Deteksi Sampah Plastik Menggunakan Algoritma Yolov5 (You Only Look Once Version 5)

Abstract

Masalah sampah sangat sulit untuk diselesaikan,
sampah seperti botol plastik dan keresek menjadi salah satu
sampah yang sering dibuang oleh masyarakat, salah satu cara
untuk mempermudah pemilihan sampah adalah dengan
membuat pendeteksi sampah menggunakan algoritma
YOLOv5 (You Only Look Once Version 5). YOLO (You Only
Look Once) merupakan salah satu model deep learning yang
dapat mendeteksi objek sesuai dengan dataset yang telah
dimasukan dan dipelajari oleh YOLO tersebut. Dataset yang
digunakan untuk melatih algoritma YOLO merupakan dataset
yang dibuat oleh kami sendiri yang dimana dataset memiliki
2004 dataset yang terdiri dari 4 kelas sesuai dengan objek
sampah yang dibuang oleh masyarakat. Dari total dataset yang
dibuat, dataset dibagi menjadi 3 partisi, diantaranya 1749 Data
Training, 159 Data Validation, dan 96 Data Testing. Dengan nilai
mAP (Mean Average Precision) = 76.4%, Precision = 92.3%, dan
Recall = 71.1%. Dengan melihat matrix tersebut, pendeteksian
memiliki ke akuratan yang cukup baik untuk mendeteksi
sampah yang sering dibuang oleh masyarakat.
Pengimplementasian dan pengujian pada projek ini berhasil
mendeteksi sampah yang dapat membantu dalam pemilihan
sampah yang dibuang oleh Masyarakat.

Kata kunci— deteksi sampah, sampah, YOLO, YOLOv5.