## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## PENGARUH JARAK OBJEK CITRA PADA MODEL DETEKSI DAN KLASIFIKASI BOTOL PLASTIK MEN GGUNAKAN YOLO
Nurvelly Rosanti 1 , Retnani Latifah 2 , Sirojul Munir 3 , Izzuddin Al Qossam Maududi 4
1,2,4 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jakarta
3 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia 12640 nurvelly.rosanti@umj.ac.id, retnani.latifah@umj.ac.id, rojulman@nurulfikri.ac.id, izzuddinalqossammaududi@gmail.com

## Abstract
Plastic bottle waste must be separated based on shape and size to facilitate recycling. Sorting plastic bottles can use object detection technology to facilitate classification using images. Image distance capture affects the classification of bottle waste because large  bottles  will  look  small  when  seen from a  distance  and vice  versa.  This  study  aims to create  a  plastic bottle detection and classification model using the YOLOv8 algorithm with the same bottle shape but different sizes and measure the effect of image distance on the model. Bottles consist of three sizes: large bottles measuring 1500 ml, medium bottles measuring 600  ml,  and  small  sizes  330  ml.  Pictures  for  the  bottle  image  dataset  were  shot  between  80  and  100  centimeters  away. Robotoflow was used to produce the dataset. Model performance evaluation used Mean Average Precision, and model testing used a confusion matrix. The test results for the same model with an image capture distance had an accuracy value of 100%. Testing of 80 cm distance images applied to the 100 cm model had an accuracy of 67%. Testing for 100 cm distance images applied to the 80 cm model was still quite good, with an accuracy of 91.6%. The results obtained show that the image distance affects the results of the model that has been built, so use an image that matches the distance applied to the model.
Keywords: Confusion Matrix , Mean Average Precision , Object Detection, Roboflow , YOLOv8

## Abstrak
Sampah botol plastik perlu dipisahkan baik berdasarkan bentuk dan ukuran untuk mempermudah proses daur ulang. Pemilahan botol plastik dapat menggunakan teknologi deteksi objek untuk mempermudah klasifikasi menggunakan citra. Pengambilan jarak  citra mempengaruhi  klasifikasi  sampah  botol,  hal ini disebabkan  botol  yang  ukuran  besar  jika  dilihat  dari jauh  akan terlihat kecil begitu juga sebaliknya. Penelitian ini bertujuan membuat model deteksi dan klasifikasi botol plastik menggunakan algoritma YOLOv8 dengan bentuk botol yang sama tapi ukuran berbeda serta mengukur pengaruh jarak citra terhadap model. Botol  terdiri  dari  tiga  ukuran  yaitu  botol  besar  ukuran  1500  ml,  botol  sedang  ukuran  600  ml  dan  ukuran  kecil  330  ml. Pengambilan  foto  untuk dataset citra  botol  dilakukan  pada  jarak  80  cm  dan  100  cm.  Pembuatan dataset menggunakan Roboflow .  Evaluasi  kinerja  model  menggunakan Mean  Average  Precision dan  pengujian  model  menggunakan confusion matrix . Hasil pengujian untuk model yang sama dengan jarak pengambilan citra memiliki nilai akurasi 100%. Pengujian citra jarak 80 cm diterapkan ke model 100 cm memiliki akurasi 67%. Pengujian  untuk citra jarak 100 cm diterapkan pada model 80 cm masih cukup baik dengan akurasi 91,6 %. Hasil yang diperoleh bahwa jarak citra mempengaruhi hasil pada model yang sudah dibangun sehingga gunakan citra yang sesuai dengan jarak yang diterapkan pada model.
