## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 840-852 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of the Convolutional Neural Network Algorithm for Classifying Types of Organic and Non-Organic Waste

## Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Jenis Sampah Organik dan Non Organik
Muslihati 1* , Supriadi Sahibu 2 , Imran Taufik 3
1,2,3 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Handayani Makassar, Indonesia
E-mail: 1 cahty.idris@gmail.com, 2 supriadi@handayani.ac.id, 3 imran_taufik@handayani.ac.id
Received Mar 14th 2024; Revised May 5th 2024; Accepted May 20th 2024 Corresponding Author: Muslihati

## Abstract
The research is aimed at implementing Convolutional Neural Network (CNN) algorithms in the classification of organic and non-organic garbage as well as measuring the accuracy of detection and identification of waste objects. CNN methods are used to detect and recognize objects in images. The results showed that the CNN model achieved the highest accuracy rate of 96.43% after six trials. The results indicate that the CNN application is worthy to be implemented in the garbage classification. It is important to perform several tests to obtain optimal accuracy results by paying attention to the datasets in the training and testing process. The conclusion of this study is that the CNN model can provide good accuracy results in the classification of organic and non-organic waste, so this application has the potential to be widely implemented.
Keywords: Algorithm, Classification, CNN, Non Organic, Organic

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dalam klasifikasi sampah  organik  dan  non-organik  serta  mengukur  tingkat  akurasi  deteksi  dan  pengenalan  objek  sampah.  Metode  CNN digunakan untuk mendeteksi dan mengenali objek dalam citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 96.43% setelah enam kali percobaan. Hasil tersebut menunjukkan bahwa aplikasi CNN ini layak untuk diimplementasikan dalam klasifikasi sampah. Penting untuk melakukan beberapa uji coba guna memperoleh hasil  akurasi  yang  optimal  dengan  memperhatikan  dataset  dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian.  Kesimpulan  dari penelitian ini adalah bahwa model CNN dapat memberikan hasil akurasi yang baik dalam klasifikasi sampah organik dan non-organik, sehingga aplikasi ini memiliki potensi untuk diimplementasikan secara luas..
Kata Kunci: Algoritma, CNN, Klasifikasi, Non Organik, Organik

## 1. PENDAHULUAN
Sampah  merupakan  sisa  pembuangan  yang  dihasilkan  dari  kegiatan  manusia  setiap  harinya.  Dalam kehidupan sehari-hari sering ditemukan kurangnya kepedulian manusia terhadap pentingnya proses pemilahan sampah sebelum dibuang, sehingga mengakibatkan terjadinya penumpukan sampah, Sampah merupakan salah satu bahan terbuang maupun dibuang yang merupakan salah satu sisa aktivitas manusia atau alam yang unsur atau fungsi utamanya telah terpakai. Sampah terbagi menjadi 2 macam yakni sampah organik dan anorganik[1].
Dapat  dijelaskan  bahwa  sampah  organik  memiliki  karakteristika  berasal  dari  mahkluk  hidup  dan merupakan sampah basah.  Contoh dari sampah organik adalah dedaunan, sampah dapur, kayu, dan kotoran hewan. Sampah organik memiliki istilah lain yakni sampah degradable karena kemudahannya untuk terurai secara  alami  tanpa  melibatkan  campur  tangan  manusia.  Berkebalikan  dengan  sampah  anorganik,  yang merupakan sampah kering dan sangat sulit untuk diuraikan ( nondegradable ). Plastik, karet, kaca dan logam merupakan contoh dari sampah anorganik [2].
Berdasarkan hasil observasi awal, di Kabupaten Mamuju khususnya pada Tempat Pembuangan Akhir (TPA) Kabupaten Mamuju, ditemukan fenomena yang menjadi masalah yang dapat diangkat menjadi sebuah penelitian. Salah satu masalah lingkungan yang dihadapi oleh pemerintahan Kabupaten Mamuju yaitu sampah
yang dihasilkan di sekitar lingkungan atau sampah yang dihasilkan oleh kegiatan sehari-hari yang tertampung pada TPA. TPA Kabupaten Mamuju merupakan wadah titik sentral penampungan utama sampah di Kabupaten Mamuju khususnya sampah dari Kecamatan Mamuju dan Kecamatan Simboro. Pada TPA Kabupaten Mamuju terdapat  beberapa  penampungan  sampah  yang  kemudian  menjadi  tempat  proses  awal  pengolahan  sampah. Namun sampai saat ini Teknik maupun proses pemilahan dan pengolahan sampah masih sangat tidak efektif serta  konvensional.  Hal  ini  mengakibatkan  terjadinya  penumpukan  sampah  dan  tidak  beraturan  pada  TPA Kabupaten Mamuju. Hal ini sangat penting agar menjadi perhatian dari pemerintah daerah yang menanganinya, karena  masalah  sampah  terbilang  cukup  serius.  Menurut  Undang-Undang  Nomor  18  Tahun  2008  tentang Pengelolaan Sampah, “Sampah adalah sisa kegiatan sehari-hari manusia dan/atau proses alam yang berbentuk padat”. Dalam hal ini dijelaskan bahwa sampah memiliki jenis yang beraneka ragam, berkaitan dengan hal tersebut maka muncullah masalah kebersihan terkait sampah lingkungan. Masalah cukup serius yang terjadi saat ini yakni masalah sampah. Sifat konsumtif masyarakat yang tidak terbatas sehingga keberadaan sampah pun tidak dapat dihindari. Berdasarkan Peraturan Daerah Kabupaten Mamuju Nomor 2 Tahun 2017 tentang Pengelolaan  Sampah,  menyebutkan  kegiatan  penanganan  sampah  yaitu  serangkaian  kegiatan  yang berhubungan  dengan  sampah  berupa  pemilahan,  pengumpulan,  pengangkutan,  pengolahan  dan  pemrosesan akhir  sampah.  Sampah  merupakan  masalah  di  seluruh  dunia,  terutama  di  negara  berkembang.  Masyarakat seringkali tidak memilah sampah dengan benar, sehingga sampah yang seharusnya dapat didaur ulang justru terkontaminasi dan tidak bisa lagi digunakan. Sebuah sistem diperlukan untuk membantu masyarakat dalam memilah sampah dengan benar [3], [4].
