Identifikasi Sampah Organik Dan Anorganik Untuk Anak Usia Dini

Authors

  • Lailatul Carisma Putri Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Made Ayu Dusea Widyadara Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Umi Mahdiyah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/9dnapg85

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan model YOLOv8 dalam mendeteksi dan mengenali jenis sampah organik dan anorganik guna membantu pembelajaran anak usia dini. Permasalahan utama yang diangkat adalah rendahnya pemahaman anak terhadap jenis sampah dan cara memilahnya. Metode yang digunakan meliputi pelatihan model dengan dataset yang terdiri dari 513 citra sampah organik dan 417 citra sampah anorganik selama 50 epoch. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi sebesar 0.8974, yang menunjukkan performa deteksi yang cukup akurat dan stabil. Temuan ini menunjukkan bahwa teknologi deteksi objek berbasis YOLOv8 berpotensi diterapkan dalam edukasi lingkungan sejak usia dini.

Keywords:

anak usia dini, deteksi objek, sampah anorgik, sampah organik, YOLOv8

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] S. D. Purnomo, H. Winarto, and H. Kencana, “PENGELOLAAN SAMPAH BERBASIS JIWA GOTONG ROYONG,” WIKUACITYA J. Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 1, no. 1, pp. 90–93, Nov. 2022, doi: 10.56681/wikuacitya.v1i1.22.

[2] D. I. Mulyana, M. F. Lazuardi, and M. B. Yel, “Deteksi Bahasa Isyarat Dalam Pengenalan Huruf Hijaiyah Dengan Metode YOLOV5,” J. Tek. Elektro dan Komputasi, vol. 4, no. 2, pp. 145–151, 2022, doi: 10.32528/elkom.v4i2.8145.

[3] E. U. Armin, A. Purnama Edra, F. I. Alifin, I. Sadidan, I. P. Sary, and U. Latifa, “Performa Model YOLOv8 untuk Deteksi Kondisi Mengantuk pada pengendara mobil,” BRAHMANA J. Penerapan Kecerdasan Buatan, vol. 5, no. 1, pp. 67–76, 2023, doi: 10.30645/brahmana.v5i1.279.

[4] A. Ramdan et al., “Implementasi Deteksi Objek Real-Time Sebagai Media Edukasi dengan Algoritma YOLOv8 pada Objek Sampah,” vol. 14, no. 2, pp. 142–153, 2024, doi: 10.33020/saintekom.v14i2.638, doi: 10.33020/saintekom.v14i2.638.

[5] R. N. Zakaria, R. Wulanningrum, and A. B. Setiawan, “Penerapan Segmentasi Wajah MenggunakanYOLOv8 Untuk Presensi Mata Kuliah,” Agustus, vol. 8, pp. 2549–7952, 2024, doi: 10.29407/6t45ky68.

[6] M. I. Akbar, “Implementasi Computer Vision untuk Menangkap Citra Kendaraan dalam Penerapan Parkir Cashless di Batam,” vol. 11, no. 02, 2024, doi: 10.33884/comasiejournal.v11i2.9058

[7] R. Afiansyah, “PEMODELAN DETEKSI BELA DIRI BERBASIS WEB DENGAN ALGORITMA YOU ONLY LOOK ONCE V8,” vol. 8, no. 5, pp. 9970–9977, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i5.10879.

[8] N. D. G. Drantantiyas et al., “Performasi Deteksi Jumlah Manusia Menggunakan YOLOv8,” JASIEK (Jurnal Apl. Sains, Informasi, Elektron. dan Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 63–68, 2023, doi: 10.26905/jasiek.v5i2.11605.

[9] J. Jonathan and D. Hermanto, “Penentuan Epochs Hasil Model Terbaik : Studi Kasus Algoritma YOLOv8 Digital Transformation Technology ( Digitech ) | e-ISSN : 2807-9000 Penentuan Epochs Hasil Model Terbaik : Studi Kasus Algoritma YOLOv8,” no. October, 2024, doi: 10.47709/digitech.v4i2.4640.

[10] A. H. Azzam Ash’shobir, K. G. Putri Harli, A. P. Putri Rudi, I. G. Syah Putro, and O. D. Putra Cahyono, “Sistem Deteksi Kualitas Cabai Rawit Menggunakan Metode YOLO,” Modem J. Inform. dan Sains Teknol., vol. 3, no. 1, pp. 114–132, Jan. 2025, doi: 10.62951/modem.v3i1.363.

[11] R. F. Muharram, “Implementasi Artificial Intelligence Untuk Deteksi Masker Secara Realtime Dengan Tensorflow Dan SSD Mobilenet Berbasis Pyton,” JRKT (Jurnal Rekayasa Komputasi Ter., vol. 1, no. 03, pp. 281–290, 2021, doi: 10.30998/jrkt.v1i03.5832

[12] N. Wilyanto, J. Firnando, B. Franko, S. P. Tanzil, H. C. Tan, and E. Hartati, “Pembuatan Website Menggunakan Visual Studio Code di SMA Xaverius 3 Palembang,” Fordicate, vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2023, doi: 10.35957/fordicate.v3i1.5057.

Downloads

Published

2025-07-10

Issue

Vol. 9 No. 2 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025

Section

Articles

License

Copyright (c) 2025 Lailatul Carisma Putri, Made Ayu Dusea Widyadara, Umi Mahdiyah

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Identifikasi Sampah Organik Dan Anorganik Untuk Anak Usia Dini. (2025). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 9(2), 1529-1537. https://doi.org/10.29407/9dnapg85