JURNAL SISFOTENIKA Vol. 13 No. 1, Januari 2023 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v13i1.1340

## Sistem Pemilah Sampah Organik Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Klasifikasi CNN

## Raspberry Pi Based Organic Waste Sorting System Using CNN Classification
Aditya P. P. Prasetyo* 1 , M. Irfansyah 2 , Kemahyanto Exaudi 3 , Tri Wanda Septian 4 , Rendyansyah 5 1,2,3,4 Prodi Teknik Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang
5 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Sriwijaya, Palembang e-mail: * 1 aditrecca@gmail.com, 2 irfansyahmuhammad85@gmail.com,
3 kemahyanto@ilkom.unsri.ac.id, 4 twseptian@unsri.ac.id, 5 rendyansyah.unsri@gmail.com

## Abstrak
Projek ini bertujuan untuk melakukan pengecekan dan pengaturan pada Raspberry Pi 3 Model B+, Melakukan pengecekan dan pengaturan pada kamera Raspberry Pi Camera Rev 1.3 dan  pengujian  klasifikasi  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  atau  CNN  untuk mengetahui  hasil  prediksi  sesuai  dengan  gambar  yang  ditampilkan.  Metode  penelitian  pada projek  ini  menggunakan  metode  Forward  Engineering.  Metode  ini  membagi  menjadi  tahapan menjadi beberapa bagian dimulai dari studi literatur hingga pengujian projek dan analisa data projek.Raspberry  Pi  3  Model  B+  dan  Raspberry  Pi  Camera  Rev  1.3  yang  telah  ditur  siap digunakan  untuk  melakukan  proses  pengambilan  gambar  pada  objek-objek  yang  akan diklasifikasikan.  Setelah  dilakukan  pengujian  didapatkan  hasil  pengujian  dengan  rentang prediksi  benar  adalah 66% atau  33  gambar dan  34%  atau 17 gambar  dengan  prediksi  salah. Gambar  sampah  yang  terdeteksi  salah  terjadi  karena  gambar  memiliki  kemiripan  pola  atau citra  yang  satu  sama  lainnya.  Untuk  meningkatkan  akurasi  bisa  menggunakan  Library mobilenet V2 atau Resnet pada tensorflow.
Kata kunci— Raspberry Pi 3, Kamera Pi, Klasifikasi, CNN

## Abstract
This project goals to check and adjust the Raspberry Pi 3 Model B+, check and adjust the  Raspberry  Pi  Camera  Rev  1.3  camera  and  test  classification  using  Convolutional  Neural Network  or  CNN  to  find  out  the  prediction  results  according  to  the  displayed  image.  The research method in this project uses the Forward Engineering method. This method divides into stages  into  several  parts  starting  from  literature  study  to  project  testing  and  project  data analysis. Raspberry Pi 3 Model B+ and Raspberry Pi Camera Rev 1.3 which have been used to carry out the process of taking pictures on objects to be classified. After testing the test results with  the  correct  prediction  range  is  66%  or  33  images  and  34%  or  17  images  with  wrong predictions. Wrongly detected trash images occur because the images have similar patterns or images to each other. To improve accuracy, you can use the mobilenet V2 Library or Resnet on tensorflow.

