Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 10, Nomor 2, Oktober 2019
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. KOMPARASI METODE KOMBINASI SELEKSI FITUR DAN MACHINE LEARNING K-NEAREST NEIGHBOR PADA DATASET LABEL HOURS SOFTWARE EFFORT ESTIMATION 83-89 Indra Kurniawan, Ahmad Faiq Abror 2. IMPLEMENTASI  ALAT  PEMBERI  PAKAN  TERNAK  MENGGUNAKAN  IOT

## UNTUK OTOMATISASI PEMBERIAN PAKAN TERNAK
90-97 Fenty Ariani, Arnes Yuli Vandika, Handy Widjaya 3 IMPLEMENTASI SISTEM KONTROL BERBASIS WEB PADA SMART ROOM DENGAN MENGGUNAKAN KONSEP INTERNET OF THINGS 98-106 Robby Yuli Endra , Ahmad Cucus, Freddy Nur Affandi, Deni Hermawan 4 PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING    (SAW)  PADA  AMRI

## SUPERMARKET BANJAR JAYA UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK
107-115 Tri Susilowati,Sucipto, Nungsiyati, Tomi Adi Kartika,Nur Zaman 5 BUS TRACKER – SISTEM LACAK LOKASI CALON PENUMPANG, LOKASI BUS DAN PERKIRAAN WAKTU KEDATANGAN BUS 116-121 Erlangga,Taqwan Thamrin, Panji Maulana, Nico Susanto 6 APLIKASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI JENIS- JENIS SAMPAH 122-132 Stephen, Raymond, Handri Santoso 7 IMPLEMENTASI FACE DETECTION PADA SMART CONFERENCE MENGGUNAKAN VIOLA JONES 133-138 Freddy Nur Afandi, Ramses Parulian Sinaga, Yuthsi Aprilinda, Fenty Ariani 8 APLIKASI MONITORING BASE TRANSCEIVER STATION BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE LOCATION BASED SERVICE 139-144 Dani Yusuf, Freddy Nur Afandi 9 DECISION SUPPORT SYSTEM(SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN) PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU 145-152 Dede Aprilia Haspita, Jimi Ali Baba 10  PERANCANGAN APLIKASI BERBASIS WEB UNTUK MEMBANTU PENGUJIAN KUALITAS KAIN TEKSTIL OTOMOTIF (STUDI KASUS PADA PT. ATEJA MULTI INDUSTRI) 153-159
Reni Nursyanti, R.Yadi Rakhman Alamsyah, Surya Perdana

## Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 10 Nomor 2 Halaman Lampung Oktober 2019 ISSN 2087 – 2062 E-ISSN 2686-181X

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi: Marzuki,S.Kom,M.Kom

## TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Prof. Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Prof. Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Akmal Junaidi, Ph.D (Universitas Lampung)
Handri Santoso, Ph.D (Institute Sains dan Teknologi Pradita) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)

## Penyunting Pelaksana:
Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kesuma, S.Kom
Shelvi, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:

## Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Bandar Lampung Gedung M Lantai 2 Pascasarjana
Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.89 Gedong Meneng Bandar Lampung Email: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal explore adalah jurnal yang diprakrasai oleh program studi  Informatika, Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh  Fakultas  Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.

## APLIKASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI JENIS-JENIS SAMPAH
Stephen 1 , Raymond 2 , Handri Santoso 3
1 Program Studi Human Computer Interaction, Fakultas Ilmu Hayati, Surya University Tanggerang, Banten, Indonesia, 15143
2 Institut Sains dan Teknologi Pradita, Gading Serpong, Tanggerang, Banten, Indonesia, 15810 Stephenmulyadi97@gmail.com , vengeancenator@gmail.com, handri.santoso@pradita.ac.id

## ABSTRAK
Sampah  merupakan  permasalahan  di  berbagai  negara  dunis,  termasuk  di  Indonesia.  Negara  Indonesia merupakan negara penyumbang sampah plastik terbesar kedua di dunia. Pengolahan sampah merupakan salah satu cara untuk mengurangi sampah yang dihasilkan oleh masyarakat. Pemisahan jenis sampah merupakan tahapan awal sebelum dari  proses  daur  ulang  dilakukan.  Penginderaan  jenis  dan  bentuk  sampah  dengan  kamera  adalah  satu  metode  yang menantang  dalam  penelitian  di  bidang  computer  vision.  Dengan  menggunakan  metode  ini  dapat  membuat  sistem pemilahan sampah yang otomatis. Pada penelitian ini akan menentukan model CNN (Convolutional Neural Network) yang memiliki performa paling baik dalam memilah sampah dengan metode transfer learning. Transfer learning dalam penelitian ini menggunakan pre-trained model dari ImageNet. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang paling baik adalah Resnet 50. Nilai akurasi yang didapatkan dari train adalah 78% dan 90%. Sedangkan nilai akurasi dari validation sebesar 74% dan 80%. Dalam penelitian ini untuk dapat menerapkan teknologi pemisahan sampah secara otomatis pada tempat sampah maka dapat menggunakan model Resnet 50 apabila menggunakan server atau komputer dengan spesifikasi yang tinggi. Apabila menggunakan  perangkat controller seperti Raspberry Pi dapat menggunakan model CNN MobileNet
Kata Kunci : Computer Vision, CNN, Image Classification

