Rekayasa , 2024; 17(1): 55-64 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)
Desain Prototipe Automatic Trash Rake dengan Metode Gaussian Mixture Model Yuliadi Erdani 1 , Wahyu Adhie Candra 2* , Aulia Aisyah 2 1 Teknik Informatika Politeknik Manufaktur Bandung
2 Teknologi Rekayasa Otomasi Politeknik Manufaktur Bandung Jl. Kanayakan No 21 Dago Kota Bandung 40135 Jawa Barat * wahyu@ae-polmanbandung.ac.id DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v17i1.21148 Submitted July, 14 th 2023; Accepted February, 19 th 2024; Published April 15 th , 2024 Abstrak
Trash rake merupakan alat penjaring sampah yang digunakan untuk mengangkut sampah pada sungai . Pada penerapannya, pengoperasian trash rake masih banyak dilakukan secara manual oleh operator. Dalam hal ini belum adanya efektivitas dari  sisi  penggunaan  sumber  daya  manusia  maupun  efektivitas  mesin.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  dibuat pengembangan pada mesin automatic trash rake yang bekerja secara otomatis jika sampah yang tersangkut pada mesin trash rake sudah mengalami kepadatan. Metode pengolahan citra yang digunakan adalah Gaussian Mixture Model (GMM). Digunakan  kamera  untuk  menangkap  citra  kepadatan  sampah  tersebut.  Citra  yang  ditangkap  tersebut  diolah  dengan metode GMM. Kemudian  data  tersebut  diolah  pada  sebuah  komputer  dan  data  ditampilkan  pada  web.  Arduino  akan menggerakkan motor pada mesin trash rake secara otomatis dengan parameter data kepadatan sampah tersebut. Hasil yang didapatkan, sistem dapat mendeteksi tingkat kepadatan sampah dengan akurasi sebesar 67,5%  pada kondisi terang, redup dan gelap dengan posisi kamera sesuai dengan area pengamatan objek. Mesin trash rake dapat aktif  dan mati secara otomatis berdasarkan kepadatan sampah yang terdeteksi
Kata Kunci : kamera, opencv, pengolahan citra, sampah

## Abstrac t
Trash rake is a trash netting tool used to transport trash in rivers. In its application, the operation of trash rake is still mostly done manually by the operator. In this case, there is no effectiveness in terms of the use of human resources or the effectiveness of machines. Therefore, in this study, a development was made on an automatic trash rake machine that works automatically if the waste stuck on the trash rake machine has experienced  density. The image processing method used is the Gaussian Mixture Model (GMM). Used camera to capture the image of the density of the trash. The captured image is processed by GMM method. Then the data is processed on a computer and the data is displayed on the web. Arduino will drive the motor on the trash rake machine automatically with the parameters of the waste density data. The results obtained, the system can detect the level of waste density with an accuracy of 67.5% in bright, dim and dark conditions with the camera position according to the object observation area. The trash rake machine can turn on and off automatically based on the detected waste density.
Key words : camera, opencv, image processing, trash

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  mengalami  permasalahan  terhadap  lingkungan, terutama pada isu sampah (Cahyati & Ramdhani, 2021). Sampah merupakan bahan sisa yang dihasilkan oleh makhluk hidup dalam bentuk padat, cair, maupun gas (Khoiriyah, 2021). Tahun 2021 timbunan sampah di  Indonesia  mencapai  21.872.092,95  ton  pertahun  dengan  penduduk  sebanyak  272.229.372  orang (Yuniantari et  al. ,  2022).  Banyaknya  populasi  penduduk  menghasilkan  akumulasi  sampah  di  tempat pembuangan  sampah  melebihi  kapasitasnya  (Isnawaty et  al., 2022).  Sampah  yang  tidak  tertampung dibuang sembarangan ataupun dibakar disekitar lingkungan warga ( Ramadhani et al., 2021). Selain itu, tidak sedikit juga orang yang membuang sampah ke sungai. Membuang sampah ke sungai merupakan  kebiasaan  masyarakat  yang  sudah  dilakukan  sejak  lama  (Nggilu et  al., 2020).  Dalam penanggulangan  masalah  tersebut,  pemerintah  sudah  melakukan  beberapa    upaya  untuk  mengatasi pengolahan  sampah  (Pratama,  2020).  Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  adalah  pemasangan  penyaring sampah ( trash rake) (Sutiyana et al. , 2019). Alat  penyaring  sampah (trash  rake) adalah saringan  besi yang berfungsi untuk  menyaring sampah agar tidak  mengalir  ke saluran  air berikutnya (Sutiyana et al., 2019). Alat ini dikontrol melalui panel box yang berada pada lokasi kontrol dan akan beroperasi hanya dengan menekan tombol on (Alfaresi et al. , 2022). Salah satu pengontrol yang sering digunakan adalah arduino. Arduino merupakan komputer kecil yang dapat di program dan dapat mengontrol perangkat lain

