## Evaluasi Platform Perangkat Keras Sistem Tertanam untuk Unit Kontrol Parkir Otomatis
Wahyu Dewanto 1 , Agung Fathurrahman 2 , Agus Bejo 3
1,2,3 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada, Jl. Grafika No. 2 Kampus UGM, Yogyakarta, 55281 INDONESIA, (tel.: 0274-555 225; fax: 0274-4321982, email: 1 wahyud@ugm.ac.id, 2 agung.fathurrahman@mail.ugm.ac.id, 3 agusbj@ugm.ac.id)
[Diterima: 2 Januari 2023, Revisi: 17 Juli 2023] Corresponding Author : Agus Bejo
INTISARI — Sistem parkir otomatis merupakan salah satu teknologi manajemen parkir yang saat ini banyak digunakan  di berbagai instansi. Sistem parkir otomatis merupakan sistem parkir yang bekerja dengan menempatkan sebuah mesin portal parkir. Mesin portal parkir tersebut kemudian secara otomatis dapat membuka dan menutup portal serta merekam nomor kendaraan saat masuk dan keluar dengan menggunakan sebuah kunci akses berupa smart card . Salah satu kendala dalam penerapan sistem parkir otomatis adalah terjadinya kemacetan apabila kondisi lalu lintas sedang tinggi. Hal tersebut terjadi karena unit kontrol pada sistem parkir otomatis memerlukan waktu yang relatif lama saat melakukan proses pengambilan dan penyimpanan citra dari kamera. Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian pada beberapa platform sistem tertanam yang nantinya digunakan sebagai unit kontrol pada sistem parkir otomatis, yaitu Raspberry Pi 3B, Raspberry Pi 4B, dan Orange Pi Zero Plus. Tujuan pengujian tersebut adalah untuk mencari platform unit kontrol terbaik dengan beberapa kriteria, yaitu memiliki waktu respons tercepat saat mengambil citra, memiliki waktu respons tercepat saat menyimpan citra, dan memiliki konsumsi daya yang rendah. Dari pengujian yang dilakukan, didapatkan  hasil bahwa platform Raspberry Pi 4B memiliki waktu  respons  tercepat  untuk  mengambil  dan  menyimpan  citra  dengan  waktu  rata-rata  sebesar  1.827,9  ms,  sedangkan konsumsi daya terendah dicapai oleh platform Orange Pi Zero Plus dengan nilai sebesar 1,9 W. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, Raspberry Pi 4B direkomendasikan sebagai unit kontrol pada sistem parkir otomatis apabila sistem parkir otomatis memerlukan perangkat dengan  kinerja  tinggi. Sementara itu,  jika sistem parkir otomatis memerlukan perangkat yang hemat daya, Orange Pi Zero Plus direkomendasikan sebagai unit kontrol pada sistem parkir otomatis.
KATA KUNCI — Sistem Parkir Otomatis, Sistem Tertanam, Smart Card , Kamera.

## I. PENDAHULUAN
Sistem  parkir  merupakan  salah  satu  fasilitas  yang  wajib disediakan oleh sebuah institusi. Salah satu fungsi sistem parkir adalah untuk  meningkatkan keamanan pada institusi tersebut. Pada praktiknya, terdapat dua cara umum yang digunakan pada sistem  parkir,  yaitu  dengan  sistem  parkir  manual  dan  sistem parkir  otomatis.  Sistem  parkir  manual  dilakukan  dengan menempatkan  beberapa  petugas  di  beberapa  titik  parkir  dan memberikan  karcis  ke  pengendara  sebagai  tanda  bukti kendaraan.  Pada  saat  lalu  lintas  sedang  tinggi,  sistem  parkir manual  dapat  menyebabkan  terjadinya  antrean  karena pelayanan yang cenderung lambat. Untuk mempercepat proses tersebut, sistem parkir otomatis dapat diterapkan. Sistem parkir otomatis  bekerja  dengan  menggunakan  sebuah  mesin  portal parkir yang akan merekam nomor kendaraan dan memberikan karcis tanda bukti secara otomatis ke pengendara.
Selain  menggunakan  karcis  sebagai  tanda  bukti  akses, sistem  parkir  otomatis  umumnya  juga  dapat  memanfaatkan sebuah smart  card sebagai  tanda  bukti  akses  [1]-[3]. Smart card adalah  kartu  berbahan  plastik  yang  di  dalamnya  diberi suatu integrated circuit (IC) untuk menyimpan informasi dan melakukan  pengolahan  informasi  tersebut.  Sistem  akses menggunakan smart  card cukup  banyak  digunakan  di Indonesia.  Setidaknya  terdapat  13.000  unit  mesin smart  card reader yang  beredar  di  Indonesia  dan  tercatat  oleh  Badan Pengembangan dan Pengkajian Teknologi (BPPT) [4]. Sistem parkir otomatis  banyak digunakan  karena  mudah  dipakai  dan lebih ekonomis. Sistem ini juga sudah diterapkan di lingkungan Fakultas  Teknik  Universitas  Gadjah  Mada  (UGM)  dengan memanfaatkan  kartu  dosen,  kartu  pegawai,  dan  kartu  tanda mahasiswa  karena  ketiga  kartu  tersebut  sudah  berupa  sebuah smart card .
