  autentikasi  berdasarkan  fungsi  pemblokiran  yang mengizinkan  dan  memblokir  pengguna  ketika  terdaftar  ke dalam  aplikasi.  Sistem  ini  juga  mengizinkan  dan  memblokir pengguna ketika masuk ke dalam aplikasi. Berikut adalah kode autentikasi tersebut.
const functions = require('firebase- functions');
exports.beforeCreate = functions.auth.user().beforeCreate((user, context) => {
Gambar 6. RDBMS pada penelitian ini.
}); exports.beforeSignIn = functions.auth.user().beforeSignIn((user, context) => { });
Selain  menerapkan  autentikasi  untuk  registrasi  dan login , penelitian  ini  juga  menggabungkan  penggunaan  pelacakan alamat  IP  untuk  memantau  aktivitas  yang  mencurigakan  di dalam sistem parkir pintar. Pendekatan ini memantau alamat IP pengguna selama proses login dan membandingkannya dengan alamat  IP  dari  permintaan  berikutnya.  Kode yang diimplementasikan ditunjukkan sebagai berikut.
exports.beforeSignIn = functions.auth.user().beforeSignIn((user, context) => { return { sessionClaims: { signInIpAddress: context.ipAddress, }, }; });
Ketika  pengguna  mencoba  mengakses  sumber  daya  yang memerlukan  autentikasi  dengan  Firebase  Authentication, sistem parkir pintar akan membandingkan alamat IP pengguna dengan IP yang digunakan untuk mencoba login . Berikut kode dari metode ini.
app.post('/getRestrictedData', (req, res) => {
// Obtain the past ID token. const idToken = req.body.idToken;
// ID token verification, if revoked then check and its payload will be decoded. admin.auth().verifyIdToken(idToken, true ).then((claims) => {
// IP address during requesting const requestIpAddress = req.connection.remoteAddress;
// IP address when signing-in const signInIpAddress = claims.signInIpAddress;
// Determine whether the request IP address origin is suspicious in comparison to the session IP addresses. The current request timestamp and the auth_time of the ID token can provide additional indications of abuse, particularly if the IP address changes abruptly. If there is a sudden geographical shift in a short period of time, it will give stronger indications of suspected abuse.
if (!isSuspiciousIpAddressChange(signInIpAddress, requestIpAddress)) {
// Unusual IP address change. Re- authentication is required. You can also call admin.auth(.revokeRefreshTokens(claims.sub) to revoke all user sessions. res.status(401).send({error: 'Unauthorized access. Please login again!'}); } else {
// Invalid Access. Attempt to return data.
getData(claims).then(data => { res.end(JSON.stringify(data); }, error => { res.status( 500 ).send({ error: 'Server error!' })
}); } }); });

## IV. HASIL DAN DISKUSI

## A. BASIS DATA DI MySQL
Penelitian  ini  menggunakan  MySQL  sebagai  platform untuk membuat basis data. Basis data dibagi menjadi tiga, yaitu parking_mall_a,  parking_mall_b,  dan  parking_mall_c.  Pada ketiga basis data tersebut, hanya terdapat satu tabel yang berisi titik  parkir,  ketersediaan,  dan  keterangan  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  I.  Pada  kolom  Titik  Parkir,  terdapat identifikasi  untuk  setiap  tempat  parkir  yang  ada  di  mal. Sementara itu, kolom ketersediaan menunjukkan ketersediaan tempat  parkir.  Terakhir,  kolom  keterangan  menunjukkan informasi tempat parkir, yaitu mengenai jenis kendaraan yang dapat  diparkir  di  tempat  tersebut.  Keterangan  “none”  berarti tempat  parkir  dapat  digunakan  untuk  semua  jenis  kendaraan. Pada penelitian ini, diasumsikan bahwa data telah dimasukkan ke dalam server.