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
(Fatmawati et al., 2020). Namun, dalam kondisi tertentu trash rake dapat membuat penumpukan sampah yang berpotensi memblokir sungai sepenuhnya dan meningkatkan risiko banjir  (Sudarsana et al., 2022). Oleh karena itu, dibuat sebuah sistem untuk mengatasi penumpukan sampah pada trash rake. Beberapa  metode  telah  diimplementasikan  mengatasi  penumpukan  sampah.  Seperti Monitoring level sampah dengan sensor alarm (Putry et al., 2020), menggunakan sensor ultrasonik (Juwariyah et al. , 2020) dan menggunakan kamera  (Abimanyu & Rohman, 2019) . Adapula metode pendeteksian sampah yaitu  dengan  metode Haar  Leak  Feature (HFL)  (Saubari et  al., 2019),  metode Background  Substraction (Siregar et al. , 2020), dan metode Gaussian Mixture Model (GMM) (Putra & Afifah, 2018). Dari penelitian- penelitian terdahulu dapat diamati dan ditingkatkan dari segi kekurangannya serta digabungkan menjadi sebuah rancangan yang saling terintegrasi untuk menciptakan sistem yang lebih efisien. Dalam penelitian ini menggunakan kamera untuk menangkap gambar sampah di sungai. Menggunakan metode Gaussian Mixture Model (GMM) dalam pengolahan citra sampah (Zaidan & Pratiwi, 2021) dan pengontrolan mesin trash rake berbasis mikrokontroler arduino. Pembaruan dalam penelitian ini adalah mengotomatisasikan mesin trash  rake dengan  mendeteksi  sampah  menggunakan  kamera  dan  pengolahan  citra  sampah menggunakan metode Gaussian Mixture Model (GMM). Hasil penelitian ini diharapkan dapat menentukan tingkat kepadatan sampah sebesar 80% lebih yang terjaring pada mesin trash rake dan dapat menjalankan mesin trash rake secara otomatis dengan parameter kepadatan sampah yang telah dibuat.

## METODE PENELITIAN
Secara umum penelitian ini terbagi menjadi dua bagian yaitu pendeteksian objek dan pembuatan prototipe mesin pengangkut sampah.

