Di daerah padat penduduk seperti pada kota-kota besar permasalahan parkir sering terjadi. Terbatasnya ketersediaan ruang parkir menimbulkan kemacetan lalu lintas. Peningkatan volume kendaraan juga berdampak pada ketersediaan lahan parkir sehingga menimbulkan banyaknya parkir liar yang bermunculan. Salah satu upaya yang dilakukan ialah membangun sistem monitoring yang memberikan informasi terhadap ketersediaan lot parkir yang kosong kepada pemilik kendaraan dengan mengembangkan sistem parkir berbayar yang dapat mengidentifikasi plat nomor kendaraan pengguna. Penelitian ini menggunakan mikrokontroller ESP8266 dan sensor ultrasonik untuk mendeteksi ada tidaknya kendaraan yang mengisi lot parkir yang disediakan dan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk proses pembelajaran terhadap angka dan huruf pada plat kendaraan. Hasil training menunjukkan bahwa step training yang dilakukan ialah 80.000 step dengan waktu sekitar 22 jam hingga proses training selesai serta total loss yang dihasilkan selama proses pelatihan menunjukkan nilai loss rendah. Hasil pengujian dari sistem monitoring perparkiran mobil menunjukkan bahwa pendeteksian plat nomor kendaraan dipengaruhi oleh jarak objek, pencahayaan dan kondisi plat kendaraan. Adapun kecepatan waktu respons yang dihasilkan ialah 5.59 detik dengan jarak sensor 180 cm, 5.30 detik dengan jarak 200 cm, 5.12 detik dengan jarak 220 cm yang jika di rata-ratakan diperoleh waktu respons 5.33 detik yang merupakan nilai terbaik sensor mendeteksi kendaraan.