ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.198 | Hal 83 − 89 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Aplikasi Klasifikasi Sampah Organik dan Non Organik dengan
Metode GLCM Dan LS-SVM

## Joni Wong
Program Studi Teknik Informatika, STMIK TIME, Medan, Indonesia Email: joni_hgw@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: joni_hgw@yahoo.com
Abstrak− Sampah merupakan suatu barang yang sudah tidak memiliki manfaat lagi bagi penggunanya yang mana merupakan sisa dari hasil  kegiatan  aktivitas  keseharian  manusia  atau  merupakan  hasil  dari  proses  alam  yang  memiliki  bentuk  yang  padat.  Pengolahan sampah yang ada saat ini hanya terbatas pada pengolahan sampah secara konvensional yaitu hanya diangkut dari tempat penghasil sampah ke Tempat Pembuangan Sementara (TPS) dan kemudian hanya dibuang begitu saja ke TPS tanpa dilakukan pengolahan terlebih dahulu, padahal aturan prosedur pengelolaan sampah yang harus dilakukan yaitu pengumpulan sampah kemudian didaur ulang dan dibuang ke TPS, kemudian dilakukan pengangkutan sampah yang akan dibuang di Tempat Pembuangan Akhir. Oleh karena itu, dalam proses  pengelolaan  sampah,  perlu  dilakukan  pemilahan  sampah  menjadi  sampah  organik  dan  non-organik.  Namun,  kebanyakan masyarakat masih kesulitan dalam melakukan pemilahan sampah organik dan non organik, sehingga diperlukan sebuah aplikasi untuk membantu sosialisasi pemilahan sampah kepada masyarakat. Pada penelitian ini, akan digunakan metode Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) untuk melakukan klasifikasi jenis sampah. Sementara itu, untuk melakukan proses ekstraksi tekstur dari gambar sampah yang dimasukkan, maka akan digunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi klasifikasi sampah yang dapat memberikan pengetahuan dan menambah wawasan bagi pengguna (user) terutama dalam membedakan jenis sampah organik dan sampah anorganik. Penerapan metode GLCM dan LS-SVM pada aplikasi yang dibangun dapat melakukan pendeteksian jenis sampah organik dan anorganik dengan tingkat keberhasilan sebesar 97%.
Kata Kunci: LS-SVM; GLCM; Sampah Organik; Sampah Anorganik; Klasifikasi
Abstract− Garbage is an item that no longer has any benefits for its users, which is the residue from the results of daily human activities or  is  the  result  of  natural  processes  that  have  a  solid  form.  The  existing  waste  processing  is  only  limited  to  conventional  w aste processing, which is only transported from the waste-producing place to the Temporary Disposal Site (TPS) and then just dumped into the  TPS  without  processing  it  first,  even  though  the  rules  for  waste  management  procedures  that  must  be  carried  out  are:  wast e collection  is  then  recycled  and  disposed  of  to  the TPS,  then  the  waste  is  transported  to  be  disposed of  at  the  Final Disposal  Site. Therefore, in the process of waste management, it is necessary to separate waste into organic and non-organic waste. However, most people still have difficulty in sorting organic and non-organic waste, so an application is needed to help socialize waste sorting to the community. In this study, the Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) method will be used to classify the types of waste. Meanwhile, to perform the texture extraction process from the included garbage image, the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) method will be used. The result of this research is a waste classification application that can provide knowledge and add ins ight for users, especially in distinguishing the types of organic waste and inorganic waste. The application of the GLCM and LS-SVM methods in the built application can detect types of organic and inorganic waste with a success rate of 97%.
