Abstract—  Tempat  parkir  adalah  sarana  pokok  di  setiap penyedia  layanan  sarana  dan  prasarana  seperti  pusat perbelanjaan,  pelabuhan,  bandara,  dan  lain-lain.  Tempat  parkir yang luas bahkan dengan pola bertingkat menjadikan pengemudi kesulitan menemukan slot parkir kosong apabila slot parkir yang tersisa tinggal sedikit. Pada percobaan kali ini, penulis merancang sistem  pendeteksi  alamat  parkir  berbasis  pengolahan  citra  atau image  processing.  Metode  yang  diterapkan  untuk  image processing adalah metode deep learning dengan algoritma YOLO atau disebut juga You Only Look Once. Algoritma YOLO mampu mendeteksi  serta  mengenali  objek  dengan  background  yang berbeda.  Sistem  kerja  dari  penelitian  ini  yaitu  apabila  alamat parkir  terdeteksi  oleh  kamera  menandakan  slot  parkir  kosong, namun  apabila  alamat  parkir  tidak  terdeteksi  oleh  kamera menandakan  slot  parkir  tersebut  sudah  ada  mobil  yang menempati  slot  parkir  tersebut.  Dengan  adanya  penelitian  ini diharapkan dapat membantu pengemudi mobil lebih cepat dalam menemukan  slot  parkir  kosong.  Berdasarkan  hasil  pengujian, penulis  mendapatkan  sistem  yang  dapat  mendeteksi  dan mengklasifikasi  alamat  parkir  pada  jarak  yang  berbeda  dengan tingkat akurasi hingga 96%.

## Keyword: Deep Learning, Slot Parkir, YOLO

## I. P ENDAHULUAN
TEMPAT  parkir  merupakan  sarana  pokok  di  setiap  penyedia layanan  sarana  dan  prasarana  seperti  pusat  perbelanjaan, pelabuhan,  bandara,  dan  lain-lain.  Seiring  berjalannya  waktu kebutuhan  ruang  parkir  cenderung  meningkat  dengan bertambahnya  pengunjung  yang  membawa  kendaraan  pribadi terutama mobil. Fasilitas parkir yang memadai diperlukan demi kenyamanan pengunjung, sehingga pengelola parkir menyediakan  tempat  parkir  yang  luas  bahkan  dengan  pola parkir bertingkat. Kondisi ini akan menjadi sulit jika slot parkir yang tersisa tinggal sedikit. Hal ini membuat pengemudi harus menelusuri  lahan  parkir  demi  mendapatkan  slot  parkir  yang masih tersedia.
Dalam  menelusuri  lahan  parkir  akan  ada  banyak  hal  yang terbuang  sia-sia,  seperti  waktu  dan  bensin.  Waktu  dan  bensin akan berkurang untuk mencari slot parkir kosong terlebih ketika tidak  mengetahui  posisi  pasti  slot  parkir  yang  masih  tersedia. Sehingga  pengemudi  harus  mengelilingi  atau  menelusuri  area parkir  untuk  mendapatkan  slot  parkir  yang  masih  tersedia. Akibat  yang  ditimbulkan  dari  menelusuri  lahan  parkir  yaitu polusi  udara  yang  dihasilkan  oleh  kendaraan  akan  semakin
meningkat.  Dengan  meningkatnya  polusi  udara  maka  dampak negatif  yang  akan  ditimbulkan  akan  lebih  banyak  mulai  dari lingkungan hingga kesehatan.
Upaya  untuk  memudahkan  pengemudi  dalam  menemukan slot  parkir  kosong  dengan  memberikan  informasi  alamat  slot parkir  yang  tersedia,  maka  pada  penelitian  ini  akan mengembangkan  sistem  deteksi  pelacak  slot  parkir  dengan objek  yang  akan  dideteksi  berupa  alamat  dari  slot  parkir. Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Algoritma YOLO  yang  merupakan  singkatan  dari You  Only  Look  Once . Metode  YOLO  merupakan  model  terpadu  dalam  sistem pendeteksi  objek  yang  diperkenalkan  oleh  Redmon,  dkk  [1]. Sesuai dengan namanya You Only Look Once atau dalam bahasa Indonesia  artinya  kamu  hanya  melihat  sekali,  maka  algoritma ini dapat mendeteksi serta mengklasifikasi objek hanya dengan sekali lihat.
