Cara Kerja ALR EcoVision
Alur lengkap dari pengambilan foto hingga rekomendasi tindakan, dijelaskan dengan bahasa yang mudah dipahami.
Pengambilan Foto
Anda mengambil foto langsung dari kamera perangkat, atau mengunggah foto yang sudah ada. Foto sebaiknya diambil dengan pencahayaan yang cukup dan mencakup seluruh area yang ingin diperiksa.
Pra-pemrosesan
Sistem memeriksa ukuran dan format foto, lalu menyiapkannya untuk tahap analisis berikutnya.
Analisis AI
Mesin analisis memeriksa foto untuk mengenali objek dan kondisi seperti sampah, vegetasi, genangan air, dan area bersih.
Deteksi Objek
Setiap objek yang terdeteksi diberi label beserta tingkat keyakinan (confidence) sistem terhadap deteksi tersebut.
Pemetaan Grid
Foto dibagi menjadi kotak-kotak grid (misalnya 4×4) yang diberi label seperti A1, B2, C3. Setiap objek yang terdeteksi ditempatkan pada sel grid yang sesuai, sehingga lokasi masalah lebih mudah ditunjuk.
Perhitungan Indikator
Hasil deteksi diterjemahkan menjadi nilai untuk lima indikator utama: Kebersihan, Kerapihan, Vegetasi, Drainase, dan Sampah.
Eco Score
Kelima indikator digabungkan menggunakan bobot tertentu menjadi satu skor akhir 0-100, dengan kategori Sangat Baik, Baik, Cukup, Perlu Perhatian, atau Perlu Tindakan.
Rekomendasi
Berdasarkan indikator yang rendah, sistem memberikan saran tindakan konkret, misalnya pembersihan area atau perawatan vegetasi.
Bagaimana Skor Eco Score Dihitung?
Bagian ini menjelaskan detail perhitungan secara terbuka, supaya angka yang muncul tidak terasa seperti "kotak hitam" - setiap skor bisa ditelusuri asalnya.
Langkah 1: Foto Dibagi Jadi Petak Grid
Foto dibagi menjadi kotak-kotak grid (misalnya 4×4 = 16 petak). Ukuran grid bisa diatur di menu Pengaturan (3×3 sampai 8×8).
Langkah 2: Tiap Petak Dianalisis Sendiri-sendiri
Untuk setiap petak, sistem mengambil sampel warna dari beberapa titik piksel di dalamnya, lalu mengukur lima ciri:
- Dominasi hijau — indikasi tanaman/vegetasi
- Dominasi gelap — indikasi kotoran/bayangan/benda menutupi
- Terang & rata — indikasi genangan air/permukaan basah
- Dominasi cokelat — indikasi tanah/daun kering
- Tepi/kontras tinggi — indikasi tekstur benda kecil berserakan (sampah)
Langkah 3: Setiap Petak Diberi Satu Label
Kelima ciri di atas "bersaing" satu sama lain untuk tiap petak — label dengan kecocokan paling kuat pada petak itu yang dipakai (Sampah, Kotoran, Genangan Air, Vegetasi, atau Area Bersih). Setiap petak grid pasti mendapat satu label, tidak ada yang dilewati.
Langkah 4: Indikator = Persentase Petak
Inilah kunci supaya skor mudah ditelusuri: setiap indikator adalah persentase langsung dari jumlah petak yang tidak bermasalah, dibagi total petak. Contoh untuk grid 4×4 (16 petak) dengan 3 petak terdeteksi sampah:
Artinya: 13 dari 16 petak (81%) tidak menunjukkan tanda sampah/kotoran. Begitu juga untuk Kerapihan, Vegetasi, Drainase, dan Sampah — masing-masing dihitung dari persentase petak yang relevan.
Langkah 5: Eco Score = Rata-rata Tertimbang
Kelima indikator digabung memakai bobot (persentase kontribusi) berikut, yang sudah ditentukan sistem agar seimbang antar aspek:
| Kebersihan | 25% |
| Kerapihan | 15% |
| Vegetasi | 20% |
| Drainase | 20% |
| Sampah | 20% |
Hasil akhir dibulatkan dan dikategorikan: 80-100 Sangat Baik, 60-79 Baik, 40-59 Cukup, 20-39 Perlu Perhatian, 0-19 Perlu Tindakan.