2Viewes
Deteksi Sampah Anorganik Dipermukaan Air Dengan Metode Yolov11
Repository Analytics
Statistic Details
0Downloaded
2Accessed per month
2Countries
Loading...
Date
Authors
Faiz, Alfin
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Politeknik Negeri Batam
Abstract
Pencemaran di perairan akibat sampah anorganik menjadi permasalahan lingkungan yang terus meningkat dan memerlukan solusi yang tepat untuk mengatasinya. Terbatasnya pengawasan oleh manusia menjadi salah satu penyebab utama meningkatnya pencemaran ini. Penelitian ini menguji sistem deteksi otomatis sampah anorganik di permukaan air menggunakan metode YOLOv11. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi lima kelas sampah, yaitu botol plastik, kaleng, botol kaca, kantong plastik (kumpulan sampah), dan karton/kardus, dengan tujuan meningkatkan efisiensi pemantauan lingkungan perairan. Pada sistem ini dataset diambil secara mandiri menggunakan webcam dan sumber online. Hasil pengujian secara real-time menggunakan webcam menunjukkan bahwa model mencapai akurasi rata-rata sebesar 91,93% pada single detection, dan pada multiple detection model mencapai akurasi rata-rata sebesar 77%. Pengujian sistem ini dilakukan pada siang hari dengan pencahayaan matahari. Hasil ini menunjukkan bahwa metode YOLOv11 merupakan metode yang efektif dan andal dalam mendeteksi sampah anorganik dipermukaan air.
Description
Pollution in waterways caused by inorganic waste is an environmental problem that is constantly increasing and requires appropriate solutions to address it. Limited human oversight is one of the main causes of this increased pollution. This research tests an automatic inorganic waste detection system on the water surface using the YOLOv11 method. This system is designed to identify five classes of waste, namely plastic bottles, cans, glass bottles, plastic bags (mixed waste), and cardboard, with the aim of improving the efficiency of monitoring the aquatic environment. In this system, the dataset is collected independently using a webcam and online sources. Real-time testing results using the webcam show that the model achieves an average accuracy of 91.93% for single detection, and for multiple detection, the model achieves an average accuracy of 77%. Testing of this system was conducted during the day with sunlight. These results indicate that the YOLOv11 method is an effective and reliable method for detecting inorganic waste on the water surface.
Keywords
Citation
IEEE