Sistem Otomatisasi Pajak Parkir Kendaraan Bermotor Menggunakan Raspberry Pi dan Image Processing

Bayu Nugroho, Muhammad Saifuddin Mahfudz, Anggi Andriyadi, Dona Yuliawati

Abstract


Perkembangan teknologi di ilmu komputer berdampak besar dalam era digital. Komputer tidak hanya mengolah data teks, tetapi juga multimedia seperti gambar, audio, dan video. Citra adalah unsur penting dalam multimedia dan berperan dalam penyampaian informasi visual. Pengolahan citra, khususnya image processing, telah berkembang dari gambar statis hingga video real-time. Penelitian ini berfokus pada penggunaan teknologi citra dan Internet of Things (IoT) untuk memonitor dan meningkatkan pengelolaan lahan parkir di Provinsi Lampung yang menghadapi masalah transparansi dan kecurangan dalam pembayaran pajak parkir. Berdasarkan informasi yang diperoleh dari Badan Pengelolaan Pajak dan Retribusi Daerah (BPPPRD) Kota Bandar Lampung pada tahun 2023, penerimaan pajak parkir hanya mencapai 6.6 Milyar atau 70,5% dari target yang dicanangkan sebesar 8 miliar. Penelitian ini mengusulkan pengolahan citra digital dengan Raspberry Pi dan IoT untuk identifikasi kendaraan masuk dan keluar dari lahan parkir. Sistem ini memungkinkan pengawasan real-time dan mencegah kecurangan penyedia parkir dalam pelaporan pajak pendapatan ke Badan Pendapatan Daerah (BAPENDA). Penelitian dilakukan di area parkir pertokoan tanpa mengubah sistem parkir yang ada. Hasil penelitian menunjukkan bahwa alat monitoring IoT dapat mendeteksi jenis kendaraan dengan akurasi tergantung pada faktor seperti jarak, kecerahan objek, dan fokus webcam. Namun, penelitian ini juga memiliki beberapa kelemahan yaitu dimana akurasi deteksi jenis kendaraan dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti jarak, kecerahan objek, dan fokus webcam, yang dapat membatasi efektivitas sistem dalam kondisi tertentu, sehingga waktu delay pendeteksian kendaraan berkisar antara 0,3 hingga 2 detik, sehingga memerlukan perbaikan lebih lanjut untuk meningkatkan respons sistem. Meskipun demikian, penelitian ini tetap memberikan kontribusi positif dengan memberikan solusi inovatif dalam pemantauan lahan parkir, pengawasan pajak parkir, dan potensial dalam mengurangi penyelewengan dana dan korupsi.

Keywords


Raspberry Pi; Pengolahan Citra; Internet of Things (IoT); Manajemen Parkir

Full Text:

PDF

References


K. Karnadi, “Pengembangan Aplikasi Digital Image Processing Dengan Microsoft Visual Basic,” Jurnal Digital Teknologi Informasi, vol. 1, no. 1, pp. 15–26, May 2018, doi: 10.32502/DIGITAL.V1I1.933.

Subria Mamis et al., Dasar-Dasar Desain Komunikasi Visual (Dkv): Panduan Lengkap Untuk Memasuki Dunia Kreatif Visual, 1st ed., vol. 1. Jambi: Sonpedia Publishing, 2023. Accessed: Sep. 18, 2023. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=70rPEAAAQBAJ&dq=Gambar+memiliki+peran+sentral+sebagai+bentuk+informasi+visual+dalam+multimedia,+dan+pemahaman+terhadap+gambar+sangat+terkait+dengan+prinsip-prinsip+matematika&lr=&hl=id&source=gbs_navlinks_s

Kartika Candra Kirana, Pengolahan Citra Digital, 1st ed. Malang: Ahlimedia Press, 2021. Accessed: Sep. 18, 2023. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/PENGOLAHAN_CITRA_DIGITAL/cN1SEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=0&bshm=rimc/1

Hurriyatul Fitriyah and Randy Cahya Wihandika, Dasar Dasar Pengolahan Citra Digital, 1st ed., vol. 1. Malang: Universitas Brawijaya Press, 2021.

