Volume 3 Nomor 2, Desember 2020 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## SISTEM PARKIR CERDAS MENGGUNAKAN TEKNOLOGI BIOMETRIKA DAN OPTICAL CHARACTER RECOGNITION

## INTELLIGENT PARKING SYSTEM USING BIOMETRICS AND OPTICAL
CHARACTER RECOGNITION
Sunanto, Yoze Rizki, Yulia Fatma Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau sunanto@umri.ac.id

## ABSTRACT
Parking is a condition of the vehicle in a stationary state and not moving and abandoned by its owner for a limited time. In the condition of the vehicle being parked there is no guarantee of security even though in the managed parking area. News about lost vehicles, the loss of valuables in parked vehicles is a common thing, for that the parking manager provides some security starting to prepare security personnel in the parking area and implementing a smart parking system using a receipt/card. Parking using a receipt / card that is applied by the parking manager cannot ensure that vehicles leaving the parking area are taken by the owner. This condition can occur if the driver's receipt or parking card is scattered and found by an irresponsible person causing the loss of the vehicle in the parking lot without being noticed by the parking attendant.  This  condition  can  occur  if  the  driver's  parking  receipt  /  card  is  scattered  and  found  by  an irresponsible person causing the loss of the vehicle in the parking lot without the parking attendant noticing. One  of  the  efforts  made  to  overcome  this  problem  was  created  a  system  that  can  validate  data  using biometric  technology  for  driver  fingerprints  and  image  processing  technology  used  to  process  plate recognition. The suitability between fingerprints and plate recognition is used to validate whether the driver has the right to bring a vehicle from the parking area or not. This parking system will be applied to the free parking system at schools and campuses.
Keywords: Parking, Biometric, Image Processing, OCR.

## ABSTRAK
Parkir  adalah  suatu  kondisi  kendaraan  dalam  keadaan  diam  tidak  bergerak  dan  ditinggalkan  pemiliknya untuk waktu yang terbatas. Pada kondisi kendaraan sedang parkir tidak ada jaminan keamanan meskipun di  area  parkir  yang  dikelola.  Berita  tentang  kehilangan  kendaraan    hilangnya  barang  berharga  pada kendaraan yang  di parkir sudah hal yang lumrah, untuk itu pihak pengelola parkir menyediakan beberapa pengamanan  mulai  menyiapkan  tenaga  pengaman  di  area  parkir  dan  menerapkan  sistem  parkir  cerdas menggunakan  struk/kartu.  Parkir  menggunakan  struk/kartu  yang  diterapkan  oleh  pengelola  parkir  tidak dapat dipastikan bahwa kendaraan yang keluar dari area parkir dibawa oleh pemiliknya. Kondisi ini bisa saja terjadi jika struk atau kartu parkir pengendara tercecer dan ditemukan oleh orang yang tidak bertangung jawab yang menyebabkan hilangnya kendaraan di tempat parkir tanpa diketahui petugas parkir. Salah satu upaya  yang  dilakukan  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  maka  dibuat  suatu  sistem  yang  dapat melakukan validasi data menggunakan teknologi biometrik untuk sidik jari pengendara dan teknologi image processing  yang  digunakan  untuk  mengolah  gambar  Tanda  Nomor  Kendaraan  Bermotor  (TNKB). Kesesuaian antara sidik jari dengan nomor polisi atau TNKB ini yang digunakan untuk melakukan validasi data  apakah  pengedara  berhak  membawa  kendaraan  dari  area  parkir  atau  tidak.  Sistem  parkir  ini  akan diterapkan pada sistem parkir tidak berbayar di sekolah dan kampus.
Kata Kunci : Parkir, Biometrik, Image Processing, OCR.

