Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Implementasi Komputer Vision untuk Mendeteksi Ruang Parkir Kosong pada Kendaraan Roda 4 Berbasis Canny Edge Detection Implementation of Computer Vision to Detect Empty Parking Spaces on 4-Wheeled Vehicles Based on Canny Edge Detection Harun Al Rasyid*1.
Rachmat Aulia 2 1,2.
Teknik Informatika.
Universitas Harapan Medan E-mail: 1alrasyid654@gmail.
com, 2jackm4t@gmail.
Abstrak Sistem deteksi slot parkir otomatis berbasis pengolahan citra merupakan solusi inovatif dalam mengatasi keterbatasan ruang parkir dan meningkatkan efisiensi parkir Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan menguji keakuratan metode deteksi slot parkir menggunakan pendekatan berbasis visual.
Proses deteksi dilakukan melalui serangkaian tahapan pengolahan citra, mulai dari pra-pemrosesan hingga segmentasi area slot parkir.
Berdasarkan empat kali pengujian yang dilakukan, sistem berhasil mendeteksi slot parkir secara akurat pada seluruh skenario yang diuji.
Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma yang digunakan memiliki tingkat keberhasilan yang tinggi dalam mengenali slot parkir kosong.
Keberhasilan berturut-turut dalam setiap pengujian menegaskan stabilitas dan keandalan sistem dalam berbagai kondisi visual.
Temuan ini memberikan dasar yang kuat untuk pengembangan lebih lanjut ke arah sistem parkir otomatis yang lebih kompleks dan real-time di lingkungan nyata.
Kata kunci: Deteksi parkir, pengolahan citra, slot kosong, segmentasi, otomatisasi.
Abstract An automatic parking slot detection system based on image processing offers an innovative solution to overcome parking space limitations and enhance vehicle parking This study aims to implement and evaluate the accuracy of a visual-based parking slot detection method.
The detection process involves a series of image processing stages, from preprocessing to segmentation of parking slot areas.
Based on four tests conducted, the system successfully detected parking slots in all tested scenarios.
These results indicate that the implemented algorithm has a high success rate in recognizing empty parking slots.
The consistent success across all trials confirms the system's stability and reliability under various visual conditions.
These findings provide a strong foundation for further development toward more complex and real-time automated parking systems in real-world environments.
Keywords: Parking detection, image processing, empty slot, segmentation, automation.
A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954
p-ISSN 2830-6031
PENDAHULUAN
Keterbatasan lahan parkir di area publik seperti pusat perbelanjaan, kantor, dan fasilitas umum lainnya sering kali menyebabkan pengemudi kesulitan dalam menemukan ruang parkir yang kosong.
Hal ini tidak hanya membuang waktu, tetapi juga dapat menyebabkan kemacetan dan meningkatkan polusi udara.
Salah satu solusi yang dapat diterapkan adalah dengan menggunakan teknologi komputer vision untuk mendeteksi secara otomatis ruang parkir yang kosong.
Teknologi visi komputer merupakan solusi modern yang mampu mendeteksi dan menghitung kendaraan secara otomatis dengan memanfaatkan citra atau video dari CCTV yang dipasang di area pintu masuk dan keluar parkir .
Metode Canny Edge Detection merupakan salah satu teknik dalam pengolahan citra digital yang efektif untuk mendeteksi tepi objek dalam gambar.
Dengan mengidentifikasi tepi-tepi kendaraan yang terparkir, sistem dapat menentukan apakah suatu ruang parkir kosong atau terisi.
Pendekatan ini memiliki keuntungan dalam hal efisiensi komputasi dan dapat diimplementasikan dengan perangkat keras yang relatif sederhana .
Beberapa penelitian sebelumnya telah mengembangkan sistem deteksi ruang parkir menggunakan metode ini.
Misalnya, penelitian oleh Putra dan Susilawati .
yang mengembangkan prototipe sistem deteksi ketersediaan lahan parkir menggunakan metode algoritma Canny Edge.
Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 77%, meskipun terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi seperti ketinggian kamera, pencahayaan, dan posisi objek.