Berdasarkan data SIPSN - Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional, Rata-rata produksi sampah harian  Provinsi  Sulawesi  Barat  khususnya  Kabupaten  Mamuju  sekitar  132.00  ton perhari  pada  tahun  2020, 125.44 ton perhari pada tahun 2021 dan pada tahun 2022 meningkat menjadi 140.93 ton per hari sedangkan timbulan sampah dalam kurun waktu pertahun pada tahun 2020 sekitar 48.178.80 ton pertahun, 45.786.99 ton pertahun pada tahun 2021 dan pada tahun 2022 meningkat menjadi 51.438.36 ton pertahun.  Peningkatan ini terus terjadi seiring dengan pertumbuhan penduduk dan kurangnya infrastruktur [5].
Permasalahan  mengenai  pemahaman  jenis  sampah  ini  dapat  dipecahkan  dengan  klasifikasi  citra  [6]. Klasifikasi citra merupakan kegiatan yang didasarkan pada deteksi dan identifikasi obyek dipermukaan bumi pada citra satelit. Dengan mengenali obyek-obyek tersebut melalui unsur-unsur utama spektral dan spasial serta kondisi  temporalnya  [7],  [8].  Dalam  melakukan  klasifikasi  citra  kita  dapat  memanfaatkan  metode  Deep Learning salah satunya yaitu dengan metode Convolutional Neural Network yang disingkat dengan (CNN). CNN adalah salah satu jenis neural network yang biasa digunakan pada data image. CNN merupakan metode yang dapat mempelajari sendiri fitur pada citra yang kompleks, yang dapat menerima input berupa gambar, menentukan  aspek  atau  obyek  apa  saja  dalam  sebuah  gambar  yang  bisa  digunakan  mesin  untuk  “belajar” mengenali gambar, dan membedakan antara satu gambar dengan yang lainnya [9][10].
Kelebihan  dalam  Algoritma  CNN  dalam  implementasi  pemilihan  sampah  organik  dan  non  organik adalah dapat mengekstraksi Fitur Otomastis, dalam pemilihan sampah CNN dapat mengenali pola dan ciri-ciri khusus  dari  sampah  organik maupun  non  organik  seperti  tekstur,  warna, dan  bentuk [11].  CNN  Juga  dapat mengelola data dalam jumlah besar, CNN memiliki lapisan-lapisan layer yang dapat mendeteksi pola dalam hal ini deteksi hirarki yang memungkinkan mendeteksi pernedaan antara sampah organik dan non organik dan CNN  juga  memiliki  kemampuan Transfer  Learning yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  mempercepat  proses pelatihan dan meningkatkan akurasi model dalam tugas klasifikasi [12][13].
Pada  Penelitian  ini  menggunakan  CNN  karena  sangat  efektif  dalam  berbagai  tugas,  terutama  dalam pengolahan citra dan pemahaman visual seperti CNN dapat secara otomatis mengekstrak fitur-fitur hierarkis dari data, tanpa memerlukan ekstraksi fitur manual [14]. Ini sangat berguna dalam pengolahan citra, di mana fitur-fitur  penting  seperti  tepi,  sudut,  dan  tekstur dapat dipelajari  secara  efisien  dan  CNN  dirancang khusus untuk mengenali pola spasial dalam data gambar. Lapisan konvolusi memungkinkan model untuk mendeteksi fitur-fitur seperti tepi, bentuk, dan tekstur, yang penting dalam pemahaman visual [15][16].
Sebelumnya telah dilakukan penelitian oleh Wong, Pada penelitian ini menjelaskan terkait Pengolahan sampah  yang  ada  pada  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% [17].