## PENDAHULUAN
Parkir adalah tempat meletakan atau menambatkan kendaraan yang
digunakan  sebagai  sarana  tranportasi
pribadi, biasanya kendaraan yang ditambatkan  adalah  kendaraan    yang digunakan sebagai mobilitas kehidupan. sehari–sehari  berupa  sepeda,  sepeda
motor, mobil dan alat transpotasi lainnya sedangkan menurut bahasa parkir adalah keadaan tidak bergerak suatu kendaraan yang bersifat sementara karena ditinggalkan  oleh  pengemudinya.  Jenis parkir  yang  ada  di  Indonesia  terbagi menjadi  2  yaitu  parkir  berbayar  dan parkir tidak berbayar, sedangkan berdasarkan    tempat  nya  parkir  terbagi menjadi  dua  yaitu  jenis  parkir    yang dikelola  dan  parkir  yang  tidak  dikelola.
Pengelolaan area parkir sudah menggunakan komputerisasi dan sistem manual  sedangkan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Setiadi,  dkk.,  (2017) menyatakan  bahwa    Sistem  parkir terkomputerisasi
juga memiliki kelebihan dan kelemahan. Kelebihannya antara  lain  permasalahan  pengelolaan dengan sistem parkir konvensional dapat tereliminasi. Sistem parkir terkomputerisasi pada umumnya menggunakan  teknologi  barcode  dan teknologi Radio Frequency Identification (RFID)sebagai media autentifikasinya(Imbiri, dkk.,
2016;Kurniawan, dkk., 2015; Widianto, dkk., 2017).
Universitas  Muhammadiyah  Riau (UMRI)  adalah  institusi  pendidikan tinggi  yang  terletak  di  kota  pekanbaru propinsi  Riau.  Yang  memiliki  lahan pakir  seluas  8000M2,  dan  memiliki jumlah  mahasiswa  7000  orang.  Lahan parkir  yang  dikelola  oleh  UMRI  adalah sistem parkir yang tidak berbayar, sistem parkir  tersebut  menggunakan  kartu, setiap pengendara diberikan kartu parkir yang  diberikan  langsung  oleh  security sistem parkir kartu manual ini diterapkan bagi pengendara roda 2 , sehingga harus ada  satu  orang  security  yang  standby memberikan kartu parkir bagi pengendara  yang  akan  parkir  dan  satu orang  security  menerima  kartu  parkir dari pengendara yang akan meninggalkan tempat parkir. Permasalahan parkir seperti ini
mudahnya pencuri mengambil kendaraan  yang  diparkir  dengan  kartu parkir yang tercecer, kemudian harus ada dua  seorang  security  yang  memberikan dan menerima kartu parkir dari pengendara.  Sementara  dilahan  parkir perlu ada beberapa tenaga security untuk mengarahkan  parkir  agar  tepat  parkir lebih  efisien  sementara  penelitian  yang dilakukan  oleh  Akbar  dan  Jura  (2019) melakukan  penelitian  slot  parkir  yang tersedia  untuk  pengendara  sehingga dapat  mengurangi  tenaga  penyusun kendaraan  roda  2,  jika  menggunakan sistem  ini  tenaga    security  yang memberikan dan menerima kartu parkir dapat dipindahkan ke monitoring kendaraan yang terparkir. Guna mengatasi  permasalahan  tersebut  maka perlu dibuat suatu sistem parkir menggunakan  sidik  jari  dan  foto  Tanda Nomor Kendaraan (TNKB) yang diambil pada memasuki area parkir dan keluar dari area parker. Pada  penelitian  sebelumnya  seperti
Tegar dan Utama (2016) tentang rancang bangun  sistem  informasi  lahan  parkir berbasis image  processing dengan perancangan  alat  dan  mengajukan pengujian,  sistem  dapat  melakukan pendeteksian terhadap lahan yang sudah disediakan.  Selain  itu  sistem  mampu menghitung  jumlah  dan  menentukan lokasinya  dengan  tingkat  keberhasilan 100% dari setiap kondisi yang telah di uji coba.  Selanjutnya  Pratama  (2018) menerapkan  metode  Eigenface  pada sistem parkir berbasis image processing , berbasis random  password (Dwima  & Wibisono, 2017), Background Subtraction (Fitri  &  Sutarno,  2020), sensor  ultrasonic  dan  Internet  of Things(Limantara, dkk., 2017).

