Penulis: Dimas Akmarul Putera ; Ansarullah Lawi ; Filmada Ocky Saputra ; Sri Handayani ; Yun Arifathu Fatimahl ; Ivan Muhammad Reza ; Sholikun ; Zainal Arifin Hasibuan ; Alvendo Wahyu Aranski
DOI: 10.1109/ICIC64337.2024.10957619
Abstrak:
Sistem pengelolaan sampah yang efektif dan efisien merupakan tantangan signifikan di wilayah pesisir. Penelitian ini mengusulkan pengembangan model inovatif untuk sistem pengelolaan sampah dengan memanfaatkan Internet of Things (IoT) dan machine learning. Sistem ini terdiri atas perangkat keras berupa kamera dan sensor citra yang dipasang di lokasi pesisir untuk memantau volume dan jenis sampah. Data citra yang dikumpulkan dari perangkat tersebut disimpan dan dianalisis menggunakan teknik pengolahan citra. Algoritma YOLO (You Only Look Once) digunakan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis-jenis sampah. Data hasil identifikasi selanjutnya dimanfaatkan untuk melatih model machine learning, sehingga memungkinkan prediksi volume dan jenis sampah di masa mendatang. Prediksi tersebut digunakan untuk mengoptimalkan jadwal pengangkutan sampah, mengurangi biaya operasional, merencanakan jenis pengolahan sampah, serta meminimalkan dampak lingkungan. Melalui pendekatan holistik ini, sistem yang dikembangkan diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan pengelolaan sampah, serta memberikan solusi inovatif terhadap permasalahan pengelolaan sampah di wilayah pesisir. © 2024 IEEE.
Kata Kunci: Lingkungan; Pengolahan Citra; IoT; Machine Learning; Pengelolaan Sampah
Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/105004578932?
