39

## Monitoring dan Analisis Kualitas Kinerja Jaringan Protokol Message Queue Telemetry Transport pada G-Bot (Garbage Robot)
Nyayu Latifah Husni 1* , Rizky Vira 2 , Destra Andika 3 , Ade Silvia Handayani 4 , Sabilal Rasyad 5
1-5 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia e-mail: nyayu_latifah@polsri.ac.id 1* , rizkyviraaditya@gmail.com 2 , destra_andika@polsri.ac.id 3 , ade_silvia@polsri.ac.id 4 , sabilal_rasyad@polsri.ac.id 5

## ABSTRAK
Penelitian ini berhubungan dengan robot sampah G-Bot ( Garbage Robot ) yang dapat dipantau dan dikendalikan dari jarak yang jauh. User dapat memonitor keadaan kapasitas sampah yang ada pada G-Bot dan juga dapat memantau keadaan di sekitar G-Bot, seperti kualitas udara, temperature , dan kelembaban. Di samping itu, user juga dapat mengendalikan G-Bot tersebut.  Proses pemantauan dan pengendalian G- Bot ini melibatkan beberapa sensor seperti MQ-7, ultrasonic sensor (HC-SR04), dan DHT 22, dimana data yang dihasilkan oleh sensor ini akan terus menerus dikirimkan ke aplikasi monitoring dan kendali yang melibatkan  protocol  MQTT.    Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memonitoring  dan  menganalisis  jaringan internet di berbagai tingkatan Quality of Service (QoS).  Data QoS yang diambil pada penelitian ini berupa nilai delay,  throughput, dan packet  loss .    Dari  hasil  pengukuran  pada  penelitian  ini,  didapat  nilai delay dengan kategori good , sedangkan throughput dan pa cketloss berada di kategori poor. Kata Kunci: IoT, MQTT, QoS, delay, throughput, packet loss.

## Monitoring and Analysis of Network Performance on Quality of Message Queue Telemetry Transport Protocol on G-Bot (Garbage Robot)

## ABSTRACT
This  research  is  related  to  the  G-Bot  (Garbage  Robot)  which  can  be  monitored  and  controlled remotely. Users can monitor the state of the existing waste capacity on the G-Bot and can also monitor the conditions around the G-Bot, such as air quality, temperature, and humidity. In addition, the user can also control the G-Bot. The process of monitoring and controlling the G-Bot involves several sensors such as MQ-7,  Ultrasonic  sensor  (HC-SR04),  and  DHT  22,  where  the  data  generated  by  these  sensors  will continuously be sent to monitoring and control applications involving the MQTT protocol. This study has purpose to monitor and analyze the internet network at various levels of Quality of Service (QoS).  The investigated data are delay, throughput, and packet loss. From the results of the study, it can be concluded that the delay value is in the good category, while throughput and packet loss are in the poor category.
Keywords: IoT, MQTT, QoS, delay, throughput, packet loss.
Correspondence author : Sabilal Rasyad ,, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia.
E-Mail: sabilal_rasyad@polsri.ac.id5
40

