PROTOTYPE TEMPAT SAMPAH PEMILAH OTOMATIS BERBASIS WEBCAM MENGGUNAKAN METODE YOLO

Fauzi, Muhamad (2025) PROTOTYPE TEMPAT SAMPAH PEMILAH OTOMATIS BERBASIS WEBCAM MENGGUNAKAN METODE YOLO. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (22kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (622kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (125kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (397kB)
	Text BAB V.pdf Download (141kB)
	Text BAB VI.pdf Download (7kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (233kB)

Abstract

Permasalahan pengelolaan sampah di Indonesia, terutama dalam hal pemilahan sampah, menjadi tantangan serius seiring dengan meningkatnya volume sampah dan keterbatasan lahan untuk tempat pembuangan akhir (TPA). Sampah yang tidak terpilah dengan baik menyebabkan pencemaran lingkungan dan mengurangi potensi daur ulang.Penelitian ini bertujuan untuk merancang Prototype Tempat Sampah Pemilah Otomatis Berbasis Webcam dengan Metode YOLO (You Only Look Once) guna meningkatkan efisiensi pemilahan sampah secara real-time. Sistem ini menggunakan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan jenis sampah, seperti plastik, kertas, logam, kaca, dan organik, serta mengintegrasikan mikrokontroler Arduino Uno, sensor jarak HC-SR04, servo motor, dan LCD 16x2.Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan memilah sampah dengan akurasi tinggi. Sensor jarak HC-SR04 berhasil mendeteksi ketinggian sampah dengan selisih error minimal (0,0 cm hingga 0,5 cm), sementara servo motor merespons perintah dalam waktu 480 ms hingga 510 ms untuk membuka dan menutup tutup tong sampah sesuai jenis sampah yang terdeteksi. LCD 16x2 berfungsi dengan baik untuk menampilkan informasi tentang status tong sampah (penuh atau kosong) dan jenis sampah yang terdeteksi secara real-time.Sistem ini mampu beroperasi secara otomatis dan real-time, mengurangi ketergantungan pada pemilahan manual, serta memberikan solusi yang lebih efisien dalam pengelolaan sampah.

Actions (login required)

View Item