Upload 4 files

.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+model_Final.keras filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

app.py

@@ -0,0 +1,128 @@
+import gradio as gr
+import tensorflow as tf
+import numpy as np
+from PIL import Image
+import json
+import os
+
+try:
+    model = tf.keras.models.load_model(
+        "model_Final.keras",
+        custom_objects={
+            "preprocess_input": tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input
+        }
+    )
+    with open('labels.json', 'r') as f:
+        class_label = json.load(f)
+except Exception as e:
+    print(f"Error loading model/labels: {e}")
+    class_label = ["plastic", "paper", "metal", "organic", "trash"] 
+
+deskripsi_sampah = {
+  "E-waste": {
+    "deskripsi": "Sampah elektronik berbahaya. Jangan buang di tempat sampah biasa. Bawa ke drop box e-waste.",
+    "tong_warna": "Merah (B3)",
+    "dapat_didaur_ulang": "Ya, melalui fasilitas khusus B3",
+    "dampak_jika_tidak_diolah": "Pelepasan zat beracun (merkuri, timbal, kadmium) ke tanah dan air. Zat ini mencemari rantai makanan dan sangat berbahaya bagi kesehatan manusia. (Referensi: UNEP/Basel Convention)"
+  },
+  "Glass": {
+    "deskripsi": "Kaca bisa didaur ulang tanpa batas. Pastikan tidak pecah saat dibuang agar aman bagi petugas.",
+    "tong_warna": "Kuning (Anorganik)",
+    "dapat_didaur_ulang": "Ya",
+    "dampak_jika_tidak_diolah": "Tidak terurai (inert) dan memenuhi TPA. Pecahan kaca dapat melukai hewan dan petugas, serta berpotensi menyebabkan kebakaran karena efek lensa. (Referensi: Ilmu Lingkungan Material)"
+  },
+  "Organic Waste": {
+    "deskripsi": "Sampah organik (sisa makanan/daun). Bagus untuk dijadikan kompos.",
+    "tong_warna": "Hijau (Organik)",
+    "dapat_didaur_ulang": "Ya (Diolah menjadi kompos)",
+    "dampak_jika_tidak_diolah": "Dalam TPA, penguraian anaerobik menghasilkan gas **metana ($CH_4$)**, yaitu gas rumah kaca yang 25 kali lebih kuat dari karbon dioksida ($CO_2$) dalam memerangkap panas. (Referensi: IPCC/Lembaga Penelitian Lingkungan)"
+  },
+  "Textiles": {
+    "deskripsi": "Limbah tekstil seperti baju bekas. Bisa disumbangkan atau didaur ulang menjadi kain lap.",
+    "tong_warna": "Kuning (Anorganik)",
+    "dapat_didaur_ulang": "Ya (Didaur ulang/Digunakan kembali)",
+    "dampak_jika_tidak_diolah": "Membutuhkan lahan TPA yang besar. Tekstil modern melepaskan **serat mikroplastik** saat terurai di lingkungan dan membutuhkan waktu puluhan hingga ratusan tahun. (Referensi: Studi Limbah Tekstil/Microplastic Research)"
+  },
+  "cardboard": {
+    "deskripsi": "Kardus/Karton. Lipat hingga pipih sebelum dibuang untuk menghemat ruang. Bisa didaur ulang menjadi kertas.",
+    "tong_warna": "Biru (Kertas)",
+    "dapat_didaur_ulang": "Ya",
+    "dampak_jika_tidak_diolah": "Memenuhi TPA dan penguraiannya di TPA juga dapat menghasilkan metana jika basah. Daur ulang kardus menghemat energi dan mengurangi penebangan pohon. (Referensi: WWF/Pusat Daur Ulang Kertas)"
+  },
+  "metal": {
+    "deskripsi": "Logam/Kaleng. Cuci bersih sisa makanan sebelum dibuang ke tempat daur ulang.",
+    "tong_warna": "Kuning (Anorganik)",
+    "dapat_didaur_ulang": "Ya",
+    "dampak_jika_tidak_diolah": "Logam membutuhkan waktu ratusan tahun untuk terurai. Logam yang berkarat dapat mencemari air tanah dan memerlukan ekstraksi sumber daya alam (penambangan) yang intensif energi. (Referensi: US Geological Survey/Ilmu Material)"
+  },
+  "paper": {
