DETEKSI LAHAN PARKIR KOSONG DI UKDW MENGGUNAKAN PERBANDINGAN POSISI OBJEK

71130126, Billy Fanino Bagyo (2017) DETEKSI LAHAN PARKIR KOSONG DI UKDW MENGGUNAKAN PERBANDINGAN POSISI OBJEK. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

[img] Text (Skripsi Informatika)
71130126_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf

Download (1MB)
[img] Text (Skripsi Informatika)
71130126_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Saat ini, pegawai dan mahasiswa di Universitas Kristen Duta Wacana mengalami masalah dalam mencari tempat untuk memarkirkan kendaraannya, terutama untuk mobil. Hal ini dikarenakan sempitnya lahan parkir dan semakin banyak pegawai dan mahasiswa Universitas yang pergi ke kampus dengan menggunakan kendaraan roda 4. Masalah yang muncul pada parkiran mobil adalah waktu yang dihabiskan untuk mencari ketersediaan lahan parkir. Pengendara akan mencari lahan parkir sampai mereka mendapatkan lahan parkir yang tersedia. Tidak adanya sistem informasi parkir otomatis membuat pengendara mobil harus mencari sendiri lahan parkir yang kosong, dan pengendara juga tidak mengetahui apakah masih terdapat tempat kosong atau tidak ketika pengendara mobil baru memasuki area parkir. Dari solusi di atas masih ditemukan beberapa kendala. Dengan berkembangnya kemampuan komputer untuk melakukan image processing, permasalahan ini dapat diselesaikan dengan menerapkan Background Subtraction. Aplikasi yang melakukan image processing untuk memantau kondisi lahan parkir apakah tempat tersebut tersedia atau tidak berdasarkan kondisi terakhir lahan parkir. Penelitian ini akan membuat prototype aplikasi untuk mengolah gambar dari kondisi lahan parkir di Universitas Kristen Duta Wacana menggunakan metode Background Subtraction sehingga diperoleh hasil apakah ada lahan parkir yang tersedia di tempat parkir. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis, deteksi lahan parkir kosong di gedung B1 UKDW dengan 65 data uji keadaan parkir dapat menghasilkan presentase keberhasilan sebesar 93.69%.

Item Type: Student paper (Final Year Projects (S1))
Uncontrolled Keywords: Background Subtraction, Pengolahan Citra
Subjects: Q Ilmu Pengetahuan > Matematika > Komputer Elektronik. Ilmu Komputer
Q Ilmu Pengetahuan > Matematika > Perangkat Lunak (Software) Komputer
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Informatika
Depositing User: Users 37 not found.
Date Deposited: 08 Jun 2021 03:55
Last Modified: 08 Jun 2021 03:55
URI: http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/1746

Actions (login required)

View Item View Item