## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para  mahasiswa,  dosen pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Paket Pernikahan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) ................... Miftah Mifardi 01 - 05 Sistem  Informasi  Geografis  Tata  Ruang  Pertanian  pada  Kecamatan Kepanjen Berbasis Web ........................................................................ Nasiruddin Nasih 06 - 11 Sistem Informasi Simpan Pinjam pada Lembaga Keuangan Mikro Wajak Artha Mulya Kabupaten Malang ............................................... Briandika Firmansyah 12 - 18 Sistem    Informasi  Penjualan  Gitar  Online  guna  Meningkatkan Pelayanan Kristanto Widodo 19 - 25 Perancangan Game Visual Novel Menggunakan Ren’py ..................... Arief Triatmaja Permana Sadewa 26 - 32 Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  SSB  (Sekolah  Sepak  Bola) Menggunakan Metode Topsis Berbasis Web di Kota Malang .............. Budi Muntaha Khafi 33 - 39 Sistem Deteksi Nomor Polisi Mobil dengan Menggunakan Metode Haar Classifier dan OCR guna Mempermudah Administrasi Pembayaran Parkir ................................................................................ Agus Bahtiar 40 - 46 Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Resep Makanan Berdasarkan Ketersediaan Bahan Menggunakan Metode Forward Chaining ........... Wielldion Citra Wijaya 47 - 51 Pengembangan  Sistem  Informasi  Pengelolaan  Penggajian  Pegawai guna Mempermudah Proses Pembuatan Laporan di STIKI Malang ..... Deny Ragil 52 - 57 Sistem  Pendeteksi  Lahan Parkir Menggunakan Raspberry Pi,  Sensor Ultrasonik dan Mikrokontroller ............................................................ Hafif Bustani Wahyudi 58 - 65
Sistem Pengelolaan Informasi Pertanian Menggunakan Metode Case Based Reasoning pada Gapoktan Sidomakmur .................................... Danny Erry Trihandhika 66 - 70 Sistem  Informasi  Geografis  Pengendalian  Data  Pertanian  guna Mempermudah Pengumpulan Data Petani dan Hasil Panen pada Dinas Pertanian di Kabupaten Malang Berbasis webgis ................................. Dedi Kurniawan 71 - 79 Sistem  Informasi  Akademik  Berbasis  Web  guna  Mendukung  Proses Perencanaan  Studi  dan  Menghasilkan  Kartu  Rencana  Studi  (KRS) pada  Institut  Agama  Islam  Hamzanwadi  (IAIH)  di  Kota  Selong Kabupaten Lombok Timur .................................................................... Tegar Sanjaya 80 – 86 Sistem Pengambil Keputusan Online Shop dengan Metode Apriori untuk Penentukan Frequently Bought Item ........................................... Kadek Gita Marhaendra 87 - 92 Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Prioritas Lokasi Penanganan Kemacetan  Lalulintas  Menggunakan  Metode  Perangkingan  Topsis (Studi pada Kepolisian Wilayah Kepanjen) .......................................... Zainal Arifin 93 - 98 Pengembangan Sistem  Informasi  Penilaian Praktikum  Berbasis  Web di STIKI Malang ................................................................................... Novy Christy 99 - 106 Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Gedung  Serbaguna  dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus: Kota Banjarmasin) ......... Muhammad Mahrus Ghazali 107 - 114 Pengembangan  Aplikasi  CMS E-commerce dengan  PHP-CI  untuk Mempermudah Penjualan dan Pembayaran Online .............................. Carvino Iqbal Hendy 115 - 122 Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Mendirikan  Usaha Kuliner  di  Kota  Nganjuk  Menggunakan  Metode  Topsis  Berbasis Webgis Rima Ermita Putri 123 - 128

## Sistem Informasi Pemantauan Kinerja Sales Memanfaatkan
Monitoring Geofencing dan Teknologi Cloud Message Berbasis Mobile .................................................................................................... Ari Prasetyo Suwandi 129 - 134
Pelindung : Ketua STIKI Penasehat : Puket I, II, III Pembina : Ka. LPPM Editor : Subari, M.Kom Section Editor : Daniel Rudiaman S.,ST, M.Kom Reviewer : Dr. Eva Handriyantini, S.Kom,
M.MT.
Evi Poerbaningtyas, S.Si, M.T.
Laila Isyriyah, M.Kom
Anita, S.Kom, M.T.
Layout Editor :
Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Muh. Bima Indra Kusuma
Sistem Deteksi Nomor Polisi Mobil dengan Menggunakan Metode Haar Classifier dan OCR guna Mempermudah Administrasi Pembayaran Parkir

