PENERAPAN MACHINE LEARNING UNTUK PEMILAHAN SAMPAH OTOMATIS BERBASIS IOT

Penumpukan sampah yang disebabkan oleh rendahnya kesadaran masyarakat dalam memilah sampah organik dan anorganik masih menjadi permasalahan utama dalam pengelolaan limbah. Proses pemilahan yang dilakukan secara manual dinilai kurang efisien, memerlukan waktu yang lama, serta berpotensi menimbulkan risiko kesehatan bagi petugas. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pemilahan sampah otomatis berbasis Internet of Things (IoT) dengan memanfaatkan teknologi Machine Learning menggunakan algoritma YOLOv8 untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan jenis sampah secara Real-time.Sistem dikembangkan menggunakan Webcam sebagai perangkat akuisisi citra, model YOLOv8 sebagai metode deteksi objek, ESP32 sebagai pengendali utama, motor Servo sebagai aktuator pemilah sampah, sensor ultrasonik HC-SR04 untuk memantau tingkat kepenuhan tempat sampah, LCD sebagai media informasi, buzzer sebagai indikator peringatan, serta notifikasi Telegram untuk memberikan informasi ketika tempat sampah telah penuh. Hasil klasifikasi yang diperoleh dari model YOLOv8 dikirim ke ESP32 melalui komunikasi UDP sehingga proses pengendalian Servo dapat berlangsung dengan cepat tanpa mengganggu proses deteksi objek.Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan identifikasi dan pemilahan sampah organik maupun anorganik secara otomatis sesuai hasil klasifikasi. Selain itu, sistem dapat memantau kapasitas tempat sampah secara Real-time, mengaktifkan buzzer ketika kapasitas telah mencapai batas maksimum, serta mengirimkan notifikasi melalui Telegram kepada pengguna. Integrasi antara teknologi Machine Learning dan IoT pada penelitian ini diharapkan mampu meningkatkan efisiensi proses pemilahan sampah, mengurangi keterlibatan manusia dalam proses pengelolaan limbah, serta mendukung penerapan konsep Smart Waste Management menuju lingkungan yang lebih bersih dan berkelanjutan.