## IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM MENDETEKSI SAMPAH ORGANIK, PLASTIK, DAN KERTAS
Risa Adelia 1 , Nabila Khairunisa 2 , Reza Zulfiqri 3
1,2,3 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang e-mail: 1 2010631170030@student.unsika.ac.id , 2 2010631170101@student.unsika.ac.id ,
3 2010631170115@student.unsika.ac.id

## Abstrak
Sampah  menjadi  permasalahan  yang  sering  ditemukan  di  berbagai  negara.  Dalam beberapa dekade terakhir, produksi sampah terus meningkat yang dapat  menyebabkan masalah lingkungan  yang  semakin  serius.  Oleh  karena  itu,  pengolahan  sampah  yang  efektif  dan  tepat waktu  sangat  diperlukan  untuk  menjaga  lingkungan  hidup  yang  sehat.  Dalam  studi  ini,  kami mengusulkan  pendekatan  pengolahan  sampah  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN) untuk mendeteksi jenis sampah organik, plastik, dan kertas berdasarkan gambar sebagai input  untuk  dilatih  dengan  model  yang  sudah  disediakan.  Dataset  yang  digunakan  dalam  studi ini  terdiri  dari  ratusan  gambar  sampah  yang  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber.  Implementasi CNN  menggunakan library  tensorflow dan keras ,  yang  menyediakan  API  untuk  memudahkan pembuatan, pelatihan, dan evaluasi model CNN. Selain itu, deep learning juga digunakan untuk meningkatkan  performa  model  CNN  dalam  mengenali  sampah.  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa model CNN yang diusulkan dapat mengklasifikasikan dan mendeteksi sampah organik, plastik,  dan  kertas  dengan  akurasi  sekitar  90%,  yang  menunjukkan  bahwa  CNN  dapat digunakan  sebagai  metode  yang  efektif  dalam  pengenalan  sampah.  Oleh  karena  itu,  hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan efektivitas pengolahan sampah dan dapat membantu mengurangi dampak lingkungan dari produksi sampah.
Kata kunci —Convolutional Neural Network, Sampah, Deep Learning, TensorFlow, Keras

## Abstract
Garbage is a problem that is often found in various countries. In recent decades, waste production  has  continued  to  increase  which  can  cause  increasingly  serious  environmental problems.  Therefore,  effective  and  timely  waste  treatment  is  necessary  to  maintain  a  healthy living  environment.  In  this  study,  we  propose  a  waste  management  approach  using  a Convolutional Neural Network (CNN) to detect types of organic, plastic and paper waste based on images as input to be trained with the model provided. The dataset used in this study consists of hundreds of garbage images collected from various sources. The CNN implementation uses the  tensorflow  and  keras  libraries,  which  provide  APIs  to  make  it  easy  to  build,  train,  and evaluate CNN models. In addition, deep learning is also used to improve the performance of the CNN  model  in  recognizing  garbage.  The  test  results  show  that  the  proposed  CNN  model  can classify  and  detect  organic,  plastic,  and  paper  waste  with  an  accuracy  of  around  90%, indicating  that  CNN  can  be  used  as  an  effective  method  for  waste  recognition.  Therefore,  the results of this study can contribute to increasing the effectiveness of waste processing and can help reduce the environmental impact of waste production.
Keywords — Convolutional Neural Network, Garbage, Deep Learning, TensorFlow, Keras