## I. PENDAHULUAN
Penelitian ini berhubungan dengan robot sampah, Garbage Robot (G-Bot) yang merupakan penelitian  terdahulu  dari  penulis  [1]–[10].    G-Bot  dirancang  untuk  menarik  minat  anak-anak dalam membuang sampah.  G-bot (lihat Gambar 1) didesain sedemikian rupa, sehingga sesuai untuk digunakan anak-anak generasi milenial.  G-Bot memiliki 8 fitur unggulan, diantaranya: 1. memiliki warna dan bentuk yang menarik, 2. dapat dibongkar pasang, sehingga dapat dicuci, 3.  dapat  dipantau  dari  jarak  jauh,  4.  memiliki  2  wadah  terpisah,  untuk  sampah  organik  dan anorganik, 5. memiliki tampilan pengendali yang menarik, 6. dapat dikendalikan menggunakan mode yang berbeda, yaitu: speech recognition , human follower , dan manual, 7. Baterai dapat diisi secara nirkabel, dan 8. Dapat digunakan untuk memantau kualitas udara, temperatur, dan kelembaban dilingkungan sekitar.
Masalah sampah merupakan permasalahan dunia [9], [10], [19], [20], [11]–[18], yang belum sepenuhnya terselesaikan sampai dengan saat ini. Untuk itulah penulis mencoba untuk turut andil dalam  menyelesaikan  permasalahan  sampah  dengan  memperkenalkan  G-Bot.  G-Bot  bekerja dengan memanfaatkan teknologi internet of Things (IoT), sehingga G-Bot dapat dipantau dan dikendalikan  dari  jarak  jauh. Internet  of  Things (IoT)  merupakan  sebuah  inovasi  yang melibatkan internet dalam komunikasinya.  Konsep G-Bot yang memanfaatkan sistem IoT ini membutuhkan  penganalisisan  lebih  jauh tentang  kualitas  jaringan  yang  diterapkan  kepada  G- Bot  tersebut.    Dengan  adanya  informasi  mengenai  kualitas  jaringan, user dapat  memprediksi kinerja dari G-Bot. Message Queue Telemetry Transport (MQTT) merupakan salah satu bagian terpenting dalam sistem IoT.  Kinerja MQTT yang memanfaatkan sistem light weighted message dan juga kehandalannya kinerjanya pada sistem dengan sumber daya terbatas, membuat MQTT, sangat cocok diaplikasikan sebagai protocol IoT.
Protokol  MQTT  memanfaatkan  model  komunikasi publish/subscribe ,  dimana publish merupakan  cara device untuk  mengirimkan  data  ke subscribers . Subscribers akan menerima data  dari publishers .  Pada  penerapan publish dan  subscribe , device akan  terhubung  dengan sebuah Broker yang berfungsi untuk mengendalikan data yang diterima dengan topik tertentu dan meneruskan kembali ke penerima yang memiliki topik yang sama. Penelitian ini dilakukan dengan  cara  memonitoring  kinerja robot  dengan  menganalisa  inputan  sensor  yang  digunakan pada  G-Bot,  dimana  masing-masing  sensor  terhubung  menggunakan  protokol  komunikasi MQTT.
Untuk mengetahui kualitas layanan jaringan yang diterapkan dalam sistem monitoring sensor pada G-Bot, maka dilakukan pengujian terhadap 3 level QoS protokol MQTT.  Ketiga QoS yang dimaksud adalah QoS 0, QoS 1, dan QoS 2.  Pengukuran data parameter penentu dalam QoS yang akan diambil pada penilitian ini adalah nilai delay , throughput dan packet loss yang akan dianalisa dari satu Acces Point yang digunakan.  Hasil akhir dari pengukuran QoS pada protokol MQTT akan ditampilkan dalam bentuk tabel dan grafik.
(a) G-Bot 21_1 (b) G-Bot 21_2 (c) G-Bot 21_3
Gambar 1. Garbage robot (G-Bot)
41