## ABSTRACT
Waste is a problem in every world country, including in Indonesia. Indonesia is the second largest contributor of plastic waste in the world. Waste management is one way to reduce waste generated by the community. Separation of types of waste is an initial step before the recycling process is carried out. Sensing the types and forms of waste with a camera is a challenging method in research in the field of computer vision. Using this method can create an automatic waste  sorting  system.  This  research  will  determine  the  CNN  (Convolutional  Neural  Network)  model  that  has  the  best performance in sorting waste by the method of transfer learning. Transfer learning in this study uses a pre-trained model from ImageNet. The results showed that the best CNN model was Resnet 50. The accuracy value obtained from the train was 78% and 90%. While the accuracy value of validation is 74% and 80%. In this research, to be able to apply waste separation technology automatically to the trash, it can use the Resnet 50 model when using a server or computer with high specifications. When using a controller device such as the Raspberry Pi you can use the CNN MobileNet model
Keywords : computer vision, CNN, Image Classification

## 1. PENDAHULUAN
Sampah  merupakan  permasalahan  yang  dihadapi setiap negara. Setiap tahun jumlah dan jenis sampah meningkat  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah penduduk.  Di  Indonesia,  pada  tahun  1990,  220  juta pendudukan  perkotaan  menghasilkan  kurang  lebih 300.000 ton sampah per hari. Tahun 2000, 2.9 miliar orang yang tinggal di perkotaan menghasilkan 3 juta ton  limbah  sampah  per  hari.  Pada  tahun  2025 diperkirakan akan terus meningkat mencapai puluhan juta ton sampah per harinya  [1].
Jenis  sampah  dapat  dibagi  berdasarkan  bahan, tingkat kebahayaan, dan tempat atau bidang sampah
dihasilkan  seperti  sampah  industry  atau  samaph rumah  tangga.  Selain  itu,  sampah  dapat  dibagi menjadi  sampah  organic  dan  anorganik.  Dari  jenis- jenis sampah yang ada sampah yang dikenal dengan Municipal  Solid  Waste (MSW)  merupakan  sampah yang paling banyak dihasilkan. Sampah ini dihasilkan oleh rumah tangga, perkantoran, hotel, sekolah,  dan lain-lain.  Berdasarkan  data  dari  United  States Environmental  Protection  Agency  (EPA)  mencatat bahwa  sampah  ini  dari  1960  sampai  2012  terus mengalami  kenaikan.Pada  tahun  1960  terhitung  88 juta ton  sampah dan pada tahun  2012 terhitung 250 juta ton sampah  [2][3].
Indonesia merupakan salah satu negara berkembang di Asia yang menyumbang sampah ke-2 didunia.  Berdasarkan  sumber  berita,  Indonesia merupakan  negara  penyumbang  sampah  plastik terbesar  kedua  didunia setelah  negara  Cina. Sebesar 80% atau 3.21 juta ton sampah plastik yang dibuang oleh masyarakat Indonesia dibuang menuju laut [4]. Hal  ini  dapat  menyebabkan  pencemaran  air  yang berdampak  banyaknya  ikan  keracunan  sampah plastik. Seperti pada kasus pada tahun 2018, bangkai ikan paus ditemukan terdampar dan memiliki sampah plastik  sebesar  6  kilogram  di  dalam  perutnya  [5]. Selain itu, berdasarkan data SWI ( Sustainable Waste Indonesia ),  Nagara  Indonesia  masih  belum  efektif dalam  mengolah  sampah.  Sebesar  24%  sampah Indonesia tidak dikelola, 7% sampah berhasil didaur ulang,  dan  69%  sampah  berakhir  di  TPA  (Tempat Pembuangan Akhir). Dengan sampah anorganik atau sampah yang sulit terurai sebesar 40% [6].
Untuk  dapat  mengatasi  permasalahan  sampah telah  banyak  dilakukan  cara  seperti  pengolahan sampah  yang  lebih  efektif,  daur  ulang  sampah,  dan pengurangan  penggunaan  sampah.  Daur  ulang sampah  merupakan  salah  satu  cara  yang  dapat memberikan  dampak  positif  bagi  lingkungan  dan dapat  meningkatkan  ekonomi  negara.  Hal  ini  dapat terjadi  karena  dengan  melakukan  daur  ulang  dapat membuka  lapangan  kerja  baru,  menjaga  lingkungan dan  meningkatkan  kesehatan  masyarakat  karena lingkungan tidak bersih  [7]. Dalam melakukan daur ulang  sampah  diperlukan  beberapa  langkah  yang harus  dilakukan.  Tahap  pertama  sampah  harus dikumpulkan  terlebih  dahulu.  Selanjutnya  sampah akan di proses pemilahannya sesuai dengan jenis dan bahan. Langkah berikutnya proses manufaktur, Pada langkah  ini  sampah  yang  sudah  dipisah  akan  mulai didaur ulang sesuai dengan jenisnya masing-masing. Dan  terakhir  setelah  selesai  dalam  manufaktur sampah  baru  dapat  digunakan  kembali  sebagai produk baru [8].
Computer vision merupakan salah satu teknologi yang mempelajari bagaimana sebuah computer dapat melihat  secara  visual  dan  memahami  visual  yang terlihat [9]. Image classification atau pengkategorian gambar  merupakan  salah  satu  fitur  yang  ada  dalam teknologi computer  vision . Image  classification memiliki banyak fungsi untuk membedakan wilayah pada  peta  satelit,  mengategorikan  barang,  dan  lain- lain. Metode algoritma dari image classification ada beberapa  macam  seperti  K-means,  SVM  ( Support Vector  Machine ),  dan  CNN  ( Convolutional  Neural Network ) [10].
CNN  merupakan  perkembangan  dari  metode ANN ( Artificial Neural Network ) yang berfokus pada pemrosesan gambar, video, dan suara. CNN memiliki sistem  kerja  yang  sama  seperti  ANN  dengan menggunakan prinsip kerja sel otak manusia. Urutan dari  algoritma  CNN  dimulai  dari pre-processing dalam  pengubahan  data  gambar  seperti  ukuran  dan pengurangan noise .  Selanjutnya  deteksi regions  of interest (ROI),  bertugas  untuk  menghilangkan background ,  pengambilan  fitur  gambar,  Pengenalan objek memiliki fungsi untuk mencocokan  kesamaan fitur  yang  didapat  dengan  objek  pada  gambar. Langkah terakhir pengambilan keputusan seperti hasil pergerakan dari gambar, gambar sama atau tidak, dan lain-lain [11].
CNN  terdiri  dari  berbagai  jenis layer yaitu convolution layer , pooling layer , dan fully connected layer . Convolution  layer dan pooling  layer merupakan layer yang menyebabkan ANN dan CNN berbeda  pada  ANN  tidak  ada  kedua layer tersebut. Kedua layer tersebut  memiliki  peran  dalam  tahap dalam  melakukan  filter  gambar  untuk  menemukan fitur.  Akan  tetapi,  fungsi  dan  cara  kerja fully connected  layer pada  CNN  merupakan  perhitungan ANN  sehingga  memiliki  tugas  untuk  menentukan hasil fitur dengan label yang telah tersedia [12].
Perkembangan dan penelitian mengenai algoritma CNN  telah  banyak  dilakukan.  Penelitian  yang dilakukan adalah meningkatkan akurasi, mengurangi resource, dan mengurangi error dari algoritma CNN. Hal ini dapat dilakukan dengan mengubah layer dari CNN. Pada penelitian-penelitian yang telah dilakukan terdapat beberapa model CNN yang telah dibuat dan dihitung  untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal. Model-model tersebut adalah AlexNet, VGG, Resnet, Inception,  MobileNet,  dan  lain-lain.  Masing-masing model yang telah ada memiliki kompleksitas, bentuk layer , dan jumlah layer yang berbeda-beda  [13].
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisa mengenai  model  algoritma  CNN  yang  sesuai  untuk dapat melakukan pemilahan sampah secara maksimal.  Sehingga  algoritma  ini  dapat  digunakan secara  langsung  untuk  implementasi  pemisahan sampah  secara  otomatis  menggunakan  sistem. Penelitian ini bertujuan untuk mengurangi waktu dan mempermudahkah proses pengumpulan dan pemisahan  sampah  dalam  tahapan  daur  ulang sampah.

