Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 925-934

## Perancangan Sistem Deteksi Objek Menggunakan Deep Learning Untuk Mengetahui Ketersediaan Parkir Berbasis Web
Anggun Fergina 1* , Somantri 2 , Radita Ayulianti 3 1,2,3 Fakultas Teknik Komputer dan Desain, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nusa Putra, Sukabumi, Indonesia E-mail: 1 anggun.fergina@nusaputra.ac.id, 2 somantri@nusaputra.ac.id,
3 radita.ayulianti_ti20@nusaputra.ac.id

## Abstract
Parking  systems  often  use  visual  monitoring  by  parking  guards  via  CCTV,  who sometimes experience problems in finding available empty parking spaces. This can cause inaccuracies in directing parking users to available spaces, increasing traffic congestion around  the  parking  area.  Therefore,  this  research  aims  to  design  an  object  detection system  using  deep  learning  technology  to  ensure  the  availability  of  parking  spaces through  a  web-based  application  using  the  Yolo  v8  and  prototype  methods.  Testing  the essence  of  the  system  shows  that  object  detection  is  carried  out  effectively,  with  box boundaries that correspond to the presence of vehicles in the parking lot. Web test results show consistency between the number of vehicles detected and the numbers displayed on empty  and  occupied  parking  slots.  Usability  testing  involving  60  respondents  showed  a high  level  of satisfaction, with  an average  percentage  of  91.20%,  indicating  the  level of suitability of the system to user needs.
Keywords: Object Detection, Deep Learning, Yolo v8, Prototype, Parking System

## 1. Pendahuluan
Parkir adalah kawasan tempat berhentinya kendaraan angkutan barang dan barang baik bermotor  maupun  tidak  bermotor  dalam  jangka  waktu  tertentu  [1].  Sistem  parkir  juga digunakan  untuk  manajemen  lahan  dan  akses  keluar  masuk  parkir  secara  efektif  serta mengarahkan  pengemudi  ke  lokasi  lahan  parkir  yang  tepat  [2].  Tempat  parkir  menjadi semakin  diperlukan seiring  berkembangnya  suatu  wilayah  dari  waktu  ke  waktu  t  [3].  Di area seperti pusat perbelanjaan, tempat wisata, atau ruang publik lainnya, di mana banyak orang berkumpul, sering kali permintaan terhadap tempat parkir lebih besar dibandingkan ketersediaan tempat parkir.  Pesatnya  perkembangan  mobil  mengakibatkan  keadaan  yang tidak seimbang [4]. Selain dari itu, peningkatan jumlah kendaraan bermotor di perkotaan telah  menyebabkan  permintaan  lahan  parkir  yang  semakin  tinggi.  Keterbatasan  lahan parkir  dan  peningkatan  jumlah  kendaraan  menyebabkan  banyak  masalah  seperti kemacetan, polusi, dan ketidaknyamanan bagi pengemudi yang mencari tempat parkir.
Sistem  parkir saat  ini  kebanyakan  berfokus  pada  pemantauan  ketersediaan  parkir kosong  yang  masih  dipantau  secara  langsung  oleh  penglihatan  mata  melalui  pemantau camera  CCTV,  hal  ini  terkadang  membuat  penjaga  parkir  kesulitan  untuk  mendeteksi lahan  yang  kosong  karena  keterbatasan  penglihatan  penjaga  parkir  yang  hanya  melihat pada  monitor  CCTV,  juga  sering  terjadi  ketidak  sesuaian  pada  saat  pengarahan  kelahan parkir  yang  kosong,  sehingga  membuat  pengguna  parkir  harus  mencari  lahan  parkir kosong  secara  langsung  dan  mengakibatkan  kemacetan jalan  sekitar  area  parkir  [5] . Hal ini  haruslah  menjadi  sebuah  perhatian  besar  bagaimana  sebuah  sistem  parkir  dapat dibangun  dengan  sistem  deteksi  objek  untuk  memudahkan  pengecekan  atau  monitoring ketersediaan parkir secara langsung oleh penjaga parkir melalui aplikasi berbasis web.
Deep  Learning,  sebagai  salah  satu  cabang  dari  kecerdasan  buatan  (AI),  telah menunjukkan  potensi  besar  dalam  berbagai  aplikasi,  termasuk  deteksi  objek  [6]. Teknologi  ini  mampu  mengenali  dan  menganalisis  gambar  dengan  akurasi  tinggi,  yang