Fasilitas  parkir  merupakan  fasilitas  yang  paling  dibutuhkan oleh  paara  pengguna  kendaraan  roda  dua  maupun  kendaraan roda  empat  [2].  Tempat  parkir  merupakan  lokasi  untuk  mobil dapat parkir ditempat tersebut. Beberapa tempat parkir memiliki alamat parkir di setiap slot parkir untuk memberikan petunjuk kepada  pengemudi  mobil  mengetahui  slot  parkir  yang digunakan  untuk  memarkirkan  kendaraannya.  Alamat  parkir biasanya  mengandung  blok  maupun  lantai  tempat  slot  parkir berada. Alamat parkir umumnya berada di slot parkir maupun di tiang tempat slot parkir berada.
Kuat  penerangan  rata-rata  berdasarkan  BSN  SNI  tentang penerangan jalan umum. Kuat penerangan rata-rata jalan lokal yaitu  2-5  lux.  Berdasarkan  Standar  Nasional  Indonesia  (SNI) pada 7391:2008 yang membahas tentang spesifikasi penerangan jalan dikawasan kota, rata-rata intensitas cahaya sebesar 11-20 lux [3].
Citra adalah gambar bidang dua dimensi dengan fungsi terus menerus  dari  intensitas  cahaya.  Pengolahan  citra  memiliki disiplin  ilmu  dengan  input  berpupa  citra  serta  output  berupa citra  [4].  Ketika  cahaya  menerangi  objek,  pantulan  cahaya tersebut dapat ditangkap oleh alat-alat pengindraan optik seperti lensa kamera [1].
Bagian  dari machine  learning dengan  algoritma  tertentu seperti sistem saraf manusia yang memiliki neuron disebut deep learning .  Setiap  neuron  akan  tersambung  satu  sama  lain  dan saling menyampaikan informasi. Salah satu teknik dalam deep learning adalah restricted  boltzmann  machine (RBM),  teknik ini  digunakan untuk  mempercepat  proses  pembelajaran dalam

## Prototipe Deteksi Ketersediaan Slot Parkir Berbasis Pengolahan Citra
Abdullah Sani 1* , Dzaki Hafizh Ayyasy 1
1 Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
* Email: sani@polibatam.ac.id
neural network dengan  banyak lapisan. Keunggulan menggunakan deep  learning yaitu  waktu  yang  dibutuhkan dalam training akan  semakin  singkat  dengan  menurunnya gradien  propagasi  balik.  Deep  Learning  terdiri  dari deep  auto encoder,  deep  belief  nets,  convolutional  neural  network ,  dan lain-lain [5]–[7] Deep Learning telah populer di seluruh dunia, dan memiliki tingkat keakuratan yang cukup tinggi jika dibandingkan dengan metode sebelumnya. Dengan pesatnya perkembangan teknologi visi komputer, penelitian tentang algoritma deteksi objek telah membangkitkan minat yang luas dan menjadi hotspot penelitian [8]. Neural  Network (NN)  tidak  tergantung  satu  sama  lain. Lapisan  tertentu  dapat  memiliki  jumlah  node  yang  berubah- ubah. Jumlah simpul yang berubah-ubah ini disebut simpul bias. Node bias selalu bernilai nol dan satu [7]. CNN adalah sejenis jaringan saraf umpan maju yang mampu mengekstrak fitur dari data dengan konvolusi struktur. CNN tidak perlu mengekstrak fitur secara manual. Arsitektur CNN terinspirasi oleh persepsi visual.  Neuron  biologis  sesuai  dengan  buatan  saraf;  Kernel CNN  mewakili  reseptor  berbeda  yang  dapat  menanggapi berbagai fitur [9], [10]; fungsi aktivasi mensimulasikan fungsi yang hanya sinyal listrik saraf melebihi tertentu ambang batas dapat  ditransmisikan  ke  neuron  berikutnya. Loss  function dan pengoptimal adalah sesuatu yang diciptakan untuk mengajarkan seluruh  sistem  CNN  untuk  mempelajari  apa  yang  diharapkan [11], [12].
