Implementasi Histogram of Oriented Gradients dengan Support Vector Machine dalam Rancang Bangun Tempat Sampah Kantor Otomatis

Abstrak

Penumpukkan sampah mengakibatkan penanganan sampah di daerah kantor tidak terkendali dengan baik. Selain itu, pekerja kantor cenderung kurang peka terhadap lingkungan sekitar, terutama pada sampah. Solusi untuk menangani masalah tersebut dapat dilakukan dengan mendaur ulang sampah dengan memilah sampah berdasarkan jenisnya. Maka dari itu dibuatlah sistem tempat sampah kantor otomatis yang dapat memilah tiga jenis sampah kantor. Proses jalannya sistem dibantu dengan metode Histogram of Oriented Gradients (HOG) dan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Komponen utama pada sistem ini adalah Raspberry Pi, sensor kamera dan sensor infrared proximity. Output yang didapatkan pada sistem yaitu bergeraknya motor servo untuk menentukan tempat sampah yang sesuai dengan jenisnya dan penandaan penuhnya sampah oleh sensor infrared proximity Pengujian dilakukan dengan mendeteksi tiga objek pada tiga jenis sampah yang berbeda. Hasil uji rata-rata keakurasian sistem dalam mengenal objek pada botol plastik dan botol kaleng mecanpai 90,63%. Hasil terbaik didapatkan saat mendeteksi botol kaleng dengan mencapai 96,88%. Hasil uji waktu komputasi yang sesuai dengan deteksi pada botol plastik sebesar 3,45 s, pada botol kaleng 3,496 s dan kertas dengan 2,529 s. Pengujian pada sensor infrared proximity dalam mendeteksi penuhnya sampai mencapai 100%.