## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 926-935 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Development of an Android-Based Waste Type Detection

## Perancangan Aplikasi Pendeteksi Jenis-jenis Sampah Berbasis Android
Stanlay Pandapotan Simbolon 1 , Raymond Maulany 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Advent Indonesia, Indonesia
E-Mail: 1 2081008@unai.edu, 2 raymond@unai.edu
Received Mar 6th 2024; Revised May 13th 2024; Accepted May 25th 2024 Corresponding Stanlay Pandapotan Simbolon

## Abstract
Waste is a major problem commonly encountered in Indonesia, with significant impacts on environmental degradation and health. One of the reasons for this issue is the lack of education among Indonesian society regarding the types of waste, leading  to  inefficient  waste  management.  The  aim  of  this  research  is  to  develop  an  android-based  waste  detection application using Kotlin programming language and Machine Learning to detect the types of waste desired by the user, developed using the Waterfall SDLC software development method. The results of the research show that the application runs  well  and  is  expected  to  educate  the  public  about  waste.  Users  can  easily  obtain  information  about  waste  that contributes to a healthier environment. The application is also user-friendly and is expected to enhance users' knowledge of efficient waste management. Some development suggestions include creating versions of the application for other mobile platforms, such as iOS. Additionally, adding reporting features to allow users to report significant waste locations or other environmental issues would be beneficial. Gamification features could also be added to increase user engagement, such as point systems or achievements.
Keywords: Android, Application, Detektion, Machine Learning, Trash

## Abstrak
Sampah merupakan masalah utama yang sering ditemui di Indonesia yang berdampak besar kepada kerusakan lingkungan hingga kesehatan. Salah satu penyebab masalah tersebut dapat terjadi dikarenakan kurangnya edukasi kepada masyarakat Indonesia mengenai jenis-jenis sampah, sehingga dapat mengakibatkan pengelolaan sampah yang tidak efisien. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi pendeteksi jenis-jenis sampah berbasis android yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman Kotlin dan Machine Learning untuk mendeteksi jenis sampah yang ingin diketahui user dan dalam pengembangannya menggunakan metode pengembangan SDLC software Waterfall. Hasil dari penelitian bahwa aplikasi berjalan  dengan  baik  dan  diharapkan  dapat  memberikan  edukasi  kepada  masyarakat  tentang  sampah.  Pengguna  dapat dengan mudah memperoleh informasi mengenai sampah yang berkontribusi terhadap lingkungan yang lebih sehat. Aplikasi ini juga dapat digunakan dengan mudah oleh pengguna, dan diharapkan dapat meningkatkan pengetahuan mereka tentang pengelolaan sampah secara efisien. Beberapa saran pengembangan yang dapat dilakukan termasuk mengembangkan versi aplikasi  untuk  platform  seluler  lainnya,  seperti  iOS.  Selain  itu,  menambahkan  fitur  pelaporan  untuk  memungkinkan pengguna melaporkan lokasi sampah yang signifikan atau masalah lingkungan lainnya juga merupakan langkah yang baik. Fitur gamifikasi juga dapat ditambahkan untuk meningkatkan keterlibatan pengguna, seperti sistem poin atau prestasi.
Kata Kunci: Android, Aplikasi, Deteksi, Machine Learning, Sampah

## 1. PENDAHULUAN
Sampah  merupakan  masalah  yang  terus  berkembang  di  banyak  negara,  termasuk  Indonesia. Pertumbuhan  jumlah  sampah  setiap  tahunnya  sejalan  dengan  pertambahan  penduduk,  yang  menyebabkan peningkatan  akumulasi  sampah  di  Indonesia  [1].  Menurut  data  dari  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan (KLHK), pada tahun 2019 terdapat lebih dari 28 juta timbulan sampah. Jumlah tersebut meningkat pada  tahun  2020  menjadi  sekitar  29  juta  timbulan,  kemudian  pada  tahun  2021  menjadi  sekitar  29,5  juta timbulan,  dan  terakhir,  pada  tahun  2022,  jumlah  timbulan  sampah  mencapai  angka  35  juta  [2].  Botol  PET menjadi salah satu kontributor utama terhadap masalah ini. Penelitian yang dilakukan oleh Badan Pengelolaan Sampah Berkelanjutan Indonesia, yang didanai oleh Danone Aqua, menunjukkan permasalahan lebih lanjut. Dari total 350.000 ton botol PET yang dikonsumsi setiap tahun di Indonesia, hanya 216.047 ton yang berhasil
dikumpulkan  untuk  didaur  ulang  [3].  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  sejumlah  besar  botol  plastik  masih berserakan dilingkungan, mencemari sungai, lautan, dan daratan.
