## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1001 − 1009 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2017

## Rancang Bangun Sistem Robot Pemilah Sampah Anorganik dengan Inductive Proximity dan LDR Sebagai Sensor
Elfirza Rosiana, Rizky Perdana *
Fakultas Teknik, Teknik Elektro, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia Email: 1 dosen00689@unpam.ac.id, 2,* rizkyperdana777@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rizkyperdana777@gmail.com Submitted: 31/07/2022 ; Accepted: 10/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Keberadaan sampah dari hari ke hari selalu mengalami kenaikan. Di tahun 2019 sampah di Indonesia mencapai 98 juta ton. Pengelompokkan sampah yang tidak dilakukan dengan baik dapat menghambat pengelolaan sampah. Sehingga perlu dibuat sistem yang dapat memilah sampah sesuai jenisnya agar pengelompokan sampah menjadi lebih praktis dan proses daur ulang dapat mudah  dilakukan.  Pada  penelitian  ini,  dibuat  robot  pemilah  sampah  anorganik  yang  dapat  digunakan  sebagai  tempat  sampah otomatis yang dapat memilah dan menempatkan sampah anorganik sesuai dengan jenisnya.Sistem ini bekerja dengan melibatkan inductive proximity sensor untuk mendeteksi sampah logam dan sensor light dependent resistor  (LDR) yang dilengkapi dengan laser untuk mendeteksi sampah kertas dan sampah plastik. Dari hasil pengujian terhadap alat, diperoleh keakuratan deteksi jen is sampah untuk sampah logam, sampah kertas dan sampah plastik berturut-turut adalah 84%, 88% dan 90%. Sedangkan rata-rata respon time dari robot pemilah sampah non-organik dalam mendeteksi setiap jenis sampahnya adalah 2,15028 second untuk sampah logam, 2,15014 second untuk sampah kertas dan 2,15028 second untuk sampah plastik.
Kata Kunci: Inductive Proximity Sensor; Light Dependent Resistor; Robot Pemilah Sampah; Respon Time
Abstract −The existence of garbage from day to day has always increased. In 2019, waste in Indonesia reached 98 million tons. Problems that arise because management of waste that is not done well, can hinder waste management. It is necessary to create a system that can sort waste according to its type so that the grouping of waste becomes more practical and the recycling process can be done easily. In this research, inorganic waste sorting robot was created that can be used as an automatic trash can that can sort and place inorganic waste according to its type. This system works by involving an inductive proximity sensor to detect metal waste and a light dependent resistor sensor equipped with a laser to detect metal waste, paper and plastic waste. From the results of testing on the tool, the accuracy of the detection of waste types for metal waste, paper waste and plastic waste is 84%, 88% and 90%,  respectively.  While  the  average  response  time  of  the  non-organic  waste  sorting  robot  in  detecting  each  type  of  waste  is 2.15028 seconds for metal waste, 2.15014 seconds for paper waste and 2.15028 seconds for plastic waste.
Keywords: Inductive Proximity Sensor; Light Dependent Resistor; Garbage Sorter Robot; Respon Time

## 1. PENDAHULUAN
Sampah  saat  ini  menjadi  masalah  serius  yang  dihadapi  mayoritas  masyarakat  Indonesia.  Setiap  hari  sampah  terus menerus  di  hasilkan  oleh  industry,  rumah  tangga,  pertanian  dan  peternakan,  baik  itu  sampah  anorganik  maupun organik.  Semakin  bertambahnya  jumlah  penduduk,  maka  semakin  bertambah  pula  produksi  sampah,  laju bertambahnya  sampah    sebanding    dengan    laju    pertambahan    penduduk[1].    Peningkatan  sampah  tersebut  juga disebabkan  karena  urbanisasi  dan  industrialisasi  [2].  Salah  satu  permasalahan  klasik  kota  adalah  kebiasaan masyarakatnya yang tidak peduli dengan kebersihan lingkungannya. Kesadaran membuang dan mengelola sampah dengan baik  masih belum menjadi  pertimbangan penting. Hal ini didasarkan pada dua hal. Pertama adalah kondisi fasilitas sampah yang kurang dari segi kualitas dan kuantitas, dan yang kedua adalah pola pikir masyarakat yang masih menganggap  pembuangan  sampah  yang  paling  praktis  dengan  membiarkannya  tergeletak  di  pinggir  jalan  atau membuangnya ke sungai [3]. Padahal kebiasaan buruk ini dapat memberikan efek negatif bagi lingkungan dan bumi.