## Agus Bahtiar
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI)
Malang Email: agusbahtiaar@gmail.com

## ABSTRAK
Dewasa  ini  perkembangan  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi  (IPTEK)  khususnya  dalam  bidang teknologi informasi sangat pesat. Teknologi informasi dapat dikembangkan sebagai aplikasi untuk meningkatkan keamanan dari suatu sistem. Salah satu contoh adalah sistem parkir, belakangan ini kerap terjadi kasus pencurian kendaraan di lahan parkir yang disebabkan oleh lemahnya tingkat pengamanan  dari  sisi  sistem.  Sistem  parkir  yang  masih  menggunakan  karcis  manual  kerap dijadikan  target  untuk  melakukan  tindakan  krimanal  dengan  adanya  duplikasi  karcis.  Untuk mengurangi  terjadinya  duplikasi  karcis,  perlu  adanya  sistem  deteksi  nomor  polisi  yang  bisa membuat  karcis  berupa  QR  Code  dari  hasil  pengenalan  gambar  kendaraan.  Sehingga  bisa membantu  kinerja  karyawan  parkir  itu  sendiri,  baik  dari  sisi  keamanan  dan  kenyamanan  dari pelanggan. Karcis yang berupa QR Code tersebut juga bisa dijadikan informasi ketika pelanggan melakukan pembayaran upah parkir disaat keluar area parkir.
Kata Kunci: Deteksi Nomor Polisi, Haar Classifier, OCR, Nomor Polisi, Parkir.

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini perkembangan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (IPTEK) khususnya  dalam  bidang  teknologi  informasi sangat  pesat.  Hampir  seluruh  bidang  dalam kehidupan sehari-hari menggunakan teknologi informasi.  Informasi  berperan  sangat  penting karena  dengan  adanya  informasi  dapat mempermudah  seseorang  untuk  mengambil keputusan. Teknologi informasi dapat memenuhi kebutuhan informasi dengan sangat cepat,  tepat  waktu,  relevan,  dan  akurat (Wilkinson dan Cerullo, 1997).
Teknologi  informasi  selain  dapat mempermudah  kinerja  manusia  juga  dapat dikembangkan sebagai aplikasi untuk meningkatkan keamanan suatu sistem, Aplikasi tersebut dapat mempermudah pelaksanaan  dan  pengontrolan  suatu  proses. Salah satu permasalahan yang terjadi berkaitan  dengan  pengontrolan  proses  adalah pencatatan  nomor  polisi  secara  manual  yang masih sering dijumpai di berbagai area parkir. Permasalahan terjadi karena adanya kelemahan  dari  pencatatan  nomor  polisi secara  manual,  yaitu  adanya  kemungkinan kesalahan  penulisan  nomor  polisi  yang disebabkan  oleh  faktor  kesalahan  manusia ( human error ), dan lamanya proses pencatatan nomor polisi oleh petugas. Proses pencatatan yang lama dapat mengakibatkan antrian yang
cukup panjang di area masuk parkir, sehingga bisa  berpengaruh  pada  pelayanan  yang diberikan kepada pelanggan parkir. Selain itu dapat  menimbulkan  masalah  duplikasi  karcis yang  belakangan  ini  sering  dilakukan  oleh oknum-oknum  tertentu.  Kasus  duplikasi karcis  ini  bisa  menjadi  masalah  yang  sangat besar  jika  terjadi  di  area  parkir,  dengan memanfaatkan kelengahan dari petugas parkir untuk  memberikan  karcis  palsu  dapat berdampak pada pencurian kendaraan.
Permasalahan atau kendala yang terjadi pada sistem parkir manual yang sudah dibahas di atas, diperlukan suatu sistem deteksi nomor polisi yang dapat membantu pelayanan parkir dengan  lebih  maksimal.  Sistem  deteksi  yang dibuat harus bisa  melakukan  pengenalan dari citra  kemudian  diolah  menjadi  karakter  dan menghasilkan  QR Code ,  sehingga  sistem deteksi  yang  dibuat  benar-benar  membantu pelayanan  parkir.  Dalam  hal  ini  dibuatlah sistem  deteksi  nomor  polisi  mobil  dengan menggunakan  metode Haar  Classifier dan OCR guna mempermudah administrasi parkir. Pada sistem deteksi ini pelanggan parkir bisa secara  langsung  mendapatkan  karcis  parkir yang  berupa  QR Code .  Citra  yang  didapat akan  diolah  menjadi  karakter  sehingga  bisa dijadikan informasi pada QR Code . Selain itu terdapat  fitur  administrasi  yang  berfungsi
untuk  kalkulasi  pembayaran  parkir  sesuai dengan lama parkir.
2. PERANCANGAN SISTEM
a. Analisa Masalah Keamanan dalam area parkir
merupakan  hal  yang  sangat  diharapkan  oleh para  pengguna  lahan  parkir,  salah  satu pantauan  keamanan  parkir  dari  karcis  parkir tersebut.  Karcis  parkir  di  gedung-gedung perkantoran  dan  pusat  perbelanjaan  masih banyak menggunakan karcis biasa yang ditulis tangan  atau  karcis  yang  dicetak  dengan memasukkan nomor polisi secara manual. Hal ini  juga  mengharuskan  pihak  penjaga  parkir selalu  melihat  STNK  pengguna  parkir  ketika keluar  area  parkir.  Terkadang  aktifitas  ini mengakibatkan  antrian  yang  panjang  di  area masuk parkir yang disebabkan oleh pencatatan manual nomor polisi pada karcis parkir untuk pengguna parkir.