## A. Pendeteksian Objek
Beberapa  tahun  belakangan  ini, computer  vision sangat  berkembang  pesat  dan  mengalami kemajuan. Oleh karena itu, perkembangannya sangat berpengaruh terhadap pendeteksian objek seperti penelitian  ini  menggunakan  metode  GMM  sebagai  pengolahan  citra  untuk  menentukan  kepadatan sampah.  GMM  adalah  salah  satu  model  statistik  paling  populer  dan  paling  sering  digunakan  dalam pengurangan  latar  belakang  adaptif  dalam  video  yang  beradaptasi  dengan  perubahan  latar  belakang. Menurut  Amaluddin et  al., (2015)  ada  beberapa  langkah  dalam  pemilihan  distribusi  background  yaitu sebagai berikut:
1. Pencocokan masukan terhadap distribusi
Pada  tahap  ini  masukan  yaitu    intensitas  warna  objek  dicocokkan  dengan  semua  distribusi  hingga ditemukan distribusi yang paling cocok. Jika nilai piksel masuk dalam rentang 2.5 maka piksel sudah dapat  dikatakan  standar  deviasi  dari  distribusi.  Rumus  pencocokan  masukan dapat  dilihat  pada persamaan 1:
𝜇 𝑘 − 2.5 ∗ 𝜎 𝑘 < 𝑋 𝑡 < 𝜇 𝑘 + 2.5 ∗ 𝜎 𝑘 … … … … … . (1) Dimana X t adalah vektor dari warna piksel (RGB) pada waktu t, µk merupakan vektor nilai rerata (RGB) dari Gaussian ke k th , dan 𝜎 𝑘 sebagai standar deviasi dari Gaussian ke k th . 2. Memperbaharui parameter
Langkah  ini  memperbarui  beberapa  parameter  gmm,  dimana  parameter  tersebut  digunakan  untuk memproses intensitas piksel atau masukan selanjutnya. Nilai  yang  diperbaharui yaitu bobot , varian, dan rerata (Kim et al., 2021).
𝜔 𝑘,𝑡 = (1 − 𝛼)𝜔 𝑘,𝑡−1 + 𝛼(𝑀 𝑘,𝑡 ).............................................(2 )
𝜌 = 𝛼 𝜔 𝑘, 𝑡 … … … … … … … … … … … … … … … … … … . … … … . (3)
𝜇 𝑘,𝑡 = (1 − 𝜌)𝜇 𝑘,𝑡−1 + 𝜌(𝑋 𝑡 ).........................................................(4) 𝜎 𝑘,𝑡 2 = (1 − 𝜌)𝜎 𝑘,𝑡−1 2 + 𝜌(𝑋 𝑡 − 𝜇 𝑘,𝑡 (𝑋 𝑡 − 𝜇 𝑘,𝑡 )..........................(5)
Nilai  bobot  diperbaharui  menggunakan  persamaan  (2).  Nilai  varian  diperbaharui  menggunakan persamaan  (3)  dan  nilai  rerata  diperbaharui  dengan  menggunakan  persamaan  (4).  Nilai  standar devisiasi diperbaharui menggunakan persamaan (5). Beberapa persamaan tersebut akan diterapkan pada masing-masing piksel  ( 𝑖 , 𝑗 ) (Kim et al., 2021). Dimana 𝜔 𝑘,𝑡 adalah bobot gaussian ke- k pada
frame t , 𝛼 merupakan learning rate , 𝑀 𝑘,𝑡 merupakan parameter dengan nilai 0 untuk model yang tidak cocok dan nilai 1 untuk model yang cocok, 𝜇 𝑘,𝑡 merupakan rerata dari gaussian ke- k pada frame t , dan 𝜎 𝑘,𝑡 merupakan  simpangan  baku  dari  gaussian  ke- 𝑘 pada frame  t .  Setelah  parameter  bobot diperbaharui,  tahap  selanjutnya  merupakan  normalisasi  dari  bobot,  agar  total  dari  bobot  semua distribusi tepat 1. Jika ada piksel yang cocok dengan distribusi tersebut maka rerata dan simpangan baku akan diperbaharui (Kim et al. , 2021).
3. Pemilihan distribusi background
Proses ini merupakan langkah dalam memilih model Gaussian yang paling mirip dengan background . Pertama, model gaussian diurutkan berdasarkan 𝜔 𝜎2 . Distribusi yang paling mirip dengan background ada di urutan atas dan distribusi yang tidak mirip dengan background akan berada di urutan bawah dan akan digantikan oleh distribusi lain. Persamaan (6) digunakan untuk memilih B distribusi pertama yang dijadikan distribusi background . 𝐵 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑖𝑛 𝑏 (∑ 𝜔 𝑘 𝑏 𝑘=1 > 𝑇) ...................................(6)
Dimana T merupakan nilai ambang batas yang sudah ditentukan sebelumnya
Gambar 1. Contoh model distribusi gambar mobil yang ada di jalan (a) Background (b) Foreground Contoh model distribusi dapat dilihat pada Gambar 1. Gambar a merupakan background yang berarti bukan objek yang di deteksi. Pada gambar b terlihat mobil yang merupakan foreground dan objek yang terdeteksi. Pada Gambar 2 merupakan tahapan perhitungan kepadatan sampah.

## Gambar 2. Diagram proses perhitungan kepadatan sampah
Data dari video diambil dari atas bak sebagai prototipe sungai. Pengambilan video dilakukan dengan menggunakan  cctv  yang  dipasang  pada  sebuah  tiang.  Pada  saat  pengambilan  data,  cctv  harus  dalam
keadaan diam dikarenakan proses pengurangan latar belakang harus dengann posisi piksel latar belakang yang sama di setiap frame video. Kemudian menghitung hasil deteksi objek dan menentukan ROI. ROI bertujuan untuk memilih daerah sampel yang akan digunakan yaitu berupa luas  prototipe bak. Tingkat kepadatan sampah diperoleh dari rata-rata berikut.