## Keywords—Raspberry Pi 3, Pi Camera, Classification, CNN

## 1. PENDAHULUAN
Sampah  merupakan  barang  terbuang  atau  sisa  yang  tidak  digunakan  dan  dipakai  oleh pemiliknya.  Sampah  dalam  pengelompokkan  dibagi  menjadi  dua yaitu  anorganik dan  organik. Sampah  anorganik  dan  organik  memiliki  manfaat,  namun  juga  ada  dampaknya  untuk lingkungan.  Sampah  organik  merupakan  limbah  yang  berasal  dari  sisa  alam  (makhluk  hidup) seperti manusia, tumbuhan, hewan yang mengalami pembusukan atau pelapukan.[1]
Pengelolaan  sampah  sekarang  oleh  pemerintah  dunia  adalah  dengan  melakukan pemilahan  berdasarkan  jenis  sampah.  Pemilahan  ini  bertujuan  untuk  sampah  bisa  diproses sesuai  dengan  jenis  fisik  maupun  cara  pembuangan  dan  pemusnahannya.  Untuk  melakukan pengenalan tersebut dapat menggunakan Convolutional Neural Network atau CNN.
Convolutional  Neural  Network  atau  CNN  merupakan  metode  yang  paling  banyak digunakan  untuk  mengolah  suatu  citra.  CNN  adalah  penambahan  dari  MLP  (Multi  Layer Perceptron)  dan  salah  satu  algoritma  Deep  Learning.  CNN  sangat  substansial  dalam memperkenalkan suatu citra karena CNN mencoba mengikuti visual cortex manusia yang dapat mengolah  informasi  citra.[2]  Projek  ini  hanya  akan  menjalankan  program  dari  CNN  atau Convolutional Neural Network.
Namun, untuk melakukan pengenalan atau mendeteksi suatu objek dibutuhkan alat. Alat yang  digunakan  adalah  Raspberry  Pi  atau  biasa  disebut  juga  dengan  Single  Board  Computer (SBC).  Raspberry  Pi  ini  telah  dilengkapi  berbagai  fungsi  seperti  komputer  yang  lengkap menggunakan SOC (System On a Chip) yang dibungkus dan dipadukan ke dalam papan sirkuit kecil.[3]  Dan  untuk  mendeteksi  objek  digunakan  kamera  yaitu  Raspberry  Pi  Camera  Rev  1.3. Raspi  Camera  ini  memiliki  resolusi  5  megapixel  dan  mendukung  resolusi  720p,  1080p  dan VGA90.[4]
Dari penelitian yang berjudul “Implementasi Sistem Klasifikasi Sampah Organik dan Anorganik dengan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation”  membahas  atau  meneliti  mengenai  sistem klasifikasi  sampah  organik  dan  anorganik  yang  dapat  diklasifikasi  menggunakan  metode  jaringan  saraf tiruan. Sistem mampu membedakan jenis sampah melalui proximity induktif, proximity kapasitif dan data sensor LDR. Prediksi yang dihasilkan dalam sistem ini mencapai 90% dengan rata-rata waktu 42,9ms.[5]
Sedangkan pada penelitian berjudul “Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Alat  Tulis”  membahas  mengenai  pengenalan  objek  ballpoint  dan penghapus  menggunakan  package  keras  dengan  backend  tensrflow.  Data  yang  digunakan  300  gambar dengan klasifikasi gambar train dan test untuk 3 kategori.[6]
Sistem  ini  menggunakan  Raspberry  Pi  3  Model  B+  sebagai  komputer  mini  dan Raspberry  Pi  Camera  Rev  1.3  untuk  menangkap  gambar.  Sedangkan,  sampah  organik  yang digunakan  sebagai  bahan  pengklasifikasian  dalam  projek  ini  adalah  dedaunan,  kulit  pisang, cangkang  telur,  potongan  wortel  dan  ranting  pohon.  Dari  kelima  sampah  organik  tersebut, model pengklasifikasian menggunakan Convolutional Neural Network atau CNN.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Raspberry Pi 3 Model B+
Raspberry  Pi  3  Model  B+  adalah  generasi  ketiga  dari  Raspi.  Generasi  ketiga  ini memiliki  2  model  yaitu  B  dan  B+.  Raspi  3  Model  B+  ini  menggunakan  64-Bit  Broadcom BC2837  ARM-8  Quadcore  Processor  dengan  integritas  grafik  Cortex-A53.  Spesifikasi  dari Raspi 3 Model B+ dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini.[7]

## Sistem Pemilah Sampah Organik Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Klasifikasi CNN
Tabel 1. Spesifikasi Raspberry Pi 3 Model B+
No Spesifikasi Deskripsi 1 PROCESSOR 1.2 GHz 2 NUMBER OF CORES 4 Quad Core 3 NUMBER OF CORES RAM 1 GB 4 MEMORY MicroSD Memory Card 5 GPIO 40 6 USB 4 7 HDMI 1.4 Standard 8 COMMUNICATION Ethernet, Wi-Fi, Bluetooth 9 PROTOCOLS UART, I2C, SPI

## 2.2 Raspberry Pi Camera Rev 1.3
Raspberry  Pi  Camera  Rev  1.3  atau  lebih  dikenal  dengan  Raspi  Camera  adalah  kamera yang  memiliki  resolusi  2592x1944  pixel.  Raspi  Camera  dihubungkan  pada  port  CSI  yang tersedia pada board Raspberry Pi 3 Model B+. Raspi Camera memiliki beberapa gambar dengan ukuran 5 Megapixel dan kualitas video HD 1080p30, 720p60, dan 640x480p90.[8]