Kata kunci: Confusion Matrix , Deteksi Objek, Mean Average Precision , Roboflow , YOLOv8

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah  dalam  pengelolaan  sampah  sudah  membuat aturan  yang  tertuang  dalam  PP  No  81  Tahun  2012. Peraturan  ini  juga  memuat  tentang  pemilahan  sampah berdasarkan jenisnya. Jenis  sampah  ada  tiga  yaitu  sampah organik,  anorganik  serta  sampah  bahan  beracun  dan berbahaya  (B3).  Dinas  kebersihan  Kota  sudah melengkapi sarana umum dengan sarana tempat sampah yang berwarna- warni  minimal  tiga  tempat  sampah  berdekatan  dengan
keterangan  organik,  non  organik  dan  B3.  Dalam  hal  ini masyarakat  dalam  membuang  sampah  harus  memasukkan jenis  sampah  sesuai  dengan  tempat  yang  tertulis  pada tempat  sampah  tersebut.  Penelitian  terkait  sampah  juga sudah  dilakukan  dengan  membuat  prototipe  aplikasi  bank sampah dengan tujuan dapat mengelola sampah terpadu [1]. Pemisahan sampah menggunakan tempat sampah seperti ini masih  pada  tahap  awal  jika  sampah  ingin  didaur  ulang. Sampah  yang  sering  ditemukan  di  area  umum  adalah
sampah  botol  plastik  minuman  sedangkan  plastik  sulit terurai di tanah. Sampah botol plastik yang ditemukan ada yang  berbeda  bentuk  dan    ukuran  sesuai  dengan  merek produk.
Untuk memudahkan dalam proses daur ulang dari berbagai jenis  botol  plastik  tersebut,  sampah  botol  plastik  ini  perlu dipisahkan baik berdasarkan bentuk, ukuran maupun merek sesuai  dengan  kebutuhan.  Proses  pemilahan  sampah  botol plastik  tersebut  dapat  menggunakan  teknologi  deteksi objek.  Deteksi  objek  menggunakan machine  learning dengan  metode deep  learning sudah  mampu  memproses data  gambar  [2].  Penelitian  terkait  pemilahan  sampah menggunakan  deteksi  objek  sudah  banyak  dilakukan. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wahyutama  &  Hwang  [3] terkait  deteksi  objek  tempat  sampah  telah  dilakukan menggunakan  algoritma  YOLOv4  ( You  Only  Look  Once version  4 ).  Penelitian  tersebut  fokus  pada  deteksi  objek sampah  kemudian  mengelompokkannya  sesuai  dengan dengan  empat  jenis  sampah  secara  otomatis  yaitu  kertas, kaleng,  plastik  dan  selain  benda  ini.  Di  samping  itu Wahyutama  &  Hwang  [3]  juga  memanfaatkan  teknologi internet  of  things  (iot) untuk  mendeteksi  tempat  sampah sudah  penuh  di  wilayah  tertentu.  Hasil  dari  penelitian  ini memiliki tingkat  akurasi  sampai  91%  dalam  deteksi  objek sampah.  Penelitian  lain  terkait  deteksi  sampah  juga dilakukan oleh Parasian & Utaminingrum [4] metode yang digunakan  dalam  deteksi  objek  juga  menggunakan algoritma  YOLO.  Objek  yang  dideteksi  dalam  penelitian Parasian  &  Utaminingrum  adalah  deteksi  sampah  organik dan  anorganik.  Untuk  sampah  organik  terdiri  dari  empat
kelas dan sampah anorganik terdiri dari tiga kelas. Tingkat akurasi  yang  diperoleh  dari  hasil  pengujian  untuk  deteksi sampah organik paling tinggi adalah 98% sedangkan akurasi untuk deteksi sampah anorganik paling tinggi adalah 94,6%.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  bahwa  tingkat  akurasi deteksi  objek  menggunakan  YOLO  di  atas  90%  sehingga YOLO  merupakan  metode  yang  baik  untuk  diterapkan dalam  deteksi  objek  digital  [5][6].  Penelitian  sebelumnya juga  melakukan  pemisahan  sampah  berdasarkan  organik dan anorganik tentu secara objek jelas perbedaan bentuknya secara  visual  [7].  Pemilahan  sampah  botol  plastik  untuk daur ulang juga melakukan pemisahan sampah berdasarkan ukuran  besar  dan  kecilnya  botol  agar memudahkan  dalam pengelompokan sampah botol plastik tersebut. Penelitian ini membuat  model  deteksi  objek  sampah  botol  plastik menggunakan  algoritma  YOLOv8  dengan  khusus  objek sampah botol dengan bentuk botol yang sama hanya ukuran berbeda  yaitu  botol  besar,  sedang  dan  kecil.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  model  klasifikasi  objek  botol yaitu kelas botol besar, botol sedang dan botol kecil, serta untuk  mengetahui  pengaruh  jarak  objek  gambar  terhadap klasifikasi.  Pengklasifikasian  ukuran  botol  ini  dapat mempermudah  proses  pemilahan  atau  pemisahan  sampah botol plastik berdasarkan ukuran botol plastik.

