ABSTRAK :
Permasalahan pengelolaan sampah yang semakin kompleks membutuhkan
solusi berbasis teknologi yang efisien dan adaptif. Penelitian ini bertujuan untuk
mengembangkan sistem deteksi dan klasifikasi sampah otomatis menggunakan
pendekatan computer vision berbasis algoritma YOLOv8 dan pustaka OpenCV.
Sistem dirancang untuk mengidentifikasi dua kategori utama sampah, yaitu organik
dan anorganik, secara real-time melalui input gambar maupun video. Metodologi
yang digunakan meliputi pengumpulan dan anotasi dataset, pengujian sistem
menggunakan YOLOv8, serta integrasi dengan OpenCV untuk visualisasi hasil.
Evaluasi sistem dilakukan berdasarkan metrik kuantitatif seperti precision, recall,
F1-score, dan mAP. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konfigurasi terbaik
dicapai pada batch-size 32 dan epoch ke-150, dengan nilai mAP 0.5 sebesar 0.915,
mAP 0.5:0.95 sebesar 0.859, precision 0.905, dan recall 0.859. Sistem juga mampu
berjalan dengan performa deteksi real-time yang baik dan stabil. Implementasi
sistem ini berpotensi digunakan pada berbagai skenario pengelolaan sampah, mulai
dari edukasi, rumah tangga, hingga fasilitas daur ulang, serta mendukung inisiatif
kota hijau yang ramah lingkungan.
Kata Kunci: Deteksi Sampah, YOLOv8, OpenCV, Klasifikasi Otomatis, Computer
Vision
|