## 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑝𝑎𝑑𝑎𝑡𝑎𝑛 = 100 − ((
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑖𝑘𝑠𝑒𝑙 𝑅𝑂𝐼
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑖𝑘𝑠𝑒𝑙 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑎ℎ ) × 0.01) … … … … … … … … … … . . (6)

## B. Pembuatan Prototipe Mesin Pengangkut Sampah
Pengujian  penelitian  ini  menggunakan  prototipe bak  dan  mesin trash  rake. Berikut  merupakan tahapan pembuatan sistem terdapat pada Gambar 3. Pembuatan prototipe diawali dengan perancangan prototipe . Perancangan dilakukan agar benda yang dihasilkan memiliki fungsi yang diinginkan. Selanjutnya pengumpulan kebutuhan berupa pengumpulan komponen dalam pembuatan prototipe sesuai  Tabel 1. Pada  proses  pembuatan  prototipe harus  sesuai  dengan  perancangan  pada  tahap  awal  agar  pengujian dapat berjalan lancar. Jika terjadi ketidaksesuaian maka akan kembali ke tahap pengumpulan kebutuhan. Selanjutnya  menguji  sistem  yang  telah  dibuat  pada  prototipe . Jika  terjadi  ketidaksesuain  sistem  maka proses memprogram sistem akan dilakukan kembali hingga pengujian sesuai dengan konsep awal.
Gambar 3 .  Diagram tahapan sistem
Tabel 1. Kebutuhan Sistem
No Kebutuhan Deskripsi 1 Kamera Digunakan untuk menangkap citra objek 2 Motor DC Digunakan untuk menggerakkan konveyor pengangkut sampah 3 Driver L298n Sebagai pengendali motor dc 4 Arduino Uno Sebagai kontroler menggerakkan motor dc 5 Laptop Menampilkan hasil data pembacaan dari database 6 Adaptor 12V Sebagai catu daya untuk kamera dan motor dc
Gambaran umum sistem terdiri dari kamera, arduino, motor dc, dan prototipe trash rake dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.  Pada gambaran umum sistem tahapan pertama adalah memasukkan citra video. Pada  proses  ini  menggunakan  cctv  untuk  memasukkan  citra  video.  Tahapan  kedua  adalah  mendeteksi
objek berupa sampah yang mengalir pada prototipe sungai dan menghitung kepadatan sampah tersebut dengan metode Gaussian Mixture Model (GMM) dan perhitungan ROI area pendeteksian. Jika objek tidak terdeteksi  maka  proses  akan  tetap  mendeteksi  objek.  Rancangan  tata  letak  sistem  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
(a) (b)
Gambar 4. (a) Gambaran umum sistem dan (b) Rancangan tata letak sistem
Tahapan  ketiga  adalah,  jika  terdeteksi  kepadatan  sampah  maka  data  tersebut  akan  dikirim  ke database . Data tersebut berupa waktu terjadinya kepadatan sampah, berapa kepadatan sampah terhadap luas  sungai  yang  dideteksi,  dan  parameter  kepadatan  tersebut  apakah  renggang  atau  padat.  Tahapan keempat adalah monitoring data kepadatan sampah pada web. Pada web ditampilkan data sampah yang terbaca dan parameter kepadatan sampah.  Tahapan kelima adalah menggerakkan mesin trash rake secara otomatis sesuai parameter kepadatan sampah yang ditentukan. Pada proses ini motor dc pada mesin trash rake digerakkan oleh kontroler berupa arduino. Gambar 5 merupakan rancangan rangkaian elektrikal pada sistem.

