Perancangan Sistem Identifikasi Jenis Sampah Menggunakan Tensorflow Object Detection Dan Transfer Learning - Aulia Anshari Fathurrahman; Fajril Akbar (Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 2024)
Penanganan sampah menjadi tantangan utama dalam menjaga kebersihan dan kelestarian lingkungan. Identifikasi jenis sampah secara efisien sangat penting untuk meningkatkan pemilahan dan pengelolaan sampah. Penelitian ini berfokus pada penerapan teknologi deep learning menggunakan TensorFlow Object Detection API dan transfer learning untuk mengidentifikasi jenis sampah berdasarkan citra. Tujuan penelitian adalah mengembangkan model deep learning yang mampu mengidentifikasi sampah umum di Indonesia, serta mengevaluasi kinerjanya. Penelitian ini menggunakan TensorFlow Object Detection API dan transfer learning untuk melatih model identifikasi sampah dengan dataset yang telah dikumpulkan. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam mengenali sampah seperti kaca, karton, kertas, logam, dan plastik. Dalam pengujian, model mencapai nilai Mean Average Precision (mAP) sebesar 0.858 dan Average Recall (AR) sebesar 0.91 pada data uji, dengan menggunakan nilai Intersection over Union (IoU) sebesar 0.841. Hasil ini menunjukkan kemampuan yang baik dalam mengenali dan membedakan jenis sampah. Penelitian ini berfokus pada Tempat Pengelolaan Sampah Nagari Tanjuang Gadang, yang mengalami peningkatan produksi sampah akibat pertumbuhan populasi dan urbanisasi. Infrastruktur yang tidak memadai dan pemilahan sampah manual yang masih dominan menimbulkan masalah lingkungan dan kesehatan. Dengan mengaplikasikan teknologi deep learning, penelitian ini mengusulkan solusi untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan sampah dan mengurangi dampak negatif. Hasil penelitian ini diharapkan menjadi landasan bagi pengembangan sistem identifikasi jenis sampah yang lebih luas dan dapat diimplementasikan di berbagai fasilitas pengelolaan sampah, termasuk tempat pemilahan sampah di komunitas.