## 2.3 Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  memproses  atau memanipulasi  gambar  dalam  bentuk  dua  dimensi.  Konsep  dasar  dari  memproses  suatu  objek pada  gambar  pada  pengolahan  citra  sama  seperti  penglihatan  manusia  yang  diproses  ke  otak manusia.  Pengolahan  citra  dapat  diaplikasikan  dalam  berbagai  bentuk  dengan  tingkat kesuksesan cukup besar.[9]

## 2.4 Convolutional Neural Network atau CNN
Convolutional  Neural  Network atau CNN merupakan  pengembangan  dari Multi  Layer Perceptron ( MLP ) dan didesain untuk mengolah data dua dimensi. CNN termasuk dalam Deep Neural  Network  karena  kedalaman  jaringan  yang  tinggi  dan  banyak  digunakan  pada  data citra.[10]  Dan  juga  CNN  merupakan  suatu  layer  yang  memiliki  susunan  neuron  3D (lebar,tinggi, dan kedalaman). Lebar dan tinggi merupakan ukuran layer sedangkan kedalaman merupakan mengacu pada jumlah layer.[11]

## 2.5 Sampah Organik
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia,  sampah  adalah  barang  atau  benda  yang dibuang  karena  tidak  terpakai  lagi.  Sampah  bisa  dihasilkan  melalui  berbagai  sumber  seperti industri,  kegiatan  rumah  tangga,  pertanian,  perkantoran  dan  lain-lain.  Sampah  dikelompokkan menjadi dua yaitu sampah organik dan sampah anorganik.
Sampah yang dapat membusuk seperti sisa makanan, buah-buahan, dedaunan dan lain- lain  sering  disebut  juga  dengan  sampah  organik.  Sampah  organik  bisa  dimanfaatkan  kembali dengan menggunakan pengolahan sampah seperti Sanitary Landfill dan Insinerasi. Di Pedesaan, Biasanya  sampah  organik  banyak  digunakan sebagai  pupuk  alam.  Namun,  sampah  organik  ini bisa dimanfaatkan kembali menjadi barang yang berguna dan bernilai mahal.[12]

## 2.6 Jupyter Notebook
Jupyter  Notebook  adalah  dokumen  yang  dihasilkan  oleh  Jupyter  Notebook  App  yang berisikan kode-kode komputer dan rich text element seperti gambar, persamaan matematik dan lain-lain.  Jupyter  Notebook  berektensi  file  ipynb  namun  dapat  juga  diubah  dengan  file berektensi  py.  Sebelumnya,  Jupyter  Notebook  dikenal  sebagai  Ipython  Notebook  dan  akan berkembang atau berevolusi menjadi Jupyter Lab.[13]

## 2.7 TensorFlow
TensorFlow  merupakan  open  source  library  yang  digunakan  untuk  machine  learning yang di release oleh Google yang mendukung beberapa bahasa pemrograman. Dalam prosesnya, TensorFlow  menggunakan  Transfer  Learning  untuk  memproses  Inception-v3  model  untuk melakukan  training  ulang  untu  menemukan  data  baru  lalu  menghasilkan  klasifikasi  dengan komputasi yang cepat dan akurat. TensorFlow bisa digunakan pada seluruh sistem operasi.[14]

## 2.8 Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  yang  akan  dikembangkan  pada  model  kali  ini  adalah  Sistem Pemilah  Sampah  Organik  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital.  Perancangan  ini  akan  dimulai dengan  melakukan  perancangan  pada  perangkat  keras.  Perancangan  ini  meliputi  dari pengecekan  Raspberry  Pi  3  model  B+,  dilanjutkan  dengan  melakukan  pengaturan  kepada kamera Raspberry Pi Camera Rev 1.3 dan melakukan import library pada Raspberry Pi 3 model B+. Untuk pembuatan program perangkat lunak (Software) menggunakan jupyter notebook dan thonny ide.

## 2.9 Perancangan Perangkat Keras (Hardware)
Pada  projek  ini,  perancangan  perangkat  keras  (Hardware)  dilakukan  dengan  membagi beberapa  tahap  yaitu,  dimulai  dengan  mempersiapkan  Raspberry  Pi  3  model  B+  dengan menyambungkan komponen-komponen yang telah dipersiapkan hingga melakukan perancangan kepada perangkat lunak (Software).
Gambar 1. Perancangan Hardware Raspberry Pi
Raspberry  Pi  Camera  Rev  1.3,  Monitor  dan  Adaptor  5v  disambungkan  dengan Raspberry  Pi  3  model  B+  dan  digunakan  sesuai  dengan  fungsinya.  Penyusunan  komponen dilakukan  dengan  Raspberry  Pi  Camera  Rev  1.3  disambungkan  dengan  Raspi  3  model  B+ menggunakan satu box dengan kamera kecil yang bisa dilihat pada gambar 2 di bawah ini.

