KLASIFIKASI SAMPAH ORGANIK DAN NON-ORGANIK MENGGUNAKAN DEEP LEARNING DAN IMAGE PROCESSING

LIA PUTRI FADILLAH (2025) KLASIFIKASI SAMPAH ORGANIK DAN NON-ORGANIK MENGGUNAKAN DEEP LEARNING DAN IMAGE PROCESSING. Skripsi thesis, Universitas Bina Insan Lubuklinggau.

Text RAMA_56201_2102010020.pdf Download (18MB)

Abstract

Meningkatnya jumlah sampah di masyarakat, terutama sampah yang dicampurkan antara organik dan non-organik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi yang efektif untuk membantu pengelolaan sampah. Model yang digunakan adalah DenseNet201 ang diterapkan dalam pengolahan citra dalam mengklasifikasikan jenis sampah. Data yang digunakan terdiri dari 4.752 gambar yang dibagi menjadi dua yaitu sampah organik memiliki 1.808 gambar dan sampah non-organik memiliki 2.944 gambar. Model DenseNet201 dilatih selama 50 steps dan mencapai akurasi 99%. Hasil menunjukkan sistem klasifikasi ini efektif dalam membedakan sampah, berkontribusi pada pelestarian lingkungan dan meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pemisahan sampah. Kata Kunci : Klasifikasi Sampah, DenseNet201

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Komputer > Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak
Depositing User:	Admin Perpus UnivBI
Date Deposited:	07 Feb 2026 03:03
Last Modified:	07 Feb 2026 03:03
URI:	http://eprints.univbinainsan.ac.id/id/eprint/492

Actions (login required)

View Item