## KLASIFIKASI BAHAN BIODEGRADABLE DAN NON-
BIODEGRADABLE MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Muhammad Abdul Latief 1 , Muhammad Rasikh Azfa Riyyasy 2 , Fadilla Zundina Ulya 3 , Popy Laras Puspita 4 , Gavrilla Claudia 5 , Luthfi Rakan Nabila 6
Prodi Sains Data, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto 1,2,3,4,5,6 21110002@ittelkom-pwt.ac.id 1 , 21110005@ittelkom-pwt.ac.id 2 , 21110001@ittelkom-pwt.ac.id 3 , 21110003@ittelkom-pwt.ac.id 4 , 21110004@ittelkom-pwt.ac.id 5 , 20110010@ittelkom-pwt.ac.id 6
Submitted July 18, 2023; Revised March 31, 2024; Accepted April 2, 2024

## Abstrak
Deep Learning adalah sebuah bidang keilmuan baru dalam bidang Machine Learning yang akhir-akhir ini  berkembang. Deep  Learning memiliki  kemampuan  yang  sangat  baik  dalam  visi  komputer.  Salah satunya  kegunaannya  adalah  pada  kasus  klasifikasi  objek  pada  bahan biodegradable dan non- biodegradable . Dengan mengimplementasikan metode CNN pada kasus ini dapat mengklasifikasikan sampah biodegradable dan non-biodegradable secara tepat dan efisien. Penelitian ini menggunakan data citra  bahan biodegradable dan non-biodegradable yang  bersumber  dari Kaggle. Tahapan  pada penelitian ini terdiri dari enam tahap. Tahap pertama ialah mengambil  dataset. Tahap kedua merupakan tahap preprocessing dengan melakukan rescaling gambar. Tahap ketiga adalah membuat model CNN . Tahap keempat ialah training model untuk mendapatkan akurasi lebih tinggi. Tahap kelima merupakan evaluasi model dan yang terakhir adalah menguji model. Dari uji coba klasifikasi menggunakan metode CNN ini mendapatkan akurasi 93%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode CNN yang digunakan pada paper ini mampu melakukan klasifikasi dengan baik.
Kata Kunci : Sampah, biodegradable , non-biodegradable , CNN, deep learning

## Abstract
Deep Learning is a new scientific field in the field of Machine Learning which has recently developed. Deep Learning has excellent capabilities in computer vision. One of its uses is in the case of classifying objects into biodegradable and non-biodegradable materials. By implementing the CNN method in this case,  it  is  possible  to  classify  biodegradable  and  non-biodegradable  waste  appropriately  and efficiently. This study uses image data of biodegradable and non-biodegradable materials sourced from Kaggle. The stages in this study consist of six stages. The first stage is to retrieve the dataset. The second stage is the preprocessing stage by rescaling the image. The third stage is to create a CNN model. The fourth stage is model training to get higher accuracy. The fifth stage is model evaluation and the last is testing the model. From the classification test using the CNN method, an accuracy of 93% is obtained. So  it  can  be  concluded  that  the  CNN  method  used  in  this  paper  is  capable  of  performing  a  good classification.
Keywords : Waste, biodegradable, non-biodegredable, CNN, deep learning

