<![CDATA[Perkembangan industri yang pesat berdampak pada peningkatan kebutuhan manusia, yang mengakibatkan produksi beragam produk untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Sebagian besar produk berbahan dasar plastik yang bersifat sulit terurai, sehingga diperlukan proses daur ulang yang panjang. Oleh karena itu, rancang bangun sistem pengklasifikasian jenis sampah berdasarkan Resin Indetification Code ini dapat membantu memisahkan sampah plastik daur ulang secara otomatis. Pada rancang bangun sistem ini digunakan metode YOLOv5s. Penelitian ini memiliki beberapa kelas yaitu plastic bottle (PET), plastic cup (PP), soap bottle (HDPE), plastic bag (LDPE), cable (PVC), dan styrofoam (PS). Pertama, dilakukan training pada dataset sampah yang berjumlah 6000 gambar yang teridiri dari 1000 gambar setiap kelasnya. Lalu, akan dilakukan analisa pengaruh nilai epoch terhadap akurasi model, pengujian ini menghasilkan bahwa besar nilai epoch terhadap akurasi berbanding lurus, dengan hasil accuration, box loss, class loss, dan object loss sebesar 0.9995, 0.015, 0.001, dan 0.006.Kemudian, dilakukan perhitungan accuration, precision, recall dan F1-score pada model yang menghasilkan rata-rata nilai accuration mencapai 0.995, precision 0.99, recall 0.993, dan F1-score 0.991. Kemudian dilakukan pengujian waktu komputasi sistem yang menghasilkan rata-rata waktu komputasi 6.594 detik. Terakhir, dilakukan pengujian akurasi integrasi sistem pada setiap kelas yang dideteksi, pengujian ini menghasilkan total rata-rata akurasi mencapai 93,3%.]]>
Copyrights © 2023
