GREEN WASTE DETECTION AND SORTING USING DEEP LEARNING IMPLEMENTED ON BANK SAMPAH INDUK SURABAYA

Abstract

Berdasarkan data yang dilansir dari hasil pengolahan sampah induk Surabaya, Pengendapan sampah di wilayah metropolitan seperti Surabaya telah menjadi perhatian utama dalam yang jika tidak ditangani dapat menyebabkan degradasi lingkungan dan yang terburuk dapat membahayakan kesehatan penduduk. Dalam proses pengolahan sampah, sistem deteksi dan memilah sampah masih dilakukan secara manual yang membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang tinggi. Oleh karena itu penting untuk mendesain sistem deteksi dan memilah sampah yang cerdas dan efisien untuk memangkas waktu dan biaya operasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode pemodelan cerdas yang dapat mendeteksi dan memilah sampah secara otomatis. Model yang kami usulkan menerapkan algoritma convolutional neural network (CNN) dan sistem konveyor berbasis panel surya.