Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ampere
Moch Hikmal Abrar1
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Integrasi Teachable Machine dan Arduino untuk Klasifikasi Sampah Husni, Nyayu Latifah; Moch Hikmal Abrar1; Niksen Alfarizal
Jurnal Ampere Vol. 10 No. 1 (2025): JURNAL AMPERE
Publisher : Universitas PGRI Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31851/ampere.v10i1.18814

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan Teachable Machine untuk sistem klasifikasi objek sampah yang terintegrasi dengan Arduino secara real-time. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menciptakan sistem yang mampu mengenali dan mengklasifikasikan jenis-jenis sampah menggunakan model pembelajaran mesin yang sederhana namun efektif. Model dilatih menggunakan Teachable Machine dengan data gambar dari enam kategori objek, yaitu tisu, botol plastik, kantong plastik, bungkus plastik, kaleng, dan kondisi tanpa objek (no object). Setelah pelatihan, model diekspor dalam format Keras dan dijalankan pada komputer yang menerima input visual secara langsung dari kamera. Hasil klasifikasi objek kemudian dikirimkan ke Arduino melalui komunikasi serial, yang digunakan untuk mengaktifkan respons berupa indikator visual menggunakan LED dan tampilan informasi pada LCD sesuai dengan jenis sampah yang terdeteksi. Dalam pengujian sistem, diperoleh akurasi pengenalan objek di atas 90% dengan waktu respons yang cepat, membuktikan keandalan sistem dalam mengenali objek secara efisien. Sistem ini memiliki potensi untuk diterapkan dalam berbagai konteks, seperti tempat sampah pintar, sistem edukasi lingkungan, dan otomatisasi proses daur ulang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi antara Teachable Machine, Keras, dan Arduino merupakan pendekatan yang efisien, praktis, dan dapat dikembangkan lebih lanjut dalam bidang pengelolaan sampah berbasis teknologi.
Integrasi Teachable Machine dan Arduino untuk Klasifikasi Sampah Husni, Nyayu Latifah; Moch Hikmal Abrar1; Niksen Alfarizal
Jurnal Ampere Vol. 10 No. 1 (2025): JURNAL AMPERE
Publisher : Universitas PGRI Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31851/ampere.v10i1.18814

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan Teachable Machine untuk sistem klasifikasi objek sampah yang terintegrasi dengan Arduino secara real-time. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menciptakan sistem yang mampu mengenali dan mengklasifikasikan jenis-jenis sampah menggunakan model pembelajaran mesin yang sederhana namun efektif. Model dilatih menggunakan Teachable Machine dengan data gambar dari enam kategori objek, yaitu tisu, botol plastik, kantong plastik, bungkus plastik, kaleng, dan kondisi tanpa objek (no object). Setelah pelatihan, model diekspor dalam format Keras dan dijalankan pada komputer yang menerima input visual secara langsung dari kamera. Hasil klasifikasi objek kemudian dikirimkan ke Arduino melalui komunikasi serial, yang digunakan untuk mengaktifkan respons berupa indikator visual menggunakan LED dan tampilan informasi pada LCD sesuai dengan jenis sampah yang terdeteksi. Dalam pengujian sistem, diperoleh akurasi pengenalan objek di atas 90% dengan waktu respons yang cepat, membuktikan keandalan sistem dalam mengenali objek secara efisien. Sistem ini memiliki potensi untuk diterapkan dalam berbagai konteks, seperti tempat sampah pintar, sistem edukasi lingkungan, dan otomatisasi proses daur ulang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi antara Teachable Machine, Keras, dan Arduino merupakan pendekatan yang efisien, praktis, dan dapat dikembangkan lebih lanjut dalam bidang pengelolaan sampah berbasis teknologi.
Co-Authors Niksen Alfarizal Nyayu Latifah Husni, Nyayu Latifah