## Sistem Pemilah Sampah Organik Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Klasifikasi CNN

## Gambar 2. Perancangan Komponen, Tampak Atas dan Tampak Tengah

## 2.10 Perancangan Perangkat Lunak (Software)
Dalam  perancangan  perangkat  lunak  (Software),  Program  yang  digunakan  berbahasa Python  3  dengan  library  TensorFlow  sebagai  pemroses  gambar,  meload  data  gambar,  dan mengambil dataset untuk CNN. Library Pillow digunakan sebagai pemanggil gambar di dalam direktori  /  folder  yang  kemudian  gambar  diletakkan  pada  canvas.  Untuk  library  Scikit-Learn untuk  pengelompokkan  gambar  yaitu  dengan  train  test  split  dengan  cara  menyatukan  gambar menjadi  masing-masing  dataframe.  Dan  library  terakhir  yaitu  Numpy  yang  digunakan  untuk mengolah gambar menjadi nilai array.
Proses  bekerja  melalui  beberapa  tahapan  yaitu,  dimulai  dengan  mempersiapkan  alat yang akan digunakan seperti Raspberry Pi 3 Model B+, Raspberry Pi Camera Rev 1.3 dan lain- lain.  Dilanjutkan  dengan  melakukan  perancangan  alat  dengan  menyambungkan  komponen- komponen dan mencoba alat jika ada yang tidak berfungsi dengan baik. Setelah itu, melakukan perancangan program klasifikasi dengan mempersiapkan library dan program yang digunakan.
Lalu, penginstalan beberapa library seperti TensorFlow sebagai dasar dari data science, Numpy sebagai nilai array dan library lainnya. Setelah melakukan penginstalan, program dibuat dengan membagi menjadi 3 bagian yaitu menyiapkan dataset model, proses training model, dan membuat  prediksi.  Jika  tidak  berhasil  melakukan  klasifikasi  pada  model  training  maka dilakukan  kembali  perancangan  program.  Dan  jika  berhasil  maka  proses  klasifikasi  akan menghasilkan  output  sesuai  gambar  dari  sampah  organik  yang  akan  ditesting.  Flowchart perancangan perangkat lunak dapat dilihat pada gambar 3 berikut ini.
Mulai Import Library Install Jupyter Notebook Dataset Gambar Dataset Training
Prediksi Klasifikasi Hasil di Text Widget Selesai Gambar 3. Flowchart Perancangan Perangkat Lunak

## 2.11 Perancangan Dataset Gambar
Perancangan  dilakukan  dengan  menggunakan  Jupyter  Notebook.  Jupyter  Notebook dapat  di  aktifkan  dengan  membuka  terminal  dengan  akses  root.  Kemudian  mengimport beberapa  library  yang  dibutuhkan  seperti  os, pandas  dan  shutil.  Flowchart  dataset  gambar  bisa dilihat pada gambar 4 berikut ini.
Mulai Import OS, Pandas dan Shutil Merapihkan Folder 1. Data Latih 2. Data Validasi 3. Data Test Membagi Gambar Selesai

## Gambar 4. Perancangan Dataset Gambar

## 2.12 Perancangan Data Training
Data  training  dilakukan  dengan  menggunakan  Thonny  IDE  sebagai  Software  untuk membuat  program.  Setelah  melakukan  dataset  gambar  dan  folder  gambar  telah  dibagi  dan dirapihkan,  proses  selanjutnya  adalah  melakukan  data  training  menggunakan  gambar-gambar tersebut  menggunakan  CNN  atau  Convolutional  Neural  Network.  Flowchart  dari  data  training bisa dilihat pada gambar 5 berikut ini.
Mulai Import Library Tensorflow, EfficientNetB1, ImageDataGenerator, Model dan CNN Layer Generate Data Gambar Membuat Struktur CNN Kompile Struktur CNN Training Model Simpan Model Selesai

## Gambar 5. Perancangan Data Training

## 2.14 Perancangan Hasil Prediksi
Tahapan kerja dalam pembuatan hasil prediksi dapat dilihat pada Flowchart digambar 6 berikut ini. Sebelum masuk ke proses prediksi gambar dari kamera diubah menjadi format RGB dan diresize menjadi ukuran 96 x 96, kemudian direshape menjadi bentuk 4 dimensi agar dapat dilakukan prediksi klasifikasi.
Mulai Import Library Load Model dan Efficientnet Gambar Diubah Menjadi RGB Gambar Resize 96 x 96 Reshape 4 dimensi Prediksi Klasifikasi pada Text Widget Selesai
Gambar 6. Perancangan Hasil Prediksi