## METODE
Metode  penelitian  yang  dilakukan adalah  model  penelitian  yang  bertujuan untuk menghasilkan suatu produk sistem
parkir  automatis  yang  tidak  berbayar.
Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan oleh Noperiyadi (2015) tentang pengaturan  tata  letak  parkir  umum. Untuk  mewujudkan  penelitian  sistem parkir  yang  tidak  berbayar  mengikuti Framework pada gambar1. Untuk mendapatkan rekam TNKB menggunakan plate recognition openALPR,  sedangkan  untuk  merekam sidik jari menggunakan OpenCV Minutiae  dengan  mempetimbangkan teori  bifurcation.  Sehingga  dihasilkan suatu  sistem  yang  dapat  membaca TNKB  dan  sidik  jari  pengendara  yang dijadikan  sebagai  indikator  kendaraan dapat  keluar  atau  masuk  ke  tempat parkir.

## Gambar 1. Framework Penelitian

## Identifikasi Kebutuhan
Pada  sistem  parkir  automatis  berbasis sidik  jari  dan  OCR  termasuk  dalam kategory parkir cerdas sedangkan  parkir cerdas  menurut  Maulana,  dkk.,  (2017) sedangkan  penelitian  yang  dilakukan oleh  Putra,  dkk.,  (2018)  sistem  parkir cerdas berbasis internet of thing . Sistem parkir yang akan diterapkan di
Universitas Muhammadiyah Riau berbasis  biometrik  (sidik  jari)  dan Optical  Character  Recognition (OCR) termasuk  dalam  sistem  parkir  cerdas, untuk indentifikasi Tanda Nomor Kendaraan  Bermotor  (TNKB).  Adapun
alat  dan  bahan  serta  aplikasi  komputer yang  digunakan  untuk  merakit  sistem parkir  automatis  ini  berdasarkan  sidik jari  dan  TNKB  pengendara  dapat dikelompokan  dalam  dua  tabel  yaitu tabel1  tabel  kebutuhan  Alat  dan  Bahan sedangkan  tabel2  adalah  tabel software aplikasi yang dibutuhkan :
Tabel 1. Perangkat Keras Sistem Parkir No Perangkat  Jumlah Fungsi dan Kegunaan 1 Rapberry Pi 4 2 Mini computer sistem parkir 2 Fingerprint Reader 2 Alat perekam sidik jari 3 Camera 2 Alat perekam TNKB 4 Palang Parkir + Box kontrol 2 Indikator masuk dan keluar tempat parkir 5 Kabel wiring 1 Instalasi Box control 6 Kontaktor 2 Kendali Motor Listrik 7 Kabel UTP 1 Komunikasi Gate In /Gate Out 8 Sensor Area posisi 2 Deteksi Pengendara In/Out Aplikasi yang digunakan untuk membangun sistem parkir cerdas menggunakan fingerprint dan Optical
Character Recognition (OCR) disajikan pada tabel 2 Tabel 2. Perangkat Lunak Sistem Parkir No Aplikasi Versi Fungsi 1 Python Versi 3.1 Bahasa Pemrograman sistem parkir 2 OpenCv Versi 4.1 Framework Machine Learning untuk merekam sidik jari 3 OpenALPR Versi 3.1 Engine Image Processing  untuk mendeteksi TNKB 4 Raspbian July 2019 Sistem Operasi Raspbery pi 5 MySQL Versi 5.7 Membangun database