Tempat sampah merupakan tempat untuk menampung sementara material sisa yang tidak digunakan. Tempat sampah umumnya hanya terpisah antara sampah organik dan anorganik. Sampah anorganik masih tercampur dalam satu wadah tempat sampah. Sampah anorganik yang tercampur ini, menyulitkan ketika ingin melakukan daur ulang. Selama ini masih banyak masyarakat yang membuang sampah tidak sesuai golongan sampah, padahal sudah diberikan wadah  sampah  sesuai  golongan  jenis  sampahnya,  misalnya  golongan  logam,  kertas  dan  plastik.  Masyarakat  yang awam kesulitan dalam membuang sampah berdasarkan jenisnya, meskipun sudah diberikan perbedaan pada tempat sampah itu baik dalam tulisan maupun melalui warna tempat sampahnya. Beberapa orang juga enggan membuka tutup tempat sampah dikarenakan takut terkontaminasi kuman dari penutup tempat sampah. Hal ini semakin berbahaya bagi lingkungan.
Tuti Hendrawati Mintarsih selaku Dirjen Pengelolaan Sampah, Limbah dan B3 KLKH menyebut total sampah di Indonesia tahun 2019 mencapai angka 68 juta ton [4]. Berkembangnya isu pemanasan global akhirnya membuat masyarakat dan perusahaan-perusahaan di dunia mulai menyadari bahwa hal-hal yang mereka pakai dan cara mereka membuangnya  dapat  menjadi  dampak  besar  pada  dunia.    Sehingga  penelitian  dan  pengembangan  produk  untuk mengurangi  dampak  tersebutpun  bermunculan.  Salah  satunya  adalah  penggunaan  teknologi  dalam  pengelolaan sampah,  mulai  dari  media  pembuangan,  pengangkutan  hingga  pengolahan.  Tempat  sampah  pintar  dapat mempengaruhi pola pikir masyarakat dalam membuang sampah pada tempatnya. Dan merupakan salah satunya dari banyak solusi untuk mengatasi orang yang masih memiliki pola pikir membuang sampah sembarangan[5][6].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1001 − 1009 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2017
Beberapa penelitian telah dilakukan sebelumnya terkait permasalan sampah antara lain, Desain tempat sampah pintar yang dapat membuka tutup pintu otomatis ketika ada orang yang ingin membuang sampah, mendeteksi adanya bau    lalu  membunyikan buzzer untuk  memberitahu  bahwa  sampah  telah  mengganggu  indera  penciuman  dan memberitahukan  tempat  sampah  sudah  penuh  sehingga  petugas  akan  lebih  tepat  waktu  dalam  mengosongkan sampah[7]. Desain Pemilahan Sampah Otomatis yang dapat mengklasifikasikan sampah jenis logam dan non logam menggunakan inductive  proximity  sensor dan capacitive  proximity  sensor dengan  ukuran  sampah  yang  ditentukan lebih  dari  5  cm  dilengkapi  dengan  notifikasi  Suara  [8].  Pengembangan  Mesin  Penyortir  Sampah  Cerdas  Otomatis yang  menghasilkan  sistem  bernama  SMART  untuk  membuat  lingkungan  lebih  cocok  untuk  hidup,  mengurangi pemanasan global dan membuat dunia lebih sehat [9]. Perancangan Prototype Alat Pemilah Sampah Otomatis yang menghasilkan kesimpulan bahwa pemilahan sampah otomatis dapat memilah sampah sesuai jenisnya. Namun masih ada  kesalahan  berupa  limbah  yang  macet  dan  deteksi  kesalahan  oleh  sensor  [10].  Sorting  and  Miniaturization  of Household  Waste yang mengusulkan unit pemilahan sampah dan miniaturisasi  yang diuji  menggunakan drop tests dan compression tests [11]. Pemilah sampah organik dan anorganik[12][13][14]. Mempertimbangkan permasalahan dan penelitian diatas, mendasari penelitian ini untuk mengembangkan alat yang digunakan sebagai pengendali kebersihan lingkungan berupa sebuah tempat sampah yang dapat memilah sampah anorganik dan mengelompokkannya kedalam kelompok logam, kertas dan plastik secara otomatis dan dapat membuka penutup tempat sampah secara otomatis. Inductive proximity sensor digunakan untuk mendeteksi sampah logam dan sensor  LDR  yang  dilengkapi  dengan  laser  untuk  mendeteksi  sampah  kertas  dan  sampah  plastik.  