## Sistem Pemilah Sampah Organik Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Klasifikasi CNN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Raspberry Pi 3 Model B+
Pengujian Raspberry Pi 3 Model B+ dimulai dengan melakukan penginstalan Raspbian OS  pada  micro  SD  yang  dihubungkan  dengan  Card  Reader.  Setelah  penginstalan  berhasil dilakukan buka terminal untuk melakukan update dan juga upgrade pada Raspberry Pi 3 model B+. Gambar 7 menunjukkan hasil pemasangan seluruh alat.
Gambar 7. Pengujian Raspberry Pi 3 Model B+

## 3.2 Penginstalan Raspbian OS
Download Raspberry Pi Imager pada website resmi dari Raspberry Pi. Setelah itu, buka Raspberry  Pi  Imager  dan  klik  choose  OS.  Dan  akan  tampil  pilihan  untuk  sistem  operasi  dan pilih Raspberry Pi OS (32-bit) yang dapat dilihat pada gambar 8 di bawah ini.
Gambar 8. Sistem Operasi pada Raspberry Pi Imager
Setelah  Raspberry  Pi  OS  dipilih,  klik  choose  Micro  SD  dan  klik  Write.  Raspberry  Pi Imager akan melakukan penginstalan pada Micro SD. Setelah Raspberry Pi OS telah terinstall, letakkan  Micro  SD  pada  Raspberry  Pi  3  Model  B+.    Atur  terlebih  dahulu  pada  Raspberry  Pi seperti Negara, Password, Screen Dan Wireless Network. Dan tampilan awal pada Raspberry Pi OS bisa dilihat pada gambar 9 di bawah ini.
Gambar 9. Tampilan Awal Raspberry Pi OS
Buka terminal lalu ketikkan sudo su untuk membuka akses root Dalam akses root ketik apt-get  update  dan  upgrade  untuk  melakukan  pembaharuan  atau  memperbaiki  bug  dan menginstall versi terbaru pada sistem /etc/apt/source.list.

## 3.3 Pengujian Raspberry Pi Camera Rev 1.3
Pengujian  raspi  camera  dilakukan  dengan  menghubungkan  raspberry  pi  3  model  B+ dengan raspi camera pada CSI Camera port yang bisa dilihat pada gambar 10 di bawah ini.
Gambar 10. Pengujian Raspberry Pi Camera Rev 1.3
Kamera  yang  telah  terpasang  pada  Camera  port  di  Raspberry  pi  3  model  b+,  lalu konfigurasi  kamera  dengan  membuka  terminal  ketik  sudo  raspi-config.  Setelah  itu,  pilih interface  options  dan  enable  pada  P1  Camera  lalu  klik  finish.  Selesai  melakukan  restart  pada raspberry  pi,  lakukan  percobaan  pada  raspberry  pi  camera  untuk  mengetahui  apakah  camera berjalan  dengan  baik. Buka  terminal,  ketik  raspistill  –v  –o  <nama>.jpg/jpeg/png.  Kamera  siap digunakan untuk pengujian klasifikasi nantinya.

## Gambar 11. Pengujian Kamera Menggunakan Raspberry Pi Camera

## 3.4 Pengujian Klasifikasi Menggunakan Data Asli atau Langsung
Pengujian  data  asli  disini  menggunakan  data yang  diambil menggunakan  Raspberry Pi Camera  dengan  resolusi  320x240.  Hasil  tangkapan  yang  diambil  kemudian  disimpan  pada folder data asli kemudian dilakukan klasifikasi dengan hasil yang dibedakan menjadi 5 kategori sampah  organik  yaitu  kulit  pisang,  daun,  ranting,  potongan  wortel,  dan  cangkang  telur.  Untuk tabel  yang  akan  dibuat  terdiri  dari  nama  gambar,  tingkat  akurasi,  hasil  dan  keterangan  benar atau salah terdeteksi pada sampah organik tersebut. Sampah organik yang diujikan berjumlah 50 dengan masing-masing 10 objek yang dilakukan pengujian untuk setiap sampel.