Masalah ini memiliki dampak serius terhadap ekosistem dan kesehatan manusia. Sampah plastik yang tidak terkelola dengan baik dapat merusak ekosistem perairan, membahayakan satwa liar yang mengonsumsi atau  terjerat  dalam  sampah  plastik,  dan  mengancam  kesehatan  manusia  karena  mikroplastik  yang  dapat terbentuk  dari  degradasi  plastic  [4].  Pengelolaan  sampah  yang  buruk  di  suatu  daerah  atau  negara  bisa disebabkan oleh berbagai faktor. Selain karena tingginya jumlah sampah yang dihasilkan, rendahnya kesadaran individu  tentang  penanganan  sampah  juga  menjadi  penyebab  utama.  Banyak  orang  yang  tidak  melakukan pemilahan  sampah  secara  tepat  dan  bahkan  melanggar  aturan  dengan  membuang  sampah  secara sembarangan[5].
Kurangnya kesadaran masyarakat terhadap pengelolaan sampah yang baik merupakan salah satu aspek penting yang perlu diperhatikan. Kesadaran ini masih rendah di kalangan sebagian besar Masyarakat [6]. Daur ulang  adalah  solusi  yang  dapat  membantu  mengurangi  penumpukan  sampah  dan  mengurangi  pencemaran lingkungan. Selain itu, proses daur ulang juga dapat menciptakan nilai tambah dengan mengubah barang bekas menjadi produk yang memiliki nilai jual. Namun, menurut data dari Badan Pusat Statistik (BPS), hanya sekitar 1,2%  rumah  tangga  yang  aktif  melakukan  daur  ulang  sampah.  Sebanyak  66,8%  rumah  tangga  cenderung memilih  untuk  membakar  sampah,  yang  dapat  menimbulkan  asap  dan  polusi  udara  yang  berpotensi mengganggu kesehatan. Sementara itu, sekitar 32% rumah tangga menggunakan cara lain untuk menangani sampahnya [7]. Kurangnya pengetahuan tentang jenis sampah yang dapat didaur ulang memang menjadi salah satu  faktor  utama  yang  menghambat  praktik  daur  ulang  di  masyarakat.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk memperkenalkan  teknologi  yang  dapat  membantu  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  akan  jenis  sampah yang bisa  didaur  ulang.  Salah  satu  cara  adalah  dengan  mengembangkan  aplikasi  atau  platform digital  yang memberikan informasi tentang jenis sampah yang dapat didaur ulang, cara mendaur ulangnya, dan manfaatnya bagi lingkungan. Teknologi seperti ini dapat diakses oleh masyarakat secara mudah melalui perangkat seluler atau komputer, sehingga memudahkan mereka untuk memahami konsep daur ulang dan mendorong partisipasi aktif dalam praktik daur ulang.
Dewasa ini, kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi, terutama dalam pengolahan citra digital, telah berkembang  pesat  sejak  kemunculan  teknologi  komputer  yang  mampu  menjalankan  algoritma  pada  tahun 1960. Oleh karena itu, banyak masalah yang dapat diselesaikan dengan menggunakan pendekatan ilmiah di bidang  ilmu  computer  [1].  Saat  ini,  semakin  banyak  orang  dari  berbagai  lapisan  masyarakat  menggunakan smartphone untuk mendukung kegiatan sehari-hari. Dari berkirim pesan, bertransaksi belanja, hingga memesan ojek, semuanya dapat dilakukan hanya dengan smartphone. Perkembangan internet yang semakin cepat juga mempengaruhi  jumlah  pengguna  smartphone.  Menurut  survei  yang  dilakukan  oleh  Asosiasi  Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII), jumlah pengguna internet di pertengahan tahun 2020 mencapai 196,71 juta jiwa, dimana mayoritas di antaranya menggunakan smartphone [8]. Dengan meningkatnya jumlah pengguna smartphone,  ini  dapat  menjadi  sarana  yang  efektif  untuk  membantu  masyarakat  dalam  mengelola  sampah sehari-hari melalui aplikasi yang disediakan. Sistem operasi Android merupakan salah satu dari beberapa jenis sistem  operasi  yang  digunakan  pada  smartphone.  Pada  tahun  2018,  pengguna  smartphone  dengan  sistem operasi Android telah meningkat sebanyak 73% [9]. Dengan jumlah pengguna sistem operasi Android yang begitu  besar,  ini  membuka  potensi  besar  untuk  pengembangan  lebih  banyak  layanan  aplikasi  yang  dapat disesuaikan  dengan  kebutuhan  pasar.  Machine  learning  berfungsi  untuk  mengenali,  mengidentifikasi,  dan memprediksi  data  tertentu  dengan  memanfaatkan  data  historis  atau  yang  telah  dipelajari  sebelumnya. Teknologi  machine  learning  digunakan  untuk  menciptakan  program  yang  dapat  belajar  dari  data  yang  ada, serta  memiliki  kemampuan  untuk  belajar  secara  otomatis  dari  pengalaman  yang  dimilikinya  [10].  Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknologi machine learning dengan tingkat akurasi 90% dapat membantu anak- anak  mendeteksi  sampah  saat  eksplorasi.  Metode  pengembangan  menggunakan  pendekatan  Waterfall  dan pengujian Black Box serta Beta Test. Aplikasi yang dihasilkan berhasil memenuhi skenario yang diinginkan dan  mendapatkan  respons  positif  dari  calon  pengguna.  Ini  menegaskan  bahwa  aplikasi  edukasi  tentang pengelolaan sampah dapat efektif membantu anak-anak memahami pentingnya pengelolaan sampah melalui pembelajaran interaktif [11]. Sementara hasil penelitian dengan sensor ultrasonik digunakan untuk mengukur tinggi sampah, sementara sensor infrared dan proximity digunakan untuk memilah sampah menjadi logam dan non-logam. Sistem ini beroperasi melalui jaringan internet dengan menggunakan mikrokontroler NodeMcu, yang menghubungkan rancangan tempat sampah dengan aplikasi android yang dibuat menggunakan MIT App Inventor.  Berdasarkan  pengujian  alat  dan  aplikasi  yang  telah  dilakukan,  sensor  ultrasonik  menunjukkan kemampuan  mengukur  tinggi  sampah  dengan  akurasi  sebesar  94,07%  dan  persentase  error  sebesar  5,93%, sementara sensor proximity mampu mendeteksi benda logam pada jarak maksimum 3 mm. Selain itu, aplikasi tempat  sampah  pintar  juga  berhasil  berfungsi  dengan  baik  sesuai  dengan  fungsinya  [12].  Semntara  hasil penelitian  menggunakan  sensor  inframerah  untuk  mendeteksi  sampah  secara  umum,  sensor  proximity inductive untuk mendeteksi sampah logam, dan dua sensor ultrasonik untuk memantau kapasitas sampah di dalam  kotak  penampungan.  Output  yang  dihasilkan  termasuk  motor  servo  untuk  membuka  penutup  tempat
sampah  guna  memisahkan  sampah  logam  dan  non-logam,  tampilan  LCD  20x4,  dan  aplikasi  ThingSpeak sebagai  penampil  kapasitas  sampah  berbasis  IoT.  Hasil  pembacaan  kapasitas  sampah  pada  penampungan menunjukkan  kesalahan  sebesar  3.3%  untuk  sampah  logam  dan  4.61%  untuk  sampah  non-logam,  jika dibandingkan dengan pengukuran ketinggian sampah menggunakan penggaris [13].
Dari  beberapa  hasil  penelitian  mengenai  permasalahan  sampah  penyelesaian  masalah  tersebut  dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi, yaitu dengan menciptakan alat yang mampu  mengklasifikasikan jenis sampah [4]. Seiring dengan pemahaman akan tantangan dalam pengelolaan sampah dan keinginan untuk meningkatkan  kesadaran  serta  partisipasi  masyarakat  dalam  proses  pengurangan  limbah,  penulis  telah merancang sebuah aplikasi yang bertujuan untuk memberikan solusi. Aplikasi ini dirancang dengan beberapa tujuan  utama  yang  mencakup  memberikan  informasi  tentang  jenis  sampah  kepada  pengguna, merekomendasikan lokasi pembuangan sampah terdekat, dan memanfaatkan teknologi machine learning untuk mengidentifikasi jenis sampah berdasarkan gambar. Dengan demikian, pengguna akan lebih terbantu dalam memahami cara yang tepat  untuk mengelola sampah mereka, menemukan tempat pembuangan yang sesuai, dan memperoleh informasi yang akurat tentang jenis sampah yang mereka miliki. Ini merupakan langkah yang diharapkan dapat meningkatkan efektivitas dalam pengelolaan sampah serta mengajak masyarakat untuk lebih proaktif  dalam  menjaga  lingkungan.  Dengan  merancang  aplikasi  ini,  penulis  berharap  untuk  menjawab pertanyaan “Bagaimana cara meningkatkan kesadaran dan minat Masyarakat dalam memilah dan membuang sampah secara efektif?” Aplikasi ini diharapkan akan menjadi alat edukasi yang efektif untuk meningkatkan pemahaman  masyarakat  tentang  pengelolaan  sampah  yang  benar  dan  mendorong  praktik  yang  lebih berkelanjutan. Selain itu, aplikasi ini dapat menjadi cara yang efektif untuk merangsang perilaku positif dalam pengelolaan sampah dan mempromosikan lingkungan yang lebih bersih, sehat, dan berkelanjutan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini mengadopsi metode pengembangan sistem yang dikenal sebagai “metode air terjun” atau “metode waterfall ”, yang juga disebut sebagai “siklus hidup klasik”. Metode ini dimulai dengan spesifikasi kebutuhan pengguna dan berlanjut melalui tahapan perencanaan, pemodelan, konstruksi, hingga penyerahan sistem  kepada  pengguna,  di  akhiri  dengan  dukungan  terhadap  perangkat  lunak  yang  telah  selesai dikembangkan [14].