## Perancangan Sistem
Setelah melakukan identifikasi kebutuhan baik perangkat keras maupun perangkat  lunak  tahapan  selanjutnya adalah  membangun  perancangan  sistem dalam  perancangan  sistem  terbagi menjadi  dua  kategori  perancangan perangkat  lunak  dan  perangkat  keras. Sistem  racangan  perangkat  lunak  dan perangkat  keras  yang  dimaksud  adalah agar sistem parkir dapat berjalan sebagai berikut :
1. Kendaraan yang diprioritaskan menggunakan  sistem  ini  adalah kendara roda 2 mengingat jumlahnya di Universitas Muhammadiyah Riau sangat signifikan.
2. Sistem  parkir  ini  memiliki  dua  unit gate  atau  palang  parkir  yaitu  unit masuk  dan  keluar  yang  dilengkapi dengan fingerprint reader dan camera yang  digunakan  untuk  merekam
TNKB, posisinya harus diatur dengan ergonomis dan efisien.
3. Sistem  parkir  ini  memiliki  gerbang masuk dan keluar.
4. Cara  kerja  sistem  parkir  masuk pengendara bermotor roda 2 memasuki area parkir maka pengendara  wajib  berhenti  pada gerbang masuk, kemudian meletakan sidik  jari  pada fingerprint  reader , kemudian sensor object akan membaca  pengendara  pada  posisi gate masuk maka sistem memerintahkan  kamera  mengambil gambar  TNKB,  selanjutnya  sistem akan menyimpan hasil rekaman sidik jari dan TNKB berupa text kedalam database.  Selanjut  sistem  akan membuka  palang  parkir  secara automatis.
5. Cara  kerja  sistem  parkir  keluar pengendara  bermotor  roda  2  keluar dari area  parkir wajib berhenti pada gerbang  keluar,  kemudian sensor object memberikan  perintah  kepada
camera  untuk  mengambil  gambar TNKB,  secara  automatis  sistem memerintahkan  pengendara  untuk meletakan  jari  di  fingerprint  reader. Kemudian  sistem  akan  melakukan sinkronisasi  data  dengan  data  entry parkir jika data TNKB dan sidik jari sesuai dengan database maka gerbang  keluar  akan  terbuka,  jika tidak  sesuai  maka  gerbang  parkir tidak akan terbuka.
6. Sistem ini dapat  memastikan bahwa yang  pengendara  yang    melakukan parkir  kendaraan  adalah  pengendara yang berhak membawa kendaraannya keluar dari area parkir. Implementasi Sistem Tahapan selanjutnya adalah melakukan implementasi secara
perangkat  lunak  dan  perangkat  keras sesuai  dengan  peracangan  sistem  yang telah  dibuat  adapun  tahapan  yang  ada pada  implementasi  adalah  sebagai berikut:
1. Membuat  aplikasi  berbasis  opencv untuk membaca sidik jari pengendara. 2. Membuat aplikasi berbasis openALPR untuk merekam TNKB.
3. Membuat  program  kendali  berbasis GPIO  port  untuk  mengendalikan palang parkir dan posisi pengendara di Box parkir.
4. Merakit  dan  mengkonfigurasi  Box, palang  parkir,  camera, fingerprint reader pada posisi yang ergonomis.