## 2. S TUDI L ITERATUR
A. Penelitian Serupa
Penelitian  berjudul  “ Classification  of  Trash  for Recyclability Status ” meneliti mengenai pengenalan
objek  dengan  menggunakan  algoritma  SVM  dan CNN. Dalam penelitian ini sampah dibagi menjadi 6 kelas  berdasarkan  bahan  yaitu  kertas,  kaca,  plastik, besi,  kardus,  dan trash .  Dalam  penelitian  ini  SVM yang  dibuat  menggunakan radial  basis  kernels . Dengan hasil akurasi yang mencapai 63% dan error 30%.  Sedangan  algoritma  CNN  yang  dibuat  adalah CNN  dengan  5  convolution layer ,  3  pooling layer dan  3 fully  connect layer .  Hasil  akurasi  yang didapatkan menggunakan algoritma ini 22%  [14].
Pembuatan tempat pemisah sampah menggunakan computer  vision diteliti  dalam penelitian  yang  berjudul  “ Intelligent Waste Separator ”.  Tempat  pemisah  sampah  ini  memiliki sistem  berbasis reward menggunakan  kartu  RFID. Sampah  yang  dipisahkan  adalah  sampah  kaleng, botol  plastik,  dan  sampah  alat  makan  plastik. Algoritma  yang  digunakan  untun  mengkategori gambar adalah k-NN.  Dalam penelitian ini dilakukan perhitungan  Hu’s  Invariant  Moments  (HIM)  untuk mengekstrak  fitur  dari  gambar  binary  untuk menghitung jarak metrik. Hasil yang didapatkan pada uji coba  algoritma  ini  adalah  98.33 %  akurasi  pada uji coba 20 sampah [15].
Penelitian yang berjudul “ Artificial Intelligence in Automated  Sorting  in  Trash  Recycling ”  membahas mengenai  pemilahan  sampah  berdasarkan  gambar menggunakan algoritma CNN, k-NN, SVM, dan RF ( Random  Forest ).  Model  CNN  yang  diteliti  dalam penelitian  ini  adalah  VGG  16  dan  AlexNet.  Jenis sampah yang akan dibandingkan adalah plastik, kaca, besi, dan kertas. Hasil akhir akurasi dari penelitian ini adalah  VGG  16  93%,  AlexNet  91%,  k-NN  88%, SVM 80%, dan RF 85% [16].
Pembahasan  mengenai  pengkategorian  sampah menggunakan  computer  vision  juga  dibahas  dalam penlitian  berjudul  “ A  Computer  Vision  System  to Localize  and  Classify  Waste  on  the  Streets ”.  Pada penelitian ini algoritma yang digunakan adalah CNN dengan model GoogleNet atau Inception. Penelitian ini melakukan localization sehingga dapat dikatakan tipe CNN yang digunakan adalah R-CNN. Penelitian ini  mengembangkan  model  dengan  menggunakan OverFeat model yang digabungkan dengan GoogleNet. Dalam penelitian ini sampah dikategorikan  menjadi  5  yaitu  sampah  kemasan minuman dan makanan, sampah rokok, daun, kertas, dan  sisa  makanan.  Penelitian  ini  merupakan  salah satu  penelitian  yang  dapat  menghasilkan  lebih  dari satu output dari satu gambar uji coba [17].