Metode waterfall adalah metode pengembangan perangkat lunak yang mengikuti tahapan berurutan dari awal  hingga  akhir  [15].  Pendekatan  ini  sistematis  dan  memastikan  bahwa  setiap  tahap  harus  melalui  tahap sebelumnya  dalam  urutan  yang  terstruktur.  Metode  ini  memberikan  struktur  dan  kerangka  kerja  yang membantu pengembang memahami dengan jelas apa yang harus dilakukan pada setiap tahap, dan mengurangi risiko perubahan kebutuhan yang signifikan selama proses pengembangan [16].
Penerapan metode waterfall dalam penelitian ini memberikan manfaat berupa struktur yang jelas dan kontrol  yang  efisien.  Dengan  mengikuti  tahapan  yang  berurutan,  peneliti  dapat  memantau  kemajuan pengembangan  aplikasi  dengan  lebih baik, mengidentifikasi  masalah  atau kelemahan  sejak  tahap  awal,  dan mengurangi  risiko  kesalahan  di  tahap-tahap  selanjutnya.  Dalam  konteks  penelitian,  metode  waterfall memberikan kerangka kerja terstruktur dalam pengembangan aplikasi. Dengan tahapan analisis, perancangan, implementasi,  pengujian,  dan  pemeliharaan.  Peneliti  dapat  memastikan  bahwa  aplikasi  yang  dihasilkan memenuhi harapan dan kebutuhan pengguna.
Proses  pengembangan  aplikasi  dalam  penelitian  ini  mengikuti  pendekatan  model  waterfall,  yang mencakup serangkaian tahapan sebagai berikut:
1. Analisis
Tahap pertama melibatkan pengumpulan data yang relevan dan akurat dari penelitian sebelumnya. Ini mencakup  informasi  tentang  kebutuhan  pengguna,  fitur  yang  diinginkan,  dan  masalah  yang  perlu dipecahkan.  Analisis  ini  bertujuan  untuk  membantu  merancang  tujuan  dan  cakupan  aplikasi  dengan baik.
2. Perancangan
Setelah analisis, tahap berikutnya adalah merancang sistem aplikasi secara menyeluruh. Ini melibatkan perancangan arsitektur dan antarmuka pengguna. Desain ini menjadi dasar untuk tahap pengembangan selanjutnya.
3. Implementasi
Pada  tahap  implementasi,  aplikasi  ini  dibangun  menggunakan  Bahasa  pemrograman  kotlin. Pengembang mengimplementasikan desain dan fitur yang telah direncanakan sebelumnya. Proses ini mencakup penulisan kode, integrasi dengan sistem backend, dan pengujian unit.
4. Pengujian
Setelah  tahap  implementasi,  aplikasi  menjalani  serangkaian  pengujian  menyeluruh.  Pengujian mencakup aspek fungsionalitas, antarmuka pengguna, performa dan interaksi antar komponen dengan
metode pengujian black box. Hasil pengujian digunakan untuk memastikan kualitas aplikasi dan untuk melakukan perbaikan jika terdapat masalah.

## 5. Pemeliharaan
Setelah  aplikasi  berhasil  melewati  tahap  pengujian  dan  memenuhi  semua  persyaratan,  tahap penyelesaian dilakukan. Tahap terakhir adalah pemeliharaan yang dilakukan untuk memastikan aplikasi selalu  berjalan  dengan  baik  dan  memenuhi  kebutuhan  pengguna.  Pemeliharaan  juga  mencakup perbaikan aplikasi jika ditemukan bug atau kesalahan dalam penggunaan.

