## ISSN 2355-3286

## Pendeteksian Ruang Kosong Parkir di dalam Ruangan
Nunik Afriliana 1 , Rosalina 2 , Regina Valeria 3
1 Fakultas Teknik & Informatika: Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
2,3 Faculty of Computing, President University, Jababeka Education Park, Cikarang Baru, Bekasi nunik@umn.ac.id rosalina@president.ac.id reginavaleria96@gmail.com
Diterima 6 Mei 2018
Disetujui 25 Juni 2018
Abstrak — Menemukan tempat parkir kosong di tempat parkir  dalam  ruangan  seperti  pusat  perbelanjaan menjadi  kesulitan  banyak  pengemudi,  terutama  saat jam  sibuk  di  kota-kota  besar.  Dalam  makalah  ini, sebuah sistem  deteksi  kekosongan  tempat  parkir  dalam ruangan  diusulkan,  dengan  menggunakan  sistem kamera  yang  melibatkan  OpenCV  untuk  mempercepat waktu  dalam  mencari  tempat  parkir  bagi  pengemudi kendaraan  dengan  memberi  mereka  informasi  lokasi dan  tempat  parkir.  Sistem  ini  menggunakan  metode deteksi  objek  statis,  yaitu Haar-Like  Cascade  Classifier yang  dikombinasikan  dengan  Hough  Line  Detection untuk mengidentifikasi area parkir kosong dari gambar parkir yang diambil secara real time melalui kamera IP atau  kamera  USB.  Sistem  ini  dirancang  untuk disematkan  dengan  sistem  manajemen  parkir  sebuah bangunan sebagai alat yang menyediakan tempat parkir untuk membantu pengemudi kendaraan memasuki area parkir.
Index  Terms—Haar-Like  Cascade  Classifier , Hough Line Detection , Sistem Maanajemen Parkir

## I. P ENDAHULUAN
Meningkatnya  pertambahan  volume  kendaraan berdampak  pada  kebutuhan  akan  sarana  parkir. Banyak  pengemudi  menghadapi  kesulitan  dalam menemukan  tempat  parkir  yang  tersedia  pada  saat berkunjung  ke  suatu  tempat.  Bahkan  ketika  hampir semua  pusat  perbelanjaan  besar  dan  tempat-tempat umum  lainnya  memiliki  gedung  parkir  bertingkat tersendiri,  semakin  sulit  untuk  menemukan  tempat parkir  yang  tersedia  terutama  pada  jam  sibuk  dimana bangunan  parkir  dalam  ruangan  hampir  selalu  penuh. Sebagian  besar  waktu,  pengemudi  harus  mengitari bangunan  parkir  mobil  untuk  menemukan  tempat kosong untuk memarkirkan mobil mereka.
Informasi  mengenai  lahan  kosong  parkir  baik  di pusat berbelanjaan maupun gedung perkantoran masih sangat  minim,  dimana  umumnya  sistem  parkir  yang digunakan masih manual.
Sistem  deteksi  kekosongan  tempat  parkir  yang sudah  ada  menggunakan  sensor  ultrasonik  dengan indikator  LED  terpasang  di  atas  setiap  lot  di  area
parkir keseluruhan. Jumlah besar perangkat keras yang dibutuhkan  cukup  mahal  dan  pengguna  masih  harus mengelilingi  tempat  parkir  sambil  mencoba  melihat indikator  tempat  kosong.  Pendekatan  alternatif  dalam menemukan  tempat  parkir  kosong  menggunakan kamera  pengawas  dengan  algoritma  penglihatan komputer  untuk  mendeteksi  apakah  terdapat  mobil  di area  parkir  kosong.  Selanjutnya,  sistem  tersebut memberitahukan  tempat  mana  yang  tersedia  dan menginformasikannya  ke  pengendara  yang  masuk. Fokus utamanya adalah menghemat banyak waktu dan usaha dengan memberikan informasi tentang ketersediaan tempat parkir.
Menemukan  ruang  kosong  untuk  memarkir  mobil di area parkir dalam ruangan sering menjadi masalah, terdapat beberapa penelitian tentang teknik penentuan posisi  mobil  seperti  yang  tercantum  dalam  referensi [2,3,4,5,6,7,8, 11].