## II. METODE PENELITIAN
Dalam proses pengukuran kualitas kinerja jaringan protokol MQTT, ada dua desain yang akan harus  dilakukan,  yaitu  perancangan  sensor  node  dan  juga  perancangan  sistem  komunikasi. Perancangan sensor node pada G-Bot melibatkan beberapa komponen (lihat Gambar 2), seperti: 1).  2  buah  Aki  12V  yang  disusun  seri  untuk  menghasilkan  tegangan  24V.    Aki  ini  berfungsi sebagai  sumber  tegangan  G-Bot;  2).  DC  ke  DC Stepdown yang  berfungsi  untuk  menurunkan tegangan sumber menajadi tegangan 5V yang kompatibel dengan tegangan sistem; 3) Arduino Mega 256 yang berfungsi sebagai otak dari sistem yang memproses data dari sensor; 4). Sensor Ultrasonik HC-SR04 yang digunakan untuk mendeteksi kapasitas sampah; 5). Sensor Gas MQ-7 yang digunakan untuk mendeteksi gas di sekitar robot; 6) Sensor DHT-22 yang digunakan untuk mendeteksi  suhu  dan  kelembaban  di  sekitar  lingkungan  robot;  7).  Modul  ESP  8266  yang digunakan untuk mengirimkan data yang akan dihubungkan dengan menggunakan Access Point ke MQTT Broker .
Perancangan  sistem  komunikasi  jaringan  M essage  Queue  Telemetry  Transport (MQTT) memiliki  arsitektur  sistem  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Pengujian  kualitas performansi  jaringan  MQTT  pada  robot  melibatkan  beberapa  komponen  penting  pada  proses pengujian seperti 1). Raspberry Pi model B+ yang menjadi MQTT Broker/Server sebagai tempat pertukaran  data  dari publisher ke subscriber yang  memiliki  topik  yang  sama.  2). Software Wireshark sebagai Node  Monitor yang  akan  terhubung  dengan  MQTT Broker yang  berfungsi untuk mengakses data uji sensor. Data yang ditampilkan dalam aplikasi Wireshark akan dianalisis untuk menentukan tingkat kualitas jaringan. 3). Access Point berperan sebagai sumber koneksi internet  yang  mampu  menghubungkan Node  Sensor , Node  Monitor dan  MQTT Broker untuk saling terhubung.
Gambar 2 . Node sensor pada G-Bot.
Gambar 3. Arsitektur komunikasi.
42

## Tes Kinerja Sistem
Dalam  menentukan  kualitas  kinerja  jaringan  pada  protokol  MQTT,  terdapat  tiga  level Quality  of  Service  (QoS)  yaitu  1).  QoS  0  ( At  most  once ),  dimana  pesan  dikirim  dengan kemungkinan  terjadi  kegagalan  ataupun  duplikasi  tanpa  mementingkan  apakah  pesan tersampaikan atau tidak; 2). QoS 1 ( At least once ), dimana pesan yang dikirim dapat dipastikan akan tersampaikan  walaupun  terjadi  kemungkinan  duplikasi;  3).  QoS  2  ( Exacly once ),  dimana pesan  dipastikan  akan  diterima  tepat  satu  kali  tanpa  duplikasi.  Level  QoS  yang  akan  diambil adalah QoS 0 dimana QoS berada di tingkat yang paling rendah. Parameter yang diambil untuk menentukan  tingkatan  QoS  dari Access  Point yang  digunakan  adalah delay untuk  mengetahui perbedaan  selang  waktu  ketika  data  yang  dikirim  hingga  data  diterima  yang  diakibatkan  oleh proses transmisi dari suatu titik ke titik lain, throughput yang merupakan waktu yang dibutuhkan oleh sebuah  data terhitung  dari  saat  dikirim  hingga  diterima,  dan packet loss yang  merupakan banyaknya data yang hilang selama proses pengiriman data.
Flowchart pengambilan data pengujian dapat dilihat pada Gambar 4. Langkah pertama yang dilakukan  adalah inisialisasi sensor  dimana Node  Sensor diprogram  untuk memastikan  apakah input dan output telah ter install dengan benar. Selanjutnya, Instalasi server antara Node sensor , MQTT Broker/server ,  dan Node  Monit or  dihubungkan  menggunakan Access  Point dengan memanfaatkan  koneksi  internet.  Pengaturan  tingkatan  QoS  ditentukan  melalui  koding  yang diinput  pada  Arduino  mega  2560.  Ketika  program  dijalankan,  sensor  mem publish data menggunakan  protokol  MQTT  ke  MQTT  Broker  dan  disubscribe  ke  Node  Monitor  yang ditampilkan pada software Wireshark . Pengambilan data QoS dilakukan sebanyak 10 kali dengan waktu sampling yang dari 20s hingga 200s. Hasil pengujian berupa d elay , throughput dan packet loss akan dianalisa hingga menghasilkan data dalam bentuk tabel.
Start Sensor Initialization Sensor Installation QoS Value Setting (QoS 0, 1, 2) Data Collection from QoS Parameter Analysis of Test Data Result Finish
Gambar 4. Flowchart pengambilan data pengujian.
43

