Penerapan OpenCV dengan Metode Haar Cascade untuk Mendeteksi Jumlah Kendaraan di Tempat Parkir
Riyan Alfian 1* , Veronica Lusiana 2
1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Kota Semarang, Provinsi J awa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 6 July 2023 Received in revised form 1 November 2023 Accepted 25 November 2023 Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1360.

## Keywords:
Haar Cascade; OpenCV; Parking; Vehicle Detection.
Kata Kunci: Deteksi Kendaraan; Haar Cascade; Parkir; OpenCV.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
The extent of parking lots and the increasing number of vehicles are now obstacles for motorists to  find  out  the  number  of  parking  spaces  that  are  still  empty.  The  current  parking  lot development system is still not optimal in terms of time efficiency. As time goes by, there will be more vehicles, and the need for parking spaces will increase. This system can find out how many empty spaces there are and the number of vehicles in the parking lot. This will make it easier to find parking spaces that are still empty, which can save motorists time in finding parking spaces. The system uses the OpenCV implementation as a popular and easily accessible framework and uses Haar Cascade for an efficient object detection method that can be implemented in real-time. The results of this test show that the use of Haar Cascade is effective in detecting vehicle objects with 75% accuracy.

## a b s t r a k
Luasnya  tempat  parkir  dan  bertambahnya  jumlah  kendaraan  kini  menjadi  kendala  untuk  para pengendara buat mengetahui jumlah tempat parkir yang masih kosong. Sistem pengembangan tempat parkir yang ada saat ini masih belum optimal dalam efisiensi penggunaan waktu. Seiring berjalannya waktu kendaraan akan semakin banyak maka kebutuhan tempat parkir akan semakin meningkat. Sistem ini bisa mengetahui berapa banyak tempat kosong dan jumlah kendaraan yang ada  di  tempat  parkir,  hal  ini  akan  memudahkan  dalam  pencarian  tempat  parkir  yang  masih kosong, sehingga bisa menghemat waktu  bagi  para pengendara dalam mencari tempat parkir. Sistem ini menggunakan implementasi OpenCV sebagai kerangka kerja yang populer dan dapat diakses dengan mudah serta menggunakan Haar Cascade untuk metode deteksi objek yang efisien dan  dapat  diimplementasikan  secara  real-time.  Hasil  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa penggunaan Haar Cascade dalam mendeteksi objek kendaraan dengan akurasi 75%.
*Corresponding Author. Email: riyanalfian@mhs.unisbank.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Tempat  parkir  merupakan  salah  satu  fasilitas terpenting  di  pusat  perbelanjaan,  gedung  kantor, tempat  pariwisata,  dll.  dengan  meningkatnya pengguna  kendaraan  menjadikan  tempat  parkir menjadi  penuh  maka  akan  terbentuk  antrian  yang cukup panjang pada loket masuk parkir [1]. Karena luasnya tempat parkir dan banyaknya mobil yang ada di  tempat  parkir,  membuat  pengendara  lain  sulit untuk menemukan tempat parkir, pengemudi harus menulusuri tempat parkir untuk mencari tempat yang kosong sehingga membuat pencarian tempat parkir akan membutuhkan waktu yang cukup lama dan bisa menghabiskan kesabaran, sekaligus tenaga [2]. Untuk memudahkan  agar  bisa  mengetahui  jumlah kendaraan  di  tempat  parkir  salah  satunya  yaitu menggunakan pengenalan citra.
