Ekstraksi Fitur Menggunakan Scale Invariant Feature Transform untuk Klasifikasi Jenis Sampah

Ernawati
andreswari, Desi
Erlansari, Aan
Coastera, Funny Faraday

Indonesian Journal of Computer Science and Engineering
Vol. 1 No. 02 (2024): IJCSE Volume 01, Nomor 02, November 2024

Sampah mencakup semua material yang dihasilkan sebagai akibat dari aktivitas manusia dan masyarakat namun telah tidak lagu berfungsi atau sudah tidak digunakan lagi. Dalam pengelolaan sampah, masyarakat perlu memilah sampah sesuai dengan jenis dan sifatnya, sehingga lebih mudah untuk didaur ulang. Proses pemilahan sampah menjadi aktivitas yang berbahaya bagi petugas kebersihan dan masyarakat. Pemilahan sampah berbasis teknologi AI saat ini mampu mengenali jenis sampah berdasarkan citra. Untuk menghasilkan pengenalan citra, perlu dilakukan proses ekstraksi fitur dengan metode SIFT, mengambil fitur khusus dari objek sampah yang dapat menggambarkan karakteristik objek tersebut. Fitur yang diperoleh akan menjadi input pada proses klasifikasi dengan metode K-NN yang akan mengenali sampah berdasarkan jenisnya. Penelitian ini menghasilkan akurasi 56,7% .