## Parameter Quality of Service (QoS)
Pada penelitian ini, terdapat tiga parameter yang akan dianalisis yaitu d elay , throughput dan packet  loss .  Perhitungan  nilai  parameter  dilakukan  dengan software  wireshark yang  telah dipasang  pada  perangkat server  broker .  Skenario  pengujian  QoS  dilakukan  dengan  cara mengirimkan paket–paket data dari perangkat sensor ke server broker .

## Delay
Delay merupakan waktu yang dibutuhkan oleh data untuk sampai ke tujuannya.  Pengujian delay pada penelitian ini dilakukan dengan cara mengirimkan data seluruh sensor yang digunakan ke server  broker secara  bersamaan.    Data  tersebut  kemudian  ditangkap  menggunakan capture data.   Proses capture ini dilakukan dengan memanfaatkan wireshark yang telah dipasang pada perangkat server  broker . Capture data ini  diujikan  sebanyak  10x  dengan  rentang  waktu yang telah ditentukan.  Kualitas delay dapat diukur berdasarkan referensi nilai yang ditunjukkan pada Tabel 1.  Terdapat 4 kategori nilai delay , yaitu: poor dengan rentang waktu 125 – 255 ms, medium dengan rentang waktu 75 – 125 ms, good dengan rentang waktu 0 – 75 ms, dan perfect dengan rentang waktu 0 ms.  Nilai rata-rata delay dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (1).
Tabel 1. Kategori delay Indeks Parameter Throughput Kategori Parameter Kategori Delay Packet Loss 0 0 – 338 kbps Bad None None None 1 338 – 700 kbps Poor 125 – 255 ms > 25% Poor 2 700 – 1200 kbps Fair 75 – 125 ms 12 – 24% Medium 3 1200 kbps – 2,1 Mbps Good 0 – 75 ms 3 – 14% Good 4 > 2,1 Mbps Excellent 0 ms 0 – 2% Perfect
Delay ( s ) = Time Span Packet Display (1)

## Throughput
Throughput merupakan  kecepatan  rata-rata  yang  diperlukan  oleh  data  untuk  sampai  ke tujuannya.  Penentuan kategori throughput pada penelitian ini dilakukan dengan merujuk pada Tabel 1, dimana throughput memiliki 5 kategori nilai, yaitu: bad dengan rentang kecepatan rata- rata  pengiriman  0  –  338  kbps, poor dengan rentang kecepatan rata-rata pengiriman  338  – 700 kbps, fair dengan rentang kecepatan rata-rata pengiriman 700 – 1200 kbps, good dengan rentang keceapatan rata-rata pengiriman 1200 kbps – 2,1 Mbps, excellent dengan rentang kecepatan rata- rata pengiriman > 2,1 Mbps.  Pengujian nilai throughput ini dilakukan dengan cara yang sama dengan  pengujian delay ,  dimana  kecepatan  rata-rata  pengiriman  data  didapat  dengan  cara melakukan capture data dengan wireshark yang terdapat pada perangkat server broker . Data yang di capture merupakan  data  yang  berasal  dari  sensor-sensor  yang  ada  pada  G-Bot.    Untuk perhitungan  nilai  rata-rata troughput yang  dihasilkan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan rumus (2).
Throughput = Total Bytes Time Span × 1𝑠 (2)
44

