DETEKSI JENIS SAMPAH SECARA REALTIME MENGGUNAKAN METODE SINGLE SHOT MULTIBOX DETECTOR (SSD)

Abstract

Masalah sampah merupakan isu global yang banyak menjadi ancaman serius terhadap lingkungan dan kesehatan manusia. Banyak negara di dunia termasuk Indonesia masih menghadapi tantangan dalam mengelola sampah secara efektif dan efisien. Karena permasalahan tersebut, peneliti ingin membuat model objek deteksi menggunakan model dasar yaitu SSD-MobileNet V2 untuk mengklasifikasikan jenis sampah organik maupun anorganik. Meztode yang digunakan  adalah Single Shot Multibox Detector (SSD) yang digunakan untuk mengolah data gambar dan Metode penelitian yang digunakan adalah CRISP-DM. Dataset dikumpulkan dengan cara primer berupa pengambilan foto langsung dari objek dan dibagi menjadi dua yaitu data train dan data test.  Setelah model objek deteksi berhasil dibuat maka dilakukan pengujian dengan menggunakan gambar yang berbeda dari training maupun testing. Hasil pengujian  menggunakan confusion matrix didapatkan hasil akurasi sebesar 93%.