## I. PENDAHULUAN
Sampah merujuk pada barang-barang yang sudah dibuang karena tidak diinginkan
lagi.  Sampah  dibedakan  menjadi  beberapa jenis  seperti  sampah  organik,  an-organik, dan  yang  lainnya.  Sampai  saat  ini  sampah menjadi  salah  satu permasalahan di
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
lingkungan hidup karena dapat menyebabkan kerusakan yang mana sampai sekarang  belum  dapat  ditangani  dengan baik  terutama  di  Indonesia.  Berdasarkan Undang-undang  No.  18  Tahun  2008 mengenai  pengelolaan  sampah,  dijelaskan bahwa  sampah  merupakan  sisa  dari kegiatan  sehari-hari  manusia  dan/atau proses  alam  yang  berbentuk  padat  yang dianggap  sudah  tidak  mempunyai  manfaat lagi  dan  dibuang  ke  lingkungan  sekitar[1]. Sampah  Sebagian  besar  berasal  dari  rumah tangga,  sampah  biasanya  sisaan  barang yang  mempunyai  nilai  biasa  atau  khusus apabila  dipergunakan  dalam  suatu  proses produksi,  suatu  barang  yang    rusak  dan menjadi  tidak  berguna  sepanjang  hasil[2]. Berdasarkan  data  dari  Sistem  Informasi Pengelolaan  Sampah  Nasional  (SIPSN), terdapat capaian kinerja pengelolaan sampah yang merupakan capaian
pengurangan  dan  penanganan  sampah rumah  tangga  dan  sampah  sejenis  sampah rumah  tangga.  Data  capaian  tersebut merupakan hasil olah data yag dilakukan di 195 kabupaten/kota di Indonesia pada tahun 2022[3]. Data tersebut menunjukkan bahwa masih  cukup  besar  presentase  tidak terkelolanya sampah dengan baik dan setiap tahun akan terus bertambah.
Gambar 1. Data capaian kinerja pengelolaan sampah Sumber: https://sipsn.menlhk.go.id/sipsn/
Permasalahan  sampah  berkaitan  erat dengan  budaya  yang  dilakukan  oleh masyarakat,  oleh  sebab  itu  menangani sampah  ini  seharusnya  menjadi  tanggung jawab  semuanya.  Jumlah  sampah  setiap tahunnya  terus  meningkat  dan  menjadi permasalahan  yang  sangat  krusial,  bahkan dapat  dikatakan  sebagai  masalah culture karena  dampaknya  dapat  mempengaruhi segala  sisi  kehidupan  [4].  Pengelolaan sampah  yang  baik  akan  mengurangi terjadinya pengaruh buruk terhadap lingkungan.  Namun  sebaliknya,  jika  tidak dikelola dengan baik maka akan menimbulkan  pengaruh  buruk  terhadap lingkungan  dan  masalah  kesehatan.  Hal  ini dapat menimbulkan berbagai macam penyakit  [5].  Sistem  pengelolaan  sampah harus  dilakukan  secara  tepat  dan  sistematis agar  dapat  memaksimalkan  pemanfaatan yang lebih baik. Pemanfaatan sampah perlu dijadikan  sebagai  prioritas  sebelum  terjadi masalah pencemaran lingkungan yang dapat mengganggu  kesehatan  masyarakat  di sekitarnya,  oleh  sebab  itu  perlu  adanya pengelolaan  sampah  dimana  pengelolaan tersebut dilakukan secara sistematis, menyeluruh, dan berkesinambungan. Banyak cara telah dilakukan untuk mengatasi  permasalahan  sampah,  seperti pengelolaan  sampah  yang  lebih  efisien,
daur  ulang  sampah,  dan  pengurangan jumlah  konsumsi  sampah.  Daur  ulang sampah merupakan salah satu peluang yang dapat  memberikan  dampak  positif  bagi lingkungan dan meningkatkan perekonomian  negara.  Hal  tersebut  dapat terjadi karena daur ulang dapat menciptakan  lapangan  kerja  baru,  menjaga lingkungan  dan  meningkatkan  kesehatan masyarakat  karena  lingkungan  tidak  bersih [6].  Pada  UU  No.  18  Tahun  2018  tentang pengelolaan  sampah,  pemerintah  Indonesia saat  ini  sedang  berupaya  untuk  mengubah pola pikir masyarakat yang masih
menggunakan  sistem  timbun  angkut  buang
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
untuk  solusi  pengurangan  sampah.  Namun pola  pikir  masyarakat  diarahkan  pada kegiatan  pengurangan  dan  penanganan sampah yang meliputi pemilahan, pengumpulan,  pengangkutan,  pengolahan,
dan  pemrosesan  akhir  [7].  Dalam  ilmu komputer terdapat metode machine learning yang  merupakan  ilmu  yang mempelajari  algoritma  dan  model  secara statistik  yang  dapat  membantu  dalam menjalankan  tugas  dan  menyelesaikan permasalahan  yang  sedang  dialami.  Pada machine  learning  terdapat  deep  learning yang  dimanfaatkan  sebagai neural  network untuk  memecahkan  suatu  masalah  dengan menggunakan  dataset  [8].  Oleh  karena  itu dapat  melakukan  image  processing  untuk mendeteksi  suatu  benda.  Dimana image processing tersebut  merupakan  metode yang  dapat  digunakan  dalam  memproses dan  memanipulasi  gambar  yang  berbentuk dua  dimensi  untuk  mendapatkan  gambar yang  lebih  sempurna. Image  processing juga  dapat  melakukan  klasifikasi  gambar berdasarkan  data  gambar  yang  cukup banyak untuk melatih dalam
