Klasifikasi Jenis Sampah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Dalam Perancangan Si Gesit Smart Waste Bin

Abstract

Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat merupakan sebuah fakultas yang berada dilingkungan Universitas Lambung Mangkurat yang menerapkan suatu tata nilai yaitu GESIT (Giat, Efesien, Santun, Inovatif dan Terampil) Salah satu tata nilai yang diterapkan oleh Fakultas Teknik ULM ialah inovatif, dengan adanya sebuah cara pikir yang bersifat inovatif maka munculnya sebuah inovasi. Inovasi yang sedang dilakukan di Fakultas Teknik sekarang ialah dengan menerapkan Smart Campus, salah satu langkah yang dilakukan untuk mendukung inovasi ini ialah dengan merancang sebuah sampah pintar yaitu SI GESIT Smart Waste Bin. Dalam perancangan dibutuhkan sebuah algoritma yang bisa mengklasifikasan jenis sampah maka dengan itu digunakan CNN Pretrained MobileNet. Mobilenet merupakan salah satu arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang digunakan untuk mengatasi kebutuhan akan computing data dalam jumlah yang besar. MobileNet yang ringan dan memiliki performa yang sangat cepat sehingga sangat cocok diterapkan dalam sebuah sistem yang berbasis embedded devices seperti Smart Waste Bin. Implementasi pada penelitian ini menggunakan sebuah sistem klasifikasi berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan Pretrained model MobileNet mampu mengindentifikasikan beberapa objek jenis sampah sesuai jenisnya. Penelitian ini membuat dan menguji sistem klasifikasi berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan Pretrained Model MobileNet dalam mengklasifikasikan jenis sampah sesuai jenisnya. Setelah dilakukan pengujian, MobileNet mampu mengklasifikasikan jenis sampah sesuai dengan jenisnya dengan presentase keberhasilan 35%.

Kata Kunci: Convolutional Neural Network, Pretrained Model MobileNet, Jenis Sampah.