## Pengujian Sistem
Pengujian
sistem dilakukan mengetahui apakah sistem dapat berjalan sesuai  dengan  perancangan,  baik  itu ditinjau dari  rancangan perangkat lunak maupun  perangkat  keras.  Pengujian sistem  menggunakan  3  metode  yaitu white  box testing,  struktur  kontrol  dan black  box testing.  Indikator  yang digunakan  untuk  pengujian  sistem
adalah indikator perancangan sistem jika sistem  yang  diuji  telah  sesuai  dengan perancangan maka sistem dapat digunakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Konfigurasi OpenALPR
Teknologi image processing adalah suatu  teknologi  yang  digunakan  untuk mengolah  citra  gambar  menjadi  data digital  yang  dapat  digunakan  ataupun diolah  untuk  komputasi  komputer menurut penelitian yang dilakukan oleh Irawati (2015) sistem manajemen parkir menggunakan  pengolahan  citra  digital dengan  melakukan  pengenalan  pola yang  memanfaatkan  metode image
matching pada  image  plat  nomor kendaraan yang diambil ketika kendaraan  masuk  ke  lahan  parkir, menurut  penelitian  tersebut  bahwa teknologi image processing dapat dimanfaatkan untuk sistem parkir melalui  pengenalan  Tanda  Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB). Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan oleh Siswanto(2018)tentang pengenalan TNKB  menggunakan  metode  Filter Morphologi dan ( Connected Component ) dan Metode Support Vector
Machine (SVM)  digunakan  untuk pengujian apakah kandidat plat
merupakan  plat  atau  bukan  dapat memiliki  nilai  78% . Pada  sistem  parkir konfigurasi OpenALPR pada file openalpr.conf diubah dari yang sebelumnya  yaitu  ukuran  gambar  untuk proses  pendeteksian  dari  1280  x  720 menjadi  640  x  480,  lalu  sudut  pandang dari  15  menjadi  0  karena  pengambilan gambar  pada  kamera  sejajar  terhadap plat  kendaraan,  dan  terakhir  confidence value minimum hasil pengenalan karakter  dinaikkan  dari  65%  menjadi 70% yang artinya akumulasi pengenalan seluruh  karakter  dalam  satu  plat kendaraan, jika confidence value dibawah  70%  pada  salah  satu  karakter, maka tidak akan masuk ke dalam daftar
kandidat  hasil  OCR.  Konfigurasi  OCR yang  digunakan  adalah file eu.conf dengan  inisialisasi  awal  ukuran  plat kendaraan negara eropa 520 x 110 mm. Dimensi template pada  citra  dengan ukuran  lebar  diubah  dari  184  menjadi 185 pixel dan ukuran tinggi diubah dari 46  menjadi  47  pixel.  Tinggi  karakter diubah  dari  80  menjadi  87  dan  lebar karakter  dari  53  menjadi  57.  Hasil pengenalan jumlah karakter juga diubah dari  minimal  5  maksimal  8  menjadi minimal  7  maksimal  9.    Proses perubahan  data  plat  menjadi  text menggunakan OpenALPR adalah sebagai berikut:
1. Deteksi  Objek  Citra  Mencari  dan menemukan  lokasi  plat  nomor kendaraan  pada  citra  dengan  sifat quadrilateral  atau  berbentuk  persegi empat.  Terdapat  dua  indikasi  yaitu bouding  box  berwarna  merah  yang merupakan lokasi plat nomor, kemudian  bounding  box  berwarna ungu  yang  merupakan  lokasi  untuk pengenalan karakter.
2. Binerisasi Citra plat nomor kendaraan yang terdeteksi kemudian dikonversikan  menjadi  citra  biner. Proses  binerisasi  ini  menghasilkan citra  warna  hitam  putih  ditujukan untuk  memperlihatkan  keseluruhan karakter  yang  ada.  Warna  putih merepresentasikan karakter dan warna hitam merepresentasikan
background citra.
3. Analisis Karakter Menganalisa dengan menemukan pola atau bentuk karakter  dari  citra  biner.  Pola karakter  berasal  dari  background berwarna putih dengan karakter yang berwarna  hitam.  Pola  terlihat  pada tepi  menyeluruh  membentuk  aura pada masing-masing karakter dengan intensitas  warna  yang  sama.  Bentuk pola ditentukan berdasarkan presensi,  posisi,  area,  lebar,  dan tinggi karakter tersebut.
4. Deteksi  Tepi  Penentuan  batas  tepi
plat nomor kendaraan yang
teridentifikasi  dimana  lokasi  plat tersebut  ditemukan.  Deteksi  tepi menemukan  batas  atas,  bawah,  kiri, dan  kanan  di  setiap  sudut  plat.  Dua garis dibawah ini menunjukkan batas baris atas dan baris bawah pada plat yang  terdeteksi,  selanjutnya  adalah segmentasi  karakter,  pengenalan karakter sehingga dapat disimpulkan bahwa  akan  ditampilkan  dalam  10 daftar  kandidat  dengan  masing- masing confidence value . Dalam hal ini dipilih kandidat yang match atau sesuai  dengan  hasil  OCR.  Dari contoh citra kendaraan motor diatas, terbaca  identitas  yang  sesuai  yaitu plat  nomor  ‘BM5032PT’  dengan confidence  value sebesar  87.64%. Secara keseluruhan total waktu yang dikerjakan  oleh  OpenALPR  dalam memproses  citra  tersebut  yaitu selama  466.905  milidetik  atau  0.4 detik.  OpenALPR  adalah  dibangun menggunakan Opencv,
opencv
adalah framework yang dapat digunakan untuk melakukan perubahan  citra  image  atau  gambar menjadi  text  sedangkan  penelitian yang  dilakukan  oleh  oleh  Udayana, dkk.,(2016) menggunakan OCR library  OpenALPR  dan  opencv mendapatkan  presisi  data  gambar rata-rata mencapai 90%. Hasil pengujian pembacaan terhadap 10 TNKB plat nomer kendaraan asli dan palsu. Tabel 3. Pengujian TNKB No Deteksi Plat Deteksi Persentase 1 9 86.66% 2 8 86.15% 3 0 0 % 4 9 90.43% 5 9 87.33% 6 8 89% 7 7 84.86% 8 6 85.08% 9 9 90.53% 10 8 88.87% Rata-Rata Presentase Pembacaan 73 %