pengklasifikasiannya.  Klasifikasi  gambar bertujuan untuk mengklasifikasikan gambar ke  dalam  beberapa  kategori  sesuai  data yang  ada.  Klasifikasi  gambar  merupakan salah  satu  permasalahan  yang  telah  lama dicari  solusinya  dalam  computer  vision dengan menggunakan Convolutional Neural  Network [8].  Peningkatan  performa model  untuk  proses  pendeteksian  objek bukan  bergantung  pada  arsitektur  CNN saja. terdapat beberapa faktor yang
mempengaruhi  kinerja  model.  Beberapa tahapan  pengolahan  data  sebelum  proses pelatihan ( pre-processing ) [9]. Pada penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Abdurrahman  Ibnul  Rasidi,  dkk  (2022) mengenai ―Klasifikasi Sampah Organik dan
Non-Organik  Menggunakan Convolutional Neural Network ‖  menjelaskan  bahwa dengan menggunakan metode deep learning
dan CNN ini memperlihatkan angka akurasi sebesar  96%  untuk  sampah  anorganik  dan 62%  untuk  sampah  organik.  Metode  deep learning dan CNN yang diimplementasikan pada penelitian digunakan sebagai identifikasi  jenis  waste  dengan  cepat, mudah,  dan  akurat  [10].  Dalam  penelitian yang  dilakukan  kali  ini  akan  menerapkan penyelesaian  permasalahan  pada  sampah organik, plastik, dan kertas yang merupakan sampah  terbanyak  dari  sampah  rumah tangga dan banyak digunakan oleh masyarakat  Indonesia.  Pemisahan  sampah tersebut  dapat  memudahkan  dalam  proses daur  ulang  untuk  mendapatkan  manfaat yang  lebih  baik.  Sampah  organik  nantinya dapat  dijadikan  sebagai  kompos  dan sampah  plastik  atau  kertas  dapat  didaur ulang.  Dengan  model  machine  learning menggunakan metode Convolutional Neural Network untuk dilakukannya identifikasi  sampah  organik,  plastik,  dan kertas.  Penelitian  ini  akan  melakukan analisis  mengenai  model  dan  metode  CNN untuk  klasifikasi  sampah.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membedakan  jenis  sampah agar  nantinya  sampah  tersebut  dapat  di kelola dengan maksimal berdasarkan jenisnya masing-masing. Berdasarkan permasalahan  yang  telah  diuraikan,  maka dilakukan penelitiann dengan judul ―Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) Dalam Mendeteksi Sampah Organik, Plastik, dan Kertas‖.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Trash Detection
Trash  Detection atau  pendeteksi sampah  adalah  proses  pengenalan  atau mengidentifikasi  sampah  dalam  bentuk gambar  atau  video.  Tujuan  dari  proses  ini adalah  untuk  membedakan  jenis-jenis sampah  agar  nantinya  sampah  tersebut dapat di kelola dengan maksimal. Proses ini juga  dapat  mengatasi  dalam  pengurangan jumlah sampah yang pada akhirnya menjadi
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
limbah  dan  membuat  lingkungan  menjadi lebih bersih.
2.2 Deep Learning Deep  Learning merupakan  bidang
Machine  Learning yang  menggunakan jaringan  neural  dengan  banyak  layer  ( deep neural  network )  untuk  menyelesaikan masalah  pemrosesan  data  yang  kompleks. Deep  Learning menggunakan  konsep  yang sama  seperti Machine  Learning pada umumnya, yaitu melatih model dengan data untuk  membuat  prediksi  atau  klasifikasi, tetapi  dengan  tambahan  layer-layer  neural network yang lebih kompleks [11]. Keunggulan deep learning yaitu mempunyai  performa  yang  baik  dalam menyelesaikan  masalah  kompleks  dan mempunyai arsitektur yang mampu beradaptasi  terhadap  masalah  baru  dengan mudah.  Sedangkan  kekurangannya  yaitu membutuhkan  banyak  data,  proses training yang  membutuhkan  waktu  cukup  lama  dan overfitting . Algoritma deep learning memapunyai kemampuan dalam melakukan decoding  otomatis.  Hal  ini  menyatakan bahwa algoritmanya dapat menangkap fitur yang  relevan  yang  diperlukan  untuk menyelesaikan  masalah  secara  otomatis [11].

