## Original Research Paper

## Sosialisasi Penggunaan Aplikasi Klasifikasi Sampah
I Made Bayu Suarjaya 1 , Paniran 1
1 Fakultas Teknik, Universitas Mataram, Nusa Tenggara Barat
DOI : https://doi.org/10.29303/jpmpi.v7i1.7590
Sitasi: Suarjaya, I. M. B., & Paniran. (2024). Sosialisasi Penggunaan Aplikasi Klasifikasi Sampah. Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA 7(1 )

## Article history
Received : 05 Januari 2024 Revised: 02 Maret 2024 Accepted: 25 Maret 2024
*Corresponding Author: I Made Bayu Suarjaya, Fakultas Teknik, Universitas Mataram, Nusa Tenggara Barat Email: bayusuarjaya83@gmail.com
Abstract: Waste  classification  application  using  Convolutional  Neural Network  (CNN)  to  overcome  the  problem  of  waste  accumulation  in Indonesia.  The  application  socialisation  was  conducted  in  Pemangkalan Village,  West  Lombok,  with  the  aim  of  facilitating  community  waste management. The results showed an increase  in community understanding of  the  importance  of  waste  management  and  active  participation  in protecting  the  environment.  Periodic  evaluation  is  needed  to  maintain  the sustainability  of  the  socialisation  programme.  Strategic  steps  include socialisation,  development  of  organic  waste  classification  methods,  digital image  processing  technology,  artificial  intelligence,  and  cooperation between  the  government,  educational  institutions,  and  communities  in  the implementation of waste classification technology.
Keywords: Waste  Classification  Application,  Convolutional  Neural Network (CNN), Socialisation

## Pendahuluan
Sampah  selalu  menjadi  permasalahan  di berbagai  negara  termasuk  di  Indonesia.  Jumlah sampah  yang  selalu  bertambah  tiap  tahun beriringan  dengan  bertambahnya  jumlah  penduduk di Indonesia yang membuat penumpukan sampah di Indonesia  semakin  banyak,  data  dari  Kementerian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  (KLHK)  pada tahun  2019  tercatat  lebih  dari  28  juta  timbulan sampah.  Jumlah  tersebut  bertambah  pada  tahun 2020  sebanyak  29  juta  timbulan  sampah  lalu  pada tahun  2021  sebanyak  29,5  juta  timbulan  dan terakhir  pada  tahun  2022  timbulan  sampah menembus  angka  35  juta  (Kehutanan,  2023). Jumlah  tumpukan sampah  yang  terus  meningkat setiap  tahunnya  menyebabkan  banyak  masalah, seperti  pencemaran  lingkungan  dan  tempat  hidup kuman  yang  berbahaya  yang  dapat  menyebabkan penyakit.
Dalam upaya untuk mengatasi masalah ini, pendekatan  yang  efektif  adalah  dengan  mendaur
ulang  sampah  organik.  Namun,  untuk  mendaur ulang  sampah  organik  dengan  efisien,  diperlukan proses  klasifikasi  yang  akurat  dan  efektif  untuk memisahkan  sampah  organik  dari  yang  non- organik.  Penggunaan  teknologi  seperti  pengolahan citra  digital  dan  kecerdasan  buatan  menawarkan solusi  potensial  untuk  mengatasi  tantangan  ini dengan memberikan kemampuan untuk mengidentifikasi  dan  memisahkan  sampah  organik secara  otomatis.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan untuk mengembangkan metode klasifikasi  sampah  organik  yang  dapat  diandalkan dan efisien, dengan tujuan utama untuk mendukung upaya  daur  ulang  dan  pengelolaan  sampah  yang berkelanjutan.
CNN  merupakan  evolusi  dari  Artificial Neural Network (ANN), berfokus pada pemrosesan gambar,  video,  dan  suara.  Prinsip  kerja  CNN  dan ANN  serupa.  Untuk  memulai  proses  pre- processing,  algoritma  CNN  mengubah  ukuran  dan suara  gambar.  Untuk  menghilangkan  background dan mengambil fitur gambar, deteksi wilayah minat (ROI)  bertanggung  jawab.  Pengenalan  objek  juga
bertanggung  jawab  untuk  menentukan  apakah  fitur objek  yang  ditemukan  pada  gambar  memiliki kesamaan.
Dalam  langkah  terakhir  dari  proses pengambilan  keputusan,  hal-hal  seperti  kesamaan gambar  dan  hasil  pergerakannya  dibahas.  CNN terdiri dari lapisan convolution, pooling, dan penuh terhubung.  Lapisan  ini  membedakan  CNN  dari ANN  karena  ANN  tidak  memiliki  kedua  lapisan ini namun,  lapisan  penuh  terhubung  menghitung fungsi  dan  cara  kerja  CNN,  sehingga  ANN  harus menentukan hasilnya.
Penelitian  ini  akan  menganalisis  model algoritma CNN yang paling sesuai untuk mencapai pemisahan  sampah  yang  optimal.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  algoritma  ini  dapat digunakan  secara  langsung  untuk  melakukan pemisahan  sampah  secara  otomatis.  Tujuan  utama dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menghemat  waktu dan  membuat  proses  pengumpulan  dan  pemisahan sampah menjadi lebih mudah.

