## DETEKSI JENIS SAMPAH SECARA REALTIME MENGGUNAKAN METODE SINGLE SHOT MULTIBOX DETECTOR (SSD)
Pernando, Muhammad Rafi Muttaqin, Yudhi Raymond Ramadhan Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana, Jalan Cikopak No.53 Purwakarta, Indonesia pernandopernando70@wastukancana.ac.id

## ABSTRAK
Masalah  sampah  merupakan  isu  global  yang  banyak  menjadi  ancaman  serius  terhadap  lingkungan  dan kesehatan manusia. Banyak negara di dunia termasuk Indonesia masih menghadapi tantangan dalam mengelola sampah  secara  efektif  dan  efisien.  Karena  permasalahan  tersebut,  peneliti  ingin  membuat  model  objek  deteksi menggunakan  model  dasar  yaitu SSD-MobileNet  V2 untuk  mengklasifikasikan  jenis  sampah  organik  maupun anorganik.  Meztode  yang  digunakan    adalah Single  Shot  Multibox  Detector  (SSD) yang  digunakan  untuk mengolah data gambar dan Metode penelitian yang digunakan adalah CRISP-DM . Dataset dikumpulkan dengan cara primer berupa pengambilan foto langsung dari objek dan dibagi menjadi dua yaitu data train dan data test . Setelah  model  objek  deteksi  berhasil  dibuat  maka  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  gambar  yang berbeda dari training maupun testing. Hasil pengujian  menggunakan confusion matrix didapatkan hasil akurasi sebesar 93%.
Kata kunci: Objek Deteksi, SSD Mobilenet V2, CRISP-DM, Sampah

## 1. PENDAHULUAN
Masalah  sampah  merupakan  isu  global  yang banyak  menjadi  ancaman  serius  terhadap  lingkungan dan  kesehatan  manusia.  Banyak  negara  di  dunia termasuk  Indonesia  masih  menghadapi  tantangan dalam  mengelola  sampah  secara  efektif  dan  efisien. Untuk  mengatasi  masalah  ini,  penting  untuk mengadopsi  pendekatan  yang  berkelanjutan  terhadap pengelolaan sampah. Salah satu langkah kunci dalam pengelolaan  sampah  adalah  memisahkan  sampah organik  (seperti  sisa  makanan  dan  bahan  organik lainnya) dari sampah anorganik (seperti plastik, kertas, logam, dan sebagainya). Namun, proses ini seringkali memerlukan  partisipasi  aktif  dari  masyarakat  yang dapat menjadi sulit dan memakan waktu.
Pembangunan  model  objek  deteksi  sampah organik dan anorganik dapat membantu dalam upaya pengelolaan  sampah  yang  efektif  dan  berkelanjutan. Tujuan  dari  model  ini  adalah  untuk  mengenali  dan membedakan  antara  sampah  organik  dengan  sampah anorganik.  Penggunaan  model  objek  deteksi  sampah organik  dan  anorganik  memiliki  potensi  untuk meningkatkan  efisiensi  dan  keberlanjutan  dalam pengelolaan sampah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Penelitian  yang  berjudul  “Pembuatan  Aplikasi Deteksi  Objek  Menggunakan TensorFlow  Object Detection API dengan Memanfaatkan SSD MobileNet V2 Sebagai Model Pra-Terlatih”[1]. Pada penelitian ini ingin  membuat  aplikasi  deteksi  objek  menggunakan tensorflow  object  detection  API untuk  menguji  coba model SSD MobileNetV2 sebagai model pre-trained. Aplikasi  berhasil  dibuat  menggunakan  python dan  dilakukan  uji  coba  pada  data  test  dengan  hasil
dapat  mendeteksi  camera  dengan  akurasi  99%, handphone 89.1%, headphone 89.1%, Laptop 89.1%, dan mouse 98,8%.

