Pengembangan Sistem Deteksi Hunian Parkir Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

Abstract

Kurangnya informasi mengenai area parkir merupakan masalah yang saat ini dihadapi oleh para pengendara. Peningkatan jumlah kendaraan dengan lahan parkir yang dibutuhkan seringkali tidak seimbang dimana hal ini dapat menimbulkan kemacetan di berbagai tempat, salah satunya yaitu di area parkir. Untuk mendapatkan tempat parkir, seringkali pengendara harus berkeliling ke seluruh area parkir, bahkan pengendara harus keluar dari area parkir tersebut karena tidak dapat menemukan tempat parkir untuknya. Pada penelitian ini, penulis mengembangkan sistem deteksi hunian parkir menggunakan metode Convolutional Neural Network yang diimplementasikan menggunakan aplikasi android, sehingga pengendara dapat menggunakannya untuk mencari informasi dimana letak tempat parkir yang kosong. Hasil deteksi gambar area parkir menggunakan metode CNN dimana nilai akurasi dan loss yang didapatkan terbilang sangat baik, pada penelitian ini model arsitektur terbaik ada pada modifikasi VGG16 dengan akurasi pada training set sebesar 99,75% dan loss sebesar 0,0090, sedangkan pada validation set akurasi yang didapat yaitu 99,89% dan loss sebesar 0,0045, serta pada test set hasil akurasinya adalah 99,09% dan loss sebesar 0,0365. Hasil dari sistem ddeteksi gambar sebuah area parkir menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya dapat divisualisasikan dengan baik pada aplikasi android.