## Rancang Bangun Sistem Lokasi Parkir Menggunakan Dua Kamera Berbasis
Fuzzy Logic
Christine D. Sarante, Sherwin R.U.A Sompie, ST., MT, Brave A. Sugiarso, ST., MT. Jurusan Teknik Elektro-FT, UNSRAT, Manado-95115, Email: christine.sarante@gmail.com
Abstract-- The needs of parking area now can be denied anymore, especially at the crowded places which has visited more. This situation needs the good management in order to make the time and safety efficient. Such was the case, this research did by using digital image processing for parking system with base in fuzzy logic using two camera.This digital image processing, head  for  watch  and  determine  the  empty parking  location,  by  inputting  the  image  of  parking place  that  has  taken by  using webcam then loaded into the GUI Matlab programming language where the image of empty parking place becomes an image reference  which  later  will  be  manage  with  the  image  processing  like  cropping,  thresholding.  The  output  from  image processing  that  analyzed  with  the  bwarea  method  by  comparing  and  counting  the  difference  among  image  that  will identification.  The  output  is  information  about  amount  of  empty  parking  location,  amount  of  parked  vehicle  and  available parking area.It is very important to put the camera on the right position for the area sharing by using Matlab as the digital image  processing  in  establishing  empty  parking  location.  The  position  of  camera  can  not  be  different  from  the  reference camera.
Keywords: Bwarea, Digital image processing, Parking area, Thresholding
Abstrak-- Kebutuhan akan 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 berbasis fuzzy logic yang menggunakan dua kamera. Pengolahan citra digital ini bertujuan untuk memantau dan menentukan lokasi parkir yang kosong  dengan  input  berupa  citra  tempat  parkir  yang  di  ambil  menggunakan  kamera  webcam  kemudian  di  masukkan kedalam sebuah bahasa pemrograman GUI Matlab dimana citra tempat parkir yang kosong menjadi citra refrensi yang nanti  akan  diolah  dengan  pengolahan  citra  seperti  cropping,  thresholding.  Hasil  pengolahan  citra  ini  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. Sangatlah penting memposisikan kamera dengan tepat untuk pembagian area menggunakan Matlab sebagai pengolahan citra  digital  dalam  menentukan  lokasi parkir  yang  kosong.  Posisi  kamera  pengambil gambar  tidak  boleh  berbeda  jauh dengan posisi dari kamera refrensi.
Kata Kunci : Bwarea, Pengolahan citra digital, Tempat parkir, Thresholding

## I. PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  modern sekarang  ini,  semakin banyak  tempat  -  tempat  perbelanjaan,  rekreasi, bandar  udara,  dan  universitas  yang  selalu  ramai dikunjungi  masyarakat.  Dimana  tempat  -  tempat  ini harus  mempunyai  tempat  parkir  yang  memadai  baik area  yang  luas  dan  didukung  dengan  sistem  parkir yang  bagus  agar  tidak  memakan  waktu  jika  harus mencari  –  cari  sendiri  tempat  parkir  yang  kosong apalagi untuk tempat parkir yang luas.
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.  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  diubah  menjadi  suatu  informasi.  Sehingga penulis mengambil sebuah judul penelitian mengenai “Rancang Bangun Sistem Lokasi Parkir Menggunakan  Dua  Kamera  Berbasis  Fuzzy  Logic”, yang  diharapkan  dapat  melakukan  tugas  dalam menentukan lokasi parkir secara tepat dan cepat.

## 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  pengumpulan  data  yang  relevan,  klasifikasi atau  pengelompokan  dengan  cara  pengkelasan, penyusunan  data  sesuai  kelas, perhitungan  dan manipulasi , pengujian  ketelitian  dan  perhitungan , penyimpulan dan rekapitulasi hasil informasi.
Seperti  yang  ditunjukan  pada  gambar  1,  pada dasarnya  sistem  pengolahan  citra  terdiri  dari  objek yang  akan  diolah,  tranducer  yang  digunakan  untuk merepresentasikan  objek  dalam  bentuk  citra  digital, agar  menghasilkan  suatu  citra  digital  baru  untuk dianalisa, serta proses analisa citra untuk mendapatkan hasil yang diinginkan.
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  seperti  pada  gambar  2.  Piksel  itu sendiri  merupakan  satuan  atau  elemen  terkecil  dari citra  yang  menempati  suatu  posisi  yang  menentukan resolusi  citra  tersebut.  Sebuah  citra  dengan  tinggi  N pixel dan lebar M pixel berarti memiliki jumlah pixel sebesar M x N.

