SISTEM KLASIFIKASI LIMBAH MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA WEBSERVICE BERBASIS FRAMEWORK FLASK
Abstrak— Di berbagai negara sampah merupakan permasalahan yang dihadapi sehari-hari seluruh aktivitas tidak bisa terhindar dari kata sampah. banyak sekali jenis–jenis sampah di lingkungan kita, dan kebanyakan masyarakat Indonesia masih belum bisa membedakan jenis sampah apa yang setiap hari mereka buang sehingga banyak sekali sampah yang tidak diklasifikasikan. Yang menyebabkan proses klasifikasi limbah pada pabrik daur ulang sangat susah untuk dilakukan. Maka dari itu bagaimana jika limbah yang ada diklasifikasikan menjadi 9 macam dan setiap masyarakat dapat membuang limbah sampah mereka sesuai dengan 9 macam class yang telah dibedakan yaitu battery, pakaian, e-limbah, kaca, bola lampu, metal, organic, kertas, plastic. sehingga mempermudah pabrik daur ulang dalam proses klasifikasi sampah. Oleh karena itu Sistem Klasifikasi Limbah Pada Web Service Berbasis Framework Flask akan sangat membantu masyarakat dalam mengklasifikasikan limbah sampah yang dihasilkan. Sistem klasifikasi limbah pada aplikasi berbasis web ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode CNN merupakan suatu metode deep learning yang dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasi sebuah object pada citra digital. Penelitian ini menggunakan arsitektur VGGNet. VGGNet merupakan arsitektur dari Convolutional Neural Network.
Penelitian ini menggunakan 9 class limbah sampah. Dataset yang digunakan yaitu 8371 citra limbah sampah. Dimana dataset tersebut digunakan untuk melakukan training data yang telah dibagi menjadi 1.122 citra battery, 729 pakaian, 624 e-limbah, 773 kaca, 651 bola lampu, 1092 metal, 671 organic, 1468 kertas dan 1241 plastic. Pada proses training dilakukan sebanyak 28 epoch, yang mendapatkan akurasi tertinggi 69,77% dengan loss terendah 0,34. Untuk data testing didapatkan hasil 64,45% accuracy.
Kata Kunci—Sistem Klasifikasi, Limbah, Convolutional Neural Network, Framework Flask
Abstract— In various countries, waste is a problem that is faced every day, all activities that we do cannot escape the word garbage. Therefore waste management is very important, especially in Indonesia, there are many types of waste in our environment, where most Indonesian people still cannot distinguish what type of waste they throw out every day so there is a lot of unclassified waste. So the process of classifying waste in a recycling plant is very difficult to do. Therefore, what if the existing waste is classified into 9 types and each community can dispose of their waste according to the 9 different classes that have been distinguished, so that facilitating the recycling plant in the waste classification process. Therefore, the Waste Classification System on Web Services Based on the Flask Framework will greatly assist the community in classifying the waste generated on a daily basis. The waste classification system in this web-based application uses the Convolutional Neural Network (CNN) method. The CNN method is a deep learning method that can identify and classify an object in a digital image. This study used the VGGNet architecture. VGGNet is the architecture of the Convolutional Neural Network.
This study uses 9 classes of waste garbage. The dataset used is 8371 images of waste waste. Where the dataset is used to conduct training data has been divided into 1,122 battery images, 729 clothes, 624 e-waste, 773 glass, 651 light bulbs, 1092 metal, 671 organic, 1468 paper and 1241 plastic. In the training process, 28 epochs were carried out, which got the highest accuracy of 69.77% with the lowest loss of 0.34. For testing data, the results obtained are 64.45% accuracy.
Keywords—Classification System, Waste, Convolutional Neural Network, Flask Framework