Keywords : LS-SVM; GLCM; Organic Waste; Inorganic Waste; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Sampah merupakan suatu barang yang sudah tidak memiliki manfaat lagi bagi penggunanya yang mana merupakan sisa dari hasil kegiatan aktivitas keseharian manusia atau merupakan hasil dari proses alam yang memiliki bentuk yang padat. Sampah yang utamanya dari  hasil kegiatan manusia, apabila penanganannya tidak tepat maka dapat memiliki dampak buruk baik pada lingkungan maupun kesehatan [1]. Pengolahan sampah yang ada saat ini hanya terbatas pada pengolahan sampah  secara  konvensional  yaitu  hanya  diangkut  dari  tempat  penghasil  sampah  ke  Tempat  Pembuangan  Sementara (TPS)  dan  kemudian  hanya  dibuang  begitu  saja  ke  TPS  tanpa  dilakukan  pengolahan  terlebih  dahulu,  padahal  aturan prosedur pengelolaan sampah yang harus dilakukan yaitu pengumpulan sampah kemudian didaur ulang dan dibuang ke TPS, kemudian dilakukan pengangkutan sampah yang akan dibuang di Tempat Pembuangan Akhir [2].
Oleh karena itu, dalam proses pengelolaan sampah, perlu dilakukan pemilahan sampah menjadi sampah organik dan non-organik [3]. Hal ini dikarenakan sampah non-organik susah terurai dan membutuhkan waktu kurang lebih 400 tahun untuk bisa terurai [4]. Pengelolaan sampah rumah tangga umumnya diterapkan dengan memilah sampah organik (sisa  makanan  dan  daun  kering)  dan  sampah  non  organik  (sampah  kertas,  plastik,  kaleng,  kaca  dan  bahan kerumahtanggaan  lainnya)  [5].  Namun,  kebanyakan  masyarakat  masih  kesulitan  dalam  melakukan pemilahan  sampah organik  dan  non  organik,  sehingga  diperlukan  sebuah  aplikasi  untuk  membantu  sosialisasi  pemilahan  sampah  kepada masyarakat.
Penelitian  mengenai  klasifikasi  sampah  organik  dan  non  organik  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya  adalah Implementasi Sistem Klasifikasi Sampah Organik dan Anorganik dengan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation, dimana sistem memiliki akurasi 90% dengan kinerja setiap melakukan prediksi membutuhkan waktu rata-rata 42,9 ms [6]. Metode lainnya yang dapat digunakan adalah metode Support Vector Machine (SVM) yang merupakan metode yang berlandaskan pada teori pembelajaran statistic dan memberi hasil yang menjanjikan akan lebih baik dibanding metode lain [7]. Namun, pada SVM menggunakan quadratic programming yang tidak efisien apabila diterapkan pada dimensi ruang yang lebih tinggi. Oleh karena itu usulan metode yang diberikan untuk penelitian ini adalah menggunakan Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) [8]. LS-SVM adalah model yang lebih sederhana dan sudah dimodifikasi dari
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.198 | Hal 83 − 89 https://hostjournals.com/bulletincsr
metode SVM [9]. Sementara itu, untuk melakukan proses ekstraksi tekstur dari gambar sampah yang dimasukkan, maka akan digunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) [10]. GLCM merupakan salah satu metode statistikal untuk ekstraksi ciri tekstur dan termasuk yang paling banyak digunakan dalam teknik analisis tekstur [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sampah
Menurut UU Nomor 18 Tahun 2008 tentang pengelolaan sampah, menyebutkan bahwa sampah merupakan permasalahan nasional sehingga pengelolaannya perlu dilakukan secara komprehensif dan terpadu dari hulu ke hilir agar memberikan manfaat secara ekonomi, sehat bagi masyarakat, dan aman bagi lingkungan, serta dapat mengubah perilaku masyarakat. Menurut definisi World Health Organization (WHO) sampah adalah sesuatu yang tidak digunakan, tidak diapakai, tidak disenangi atau sesuatu yang dibuang yang berasal dari kegiatan manusia dan tidak terjadi dengan sendirinya. Berdasarkan SK  SNI  tahun  1990,  sampah  adalah  limbah  yang  bersifat  padat  yang  terdiri  dari  zat  organik  dan  zat  anorganik  yang dianggap tidak berguna lagi dan harus dikelola agar tidak membahayakan dan melindungi infestasi pembangunan [12].