## B. Fuzzy Logic
Sistem  Fuzzy  ditemukan  pertama  kali  oleh  Prof. Lotfi  Zadeh  pada  pertengahan  tahun  1960  di Universitas  California.  Sistem  ini  diciptakan  karena boolean  logic  tidak  mempunyai  ketelitian  yang tinggi,  hanya  mempunyai  logika  0  dan  1  saja.  Ia berpendapat bahwa logika benar dan salah dari logika Boolean tidak dapat mengatasi masalah gradasi yang berada pada dunia nyata.
Gambar 1. Sistem Pengolahan Citra
Sehingga untuk membuat sistem yang mempunyai  ketelitian  yang  tinggi  maka  kita  tidak dapat  menggunakan  boolean  logic  yang  ditunjukan pada gambar 3.
Fuzzy  dinyatakan  dalam  derajat  dari  suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran. Oleh karena itu  sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan sebagian  salah  pada  waktu  yang  sama.  Keanggotaan fuzzy  memberikan  suatu  ukuran  terhadap  pendapat atau  keputusan.  Fuzzyfikasi  adalah  fase  pertama  dari perhitungan  fuzzy  yaitu  pengubahan  nilai  tegas  ke nilai  kelabu.  Penalaran  fuzzy  juga  dikenal  sebagai pendekatan  penalaran,  adalah  prosedur  kesimpulan yang  mendapatkan  kesimpulan  dari  suatu  himpunan fuzzy  aturan  jika-maka.  Defuzzyfikasi  adalah  fase terakhir  dari  proses  perhitungan  fuzzy  yaitu pengubahan nilai fuzzy hasil fuzzyfikasi ke nilai tegas. Istilah-istilah  dalam  fuzzy  logic  dapat  dilihat pada  gambar  4.  Degree  of  membership  adalah  untuk memberikan  bobot  pada  suatu  input  yang  telah  kita berikan.  Scope/domain  Merupakan  suatu  batas  dari kumpulan  input  tertentu.  Label  adalah  kata  –  kata untuk  memberikan  suatu  keterangan  pada  Scope  / Domain.  Membership  function  Suatu  bentuk  bangun yang  merepresentasikan  suatu  batas  dari  scope  / domain.  Crisp  input  nilai  input  analog  yang  kita berikan  untuk  mencari  degree  of  membership. Universe of discourse adalah batas semua input yang akan diberikan dalam merancang suatu fuzzy system.
Gambar 2.  Koordinat citra digital
Gambar 3.  Perbedaan antara Fuzzy Logic dan Boolean Logic
Gambar 4. Istilah yang digunakan dalam fuzzy logic
Gambar 5. Diagram Blok Program Keseluruhan
Gambar 6. Perancangan posisi alat

## C. Webcam
Webcam  (singkatan  dari  web  camera)  adalah sebutan  bagi  kamera  real-time  yang  gambarnya  bisa diakses  atau  dilihat  melalui  aplikasi  video  call  yang dihubungkan  ke  komputer  melalui  port  USB  atau port COM.

## D. Matlab
Matlab  atau  (Matrix  Laboratory)  merupakan  bahasa pemrograman  dengan  kemampuan  tinggi  dalam bidang  komputasi.  Matlab  memiliki  kemampuan untuk  mengintegrasikan  komputasi,  visualisasi,  dan pemrogaman.