You  Only  Look  Once (YOLO)  merupakan  pendekatan  baru untuk  deteksi  objek  yang  diperkenalkan  oleh  Redmon  dkk. Algoritma YOLO mampu mendeteksi objek untuk mengklasifikasi  dan  melokalisasi  suatu  objek.  YOLO menggunakan convolutional  neural  network atau CNN untuk mendeteksi objek. YOLO menerapkan single neural network ke seluruh  citra.  YOLO  mampu  bekerja  secara  efektif  hingga  45 FPS  dalam  pendeteksian  secara realtime [9].  YOLO  adalah jaringan  konvolusi  tunggal  yang  secara  bersamaan  dapat memprediksi  banyak  lompatan  kotak  dan  probabilitas  kelas untuk  objek  dengan  cara  yang  jelas  dan  sederhana.  YOLO berlatih  dengan  gambar  penuh  dan  langsung  mengoptimalkan kinerja deteksi [13]–[15]
Dalam  mendeteksi  objek,  YOLO  akan  membagi  input gambar  menjadi  beberapa grid S  x  S  dan  setiap  kisi memprediksi bounding box (B) dan probabilitas kelas (C) dari objek  yang  pusatnya  berada  di  dalam  sel  kisi. Bounding  box menunjukkan  posisi  kelas  dari  objek  pada  suatu  citra  dan dikaitkan juga dengan jumlah anchors yang digunakan. Setiap bounding  box mempunyai atributes 5  + 𝐶 ,  dimana  5 mengartikan  5  koordinat bounding  box yaitu  titik  tengah  ( 𝑏𝑥 , 𝑏𝑦 ), tinggi ( 𝑏 ℎ), lebar ( 𝑏𝑤 ), dan confidence score dan 𝐶 adalah jumlah kelas.
Gambar. 1. Cara Kerja YOLO dengan Grid 13x13 [2]
Gambar  1  menunjukan input gambar  yang  dibagi  menjadi 13x13 grid .  Untuk  setiap grid berfungsi  untuk  memprediksi objek  yang  terdapat  didalamnya. YOLO-v3 menggunakan multiscale  detection  feature ,  deteksi  Kernel  memiliki  tiga ukuran  berbeda  yang  diterapkan  di  tiga  tempat  yang  berbeda. Berdasarkan kondisi tersebut, nilai 𝐵 = 3. Untuk model metode YOLO adalah seperti pada gambar 4.
Gambar. 2. Model Metode YOLO [4]

## II. M ETODE

## A. Perancangan Perangkat Lunak
Gambar  3  adalah  diagram  alir  dari  perancangan  perangkat lunak  yang  terdiri  dari training data  dan testing data pendeteksian alamat parkir. Tahap pertama dari sistem adalah pengambilan dataset berupa gambar. Dalam sistem ini terdapat 7  kelas  yang  akan  dideteksi  yaitu  A,  B,  1,  2,  3,  4,  dan  5. Kemudian dataset akan  diberi  label  atau  anotasi  berupa bounding  box dan  diberikan  nama  sesuai  dengan  kelasnya masing-masing.  Proses  pelabelan  menggunakan  YOLO-Mark yang  merupakan framework dari neural  network  darknet . Setelah  semua dataset diberi  label,  maka  tahap  selanjutnya adalah proses training . Proses training bertujuan untuk melatih komputer cara mengolah gambar dan pelabelan objek yang telah dibuat sebelumnya sehingga membentuk pola dari karakteristik masing-masing  kelas.  Karakteristik  tersebut  yang  akan menentukan komputer untuk memprediksi objek. Setelah proses training selesai, data hasil training akan dilakukan pengujian.
Gambar. 3. Perancangan Perangkat Lunak Training dan Running
Pada  tahapan  pengujian  dimulai  dengan  input  kamera berupa video secara realtime . Apabila pada tangkapan kamera mendeteksi  kelas  alamat  parkir  maka  pada  alamat  parkir tersebut  akan  terdapat bounding  box dan  juga  informasi  kelas alamat parkir.

