Rancang Bangun Aplikasi Mobile Image Classification Sampah Non-Organik Menggunakan Mobilenet

Setiawan, M. Irfan (2020) Rancang Bangun Aplikasi Mobile Image Classification Sampah Non-Organik Menggunakan Mobilenet. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (502kB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (189kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (130kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (415kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (313kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (120kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Oleh: Muhammad Irfan Setiawan Sampah merupakan hal yang selalu dihasilkan oleh masyarakat setiap harinya yang berakhir di tempat pembuangan akhir. Sampah non-organik seperti plastik,kaca, dan kaleng awalnya sangat berguna. Namun jika sudah menjadi sampah sulit untuk terurai. Untuk mengurangi penumpukan yang terbengkalai tersebut masyrakat harus paham terhadap jenis sampah non-organik yang akan dia buang agar mudah untuk mendaur ulang sampah sesuai jenis sampah tersebut. Dengan menggunakan metode MobilenetV2 yang dapat mengklasifikasi jenis sampah non-organik seperti botol kaca, botol plastik, dan kaleng. Metode tersebut direalisasikan ke dalam OS Android dan dalam pengembangan metode menggunakan bahasa Python.Sebelum data ketahap training, data dimodifikasi dengan image augmentation agar data lebih bervariasi. Setelah melakukan training akan dilakukan convert menjadi TensorFlow Lite. Output dari penelitian ini merupakan sebuah aplikasi berbasis android yang bisa langsung digunakan oleh user untuk mengklasifikasikan gambar sampah yang diinput, setelah diklasifikasikan user akan menebak apakah itu sampah botol plastik, botol kaca, dan kaleng. Jika jawaban dari sistem dan tebakan user benar atau salah maka akan muncul notifikasi sesuai dengan salah atau benarnya. Dari hasil evaluasi model yang telah di-training didapat akurasi dengan rata-rata sebesar 79% dalam pengetesanya. Akurasi juga didapat setelah melakukan uji coba aplikasi yang akurasi keseluruhan percobaan sebesar 71%. Diharapkan penelitian ini menjadi salah satu komponen untuk menciptakan mesin penyeleksi sampah nonorganik secara otomatis.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Android, Sampah Non-organik, MobileNetV2, TensorFlow, Python
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.5 Application / Software
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	04 Dec 2020 14:45
Last Modified:	02 Aug 2023 07:04
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/14895

Actions (login required)

View Item