## 2.1 Flowchart Diagram
Flowchart atau  diagram  alur adalah  representasi  grafis  dari  serangkaian  langkah  atau  proses.  Dalam penelitian  ini  penulis  menggunakan  flowchart  untuk  merepresentasikan  langkah  –  langkah  atau  proses  dari penelitian  ini.  Dimulai  dengan  melakukan  Analisis  dari  jurnal  yang  sudah  ada  sebelumnya  lalu  dilanjutkan dengan melakukan perencanaan aplikasasi yang meliputi identifikasi masalah, pengumpulan data, dan analisis kebutuhan.  Tahap  selanjutnya  adalah  Perancangan  yang  meliputi  Desain  Sistem  dan  Implementasi  yang meliputi  desain  basis  data,  desain  user  interface,  dan  membuat  activity  diagram.  Tahap  selanjutnya  adalah Implementasi pada tahap ini penuliis mulai coding. Tahap selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap aplikasi apakah diperlukan perbaikan jika ya maka akan dilakukan lagi tahap Perancangan dan Implementasi jika tidak maka lanjut ke tahap berikutnya yaitu Pemeliharaan dan proses penelitian selesai.

## Gambar 1. Flowchart Diagram

## 2.2 Use Case Diagram
Use  case  diagram adalah  jenis  diagram  UML (Unified  Modeling  Language) yang  menggambarkan interaksi antara sistem dan aktornya. Diagram ini juga dapat digunakan untuk memahami fungsi-fungsi yang ada dalam sebuah sistem dan untuk menggambarkan interaksi actor dengan sistem tersebut [17]. Pada sistem yang akan dibangun hanya terdapat satu user saja yaitu pengguna.
Pada Gambar 2 di atas menggambarkan alur use case diagram untuk user pada aplikasi ini. Diawali oleh  pengguna  melakukan  registrasi  atau  login.  Setelah  berhasil  login  pengguna  dapat  mengambil  gambar sampah yang ingin diketahui jenisnya dan mencari lokasi pembuangan sampah terdekat.
2.3 Activity Diagram
Activity Diagram adalah jenis diagram UML (Unified Modeling Language) yang menunjukkan aktivitas berupa bentuk Kumpulan aksi-aksi, bagaimana masing-masing aksi tersebut dimulai hingga berakhir. Seperti layaknya runnutan proses berjalannya suatu sistem dan digambarkan dengan secara vertikal. Pada aplikasi ini, activity diagram dapat digunakan untuk menggambarkan alur kerja atau Langkah-langkah yang terlibat dalam berbagai aktivitas, seperti mendeteksi gambar sampah, dan mencari lokasi pembuangan sampah terdekat Pada Gambar 3 dan 4 Memvisualisasikan Langkah dalam pengoperasian aplikasi ini.
Gambar 3. Activity Diagram Mendeteksi Jenis Sampah
Gambar 4. Activity Diagram Lokasi Pembuagan Sampah

## 2.4 Class Diagram
Class  diagram adalah  jenis  diagram  UML (Unified  Modeling  Language) untuk  memodelkan  table database dan hubungan antar tabel. Setiap kelas dalam diagram ini mewakili entitas atau tabel dalam database, dan hubungan antar kelas menggambarkan hubungan antar tabel.
Gambar 5. Class Diagram

## 2.5 Mockup Design
Mockup desain dibuat untuk memberikan representasi visual dari tampilan atau antarmuka pengguna dan  juga  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  dalam  pengembangan  desain  antarmuka  aplikasi.  Perancangan antarmuka  aplikasi  ini  menggunakan  aplikasi  Figma.  Berikut  di  bawah  ini  hasil  dari  rancangan  desain antarmuka aplikasi ini.
Gambar  6  merupakan  tampilan  dari  halaman register yang  di  mana  user  harus  melakukan  tahapan register  dengan  mengisi Form  Register berupa Full  Name,  Email,  Password, dan Confirm  Password guna memvalidasi bahwa Password yang diisi user sama. Terdapat juga tombol register berfungsi untuk melakukan proses pendaftaran.
Gambar 6. Halaman Register
Gambar 7. Halaman Main Menu Gambar 8. Halaman Take Picture
Gambar 7 merupakan tampilan dari Halaman Main Menu pada bagian atas halaman ini terdapat profil user, Waste  Identified menampilkan  jumlah  sampah  yang  telah  di  identifikasi,  dan Categories  found menampilkan jumlah jenis sampah yang telah di identifikasi, pada bagian tengah terdapat beberapa kategori sampah, dan pada bagian bawah dari halaman ini terdapat jenis-jenis sampah. Gambar 8 merupakan tampilan dari halaman Take Picture pada halaman ini berfungsi untuk user mengambil gambar dari sampah yang ingin
di  identifikasi  jenis  sampahnya.  Pada  bagian  bawah  dari  tampilan  terdapat  tombol  yang  berfungsi  untuk mengambil gambar.
