Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Implementasi Lightweight Neural Network Berbasis YOLOv8n untuk Klasifikasi Sampah Real-Time Ali, Muhamad Hafis; Sulaiman, Sulaiman; Ardiyansyah, Rizqi; Sumanto, Sumanto; Taufiq, Ghofar; Kumalasari, Jefina Tri
Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 10, No 1 (2026): SEMNAS RISTEK 2026
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/semnasristek.v10i1.8895

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi sampah real-time yang efisien pada perangkat edge dengan memanfaatkan arsitektur Deep Learning ringan berbasis YOLOv8. Klasifikasi sampah otomatis merupakan solusi krusial dalam Smart Waste Management, namun model jaringan saraf tiruan yang kompleks sering terkendala oleh keterbatasan sumber daya komputasi pada perangkat IoT. Penelitian ini menerapkan model YOLOv8n (nano) menggunakan teknik Transfer Learning untuk menyeimbangkan akurasi deteksi dan efisiensi komputasi. Dataset yang digunakan bersumber dari repositori publik Roboflow sebanyak 1.123 citra yang telah melalui proses augmentasi. Hasil pelatihan selama 50 epoch menunjukkan performa impresif dengan nilai mean Average Precision (mAP@50) mencapai 0.995, Presisi 0.998, dan Recall 1.0. Selain itu, model memiliki ukuran file yang sangat ringkas (±6 MB) dengan kecepatan inferensi yang memadai untuk operasi real-time. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa algoritma lightweight neural network mampu diimplementasikan secara efektif untuk mendukung sistem pemilahan sampah cerdas berbasis Computer Vision.