Namun,  dalam  penerapannya,  sistem  parkir  otomatis terkadang  masih  memiliki  kelemahan,  yaitu  memerlukan waktu  yang  lama  untuk  melakukan  proses  merekam  nomor kendaraan  serta  membuka  dan  menutup  portal  parkir.  Ketika lalu  lintas  sedang  tinggi,  proses  tersebut  dapat  menyebabkan kemacetan pada saat akan memasuki portal parkir atau keluar dari  portal  parkir.  Waktu  proses  yang  lama  disebabkan  oleh lamanya  waktu  yang  diperlukan  untuk  mengambil  foto  dan menyimpan  gambar  foto,  yang  ditentukan  oleh  platform perangkat keras dan memory card yang digunakan.
Oleh  sebab  itu,  dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengujian terhadap  beberapa  unit  kontrol  pada  sistem  parkir  otomatis yang nantinya digunakan pada lingkungan Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (DTETI) UGM. Unit kontrol yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  tiga  buah  s ingle board computer dengan model yang berbeda, yaitu Raspberry Pi  3B,  Raspberry  Pi  4B,  dan  Orange  Pi  Zero  Plus.  Platform berbasis single  board  computer seperti  Raspberry  Pi  cukup sering digunakan untuk keperluan perancangan sistem berbasis sistem  tertanam  [5],  [6].  Pada  setiap  unit  kontrol  dilakukan evaluasi  yang  bertujuan  untuk  membandingkan  kinerja,  baik kecepatan komputasi maupun konsumsi daya, dari setiap unit kontrol  yang  digunakan.  Dari  hasil  pengujian  kinerja  dapat direkomendasikan  perangkat  unit  kontrol  yang  baik  untuk digunakan pada sistem parkir otomatis.

## II. PERANCANGAN SISTEM

## A. PERANCANGAN SISTEM PORTAL PARKIR
Sistem portal parkir umumnya terdiri atas beberapa bagian utama,  yaitu  portal  parkir,  unit  kontrol,  kamera,  dan  sebuah card  reader atau  dapat  diganti  menjadi  tombol  [7]-[9]. Card reader merupakan  salah  satu  jenis card  acceptance  device (CAD),  yaitu  perangkat  yang  dapat  melakukan  komunikasi
dengan smart card . Untuk melakukan komunikasi, card reader perlu  dihubungkan  secara  serial  dengan  komputer host .  Pada penelitian  ini,  unit  kontrol  digunakan  sebagai  komputer host . Sistem  portal  parkir  yang  dirancang  menggunakan  beberapa komponen,  yaitu  unit  kontrol, smart  card  reader ,  kamera CCTV,  konverter  USB-RS485,  dan  sebuah  portal  parkir. Skema  umum  untuk  sistem  yang  dirancang  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Pada penelitian ini, unit kontrol yang digunakan adalah tiga buah sistem tertanam, yaitu Raspberry Pi 3B, Raspberry Pi 4B, dan  Orange  Pi  Zero  Plus.  Spesifikasi  ketiga  sistem  tertanam yang digunakan adalah sebagai berikut.
• Raspberry  Pi  3B  menggunakan  prosesor  Broadcom BCM2837,  Quad-core  Cortex-A53  (ARM  v8)  64-bit SoC @ 1,2 GHz dengan RAM sebesar 1 GB LPDDR- 900.
• Raspberry  Pi  4B  menggunakan  prosesor  Broadcom BCM2711,  Quad-core  Cortex-A72  (ARM  v8)  64-bit SoC @ 1,5 GHz dengan RAM sebesar 1 GB LPDDR4- 3200.
• Orange Pi Zero Plus menggunakan prosesor Allwinner H5, Quad-core Cortex-A53 (ARM v8) 64-bit SoC @ 1.4 GHz dengan RAM sebesar 512 MB DDR3.
Ketiga  unit  kontrol  tersebut  menggunakan  tiga  buah microSD dengan  merek  yang  berbeda,  yaitu  Sandisk  dengan kecepatan baca maksimal 98 MB/s, VGEN dengan kecepatan baca  maksimal  100  MB/s  dan  kecepatan  tulis  maksimal  48 MB/s, dan Maestro yang memiliki kecepatan baca maksimal 52 MB/s dan kecepatan tulis maksimal 25 MB/s. Masing-masing microSD tersebut  merupakan microSD UHS-1  dengan  kelas kecepatan  10  yang  berkapasitas  16  GB.  Nilai  kelas  pada microSD merepresentasikan  tingkat  kecepatan  baca  dan  tulis minimum yang dapat dilakukan pada microSD tersebut. Kelas 10 berarti microSD tersebut memiliki kecepatan minimum 10 MB/s  [10].  Perangkat smart  card  reader yang  digunakan adalah  ACR-1252U.  Perangkat  tersebut  sudah  mendukung antarmuka  USB  2.0 full  speed . Smart  card  reader tersebut dihubungkan  secara  serial  melalui  USB  ke  unit  kontrol  [11]. Kamera  CCTV  yang  digunakan  adalah  kamera  CCTV  yang mendukung real time streaming protocol (RTSP). Unit kontrol dapat mengakses kamera CCTV jenis ini melalui suatu alamat IP khusus [12], [13].
