Implementasi Sistem Parkir Cerdas Berbasis IoT dan QR Code dengan OCR untuk Segmentasi Plat Nomor Kendaraan - Muhammad Dio Alfajri; Suroso; Irma Salamah (SemanTIK : Teknik Informasi, 2025)
Fokus penelitian ini adalah membuat sistem parkir cerdas otomatis (IoT) yang menggunakan teknologi QR Code dan kecerdasan buatan (AI) untuk mengidentifikasi kendaraan dengan lebih cepat dan akurat. Meningkatnya jumlah kendaraan di kawasan perkotaan menyebabkan permasalahan parkir yang semakin kompleks, terutama pada sistem konvensional yang masih bergantung pada pencatatan manual. Kondisi ini menimbulkan antrean panjang, kesalahan pendataan, dan rendahnya efisiensi pengelolaan. Oleh karena itu, dibutuhkan solusi parkir modern yang cerdas, cepat, dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem parkir cerdas otomatis berbasis Internet of Things (IoT) dengan integrasi QR Code sebagai identifikasi kendaraan dan Optical Character Recognition (OCR) berbasis kecerdasan buatan untuk pengenalan plat nomor. Metode penelitian menggunakan pendekatan eksperimental, mencakup perancangan perangkat keras dan perangkat lunak, integrasi sensor barcode GM66, kamera untuk akuisisi citra, mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali, serta motor servo TD8120MG sebagai aktuator portal parkir. Sistem juga dilengkapi dengan algoritma segmentasi citra untuk mengekstraksi karakter plat nomor dan integrasi Telegram API untuk notifikasi real-time kepada pengguna. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi waktu tunggu kendaraan, dengan akurasi identifikasi rata-rata sebesar 90%. Integrasi teknologi IoT dan AI menjadikan sistem ini sebagai solusi inovatif yang layak diterapkan dalam pengelolaan parkir modern di berbagai fasilitas publik seperti kampus, perkantoran, dan pusat layanan umum.  The focus of this research is to create an automatic smart parking system (IoT) that uses QR Code technology and artificial intelligence (AI) to identify vehicles more quickly and accurately. The increasing number of vehicles in urban areas has led to increasingly complex parking problems, especially in conventional systems that still rely on manual recording. This situation causes long queues, data entry errors, and low management efficiency. Therefore, a modern parking solution that is smart, fast, and accurate is needed. This study aims to design and implement an Internet of Things (IoT)-based smart automatic parking system with QR Code integration for vehicle identification and artificial intelligence-based Optical Character Recognition (OCR) for license plate recognition. The research method uses an experimental approach, including hardware and software design, integration of GM66 barcode sensors, cameras for image acquisition, ESP32 microcontrollers as control centers, and TD8120MG servo motors as parking portal actuators The implementation results show that the system is capable of reducing vehicle waiting times, with an average identification accuracy of 90%. The integration of IoT and AI technologies makes this system an innovative solution that is suitable for use in modern parking management in various public facilities such as campuses, offices, and public service centers