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 925-934
membuatnya  ideal  untuk  aplikasi  seperti  deteksi  ketersediaan  tempat  parkir.  Integrasi teknologi  deep  learning  dalam  manajemen  parkir  menawarkan  solusi  inovatif  untuk mengatasi  masalah  ketersediaan  parkir  [7].  Dengan  sistem  deteksi  objek  berbasis  deep learning, keberadaan kendaraan di lahan parkir dapat dipantau secara otomatis, sehingga memudahkan manajemen parkir untuk memberikan informasi real-time kepada pengguna . Dari  permasalahan  tersebut,  maka  dibuatlah  perancangan  sistem  deteksi  objek  untuk mengetahui  ketersediaan  parkir  menggunakan  metode  pengembangan  sistem Prototype dan deep  learning  yolo  versi  8, Sistem  akan  mendeteksi  objek  untuk  mengetahui ketersediaan lahan parkir melalui aplikasi berbasis web . Peneliti berharap penelitian dapat memberikan  kebermanfaatan  dalam  bidang  manajemen  parkir  dan  pengembangan teknologi berbasis AI untuk aplikasi praktis di kehidupan sehari-hari.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  perancangan  sistem  deteksi  objek  menggunakan  deep  untuk mengetahui  ketersediaan  lahan  parkir  berbasis  web  learning  terdapat  tahapan  penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1 berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  merupakan  tahapan  penelitian,  yang  dimulai  dari  identifikasi  masalah, selanjutnya dilakukan pengumpulan data melalui observasi, wawancara dan studi pustaka, digunakan 2 metode dalam pengumpulan sistem yaitu metode prototype dan metode Deep Learning CNN menggunakan Yolo versi 8. Serta metode pengujian yang dilakukan ada 2, yaitu  pengujian  fungsionalitas,  pengujian  yang  dilakukan  sesuai  dengan  fungsi  kerja sistem  dan  pengujian  usability  dilakukan  sesuai  dari  respon  pengguna  dalam  pembuatan sistem.

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
Pendekatan  kualitatif  digunakan  dalam  pengumpulan  data.  Penelitian  dengan menggunakan  metode  kualitatif  mencoba  memahami  fenomena-fenomena  yang  ditemui partisipan  penelitian,  seperti  perilaku,  persepsi,  tindakan,  dan  lain-lain,  secara komprehensif  dengan  menggunakan  deskripsi  linguistik  dan  leksikal  dalam  latar  alam yang  unik.  dan  dengan  menggunakan  berbagai  teknik  alami  [8].  Melalui  observasi, wawancara dan studi pustaka. Observasi yaitu melaukan kegiatan untuk memahami serta melihat  secara  langsung  kelapangan  bagaimana  cara  mengetahui  atau  deteksi  terhadap

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 925-934
ketersediaan  lahan  parkir.  Wawancara  yaitu  tanya  jawab  antara  penulis  dengan  petugas parkir,  penulis  mengajukan  beberapa  pertanyaan  yang  berkaitan  dengan  deteksi ketersediaan  parkir  di  lokasi  tersebut,    yang  nantinya  akan  dijawab  oleh  petugas  parkir. Studi  Pustaka  merupakan  data  yang  diambil  penulis  dari  beberapa  penelitian  terdahulu untuk mengetahui persamaan dan perbedaan dengan penelitian yang sedang di teliti oleh peneliti  dari  jurnal  [9]  ,  penelitian  tersebut  berfokus  pada  deteksi  objek  makanan, sedangkan  pada  penelitian  ini  berfokus  pada  deteksi  objek  kendaraan  yang  berada  di lahan parkir. Pada penelitian [10], Penelitian tersebut sama-sama berbasis web, hanya saja metode yang digunakan berbeda, penelitian sebelumnya menggunakan Internet of Things , sedangkan  yang  diteliti  oleh  peneliti  menggunakan Deep  Learning. Selanjutnya  pada penelitian [11], penelitian tersebut sama-sama deteksi objek kendaraan, hanya saja output yang  dihasilkan  pada  penelitian sebelumnya  berbasis dekstop sedangkan  pada  penelitian yang  sedang  dilakukan  peneliti  berbasis  web.  Pada  penelitian  [12],  penelitian  ini  sama- sama  deteksi  objek,  objek  pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  bola,  penelitian  ini  juga sama-sama  menggunakan  yolo,  penelitian  sebelumnya  menggunakan  yolo  versi  3, sedangkan pada penelitian ini yaitu menggunakan yolo versi 8.

