Klasifikasi Sampah Laut Jenis Limbah Plastik Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Backpropagation (Perairan Kota Tanjungpinang) - Hardi Prayuda; Muhamad Radzi Rathomi; Novrizal Fattah Fahmitra (Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut, 2025)
Pencemaran laut akibat sampah plastik menjadi isu global, termasuk di Kota Tanjungpinang. Sampah plastik yang sulit terurai ini membahayakan ekosistem laut dan aktivitas manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis sampah plastik menggunakan metode CNN Backpropagation dengan arsitektur VGG-16 untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan sampah. Dataset tersebut mencakup citra sampah laut dengan empat kelas sampah plastik: bungkus makanan, kantong plastik, botol plastik, dan bungkus minuman, beserta beberapa sampah non-plastik sebagai pembanding. Model dilatih dengan ukuran batch 32 dan dievaluasi pada epoch 50 hingga 250. Performa terbaik dicapai pada epoch 250, dengan akurasi 97,66% dan loss 0,0798. Pengujian menghasilkan akurasi 93% untuk bungkus makanan, 93% untuk kantong plastik, 90% untuk botol plastik, 86% untuk bungkus minuman, dan 75% untuk sampah non-plastik. Model ini secara efektif mengklasifikasikan sampah plastik, mendukung pengelolaan sampah laut yang lebih baik di Kota Tanjungpinang.