Portal  parkir  dihubungkan  ke  unit  kontrol  menggunakan konverter  USB-RS485  dengan  protokol  Modbus,  yaitu  salah satu protokol komunikasi yang banyak digunakan dan menjadi standar industri. Protokol ini tidak bergantung pada perangkat keras  karena  hanya  mendefinisikan  struktur  informasi  yang digunakan saat komunikasi antarperangkat [14], [15].
Alur  kerja  sistem  portal  parkir  yang  dirancang  adalah sebagai berikut.
• Kartu  akses  masuk  yang  berupa  kartu  dosen,  kartu pegawai, atau kartu tanda mahasiswa ditempelkan pada smart card reader .
• Smart  card  reader akan  membaca  informasi  nomor unique identifier (UID) yang terdapat pada kartu akses dan mengirimkannya ke unit kontrol.
• Apabila kartu akses masuk berhasil dibaca, unit kontrol akan menyimpan nomor UID dari kartu akses masuk ke dalam buffer memori internal pada unit kontrol.
• Setelah itu, kamera CCTV akan memotret pelat nomor kendaraan yang akan masuk.
• Unit kontrol kemudian akan membuat file dengan nama file dari hasil foto dengan format berupa tanggal, waktu, dan nomor UID kartu yang digunakan.
• Hasil  foto  yang  sudah  memiliki  format  nama  yang sesuai kemudian akan disimpan pada memori microSD yang dipasang pada unit kontrol.
• Apabila  foto  sudah  berhasil  disimpan,  unit  kontrol selanjutnya  akan  mengirim  sinyal  perintah  ke  portal parkir untuk membuka.
• Portal  parkir  kemudian  akan  mendeteksi  kendaraan, sudah melewati portal atau belum, menggunakan loop- sensor .  Apabila  kendaraan  belum  melewati  portal,
Gambar 1. Skema umum sistem portal parkir yang dirancang.
Gambar 2. Diagram alir rancangan sistem portal parkir.
portal  akan  tetap  terbuka.  Apabila  kendaraan  sudah melewati  portal,  portal  parkir  akan  tertutup  dan  sinyal tanda  dikirimkan  ke  unit  kontrol  agar  dapat  dilakukan proses perulangan kembali seperti yang disebutkan pada poin pertama.
Untuk memperjelas cara kerja sistem portal parkir, Gambar 2 memperlihatkan  diagram alir alur kerja sistem portal parkir tersebut.

## B. PERANCANGAN SISTEM EVALUASI KINERJA
Fokus  pada  penelitian  ini  adalah  melakukan  pengujian untuk  membandingkan  kinerja  setiap  unit  kontrol  yang digunakan.  Oleh  sebab  itu,  tidak  semua  bagian  sistem  portal parkir  diimplementasikan  pada  proses  pengujian  dalam penelitian ini. Pada penelitian ini, pengujian hanya dilakukan pada  bagian  tertentu  sistem  portal  parkir,  yaitu  mulai  dari menempelkan smart  card hingga  menyimpan  hasil  foto  dari kamera CCTV ke dalam memori microSD yang terpasang pada unit kontrol.
Menurut penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya [16]- [20],  umumnya  proses  yang  memerlukan  komputasi  relatif tinggi  pada  sebuah  unit  kontrol  yang  berupa  sistem  tertanam adalah proses pengambilan dan penyimpanan citra dari kamera CCTV.  Hal  ini  terjadi  karena  pemrosesan  data  citra  dengan resolusi yang tinggi memerlukan komputasi yang cukup berat bagi unit kontrol yang memiliki sumber daya komputasi yang terbatas.
Walaupun  demikian,  implementasi  pengambilan  dan penyimpanan  citra  menggunakan  perangkat  sistem  tertanam sangat  mungkin  untuk  dilakukan.  Penelitian  yang  telah dilakukan membuktikan bahwa arsitektur mikroprosesor ARM sangat memungkinkan digunakan untuk melakukan pengambilan  dan  pemrosesan  citra  dari  kamera  [21].  Hal tersebut  juga  diperkuat  dengan  penelitian  lainnya  yang membuktikan bahwa beberapa single board computer berbasis arsitektur  mikroprosesor  ARM,  seperti  Raspberry  Pi  dan Orange Pi dapat digunakan untuk melakukan pemrosesan data citra dan pengambilan citra dari kamera [22].
Kemudian,  alasan  lain  hanya  dilakukan  proses  sampai menyimpan  hasil  foto  ke  dalam  memori  internal  unit  kontrol adalah  terdapatnya  variabel  eksternal  pada  bagian  proses membuka  dan  menutup  portal  parkir.  Salah  satu  variabel eksternal  yang  dimaksud  adalah  perbedaan  waktu  yang dibutuhkan oleh pengendara untuk meninggalkan portal parkir setelah  portal  terbuka.  Hal  ini  menyebabkan  durasi  antara membuka  dan  menutup  portal  memiliki  nilai  yang  berbeda- beda pada implementasinya. Tentu saja apabila seluruh bagian sistem  diujikan,  hasil  penelitian  ini  menjadi  tidak  seimbang. Gambar 3 menunjukkan diagram alir dari alur evaluasi kinerja yang digunakan.
