Perpustakaan Digital ITB

Sampah merupakan masalah yang terdapat di seluruh bagian dunia, termasuk Indonesia. Indonesia termasuk ke dalam jajaran negara penghasil sampah non- organik terbanyak di dunia, terutama sampah plastik. Saat ini, perhitungan sampah di TPS masih dilakukan secara manual oleh petugas kebersihan. Jumlah sampah yang terdapat di suatu TPS tentunya tidak sedikit dan akan memerlukan waktu yang cukup lama untuk menyelesaikan proses perhitungan sampah. Oleh karena itu, peneliti mencoba untuk mengembangkan sebuah solusi alternatif untuk membantu masalah perhitungan sampah tersebut, yaitu sebuah sistem penghitung berat sampah dengan memanfaatkan machine learning. Sistem ini memanfaatkan machine learning untuk mengenali gambar sampah yang diberikan. Jenis sampah yang dapat dikenali oleh sistem adalah sampah non-organik, khususnya sampah kemasan minuman. Setelah sampah dikenali, kemudian proses perhitungan sampah akan dilakukan secara otomatis. Sistem yang diusulkan akan diimplementasikan dalam sebuah aplikasi mobile. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode waterfall. Terdapat beberapa tahapan dari metode waterfall, yaitu tahap analisis kebutuhan, tahap perancangan desain, tahap coding, tahap pengujian, dan tahap deployment. Untuk tahap pengujian dari sistem yang dikembangkan, terdapat beberapa pengujian, antara lain pengujian kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional, pengujian keakuratan sistem, dan pengujian perhitungan sampah dari sistem. Didapatkan hasil bahwa sistem telah berhasil berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional yang telah ditentukan. Selain itu, untuk pengujian keakuratan dari sistem, didapatkan hasil sebesar 78% yang tergolong baik. Dan terakhir, untuk pengujian perhitungan sampah dari sistem, sistem sudah dapat melakukan perhitungan secara otomatis untuk jenis sampah non-organik.