## Gambar 2. Deep Learning
(Sumber: GeeksforGeeks)
.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah  salah  salah  satu  jaringan  syaraf tiruan yang paling banyak digunakan dalam pemrosesan  gambar,  video,  suara  dan pengenalan pola visual [12]. CNN memproses  gambar  secara  berhirarki  dan dapat  mengekstrak  fitur  secara  otomatis dari  gambar  yang  kompleks.  Metode  ini dapat  digunakan  untuk  pendeteksi  wajah, klasifikasi gambar/objek, menganalisis file/dokumen,  klasifikasi  video,  dll.  CNN mengklasifikasi gambar dengan memproses gambar yang di-input, kemudian mengklasifikasikannya pada kategori
tertentu.  CNN  mempunyai  berbagai  jenis layer  diantaranya  yaitu  pooling  layer, convolution  layer,  dan  fully  connected. Dimana pooling layer dan convolution layer adalah layer yang mengekibatkan ANN dan CNN  mempunyai  perbedaan,  pada  ANN tidak mempunyai kedua layer tersebut [13]. Metode  CNN  mempunyai output yang paling  relevan  dalam  pengolahan  citra digital.  Hal  ini  terjadi  dikarenakan  CNN dapat diterapkan dengan sistem pengolahan citra pada visual cortex manusia [14]. Oleh
karena  itu  algoritma  Convolutional    Neural Network  (CNN)  ini  sering  digunakan karena memiliki hasil yang paling signifikan  dalam      pengenalan      citra digital[15].  CNN  adalah  algoritma  berbasis jaringan  saraf  yang  sangat  menjanjikan dalam hal klasifikasi gambar[16].
Gambar 3. Metode CNN (Sumber: medium.com)
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
Kerangka Kerja Penelitian Dalam penelitian yang penulis lakukan,  ada  beberapa  tahapan  kerja  yang dilakukan  seperti  pada  gambar  4.  berikut ini:
Gambar 4. Kerangka Kerja Penelitian