## Packet Loss
Packet  loss merupakan  jumlah  total  paket  yang  hilang  atau  tidak  sampai  ke  tujuan. Kategori packet  loss pada  penelitian  ini  ditentukan  dengan  cara  yang  sama  dengan  pengujian delay dan juga throughput .  Data dari sensor akan di capture oleh whiteshark.  Capture dilakukan sebanyak  10x  dengan  rentang  waktu  yang  telah  ditentukan.    Kategori  nilai packet  loss dapat dilihat pada Tabel 1, dimana nilai packet loss ini dibagi ke dalam 4 kategori, yaitu: poor dengan nilai > 25%, medium dengan rentang nilai 12 – 24%, good dengan rentang nilai 3 – 14%, dan perfect dengan  rentang  nilai  0  –  2%.    Nilai  rata-rata packet  loss dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan (3).
packet loss ( % ) = ɤ A × 100% (3)
dimana : ɤ =  Packet data yang dikirim-paket data yang diterima
A = Packet data dikirim

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Hasil Pengukuran
Hasil pengukuran QoS 0  pada penelitian ini ditampilkan pada Tabel 2, sedangkan QoS 1 dan QoS 2 ditampilkan pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Table 2. Perhitungan nilai d elay , throughput dan packet loss QoS 0.
QoS 0 Waktu (s)  Delay (s)  Throughput (kbit)  Packet Loss (%) 20 0,0022 336,05 70,9 40 0,0093 467,7 61 60 0,0085 474,5 60,1 80 0,0239 281,6 69,7 100 0,0267 323,8 71,2 120 0,0305 256,7 71,2 140 0,0293 265,5 71,6 160 0,0305 256,1 71,7 180 0,0281 251,7 69,8 200 0,03 279,2 72,4
45
Tabel 3. Perhitungan nilai d elay , throughput dan packet loss QoS 1.
QoS 1 Waktu (s)  Delay (s)  Throughput (kbit)  Packet Loss (%) 20 0,0259 355,7 62,5 40 0,0198 324,6 52,6 60 0,0264 308,3 58,1 80 0,0268 315,1 59,6 100 0,0360 325 83 120 0,0273 325,4 61,5 140 0,0243 351,4 62,7 160 0,0276 463,7 86,3 180 0,0254 478,6 85,9 200 0,0269 462,8 86,3
Tabel 4. Perhitungan nilai d elay , throughput dan packet loss pada QoS 2. QoS 2 Waktu (s)  Delay (s)  Throughput (kbit)  Packet Loss (%) 20 0,0219 420,1 76,2 40 0,0499 343,2 81,9 60 0,1148 264,3 88,4 80 0,0235 469,1 84,6 100 0,0209 484,4 83,8 120 0,0241 459,7 84,6 140 0,0263 540,5 86,4 160 0,024 493,7 85,1 180 0,0249 464,1 85 200 0,0286 448 85,4

