Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.715
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Indonesian Community Journal Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Solidaritas: Jurnal Pengabdian NERO (Networking Engineering Research Operation) JBIMA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Mardiyyah Hasnawi
Universitas Muslim Indonesia
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
Implementasi Metode YOLO Dalam Mendeteksi Jenis Sampah Berbasis Computer Vision Muh. Fachrisyam; Dolly Indra; Mardiyyah Hasnawi
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i1.2788

Abstract

Dalam beberapa dekade terakhir, masalah lingkungan, termasuk masalah sampah, telah menjadi isu global . Pengolahan sampah bisa menjadi solusi dalam menangani permasalahan ini, salah satu tantangan utama dalam pengolahan sampah adalah pengenalan dan pemilahan jenis sampah. Oleh karenanya solusi untuk mengatasi masalah ini yaitu dengan memanfaatkan teknologi berbasis komputer, suatu sistem untuk mendeteksi jenis sampah organik dan anorganik, Metode yang digunakan adalah metode You Only Look Once (YOLO) salah satu algoritma pendeteksi objek yang dapat digunakan secara real-time. Sistem yang dirancang ini menggunakan metode YOLOv5 dengan penggunaan versi pre-trained model YOLOv5s. Penelitian ini dibuat melalui beberapa tahap termasuk pengumpulan dataset gambar sampah, pelabelan data, pelatihan model YOLOv5 hingga pengujian model.  Dataset yang digunakan terdiri dari kantong plastik, kertas, kaleng, kulit telur dan tomat. Selanjutnya model akan di muat pada aplikasi mobile untuk melakukan deteksi secara langsung menggunakan kamera smartphone. Output yang dihasilkan merupakan nama jenis sampah dengan kotak pembatas di sekitar objek yang terdeteksi
Co-Authors Amrizal Muchtar Andi Puspitasari Arif Rahman Ariva, Bella Arsy , Muhammad Arsyad, Muh Arya Asfar, A. Muh. Fitrah Aswar Aswar Atmajaya, Dedy Azham Ilham , Muhammad Darwis, Herdianti Dolly Indra Dzul Ikram Harlinda Lahuddin Harlinda, Harlinda Hasanuddin, Tasrif Husnul Khatimah Irawati Irawati Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari M. Takdir Mahfuddin Mukmin Muammar Alam Sudmar Muh Fadlan Risqullah Dwitama N Muh. Fachrisyam Nia Kurniati Noor Fauzi, Muh Hilmy Novia Alvira Julita Nur Alam Paku Bumi Nur Alifah Salsabila Yani Nursafi'at Nursafi'at Papua, Ahmad Ruslandia Purnawansyah Purnawansyah R, Sirajuddin Salim, Yulita Siska Anraeni Suwahyudi Syarif Syahrul Mubarak Abdullah Tasrif Hasanuddin Taufik, Muhammad Asrai Trinanda, Muhammad Satria Putra