Liu  [3]  mengusulkan  navigasi  dalam  ruangan berdasarkan smartphone, sistem ini dapat menemukan tempat parkir gratis dengan menerima data dari sensor yang terletak di dalam tempat parkir mobil.
Deteksi  parkir  kosong  berbasis  video  disajikan  di [4],  proyek  ini  dievaluasi  oleh  beberapa  kombinasi ekstraktor  fitur  dan  algoritma  pembelajaran  mesin. Sementara Ichihashi et al [2] mengusulkan pendekatan untuk mengklasifikasikan ruang parkir kosong tunggal berdasarkan logika fuzzy.
Tulisan  ini  bertujuan  untuk  membangun  dan menerapkan  sistem  yang  akan  membantu  mengurangi waktu  yang  dibutuhkan  oleh  pengemudi  dalam mencari  tempat  parkir  kosong  dan  menghindari perjalanan yang tidak perlu melalui tempat parkir yang penuh.
Sistem  ini  dirancang  untuk  memberi  informasi tentang  lokasi  yang  tepat  pada  sebuah  tempat  parkir kosong.  Lokasi  harus  diperoleh  dengan  sistem  cerdas penglihatan komputer dan informasinya akan diarahkan  ke  pengemudi.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membuat  dan  menerapkan  sistem  yang  akan membantu  mengurangi  waktu  yang  dibutuhkan
pengemudi  dalam  mencari  tempat  parkir  kosong  dan menghindari  perjalanan  yang  tidak  perlu  melalui tempat parkir yang penuh.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat sebuah aplikasi yang mengimplementasikan algoritma untuk  melakukan  fitur  ekstraksi  dan  menggunakan cascade  classifier untuk  membangun  deteksi  objek. Hal ini dilakukan dengan tujuan membuat aplikasi web yang  bisa  menemukan  tempat  parkir  kosong  di  suatu daerah.
Agar  aplikasi  ini  bisa  berfungsi  dengan  baik, lingkungan  harus  memenuhi  persyaratan  area  parkir standar  yang  terdiri  dari  sederet  slot  parkir  linier dengan garis yang memisahkan masing-masing slot.
Keterbatasan lainnya adalah:
1. Keakuratan  deteksi  objek  tergantung  pada kualitas kamera.
2. Aplikasi  ini  hanya  memproses  gambar  dari kamera  statis  sehingga  area  jangkauannya terbatas.
3. Implementasi  deteksi  objek  hanya  akan bekerja untuk mobil.
II. S TUDI P USTAKA

## 2.1 Haar-Like Feature
Pada  tahun  2001,  Paul  Viola  dan  Michael  Jones mempublikasikan  pendekatan  deteksi  wajah  yang melibatkan  fitur  mirip  Haar  [9].  Fitur  mirip-Haar terdiri dari daerah persegi panjang yang berdekatan di lokasi  tertentu  di  jendela  deteksi,  di  mana  persegi panjang  mewakili  subbagian  objek.  Intinya  adalah mengidentifikasi  objek  berdasarkan  nilai  fitur  dan bukan pada nilai piksel individual dari objek gambar, sehingga menghasilkan eksekusi yang lebih cepat.
Gambar 1. Contoh fitur persegi panjang yang ditampilkan relatif terhadap jendela pendeteksian terlampir [8].
Gambar 2. Perhitungan nilai fitur Haar
Nilai  Fitur  (ABFE)  =  jumlah  piksel di  bawah  persegi (CDFE) - jumlah piksel di bawah persegi (ABCD) (1
Gambar    2.  menunjukkan  contoh  fitur Haar-like . Penghitungan  nilai  fitur  dilakukan  menggunakan rumus (1), di mana jumlah piksel di bawah area gelap dikurangi  dengan  jumlah  piksel  di  area  terang.  Jika nilai  fitur  ABFE berada di atas  ambang  batas  (disetel selama  pembelajaran),  maka  area  di  bawahnya dikatakan memenuhi persyaratan fitur Haar .

## 2.2 Canny Edge Detection
Deteksi  tepi  dilakukan  umumnya  untuk  secara signifikan  mengurangi  jumlah  data  dalam  suatu gambar, sambil tetap menjaga properti struktural untuk pemrosesan  gambar  lebih  lanjut.  Deteksi  Tepi  Canny dikembangkan  oleh  John  F.  Canny  pada  tahun  1986, dan  telah  menjadi  salah  satu  metode  deteksi  tepi standar yang digunakan dalam penelitian [11].