## 3.4.1 Cangkang Telur
Pada pengujian pertama menggunakan sampah organik yaitu cangkang telur. Cangkang Telur  yang  diuji  berupa  10  buah  dengan  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  92.4%  dan  jumlah terdeteksi  benar  yaitu  8.  Sedangkan,  untuk  akurasi  yang  salah  yang  tertinggi  yaitu  59.4% dengan jumlah salah terdeteksi yaitu 2. Untuk hasil klasifikasi bisa dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Klasifikasi Cangkang Telur Dengan CNN Gambar Nama Gambar Akurasi (%) Keterangan Cangkang Telur 1 57.9 Benar

## Sistem Pemilah Sampah Organik Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Klasifikasi CNN
Cangkang Telur 2 89.3 Benar Cangkang Telur 3 79.3 Benar Cangkang Telur 4 59.4 Salah Cangkang Telur 5 87.2 Benar Cangkang Telur 6 83.7 Benar Cangkang Telur 7 80.7 Benar Cangkang Telur 8 92.4 Benar Cangkang Telur 9 81.3 Benar Cangkang Telur 10 54.8 Salah

## 3.4.2 Daun
Sampah  organik  kedua  yang  diuji  adalah  daun.  Hasil  pengujian  yang  didapatkan  pada daun  adalah  8  terdeteksi  sebagai  daun  dengan  akurasi  tertinggi  94.7%  dan  jumlah  objek  daun yang  salah  terdeteksi  berjumlah  2  dengan  akurasi  tertinggi  61.6%.  Tabel  hasil  prediksi  daun dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Klasifikasi Daun Dengan CNN Gambar Nama Gambar Akurasi (%) Keterangan Daun 1 95.9 Benar Daun 2 97.5 Benar Daun 3 47.7 Benar
Daun 4 39.4 Salah Daun 5 58.7 Benar Daun 6 61.6 Salah Daun 7 91.7 Benar Daun 8 56.7 Benar Daun 9 84 Benar Daun 10 94.7 Benar

## 3.4.3 Kulit Pisang
Kulit  Pisang  menjadi  sampah  organik  ketiga  yang  akan  diujikan.  Untuk  persentasi akurasi  tertinggi  yaitu  99%  dengan  jumlah  objek  yang  terdeteksi  benar  3  dan  objek  terdeteksi salah  berjumlah  7  dari  10  kulit  pisang  yang  diuji.  Kemungkinan  kulit  pisang  memiliki persamaan  dengan  cangkang  telur  yang  menyebabkan  hasil  yang  keluar  kebanyakan  adalah cangkang telur. Hasil prediksi bisa dilihat pada tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4. Klasifikasi Daun Dengan CNN Gambar Nama Gambar Akurasi (%) Keterangan Kulit Pisang 1 54.3 Salah Kulit Pisang 2 81.1 Salah Kulit Pisang 3 75.1 Benar Kulit Pisang 4 45 Salah

## Sistem Pemilah Sampah Organik Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Klasifikasi CNN
Kulit Pisang 5 87 Benar Kulit Pisang 6 74.3 Salah Kulit Pisang 7 74.5 Salah Kulit Pisang 8 82.2 Salah Kulit Pisang 9 94.8 Benar Kulit Pisang 10 65.8 Salah

## 3.4.4 Potongan Wortel
Sampah organik yang  diuji  adalah  potongan wortel.  Potongan wortel  memiliki  akurasi tertinggi  yaitu  91.5%  dengan  jumlah  objek  yang  terdeteksi  sebagai  potongan  wortel  yaitu  8 objek. Hasil prediksi dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Klasifikasi Daun Dengan CNN Gambar Nama Gambar Akurasi (%) Keterangan Potongan Wortel 1 86 Benar Potongan Wortel 2 90.6 Benar Potongan Wortel 3 91.5 Benar Potongan Wortel 4 79.2 Benar Potongan Wortel 5 63.7 Benar Potongan Wortel 6 74.4 Benar
Potongan Wortel 7 65.1 Benar Potongan Wortel 8 58.2 Salah Potongan Wortel 9 82 Benar Potongan Wortel 10 48.9 Salah

## 3.4.5 Ranting
Sampah organik selanjutnya adalah ranting. Ranting ini memiliki akurasi tertinggi yaitu 99.5% dengan jumlah objek ranting yang terdeteksi benar berjumlah 6 dan objek yang terdeteksi salah berjumlah 4. Hasil prediksi dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Klasifikasi Daun Dengan CNN Gambar Nama Gambar Akurasi (%) Keterangan Ranting 1 99.5 Benar Ranting 2 33.6 Salah Ranting 3 93.2 Benar Ranting 4 95.3 Benar Ranting 5 98.5 Benar Ranting 6 41.7 Salah Ranting 7 35.7 Salah Ranting 8 87.6 Benar