## 2.3. Metode Pengembangan sistem
Teknik prototype digunakan  dalam  proses  pengembangan  sistem.  Teknik pengembangan  perangkat  lunak  yang  disebut  prototyping  menciptakan  model  fungsi fungsional  sistem  dari  iterasi  pertama  [13].  Berikut  ini  alur  dari  metode prototype ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2. Metode Prototype
a) Analisis sistem
Tahap ini bertujuan untuk mengetahui permasalahan yang ada, serta mencari data-data yang dibutuhkan dalam merancang sistem dan data ini penulis peroleh melalui wawancara terhadap beberapa petugas parkir.
b) Desain sistem
Tahap  ini  untuk  membantu  dalam  menentukan  perangkat  keras  dan  membantu mendefinisikan  perancangan  sistem  dan flowchart sistem  secacara  keseluruhan.  Berikut ini use case diagram pada sistem web yang dibuat dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Use Case Diagram

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 925-934
Pada  Gambar  3  menunjukan  bahwa  penjaga  parkir  dapat  mengetahui  beberapa informasi  mengenai  jumlah  keseluruhan  lahan  area  parkir,  informasi  lahan  parkir  yang terisi,lahan  parkir  yang  kosong  serta  informasi  jumlah  lahan  parkir  yang  terisi  dan kosong. Berikut ini perancangan kerja sistem dapat dilihat pada Gambar 4 berikut :
Gambar 4. Perancangan Kerja Sistem
Pada Gambar 4, terdapat beberapa alur yang dijelaskan sebagai berikut:
1. Input  data  adalah  Tahap  pertama  memasukkan  citra  yang  akan  di  ujicoba  pada sistem yang dibuat
2. Metode CNN Gambar yang dimasukkan akan diproses oleh CNN pada tahap ini yang  meliputi  pemisahan  gambar,  distribusi  bobot,  pembuatan  hasil  array,  dan downsampling.
3. Tahap  pelatihan,  sering  disebut  sebagai  tahap  pengujian  sistem,  melibatkan pelatihan gambar untuk mengidentifikasi objek yang dimaksud.
4. Output dari prosedur pelatihan, atau beban yang mungkin digunakan sistem untuk mendeteksi objek, adalah hasil pelatihan.
5. Gambar webcam atau CCTV akan digunakan sebagai data uji.
6. Deteksi  objek  yang  ditangkap:  Pada  titik  ini,  sistem  berupaya  mengidentifikasi objek yang terdeteksi menggunakan data pelatihan yang telah dikumpulkan.
7. Metode  Yo-lo  Teknik  YOLO  ini  akan  memproses  data  masukan  saat  ini,  yang meliputi  penskalaan,  pemisahan  grid,  dan  mencari  tahu  di  mana  letak  kotak pembatas.
8. Menunjukan  label  yang  ditempelkan  pada  benda-benda  yang  sudah  dikenal. Langkah selanjutnya adalah menampilkan label berdasarkan objek yang diketahui jika objek tersebut dapat diketahui dan objek tersebut tidak diketahui.
9. Membuat  kotak  pembatas  tiap  kelas  terlihat.  Kotak  pembatas  ditampilkan  pada item  yang  terdeteksi  yaitu  tempat  parkir,  tergantung  apakah  sudah  terisi  atau masih kosong, setelah label kelas yang terdeteksi telah diperoleh.
Pada  Gambar  5  di  tunjukan  beberapa  komponen  oleh  arah  panah,  (a)  adalah  camera CCTV/Webcam yang digunakan untuk mendeteksi objek, (b) adalah area lahan parkir dan (c)  adalah  leptop/PC  untuk  monitoring  area  parkir,  dimana  koneksi  antara  CCTV  ke leptop  menggunakan  IP  Address  yang  ada  di  CCTV.  Pada  deep  learning  Algoritma YOLO versi 8 yang digunakan, bounding box hijau untuk penanda area parkir yang masih kosong dan bounding box merah tanda area parkir yang sudah terisi.
c) Implementasi
Pada tahap ini  sistem  dibangun  sebagai  suatu  program  yang  terintegrasi,  sistem  yang direncanakan  dibuat  sesuai  dengan  kebutuhan,  dan  kode  program  dimasukkan  ke  dalam sistem yang dirancang.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
d) Testing
Pada  tahap  ini,  metode  pengembangan  YOLO  dari  sistem  deteksi  objek  diuji  untuk memastikan  apakah  tempat  parkir  yang  baru  dihasilkan  tersedia.  Sistem  yang dikembangkan  dengan  bantuan  enam  puluh  responden  diuji fungsionalitas (fungsi komponen) dan kegunaannya dengan metode black box.
e) Evaluasi
Di  tahapan  ini,  sistem  deteksi  objek  yang  menggunakan  metode  YOLO  dievaluasi untuk  melihat  apakah  ketersediaan  parkir  sudah  sesuai  dengan  yang  diantisipasi.  Pada titik ini, penyesuaian akan dilakukan jika kesalahan terus terjadi. Berikut ini perancangan prototype ditunjukan oleh Gambar 5.
Gambar 5. Perancangan prototype