Algoritma berjalan dalam 5 langkah terpisah:
 Smoothing:  Terapkan  filter  Gaussian  ke gambar untuk menghilangkan noise.
 Mencari  gradien:  Tepi-tepinya  harus  ditandai di  mana  gradien  gambar  memiliki  besaran besar.
 Penekanan  yang  tidak  maksimal:  Konversi tepi yang kabur dari gradien menjadi tajam.
 Ambang  ganda:  Bedakan  antara  tepi  benar yang  potensial  dan  piksel  tepi  lainnya  yang disebabkan oleh suara atau variasi warna.
 Pelacakan  tepi  dengan  histeresis:  Tentukan tepi  akhir  dengan  menekan  semua  sisi  yang tidak terhubung ke tepi (kuat) tertentu.

## 2.3 Hough Line Transform
Hough  Line  Transform adalah  algoritma  untuk menemukan  titik-titik  yang  sejajar  dalam  gambar yang  menciptakan  garis  lurus.  Suatu  garis  dapat direpresentasikan sebagai ρ = x cosθ + y sinθ di mana ρ  adalah  jarak  dari  asal  ke  garis,  dan  θ  adalah  sudut yang  dibentuk  oleh  garis  jarak  dan  sumbu  horizontal ini. Dalam mencari garis, Hough Transform berfungsi dengan  menghitung  semua  kemungkinan  kombinasi parameter untuk setiap piksel yang merupakan bagian dari  garis.  Setiap  garis  yang  mungkin  dari pixel pertama  diwakili  dengan  kurva,  dan  titik  dengan kurva  persimpangan  paling  mengidentifikasi  garis imajiner dalam gambar aslinya.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Proses  pencari  tempat  parkir  kosong  terdiri  dari beberapa  urutan  langkah  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 3.

## ISSN 2355-3286
Pertama,  program  akan  mengaktifkan  kamera, menangkap  gambar  dan  menyimpannya  ke  folder sumber daya di server. Gambar kemudian akan dimuat ke dalam program sebagai tipe data Matriks.
Kedua, sistem akan melakukan deteksi objek untuk menemukan lokasi garis-garis pada gambar, yang akan menunjukkan  partisi  area  parkir.  Bagian  pencarian baris terdiri dari beberapa langkah, yang mengkonversi ke grayscale , blurring , deteksi tepi, dan operasi HoughLine . Konversi warna dari RGB ke abu- abu  dilakukan  untuk  menormalkan  nilai  warna  di setiap  piksel. Gaussian  blur digunakan  untuk menghaluskan  objek  gambar.  Citra  biner  dihasilkan oleh  deteksi  tepi Canny ,  di  mana HoughLine di OpenCV dapat diterapkan untuk mendeteksi garis.
Gambar 3. Urutan proses yang dilakukan oleh sistem
Ketiga, sistem akan melakukan deteksi objek pada gambar,  untuk  menemukan  lokasi  objek  mobil  di dalamnya. Untuk deteksi objek, program menggunakan Haar  Cascade  Classifier dengan OpenCV. File pengklasifikasi kaskade yang digunakan dalam  makalah  ini  dibuat  oleh  Andrews  Sobral  [1] yang  diterbitkan  di  GitHub. Dataset dan  program Python untuk pelatihan Haar-Cascade termasuk dalam repositori publik. Berdasarkan dokumentasi resminya, Haar-cascade “cars.xml” dilatih  menggunakan  526 gambar  mobil  dengan  ukuran  360  x  240  piksel. Gambar-gambar  itu  diambil  dari dataset Mobil  yang diusulkan  oleh  Brad  Philip  dan  Paul  Updike  yang diambil dari jalan raya di California selatan [1].
Gambar 4. Dataset Mobil
Dalam  sistem  ini,  deteksi  garis  dilakukan  terlebih dahulu,  dan  deteksi  mobil  datang  setelah  itu.  Namun, kedua  langkah  ini  dapat  dipertukarkan,  yang  berarti bahwa  urutan  eksekusi  tidak  akan  mempengaruhi hasilnya,  selama  hasilnya  disimpan  dalam  variabel masing-masing.
