Abstrak--Kebutuhan  tempat  parkir  saat  ini  tidak  bisa dipungkiri  lagi,  apalagi  pada  tempat-tempat  yang  ramai  di kunjungi.  Keadaan  seperti  ini  membutuhkan  pengelolaan  yang baik  agar  dapat  mengefisienkan  waktu  dan  keamanan.  Dengan demikian  dilakukan  suatu  penelitian  menggunakan  pengolahan citra digital untuk  sistem parkir.
Pengolahan  citra  digital  ini  bertujuan  untuk  memantau  dan menetukan  lokasi  parkir  yang  kosong  dengan  input  berupa  citra tempat  parkir  yang  di  ambil  menggunakan  kamera  digital kemudian  di  masukkan  kedalam  sebuah  bahasa  pemrograman GUI  Matlab  dimana  citra  tempat  parkir  yang  kosong  menjadi citra  refrensi  yang  nanti  akan  di  olah  dengan  pengolahan  citra seperti  cropping,  grayscale,  thresholding  dan  dianalisa  dengan metode  bwarea  dibandingkan  dan  dihitung  selisihnya  dengan citra-citra  yang  akan  diidentifikasi.  Outputnya  berupa  informasi tentang  jumlah  lokasi  parkir  yang  kosong,  jumlah  kendaraan yang terparkir dan daerah parkir yang tersedia.
Dengan  menggunakan  pengolahan  citra  digital,  diharapkan proses  pencarian  lokasi  parkir  yang  kosong  tidak  memakan waktu karena sudah tersedianya informasi.
Kata  kunci  :  Tempat  parkir,  Pengolahan  citra  digital, Thresholding, bwarea

## I.   PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  modern  sekarang  ini,  semakin  banyak tempat-tempat  perbelanjaan,  rekreasi,  bandar  udara,  dan universitas  yang  selalu  ramai  dikunjungi.  Masyarakat  pada umumnya sudah memiliki mobil. Tak sedikit dari mereka yang datang  ketempat  –  tempat  tersebut  membawa  kendaraannya. Dari pernyataan itu sudah tentu tempat – tempat perbelanjaan, rekreasi,  Bandar  udara,  dan  Universitas  harus  mempunyai tempat parkir yang memadai baik area yang luas dan didukung dengan  sistem  parkir  yang  bagus.  Proses  pemantauan  lokasi parkir  yang  masih  kosong  dan  jumlah  kendaraan  yang sementara parkir sangat sulit dilakukan secara manual, apalagi jika  area  parkir  tersebut  luas  akan  memakan  waktu  untuk mencari- cari tempat parkir kosong dan tepat.
Perkembangan  teknologi  di  masa  ini  berkembang  dengan pesatnya,  sistem  kontrol  sangat  di  butuhkan  untuk  lebih memperkecil  erorr  yang  ada.  Seiring  perkembangannya teknologi  informasi  ataupun  teknologi  –  teknologi  lainnya sudah  sangat  bermanfaat  bagi  kehidupan  manusia  pada umumnya.  Seperti  pada  perkembangan  teknologi  informasi yang bisa diketahui lewat digital image processing hingga saat ini terus diperluas dengan tujuan untuk membantu manusia
dalam  melakukan  pekerjaannya.  Digital  Image  processing  itu sendiri  merupakan  salah  satu  jenis  teknologi  untuk menyelesaikan  masalah  mengenai  pemrosesan  gambar. Gambar  akan  diolah  sedemikian  rupa  sehingga  gambar tersebut lebih mudah untuk diproses dan di ubah menjadi suatu informasi.
Dengan  demikian  diperlukan  suatu  informasi  parkir  secara otomatis  dan  cerdas,  melalui  digital  image  processing sehingga  bisa  bermanfaat  bagi  pengguna  jasa  parkir  tersebut. Sebab dengan informasi yang ada, setiap pengguna jasa parkir dapat  mengetahui  secara  langsung  dan  cepat  di  area  mana harus  memarkir  kendaraannya.  Sistem  ini  juga  nantinya  dapat di  integrasikan  dengan  sistem  parkir  yang  sudah  ada sebelumnya.

