Masalah pengelolaan sampah menjadi tantangan besar bagi kota-kota besar di Indonesia. Volume sampah yang terus meningkat setiap hari kerap kali tidak sebanding dengan kemampuan sistem pengelolaan yang ada. Teknologi Artificial Intelligence (AI) dinilai menawarkan solusi inovatif untuk mengoptimalkan seluruh proses pengelolaan sampah, mulai dari pemilahan, pengangkutan, hingga daur ulang.
Menurut laporan Bank Dunia 2025, kota-kota di dunia menghasilkan lebih dari 2 miliar ton sampah padat perkotaan setiap tahun. Jumlah tersebut diproyeksikan meningkat menjadi 3,4 miliar ton pada 2050. Peningkatan timbulan sampah, keterbatasan lahan tempat pembuangan akhir, serta dampak lingkungan akibat pembuangan yang tidak tepat, menjadikan pengelolaan sampah padat perkotaan sebagai persoalan yang semakin mendesak.
Dikutip dari laman Indonesia AI yang ditulis 23 Oktober 2025, salah satu tantangan utama dalam pengelolaan sampah adalah proses pemilahan yang masih dilakukan secara manual. Di banyak kota, pemilahan antara sampah organik, plastik, logam, dan kertas belum berjalan optimal. Teknologi AI kini memungkinkan sistem pemilahan otomatis menggunakan kamera dan algoritma pengenalan objek untuk mengidentifikasi jenis sampah secara cepat dan akurat.
Inovasi pengelolaan sampah dengan AI
Sebanyak 336 kabupaten/kota atau 65,4 persen dari total wilayah administrasi dikategorikan dalam status darurat sampah per Januari 2026. Selain keterbatasan lahan tempat pembuangan akhir (TPA), peningkatan volume sampah yang pesat dan minimnya pemilahan sampah di tingkat rumah tangga menjadi penyebab utama masalah ini.
Pemerintah Kota Bandung contohnya, telah membuka peluang kemitraan dengan perusahaan teknologi pengolahan sampah asal Cina, Qinglv Environment. Qinglv melakukan fabrikasi mesin pengolahan sampah dengan sistem pemilahan otomatis yang disokong AI.
Mengutip dari laman resmi Jabarprov yang ditulis 27 Juli 2025, Chairman Qinglv Environment, Wu Jianyang menyampaikan, perusahaannya telah berpengalaman mengembangkan proyek pengolahan sampah sejak 2009. Teknologi “mini sorting plant” yang diusung Qinglv mampu menyortir 100 ton sampah per hari hanya di lahan seluas 1.600 meter persegi. Ia menyebut, sistem ini sudah diterapkan di kota-kota padat seperti Guangzhou, bahkan untuk sampah dari landfill yang telah tertimbun puluhan tahun.
“Fokus utama kami saat ini adalah pengolahan sampah kota, dan kami sudah memiliki pengalaman membangun fasilitas di berbagai wilayah di Tiongkok, termasuk di pusat kota Guangzhou,” ujarnya.
Menanggapi hal itu, Wali Kota Bandung, Muhammad Farhan, melihat potensi teknologi tersebut sebagai solusi untuk kondisi Bandung yang memiliki lahan terbatas dan produksi sampah tinggi.
“Kapasitas 100 ton per hari di atas lahan 1.600 meter persegi tentu sangat menarik. Kita perlu lebih banyak fasilitas seperti ini,” katanya.
Farhan menambahkan, Bandung tidak akan mengandalkan model waste-to-energy seperti di kota lain. Menurut Farhan, masalah sampah tidak bisa diselesaikan dengan mengandalkan satu teknologi besar saja, tapi berbagai inovasi skala menengah dan kecil yang bisa cepat diterapkan.
Tak hanya Bandung, Universitas Gadjah Mada (UGM) juga mengembangkan sebuah aplikasi yang memanfaatkan AI untuk pengelolaan sampah. Aplikasi yang diberi nama Westa ini dirancang sebagai solusi untuk pengelolaan sampah. Demikian dikabarkan laman resmi UGM, 13 Maret 2026. Inovasi itu digagas dosen Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB) UGM, Luluk Lusiantoro, bersama tim peneliti lainnya.
Menurut Luluk, pengembangan aplikasi ini berangkat dari keprihatinan terhadap kondisi pengelolaan sampah di Indonesia yang dinilai belum tertata dengan baik. Proses identifikasi jenis sampah selama ini masih banyak dilakukan secara manual oleh petugas pengumpul sampah atau pengepul.