Penelitian lainnya dengan klasifikasi menggunakan model CNN. Penelitian dengan membagi data latih sebesar  80  %  dan  data  uji  sebesar  20%,  menggunakan  CNN  dengan  dense  sebanyak  128  layer  dan  epoch sebanyak 50 menghasilkan akurasi penuh pada data latih dan data uji. Sehingga dengan menggunakan model CNN  dapat  dilakukan  klasifikasi  gambar  sampah  anorganik  dan  organik  [18].  Ada  juga  penelitian  lainnya dengan pengujian pemilahan sampah organik dan anorganik berhasil dilakukan dengan menggunakan metode Transfer Learning CNN dengan menerapkan arsitektur  Mobile Net. Dataset sampah yang terkumpul adalah sebanyak 5.428 di train di ML Kit. Precision 97,95% dan recall sebesar 95,18%. Pada pengujian menggunakan Android  dengan  library  tensorflow  Lite,  kulit  pisang  dapat  terdeteksi  menghasilkan  output  sampah  organik dengan akurasi sebesar 96%. Begitupun dengan sampah kardus dapat terdeteksi menghasilkan output sampah anorganik dengan akurasi sebesar 99% [19].
Melihat pentingnya permasalahan sampah tersebut seperti yang telah diuraikan pada bagian sebelumnya maka  perlu  untuk  dilakukan  penelitian  terkait  klasifikasi  sampah  organik  dan  anorganik  dengan mengimplementasikan  algoritma  CNN , Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  klasisfikasi  pada  citra  gambar sampah untuk mengenali jenis sampah organik dan non organik pada sebuah citra input.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Klasifikasi  adalah  proses  di  mana  ide  dan  objek  dikenali,  dibedakan,  dan  dipahami.  Klasifikasi merupakan proses memasukkan sesuatu ke dalam kategori. Klasifikasi melibatkan menempatkan sesuatu ke dalam kelas atau kelompok menurut karakteristik tertentu sehingga lebih mudah untuk memahaminya. Proses klasifikasi dapat meliputi membedakan dan mendistribusikan jenis "hal" ke dalam kelompok yang berbeda. Hasil  dari  klasifikasi  bisa  berupa  kumpulan  kelas  [20].    CNN  merupakan  salah  satu  metode  machine pengembangan  dari  Multi  Layer  Perceptron  (MLP)  yang  didesain  untuk  mengolah  data  dua  dimensi.  CNN termasuk dalam Deep Neural Network karena dalamnya tingkat jaringan dan banyak diimolementasikan dalam data citra [21].  CNN adalah salah satu jenis neural network yang biasa digunakan pada data citra. CNN dapat digunakan untuk mendeteksi dan mengenali objek dalam sebuah citra.  CNN merupakan pengembangan dari MLP dan merupakan salah satu algoritma dari Deep Learning [22]. CNN termasuk dalam jenis jaringan saraf dalam  karena  kedalaman  jaringannya  yang  tinggi  dan  diterapkan  secara  luas  pada  data  gambar.  Lapisan penyusun CNN terdiri dari Convolution Layer, Activation ReLU Layer, Pooling Layer, dan Fully Connected Layer [23].
Arsitektur CNN umumnya terdiri dari beberapa lapisan konvolusi yang diikuti oleh lapisan-lapisan lain seperti lapisan pooling, aktivasi non-linear, dan lapisan-lapisan terhubung sepenuhnya ( fully connected ) untuk melakukan  klasifikasi.  Lapisan-lapisan  konvolusi  pada  CNN  bertanggung  jawab  untuk mengekstraksi  fitur- fitur lokal dari gambar, sementara lapisan-lapisan terhubung sepenuhnya di akhir arsitektur bertujuan untuk menggabungkan fitur-fitur tersebut ke dalam representasi yang lebih abstrak untuk klasifikasi [24]. Pentingnya transfer learning dalam CNN terutama terlihat dalam konteks penggunaannya pada dataset yang terbatas atau tugas-tugas spesifik. Dengan transfer learning , model CNN yang telah dilatih sebelumnya pada dataset yang besar, seperti ImageNet, dapat diadopsi dan disesuaikan dengan dataset target atau tugas-tugas yang berbeda. Ada beberapa pendekatan dalam transfer learning , salah satunya adalah fine-tuning , di mana lapisan-lapisan konvolusi awal dari model CNN di-finetune dengan dataset target sementara lapisan-lapisan yang lebih tinggi dipelihara.  Pendekatan  lainnya  adalah  penggunaan  model  CNN  sebagai  ekstraktor  fitur,  di  mana  lapisan- lapisan konvolusi awal dari model CNN dipertahankan sebagai ekstraktor fitur dan diikuti oleh lapisan-lapisan klasifikasi baru yang dilatih dengan dataset target [25].
Optimizer merupakan komponen kunci dalam proses pelatihan model neural network, termasuk CNN, yang  bertanggung  jawab  untuk  menyesuaikan  parameter-parameter  model  agar  dapat  meminimalkan  nilai fungsi kerugian ( loss function ) saat melakukan pelatihan dengan menggunakan data pelatihan yang ada. Ada berbagai jenis optimizer yang digunakan, seperti Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, RMSprop, dan Adagrad, yang masing-masing memiliki cara kerja dan kelebihan tersendiri [26]. Pemilihan optimizer yang tepat  memainkan  peran  penting  dalam  kecepatan  dan  kualitas  konvergensi  model  selama  proses  pelatihan, dengan mempertimbangkan jenis data, ukuran dataset, kompleksitas model, serta pengaturan hyperparameter seperti learning rate dan momentum untuk mencapai kinerja optimal [27].