## 2.2. Sampah
Sampah  adalah  materi  yang  dikeluarkan  atau tidak  digunakan  lagi  baik  oleh  manusia  atau  proses alam  karena  unsur-unsur  atau  fungsi  utamanya  telah diambil  [2].  Sampah  juga  memiliki  jenis  seperti sampah  organik/basah  [3],  sampah  anorganik/kering [3] dan sampah bahan berbahaya dan beracun (B3) [3].

## 2.3. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  adalah  suatu  teknik  yang dimanfaatkan  untuk  meniru  kecerdasan  makhluk hidup dalam menyelesaikan masalah [4].

## 2.4. Deep Learning
Deep Learning adalah pendekatan pembelajaran yang  menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  yang berlapis-lapis ( Multi Layer ). Jaringan Saraf Tiruan ini dirancang sehingga menyerupai otak manusia, di mana neuron-neuron  terhubung  satu  sama  lain  membentuk rangkaian neuron yang sangat kompleks [5].

## 2.5. CRISP-DM
CRISP-DM  (Cross-Industry  Standard  Process for Data Mining) adalah metodologi data mining yang dikembangkan  oleh konsorsium perusahaan  yang didirikan  oleh  Komisi  Eropa  pada  tahun  1996. Metodologi  ini  telah  diakui  sebagai  proses  standar dalam data mining [6]. CRISP-DM terdiri dari 5 tahap yaitu:
a. Business Understanding
Tahap  awal  adalah  memahami  tujuan  dan kebutuhan dari perspektif bisnis, lalu mengartikan
pemahaman  tersebut  menjadi  definisi  masalah dalam data mining [6].
b. Data Understanding
Tahap  ini  dimulai  dengan  mengumpulkan  data, yang  kemudian  diikuti  oleh  proses  untuk mendapatkan  pemahaman  yang  komprehensif tentang data tersebut [6].
c. Data Preparation Tahap  ini  mencakup  semua  kegiatan  untuk menyusun dataset akhir (data yang akan digunakan pada tahap pemodelan) dari data mentah [6].
d. Modelling Pada  tahap  ini,  berbagai  teknik  pemodelan  akan dipilih  dan  diterapkan,  dan  beberapa  parameter akan  disesuaikan  untuk  mencapai  nilai  yang optimal [6]. e. Evaluation
Dalam  tahap  ini,  evaluasi  dilakukan  terhadap efektivitas dan kualitas model sebelum digunakan, serta  menentukan  apakah  model  tersebut  dapat mencapai tujuan yang telah ditetapkan pada tahap awal [6].
f. Deployment Dalam tahap ini, pengetahuan atau informasi yang telah  diperoleh  akan  diorganisir  atau  disajikan dalam  format  khusus  agar  dapat  digunakan  oleh pengguna [6].

## 2.6. Deteksi Objek
Deteksi objek adalah teknik komputer visi untuk mengidentifikasi  contoh  objek  dalam  gambar  atau video.  Algoritma  deteksi  objek  sering  menggunakan pembelajaran  mesin  atau  pembelajaran  mendalam untuk menghasilkan hasil yang signifikan.
Tujuan  dari  deteksi  objek  adalah  untuk menggandakan kemampuan manusia dalam mengenali objek  menggunakan  komputer.  Metode  kerjanya adalah  dengan  menemukan  keberadaan  objek  dalam gambar  dan  menggambar  kotak  pembatas  di sekitarnya.  Proses  ini  melibatkan  dua  langkah,  yaitu mengklasifikasikan jenis objek dan kemudian menarik kotak pembatas di sekitar objek tersebut [7].