## 2. METODE PENELITIAN
Pembuatan model deteksi objek sampah botol plastik untuk mengelompokkan  sampah  botol  berdasarkan  ukuran menggunakan  algoritma  YOLOv8  dapat  melalui  tahap- tahapan seperti pada Gambar 1 berikut.
Gambar  1 . Tahapan Pembuatan Model
Pada Gambar 1 secara garis besar terdapat empat fase dalam tahap-tahapan  pembuatan  model  deteksi  objek  botol  yaitu dimulai  dari input berupa dataset ,  kemudian  proses pembuatan  model  menggunakan  algoritma  YOLOv8. Setelah  model  terbentuk  maka  masuk  tahapan  berikutnya yaitu  pengujian  model  dengan  mengukur  tingkat  akurasi deteksi  objek.  Bagian  terakhir  adalah output berupa  hasil klasifikasi botol yang terdeteksi yaitu pengelompokan botol besar,  botol  sedang  dan  botol  kecil.  Secara  detail  dari masing-masing fase sebagai berikut.

## 2.1. Persiapan Dataset
Pengumpulan dataset merupakan  bagian  penentu  dari keberhasilan  model.  Proses  pembuatan dataset dilakukan dengan membuat foto botol minimal 100 foto. Dataset yang dibutuhkan terdiri dari dataset latih dan dataset uji dengan
perbandingan 80% data latih dan 20% data uji [8]. Langkah- langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut
a) Mempersiapkan  botol  plastik  minuman  mineral ukuran 1500 ml, 600 ml dan 300 ml.
b) Mempersiapkan  kamera webcam untuk  pengambilan gambar dengan posisi tetap.
c) Botol  plastik  dengan  masing-masing  ukuran  difoto dengan posisi tegak, tidur dan miring.
d) Hasil  foto  disimpan  kemudian  dilakukan  pelabelan menggunakan Roboflow [9].

## 2.2 Pembuatan Model
Pada  tahap  ini dataset yang  sudah  disiapkan  dan  dilabeli maka masuk proses membuat model dengan melatih dataset
65 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 10 No. 1 Juli 2024
untuk  mengenali  objek  botol.  Algoritma  YOLOv8 digunakan untuk pembuatan model ini disebabkan YOLOv8 baik pada objek detektor real time , bekerja baik pada ukuran objek yang  kecil  dan memiliki  kemampuan  deteksi  objek
dengan  akurasi  yang  tinggi  [10][11].  Perancangan  model yang  diterapkan  untuk  klasifikasi  botol  berdasarkan  jarak gambar dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Flowchart pembuatan model dengan YOLOv8
Pada  Gambar  2  dapat  diuraikan  bahwa  setelah  persiapan dataset seperti proses pelabelan dan augmentasi maka tahap berikutnya  masuk  pada  penggunaan  algoritma  YOLOv8 dengan pengaturan pembagian data.

## 2.3 Evaluasi Kinerja Model
Pada  fase  ini  menguji  kinerja  model  yang  sudah  dibuat dengan  tujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  deteksi objek  yang  telah  dilatih  dengan  mengukur  tingkat  akurasi dan  performa  model.  Pengujian  model  dilakukan menggunakan metode :
a) Mean  Average  Precision (mAP)  yaitu  Matriks  untuk mengukur  akurasi  deteksi  objek  dengan  menghitung rata-rata  presisi  di  setiap  nilai  recall.  Semakin  tinggi nilai mAP, semakin baik performa model deteksi objek [12][13]. Formula dari mAP sebagai berikut :
𝑚𝐴𝑃 = 1 𝑁 ∑ 𝐴𝑃𝑖 𝑁 𝑖=1 N    = jumlah kelas
APi = rata-rata presisi kelas ke i
b) Intersection  over  Union ( IoU )  yaitu  mengukur  rasio antara  luas area  yang tumpang tindih  antara  beberapa bounding  box  dengan  luas  area  gabungan  dari bounding box tersebut [14].