Deteksi  garis  belum  secara  sempurna  mendeteksi satu  garis  yang  sebenarnya  di  dalam  gambar  oleh karena  itu  hasilnya  tidak  dapat  langsung  digunakan dan dihitung sebagai representasi sebenarnya dari garis slot  parkir.  Trik  untuk  menyelesaikan  masalah  ini adalah dengan memvalidasi garis untuk memperkirakan  jarak  minimum  setiap  baris  sehingga dapat dianggap sebagai satu garis perwakilan. Dengan demikian, langkah keempat adalah pengenalan tempat parkir,  di  mana  program  akan  melakukan  validasi garis dan mengidentifikasi jumlah slot yang terdeteksi.
Pada langkah kelima, program akan membandingkan  lokasi  setiap  mobil  yang  terdeteksi dengan  slot  untuk  menemukan  semua  tempat  kosong. Terakhir,  sistem  akan  menampilkan  hasilnya  kepada pengguna.
Program  ini  memiliki  satu  servlet.  Java  servlet adalah  program  Java  yang  memperluas  kemampuan server.  Servlet  bekerja  dengan  menangani  permintaan HTTP  dan  respons  dari  browser  dan  memprosesnya. Dalam metode doGet, servlet pada dasarnya menerima permintaan,  melakukan  pekerjaan  yang  diperlukan, dan  kemudian  meneruskan  permintaan  ke  halaman tujuan untuk pengguna.
Perpustakaan OpenCV tersedia di Java, didistribusikan  dalam  file  JAR  dan  ekstensi  .dll  nya. Untuk dapat menggunakan perpustakaan, file OpenCV harus  tersedia  di  mesin  server  dan  jalur  perlu ditentukan dalam  IDE.  Visualisasi  proses ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Alur Proses dari Menemukan Ruang Parkir Kosong

## IV. H ASIL P ENELITIAN
Sistem ini akan melakukan deteksi area dan deteksi objek  untuk  menemukan  contoh  objek  dari  kelas "mobil"  dan  untuk  menemukan  di  mana  ruang  parkir kosong dan tersedia.
Ada  beberapa  fungsi  Vacant Parking  Spot  Finder: (1)  pengguna  dapat  menangkap  gambar  area  parkir, (2)  memperoleh  data  tentang  berapa  banyak  mobil yang  menempati  area  parkir,  (3)  mendapatkan informasi tempat parkir kosong, dan (4) menghasilkan tiket  parkir.  Diagram use-case dari  sistem  ini ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Diagram Use-Case Vacant Parking Spot Finder
1.  Inisiasi Pencarian Lahan Parkir
Ketika pengguna mengklik "Cari Parkir" di tombol menu,  sistem  akan  memeriksa  ketersediaan webcam . Jika webcam tidak  tersedia,  maka  akan  ada pemberitahuan  kepada  pengguna  dan  tombol  untuk menangkap  menjadi  dinonaktifkan.  Jika webcam tersedia, webcam akan diaktifkan  dan ada  kotak  yang akan menampilkan video langsung dari webcam .
Inisialisasi  aplikasi  juga  termasuk  pengembangan file  pengkodean  kaskade  Haar  seperti  yang  akan
digunakan untuk deteksi. Fitur seperti Haar [8] adalah filter  tepi  yang  dihitung  menggunakan  gambar integral.
Gambar 7. Halaman Utama Vacant Parking Spot Finder
2.  Persiapan Pencarian Lahan Parkir
Aplikasi  ini  memiliki  beberapa  persiapan  sebelum sistem  mulai  melakukan  deteksi  mobil  untuk  sistem parkir.  Sebelum  aplikasi  melakukan  deteksi  mobil, pengguna  harus  menekan  tombol  untuk  menangkap gambar  area  parkir.  Setelah  itu,  beberapa  pengolahan gambar  akan  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  area parkir,  dimana  area  tersebut  dibagi  menjadi  beberapa area  yang  ditandai  dengan  garis  putih  untuk memisahkan tempat parkir.