## 3. M ETODELOGI PENELITIAN

## Proses Penelitian
Proses training algoritma  CNN  dilakukan menggunakan transfer  learning .  Model  CNN  yang akan  diteliti  adalah  VGG  16,  Mobilenet  V1, Inception  V3,  dan  Resnet  50.  Pemilahan  sampah yang dilakukan dibagi menjadi 4 jenis sampah yaitu sampah plastik, kaca, besi, dan lain-lain. Data train yang dikumpulkan berupa gambar sampah berdasarkan  jenisnya.  Penggunaan  metode cross validation digunakan  untuk  menghitung  nilai performa dari masing-masing model CNN. Hasil dari cross  validation adalah  akurasi  dari train dan validation .  Jumlah cross  validation yang  dilakukan sebanyak  5  kali  sehingga  masing-masing  gambar dibagi  menjadi  5  sama  rata  dan  25%  dari  data tersebut  dijadikan  data validation .  Total  jumlah gambar  yang  dikumpulkan  sebanyak  1,746  gambar dengan  4  kelas.  Jumlah  gambar  sampah  plastik sebagai data train sebanyak 465-466 gambar dan data validation sebanyak  116-117  gambar.  Jumlah gambar  sampah  kaca  sebagai  data train sebanyak 383-384 gambar dan data validation 95-96 gambar. Gambar  data train sampah  besi  sebanyak  339-340 gambar dan data validation sebanyak 84-85 gambar. Gambar  data train sampah  lain-lain  sebanyak  116- 117 dan data validation sebanyak 52-53 gambar.
Selain  itu,  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan pembandingan  2 jenis cara transfer  learning model CNN. Cara pertama adalah melakukan freeze semua layer kecuali fully  connected  layer dan  cara  kedua menambahkan model cara pertama dengan melakukan unfreeze layer terakhir dari sebelum fully connected layer . Masing-masing cara akan menggunakan  data  yang  sama  dan  sumber pembelajaran atau train pertama dengan nilai weight yang sama yaitu ImageNet. Model yang dilatih dalam ImageNet  menggunakan  sekitar  1,2  juta  gambar dengan 1000 jenis kelas.
Model  algoritma  CNN  dibuat  menggunakan Bahasa pemrograman python dengan batuan library tensorflow  dan  keras.  Selain  itu, library opencv digunakan  untuk  membaca  gambar  dan  mengambil gambar menggunakan kamera. Jenis perangkat yang digunakan  untuk  melakukan training algoritma adalah laptop Lenovo ideapad 330 dengan spesifikasi :
 Prosesor: 8 th Gen Intel Quad Core i5-8250U
 RAM: 8 GB

## Proses train algoritma
Gambar  1  merupakan  proses  atau  alur  program algoritma CNN yang dilakukan. Augment data train merupakan  mengubah  gambar  supaya  seolah-olah gambar menjadi banyak. Dalam hal ini gambar data
train diubah  berdasarkan scale dan flip .  Selain  itu, pada  langkah  ini  dilakukan resize gambar  sesuai dengan input yang  disarankan  dari  masing-masing model yaitu (224,224) dan (299,299).
Selain itu, perlu adanya penyediaan data train dan validation sehingga  dapat  dilakukan  perhitungan akurasi train dan validation model secara terpisah
Tahap  Pemuatan  model  CNN  menggunakan model  yang  telah  dilakukan train oleh  data ImageNet.  Model  yang  diambil  merupakan  model tanpa fully connected layer . Hal ini dilakukan karena fully connected layer ImageNet dengan penelitian ini berbeda dalam jumlah kelas yang ingin diprediksi.
Tahap  pembuatan classifier  layer atau fully connected  layer dilakukan  dengan  menggunakan GAP  untuk  membuat input tensor  menjadi  1x1 matriks.  Jumlah  hidden layer yang  dibuat  dalam layer ini  adalah  1.  Selain  itu, layer terakhir output menghasilkan  4  nilai  prediksi  yaitu  kaca,  besi, plastik, dan lain-lain.
Tahap freeze  layer dilakukan  untuk  menutup layer pada  model  CNN  supaya  nilai weight pada layer-layer model  yang  telah  dilatih  dengan  data sebelumnya  tidak  mengalami  perubahan.  Akan tetapi,  penelitian  ini  akan  melakukan  dua  acara transfer  learning maka  pada layer yang  dilakukan unfreeze akan  dapat  mengubah  nilai weight .  Dalam kasus  ini  terjadi  pada  percobaan  cara  kedua. Parameter yang membedakan dalam percobaan pada tahapan  ini  adalah  jumlah layer model,  bentuk model,  dan  jumlah  parameter  dari  masing-masing node dalam model.
Tahapan train model  merupakan  tahapan  yang penting. Dalam melakukan train dalam percobaan ini jumlah maksimal epoch yang digunakan adalah 100. Akan  tetapi,  untuk  mencari  perbedaan  antar  model maka dilakukan pemberhentian pada training ketika nilai akurasi train tidak mengalami kenaikan setelah 5 epoch .  Jumlah  batch  size  yang  digunakan  pada train adalah  15.  Sehingga  jumlah iteration pada  1 epoch sebanyak  93  kali.  Maka  dalam  nilai  akurasi pada  1 epoch train didapatkan  dari  rata-rata  nilai akurasi  93 iteration hasil  prediksi  yang  benar  dari sesuai kelas data. Begitu juga pencarian nilai akurasi validation yang didapatkan dari 1 epoch train ing.
Tahap  terakhir  menyimpan  model  yang  telah dilatih. Tahap ini dilakukan supaya model ini dapat diimplementasikan  secara  langsung  untuk  dapat memilah  sampah  setelah  memasukkan  gambar sampah  yang  akan  dipilah.  Dalam library keras model disimpan dalam format .h5 file . Selain model, data  yang  disimpan  adalah  arsitektur  model  yang menjelaskan nilai batch, data, dan layer dari model. Serta nilai weight model yang berisikan nilai weight dari masing-masing layer .