## 2.7. SSD-MobilenetV2
SSD  Mobilenet  V2 adalah  salah  satu  model arsitektur  machine  learning. SSD  Mobilenet  V2 dirancang untuk mendeteksi satu objek atau beberapa objek  secara realtime SSD  Mobilenet  V2  digunakan untuk  perangkat  mobile  (seluler)  dengan  spesifikasi yang cukup ringan. MobileNet menggunakan depthwise  separable  convolution yang  secara signifikan mengurangi  jumlah parameter jika dibandingkan  dengan regular convolution ,  dari  hal tersebut MobileNet menjadi deep neural network yang sangat ringan [8]. SSD Mobilenet V2 adalah salah satu arsitektur  model Convolutional  Neural  Network (CNN) [9].  CNN  adalah  salah  bidang  ilmu  komputer untuk  pengembangkan  jaringan  saraf  tiruan  dengan mengadopsi  jaringan  saraf  manusia  untuk  mengenali dan mendeteksi objek [9].
Gambar 1. Arsitektur SSD Mobilenet V2 [10]
3. METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Penelitian

## Gambar 2. Kerangka Penelitian
Gambar  2  menunjukkan  kerangka  penelitian yang  digunakan  oleh  peneliti  untuk  melakukan penelitian ini berdasarkan metode CRISP-DM dengan pendekatan bertahap. Metode CRISP-DM terdiri dari beberapa  fase,  termasuk Business  Understanding , Data  Understanding , Data  Preparation , Modelling , Evaluation , dan Deployment .

## 3.2. Business Understanding
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  dapat membuat aplikasi mobile yang dapat mendeteksi objek sampah dalam gambar digital dan dapat mengklasifikasikan objek tersebut secara real time.

## 3.3. Data Understanding
Data  yang  akan  digunakan  berupa  citra  digital (gambar)  dari  berbagai  sampah  yang  ada  disekitar. Data  mentah  berupa  gambar  dengan  warna  yang memperlihatkan objek sampahnya secara jelas karena akan berfokus pada objek sampah yang terdapat dalam gambar.

## Gambar 3. Sampah Anorganik

## Gambar 4. Sampah Organik

## 3.4. Data Preparation
Sebelum  memulai  proses  pelatihan  model, dibutuhkan  memberi  label  kelas  pada  gambar  untuk mengumpulkan informasi  mengenai objek yang akan dideteksi. Labelling adalah proses untuk memberikan informasi  mengenai  objek  di  dalam  gambar  pada dataset  yang  diperoleh.  Proses  pelabelan  objek dilakukan  dengan  mendefinisikan  kotak  pembatas (bounding box) dan menetapkan nama kelas atau label.

## Table 1. Jumlah Dataset
NO Nama Objek Label Data train Data Test 1 Sterofoam Anorganik 27 4 2 Bungkus Kopi Anorganik 24 3 3 Tissue Organik 22 9 4 Kantung Plastik Anorganik 21 6 5 Kulit Pisang Organik 28 5 6 Kaleng Minuman Anorganik 30 7 7 Botol Plastik Anorganik 23 7 8 Sayur Organik 17 6 9 Masker Duckbill Anorganik 15 4 10 Bungkus Rokok Anorganik 16 4 Total 223 55
Gambar 5. Proses labeling objek sampah 3.5. Modelling
Model yang digunakan peneliti untuk penelitian ini  adalah SSD-MobileNetV2 karena SSD-MobileNet V2 adalah  model  yang  tergolong  ringan  dan  dapat dijalankan di platform mobile. SSD-MobileNet V2 juga mempunyai  kemampuan  untuk  mendeteksi  objek secara real time .

## 3.6. Evaluation
Model yang sudah selesai di latih menggunakan dataset  training  akan  dievaluasi  performa  model tersebut  untuk  mengetahui  apakah  model  tersebut sudah bagus atau tidak.