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  persoalan  sampah  menjadi  salah satu  tantangan  global  yang  berkaitan  erat dengan  keberlanjutan  lingkungan  dan kesehatan  manusia  [1].  Pertumbuhan populasi  yang  pesat  dan  gaya  hidup konsumtif berbanding lurus dengan produksi  sampah  diseluruh  dunia  [2].
Sayangnya, manusia belum mampu mengolahnya  dengan  efektif,  sehingga menimbulkan dampak negatif bagi lingkungan dan ekosistem kehidupan [3].
Pemilahan  sampah  merupakan  salah  satu komponen kunci dalam pengelolaan sampah yang efektif dan berkelanjutan [4]. Pengelompokan  sampah  berdasarkan  sifat
biodegradable dan non-biodegradable
mempunyai  peran  yang  signifikan  dalam konteks ini. Sampah biodegradable merupakan jenis sampah yang dapat terurai alami  oleh  mikroorganisme,  seperti  daun dan  sisa  makanan.  Namun  sebaliknya, sampah non-biodegradable merupakan jenis sampah yang tidak dapat  terurai  oleh bakteri  maupun  mikroorganisme,  seperti plastik, logam, dan kaca [5].
Perbedaan sifat tersebut membuat keduanya harus  dikelompokkan  agar  dapat  dikelola dengan  cara  yang  sesuai.  Selain  itu, pengelompokan  sampah  yang  tepat  juga dapat  mengurangi  dampak  negatifnya terhadap  lingkungan  dan  memaksimalkan potensi  daur  ulang  [6].  Dalam  upaya tersebut,  perlu  dilakukan  klasifikasi  untuk mengelompokkan sampah berdasarkan sifat biodegradable dan non-biodegradable.
Teknologi  yang  terus  berkembang  pesat, mendukung kinerja manusia menjadi  lebih cepat,  tepat,  dan  efisien.  Salah  satu implementasinya  yaitu  dengan  adanya sistem kecerdasan buatan ( artificial intelligence ) [7]. Kecerdasan buatan mampu meniru dan mengadopsi kecerdasan manusia  untuk  meningkatkan  performa komputer  maupun  perangkat  lunak  dalam mengolah  informasi.  Perkembangannya yang signifikan membuat algoritma didalamnya sudah mampu digunakan dalam pengenalan citra atau gambar [8].
Pengenalan  citra  dapat  dilakukan  dengan metode deep learning dan computer vision . Salah  satu  algoritma deep  learning yang umum  yang  digunakan  dalam  pengenalan citra  yaitu Convolutional  Neural  Network ( CNN ) [9]. CNN merupakan sebuah metode yang menerapkan operasi matematika untuk menggantikan perhitungan kompleks dalam setiap lapisan. Metode ini digunakan untuk mengurangi  beban  perhitungan  dalam operasi multiplikasi matriks di dalam layer [10].
Penelitian  terdahulu  yang  relevan  dengan pengenalan citra telah banyak dilakukan di berbagai  bidang.  Pada  bidang  kesehatan, algoritma CNN dilakukan untuk mengklasifikasikan  penyakit  mata  dengan arsitektur Alexnet [11].  Sementara  itu, penelitian yang membahas tentang klasifikasi biodegradable dan non- biodegradable dilakukan oleh Atik menggunakan algoritma CNN [12]. Akurasi tertinggi  didapatkan  ketika  klasifikasi dilakukan  menggunakan  model ShuffleNet CNN .
Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan, penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan  sampah biodegradable dan non-biodegradable berbasis  citra menggunakan  algoritma CNN .  Algoritma CNN dipilih karena  dapat diterapkan pada citra  resolusi  tinggi  yang  berdistribusi  non parametrik,  mengekstraksi  pola  secara otomatis,  serta  mampu  menerima  dan memproses banyak input dalam waktu yang bersamaan [13].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dibagi  menjadi  beberapa langkah atau proses yang dapat dilihat dari gambar berikut :
Sumber: Dokumen Penulis, 2023

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## Pengambilan Data
Pada  tahap  pertama,  peneliti  mengambil data  pada  situs www.kaggle.com . Kaggle adalah  web  penyedia  dataset  yang  biasa digunakan  untuk  keperluan data  science [14]. Data yang diambil adalah data gambar yang memiliki 2 kelas yaitu bahan yang bisa
terurai  secara  alami  dan  bahan  yang  tidak bisa terurai secara alami.

## Preprocessing Data
Tahap  ini  merupakan  tahapan  selanjutnya setelah  data  didapatkan. Preprocessing dapat  menghindari  permasalahan  yang dapat  mengganggu  hasil  klasifikasi  model [11]. Preprocessing yang diterapkan adalah menghilangkan  gambar  yang  tidak  valid dan normalisasi data dengan cara rescaling gambar.

## Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network merupakan salah  satu  algoritma  yang  termasuk  pada bidang Deep Learning. CNN atau Convolutional  Neural  Network adalah variasi neural network yang memiliki bobot dan  lapisan  terselubung  yang  kemudian disusun menjadi sebuah arsitektur. Konsep utama dari CNN terletak pada convolution , yang  mana  akan  mengekstraksi  fitur  dari citra  untuk  membentuk  pola  yang  mudah dalam  klasifikasi  [15]. CNN memiliki tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi  karena cara kerjanya menyerupai pengenalan citra yang dilakukan oleh manusia [16].

