POLBANPOLBAN
JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga)JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga)Pertumbuhan populasi dan urbanisasi telah meningkatkan timbulan sampah serta memperberat tantangan pengelolaan sampah secara global. Di Indonesia, timbulan sampah nasional pada tahun 2023 mencapai 38,4 juta ton per tahun, namun 38,38% masih belum terkelola dengan baik. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem berbasis Artificial Intelligence of Things (AIoT) untuk klasifikasi sampah otomatis dan pemantauan kapasitas tempat sampah secara real-time. Sistem mengintegrasikan model YOLOv8n untuk mengidentifikasi empat kategori sampah (organik, anorganik, B3, dan lainnya) dengan sensor ultrasonik untuk pengukuran kapasitas, serta platform web untuk visualisasi data. Evaluasi model menunjukkan Macro F1-Score sebesar 63,9%, dengan performa terbaik pada kelas organik (91,33%), diikuti anorganik (68,37%), dan B3 (31,92%). Sensor ultrasonik menunjukkan hubungan near-linear antara tinggi sampah dan persentase kapasitas (4,5% per cm), memvalidasi keandalannya untuk pemantauan real-time. Sistem yang dikembangkan membuktikan kelayakan integrasi AIoT untuk pemilahan sampah otomatis, meskipun diperlukan optimalisasi lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi klasifikasi pada kelas minoritas. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan solusi cerdas untuk mendukung pengelolaan sampah perkotaan yang lebih efisien dan berkelanjutan.
Penelitian ini berhasil mengembangkan dan memvalidasi sistem pengelolaan sampah otomatis berbasis AIoT yang mengintegrasikan klasifikasi deep learning YOLOv8n dengan pemantauan kapasitas berbasis sensor ultrasonik.Sistem menunjukkan kelayakan fungsional untuk kategorisasi sampah real-time dan pelacakan tingkat penuhan, berkontribusi pada teknologi manajemen sampah cerdas.Evaluasi kuantitatif menunjukkan bahwa model YOLOv8n mencapai Macro F1-Score sebesar 63,9%, dengan variasi performa signifikan antar kategori sampah.organik (91,33%), anorganik (68,37%), dan berbahaya/B3 (31,92%).Ketidakseimbangan kelas dalam dataset menonjolkan tantangan kritis dalam klasifikasi sampah dan menekankan kebutuhan strategi akuisisi data yang ditargetkan untuk kategori minoritas.Validasi sensor ultrasonik mengonfirmasi pemantauan kapasitas real-time dengan respons hampir linear, mendukung integrasinya ke dalam sistem manajemen sampah operasional.ketidakseimbangan dataset secara proporsional memengaruhi kinerja klasifikasi untuk kategori sampah berbahaya, pengujian tunggal sensor tidak sepenuhnya menangkap keandalan sistem multi-sensor di bawah kondisi lapangan yang bervariasi, mekanisme pemilahan mekanis prototipe belum diuji secara ekstensif untuk ketahanan operasional jangka panjang, dan meskipun sistem menggunakan MQTT untuk komunikasi IoT, evaluasi kuantitatif latensi jaringan dan keandalan transmisi data belum dilakukan, meninggalkan karakterisasi kinerja komunikasi real-time untuk investigasi masa depan.(1) evaluasi perbandingan arsitektur deep learning alternatif (misalnya, YOLOv9, YOLOv10, detektor berbasis transformer) untuk mengidentifikasi model optimal untuk klasifikasi sampah.(2) akuisisi dataset primer yang lebih besar dan seimbang yang mencakup keragaman visual yang lebih besar di seluruh kategori, terutama sampah berbahaya.(3) studi validasi multi-sensor di bawah kondisi lingkungan yang berbeda.(4) analisis menyeluruh kualitas layanan (QoS) komunikasi MQTT untuk mengkuantifikasi keterlambatan akhir-ke-akhir, jitter, dan konfigurasi QoS optimal.dan (5) uji coba implementasi lapangan untuk mengevaluasi kinerja sistem dalam konteks operasional nyata.
Untuk meningkatkan efektivitas sistem manajemen sampah berbasis AIoT, penelitian lanjutan dapat fokus pada tiga aspek utama. Pertama, pengembangan dataset yang lebih seimbang dan representatif untuk semua kategori sampah, terutama sampah berbahaya (B3), dengan memperluas variasi visual dan kondisi lingkungan agar model dapat mengenali pola yang lebih kompleks. Kedua, pengujian sistem multi-sensor untuk mengukur keandalan dan akurasi pemantauan kapasitas di berbagai kondisi lapangan, seperti perubahan suhu, kelembapan, atau permukaan sampah yang tidak rata. Ketiga, optimasi protokol komunikasi IoT untuk mengurangi latensi dan meningkatkan keandalan transmisi data, terutama dalam skenario jaringan yang tidak stabil. Dengan menggabungkan pendekatan ini, penelitian masa depan dapat menghasilkan sistem yang lebih robust, akurat, dan skalabel untuk mendukung pengelolaan sampah perkotaan yang berkelanjutan.