Perkembangan  penggunaan image  processing saat  ini semakin  meningkat  dengan  sangat  pesat. Image processing adalah  teknik  yang  digunakan  untuk memanipulasi  dan  memanipulasi  citra  digital  untuk mendapatkan  informasi  tertentu  dari  citra  yang diproses  [3].  Pemrosesan  citra  adalah  teknik  untuk memanipulasi  dan  memanipulasi  gambar  digital untuk mengekstraksi informasi spesifik dari gambar yang  diproses.  Salah  satu  aplikasinya  adalah pendeteksian  ruang  parkir  kosong  di  ruangan  [4]. Salah satu pemrosesan citra yaitu menggunakan Haar Cascade yang merupakan metode pembelajaran mesin yang digunakan sebagai deteksi objek di gambar atau video  [5].  Algoritma  ini  menjadi  sangat  populer secara realtime untuk medeteksi objek, fitur ini bisa diterapkan  secara  efektif  untuk  mendeteksi  objek termasuk mobil [6]. Namun, terlepas dari tata letak tempat  parkir,  yang  terpenting  adalah  memastikan identifikasi  kendaraan  yang  optimal.  Karena kendaraan  selalu  identik  dan  seragam.  Manajemen parkir  diperlukan  di  berbagai  lokasi.  Hal  ini  karena pengelola tempat parkir dan pengguna sering merasa sangat sulit untuk mengetahui berapa banyak mobil yang berada pada tempat parkir dan berapa tempat parkir yang tersedia.
Penelitian  pada  topik  deteksi  kendaraan  di  tempat parkir  merupakan  topik  yang  semakin  mendapat perhatian,  terutama  mengingat  tantangan  yang dihadapi  oleh  pengguna  kendaraan  dalam  mencari tempat  parkir  yang  tersedia.  Sejumlah  penelitian
sebelumnya  telah  menginvestigasi  berbagai  metode dan  teknologi  untuk  meningkatkan  efisiensi pengelolaan  tempat  parkir  dan  memperbaiki pengalaman pengguna. Dalam penelitian ini, Peneliti akan  membahas  hasil  penelitian  terkini  yang  telah dilakukan  dalam  mendeteksi  jumlah  kendaraan  di tempat  parkir.  Penelitian  sebelumnya  telah menunjukkan  bahwa  penerapan  Metode  Haar Cascade  untuk  deteksi  kecepatan  kendaraan  telah mencapai tingkat keberhasilan sebesar 70,6%. Metode ini secara khusus mampu mendeteksi kendaraan yang bergerak  dengan  kecepatan,  memberikan  kontribusi yang  signifikan  dalam  pengembangan  sistem keamanan  berkendara.  Hasil  ini  didokumentasikan dalam  penelitian  sebelumnya  oleh  Mustaqim, Nugroho, & Suni (2021) [7].
Selanjutnya,  penelitian  yang  meneliti  penerapan Metode Eigenface pada  Sistem  Parkir  Berbasis Image Processing menyebutkan  pencapaian  tingkat  akurasi sebesar 66,67% setelah menjalani 23 proses pengujian. Hasil  ini  menunjukkan  potensi  besar  dalam menggunakan  metode  ini  untuk  mendeteksi  objek pada tempat parkir dan mengoptimalkan penggunaan ruang  parkir  [8].  Penelitian  lain  mengembangkan Sistem  Penghitung  Jumlah  Kendaraan  Pada  Area Parkir  menggunakan  Metode Background  Subtraction dengan  Berbasis Internet  of  Things (IoT).  Metode  ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 90,57% per hari,  menunjukkan  efektivitas  dalam  mendeteksi mobil dan motor yang memasuki dan meninggalkan area parkir. Penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan  dalam  pengembangan  solusi  otomatis untuk  pengelolaan  tempat  parkir  [9].  Selanjutnya, penelitian  yang  mengusung  tema  Deteksi  Jumlah Kendaraan  di  Jalur  SSA  Kota  Bogor  menggunakan Algoritma  Deep  Learning  YOLO  memberikan  hasil yang menjanjikan. Algoritma ini mampu memberikan deteksi yang cukup akurat dan mampu mengidentifikasi  jenis  kendaraan  yang  lewat, membantu  dalam  pemantauan  lalu  lintas  dan pengelolaan  tempat  parkir  secara  efisien  [10]. Penelitian  tentang  Prototipe  Deteksi  Ketersediaan Slot  Parkir  Berbasis  Pengolahan  Citra  menunjukkan tingkat  akurasi  yang  sangat  tinggi,  mencapai  96% dengan  menggunakan  metode  deep  learning  dan algoritma  YOLO.  Penelitian  ini  memiliki  potensi besar  dalam  meningkatkan  pengalaman  pengguna dalam  mencari  tempat  parkir  dan  mengoptimalkan pengelolaan tempat parkir secara keseluruhan [11].
