ALAT PEMILAH SAMPAH BATERAI BERBASIS KECERDASAN BUATAN
DOI:
https://doi.org/10.9744/jte.18.2.%25pKeywords:
pengelolaan sampah baterai, kecerdasan buatan, yolo, sistem pemilahan otomatis, keberlanjutan, teknologi edukasi, arduino, tenaga surya.Abstract
Pengelolaan sampah baterai merupakan masalah penting di Indonesia. Untuk mengatasinya, sebuah sistem pemilahan otomatis sampah baterai berbasis kecerdasan buatan (AI) telah dikembangkan. Sistem ini menggunakan teknologi YOLO (You Only Look Once) untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan berbagai jenis baterai secara real-time, memastikan hanya baterai yang diproses. Arduino mengendalikan motor servo untuk mengarahkan baterai ke tempat yang sesuai. Proyek ini bertujuan menyempurnakan prototipe awal dengan meningkatkan akurasi deteksi dan memperluas kemampuan klasifikasi baterai, termasuk jenis CR dan HP. Proses deteksi meliputi memasukkan gambar, pelabelan, pelatihan model YOLOv5, dan pengujian. Inovasi ini juga dilengkapi teknologi edukasi melalui video visual novel untuk meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pembuangan baterai yang benar, serta sistem insentif berbasis poin.
Hasil pengujian menunjukkan akurasi deteksi sistem mencapai 91,83% dan berhasil memilah berbagai jenis baterai. Meskipun tidak disebutkan secara eksplisit dalam teks asli, penambahan tenaga surya pada sistem ini di masa depan dapat lebih mendukung keberlanjutan. Dengan pencapaian ini, alat pemilah sampah baterai berbasis AI diharapkan berkontribusi pada kesadaran lingkungan dan mendukung tujuan pembangunan berkelanjutan (SDG 12, 13, 4).
References
[1] G. Mourad & A. Sayed. “Battery recycling and reuse: An overview of current techniques and future prospects”. Journal of Environmental Management, 68(3), 233–240, 2024
[2] Rahman, R., Faisal, M., & Haryanto, A. “Optimasi penggunaan kamera untuk deteksi objek dalam sistem penyortiran sampah berbasis AI”. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, 8(3), 37–42, 2021
[3] Kurniawan, A., Soebandrija, M., & Astuti, D. “Penggunaan Arduino dalam proyek elektronik berbasis sensor dan motor”. Jurnal Teknologi dan Rekayasa, 10(2), 105–110., 2020
[4] Redmon, J., & Farhadi, A. “You only look once: Unified, real-time object detection”. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 779–788)., 2018
[5] Al-Rakhami, M. S., & Alharthi, M. “An overview of Python programming for machine learning and deep learning applications”. International Journal of Computer Applications, 178(17), 22–27., 2019
[6] Sugiyanto, A., Wulandari, F., & Sutanto, R. “Pemilihan perangkat keras mini PC untuk aplikasi deteksi objek dalam sistem otomatis”. Jurnal Sistem Komputer, 18(1), 33–39., 2022
[7] Tanaka, M., Nishimoto, Y., & Akiyama, K. “Penerapan motor servo dalam mekanisme penyortiran sampah elektronik”. Jurnal Mekatronika, 22(2), 75–81., 2020
[8] Pratama, I. D., & Hartono, D. “Pengaruh penggunaan layar monitor dalam sistem pengelolaan sampah berbasis edukasi”. Jurnal Teknologi Lingkungan, 9(1), 45–50., 2023