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Penelitian
Pada  analisis  kebutuhan  sistem,  dilakukan  pada  analisis  kebutuhan hardware dan software. Berikut ini kebutuhan hardware dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Analisis Kebutuhan Hardware No Kebutuhan Fungsi 1 Leptop/PC Membuat  program  deteksi  objek,  menampilkan  hasil  deteksi objek pada sistem 2 CCTV Untuk mendeteksi objek yang ada di area parkir.
Berikut ini kebutuhan software dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Analisis Kebutuhan Software No Kebutuhan Fungsi 1. VScode Untuk menulis dan mengedit kode Program 2. Webcam Untuk  menangkap  gambar  atau  video  dari  lingkungan  sekitar dan mengirimkannya ke komputer atau perangkat lainnya.
3. Yolo versi 8 Untuk sistem deteksi objek real-time pada gambar dan video.
4. Open-Cv2 Untuk menampilkan Gambar, Vidio atau vidio live. 5. Flask Untuk running program agar dapat terhubung ke web.

## 3.2. Pembahasan
3.2.1. Implementasi Sistem a) Rancang Bangun Prototype Gambar  6  adalah  rancang  bangun prototype pada  sistem  deteksi  objek  menggunakan deep  learning untuk  mengetahui  ketersediaan  parkir  berbasis  web  menggunakan  alas triplek  berukuran  30  x  25  cm,  dan  terdapat  12  slot  tempat  parkir  masing-masing berukuran 9 x 5 cm. Berikut ini ditunjukan rancang bangun prototype pada Gambar 6.
Gambar 6. Rancang Bangun Prototype

## b) Pembuatan Program sistem
Gambar  7  adalah  pembuatan  program  sistem  deteksi  objek  menggunakan software Vscode,  menggabungkan  beberapa  program  dari  web,  Yolo  versi  8,  open-cv2  dan  flask. Berikut ini ditunjukan pembuatan sistem deteksi objek pada Gambar 7.
Gambar 7. Pembuatan Program Sistem
3.2.2. Pengujian Sistem
a) Pengujian Fungsionalitas
Pengujian  dilakukan  pada  beberapa  kondisi  area  parkir,  menggunakan  webcam  yaitu pada saat lahan parkir kosong, lahan parkir terisi sebagian dan lahan parkir penuh. Berikut ini hasil dari pengujian fungsionalitas dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Pengujian Fungsionalitas Sistem No Pengujian Deskripsi Keterangan Berjalan Tiak Berajalan 1. Deteksi objek pada sistem Sistem  sudah  dapat  mendeteksi  objek,  objek yang terdeteksi yaitu car (mobil).  2. Bounding box hijau Sistem sudah tampil bounding box hijau pada lahan parkir yang kosong  3. Bounding box merah Sistem  sudah  tampil  box  merah  pada  lahan parkir yang terisi  4. Slot Terisi Sitem  sudah  dapat  memunculkan  angka secara  otomatis  jumlah  lahan  parkir  yang terisi  5. Slot Kosong Sitem  sudah  dapat  memunculkan  angka secara  otomatis  jumlah  lahan  parkir  yang kosong. 
30
cm
25 cm