## 4. P EMBAHASAN DAN ANALISA

## Hasil train model CNN
1. Mobilenet V1
a) Cara pertama
Tabel 1. Hasil cross validation cara pertama MobileNet Cross Validation Akurasi Train ing Akurasi Validation Jumlah epoch 1 0.69528 0.68836 25 2 0.67282 0.71208 19 3 0.69614 0.65817 23 4 0.68665 0.68128 25 5 0.67713 0.69083 20
Gambar 2. Diagram akurasi cross validation 1 cara pertama MobileNet
b) Cara kedua
Tabel 2. Hasil cross validation cara kedua MobileNet
Cross
Validation Akurasi Train ing Akurasi Validation Jumlah epoch 1 0.80998 0.75699 35 2 0.78199 0.77257 14 3 0.77713 0.73719 9 4 0.76528 0.73169 13 5 0.78606 0.75714 18
Gambar 3. Diagram akurasi cross validation 1 cara kedua MobileNet
Tabel 1 dan 2 menunjukkan hasil train dari model mobilenet  V1.  Dalam  melakukan train 1 iteration dalam  1 epoch membutuhkan  waktu train sekitar  1 sampai  2  detik  sehingga  1 epoch membutuhkan waktu  selama  186  detik.  Total  waktu  untuk
melakukan train satu kali cross validation pada cara pertama sekitar 73 menit. Sedangkan pada cara kedua membutuhkan  waktu  sekitar  145  menit  untuk  satu kali cross validation .
Jumlah  parameter  pada  model  ini  sebanyak 3,232,964. Pada cara pertama jumlah parameter yang dilakukan freeze sebanyak 3,228,864 dan parameter dari fully  connect layer sebanyak  4,100.  Pada  cara kedua  jumlah  parameter  yang  dilakukan freeze sebanyak  2,166,976  dan  parameter  yang  dilakukan un freeze pada  model  MobileNet  ditambah fully connect layer sebanyak 1,065,988. 2) VGG 16 a) Cara pertama
Tabel 3. Hasil cross validation cara pertama VGG 16
Cross
Validation Akurasi Train ing Akurasi Validation Jumlah epoch 1 0.57048 0.64072 33 2 0.54712 0.63717 25 3 0.54013 0.54015 19 4 0.56851 0.61261 32 5 0.53767 0.56793 21
Gambar  4. Diagram  akurasi  cross  validation  1  cara pertama VGG 16
b) Cara kedua
Tabel 4. Hasil cross validation cara kedua VGG 16 Cross Validation Akurasi Train ing Akurasi Validation Jumlah epoch 1 0.92780 0.80553 62 2 0.90650 0.81497 46 3 0.89523 0.79078 42 4 0.93282 0.78633 65 5 0.91765 0.81434 51
Gambar 5. Diagram akurasi cross validation 1 cara kedua VGG 16
Tabel 3 dan 4 menunjukkan hasil train dari model VGG 16. Model ini memakan waktu sekitar 6 sampai 8  detik  dalam  1 iteration sehingga  1 epoch membutuhkan  sekitar  680  detik.  Total  waktu  yang dibutuhkan  model  VGG  16  dalam  melakukan train ing satu kali cross validation pada cara pertama sekitar  300  menit  sedangkan  pada  cara  kedua memakan waktu sekitar 921 menit.
Parameter pada model ini berjumlah 14,716,740. Pada cara pertama jumlah parameter yang dilakukan freeze sebanyak 14,714,688 dan parameter yang fully connect yang  dapat  berubah  sebanyak  2,052.  Pada cara  kedua  jumlah  parameter  VGG  16  yang dilakukan  freeze  sebanyak  7,081,476  dan  jumlah parameter yang dapat berubah sebanyak 7,635,264.
3) Inception V3
a) Cara pertama
Tabel 5. Hasil cross validation cara pertama Inception V3
Cross Validation Akurasi Train ing Akurasi Validation Jumlah epoch 1 0.65919 0.66958 12 2 0.70670 0.68869 26 3 0.70482 0.65805 20 4 0.70391 0.66230 23 5 0.69377 0.71291 21
Gambar  6. Diagram  akurasi  cross  validation  1  cara pertama Inception V3
b) Cara kedua
Tabel 6. Hasil cross validation cara kedua Inception V3
Cross
Validation Akurasi Train ing Akurasi Validation Jumlah epoch 1 0.91396 0.80506 52 2 0.87745 0.77512 30 3 0.88357 0.77655 31 4 0.87342 0.73706 28 5 0.92861 0.82095 65
Gambar 7. Diagram akurasi cross validation 1 cara kedua Inception V3
Tabel 5 dan 6 menunjukkan hasil train dari model Inception  V3.  Model  ini  memakan  waktu  sekitar  4 sampai  5  detik  dalam  1 iteration sehingga  1 epoch membutuhkan waktu sekitar 465 detik. Total waktu yang  dibutuhkan  model  Inception  V3  dalam melakukan train ing  satu  kali cross  validation pada cara pertama sekitar 172 menit sedangkan pada cara kedua memakan waktu sekitar 505 menit.
Jumlah  parameter  pada  model  ini  sebanyak 21,810,980.  Pada  cara  pertama  parameter  Inception V3 yang dilakukan freeze sebanyak 21,802,784 dan parameter yang dapat diubah pada fully connect layer sebanyak  8,196.  Sedangkan  cara  kedua  jumlah parameter yang dilakukan freeze sebanyak 15,729,248  dan  parameter  yang  dapat  diubah nilainya sebanyak 6,081,732
4) Resnet 50

