SKRIPSI DIGITAL
Rancang Bangun Sistem Klasifikasi Sampah Medis Menggunakan YOLOv8n Berbasis Raspberry Pi = Design and Construction of a Medical Waste Classification System Using YOLOv8n Based On Raspberry Pi
Bagas Agung Pramudya dan Gerry Alghifari,”Rancang Bangun Sistem Klasifikasi Sampah Medis Menggunakan Metode Yolov8n berbasis Raspberry Pi”, Skripsi Sarjana Terapan Teknologi Rekayasa Elektronika Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Semarang, di bawah bimbingan Bapak Dr.Samuel BETA, Ing-Tech.,M.T. dan Ibu SUPRIYATI, S.T., M.Kom., Januari 2026, 77.
Pengelolaan limbah medis memerlukan proses pemilahan yang tepat untuk mencegah risiko penularan penyakit dan paparan langsung terhadap limbah berbahaya. Pada praktiknya, pemilahan limbah medis dan nonmedis masih banyak dilakukan secara manual sehingga bergantung pada ketelitian manusia dan berpotensi menimbulkan kesalahan. Beberapa penelitian sebelumnya telah mengembangkan sistem pemilahan berbasis visi komputer, namun sebagian masih terbatas pada simulasi atau belum terintegrasi dengan mekanisme pemilah otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pemilahan limbah medis infeksius, limbah medis noninfeksius, dan limbah nonmedis secara otomatis berbasis YOLOv8 segmentasi. Metode yang digunakan meliputi penyusunan dan anotasi dataset, pelatihan model YOLOv8 segmentasi, serta integrasi perangkat lunak dengan perangkat keras berbasis Raspberry Pi yang dilengkapi kamera, motor stepper, dan motor servo. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi deteksi objek keseluruhan sebesar 98,0%, dengan nilai kepercayaan rata-rata berada pada kisaran 0,88–0,95. Pengujian pemilahan menunjukkan tingkat keberhasilan tinggi pada seluruh kategori sampah. Waktu deteksi objek rata-rata berada pada kisaran 258,5–261,2 ms, sedangkan total waktu proses sistem berada pada rentang 7,33–18,96 detik tergantung kondisi kompartemen. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja secara konsisten dan berpotensi mengurangi ketergantungan pada tenaga manusia dalam pengelolaan limbah medis.
Kata kunci: limbah medis, pemilahan otomatis, YOLOv8 segmentasi, visi komputer, Raspberry Pi.
Tidak tersedia versi lain
Karya Umum 
Filsafat 
Agama 
Ilmu-ilmu Sosial 
Bahasa 
Ilmu-ilmu Murni 
Ilmu-ilmu Terapan 
Kesenian, Hiburan, dan Olahraga 
Kesusastraan 
Geografi dan Sejarah