Sistem Pengenalan Botol Plastik Berdasarkan Label Merek Menggunakan Faster-RCNN

Authors

  • Arief Setyo Nugroho Universitas Ahmad Dahlan
  • Rusydi Umar Universitas Ahmad Dahlan
  • Abdul Fadlil Universitas Ahmad Dahlan

DOI:

https://doi.org/10.30595/techno.v21i2.8635

Abstract

Penumpukan botol plastik saat ini sudah tidak terkendali sehingga mengakibatkan polusi pada lingkungan. Sampah botol plastik saat ini dapat ditukar dengan imbalan yang beragam. Sehingga proses sortir botol plastik dapat dilakukan untuk memilih sampah botol plastik. Pada penelitian isi dibuat sistem yang dapat menganali dan mengklasifikasi botol pastik berdasarkan label merek dengan 5 kelas berukuran sedang atau 600ml. Metode yang akan digunakan adalah teknik pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network  dengan Tensorflow dan model data Faster-RCNN. Penelitian dibagi menjadi 3 bagain yaitu pre-processing, training, dan testing. Pengujian dilakukan dengan menampilkan hasil dari proses bagian yang akan dilakukan serta menampilkan hasil akurasi. Berdasarkan dari hasil pengujian sistem dapat mengenali objek dengan baik dengan akurasi sebesar 87,12%

Author Biography

Arief Setyo Nugroho, Universitas Ahmad Dahlan

Mahasiswa Magister Teknologi Informasi Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta

References

1. Budianto A. Pirolisiss Botol Plastik Bekas Minuman Air Mnieral Jenis Pet Menjadi Fuel. In: Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan V [Internet]. 2017. p. 201–6. Available from: http://conference.itats.ac.id/index.php/sntekpan/2017/paper/view/156

2. Dahlbo H, Poliakova V, Mylläri V, Sahimaa O, Anderson R. Recycling potential of post-consumer plastic packaging waste in Finland. Waste Manag [Internet]. 2018;71:52–61. Available from: https://doi.org/10.1016/j.wasman.2017.10.033

3. Qonaah S. Strategy Kampanye Gerakan #BijakBerplastik PT Danone Aqua Dalam Merayakan Hari Lingkungan Hidup Sedunia 2018. J Komun. 2019;10(1):48–55.

4. Handoko P, Hermawan H, Jaya S. Reverse Vending Machine Penukaran Limbah Botol Kemasan Plastik Dengan Tiket Sebagai Alat Tukar Mata Uang. In: Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2018. 2018. p. 1–12.

5. Wiryadinata R, Hamaedi FA, Martiningsih W. Perancangan Sistem Penyortir Botol dengan Menggunakan Sensor Warna RGB TCS3200. Semin Nas Tek Elektro 2018. 2018;163–7.

6. Umar R, Riadi I, Miladiah M. Sistem Identifikasi Keaslian Uang Kertas Rupiah Menggunakan Metode K-Means Clustering. TechnoCom. 2018;17(2):179–85.

7. Wang Z, Peng B, Huang Y, Sun G. Classification for plastic bottles recycling based on image recognition. Waste Manag [Internet]. 2019;88:170–81. Available from: https://doi.org/10.1016/j.wasman.2019.03.032

8. Sari V, Suryoko S. Pengaruh Harga, Kualitas Produk Dan Citra Merek Terhadap Keputusan Pembelian Teh Siap Minum Dalam Kemasan Teh Botol Sosro (Studi Kasus Pada Mahasiswa S1 Fisip Undip Semarang). J Ilmu Adm Bisnis S1 Undip. 2017;6(3):453–64.

9. Alaei A, Delalandre M. A complete logo detection/recognition system for document images. In: Proceedings - 11th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, DAS 2014. 2014. p. 324–8.

10. Romberg S, Pueyo LG, Lienhart R, Van Zwol R. Scalable logo recognition in real-world images. Proc 1st ACM Int Conf Multimed Retrieval, ICMR’11. 2011;(February 2016).

11. Putra IWSE, Wijaya AY, Soelaiman R. Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network ( Cnn ) Pada Caltech 101 Image Classfication Using Convolution Neural Network ( Cnn ) on Caltech 101. Inst Teknol Sepuluh Novemb. 2016;5(1):1–76.

12. Thohari A, Hertantyo GB. Implementasi Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Pembalap MotoGP Berbasis GPU. In: Proceedings on Conference on Electrical Engineering, Telematics, Industrial Technology, and Creative Media. 2018. p. 50–5.

13. Abadi M, Barham P, Chen J, Chen Z, Davis A, Dean J, et al. TensorFlow: A System for large-scale machine learning. In: 12th USENIX Symposium on Operating System Design and Implementation (OSDI’16). 2016. p. 265–83.

14. Jiang H, Learned-Miller E. Face Detection with the Faster R-CNN. In: 2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face Gesture Recognition (FG 2017). 2017. p. 650–7.

15. Ren S, He K, Girshick R, Sun J. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2017;39(6):1137–49.

16. Pella SI, Lami H. Disain sistem otomasi suhu ruangan pertemuan dengan penerapan teknik machine learning. J Media Elektro. 2019;8(2):116–20.

17. Alamsyah D, Fachrurrozi M. Faster R-CNN with inception v2 for fingertip detection in homogenous background image. J Phys Conf Ser. 2019;1196(1).

18. Lawrence J, Malmsten J, Rybka A, Sabol DA, Triplin K. Comparing tensorflow deep learning performance and experiences using CPUs via local PCs and cloud solutions. In: Proceesings of Student-Faculty Research Day. 2017. p. 1–6.

19. Hasma YA, Silfianti W. Implementasi Deep Learning Menggunakan Framework Tensorflow Dengan Metode Faster Regional Convolutional Neural Network Untuk Pendeteksian Jerawat. J Ilm Teknol dan Rekayasa. 2018;23(2):89–102.

20. Orozco C, Rebong C. Vehicular Detection and Classification for Intelligent Transportation System: A Deep Learning Approach Using Faster R-CNN Model. Int J Simul Syst Sci Technol. 2019;1–7.

Downloads

Published

2020-11-17