Penulis: Dimas Akmarul Putera, Ansarullah Lawi, Filmada Ocky Saputra, Sri Handayani, Yun Arifathul Fatimah, 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 daerah pesisir. Penelitian ini mengusulkan pengembangan model inovatif untuk sistem pengelolaan sampah menggunakan IoT dan pembelajaran mesin. Sistem ini terdiri dari perangkat keras seperti kamera dan sensor gambar yang dipasang di lokasi pesisir untuk memantau volume dan jenis sampah. Data gambar yang dikumpulkan dari perangkat ini disimpan dan dianalisis menggunakan teknik pengolahan gambar. Algoritma YOLO (You Only Look Once) digunakan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis sampah. Data yang teridentifikasi kemudian digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin, yang memungkinkan prediksi volume dan jenis limbah di masa mendatang. Prediksi ini digunakan untuk mengoptimalkan jadwal pengumpulan limbah, mengurangi biaya operasional, merencanakan jenis pengolahan limbah, dan meminimalkan dampak lingkungan. Dengan pendekatan holistik ini, sistem diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan pengelolaan limbah, memberikan solusi inovatif untuk masalah pengelolaan limbah di daerah pesisir. © 2024 IEEE.
Kata kunci: Lingkungan; Pengolahan Citra; IoT; Pembelajaran Mesin; Pengelolaan Limbah
Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/105004578932