Pada  penelitian terdahulu  fokusnya  adalah  memilah  sampah  logam  dan  non-logam.  Sedangkan  penelitian  ini  mengelompokkan sampah kedalam jenis logam, kertas dan plastik.Penggunaan mikrokontroler sangat diperlukan dalam membuat suatu alat otomasi. Mikrokontroller yang bisa digunakan salah satunya Arduino, fungsinya untuk menyederhanakan proses dan kelebihan lainnya tidak perlu  perangkat  chip  programmer  karena  didalamnya sudah ada boot loadder yang akan  menangani upload program  dari  komputer  [15].  Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  akan  mengurangi pencemaran lingkungan yang disebabkan oleh sampah, memilah sampah berdasarkan jenisnya akan mempermudah pengelolaan sampah untuk dapat didaur ulang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini dilakukan perancangan sistem robot pemilah sampah anorganik. Fungsinya sebagai otaknya robot. Sistem robot ini akan mendeteksi jenis sampah dan mengarahkan sampah ke kotak dalam box yang telah diploting berdasarkan jenisnya.  Gambar 1 menunjukkan diagram alir penelitian.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1001 − 1009 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2017
Terdapat beberapa tahap yang dilakukan selama pembuatan alat. Berikut penjelasan dari masing-masing tahap penelitian:
a. Analisis Kebutuhan
Pada tahapan ini merupakan analisis kebutuhan yang dibutuhkan untuk rancang bangun sistem. Meliputi desain produk tempat sampah dan tataletak komponen penelitian yang digunakan.
b. Perencanaan dan Perancangan
Pada tahapan ini merupakan proses  perencanaan dan analisis bagaimana cara memilah sampah secara otomatis dan menutup penutup tempat sampah secara otomatis.
c. Implementasi
Pada  tahapan  ini  hasil  analisis  kebutuhan  sistem,  pemilihan  sensor  yang  tepat,  cara  pengelompokan  sampah anorganik diimplementasikan. Apabila sistem dapat berjalan maka akan dilanjutkan ke dalam proses pengujian. Jika  sistem  belum  berjalan  maka  akan  dilakukan  pengecekan  kembali  terhadap  komponen  penelitian  dan pemrograman pada mikrokontroller.
d. Pengujian
Pada tahapan ini merupakan tahapan akhir dari proses-proses sebelumnya yaitu perangkat yang telah dibuat harus diuji sehingga dapat mengetahui hasilnya.

## 2.2 Komponen Alat
Komponen pada pembuatan sistem robot pemilah sampah anorganik ini terdiri dari komponen perangkat keras dan komponen  perangkat  lunak . Berikut  komponen  perangkat  keras yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  beserta fungsinya:
Tabel 1. Komponen Penelitian No Nama Satuan  Jumlah Kegunaan 1 Sensor infared E18-D80NK Unit 1 Mendeteksi ada tidaknya sampah di area box sensing. 2 Sensor Light Dependent Resistor (LDR) Unit 1 Menerima cahaya yang dipancarkan oleh laser untuk  mendeteksi material  sampah  yang  berupa  kertas  dan  plastik  pada  area box sensing
3 Motor Servo Unit 1 Menggerakkan katup pada pintu box sensing. 4 Arduino Mega 2560 Unit 1 Mengendalikan  proses input,  output dan  komunikasi.  Berperan sebagai  pengendali  utama,  arduino  mega  2560  berfungsi  dalam menjalankan sistem robot pemilah sampah non-organik ini secara keseluruhan. 5 Kabel Jumper Meter 50 Media  penghubung  antara  Arduino  Mega  dengan  komponen lainnya  sehingga  dapat  memutus  atau  menyambungkan  aliran sirkuit antar dua komponen. 6 Inductive proximity sensor Unit 2 Mendeteksi  material sampah untuk  menentukan sampah material berjenis logam atau non-logam. 7 Laser Unit 1 Memancarkan  cahaya  ke  arah  material  sampah  yang  ada  di  area box  sensing. Cahaya  yang  dipancarkan  akan  diolah  oleh  sensor
LDR .
8 Hall Efect Sensor Unit 1 Menentukan posisi awal box sensing yaitu di bawah pintu . Sensor ini dibutuhkan box sensing dapat berpindah tempat terlebih ketika robot dalam kondisi mati.