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 925-934
Berikut  ini  pengujian  yang  menunjukan  pengujian  pada  sistem  sistem  deteksi  objek menggunakan deep  learning untuk  mengetahui  ketersediaan  parkir  berbasis  web. Pengujian dilakukan pada tiga kondisi, yaitu pada saat lahan parkir kosong, lahan parkir terisi  sebagian  dan  lahan  parkir  terisi  penuh.  Pengujian  lahan  parkir  kosong  di  tunjukan pada Gambar 8  berikut.
Gambar 8. Pengujian Lahan Parkir Kosong
Gambar  8  menunjukan  keberhasilan  sistem  yang  dibuat,  ketika  semua  lahan  parkir kosong,  bounding  box  semua  berwarna  hijau,  dan  keterangan  slot terisi  dan  slot  kosong menunjukan  nilai  0.  Pengujian  lahan  parkir  terisi  sebagian  ditunjukan  pada  Gambar  9 berikut.
Gambar 9. Pengujian Lahan Parkir Terisi Sebagian
Gambar  9  menunjukan  keberhasilan sistem  yang  dibuat,  ketika  sebagian lahan  parkir kosong  dan  sebagian  lahan  parkir  terisi,  bounding  box  berwarna  hijau    dan  merah. keterangan slot terisi dan slot kosong menunjukan nilai 6, dan angka tersebut sudah sesuai dengan banyaknya lahan parkir yang terisi. Pengujian lahan parkir terisi penuh ditunjukan pada Gambar 10 berikut.
Gambar 10. Pengujian Lahan Parkir Terisi Penuh

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 925-934
Gambar  10  menunjukan  keberhasilan  sistem  yang  dibuat,  ketika  semua  lahan  parkir terisi  smeua,  bounding  box  semua  berwarna  merah,  keterangan  slot  terisi  menunjukan angka 12 dan slot kosong 0 .