## 2.4 Pengujian Model
Pada  tahap  ini  penerapan  model  yang  sudah  dihasilkan kemudian  diuji  menggunakan  metode confusion  matrix [15]. Pengujian model ini menggunakan dataset uji dengan hasil  klasifikasi  objek  botol  plastik  sesuai  dengan  kelas botol  plastik  yang  dideteksi  yaitu  kelas  botol  besar,  kelas botol  sedang  dan  kelas  botol  kecil  berdasarkan  jarak  citra botol 80 cm dan 100 cm.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Pembuatan Dataset
a) Penentuan Objek Botol
Objek botol yang ditentukan adalah botol plastik berukuran 1500 ml,  600 ml dan 330 ml dengan bentuk botol yang sama hanya ukuran botol saja yang berbeda seperti pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3 . (a) botol ukuran 1500 ml (b) botol ukuran 600 ml (c) botol ukuran 330 ml
b) Foto Objek Botol
Botol  yang  sudah  ada  kemudian  difoto  dengan  skenario untuk jarak 80 cm dan 100 cm dari kamera. Untuk jarak 80 cm diambil foto botol ukuran 1500 ml dengan posisi tegak, tidur dan miring  kiri dan miring kanan   sebanyak  21  foto. Kemudian  jarak  80  cm  diambil  foto  botol  ukuran  600  ml
dengan posisi tegak, tidur dan miring kiri dan miring kanan sebanyak  21  foto.  Berikutnya  masih  jarak  80  cm  diambil foto  botol  ukuran  330  ml  dengan  posisi  tegak,  tidur  dan miring kiri dan miring kanan  sebanyak 21 foto. Total citra botol yang diperoleh dari jarak 80 cm adalah 63 citra. Hasil foto dataset jarak 80 cm seperti pada Gambar 4.
Gambar 4 . Dataset foto jarak 80 cm
Untuk  jarak  100  cm  diambil  foto  botol  ukuran  1500  ml dengan posisi tegak, tidur dan miring kiri dan miring kanan sebanyak  21  foto.  Kemudian  jarak  100  cm  diambil  foto botol ukuran 600 ml dengan posisi tegak, tidur dan miring kiri dan miring kanan  sebanyak 21 foto. Berikutnya masih
jarak  100  cm  diambil  foto  botol  ukuran  330  ml  dengan posisi  tegak,  tidur  dan  miring  kiri  dan  miring  kanan sebanyak 21 foto. Total citra botol yang diperoleh dari jarak 100  cm  adalah  63  citra.  Hasil  foto dataset jarak  100  cm seperti pada Gambar 5.
Gambar 5 . Dataset foto jarak 100 cm
Hasil foto botol dikelompokkan menjadi dua dataset yaitu dataset jarak 100 m dan dataset jarak 80 m terlihat bahwa botol ukuran botol yang sama tetapi diambil dari jarak yang berbeda terlihat berbeda.
c) Pelabelan
Setelah foto objek botol selesai diambil, proses berikutnya adalah  pelabelan.  Pelabelan  adalah menentukan  kelas  dari masing-masing botol yaitu kelas 1,5 L untuk botol ukuran besar, kelas 330 ml untuk botol ukuran sedang dan kelas 330 ml  untuk  botol  ukuran  kecil.  Pelabelan  menggunakan aplikasi Roboflow untuk dataset jarak  80  cm  dan  100  cm secara terpisah, hasil pelabelan seperti pada Gambar 6.
Gambar 6 . Proses Pelabelan Dataset
Pada  Gambar  6 dataset sudah  berlabel  dan  terklasifikasi 1,5L,  600  ml  dan  330  ml  menjadi  data train sebanyak  44 citra, data validasi 10 citra dan data testing 9 citra dengan
persentase split dataset sebesar 70%, 16% dan 14% seperti pada Gambar 7.
Gambar 7 . Persentase split dataset
d) Pra proses dataset
Untuk  meningkatkan  performa  dan  memperkecil  waktu pelatihan maka dilakukan auto orient dan resize . Auto orient yang dipilih adalah yang tegak sedangkan resize yang diatur yaitu ukuran 640 x 640.
e) Augmentasi
Untuk  menambah  jumlah dataset maka  dilakukan  proses augmentasi dengan metode flip horizontal dan flip vertikal dengan rotasi  -45° sampai 45°. Dengan proses augmentasi ini dataset bertambah  menjadi  151  citra  untuk  masing- masing jarak.
f) Pengkodean YOLOv8
Dari  Roboflow  juga  diperoleh  kode  python  sebagai input pada YOLOv8 berupa file yaml seperti pada contoh Gambar 8.
