Universitas Islam Kadiri (UNISKA) Kediri mengalami masalah dengan kapasitas parkir kendaraan bermotor yang tidak mencukupi akibat banyaknya jumlah mahasiswa. Permasalahan ini mengakibatkan kendaraan bermotor yang tidak terparkir dengan baik mengganggu kelancaran arus kendaraan di parkiran kampus. Penelitian ini mengusulkan sistem pendeteksi kendaraan berbasis citra digital menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk memudahkan penjaga parkir dalam memantau kendaraan yang masuk dan keluar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendeteksi kendaraan ini mencapai akurasi 74%, precision 70%, recall 80%, dan f1-score 75% pada siang hari, serta akurasi 80%, precision 100%, recall 50%, dan f1-score 67% pada malam hari. Hal ini mengindikasikan bahwa metode CNN cukup efektif dalam mendeteksi kendaraan roda dua baik pada siang maupun malam hari, dengan performa yang lebih baik pada malam hari dalam hal akurasi dan precision.

Kata kunci : Parkir , Motor , CNN