## 3.7. Deployment
Pada  penelitian  ini  peneliti  akan  membuat aplikasi  mobile  untuk  mendeteksi  objek  sampah organik  dan  anorganik  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman kotlin dan dibuat menggunakan android studio .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peneliti  melakukan  beberapa  pengujian  untuk mendapatkan hasil model objek deteksi terbaik

## 4.1. Pengujian Learning Rate
Table 2. Hasil Pengujian Learning Rate Learning Rate Loss training Loss evaluasi 0.3 0.216 0.308 0.01 0.216 0.415 0.001 .0272 0.370
dari  hasil  tabel  diatas  didapatkan  nilai  loss terkecil yaitu pada learning rate sebesar 0.3 dari hasil pengujian.  Hasil  loss  sebaiknya  didapatkan  nilai sekecil  mungkin  karena  berarti  tidak  ada  loss  atau kesalahan pada model.

## 4.2. Pengujian Steps
Table 3. Hasil Pengujian Steps Steps Loss training Loss evaluasi 5000 0.216 0.308 10000 0.183 0.341 20000 0.134 0.278
dari  hasil  pengujian  steps  pada  tabel  3, didapatkan hasil loss atau kesalahan terkecil model ada pada steps 20000.

## 4.3. Pengujian Model
Table 4. Pengujian Model Gambar Benar  Salah Objek
3 0 Sterofoam
3 0 Bungkus Kopi 2 1 Sayur 3 0 Plastik
Gambar Benar  Salah Objek
3 0 Tissue
3 0 Bungkus Rokok 3 0 Kaleng
3 0
Botol Plastik 3 0
Masker
2 1
Pisang
Dari  hasil  pengujian  model  pada  tabel  4  diatas yang  dilakukan  dengan  30  data  gambar  untuk pengujian.  Digunakan  confusion  matrix  untuk mengukur akurasi dari model yang sudah dibuat.
Table 5 Confusion Matrix N = 30 Aktual organik Aktual anorganik Prediksi organik 7 0 Prediksi anorganik 2 21 Total 9 21
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 28 30
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0,93 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0,93 ∗ 100 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 93%
Dari  hasil confusion  matrix pada  tabel  5 didapatkan  hasil  yaitu  28  gambar  yang  diprediksi benar  dari  30  jumlah  data  yang  setelah  dibagi menghasilkan tingkat akurasi sebesar 93%.
Setelah  model  selesai  dibuat  dan  di  evaluasi langkah  terakhir  adalah  untuk  implementasi  model yang  sudah  diekspor  dalam  format tflite ke  dalam aplikasi mobile. Disini peneliti menggunakan bantuan dari tensorflow dan  kode  bersumber  dari tensorflow examples yang bersumber dari link “https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/l ite/examples/object_detection/android”.
Setelah source  code aplikasi  android  sudah  di download selanjutnya  adalah  membuka source  code tersebut menggunakan android studio . Disini peneliti menggunakan Android  Studio  Electric  Eel  2022.1.1 Patch  2 dan  menggunakan  bahasa  pemrograman kotlin .  Setelah  model  di import ke  dalam  aplikasi android dan  aplikasi android sudah  selesai  dibuat, pada gambar 6 adalah tampilan dari aplikasi android . Pada gambar 6 terdapat variabel seperti fps , inference time , threshold , max results , number thread , delegate , dan ML model . Inference time adalah  waktu  yang  dibutuhkan untuk  melakukan  satu  deteksi. Fps adalah  jumlah gambar  yang  ditampilkan  dalam  satu  detik  yang didapat  dari  membagi  1000  ms  dengan  waktu inferensi . Threshold adalah  ambang  batas  ketika sebuah hasil deteksi akan dianggap terdeteksi jika nilai confidence objek tersebut di atas nilai threshold. Max result adalah  jumlah  maksimal  deteksi  dalam  satu waktu. Number thread adalah  jumlah  proses bersamaan  yang  dapat  dilakukan  dalam  satu  waktu. Menu delegate memungkinkan untuk memilih tempat pemrosesan  terjadi  seperti CPU , GPU ,  atau NNAPI . Terakhir  adalah ML Model yang  merupakan  pilihan model untuk menjalankan deteksi.
Gambar 1. Tampilan Aplikasi Android