## Gambar 5. Desain Rangkaian Elektrik

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian pada sistem otomatisasi trash rake dengan metode GMM ini sudah dapat dilakukan secara optimal dan data yang didapatkan ditampilkan secara realtime pada web untuk di monitoring . Posisi prototipe dan komponen lainnya sangat penting untuk menunjang keberhasilan uji coba ini. Hasil perakitan sistem otomatisasi trash rake terdapat pada Gambar 7. Prototipe mesin trash rake atau pengangkut sampah diletakkan  di  dalam  bak  yang  berisi  air  dan  dipasang  pompa  air  agar  air  memiliki  arus.  Cctv  dipasang disebelah bak dan mengarah ke sampah yang ada di bak. Cctv dipasang mengarah bak agar area bak yang terdapat sampah dapat terbaca. Data yang terbaca akan menggerakkan motor yang ada pada trash rake sehingga trash rake dapat aktif sesuai parameter yang ditentukan mengendalikan motor pada trash rake dan aktif secara otomatis dengan parameter kepadatan sampah yang terdeteksi pada cctv. Pada proses ini cctv sudah mendeteksi objek sampah yang ada di dalam bak. Sebeum objek terdeteksi, gambar hasil cctv
akan dipilah antara background dan foreground untuk menentukan apakah objek atau air. Dapat dilihat pada Tabel 2, objek yang terdeteksi akan terlihat garis-garis hijau sebagai pembatas objek terdeteksi. Objek yang terdeteksi akan Data hasil pendeteksian objek diolah pada komputer untuk menghitung kepadatan sampah yang terdeteksi. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan pencahayaan pada luar ruangan yaitu  terang,  redup,  dan  gelap.  Jarak  dan  tinggi  kamera  disesuaikan  dengan  area  deteksi.  Pengujian dilakukan sebanyak 90 kali dengan parameter kepadatan yang telah ditentukan yaitu 80%.
Gambar 6 . Hasil perakitan sistem
Tabel 2. Hasil pengujian deteksi objek
Pencahayaan Kondisi
Terang
Renggang
Padat Renggang Padat Redup Gelap Renggang Padat
Pada  Gambar  7  ditunjukkan  grafik  hasil  pengujian  pengaruh  cahaya  terhadap  pendeteksian kepadatan  sampah.  Terdapat  tiga  kondisi  pencahayaan  yaitu  terang,  redup  dan  gelap.  Pada  keadaan sampah renggang dan kondisi pencahayaan terang nilai rata-rata error yaitu 13,3%, pada kondisi redup nilai rata-rata error yaitu 66%, dan pada kondisi gelap nilai rata-rata error yaitu 66%. Pada keadaan sampah padat dan kondisi pencahayaan terang nilai rata-rata error yaitu 40%, pada kondisi redup nilai rata-rata error yaitu 40%, dan pada kondisi gelap nilai rata-rata error yaitu 73%. Hal ini dapat menunjukkan bahwa pencahayaan  berpengaruh  dalam  pendeteksian  kepadatan  objek.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  pengaruh  interval  waktu  pembacaan  dengan  efektifitas  aktifnya  mesin.  Pegujian  dilakukan dengan interval waktu 5s, 10s, dan 15s. pengujian dilakukan sebanyak 90 kali pembacaan objek.
(a)                                                                              (b)
Gambar 7. (a) Grafik hasil pengujian pengaruh cahaya terhadap pendeteksian kepadatan sampah;
(b) Grafik hasil pengujian pengaruh interval pembacaan terhadap efektivitas aktif mesin
Pada Gambar 7 ditunjukkan grafik hasil pengujian pengaruh interval waktu pembacaan terhadap pendeteksian kepadatan sampah. Terdapat tiga interval waku yaitu 5s, 10s, dan 15s. Pada keadaan sampah renggang dan interval waktu 5s nilai rata-rata error yaitu 46%, pada interval waktu 10s  nilai rata-rata error yaitu 73%, dan pada interval waktu 15s nilai rata-rata error yaitu 13%. Pada keadaan sampah padat dan interval waktu 5s nilai rata-rata error yaitu 66%, pada interval waktu 10s nilai rata-rata error yaitu 33%, dan pada interval waktu 15s nilai rata-rata error yaitu 13%. Hal ini dapat menunjukkan bahwa interval waktu pembacaan berpengaruh dalam efektivitas aktifnya mesin. Setelah pengujian pendeteksian maka dilakukan pengujian pengangkutan objek sampah. Hasil pengujian prototipe trash rake dalam mengangkut sampah terdapat pada Tabel 3. Pada pengujian ini menggunakan beberapa jenis objek seperti botol plastik, plastik kresek, botol kertas, dan kain majun. Dari beberapa percobaan yang telah dilakukan, rata-rata error jenis sampah botol plastik yaitu 2,00%, plastik kresek 2,50%, botol kertas 2,00%, kain majun 3,30%, dan jenis campuran  sebesar  4,16%.  Error  tertinggi  terdapat  pada  sampah  campuran.  Hal  itu  dikarenakan  jenis sampah yang berbeda-beda sehingga deteksi kurang akurat.