## Pemecahan Masalah
Berdasarkan analisa permasalahan yang  telah  dipaparkan  di  atas,  solusi  untuk membantu pemecahan masalah yang ada bisa dilakukan dengan beberapa langkah:
Pertama,  membuat  pengenalan  nomor polisi  yang  bisa  membaca  nomor  polisi  dari gambar  mobil  yang  ada.  Adanya  pengenalan ini  diharapkan  dapat  membantu  kinerja penjaga parkir bukan menggantikan pekerjaan penjaga  parkir.  Sistem  ini  hanya  membantu untuk  mempercepat  kinerja  penjaga  parkir, sehingga dapat mengurangi antrian pada loket masuk parkir.
Kedua,  membuat  sebuah  karcis  yang tidak  memungkinkan  untuk  diduplikasi. Adanya QR Code sebagai sebuah karcis yang memiliki informasi dari nomor polisi bisa jadi sebuah  solusi  yang  tepat  untuk  mengurangi tindakan  duplikasi  karcis.  QR Code ini  juga bisa dijadikan informasi ketika ingin melakukan pembayaran parkir.

## Sistem Pengenalan Nomor Polisi
Secara blok diagram sistem pengenalan nomor polisi dibuat seperti gambar berikut:
Gambar 1. Diagram Blok Sistem Pengenalan Nomor Polisi
Sistem pengenalan ini memiliki beberapa tahapan, diantaranya tahap pengambilan  gambar,  dilanjutkan  dengan tahap deteksi lokasi plat dengan metode haar classifier ,  selanjutnya  dilakukan  proses pre- processing untuk  perbaikan  citra,  dan dilanjutkan dengan proses pengenalan karakter dengan bantuan OCR serta dilanjutkan dengan menampilkan hasil terjemahan nomor polisi.

## Sistem Pembayaran
Blok  diagram  sistem  pembayaran  dibuat seperti gambar berikut:
Gambar 2. Blok Diagram Sistem Pembayaran
Sistem pembayaran ini dibagi menjadi tiga  bagian  modul  yaitu  ambil  gambar,  cek data , dan  kalkulasi  pembayaran.  Bagian modul  ambil  gambar  digunakan  untuk membaca  QR Code .  Modul  cek  data digunakan untuk melakukan pengecekan data di  database.  Modul  kalkulasi  pembayaran digunakan  untuk  melakukan  perhitungan biaya parkir.

