Robot Pengikut Jalur Berdasarkan Pengenalan Nomor Angka Dalam Plat Nomor Di Area Parkir Berbasis Raspberry Pi 4

ROBOT PENGIKUT JALUR BERDASARKAN PENGENALAN NOMOR ANGKA DALAM PLAT NOMOR DI AREA PARKIR BERBASIS RASPBERRY PI 4

Amin Bagus Hari Saputro¹ Firza Fadhil Baihaqi² Muhammad Rafi Athallah³ Rofiqul Ula Azmi⁴

Prodi D4 Teknologi Rekayasa Elektronika, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Semarang

Email : amin.43423303@mhs.polines.ac.id¹, firza.43423309@mhs.polines.ac.id², rafi.43423315@mhs.polines.ac.id³, rofiq.43423321@mhs.polines.ac.id⁴

Abstrak - Pengelolaan area parkir yang efisien memerlukan sistem otomatis yang mampu mengidentifikasi lokasi kendaraan secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun robot pengikut jalur (line follower) yang mampu mengenali nomor angka pada plat nomor kendaraan sebagai acuan navigasi menuju lokasi parkir yang ditentukan. Sistem menggunakan Raspberry Pi 4 sebagai pengendali utama, Pi Camera sebagai perangkat akuisisi citra, serta pustaka OpenCV dan Optical Character Recognition (OCR) untuk mendeteksi dan mengenali angka pada plat nomor. Robot bergerak mengikuti lintasan yang telah dipetakan menggunakan metode line following, kemudian melakukan proses pengenalan angka untuk menentukan tujuan berdasarkan data pemetaan lokasi parkir. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengikuti jalur dengan stabil serta mengenali nomor angka pada plat nomor dengan tingkat akurasi yang baik pada kondisi pencahayaan yang memadai. Integrasi antara pengolahan citra dan navigasi berbasis pemetaan menjadikan robot mampu menuju lokasi parkir yang sesuai secara otomatis. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi salah satu solusi dalam pengembangan sistem parkir cerdas berbasis robotika dan visi komputer.

Kata kunci: Robot pengikut jalur, Raspberry Pi 4, OpenCV, OCR, plat nomor, area parkir, computer vision.

I. PENDAHULUAN

Perkembangan teknologi robotika, computer vision, dan Internet of Things (IoT) telah mendorong lahirnya berbagai inovasi dalam sistem otomatis, termasuk pada pengelolaan area parkir. Proses identifikasi kendaraan dan pencarian lokasi parkir yang masih dilakukan secara manual sering kali membutuhkan waktu dan berpotensi menimbulkan kesalahan. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang mampu mengidentifikasi kendaraan, menentukan lokasi parkir, serta memberikan informasi secara real-time kepada pengguna.Proyek ini mengembangkan sebuah robot berbasis Raspberry Pi 4 yang mampu mengenali nomor angka pada plat kendaraan menggunakan Pi Camera dan OpenCV. Nomor plat yang berhasil dikenali kemudian diproses sebagai acuan untuk menentukan lokasi parkir berdasarkan sistem mapping yang telah dirancang. Setiap kendaraan akan diarahkan menuju salah satu area parkir, yaitu Area 1, Area 2, Area 3, atau Area 4 sesuai dengan data pemetaan yang tersimpan pada sistem.

Selain memiliki kemampuan navigasi otomatis, sistem ini juga dilengkapi dengan antarmuka berbasis web yang berfungsi untuk menampilkan informasi hasil deteksi beserta lokasi kendaraan secara real-time. Dengan adanya halaman web, pengguna dapat memantau area tujuan kendaraan tanpa harus melihat proses robot secara langsung. Sebagai indikator keberhasilan proses identifikasi, buzzer akan aktif ketika nomor plat berhasil dikenali sehingga memberikan notifikasi suara kepada pengguna maupun operator.Melalui integrasi Raspberry Pi 4, Pi Camera, OpenCV, sistem mapping, antarmuka web, dan buzzer, robot mampu melakukan identifikasi kendaraan, menentukan tujuan parkir secara otomatis, memberikan notifikasi suara, serta menyampaikan informasi lokasi melalui media web. Proyek ini diharapkan dapat menjadi salah satu penerapan teknologi robotika cerdas yang mendukung pengembangan sistem parkir otomatis yang lebih efisien, informatif, dan mudah dikembangkan pada skala yang lebih besar.

II. TUJUAN PROYEK

Proyek ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah robot berbasis Raspberry Pi 4 yang mampu mengenali nomor angka pada plat kendaraan menggunakan teknologi computer vision. Nomor plat yang berhasil dikenali digunakan sebagai acuan untuk menentukan lokasi parkir berdasarkan sistem mapping yang telah diprogram.