## Metode Pelaksanaan
Kegiatan  sosialisasi  penggunaan  aplikasi klasifikasi  sampah  ini  dilaksanakan  di  Desa Pemangkalan,  Kecamatan  Lingsar,  kabupaten Lombok  Barat  pada  hari  Sabtu  10  Februari  2024 yang  bertempat  di  kantor  desa  Pemangkalan. Kegiatan sosialisasi ini dilakukan dengan beberapa tahapan  yaitu  perizinan,  persiapan  aplikasi  dan bahan,  dan  praktik  penggunaan  aplikasi  klasifikasi sampah.  Alat  yang  digunakan  dalam  pelaksanaan sosialisasi  penggunaan  aplikasi  untuk  klasifikasi sampah  yaitu  aplikasi  android,  sampah  organik: kulit  pisang  dan  kulit  jeruk,  serta  sampah  yang dapat  didaur  ulang:  botol  plastik  dan  kaleng minuman.
Sosialisa  penggunaan  aplikasi  klasifikasi sampah dilakukan dengan cara menyampaikan teori tentang sampah organik, sampah yang dapat didaur ulang,  dan  penjelasan  tentang  aplikasi.  Kemudian, di  lanjutkan  dengan  mempraktikkan  penggunaan aplikasi di hadapan masyarakat yang hadir.