Untuk mendapatkan hasil pengujian yang adil antara unit- unit kontrol yang digunakan, proses evaluasi kinerja dilakukan dengan bantuan sebuah mikrokontroler sebagai pencatat waktu komputasi yang terpasang secara eksternal [23]. Mikrokontroler tersebut perlu dihubungkan dengan unit kontrol dengan  menghubungkan pin  general-purpose  input/output (GPIO)  pada  unit  kontrol  dengan pin GPIO  pada mikrokontroler.  Selanjutnya,  mikrokontroler  akan  melakukan perhitungan berdasarkan timer / counter . Pada saat unit kontrol mulai  mengeksekusi  tugas,  GPIO  unit  kontrol  akan  memicu interrupt pada  mikrokontroler.  Saat  unit  kontrol  selesai mengeksekusi tugas, GPIO unit kontrol akan kembali memicu interrupt pada  mikrokontroler.  Dari  proses  tersebut,
mikrokontroler  akan menyimpan nilai hasil perhitungan yang sudah  berjalan  sesuai  dengan  pemicu interrupt yang  ada. Mikrokontroler  yang  digunakan  adalah  ESP32  karena menyediakan pin GPIO yang juga dapat digunakan sebagai pin interrupt [24]. Tabel I menunjukkan pemetaan pin antara unit kontrol  dan  mikrokontroler  yang  digunakan  untuk  evaluasi kinerja.

## III. HASIL PENGUJIAN
Pengujian  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa skenario.  Pengujian  dilakukan  menggunakan  beberapa perangkat sistem tertanam, yaitu  Raspberry Pi 3B, Raspberry Pi  4B,  dan  Orange  Pi  Zero  Plus.  Kemudian,  pengujian  juga dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa microSD dengan merek berbeda, yaitu Sandisk, VGEN, dan Maestro. MicroSD yang  digunakan  adalah microSD kelas  10,  sehingga  sudah memiliki  kecepatan  yang  tinggi  dan  tidak  menyebabkan terjadinya bottleneck pada  saat  proses  pengujian. MicroSD kelas  10  juga  sudah  mendukung  format  video  yang  memiliki resolusi  hingga  4K.  Masing-masing microSD tersebut  diuji pada tiap perangkat sistem tertanam yang digunakan.
Pada pengujian ini, resolusi citra yang diambil dari kamera CCTV  adalah  720p  atau  biasa  disebut  dengan  kualitas  HD. Setiap  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  satu  buah CCTV  yang  sama.  Pada  setiap  pengujian,  dilakukan  sepuluh kali pengambilan data, lalu rata-rata dari nilai yang diperoleh dihitung.
Sistem operasi yang digunakan pada Raspberry Pi 3B dan Raspberry Pi 4B adalah Raspbian Buster, dengan versi kernel
Gambar  3. Proses  evaluasi  kinerja  yang  hanya  mengambil  bagian  tertentu (bagian yang tidak diarsir).
T ABEL I P EMETAAN P IN UNTUK M ENGHUBUNGKAN U NIT K ONTROL DENGAN M IKROKONTROLER Pin pada Unit Kontrol Pin pada Mikrokontroler Raspberry Pi 3B / 4B Orange Pi Zero Plus ESP32 Pin 23 Pin 3 Pin 16 Pin 24 Pin 5 Pin 17 Pin 17 Pin 7 Pin 19
Linux  5.10,  sedangkan  pada  Orange  Pi  Zero  Plus  digunakan sistem operasi Armbian Buster dengan versi kernel Linux 5.15. Kedua sistem operasi tersebut berbasis sistem operasi Debian versi 10 (kode nama Buster) yang telah disesuaikan agar dapat berjalan  dengan  baik  pada  perangkat  sistem  tertanam  yang memiliki prosesor berbasis ARM. Bahasa pemrograman yang digunakan  adalah  Python  versi  3.  Berikut  ini  adalah  hasil pengujian yang telah dilakukan pada beberapa skenario seperti sudah dijelaskan sebelumnya.

## A. PENGUJIAN PADA RASPBERRY PI 3B
Pengujian  dilakukan  menggunakan  perangkat  keras Rasberry  Pi  3B.  Tabel  II  menunjukkan  bahwa  waktu  yang diperlukan  untuk  mengambil  foto  dan  menyimpannya  di memory card adalah 1.917 ms, 1.945 ms, dan 2.023 ms.

## B. PENGUJIAN PADA RASPBERRY PI 4B
Pengujian  ini  dilakukan  menggunakan  perangkat  keras Raspberry  Pi  4B.  Tabel  III  menunjukkan  bahwa  waktu  yang diperlukan  untuk  mengambil  foto  dan  menyimpannya  di memory card adalah 2.032 ms, 1.828 ms, dan 2.045 ms.

## C. PENGUJIAN PADA ORANGE PI ZERO PLUS
Pengujian  ini  dilakukan  menggunakan  perangkat  keras Orange  Pi  Zero  Plus.  Tabel  IV  menunjukkan  bahwa  waktu yang diperlukan untuk mengambil foto dan menyimpannya di memory card adalah 2.437 ms, 2.358 ms, dan 2.017 ms.
