Pengembangan Sistem Deteksi Hunian Parkir Menggunakan Metode Convolutional Neural Network - Fatih Assidhiqi; Rian Adam Rajagede; Ridho Rahmadi (AUTOMATA, 2021)
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 akurasi dan loss yang didapatkan terbilang sangat baik, dimana akurasi pada training set mencapai nilai 0.9965 dengan nilai loss 0,0113 dan akurasi pada validation set mencapai 0,9877 dengan nilai loss 0,03406. Sedangkan pada test set akurasi yang didapat yaitu 0,9901 dengan loss sebesar 0,0461. Deteksi gambar sebuah area parkir menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya dapat divisualisasikan dengan baik pada aplikasi android secara real-time.