## Training Model
Training  model adalah  tahapan  dimana melatih  model  berdasarkan  data  untuk mendapatkan  akurasi  lebih  tinggi  dari klasifikasi  yang  dilakukan.  Dari  training nantinya  dapat  diketahui  akurasi training dan loss yang  didapatkan. Training dilakukan  menggunakan  data  yang  sudah dipisah pada tahap preprocessing.

## Evaluasi Model
Evaluasi  bertujuan  untuk  menilai  model berdasarkan  prediksinya  dengan  data  test. Evaluasi dilakukan terhadap model convolutional  neural  network yang  sudah dilatih sebelumnya.

## Testing Model
Tahap ini merupakan tahap terakhir dalam penelitian.  Model  yang  sudah  dievaluasi
kemudian diuji menggunakan gambar yang berbeda  dari  data  training  dan  evaluasi.
Testing dilakukan dengan cara
menginputkan  gambar biodegradable atau non-biodegradable , setelah itu model akan mengklasifikasikan  gambar  tersebut  dan memberikan output berupa label.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengambilan Data
Dataset yang digunakan pada penelitian ini  berasal  dari Kaggle milik  Rayhan Zamzamy.  Data  tersebut  terdiri  dari 239.690 data  training dan  16.726 data testing. Penelitian  ini  menjelaskan klasifikasi perbedaan sampah biodegradable dan non-biodegradable . Pada  Gambar  2  dan  3  disajikan  contoh gambar non-biodegradable dan biodegradable dalam dataset:
Sumber: Kaggle Dataset Non and Biodegradable Material
Gambar 2. Non-biodegradable
Sumber: Kaggle Dataset Non and Biodegradable Material Gambar 3. Biodegradable

## Preprocessing Data
Tahapan preprocessing yang  dilakukan pada penelitian ini adalah penghapusan data gambar  yang  tidak  valid  dan  normalisasi data.  Data  gambar  dikatakan  valid  apabila memiliki  ekstensi  file  ('jpeg',  'jpg',  'bmp', 'png').  Setelah  pemilihan  data  yang  valid, selanjutnya program akan dilakukan normalisasi dengan cara melakukan rescale gambar  yang  akan  menghasilkan  dataset baru  dengan  skala  yang  sama  antara  0 sampai 1. Dataset tersebut digunakan untuk melatih dan menguji model CNN . Banyaknya  data  yang  akan  di split adalah dengan  membagi  dataset  menjadi  70% untuk training  set ,  20%  untuk validation set , dan 10% untuk test set dari total dataset.

## Pembuatan Model CNN
Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Convolution Neural Network ( CNN ). Jumlah layer dalam penelitian ini sebanyak 5  layer  ditambah  dengan  layer  drop  out untuk meminimalisir overfitting dan optimizer yang  digunakan  adalah Adam dengan  nilai  learning  rate  sebesar  0.0001. Model  yang  diterapkan  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Sumber: Dokumen Penulis, 2023 Gambar 4. Model yang Diterapkan
Layer  pertama  menambahkan  lapisan konvolusi  dengan  64  filter  dan  dimensi input  pertama  untuk  model  ini  (256,256) kemudian diperoleh hasil Max Pooling pada layer pertama (127,127). Pada layer kedua menambahkan lapisan konvolusi dengan 32 filter  dengan  dimensi  input  kedua  adalah (125,125)  kemudian  diperoleh  hasil Max Pooling pada  layer  kedua  adalah  (62,62). Pada  layer  ketiga  menambahkan  lapisan konvolusi dengan 16 filter dengan dimensi input  ketiga  untuk  model  ini  (60,60) kemudian diperoleh hasil Max Pooling pada layer  ketiga  (30,30).  Selanjutnya  untuk layer  keempat  menambahkan  lapisan konvolusi  dengan  8  filter  dengan  dimensi input  keempat  untuk  model  ini  adalah (28,28)  kemudian  diperoleh  hasil Max Pooling pada layer keempat (14,14). Layer kelima  menambahkan  lapisan  konvolusi dengan  16  filter  dengan  dimensi  input kelima  untuk  model  ini  (12,12)  kemudian diperoleh  hasil Max  Pooling pada  layer kelima (6,6).
Selanjutnya  dilanjutkan  dengan  lapisan Flatten , yang mengubah peta fitur menjadi vektor satu dimensi. Kemudian, ditambahkan  lapisan Dense dengan  256 neuron. Lapisan Dropout diterapkan dengan dropout rate 0.25, yang secara acak menonaktifkan  25%  neuron  dalam  lapisan sebelumnya  untuk  mencegah overfitting . Terakhir,  lapisan  Dense  terakhir  dengan  1 neuron  dan  fungsi  aktivasi  sigmoid digunakan untuk output klasifikasi biner, di mana nilai output antara 0 dan 1.