Jenis  Penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Eksperimental,  Pengembangan  dan Komparatif.  Jenis  Penelitian  Eksperimental  ini  Mengukur  dan  mengevaluasi  kinerja  algoritma  CNN  dalam mengklasifikasikan sampah menjadi dua kategori non-organik dan organik, dengan tahapan Mengumpulkan dataset sampah yang mencakup kedua kategori, Melatih model menggunakan algoritma  CNN, Mengevaluasi kinerja  model  menggunakan  metrik  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score.  Jenis  Penelitian Pengembangan  untuk  Mengembangkan  sistem  atau  model klasifikasi  sampah  berbasis  algoritma  CNN,  dan Jenis  Penelitian  Komparatif  untuk  membandingkan  kinerja  algoritma  CNN  dengan  algoritma  klasifikasi lainnya dalam konteks klasifikasi sampah.
Penelitian ini akan melalui beberapa tahap yang saling terhubung dan berdampak satu sama lain secara berurutan untuk mencapai hasil yang diinginkan. Proses penelitian ini disusun dalam serangkaian tahapan yang dijalankan berurutan, di mana setiap tahapan memiliki keterkaitan yang erat dengan tahapan sebelumnya dan setelahnya. Penjelasan terperinci mengenai serangkaian tahapan ini dapat ditemukan dalam Gambar 1 yang disertakan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 1. Data Collection
Pengumpulan  data  berupa  gambar  dengan  format  file  jpg  maupun  png  yang  diperoleh  dari  hasil pengambilan gambar secara langsung maupun yang diperoleh dari website kaggle. Total gambar yang dikumpulkan sebanyak 150 untuk citra gambar sampah organik dan 163 citra gambar untuk sampah non organik.
2. Data Preprocessing
Tahap selanjutnya data dibagi dalam 2 (dua) kelas yaitu organik dan non organik, kemudian dilakukan pembagian  data training dan  data  uji.  Dari  dataset  yang  digunakan  dilakukan  pembagian  dengan persentase 80% data training dan 20% data test untuk  untuk masing-masing dataset sampah organik dan sampah non organik.
3. Model Training
Tahap selanjutnya adalah melatih model menggunakan data yang telah di- preprocessing . Model yang digunakan adalah sebanyak 6 model dengan 3 variasi split data untuk model CNN dengan 3 konvolusi (60:40, 70:30 dan 80:20) dan 3 model CNN dengan transfer learning (VGG16, Xception dan NasNet Mobile).
4. Model Evaluation
Setelah  model  dilatih,  perlu  dilakukan  evaluasi  untuk  mengukur  kinerja  model.  Evaluasi  dapat dilakukan dengan menggunakan data yang tidak digunakan untuk melatih model. Data tersebut disebut sebagai data testing. Evaluasi dapat dilakukan dengan menghitung akurasi, presisi, F1 score dan recall model.

## 5. Model Deployment
Setelah  model  dievaluasi  dan  diperoleh  kinerja  yang  terbaik  baik,  maka  selanjutnya  model  dapat dideploy untuk digunakan dalam aplikasi klasifikasi sampah organik dan non organik.
Model Deployment
Memasukkan model kedalam aplikasi yang dibangun
Model Evaluation Menilai hasil training model yang telah dilakukan Model Training Memilih model yang sesuai Melatih model agar dapat menemukan pola dari Dataset
Data Preprocessing
Melakukan klasifikasi, mengolah seluruh data menjadi Dataset Menyiapkan Dataset yang akan digunakan untuk training model

## Data Collection
Mengumpulkan data berupa foto – foto sampah organik dan anorganik untuk dibuat menjadi dataset.
Belum Sesuai Sesuai

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Penelitian
Tahap  implementasi  dilakukan  implementasi  system  yaitu  model  yang  telah  dibentuk  pada  python kemudian  di  deploy  kedalam  bentuk  website  dimana  ketika  ada  citra  gambar  baru  maka  akan  dilakukan classification  image  yang  baru  sehingga  menampilkan  hasil  akurasi  dari  citra  gambar  sampah.  Berikut  ini merupakan uraian dari aplikas klasifikasi sampah organik dan non organik.
1. Menu Input Aplikasi
Merupakan menu input citra gambar sampah ketika akan melakukan uji coba terhadap data yang baru dimana dengan menginput citra gambar dengan melakukan proses klasifikasi dengan algoritma  CNN maka  akan  menghasilkan  hasil  klasifikasi  sesuai  dengan output sampah  organik  dan  sampah  non organik.
Gambar 1. Menu Input Aplikasi
Gambar 1. User akan menginput data gambar pada kolom file input kemudian menekan tombol submit , setelah itu sistem akan mencerna gambar dan melakukan proses klasifikasi, selanjutnya gambar yang telah  diinput  sebelumnya  akan  ditampilkan  bersamaan  dengan  hasil  prediksi  untuk  masing-masing model yang digunakan pada kolom hasil di sebelah kanan layar.
2. Hasil Pengujian
Merupakan hasil pengujian dari model CNN dengan 6 kali percobaan.