“Padahal, proses tersebut tidak mudah dan tidak banyak orang yang bersedia melakukannya,” ujar Luluk.
Melalui aplikasi Westa, ia menjelaskan proses mengidentifikasi sampah dapat dilakukan secara lebih cepat dan praktis. Pengguna cukup memotret sampah menggunakan kamera smartphone, kemudian sistem AI secara otomatis akan mengenali jenis sampah tersebut melalui teknologi computer vision. Aplikasi Westa, inipun dapat mengestimasi berat sampah yang dihasilkan.
Kata Luluk, data mengenai berat sampah memiliki peran penting karena digunakan untuk menghitung estimasi emisi karbon yang dihasilkan dari limbah tersebut. Dalam mengembangkan aplikasi Westa ini, tim peneliti menggunakan emission factor dari Environmental Protection Agency sebagai acuan perhitungan emisi karbon. Aplikasi ini juga dirancang untuk dapat mengidentifikasi merek produk yang menghasilkan sampah tersebut.
“Dengan mengidentifikasi merek produk, data sampah yang terkumpul dapat membantu menelusuri produsen yang produknya berkontribusi terhadap limbah. Kemampuan ini berkaitan dengan konsep Extended Producer Responsibility (EPR) dalam ekonomi sirkular. Prinsip tersebut menekankan produsen tidak hanya bertanggung jawab pada tahap produksi dan distribusi, tetapi juga terhadap lingkungan setelah produk dikonsumsi,” katanya menerangkan.
Riset permasalahan limbah dan pemanfaatan AI
Kementerian Lingkungan Hidup merilis data timbulan sampah di Indonesia pada tahun 2026 mencapai sekitar 100 ribu ton per hari atau kurang lebih setara dengan 35-56 juta ton per tahun. Sebagian besar dari sampah itu berupa sisa makanan. Pengelolaan sampah yang tidak efisien menyebabkan kerusakan lingkungan yang signifikan, mulai dari pencemaran air dan tanah hingga peningkatan emisi gas rumah kaca.
Teknologi AI dapat membantu mengelola limbah secara lebih efektif dan mendukung tujuan pembangunan berkelanjutan (SDG). AI dan machine learning (ML) menawarkan solusi yang lebih efisien untuk pengelolaan limbah. Salah satu penerapannya adalah computer vision yang menggunakan algoritma deep learning seperti Convolutional Neural Networks (CNN) untuk mengenali dan memilah limbah berdasarkan gambar. Teknologi ini mampu meningkatkan efisiensi proses daur ulang dan mengurangi kesalahan dalam pemilahan manual.
Bahkan, AI dapat mengurangi jumlah limbah yang berakhir di Tempat Pembuangan Akhir (TPA), menekan emisi gas rumah kaca, dan meningkatkan daur ulang material. Namun, ada tantangan dalam penerapannya, seperti biaya implementasi yang tinggi dan kurangnya data yang diperlukan untuk melatih algoritma.
Sementara itu, penelitian luar milik Abderrahim Lakhouit berjudul “Revolutionizing urban solid waste management with AI and IoT: A review of smart solutions for waste collection, sorting, and recycling” (2025), industrialisasi dan pertumbuhan penduduk menyebabkan produksi sampah padat di dunia meningkat hingga tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Penelitian tersebut menyebutkan bahwa integrasi teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Internet of Things (IoT) dalam pengelolaan sampah perkotaan menjadi salah satu perkembangan penting dalam upaya menghadapi persoalan sampah yang semakin kompleks. Teknologi AI dan IoT menawarkan berbagai solusi untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan sampah sekaligus mendukung terciptanya ekosistem perkotaan yang lebih berkelanjutan.
Pemanfaatan kedua teknologi ini mencakup berbagai tahapan pengelolaan sampah, mulai dari pengumpulan hingga pemilahan dan daur ulang. Analisis prediktif berbasis AI dapat membantu pemerintah kota memperkirakan jumlah sampah yang dihasilkan berdasarkan faktor seperti kepadatan penduduk, perubahan musim, dan kegiatan masyarakat. Penggunaan teknologi tersebut juga menjadi salah satu upaya untuk meningkatkan tingkat daur ulang dan mendukung pengelolaan sampah menuju konsep minim sampah atau zero waste.
