Aliyah Zakirah Sehang / Onelshion Meiflericto Palili Senda, 2025. Rancang Bangun Smart Parking System Berbasis Image Processing dan Machine Learning, Laporan Tugas Akhir, Program Studi Teknik Elektronika, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Ujung Pandang. Pembimbing: Ir. Christian Lumembang, M.T dan Chaerul Rijal, S.T., M.T.

Prototipe smart parking ini dirancang untuk memantau ketersediaan 10 slot secara real-time dengan pendekatan image processing dan machine learning. Raspberry Pi 4B memproses citra top-view dari USB webcam 720p@30fps menggunakan OpenCV dan YOLOv5n yang dikonversi ke TensorFlow Lite (TFLite) untuk mengklasifikasikan setiap slot (kosong/terisi). Perangkat keras pendukung dikendalikan oleh ESP32: dua sensor ultrasonik HC-SR04 (portal IN/OUT) untuk vehicle counting dan pemicu portal dengan jarak objek dari sensor ialah -+10cm, dua servo SG90 sebagai palang otomatis, serta LCD 16×2 (I2C) untuk menampilkan jumlah slot kosong. Komunikasi data antara ESP32 dan Raspberry Pi menggunakan MQTT (broker Mosquitto di Pi), sedangkan status disajikan melalui web Flask sehingga pengguna dapat memantau kondisi parkir via jaringan lokal secara real-time.
Pengujian sistem dilakukan dengan skenario parkir menggunakan 10 slot. Hasil menunjukkan bahwa algoritma pendeteksian citra mampu mengklasifikasikan kondisi slot dengan akurasi tinggi, meskipun pada tahap awal ditemukan false detection akibat pencahayaan dan posisi kendaraan. Setelah kalibrasi dan penyesuaian threshold, sistem berhasil bekerja dengan konsisten. Sementara itu, pengujian perangkat keras menunjukkan kinerja stabil, baik pada sensor ultrasonik, servo, maupun tampilan LCD. Dengan integrasi penuh antara perangkat keras dan perangkat lunak, sistem Smart Parking ini mampu memberikan informasi ketersediaan slot parkir secara cepat dan akurat, serta meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan parkir modern.

Kata Kunci: Smart Parking, ESP32, Raspberry Pi, Image Processing, Machine Learning, YOLOv5n, Flask, MQTT.