## Hasil Pengolahan Data
Untuk dapat mengklasifikasi kategori masing-masing parameter, diperlukan nilai rata-rata dari data delay , throughput dan packetloss sehingga dapat ditentukan kualitas dari data yang diuji. Nilai rata-rata delay dari ketiga kategori QoS dapat dihitungan dengan menggunakan rumus (4).
Rata-rata Delay ( s ) = Total nilai Delay
Jumlah data
(4)
Hasil rata-rata data delay masing-masing QoS dapat dilihat dari Tabel 5.
46
Tabel 5. Rata-rata nilai delay.
Type of QoS Delay 0 21,9 ms 1 26,6 ms 2 35,9 ms
Jika  mereferensi  dari  standar  TIPHON  ( Telecommunications  and  Internet  Protocol Harmonization Over Network ) selaku standar nilai dalam menentukan kualitas pada QoS,  baik QoS 0 hingga QoS 2 mendapatkan kategori good dan indeks nilai 3.  Nilai rata-rata throughput dari ketiga kategori QoS dapat dihitungan dengan menggunakan rumus (5).
Rata-rata Throughput ( kbps ) = Total nilai Throughpu t Jumlah data (5)
Hasil rata-rata data throughput masing-masing QoS dapat dilihat dari Tabel 6.
Tabel 6. Rata-rata nilai throughput .
Type of QoS Througput 0 319,28 kbps 1 371,06 kbps 2 438,71 kbps
Berdasarkan  standar  nilai  TIPHON,  pengujian  menggunakan  metode  QoS  2  memberikan hasil yang terbaik dengan nilai throughput 438,71 kbps dan masuk kategori “ poor ” dengan indeks 1.  Berbeda halnya dengan pengujian menggunakan metode QoS 0, hasil pengujian menunjukkan nilai throughput 319,28 kbps dan masuk kategori “ bad ” dengan indeks 0.  Nilai rata-rata packet loss dari ketiga kategori QoS dapat dihitungan dengan menggunakan rumus (7).
Packet Loss (%) = Total nilai Packet loss Jumlah data (7)
Hasil rata-rata data packet loss masing-masing QoS dapat dilihat dari Tabel 7.
Tabel 7. Rata-rata nilai packet loss . Type of QoS Packet Loss (%) 0 68,96 1 69,85 2 84,14
Dari hasil pengujian, seluruh  metode  QoS  yang  diterapkan mendapatkan  nilai lebih besar dari 25% yang artinya data tersebut masuk kedalam kategori poor dengan indeks 1.
47
IV. KESIMPULAN
Dari hasil monitoring dan analisis kualitas kinerja jaringan protokol MQTT yang mencakup delay , throughput dan packet  loss terhadap  pengiriman  data  sensor  pada  G-Bot,  dapat disimpulkan bahwa nilai delay pada QoS 0, QoS 1, dan QoS 2 dari penelitian ini termasuk dalam kategori “good” dengan nilai delay maksimal 35,9 ms.  Sedangkan data nilai throughput dan nilai packet loss dari data sampling menunjukkan kualitas “poor”.  Dengan demikian, dari hasil ketiga parameter  tersebut,  dapat  disimpulkan  juga  bahwa access  point yang  digunakan  pada  G-Bot memiliki kualitas jaringan yang buruk, dimana 1 parameter mempunyai nilai indeks nilai 3 dan 2 parameter dengan indeks nilai 1.  Faktor yang memengaruhi penurunan kualitas layanan internet, diantaranya jarak perangkat dengan access point , kekuatan sinyal access point , pemilihan lokasi pengambilan data, dan juga teknologi dari perangkat yang digunakan.

