skip to main content

Rancang Bangun ”Si Parto” sebagai Prototipe Alat Pendeteksi Pelanggaran Parkir Liar Dan Berhenti Tidak Pada Tempatnya Berbasis IoT

*Suci Sekar Mukti  -  Program Studi Rekayasa Sistem Transportasi Jalan, Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan, Jl. Perintis Kemerdekaan No.17, Slerok, Kec. Tegal Timur, Kota Tegal, Jawa Tengah, Indonesia 52125, Indonesia
Hanendyo Putro  -  Program Studi Rekayasa Sistem Transportasi Jalan, Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan, Jl. Perintis Kemerdekaan No.17, Slerok, Kec. Tegal Timur, Kota Tegal, Jawa Tengah, Indonesia 52125, Indonesia
Dani Fitria Brilianti  -  Program Studi Rekayasa Sistem Transportasi Jalan, Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan, Jl. Perintis Kemerdekaan No.17, Slerok, Kec. Tegal Timur, Kota Tegal, Jawa Tengah, Indonesia 52125, Indonesia
Helmi Wibowo  -  Program Studi Teknologi Otomotif, Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan, Jl. Perintis Kemerdekaan No.17, Slerok, Kec. Tegal Timur, Kota Tegal, Jawa Tengah, Indonesia 52125, Indonesia
Dikirim: 10 Jul 2025; Diterbitkan: 30 Sep 2026.
Akses Terbuka Copyright (c) 2026 Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro under http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0.

Citation Format:
Sari

Parkir liar dan berhenti tidak pada tempatnya merupakan persoalan serius di berbagai kota di Indonesia. Masalah ini dipicu oleh keterbatasan lahan parkir, maraknya juru parkir ilegal, serta rendahnya efek jera bagi pelanggar. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Si Parto (Sistem Parkir dan Setop Liar), prototipe sistem pendeteksi pelanggaran parkir liar berbasis Internet of Things (IoT) yang mendukung pengawasan lalu lintas secara nasional. Pengembangan sistem menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall, dengan miniatur mobil dan diorama sebagai simulasi kondisi jalanan kota. Sistem ini mengimplementasikan algoritma YOLOv11 untuk mendeteksi kendaraan dalam enam kelas: SUV, SUV 7 Seater, Sedan, Taksi, City Car, dan plat nomor. Kalman Filter digunakan untuk melacak pergerakan kendaraan secara real-time. Evaluasi dilakukan melalui Confusion Matrix pada 600 frame (300 siang, 300 malam). Hasilnya menunjukkan performa tinggi dengan rata-rata akurasi 99,6%, precision 99,6%, recall 99,8%, dan F1-score 99,7%. Performa siang hari sedikit lebih unggul karena pencahayaan yang lebih baik. Pengujian fungsional menggunakan Black-Box Testing terhadap enam skenario menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai harapan, termasuk deteksi pelanggaran, pemberian ID kendaraan, deteksi plat nomor, dan notifikasi real-time melalui Bot Telegram dengan waktu respons rata-rata 2,31 detik. Si Parto memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut sebagai solusi teknologi pengawasan modern dalam mengurangi pelanggaran parkir liar dan meningkatkan kelancaran lalu lintas nasional.

Catatan: Artikel ini mempunyai file lampiran.

Fulltext |  Instrumen Riset
Rancang Bangun ”Si Parto” sebagai Prototipe Alat Pendeteksi Pelanggaran Parkir Liar Dan Berhenti Tidak Pada Tempatnya Berbasis IoT
Subjek Parkir liar; YOLOv11; Kalman Filter; Internet of Things; Sistem Deteksi; Telegram Bot; Pelanggaran lalu lintas; Deteksi objek
Tipe Instrumen Riset
  Unduh (13MB)    metadata pengindeksan
Email colleagues
Kata Kunci: Parkir liar; YOLOv11; Kalman Filter; Internet of Things; Sistem Deteksi; Telegram Bot; Pelanggaran lalu lintas; Deteksi objek
Pemberi dana: Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan

Article Metrics:

  1. M. Cania, R. E. Putera, and Y. Yoserizal, “Diagnosis, Panduan dan Tindakan Koheren Dalam Strategi Penertiban Parkir Liar Oleh Dinas Perhubungan Kota Padang,” J. Ranah Publik Indones. Kontemporer, vol. 2, no. 1, pp. 150–163, 2022
  2. A. A. Walean, M. Kaunang, and M. L. Kimbal, “Strategi Dinas Perhubungan Dalam Mengatasi Kemacetan Di Kota Manado Provinsi Sulawesi,” J. Adm. Publik, vol. 5, no. 79, pp. 15–25, 2019
  3. Y. M. Yusuf, “20 Kota Terbesar di Asia Tenggara, Jakarta Termasuk?,” IDX Channel. Accessed: Oct. 10, 2024. [Online]. Available: https://www.idxchannel.com/milenomic/20-kota-terbesar-di-asia-tenggara-jakarta-termasuk
  4. R. N. Umi, G. P. Sari, and V. T. L. Simbolon, “Provinsi DKI Jakarta dalam Angka 2024,” 2024
  5. M. R. Baihaky, “Strategi Dinas Perhubungan Kota Tangerang dalam Menertibkan Parkir Liar di Kota Tangerang Tahun 2022 (Studi Kasus Kawasan Pasar Lama Kota Tangerang),” Universitas Nasional, 2022
  6. E. A. De Carvalho, “Identifikasi Karakteristik Perparkiran Di Koridor Jalan Surapati, Kota Bandung,” Institut Teknologi Nasional, 2021
  7. E. Maulana, “Wakadishub Minta Petugas Lebih Humanis dan Persuasif Saat Lakukan Penindakan,” Beritajakarta.id. Accessed: Sep. 28, 2024. [Online]. Available: https://m.beritajakarta.id/read/133707/wakadishub-minta-petugas-lebih-humanis-dan-persuasif-saat-lakukan-penindakan
  8. M. I. Saputra, “Pengaruh Penggunaan Ruang Parkir pada Badan Jalan terhadap Kinerja Ruas Jalan Tlogosari Raya Kelurahan Tlogosari Kulon Kecamatan Pedurungan Kota Semarang,” Universitas Islam Sultan Agung Semarang, 2022
  9. Jamiat, S. Ningsih, and S. S. Saliro, “Pengelolaan Parkir di Kota Sambas,” Irajagaddhita, vol. 1, no. 2, pp. 78–86, 2023,
  10. M. Ad-Dairobbi, “Penerapan Sanksi Denda terhadap Parkir Liar Kota Palembang,” Universitas Sriwijaya, 2020
  11. H. F. Nababan, “Tiga Tahun Terakhir, Puluhan Ribu Kendaraan yang Parkir Liar Ditindak,” kompas.id. Accessed: Nov. 06, 2024. [Online]
  12. A. Widiyanto, “Sudinhub Jaksel Beri Sanksi 6.659 Kendaraan Parkir Liar di Tahun 2023,” Beritajakarta.id. Accessed: Sep. 28, 2024. [Online]
  13. A. Andika, “Agama Dan Perkembangan Teknologi Di Era Modern,” Abrahamic Relig. J. Stud. Agama-Agama, vol. 2, no. 2, p. 129, 2022,
  14. A. P. O. Amane et al., Pemanfaatan Dan Penerapan Internet Of Things (IOT) Di Berbagai Bidang (Studi Kasus & Implemtansi Pemanfaatan serta Penerapan IoT dalam berbagai Bidang). Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia Redaksi
  15. A. F. Febriyansyah, “Penerapan Iot Dalam Sistem Transportasi Untuk Peningkatan Efisiensi Lalu Lintas,” Portaldata.org, vol. 3, no. 2, p. 1, 2023
  16. J. H. Jaman, A. R. Sanjaya, and Carudin, “Klasifikasi Jenis Mobil Paling Diminati Di Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Fakt. Exacta, vol. 13, no. 1, pp. 18–25, 2020

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2026-10-18 02:14:10

No citation recorded.