## II.   LANDASAN TEORI

## A. Pengolahan Citra
Citra  merupakan  istilah  lain  dari  gambar,  yang  berupa informasi  visual.  Pengolahan  citra  digital  merupakan pemrosesan  gambar  2  dimensi  menggunakan  komputer. Konsep  dasar  pengolahan  citra  dengan  data  masukan  pokok (internal data) berupa langkah berikut :
• Pengumpulan data yang relevan, yaitu citra digital
• Klasifikasi atau pengelompokan dengan cara pengkelasan
• Penyusunan data sesuai kelas
• Perhitungan dan manipulasi
• Pengujian ketelitian dan perhitungan
• Penyimpulan dan rekapitulasi hasil Informasi

## B. Citra Digital
Citra  digital  merupakan suatu  fungsi kontinu dari intensitas cahaya  atau  derajat  keabuan  dalam  bidang  2  dimensi  yang dapat  direpresentasikan  dengan  f(x,y),  dimana  x  dan  y menyatakan koordinat posisi piksel itu berada,  dan nilai f(x,y) menunjukkan  intensitas  (derajat  keabuan)  piksel  atau  picture element  pada koordinat  tersebut. Piksel itu sendiri merupakan satuan  atau  elemen  terkecil  dari  citra  yang  menempati  suatu posisi yang menentukan resolusi citra tersebut.
Misalkan  f  merupakan  sebuah  citra  digital  2  dimensi berukuran  NxM.  Maka  representasi  f  dalam  sebuah  matriks dapat dilihat pada gambar di bawah ini, di mana f(0,0) berada

## Perancangan Sistem Pemantau dan Penentuan Tempat Parkir Berdasarkan Digital Image Processing
Ria A. Makalalag, A.S.M. Lumenta ST, MT ., S.R.U.A. Sompie ST, MT ., B.A. Sugiarso ST, MT . Jurusan Teknik Elektro-FT, UNSRAT,  Manado-95115, Email: Rh3a_reynatta@yahoo.co.id
                    − − − − − − = ) 1 , 1 ( ... ) 1 , 1 ( ) 0 , 1 ( . . . ) 1 , 1 ( ... ) 1 , 1 ( ) 0 , 1 ( ) 1 , 0 ( ... ) 1 , 0 ( ) 0 , 0 ( ) , ( M N f N f N f M f f f M f f f y x f
pada sudut kiri atas dari matriks tersebut, sedangkan f(n-1,m-1) berada pada sudut kanan bawah. (1)
• Citra warna atau lebih sering dikenal citra RGB (red, green, blue).Citra RGB adalah citra yang warna dasar penyusunnya adalah warna merah, hijau, dan biru.Warna selain itu adalah warna  hasil  perpaduan  dari  ketiga  warna  tersebut. Komposisi warnanya dapat dilihat pada gambar 1.
• Citra  grayscale  atau  citra  skala  keabuan  mempunyai kemungkinan  warna  antara  hitam  (minimal)  dan  putih (maksimal).  Jumlah  maksimum  warna  sesuai  dengan  bit penyimpanan yang digunakan. Jika pada skala keabuan 4 bit, maka  jumlah  kemungkinan  adalah  2 4 =  16  warna,  dengan kemungkinan warna 0 (minimal) sampai 15 (maksimal).
• Citra  biner  Citra  biner  adalah  citra  yang  setiap  titik  atau pikselnya bernilai 0 atau 1 dengan representasi warna hitam =  0,  dan  warna  putih  =  1,  contohnya  dapat  dilihat  pada gambar 2.

## C. Resolusi Citra
Tingkat  ketajaman  atau  resolusi  warna  pada  citra  digital tergantung  pada  jumlah  bit  yang  digunakan  oleh  komputer untuk  merepresentasikan  setiap  piksel  tersebut.  Tipe  yang sering  digunakan  untuk  merepresentasikan  citra  adalah  ‘8  bit citra’ (256 warna) tetapi dengan kemajuan teknologi hardware grafik,  kemampuan  tampilan  citra  di  komputer  saat  ini  dapat mencapai 32 bit

## D. Metode Bwarea
Bwarea merupakan teknik pengolahan citra yang memperkirakan  jumlah  daerah  dalam  piksel  yang  terkandung pada sebuah gambar yang sudah dibinerisasi.
Total  =  bwarea  (BW) memperkirakan wilayah  objek dalam citra  biner  BW.  total  adalah  skalar  yang  nilainya  sesuai dengan  jumlah  total  pada  piksel  dalam  gambar,  tapi  mungkin tidak persis sama karena pola yang berbeda dari bobot piksel.
Algoritma bwarea memperkirakan luas dari semua piksel di dalam  gambar  dengan  menjumlahkan  bidang  setiap  pixel dalam gambar.
Bwarea sebagai alat ukur membantu visualisasi hasil dengan menghasilkan  gambar  dimana  setiap  bentuk  diberi  label dengan  nilai  wilayah.  bwarea  tidak  hanya  menghitung  jumlah piksel diaktifkan, namun. Sebaliknya, bobot bwarea pola pixel di  hitung  tidak  merata.Bobot  ini  mengkompensasi  distorsi yang  melekat  dalam  merepresentasikan  sebuah  gambar  terus menerus dengan piksel diskrit.