Sistem  ini  mengimplementasikan Hough  Lines Transform untuk  deteksi  garis.  Untuk  menggunakan Hough  Lines  Transform ,  gambar  yang  diproses  harus biner.  Oleh  karena  itu,  gambar  warna  asli  diubah menjadi grayscale , sehingga setiap tepinya terdeteksi. Konversi  dari  gambar  RGB  ke  abu-abu  dilakukan dengan  fungsi  cvtcolor  OpenCV.  Sedangkan  deteksi tepi  yang  diimplementasikan  dalam  sistem  ini  adalah algoritma deteksi tepi Canny dengan OpenCV.
Untuk  membiarkan  program  mengenali  rangkaian garis  yang  terdeteksi  sebagai  kolom  slot  parkir, pertama-tama  informasi  lokasi  mobil  yang  terdeteksi diproses dan rata-rata y dihitung untuk melihat di titik mana sepanjang garis yang terdeteksi dapat digunakan untuk  perbandingan  dengan  lokasi  mobil.  Rata-rata dilakukan  untuk  menemukan  nilai  optimal  dari koordinat y di  mana  kolom  slot  parkir  dan  mobil berada.

## ISSN 2355-3286
Berdasarkan nilai y yang diperoleh dari findAverageY, program  akan  melintasi  vektor  yang  berisi  informasi (r, θ) dari garis yang terdeteksi untuk menghitung titik akhir  berdasarkan  informasi  tersebut.  Setelah  titik akhir dari garis ditemukan, findXifYKnown digunakan  untuk  menentukan  satu  titik  di  sepanjang garis  di  mana  koordinat  y  sama  dengan  rata-rata  y yang diperoleh
dari
findAverageY.
Gambar 9. Fungsi Mencari X jika Y diketahui
Untuk setiap baris memiliki dua set titik akhir Titik A (xA, yA) dan Titik B (xB, yB), adalah mungkin untuk menentukan Titik C baru di suatu tempat antara A dan B yang memenuhi y = yAvg.
(yB-yA) / (xB-xA) = (yC - yA) / (xC-xA) (1.1)
sehingga,
xC = xA + ((yC - yA) * (xB-xA) / (yB-yA))  (1.2)
ArrayList  of  Point  pertama  diurutkan  berdasarkan koordinat  poin  x,  karena  langkah  selanjutnya  akan membutuhkan  daftar  poin  yang  akan  disortir  mulai dari paling kiri ke kanan.
Dapat  diamati  bahwa  hasil  deteksi  ini  tidak sempurna. Diperlukan untuk menghilangkan kelebihan hasil  menggunakan  validateLine.  Validasi  baris dilakukan dengan memeriksa jarak dari satu baris yang terdeteksi  ke  baris  berikutnya.  Jika  celah  antara  garis dan baris berikutnya ke kiri lebih besar dari minimum yang diperlukan, garis dianggap sah, dan disimpan ke dalam daftar GarisLini valid.
3.  Proses Pencarian Lahan Parkir
Ada  beberapa  proses  menemukan  tempat  parkir yang  kosong  saat  melakukan  deteksi  objek.  Aplikasi ini  akan  membaca file yang  dilatih  dengan cascade , dan  menggunakannya  dalam  memindai  gambar  dan menemukan  contoh  mobil  di  dalamnya.  Untuk  setiap tempat  parkir,  kemunculan  mobil  akan  menunjukkan bahwa  tempat  tersebut  ditempati.  Setelah  semua tempat  parkir  diperiksa,  aplikasi  akan  menemukan tempat  kosong  dan  memberikan  hasilnya  kepada pengguna.
Ada  beberapa  aturan  yang  harus  diikuti  pengguna untuk mendapatkan hasil terbaik dalam proses deteksi mobil:
 Area parkir harus memiliki pencahayaan yang cukup untuk mendapatkan gambar yang layak.
 Mobil-mobil  tidak  boleh  menutupi  garis perbatasan yang membagi area parkir.
Untuk  mendeteksi mobil, sistem ini  menggunakan OpenCV.  OpenCV  dilengkapi  dengan  detektor Haar-
cascade yang  dapat  digunakan  untuk  menemukan objek  dalam  gambar.  Fungsi  detectCars  menerima jalur  gambar,  memuat  file  pengklasifikasi  kaskade yang  telah  ditentukan,  dan  memanggil  fungsi detectMultiScale.