## Training Model
Pada  penelitian  ini  digunakan  70% data training dari  total  dataset,  dan training model dilakukan sebanyak 4 iterasi. Selama pelatihan model diperoleh nilai loss adalah 0.2688  artinya  model  dalam  memprediksi label yang benar untuk data train . Semakin rendah  nilai loss, semakin  baik  performa model  dalam  mempelajari  pola  dari data train .  Nilai  akurasi  adalah  0.8912  artinya 89% data  train yang  diklasifikasikan
dengan  benar  oleh  model.  Nilai  validasi loss ,  adalah  0.2106    artinya  model  dalam memprediksi label yang benar pada data val bagus.  Selanjutnya  nilai  akurasi  validasi adalah 0.9209 artinya model dapat mengenali dan mengklasifikasikan data val yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya dengan baik.

## Evaluasi Model
Tahapan  selanjutnya  adalah  mengevaluasi model  dengan  metrik  evaluasi  dalam mengetahui  performa  model  pada  data pengujian.
Sumber: Dokumen Penulis, 2023
Gambar 5. Grafik Loss
Sumber: Dokumen Penulis, 2023

## Gambar 6. Grafik Akurasi
Berdasarkan  Gambar  5  dan  6  dapat dijelaskan klasifikasi menggunakan
Convolutional  Neural  Network ( CNN ) menghasilkan  akurasi  0.93907124  artinya 93%  model  yang  digunakan  secara keseluruhan dalam mengklasifikasikan data dapat  berjalan  dengan  benar.  Selain  itu,
diperoleh presisi sebesar 0.9424907 artinya 94%  model  benar  dalam  mengidentifikasi kelas  positif  dari  semua  prediksi  yang dilabeli sebagai kelas positif, dan diperoleh recall 0.93714005  artinya  93%  model berhasil  menemukan  semua  sampel  positif yang benar.