9 Motor Stepper Unit 1 Memindahkan  material  sampah  yang  telah  melalui  proses identifikasi  jenis  sampah  ke  dalam  tabung  sampah  yang  sesuai dengan jenisnya. 10 Accu/Aki Unit 1 Menyediakan sumber energi listrik sebagai penggerak kerja sistem robot pemilah sampah non-organik ini. 11 Liquid Crystal Display (LCD) Unit 1 Menampilkan  informasi  hasil  deteksi  material  sampah  apakah termasuk dalam sampah logam, plastik atau kertas. 12 Speaker Unit 1 Memberikan  output  berupa  suara  baik  berupa  instruksi  maupun informasi kepada aktor yang membuang sampah.
Selain kebutuhan perangkat keras, pada pembuatan sistem robot pemilah sampah anorganik terdapat perangkat lunak terdiri dari AutoCAD, bahasa pemograman Arduino, Arduino IDE, dan Solidworks. AutoCAD digunakan untuk membuat  gambar  teknik  dua  dimensi  (2D)  dan  skema  rangkaian  untuk  rancangan  desain  robot  pemilah  sampah anorganik. Arduino IDE digunakan untuk  membuat program yang akan dimasukan ke dalam mikrokontroller Arduino Mega 2560[16]. Sedangkan Solidworks digunakan untuk membuat gambar teknik tiga dimensi (3D) untuk rancangan desain  robot  pemilah  sampah  anorganik.  Gambar  2  menunjukkan  diagram  blok  sistem  robot  pemilah  sampah anorganik.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1001 − 1009 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2017
Gambar 2. Diagram Blok Desain Sistem Robot Pemilah Sampah Anorganik
Pada sistem robot pemilah sampah anorganik arduino Mega 2560 sebagai mikrokontrolernya. Komponen yang berfungsi  menginputkan data ke Arduino yaitu sensor infrared FC-51 untuk  mendeteksi  ada atau tidaknya sampah pada  box  sensing,  sensor inductive  proximity sebagai  pendeteksi  sampah  logam,  laser  dan  LDR  untuk  mendeteksi sampah  kertas  atau  pastik  dan  sensor  hall  berfungsi  untuk  menentukan  posisi  awal  box  sensing.  Arduino  akan mengeluarkan output atau perintah ke motor servo, motor stepper, LCD dan speaker.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  pengintegrasian  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  selesai  maka  dilanjutkan  dengan  pengujian  terhadap beberapa  variabel  yang  berpengaruh  dalam  sistem.  Pengujian  dilakukan  terhadap  variabel  bebas  (keberhasilan identifikasi sampah dan pengujian sensor) dan variabel terikat (respon time ). Adapun sampah yang digunakan sebagai uji coba masing-masing jenis sampah terdiri dari 5 macam yaitu untuk sampah logam terdiri dari kemasan kaleng, plat baja, aluminium foil, aluminium, dan baterai. Sampah kertas terdiri dari kertas HVS, kardus, kertas karton, kantong kertas, dan tisu. Dan sampah plastik terdiri dari kantong plastik, gelas plastik, botol plastik, plastik mika, dan bubble wrap.  Gambar  3  menunjukkan  hasil  pembuatan  robot  pemilah  sampah  anorganik  dan  peletakan  mikrokontroller sebagai otaknya. Gambar 4 menunjukan bagian dalam robot yang terdapat sekat-sekat untuk peletakan sampah sesuai dengan jenisnya, hasil dari identifikasi sensor yang terletak pada box sensing.
Gambar 3. Hasil Pembuatan Robot Pemilah Sampah Anorganik

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1001 − 1009 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2017

## 3.1 Pengujian Sensor
Pengujian  sensor  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  sensor  dari  dua  jenis  sensor  yang  berbeda  yaitu inductive proximity  sensor dan  sensor LDR .  Masing-masing  sensor  memiliki  nilai  sensor  yang  berbeda-beda.  Nilai  sensor diperoleh dari output yang muncul pada program setelah sampah berhasil diidentifikasi sesuai jenisnya. a. Pengujian Inductive Proximity Sensor Dalam Mendeteksi Sampah Logam
Pada  pengujian  robot  sampah  anorganik  yang  telah  dibuat  yaitu  pada  pengujian  identifikasi  kategori  sampah logam,  dilakukan  percobaan  sebanyak  10  kali.  Pada  saat  sensor  mengidentifikasi,  akan  ada  nilai  sensor  yang dihasilkan oleh inductive proximity sensor tersebut. Sensor ini, mempunyai nilai sensor digital yaitu “0” dan “1”, dimana  “0”  menunjukkan  sampah  yang  diidentifikasi  adalah  sampah  logam.  Sedangkan  nilai  digital  “1” menunjukkan sensor mengidentifikasi sampah yang masuk bukanlah sampah logam. Terdapat dua sensor dimana S1 mewakili sensor inductive proximity sensor yang pertama dan S2 mewakili sensor inductive proximity sensor yang kedua. Apabila salah satu  sensor menghasilkan nilai  “0” maka sampah dapat dinyatakan sebagai  sampah logam.
