Penerapan Algoritma YoloV5 Dalam Pendeteksian Objek Merek Sampah Botol Plastik

  • Heru Purwantoro
  • Tohirin Al Mudzakir
  • Santi Arum Puspita Lestari
Keywords: Merek, Sampah Botol Plastik, YoloV5.

Abstract

Dalam proses identifikasi sampah botol plastik di pengepul masih dilakukan secara manual sehingga membuat proses menjadi lama. Di tingkat pengepul sampah botol plastik yang di sortir dibagi menjadi 2 jenis yaitu sampah botol plastik yang masih memiliki label merek dan sampah botol plastik yang sudah tidak memiliki label merek. Objek penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendeteksian merek sampah botol plastik dengan algoritma YOLOv5. Sampah botol plastik yang digunakan ialah jenis sampah botol kemasan air minum ukuran 600ml. pengambilan dataset diambil di lingkungan sekitar rumah, dengan jumlah perbandingan dataset sebesar 70 % data latih banding 30% data validasi. Dalam pendeteksian objek ini memiliki batasan masalah yaitu hanya dapat mendeteksi sampah botol plastik yang kondisinya bagus. Proses deteksi merek sampah botol plastik ini dapat digunakan sebagai model awal untuk pembuatan mesin sortir sampah botol plastik yang nantinya dapat diterapkan kedalam mesin. Dengan menggunakan Algoritma YoloV5 maka hasil yang didapatkan dalam penerapan model dapat dihasilkan nilai  akurasi yang cukup baik. Dengan nilai pada merek Aqua yaitu sebesar : 91% , Le’Minerale sebesar : 92% dan pada merek Teh Pucuk sebesar : 87%. Serta rata-rata hasil deteksi mencapai nilai confidence 1,0 yang membuat model tersebut bisa dijadikan sebagai model awal untuk pembuatan mesin sortir sampah botol plastik..

References

1] A. &. H. W. Addinsyah, "Studi Timbulan dan Reduksi Sampah Rumah Kompos Serta Perhitungan Emisi Gas Rumah Kaca Di Surabaya Timur," Jurnal Teknik ITS, vol. 6, no. 1, pp. 62-67, 2017.
[2] R. A. T. C. Agus Budianto, "Pirolisis Botol Plastik Bekas Minuman Air Mineral Jenis Pet Menjadi Fuel," vol. V, pp. 201-206, 2017.
[3] D. S. S. M. Venia Afrilia Sari, "Pengaruh Harga, Kualitas Produk Dan Citra Merek Terhadap Keputusan Pembelian Teh Siap Minum Dalam Kemasan Teh Botol Sosro (Studi Kasus Pada Mahasiswa S1," pp. 453-64, 2017.
[4] K. Warwick, Artificial Intelligence The Basic, NY 10017 ed., Third Avenue, New York: Routledge, 2012.
[5] Q. B. P. P. A. K. P. K. S. W.-C. H. Sudeep Tanwar, "Machine Learning Adoption in Blockchain-Based Smart Applications: The Challenges,and a Way Forward," pp. 474-488, 2019.
[6] Z. L. X. C. Q. H. X. &. W. Y. Qiu, "Old Man Fall Detection Based On Surveillance Video Object Tracking," pp. 159-167, 2019.
[7] H. F. S. R. Mochamad Dandi, "Perancangan Aplikasi Perhitungan Nutrisi Pada Makanan Berbasis Android Dengan Metode Convolution Neural Network (CNN)," vol. IX, pp. 5000-5008, 2021.
[8] Z. Karimi, "Confusion Matrix," pp. 1-4, 2021.
Published
2024-01-31