## Mengidentifikasi Masalah
Sampah  mempunyai  jenis  yang  bervariasi mulai  dari  sampah  organik,  plastik,  kertas, dan  sebagainya.  Dengan  adanya  hal tersebut, sampah juga mempunyai karakteristik  yang  berbeda  sesuai  jenisnya. Pemanfaatan  dalam  pengelolaan  sampah yang  efektif  dan  efisien  perlu  adanya pemisah  antara  jenis  sampah  satu  dan lainnya.  Akan  tetapi,  masyarakat  pada umumnya membuang sampah tanpa
memperhatikan  jenisnya  dan  hal  tersebut dapat  mengakibatkan  kurang  efektif  dan efisiennya pengelolaan sampah.

## Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  kegiatan  yang berhubungan  dengan  pengumpulan  data pustaka,  membaca  dan  mencatat,  serta melakukan  pengolahan  terhadap  bahan penelitian.  Pada  tahap  ini  kita  perlu membaca  dan  mempelajari  buku,  jurnal, website terpadu, dan referensi lainnya yang berhubungan  dengan  penelitian  yang  telah dilakukan.  Hal  tersebut  dapat  kita  ambil contohnya  seperti  penerapan  deep  learning convolutional neural network, trash detection, dan lainnya.

## Pemilihan Sampel Data
Pemilihan  sampel  data  sangat  penting dalam  menunjang  penelitian  karena  hal tersebut  dapat  berdampak  pada  hasil penelitian  nantinya.  Sampel  data  harus mewakili  populasi  secara  keseluruhan  dan jumlah  data  yang  cukup  juga  penting  agar dapat memberikan hasil yang lebih maksimal. Pada penelitian sampel data yang digunakan  yaitu  sampah  organik,  plastik, dan  kertas  yang  kita  cari  dari  berbagai sumber  seperti  kaggle.com,  google,  dan melakukan pemotretan sendiri secara manual.

## Pengumpulan Data Training
Pengumpulan  data  training  diperoleh  dari berbagai  sumber  yang  telah  disebutkan sebelumnya  dan  data  tersebut  disimpan dalam  format  JPG.  Selanjutnya  data tersebut dilakukan pemrosesan untuk mendapatkan  data  training.  Proses  tersebut meliputi pra-pemrosesan gambar, menyeleksi  gambar,  dan  mengelompokkan gambar berdasarkan jenisnya.
Pengelompokan  tersebut  dapat  dilakukan dengan  cara  memberikan  label  pada  setiap data  gambar  dan  dikumpulkan  dalam beberapa  folder  sesuai  dengan  jenisnya. Data  training  digunakan  dalam  tahap pemodelan  CNN  untuk  mencari  hasil
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
terbaik  atau  untuk  mencapai  target  yang diinginkan [17].

## Input Data Training
Input  data  training  yang  digunakan  dalam melatih  model  deep  learning  yaitu  berupa gambar sampah karena untuk menguji jenis dan klasifikasi sampah berdasarkan gambar. Sebelum  dilakukan  pelatihan,  gambar tersebut  perlu  diubah  menjadi  format numerik  agar  dapat  diproses  oleh  deep learning. Pemilihan input data training yang tepat sangat penting karena dapat
mempengaruhi akurasi prediksi dan performa model. Pengolahan Data Pengolahan  data  merupakan  rangkaian proses  dalam  mendapatkan  informasi  dan pengetahuan dari data mentah menggunakan program yang telah dirancang.  Pada  tahap  ini  program  dibuat dengan  bahasa  pemrograman python dan dengan  menggunakan library  TensorFlow serta Keras . Dimana Keras merupakan API deep  learning  dalam  pemrograman python dan  berjalan  pada platform  machine learning TensorFlow .

