Sistem Klasifikasi Jenis Sampah Berdasarkan Kombinasi Fitur Warnac Tekstur Menggunakan Artifical Neural Network Berbasis Pengolahan Citra Digital
Pengelolaan sampah merupakan isu multisektor yang memiliki dampak dalam berbagai aspek kehidupan manusia. Sampah sangat penting untuk dikelola dengan baik untuk meminimalisir dampak negated dan memaksimalkan dampak positifnya pada masyarakat. Dalam pengelolaan sampah, sampah dibagi ke dalam dua jen...
Saved in:
| Main Authors: | , , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2024-08-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8330 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823858628093804544 |
|---|---|
| author | Rezki Nurul Jariah S.Intam Ahmad Raihan Muh Alfajri Andi Baso Kaswar Dyah Darma Andayani Asnidar |
| author_facet | Rezki Nurul Jariah S.Intam Ahmad Raihan Muh Alfajri Andi Baso Kaswar Dyah Darma Andayani Asnidar |
| author_sort | Rezki Nurul Jariah S.Intam |
| collection | DOAJ |
| description |
Pengelolaan sampah merupakan isu multisektor yang memiliki dampak dalam berbagai aspek kehidupan manusia. Sampah sangat penting untuk dikelola dengan baik untuk meminimalisir dampak negated dan memaksimalkan dampak positifnya pada masyarakat. Dalam pengelolaan sampah, sampah dibagi ke dalam dua jenis yaitu sampah organik dan anorganik. Agar dapat dikelola dengan mudah dan efektif, sampah harus dikelompokkan berdasarkan jenisnya. Namun, diberbagai tempat pembuangan sampah, dua jenis sampah tersebut masih tercampur antara satu sama lain. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan implementasi teknologi pengolahan citra digital untuk pemilahan sampah menggunakan metode Artifical Neural Network. Adapun metode yang diusulkan terdiri atas enam tahap yaitu, tahap akuisisi citra, preprocessing, segmentasi, morfologi, ekstraksi fitur, dan klasifikasi berdasarkan model jaringan syaraf tiruan yang telah dilatih. Pada penelitian ini juga, dilakukan beberapa skenario pengujian untuk menentukan kombinasi fitur yang memiliki tingkat akurasi terbaik. Hasil pengujian menunjukkan 2 kombinasi fitur terbaik yaitu fitur warna HSV, LAB dan fitur tekstur. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 210 citra uji, diperoleh rata-rata precision 84,11%, recall 84.16%, F1-Score 84,08% dan akurasi keseluruhan mencapai 84%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pengelompokan jenis sampah telah dilakukan dengan cukup akurat.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-79dc73159dbe46578ecf222fb408332c |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2024-08-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-79dc73159dbe46578ecf222fb408332c2025-02-11T10:37:22ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792024-08-0111210.25126/jtiik.20241128330Sistem Klasifikasi Jenis Sampah Berdasarkan Kombinasi Fitur Warnac Tekstur Menggunakan Artifical Neural Network Berbasis Pengolahan Citra DigitalRezki Nurul Jariah S.Intam0Ahmad Raihan1Muh Alfajri2Andi Baso Kaswar 3Dyah Darma Andayani4Asnidar5Universitas Negeri Makassar, Makassar Universitas Negeri Makassar, Makassar Universitas Negeri Makassar, Makassar Universitas Negeri Makassar, Makassar Universitas Negeri Makassar, Makassar Universitas Negeri Makassar, Makassar Pengelolaan sampah merupakan isu multisektor yang memiliki dampak dalam berbagai aspek kehidupan manusia. Sampah sangat penting untuk dikelola dengan baik untuk meminimalisir dampak negated dan memaksimalkan dampak positifnya pada masyarakat. Dalam pengelolaan sampah, sampah dibagi ke dalam dua jenis yaitu sampah organik dan anorganik. Agar dapat dikelola dengan mudah dan efektif, sampah harus dikelompokkan berdasarkan jenisnya. Namun, diberbagai tempat pembuangan sampah, dua jenis sampah tersebut masih tercampur antara satu sama lain. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan implementasi teknologi pengolahan citra digital untuk pemilahan sampah menggunakan metode Artifical Neural Network. Adapun metode yang diusulkan terdiri atas enam tahap yaitu, tahap akuisisi citra, preprocessing, segmentasi, morfologi, ekstraksi fitur, dan klasifikasi berdasarkan model jaringan syaraf tiruan yang telah dilatih. Pada penelitian ini juga, dilakukan beberapa skenario pengujian untuk menentukan kombinasi fitur yang memiliki tingkat akurasi terbaik. Hasil pengujian menunjukkan 2 kombinasi fitur terbaik yaitu fitur warna HSV, LAB dan fitur tekstur. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 210 citra uji, diperoleh rata-rata precision 84,11%, recall 84.16%, F1-Score 84,08% dan akurasi keseluruhan mencapai 84%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pengelompokan jenis sampah telah dilakukan dengan cukup akurat. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8330Jaringan Syaraf TiruanKlasifikasipengolahan citraSampah |
| spellingShingle | Rezki Nurul Jariah S.Intam Ahmad Raihan Muh Alfajri Andi Baso Kaswar Dyah Darma Andayani Asnidar Sistem Klasifikasi Jenis Sampah Berdasarkan Kombinasi Fitur Warnac Tekstur Menggunakan Artifical Neural Network Berbasis Pengolahan Citra Digital Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jaringan Syaraf Tiruan Klasifikasi pengolahan citra Sampah |
| title | Sistem Klasifikasi Jenis Sampah Berdasarkan Kombinasi Fitur Warnac Tekstur Menggunakan Artifical Neural Network Berbasis Pengolahan Citra Digital |
| title_full | Sistem Klasifikasi Jenis Sampah Berdasarkan Kombinasi Fitur Warnac Tekstur Menggunakan Artifical Neural Network Berbasis Pengolahan Citra Digital |
| title_fullStr | Sistem Klasifikasi Jenis Sampah Berdasarkan Kombinasi Fitur Warnac Tekstur Menggunakan Artifical Neural Network Berbasis Pengolahan Citra Digital |
| title_full_unstemmed | Sistem Klasifikasi Jenis Sampah Berdasarkan Kombinasi Fitur Warnac Tekstur Menggunakan Artifical Neural Network Berbasis Pengolahan Citra Digital |
| title_short | Sistem Klasifikasi Jenis Sampah Berdasarkan Kombinasi Fitur Warnac Tekstur Menggunakan Artifical Neural Network Berbasis Pengolahan Citra Digital |
| title_sort | sistem klasifikasi jenis sampah berdasarkan kombinasi fitur warnac tekstur menggunakan artifical neural network berbasis pengolahan citra digital |
| topic | Jaringan Syaraf Tiruan Klasifikasi pengolahan citra Sampah |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8330 |
| work_keys_str_mv | AT rezkinuruljariahsintam sistemklasifikasijenissampahberdasarkankombinasifiturwarnacteksturmenggunakanartificalneuralnetworkberbasispengolahancitradigital AT ahmadraihan sistemklasifikasijenissampahberdasarkankombinasifiturwarnacteksturmenggunakanartificalneuralnetworkberbasispengolahancitradigital AT muhalfajri sistemklasifikasijenissampahberdasarkankombinasifiturwarnacteksturmenggunakanartificalneuralnetworkberbasispengolahancitradigital AT andibasokaswar sistemklasifikasijenissampahberdasarkankombinasifiturwarnacteksturmenggunakanartificalneuralnetworkberbasispengolahancitradigital AT dyahdarmaandayani sistemklasifikasijenissampahberdasarkankombinasifiturwarnacteksturmenggunakanartificalneuralnetworkberbasispengolahancitradigital AT asnidar sistemklasifikasijenissampahberdasarkankombinasifiturwarnacteksturmenggunakanartificalneuralnetworkberbasispengolahancitradigital |