## b. Perancangan
Use Case Diagram
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem Deteksi Nomor Polisi
Pada  sistem  yang  dirancang  terdapat satu  aktor  yaitu  karyawan  dimana  karyawan adalah  karyawan  parkir  yang  bertugas mengelola sistem. Berikut ini adalah penjelasan dari masing-masing use case:
Tabel 1. Use Case Diagram No Use Case Deskripsi 1 Pengenalan Nomor Polisi Karyawan melakukan pengenalan  nomor polisi yang kemudian akan mendapatkan QR Code dari informasi nomor  polisi  yang didapatkan. Dan informasi nomor polisi di inputkan ke database. 2 Pembayaran Karyawan melakukan  proses pembayaran dengan membaca  QR  Code yang ada, kemudian sistem akan melakukan pengecekan ke database untuk melakukan perhitungan  biaya parkir.

## Activity Diagram
Gambar 4. Activity Pengenalan Nomor Polisi
Karyawan  parkir  membuka  gambar yang  sudah  di  ambil  melalui webcam yang terdapat pada local system atau karyawan bisa mengambil  gambar  dari  video  dari webcam . Langkah  selanjutnya  yaitu  sistem  akan mencari  lokasi  dari  plat  nomor  yang  akan  di baca, jika lokasi plat tidak terbaca maka akan di  lakukan  pembacaan  gambar  kembali. Setelah  lokasi  plat  ditemukan  maka  akan dilanjutkan  pada  proses  pengenalan  karakter. Sebelum proses dilanjutkan, dilakukan
validasi terlebih dahulu oleh karyawan parkir untuk memastikan nomor polisi yang dikenali benar-benar  sudah  valid.  Jika  terdapat pembacaan  nomor  polisi  yang  kurang  tetap maka dilakukan pembetulan nomor polisi oleh karyawan.  Pada  proses  akhir  akan  dilakukan pencetakan  QR Code dan  kemudian  data nomor polisi akan disimpan pada database.

## Gambar 5. Activity Pembayaran
Untuk  melakukan  pembayaran  parkir terdapat  fitur  pemindai  QR Code yang berfungsi  untuk  membaca  data  nomor  polisi, setelah QR Code dibaca akan dilanjutkan pada tahap  pencarian  informasi  nomor  polisi  yang terdapat  di  QR Code pada  database.  Apabila data  telah  ditemukan,  maka  akan  dilakukan proses  perhitungan  pembayaran,  jika  data tidak  ditemukan  maka  akan  dilakukan pemindaian kembali.

## Flowchart
Gambar 6. Flowchart Pengenalan Nomor Polisi
Pengenalan  plat  nomor  polisi  dimulai dengan  input  gambar  yang  akan  dikenali sebagai  nomor  polisi.  Kemudian  dilakukan proses haar  classifier untuk  menentukan lokasi  plat  nomor  pada  citra  mobil,  jika  plat nomor  tidak  ditemukan  maka  dilanjutkan untuk membaca nomor polisi yang lain. Untuk plat  nomor  polisi  yang  sudah  ditemukan lokasinya akan
dilakukan
proses preprocessing untuk  melakukan  perbaikan citra  sehingga  memperkuat  pada  proses pengenalan karakter dengan OCR.
Gambar 7. Flowchart Metode Haar Cascade Classifier
Pada  proses haar  classifier gambar input  akan  dilakukan  penentuan  haar  fitur sebagai  acuan  untuk  menentukan  ada  atau tidaknya  fitur  menarik  dari  gambar  input. Setelah  haar  fitur  dilakukan  maka  akan dilakukan  proses  perhitungan  integral  image dari  citra  tiap  fitur  yang  terbaca.  Setelah  itu cascade  classifier  dibentuk  untuk  melakukan pengecekan  ada  atau  tidaknya  plat  nomor sesuai  dengan  classifier  yang  terbentuk  saat proses  training.  Jika  lokasi  plat  nomor ditemukan maka akan ditampilkan. Sebaliknya  jika  tidak  ditemukan,  maka  akan dilakukan pembacaan ulang.
Gambar 8. Flowchart Proses Preprocessing
Pada  proses  ini  gambar  yang  sudah diketahui  lokasi  plat  nomor  akan  dilakukan pemotongan  sesuai  area  yang  terdeteksi. Setelah itu akan dilakukan proses resize agar setiap  citra  yang  akan  dilakukan  pengenalan karakter  memiliki  ukuran  yang  sama. Kemudian  dilakukan  proses  filter  dengan merubah  citra  menjadi  citra  negatif.  Citra negatif  akan  di  periksa,  apakah  citra merupakan citra berwarna ( true color ) ataukah bukan  sehingga  akan  bisa  dilakukan  proses binerisasi  untuk  mendapatkan  tampilan  citra biner.
Pada proses pembayaran, akan dilakukan  pemindaian  QR Code terlebih dahulu  untuk  melakukan  pengecekan  nomor polisi  pada  database.  Setelah  nomor  polisi ditemukan,  maka  akan  dilakukan  kalkulasi pembayaran  yang  berdasarkan  dari  lama parkir.