## Data Training
Data  training  digunakan  untuk  melatih model  agar  dapat  memahami  karakteristik dan pola dari berbagai jenis sampah dengan akurasi  yang  tinggi.  Pada  tahap  ini,  model akan lebih memaksimalkan parameter yang ada  untuk  melakukan  klasifikasi  yang akurat.  Data  training  yang  digunakan  yaitu sebanyak 80 data gambar yang dikumpulkan dalam satu folder untuk setiap jenis sampah.
Data Testing Data testing digunakan untuk mengevaluasi performa  model  dalam  mengenali  jenis sampah dengan akurasi tinggi. Data tersebut perlu  memenuhi  kriteria  seperti  variasi, representatif, dan jumlah yang cukup untuk menghasilkan  evaluasi  model  yang  akurat. Data testing yang  digunakan  berjumlah  10
data  gambar  yang  dikumpulkan  dalam  satu folder untuk setiap jenis sampah.
Hasil Detection /Pengujian
Sebelum melakukan tahap pengujian terlebih  dahulu  kita  perlu  melakukan pengkodean  pada  bahasa  pemrograman python.  Pengkodean  sendiri  merupakan teknik dalam pemrograman yang menerjemahkan design atau syntax kedalam bahasa yang dapat dipahami oleh komputer
[5].  Dalam  penggunaan  komputer  akan lebih dimaksimalkan pada tahap ini. Setelah melakukan pengkodean, selanjutnya
membuat  proses  pengujian  dengan  data validation yang telah disiapkan sebelumnya
dan berjumlah 10 data gambar.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Collecting Data
Dataset  yang  dikumpulkan  kurang lebih  berjumlah  300  gambar,  dimana  data tersebut  kami  bagi  menjadi  tiga  kategori yaitu  data  training,  data  testing,  dan  data validation untuk  masing-masing  jenis sampah.

## Sampah Organik
Pengumpulan  gambar  dataset  berupa  data training ,  data testing ,  dan  data validation pada  sampah  organik  yang  berjumlah  100 data gambar yang dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil collecting data gambar
Sampah Organik

## Sampah Plastik
Selanjutnya  yaitu  pengumpulan  gambar dataset  sampah  plastik  yang  berjumlah  100
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
data  gambar  yang  dibagi  menjadi  data training, data testing, dan data validation.
Gambar 6. Hasil collecting data gambar Sampah Plastik

## Sampah Kertas
Setelah  itu  pengumpulan  gambar  dataset pada  sampah  kertas  untuk  data  training, data  testing,  dan  data  validation  yang berjumlah 100 data gambar.
Gambar 7. Hasil collecting data gambar
Sampah Kertas Pelatihan Model dan Akurasi Pelatihan model Convolutional Neural  Network dengan  menggunakan dataset yang telah dikumpulkan
sebelumnya.  Parameter  pada  model  diatur untuk  dapat  menghasilkan  prediksi  dan akurasi yang sesuai dengan data latih. Pada tahap ini, dilakukan pelatihan model dengan menggunakan 20 epoch dan masing-masing epoch akan  melalui  10  iterasi  pada  data latih dan 50 iterasi pada data validasi.
Gambar 8. Hasil pelatihan model dan akurasi
Pengujian terhadap Data Validation
Selanjutnya  melakukan  uji  coba terhadap  dataset validation .  Dapat  dilihat pada  gambar  di  bawah  merupakan  output yang dihasilkan dalam memprediksi
sampah.
Gambar 8. Deteksi Sampah