## Ucapan Terima Kasih
Peneliti bertetima kasih kepada Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi atas  dana  riset  yang  telah  diberikan.    Peneliti  juga  berterima  kasih  kepada  Politeknik  Negeri Sriwijaya dan jurusan Teknik Elektro atas dukungannya terhadap riset ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Nyayu Latifah Husni et al, “Garbage Box (G-Box) Designing and Monitoring,” ITC CSCC Conf. , pp. 5–8, 2019.
[2]  N. L. Husni et al. , “Pengenalan Kendali Robot Sampah Berbasis iPAD dI SMPIT Harapan Mulia Palembang,” Aptekmas , vol. 3, pp. 45–54, 2020.
[3]  N. L. Husni, E. Prihatini, and A. Silvia, “Garbage Monitoring and Warning System,” 3rd ICECOS , 2019.
[4]  N.  L.  Husni,  S.  Sitangsu,  S.  Rasyad,  F.  Damsi,  and  A.  Silvia,  “Real  Time  Garbage  Bin Capacity Monitoring,” Comput. Eng. Appl. J. , vol. 9, no. 2, pp. 127–133, 2020.
[5]  R.  Riansyah et  al. ,  “Navigasi  Garbage  Robot  (G-Bot)  Menggunakan  Environment Mapping,” vol. 14, no. x, pp. 73–79, 2020.
[6]  N. L. Husni, J. Al Rasyid, M. R. Hidayat, Y. Hasan, S. Rasyad, and M. Anisah, “Monitoring Kualitas  Udara Menggunakan  Robot  Sampah,” J.  Ampere ,  vol.  5,  no.  1,  p.  1,  2020,  doi: 10.31851/ampere.v5i1.4306.
[7]  M.  R.  V.  Aditya,  N.  L.  Husni,  D.  A.  Pratama,  and  A.  S.  Handayani,  “Penerapan  Sistem Pengolahan Citra Digital Pendeteksi Warna pada Starbot,” J. Tek. , vol. 14, no. 02, pp. 185– 191, 2020.
[8]  N. L. Husni, R. Robi, E. Prihatini, and A. S. Handayani, “Wireless Controlling for Garbage Robot ( G-Bot ),” vol. 10, no. 2, pp. 125–135, 2021.
[9]  E. Syaelendra, B. Pasai, N. L. Husni, and D. P. Sari, “Implementasi Smart Wireless Charging Pada Garbage Robot ( G-Bot ) Berbasis Internet of Things ( Iot ).”
[10] E.  N.  Conference et  al. ,  “Sistem  Navigasi  Garbage  Robot  Dengan  Menggunakan  Mode Human Follower Dan Shortest Path Berdasarkan Kendali,” pp. 224–231.
[11] K. Dhyani and N. Patel, “Smart Trash Monitoring and Segregation System Using Emerging
48
Technology—A Survey,” Adv. Informatics Comput. Res. , vol. 955, pp. 667–674, 2019, doi: 10.1007/978-981-13-3140-4.
[12] C. Mayorga et al. , “GABOT: Garbage autonomous collector for indoors at low cost,” Proc. - 2019 Int. Conf. Mechatronics, Electron. Automot. Eng. ICMEAE 2019 , pp. 56–61, 2019, doi: 10.1109/ICMEAE.2019.00018.
[13] K.  N.  and  V.  N.  Anukriti  Jha,  Anshuman  Singh,  Roshan  Kerketta,  Deepak  Prasad, “Development of Autonomous Garbage Collector Robot,” pringer Nat. Singapore Pte Ltd. , vol. 24, pp. 689–703, 2019, doi: 10.1007/978-981-10-6890-4.
[14] S. S. Navghane, M. S. Killedar, and V. M. Rohokale, “IoT Based Smart Garbage and Waste Collection Bin,” vol. 5, no. 5, pp. 1576–1578, 2016.
[15] R.  Ramadhan,  “Robot  Tempat  Sampah  Mini  Sebagai  Sarana  Pembelajaran  Untuk Membentuk  Perilaku  Cinta  Kebersihan  Pada  Anak-Anak  Fakultas  Sains  Dan  Teknologi Universitas Islam Negeri ( Uin ) Alauddin Makassar,”  2016.
[16] D. Misra, G. Das, T. Chakrabortty, and D. Das, “An IoT-based waste management system monitored by cloud,” J. Mater. Cycles Waste Manag. , vol. 20, no. 3, pp. 1574–1582, 2018, doi: 10.1007/s10163-018-0720-y.
[17] J. M. Gutierrez, M. Jensen, M. Henius, and T. Riaz, “Smart Waste Collection System Based on  Location  Intelligence,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  61,  pp.  120–127,  2015,  doi: 10.1016/j.procs.2015.09.170.
[18] A. Castro Lundin, A. G. Ozkil, and J. Schuldt-Jensen, “Smart Cities: A Case Study in Waste Monitoring and Management,” Proc. 50th Hawaii Int. Conf. Syst. Sci. , pp. 1392–1401, 2017, doi: 10.24251/hicss.2017.167.
[19] M. Yang and G. Thung, “Classification of Trash for Recyclability Status,” CS229 Proj. Rep. , pp. 1–6, 2016, doi: 10.1145/2971648.2971731.
[20] O. Awe, R. Mengistu, and V. Sreedhar, “Final Report : Smart Trash Net : Waste Localization and Classification,” CS229 Proj. Rep. , pp. 1–6, 2017.