## 2.2 Citra
Citra  merupakan  salah  satu  bentuk  informasi  yang  diperlukan  manusia  selain  teks,  suara  dan  video.  Informasi  ini diperlukan bukan hanya untuk komunikasi antar manusia saja tetapi juga antara manusia dengan mesin. Informasi yang terkandung dalam sebuah citra dapat diinterpretasikan berbeda-beda oleh manusia satu dengan yang lain. Artinya, nilai informasi pada sebuah citra bersifat subyektif tergantung keperluan masing- masing manusia. Oleh karena itu diperlukan pengolahan citra untuk mendapatkan citra yang memiliki informasi yang dikehendaki [13] .

## 2.3 Klasifikasi Citra
Klasifikasi  merupakan  suatu  proses  menemukan  kumpulan  pola  atau  fungsi  yang  mendeskripsikan  serta  memisahkan kelas  data  yang  satu  dengan  yang  lainnya  untuk  menyatakan  objek  tersebut  masuk  pada  kategori  tertentu  yang  sudah ditentukan  atau  dikenal  juga  sebagai  supervised  learning.  Metode  klasifikasi  terdiri  dari  dua  proses,  yaitu  :  learning stepatau tahap training phase. Algoritma klasifikasi membangun classifier dengan menganalisis atau belajar dari sebuah training setyang memiliki label dan telah tersedia sebelumnya, selanjutnya untuk mengetahui akurasi dari classifier yang telah  dibentuk,  pada  tahap  kedua  dilakukan  pengujian  terhadap  classifier  tersebut  dengan  menggunakan  test  setyang merupakan kumpulan data baru yang dipilih secara acak dan bersifat independen dari training setyang artinya data yang digunakan pada test settidak digunakan untuk membangun classifier [14].

## 2.4 Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) juga memiliki beberapa karakteristik atau fitur tekstur yang seperti halnya dibahas  oleh  Robert  Haralick  yang  telah  mendefenisikan  beberapa  karakteristik/fitur  tekstur  citra  yang  dihitung  dari matrix co-occurrence (CM) dengan menyatakan matriks proanorganiklitas :
P(i, j) = CM(i,j) ∑ ∑ CM(i,j) G−1 j=0 G−1 i=0 (1)
Di antara fitur tersebut adalah Homogenity, contrast, entropy, dan energy.[15]
1. Uniformity of Energy adalah ukuran homogenitas lokal dan merupakan kebalikan dari  entropi. Fitur ini digunakan untuk melihat tingkat keseragaman tekstur. Nilai energi ada pada kisaran [0, 1], di mana 1 menggambarkan area yang homogen.
Energy = ∑ ∑ (P(i, j)) 2 G−1 j=0 G−1 i=0 (2)
keterangan:
i  dan  j  adalah  sifat  keabuan  dari  dua  piksel  yang  berdekatan  P(i,j)  adalah  Co-occurence  Matrix  Simetris Ternormalisasi
2. Contrast adalah variasi nilai intensitas lokal dalam matriks co-occurrence. Jika piksel tetangga memiliki nilai intensitas yang mirip  atau berdekatan, maka kontras tekstur sangat  rendah. Nilai kontras tinggi  menunjukkan tekstur dengan variasi intensitas yang tinggi, untuk nilai kontras rendah menunjukkan tekstur yang halus dan lembut.
Contrast = ∑ ∑ (i − j) 2 P(i, j) G−1 j=0 G−1 i=0
(3)
keterangan:
i dan j adalah sifat keabuan dari resolusi 2 piksel yang berdekatan p (i,j) adalah Proanorganiklitas kolom(i,j) Syarat : Ketika  nilai  i  dan  j  sama,  sel  berada  pada  diagonal  dan  (i-j)  =  0.  Nilai-nilai  ini  merepresentasikan  pixel  yang keseluruhannya mirip dengan tetangga mereka, sehingga mereka diberi bobot 0.
