Deteksi Genangan Sampah pada Permukaan Air Kanal dengan menggunakan Metode Deep Learning

Kota Makassar memiliki tiga aliran kanal utama yang mengatur sistem panyaluran drainase untuk pembuangan yakni, Kanal Panampu, Jongaya dan Sinrijala. Pembuatan kanal merupakan upaya mengatasi banjir dengan memanfaatkan kelebaran dan kedalaman kanal. Di samping itu juga dimaksudkan agar berpotensi sebagai area penyaluran dan pembuangan air hujan kawasan setiap saat. Namun faktanya, kanal mengalami pendangkalan sungai akibat sedimentasi beragam limbah, tumpukan sampah membuat fungsi kanal di Kota Makassar terganggu, Ini dipicu karena kesadaran masyarakat yang masih kurang dalam menjaga kebersihan lingkungan. Selain terganggunya ekosistem perairan secara signifikan, kualitas air yang buruk berdampak pada tercemarnya Pantai Losari sebagai salah-satu landmark Kota Makassar. Masalah kesehatan juga berpotensi muncul akibat pencemaran ini, seperti diare, demam berdarah, dan lain sebagainya. Tujuan penelitian ini membuat suatu sistem yang dapat mendeteksi genangan sampah pada permukaan perairan, agar dapat mengurangi jumlah sampah yang ada diperairan kanal. Dengan memanfaatkan teknologi deep learning, dapat dibuat sebuah sistem yang dapat mendeteksi keberadaan genangan sampah di atas permukaan perairan. Objek penelitian adalah genangan sampah dan benda disekitarnya pada kanal Jongaya karena kanal Jongaya terkoneksi menuju kanal Jalan Metro Tanjung Bunga dan Pantai Losari. Pengambilan data menggunakan drone dengan format video. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 676 citra gambar dan dibagi menjadi 540 data training serta 135 data testing. Adapun parameter yang digunakan dalam sistem ini adalah batch 64, subdivisions 16, width 416, height 416, channel 3, momentum 0.9, learning rate 0.001, steps 3200:3600, scale 0.1:0.1 dan max_batches 4000. Sedangkan algoritma yang digunakan yaitu algoritma You Only Look Once (YOLO) generasi ke-3 untuk pendeteksian objek. Hasil rata-rata akurasi yang diperoleh sistem ini adalah sebesar 96,02%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data dari sistem yang telah dibuat dapat membantu petugas kebersihan untuk mendeteksi benda diatas permukaan air kanal sampah atau bukan sampah sehingga dapat mengefisiensikan waktu, tenaga dan biaya ketika melakukan pembersihan kanal.