Selain itu, penelitian oleh Ayyasy.
di Politeknik Negeri Batam mengembangkan sistem pendeteksi alamat parkir berbasis pengolahan citra dengan metode deep learning menggunakan algoritma YOLO, yang meskipun tidak menggunakan Canny Edge Detection, menunjukkan pentingnya pengolahan citra dalam deteksi ruang parkir dengan tingkat akurasi hingga 96%.
Menurut pasal 1 angka 64 undang-undang nomor 28 tahun 2009 tentang pajak daerah dan retribusi daerah dijelaskan bahwa retribusi daerah adalah pungutan daerah atas pembayaran jasa, jasa atau pemberian izin tertentu yang diberikan oleh daerah khusus atau daerahnya.
pemerintah untuk kepentingan swasta .
Dengan diresmikannya E-Parkir ini diharapkan selain meningkatkan Pendapatan Asli Daerah (PAD) juga dapat meningkatkan pelayanan di sektor parkir tepi jalan .
Penelitian oleh rahmadhia.
menyoroti penerapan prinsip transparansi, akuntabilitas, dan partisipasi publik dalam pengelolaan parkir di area Taman Indonesia Kaya.
Semarang.
Di samping itu, penelitian ini juga akan mengeksplorasi faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi akurasi deteksi, seperti pencahayaan, posisi kamera, dan sudut pandang.
Diharapkan bahwa hasil dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam upaya menciptakan sistem parkir yang lebih efisien.
A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954
p-ISSN 2830-6031
METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metodologi berbasis analisis sistem, analisis masalah, serta identifikasi kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak.
Fokus utama penelitian adalah penerapan teknik Computer Vision dengan algoritma Canny Edge Detection untuk mendeteksi ketersediaan ruang parkir kendaraan roda Dengan metodologi ini, penelitian diarahkan untuk menghasilkan sistem yang mampu memberikan informasi ketersediaan slot parkir secara otomatis, efisien, dan akurat.
Algoritma Deteksi Tepi Dalam pengolahan citra digital, deteksi tepi menjadi tahap penting untuk mengenali batas objek.
Beberapa algoritma populer digunakan, antara lain Sobel.
Prewitt.
Canny, dan Laplacian of Gaussian (LoG).
Operator Sobel dan Prewitt samasama menghitung gradien intensitas piksel dalam arah horizontal dan vertikal untuk menyoroti tepi.
Namun.
Sobel lebih stabil pada noise sedangkan Prewitt lebih sensitif untuk mendeteksi perubahan halus.
Metode Canny dianggap paling efektif karena melalui beberapa tahapan, yaitu peredaman noise, perhitungan gradien, penekanan non-maksimum, dan threshold ganda.
Sementara itu.
LoG menggabungkan Gaussian smoothing dengan filter Laplacian untuk memperjelas perubahan intensitas, meskipun sensitif terhadap noise.
Dari beberapa metode tersebut, penelitian ini memilih algoritma Canny karena dianggap paling akurat dan Canny Edge Detection Algoritma Canny dikembangkan oleh John F.
Canny pada tahun 1986 dengan tujuan menghasilkan deteksi tepi yang optimal.
Prinsip utama algoritma ini meliputi tiga kriteria: good detection, yaitu mampu mendeteksi tepi sebenarnya dengan minim kesalahan/good localization .
Posisi tepi yang terdeteksi mendekati tepi serta minimal response, yakni mencegah munculnya tepi ganda.
Tahapan utama Canny meliputi: .
reduksi noise menggunakan Gaussian filter, .
perhitungan gradien citra untuk mengetahui arah dan kekuatan perubahan intensitas, .
non-maximum suppression untuk mempertajam tepi, serta .
penerapan ambang ganda dan pelacakan tepi .
dge tracking by hysteresi.
untuk mempertahankan tepi kuat dan menghapus tepi yang lemah.
Kombinasi tahapan ini menjadikan metode Canny unggul dibandingkan Sobel dan Prewitt, terutama dalam kondisi citra dengan noise tinggi.
Analisis Sistem Sistem yang dikembangkan merupakan aplikasi berbasis komputer yang menerima input berupa citra area parkir dari kamera.
