Skripsi
PENGEMBANGAN SISTEM SORTIR OTOMATIS SAMPAH BOTOL PLASTIK DENGAN METODE DECISION TREE BERBASIS CITRA DIGITAL
Sampah plastik yang terus meningkat, khususnya jenis PET, HDPE, dan PP, menjadi permasalahan lingkungan serius karena proses daur ulang masih terkendala pada tahap pemilahan yang belum efisien dan akurat. Penelitian ini mengembangkan sistem sortir otomatis sampah botol plastik berbasis citra digital dengan metode Decision Tree guna meningkatkan akurasi, kecepatan, dan konsistensi proses pemilahan dibandingkan metode manual. Sistem dirancang dengan memanfaatkan teknologi Computer Vision yang terintegrasi dengan belt conveyor untuk bekerja secara real-time. Proses pengolahan meliputi akuisisi citra, preprocessing, serta ekstraksi fitur berdasarkan nilai RGB yang kemudian digunakan sebagai parameter klasifikasi. Model Decision Tree dipilih karena mampu menghasilkan aturan klasifikasi yang jelas dan mudah diintegrasikan dengan sistem mekanis. Pengujian dilakukan dengan total 90 data latih dan 90 data uji pada berbagai kondisi pencahayaan dan posisi botol. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi botol plastik PET dengan akurasi 93,3%, HDPE 83,3%, dan PP 90%, dengan waktu sortir rata-rata 5 detik per botol. Dengan demikian, sistem sortir otomatis ini terbukti efektif, akurat, dan layak diterapkan sebagai solusi pendukung peningkatan kualitas proses daur ulang plastik serta kontribusi pada pengelolaan lingkungan yang lebih berkelanjutan.
No other version available