3. Homogenity mengukur tingkat homogenitas perulangan struktur tekstur, di mana bobot  nilainya merupakan invers dari  kontras  (contrast).  Tingkat  Homogenity  tekstur  sangat  tinggi  bila  nilai  matriks  co-occurrence  terkonsentrasi sepanjang diagonal matriks. Ini menunjukkan bahwa ada banyak piksel dengan perulangan pasangan nilai intensitas
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.198 | Hal 83 − 89 https://hostjournals.com/bulletincsr
yang  sama  sebagi  pembentuk  struktur  tekstur.  Homogenity  memiliki  kisaran  nilai  [0,  1].  Untuk  nilai  Homogenity sama  dengan  1  menunjukkan  bahwa  tekstur  memiliki  struktur  perulangan  yang  ideal,  sedang  bila  nilainya  rendah menunjukkan bahwa elemen tekstur memiliki variasi yang tinggi dan tersebar secara merata dalam area tekstur.
Homogenity = ∑ ∑ P(i,j) 1+(i−j) 2 G−1 j=0 G−1 i=0 (4)
keterangan : i dan j adalah sifat keabuan dari resolusi 2 piksel yang berdekatan p (i,j) adalah Proanorganiklitas kolom(i,j).
4. Entropy  adalah  ukuran  tingkat  keacakan  (randomness)  permukaan  tekstur  akibat  gangguan  spasial  atau  frekuensi. Nilai entropi dapat memberi informasi fitur permukaan tekstur yang kasar dan halus. Semakin nilai entropi mendekati satu maka tingkat kekasaran tekstur semakin tinggi, sebaliknya nilai entropi mendekati nol maka permukaan tekstur semakin halus.
Entropy = ∑ ∑ P(i, j), log⁡(P(i, j)) G−1 j=0 G−1 i=0 (5)
keterangan:
i dan j adalah sifat keabuan dari resolusi 2 piksel yang berdekatan p (i,j) adalah Co-occurence Matrix Simetris Ternormalisasi.

## 2.5 Least Squares Support Vectors Machine (LS-SVM)
Least  Squares Support  Vectors Machine (LS-SVM) adalah salah satu  modifikasi  dari  SVM. Jika SVM dikarakteristik oleh  permasalahan  konveks  quadratic  programming  dengan  pembatas  berupa  pertidaksamaan.  LS-SVM  sebaliknya, diformulasikan  dengan  menggunakan  pembatas  yang  hanya  berupa  persamaan.  Sehingga  solusi  LS-SVM  dihasilkan dengan menyelesaikan persamaan linier. Hal ini tentulah berbeda dengan SVM yang mana solusinya dihasilkan melalui penyelesaian quadratic programming. Saat ini, LS-SVM banyak dilakukan pada klasifikasi dan estimasi fungsi. LS-SVM di-training dengan meminimalkan :
1 2 ω 2 + 1 2 γ ∑ e i 2 n i=1 (6)
Dengan kendala: y 𝑖 ( 𝜔 𝑇 x 𝑖 + b) + 𝑒𝑖 = 1, i = 1, … , n γ  (gamma)  merupakan  faktor  regulasi,  x 𝑖 merupakan  data  input  dan  y 𝑖 merupakan  keluaran  dari  x 𝑖 , 𝜔 ,b.  Untuk menentukan parameter 𝜔 (bobot) dan b(bias) perlu diubah menjadi optimasi tanpa pembatas. Perubahan itu diperlukan itu dilakukan dengan mengubah fungsi Langrange seperti persamaan ini:
(L, w, b, e, α) = 1 2 ‖ω‖ 2 + 1 2 γ ∑ e i 2 n i=1 − ∑ α i [y i (ω t x i + b) + e i − 1] n i=1 (7)
Dalam hal ini 𝑖 merupakan Lagrange multiplier , yang nilainya bisa positif ataupun negatif hal ini dikarenakan pembatas pada LS-SVM yang berupa persamaan. Sedangkan untuk kondisi optimalitas, maka disederhanakan menjadi :
∂L ∂ω = 0 → ω = ∑ α i y i x i n i=1 (8)
∂L ∂b = 0 → ω = ∑ α i y i = 0 n i=1 (9) ∂L ∂e = 0 → α i = γe i (10)
∂L ∂∝ = 0 → y i [ω t x i + b] − 1 (11)
