Rancang Bangun Purwarupa Pemilah Sampah Pintar Berbasis Deep Learning - Kahlil Muchtar; Nyak Twoman Anshari; Chairuman Chairuman; Khalid Alhabibie; Khairul Munadi (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2022)
Pengolahan sampah di Indonesia masih menjadi pekerjaan rumah yang besar dan belum terselesaikan. Menurut penelitian aktual Sustainable Waste Indonesia (SWI) mengungkapkan bahwa 24% sampah di Indonesia masih tidak dikelola dengan baik. Dari sekitar 65 juta ton sampah yang diproduksi di Indonesia tiap harinya, sampah yang paling banyak dihasilkan adalah sampah organik sebanyak 60%, sampah plastik 14%, diikuti sampah kertas 9%, metal 4,3%, kaca, kayu dan bahan lainnya sebesar 12,7%. Sampah plastik yang dihasilkan Indonesia mencapai 1,3 juta ton. Berdasarkan banyaknya sampah yang diproduksi Indonesia, dapat diketahui besarnya peran daur ulang dalam menyelamatkan lingkungan. Peran yang paling utama adalah dapat membantu mengurangi limbah dimanapun dan mengurangi polusi. Langkah awal untuk pengolahan limbah adalah pemilahan. Dengan memilah sampah yang benar, masyarakat dapat dengan mudah mengidentifikasi bahan mana yang dapat didaur ulang dan mana yang tidak. Berdasarkan permasalahan tersebut, peneliti mengusulkan sebuah sistem yang mampu membedakan dan mengenal sampah organik dan sampah anorganik. Dalam hal ini, digunakan salah satu cabang ilmu pembelajaran mesin (Machine Learning) yang mampu mengetahui kumpulan gambar serta mengklasifikasikannya yaitu pembelajaran mendalam (Deep Learning). Salah satu metode pembelajaran mendalam (Deep Learning) yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur tersebut menyerupai saraf manusia dan merupakan salah satu pembelajaran terawasi. Selain itu, peneliti memanfaatkan Raspberry Pi sebagai mikrokontroler, modul kamera Raspberry Pi yang digunakan untuk mengambil gambar, serta Intel Movidius Neural Compute Stick (NCS) yang berfungsi untuk mempercepat proses komputasi sehingga proses pendeteksian lebih mudah. Hal ini dikarenakan perangkat tersebut bersifat portable, cepat dan akurat.