Penerapan Convolutional Neural Network untuk Mengklasifikasikan Citra Sampah Organik dan Non Organik - Sari, Ayuni Tia; Jumadi, Jumadi; Nurlatifah, Eva (STMIK Banjarbaru, 2025)
Waste is a major environmental problem in Indonesia that is increasing with population growth. This research aims to apply a Convolutional Neural Network (CNN) based classification model to separate organic and non-organic waste, reduce time, and increase the efficiency of the waste sorting process. By using the CRISP-DM method, there are main components, namely Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, and Deployment. The dataset used consists of 4500 images from Kaggle for training and validation data, and 300 manual images for testing data. The designed model uses VGG-16 architecture with Adam optimizer and learning rate 0.001. The evaluation results show that the model accuracy is 64.33% with a significant error rate in non-organic waste classification. The model is integrated into a Flask-based website application to make it easier for users to upload images and get prediction results. The results of this research are expected to reduce time and increase the efficiency of the waste separation process.Keywords: Waste image classification; Waste management; Deep learning AbstrakSampah menjadi masalah lingkungan utama di Indonesia yang semakin meningkat seiring pertumbuhan populasi. Penelitian ini bertujuan untuk penerapan model klasifikasi berbasis Convolutional Neural Network (CNN) untuk memisahkan sampah organik dan non-organik, mengurangi waktu, dan meningkatkan efisiensi proses pemilahan sampah. Dengan menggunakan metode CRISP-DM, terdapat komponen utama yaitu: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment. Dataset yang digunakan terdiri dari 4500 gambar dari Kaggle untuk data training dan validation, serta 300 gambar manual untuk data testing. Model yang dirancang menggunakan arsitektur VGG-16 dengan Adam optimizer dan learning rate 0,001. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi model sebesar 64.33% dengan tingkat kesalahan signifikan pada klasifikasi sampah non-organik. Model diintegrasikan ke dalam aplikasi website berbasis Flask untuk memudahkan pengguna mengunggah gambar dan mendapatkan hasil prediksi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat mengurangi waktu dan meningkatkan efisiensi proses pemisahan sampah.