## B. Perancangan Perangkat Keras
Perancangan  perangkat  keras  merupakan  tahapan  untuk merancang  tata  letak  dari  perangkat  keras  untuk  menjalankan sistem  pada  perangkat  lunak.  Untuk  perancangan  perangkat keras dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar. 4. Rancangan Perangkat Keras
Pada Gambar 4 menjelaskan perangkat keras yang digunakan yaitu kamera dan laptop. Kamera digunakan untuk menangkap gambar  atau video  dan  diteruskan  ke personal  computer (PC) yang  berfungsi  untuk  mengolah  data  gambar  atau  video  yang tertangkap  oleh  kamera.  Selanjutnya personal  computer (PC)
akan  menampilkan  video  dan  juga  hasil  berupa bounding box pada objek yang terdeteksi oleh kamera.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Alur Kerja Sistem
Pada  pengerjaan  sistem  terdapat  beberapa  tahapan,  tahap awal pada pengerjaan sistem yaitu pengambilan dataset yang digunakan pada tahap training atau pembelajaran. Pengambilan data  dilakukan  dengan  mengambil  gambar  menggunakan kamera.  Jarak  pengambilan  antara  objek  dengan  kamera  saat pengambilan dataset adalah 30 cm sampai 150 cm yang diambil dari berbagai sudut tangkap kamera. Data yang diambil berupa alamat parkir dengan font calibri berwarna hitam dengan  latar berwarna  putih  yang  dicetak  pada  kertas  putih  berukuran  A4. Jumlah dataset yang diambil pada percobaan ini sebanyak 288 dataset yang  terdiri  dari  41  data  setiap  kelas  alamat  parkir. Contoh dataset alamat parkir seperti Gambar 5.
Gambar. 5. Contoh Dataset
Setelah  pengambilan dataset tahap  selanjutnya  yaitu pelabelan atau anotasi dengan memberikan nama objek sesuai dengan nama kelasnya masing-masing. Adapun nama objek dan nama kelasnya sesuai dengan Tabel II.
TABEL I K ELAS DAN N AMA K ELAS S AAT P ELABELAN ID Objek Nama 0 A
1 B 2 1 3 2 4 3
5 4 6 5
Proses  pelabelan  atau  anotasi  menggunakan  YOLO  Mark yang  diunduh  melalui repository  github .  Diperlukan  untuk mengatur  konfigurasi  untuk  objek  data  dan  nama  objek  pada YOLO Mark. Objek names berisi kelas dan nama kelas dari data yang  akan  diberi  label  sesuai  dengan  Tabel  II.  Pada  tahap pemberian label ada beberapa tahapan, tahap pertama memilih gambar  yang  akan  dilabel  kemudian  gambar  diberi bounding box sesuai dengan kelasnya masing-masing.

## B. Hasil Pengujian Terhadap Jarak
Pengujian  dilakukan  terhadap  beberapa  jarak,  jarak pengambilan  pada  penelitian  ini  dilakukan  pada  jarak  50  cm, 100 cm, dan 150 cm. Pada setiap objek dan jarak yang berbeda diambil  jumlah  pengujian  sebanyak  sepuluh  kali  pengujian. Pengujian  dilakukan  dengan  intensitas  cahaya  50  sampai  100 Lux yang diukur dengan menggunakan Lux meter. Lux meter yang digunakan memiliki kemampuan baca hingga 200.000 Lux dengan toleransi hingga 5%.
