Penanganan sampah plastik di Indonesia telah menjadi fokus utama dalam upaya menjaga lingkungan yang berkelanjutan. Meskipun telah ada langkah-langkah untuk mengatasi masalah ini, tantangan yang dihadapi tetap besar. Kurangnya literasi masyarakat dalam mengenali jenis sampah plastik menjadi salah satu hambatan utama, yang menyebabkan sebagian besar sampah plastik berakhir di tempat pembuangan sampah yang tidak terkontrol. Data dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) melalui Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional (SIPSN) menunjukkan bahwa limbah plastik masih stagnan sekitar 16-18% dalam lima tahun terakhir. Hal ini memperlihatkan bahwa masalah sampah plastik belum mengalami penurunan yang signifikan. Di samping itu, rendahnya kesadaran masyarakat mengenai dampak negatif penggunaan plastik sekali pakai juga menjadi permasalahan serius. Ketergantungan pada plastik sekali pakai, seperti kantong plastik, gelas, dan botol minuman masih tinggi di Indonesia. Untuk mengatasi masalah ini, telah dilakukan upaya implementasi teknologi image classification menggunakan model transfer learning. Dalam konteks ini, metode pengembangan aplikasi menggunakan pendekatan waterfall. Transfer learning memanfaatkan model MobileNet yang telah dilatih sebelumnya pada dataset jenis sampah plastik menghasilkan akurasi sebesar 98% untuk data training dan 98% untuk data validation. Teknologi ini diharapkan dapat membantu dalam mengenali dan mengklasifikasikan jenis sampah plastik, serta mendukung sistem pengelolaan sampah yang lebih baik, termasuk dalam pemilahan, daur ulang, dan pengolahan limbah plastik. Dengan demikian, upaya ini dapat menjadi langkah penting dalam mengurangi dampak negatif sampah plastik terhadap lingkungan di Indonesia.

S10308

INF 0219 2024

Bekasi

Tersedia