## a) Cara pertama
Tabel 7. Hasil cross validation cara pertama ResNet 50
Cross
Validation Akurasi Train ing Akurasi Validation Jumlah epoch 1 0.7671 0.71025 15 2 0.7966 0.75742 29 3 0.79701 0.74197 26 4 0.77032 0.75901 16 5 0.79045 0.76592 25
Gambar 8. Diagram akurasi cross validation 1 cara pertama ResNet 50
b) Cara kedua
Tabel 8. Hasil cross validation cara kedua ResNet 50
Cross
Validation Akurasi Train ing Akurasi Validation Jumlah epoch 1 0.89185 0.78475 20 2 0.89968 0.81202 25 3 0.93162 0.79450 50 4 0.94006 0.80263 67 5 0.88587 0.81793 15
Gambar 9. Diagram akurasi cross validation 1 cara kedua ResNet 50
Tabel 7 dan 8 menunjukkan hasil train dari model Resnet  50.  Model  ini  memakan  waktu  sekitar  5 sampai  6  detik  dalam  1 iteration sehingga  1 epoch membutuhkan waktu sekitar 558 detik. Total waktu yang dibutuhkan model Resnet 50 dalam melakukan train ing satu kali cross validation pada cara pertama sekitar  215  menit  sedangkan  pada  cara  kedua memakan waktu sekitar 550 menit.
Jumlah  parameter  pada  model  ini  adalah 23,595,908.  Pada  cara  pertama  jumlah  parameter yang  dilakukan freeze sebanyak  23,587,712  dan parameter pada fully connect layer sebanyak 8,196. Sedangkan pada cara kedua jumlah parameter model Resnet  50  yang  dilakukan freeze sebanyak 19,122,048  dan  total  parameter  dari layer terakhir Resnet  50  ditambah fully  connect layer yang  dapat diubah sebanyak 4,473,860.
B. Pembahasan Model Terbaik
Tabel 9. Perbandingan akurasi train model cara pertama
ACC 1 2 3 4 5 avera ge Resnet 0.76 71 0.79 66 0.79 7 0.77 03 0.79 05 0.784 3 VGG 0.57 05 0.54 71 0.54 01 0.56 85 0.53 75 0.552 78 Incepti on 0.65 92 0.70 67 0.70 48 0.70 39 0.69 38 0.693 68 mobile net 0.69 53 0.67 28 0.69 61 0.68 67 0.67 71 0.685 6
Tabel  10. Perbandingan  akurasi validation model  cara pertama
VALA CC 1 2 3 4 5 avera ge Resnet 0.71 03 0.75 74 0.74 2 0.75 9 0.76 59 0.746 91 VGG 0.64 07 0.63 72 0.54 02 0.61 26 0.56 79 0.599 72 Incepti on 0.66 96 0.68 87 0.65 81 0.66 23 0.71 29 0.678 31 mobile net 0.68 84 0.71 21 0.65 82 0.68 13 0.69 08 0.686 14
Berdasarkan hasil pengujian tabel 9 dan 10 dapat dikatakan  pada  cara  pertama  Resnet  50  merupakan salah satu model dengan performa yang paling baik yaitu  memiliki  akurasi  sekitar  75%.  Mobilenet merupakan  model  dengan  performa  kedua  paling baik.
Tabel 11. Perbandingan akurasi train model cara kedua
ACC 1 2 3 4 5 avera ge Resnet 0.89 19 0.89 97 0.93 16 0.94 01 0.88 59 0.909 82 VGG 0.92 78 0.90 65 0.89 52 0.93 28 0.91 77 0.916 00 Incepti on 0.91 4 0.87 75 0.88 36 0.87 34 0.92 86 0.895 40 mobile net 0.81 0.78 2 0.77 71 0.76 53 0.78 61 0.784 09
Tabel 12. Perbandingan akurasi validation model cara pertama
VALA CC 1 2 3 4 5 avera ge Resnet 0.78 48 0.81 20 0.79 45 0.80 26 0.81 79 0.802 37 VGG 0.80 55 0.81 5 0.79 09 0.78 63 0.81 43 0.802 39 Incepti on 0.80 51 0.77 51 0.77 66 0.73 71 0.82 1 0.782 95 mobile net 0.75 7 0.77 26 0.73 72 0.73 17 0.75 71 0.751 12
Berdasarkan  hasil  tabel  11  dan  12  VGG  16 memiliki performa yang paling baik pada cara kedua. Model Resnet 50 dalam cara kedua merupakan model dengan  performa  kedua  paling  baik.  Selain  itu, berdasarkan  hasil  tabel  9,10,11,  dan  12  dapat dikatakan bahwa semua model mengalami peningkatan  akurasi  baik train maupun validation dari  cara  pertama  menjadi  cara  kedua.  Maka peningkatan  jumlah  parameter  dan  optimasi  nilai weight dapat  meningkatkan  performa  dari transfer learning model CNN.
Dari  kedua  cara  di  atas  model  Mobilenet  V1 memiliki  nilai  akurasi  antara train dan validation yang paling mendekati satu dengan yang lain karena model  ini  memiliki  kompleksitas  yang  paling  kecil diantara  semua  model.  Hal  ini  dibuktikan  dengan jumlah parameter pada model ini paling sedikit dan waktu train model ini paling cepat diantara keempat model.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  perbedaan  pada model  ini  menggunakan depthwise  convolutional Filter .  Filter  ini  memiliki  perbedaan  dalam pembagian  channel  dengan  filter  pada  umumnya. Pada umumnya filter CNN memiliki ukuran channel yang besar seperti 64, 128, 512, dan lain-lain. Akan tetapi,  pada  cara  ini  terjadi  pemisahan  sehingga mengurangi kompleksitas dari persamaan (1)
D K 2 * M * N * D F 2
Menjadi persamaan (2)
D K 2 * M * D F 2 + M * N * D F 2
Dengan  D K =  ukuran  kernel,  M  =  jumlah input channel ,  N  =  Jumlah output  channel ,  dan  D F = ukuran feature map . Sehingga mengurangi komputasi dan kompleksitas kurang dari 8 sampai 9 kali CNN biasa [18].
Model  VGG  16  pada  hasil  yang  didapat mengalami peningkatan yang paling besar dari cara pertama ke cara kedua.  Hal ini dapat terjadi karena terjadi peningkatan yang paling jauh dari parameter yang  dapat  diubah.  Kenaikan  ini  terjadi  sebanyak kurang  lebih  5  juta  parameter.  Akan  tetapi  pada model  VGG  16  masih  memiliki  kelemahan  paling besar dari semua  model yaitu memiliki waktu train paling lama dibandingkan model-model lain. Hal ini karena VGG 16 masih tergolong dari model classic CNN  yang  memiliki  bentuk layer sama  pada  CNN seperti umumnya. Convolutional layer pada VGG 16 memiliki  nilai  filter  yang  besar  sehingga  untuk mencapai  nilai  akurasi  tinggi  atau  berhenti train membutuhkan  jumlah epoch yang  paling  banyak dibandingkan  keempat  model.  Selain  itu,  kenaikan antar  satu epoch ke epoch selanjutnya,  VGG memiliki  kenaikan  yang  kecil  atau  stabil  maka jumlah epocj yang digunakan banyak.
Sedangkan model Inception V3 dari cara pertama dan  kedua  memiliki  rata-rata  akurasi  total  ketiga paling baik setelah MobileNet. Dari keempat model, model  ini  memiliki  jumlah convolutional layer paling  banyak.  Pada  satu  inception  memiliki  6 convolutional layer . Akan tetapi, dari 6 convolutional layer hanya terhitung  dua layer yang tidak  parallel  dan  memiliki  nilai weight satu inception memiliki dua layer . Maka dari jumlah layer dan  parameter  Inception  V3  pada  percobaan  ini merupakan  model  yang  menengah  baik  percobaan satu maupun kedua.
Model  Resnet  50  memiliki  jumlah layer dan parameter  yang  paling  banyak  dari  semua  model yang ada. Oleh sebab itu, walaupun jumlah parameter yang  dapat  berubah  memiliki  jumlah  yang  sama seperti  Inception  V3  percobaan  pertama  hasil performa yang didapatkan lebih baik. Selain itu, pada model  Resnet  terdapat identity yang  dapat mengirimkan informasi hasil dari satu layer menuju langsung  dua layer setelahnya.  Hal  ini  dilakukan untuk  dapat  mengurangi layer yang  menghasilkan output parameter salah atau tidak sesuai dengan fitur gambar.  Maka  walaupun  jumlah  parameter  yang dapat berubah pada cara kedua tidak sebanyak VGG 16  tetap  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  berbeda kurang dari 1%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  Analisa  dapat disimpulkan dengan menggunakan transfer learning cara pertama atau tanpa ada perubahan maka model
Resnet  50  merupakan  pilihan  yang  paling  baik  dari segi  performa.  Sedangkan  pada  cara  kedua menggunakan  model VGG 16.  Akan tetapi,  apabila melihat  dari  segi  waktu,  jumlah epoch ,  dan  param. Model  Resnet  50  masih  memiliki  performa  yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  VGG  16.  Maka untuk  mendapatkan  hasil  yang  baik  dengan menggunakan cara kedua digunakan Resnet 50.
Untuk  penerapan  model  pada  tempat  sampah secara langsung dapat menggunakan model MobileNet karena model ini memiliki kompleksitas paling  kecil  dan  waktu train yang  paling  cepat. Sehingga model ini sangat sesuai apabila menggunakan  perangkat  seperti  Raspberry  Pi sebagai  kontrol  dari  tempat  sampah.  Apabila penerapan  tempat  sampah  menggunakan  jaringan atau  server  untuk  melakukan  prediksi  maka  dapat menggunakan model Resnet 50.
Perkembangan  penelitian  ini  dapat  dilakukan dengan mencoba mengubah data menjadi kelas yang lebih  banyak  sebagai  contoh  sampah  plastik  yang masih  dapat  dibagi  menjadi  botol  plastik,  tempat makan  plastik,  dan  kantong  plastik.  Hal  ini  dapat dilakukan untuk meningkatkan akurasi karena proses train gambar yang lebih detail dan memiliki bentuk yang  hampir  sama  antar  kelas.  Selain  itu,  dapat dilakukan penambahan data lebih banyak seperti satu kelas 1000 data.

