Implementasi Metode YOLO Dalam Mendeteksi Jenis Sampah Berbasis Computer Vision - Muh. Fachrisyam; Dolly Indra; Mardiyyah Hasnawi (Universitas Muslim Indonesia, 2025)
Dalam beberapa dekade terakhir, masalah lingkungan, termasuk masalah sampah, telah menjadi isu global . Pengolahan sampah bisa menjadi solusi dalam menangani permasalahan ini, salah satu tantangan utama dalam pengolahan sampah adalah pengenalan dan pemilahan jenis sampah. Oleh karenanya solusi untuk mengatasi masalah ini yaitu dengan memanfaatkan teknologi berbasis komputer, suatu sistem untuk mendeteksi jenis sampah organik dan anorganik, Metode yang digunakan adalah metode You Only Look Once (YOLO) salah satu algoritma pendeteksi objek yang dapat digunakan secara real-time. Sistem yang dirancang ini menggunakan metode YOLOv5 dengan penggunaan versi pre-trained model YOLOv5s. Penelitian ini dibuat melalui beberapa tahap termasuk pengumpulan dataset gambar sampah, pelabelan data, pelatihan model YOLOv5 hingga pengujian model. Dataset yang digunakan terdiri dari kantong plastik, kertas, kaleng, kulit telur dan tomat. Selanjutnya model akan di muat pada aplikasi mobile untuk melakukan deteksi secara langsung menggunakan kamera smartphone. Output yang dihasilkan merupakan nama jenis sampah dengan kotak pembatas di sekitar objek yang terdeteksi