Gambar  9  merupakan  tampilan  dari  halaman Identification  Result pada  bagian  atas  terdapat  gambar yang telah di ambil oleh user, pada bagian tengah terdapat tiga icon yang menunjukkan kategori sampah, jenis sampah, dan icon yang menunjukkan sampah tersebut dapat di daur ulang atau tidak.
Gambar 9. Halaman
Identification Result Gambar 10. Halaman Category Detail Gambar 11. Halaman Maps
Gambar  10  merupakan  tampilan  dari  Halaman Category  Detail pada  bagian  atas  dari  halaman  ini terdapat gambar dari kategori sampah tersebut, pada bagian tengah tampilan terdapat deskripsi dari kategori sampah tersebut, dan pada bagian bawah tampilan terdapat metode pembuangan dari sampah tersebut. Gambar 11 merupakan tampilan dari halaman Maps pada halaman ini menampikan peta dilengkapi dengan lokasi user saat ini, dan juga Waypoint yang menunjukkan tempat pembugangan sampah terdekat dari lokasi user.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Mobile  development,  atau  pengembangan  perangkat  lunak  berbasis  mobile,  merujuk  pada  proses pembuatan  aplikasi  atau  perangkat  lunak  yang  dirancang  khusus  untuk  dijalankan  pada  perangkat  mobile, seperti  ponsel  pintar  (smartphone)  dan  tablet.  Aktivitas  ini  melibatkan  penggunaan  berbagai  teknologi,  alat pengembangan, dan platform untuk menciptakan aplikasi yang dapat diakses dan digunakan dengan mudah melalui perangkat mobile. Penulis Menerapkan arsitektur MVVM, MVVM adalah arsitektur perangkat lunak yang membagi komponen aplikasi menjadi tiga bagian utama: Model, View, dan ViewModel. Kenuntungan MVVM  adalah  memisahkan  logika  bisnis  dari  tampilan,  memudahkan  pemeliharaan  dan  pengujian. ViewModel  dapat  digunakan  kembali  dengan  berbagai  tampilan,  ViewModel  dapat  menyimpan  dan memulihkan  data  selama  perubahan  konfigurasi[9].  Penulis  juga  menerapkan  arsitektur  Pola  Repository digunakan  untuk  memisahkan  logika  akses  data  dari  sumber  data.  Repository  bertanggung  jawab  untuk memperoleh data dari sumber dan menyediakannya kepada lapisan lain dalam aplikasi. Penulis menggunakan model machine learning yang telah di konversikan ke TFLite. TFLite atau TensorFlow Lite adalah versi ringan dari TensorFlow, yang dirancang khusus untuk penggunaan pada perangkat mobile dan sumber daya terbatas lainnya.  TensorFlow  Lite  memungkinkan  model  machine  learning  untuk  dijalankan  secara  efisien  pada perangkat seluler, mikrokontroler, dan perangkat Internet of Things (IoT) [18].
Menerapkan arsitektur MVVM dan pola repository dengan bahasa pemrograman kotlin, memanfaatkan perpustakaan TFLite untuk penyebaran model, Firebase Auth untuk otentikasi dan manajemen akun pengguna, Firebase Storage untuk penyimpanan foto, dan Firebase Realtime Database sebagai sumber data utama aplikasi, yang juga di-cache secara lokal. Ini memungkinkan aplikasi berjalan lancar bahkan jika koneksi internet tidak tersedia.
Gambar 12 menunjukan diagram arsitektur aplikasi andoroid yang menggunakan Tensorflow Lite. Pada gambar  tersebut  terdiri  dari, UI  Layer adalah  lapisan  yang  berinteraksi  dengan  pengguna,  MainViewModel adalah kelas yang menyimpan data dan logika untuk UI, Main Repository adalah kelas yang bertanggung jawab untuk mengambil data dari sumber data dan memberikan ke ViewModel, Local DB (Room) adalah database local  yang  digunakan  untuk  menyimpan  data,  Remote  Data  Source  adalah  sumber  data  eksternal,  sepeprti
server  web  atau  API,  yang  digunakan  untuk  mengambil  data,  AuthViewModel  bertanggung  jawab  untuk menangani autentikasi pengguna, AuthRepository bertanggung jawab untuk menangani autentikasi pengguna dengan Firebase.
Gambar 12. Mobile Development
Gambar 13. Tampilan Identification dan result
Gambar 13 menunjukan hasil rancangan antarmuka pengguna untuk tampilan Identification dan Result. Pada  rancangan  antarmuka Identification tersebut  terdapat  tiga  ikon  yang  berguna  untuk  melihat  gambar, mengambil gambar, dan mengganti kamera. Pada rancangan antarmuka Result tersebut terdapat hasil gambar dan  juga  tiga  ikon  yg  memuat  informasi  mengenai  tipe  sampah,  kategori  sampah,  dan  informasi  mengenai sampah dapat di daur ulang atau tidak.