## E. Bwarea
Bwarea merupakan teknik pengolahan citra yang memperkirakan  jumlah  daerah  dalam  piksel  yang terkandung  pada  sebuah  gambar  yang  sudah dibinerisasi. Suatu daerah adalah pengukuran  ukuran latar  depan  (foreground)  dari  citra  atau  dapat  juga dikatakan sebagai jumlah piksel pada citra. Fungsi ini tidak  secara  sederhana  hanya  menghitung  jumlah piksel, tetapi juga melakukan pembobotan pola piksel yang berbeda ketika menghitung suatu area.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Lokasi dan Waktu Pelaksanaan
Tempat  penelitian,  perencanaan  serta  proses perancangan alat bertempat di  Laboratorium Teknik Kendali    Fakultas  Teknik  Elektro  Universitas  Sam Ratulangi  (Unsrat)  dan  dirumah  tinggal  penulis. Waktu  dan  lama  penelitian  berlangsung  selama  ±  5 bulan, dimulai dari bulan Agustus 2013 sampai bulan Januari 2014.

## B. Konsep Dasar Perancangan Alat
Perancangan  sistem  dibuat  dalam  dua  bagian,  yaitu bagian  pemasukan  referensi  serta  pengidentifikasian tempat  parkir  berdasarkan  hasil  tangkapan  kamera secara real time.
Berdasarkan diagram blok pada gambar 5, maka sistem  ini  merupakan  system  loop  terbuka  karena tidak ada umpan balik, output tidak berpengaruh pada input.  Sistem  ini  bekerja  saat  pengguna  memicu pushbutton .

## C. Perancangan Alat
Pada  gambar  6  merupakan  alat  yang  digunakan dalam  tugas  akhir  ini,  yaitu  dalam  bentuk  maket (prototype) sebagai lahan parkirnya dan USB kamera (webcam) sebagai sensor yang nantinya akan menjadi interface ke dalam pemrograman di Matlab.