## A CKNOWLEDGMENT
Ucapkan terima kasih disampaikan kepada Bapak Handri Santoso, Dr. Eng selaku dosen pembimbing yang  membantu  dalam  memberikan  saran  dan pendapat  untuk  dapat  menyempurnakan  penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   P. B. C. K. Daniel Hoornweg, “Environment: Waste production  must  peak  this  century,”  Nature International Weekly Journal of Science, 30 October 2013.
[2]   United  States  Environmental  Protection  Agency, “Municipal Solid Waste Generation, Recycling, and Disposal in the United States: Facts and Figures for 2012,” United States, 2012.
[3]   The  University  of  Edinburgh,  “Chapter  11  Waste Diposal,” Edinburgh.
[4]   S. Puspita, “Indonesia Penyumbang Sampah Plastik Terbesar Kedua di Dunia,” Kompas.com, 19 August 2018.
[5]   “HEADLINE:  Sampah  Plastik  Indonesia  Juara  2 Dunia,  Bagaimana  Mengatasinya?,”  Liputan  6,  28 November 2018.
[6]   CNN  Indonesia,  “Riset:  24  Persen  Sampah  di Indonesia  Masih  Tak  Terkelola,”  CNN  Indonesia, 25 april 2018.
[7]   Eco-Cycle, “Why Recycle”.
[8]   Oregon  State  University,  “Chapter  Four  Recycling Processes,” Oregon State University, Oregon, 2018.
[9]   G.  S.  Linda  Shapiro,  “Chapter  1  Introduction,” dalam Computer Vision , Seattle, 2000, pp. 13-30.
[10]  P. Randall B. Smith, Image Classification, Lincoln, 2011.
[11]  R. K. a. C. R. Samer Hijazi, “Using Convolutional Neural Networks for Image Recognition,” 2015.
[12]  K.  T.  O'Shea,  “An  Introduction  to  Convolutional Neural Networks,” ResearchGate, Penglais, 2015.
[13]  A.  Deshpande,  “The  9  Deep  Learning  Papers  You Need  To  Know  About  (Understanding  CNNs  Part 3),” 24 August 2016.
[14]  C.  o.  T.  f.  R.  Status,  “Mindy  Yang,  Gary  Thung,” California, 2016.
[15]  O. R. O. L. F. S. L. E. G. Andres Torres, “Intelligent Waste Separator,” Mexico, 2015.
[16]  E.  A.  S.  Alexandre  Fieno  Silva,  “Artificial Intelligence  in  Automated  Sorting  in  Trash Recycling,” ResearchGate, São Paulo, 2018.
[17]  A. v. K. A. D. F. N. O. H. K. E. J.-P. T. Mohammad Saeed Rad, “A Computer Vision System to Localize andClassify  Wastes  on  the  Streets,”  Cornell University, 2017.
[18]  M. E. C. N. N. f. M. VisionApplications, “Andrew G. Howard,Menglong Zhu,Bo Chen,Dmitry
Kalenichenko,Weijun Wang,Tobias Weyand,Marco
Andreetto,Hartwig Adam,” 2017.