+    "deskripsi": "Kertas. Pastikan kering dan tidak berminyak agar bisa didaur ulang.",
+    "tong_warna": "Biru (Kertas)",
+    "dapat_didaur_ulang": "Ya",
+    "dampak_jika_tidak_diolah": "Menyumbang volume besar di TPA. Kegagalan mendaur ulang berarti peningkatan permintaan kayu dan energi untuk memproduksi kertas baru. (Referensi: Studi Konservasi Energi dan Sumber Daya Alam)"
+  },
+  "plastic": {
+    "deskripsi": "Plastik butuh waktu lama terurai. Pisahkan botol dan gelas plastik untuk didaur ulang.",
+    "tong_warna": "Kuning (Anorganik)",
+    "dapat_didaur_ulang": "Ya",
+    "dampak_jika_tidak_diolah": "Membutuhkan ratusan hingga ribuan tahun untuk terurai, mencemari lautan, dan terpecah menjadi **mikroplastik** yang masuk ke rantai makanan dan ekosistem. (Referensi: Jurnal Ilmu Kelautan/Plastics Pollution Coalition)"
+  },
+  "shoes": {
+    "deskripsi": "Sepatu bekas. Jika masih layak pakai, sebaiknya didonasikan.",
+    "tong_warna": "Kuning (Anorganik)",
+    "dapat_didaur_ulang": "Ya (Digunakan kembali/Daur ulang terbatas)",
+    "dampak_jika_tidak_diolah": "Terbuat dari material campuran kompleks (karet, kulit, plastik, busa) yang hampir mustahil terurai secara alami, sehingga menumpuk di TPA. (Referensi: Analisis Material Limbah Kompleks)"
+  },
+  "trash": {
+    "deskripsi": "Sampah residu atau lainnya yang sulit didaur ulang. Buang ke tempat sampah umum.",
+    "tong_warna": "Abu-abu (Residu)",
+    "dapat_didaur_ulang": "Tidak",
+    "dampak_jika_tidak_diolah": "Menyebabkan penumpukan di TPA, memerlukan lahan yang terus bertambah, dan menjadi sumber bau tidak sedap, serta lindi (air sampah) yang mencemari lingkungan. (Referensi: Pedoman Pengelolaan TPA)"
+  }
+}
+
+def predict_input(img):
+    img = img.resize((224, 224))
+    img = np.array(img)
+    img = np.expand_dims(img, axis=0)
+    img = tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input(img) 
+
+    pred = model.predict(img)[0]
+    idx = np.argmax(pred)
+    hasil_label = class_label[idx]
+    
+    info = deskripsi_sampah.get(hasil_label)
+    
+    if info:
+        deskripsi_markdown = f"""
+### Hasil Deteksi: **{hasil_label}**
+
+* **📄 Deskripsi:** {info['deskripsi']}
+* **🗑️ Buang Pada Tong Sampah:** {info['tong_warna']}
+* **♻️ Dapat Didaur Ulang:** {info['dapat_didaur_ulang']}
+
+---
+#### ⚠️ Dampak Jika Tidak Diolah:
+{info['dampak_jika_tidak_diolah']}
+"""
+    else:
+        deskripsi_markdown = f"### {hasil_label}\ninformasi detail untuk kategori ini belum tersedia."
+
+    return {class_label[i]: float(pred[i]) for i in range(len(class_label))}, deskripsi_markdown
+
+
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=predict_input,
+    inputs=gr.Image(type="pil"),
+    outputs=[
+        gr.Label(num_top_classes=3, label="Prediksi Kategori"), 
+        gr.Markdown(label="Saran Pengolahan") 
+    ],
+    title="Klasifikasi Sampah & Saran Pengolahan",
+    description="Unggah foto sampah untuk mengetahui jenisnya dan cara mengolahnya",
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    port = int(os.environ.get("PORT", 8000))
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=port)

labels.json

@@ -0,0 +1 @@
+["E-waste", "Glass", "Organic Waste", "Textiles", "cardboard", "metal", "paper", "plastic", "shoes", "trash"]

model_Final.keras

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:0606e31636acfea6f0581632f45d00dc32de46e2cbb0434874122b099a146004
+size 135842334

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+gradio
+tensorflow
+numpy
+pillow