## b) Pengujian Usability
Pengujian  usability  merupakan  Quisioner  yang  diberikan  kepada  60  responden. Berikut  ini  merupakan  tabel  hasil  pengisian  quisioner  terhadap  Perancangan  Sistem Deteksi  Objek  Menggunakan  Deep  Learning  Untuk  Mengetahui  Ketersediaan  Parkir Berbasis Web dapat dilihat dalam Tabel 4 berikut :
Tabel 4. Pengujian Usability Pertanyaan Ketrangan STS TS BS S SS 1 0 0%  0 0% 3 5% 31  51,67%  26  43,30% 2 0 0%  0 0% 2 3,30% 26  43,30%  36  53,30% 3 0 0%  0 0% 2 3,30% 27 45% 31  51,67% 4 0 0%  1  1,67%  7  11,67%  23  38,33%  29  43,33% 5 0 0%  0 0% 9 15% 26  48,33%  25  41,67%
Setelah  pengisian  oleh  60  responden  kita  tentukan    interval  dan  interpretasi  persen untuk  mengetahui  persentase  kesetujuan  dengan  rumus  metode  interval  skor  persen  (I) sebagai berikut :
(I)   = 100 / Total Skor tertinggi
(1)
= 100/ 5 = 20
Sehingga, 20 merupakan interval jarak 0% sampai 100% Pengelompokan  persentase  kesetujuan  berdasarkan  kriteria  skala  likert  dapat  dilihat dalam Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Persentase Kesetujuan Persentase kesetujuan Kriteria 80% - 100% Sangat setuju 60%-79,99% Setuju 40%-59,99% Biasa saja 20%-39,99% Tidak Setuju 0%-19,99% Sangat Tidak setuju
Setelah  menentukan  interval  kita  harus  mendapatkan  hasil  interpretasi  penilaiannya dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Y = Skor tertinggi likert x jumlah responden, maka 5 x 60 = 300 X = skor terendah likert x jumlah responden, maka 1 x 60 =  60
Dalam  pengelolaan  data  tersebut,  digunakan  rumus  persentse usability untuk menentukan  berapa  persentase  masing-masing  pada  setiap  pertanyaan  yang  sudah  diisi oleh responden, yaitu menggunakan persamaan berikut.
(2)
Kita ambil contoh quisioner pertanyaan pertama Persentase (%) = 277/300 x 100 = 92,33 %
Hasil  dari  quisioner  mengenai  kesetujuan  responden  terhadap Sistem Deteksi  Objek Menggunakan Deep Learning Untuk Mengetahui Ketersediaan Parkir Berbasis Web pada setiap pertanyaan, ditunjukan dalam Tabel 6 berikut.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Tabel 6. Hasil Kuisioner Setiap Pertanyaan
Pertanyaan Total Skor Persentase Kriteria 1 277 92,33 % Sangat setuju 2 267 89,00% Sangat setuju 3 283 94,33% Sangat setuju 4 272 90,67% Sangat setuju 5 269 89,67% Sangat setuju
Hasil  persentase  setiap  pertanyaan  ditampilkan  pada  Tabel  6  di  atas.  Yaitu,  92,33% responden  pada  pertanyaan  pertama  memenuhi  kriteria  sangat  setuju,  89,00%  responden pada  pertanyaan  kedua,  94,33%  responden  pada  pertanyaan  ketiga,  90,67%  responden pada  kriteria  sangat  setuju,  dan  89,67%  responden  pada  pertanyaan  kelima  memenuhi kriteria  sangat  setuju.  Ini  menunjukkan  reaksi  yang  luar  biasa.dari  responden  dengan adanya Sistem Deteksi  Objek  Menggunakan  Deep  Learning  Untuk  Mengetahui Ketersediaan Parkir Berbasis Web . Rata-rata hasil persentase kelima soal adalah 91,20% yang  memenuhi  kriteria  sangat  setuju  skala  likert  berdasarkan  proporsi  masing-masing pertanyaan yang duberikan kepada responden.

## 4.  Kesimpulan
Dari hasil penelitian dan pengujian yang sudah dilakukan, maka di dapat  kesimpulan dari  penelitian  yang  berjudul  Perancangan  Sistem  Deteksi  Objek  Menggunakan  Deep Learning Untuk Mengetahui Ketersediaan Parkir Berbasis Web sebagai berikut:
a. Pengujian fungsionalitas dilakukan pada fungsi kerja sistem, pada pengujian deteksi objek,  objek  sudah  terdeteksi  dengan  baik.  Pada bounding  box sudah  sesuai,  ketika lahan  parkir  teriisi  kendaraan,  bounding  box  berwarna  merah  artinya  sudah  teriisi, dan bounding box berwarna hijau artinya lahan parkir masih kosong.
b. Pada sistem  web, counter atau  angka  yang  muncul  pada slot  kosong  dan  slot  teriisi sudah sesuai dengan hasil pengujian, pengujian dilakukan pada 12 area lahan parkir, pada saat pengujian area lahan parkir teriisi 6 kendaraan dan keterangan slot kosong tampil angka 6, ini menunjukan kesesuaian pada sistem yang dibuat.
c. Pengujian usability diisi  oleh  60  responden,  Dari  hasil  persentasae  pada  masing- masing pertanyaan, didapatkan hasil persentasae rata-rata dari lima pertanyaan yang diberian sebesar 91,20 %, menurut skala l ike earth hasil persentase tersebut ada pada kriteria sangat setuju.