Gambar  14  menunjukan  hasil  rancangan  antarmuka  pengguna  untuk  tampilan Category  Detail dan Utama. Pada  rancangan  antarmuka Categori  Detail terdapat  gambar  sampah,  deskripsi  dari  sampah,  dan metode pembungangan sampah tersebut. Pada rancangan antarmuka Utama terdapat informasi yang memuat profile  pengguna,  ikon-ikon  dari  tipe  sampah,  ikon-ikon  dari  kategori  sampah,  dan  juga  article  mengenai sampah.  Gambar  14  juga  menunjukan  hasil  rancangan  antarmuka  pengguna  untuk  tampilan Maps. Pada rancangan antarmuka tersebut terdapat peta yg memuat informasi tempat pembuangan sampah terdekat.
Tabel 1. Hasil Pengujian Aplikasi No Pengujian Skenario Pengujian Luaran yang diharapkan Hasil Pengujian 1 Login Memasukan email password Ketika autentikasi berhasil maka masuk kehalaman utama [ ✓ ] Valid [   ] Invalid 2 Logout Menekan tombol logout Kembali tampilan login [ ✓ ] Valid [   ] Invalid 3 Utama Pengguna melihat tampilan utama Tampilan utama menampilkan kilasan product dan transaksi dalam kurun waktu tahunan [ ✓ ] Valid [   ] Invalid
4 Identification Masuk ke tampilan Identification Aplikasi menampilkan tampilan Identification [ ✓ ] Valid [   ] Invalid Mengambil gambar Aplikasi menyimpan gambar baru di database [ ✓ ] Valid [   ] Invalid 5 Category Detail Masuk ke tampilan category detail Aplikasi menampilkan tampilan category detail [ ✓ ] Valid [   ] Invalid 6 Maps Masuk ke tampilan maps Aplikasi menampilkan maps dengan point tempat pembuagan terdekat [ ✓ ] Valid [   ] Invalid

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan  pembahasan perancangan aplikasi pendeteksi jenis sampah berbasis android mengunakan Kotlin. Maka penulis menyimpulkan bahwa aplikasi berjalan dengan baik dan diharapkan dapat  membantu  dalam  memberikan  edukasi  kepada  masyarakat  terhadap  sampah.  Pengguna  dapat  dengan mudah mengetahui informasi mengenai sampah yang memberikan kontribusi terhadap lingkungan yang lebih sehat.  Aplikasi  ini  juga  dapat  dengan  mudah  digunakan  oleh  pengguna  dan  dengan  hadirnya  aplikasi  ini diharapkan  dapat  meningkatkan  pengetahuan  pengguna  mengenai  sampah  sehingga  sampah  dapat  dikelola secara efisien.
Beberapa  saran  pengembangan  yang  dapat  dilakukan  yaitu  mengembangkan  versi  aplikasi  untuk platform  seluler  lainya,  seperti IOS .  Menambahkan  fitur  pelaporan  untuk  memungkinkan  pengguna melaporkan lokasi sampah yang signifikan atau masalah lingkungan lainnya. Menambahkan fitur gamifikasi untuk meningkatkan keterlibatan pengguna, seperti sistem poin atau prestasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami dengan tulus ingin menyampaikan rasa terimakasih kepada semua pihak yang telah berpartisipasi dan memberikan kontribusi berharga dalam penelitian ini. Ucapan terima kasih kami sampaikan kepada seluruh individu dan lembaga yang telah memberikan bantuan serta dukungan yang luar biasa dalam memperlancar jalannya penelitian ini. Adapun kepada semua yang telah memberikan dukungan, nasihat, dan bantuan teknis selama  proses  penelitian,  kami  ingin  mengucapkan rasa  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  atas  kontribusi yang berarti bagi kelancaran penyelesaian penelitian ini.

## REFERENSI
[1] D. Darmawan, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dalam Mendeteksi Jenis Sampah,”  other,  Universitas  Jambi,  2023.  Accessed:  May  12,  2024.  [Online].  Available: https://repository.unja.ac.id/
[2] Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  Republik  Indonesia,  “Timbulan  Sampah,” Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia, Jakarta, 2023. Accessed: May 12, 2024. [Online]. Available: https://sipsn.menlhk.go.id/sipsn/public/data/timbulan
[3] G. Fitriyano and D. A. Rahim, “A Short Review on Potential of Utilization Used Bottle Made from Polyethylene  Terephthalate  (PET)  in  Indonesia,” Eksergi ,  vol.  16,  no.  1,  Art.  no.  1,  Jul.  2019,  doi: 10.31315/e.v16i1.2747.