Gambar 2. Hasil Pengujian Pada Website
Gambar  2.  Chart  dari  hasil  percobaan  menunjukkan  tingkat loss dan accuracy untuk  masing-masing percobaan, semakin rendah nilai loss pada proses e poch maka akan semakin bagus hasil accuracy data training , sedangkan di bagan kanan menunjukkan summary tingkat akurasi yang berbeda-beda untuk masing-masing percobaan dimana pada percobaan awal memperoleh hasil akurasi 43.77%, percobaan kedua  dengan  83.27%,  percobaan  ketiga  92.00%,  percobaan  ke  empat  dengan  95.00%,  percobaan kelima dengan 97.00%  dan percobaan ke enam dengan tingkat akurasi sebanyak 93.00%.
Tahapan  proses  pengujian  model  A  untuk  klasifikasi  sampah  organik  dan  non  organik  maka  akan menampilkan hasil confusion matrix dan nilai akurasi seperti pada gambar Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Pengujian Confusion Matrix A
Gambar 3. merupakan matriks hubungan pada saat tahapan proses pengujian model CNN maka akan menampilkan  hasil  nilai  akurasi confusion  matrix 2x2  seperti  pada  gambar  3  dimana  pada matrix tersebut menampilkan hasil dengan sampah organik sebesar 42 dan non oraganik sebesar 41. Hasil Confusion Matrix A ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Confusion Matrix A Precision Recall F1 Score Non Organik 0,00 0,00 0,00 Organik 0,51 1,00 0,67 Accuracy 0,51
Hasil  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari  pegujian  model  Matrix  A  sebesar  51%  yang  proses  perhitungannya berdasarkan jumlah nilai dari diagonal Confusion Matrix dibagi dengan jumlah seluruh data.
1. Hasil Pengujian Confusion Matrix B
Pada saat tahapan proses pengujian model B untuk klasifikasi sampah organik dan non organik maka akan menampilkan hasil confusion matrix dan nilai akurasi seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Pengujian Confusion Matrix B
Gambar 4. merupakan matriks hubungan pada saat tahapan proses pengujian model  CNN maka akan menampilkan hasil  nilai  akurasi  confusion  matrix 2x2  seperti  pada  gambar  diatas  dan menghasilkan Classification report seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Confusion Matrix B Precision Recall F1 Score Non Organik 0,82 0,62 0,71 Organik 0,72 0,88 0,79 Accuracy 0,76
Hasil  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari  pegujian  model  Matrix  B  sebesar  76%  yang  proses perhitungannya berdasarkan jumlah nilai dari diagonal Confusion Matrix dibagi dengan jumlah seluruh data.
2. Hasil Pengujian Confusion Matrix C
Pada saat tahapan proses pengujian model C untuk klasifikasi sampah organik dan non organik maka akan menampilkan hasil confusion matrix dan nilai akurasi seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Pengujian Confusion Matrix C
Gambar 5. merupakan matriks hubungan pada saat tahapan proses pengujian model  CNN maka akan menampilkan  hasil  nilai  akurasi confusion  matrix 2x2  seperti  pada  gambar  diatas  dan  menghasilkan hasil pengujian akurasi seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Confusion Matrix C Precision Recall F1 Score Non Organik 0,71 0,71 0,71 Organik 0,60 0,60 0,60 Accuracy 0,67
Hasil  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari  pegujian  model Matrix C  sebesar  67%  yang  proses perhitungannya berdasarkan jumlah nilai dari diagonal Confusion Matrix dibagi dengan jumlah seluruh data.
3. Hasil Pengujian Confusion Matrix D
Pada saat tahapan proses pengujian model D untuk klasifikasi sampah organik dan non organik maka akan  menampilkan  hasil confusion  matrix dan  nilai  akurasi  seperti  pada  gambar  6.  Jika  dilihat  pada gambar 6. merupakan matriks hubungan pada saat tahapan proses pengujian model CNN maka akan menampilkan hasil nilai akurasi confusion matrix 2x2 seperti pada gambar tersebut dan menghasilkan hasil pengujian akurasi seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Confusion Matrix D Precision Recall F1 Score Non Organik 0,80 0,62 0,70 Organik 0,72 0,87 0,79 Accuracy 0,75
Hasil  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari  pegujian  model Matrix D  sebesar  75%  yang  proses perhitungannya berdasarkan jumlah nilai dari diagonal Confusion Matrix dibagi dengan jumlah seluruh data.
Tabel 5. Tabel Hasil Pengujian No Objek Aktual Prediksi Ket 1 Organik Organik TN
2
Organik Organik TN
3
Organik Organik TN 4 Non Organik Non Organik TP 5
Non Organik
Organik FP 6 Non Organik Non Organik TP
Berdasarkan table diatas, diketahui nilai True Positive (TP) 2, False Positive (FP) 1, True Negative (TN) 3, dan False Negative (FN) 0. Maka dapat dihitung nilai confusion matrix sebagai berikut:
a. Accuracy ,  yaitu  ukuran  sejauh  mana  model  klasifikasi  mampu  memprediksi  dengan  benar keseluruhan sampel.