## PEDOMAN PENULISAN
1. Naskah  belum  pernah  dipublikasikan  atau  dalam  proses  penyuntingan  dalam  jurnal ilmiah atau dalam media cetak lain.
2. Naskah diketik dengan spasi 1 pada kertas ukuran A4 dan spasi 2,5 sentimeter dengan huruf Times  New  Roman berukuran  11  point.  Naskah  diserahkan  dalam  bentuk cetakan  sebanyak  2  eksemplar  disertai file dalam  CD  atau  dapat  dikirim  melalui e- mail kepada redaksi.
3. Naskah bebas dari tindakan plagiat.
4. Naskah  dapat  ditulis  dalam  bahasa  Indonesia  atau  bahasa  Inggris  dengan  jumlah  isi 10–25 halaman A4 termasuk daftar pustaka.
5. Naskah  berupa  artikel  hasil  penelitian  terdiri  dari  komponen:  judul,  nama  penulis, abstrak,  kata  kunci,  pendahuluan,  metode,  hasil,  pembahasan,  kesimpulan,  daftar pustaka.
6. Daftar  pustaka  terdiri  dari  acuan  primer  (80%)  dan  sekunder  (20%).  Acuan  primer berupa  jurnal  ilmiah  nasional  dan  internasional,  sedangkan  acuan  sekunder  berupa buku teks.
7. Naskah berupa artikel konseptual terdiri dari komponen: judul, nama penulis, abstrak, kata kunci, pendahuluan, hasil, pembahasan, kesimpulan, daftar pustaka, dan ucapan terima kasih (jika ada).
8. Judul harus menggambarkan isi artikel secara lengkap, maksimal terdiri atas 12 kata dalam bahasa Indonesia atau 10 kata dalam bahasa Inggris.
9. Nama penulis disertai dengan asal lembaga tetapi tidak disertai dengan gelar. Penulis wajib  menyertakan  biodata  penulis  yang  ditulis  pada  lembar  terpisah,  terdiri  dari: alamat kantor, alamat, dan telepon rumah, Hp. dan e-mail.
10. Abstrak  ditulis  dalam  bahasa  Inggris  atau  bahasa  Indonesia.  Abstrak  memuat ringkasan  esensi  hasil  kajian  secara  keseluruhan  secara  singkat  dan  padat.  Abstrak memuat  latar belakang, tujuan, metode, hasil, dan kesimpulan. Abstrak diketik  spasi tunggal dan ditulis dalam satu paragraf.
11. Kata  kunci  harus  mencerminkan  konsep  atau  variabel  penelitian  yang  dikandung, terdiri atas 5–6 kata.
12. Pendahuluan  menjelaskan  hal-hal  pokok  yang  dibahas,  yang  berisi  tentang permasalahan  penelitian,  tujuan  penelitian,  dan  rangkuman  kajian  teoritik  yang relevan. Penyajian pendahuluan dalam artikel tidak mencantumkan judul.
13. Metode  meliputi  rancangan  penelitian,  populasi  dan  sampel,  pengembangan instrumen  penelitian,  teknik  pengumpulan  data,  dan  teknik  analisis  data,  yang diuraikan secara singkat.
14. Hasil menyajikan hasil analisis data yang sudah final bukan data mentah yang belum diolah.
15. Pembahasan  merupakan  penegasan  secara  eksplisit  tentang  interpretasi  hasil  analisis data, mengaitkan hasil temuan dengan teori atau penelitian terdahulu, serta implikasi hasil temuan dikaitkan dengan keadaan saat ini.
16. Pemaparan  deskripsi  dapat  dilengkapi  dengan  gambar,  foto,  tabel,  dan  grafik  yang semuanya mencantumkan judul, dan sumber acuan jika diperlukan.
17. Istilah dalam bahasa Inggris ditulis dalam huruf miring ( italic ).