Perpustakaan Digital ITB

Permasalahan penumpukan sampah di Tempat Pemrosesan Akhir (TPA) membutuhkan solusi dari tingkat hilir melalui pemilahan sampah rumah tangga. Namun, partisipasi masyarakat masih rendah akibat kurangnya pengetahuan dan rasa enggan untuk memilah. Aplikasi edukasi yang ada umumnya berfokus pada insentif dan belum menyediakan panduan yang dapat membantu pengguna memperoleh informasi pemilahan secara langsung berdasarkan objek sampah yang diamati. Untuk menjawab kebutuhan tersebut, penelitian ini mengembangkan prototype aplikasi panduan pemilahan sampah berbasis object detection. Aplikasi dirancang untuk mengurangi kebutuhan pengguna melakukan pencarian informasi pemilahan secara manual dengan memungkinkan pengguna mengambil foto sampah untuk memperoleh hasil identifikasi dan kategori pemilahannya. Sistem mengelompokkan sampah ke dalam kategori daur ulang, B3, organik, atau residu. Pengguna juga dapat melihat informasi pemilahan dan penanganan yang lebih lengkap, termasuk referensi berupa video atau tautan yang memuat ide penggunaan kembali atau pemanfaatan sampah secara mandiri. Prototype dikembangkan dengan membangun dan melatih model deteksi objek berbasis YOLO. Evaluasi teknis menunjukkan performa yang baik dengan nilai mAP50–95 sebesar 83,5%, precision 93,2%, dan recall 90%. Waktu inferensi pada perangkat smartphone android dengan mediatek Helio-G96 berada pada kisaran 2050 hingga 3400 milidetik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsep aplikasi yang menggabungkan deteksi objek dengan sistem edukasi bertingkat layak diterapkan. Klasifikasi langsung ke dalam empat kategori utama memberikan panduan dasar bagi pengguna, sedangkan konten edukatif yang lebih mendalam berpotensi meningkatkan pemahaman dan keterampilan pemilahan sampah. Untuk pengembangan selanjutnya, diperlukan uji kegunaan (usability testing) guna menilai pengalaman pengguna serta potensi pengaruhnya terhadap perilaku memilah sampah.