## Tabel 3. Hasil pengujian pengangkutan sampah
Dokumentasi Status Dokumentasi Status Berhasil Terangkut Berhasil Terangkut Berhasil Terangkut Berhasil Terangkut Berhasil Terangkut Berhasil Terangkut
Data yang sudah didapatkan ditampilkan pada web secara realtime. Tampilan web dapat dilihat pada Gambar  10  a,  b,  c.  Data  yang  ditampilkan  pada dashboard berupa  berapa  persen  kepadatan  sampah terhadap  bak  dan  kondisi  kepadatan  sampah  apakah  renggang  atau  padat.  Data  akan  berubah  secara
realtime sesuai  yang  terbaca  oleh  kamera, sehingga  dapat  mengetahui  perubahan  kepadatan  sampah. Pada halaman history berisi riwayat pembacaan data hasil deteksi objek. Dan pada halaman user list berisi daftar dan waktu user saat login pada web monitoring.
Gambar 8. Tampilan (a) Dashboard, (b) History, (c) User list

## KESIMPULAN
Sistem automatic trash rake sudah dapat berjalan sesuai dengan tingkat kepadatan sampah yang terdeteksi. Sistem deteksi objek sampah dengan menggunakan metode GMM masih belum efektif dalam penerapannya  dikarenakan  sampah  yang  diam  dan  berada  di  dalam  air  tidak  terdeteksi.  Sistem  dapat menggerakkan prototipe mesin trash rake secara otomatis sesuai parameter kepadatan yang telah diatur.
Error pada pendeteksian kepadatan dipengaruhi oleh cahaya dimana error terkecil terjadi ketika kondisi terang. Efektivitas aktif mesin di pengaruhi oleh nilai waktu interval dan error terkecil berada di interval 15s. Dan mesin trash rake yang belum bisa mengangkut sampah selain botol plastik dan minuman kotak. Usulan untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu  penambahan  metode  pendeteksian  sampah  agar  hasil  deteksi  lebih akurat  dan  juga  kesesuain  prototipe trash  rake yang  lebih  sesuai  dengan  ukuran  sampah  yang  akan diangkut.