## E. Kamera Digital
Kamera  digital  adalah  alat  untuk  membuat  gambar  dari objek untuk selanjutnya dibiaskan melalui lensa kepada sensor CCD  (charge  coupled  device)  yang  hasilnya  kemudian direkam  dalam  format  digital  ke  dalam  media  simpan digital.Karena  hasilnya  disimpan  secara  digital  maka  hasil rekam gambar ini  harus diolah menggunakan pengolah digital pula semacam komputer atau mesin cetak yang dapat membaca media simpan digital tersebut.

## F. Matlab ( Matrix Laboratory)
Matlab merupakan bahasa pemrograman dengan kemampuan  tinggi  dalam  bidang  komputasi.    Saat  ini,  bahasa pemrograman  tidak  hanya  dituntut  memiliki  kemampuan  dari segi  komputasi,  tetapi  juga  kemampuan  visualisasi  yang  baik. Matlab memiliki kemampuan unutk mengintegrasikan komputasi, visualisai, dan pemrograman.
Dalam  menvisualisasikan  sebuah  objek,  matlab  memiliki kemampuan merotasi obyek tanpa mengubah programnya.
1  1  0  1  1  0  1  1 1  1  0  1  1  0  1  1 1  1  0  0  0  0  1  1 1  1  0  1  1  0  1  1 1  1  0  1  1  0  1  1
Gambar 2. Contoh citra dan nilai biner

## III.    METODOLOGI PENELITIAN

## A. Tempat dan Waktu Penelitian
Perancangan  dan  pengujian  dilakukan  mulai  dari  bulan  juli 2012 sampai dengan bulan oktober 2012. Tempat perancangan dan pengujian alat dilaksanakan di laboratorium teknik kendali dan kediaman penulis.

## B. Alat dan Bahan
• Laptop    ACER  aspire  one  722  (AMD  dual  core  1.33GHz, Processor C60)
• Software Matlab 2009a
• Software Microsoft office 2007
• Camerea digital Nikon COOLPIX S3100

## C. Pengambilan Sample Citra
Data  diambil  melalui  kamera  digital  untuk  beberapa keadaan  pada  lokasi  parkir  MCdonalds di kawasan  mega mas manado.

