IDENTIFIKASI SAMPAH PLASTIK OTOMATIS MENGGUNAKAN ARSITEKTUR DENSENET-121

Abstract

Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk merancang suatu sistem yang mampu melakukan pemilahan jenis sampah plastik yang dapat dilakukan berdasarkan sistem Resin Identification Codes (RIC) secara otomatis. Pada tahap pertama, dilakukan akuisisi citra sampah plastik yang menjadi masukan dari algoritma yang dirancang. Citra sampah plastik dari data sekunder harus menampilkan kode resin dari sampah plastik (RIC) yang akan diklasifikasikan. Sesi pelatihan berisikan citra sampah plastik yang digunakan pada tahap pelatihan agar mampu mengidentifikasi kode RIC dari setiap citra sampah plastik dan mengklasifikasikannya ke dalam kelas yang sesuai selama 100 epoh, dan pada setiap epoh, dihitung nilai fungsi rugi cross entropy yang menyatakan performa dari arsitektur DenseNet-121 dalam mengklasifikasikan citra sampah plastik. Pada tahap selanjutnya, arsitektur terlatih yang diperoleh dari proses sebelumnya digunakan untuk mengklasifikasikan citra sampah plastik yang berasal dari set pengujian. Performa klasifikasi pada set pengujian juga dinyatakan dalam bentuk nilai fungsi rugi cross entropy di mana pada kesempatan ini digunakan rasio data pelatihan dan pengujian 8:2. Adapun akurasi penelitian ini dengan menggunakan arsitektur DenseNet-121 adalah 83,94%.