106
Dengan melihat hasil penelitian-penelitian terdahulu, peneliti  tertarik  untuk  mengembangkan  program yang mampu mendeteksi jumlah kendaraan di tempat parkir  dengan  lebih  efektif  dan  akurat.  Penelitian lebih  lanjut  diperlukan  untuk  mengintegrasikan berbagai  metode  dan  teknologi  yang  ada  serta mengembangkan  solusi  yang  lebih  inovatif  dalam mengatasi  tantangan  terkait  pengelolaan  tempat parkir di masa depan.

## 2. Metode Penelitian
Gambar 1. Flowchart Implementasi Sistem
Input Citra Input citra yaitu inputan berupa gambar atau video yang dapat dilihat melalui mata dari suatu objek atau beberapa  objek  [12].  Langkah  pertama  akan mengambil gambar untuk diperiksa sebagai gambar video. Gambar input awal ini adalah gambar RGB. gambar  RGB  adalah  gambar  berwarna  dari sekumpulan  piksel  yang  menyusunnya  3  warna: merah, hijau dan biru. gambar RGB Ini memiliki nilai dari 0 (hitam) hingga 255 (putih) [13].

## Proses Citra
Pada tahap ini video akan melalui proses Citra yaitu proses pengolahan dan manipulasi  dan interprestasi digital   dari   citra   dengan   bantuan computer[14]. Manipulasi gambar atau frame dalam video. Proses ini  dapat  mencakup  pengeditan  gambar  seperti memotong,  memperbesar,  mengubah  warna,  dan lain-lain.

## Deteksi Objek dengan Haarcascade
Pada tahap ini data objek akan dideteksi menggunakan klasifikasi Haar Cascade. Pada penelitian ini yang akan dideteksi adalah objek mobil. Proses identifikasi harus dilakukan  untuk  pengenalan  objek  sebagai  target. Proses  pendeteksian  objek  menggunakan  algoritma Haar  cascade.  Lalu  Haar  Cascade  akan  melakukan cascade  function  yang  terdapat  4  proses  yaitu menentukan  Haar  Features,    membuat  gambar integral, Adaboost Training, dan melakukan klasifikasi cascading classifier [15].

## Output
Output  yang  dihasilkan  yaitu  berupa  citra  hasil pengolahan  citra  dan  implementasi  Haar  Cascade dengan  hasil  deteksi  obyek  mobil  dan  jumlah kendaraan berdasarkan obyrk yang terdeteksi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada langkah berikut ini akan menjelasakan hasil dari implementasi  mendeteksi  jumlah  kendaraan  yang berada di tempat parkir dengan metode Haar Cascade
Gambar 2. Tampilan Aplikasi Menandai Tempat Parkir
Tampilan  tersebut  memungkinkan  pengguna  untuk menandai  area  parkir  dengan  cara  mengklik  dan membentuk persegi pada bagian yang akan digunakan untuk  parkir.  Saat  melakukan  penandaan,  garis berwarna biru akan muncul sebagai indikator. Setelah selesai  menentukan  area  parkir,  pengguna  dapat menekan tombol ESC untuk melanjutkan ke langkah berikutnya  dalam  program.  Proses  ini  memudahkan pengguna  untuk  secara  interaktif  menyesuaikan area parkir  sesuai  kebutuhan,  meningkatkan  fleksibilitas dan  kemudahan  penggunaan  program  secara keseluruhan.
