MediaKontras.id | Universitas Samudra (UNSAM) terus memperkuat kontribusinya dalam pengembangan inovasi teknologi ramah lingkungan. Kali ini, dosen Fakultas Sains dan Teknologi (FST) UNSAM mengembangkan prototipe sistem pemilahan sampah otomatis berbasis Deep Learning yang dirancang untuk membantu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis sampah di bank sampah, Rabu, 28 Oktober 2026.
Penelitian yang diketuai Chichi Rizka Gunawan, M.Kom, melalui skema Penelitian Pemula UNSAM tahun 2026 ini memadukan teknologi kamera dengan metode Convolutional Neural Network (CNN), salah satu pendekatan kecerdasan buatan yang mampu mengenali pola visual pada gambar.
Inovasi tersebut menjadi langkah penting dalam pemanfaatan teknologi digital untuk menjawab tantangan pengelolaan sampah, sekaligus membuka peluang terciptanya sistem pemilahan yang lebih efektif, efisien, dan berkelanjutan.
Meningkatnya volume sampah menjadi tantangan tersendiri bagi pengelolaan lingkungan di Indonesia. Selama ini, pemilahan sampah secara manual masih menghadapi berbagai kendala, mulai dari keterbatasan waktu dan tenaga hingga ketelitian dalam membedakan beragam jenis material.
Kondisi tersebut mendorong perlunya inovasi yang mampu membantu proses identifikasi sampah secara lebih sistematis. Melalui pengembangan teknologi berbasis kecerdasan buatan, UNSAM berupaya menghadirkan solusi yang dapat mendukung kegiatan operasional bank sampah.
Sistem yang dikembangkan memanfaatkan kamera untuk menangkap gambar sampah secara langsung. Citra tersebut kemudian melalui tahapan preprocessing dan normalisasi sebelum dianalisis menggunakan model CNN.
Selanjutnya, sistem mempelajari karakteristik visual objek untuk menentukan kategori sampah yang sesuai. Hasil klasifikasi tersebut dapat menjadi dasar dalam proses pemilahan sehingga sampah berpotensi diarahkan ke tempat penampungan berdasarkan jenisnya.
Dalam pengembangannya, sistem dirancang untuk mengenali kelompok sampah, seperti organik dan anorganik, serta kategori lain sesuai rancangan klasifikasi penelitian.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa prototipe yang dikembangkan dapat mendukung proses pemilahan sampah pada bank sampah. Capaian ini menjadi fondasi awal bagi pengembangan sistem pengelolaan sampah berbasis kecerdasan buatan yang lebih adaptif terhadap kebutuhan masyarakat.
Meski demikian, sistem tersebut masih memerlukan pengembangan dan pengujian lanjutan untuk meningkatkan kemampuan klasifikasi serta kesiapan penerapannya dalam skala yang lebih luas.
Penelitian ini dilaksanakan oleh tim yang melibatkan Chichi Rizka Gunawan, M.Kom, sebagai ketua peneliti, bersama Nurul Fadhillah, S.ST., M.T., dan Chicha Rizka Gunawan, S.Kom., M.Kom., dosen Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Samudra.
Kolaborasi tim menjadi bagian penting dalam proses penelitian, mulai dari perancangan sistem, penerapan model komputasi, hingga pengujian prototipe.
Tak hanya menghasilkan prototipe, penelitian ini juga mencatatkan capaian dalam perlindungan kekayaan intelektual. Sistem Pemilahan Sampah Otomatis Berbasis Deep Learning tersebut memperoleh pencatatan hak cipta dengan nomor 001541238.
Capaian ini memperkuat nilai penelitian sebagai hasil karya akademik yang memiliki potensi untuk terus dikembangkan, baik dari sisi teknologi maupun penerapannya dalam pengelolaan lingkungan.
Dari sisi kesiapterapan teknologi, penelitian ini berada pada Tingkat Kesiapterapan Teknologi (TKT) 3, yakni tahap pembuktian konsep atau Proof of Concept. Artinya, konsep teknologi telah dikembangkan dan diuji pada tahap awal, tetapi masih membutuhkan penyempurnaan sebelum berpotensi diterapkan secara luas dalam operasional pengelolaan sampah.
Pengembangan prototipe ini juga sejalan dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan atau Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya SDG 11 tentang Kota dan Permukiman yang Berkelanjutan serta SDG 12 tentang Konsumsi dan Produksi yang Bertanggung Jawab.
Pemanfaatan kecerdasan buatan dalam pemilahan sampah diharapkan dapat mendukung peningkatan efektivitas pengelolaan, memperbesar peluang pemanfaatan kembali material yang masih bernilai, serta mendorong praktik daur ulang yang lebih terarah.
Melalui penelitian tersebut, Universitas Samudra menunjukkan peran perguruan tinggi tidak hanya sebagai pusat pendidikan dan pengembangan ilmu pengetahuan, tetapi juga sebagai penghasil inovasi yang berorientasi pada kebutuhan masyarakat.
Ke depan, pengembangan dan pengujian lanjutan diharapkan dapat meningkatkan kemampuan serta kesiapan sistem, sehingga teknologi pemilahan sampah otomatis ini berpotensi menjadi salah satu alternatif solusi dalam mewujudkan pengelolaan lingkungan yang modern, cerdas, dan berkelanjutan. [ian]