PENGEMBANGAN SISTEM KLASIFIKASI SAMPAH UNTUK DAUR ULANG OTOMATIS BERBASIS CITRA MENGGUNAKAN MODEL CNN - Rifaldy, Faqih; Prayoga, M Irsan; Harahap, Lailan Sofinah (Melek IT : Information Technology Journal, 2025)
Salah satu masalah lingkungan yang paling signifikan yang perlu dipertimbangkan dengan cermat adalah sampah, terutama dalam hal daur ulang.  Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem klasifikasi sampah otomatis yang menggunakan gambar untuk membantu proses daur ulang.  Dengan menggunakan dataset yang luas yang mencakup lebih dari 30 kategori, model Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk mengkategorikan berbagai bahan limbah, termasuk kertas, logam, kaca, dan plastik.  Untuk meningkatkan generalisasi model, dataset ini diproses terlebih dahulu dengan menggunakan beberapa metode, termasuk augmentasi data.  Rotasi, pembalikan, dan penyesuaian zoom adalah contoh teknik augmentasi yang menghasilkan data yang lebih banyak. Elemen visual gambar sampah diekstraksi menggunakan arsitektur model CNN langsung yang mencakup beberapa lapisan konvolusi dan penyatuan. Optimizer Adam digunakan untuk melatih model selama sepuluh epoch dengan tingkat pembelajaran 0,001.  Akurasi keseluruhan model pada dataset pengujian adalah 66%, menurut hasil evaluasi, dengan presisi dan recall yang berbeda berdasarkan kategori.  Menurut analisis matriks konfusi, model bekerja dengan baik pada kategori plastik dan kaca, tetapi mengalami kesulitan dalam membedakan antara kelas-kelas yang memiliki karakteristik visual yang mirip, seperti logam dan kertas. Fitur Histogram of Oriented Gradients (HOG) juga digunakan dalam model Support Vector Machine (SVM) sebagai dasar. Metode berbasis deep learning lebih dipilih karena model SVM hanya memperoleh akurasi 55%, lebih rendah dari CNN.  Selanjutnya, penilaian menyeluruh dilakukan dengan menggunakan analisis f1-score dan visualisasi prediksi untuk setiap kelas. Penelitian ini merupakan langkah awal untuk menciptakan sistem otomasi daur ulang berbasis pemrosesan gambar.  Dengan ketepatan yang dicapai, model ini dapat menjadi dasar atau titik acuan untuk penelitian lebih lanjut.  Di masa depan, data tentang kelas yang berkinerja buruk akan ditambahkan, model pembelajaran transfer seperti EfficientNet akan digunakan, dan model akan diintegrasikan dengan sistem waktu nyata untuk aplikasi yang bermanfaat.  Diharapkan bahwa temuan dari penelitian ini akan memberikan dasar untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan sampah dan membantu inisiatif pelestarian lingkungan.