## Testing Model
Testing pada  model  dilakukan  untuk menguji performa model dengan menginputkan  contoh  data  yang  ingin dimodelkan  untuk  mendapatkan  prediksi dari  model.  Berikut  adalah  beberapa gambar yang diprediksi.
Sumber: Dokumen Penulis, 2023 Gambar 7. Testing dengan Non-
biodegradable
Sumber: Dokumen Penulis, 2023 Gambar 8. Testing dengan Biodegradable
Berdasarkan Gambar 7 dan 8 menunjukkan gambar sebagai data yang digunakan untuk
mengetahui klasifikasinya, diperoleh prediksi dari model bahwa data gambar (a) merupakan non-biodegradable dan  data gambar  (b)  merupakan biodegradable . Artinya  klasifikasi non-biodegradable dan biodegradable menggunakan CNN dapat menghasilkan prediksi yang sangat tepat.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan di atas, dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini berhasil mengimplementasikan Convolutional  Neural  Network ( CNN ) untuk  klasifikasi  sampah  menjadi  kategori biodegradable dan non-biodegradable dengan  performa  yang  baik.  Model CNN menghasilkan  akurasi  sebesar  0.93907124 yang  mengindikasikan  bahwa  93%  model yang  digunakan  secara  keseluruhan  dalam mengklasifikasikan  data  dapat  berjalan dengan  benar,  presisi  sebesar  0.9424907 yang  mengindikasikan  bahwa  94%  model benar  dalam  mengidentifikasi  kelas  positif dari  semua  prediksi  yang  dilabeli  sebagai kelas positif, dan recall sebesar 0.93714005 yang  mengindikasikan  bahwa  93%  model berhasil  menemukan  semua  sampel  positif yang benar.
Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan  bahwa  penggunaan  model CNN untuk
klasifikasi sampah
biodegradable dan non-biodegradable menghasilkan  prediksi  yang  sangat  baik. Model CNN dapat  digunakan  untuk mengenali  dan  memilah  sampah  dengan tepat,  sehingga  dapat  membantu  dalam upaya  pengelolaan  sampah  yang  lebih efisien dan berkelanjutan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Z.  Hakim,  “Pengelolaan  dan Pengendalian Sampah Plastik Berwawasan  Lingkungan,” Amanna Gappa , vol. 27, no. 2, hal. 111–121, 2019.
[2] M.  Salim et  al. ,  “Membentuk kesadaran  dampak  sampah  melalui
pemahaman  gaya  hidup  minim sampah,” J.  Community  Dev.  Soc. , vol. 2, no. 2, hal. 119–127, 2020.
[3] M.  Z.  Elamin et  al. ,  “Analisis Pengelolaan Sampah pada Masyarakat Desa Disanah Kecamatan Sreseh Kabupaten Sampang,” J.  Kesehat.  Lingkung. ,
vol. 10, no. 4, hal. 368, 2018.
[4] N.  M.  Armadi,  “Peran  Serta Masyarakat Dalam Pengelolaan
Sampah Sebagai Kunci Keberhasilan Dalam Mengelola Sampah,” J. Ilmu Sos.  dan  Ilmu  Polit. ,  vol.  35,  no.  1, hal. 9–24, 2021.
[5] S.  Purtnavita,  “Pembuatan  Plastik Biodegradable dari Pati Aren dengan Penambahan Aloe Vera,” Inov. Tek.
Kim. , vol. 3, no. 2, hal. 31–35, 2018.
[6] S.  Pramadita,  “Potensi  Daur  Ulang
Sampah  Melalui  Identifikasi  Jenis Dan  Karakteristik  Sampah  Di  Panti Asuhan Dan Pesantren Darul
Khairat,” J. Teknol. Lingkung. Lahan
Basah , vol. 9, no. 2, hal. 082, 2021.
[7] K. R. Ririh, N. Laili, A. Wicaksono, dan  S.  Tsurayya,  “Studi  Komparasi dan Analisis Swot Pada Implementasi  Kecerdasan  Buatan (Artificial Intelligence) di Indonesia,” J. Tek. Ind. , vol. 15, no. 2, hal. 122–133, 2020.
[8] A.  A.  Himawan et  al. ,  “Rancang Bangun  Ai  Virtual  Mouse  Berbasis Pengolahan  Citra,”  in e-Proceeding of Applied Science , 2023, vol. 9, no. 1, hal. 232–246.
[9] F.  R.  Ummah  dan  D.  T.  Utari, “Covid-19 and Tuberculosis Detection in X-Ray of Lung Images with  Deep  Convolutional  Neural
Network,” Int.  J.  Adv.  Soft  Comput. its  Appl. ,  vol.  14,  no.  3,  hal.  1–16, 2022.
[10]  S. Frangky Handono, F. Tri Anggraeny, dan B. Rahmat, “Implementasi Convolutional Neural Network  (CNN)  Untuk  Deteksi
Retinopati Diabetik,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, hal. 669–678,
2020.
[11]  F. N. Cahya, N. Hardi, D. Riana, dan S.  Hadiyanti,  “Klasifikasi  Penyakit Mata  Menggunakan  Convolutional Neural Network (CNN),” Sist. J. Sist.
Inf. , vol. 10, no. 3, hal. 618, 2021.
[12]  I.  Atik,  “Analysis  of  Biodegradable and  Non-Biodegradable  Materials Using  Selected  Deep  Learning Algorithms,” Int. J. Comput. , vol. 45, no. 1, hal. 48–59, 2022.
[13]  E.  N.  Arrofiqoh  dan  H.  Harintaka,
“Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk  Klasifikasi  Tanaman  Pada Citra  Resolusi  Tinggi,” Geomatika ,
vol. 24, no. 2, hal. 61, 2018.
[14]  F. S. Pamungkas, B. D. Prasetya, dan I. Kharisudin, “Perbandingan Metode Klasifikasi Supervised Learning pada Data Bank Customers Menggunakan Python,” in PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika ,  2020,  vol.  3,  hal.  689– 694. [15]  N.  Buslim  dan  R.  P.  Iswara, “Pengembangan Algoritma
Unsupervised  Learning  Technique Pada  Big  Data  Analysis  di  Media Sosial sebagai media promosi Online Bagi  Masyarakat,” J.  Tek.  Inform. ,
vol. 12, no. 1, hal. 79–96, 2019. [16]  F.  F.  Maulana  dan  N.  Rochmawati, “Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network,” J.  Informatics  Comput. Sci. ,  vol.  1,  no.  02,  hal.  104–108, 2020.