## B. FIREBASE
Firebase adalah sebuah backend as a service (BaaS) yang ditawarkan oleh Google untuk memudahkan para pengembang aplikasi  mengembangkan  sebuah  aplikasi  (web  dan  seluler). Dalam proyek penelitian parkir pintar ini, Firebase digunakan sebagai cloud .  Data  yang  diperlukan fog  node disimpan  ke dalam cloud dan cloud juga  memiliki  kemampuan  untuk melakukan autentikasi aktivitas. Di dalam basis data Firestore ini, data dapat dikelola, diamankan, dan dianalisis.
Gambar  7  menyajikan  seluruh  basis  data  yang  ada  di Firebase,  seperti  db_customer.  Basis  data  db_customer berisikan  nama  pengguna,  kata  sandi,  dan  hal-hal  lain  yang telah  didaftarkan  sebelumnya  ke  dalam  aplikasi.  Detail  isi db_customer  adalah  nama,  nomor  polisi,  kata  sandi,  nama pengguna, dan jenis kendaraan.
Gambar 7 juga menunjukkan basis data tempat parkir di mal A.  Diasumsikan  bahwa  tempat  parkir  tersebut  sudah  ada  di
T ABEL I B ASIS D ATA T EMPAT P ARKIR M AL A Titik Parkir Ketersediaan Keterangan LotA1 TRUE Sedan LotA2 TRUE None LotA3 FALSE None LotA4 TRUE None LotA5 FALSE Sedan
Gambar 7 . Semua basis data yang terdaftar di Firebase dan basis data tempat parkir mal.
server.  Terdapat  lima  tempat  parkir  di  mal  A.  Setiap  tempat parkir berisi informasi ketersediaan, nama, dan informasi jenis kendaraan yang dapat diparkir. Misalnya, keterangan di LotA3 menunjukkan  “none,”  yang  mengindikasikan  bahwa  tempat parkir tersebut cocok untuk semua jenis kendaraan. Sebaliknya, tulisan  di  tempat  parkir  LotA5  bertuliskan  “sedan,” menandakan  bahwa  tempat  tersebut  hanya  diperuntukkan untuk sedan dan bukan kendaraan lain. Penataan tersebut juga diimplementasikan ke dalam basis data tempat parkir di mal B dan mal C.

## C. PENGUJIAN
Setelah semuanya dibangun dan dikompilasi menjadi satu, dimulai  dari  pembuatan  basis  data  pada  server  lokal, menghubungkan  basis  data  pada  basis  data  Firestore,  dan menghubungkan  aplikasi  Android,  selanjutnya  dilakukan pengujian  sesuai  dengan  perancangan  UML.  Hasil  pengujian ditunjukkan pada Tabel II.
Terdapat beberapa skenario pengujian yang mewakili cara kerja  sistem  berdasarkan  UML,  dimulai  dengan  skenario pengujian pengguna yang terdaftar sebagai pengguna baru dan diakhiri  dengan  menghubungkan cloud Firebase  ke  aplikasi. Hasil  seluruh  skenario  menunjukkan  “BERHASIL”,  yang berarti sistem dapat berjalan dengan baik.
Penelitian  ini  mengusulkan  komputasi  kabut  pada  sistem parkir  pintar  terdesentralisasi  dengan  menggunakan  Firebase untuk mencakup beberapa area atau mal dalam satu sistem dan antarmuka.  Artinya,  sistem  dapat  mengakomodasi  beberapa tempat  parkir  dari  beberapa  mal  beserta  keamanan  dan privasinya menjadi satu sistem dengan menerapkan autentikasi
di Firebase. Sistem ini juga menawarkan kecepatan data yang lebih  tinggi  karena  terkoneksi  dengan  infrastruktur  jaringan internet,  sehingga  masyarakat  dapat  melihat  dan  memesan terlebih  dahulu  tempat  parkir  yang  tersedia  di  mal  yang diinginkan.  Fitur  ini  bermanfaat  bagi  masyarakat  karena masyarakat tidak perlu mencari tempat parkir saat tiba. Namun, terdapat  kelemahan  dari  sistem  parkir  ini,  terutama  ketika koneksi  internet  terputus  dan  sistem  parkir  tidak  dapat digunakan. Untuk mengatasi masalah ini, sistem manual dapat menjadi alternatif.