Berikut  ini  merupakan  hasil  pengujian  dari  keberhasilan pengenalan  dengan  memasukkan  data weights hasil training , Pass menandakan alamat parkir atau karakter angka dan huruf dapat  terdeteksi  dengan  benar  dan fail menandakan  tidak terdeteksi  maupun  ketidaksesuaian  pembacaan  alamat  parkir. Adapun  tingkat  akurasi  dan  persentase  keberhasilan  dari  tiap percobaan menggunakan rumus perhitungan sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐾𝑒𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛 𝑥100% (2) TABEL II
C ONFUSION M ATRIX P ADA J ARAK 50 CM
Berdasarkan  Tabel  II,  objek  A  memiliki true  positive sebanyak  10,  objek  B  memiliki true  positive sebanyak  8  dan false negative sebanyak 2 pada objek 3, Objek 1 memiliki true positive sebanyak 10, objek 2 memiliki true positive sebanyak 10,  objek  3  memiliki true  positive sebanyak  10,  objek  4 memiliki true positive sebanyak 9 dan false negative sebanyak 1 pada objek A, objek 5 memiliki true positive sebanyak 10.
TABEL III
C ONFUSION M ATRIX P ADA J ARAK 100 CM
Berdasarkan  Tabel  III,  objek  A  memiliki true  positive sebanyak  10,  objek  B  memiliki true  positive sebanyak  9  dan false negative sebanyak 1 pada objek 3, Objek 1 memiliki true positive sebanyak 10, objek 2 memiliki true positive sebanyak
10, objek 3 memiliki true positive sebanyak 9 dan false negative sebanyak  1  pada  objek  B,  objek  4  memiliki true  positive sebanyak 8 dan false negative sebanyak 2 pada objek A, objek 5 memiliki true positive sebanyak 9 dan false negative sebanyak 1 pada objek 3.
TABEL IV C ONFUSION M ATRIX P ADA J ARAK 150 CM
Berdasarkan  Tabel  IV,  objek  A  memiliki true  positive sebanyak 7 dan false negative sebanyak 3 pada objek 4, objek B memiliki true positive sebanyak 8 dan false negative sebanyak 2 pada objek 3, objek 1 memiliki true positive sebanyak 1 dan false  negative sebanyak  1  pada  objek  4  dan  tidak  terdeteksi sebanyak 8 kali, objek 2 memiliki true positive sebanyak 8 dan false negative sebanyak 2 pada objek 4, objek 3 memiliki true positive sebanyak 7 dan false negative sebanyak  3 pada objek B, objek 4 memiliki true positive sebanyak 8 dan false negative sebanyak  2  pada  objek  A,  objek  5  memiliki true  positive sebanyak 9 dan false negative sebanyak 1 pada objek 3.
Berikut ini merupakan tingkat akurasi untuk masing-masing jarak:
Jarak 50 cm:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 67 + 0 67 + 0 + 0 + 3 = 0,96 𝑥 100% = 96% Jarak 100 cm: 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 65 + 0 65 + 0 + 0 + 5 = 0,92 𝑥 100% = 92% Jarak 150 cm: 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 48 + 0 48 + 0 + 0 + 22 = 0,54 𝑥 100% = 54%
Pada  tabel  V  menampilkan  hasil  deteksi  pengujian  sistem pada  jarak  50  cm,  100  cm,  dan  150  cm  dengan  percobaan sebanyak  10  kali.  Rata-rata  error  merupakan  perbandingan antara  jumlah  gagal  dengan  jumlah  berhasil.  Persentase keberhasilan merupakan pengurangan dari nilai sempurna yaitu 100% terhadap rata-rata error. Untuk pendeteksian sejauh 50 cm memiliki tingkat keberhasilan sebesar 96%. Untuk pendeteksian pada jarak 100 cm memiliki tingkat keberhasilan sebesar 92%. Untuk  pendeteksian  pada  jarak  150  cm  memiliki  tingkat keberhasilan sebesar 54%.