Dari  hasil  percobaan,  dibuat  grafik  perbandingan  antara perangkat yang diujikan, yaitu pertama pengujian
menggunakan perangkat sistem tertanam yang berbeda dengan microSD yang  sama  dan  yang  kedua  dengan  menggunakan sistem  tertanam  yang  sama  dengan microSD yang  berbeda. Gambar 4 menunjukkan hasil perbandingan pengujian pertama dan  Gambar  5  menunjukkan  hasil  perbandingan  pengujian kedua.
Dari grafik pada Gambar 4, dapat dilihat bahwa perangkat Raspberry  Pi  3B  memiliki  waktu  rata-rata  untuk  mengambil citra  yang  relatif  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  perangkat Raspberry Pi 4B dan Orange Pi Zero Plus. Akan tetapi, untuk kasus  menyimpan  citra  pada microSD ,  perangkat  Orange  Pi Zero Plus memiliki waktu rata-rata yang relatif lebih cepat jika dibandingkan  dengan  perangkat  Raspberry  Pi  3B  dan Raspberry  Pi  4B.  Dari  grafik  tersebut  juga  terlihat  bahwa perangkat  Raspberry  Pi  4B  memiliki  kecepatan  rata-rata pengambilan citra dan penyimpanan citra yang berada di antara perangkat Raspberry Pi 3B dan Orange Pi Zero Plus.
T ABEL II P ENGUJIAN DENGAN M ICRO SD S ANDISK , VGEN, DAN M AESTRO
Per- coba-
an Total Durasi (ms) Durasi Mengambil Gambar (ms) Durasi Menyimpan Gambar (ms) S V M S V M S V M 1 1.919  1.835  2.036  1.871  1.786  1.912 48 49 124 2 1.942  1.828  2.066  1.828  1.778  1.953  114 50 113 3 1.934  1.945  1.983  1.869  1.895  1.871 65 50 112 4 1.934  2.016  2.050  1.882  1.904  1.937 52 112 113 5 1.925  1.938  1.980  1.877  1.889  1.867 48 49 113 6 1.942  2.022  2.095  1.849  1.972  1.981 93 50 114 7 1.849  2.039  1.930  1.800  1.925  1.817 49 114 113 8 1.946  1.988  2.101  1.841  1.939  1.987  105 49 114 9 1.813  1.870  1.953  1.764  1.821  1.842 49 49 111 10  1.964  1.966  2.034  1.847  1.882  1.919  117 84 115 Rata- rata 1.917  1.945  2.023  1.843  1.879  1.909 74 65,6  114,2
Ket.: S: Sandisk, V: VGEN, M: Maestro
T ABEL III
P ENGUJIAN DENGAN M ICRO SD S ANDISK , VGEN, DAN M AESTRO
Per- coba-
an Total Durasi (ms) Durasi Mengambil Gambar (ms) Durasi Menyimpan Gambar (ms) S V M S V M S V M 1 2.045  1.882  2.068  1.961  1.801  1.986 84 81 82 2 2.064  1.847  1.954  1.982  1.765  1.872 82 82 82 3 2.062  1.812  1.985  1.976  1.730  1.902 86 82 83 4 2.006  1.847  2.068  1.922  1.760  1.986 84 87 82 5 2.060  1.778  2.048  1.976  1.745  1.959 84 33 89 6 2.020  1.744  2.099  1.934  1.663  2.016 86 81 83 7 2.046  1.869  2.076  1.963  1.788  1.993 83 81 83 8 2.050  1.836  2.036  1.966  1.754  1.930 84 82  106 9 2.025  1.829  2.065  1.939  1.747  1.981 86 82 84 10  1.941  1.835  2.047  1.858  1.754  1.964 83 81 83 Rata- rata 2.032  1.828  2.045  1.948  1.751  1.959 84,2 77,2  85,7
Ket.: S: Sandisk, V: VGEN, M: Maestro
T ABEL IV
P ENGUJIAN DENGAN M ICRO SD S ANDISK , VGEN, M AESTRO
Per- coba-
an Total Durasi (ms) Durasi Mengambil Gambar (ms) Durasi Menyimpan Gambar (ms) S V M S V M S V M 1 2.165  2.203  2.119  2.124  2.162  2.079 41 41 40 2 2.564  2.632  1.971  2.523  2.589  1.931 41 43 40 3 2.312  2.405  1.997  2.272  2.365  1.957 40 40 40 4 2.610  2.418  2.068  2.567  2.377  2.028 43 41 40 5 2.235  2.489  1.927  2.195  2.446  1.887 40 43 40 6 2.652  2.429  2.113  2.609  2.386  2.073 43 43 40 7 2.455  2.150  1.913  2.415  2.110  1.873 40 40 40 8 2.348  2.254  1.946  2.308  2.213  1.906 40 41 40 9 2.531  2.079  2.071  2.491  2.038  2.031 40 41 40 10  2.498  2.520  2.047  2.456  2.477  2.007 42 43 40 Rata- rata 2.437  2.358  2.017  2.396  2.316  1.977 41 41,6 40
Ket.: S: Sandisk, V: VGEN, M: Maestro
Gambar 4. Perbandingan kecepatan proses antara Raspberry Pi 3B, Raspberry Pi 4B, dan Orange Pi Zero Plus dengan tiga microSD yang berbeda.
