0422106801 - Dewi Rosmala , S.Si, M.IT. Dosen Pembimbing 1 EKI ADI SAPUTRA / 152017133 Penulis

Penelitian ini mengevaluasi kinerja sistem deteksi tempat parkir berbasis YOLOv8 dalam dua kondisi pencahayaan yang berbeda, yaitu pagi hari dengan intensitas cahaya 10.000 hingga 15.000 lux dan malam hari dengan intensitas cahaya 100 hingga 200 lux. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki performa yang sangat baik dengan akurasi rata-rata sebesar 85%. Pada pagi hari, sistem mencapai akurasi 83% dengan rata-rata kecepatan deteksi 1172 ms, meskipun terdapat kesalahan deteksi dimana background yang menyerupai objek mobil terdeteksi sebagai mobil. Pada malam hari, sistem tetap menunjukkan akurasi tinggi sebesar 87% dengan rata-rata kecepatan deteksi hingga 1195 ms, meskipun mengalami kesulitan mendeteksi objek pada jarak 15 meter akibat pencahayaan yang rendah, yang kadang-kadang menyebabkan objek terdeteksi sebagai background. Temuan ini mengindikasikan bahwa YOLOv8 mampu beradaptasi dengan baik terhadap variasi kondisi pencahayaan, meskipun terdapat tantangan tertentu di lingkungan dengan pencahayaan rendah. Kata kunci: YOLOv8, deep learning, deteksi objek, sistem parkir pintar