b. Pengujian Sensor LDR Dalam Mendeteksi Sampah Kertas Berdasarkan  hasil  pengambilan  data  yang  telah  dilakukan  yaitu  pengujian  identifikasi  kategori  sampah  kertas sebanyak  10  kali.  Laser  menyinari  sampah  yang  masuk  dalam  area  box  sensing  yang  kemudian  cahaya  yang mengenai sampah dan tembus akan dikelola oleh sensor LDR . Hasil dari pengolahan cahaya oleh LDR berupa nilai sensor dalam satuan lux. Sedangkan pada sistem ini, apabila nilai sensor yang ditunjukkan oleh LDR kurang dari sama dengan 1 (≤1) maka sampah tersebut akan diidentifikasi sebagai sampah kertas.
c. Pengujian Sensor LDR pada Sampah Plastik
Ketika  nilai  sensor  yang  ditunjukkan  oleh LDR berada  di  angka  lebih  dari  1  (>1)  maka  sampah  tersebut  akan diidentifikasi  sebagai  sampah  plastik  dalam  artian  sederhananya  cahaya  dari  laser  dapat  menembus  sampah. Diperoleh kesimpulan bahwa semakin transparan sampah plastik maka nilai lux akan semakin besar.

## 3.2 Pengujian Identifikasi Sampah
Pengujian identifikasi sampah bertujuan untuk menguji kinerja sistem dalam mengidentifikasi kategori sampah yang masuk  ke  dalam  box  sensing.  Hasil  percobaan  untuk  masing-masing  identifikasi  kategori  sampah  adalah  berhasil dideteksi dengan benar atau tidak. Adapun penentuan benar atau tidak ini didasarkan pada nilai sensor yang dihasilkan saat  pengujian  sampah.  Kode  “O”  mewakili  kategori  sampah  berhasil  dideteksi  oleh  sensor  dengan  benar  (sensor berhasil mendeteksi kategori sampah dengan benar) sedangkan kode “X” mewakili kategori sampah tidak berhasil dideteksi oleh sensor (sensor gagal mendeteksi kategori sampah dengan benar).

## a. Pengujian Identifikasi Sampah Logam
Pengujian identifikasi sampah logam melibatkan 5 jenis sampah logam yaitu kemasan kaleng, baja, aluminium foil, aluminium dan baterai.  Gambar 5 menunjukkan pengujian sampah berupa sampah logam. Tempat sampah belum mendeteksi  keberadaan sampah maka pintu masih tertutup. Ketika keberadaan sampah terdeteksi  maka pintu akan terbuka  secara  otomatis  lalu  sampah  masuk  kedalam  box  sensing  untuk  diidentifikasi  masuk  kedalam  kelompok sampah anorganik jenis apa. Setelah terdeteksi  jenis sampah logam maka box sensing akan bergerak dan menjatuhkan sampah kedalam sekat sampah jenis logam.
(a)
(b)
Gambar 5. Pengujian Sampah Logam: (a) Kondisi Pintu belum Terbuka, (b) Kondisi Sampah Sudah Masuk Kedalam Box Sensing
Hasil  pengujian  sistem  dalam  mengidentifikasi  sampah  logam  memiliki  keakuratan  sebesar  84%.  Tabel  1 menunjukkan hasil pengujian terhadap 5 jenis sampah logam.  Pengujian dilakukan sebanyak 10 kali pada masing- masing  jenis  sampah.  Kemasan  kaleng  dan  kemasan  alumunium  termasuk  jenis  logam  yang  sangat  efektif diidentifikasi oleh Inductive Proximity Sensor pada sistem ini. Terdapat beberapa kegagalan pada hasil identifikasi sampah,  penyebabnya  karena  letak  material  sampah  tidak  berada  di  area  sensing  dari inductive  proximity  sensor

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1001 − 1009 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2017
sehingga sampah tidak terdeteksi keberadaannya. Hal ini mengakibatkan sampah tersebut gagal diidentifikasi sebagai material sampah logam.