Kondisi seperti pada grafik di Gambar 4 dapat disebabkan oleh perbedaan spesifikasi yang dimiliki oleh perangkat sistem tertanam  maupun  sistem  operasi  yang  digunakan.  Waktu komputasi  pada  Orange  Pi  Zero  Plus  hampir  selalu  menjadi yang terlama jika dilihat dari waktu komputasi gabungan dari proses pengambilan citra dan penyimpanan citra. Hal tersebut kemungkinan  disebabkan  oleh  prosesor  yang  memiliki base frequency paling  rendah  jika  dibandingkan  dua  perangkat sistem  tertanam  lainnya,  yaitu  sebesar  400  MHz,  walaupun memiliki turbo  frequency hingga  1,4  GHz.  Selain  itu, perangkat  ini  juga  memiliki  memori  RAM  yang  relatif  kecil, yaitu  sebesar  512  MB.  Perangkat  Orange  Pi  Zero  Plus  juga menggunakan sistem operasi Armbian yang tidak secara resmi didukung  oleh  pengembang  Orange  Pi,  sehingga  dapat menyebabkan beberapa proses tidak bekerja secara optimal.
Raspberry  Pi  4B  tercatat  memiliki  waktu  komputasi tercepat pada proses gabungan pengambilan dan penyimpanan citra. Hal tersebut dapat disebabkan oleh spesifikasi perangkat yang  lebih  baik.  Raspberry  Pi  4B  menggunakan  prosesor keluaran terbaru, yaitu pada kuartal kedua tahun 2019. Sebagai perbandingan,  prosesor  pada  Orange  Pi  Zero  Plus  mulai dipasarkan  pada  kuartal  keempat  tahun  2017,  sedangkan prosesor pada Raspberry Pi 3B mulai dipasarkan pada kuartal pertama tahun 2016. Prosesor pada Raspberry Pi 4B memiliki kinerja  paling  baik  karena  memiliki base  frequency tertinggi, yaitu  1,5  GHz.  Selain  itu,  perangkat  Raspberry  Pi  4B  juga sudah didukung oleh memori RAM dengan ukuran paling besar dan bertipe LPDDR4 dengan clock sebesar 3.200 MHz, paling tinggi jika dibandingkan dua perangkat sistem tertanam lainnya. Perangkat  ini  juga  sudah  menggunakan  sistem  operasi Raspbian  yang  didukung  secara  resmi  oleh  pengembang Raspberry,  sehingga  memiliki  dukungan  dan  kompatibilitas yang lebih baik.
Dari grafik pada Gambar 5, tampak bahwa microSD yang berbeda memiliki kecepatan yang relatif sama, tergantung pada perangkat  sistem  tertanam  yang  digunakan.  Namun,  yang menarik dari hasil percobaan ini adalah hasil pada penggunaan
Raspberry Pi 4B dengan microSD VGEN. Pada grafik tersebut, dapat  dilihat  bahwa  jika  waktu  pengambilan  citra  dan  waktu penyimpanan  citra  pada microSD dihitung,  perangkat Raspberry  Pi  4B  memiliki  waktu  rata-rata  gabungan  paling cepat dibandingkan dua unit kontrol lainnya. Rangkuman hasil percobaan ini disajikan pada Tabel V.
Grafik  pada  Gambar  5  juga  menunjukkan  bahwa  hasil pengujian microSD yang sama dapat memiliki kecepatan yang berbeda  apabila  digunakan  pada  perangkat  sistem  tertanam yang berbeda. Hal ini dapat disebabkan oleh perbedaan tingkat kompatibilitas  perangkat  sistem  tertanam  terhadap microSD yang  digunakan.  Dari  ketiga microSD yang  diuji, microSD Maestro memiliki kecepatan baca dan tulis terendah. Walaupun microSD tersebut memiliki spesifikasi kecepatan baca dan tulis maksimal  yang  berbeda-beda,  pada  pengujian  ini  terlihat bahwa perbedaan kecepatan tidak signifikan. Kondisi tersebut terjadi  karena  perangkat  sistem  tertanam  tidak  mencapai kecepatan  maksimal  ketika  melakukan  proses  tulis  pada microSD saat menyimpan citra. MicroSD yang disisipkan pada perangkat  sistem  tertanam  juga  digunakan  untuk  memuat sistem  operasi.  Hal  tersebut  ikut  memengaruhi  kecepatan penyimpanan citra karena sebagian sumber daya microSD juga digunakan untuk sistem operasi.
Perangkat  Orange  Pi  Zero  Plus  terlihat  memiliki  waktu penyimpanan  citra  paling  cepat  dibandingkan  dengan  dua perangkat  sistem  tertanam  lainnya.  Kondisi  tersebut  dapat terjadi karena  sistem operasi Armbian yang digunakan relatif lebih ringan jika dibandingkan dengan sistem operasi Raspbian yang digunakan oleh perangkat Raspberry Pi 3B dan Raspberry Pi 4B.