Akurasi   = TP + TN TP + TN + FP + FN × 100%
= 5 6 × 100% = 0,83 × 100%  = 83%
b. Precision mengukur sejauh mana model mampu memprediksi dengan benar positif yang sebenarnya dari semua prediksi positif yang dibuat oleh model.
Presisi   = TP TP + FP × 100% = 2 3 × 100%
= 0,67 × 100% = 67%
c. Recall mengukur sejauh mana model mampu mendeteksi dengan benar semua sampel positif yang seharusnya diprediksi sebagai positif.
Recall   = TP TP + FN × 100% = 2 2 × 100%
= 1  × 100% = 100%
d. Skor  F1  adalah  metrik  gabungan  yang  menggabungkan  presisi  dan  recall  untuk  memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kinerja model secara keseluruhan.
Skor F1 = 2 × Presisi × Recall Presisi + Recall × 100% = 2 × 0,67 × 1 0,67 + 1 × 100% = 1,34 1,67 × 100% = 0.80  × 100% = 80%

## 3.2 Hasil Analisis
Pada tahap ini dilakukan uji coba untuk menghasilkan validasi data training validation accuracy dan validation loss seperti pada gambar grafik berikut ini: 1. Grafik Training and Validation Accuracy
Pada saat tahapan proses evaluasi pengujian untuk klasifikasi sampah  organik dan non organik maka akan menampilkan hasil evaluasi berupa grafik seperti pada gambar 7.
Gambar 7. Grafik Training Validation Accuracy
Gambar  7.  merupakan  grafik  yang  menggambarkan training dan validation  accuracy dimana  dalam grafik tersebut dapat disimpulkan bahwa dari hasil uji coba pertama menunjukkan hasil akurasi training (tren  merah)  sebesar  96%  hasil  akurasi.  Grafik  dari  model  CNN  yang  dibuat  dengan  tingkat  akurasi pada data training (tren merah) memperoleh 0.96% dan data testing (tren hijau) memperoleh 0.89%.
2. Grafik Training and Validation Loss
Pada saat tahapan proses evaluasi pengujian untuk klasifikasi sampah  organik dan non  organik akan menampilkan hasil Evaluasi berupa grafik seperti pada gambar 8.

## Gambar 8. Grafik Training Validation Loss
Pada gambar 8 merupakan hasil validasi uji coba pertama dimana hasil ujicoba tersebut menampilkan grafik loss dari model Convolution Neural Network (CNN) yang dibuat dengan tingkat Loss pada data training (tren merah) memperoleh 0.1% dan data testing (tren hijau) memperoleh 0.75%.
3. Grafik Training and Validation Accuracy ( Epoch 50)
Gambar 9. Grafik Training Validation accuracy
Gambar  9.  merupakan  grafik  yang  menggambarkan training dan validation accuracy  dimana  dalam grafik tersebut dapat disimpulkan bahwa dari hasil uji coba pertama menunjukkan hasil akurasi training (tren  merah)  sebesar  96%  hasil  akurasi.  Grafik  dari  model  CNN  yang  dibuat  dengan  tingkat  akurasi pada data training (tren merah) memperoleh 1.00% dan data testing (tren hijau) memperoleh 0.85%.
4. Grafik Training and Validation Loss (Epoch 50)
Pada gambar 10 merupakan hasil validasi uji coba pertama dimana hasil ujicoba tersebut menampilkan grafik loss dari model CNN yang dibuat dengan tingkat loss pada data training (tren merah) memperoleh 0.0% dan data testing (tren hijau) memperoleh 0.9%.
5. Grafik Training and Validation Accuracy ( Epoch 100)
Gambar 11. Grafik Training Validation Accuracy
Gambar 11. merupakan grafik yang menggambarkan training dan validation accuracy dimana dalam grafik tersebut dapat disimpulkan bahwa dari hasil uji coba pertama menunjukkan hasil akurasi training (tren  merah)  sebesar  96%  hasil  akurasi.  Grafik  dari  model  CNN  yang  dibuat  dengan  tingkat  akurasi pada data training (tren merah) memperoleh 1.00% dan data testing (tren hijau) memperoleh 0.82%.
6. Grafik Training and Validation Loss ( Epoch 100)
Gambar 12. Grafik Training Validation Accuracy
Pada gambar 11. merupakan hasil validasi uji coba pertama dimana hasil uji coba tersebut menampilkan grafik loss dari model CNN yang dibuat dengan tingkat loss pada data training (tren merah) memperoleh 0.0% dan data testing (tren hijau) memperoleh 0.9%.

## 3.3 Pembahasan
1. Hasil Validasi Akurasi
Berdasarka hasil validasi akurasi dapat disimpulkan bahwa dari hasil uji coba pertama menunjukkan hasil akurasi training sebesar 51% hasil akurasi. Grafik dari model  CNN yang dibuat dengan tingkat akurasi pada data training memperoleh 0.51 dan data testing memperoleh 0.50.
2. Hasil Klasifikasi
Dengan melakukan uji coba terhadap data yang baru dimana dengan menginput citra gambar dengan melakukan proses klasifikasi dengan algoritma CNN maka akan menghasilkan hasil klasifikasi sesuai dengan output sampah organik dan sampah non organik
3. Hasil Uji Model CNN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dari  model  CNN  dengan  6  kali  percobaan  dengan  tingkat  akurasi  yang berbeda-beda seperti yang ditampilkan pada tabel 6.
