Detektif Sampah : Klasifikasi Jenis Sampah Organik dan Anorganik Menggunakan Metode YOLOv5 Berbasis Website

Authors

  • Hanif Abdillah Universitas Muhammadiyah Gresik
  • Ahmad Naufal Syahbana Universitas Muhammadiyah Gresik
  • Gymnastiar Ishaq Al Husain Universitas Muhammadiyah Gresik
  • Soffiana Agustin Universitas Muhammadiyah Gresik

DOI:

https://doi.org/10.58300/inovatif-wira-wacana.v3i2.878

Keywords:

YOLO, pre-processing, learning, Citra, klasifikasi

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi sampah organik dan anorganik menggunakan metode YOLOv5 berbasis website, dengan tujuan memudahkan masyarakat dalam memisahkan sampah untuk mendukung proses daur ulang dan pengelolaan yang lebih efisien. Metode yang digunakan adalah penerapan algoritma YOLOv5 pada dataset yang terdiri dari 100 data sampah organik dan 100 data sampah anorganik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ini memiliki tingkat akurasi 86%, dengan 89 sampah organik dan 98 sampah anorganik terklasifikasi dengan benar. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode YOLOv5 efektif dan dapat diandalkan untuk mendukung pengelolaan sampah berbasis teknologi, sekaligus meningkatkan kesadaran masyarakat akan pentingnya pengelolaan sampah yang berkelanjutan.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2024-08-01