Fungsi detectMultiScale dari OpenCV mengembalikan  matriks  persegi  panjang  yang  dapat diakses  sebagai  larik  untuk  mendapatkan  koordinat sudut  kotak  pembatas  yang  berisi  objek  yang terdeteksi.  Namun,  ketika  benar-benar  ditarik,  kotak pembatas  biasanya  terlihat  lebih  besar  dari  ukuran sebenarnya dari mobil, dan itu tidak diinginkan untuk proses selanjutnya untuk memeriksa slot parkir, karena koordinat  mobil  dan  garis  harus  dibandingkan.  Oleh karena  itu,  findCenter  digunakan  untuk  menentukan koordinat  pusat  mobil.  Pusat  mobil  ditunjukkan dengan  warna  hijau  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 9.
Pencari  tempat  parkir  kosong  yang  diusulkan dalam  makalah  ini  telah  diuji.  Ada  tiga  faktor  utama untuk mengukur akurasi deteksi parkir saat melakukan pengujian. Pertama adalah kamera web , kamera harus mampu  menghasilkan  gambar  yang  layak,  dengan resolusi setidaknya 640x480 piksel. Kamera web harus ditempatkan di lokasi sedemikian rupa sehingga dapat menangkap objek yang harus dimasukkan, yang dapat bervariasi sesuai dengan panjang fokus kamera.
Dalam pengujian ini kamera ditempatkan sekitar 1 meter  dari  objek.  Kedua  adalah  cahaya,  intensitas cahaya sangat mempengaruhi keakuratan pendeteksian,  karena  intensitas  cahaya  akan  sangat mempengaruhi  gambar  yang  diambil.  Evaluasi mencakup beberapa variasi kondisi pencahayaan yang mungkin  dari  area  parkir.  Ketiga  adalah  objek,  yaitu area parkir dan mobil, area parkir  harus memiliki slot dibagi dengan garis, dan mobil tidak boleh mencakup lebih dari setengah dari garis.
Kasus  uji  untuk  pengujian  ketahanan  sistem  ini didasarkan  pada  beberapa  ruang  lingkup  dan  batasan untuk  mengevaluasi  kinerja  aplikasi.  Sistem  ini tergantung  pada  lingkungan  sekitarnya,  terutama pencahayaan dan kamera. Dengan demikian, sistem ini juga  akan  dievaluasi  oleh  kondisi  eksternal  seperti intensitas cahaya yang berbeda dan jumlah slot parkir yang terlibat, yang akan dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Batasan Pengujian
No. Batasan Keterangan Hasil 1 Cahaya Terlalu  terang atau terlalu gelap Garis  parkir  tidak terdeteksi  dengan jelas,  mobil  tidak terdeteksi 2 Jarak Jarak mobil terlalu dekat dan terlalu jauh dari webcam Mobil tidak terdeteksi
ISSN 2355-3286 3 Objek selain mobil Objek lain berada di lahan parkir Program masih mendeteksi  bahwa lahan parkir kosong
Hasil  simulasi  deteksi  mobil  dapat  dilihat  pada Gambar  9.  Titik  hijau  menunjukkan  pusat  area  yang terdeteksi sebagai mobil.
Gambar 10. Hasil Deteksi Mobil
Tingkat  akurasi  deteksi  mobil  pada  foto  yang diambil  dengan  IP  Camera  (920px  x  720px)  lebih tinggi daripada dan tingkat akurasi deteksi mobil pada foto yang diambil dengan kamera web VGA (640px x 360px).

## Gambar 11. Hasil Deteksi Garis
Hasil dari simulasi deteksi garis dapat dilihat pada Gambar 10. Garis merah menunjukkan elemen-elemen gambar yang terdeteksi sebagai garis.
Hasil akurasi pengujian  sistem  terlihat pada Tabel 2, dimana 72,7% sistem dapat mengenali ruang parkir kosong dan 27,3% sistem gagal mengenai ruang parkir kosong. Kegagalan sistem ini salah satunya dikarenakan kualitas kamera, kualitas cahaya dan jarak antar mobil.