## Hasil pengujian TNKB menggunakan
Raspberry pi dan OpenALPR dilakukan penghitungan  keakuratan  berdasarkan jumlah  plat  kendaraan  yang  sesuai terbaca  oleh  OpenALPR  dan match dengan citra aslinya. Penghitungan yang digunakan sebagai berikut.
% 𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑒𝑛𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑃𝑙𝑎𝑡 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑃𝑙𝑎𝑡 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑢𝑗𝑖 𝑥 100 %
= 7
10 𝑥 100 % = 70%

## Teknologi Biometrik
Berasal  dari  bahasa  Yunani  bios  yang artinya  hidup  dan  metron  yang  artinya mengukur)  secara  umum  adalah  studi tentang karakteristik biologi yang terukur.
Dalam dunia teknologi informasi, biometrik relevan dengan teknologi yang digunakan untuk menganalisis fisik dan kelakuan manusia dalam  autentifikasi  teknologi  biometrik yang sangat umum pada manusia adalah pengenalan sidik jari. Menurut penelitian Siswanto,  dkk.,  (2018)  berpendapat bahwa sistem biometrik menjadi pilihan untuk  sistem  otentikasi.  Otentikasi biometrik  berasal  dari  bahasa  Yunani yaitu bios yang artinya hidup dan metron yang  artinya  mengukur  atau  mengenali manusia  melalui  sidik  jari.  Sistem autentifikasi  berbasis  sidik  jari  banyak
digunakan  untuk  absensi,  karena  sidik jari  masing-masing  manuasia  memiliki keunikan tersendiri, untuk itu penelitian ini  bertujuan  untuk  mengamankan kendaraan  yang  diparkir  menggunakan autentifikasi  sidik  jari  sehingga  yang melakukan  parkir  kendaraan  adalah orang yang berhak mengeluarkan kendaraan  dari  tempat  parkir  tersebut. Sidik jari terdiri dari beberapa pola dan strategi  untuk  membacanya  intinya adalah  pola  baca  bifurcation  dan minutiae.
Gambar 2. Minutiae Metode  yang  sering  digunakan untuk mengenali percabangan pada sidik jari  manusia  adalah  Minutiae , menurut penelitian  yang  dilakukan  oleh  Setiadi, dkk., (2017) bahwa biometrika sidik jari pada setiap individu memiliki perbedaan meskipun  sidik  jari  pada  individu kembar  identic  sekalipun.  Metode pengenalan ruang-ruang sidik jari menggunakan  Minutiae  memberikan hasil  yang  sangat  sesuai  apabila dijadikan  otentifikasi  untuk  parkir  yang disinkronisasi  dengan  Tanda  Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB). Menurut penelitian yang dilakukan oleh
Wulandari,  dkk.,  (2017)  memberikan kesimpulan bahwa bimetrika pengenalan citra  pada  program  aplikasi  berbasis desktop dapat digunakan sebagai referensi  dan  identitas  tambahan  untuk seseorang.
Proses pembacaan Fingerprint
reader berbasis python dan raspberry pi.