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  informasi  yang  telah dijelaskan,  dapat  kita  simpulkan  bahwa project machine learning yang diimplementasikan menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN)
dalam  mendeteksi  jenis  sampah  organik, plastik,  dan  kertas.  Implementasi  ini  dapat memberikan  solusi  yang  efektif  dalam mengelola  sampah,  terutama  dalam  hal pemilahan dan daur ulang.
Akan  tetapi,  keberhasilan  dalam pembuatan  proyek  bergantung  dengan berbagai  faktor  seperti  kualitas  dataset, preprocessing ,  validasi,  kualitas  gambar, penggunaan  algoritma,  dan  pengembangan algoritma.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan persiapan  yang matang dan pengujian yang baik  untuk  memastikan  keakuratan  dan efektivitas model.
Dengan  implementasi  tersebut,  kami berharap  bisa  membantu  mengatasi  dalam pengurangan  jumlah  sampah  yang  pada akhirnya  menjadi  limbah  dan  membuat lingkungan  yang  lebih  sehat  dan  bersih. Selanjutnya,  implementasi  tersebut  juga dapat  membantu  meningkatkan  kesadaran masyarakat tentang pentingnya pengelolaan sampah  yang  baik  dan  daur  ulang  yang efektif.
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
Perlu  diingat  bahwa  implementasi machine learning menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN) dalam  mendeteksi  sampah  organik,  plastik, dan kertas dapat memberikan manfaat yang besar  dalam  mengelola  sampah  dan lingkungan  yang  lebih  bersih.  Namun,  ada beberapa  hal  yang  peneliti  sarankan  untuk perlu  diperhatikan  dalam  mengembangkan dan  menerapkan  model  ini  diantaranya yaitu
1. Memastikan  dataset  yang  digunakan mencakup  sampel  yang  cukup  untuk mewakili setiap kategori sampah.
2. Memastikan langkah-langkah preprocessing dilakukan  dengan  tepat
dan benar untuk meningkatkan kualitas dan keakuratan model.
3. Melakukan validasi model dengan baik untuk  memastikan  kinerja  yang  baik dalam aplikasi nyata.
4. Memperhatikan  kualitas  gambar  yang digunakan  untuk  melatih  dan  menguji model.
5. Menguji model di berbagai lingkungan dan situasi yang berbeda.
6. Melakukan pengembangan model secara berkelanjutan untuk meningkatkan kinerja dan mengoptimalkan arsitektur. Dengan  memperhatikan  faktor-faktor
tersebut,  implementasi  machine  learning dalam  mendeteksi  sampah  organik,  plastik, dan  kertas  dapat  memberikan  solusi  yang efektif  dalam  mengelola  sampah  dan meningkatkan kesadaran masyarakat tentang  pentingnya  pengelolaan  sampah yang baik dan daur ulang yang efektif.

