Implementasi Logika Fuzzy C-Means untuk Segmentasi Sampah Ambigu dalam Sistem Sortir Otomatis Berbasis Computer - Azizah; Fardan Rifaldi Ilmi; Bernadus Boli Geroda; Hendra Supendar; Riza Fahlapi (Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI), 2026)
Sistem sortir sampah otomatis berbasis computer vision umumnya menghadapi kendala saat mengidentifikasi sampah ambigu objek yang mengalami deformasi wujud, kotor, atau saling tumpang tindih sehingga sulit dikategorikan secara tegas oleh metode thresholding konvensional. Penelitian ini menerapkan algoritma Fuzzy C-Means (FCM) untuk segmentasi citra sampah ambigu berdasarkan ekstraksi fitur ruang warna HSV. Berbeda dengan pengklasteran tegas (hard clustering), FCM memberikan nilai keanggotaan fuzzy pada setiap piksel untuk memisahkan latar belakang konveyor dan objek sampah secara lebih halus. Guna mendukung manajemen data operasional, sistem ini diintegrasikan dengan database relasional sebagai media penyimpanan log segmentasi dan koordinat fisik objek. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma FCM berhasil melakukan segmentasi objek ambigu dengan rata-rata nilai Intersection over Union (IoU) sebesar 87,5%, serta mampu menyuplai data koordinat spasial secara real-time ke sistem basis data untuk interaksi lengan robot pemilah. Target utama penelitian ini adalah meningkatkan akurasi deteksi pada objek yang samar agar efisiensi pemilahan meningkat. Berdasarkan data pengujian, sistem ini terbukti meminimalkan galat koordinat spasial pada lengan robot pemilah secara signifikan.