## V. KESIMPULAN
Sistem  parkir  pintar  biasanya  menggunakan  NB-IoT  dan telah diusulkan oleh beberapa peneliti. Namun, sistem tersebut memiliki  beberapa  kelemahan,  seperti  kurangnya  keamanan dan  privasi,  rendahnya  kecepatan  data,  tingginya  biaya pengembangan,  ketergantungannya  terhadap  sistem  nirkabel, dan cakupannya yang hanya meliputi satu area. Penelitian ini mengusulkan komputasi kabut berdasarkan sistem parkir pintar yang terdesentralisasi menggunakan Firebase untuk mencakup beberapa area atau mal yang berbeda. Penelitian  parkir pintar ini  menggunakan  server  lokal  terdesentralisasi  sebagai fog node untuk memfasilitasi pertukaran data yang cepat. Selain itu, penelitian  parkir  pintar  ini  menggunakan  basis  data  Firestore untuk  melakukan  autentikasi,  mengamankan,  mengelola,  dan menganalisis  data  di cloud .  Sementara  itu,  aplikasi  Android parkir pintar digunakan sebagai GUI untuk berinteraksi dengan pengguna,  menampilkan  informasi,  mencari  ketersediaan tempat  parkir,  dan  memesan  tempat  parkir.  Aplikasi  parkir pintar ini dibuat dengan menggunakan Android Studio. Hasil
T ABEL II D OKUMENTASI P ENGUJIAN Skenario Uji Coba Kasus Uji Coba Langkah Uji Coba Hasil Status Pengguna mendaftar sebagai pengguna baru. Mendaftar pengguna baru. Masukkan semua data, tekan tombol register, pastikan data terdaftar ke dalam Firebase. Data tersimpan ke dalam Firebase. BERHASIL Cek login . Mengecek validitas login . Memasukkan data yang benar dan salah. Jika hasil benar, selanjutnya akan menuju ke GUI selanjutnya. Jika salah, akan diberitahukan bahwa nama pengguna atau sandi tidak terdaftar. BERHASIL Pengguna membuka Aplikasi. Pengguna membuka aplikasi dan menekan tombol yang tersedia. 1. Pengguna membuka aplikasi.  Akan muncul aplikasi. BERHASIL Pengguna membuka pilihan mal. Pengguna membuka pilihan mal dengan menekan “choose mall”. 1. Pengguna memilih mal. Pengguna berada pada mal yang dipilih. BERHASIL Pengguna membuka pilihan titik parkir. Pengguna membuka pilihan parkir mal pada mal yang dipilih. 1. Pengguna memilih mal. 2. Pengguna memilih titik parkir pada mal yang dipilih. Pengguna dapat memilih titik parkir. BERHASIL Memuat data dari basis data. Memuat basis data dari Firebase sehingga ketersediaan parkir dapat terlihat. Pengguna membuka titik parkir dan akan memunculkan ketersediaan parkir. Pengguna dapat memesan titik parkir. BERHASIL Pengguna membukan metode pembayaran. Pengguna membuka metode pembayaran. Pengguna membuka metode pembayaran dengan memilih titik parkir. Pengguna dapat memproses metode pembayaran dan akan muncul “payment success”. BERHASIL Menghubungkan MySQL lokal ke Google Cloud. Uji coba pembacaan basis data, tabel, dan data via Google Cloud. Membuka terminal pada Google Cloud. Google Cloud dapat membaca data dari MySQL lokal. BERHASIL Menghubungkan Firebase Cloud ke Aplikasi. Uji coba pembacaan dan penulisan pangkalan data ke Firebase Cloud. Uji coba pada Aplikasi dan Firebase Cloud. Aplikasi dapat membaca dan menulis dari firebase. BERHASIL
penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  yang  dibuat  dan diusulkan  bekerja  dengan  baik  dan  dapat  diimplementasikan untuk  mencakup  beberapa  area  atau  mal  dalam  satu  sistem. Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengimplementasikan dan  menghubungkan  sistem  secara  langsung  ke  server  mal, menguji waktu eksekusi, dan melakukan analisis perbandingan. Selain  itu,  perlu  dilakukan  studi  kelayakan  ekonomi  untuk implementasi yang sesungguhnya, mengingat dalam penelitian ini  server  lokal  dibangun  di  komputer  lokal  dengan menggunakan beberapa basis data.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Selama  melakukan,  merancang,  menguji,  dan  menyajikan hasil  penelitian  ini,  penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Haposan  Yoga  Pradika  Napitupulu; metodologi,  Haposan  Yoga  Pradika  Napitupulu;  perangkat lunak,  Haposan  Yoga  Pradika  Napitupulu;  validasi,  Haposan Yoga  Pradika  Napitupulu;  analisis,  Haposan  Yoga  Pradika Napitupulu;  penulisan,  Haposan  Yoga  Pradika  Napitupulu; visualisasi, Haposan Yoga Pradika Napitupulu; pengawasan, I Gde Dharma Nugraha.