Gambar 3. Tampilan Utama Aplikasi
Pada tampilam ini program akan mendeteksi tempat parkir yang telah ditandai sebelumnya, dimana kotak berwarna  hijau  mengidentifikasi  parkir  yang  sedang kosong  dan  kotak  berwarna  merah  mengidentifikasi parkir  yang  telah  terisi  oleh  kendaraan  dan  terdapat nomor sesuai urutan pada saat membuat persegi yang telah ditandai sebelumnya. Disini juga terdapat deteksi mobil dan total mobil yang berada dalam area parkir yang  telah  diproses  menggunakan  metode  Haar Cascade.
Tabel 1. Data Proses Pengujian Sistem yang Dihasilkan No Frame Total kendaraan Terdeteksi Hasil 1. 9 9 sesuai 2 8 8 sesuai 3 9 7 tidak sesuai 4 6 6 sesuai 5 5 5 sesuai 6 6 6 sesuai 7 5 5 sesuai 8 4 5 tidak sesuai 9 6 6 sesuai 10 7 7 sesuai
11 9 8 tidak sesuai 12 8 8 sesuai 13 5 5 sesuai 14 10 10 sesuai 15 10 11 tidak sesuai 16 4 4 sesuai 17 7 7 sesuai 18 6 7 tidak sesuai 19 6 6 sesuai 20 5 5 sesuai
Berdasarkan  hasil  pengujian,  pengukuran  akurasi klasifikasi  Haar  Cascade  dilakukan  dengan mengambil  frame  dalam  kondisi  cahaya  yang bervariasi, yaitu pada jam 9 pagi, jam 2 siang, dan jam 4  sore.  Prosedur  pengujian  mencakup  penentuan jumlah  total  kendaraan  secara  manual  dan perhitungan  jumlah  kendaraan  yang  terdeteksi menggunakan  metode  Haar  Cascade.  Untuk menentukan tingkat akurasi, rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100%
Maka dari hasil perhitungan:
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 15 20 𝑥 100% = 75%
Berdasarkan  rumus  diatas  maka  tingkat  keakuratan algoritma  Haar  Cascade  untuk  mendeteksi  jumlah
kendaraan pada area parkir didapatkan dari 20 data tersebut ada 15 data yang sesuai dan 5 data yang tidak sesuai,  sehingga  mempunyai  akurasi  yaitu  sebesar 75%.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan untuk  mengevaluasi  kemampuan  metode  Haar Cascade dalam menghitung jumlah kendaraan di area parkir,  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  75%.  Dari kesimpulan  ini,  disarankan  untuk  meningkatkan ketepatan dalam pendeteksian objek kendaraan serta perhitungan jumlah total kendaraan, terutama ketika objek  tersebut  dalam  keadaan  bergerak  maupun diam.  Upaya  untuk  meningkatkan  akurasi  ini  akan menghasilkan  sistem  yang  lebih  handal  dan  dapat diandalkan  dalam  pengelolaan  tempat  parkir  secara efisien.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Maulana, M.I., Nishom, M. and Af’idah, D.I.,
2022. Pengolahan Citra untuk Identifikasi Pelat Nomor  Kendaraan  Mobil  Menggunakan Metode  Haar  Cascade  dan  Optical  Character Recognition. Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) , 4 (1), pp.1-16. DOI: https://doi.org/10.30812/bite.v4i1.1952.
[2] Afifudin,  M.  and  Ardi,  G.A.P.,  2022. DETEKSI RUANG PARKIR MENGGUNAKAN OPENCV. TEKNOTIKA , 2 (1), pp.81-87.
[3] Jupiyandi,  S.,  Saniputra,  F.R.,  Pratama,  Y.,
Dharmawan,  M.R.  and  Cholissodin,  I.,  2019. Pengembangan  deteksi  citra  mobil  untuk mengetahui jumlah tempat parkir menggunakan CUDA dan modified YOLO. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu
Komputer , 6 (4), pp.413-419. DOI: https://doi.org/10.25126/jtiik.2019641275.
