Implementasi YOLO versi 3 untuk Mengidentifikasi dan Mengklasifikasi Sampah Kantor berbasis NVIDIA Jetson Nano

Abstrak

Sampah sudah menjadi masalah yang selalu ditemukan di beberapa kota besar di Indonesia. Pengelolaan sampah di Indonesia belum efektif untuk mengatasi sampah yang terus bertambah. Salah satu jenis sampah yang terus bertambah adalah sampah perkantoran yang umum terjadi di perkotaan. Sampah perkantoran merupakan sampah anorganik yang dihasilkan dari kegiatan karyawan perkantoran. Sampah perkantoran yang dihasilkan tersebut dapat menimbulkan masalah pada lingkungan apabila tidak dikelola dengan baik, maka perlu dilakukan pengelolaan sampah dengan cara memilah sampah sesuai dengan jenisnya. Pada penelitian ini melakukan perancangan klasifikasi sampah perkantoran yang berupa kertas, botol plastik, dan kaleng untuk memilah sampah sesuai kategori. Proses klasifikasi sampah perkantoran ini menggunakan algoritma YOLO atau You Only Look Once versi 3. Algoritma YOLO atau You Only Look Once yang merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk deteksi sebuah objek secara real-time. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan untuk deteksi objek mendapatkan hasil akurasi sebesar 94%. Setelah itu pengujian integrasi untuk sistem klasifikasi mendapatkan hasil akurasi sebesar 97.3% dan untuk pengujian waktu komputasi untuk sistem klasifikasi mendapatkan nilai waktu komputasi terbaik dengan waktu 0.271 detik.