Bertambahnya jumlah kendaraan pribadi saat ini membuat kebutuhan lahan sebagai sarana parkir semakin meningkat. Tidak mudah mencari informasi ruang parkir yang kosong digedung-gedung bertingkat, pusat perbelanjaan atau perkantoran, terutama di kota-kota besar di Indonesia. Hal ini disebabkan karena ruang parkir yang tersedia di tempat-tempat tersebut sudah dipenuhi oleh mobil-mobil pengunjung lainnya sehingga calon pengguna lahan parkir harus berputar-putar terlebih dahulu untuk mencari tempat yang kosong atau dengan terpaksa harus memarkir kendaraannya di luar gedung tersebut. Salah satu metode yang digunakan untuk mendeteksi tempat parkir yang kosong pada area parkir adalah dengan mengolah citra (image processing) yang ada pada area parkir tersebut. Metode yang digunakan dalam pengolahan citra digital untuk mendeteksi tempat kosong pada lahan parkir adalah nilai ambang batas (threshold) yang ditetapkan untuk deteksi piksel pada nilai tertentu, sedangkan untuk mengurangi kesalahan deteksi terhadap bayangan yang disebabkan oleh kendaraan digunakan metode median filtering dan deteksi tepi dengan operator Laplacian of Gaussian (LoG). Median filtering merupakan filter spasial yang digunakan untuk mereduksi noise, dimana nilai keabuan dari titik-titik pada matriks sub image diurutkan dari nilai terkecil sampai dengan terbesar kemudian ditentukan nilai mediannya (Winarno, 2009). Sedangkan Laplacian of Gaussian (LoG) merupakan penelusuran dua arah pada citra secara horizontal dan vertikal untuk mencari perubahan nilai yang signifikan antara suatu piksel dengan piksel yang lain. Operator Laplacian of Gaussian (LoG) digunakan karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi, khususnya pada tepi yang curam dibandingkan dengan operatoroperator yang lain seperti Robert, Sobel atau Prewitt (Ardhi, 2001). Kedua metode tersebut kemudian dibandingkan dengan operasi AND function untuk menentukan suatu tempat parkir kosong atau terisi kendaraan. Uji coba dilakukan menggunakan 33 file citra dengan nilai treshold dari 10% sampai 50%. Berdasarkan hasil uji coba didapatkan rata – rata Prosentase Keberhasilan (%) untuk threshold 10% sama dengan 90.44, untuk 20% sama dengan 92.66, untuk 30% sama dengan 93.2, untuk 40% sama dengan 90.98, untuk 50% sama dengan 83.97. Rata – rata Prosesntase Keberhasilan tertinggi bernilai 93.2 dengan nilai threshold 30%.