Citra diproses menggunakan algoritma Canny Edge Detection untuk mengidentifikasi batas kendaraan dan slot A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Hasil akhir ditampilkan dalam bentuk informasi visual yang mudah dipahami pengguna.
Dengan demikian, pengendara dapat mengetahui status ketersediaan parkir secara cepat tanpa harus berkeliling.
Aplikasi ini dikembangkan menggunakan Microsoft Visual Studio 2019 sebagai platform utama .
Analisis Masalah Permasalahan utama yang melatarbelakangi penelitian ini adalah sulitnya menemukan parkir di kawasan perkotaan yang padat.
Pengendara sering menghabiskan waktu berputar-putar hanya untuk mencari slot kosong, yang menyebabkan pemborosan bahan bakar, peningkatan kemacetan, dan polusi udara.
Beberapa solusi konvensional, seperti sensor ultrasonik atau inframerah, membutuhkan biaya instalasi dan perawatan yang tinggi sehingga kurang fleksibel untuk semua jenis area parkir.
Dengan memanfaatkan Computer Vision, solusi yang lebih efisien dapat diperoleh karena cukup menggunakan kamera untuk mendeteksi keberadaan kendaraan tanpa harus memasang sensor fisik di setiap slot.
Analisis Kebutuhan Untuk mendukung sistem ini, perangkat keras yang dibutuhkan meliputi Intel Core i5 generasi ke-6.
RAM 4 GB, kamera .
apat menggunakan kamera handphon.
, penyimpanan 100 GB HDD/SSD, monitor dengan resolusi minimal 1366x768, serta perangkat input standar seperti keyboard dan mouse.
Perangkat lunak yang digunakan antara lain Windows 10 .
-bi.
sebagai sistem operasi.
Microsoft Visual Studio 2019 untuk pengembangan aplikasi.
Microsoft Word 2023 untuk dokumentasi, serta Draw.
io untuk perancangan diagram.
Perancangan Sistem Gambar 1.
Flowchart Sistem A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Proses perancangan sistem dalam penelitian ini digambarkan melalui sebuah flowchart yang menjelaskan tahapan pengolahan citra secara berurutan.
Tahap pertama dimulai dari pengambilan atau input gambar area parkir yang diperoleh melalui kamera.
Setelah itu, gambar dikonversi menjadi grayscale agar lebih sederhana dan mudah diproses.
Langkah berikutnya adalah penerapan Gaussian blur yang berfungsi untuk mengurangi noise atau gangguan pada citra.
Selanjutnya, sistem menghitung gradien citra menggunakan operator Sobel guna mengetahui arah dan kekuatan perubahan intensitas piksel.
Hasil perhitungan ini kemudian diproses dengan metode non-maximum suppression untuk mempertajam garis tepi sehingga hanya tepi yang paling signifikan yang Setelah itu, dilakukan proses thresholding untuk memisahkan bagian tepi dan bukan tepi secara lebih jelas.
Tahap akhir dari proses ini menghasilkan citra dengan deteksi tepi yang bersih dan jelas.
Citra hasil deteksi tepi inilah yang digunakan sebagai dasar untuk mengidentifikasi apakah suatu slot parkir dalam keadaan kosong atau sudah terisi kendaraan.
Selain perancangan proses pengolahan citra, sistem ini juga memiliki rancangan antarmuka yang dirancang agar mudah digunakan.
Antarmuka meliputi tampilan awal aplikasi, dashboard utama yang menampilkan informasi ketersediaan parkir, halaman utama aplikasi yang berisi fitur inti, serta halaman about us yang menjelaskan informasi umum mengenai sistem.
Dengan metodologi tersebut, sistem yang dikembangkan diharapkan mampu memberikan solusi alternatif untuk mengatasi permasalahan parkir di wilayah Teknologi pengolahan citra yang digunakan memungkinkan pendeteksian slot parkir dilakukan secara otomatis, akurat, dan efisien tanpa perlu pemasangan sensor fisik di setiap titik parkir.
Selain lebih praktis, sistem ini juga dapat menjadi pilihan yang ekonomis untuk diimplementasikan di berbagai lokasi.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan ini menunjukkan hasil dan pembahasan yang telah diteliti sebelumnya sehingga mendapatkan nilai ukur sistem dari penelitian ini.
