PANGLIMA ZUANDA Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik 2024

Skripsi

Sampah Merupakan masalah global yang semakin memburuk seiring dengan bertambahnya jumlah penduduk dan pertumbuhan industri. Bagi Indonesia pengolahan sampah masih menjadi pekerjaan rumah yang besar dan belum terselesaikan. Sampah di Indonesia masih tidak dikelola dengan baik yaang berakibat pada menurunkan kualitas kesehatan lingkungan. Pada tugas akhir ini penulis mencoba Untuk menciptakan suatu alat pemilahan sampah otomatis dengan cara mendeteksi sampah organik dan anorganik mengunakan kecerdasan buatan. Dalam pemilahan sampah peneliti menggunakan metode deep learning dengan pengumpulan dataset berupa gambar jenis-jenis sampah yang berjumlah 930 citra. Setelah dilakukan augmentasi, kemudian dataset tersebut ditraining di google colab yang kemudian di implementasikan kedalam raspberry pi 3, Model alat pemilahan sampah berbentuk konveyor belt sebagai tempat sampah berjalan, motor servo sebagai penggerak lengan pemilahan sampah, dan kamera sebagai pendeteksi objeknya. Hasil deteksi objek berupa bonding box, nama kelas dan nilai akurasi deteksi. Arsitektur yang digunakan dalam membangun dataset adalah model SSD MobileNet V2, akurasi deteksi dalam hasil penelitian yang di dapat sangat baik yaitu berkisar 50 – 90% dengan Learning Rate sebesar 0,07869 dan total loss dari proses training dataset adalah 0.202. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 119059 2024-01-02 11:48:57 2024-01-02 14:39:26 machine generated