Kemudian seperti pada SVM konvensional, fungsi kernel memungkinkan operasi yang akan dilakukan di ruang input bukan di ruang fitur dimensi tinggi. Beberapa penelitian menggunakan LS-SVM dan fungsi kernel RBF (LS-SVM RBF)  secara  empiris  menghasilkan  hasil  yang  optimal.  Untuk  masalah  klasifikasi  dua  spiral  yang  kompleks  dapat ditemukan  dengan  LS-SVM  RBF  dengan  kinerja yang  sangat  baik  dan  komputasi  rendah [16].  Rumus  Fungsi  Kernel RBF:
K(x, x i ) = exp ( ‖x−x i ‖ 2 2σ 2 ) (12)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses kerja dari aplikasi klasifikasi sampah dapat digambarkan dalam bentuk flowchart diagram seperti terlihat pada Gambar 1 berikut.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.198 | Hal 83 − 89 https://hostjournals.com/bulletincsr
Konversi citra input dari ruang warna RGB ke grayscale Start Input Citra Sampah Start Input Citra Uji Konversi citra input dari ruang warna RGB ke grayscale Output ciri tekstur dari citra input Databas e Output hasil klasifikasi End End Klasifikasi Sampah dengan Metode LS-SVM Ekstraksi Tekstur dengan Metode GLCM Ekstraksi Tekstur dengan Metode GLCM (a) Training (b) Testing
Gambar 1 . Flowchart dari Aplikasi Klasifikasi Sampah Organik dan Non Organik
Untuk memodelkan perangkat lunak, maka akan digunakan bantuan use case diagram. Adapun rancangan use case diagram dari aplikasi klasifikasi sampah organik dan non organik dengan metode GLCM dan LS-SVM dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2 . Use Case Diagram dari Aplikasi Klasifikasi Sampah Organik dan Non Organik dengan Metode GLCM dan LS-SVM
Pada  saat  pertama  kali  menjalankan  Aplikasi  Klasifikasi  Sampah  Organik  dan  Non  Organik  dengan  Metode GLCM dan LS-SVM, maka form yang akan muncul pertama kali adalah form ‘Main’, yang dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Form Main
Untuk melakukan proses penambahan dataset ke dalam aplikasi klasifikasi sampah organik dan non organik, maka pemakai dapat mengklik menu Input Dataset sehingga sistem akan menampilkan form Input Dataset seperti terlihat pada Gambar 4 berikut.
Aplikasi Klasifikasi Sampah Organik dan Non Organik dengan Metode GLCM dan LS-SVM
Memilih Folder
Menambah Dataset Jenis Sampah
Memilih Jenis Sampah Mengeksekusi Metode GLCM Mengklasifikasikan Jenis Sampah Mengeksekusi Metode
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.198 | Hal 83 − 89 https://hostjournals.com/bulletincsr
Setelah  memasukkan  dataset  yang  diperlukan  oleh  sistem,  maka  proses  dapat  dilanjutkan  dengan  melakukan proses pengenalan jenis sampah. Caranya adalah dengan mengklik menu Pengenalan Jenis Sampah yang terdapat pada form Main, sehingga sistem akan menampilkan form Pengenalan Jenis Sampah seperti terlihat pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Form Pengenalan Jenis Sampah Setelah Proses Pendeteksian
Pengujian akan dilakukan dengan menggunakan berbagai jenis gambar dengan jenis sampah yang berbeda dalam gambar. Berikut dirincikan hasil pengujian yang dilakukan. Dataset yang dimasukkan ke dalam database ada sebanyak 500  buah  dengan  perincian  sampah  organik  sebanyak  250  buah  dan  sampah  anorganik  sebanyak  250  buah.  Proses pengujian akan dilakukan terhadap 150 buah citra sampah organik dan 150 buah citra sampah anorganik. Hasil pengujian yang dilakukan dapat dirincikan seperti terlihat pada Tabel 1 dan Tabel 2 berikut.
