SISTEM KLASIFIKASI SAMPAH BOTOL MENJADI UANG MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK - Nabilah, Selviana Putri; Juardi, Didi (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2025)
Masalah sampah plastik, khususnya botol plastik, menjadi tantangan besar dalam menjaga lingkungan yang bersih dan sehat. Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi sampah botol berbasis algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengonversi sampah botol menjadi nilai ekonomi. Penelitian ini dilakukan di Kp. Jatirasa, Karangpawitan, Karawang Barat, Karawang untuk mengembangkan system yang dapat mengindetifikasi dan mengelompokkan botol plastic, botol soda, dan botol air mineral menggunakan dataset Bottles Synthetic Images dari Kaggle. Proses penelitian mencakup pemrosesan data, pelatihan model CNN, dan evaluasi akurasi model. Dataset diolah melalui augmentasi data dan normalisasi sebelum digunakan dalam pelatihan model CNN. Hasil menunjukkan bahwa system ini memiliki akurasi tinggi dalam klasifikasi botol, sehingga efektif dalam mendukung program “Sampah adalah Uang” dengan metode daur ulang. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kesadaran lingkungan di kalangan Masyarakat serta berkontribusi pada pengurangan sampah plastik. Temuan ini menunjukkan pentingnya teknologi CNN dalam mendukung ekonomi sirkular dan berpotensi diadaptasi untuk pengelolaan sampah lainnya.