## Hasil dan Pembahasan
Kegiatan  sosialisasi  ini  bertujuan  agar Masyarakat  dapat  menggunakan  aplikasi  untuk mengklasifikasikan  sampah  otomatis  yang  terdiri dari  dua  kelas:  sampah  organik  serta  sampah  yang
dapat  didaur  ulang.  Penerapan  teknologi  ini bertujuan  untuk  memudahkan  Masyarakat  dalam melakukan  klasifikasi  sampah,  kemudian  sampah tersebut  bisa  di  angkut  dengan  menekan  fitur angkut sampah. Aplikasi yang dibangun menggunakan  bahasa pemrograman  Android  untuk menciptakan antarmuka pengguna yang intuitif dan responsif.
Sosialisasi  penggunaan  aplikasi  klasifikasi sampah  memiliki  dampak  yang  signifikan  dalam upaya  mengatasi  masalah  sampah.  Pertama-tama, sosialisasi  ini  memperkuat pemahaman  masyarakat akan  pentingnya  pengelolaan  sampah  yang  baik. Dengan  menyoroti  konsekuensi  negatif  dari perilaku  yang  tidak  bertanggung  jawab  terhadap sampah,  seperti  pencemaran  lingkungan  dan penurunan  kualitas  hidup,  masyarakat  menjadi lebih  terdorong  untuk  berperan  aktif  dalam memilah  dan  mengelola  sampah  dengan  benar. Selain  itu,  melalui  sosialisasi  ini,  teknologi diangkat  sebagai  solusi  yang  dapat  mengubah paradigma pengelolaan sampah. Aplikasi klasifikasi sampah memanfaatkan teknologi untuk memberikan  panduan  dan  bimbingan  kepada masyarakat  dalam  memilah  sampah  dengan  lebih efisien  dan  tepat.  Dengan  demikian,  masyarakat tidak hanya diberikan pemahaman tentang pentingnya  memilah  sampah,  tetapi  juga  diberikan alat yang konkret untuk melakukannya.
Kemudian,  sosialisasi  ini  juga  mendorong partisipasi  aktif  masyarakat  dalam  menjaga lingkungan.  Melalui  penyuluhan,  pelatihan,  dan demonstrasi  penggunaan  aplikasi,  masyarakat diundang  untuk  terlibat  secara  langsung  dalam praktik  pengelolaan  sampah  yang  berkelanjutan. Partisipasi  masyarakat  sangat  penting  dalam menjaga  keberlanjutan  program  ini.  Dengan semakin  banyaknya  individu  yang  menggunakan aplikasi  klasifikasi  sampah,  akan  semakin  efektif pula upaya pengelolaan sampah secara keseluruhan. Terakhir,  untuk  menjaga  kesinambungan  program, evaluasi  dan  pemantauan  terhadap  efektivitas sosialisasi  perlu  dilakukan  secara  berkala.  Hal  ini memungkinkan untuk mengidentifikasi kekurangan dan  menyesuaikan  strategi  yang  diperlukan  agar program  sosialisasi  ini  dapat  terus  berjalan  dan memberikan dampak positif dalam jangka panjang. Dengan  demikian,  sosialisasi  penggunaan  aplikasi klasifikasi  sampah  bukan  hanya  sekadar  upaya penyuluhan,  tetapi  juga  merupakan  langkah strategis  dalam  membentuk  perilaku  yang  ramah lingkungan dan berkelanjutan dalam masyarakat.

## Gambar 1 Sosialisasi

## Kesimpulan
Dari  hasil  dan  pembahasan  yang  telah disampaikan,  dapat  disimpulkan  bahwa  proses sosialisasi  penggunaan  aplikasi  klasifikasi  sampah dalam  membentuk  perilaku  ramah  lingkungan  dan berkelanjutan.  Pengembangan  metode  klasifikasi sampah  organik  yang  efisien  dan  dapat  diandalkan merupakan  langkah  penting  dalam  mendukung upaya  daur  ulang  dan  pengelolaan  sampah  yang berkelanjutan.  Teknologi  seperti  pengolahan  citra digital  dan  kecerdasan  buatan  dapat  memberikan solusi  potensial  untuk  mengidentifikasi  dan memisahkan sampah organik secara otomatis.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada masyarakat  yang  telah  hadir  dalam  kegiatan sosialisasi aplikasi klasifikasi sampah

## Daftar Pustaka
Kohsasih,  K.  L.,  Rizky,  M.  D.  A.,  Fahriyani,  T., Wijaya,  V.,  &  Rosnelly,  R.  2021. Analisis Perbandingan  Algoritma  Convolutional Neural Network dan Algoritma Multi-layer Perceptron  Neural  dalam  Klasifikasi  Citra Sampah .
Rachmad,  Y.  E.,  Dewantara,  R.,  Junaidi,  S., Firdaus,  M.,  &  Sulistianto,  S.  W.  2023.
MASTERING CLOUD COMPUTING (Foundations and Applications Programming) .
Stephen,  S.,  Raymond,  R.,  &  Santoso,  H.  2019 Applikasi  Convolution  Neural  Network Untuk Mendeteksi Jenis-jenis Sampah .