## Sistem Pemilah Sampah Organik Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Klasifikasi CNN
Ranting 9 50 Benar Ranting 10 64.5 Salah

## 3.4.6 Pengujian Keseluruhan
Setelah  melakukan  pengujian pada  seluruh  sampah  organik,  pengujian diakhiri  dengan menghitung  berapa  banyak  sampah  yang  terdeteksi  benar  dan  sampah  yang  terdeteksi  salah. Penghitungan dilakukan dengan menggunakan rumus:
(1)
Hasil  persentase  yang  didapatkan  dari  rumus  tersebut  adalah  jumlah  sampah  yang terdeteksi benar atau salah dibagi dengan total sampah yang diujikan dan dikali dengan  100%. Hasil penghitungan dapat dilihat pada tabel 7 berikut ini.
Tabel 7. Persentase Sampah Terdeteksi Benar atau Salah No Nama Sampah Organik Sampah Terdeteksi Benar (%) Sampah Terdeteksi Salah (%) 1 Cangkang Telur 80 20 2 Daun 80 20 3 Kulit Pisang 30 70 4 Potongan Wortel 80 20 5 Ranting 60 40 Total 66 34
Pada  tabel  7  di  atas  bisa  dilihat  sampah  yang  terdeteksi  benar  tertinggi  adalah  80% dengan sampah terdeteksi benar terkecil adalah kulit pisang yaitu 30%. Kulit pisang kebanyakan terdeteksi  sebagai  cangkang  telur,  karena  cangkang  telur  dan  kulit  pisang  memiliki  kemiripan pola  yang  menyebabkan CNN mengklasifikasikan  kulit  pisang  sebagai  cangkang  telur.  Total akurasi  dari  pengujian  benar  adalah  66%  dengan  prediksi  benar  berjumlah  33  gambar  dan jumlah prediksi salah berjumlah 17 gambar atau 34% dari total 50 data gambar sampah organik yang  diujikan.  Adapun  screenshoot  dari  program  visual  dari  fitur  prediksi  yang  telah  dibuat dapat dilihat pada gambar 12 berikut ini.
Aditya P. P. Prasetyo, M. Irfansyah, Kemahyanto Exaudi, Tri Wanda Septian, Rendyansyah
Gambar 12. Pengujian Program Visual

## 4. KESIMPULAN
Pengujian  Raspberry  Pi  Camera  Rev  1.3  dilakukan  dengan  melakukan  pemasangan terlebih  dahulu  pada  Camera  CSI  Port.  Raspberry  Pi  Camera  yang  telah  terpasang  harus dilakukan proses enable. Proses enable ini digunakan untuk mengaktifkan perangkat yang telah terpasang  pada  port  sebelumnya.  Proses  enable  bisa  dilakukan  dengan  membuka  terminal  dan ketik sudo raspi-config kemudian buka interface options dan pada P1 pilih enable. Setelah itu, raspberry  akan  melakukan  restart  dan  untuk  mencoba  apakah  raspberry  pi  camera  telah diaktifkan,  buka  terminal  dan  ketik  raspistill  –v/-o  <nama>.jpeg/jpg/png.  Dan  hasilnya  adalah kamera berjalan dengan baik dan siap digunakan untuk melakukan proses pengambilan gambar pada objek-objek yang akan diklasifikasikan.
Sampah  organik  yang  diujikan  pada  klasifikasi  projek  ini  terdiri  dari  cangkang  telur, daun,  kulit  pisang,  potongan  wortel,  dan  ranting.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan Convolutional  Neural  Network  atau  CNN.  Setelah  dilakukan  pengujian  didapatkan  hasil pengujian dengan rentang prediksi benar adalah 66% atau 33 gambar dan 34% atau 17 gambar dengan  prediksi  salah.  Gambar  sampah  yang  terdeteksi  salah  terjadi  karena  gambar  memiliki kemiripan pola atau citra yang satu sama lainnya.