Selain itu, proyek ini bertujuan mengintegrasikan sistem navigasi robot dengan antarmuka berbasis web sehingga informasi mengenai hasil deteksi dan lokasi kendaraan dapat ditampilkan secara real-time. Sebagai indikator proses deteksi, sistem juga dilengkapi dengan buzzer yang akan berbunyi ketika nomor plat kendaraan berhasil dikenali.

III. KOMPONEN YANG DIGUNAKAN

Hardware

Raspberry Pi 4
Raspberry Pi 4 Camera Module
Motor Driver
Motor DC Gearbox
Chasis Robot
Baterai
Buzzer Aktif
LED

Software

Raspberry Pi OS (MobaXTerm)
Python3
Open CV
NumPy
Library GPIO
Sistem Mapping Area
Website Monitoring

IV. CARA KERJA SISTEM

Sistem diawali dengan proses inisialisasi Raspberry Pi 4, Pi Camera, motor driver, buzzer, dan koneksi ke website monitoring. Setelah seluruh perangkat aktif, Pi Camera mengambil gambar kendaraan yang berada di depan robot.Citra yang diperoleh diproses menggunakan OpenCV untuk mengenali nomor angka pada plat kendaraan. Apabila nomor plat berhasil dikenali, buzzer akan berbunyi sebagai tanda bahwa proses deteksi telah berhasil dilakukan.

Selanjutnya, nomor plat dicocokkan dengan data mapping yang tersimpan pada sistem. Berdasarkan hasil pencocokan tersebut, Raspberry Pi menentukan tujuan parkir, yaitu Area 1, Area 2, Area 3, atau Area 4.Robot kemudian bergerak menuju area yang telah ditentukan dengan mengikuti rute navigasi yang telah diprogram. Selama proses tersebut, website akan menampilkan nomor plat kendaraan yang berhasil dikenali beserta informasi area tujuan sehingga pengguna dapat memantau posisi kendaraan secara real-time.Setelah robot mencapai area parkir yang sesuai, sistem menghentikan pergerakan robot dan proses navigasi dinyatakan selesai.

V. DIAGRAM BLOK

Gambar 1 : Diagram Blok Sistem

VI. DIAGRAM PENGAWATAN

Gambar 2 : Diagram Pengawatan Sistem

VII. RANGKAIAN

Gambar 3 : Wiring Sistem

VIII. DIAGRAM ALIR

Gambar 4 : Diagram Alir Sistem

IX. HASIL PENGUJIAN

Pengujian dilakukan pada beberapa nomor plat kendaraan yang telah dipetakan ke empat area parkir yang berbeda. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali nomor angka pada plat kendaraan dengan baik ketika kondisi pencahayaan cukup dan posisi kamera menghadap plat secara jelas.Setelah proses pengenalan berhasil, buzzer aktif sebagai indikator bahwa kendaraan telah terdeteksi. Nomor plat kemudian dicocokkan dengan data mapping sehingga robot dapat menentukan tujuan parkir yang sesuai.

Pengujian navigasi menunjukkan bahwa robot berhasil bergerak menuju Area 1, Area 2, Area 3, maupun Area 4 sesuai dengan hasil pemetaan. Informasi nomor plat dan lokasi tujuan juga berhasil ditampilkan pada halaman web secara real-time, sehingga pengguna dapat mengetahui posisi kendaraan yang telah ditemukan tanpa harus mengamati robot secara langsung.Berdasarkan hasil pengujian tersebut, seluruh komponen sistem mulai dari pengenalan nomor plat, proses mapping, navigasi robot, notifikasi buzzer, hingga monitoring berbasis web dapat bekerja secara terintegrasi sesuai dengan perancangan.

X. KESIMPULAN

Robot berbasis Raspberry Pi 4 berhasil dikembangkan sebagai sistem otomatis untuk mengenali nomor angka pada plat kendaraan dan menentukan lokasi parkir menggunakan metode mapping. Sistem mampu mengarahkan robot menuju Area 1, Area 2, Area 3, atau Area 4 berdasarkan data pemetaan yang telah diprogram.Integrasi OpenCV, Pi Camera, website monitoring, dan buzzer menghasilkan sistem yang tidak hanya mampu melakukan identifikasi kendaraan, tetapi juga memberikan informasi lokasi parkir secara real-time melalui halaman web serta notifikasi suara ketika kendaraan berhasil dideteksi.

Hasil implementasi menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama sistem, meliputi pengenalan nomor plat, penentuan area parkir, navigasi robot, monitoring berbasis web, dan indikator buzzer, dapat berjalan dengan baik. Sistem ini memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut pada area parkir yang lebih luas dengan menambahkan basis data kendaraan, optimasi algoritma pengenalan citra, serta sistem navigasi yang lebih adaptif.

XI. GALERI PROYEK