## VI. SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan, penulis berharap untuk
penelitian  selanjutnya memperluas  cakupan sampah  yang  dapat  dideteksi  oleh  model, termasuk  logam,  kaca,  kain,  atau  jenis sampah lainnya. Hal tersebut dapat
menghasilkan  sistem  pengelolaan  sampah yang  lebih  efektif.  Selain  itu  penulis menyarankan  penelitian  selanjutnya  untuk menggunakan  metode  atau  algoritma  lain dan  kemudian  membandingkan  perfoma penelitiannya dengan penelitian ini.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia, ―Undang- undang  (UU)  No.  18  Tahun  2008 Pengelolaan Sampah,‖ https://peraturan.bpk.go.id/Details/3 9067/uu-no-18-tahun-2008. [2] I. N. Pratama, T. Rohana, and T. Al Mudzakir, ―PENGENALAN SAMPAH  PLASTIK  DENGAN MODEL CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ,‖ Conference  on  Innovation  and Application of Science and Technology  (CIASTECH  2020) ,  pp. 691–698, Dec. 2020. [3] Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional (SIPSN), ―CAPAIAN KINERJA PENGELOLAAN SAMPAH,‖ https://sipsn.menlhk.go.id/sipsn/. [4] R.  Permana,  H.  Saldu,  and  D.  I. Maulana,  ―OPTIMASI  IMAGE CLASSIFICATION  PADA  JENIS SAMPAH DENGAN DATA AUGMENTATION DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,‖ Jurnal Sistem Informasi  dan  Informatika  (Simika) , vol. 5, pp. 111–120, 2022.
[5] R. D. Ramadhani, A. N. A. Thohari, C.  Kartiko,  A.  Junaidi,  T.  G. Laksana,  and  N.  A.  S.  Nugraha, ―Optimasi Akurasi Metode Convolutional Neural Network untuk  Identifikasi  Jenis  Sampah,‖ JURNAL  RESTI(Rekayasa  Sistem dan  Teknologi  Informasi  ) ,  vol.  5, pp. 312–318, 2021.
[6] Stephen,  Raymond,  and  H.  Santoso,
―APLIKASI CONVOLUTION NEURAL  NETWORK  UNTUK MENDETEKSI JENIS-JENIS
SAMPAH,‖ Explore – Jurnal Sistem
Vol. 9, No. 1, Juni 2024
Informasi  dan  Telematika ,  pp.  122– 132, 2019.
[7] C.  D.  Kurniawati,  ―Menjadi  Crazy Rich  dengan  Bank  Sampah,‖ https://yankes.kemkes.go.id/view_ar tikel/1976/menjadi-crazy-rich-
dengan-bank-. [8] R.  Holiyanti,  Sukmawati,  I.  Fahmi, and C. Rozikin, ―Pendeteksi Sampah Metal untuk Daur Ulang Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network,‖ Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem  Informasi ,  vol.  8,  pp.  261– 274, Apr. 2022.
[9] Kusrini,  M.  R.  A.  Yudianto,  and  H. Al  Fatta,  ―The  effect  of  Gaussian filter  and  data  preprocessing  on  the classification  of  Punakawan  puppet images with the convolutional neural network algorithm,‖ International  Journal  of  Electrical and Computer Engineering (IJECE) , vol. 12, pp. 3752–3761, Aug. 2022. [10] A.  I.  Rasidi,  Y.  A.  H.  Pasaribu,  and A.  Ziqri,  ―Klasifikasi  Sampah Organik dan Non-Organik Menggunakan Convolutional Neural Network,‖ Jurnal TeknikInformatika dan  Sistem  Informasi ,  vol.  8,  pp.
142–149, 2022.
[11] O.  D.  S.  Sunanto  and  P.  H.  Utomo, ―IMPLEMENTASI DEEP LEARNING DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI GAMBAR SAMPAH ORGANIK DAN ANORGANIK,‖ UNEJ E- PROCEEDING , pp. 373–382, 2022.
[12] D. Hoornweg, P. Bhada-Tata, and C. Kennedy,  ―Environment:  Waste production  must  peak  this  century,‖ Nature International Weekly Journal of Science , pp. 615–617, 2013.
[13] M. R. A. Yudianto, P. ukmasetya, R. A.  Hasani,  and  D.  Sasongko,
―Pengaruh Data Preprocessing terhadap  Imbalanced  Dataset  pada Klasifikasi Citra Sampah menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  Network,‖ Building  of  Informatics,  Technology
and  Science  (BITS) ,  vol.  4,  pp. 1367–1375, 2022.
[14] M.  F.  Rahman  and  Bambang, ―Deteksi  Sampah  pada  Real-time
Video  Menggunakan  Metode  Faster R-CNN,‖ Applied  Technology  and Computing  Science  Journal ,  vol.  3,
pp. 117–125, 2020. [15] Y. B. E. Purba, N. F. Saragih, A. P. Silalahi,  S.  Sitepu,  and  A.  Gea, ―Perancangan Alat Pendeteksi Kematangan  Buah  Nanas  Dengan Menggunakan Mikrokontroler Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN),‖ Methotika :  Jurnal  Ilmiah  Teknik Informatika , vol. 2, pp. 13–21, 2022.
[16] A.  N.  Sihananto,  M.  M.  Al Haromainy,  A.  P.  Sari,  A.  H. Mubarrok, and D. Ramadhan,

## ―PEMILAHAN  JENIS  SAMPAH
MENGGUNAKAN  ALGORITMA CNN,‖ SCAN  -  Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi ,  pp.  23–
27, 2022. [17] P.  N.  Dacipta  and  R.  E.  Putra, ―Sistem Klasifikasi LimbahMenggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)Pada WebServiceBerbasisFrameworkFlas k,‖ JINACS ,  vol.  3,  pp.  394–402,
2022.