## DAFTAR PUSTAKA
Abimanyu, K., & Rohman, S. (2019). Robot Perahu Pengangkut Sampah Berbasis Pengolahan Citra Garbage Carrier Roboboat Based On Image Processing . 7 (1). https://doi.org/10.34010/telekontran.v7i1.1636
Alfaresi,  B.,  Afandi,  &  Ardianto,  F.  (2022).  Desain  Dan  Perancangan  Miniatur  Alat  Penyaring  Sampah Otomatis Berbasis Plc. Electrician , 16 (2), 129 – 137. https://doi.org/10.23960/elc.v16n2.2227
Amaluddin, F., Muslim, M., & Naba, A. (2015). Klasifikasi Kendaraan Menggunakan Gaussian Mixture Model (GMM) Dan Fuzzy Cluster K Means (FCM). Jurnal EECCIS , 9 (1), pp.19-24.
Cahyati, S., & Ramdhani, Y. (2021). Aplikasi Android Monitoring Tempat Sampah Pintar Berbasis Internet of Things. E-Prosiding Teknik Informatika. 2 (1), 112 – 121.
Fatmawati, K., Sabna, E., & Irawan, Y. (2020). Design of a Smart Trash Can Using an Arduino Microcontroller- Based Proximity Senso. Riau Journal Of Computer Science , 6 (2), 124 – 134.
Isnawaty,  I.,  Subardin,  S.,  &  Normawan,  L.  L.  (2022).  Penerapan  Internet  Of  Things  (Iot)  Pada  Sistem Monitoring  Tempat  Sampah  Rumah  Tangga  Menggunakan  Metode  Haversine  Formula. Digital Transformation Technology , 2 (2), 35 – 44. https://doi.org/10.47709/digitech.v2i2.1803
Juwariyah, T., Krisnawati, L., & Sulsasminingsih, S. (2020). Sistem Monitoring Terpadu Smart Bins Berbasis IoT Menggunakan Aplikasi Blynk. JIRE (Jurnal Informasi & Rekayasa Elektronika) , 3 (2), 91 – 99. https://e- journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jire/article/view/247
Khoiriyah, H. (2021). Analisis Kesadaran Masyarakat Akan Kesehatan Terhadap Upaya Pengelolaan Sampah di Desa Tegorejo Kecamatan Pegandon Kabupaten Kendal. Indonesian Journal of Conservation , 10 (1),
13 – 20. https://doi.org/10.15294/ijc.v10i1.30587
Kim, Y. Y., Kim, H., Lee, W., Choi, H. L., & Moon, I. C. (2021). Black-box expectation – maximization algorithm for estimating latent states of high-speed vehicles. Journal of Aerospace Information Systems , 18 (4),
175 – 192. https://doi.org/10.2514/1.I010831
Nggilu,  A.,  Raffi  Arrazaq,  N.,  &  Thayban,  T.  (2020). Dampak  Pembuangan  Sampah  Di  Sungai  Terhadap Lingkungan Dan Masyarakat Desa Karya Baru .
Pratama,  G.  (2020).  Upaya  Modernisasi  dan  Inovasi  Pengelolaan  Sampah  Berbasis  Masyarakat  di  Desa
Leuwimunding Majalengka. Etos : Jurnal Pengabdian Masyarakat , 2 (1), 37.
https://doi.org/10.47453/etos.v2i1.209
Putra, B. C., & Afifah, Y. N. (2018). Gaussian Mixture Model Untuk Penghitungan Tingkat Kebersihan Sungai Berbasis Pengolahan Citra . 2 (1), 53 – 58.
Putry, A. D. F., Faiqoh, D., & Widyansyah, N. H. (2020). Monitoring Level Sampah pada Sungai di Sekitar Pemukiman Melalui Sensor Alarm Berbasis Realtime. Journal of Advances in Information and Industrial Technology , 2 (2), 45 – 51. https://doi.org/10.52435/jaiit.v2i2.71
Rima  Dias  Ramadhani,  Nur  Aziz  Thohari,  A.,  Kartiko,  C.,  Junaidi,  A.,  Ginanjar  Laksana,  T.,  &  Alim  Setya Nugraha, N. (2021). Optimasi Akurasi Metode Convolutional Neural Network untuk Identifikasi Jenis Sampah. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) , 5 (2),  312 – 318. https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.2754
Saubari, N., Gazali, M., & Ansari, R. (2019). Metode HLF untuk Deteksi Objek Terapung pada Permukaan
Sungai Martapura HLF Method for Detecting Floating Objects on the Surface of Martapura River. JISKa , 4 (2), 118 – 124.
Siregar, R. C., Hidayat, M. R., Sambasri, S., & Rahmatullah, G. M. (2020). Rancang Bangun Prototype Sistem Pendeteksian  Sampah  Pada  Aliran  Air  Menggunakan  Metode  Background  Subtraction. Researchgate.Net , September . https://doi.org/10.17977/um034v30i1p75-88
Sistem, R., Tribuana, D., & Arda, A. L. (2024). JURNAL RESTI Image Preprocessing Approaches Toward Better Learning Performance with CNN . 5 (158), 6 – 9.
Sudarsana, P. B., Winata, I. M. P. A., & Subagia, I. D. G. A. (2022). Rancang bangun sistem penangkap sampah Daerah Aliran Sungai (DAS) berbasis integrasi screw conveyor dan sistem pemantauan menggunakan Internet of Things (IoT). Jurnal Energi dan Manufaktur , 14 (1), 1. https://doi.org/10.24843/jem.2021.v14.i01.p01
Sutiyana, L., Nugraha, R. A., & ... (2019). Optimasi Desain Trash Rack Dengan Parameter Nilai Head Loss Menggunakan Full Factorial Design. EProceedings … , 6 (2), 6376 – 6381. https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/9889
Wahjuni, S. R. I., & Zakiah, R. A. (n.d.). Sistem Pemantauan Volume Timbulan Sampah berbasis Internet of Things di Tempat Penampungan Sementara Kota Bogor Internet of Things based Volume Monitoring System for Waste Disposal in Bogor City . 9 , 114 – 126.
Yuniantari, N. K. H. S., Aryana, I. K., & Jana, I. W. (2022). Hubungan Tingkat Pengetahuan Dan Pekerjaan Kepala Keluarga Dengan Tingkat Partisipasi Dalam Pelaksanaan Program Bank Sampah. Repository Poltekkes Depansar , 12 (1), 7 – 16.