Tabel 1 . Hasil Pengujian Sampah Anorganik
Citra Uji Hasil Deteksi Sampah  Keterangan
Anorganik BERHASIL Anorganik BERHASIL Anorganik BERHASIL Organik GAGAL Organik GAGAL
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.198 | Hal 83 − 89 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tabel  1  di atas  merupakan  beberapa  contoh  pengujian  yang dilakukan. Proses  pengujian  akan dilakukan terhadap 150 buah citra anorganik. Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut:
True  Positive  adalah  jumlah  hasil  pengujian  yang  hasil  pendeteksian  jenis  sampah  sama  dengan  keadaan riilnya. True Negative adalah jumlah hasil pengujian yang mendeteksi bahwa gambar input bukan sampah dan keadaan riil memang bukan sampah.
False Positive adalah jumlah hasil pengujian yang hasil pendeteksian jenis sampah tidak sama dengan keadaan riilnya. False Negative adalah jumlah hasil pengujian yang mendeteksi bahwa gambar input bukan sampah dan keadaan riil adalah sampah.
True Positive = 144 True Negative = 0 False Positive = 6 False Negative = 0 Accuracy = (144+0) / (144+0+6+0) * 100% = 144 / 150 * 100% = 96%. Error Rate = (6+0) / (144+0+6+0) * 100% = 144 / 150 * 100% = 4%. Precision = 144 / (144+6) * 100% = 144 / 150 * 100% = 96%. Recall = 144 / (0+144) * 100% = 144 / 144 * 100% = 100%.
Tabel 2 . Hasil Pengujian Sampah Organik Citra Uji Hasil Deteksi Sampah Keterangan
Organik
BERHASIL
Organik BERHASIL Anorganik GAGAL Organik BERHASIL
Anorganik GAGAL
Tabel  2  di atas  merupakan  beberapa  contoh  pengujian  yang dilakukan. Proses  pengujian  akan dilakukan terhadap 150 buah citra organik. Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut:
True Positive = 147 True Negative = 0 False Positive = 3 False Negative = 0 Accuracy = (147+0) / (147+0+3+0) * 100% = 147 / 150 * 100% = 98%. Error Rate = (3+0) / (147+0+3+0) * 100% = 3 / 150 * 100% = 2%. Precision = 147 / (147+3) * 100% = 147 / 150 * 100% = 98%. Recall = 147 / (0+147) * 100% = 147 / 147 * 100% = 100%.
Secara keseluruhan (sampah organik dan sampah anorganik), hasil pengujian adalah sebagai berikut. True Positive = 291 True Negative = 0 False Positive = 9 False Negative = 0
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.198 | Hal 83 − 89 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 4. KESIMPULAN
Dari  pembahasan  pada  bab-bab  sebelumnya,  maka  akhirnya  pada  penelitian  tugas  akhir  ini  dapat  diambil  beberapa kesimpulan,  antara  lain:  Aplikasi  klasifikasi  sampah  dapat  memberikan  pengetahuan  dan  menambah  wawasan  bagi pengguna (user) terutama dalam membedakan jenis sampah organik dan sampah anorganik. Dengan menerapkan metode Gray  Level  Co-occurence  Matrix  (GLCM)  dan  Least  Suare  Support  Vector  Machine (LS-SVM), proses pendeteksian jenis sampah dapat dilakukan, untuk kemudian dilakukan proses klasifikasi. Penerapan metode GLCM dan LS-SVM pada aplikasi yang dibangun dapat melakukan pendeteksian jenis sampah  organik dan anorganik dengan tingkat keberhasilan sebesar 97%.

## REFERENCES
[1] Q.  Maulani  dan  W.  N.  Fatimah,  “Pengelolaan  Sampah  Rumah  Susun  Sederhana  Sewa Baleendah,  Kecamatan  Baleendah Kabupaten Bandung Tahun 2018”, Jurnal Kesehatan Lingkungan, vol. 12, no. 2, pp. 145-153, 2020.