## 3. IMPEMENTASI DAN
PEMBAHASAN a. Implementasi
Pelatihan Haar Classifier Sebelum melakukan
pelatihan, dibutuhkan  beberapa  gambar  positif  yang berupa objek yang akan dikenali dan beberapa gambar negatif yang tidak mengandung objek yang akan dikenali. Berikut ini adalah gambar positif dan negatif yang digunakan:
Tabel 1. Gambar Positif dan Negatif yang Digunakan
Setelah  menentukan  gambar-gambar positif  yang  akan  digunakan,  maka  perlu untuk  melakukan  proses  menentukan  bagian plat  yang  akan  dikenali  sebagai  objek. Penentuan  ROI  ( Region  of  Interest )  bisa dilakukan  melalui cascade  trainer di  bagian select images/ROIs seperti berikut:
Gambar 10. Penentuan ROI Gambar Positif
Layout Program
Gambar 11. Tampilan Halaman Utama
Gambar 12. Tampilan Form Deteksi Nomor
Polisi b. Pembahasan Untuk  dapat mengetahui  apakah metode  yang  diterapkan  untuk  membuat sistem  deteksi  nomor  polisi  dapat  berfungsi dengan  baik  maka  dilakukan  pengujian terhadap  sistem  secara  keseluruhan.  Untuk pencarian  lokasi  plat  nomor  pengujian dilakukan  dengan  mendeteksi  objek  plat  dari sebuah  mobil.  Sedangkan  untuk  menguji sistem  pengenalan  karakter  dengan  cara mencocokkan  data  plat  nomor  dengan  hasil pengenalan. Pengujian dilakukan dengan dua puluh sample gambar mobil.
Untuk  proses  pencarian  lokasi  plat nomor, hasil pengujiannya dapat dilihat pada tabel  2  Sedangkan  untuk  sistem  pengenalan karakter dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 2. Hasil Pengujian Sistem Pencarian Lokasi Plat Nomor
D
Dari  40  gambar  yang  dilakukan pencarian  lokasi  plat  nomor,  terdapat  37
gambar mobil yang diketahui benar merupakan  lokasi  plat  nomor  dan  3  gambar lainnya  tidak  dapat  dikenali  atau  salah mengenali  objek  sebagai  nomor  polisi. Kemungkinan  kegagalan  dalam  penentuan lokasi plat nomor disebabkan oleh:
1. Gambar  yang  memiliki  resolusi  sangat besar,  sehingga  menyebabkan  banyak piksel-piksel  menarik  dalam  gambar yang  terdeteksi  sebagai  fitur  menarik dalam plat nomor.
2. Gambar  yang  memiliki  resolusi  sangat kecil,  sehingga  sulit  untuk  mengenali fitur menarik dalam gambar tersebut.
3. Pada  penujian  diatas  dilakukan  dengan sampel  gambar  yang  di  ambil  secara manual  melalui  kamera handphone,
sehingga menyebabkan penentuan pengambilan gambar yang  kurang
sempurna.
Dapat  dihitung  akurasi  untuk  proses penentuan lokasi plat nomor sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Pengujian Sistem Pengenalan Karakter
Dari  data  di  atas  menunjukkan  bahwa tingkat  pengenalan menggunakan  OCR bergantung  pada  citra  yang  akan  dikenali, pencahayaan,  serta  pengambilan  citra  yang tepat.  Pengambilan  citra  yang  dimaksud adalah  ketika  sistem  melakukan cropping penentuan  lokasi  plat  nomor.  Jika  sistem melakukan cropping melebihi  batas  area  plat nomor,  maka  ada  kemungkinan  berpengaruh pada  proses  pengenalan  karakter  yang disebabkan  oleh noise .  Citra  hasil cropping terkadang  tampak  kabur  dikarenakan  saat pengambilan citra tidak terfokus pada bagian plat  nomor.  Hal  ini  akan  berakibat  terhadap segmentasi  karakter  yang  kurang  sempurna, sehingga  ada  sebagian  karakter  yang  terbaca salah  tetapi  masih  merupakan  karakter  yang hampir  mirip  dengan  karakter  yang  dibaca. Dari  35  sampel  data  plat  nomor  yang  telah dilakukan pengenalan karakter, 20 plat nomor terkenali secara sempurna dan 15 plat nomor dikenali  ada  sebagian  karakter  yang  berbeda dengan  aslinya.  Sehingga  bisa  dilakukan perhitungan akurasi pengenalan seperti berikut:

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan pengujian  yang  dilakukan  terhadap  sistem yang  dibuat  maka  dapat  ditarik  beberapa kesimpulan yaitu:
1. Hasil  uji  akurasi  penentuan  lokasi  plat nomer  akan  optimal  jika  gambar memiliki resolusi 640 x 480 piksel serta pengambilan gambar yang tepat.
2. Proses cropping gambar area plat nomor akan sangat berpengaruh pada pengenalan karakter plat nomor.
3. Kesalahan pengenalan karakter
diakibatkan  karena  adanya  noise  yang dianggap sebagai karakter.
4. Kurangnya keakuratan dalam pengenalan  karakter  juga  disebabkan oleh  segmentasi  yang  kurang  sempurna sehingga  perlu  adanya  validasi  untuk melakukan  pembuatan  QR  Code  dan menyimpan data ke database.
5. Sistem  pengenalan  nomor  polisi  sudah mampu  melakukan  pengenalan  lokasi plat  nomor,  pengenalan  karakter  plat nomor,  dan  membuat  karcis  berupa  QR
Code.
6. Pada  sistem  pembayaran  sudah  mampu menangani  biaya  parkir  berdasarkan lama parkir dari informasi QR Code yang dibaca oleh sistem.
5. REFERENSI
[1] Andi.  (2011).  Pengolahan  Citra  Digital Menggunakan  MATLAB”.  (Online), (http://www.scribd.com/doc/59018692/ Pengolahan-Citra-Digital- Menggunakan-Matlab#scribd), diakses 1 Februari 2015.
[2] Andol.  (2012).  Release  of  HAAR classifier  trained  for  hand  gesture recognition.
(Online),
(http://www.andol.info/hci/2059.htm), diakses pada 1 Februari 2015.
[3] Anonim.  (2014).  Face  Detection  using Haar
Cascades.
(Online),
(http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tut orials/py_objdetect/py_face_detection/p y_face_detection.html), diakses pada 25 Januari 2015.
[4] Hermayadi.  (2013).  Skripsi  Prototipe Sistem Parkir Otomatis berbasis Mikrokontroler ATMEGA-. 16.
(Online), (http://digilib.uin- suka.ac.id/8820/1/BAB%20I,%20V,%2 0DAFTAR%20PUSTAKA.pdf), diakses pada 1 Februari 2015.
[5] Matpic.  (2015).  Reconocimiento  De
Caracteres Ópticos (Ocr) Usando
Matlab. (Online), (http://matpic.com/esp/matlab/ocr.html), diakses pada 27 Januari 2015.
[6] Mori,  Sunji  dkk.  (1999).  Optical Character  Recognition.  Canada:  John Wiley & Sons.
[7] Munir, Rinaldi. (2004). Pengolahan Citra Digital  dengan  Pendekatan  Algoritmik. Bandung: Informatika.
[8] Sutoyo, T. Dkk. (2009). Teori
”Pengolahan Citra Digital”. Yogyakarta: ANDI.
[9] Thorsten, Ball. (2013). Train Your Own OpenCV  Haar  Classifier.  (Online), (http://coding-
robin.de/2013/07/22/train-your-own- opencv-haar-classifier.html), diakses pada 28 Januari 2015.