Gambar 8 . Kode program dataset dengan YOLOv8

## 3.2 Pembuatan Model
Model  dibuat  menggunakan  pemrograman  python  dengan input dataset yang sudah disiapkan pada Gambar 9. Model dirancang untuk pengambilan citra berjarak 100 m dan 80 m seperti pada Gambar 9.
Gambar 9 . Kode python menggunakan Roboflow
Model untuk jarak 100 m memiliki mean avarage precision (mAP) sebesar 99,5%, precision sebesar 97,5% dan recall yaitu  100%  dengan grafik  pada  Gambar  10.  Pada  Gambar 10  dengan epoch 300  maka  nilai  mAP  sudah  stabil  pada epoch 125 yaitu mendekati 100%.
Gambar 10 . Grafik mAP data latih model 100 cm
Untuk model dengan jarak 80 m memiliki mean avarage precision (mAP) sebesar 99,5%, precision sebesar 99,6% dan recall yaitu  100%  dengan  grafik  pada  Gambar  10. Pada Gambar 11 dengan epoch 300 maka nilai mAP sudah stabil pada epoch 140 yaitu mendekati 100%.
Gambar 11 . Grafik mAP data latih model 80 cm
Kedua  model  sudah  memiliki  performa  latih  baik  yaitu dengan nilai tingkat kepercayaan di atas 99,5%.

## 3.3 Pengujian Model
Tahap terakhir adalah pengujian model dengan data aktual menggunakan  metode confusion  matrix .  Kedua  model tersebut  diuji  menggunakan  data  aktual  masing-masing  4 citra. Hasil pengujian seperti pada Tabel 1, citra aktual dari jarak  80  cm  diujikan  pada  model  80  cm  dan  100  cm sehingga  untuk  model  80  cm  mengenali  secara  tepat masing-masing kelas yaitu kelas 1,5L, 600 ml dan 330 ml berbeda  dengan  hasil  jika  diterapkan  pada  model  100  cm yaitu  untuk  citra  330  ml  dikenali  sebagai  kelas  600  ml sedangkan untuk kelas 1,5L dan 600 ml tepat prediksinya.
Untuk pengujian pada Tabel 2 yaitu citra aktual dari jarak 100 cm diuji ke model 80 cm dan 100 cm sehingga diperoleh hasil untuk model 80 cm hanya satu dari data uji kelas 1,5L diprediksi  sebagai  kelas  600  ml  dan  untuk  kelas  yang lainnya  diprediksi  secara  tepat  kelasnya.  Untuk  citra jarak 100 cm diterapkan pada model 100 cm maka dengan tepat semua data uji diprediksi sesuai kelasnya yaitu 1,5 L, 600 ml dan 330 ml. tetapi hanya yang penting-penting saja.
Tabel 1. Pengujian jarak 80 cm untuk model 80 dan 100 cm
Jarak Uji
prediksi
model 80 cm model 100 cm confidence class confidence class aktua
l 80 cm
1,5-1 0,921 1,5L 0,72
1,5L 1,5-2 0,957 1,5L 0,902 1,5L
1,5-3 0,963 1,5L 0,878 1,5L 1,5-4 0,96
1,5L 0,884 1,5L 600-1 0,929 600ML 0,779 600ML 600-2 0,938 600ML 0,925 600ML 600-3 0,947 600ML 0,93 600ML 600-4 0,957 600ML 0,945 600ML 330-1 0,931 330ML 0,906 600ML 330-2 0,957 330ML 0,69 600ML 330-3 0,951 330ML 0,888 600ML 330-4 0,945 330ML 0,921 600ML
Tabel 2. Pengujian jarak 100 cm untuk model 80 dan 100 cm
Jarak Uji prediksi model 80 cm model 100 cm
confidence class confidence class
aktual 100 cm 1,5-1 0,921 600ML 0,879 1,5L 1,5-2 0,957 1,5L 0,923 1,5L 1,5-3 0,956 1,5L 0,918 1,5L 1,5-4 0,955 1,5L 0,931 1,5L 600-1 0,917 600ML 0,914 600ML 600-2 0,939 600ML 0,921 600ML 600-3 0,959 600ML 0,935 600ML 600-4 0,951 600ML 0,932 600ML 330-1 0,913 330ML 0,904 330ML 330-2 0,929 330ML 0,939 330ML 330-3 0,947 330ML 0,948 330ML 330-4 0,817 330ML 0,939 330ML
Berdasarkan  Tabel  1  dan  2  tahap  berikutnya  dilakukan pengujian  menggunakan confusion  matrix dengan  hasil pada Tabel 3 dan 4.