Prediksi Aktual A B 1 2 3 4 5 Tidak Terdeteksi A 10  0 0 0 0 0 0 0 B 0 8 0 0 2 0 0 0 1 0 0  10 0 0 0 0 0
2 0 0 0 10  0 0 0 0 3 0 0 0 0  10  0 0 0 4 1 0 0 0 0 9 0 0 5 0 0 0 0 0 0 10 0 Prediksi
Aktual A B  1 2 3 4 5 Tidak Terdeteksi A 10  0 0 0 0 0 0 0 B 0 9 0 0 1 0 0 0 1 0 0  10  0 0 0 0 0 2 0 0 0  10  0 0 0 0 3 0 1 0 0 9 0 0 0 4 2 0 0 0 0 8 0 0
5 0 0 0 0 1 0 9 0
Prediksi
Aktual A B  1 2 3 4 5 Tidak Terdeteksi A 7 0 0 0 0 3 0 0 B 0 8 0 0 2 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 8 2 0 0 0 8 0 2 0 0 3 0 3 0 0 7 0 0 0 4 2 0 0 0 0 8 0 0 5 0 0 0 0 1 0 9 0
TABEL V
P ENGUJIAN T ERHADAP J ARAK IV. K ESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Setelah  melakukan  pengujian  sistem  pendeteksian  alamat parkir dengan menggunakan image processing yaitu YOLO-v3 mampu  mendeteksi  dan  mengklasifikasi  alamat  parkir.  Untuk dapat  mendeteksi  ketersediaan  slot  parkir  dengan  cara mendeteksi  alamat  slot  parkir.  Berdasarkan  hasil  pengujian terhadap  jarak  tingkat  keberhasilan  paling  tinggi  yaitu  pada jarak  50  cm  dengan  persentase  keberhasilan  sebesar  96%, kemudian  dengan  jarak  100  cm  dengan  tingkat  keberhasilan sebesar  92%,  kemudian  dengan  jarak  150  cm  dengan  tingkat keberhasilan sebesar 54%.

## B. Saran
Dalam  pengerjaan  projek  yang  telah  dibuat  masih  terdapat kekurangan  dan  kelemahan,  sehingga  apabila  akan  ada penelitian  lebih  lanjut  dibutuhkan  saran  untuk  melanjutkan penelitian.  Adapun  saran  dari  penulis  adalah  pada  saat pengambilan dataset sebaiknya  diambil  pada  jarak  terdekat hingga  jarak  yang  dibutuhkan  untuk  deteksi  pada  lapangan parkir sesungguhnya.

## R EFERENSI
[1]  Susanto,  E.  Rudiawan,  R.  Analia,  P.  D.  Sutopo,  and  H.  Soebakti,  “The deep  learning  development  for  real-time  ball  and  goal  detection  of barelang-FC,” Proceedings  IES-ETA  2017  -  International  Electronics Symposium  on  Engineering  Technology  and  Applications ,  vol.  2017- December, pp. 146–151, Dec. 2017, doi: 10.1109/ELECSYM.2017.8240393. [2]  A. S. Putra, “Analisa Dan Perancangan Sistem Tata Kelola  Parkir Cerdas Di Kota Pintar Jakarta,” ikraith-informatika , vol. 4, no. 3, pp. 13–21, Nov.
2020, Accessed: Dec. 28, 2022. [Online]. Available: https://journals.upi- yai.ac.id/index.php/ikraith-informatika/article/view/829
[3] A.  di  Pencahayaan  Penerangan  Jalan  Umum  Jalan  Tol  Kabupaten Pangandaran Dan Peluang Hemat Energi Rudini, E. Priatna, I. Usrah, P. Studi  Teknik  Elektro,  F.  Teknik,  and  U.  Siliwangi,  “Analisis Pencahayaan  Penerangan  Jalan  Umum  Di  Jalan  Tol  Kabupaten Pangandaran  Dan  Peluang  Hemat  Energi,” Journal  of  Energy  and Electrical  Engineering  (JEEE) , vol. 3,  no.  1, p. 2021,  Oct. 2021,  doi: 10.37058/JEEE.V3I1.2693.
[4] F.  Muwardi  and  A.  Fadlil,  “Sistem  Pengenalan  Bunga  Berbasis Pengolahan  Citra  dan  Pengklasifikasi  Jarak,” Jurnal  Ilmiah  Teknik Elektro  Komputer  dan  Informatika ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  124–131,  Jan. 2018, doi: 10.26555/JITEKI.V3I2.7470.
[5] X. Zhang, Y. Hu, L. Zhang, Y. Kong, X. Gao, and H. Wei, “Review of Deep Neural Network Based on Auto-encoder,” DEStech Transactions on  Computer  Science  and  Engineering ,  no.  iciti,  Apr.  2019,  doi: 10.12783/DTCSE/ICITI2018/29087.
