Implementasi Object Detection Pada Aplikasi Bank Sampah untuk Klasifikasi Jenis Sampah - Syafii, Ahmad; Hertiana, Sofia Naning; Sussi, Sussi (eProceedings of Engineering, 2025)
Masalah penimbunan sampah menjadi urgensi utama saat ini, data dari Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional (SIPSN) dari Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) tahun 2022 menunjukkan bahwa jumlah sampah yang belum terkelola dengan baik sebesar 7,2 juta ton. Bank sampah yang menjadi solusi awal dinilai kurang optimal dalam mengatasi masalah penimbunan sampah karena masih banyak nya kekurangan dari efisiensi sistem bank sampah yang berdampak pada tingkat partisipasi masyarakat yang rendah, sehingga membutuhkan solusi dengan pendekatan teknologi yang efisien dan tepat, yaitu dengan aplikasi bank sampah. Aplikasi bank sampah dengan menggunakan model object detection berbasis YOLOv11n mampu menjalankan fungsi pendeteksian jenis sampah dengan akurat, ditunjukkan dari hasil mAP@50 sebesar 0,904. Hasil ini ditemukan dari proses pengujian terhadap jarak objek dan waktu deteksi. Adapun jarak optimal yang disarankan yaitu 35 cm yang didapatkan dari hasil pengujian ditemukan bahwa jarak 35 cm merupakan jarak optimal dalam hal akurasi deteksi dan kecepatan pendeteksian objek. Kata kunci— aplikasi, implementasi, bank sampah, object detection