Hasil Hasil dari penelitian dapat dilihat dari penjelasan yang terdapat 4 tahap menu utama dari aplikasi antara lain sebagai berikut:
Menu Awal Menu awal pada aplikasi Deteksi Slot Parkir berfungsi sebagai halaman pengantar sebelum pengguna mengakses fitur utama sistem.
Pada tampilan ini, ditampilkan identitas pengguna atau pengembang aplikasi, yang mencakup nama lengkap.
NPM, dan program studi.
Di sisi kanan layar, terdapat logo Universitas Harapan Medan.
Tampilan ini dirancang secara sederhana dan informatif, dengan tata letak elemen yang rapi agar mudah dipahami oleh pengguna.
Di bagian bawah terdapat tombol "DASHBOARD" A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 yang dapat diklik untuk melanjutkan ke halaman utama sistem, tempat pengguna dapat mengakses fitur-fitur deteksi slot parkir.
Dengan tampilan yang bersih dan minimalis, menu awal ini memberikan kesan profesional dan sekaligus memperkenalkan identitas pembuat sistem secara Gambar 2.
Menu Awal Halaman Dashboard Halaman Dashboard merupakan tampilan utama dalam aplikasi Aplikasi Detektor Parkir Kosong yang dirancang untuk memudahkan pengguna dalam mengakses seluruh fitur sistem.
Pada bagian atas halaman terdapat judul aplikasi yang memberikan informasi singkat dan jelas mengenai fungsi utama sistem, yaitu mendeteksi area parkir kosong secara otomatis.
Tampilan dashboard dilengkapi dengan tiga tombol navigasi utama, yaitu:
Awal: Mengarahkan pengguna kembali ke halaman awal aplikasi yang menampilkan identitas pengembang.
Aplikasi: Menu ini digunakan untuk mengakses fitur utama aplikasi, yaitu proses deteksi slot parkir kosong menggunakan metode pengolahan citra.
About Us: Menyediakan informasi tambahan mengenai aplikasi atau Di bagian tengah, terdapat logo Universitas Harapan Medan sebagai identitas institusi yang menaungi penelitian dan pengembangan aplikasi ini.
Sementara itu, tombol Keluar yang berada di bagian bawah memungkinkan pengguna untuk menutup aplikasi dengan mudah.
Desain halaman dashboard dibuat dengan antarmuka yang sederhana dan intuitif, sehingga pengguna dapat dengan cepat memahami fungsi setiap elemen tanpa memerlukan panduan A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Tampilan ini juga menunjukkan keterpaduan antara elemen fungsional dan identitas institusi secara visual.
Gambar 3.
Tampilan Halaman Dashboard Halaman Aplikasi Halaman aplikasi merupakan bagian utama dari sistem Aplikasi Deteksi Slot Parkir yang berfungsi untuk menjalankan proses deteksi lahan parkir kosong.
Antarmuka halaman ini dirancang secara sederhana namun informatif agar memudahkan pengguna dalam mengoperasikan sistem.
Pada tampilan halaman, terdapat tiga area utama visualisasi citra, yaitu:
Citra Input: Menampilkan citra awal yang dimuat oleh pengguna melalui tombol Load Image.
Citra ini merupakan citra area parkir yang akan Edge Detection: Menampilkan hasil dari proses deteksi tepi menggunakan metode Canny.
Deteksi tepi ini berfungsi untuk menonjolkan batas-batas objek dalam citra, seperti garis marka parkir dan kendaraan.
ROI (Region of Interes.
: Menampilkan hasil pemrosesan lanjutan berupa wilayah-wilayah tertentu yang menjadi fokus dalam pendeteksian slot Selain area visualisasi, terdapat pula kotak teks Fitur yang berfungsi untuk menampilkan hasil ekstraksi karakteristik dari citra, yang menjadi dasar dalam proses deteksi slot parkir kosong.
Fitur yang ditampilkan terdiri dari dua nilai utama, yaitu: Panjang rata-rata garis yang terdeteksi pada citra hasil edge detection.