## D. Perancangan Program
Perancangan  sistem  ini  dibuat  dengan  bantuan program Matlab R2009a yang memanfaatkan fasilitas GUI  (Graphical  User  Interface).  Untuk  merancang suatu  konsep  program  di  GUI  (Graphical  User Interface)  penulis  melakukan  perancangan  diagram alir terlebih dahulu supaya dapat memudahkan dalam merancang.  Ketika  selesai  dirancang  program  ini ditulis dalam M-File Editor kemudian di run.
Setelah  ditampilkan  tampilan  awal  matlab  maka kita perlu memilih file diujung kiri atas pilih new dan klik  GUI  untuk  dapat  merancang  suatu  sistem penentuan  lokasi  parkir.  Gambar  7  merupakan tampilan  awal  ketika  kita  masuk  dalam  program matlab  R2009a.  Pada  lembar  kerja  tersebut  kita memilih “file” “new” untuk memulai tools GUI.
Guide ini berfungsi sebagai perintah untuk dapat masuk  kedalam  tools  Graphical  User  Interface (GUI),  seperti  pada  gambar  8  merupakan  tampilan awal  untuk  membuka  GUI.  Ketika  muncul  gambar seperti gambar 8 maka kita dapat menekan menu OK untuk  dapat  melakukan  perancangan  di  sistem  dari pengolahan  citra  ini  di  dalam  tools  Graphical  User Interface (GUI).  Gambar  9  merupakan desain  sistem pemantau dan penentuan lokasi parkir dalam matlab.
Pengambilan  citra  dilakukan  dalam  mode  real time.  Proses  pengambilan  citra  tempat  parkir  ini menggunakan webcam, dengan memposisikan kamera  pada  tempat  yang  sama  dari  tempat  yang lebih  tinggi.  Dimana  citra  tempat  parkir  berdasarkan hasil  capture  dijadikan  sebagai  sample  referensi. Sample referensi itu merupakan sample tempat parkir yang kosong. Setelah citra di dapatkan, citra yang ada di  simpan  secara  manual  pada  memori  penyimpanan di laptop. Proses selanjutnya  seperti  pada  gambar 10 adalah  proses  pemotongan  gambar  atau  cropping dengan  menentukan batas-batas daerah yang akan di analisa  dengan  cara  memanggil  citra  yang  sudah disimpan lewat m-file yang ada di program matlab.
Gambar  7.  Cara memilih GUI Matlab
Citra  ditampilkan  lewat  figure,  kemudian tentukan  batas-batas  daerah  yang  akan  dianalisa lewat  titik  koordinat  yang  ditunjukkan  pada  data cursor.  Ambil  nilai-nilai  yang  didapatkan  untuk dimasukkan  pada  proses  pemotongan.  Dan  hasil cropping dapat dilihat dalam gambar 11. Setelah citra tempat  parkir  di  cropping  dilakukan  proses Thresholding  seperti  pada  gambar  12.  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 .
Setelah  citra  tempat  parkir  melalui  proses cropping  dan  thresholding,  maka  citra  siap  untuk dianalisa.  Gambar  13  merupakan  proses  analisa mencakup analisa citra dengan menggunakan metode bwarea.  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.  Tabel  I  dan  tabel  II  merupakan  hasil perbandingan  nilai  bwarea  untuk  lokasi  parkir refrensi dengan lokasi parkir yang dianalisa.
Setelah melewati proses pengolahan citra di atas, citra tempat parkir baik  citra refrensi  atau  citra  yang akan  diidentifikasi  dihitung  bwareanya.  Maka  untuk semua  proses  pengolahan  citra  digital  dapat  dilihat dalam diagram alir pada gambar 14.
Gambar  8.  Tampilan awal membuka GUI Matlab
Gambar  9. Desain Sistem Pemantau dan Penentuan Lokasi Parkir
dalam GUI Matlab
Gambar  10. Menentukan batas daerah yang akan dianalisa
Gambar  11. Hasil cropping lokasi parkir yang akan dianilsa
Gambar  12. Hasil thresholding data diidentifikasi
Gambar  13. Perintah untuk bwarea
TABEL I. NILAI BWAREA UNTUK LOKASI KOSONG 1-5
T Y T Y
Gambar  14. Diagram Alir Menentukan Lokasi Tempat Parkir
TABEL II. NILAI BWAREA UNTUK LOKASI KOSONG 6-10
Gambar  15. Fungsi keanggotaan input kepadatanA
Gambar  16. Fungsi keanggotaan input kepadatanB
Mulai Citra Tempat Parkir Capture Citra Tempat Parkir Ada Citra Cropping Thresholding Load Citra Referensi Membandingkan Nilai Lokasi yang Kosong dan yang Terisi Analisa Citra Menentukan nilai lokasi parkir yang kosong Lokasi Kosong A1 < 1
Lokasi Kosong A2 < 1
Lokasi Kosong A3 < 1 Lokasi Kosong A4 < 1
Lokasi Kosong A5 < 1 Lokasi Kosong A6 < 1
Lokasi Kosong A7 < 1
Lokasi Kosong A8 < 1 Lokasi Kosong A9 < 1 Lokasi Kosong A10 < 1
Memilih Lokasi Parkir yang Tepat Selesai Lokasi Parkir Terisi Menampilkan Informasi Parkir
Gambar  17. Fungsi keanggotaan output palang keluar
Gambar  18. Rule sistem penentuan palang keluar