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  juga  pengambilan  data konsumsi  energi  dari  setiap  perangkat  sistem  tertanam  yang digunakan. Data konsumsi energi tersebut diperoleh dari rata- rata  energi  yang  digunakan  pada  setiap  pengambilan  data komputasi  pengambilan  citra  dan  penyimpanan  citra  pada microSD .  Data  konsumsi  energi  diukur  menggunakan  kWh meter yang nilainya diambil pada saat sistem melakukan proses pengambilan  gambar  dan  penyimpanan  gambar  ke memory card. Tabel  V  juga  menunjukkan  perbandingan  penggunaan konsumsi  dari  setiap  perangkat  sistem  tertanam  yang digunakan.

## IV. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  Raspberry  Pi  4B  yang  dikombinasikan
Gambar  5. Perbandingan  kecepatan  memori microSD Sandisk,  VGEN,  dan Maestro pada Raspberry Pi 3B, Raspberry Pi 4B, dan Orange Pi Zero Plus.
T ABEL V
P ERBANDINGAN R ATA -R ATA W AKTU P ERCOBAAN P ENGAMBILAN C ITRA , P ENYIMPANAN CITRA , DAN K ONSUMSI D AYA PADA B EBERAPA P LATFORM P ERANGKAT K ERAS DENGAN J ENIS M EMORI YANG B ERBEDA Platform Perangkat Keras Memori Komputasi (ms) Konsumsi Daya (watt) Mengambil Citra Menyimpan Citra Rata-Rata Total Raspberry Pi 3B Sandisk 1.842,8 74,0 1.916,8 3,9 VGEN 1.879,1 65,6 1.944,7 Maestro 1.908,6 114,2 2.022,8 Raspberry Pi 4B Sandisk 1.947,7 84,2 2.031,9 2,9 VGEN 1.750,7 77,2 1.827,9 Maestro 1.958,9 85,7 2.044,6 Orange Pi Zero Plus Sandisk 2.396,0 41,0 2.437,0 1,9 VGEN 2.316,3 41,6 2.357,9 Maestro 1.977,2 40,0 2.017,2
dengan memory card VGEN memiliki kemampuan komputasi tercepat dalam proses pengambilan dan penyimpanan citra jika dibandingkan dengan Raspberry Pi 3B dan Orange Pi Zero Plus. Jika dilihat dari konsumsi daya, Orange Pi Zero Plus memiliki konsumsi  daya  terendah  dalam  proses  pengambilan  dan penyimpanan citra jika dibandingkan dengan Raspberry Pi 3B dan  Raspberry  Pi  4B.  Sementara  itu, memory  card yang digunakan  tidak  terlalu  berpengaruh  terhadap  kecepatan pengambilan dan penyimpanan citra.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Tim  Penulis  menyatakan  bahwa  artikel  yang  berjudul “Evaluasi  Platform  Perangkat  Keras  Sistem  Tertanam  untuk Unit Kontrol Parkir Otomatis” ditulis dengan bebas dari konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptor, Wahyu Dewanto; penulisan—penyusunan draf asli, Agung Fathurrahman; peninjauan dan penyuntingan, Agus Bejo.

## REFERENSI
[1] N. Jesani dkk., “Smart Card for Various Application in Institution,” 2020 IEEE Int. Stud. Conf. Elect. Electron., Comput. Sci. (SCEECS) , 2020, hal. 1–5, doi: 10.1109/SCEECS48394.2020.26.
[2] R.  Bankar  dkk.,  “A  Review  on  IoT  Based  Smart  Card  System  for Students,” 2020 4th Int. Conf. Invent. Syst., Control (ICISC) , 2020, hal. 1–3, doi: 10.1109/ICISC47916.2020.9171219.
[3] H.  Taherdoost  dan  M.  Masrom,  “An  Examination  of  Smart  Card Technology Acceptance Using Adoption Model,” Proc. ITI 2009 31st Int. Conf. Inf. Technol. Interfaces , 2009, hal. 329–334, doi: 10.1109/ITI.2009.5196103.
[4] A.  Bejo,  M.F.  Hamzah,  dan  A.  Suwastono,  “Perancangan  Smart  Card Reader  Menggunakan  STM32F4  Discovery  Kit,” J.  Nas.  Tek.  Elekt., Teknol.  Inf. ,  Vol.  6,  No.  3,  hal.  342–351,  Agu.  2017,  doi: 10.22146/jnteti.v6i3.337.
[5] A.  Suryanto  dkk.,  “Optimalisasi  Keluaran  Panel  Surya  Menggunakan Solar Tracker Berbasis Kamera Terintegrasi Raspberry Pi,” J. Nas. Tek. Elekt.,  Teknol.  Inf. ,  Vol.  10,  No.  3,  hal.  282–290,  Agu.  2021,  doi: 10.22146/jnteti.v10i3.1142.
[6] M.R.A.  Cahyono,  I.  Mariza,  dan  Wirawan,  “Sistem  Pemantauan  dan Pengendalian Sepeda Listrik Berbasis Internet of Things,” J. Nas.  Tek. Elekt.,  Teknol.  Inf. ,  Vol.  11,  No.  1,  hal.  53–60,  Feb.  2022,  doi: 10.22146/jnteti.v11i1.3183.
[7] K.  Kasym dkk.,  “Parking  Gate  Control  Based on  Mobile  Application,” 2018 Jt. 7th Int. Conf. Inform. Electron., Vis. (ICIEV), 2018 2nd Int. Conf. Imag.  Vis.,  Pattern  Recognit.  (icIVPR) ,  2018,  hal.  399–403,  doi: 10.1109/ICIEV.2018.8640954.