S. Berg et al., “ilastik: interactive machine learning for (bio)image analysis,” Nature Methods 2019 16:12, vol. 16, no. 12, pp. 1226–1232, Sep. 2019, doi: 10.1038/s41592-019-0582-9.

Pemerintah Provinsi Lampung, “ Penerimaan daerah provinsi lampung tahun Anggaran 2023.” Accessed: Nov. 16, 2023. [Online]. Available: https://bankdata.bpkad.lampungprov.go.id/public/home/penerimaan_daerah

Z. Lyu, D. Zhang, and J. Luo, “A GPU-free real-time object detection method for apron surveillance video based on quantized MobileNet-SSD,” IET Image Process, vol. 16, no. 8, pp. 2196–2209, Jun. 2022, doi: 10.1049/IPR2.12483.

M. D. A. Praveena, M. K. Eriki, and D. T. Enjam, “Implementation of smart attendance monitoring using open-CV and python,” J Comput Theor Nanosci, vol. 16, no. 8, pp. 3290–3295, 2019, doi: 10.1166/JCTN.2019.8179.

W. Sae-Lim, W. Wettayaprasit, and P. Aiyarak, “Convolutional Neural Networks Using MobileNet for Skin Lesion Classification,” JCSSE 2019 - 16th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering: Knowledge Evolution Towards Singularity of Man-Machine Intelligence, pp. 242–247, Jul. 2019, doi: 10.1109/JCSSE.2019.8864155.

C. F. Chien, Y. M. Ling, S. X. Kao, and C. H. Lin, “Image-Based Defect Classification for TFT-LCD Array via Convolutional Neural Network,” IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, vol. 35, no. 4, pp. 650–657, Nov. 2022, doi: 10.1109/TSM.2022.3199856.

Z. Zhu, X. Liu, W. Yan, Y. Zhao, and W. Bai, “Research on Shielding Effectiveness of Switched-Mode Power Supply based on Particle Swarm Optimization Algorithm,” PEAS 2021 - 2021 IEEE 1st International Power Electronics and Application Symposium, Conference Proceedings, 2021, doi: 10.1109/PEAS53589.2021.9628663.

I. Muneer, M. Saddique, Z. Habib, and H. G. Mohamed, “Shoplifting Detection Using Hybrid Neural Network CNN-BiLSMT and Development of Benchmark Dataset,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 13, no. 14, 2023, doi: 10.3390/app13148341.

Q. Chen, G. Pan, L. Zhao, J. Fan, W. Chen, and A. Zhang, “An Adaptive Hybrid Attention Based Convolutional Neural Net for Intelligent Transportation Object Recognition,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 24, no. 7, pp. 7791–7801, Jul. 2023, doi: 10.1109/TITS.2022.3227245.

M. Aquib Ansari, D. K. Singh, and V. P. Singh, “Detecting abnormal behavior in megastore for intelligent surveillance through 3D deep convolutional model,” Journal of Electrical Engineering, vol. 74, no. 3, pp. 140–153, 2023, doi: 10.2478/jee-2023-0020.

W. J. Chang and L. B. Chen, “Design and Implementation of an Intelligent Motorcycle Helmet for Large Vehicle Approach Intimation,” IEEE Sens J, vol. 19, no. 10, pp. 3882–3892, May 2019, doi: 10.1109/JSEN.2019.2895130.




DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v14i2.3322

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


About the JournalJournal PoliciesAuthor Information

Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
e-ISSN: 2686-181X
Website: http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/explore
Email: explore@ubl.ac.id
Published by: Pusat Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung
Office: Jalan Zainal Abidin Pagar Alam No 89, Gedong Meneng, Bandar Lampung, Indonesia

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Technical Support by:  RYE Education Hub