## 5. SARAN
Untuk hardware dari Raspberry Pi bisa menggunakan Raspberry Pi 4. Karena raspberry pi  4  memiliki  CPU  speed  yang  lebih  cepat  sehingga  proses  klasifikasi  lebih  mudah  dan memiliki  RAM  yang  lebih  tinggi  dari  Raspberry  Pi  3  Model  B+.  Kamera  bisa  menggunakan Raspberry Pi Camera V2 8MP atau webcam sehingga gambar yang ditampilkan lebih jernih dan bagus. Untuk meningkatkan akurasi bisa menggunakan Library mobilenet V2 atau Resnet pada tensorflow.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Taufiq  and  F.  M.  Maulana,  “Sosialisasi  Sampah  Organik  Dan  Non  Organik  Serta Pelatihan  Kreasi  Sampah,”  Jurnal  Inovasi  dan  Kewirausahaan,  vol. 4, no.  1.  pp. 68–73, 2015.
[2] A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural  Network  dan  K  Fold  Cross  Validation,”  Journal  of  Applied  Informatics  and Computing, vol. 4, no. 1. pp. 45–51, 2020, doi: 10.30871/jaic.v4i1.2017.

## Sistem Pemilah Sampah Organik Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Klasifikasi CNN
[3] D.  Wijaya,  Indra,  N.  Usman,  and  A.  Barata,  mula,  “Implementasi  Raspberry  Pi  Untuk rancang  bangun  sistem  keamanan  pintu  ruang  server  dengan  pengenalan  wajah menggunakan metode triangle face,” Jurnal informatika polinema, vol. 4. pp. 9–16, 2017.
[4] R.  tulloh  Kurniawan  Muhamad  Irfan  ,  Sunarya  Unang,  “Internet  of  Things :  Sistem Keamanan Rumah berbasis Raspberry Pi dan Telegram Messenge.” ELKOMIKA Jurnal Teknik Energi Elektrik Teknik Telekomunikasi & Teknik Elektronika, p. Halaman 1-15, 2017.
[5] F. P. Fantara, D. Syauqy, and G. E. Setyawan, “Implementasi Sistem Klasifikasi Sampah Organik dan Anorganik dengan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation,” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK)  Universitas Brawijaya, vol. 2, no. 11. pp. 5577–5586, 2018.
[6] J. Pujoseno, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Alat Tulis,” Tugas Akhir Universitas Islam Indonesia, vol. 7, no. 2. pp. 1–25,  2018,  [Online].  Available:  https://www.uam.es/gruposinv/meva/publicaciones jesus/capitulos_espanyol_jesus/2005_motivacion para el aprendizaje Perspectiva alumnos.pdf%0Ahttps://www.researchgate.net/profile/Juan_Aparicio7/publication/25357 1379_Los_estudios_sobre_el_cambio_conceptual_.
[7] M. Sałuch et al., “Raspberry PI 3B + microcomputer as a central control unit in intelligent building  automation  management  systems,”  MATEC  Web  of  Conferences,  vol.  196. 2018, doi: 10.1051/matecconf/201819604032.
[8] S.  Richadus,  Tungky,  “Prototype  Sistem  Pemantauan  Loker  Dosen  Fakultas  Sains  Dan Teknologi  Menggunakan  Raspberry  Pi  Dengan  Notifikasi  Email,”  Phys.  Rev.  E,  no.
1993. p. 24, 2015, [Online]. Available: http://ridum.umanizales.edu.co:8080/jspui/bitstream/6789/377/4/Muñoz_Zapata_Adriana _Patricia_Artículo_2011.pdf.
[9] E.  P.  Purwandari,  “Peningkatan  Kualitas  Pembelajaran  Pengolahan  Citra  Digital  pada Program Studi Teknik Informatika menggunakan Model Project Based Learning,” Jurnal Rekursif, vol. 2, no. 1. pp. 53–62, 2014.
[10]  R.  S.  I  Wayan  Suartika  E.  P,  Arya  Yudhi  Wijaya,  “Klasifikasi  Citra  Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) pada Caltech 101.” 2016.
[11]  A.  Rahim,  K.  Kusrini,  and  E.  T.  Luthfi,  “Convolutional  Neural  Network  untuk Kalasifikasi  Penggunaan  Masker,”  Inspiration:  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi, vol. 10, no. 2. p. 109, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2569.
[12]  Marfuatun,  “Potensi  Pemanfaatan  Sampah  Organik,”  fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Yogyakarta. pp. 1–8, 2013.
[13]  S.  Dedi,  “Penggunaan  Piranti  Lunak  Jupyter  Notebook  dalam  Upaya  Mensosialisasikan Open Science.” 2018.
[14]  T.  Panggabean,  Imanuel,  “Pendeteksian  Dan  Pengenalan  Wajah  Manusia  Untuk Peningkatan Kinerja Kamera Pengaman.” 2018.