Tabel 1. Hasil Pengujian Identifikasi Sampah Logam Percobaan Ke- Material Sampah Logam Kemasan kaleng  Plat Baja  Aluminium Foil  Aluminium  Baterai 1 O O O O O 2 O O X O X 3 O O O O O 4 O O O O X 5 O X O O O 6 O X O O O 7 O X X O O 8 O O O O O 9 O O X O O 10 O O O O O
b. Pengujian Identifikasi Sampah Kertas
Sampah kertas yang digunakan dalam pengujian sistem ada 5 jenis yaitu, kertas HVS, kardus, Kemasan Karton, kantong  kertas  dan  tisu.  Gambar  6  memperlihatkan  pengujian  sistem  dalam  mendeteksi  sampah  jenis  kertas.  Pada gambar 6.a pintu tempat sampah sudah terbuka karena tempat sampah sudah mendeteksi adanya sampah. Lalu box sensing  akan  memutuskan  sampah  tersebut  masuk  kedalam  kategori  sampah  kertas.  Pada  bagian  ini inductive proximity sensor tidak mendeteksi  adanya sampah logam, maka sensor LDR akan memutuskan sampah ini masuk kedalam kategori sampah kertas atau plastik.
(a)
(b)
Gambar 6. Pengujian Sampah Kertas; (a) Kondisi pintu terbuka karena mendeteksi adanya sampah, (b) Kondisi Sampah Sudah Masuk Kedalam Box Sensing.
Hasil pengujian sistem dalam mengidentifikasi sampah kertas ditunjukkan dalam tabel 2. Hasilnya menunjukan keakuratan sebesar 88%. Setelah dilakukan analisis penyebab dari kegagalan tersebut antara lain disebabkan karena peletakan material sampah yang berada di luar area sensing antara laser dan LDR . Karena berada di luar area sensing maka sampah memiliki kemungkinan kegagalan lebih tinggi saat diidentifikasi. Penyebab kedua berasal dari sifat atau bahan kandungan dari sampah kertas itu sendiri. Ada sampah kertas yang memiliki kandungan alumunium foil seperti kertas  pembungkus  cokelat  dan  minuman  kemasan  karton.  Hal  ini  menyebabkan  tingkat  keakuratan  sensor LDR berkurang.
Tabel 2. Hasil Pengujian Identifikasi Sampah Kertas Percobaan Ke- Pengujian Material Sampah Kertas Kertas HVS  Kardus  Kemasan Karton  Kantong Kertas  Tisu 1 O O X O O 2 O O O O O 3 O X X O O 4 O O O O O 5 X O O O O 6 O O O O X 7 O O O O O 8 O O O O O 9 X O O O O 10 O O O O O

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1001 − 1009 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2017
c. Pengujian Identifikasi Sampah Plastik
Kantong plastik, gelas plastik, botol plastik, plastik mika, buble warp digunakan untuk menguji keberhasilah sistem dalam mendeteksi sampah plastic. Gambar 5 menunjukkan ketika sampah plastik sudah masuk kedalam box sensing . Keakuratan sistem dalam mendeteksi sampah plastik adalah sebesar 90%.

## Gambar 7. Pengujian Sampah plastik
Setelah  dilakukan  analisis  terhadap  sampah  plastik  dan  cara  kerja  dari  robot  pemilah  sampah  ditemukan beberapa penyebab kegagalan dalam mendeteksi sampah plastik. Pertama adalah peletakan dari sampah plastik yang tidak berada di area sensing dari sensor. Karena tidak berada di area sensing maka sensor tidak akan bisa melakukan identifikasi terhadap sampah tersebut. Penyebab kedua adalah kepekatan warna dari sampah plastik. Apabila sampah memiliki kepekatan warna yang tinggi maka cahaya sulit untuk menembus sampah tersebut. Hal ini akan berpengaruh terhadap hasil dari sensor LDR yang akan mengarahkan hasil identifikasi sampah sebagai sampah kertas karena tidak dapat ditembus sinar laser. Penyebab ketiga yaitu ketebalan plastik. Meskipun sebuah plastik pada dasarnya adalah transparan, namun jika plastik dimasukkan dalam keadaan terlipat maka akan mengurangi tingkat transparansi dari sampah plastik itu sendiri. Hal tersebut berpengaruh terhadap hasil identifikasi yang dilakukan sensor LDR dengan kemungkinan besar akan terdeteksi sebagai sampah kertas karena sinar laser tidak dapat menembus sampah.