| File size | 649.29 KB |
| Pages | 12 |
| DMCA | Report |
Related /
KOPERTAIS4KOPERTAIS4 Implementasi evaluasi model CIPP pada pengelolaan SDM di SDN Tambak Wedi 508 Surabaya telah dilakukan secara sistematis pada aspek context, input, process,Implementasi evaluasi model CIPP pada pengelolaan SDM di SDN Tambak Wedi 508 Surabaya telah dilakukan secara sistematis pada aspek context, input, process,
UM SURABAYAUM SURABAYA Namun, kurangnya metode standar untuk penetapan tarif dapat menimbulkan risiko finansial bagi baik influencer maupun klien. Penelitian ini mengembangkanNamun, kurangnya metode standar untuk penetapan tarif dapat menimbulkan risiko finansial bagi baik influencer maupun klien. Penelitian ini mengembangkan
UMGUMG 5 (J48) juga menunjukkan performa yang baik dengan akurasi 96.61%, serta kemampuan interpretasi model yang unggul melalui pohon keputusan yang jelas. Random5 (J48) juga menunjukkan performa yang baik dengan akurasi 96.61%, serta kemampuan interpretasi model yang unggul melalui pohon keputusan yang jelas. Random
PELITABANGSAPELITABANGSA Dari 2600 cuitan yang dianalisis, 57,35% menunjukkan sentimen negatif, sementara 42,65% menunjukkan sentimen positif. Evaluasi model menunjukkan akurasiDari 2600 cuitan yang dianalisis, 57,35% menunjukkan sentimen negatif, sementara 42,65% menunjukkan sentimen positif. Evaluasi model menunjukkan akurasi
PELITABANGSAPELITABANGSA Penelitian ini mengembangkan sistem analisis sentimen otomatis untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna berbahasa Indonesia pada aplikasi JobStreet dariPenelitian ini mengembangkan sistem analisis sentimen otomatis untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna berbahasa Indonesia pada aplikasi JobStreet dari
STKIP SINGKAWANGSTKIP SINGKAWANG Model ini menekankan pada kemandirian belajar peserta didik, relevansi konteks lokal, dan penguatan karakter melalui pembelajaran berbasis budaya. SaranModel ini menekankan pada kemandirian belajar peserta didik, relevansi konteks lokal, dan penguatan karakter melalui pembelajaran berbasis budaya. Saran
IAINU KEBUMENIAINU KEBUMEN Faktor pendukung yang utama yaitu adanya pesantren An Nahdliyah 5 sehingga penerapan nilai Aswaja disekolah mengikuti. Adapun kendalanya antara lain; siswaFaktor pendukung yang utama yaitu adanya pesantren An Nahdliyah 5 sehingga penerapan nilai Aswaja disekolah mengikuti. Adapun kendalanya antara lain; siswa
UNRUNR Namun, di tingkat daerah, pemanfaatan layanan digital ini belum berjalan secara maksimal karena masih terdapat kesenjangan kemampuan digital (digital divide)Namun, di tingkat daerah, pemanfaatan layanan digital ini belum berjalan secara maksimal karena masih terdapat kesenjangan kemampuan digital (digital divide)
Useful /
POLBANPOLBAN Ketika FBG tidak digunakan, nilai faktor-Q tercatat sebesar 5,42186 dan nilai BER minimum adalah 2,93713 × 10⁻⁸. Dengan eye height sebesar 0,020351,Ketika FBG tidak digunakan, nilai faktor-Q tercatat sebesar 5,42186 dan nilai BER minimum adalah 2,93713 × 10⁻⁸. Dengan eye height sebesar 0,020351,
POLTEKKES PADANGPOLTEKKES PADANG Kesimpulan: Alat mikrokontroller water level memiliki keberhasilan kinerja alat sebagai peringatan luapan limbah beton cair batching plant pada industriKesimpulan: Alat mikrokontroller water level memiliki keberhasilan kinerja alat sebagai peringatan luapan limbah beton cair batching plant pada industri
UNIVEDUNIVED Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis alasan dibalik percobaan bunuh diri dalam film Kembang Api melalui perspektif Standpoint menggunakan analisisPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis alasan dibalik percobaan bunuh diri dalam film Kembang Api melalui perspektif Standpoint menggunakan analisis
UNIRAYAUNIRAYA Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif, dengan tipe penelitian survey dimana semua data diperoleh melalui observasi, kuesioner (angket) dan dokumentasi.Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif, dengan tipe penelitian survey dimana semua data diperoleh melalui observasi, kuesioner (angket) dan dokumentasi.