## D. Perancangan Sistem
Perancangan sistem dibuat dalam dua bagian, yaitu bagian pemasukan refrensi serta pengidentifikasian tempat parkir berdasarkan refrensi
Metode  analisa  citra  yang  digunakan  dalam  tugas  akhir  ini adalah  metode  bwarea.  Metode  ini  akan  menghitung  nilai wilayah sehingga bisa dibedakan mana lokasi yang kosong dan yang sudah terisi mobil.
Sistem  ini  merupakan  sitem  loop  terbuka  karena  tidak  ada umpan  balik  otput  tidak  berpengaruh  pada  input.  Gambaran sistem  dapat  dilihat  pada  gambar  3,  sedangkan  diagram  alir dari sistem ini dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Diagram alir Pemantau dan Penentuan lokasi parkir
Gambar 5. Tampilan Program GUI Matlab Gambar 6. Hasil tangkapan kamera
Program dirancang menggunakan 1 push button, 1 axes, 1 button  group,  8  edit  text,  dan  4  static  text.  Push  button digunakan  untuk  membuka  citra,  proses  grayscaling,  proses binerisasi,  dananalisa.  Axes  digunakan  untuk  menampilkan citra. Button  group  digunakan  untuk penempatan  hasil  – hasil eksekusi  program  agar  lebih  rapi.  Edit  text  digunakan  untuk menampilkan hasil eksekusi program dan Static text digunakan sebagai  keterangan,  tampilan  program  seperti  yang  terlihat pada gambar 5.
Pada  tugas  akhir  ini,  akan  dibuat  sistem  pemantau  dan penentuan  tempat  parkir  menggunakan  metode  bwarea. Dimana  Citra  tempat  parkir  hanya  berdasarkan  sample  yang ada  kemudian  di  bandingkan  dengan  sample  refrensi.  Sample refrensi  itu  merupakan  sample  tempat  parkir  yang  kosong seperti  yang  dapat  pada  gambar  6.    Sistem ini berjalan dalam mode offline.
Untuk mendapatkan hasilnya sistem ini mengurangkan nilai citra  refrensi  dengan  nilai  citra  yang  diidentifikasi,  prosesnya sama untuk mendapatkan nilai dari masing –masing citra. Pengambilan  citra  dilakukan  dalam  mode  offline.  Proses pengambilan  citra  tempat  parkir  ini  menggunakan  camera digital,  dengan  cara  memposisikan  kamera  pada  tempat  yang sama  dari  tempat  yang  lebih  tinggi,  pengambilan  citra  ini dilakukan pada pagi dan malam.
.
Gambar 7. Lokasi parkir yang telah di cropping untuk di analisa
Gambar 8. citra refrensi yang sudah di threshold dgn nilai 0.1
Gambar 9. citra Sample yang sudah di threshold dgn nilai 0.1
Didalam  program  aplikasi  tersebut,  citra  tempat  parkir diambil  baik  itu  sebagai  citra  referensi  ataupun  sebagai  citra yang  akan  diidentifikasi.  Setelah  citra  tempat  parkir  di  resize dan    cropping  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  7  kemudian dilakukan proses Thresholding seperti gambar 8 dan gambar 9. Proses ini dilakukan untuk mengubah citra warna menjadi citra hitam putih.
Pengolahan  citra  dengan  thresholding  ini  karena  piksel objek  dan  background  mempunyai  level  intensitas  yang berbeda  dalam  dua  mode  dominan  dari  citra  yang  sudah  di binerisasi.  Pada  citra  yang  ada  piksel  yang  diberinilai  1 berkaitan  dengan  latar  belakang  sedangkan  piksel  yang diberinilai 0 berkaitan dengan objek.
Dalam memilih nilai threshold  yang tepat pada tugas akhir ini digunakan metode trail and error, yaitu dengan mengambil beberapa  threshold yang berbeda  sampai  mendapatkan 1 nilai threshold yang tepat dan memberikan hasil yang terbaik. Nilai ambang  yang  di  dapat  adalah  [0.1].  jadi  citra  diubah  kebiner dengan  threshold  [0.1]  setelah  itu  lanjut  ke  proses  berikutnya untuk  membedakan  nilai  daerah  yang  berobjek  dan  tidak berobjek .
TABEL I .DAFTAR NILAI HASIL BWAREA SAMPLE SIANG (PIKSEL)
TABEL II.DAFTAR NILAI HASIL BWAREA SAMPLE MALAM (PIKSEL)
Note: tanda bintang artinya area terisi
Citra  tempat  parkir  hasil  proses  resize  dan  cropping dimasukkan dalam program aplikasi yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman GUI Matlab.
Setelah di Threshold gambar – gambar yang di simpan di lihat nilainya dengan Bwarea. Nilai bwarea setiap sampel dapat dilihat pada Tabel I dan Tabel II.
Bwarea  digunakan  agar  dapat  membedakan  nilai  citra refrensi  dengan  nilai  citra  yang  akan  diidentifikasi.  Dengan bwarea ini kita bisa mengetahui nilai wilayah yang terkandung dalam  suatu  gambar,  sehingga  bisa  ditentukan  dengan sendirinya batas nilai area yang kosong dengan batas nilai area yang sudah terisi mobil, nilai-nilai area tersebut di ambil rata- ratanya  kemudian  menjadi  pembanding  antara  citra  sekarang dengan citra refrensi.
Dari  nilai-nilai  yang  di  dapatkan,  setiap  nilai  refrensi  di kurangkan  dengan  nilai  sample  yang  akan  diidentifikasi kemudian  di  ambil  nilai  maksimum  untuk lokasi yang kosong dan di tetapkan sebagai nilai acuan, contohnya :
Berdasarkan  perhitungan  selisih  dari  data  refrensi  dan  data sample, berikut adalah nilai-nilai yang di dapat dan yang akan dipakai  di  program  nantiA1<60,  A2<150,  A3<10,  A4<636, A5<50, A6<60.