[4] Afriliana, N., Rosalina, R. and Valeria, R., 2018.
Pendeteksian  Ruang  Kosong  Parkir  di  dalam Ruangan. Ultima  Computing:  Jurnal  Sistem Komputer , 10 (1), pp.34-40. DOI: https://doi.org/10.31937/sk.v10i1.888.
[5] Rahmadhika, M.K. and Thantawi, A.M., 2021. Rancang  Bangun  Aplikasi  Face  Recognition Pada Pendekatan CRM Menggunakan Opencv Dan Algoritma Haarcascade. IKRA-ITH INFORMATIKA: Jurnal Komputer Dan Informatika , 5 (1), pp.109-118.
[6] Hakim,  I.M.,  Christover,  D.  and  Marindra, A.M.J.,  2019,  April.  Implementation  of  an image  processing  based  smart  parking  system using Haar-Cascade method. In 2019 IEEE 9th Symposium  on  Computer  Applications  &  Industrial Electronics (ISCAIE) (pp. 222-227). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ISCAIE.2019.874390
6.
[7] Mustaqim,  M.F.,  Nugroho,  A. and  Suni,  A.F., 2021.  Sistem  Deteksi  Kecepatan  Kendaraan Menggunakan  Metode  Haar  Cascade  untuk Keamanan Berkendara. Edu Elektrika Journal , 10 (2), pp.30-34. DOI: https://doi.org/10.15294/eej.v10i2.47870.
[8] Pratama,  R.B.,  2018.  Penerapan  metode eigenface  pada  sistem  parkir  berbasis  image processing. JURNAL  DISPROTEK-Computer: Information  Systems,  Informatics;  Engineering:
Electrical,  Industrial,  Civil;  Aquaculture. , 9 (2), pp.86-96.
DOI: https://doi.org/10.34001/jdpt.v9i2.801.
[9] Hariyanto, M.S., Sofwan, A. and Hidayatno, A., 2019.  Perancangan  Sistem  Penghitung  Jumlah Kendaraan  Pada  Area  Parkir  Dengan  Metode Background  Subtraction  Berbasis  Internet  Of Things. Transient , 7 (3), p.775.
[10] Rachmawati,  F.  and  Widhyaestoeti,  D.,  2020. Deteksi  Jumlah  Kendaraan  di  Jalur  SSA  Kota Bogor Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLO. Prosiding LPPM Uika Bogor .
[11] Sani,  A.  and  Ayyasy,  D.H.,  2022.  Prototipe Deteksi  Ketersediaan  Slot  Parkir  Berbasis Pengolahan  Citra. Journal  of  Applied  Electrical Engineering , 6 (2), pp.59-63.
[12] Yulianti, M., Suhery, C. and Ruslianto, I., 2017. Pendeteksi  Tempat  Parkir  Mobil  Kosong
Menggunakan  Metode  Canny. Coding  Jurnal Komputer dan Aplikasi , 5 (3). DOI: http://dx.doi.org/10.26418/coding.v5i3.2257
1.
[13] Ahmad,  F.L.,  Nugroho,  A.  and  Suni,  A.F., 2021.  Deteksi  pemakai  masker  menggunakan metode  haar  cascade  sebagai  pencegahaan covid  19. Edu  Elektrika  Journal , 10 (1),  pp.13-
18. DOI https://doi.org/10.15294/eej.v10i1.47861.
[14] Prabowo, D.A. and Abdullah, D., 2018. Deteksi dan  perhitungan  objek  berdasarkan  warna menggunakan Color Object Tracking. Pseudocode , 5 (2), pp.85-91. DOI: https://doi.org/10.33369/pseudocode.5.2.85- 91.
[15] Yusyahnur, A.D., Virgon, A. and Ahmad, U.A., 2022.  Pengukuran  Jarak  Kendaraan  Dengan Metode Haar Cascade Menggunakan Opencv. eProceedings of Engineering , 9 (3).