[4] M. Rahman, “Faktor Penyebab Dan Dampak Serta Kebijakannya Terhadap Permasalahan Pencemaran Sampah.” OSF, Oct. 21, 2021. doi: 10.31219/osf.io/x6dve.
[5] - Rondiyah, - Sulistiyani, and M. Rahardjo, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kinerja Pengelolaan Sampah Di Pasar Banjarsari Kota Pekalongan,” J. Kesehat. Masy. , vol. 2, no. 3, Art. no. 3, 2014, doi: 10.14710/jkm.v2i3.6398.
[6] B. Seto and M. Kamaluddin, “Analisis Dampak Lingkungan, Sosial, Ekonomi Unit Usaha Pengelola Sampah Di Desa Guwosari, Daerah Istimewa Yogyakarta,” Profit J. Inov. Ekon. Dan Bisnis , vol. 1, no. 1, Art. no. 1, Jul. 2023, doi: 10.53866/profit.v1i1.377.
[7] H. Widowati, “Rumah Tangga yang Mendaur Ulang Sampah Hanya 1,2%.” Accessed: May 12, 2024. [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2019/11/01/rumah-tangga-yang- mendaur-ulang-sampah-hanya-12
[8] Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia,  “Survei  Profil  Internet  Indonesia  2022.”  [Online]. Available: https://survei.myapjii.id/download_survei
[9] A.  Bastian,  Y.  Awwaluddin, Whydiantoro,  and  Budiman, “Designing  Environment  Care  Adventure Game  Based  on  Android  Using  Construct  2,” J.  Mantik ,  vol.  4,  no.  4,  Art.  no.  4,  2021,  doi: 10.35335/mantik.Vol4.2021.1136.pp2311-2317.
[10] F. Alfian, “Rancang bangun robot pemilah sampah organik dan non organik,” bachelorThesis, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, 2019. Accessed: May 12, 2024. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/48193
[11] A. P. Alphita and P. O. N. Saian, “Pengembangan Aplikasi Edukasi Pengelolaan Sampah Untuk Anak Sekolah  Dasar  Berbasis  Mobile  Dengan  Teknologi  Machine  Learning,” IT-Explore  J.  Penerapan Teknol. Inf. Dan Komun. , vol. 2, no. 1, Art. no. 1, Feb. 2023, doi: 10.24246/itexplore.v2i1.2023.pp1- 17.
[12] S.  Jupri and M. H. I. Hajar, “Sistem Perancangan Tempat Sampah Logam dan Non Logam dengan menggunakan Aplikasi M.I.T Inventor,” J. Teknol. Elektro , vol. 12, no. 1, pp. 35–39, Jan. 2021, doi: 10.22441/jte.2021.v12i1.007.
[13] Widyastuti, E. Surbhakti, R. A. S. C. Anindya, and Y. Mukhlis, “Perancangan Tempat Sampah dengan Pemisah  Sampah  Logam  dan  Nonlogam  Secara  Otomatis  dengan  Kapasitas  yang  Dapat  Dipantau Menggunakan Aplikasi Berbasis IoT: Array,” J. Ilm. Komputasi , vol. 20, no. 1, Art. no. 1, Mar. 2021, doi: 10.32409/jikstik.20.1.2700.
[14] K. Musthofa, “Penerapan Prinsip Syariah Di Industri Pasar Modal Melalui Sots (Sharia Online Trading Sytem),” AL IQTISHADIYAH J. Ekon. SYARIAH DAN Huk. Ekon. SYARIAH , vol. 6, no. 1, p. 29, Mar. 2022, doi: 10.31602/iqt.v6i1.2909.
[15] L. Nurhidayah, A. Salsabillah, and F. R. Yanti, “Perancangan Aplikasi Pemesanan Tiket Bioskop di Kota Medan Berbasis Android,” J. Komput. Teknol. Inf. Dan Sist. Inf. JUKTISI , vol. 2, no. 2, Art. no. 2, Sep. 2023, doi: 10.62712/juktisi.v2i2.76.
[16] H. K. Aroral, “Waterfall process operations in the fast-paced world: project management exploratory analysis,” Int. J. Appl. Bus. Manag. Stud. , vol. 6, no. 1, pp. 91–99, 2021.
[17] M.  N.  Arifin  and  D.  Siahaan,  “Structural  and  Semantic  Similarity  Measurement  of  UML  Use  Case Diagram,” Lontar Komput. J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 11, no. 2, p. 88, 2020.
[18] B. Syamsuri and G. P. Kusuma, “Plant disease classification using Lite pretrained deep convolutional neural network on Android mobile device,” Int J Innov Technol Explor Eng , vol. 9, no. 2, pp. 2796– 2804, 2019.