[8] R.  Yasirandi,  Y.A.  Setyoko,  dan  P.  Sukarno,  “Security  Document  for Smart  Parking  Gate based on  Common Criteria  Framework,” 2019 7th Int.  Conf.  Inf.,  Commun.  Technol.  (ICoICT) ,  2019,  hal.  1–8,  doi:
10.1109/ICoICT.2019.8835234.
[9] C.C. How dkk., “Smart Parking Reservation Mobile Application ,” 2022 IEEE Int. Conf. Distrib. Comput., Elect. Circuits, Electron. (ICDCECE) , 2022, hal. 1–5. doi: 10.1109/ICDCECE53908.2022.9792684.
[10] N.O. Nwazor, “A Raspberry Pi Based Speaker Recognition System for Access Control,” 2019 Int. Res. J. Eng., Technol. (IRJET) , Vol. 6, No. 3, Mar. 2019, hal. 7412–7419.
[11] A.  Bejo,  R.  Winata,  dan  S.S.  Kusumawardani,  “Prototyping  of  Class- Attendance  System Using  Mifare  1K  Smart  Card  and Raspberry  Pi  3,” 2018 Int. Symp. Electron., Smart Devices (ISESD) , 2018, hal. 1–5. doi: 10.1109/ISESD.2018.8605442.
[12] B.N. Rao dan R. Sudheer, “Surveillance Camera using IoT and Raspberry Pi,” 2020 2nd Int. Conf. Invent. Res. Comput. Appl. (ICIRCA) , 2020, hal. 1172–1176, doi: 10.1109/ICIRCA48905.2020.9182983.
[13] A.H.H. Basri, S.N. Ibrahim, N.A. Malik,  dan A.L. Asnawi, “Integrated Surveillance  System  with  Mobile  Application,” 2018  7th  Int.  Conf. Comput.,  Commun.  Eng.  (ICCCE) ,  2018,  hal.  218–222,  doi: 10.1109/ICCCE.2018.8539244.
[14] Z. Jiang, Z. Si, dan C. Luo, “Design & Implementation to an RFID Based Conference Management System,” 2014 10th Int. Conf. Comput. Intell., Secur. , 2014, hal. 143–147, doi: 10.1109/CIS.2014.29.
[15] W. You dan H. Ge, “Design and Implementation of Modbus Protocol for Intelligent  Building  Security,” 2019  IEEE  19th  Int.  Conf.  Commun.
Technol. (ICCT) , 2019, hal. 420–423, doi: 10.1109/ICCT46805.2019.8946996.
[16] H.  Wang,  X.  You,  dan  R.  Wang,  “Design  of  Image  Capture  and Transmission Embedded System for Remote Monitoring,” 2012 8th Int. Conf. Inf. Sci., Digit. Content Technol. (ICIDT2012) , 2012, hal. 661–664.
[17] K.  Loukil  dkk.,  “Design  and  Test  of  Smart  IP-Camera  Within Reconfigurable  Platform,” 2017  2nd  Int.  Conf.  Anti-Cyber  Crimes
(ICACC) , 2017, hal. 25–29, doi: 10.1109/Anti-
Cybercrime.2017.7905257.
[18] L.M. Fawzi, S.Y. Ameen, S.M. Alqaraawi, dan S.A. Dawwd, “Embedded Real-Time Video Surveillance System Based on Multi-Sensor and Visual Tracking,” Appl. Math., Inf. Sci , Vol. 12, No. 2, hal. 345–359, Mar. 2018, doi: 10.18576/amis/120209.
[19] T.A. Mounir dkk., “Performance Evaluation of Basic Image Processing Algorithms in CPU, GPU, Raspberry Pi and FPGA,” Int. J. Comput. Sci. Eng. (IJCSE) , Vol. 9, No. 4, hal. 312–325, Jul.–Agu. 2020.
[20] E. Harwood, Digital CCTV: A Security Professional’s Guide . Amsterdam, Netherlands: Butterworth-Heinemann, 2007.
[21] G.  Yang  dan  K.  Shen,  “ARM9  Embedded  System  of  the  Image Acquisition and Processing,” 2010 Int. Conf. Anti-Counterfeiting Secur., Identif. , 2010, hal. 138–141, doi: 10.1109/ICASID.2010.5551517.
[22] A.  Mishra  dan  A.  Dixit,  “Embedded  Image  Capturing  &  Digital Converting  Process  Using  Raspberry  Pi  System  Interfacing  and Comparision of Generation 2 Verses Generation 1 Models in Raspberry Pi,” Int. J. Comput. Sci., Inf. Technol. (IJCSIT) , Vol. 6, No. 2, hal. 1798– 1801, Mar.–Apr. 2015.
[23] V.B. Vales dkk., “Fine Time Measurement for the Internet of Things: A Practical Approach Using ESP32,” IEEE Internet Things J. , Vol. 9, No. 19, hal. 18305–18318, Okt. 2022, doi: 10.1109/JIOT.2022.3158701.
[24] Espressif Systems, “ESP32 Series Datasheet,” ESP32 Series Datasheet v4.3, 2023.