## REFERENSI
[1] A.J. Kadhim dan J.I. Naser, “Proactive load balancing mechanism for fog computing supported by parked vehicles in IoV-SDN,” China Commun. , vol. 18, no. 2, hal. 271–289, Feb. 2021, doi: 10.23919/JCC.2021.02.019.
[2] M. Kong, J. Zhao, X. Sun, dan Y. Nie, “Secure and efficient computing resource  management  in  blockchain-based  vehicular  fog  computing,” China  Commun. ,  vol.  18,  no.  4,  hal.  115–125,  Apr.  2021,  doi: 10.23919/JCC.2021.04.009.
[3] Y. Zhang, C.-Y. Wang, dan H.-Y. Wei, “Parking reservation auction for parked vehicle assistance in vehicular fog computing,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol.  68,  no.  4,  hal.  3126–3139,  Apr.  2019,  doi: 10.1109/TVT.2019.2899887.
[4] C. Tang dkk., “Towards smart parking based on fog computing,” IEEE Access , vol. 6, hal. 70172–70185, Nov. 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2880972.
[5] F.H.  Rahman dkk.,  “Street  parked  vehicles  based  vehicular  fog computing:  TCP  throughput  evaluation  and  future  research  direction,” 2019 21st Int. Conf. Adv. Commun. Technol. (ICACT), 2019, hal. 26–31, doi: 10.23919/ICACT.2019.8701912.
[6] X. Lin dkk., “Application research of NB-IoT technology based on fog computing in intelligent parking system,” 2019 IEEE 3rd Adv. Inf. Manag. Commun. Electron. Automat. Control Conf. (IMCEC) , 2019, hal. 1496– 1503, doi: 10.1109/IMCEC46724.2019.8984053.
[7] Y.-C.P. Chang, S. Chen, T.-J. Wang, dan Y. Lee, “Fog computing node system  software  architecture  and  potential  applications  for  NB-IoT industry,” 2016  Int.  Comput.  Symp.  (ICS) ,  2016,  hal.  727–730,  doi: 10.1109/ICS.2016.0150.
[8] M.A.  Hoque  dan  R.  Hasan,  “Towards  an  analysis  of  the  architecture, security,  and  privacy  issues  in  vehicular  fog  computing,” 2019
SoutheastCon , 2019, hal. 1–8, doi: 10.1109/SoutheastCon42311.2019.9020476.
[9] S. Nguyen, Z. Salcic, dan X. Zhang, “Big data processing in fog - smart parking case study,” 2018 IEEE Int. Conf. Parallel Distrib. Process. Appl.
Ubiquitous  Comput.  Commun.  Big  Data  Cloud  Comput.  Soc.  Comput.
Netw. Sustain. Comput. Commun.
(ISPA/IUCC/BDCloud/SocialCom/SustainCom) , 2018, hal. 127–134, doi: 10.1109/BDCloud.2018.00031.
[10] B. Cheng, J. Fuerst, G. Solmaz, dan T. Sanada, “Fog Function: Serverless fog computing for data intensive IoT services,” 2019 IEEE Int. Conf. Serv. Comput. (SCC) , 2019, hal. 28–35, doi: 10.1109/SCC.2019.00018.
