Klasifikasi Sampah Logam dan Plastik Berbasis Raspberry Pi dengan Metode Convolutional Neural Network - Ahmad Afifur Rahman; Ahmad Fauzi; Jamaludin Indra (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2025)
Hasil Susenas menunjukkan hanya 1,2 persen rumah tangga melakukan daur ulang sampah. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan peran teknologi, yaitu dengan membuat alat yang dapat mengklasifikasikan jenis sampah. Raspberry Pi mengklasifikasikan sampah bekas minuman kemasan logam, plastik, dan other. Gambar dari Pi Camera diproses pada Raspberry Pi untuk mengetahui jenis sampah logam, plastik, dan other. Pada proses klasifikasi terdapat 2 tahapan, yaitu train model dan predict. Proses klasifikasi menggunakan metode CNN. Train model adalah proses pelatihan model untuk mengenal sampah. Hasil proses training dengan 20 kali epoch diperoleh nilai akurasi training sebesar 0.9866. Dari model yang sudah dilatih, dilakukan proses prediksi untuk melakukan klasifikasi sampah. Dari 20 kali percobaan, diperoleh rata-rata akurasi pengujian model sebesar 81,387%.