Tabel 6. Tabel Hasil Pengujian Confusion Matriks No Uji Coba Model Data Training Data Testing Akurasi 1 Uji Coba A - 70% 30% 51% 2 Uji Coba B - 60% 40% 76% 3 Uji Coba C - 80% 20% 67% 4 Uji Coba D Model VGG16 80% 20% 75% 5 Uji Coba E Model Xception 80% 20% 96% 6 Uji Coba F Model NasNet Mobile 80% 20% 82%
Pada percobaan awal memperoleh hasil akurasi 50.60%, percobaan kedua dengan 75.64%, percobaan ketiga 66.67%, percobaan ke empat dengan 75.00%, percobaan kelima dengan 96.43% dan percobaan ke enam dengan tingkat akurasi sebanyak 82.14%. dalam hal ini untuk memperoleh hasil akurasi yang baik  perlu  dilakukan  beberapa  kali  uji  coba  sehingga  memperoleh  hasil  akurasi  yang  baik  dengan memperhatikan dataset sebagai langkah untuk melakukan uji coba berdasarkan data training dan data testing.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  klasifikasi  sampah  organik  dan  non-organik  menggunakan  metode  CNN, kami menyimpulkan hal-hal berikut. Pertama, metode CNN terbukti efektif untuk mengklasifikasikan sampah organik dan non-organik berdasarkan dataset yang digunakan. Kedua, penelitian ini memberikan kontribusi dalam menawarkan solusi untuk pengelolaan sampah dengan mengidentifikasi jenis sampah secara otomatis melalui pendekatan berbasis CNN. Ketiga, peningkatan jumlah data latih menunjukkan peran krusial dalam meningkatkan  kinerja  model  dengan  memungkinkannya  untuk  memahami  variasi  yang  lebih  luas  dalam dataset, mengurangi risiko overfitting , dan meningkatkan kemampuannya untuk menggeneralisasi pada data baru. Tambahan informasi, hasil dari enam kali percobaan menunjukkan bahwa CNN dengan model Exception mencapai  kinerja  terbaik  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  96%,  menegaskan  kehandalan  metode  tersebut dalam tugas klasifikasi sampah.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih kepada semua pihak yang telah berpartisipasi dan memberikan kontribusi berharga dalam penelitian  ini.  Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  seluruh  individu  dan  lembaga  yang  telah memberikan  bantuan  serta  dukungan  yang  luar  biasa  dalam  memperlancar  jalannya  penelitian  ini.  Adapun kepada semua yang telah memberikan dukungan, nasihat, dan bantuan teknis selama proses penelitian, kami ingin  mengucapkan  rasa  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  atas  kontribusi  yang  berarti  bagi  kelancaran penyelesaian penelitian ini.

## REFERENSI
[1] I. Febriadi, “Pemanfaatan Sampah Organik Dan Anorganik Untuk Mendukung Go Green Concept Di Sekolah,” Abdimas:  Papua  Journal of  Community  Service ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  32–39,  Feb.  2019,  doi: 10.33506/pjcs.v1i1.348.
[2] Z.  Tirta  Maulitia et  al. ,  “Pemanfaatan  Sampah  Organik  dan  Anorganik  sebagai  Salah  Satu  Upaya Pengelolaan  Sampah  di  Desa  Deles,  Batang  (Utilization  of  Organik  and  Inorganik  Waste  as  Waste Management Efforts in Deles Village, Batang),” Jurnal Pusat Inovasi Masyarat , vol. 4, no. 2, pp. 179– 187, 2022.
[3] A. Anas, “Akuntabilitas Penyelenggaraan Pengelolaan Sampah Kota Di Kabupaten Mamuju Provonsi Sulawesi Barat,” Universitas Terbuka, Jakarta, 2017.
[4] M. C. Hairuddin, S.  Rahmah, P.  Studi,  K. Lingkungan, and K. Mamuju, “ANALISIS TIMBULAN SAMPAH DI KANTOR GUBERNUR PROVINSI SULAWESI BARAT,” 2020.
[5] Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan, “Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional,” Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan.  Accessed:  May  07,  2024.  [Online].  Available: https://sipsn.menlhk.go.id/sipsn/public/data/timbulan
[6] M. Fahmi, A. Yudhana, and S. Sunardi, “Pemilahan Sampah Menggunakan Model Klasifikasi Support Vector  Machine  Gabungan  dengan  Convolutional  Neural  Network,” JURKOM  (Jurnal  Riset Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 76–81, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5468.
[7] F.  Sawitri,  “INTEGRATION  OF  GIS  AND  MCDM  METHODS  FOR  THE  EVALUATION  OF SOLAR  FARM  LOCATIONS,  CASE  STUDY  IN  KUPANG  REGENCY,  EAST  NUSA TENGGARA,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2016.
[8] P. S. Putri, D. Dasrizal, and A. Z. P. Ulni, “DISTRIBUSI DAN POLA SPASIAL USAHA COFFEE SHOP DI KECAMATAN BANGKO PROVINSI JAMBI,” Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha , vol. 9, no. 3, pp. 217–233, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.23887/jjpg.v9i3.38068.