[11] E.C.  Anderson,  K.C.  Okafor,  O.  Nkwachukwu,  dan  D.O.  Dike,  “Real time  car  parking  system:  A  novel  taxonomy  for  integrated  vehicular computing,” 2017 Int. Conf. Comput. Netw. Inform. (ICCNI), 2017, hal. 1–9, doi: 10.1109/ICCNI.2017.8123788.
[12] M.  Celaya-Echarri  dkk.,  “Building  decentralized  fog  computing-based smart  parking  systems:  From  deterministic  propagation  modeling  to practical  deployment,” IEEE  Access, vol.  8,  hal.  117666–117688,  Jun. 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3004745.
[13] J.-E. Park dan Y.-H. Park, “Fog-based file sharing for secure and efficient file management in personal area network with heterogeneous wearable devices,” J. Commun. Netw. , vol. 20, no. 3, hal. 279–290, Jun. 2018, doi: 10.1109/JCN.2018.000040.
[14] A.M.S.  Maharjan  dan  A.  Elchouemi,  “Smart  parking  utilizing  IoT embedding fog computing based on smart parking architecture,” 2020 5th Int. Conf. Innov. Technol. Intell. Syst. Ind. Appl. (CITISIA) , 2020, hal. 1– 9, doi: 10.1109/CITISIA50690.2020.9371848.
[15] X. Huang, D. Ye, R. Yu, dan L. Shu, “Securing parked vehicle assisted fog  computing  with  blockchain  and  optimal  smart  contract  design,” IEEE/CAA J. Automatica Sinica , vol. 7, no. 2, hal. 426–441, Mar. 2020, doi: 10.1109/JAS.2020.1003039.
[16] A.M. Farooqi, M.A. Alam, S.I. Hassan,  dan L. Ansari, “Approaches of shared  smart  parking  model  in  fog  and  roadside  cloud  environment:  A detailed survey,” 2021 6th Int. Conf. Commun. Electron. Syst. (ICCES) , 2021, hal. 914–924, doi: 10.1109/ICCES51350.2021.9489178.
[17] Y.  Sukmana  dan  Y.  Rosmansyah,  “The  use  of  Cloud  Firestore  for handling real-time data updates: An empirical study of gamified online quiz,” 2021  2nd  Int.  Conf.  Electron.  Commun.  Inf.  Technol.  (CECIT),
2021, hal. 1239–1244, doi: 10.1109/CECIT53797.2021.00220.
[18] K.S.  Awaisi  dkk.,  “Towards  a  fog  enabled  efficient  car  parking architecture,” IEEE Access , vol. 7, hal. 159100–159111, Nov. 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2950950.
[19] J. Tuvakov dan K. Park, “On the fog node model for multi-purpose fog computing systems,” 2018 IEEE 9th Annu. Inf. Technol. Electron. Mob. Commun. Conf. (IEMCON), 2018, hal. 1211–1214, doi: 10.1109/IEMCON.2018.8614845.
[20] H.-L.  Shieh,  W.-S.  Chang,  S.-F.  Lin,  dan  S.-B.  Jhang,  “A  motorcycle parking lot management system based on RFID,” 2013 Int. Conf. Fuzzy Theory Appl. (iFUZZY),
2013, hal. 268–272, doi: 10.1109/iFuzzy.2013.6825448.
[21] I. Zoratti, “MySQL security best practices,” 2006 IET Conf. Crime Secur. , 2006, hal. 183–198.
[22] L.  Zhang,  J.  Fan,  dan  Y.  Zhou,  “The  security  analysis  of  MySQL’s encryption  functions,” 2015  Int.  Conf.  Comput.  Sci.  Mech.  Automat. (CSMA) , 2015, hal. 5–8, doi: 10.1109/CSMA.2015.8.
[23] H.Y.P. Napitupulu, “Design and realization of integrated control system based  on  Microsoft  Visual  Basic  .Net  and  Mitsubishi’s  programmable logic controller (PLC) through ethernet cable,” 2023 Int. Conf. Comput. Sci.  Inf.  Technol.  Eng.  (ICCoSITE) ,  2023,  hal.  290–295,  doi: 10.1109/ICCoSITE57641.2023.10127819.