[6] C. H. Kuo, Y. H. Chou, and P. C. Chang, “Using Deep Convolutional Neural  Networks  for  Image  Retrieval,” IS  and  T  International Symposium on Electronic Imaging Science and Technology , 2016, doi: 10.2352/ISSN.2470-1173.2016.2.VIPC-231.
[7] J.  Masci,  U.  Meier,  D.  Cireşan,  and  J.  Schmidhuber,  “Stacked convolutional  auto-encoders  for  hierarchical  feature  extraction,” Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 6791 LNCS, no. PART 1, pp. 52–59, 2011, doi: 10.1007/978-3-642-21735- 7_7/COVER.
[8] Y.  Yang  and  H.  Deng,  “Gc-yolov3: You only  look  once  with global context block,” Electronics (Switzerland) , vol. 9, no. 8, pp. 1–14, Aug. 2020, doi: 10.3390/ELECTRONICS9081235.
[9] L.  Chen et  al. ,  “Convolutional  neural  networks  (CNNs)-based  multi- category  damage  detection  and  recognition  of  high-speed  rail  (HSR) reinforced concrete (RC) bridges using test images,” Eng  Struct ,  vol. 276, p. 115306, Feb. 2023, doi: 10.1016/J.ENGSTRUCT.2022.115306.
[10]  F.  Manavi,  A.  Sharma,  R.  Sharma,  T.  Tsunoda,  S.  Shatabda,  and  I. Dehzangi,  “CNN-Pred:  Prediction  of  single-stranded  and  double- stranded  DNA-binding  protein  using  convolutional  neural  networks,” Gene , vol. 853, p. 147045, Feb. 2023, doi: 10.1016/J.GENE.2022.147045.
[11]  O.  I.  Abiodun,  A.  Jantan,  A.  E.  Omolara,  K.  V.  Dada,  N.  A.  E. Mohamed, and H. Arshad, “State-of-the-art in artificial neural network applications: A survey,” Heliyon , vol. 4, no. 11, p. e00938, Nov. 2018, doi: 10.1016/J.HELIYON.2018.E00938.
[12]  Z.  Li,  F.  Liu,  W.  Yang,  S.  Peng,  and  J.  Zhou,  “A  Survey  of Convolutional  Neural  Networks:  Analysis,  Applications,  and Prospects,” IEEE Trans Neural Netw Learn Syst , pp. 1–21, Jun. 2021, doi: 10.1109/TNNLS.2021.3084827.
[13]  J.  Redmon,  S.  Divvala,  R.  Girshick,  and  A.  Farhadi,  “You  only  look once:  Unified,  real-time  object  detection,” Proceedings  of  the  IEEE Computer  Society  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition ,  vol.  2016-December,  pp.  779–788,  Dec.  2016,  doi: 10.1109/CVPR.2016.91.
[14]  C.  Y.  Cao,  J.  C.  Zheng,  Y.  Q.  Huang,  J.  Liu,  and  C.  F.  Yang, “Investigation  of  a  promoted  you  only  look  once  algorithm  and  its application in traffic flow monitoring,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 9, no. 17, Sep. 2019, doi: 10.3390/APP9173619.
[15]  “Implementasi Sistem Deteksi Slot Parkir Mobil Menggunakan Metode Morfologi  dan  Background  Subtraction  |  Lembaga  Ilmu  Pengetahuan Indonesia.” http://lipi.go.id/publikasi/implementasi-sistem-deteksi-slot- parkir-mobil-menggunakan-metode-morfologi-dan-background-
subtraction/10799 (accessed Dec. 28, 2022). Objek 50 cm 100 cm 150 cm Pass  Fail  Pass  Fail  Pass  Fail A 10 0 10 0 7 3 B 8 2 9 1 8 2
1 10 0 10 0 1 9 2 10 0 10 0 8 2 3 10 0 9 1 7 3 4 9 1 8 2 8 2 5 10 0 9 1 9 1 Total 67 3 65 5 48 22 Rata-rata Error 0,04 0,08 0.46 Persentase Keberhasilan 96% 92% 54%