Nilai ini menggambarkan panjang garis marka atau batas A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 parkir yang muncul dalam citra.
Semakin jelas marka parkir, maka semakin tinggi nilai panjang garis yang dihasilkan.
Arah sudut garis, yang menunjukkan orientasi dominan dari garis-garis tersebut, misalnya vertikal atau horizontal.
Gambar 4 Halaman Aplikasi Halaman About Us Halaman About Us pada aplikasi ini berfungsi untuk memberikan penjelasan singkat mengenai tujuan dan cara kerja sistem yang dikembangkan.
Dalam halaman ini dijelaskan bahwa aplikasi dirancang untuk melakukan proses deteksi objek dalam citra digital, khususnya dengan memanfaatkan struktur tepi dan bentuk kontur dari objek yang ada di dalam gambar.
A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Gambar 5 About Us Pembahasan Tahap ini merupakan pembahasa dari hasil pengujian yang telah dilakukan untuk memastikan bahwa sistem telah bekerja dengan baik.
Hasil pengujian Setelah melakukan beberapa percobaan sehingga didapatkan data dari hasil pengujian yang ditampilkan pada tabel berikut ini.
Pengujian Tabel 1.
Hasil Pengujian Deskripsi Citra Input Hasil Deteksi Sistem Area parkir dengan 1 Garis tepi kendaraan dan kendaraan terparkir di marka parkir terdeteksi Area parkir kosong Garis parkir tampak utuh tanpa kendaraan tanpa terhalang objek Area parkir kosong Edge detection dengan pencahayaan menampilkan tepi paving block yang jelas Area parkir dengan 2 Garis kendaraan dan slot kendaraan di kiri & kosong di tengah kanan, slot tengah Status Terisi Tersedia Tersedia Tersedia Pada tabel diatas menunjukkan data yang didapat dari hasil pengujian yang dilakukan secara berulang untuk melihat data yang akurat.
Hasil Akurat A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Hasil yang ditampilkan dengan gambar secara utuh dapat dilihat sebagai Pengujian Deteksi Parkir Status Berhasil Tidak Berhasil Tidak Berhasil A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Tidak Tidak Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Berhasil Berhasil Berhasil Tidak Berhasil Tidak Berhasil A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Tidak Berhasil Tidak Berhasil Berhasil Berhasil Tidak Berhasil A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Tidak Berhasil Tidak Berhasil Berhasil KESIMPULAN Adapun kesimpulan yang dapat diambil dari hasil tugas akhir ini adalah sebagai Tugas akhir ini berhasil merancang dan membangun sebuah sistem deteksi slot parkir kosong berbasis pengolahan citra digital dengan menggunakan metode deteksi tepi Canny.
Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Studio 2019.
Proses deteksi dilakukan melalui tahapan pengolahan citra yang meliputi pemuatan citra .
oad imag.
, penerapan metode edge detection, pemilihan region of interest (ROI), serta ekstraksi dua fitur utama yaitu panjang rata-rata garis dan arah sudut garis.
Kedua fitur ini digunakan sebagai indikator dalam menentukan status ketersediaan slot parkir.
Sistem diuji menggunakan beberapa citra dengan kondisi berbeda .
osong, terisi sebagian, dan penu.
Dari hasil empat kali pengujian, sistem menunjukkan hasil yang konsisten dan akurat, dengan tingkat keberhasilan mencapai 100%, di mana seluruh slot parkir berhasil dikenali sesuai dengan kondisi sebenarnya.
A 2025 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 4.
Nomor: 3.
September 2025: 369-383 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Metode deteksi tepi Canny terbukti efektif dalam mendeteksi garis marka dan kontur objek kendaraan pada citra parkir, terutama dalam kondisi pencahayaan yang cukup dan struktur visual yang jelas.
Sistem mampu membedakan area kosong dan area yang terisi secara otomatis berdasarkan analisis visual.
Secara keseluruhan, sistem yang dibangun dalam tugas akhir ini telah memenuhi tujuan penelitian, yaitu menghasilkan alat bantu yang mampu mendeteksi ketersediaan lahan parkir secara otomatis menggunakan pendekatan pengolahan citra.
DAFTAR PUSTAKA