## IV.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Citra Tempat Parkir
Citra  diambil  dengan  kamera  digital  masih  belum  bisa dimasukkan  langsung  kedalam  program  karena  pengambilan citra ini mode offline. Citra harus di resize dulu menggunakan Microsoft  office  picture  manager  agar  ukurannya  lebih  kecil dan  lebih  cepat  diproses,  citra  yang  kosong  ini  akan  menjadi citra  refrensi,  seperti  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  10. Untuk  proses  pengidentifikasiannya  akan  dilakukan  dengan mengurangkan  nilai  bwarea  citra  yang  di  identifikasi  dengan nilai bwarea citra refrensi.
Gambar 10.  Citra hasil tangkapan kamera yang akan di identifikasi

## B. Pengujian Hasil
Pengujian hasil dari sistem ini dapat kita lihat pada beberapa gambar   yang  ada di lampiran yaitu pada gambar 11, gambar 12, gambar 13, gambar 14, gambar 15, dan gambar 16
Dari gambar – gambar hasil pengujian di lakukan dengan 6 contoh  citra  siang  ,  7  contoh  citra  malam  dan  4    contoh  citra lain, dapat dilihat keakuratan pemantau dan penentuan tempat parkir dengan pengolahan citra  metode Bwarea,
Berdasarkan  hasil  yang  ada  tingkat  keakuratan  tidak mencapai  100%    dapat  dilihat  bahwa  jika  program  ini  di jalankan  untuk  tempat  parkir  yang  lain  tidaklah  efektif,  harus di  adakan  observasi  dulu  pada  setiap  lokasi  yang  akan  di  uji agar program bisa berjalan.

## V.  KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. parkir dari citra sample yang ada menggunakan pengolahan citra dengan metode bwarea tidak mencapai 100%
2. Semakin  banyak  sample  citra    semakin  bisa  dilihat keakuratan sistem
3. Posisi kamera mempengaruhi pembagian area
4. Nilai bwarea untuk kondisi siang  dan malam berbeda tetapi untuk  siang  yang  mendung  dan  hujan  kemungkinan  besar nilainya hampir sama.
5. Keakurasian sistem pemantau dan penentuan tempat

## B. Saran
1. Sistem dapat dikembangkan untuk bekerja secara online dan jaringan.
2. Sistem dapat ditingkatkan keandalannya dengan menambahkan metode-metode analisa  citra yang lain dalam proses analisa.
3. Dapat  dikembangkan  dan  diintegrasikan  dengan  sistem parkir  yang  sudah  ada  sehingga  nantinya  sistem  parkir  bisa menjadi lebih kompleks dan efisien.
Gambar 11 Pengujian siang 1 Gambar 12 Pengujian siang 2
Gambar 13 Pengujian malam 1
Gambar 14 Pengujian malam 2
Gambar 15 Pengujian keakuratan dengan manipulasi gambar
Gambar 16 Pengujian pada lokasi parkir yang berbeda

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   G.  A.  Away,    “The  Shortcut  of  MATLAB  Programing”,  Informatika, Bandung,  2010.
[2]  S.  Banerjee,  P.  Choudekar,  Prof    M.  K.    Muju,.    “Implementation  Of Image  Perocessing  Real  Time  Car  Prking  System”,    Indian  Journal  of Computer  Science  and  Engineering  (IJCSE).Vol.2  No.1.ISSN  :  0976- 5166
[3]   W.  Caesarendra,    ST,  M.eng.,    M.  Aryanto  ,  ST.,  “Panduan  Belajar
Mandiri MATLAB”,  Media Komputindo, Jakarta, 2011.
[4]   R. C. Gonzales, R. E Woods, “Digital Image Processing”, Prentice Hall, 2008.
[5]   Grafika  computer  &  Pengolahan  Citra,.  “Pengolahan  Citra  :Konsep Dasar”,Unuversitas Gunadarma, 2006.
[6]   F.  A.  Irawan,    “Buku  Pintar  Pemrograman  Matlab”,  Media  Kom, Yogyakarta, 2012.
[7]   E. Prasetyo,”  Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan Matlab”, ANDI, Yogyakarta,  2011.
[8]   T. Sutoyo, S.Si, M.Kom., E. Mulyanto, S.Si, M.Kom., Suhartono, Dr., O. D.  Nurhayati,  M.T.,  Wijanarto,  M.Kom,    “Teori  Pengolahan  Citra Digital”, ANDI, Yogyakarta, 2009.
[9] N.  True,.  “Vacant  Parking  Space  Detection  in  Static  Image”  9500
Gilman Drive, La Jolla, CA 92093, University of California, San Diego.