eprintid: 10234
rev_number: 5
eprint_status: archive
userid: 46
dir: disk0/00/01/02/34
datestamp: 2025-11-27 02:21:56
lastmod: 2025-11-27 02:21:56
status_changed: 2025-11-27 02:21:56
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Dharma, Silvia
creators_NPM: 065121084
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: Qur'ania, Arie
contributors_name: Ismangil, Agus
corp_creators: Universitas Pakuan
corp_creators: Fakultas Matematika dan Ilmu Pnegetahuan Alam
corp_creators: Program Studi Ilmu Komputer
title: International Journal of Electronics and Communications SystemVolume
ispublished: pub
divisions: sch_ecs
full_text_status: none
abstract: International Journal of Electronics and Communications SystemVolume 1, Issue 2, p1-px. ISSN: 2798-2610
http://ejournal.radenintan.ac.id/index.php/IJECS/index
 Corresponding author: The address of each author's institution, COUNTRY. 
© 2021 The Author(s). Open Access. This articleisunder the CC BY SA license (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Robot Deteksi Sampah Botol Menggunakan YOLOV10 danKendaliAndroid
Silvia Dharma
* Universitas Pakuan Bogor, Indonesia Agus Ismangil
Universitas Pakuan Bogor, Indonesia Arie Qur’ania
Universitas Pakuan Bogor, Indonesia Article Info Abstract
Article history: Received: Revised: Accepted: Sampah botol yang terdiri atas empat jenis material, yaitu plastik, kaca, kaleng, dan kertas, menimbulkan permasalahan lingkungan karena sulit terurai danmasih dipilah secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk merancangdanmengimplementasikan robot deteksi sampah botol berbasis computer visiondengan algoritma YOLOv10 yang dikendalikan melalui perangkat Android. Metode yang digunakan adalah hardware programming, meliputi perancangansistem elektrik, mekanik, dan perangkat lunak, diikuti dengan integrasi sertapengujian. Robot menggunakan modul ESP32-CAM sebagai unit akuisisi citradanpusat kendali, motor DC untuk navigasi, serta gripper berbasis servountukmemindahkan objek. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistemmampumendeteksi botol secara real-time dengan performa tinggi, ditunjukkan olehnilai
precision sebesar 0,9489, recall sebesar 0,9297, dan mAP@0.5 sebesar 0,9616. Botol plastik dan kertas menunjukkan akurasi deteksi paling stabil, sedangkanbotol kaca dan kaleng mengalami sedikit penurunan akurasi akibat sifat
transparan, reflektif, serta pencahayaan redup yang memengaruhi kualitas citra. Beberapa kendala mekanis juga muncul pada ukuran objek yang ekstremsehingga memengaruhi efektivitas gripper. Secara keseluruhan, sistemberhasil mencapai tujuan penelitian sebagai solusi alternatif dalampemilahan sampahbotol, serta berpotensi dikembangkan le
date: 2025-06-20
date_type: published
institution: Universitas Pakuan
department: Fakultas Matematika dan Pengetahuan Alam
thesis_type: Skripsi
thesis_name: Sarjana
citation:   Dharma, Silvia  (2025) International Journal of Electronics and Communications SystemVolume.  Skripsi thesis, Universitas Pakuan.