## Gambar 3. Proses Deteksi Sidik Jari
1. Proses  input  sidik  jari  proses perekaman  sidik  jari  berupa  image atau  gambar  seperti  halnya  pada proses scanner 2. Proses Smoothing proses menghaluskan  citra  yang  ditangkap agar mudah dibaca 3. Proses Thinning adalah  proses  yang dapat melakukan pengurangan thresholded citra output yang dihasilkan  egde  detector,  menjadi garis dan hanya ketebalan pixel saja.
4. Minutiae identification adalah proses mendapatkan  potongan  kecil  sidik jari manusia yang dapat dikonversikan menjadi biner. 5. removal of
false minutiae
menghapus  bagian  bagian  terkecil dari minutiae yang  tidak  digunakan untuk  mendapatkan  citra  yang dikehendaki
6. Region of Interest bagian yang akan diambil dan paling penting pada hasil record sidik jari.

## Sistem Parkir
Sistem parkir yang akan diterapkan pada  Universitas  Muhammadiyah  Riau (UMRI)  adalah  sistem  prakir  gratis  dan tidak  berbayar.  Sistem  parkir  tersebut menggunakan  2  validasi  input  yang disajikan pada gambar 3 berikut ini.

## Gambar 4. Validasi Sistem Parkir
Sistem parkir yang dimaksud adalah sistem  parkir  sepeda  motor  di  UMRI dengan  prisip  siapa  yang  melakukan parkir  maka  dialah  yang  berhak mengeluarkan  kendaraan  tersebut  dari tempat parkir dengan melakukan validasi data menggunakan sidik jari dan Tanda  Nomor  Kendaraan  Bermotor (TNKB).    Adapun  prosesnya  adalah sebagai berikut :
1. Pengendara  bermotor  masuk  kearea parkir,  sensor  area  infra  merah mendeteksi,  kemudian  unit  kontrol memerintahkan  untuk  meletakan sidik jari di fingerprint reader.
2. Disaat  yang  bersamaan  camera mengambil gambar TNKB
3. Proses  sidik  jari  dan  TNKB  yang sudah menjadi text dimasukan dalam satu  record  database  MySQL  oleh mini  computer  Rapberry  Pi.    Jika sudah  disimpan  maka  palang  parkir masuk akan terbuka.
4. Ketika  pengedaraan  keluar  dari tempat  parkir  pengendaraan  akan berhenti  pada  posisi  tertentu  dan sensor  inframerah  mendeteksi  hal tersebut, kemudian sistem memerintahkan  agar  pengendara meletakan  jarinya  ke  fingerprint reader, dan camera akan mengambil gambar TNKB
5. Selanjutnya  sistem  akan  melakukan pengecekan  apakah  sidik  jari  dan TNKB sesuai dengan saat pengendara  masuk  jika  “Ya”  Maka palang parkir akan terbuka. Jika tidak akan dibunyikan alarm.
Miniature  Sistem  parkir  tidak berbayar berbasis Raspberry Pi 4 Model B  dengan  memory  4  GB  dan  processor 1,5  Ghz  quadcore  agar  lebih  mudah menjalankan aplikasi sistem dan deteksi plat  dan  sidik  jari  (fingerprint)    dengan webcam dan  breadboard  atau  project board.  Pada  breadboard  terdapat  satu buah lampu LED, satu buah push button, dua  buah  resistor,  motor  servo,  dan beberapa  kabel  jumper  yang  digunakan untuk  dihubungkan  ke  GPIO  Pin Raspberry Pi. Hasil rangkaian perangkat ditujukan pada gambar 3.

