I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   12 ,   No .   2 N o v e m b er   201 8 ,   p p .   7 4 8 ~7 5 8   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee cs.v 1 2 .i 2 . p p 7 4 8 - 7 5 8          748       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   Desig n of S m a rt   Wa ste Bin and  P r ediction A lg o rith m   for Wa st M a na g em e nt  i H o useho ld Ar ea       Siti  H a j a Yus o f f ,   Umm i N u K a m ila h Ab du lla h D in,  H a s m a h M a ns o r,   Nur  Sh a hid a   M idi ,   Sy a s y a   Azr a   Z a in i   In tern a ti o n a Isla m ic Un iv e rsit y   M a la y sia Ja l a n   G o m b a k ,     5 3 1 0 0   Ku a la L u m p u r,   M a lay sia ,   P h o n e (+ 6 0 3 6 1 9 6   4 0 0 0 ,   F a x ( + 6 0 3 6 1 9 6   4 0 5 3       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   2 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   A u g   2 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   A u g   1 4 ,   2 0 1 8       M a in tain i n g   c u rre n m u n ici p a s o li d   w a ste   m a n a g e m e n (M S W M f o th e   n e x ten   y e a rs   w o u ld   n o b e   e ff icie n a n y m o re   a it   h a b ro u g h m a n y   e n v iro n m e n tal  issu e su c h   a a ir  p o ll u ti o n .   T h is  p ro jec h a s   p ro p o se d   A rti f icia N e u ra Ne t w o rk   ( A N N)  b a se d   p re d ictio n   a lg o rit h m   th a c a n   f o re c a st  S o li d   W a ste   G e n e ra ti o n   (S W G b a s e d   o n   h o u se h o ld   s ize   f a c to r.   Ku ll iy y a h   o f   En g in e e rin g   (K OE)  in   In ter n a ti o n a Isla m ic   Un iv e rsit y   M a la y sia   (IIUM h a b e e n   c h o s e n   a th e   sa m p le  siz e   f o h o u s e h o ld   siz e   f a c to r.   A   s m a rt  w a ste   b in   h a b e e n   d e v e lo p e d   th a t   c a n   m e a su re   t h e   w e ig h t,   d e tec th e   e m p ti n e ss   lev e o f   th e   w a ste   b in ,   sto re s i n f o rm a ti o n   a n d   h a v e   d irec c o m m u n ica ti o n   b e tw e e n   w a ste   b in   a n d   c o ll e c to r   c re w s.  T h is  stu d y   u se th e   in f o rm a ti o n   o b tai n e d   f ro m   th e   sm a rt  w a st e   b in   f o t h e   w a ste   w e i g h w h il e   th e   sa m p le  siz e   o KO h a b e e n   o b tain e d   th r o u g h   KO E‟s  d e p a rtm e n t.   A ll   d a t a   w il b e   n o rm a li z e d   in   t h e   p re - p ro c e ss in g   sta g e   b e f o re   p ro c e e d in g   to   th e   p re d ictio n   u sin g   Visu a G e n e   De v e lo p e r.   T h is  p ro jec e v a lu a ted   th e   p e rf o r m a n c e   u sin g   R2   v a lu e .   Two   h id d e n   lay e rs  w it h   f iv e   a n d   ten   n o d e s w e re   u se d   re sp e c ti v e l y .   T h e   r e su lt   p o rt ra y e d   th a th e   a v e ra g e   r a te  o f   in c re m e n o w a ste   w e i g h is  2 . 0 5   p e rc e n f ro m   w e e k   o n e   u n ti w e e k   t we n ty .   T h e   li m it a ti o n   to   th is  st u d y   is  th a t h e   a m o u n o f   sm a rt  wa ste   b in   s h o u l d   b e   re p li c a ted   m o re   so   th a a ll   d a ta   f o w a ste   w e i g h is  d irec tl y   c o ll e c te d   f ro m   th e   s m a rt  w a ste   b in .   K ey w o r d s :   A N p r ed ictio n   alg o r ith m   MSW in   h o u s e h o ld   ar ea   P r ed ictio n   o f   SW G   S m ar w a s te  b in   Vis u a l g e n d ev elo p er   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o f   A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Sit i H aj ar   Yu s o f f ,   I n ter n atio n al  I s la m ic  U n iv er s it y   Ma la y s iaJ alan   Go m b a k ,     5 3 1 0 0   Ku ala  L u m p u r ,   Ma la y s ia,   P h o n e:  ( +6 0 3 )   6 1 9 6   4 0 0 0 ,   Fax : ( +6 0 3 )   6 1 9 6   4 0 5 3   E m ail:  s iti y u s o f f @ ii u m . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   As  y ea r s   p as s ed   b y ,   M SW w ill  r e m ai n   to   b o n o f   t h e   cr u cial  p r o b le m s   f ac ed   i n   m o s o f   th e   d ev elo p in g   co u n tr ies   in cl u d i n g   Ma la y s ia.   T h is   p r o b le m   i s   m ain l y   r es u lted   f r o m   th e   v ar iat i o n   i n   t h h o u s e h o ld   s ize  [ 1 ] .   On   1 s t   J u ly   2 0 1 6 ,   n e w   s m ar tp h o n ap p licatio n   h as  b ee n   o f f icial l y   la u n ch ed   b y   Sela n g o r   g o v er n m e n [ 2 ] .   T h ap p licatio n ,   n a m el y   iC lean   Sela n g o r   is   as s u m ed   to   ca ter   t h p r o b le m   o f   s o lid   w aste   m an a g e m e n in   h o u s e h o ld   ar ea .   T h is   tech n iq u is   m ea n f o r   th p eo p le  in   Selan g o r   to   lo d g r ep o r to   Ku m p u la n   Dar u E h s a n   B er h ad   ( KDE B )   W aste  Ma n a g e m en i f   th er is   a n y   w a s te  r elat ed   p r o b lem   ar is e   i n   L o ca C o u n cil  o f   Kla n g ,   Sela y an g ,   Am p a n g   J ay a n d   Ku al L an g at  ar ea .   KDE B   W aste  Ma n ag e m e n is   t h e   n e w   g ar b ag co llecto r   o p er a ted   u n d er   th Selan g o r   s tate  g o v er n m en [ 3 ] .   Nev er th eless ,   th i s   s y s te m   i s   co n s id er ed   i m p r ac tical   b ec au s o f   s o m p o s s ib ilit ie s   t h at  m ig h o cc u r   a s   n o all   r esid en ts   h a v ac ce s s   to   th e   in ter n e esp ec iall y   in   th e   r e m o te  ar ea   th u s   m a k i n g   t h e m   h ar d er   to   lo d g e   th r ep o r t.  Mo r eo v er ,   it  h a s   b ee n   al m o s t w o   y ea r s   s i n ce   th la u n c h i n g   o f   th is   s y s te m   i n   2 0 1 6 ,   y et  th r ec o r d   o f   th d o w n lo ad s   is   o n l y   5 0 0   w h ic h   is   v er y   litt le.   I t sh o w s   t h i m p r ac ticali t y   a n d   u n a w ar e n es s   ab o u t th s y s te m   i ts el f .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Desig n   o f S ma r t W a s te  B in   a n d   P r ed ictio n   A lg o r ith fo r   W a s te  Ma n a g eme n t in   ( S iti Ha ja r   Yu s o ff )   749   No n eth ele s s ,   p u b lic  w as te   b in s   w ill  b f ill in g   u p   f a s ter   t h an   ev er .   I n e v itab l y ,   m a n y   o f   t h e   b in s   e n d   u p   o v er f lo w i n g   b ef o r co llectio n   ti m e,   ca u s i n g   n o o n l y   cl u tter ed   s tr ee ts   a n d   b ad   o d o r s ,   b u also   n e g ati v e   h ea lt h   an d   e n v ir o n m en tal  i m p ac ts .   C o n s eq u e n tl y ,   n eg at iv i m p ac ts   t h at  b r i n g   h ar m   to   t h e   en v ir o n m en t   w ill   s lo w l y   b t h alar m in g   is s u e s   to   th e   s o ciet y   [ 4 ] .   C o n s eq u e n ce s   th at   co u ld   h ap p en   d u t o   p o o r   h an d lin g   o f   s o lid   w aste  m a n ag e m e n is   t h s p r ea d   o f   b ac ter ia  an d   in s ec ts   f r o m   w a s te  ca n   i n cr ea s th p o s s ib ilit y   o f   p eo p le  f ac in g   s al m o n ella   b ac ter ia  w h ic h   w ill  lead   to   f o o d   p o is o n in g ,   f ev er   a n d   o th er   s e v e r illn es s es.  I co u ld   also   ca u s o v er f lo w   o f   g ar b ag p r o m p th air   p o llu tio n   in d ex   f r o m   g o o d   to   b ad   d r asti ca lly .   I w ill  ev e n t u all y   d is r u p th h u m a n   r esp ir ato r y   p r o ce s s es  an d   af f e ct  o u r   h ea l th   co n d itio n   as  t h b ad   g ases   ar ab s o r b ed   to   th lu n g   a n d   s p r ea d   to   o th er   p a r ts   o f   th b o d y .   Fin al l y ,   g ar b ag ca n   co n ta m i n ate  s u r f ac w ater s ,   w h ic h   ca n   a f f ec t   all  ec o s y s te m s .   T h er ar t w o   t y p es  o f   m a n a g in g   m u n icip al  s o lid   w aste   i n   Ma la y s ia.   