Tabel 3. Hasil Pengujian Identifikasi Sampah Plastik
Percobaan Ke- Pengujian Material Sampah Plastik Kantong Plastik  Gelas Plastik  Botol Plastik  Plastik Mika  Bubble Wrap 1 X O O O O 2 X O O O O 3 O O O O O 4 X O O O O 5 X O O O X 6 X O O O O 7 O O O O O 8 O O O O O 9 X O O O O 10 O O O O O

## 3.3 Analisis Respon time
Pengujian yang dilakukan terhadap kinerja sistem robot pemilah sampah memerlukan respon time atau waktu dimana sensor dapat berhasil merespon apa (mengenali) yang ada di area box sensing. Perhitungan respon time dimulai ketika sistem mendeteksi adanya sampah yang masuk ke dalam robot pemilah sampah hingga sampah berhasil diidentifikasi jenisnya.    Masing-masing  sensor  memiliki respon  time yang  berbeda-beda  yang  terpengaruh  oleh  banyak  hal. Sehingga  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan,  peneliti  mencatat respon  time untuk  kemudian  dianalisis.  Berikut pencatatan respon time dari hasil percobaan pada masing-masing jenis sampah yang telah dilakukan sebelumnya.
a. Analisis Respon time pada Inductive proximity sensor untuk Sampah Logam

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1001 − 1009 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2017
Gambar 2 Rerata Respon time pada Sampah Logam
Dari perhitungan rerata di atas, dilakukan perhitungan rerata total respon time inductive proximity sensor dalam merespon sampah logam yang masuk yaitu sebesar 2150.28 milisecond .
b. Analisis Respon time pada Sensor LDR untuk Sampah Kertas
Gambar 3 Rerata Respon time Pada Sampah Kertas
Pada pengujian sampah kertas yang telah dicatat respon time nya kemudian dihitung rerata total dari pengujian ini dimana total respon time sensor LDR untuk sampah kertas sebesar 2150.14 milisecond .
c. Analisis Respon time pada Sensor LDR untuk Sampah Plastik
Gambar 4. Rerata Respon time Pada Sampah Plastik
Setelah  melakukan  perhitungan  rerata respon  time pada  masing-masing  jenis  material  sampah  plastik, dilakukan perhitungan terhadap total respon time sampah plastik. Adapun respon time dari sensor LDR untuk sampah plastik adalah 2150.28 milisecond .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1001 − 1009 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2017

## 3.4 Evaluasi Sistem
Evaluasi sistem berkaitan dengan kinerja inductive proximity sensor yang merupakan sensor induktif sehingga hanya dapat mendeteksi material logam yang ada pada jarak terbatas. Dalam sistem ini, inductive proximity sensor hanya dapat mendeteksi dengan optimal pada jarak 1 cm. Evaluasi lainnya berkaitan dengan ukuran sampah yang berukuran kecil (kurang dari 2 cm)  dan jatuhnya jauh dari sensor. Apabila ditemukan kondisi  seperti ini, maka sampah akan dideteksi  sebagai  sampah  plastik.  Setelah  dilakukan  evaluasi,  perbaikan  sistem  ada  pada  perancangan  box sensing yang  ukurannya  harus  diperbaiki  dan  disesuaikan  dengan  ukuran  kotak  sampah.  Selain  itu  jumlah  sensor  dapat ditambahkan untuk menambah keakurasian robot pemilah sampah anorganik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembuatan robot pemilah sampah anorganik yang telah dibuat dan diuji coba. alat ini dapat digunakan untuk memilah sampah anorganik sesuai dengan jenisnya. I nductive proximity sensor dapat mendeteksi sampah logam dengan baik dengan keakuratan sebesar 84% dan sensor LDR yang dilengkapi dengan laser dapat  mendeteksi sampah kertas  dengan  keberhasilan  88%  dan  plastik  dengan  keberhasilan  90%.  Adapun  rata-rata respon  time dari  robot pemilah  sampah  non-organik  untuk  masing-masing  jenis  sampah  yaitu  sampah  logam,  kertas  dan  plastik  berturut- turut adalah 2,15028 second , 2,15014 second , dan 2,15028 second .

## REFERENCES
[1] H.  P.  Putra  and  S.  N.  Wahid,  “Pembuatan  Trainer  Tempat  Sampah  Otomatis  Guna  Menyiasati  Masalah  Sampah  Di Lingkungan Masyarakat,” JEEE-U (Journal Electr. Electron. Eng., vol. 3, no. 1, pp. 120–137, 2019, doi: 10.21070/jeee- u.v3i1.2087.