## Gambar 5. Miniature Sistem Parkir

## SIMPULAN
Kesimpulan  dapat  diambil  dari pengolahan  data  validasi  sidik  jari pengendara sepeda motor yang memasuki  area  parkir  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Jika  pengendara  mengenakan  plat nomor  palsu  dan putih(TNKB dealer)  maka  deteksi  hanya  <  56% sehinga palang parkir tidak terbuka.
2. Jika pengendara menggunakan
TNKB  asli  maka  hasil  deteksinya  >
75 % maka palang parkir terbuka
3. Sistem validasi TNKB dan sidik jari untuk  sidik  jari  dapat  digunakan dengan tingkat akurasi >= 75%
Untuk  melakukan  implementasi lapangan  perlu  penelitian  lebih  lanjut mengenai  pengunaan  kamera  sebagai dan fingerprint reader, sistem pembacaan  TNKB  dan fingerprint
dibuat range antara 70 – 90 %.
Acknowledgement Ucapan terimakasih kepada kemenristekdikti dan Lembaga Penelitian Pengabdian (LPPM) Universitas Muhammadiyah Riau

## DAFTAR PUSTAKA
Dwima,  F.,  &  Wibisono,  K.  A.  (2017). Rancang Bangun Sistem Keamanan Parkir Berbasis Random  Password  dan  Image Processing  Menggunakan  Optical Character  Recognition  (OCR). Jurnal Teknik Elektro dan
Komputer TRIAC, 4 (2). Fitri, Y. E., & Sutarno, S. (2020). Sistem Deteksi Lokasi Parkir Menggunakan Metode Background Subtraction (Doctoral dissertation, Sriwijaya University).
Imbiri, F. A., Taryana, N., & Nataliana, D.  (2016).  Implementasi  sistem perparkiran otomatis dengan menentukan  posisi  parkir  berbasis RFId. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 4 (1), 31.
Limantara, A. D., Purnomo, Y. C. S., & Mudjanarko, S. W. (2017). Pemodelan Sistem Pelacakan LOT
Parkir  Kosong  Berbasis  Sensor Ultrasonic Dan Internet Of Things (IOT)  Pada  Lahan  Parkir  Diluar Jalan. Prosiding Semnastek . Noperiyadi,  N.  (2015).  Tata  Ulang Lahan Parkir pada Jalan Kalimantan  Kota  Lubuklinggau. Journal of Civil and Environmental Engineering, 3 (1).
Pratama,  R.  B.  (2018).  Penerapan
Metode  Eigenface  Pada  Sistem Parkir Berbasis Image Processing. Jurnal DISPROTEK, 9(2). Putra, D. I., Aisuwarya, R.,  Ardopa, S., &  Purnama,  I.  (2018).  Sistem cerdas  reservasi  dan  pemantauan
parkir pada lokasi kampus berbasis konsep  internet  of  things. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer , 6 (2), 57-63.
Setiadi, H., Priyandari, Y.,  & Cahyono,
S.  I.  (2017).  Implementation  of Parking  System  Based  on  Radio Frequency Identification (RFID) at the Faculty of Engineering Sebelas Maret University. ITSMART:
Jurnal  Teknologi  dan  Informasi,
6 (1), 39-44.
Siswanto, A., Efendi, A., & Yulianti, A.
(2018).  Alat  Kontrol  Akses  Pintu
Rumah  Dengan  Teknologi  Sidik Jari  Di  Lingkungan  Rumah  Pintar Dengan  Data  Yang  Di  Enkripsi. Jurnal Penelitian Pos dan Informatika, 8 (2), 97-107. Tegar,  L.  S.,  &  Utama,  J.  (2016). Rancang Bangun Sistem Informasi Lahan  Parkir  Kendaraan  Roda Empat  di  Unikom  Berbasis  Image Processing Designed Build Information  System  in  Unikom Four-Wheeled  Parking  Lot  based on Image Processing. Widianto,  E.  D.,  Wijaya,  H.  M.,  & Windasari,  I.  P.  (2017).  Sistem Parkir Berbasis RFID dan Pengenalan  Citra  Pelat  Nomor Kendaraan. Jurnal  Teknologi  dan Sistem Komputer, 5 (3), 115-122. Wulandari,  S.  T.,  Ernawati,  E.,  &
Purwandari, E. P. (2017). Aplikasi Biometrika Pengenalan Citra Sidik Jari Dengan Metode Minutiae Dan Artificial Neural Network Backpropagation. Rekursif:  Jurnal Informatika , 5 (1).