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  peneliti berhasil  membuat model untuk  mendeteksi  objek sampah organik dan anorganik. Peneliti menggunakan data training sebanyak  223  gambar  dan  untuk  data testing sebanyak  55  gambar.  Hasil  perhitungan confusion matrix dari  model  yang  sudah  berhasil dibuat  memiliki  akurasi  sebesar  93%,  Peneliti  sadar bahwa  penelitian  ini  memiliki  banyak  kekurangan maka  dari  itu  peneliti  memiliki  beberapa  saran  yaitu menambah  variasi  objek  sampah  pada  dataset, menambahkan  jenis  sampah  baru  seperti  sampah berbahaya  dan  menggunakan  model  objek  deteksi yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Aningtiyas,  A.  Sumin,  and  S.  Wirawan,
“Pembuatan Aplikasi Deteksi Objek
Menggunakan TensorFlow Object Detection API dengan  Memanfaatkan  SSD  MobileNet  V2 Sebagai  Model  Pra  -  Terlatih,” Jurnal  Ilmiah Komputasi ,  vol.  19,  no.  3,  Mar.  2020,  doi: 10.32409/jikstik.19.3.68.
[2] A. Kahfi, “TINJAUAN TERHADAP
PENGELOLAAN SAMPAH,”  2017.  [Online]. Available:
http://nationalgeographic.co.id/berita/2016/08/in donesia-penghasil-sampah-plastik-
[3] Y. Kurniaty, W. Haji Bani N ARARAYA , R. Nabila Turawan,
and F. Nurmuhamad, “MENGEFEKTIFKAN  PEMISAHAN  JENIS SAMPAH SEBAGAI UPAYA PENGELOLAAN  SAMPAH  TERPADU  DI KOTA MAGELANG,” 2016. [Online].
Available: http://dkpt.magelangkota.go.id/bidang/kebersiha
n,
[4] A. A HMAD ,  “Mengenal  Artificial  Intelligence,
Machine  Learning,  Neural  Network,  dan  Deep
Learning,” 2017. [Online]. Available: www.teknoindonesia.com
[5] P.  Adi  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto,
“IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL  NETWORK  (  CNN  )  PADA
EKSPRESI MANUSIA,” JURNAL ALGOR , vol.
2, no. 1, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/alg or/index
[6] R. S ETIAWAN , “PENERAPAN DATA MINING
MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS
CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN STRATEGI  PROMOSI  MAHASISWA  BARU (Studi Kasus : Politeknik LP3I Jakarta),” 2016.
[7] R. K AMIL ,  “Perancangan  Aplikasi  Bahasa Isyarat ‘Isyaratku’ Dengan Deep Learning Serta Google  Cloud  Platform,”  2021.  [Online].
Available: http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/simpatik [8] A. H IDAYAHTULLAH ,  “SISTEM  DETEKSI SIMBOL  PADA  SIBI  (SISTEM  ISYARAT BAHASA INDONESIA) SECARA REALTIME MENGGUNAKAN MOBILENET-SSD,” 2022.
[9] Evan,  M.  Wulandari,  and  E.  Syamsudin, “Recognition  of  pedestrian  traffic  light  using tensorflow  and  SSD  MobileNet  V2,”  in IOP Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , IOP Publishing Ltd, Dec. 2020. doi: 10.1088/1757-899X/1007/1/012022.
[10] M.  Rahman,  D.  Leman,  and  G.  Artikel, “Movidius  Neural  Compute  Stick  untuk Pendeteksian  Objek  Manusia  Secara  Real  Time dengan Metode Mobilenet-SSD Movidius Neural Compute  Stick  for  Real  Time  Detection  of Human Objects with the Mobilenet-SSD Method Article  Info  ABSTRAK,” JOMLAI:  Journal  of Machine  Learning  and  Artificial  Intelligence , vol.  1,  no.  3,  pp.  2828–9099,  2022,  doi: 10.55123/jomlai.v1i3.1025