Tabel 3 . Evaluasi Model 80 cm berdasarkan jarak citra
Jarak Objek Citra Precision Recall F1-Score Jarak 80 cm 1 1 1 Jarak 100 cm 0,916 0,916 0,916
Pada  Tabel  3  untuk  data  uji  jarak  80  cm  diterapkan  pada model  80  cm  diperoleh  nilai Precision,  Recall,  F1-Score , adalah 1 atau dimaknai 100%. Untuk data uji jarak 100 cm diterapkan  pada  model  80  cm  diperoleh  nilai Precision, Recall, F1-Score adalah 0,916 atau 91,6%.
Tabel 4 . Evaluasi Model 100 cm berdasarkan jarak citra
Jarak Objek Citra Precision Recall F1-Score Jarak 80 cm 0,67 0,67 0,67 Jarak 100 cm 1 1 1
Pada  Tabel  4  untuk  data  uji  jarak  80  cm  diterapkan  pada model 100 cm  diperoleh nilai Precision, Recall, F1-Score adalah  0,67  atau  67%.  Untuk  data  uji  jarak  100  cm diterapkan  pada  model  100  cm  diperoleh  nilai Precision, Recall, F1-Score adalah 1 atau 100%.
Berdasarkan evaluasi model pada Tabel 3 dan 4, maka dapat disimpulkan performa model berdasarkan jarak pengambilan citra objek botol seperti pada Gambar 9.
Gambar 12 . Perbandingan akurasi berdasarkan jarak 80 cm
Pada  Gambar  12,  jika jarak  pengambilan citra  berjarak  80 cm diterapkan pada model 80 cm maka memperoleh akurasi yang baik yaitu 100%, tetapi jika diterapkan pada model 100 cm maka menghasilkan akurasi performa 67%.
Pada Gambar 13, untuk pengambilan citra botol pada jarak 100  cm  diterapkan  pada  model  80  cm  memiliki  performa akurasi sebesar  91,6%, namun jika diterapkan pada model 100 cm memperoleh hasil akurasi 100%.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 Precision Recall F1-Score Akurasi Model Berdasarkan Jarak Objek Citra 80 cm Model 80 cm Model 100 cm
Gambar 13 . Perbandingan akurasi berdasarkan jarak 100 cm

## 4.  KESIMPULAN
Model  80  cm  dan  model  100  cm  sangat  baik  diterapkan untuk data citra dengan jarak yang sesuai dengan modelnya, seperti untuk data uji jarak 80 cm diterapkan pada model 80 cm  maka  menghasilkan  tingkat  akurasi  100%,  ini  berarti citra  dapat  mengenali  kelasnya  dengan  tepat  yaitu  kelas 1,5L, 600 ml dan 330 ml begitu juga untuk data uji dengan jarak  100  cm  diterapkan  pada  model  100  cm.  Hasil  yang tidak  baik  terlihat  pada  data  uji  dengan  jarak  80  cm diterapkan  pada  model  100  cm  yaitu  dengan  hasil  tingkat akurasi  67%,  ini  bermakna  bahwa  terdapat  beberapa kesalahan prediksi objek citra, sedangkan  untuk citra jarak 100  cm  diterapkan  pada  model  80  cm  masih  cukup  baik dengan akurasi 91,6%. Berdasarkan hasil penelitian bahwa jarak  pengambilan  citra  mempengaruhi  klasifikasi  deteksi objek citra.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  kepada  Universitas  Muhammadiyah  Jakarta melalui LPPM UMJ atas bantuan hibah penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sirojul Munir, Ahmad Adriansyah, Radon Dhelika,
“Implementasi  Arsitektur  Aplikasi  MVC  pada Perancangan  Aplikasi  Bank  Sampah  Berbasis Web,” J. Teknol. Terpadu , vol. 4, no. 2, hal. 76–81, 2018, doi: https://doi.org/10.54914/jtt.v4i2.131.