[2] S.  Keerthana,  B.  Kiruthika,  R.  Lokeshvaran,  B.  Midhunchakkaravarthi,  and  G.  Dhivyasri,  “A  Review  on  Smart  Waste Collection and Disposal System,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1969, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1969/1/012029.
[3] F. R. Maulana, T. A. S. Widyanto, Y. Pratama, and K. Mutijarsa, “Design and Development of Smart Trash Bin Prototype for Municipal Solid Waste Management,” Proceeding - 2018 Int. Conf. ICT Smart Soc. Innov. Towar. Smart Soc. Soc. 5.0, ICISS 2018, no. October, pp. 1–6, 2018, doi: 10.1109/ICTSS.2018.8550013.
[4] Y. G. Wibowo and A. Izzuddin, “Integrasi Pengolahan Sampah Metode 3r Dengan Bank Sampah Di SMA Bima Ambulu,” J. Pengabdi. Masy. Manag., vol. 2, no. 1, pp. 19–23, 2021, doi: 10.32528/jpmm.v2i1.5002.
[5] R. P. Chandra and T. Tawami, “Design of Smart Trash Bin,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 879, no. 1, pp. 0–6, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/879/1/012155.
[6] D.  Nusyirwan,  “Tong  Sampah  Pintar  Dengan  Perintah  Suara  Guna  Menghilangkan  Perilaku  Siswa  Membuang  Sampah Sembarangan Di Sekolah,” J. Teknoinfo, vol. 14, no. 1, p. 48, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i1.336.
[7] M. Wijayanti, “Design and Construction of Smart Garage Using Ultrasonic Sensor HC-SR04 and MQ-2 Gas Sensor Based on Arduino Uno,” J. Info Sains  Inform. dan Sains, vol. 12, no. 01, pp. 1–6, 2022.
[8] E. W. Vetricha Wulandari, “Automated Trash Sorting Design Based Microcontroller Arduino Mega 2560 with LCD Display and  Sound  Notification,”  IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng.,  vol.  725,  no.  1,  pp.  0–12,  2020,  doi:  10.1088/1757- 899X/725/1/012054.
[9] M. H. Chowdhury, “Development of Automatic Smart Waste Sorter Machine Paper ID : AM-012 Development of Automatic Smart Waste Sorter Machine,” vol. 2013, no. November, pp. 1–3, 2013.
[10]  F. I. Pasaribu and M. Marcopolo, “Perancangan Prototype Alat Pemilah Sampah Otomatis,” RELE (Rekayasa Elektr. dan Energi)  J. Tek. Elektro, vol. 2, no. 1, pp. 22–29, 2019, doi: 10.30596/rele.v2i1.3645.
[11]  G. Sabiini and J. Rishmany, “Sorting and Miniaturization of Household Waste,” Eur. J. Sci. Res., vol. 153, no. 3, pp. 283– 298, 2019.
[12]  M.  Yunus,  “Rancang  Bangun  Prototipe  Tempat  Sampah  Pintar  Pemilah  Sampah  Organik  Dan  Anorganik  Menggunakan Arduino,” Proceeding STIMA, vol. 1, no. 1, pp. 340–343, 2018.
[13]  S. A. Yudhistirani, L. Syaufina, and S. Mulatsih, “Desain Sistem Pengelolaan Sampah Melalui Pemilahan Sampah Organik Dan  Anorganik  Berdasarkan  Persepsi  Ibu  -  Ibu  Rumah  Tangga,”  J.  Konversi,  vol.  4,  no.  2,  p.  29,  2016,  doi: 10.24853/konversi.4.2.29-42.
[14]  K.  Fatmawati,  E.  Sabna,  and  Y.  Irawan,  “Rancang  Bangun  Tempat  Sampah  Pintar  Menggunakan  Sensor Jarak  Berbasis Mikrokontroler Arduino,” Riau J. Comput. Sci., vol. 6, no. 2, pp. 124–134, 2020.
[15]  H.  Zakaria,  D.  Febiyanto,  and  P.  Rosyani,  “Sistem  Bilik  Steril  Dengan  Perangkat  Mist  Maker  Dan  Arduino  Uno Menggunakan Metode Sekuensial Linier,” vol. 4, no. 1, pp. 263–269, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1687.
[16]  W. A. Nurtiyanto, P. Rosyani, and M. K. Ihksanudin, “Security Sistem Pada Brankas dengan Metode Personal Identifikasi Number  Berpola  Aritmatika  Modulo,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  3,  no.  4,  pp.  610–616,  2022,  doi: 10.47065/bits.v3i4.1368.