## E. Pengendali Logika Fuzzy
Pembuatan  logika  fuzzy  yang  pertama  yaitu menjalankan software Matlab 2009a, kemudian ketik pada  layar  Command  Window  >  Fuzzy  kemudian tekan  Enter.  Setelah  itu  akan  muncul  jendela  “FIS Editor” sebagai lembar kerja logika fuzzy.
Untuk gambar 15 dan 16 merupakan perancangan  fungsi  keanggotaan  input  kepadatan  A dan kepadatan B,  dimana masing-masing memiliki 3 buah  fungsi  keanggotaan.  Dengan  3  label  linguistik sebagai berikut : TP (tidak padat); KP (kurang padat); SP  (sangat  padat).    Gambar  17  merupakan  output palang keluar. 3 label linguistik untuk Output palang keluar sebagai berikut : 1 (palang keluar 1); 2 (palang keluar 2); 3 (palang keluar 3). Gambar 18 merupakan
Gambar  19. Diagram alir fuzzy logic
jumlah  aturan  jika-maka  untuk  sistem  penentuan palang  keluar  yang  terdapat  9  rules/aturan.  Maka untuk semua proses logika fuzzy dapat dilihat dalam diagram alir pada gambar 19.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian Program Untuk Logika Fuzzy
Yang  di  proses  dalam  logika  fuzzy  adalah kepadatan lokasi parkir yang didapatkan lewat proses pengolahan  citra  digital.  Sistem  logika  fuzzy  yang digunakan  menggunakan  metode  mamdani  yang mempunyai  dua  input  yaitu  kepadatan  A  dan kepadatan  B,  dan  memiliki  satu  output  yaitu  palang keluar.  Program  akan  melakukan  perhitungan  fuzzy apabila  data  variabel  dimasukkan.  Data  yang  telah dimasukkan, di baca untuk kemudian di konversi dari nilai  tegas  menjadi  nilai  derajat  keanggotaan  fuzzy.
INPUT (Kepadatan Lokasi Parkir) Fuzzyfikasi Evaluasi Rule Defuzzyfikasi OUTPUT (Palang Keluar) Mulai Selesai
Nilai-nilai  ini  akan  menjadi  input  untuk  proses defuzzyfikasi  dengan  menggunakan  aturan  logika fuzzy  yang  sudah  ditentukan . Untuk  output  palang parkir,  setelah  dilakukan  penalaran  untuk  kepadatan A  dan  kepadatan  B,  didapatkan  suatu  nilai  tegas lewat perhitungan Logika Fuzzy dengan menggunakan  metode  Center  of  area  (COA)  seperti pada gambar 20 .

## B. Pengenalan Objek
Proses  pengujian  untuk  mengidentifikasi  lokasi parkir dilakukan dengan program yang dibuat dengan bahasa  pemrograman  GUI  Matlab.  Program  yang dibuat  terbagi  atas  dua  bagian  yaitu  bagian  referensi dan  bagian  untuk  pengidentifikasian.  Gambar  21 menunjukan pemasukan citra pada GUI Matlab.
Dalam  penentuan  keputusan,  citra  tempat  parkir referensi  telah  disimpan  kedalam  program  terlebih dahulu,  sehingga  saat  pushbutton  di  tekan  akan muncul  gambar lokasi parkir langsung  dari  webcam. Sehingga saat menekan tombol capture bisa langsung menyimpan  informasi  data  lokasi  parkir  yang  akan diidentifikasi.  Semua  prosesnya  berada  dalam program  sehingga  GUI  Matlab  tinggal  menampilkan informasi dari hasil eksekusi program.
Setelah  mendapatkan  nilai  –  nilai  bwarea  dari citra  refrensi  dan  dari  citra  yang  lain  sudah  dapat dibedakan batas daerah yang kosong dan yang sudah terisi.  Dikatakan  area  kosong  dan  bernilai  1,  jika A1<1,  A2<1,  A3<1,  A4<1,  A5<1,  A6<1,  A7<79, A8<1, A9<1, A10<1. .Sedangkan jika lebih besar dari nilai – nilai itu maka area itu sudah terisi mobil. Threshold digunakan agar bisa  tepat  mendapatkan  perbedaan  nilai  piksel  dari objek dan nilai piksel dari latar belakang.
Kemudian  untuk  proses  pengidentifikasiannya akan  dilakukan  dengan  mengurangkan  nilai  bwarea citra  yang  di  identifikasi  dengan  nilai  bwarea  citra referensi,  jika  hasilnya  lebih  besar  dari  nilai  yang  di tentukan  maka  area  tersebut  dinyatakan  0  yang artinya ada objek, sedangkan jika nilai pengurangannya  lebih  kecil  maka  area  tersebut dinyatakan  dengan  1  yang  artinya  kosong.  Saat tombol capture di tekan maka program akan berjalan dengan sendirinya mengeksekusi  hasil  pemantau dan penentuan  lokasi  parkir.  Gambar  22  merupakan pengujian  lokasi  parkir  penuh  (untuk  okasi  A1 sampai  A10  sudah  terisi).  Gambar  23  merupakan pengujian  lokasi  parkir  8  kosong  (untuk  A1-A6  dan A8-A9  kosong).  Gambar  24  merupakan  pengujian lokasi  parkir  6  kosong  (untuk  A1-A6  kosong). Gambar  25  merupakan  pengujian  lokasi  parkir  4 kosong  (untuk  A1-A4  kosong).  Gambar  26 merupakan  pengujian  lokasi  parkir  2  kosong  (untuk A1-A2 kosong).
Gambar  20. Grafik hasil penalaran output
Gambar  21. Pemasukan citra pada GUI Matlab
Gambar  22. Pengujian lokasi parkir penuh
Gambar  23. Pengujian lokasi parkir 8 kosong
Gambar  24. Pengujian lokasi parkir 6 kosong
Gambar  25. Pengujian lokasi parkir 4 kosong
Gambar  26. Pengujian lokasi parkir 2 kosong
Gambar  27. Pengujian lokasi parkir kosong
Gambar  28. Pengujian lokasi parkir 5 kosong
Gambar  27  merupakan  pengujian  lokasi  parkir kosong  (untuk  A1-A10  kosong).  Gambar  28 merupakan  pengujian  lokasi  parkir  5  kosong  (untuk A3-A5 dan A8-A9 kosong).

