Analisis Arsitektur ResNet pada Single Shot Detector (SSD) untuk Deteksi Sampah
Penulis Utama
:
Zahra Khalila Salsabila
NIM / NIP
:
K3521069
×<p>Isu sampah masih menjadi salah satu permasalahan utama yang perlu segera
ditangani di Indonesia. Salah satu langkah penting dalam pengelolaan sampah
adalah pemilahan berdasarkan jenisnya. Namun, proses pemilahan di Indonesia
belum berjalan secara optimal. Oleh karena itu, dibutuhkan solusi berbasis
teknologi, seperti pemanfaatan kecerdasan buatan, untuk mendukung proses
pemilahan sampah secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan
algoritma Single Shot Detector (SSD) dalam sistem deteksi sampah berbasis visual,
serta menganalisis perbandingan performa arsitektur ResNet-34, ResNet-50, dan
ResNet-101 sebagai backbone dalam model SSD. Dataset yang digunakan terdiri
dari 800 citra yang telah dianotasi, mencakup empat kategori sampah: sisa
makanan, plastik, kayu, dan kertas. Model dilatih menggunakan kombinasi
optimizer (SGD dan Adam) serta variasi learning rate pada masing-masing
arsitektur. Evaluasi dilakukan secara visual dan numerik menggunakan metrik
precision, recall, F1-score, dan mean Average Precision (mAP). Hasil
menunjukkan bahwa kombinasi SSD + ResNet-34 dengan optimizer SGD dan
learning rate 0.0005 memberikan performa terbaik dengan mAP@50 sebesar
91,02?n mAP@50-95 sebesar 56,63%. Sementara itu, arsitektur yang lebih
dalam seperti ResNet-101 menunjukkan performa yang kurang stabil dan
cenderung mengalami overfitting. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan
arsitektur backbone yang tepat, serta konfigurasi pelatihan yang optimal, sangat
memengaruhi keberhasilan sistem deteksi sampah otomatis berbasis visual. </p>
×
Penulis Utama
:
Zahra Khalila Salsabila
Penulis Tambahan
:
-
NIM / NIP
:
K3521069
Tahun
:
2025
Judul
:
Analisis Arsitektur ResNet pada Single Shot Detector (SSD) untuk Deteksi Sampah
Edisi
:
Imprint
:
Surakarta - Fak. KIP - 2025
Program Studi
:
S-1 Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer
Kolasi
:
Sumber
:
Kata Kunci
:
Deteksi Objek, Deteksi Sampah, mean Average Precision, ResNet, Single Shot Detector.
