Sistem Parkir Otomatis berdasarkan Pengenalan Jenis Kendaraan menggunakan Metode Yolov3-Tiny

Sistem Parkir Otomatis berdasarkan Pengenalan Jenis Kendaraan menggunakan Metode Yolov3-Tiny

Penulis

  • Gabe Siringoringo Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
  • Fitri Utaminingrum Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Kata Kunci:

komputasi citra, pengenalan objek, raspberry pi 4b, sistem parkir, yolov3-tiny

Abstrak

Indonesia merupakan negara dengan jumlah pertumbuhan penduduk tertinggi di dunia. Bertambahnya penduduk Indonesia, mengakibatkan kebutuhan transportasi semakin tinggi pula dikarenakan masyarakat lebih memilih untuk menggunakan kendaraan pribadi dibanding kendaraan umum. Hal tersebut menyebabkan masalah pada pengendara saat mencari tempat parkir kosong di area parkir. Untuk mengatasi masalah tersebut penulis menggunakan metode algoritma YOLOv3-Tiny untuk mendeteksi dan mengidentifikasi tempat parkir. Peneliti melakukan penelitian yang bersifat implementatif pengembangan. Penulis melakukan studi literatur untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan, kemudian melakukan rekayasa kebutuhan untuk menganalisis kebutuhan dalam melakukan penelitian, selanjutnya merancang dan mengimplementasikan sistem berdasarkan kebutuhan. Hasil dari perancangan dan implementasi akan diuji dan dievaluasi hingga akhir dari selesainya tahapan yang dilakukan akan diambil kesimpulan. Dari hasil pengujian didapatkan nilai akurasi informasi slot parkir mobil sebesar 98% dan 97% untuk tempat parkir sepeda motor. Tingkat akurasi sistem mendeteksi objek mobil sebesar 98,48 % dan 95,27% untuk sepeda motor. Nilai rata-rata akurasi respon servo membuka dan menutup palang sebesar 88,88%. Hasil pengujian kecepatan CPU pada 3 mode kecepatan memperoleh performa terbaik pada kecepatan 2,0GHz. Purwarupa dari sistem parkir otomatis dapat dibuat serta mampu menjalankan fungsi dasarnya. Sistem mampu mendeteksi tempat parkir kosong dan tidak kosong dengan memanfaatkan deteksi dan klasifikasi objek menggunakan model YOLOv3-Tiny. Hasil performa sistem untuk kecepatan mendeteksi dan menampilkan informasi slot parkir dengan kecepatan CPU maximum yaitu sebesar 2,3 fps dan waktu rata-rata komputasi sistem berjalan paling cepat pada 0,41 detik per loop dari awal proses deteksi hingga akhir menampilkan informasi. Hasil informasi yang ditampilkan dipengaruhi oleh akurasi sistem dalam mendeteksi objek.

Unduhan

Diterbitkan

10 Jan 2023

Cara Mengutip

Siringoringo, G., & Utaminingrum, F. (2023). Sistem Parkir Otomatis berdasarkan Pengenalan Jenis Kendaraan menggunakan Metode Yolov3-Tiny. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 6(11), 5300–5305. Diambil dari https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/11855

Terbitan

Bagian

Artikel
Loading...