Analisis Quality of Service terhadap Perancangan Sistem Gerbang Parkir Kampus menggunakan Optical Character Recognition berbasis Raspberry Pi

MAZAYA HAMDALLAH M, Hidayat Nur Isnianto, S.T., M.Eng.

2021 | Tugas Akhir | D4 TEKNOLOGI REKAYASA INTERNET

Perkembangan teknologi, khususnya internet of things (IoT) semakin menunjukkan kemajuan dari tahun ke tahun. Dalam salah satu penerapannya, IoT dapat dimanfaatkan untuk membantu mengamankan kendaraan di lahan parkir area kampus. Proses otorisasi pada gerbang parkir sebelumnya dilakukan oleh petugas keamanan kini dapat diminimalisir dengan perkembangan teknologi. Otorisasi atas pengendara dan kendaraan dapat dilakukan dengan memanfaatkan Kartu Tanda Mahasiswa (KTM) dan juga plat nomor kendaraan yang diolah menggunakan Raspberry Pi. Setiap KTM memiliki unique identifier (UID). UID pada KTM dibaca menggunakan RFID Reader sedangkan plat nomor ditangkap melalui webcam yang selanjutnya akan diolah menggunakan proses optical character recognition (OCR) menjadi bentuk teks. Kedua data tersebut selanjutnya dikirim ke database lokal melalui protokol TCP/IP lalu ditampilkan pada website sederhana untuk monitoring. Pengiriman data dari nodes ke database diukur kualitas performa (Quality of Services) dengan hasil throughput sebesar 4,58 Mbps, packet loss sebesar 0%, dan rata-rata delay sebesar 2,948 milidetik.

Technology development especially Internet of Things (IoT) increasingly showing progress from year to year. In one of the applications, IoT can be utilized for helping secure vehicles in the campus parking lot. The authorization process on parking gate previously carried out by security officers, now can be minimized with the technology development. Driver and vehicle authorization can be done by utilizing student's ID (KTM) and plate number. Both data processed by Raspberry Pi. Every KTM has it own unique identifier (UID). UID from KTM can be read by RFID Reader whereas plat number catched by webcam which next processed using optical character recognition into the text format. Both data send to local database through TCP/IP protocol then next showed on simple website for monitoring purpose. The performance quality (QoS) of data delivery from nodes to database measured with result that throughput of 4,58 Mbps, has packet loss of 0%, and average delay of 2,948 milliseconds.

Kata Kunci : Internet of Things, Quality of Services, Optical Character Recognition, Radio Frequency Identification, Raspberry Pi