## Daftar Pustaka
[1] W.  Sumarno,  U.  Saepudin,  and  F.  Zein  Mar’ie  Pangestu,  “Analisis  Kapasitas Parkir Off Street Pasar Wanaraja Kabupaten Garut,” J. Media Teknol. , vol. 9, no. 1, pp. 96–104, 2022, doi: 10.25157/jmt.v9i1.2789.
[2] A.  C.  Praniffa,  A.  Syahri,  F.  Sandes,  U.  Fariha,  Q.  A.  Giansyah,  and  M.  L. Hamzah, “Pengujian Black Box Dan White Box Sistem Informasi Parkir Berbasis Web  Black  Box  and  White  Box  Testing  of  Web-Based  Parking  Information System,” J. Test. dan Implementasi Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–16, 2023.
[3] A.  Ayudhawara,  B.  Satrio,  W.  Poetro,  M.  Qomaruddin,  I.  Sultan,  and  A. Semarang,  “Deteksi  Ketersediaan  Tempat  Parkir  menggunakan  Mask  R-CNN (Studi  Kasus :  Fakultas  Teknologi  Industri  Universitas  Islam  Sultan  Agung),” Semin. Ris. Mahasiswa-Computer Electr. (SERIMA-CE , vol. 1, no. 1, pp. 245–251, 2023.
[4] N. F. Utomo, B. Budiana, A. Jefiza, and F. Nakul, “Referensi 22,” 2023.
[5] F. A. Azizi, A. L. Nurdin, M. Yunus, and A. Khamid, “Analisis Kapasitas Ruang Parkir  Mobil  di  Kawasan  Jalan  Pancasila  Kota  Tegal  Analysis  of  Car  Parking Space Capacity in Jalan Pancasila Area of Tegal City,” Era Sains J. Penelit. Sains, Keteknikan dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 78–90, 2023.
[6] A.  Raup,  W.  Ridwan,  Y.  Khoeriyah,  S.  Supiana,  and  Q.  Y.  Zaqiah,  “Deep Learning  dan  Penerapannya  dalam  Pembelajaran,” JIIP  -  J.  Ilm.  Ilmu  Pendidik. ,
vol. 5, no. 9, pp. 3258–3267, 2022, doi: 10.54371/jiip.v5i9.805.
[7] Parung,  L.  J.,  S.  S.,  Amelia.,  Prayogo,  and  D.  N,  “Penggunaan  teknologi Blokchain  Internet  of  Thingd  dan  Artifial  Intelligence  untuk  mendukung  kota cerdas,” J. Tek. Inform. , p. 1131, 2021.
[8] M.  Firmansyah,  M.  Masrun,  and  I.  D.  K.  Yudha  S,  “Esensi  Perbedaan  Metode Kualitatif Dan Kuantitatif,” Elastisitas - J. Ekon. Pembang. , vol. 3, no. 2, pp. 156– 159, 2021, doi: 10.29303/e-jep.v3i2.46.
[9] L.  Rahma,  H.  Syaputra,  A.  H.  Mirza,  and  S.  D.  Purnamasari,  “Objek  Deteksi Makanan  Khas  Palembang  Menggunakan  Algoritma  YOLO  (You  Only  Look Once),” J.  Nas.  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  213–232,  2021,  doi: 10.47747/jurnalnik.v2i3.534.
[10] S. Yudha, Y. Rahmanto, and S. Styawati, “Implementasi Teknologi Berbasis Web untuk  Efesiensi  Waktu  Pencarian  Lahan  Parkir,” MALCOM  Indones.  J.  Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 614–622, 2024, doi:
10.57152/malcom.v4i2.1269.
[11] A.  Muzaki,  T.  T.  Mabruroh,  R.  Ibrahim,  and  R.  Wulaningrum,  “Deteksi Ketersediaan Lahan Parkir Dengan Menggunakan OpenCV,” Semin. Nas. Teknol. Sains , vol. 3, no. 1, pp. 237–244, 2024, doi: 10.29407/stains.v3i1.4291.
[12] D.  N.  Nugroho  and  L.  Anifah,  “Perancangan  Sistem  Deteksi  Objek  Bola  Dan Gawang  Pada  Robot  Sepakbola  Menggunakan  Metode  Darknet  YOLO,” J.  Inf. Eng. Educ. Technol. , vol. 07, pp. 22–29, 2023.
[13] Y. Findawati, Buku Ajar Rekayasa Perangkat Lunak . 2018. doi:
10.21070/2018/978-602-5914-09-6.