[2] Imamul Arifin, Reydiko Fakhran Haidi, “Penerapan Computer  Vision  Menggunakan  Metode  Deep Learning Pada Perspektif Generasi Ulul Albab,” J. Teknol.  Terpadu ,  vol.  7,  no.  2,  hal.  98–107,  2021, doi: https://doi.org/10.54914/jtt.v7i2.436.
[3] A. B. Wahyutama  dan  M.  Hwang, “YOLO-Based Object  Detection  for  Separate  Collection  of Recyclables  and  Capacity  Monitoring  of  Trash Bins,” Electron. ,  vol.  11,  no.  9,  2022,  doi: 10.3390/electronics11091323.
[4] P.  O.  Parasian  dan  F.  Utaminingrum,  “Rancang Bangun  Sistem  Pengklasifikasi  Jenis  Sampah Organik  dan  Sampah  Daur  Ulang  menggunakan Resnet50,”  vol.  6,  no.  4,  hal.  2548–964,  2022, [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[5] W. L. Mao, W. C. Chen, H. I. K. Fathurrahman, dan Y.  H.  Lin,  “Deep  learning  networks  for  real-time regional domestic waste detection,” J. Clean. Prod. , vol. 344, no. October 2021, hal. 131096, 2022, doi: 10.1016/j.jclepro.2022.131096.
[6] X.  Long et  al. ,  “PP-YOLO:  An  Effective  and Efficient  Implementation  of  Object  Detector,” 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/2007.12099.
[7] Y. Resnet, K. R. Tanjung, H. Juwiantho, dan J. S. Surabaya,  “Klasifikasi  Benda  Organik  dan Anorganik Dengan Metode.”
[8] T. L. C. Tran, Z. C. Huang, K. H. Tseng, dan P. H. Chou,  “Detection  of  Bottle  Marine  Debris  Using Unmanned Aerial Vehicles and Machine Learning Techniques,” Drones ,  vol.  6,  no.  12,  hal.  14–16, 2022, doi: 10.3390/drones6120401.
[9] R.  A.  M.  AlShehri  dan  A.  K.  J.  Saudagar, “Detecting  Threats  from  Live  Videos  using  Deep Learning  Algorithms,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci. Appl. ,  vol.  14,  no.  11,  hal.  643–658,  2023,  doi: 10.14569/IJACSA.2023.0141166.
[10] H.  Lou et  al. ,  “DC-YOLOv8:  Small-Size  Object Detection  Algorithm  Based  on  Camera  Sensor,” Electron. ,  vol.  12,  no.  10,  hal.  1–14,  2023,  doi: 10.3390/electronics12102323.
[11] M.  Safaldin,  N.  Zaghden,  dan  M.  Mejdoub,  “An Improved  YOLOv8  to  Detect  Moving  Objects,” IEEE Access , vol. 12, no. May, hal. 59782–59806, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3393835.
[12] P. Jiang,  D.  Ergu,  F.  Liu,  Y.  Cai,  dan B.  Ma, “A Review  of  Yolo  Algorithm  Developments,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  199,  hal.  1066–1073, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2022.01.135.
[13] R.  Hesananda,  D.  N.  Simatupang,  N.  Wiliani,  I. Technology,  dan  S.  Program,  “Cloth  Bag  Object Detection Using The Yolo Algorithm V5,” vol. 18, no. 2, 2022, doi: 10.33480/pilar.v18i2.3019.
[14] Jupiyandi  Saniputra,  F.  R.  Pratama,  dan  Yoga Dharmawan, “Pengembangan Deteksi Citra Mobil Untuk Mengetahui Jumlah Tempat Parkir Menggunakan Cuda Dan Modified Yolo Development of Car Image Detection To Find Out the  Number  of  Parking  Space  Using  Cuda  and Modified Yolo,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol.  6,  no.  4,  hal.  413–419,  2019,  doi: 10.25126/jtiik.201961275.
[15] L. Yu, M. Qian, Q. Chen, F. Sun, dan J. Pan, “An Improved  YOLOv5  Model:  Application  to  Mixed Impurities  Detection  for  Walnut  Kernels,” Foods , vol. 12, no. 3, 2023, doi: 10.3390/foods12030624.
0.916 0.916 0.916 1 1 1 0.86 0.88 0.9 0.92 0.94 0.96 0.98 1 1.02 Precision Recall F1-Score Akurasi Model berdasarkan  Jarak Objek Citra 100 cm Model 80 cm Model 100 cm