## V.  PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  dan  pengujian  dalam perancangan  sistem  lokasi  parkir  multipel  kamera berbasis  fuzzy  logic,  maka  dapat  disimpulkan beberapa  hal  terkait  dengan  pelaksanaan  dan  hasil dari  penelitian,  pengendalian  sistem  menggunakan Matlab  memudahkan  dalam  interface  yang  real time dan  lebih  komunikatif,  posisi  kamera  mempengaruhi pembagian  area,  keakurasian  sistem  pemantau  dan penentuan  lokasi  parkir  dari  citra  yang  ada menggunakan  logika  fuzzy  dan  pengolahan  citra dengan metode bwarea mencapai 100%.

## B. Saran
Sistem  dapat  ditingkatkan  keandalannya  dengan menambahkan metode-metode analisa citra yang lain dalam  proses  analisa.  Sistem  dapat  ditingkatkan keandalannya  dengan  menambahkan  lebih  banyak lagi  lokasi  parkir.  Dapat  dikembangkan  dan diintegrasikan  dengan  sistem  parkir  yang  sudah  ada sehingga  nantinya  sistem  parkir  bisa  menjadi  lebih kompleks dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   E.  Prasetyo,  Pengolahan  Citra  Digital  dan  Aplikasinya Menggunakan Matlab, 2011.
[2]  F. A. Irawan,  Buku Pintar Pemrograman Matlab, 2012.
[3]   G. A. Away,  The Shortcut of MATLAB Programing, 2010 .
[4]   R.  C.  Gonzales,  R.  E  Woods,.  Digital  Image  Processing, Prentice Hall, 2008.
[5]   Grafika  computer  &  Pengolahan  Citra,.  Pengolahan  Citra :KonsepDasar, Universitas Gunadarma, 2006.
[6]   N.  True,.  Vacant  Parking  Space  Detection  in  Static Images.9500  Gilman  Drive,  La  Jolla,  CA  92093,  University of California, San Diego.
[7]  S.  Banerjee,  P.  Choudekar,  Prof    M.  K.    Muju,. IMPLEMENTATION OF IMAGE PROCESSING IN REAL TIME CARPARKING SYSTEM..Indian Journal of Computer Science and Engineering (IJCSE).Vol.2 No.1.ISSN : 0976-5166.
[8]   W.  Caesarendra,    ST,  M.eng.,    M.  Aryanto  ,  ST., PanduanBelajarMandiri MATLAB, 2011.