Tabel 2. Akurasi Sistem Jumlah Percobaan Jumlah Deteksi Benar Salah 63 62.7% 37.3%

## V. K ESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk menyediakan sistem untuk  mendeteksi  mobil di  tempat  parkir  tertentu  dan secara  otomatis  mengenali  ruang  sebagai  deretan  slot parkir,  oleh  karena  itu  tempat  parkir  kosong  dapat ditemukan dengan tepat. Tujuan utama dari penelitian ini telah berhasil diraih. Pengguna dapat menggunakan proyek  ini  untuk  menemukan  tempat  parkir  kosong tanpa benar-benar memiliki informasi visual dari area parkir.
Metode  deteksi  mobil  yang  digunakan  dalam makalah  ini  adalah  dengan  menggunakan Haar-Like Cascade  Classifier dengan  detektor built-in dari OpenCV.  Deteksi  objek  bekerja  dengan file cars.xml oleh Andrews Sobral dari GitHub. Dapat disimpulkan bahwa file classifier cukup terlatih dan oleh karena itu dapat digunakan untuk deteksi mobil.
Kualitas  gambar  sangat  mempengaruhi  akurasi detektor  objek;  Oleh  karena  itu,  kualitas  kamera, kondisi  objek  dan  lingkungan  harus  diperhatikan. Untuk  tingkat  tertentu,  aplikasi  ini  kuat  terhadap perubahan  ukuran  mobil  dalam  gambar,  yang merupakan  kasus  ketika  jarak  kamera  ke  objek berubah.
Di  masa  depan,  Deteksi  Tempat  Parkir  Kosong akan  memiliki  peningkatan  antarmuka  pengguna, peningkatan deteksi mobil menggunakan beberapa file pengklasifikasi  kaskade,  deteksi  objek  waktu  nyata, dan kemampuan untuk memproses input dari beberapa kamera  untuk  menutupi  area  yang  lebih  besar  dan  / atau menambah kemampuan gerakan ke kamera.
DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Sobral,  "GitHub,"  3  December  2016.  [Online].  Available: https://github.com/andrewssobral/vehicle_detection_haarcasc ades. [Accessed 17 September 2017]
[2] Ichihashi,  H.,  Katada,  T.,  Fujiyoshi,  M.,  Notsu,  A.  and Honda,  K.  “Improvement  in  the  performance   of   camera based   vehicle   detector   for   parking   lot”.   Proceedings of   the   IEEE   International Conference on Fuzzy  Systems. Pages 1-7, 2010
[3] Liu  J.,  Chen  R.,  Chen  Y.,  Pei  L.,  Chen  L.  iParking:  An Intelligent  Indoor  Location-Based  Smartphone  Parking Service. Sensors. 2012;12:14612–14629.
[4] Marc  tschentscher  and  marchel  neuhause,  “Video  Based Parking  Space  Detection”,  Institute  for  Neural  Computation, Ruhr Universitat Bochum. 2012.
[5] R. Yusnita, Fariza Norbaya, and Norazwinawati Basharuddin. “Intelligent Parking Space Detection System Based on Image Processing” International Journal of Innovation, Management and Technology, Vol. 3, No. 3, June 2012.
[6] Sayanti Banerjee, Pallavi Choudekar and  M. K. Muju. “Real time  car  parking  system  using  image  processing,”  IEEE,  pp. 99-103, 2011.
[7] Shen-En  Shih  and  Wen-Hsiang  Tsai.  “A  Convenient  Vision- Based  System for  Automatic  Detection  of  Parking  Spaces  in Indoor  Parking  Lots  Using  Wide-Angle  Cameras”.  IEEE Transactions on Vehicular Technology, Volume: 63, Issue: 6, July 2014.
[8] Viola,  P.  and  Jones,  M.  “Rapid  object  detection  using  a boosted cascade of simple features”. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Vol. 1, Pages 511-518, 2001

## ISSN 2355-3286
[9] W.  N.  B.  W.  ISMAIL,  "OBJECT  DETECTION  SYSTEM USING HAAR-CLASSIFIER"
[10] Y. H. H. Z. a. W. S. F. Mai, "A hierarchical approach for fast and  robust  ellipse  extraction,"  Pattern  Recognition,  vol.  41, no. 8, pp. 2512-2524, 2008.
[11] Z.  Bin,  J.  Dalin,  W.  Fang,  and  W.  Tingting,  A  design of  parking space   detector   based   on   video   image, The Ninth      International      Conference  On  Electronic
Measurement &Instruments ICEMI 2009.