[9] D. Tribuana, H. Hazriani, and A. Latief Arda, “Face recognition for smart door security access with convolutional  neural  network  method,” TELKOMNIKA  (Telecommunication  Computing  Electronics and Control) , vol. 22, no. 3, pp. 702–710, Jun. 2024, doi: 10.12928/telkomnika.v22i3.25946.
[10] E.  Juniar,  “KLASIFIKASI  CITRA  UNTUK  PENGELOMPOKAN  SAMPAH  DENGAN MENGGUNAKAN  CONVOLUTION  NEURAL  NETWORK,”  Nusa  Putra  University,  Sukabumi, 2022.
[11] Rima Dias Ramadhani, A. Nur Aziz Thohari, C. Kartiko, A. Junaidi, T. Ginanjar Laksana, and N. Alim Setya  Nugraha,  “Optimasi  Akurasi  Metode  Convolutional  Neural  Network  untuk  Identifikasi  Jenis Sampah,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 312–318, Apr. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.2754.
[12] M. Rafly Alwanda, R. Putra, K. Ramadhan, and D. Alamsyah, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle,” 2020.
[13] 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, 2022.
[14] D.  Tribuana,  H.  Hazriani,  and  A.  Latief  Arda,  “Image  Preprocessing  Approaches  Toward  Better Learning Performance with CNN,” JURNAL RESTI (Rekayasa Sist. Teknol. Inf.) , vol. 10, no. 1, pp. 1– 9, 2024, doi: 10.29207/resti.v8i1.5417.
[15] A.  T.  Setiawan,  “Identifikasi  Jenis  Sampah  Secara  Otomatis  Menggunakan  Metode  Convolutional Neural Network (CNN),” Smart Comp , vol. 11, no. 3, pp. 345–357, 2022.
[16] J.  L.  Setiani,  “IMPLEMENTASI  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  DENGAN ARSITEKTUR RESNET50 UNTUK IDENTIFIKASI JENIS SAMPAH PLASTIK,” Universitas Atma Jaya, Yogyakarta, 2020.
[17] J. Wong, “Aplikasi Klasifikasi Sampah Organik dan Non Organik dengan Metode GLCM  Dan LS- SVM,” Bulletin  of  Computer  Science  Research ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  83–89,  2022,  doi: 10.47065/bulletincsr.v3i1.198.
[18] A. Ibnul Rasidi, Y. A. H. Pasaribu, A. Ziqri, and F. D. Adhinata, “Klasifikasi Sampah Organik dan Non-Organik  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi , vol. 8, no. 1, Apr. 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i1.4314.
[19] S.  Alden  and  B.  N.  Sari,  “Implementasi  Algoritma  CNN  Untuk  Pemilahan  Jenis  Sampah  Berbasis Android Dengan Metode CRISP-DM,” Jurnal Informatika , vol. 10, no. 1, pp. 62–71, Mar. 2023, doi: 10.31294/inf.v10i1.14985.
[20] I.  Kasim,  Y.  Yuyun,  and  S.  Sahibu,  “KLASIFIKASI  SURAT  DIGITAL  MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,” Jurnal IT Media Informasi IT STMIK Handayani , vol. 13, no. 2, pp. 57–62, 2020.
[21] O.  D.  S.  Sunanto  and  P.  H.  Utomo,  “IMPLEMENTASI  DEEP  LEARNING  DENGAN CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  UNTUK  KLASIFIKASI  GAMBAR  SAMPAH ORGANIK DAN ANORGANIK,” Seminar Nasional Matematika, Geometri, Statistika, dan Komputasi SeNa-MaGeStiK , 2022, [Online]. Available: https://magestic.unej.ac.id/
[22] A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  and  R.  Umar,  “Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional  Neural Network dan K Fold Cross Validation,” 2020. [Online]. Available:
http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[23] 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, 2022.
[24] M.  Khairunnas,  “PENGGUNAAN  METODE  DEEP  LEARNING  EFFICIENTNET-B1  UNTUK MENGENALI  SAMPAH  ORGANIK  DAN  SAMPAH  ANORGANIK,”  Universitas  Negeri  Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, 2021.
[25] A. A. A. Paliwang, M. R. D. Septian, M. Cahyanti, and E. R. Swedia, “KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN APEL DARI CITRA DAUN DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” SEBATIK , vol. 24, no. 2, pp. 207–212, 2020.
[26] S.  Shedriko  and  M.  Firdaus,  “PERBANDINGAN  OPTIMIZER  ADAGRAD,  ADADELTA  DAN ADAM  DALAM  KLASIFIKASI  GAMBAR  MENGGUNAKAN  DEEP  LEARNING,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) , vol. 8, no. 1, pp. 103–109, 2023.
[27] R.  Richo,  R.  Yudha  Adhitya,  M.  Khoirul  Hasin,  M.  Syai’in,  and  E.  Setiawan,  “Analisis  Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat Kemasan Optimizer Analysis on the CNN  Model  for  Identification  Packaging  Defects,” Jurnal  Sisfotenika ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  217–229, 2023, doi: 10.30700/jst.v13i2.1447.