Penerapan Algoritma YoloV5 Dalam Pendeteksian Objek Merek Sampah Botol Plastik - Heru Purwantoro; Tohirin Mudzakir; Santi Lestari (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2024)
Dalam proses identifikasi sampah botol plastik di pengepul masih dilakukan secara manual sehingga membuat proses menjadi lama. Di tingkat pengepul sampah botol plastik yang di sortir dibagi menjadi 2 jenis yaitu sampah botol plastik yang masih memiliki label merek dan sampah botol plastik yang sudah tidak memiliki label merek. Objek penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendeteksian merek sampah botol plastik dengan algoritma YOLOv5. Sampah botol plastik yang digunakan ialah jenis sampah botol kemasan air minum ukuran 600ml. pengambilan dataset diambil di lingkungan sekitar rumah, dengan jumlah perbandingan dataset sebesar 70 % data latih banding 30% data validasi. Dalam pendeteksian objek ini memiliki batasan masalah yaitu hanya dapat mendeteksi sampah botol plastik yang kondisinya bagus. Proses deteksi merek sampah botol plastik ini dapat digunakan sebagai model awal untuk pembuatan mesin sortir sampah botol plastik yang nantinya dapat diterapkan kedalam mesin. Dengan menggunakan Algoritma YoloV5 maka hasil yang didapatkan dalam penerapan model dapat dihasilkan nilai akurasi yang cukup baik. Dengan nilai pada merek Aqua yaitu sebesar : 91% , Le’Minerale sebesar : 92% dan pada merek Teh Pucuk sebesar : 87%. Serta rata-rata hasil deteksi mencapai nilai confidence 1,0 yang membuat model tersebut bisa dijadikan sebagai model awal untuk pembuatan mesin sortir sampah botol plastik..