[2] W. O. Rosnawati, Bahtiar dan H. Ahmad, “Pengelolaan Sampah Rumah Tangga Masyarakat Pemukiman Atas Laut Di Kecamatan Kota Ternate”, Jurnal Techno (Jurnal Ilmu Eksakta), vol. 06, no. 02, pp. 45-53, 2017.
[3] I.  W. Widiarti,  “Pengelolaan  Sampah  Berbasis “Zero Waste”  Skala  Rumah Tangga Secara  Mandiri”, Jurnal Sains dan Teknologi Lingkungan, vol. 4, no. 2, pp. 101-113, 2012.
[4] A. K. Agarini, S. S. Aulanikma dan U. A. Mumtahanah, “Pelatihan Pengelolaan Sampah Plastik Menjadi Produk Baru Dan Bernilai Ekonomis Di Kelurahan Wates”, Abdipraja: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, vol. 1, no. 1, pp. 36-42, 2020.
[5] K.  F.  Juwono dan  K.  C. Diyanah,  “Analisis  Pengelolaan  Sampah  Rumah  Tangga  (Sampah  Medis Dan Non Medis)  Di  Kota Surabaya Selama Pandemi Covid-19”, Jurnal Ekologi Kesehatan, vol. 20, no. 1, pp. 12-20, 2021.
[6] F. P. Fantara, D. Syauqy dan G. E. Setyawan, “Implementasi Sistem Klasifikasi Sampah Organik dan Anorganik dengan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation”, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer,  vol. 2, no.  11, pp. 5577-5586, 2018.
[7] I. C. R. Drajana, “Metode Support Vector Machine Dan Forward Selection Prediksi Pembayaran Pembelian Bahan Baku Kopra”, ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 9, no. 2, pp. 116-123, 2017.
[8] H. Khaulasari, “Combine Sampling Least Square Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Multi Class Imbalanced Data”, Jurnal Widyaloka Ikip Widya Darma, vol. 5, no. 3, pp. 303-316, 2018.
[9] A. Triyono, R. B. Trianto dan D. M. P. Arum, “Penerapan Least Squares Support Vector Machines (LSSVM) dalam Peramalan Indonesia Composite Index”, Jurnal Informatika Universitas Pamulang, vol. 6, no. 1, pp. 210-216, 2021.
[10] Neneng,  A.  S.  Puspaningrum  dan  A.  A.  Aldino,  “Perbandingan  Hasil  Klasifikasi  Jenis  Daging  Menggunakan  Ekstraksi  Ciri Tekstur Gray Level Co-occurrence Matrices (GLCM) Dan Local Binary Pattern (LBP)”, SMATIKA Jurnal, vol. 11, no. 01, pp. 48-52, 2021.
[11] C. Rahmad, M. Astiningrum dan A. P. Lesmana, “Pengenalan Tas Ransel Pada Citra Digital Dengan Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix”, Jurnal Informatika Polinema, vol. 4, no. 4, pp. 258-262, 2018.
[12] J.  Dobiki,  “Analisis Ketersediaan  Prasarana Persampahan  di Pulau Kumo dan  Pulau Kakara di Kabupaten Halmahera Utara,” Jurnal Spasial, vol. 5, no. 2, pp. 220-228, 2018.
[13] Sulistiyanti, et al, penerapan citra dasar dan contoh penerapanya, Yogyakarta: teknosain, 2016.
[14] Diwandari,  et  al,  “Perbandingan  Algoritme  J48  Dan  Nbtree  Untuk  Klasifikasi Diagnosa Penyakit Pada Soybean”, Sentika, 2015.
[15] Madenda, et al, Pengolahan Citra & Video Digital, Jakarta, 2015.
[16] Sanjaya,  et  al,  “Klasifikasi  Buah  Mangga  Berdasarkan  Tingkat  Kematangan Menggunakan Least-Squares Support Vector Machine”, 2016.