Fi r s is   t h m an a g e m e n t   o f   w a s te  as a   w h o le,   w h er eb y   th e   f u tu r a m o u n t o f   w aste  g en er ated   is   n ee d ed   in   o r d er   to   p lan   f o r   th la n d f i ll a n d   s ec o n d   is   t h m a n ag e m e n t   o f   w aste  co llec tio n   at  h o u s e h o ld   ar ea   to   av o id   p u b l ic  b in s   o v er f lo w .     C u r r en tl y ,   MSW i n   Ma la y s i d o   n o t h a v t h e x ac s tati s ti o f   h o w   m u c h   w a s te  i s   g en er ated   an d   h o w   m a n y   ti m e s   t h w a s te  b i n s   g et  f u ll   p er   d ay .   W it h o u t   th e s s tati s ti cs,  it  i s   v er y   h ar d   f o r   th e   g o v er n m e n to   p r o v id e   a m p le  s p ac es o f   t h co m p o s t s ites   an d   to   p lan   f o r   t h g ar b ag p ic k - u p   s ch ed u le  f o r   th f u t u r e.     On   t h o t h er   h an d ,   m ai n tai n i n g   cu r r en w a y   o f   c u r b   s id co llectio n   f o r   d if f er en t   h o u s e h o ld   s ize   w o u ld   b v er y   in e f f icie n [ 5 ] .   T h w aste   co llecto r   cr e w s   ar e   o n l y   f o llo w i n g   t h eir   o w n   s ch ed u le  to   co llect  t h e   g ar b ag at   th e   r esp ec ted   s c h ed u led   ar ea .   U n f o r tu n atel y ,   th i s   w i ll  ca u s e   in e f f icie n c y   i n   ter m   o f   f u e l   co n s u m p tio n   an d   ti m m an a g e m en t.  So m et i m e s ,   d u to   th s ch ed u led   co llectio n   r o u ti n e,   th b in s   ca n   g et   o v er f lo w   w a y   b ef o r th co lle ctio n   ti m e.   T h is   w ill  f u r t h er   ca u s d is ea s e s   in cl u d i n g   t y p h o id   f ev er ,   d en g u an d   o th er   m aj o r   illn ess e s .     T h er ef o r e,   it  is   v er y   i m p o r tan to   p r ed ict  t h e   a m o u n o f   w a s te  g e n er ated   to   ea s e   th e   p r o ce s s   in   m an a g i n g   f u tu r MSW M.   R e ce n tl y ,   t h er ar m a n y   r esear c h es  o n   f o r ec asti n g   th SW b ased   o n   p r e d icti o n   m o d el s   [6 ] - [ 8 ] .   P r ed ictio n   m o d els  ca n   g i v in f o r m at io n   ab o u th f u tu r SW b ased   o n   m an y   p er f o r m a n ce s   cr iter io n   s u c h   as M ea n   Sq u ar e   E r r o r   ( MSE ) ,   Me an   A b s o lu te  P er ce n tag E r r o r   ( MA P E )   an d   R ².     T h er ar f e w   r esear ch e s   th a h av b ee n   co n d u cted   to   p r ed ict  f u t u r esti m atio n   b ased   o n   A N N     [ 9 ] - [ 1 1 ] .   A   s tu d y   b y   S u n   &   C h u n g p aib u lp atan u s ed   M L P   u n d er   A N m o d el  an d   P ea r s o n   C o r r elatio n   to   p r ed ict  SW in   B an g k o k   [ 1 2 ] .   A th b eg i n n i n g   o f   th r esear ch ,   f e w   m o d ellin g   tec h n iq u e s   h a v b ee n   ex p lo r ed   b ased   o n   f e w   i n f lu en ce s   s u c h   as  p o p u lat io n   g r o w t h   a n d   h o u s e h o ld   in co m e.   A l s o ,   in ter p o latio n   tech n iq u h a s   b ee n   ap p lied   d u r in g   d ata  co llectio n   s ta g d u to   s o m m is s in g   v a lu e s .   Neu r al  f itt in g   to o h as   b ee n   u s ed   to   s e lect,   cr ea te  an d   tr ain   d ata  o f   th n et w o r k   b ased   o n   MSE   an d   r eg r ess io n   an al y s is .   Fo r   M L P ,     o n n e u r o n   h id d en   la y er   h as  b ee n   ap p lied   th at  r esu lts   i n   t h ac ce p tab le  f itti n g   v al u R ²  o f   0 . 9 6 .   Du r in g   t h e   ev alu a tio n   s tag e,   t h p er f o r m an ce   f o r   b o th   tech n iq u es  h a s   b ee n   co m p ar ed .   T h r esu lts   m an a g ed   to   illu s tr ate   th at  ANN  m o d el  is   m u c h   m o r ac c u r ate  co m p ar ed   to   P r in cip al  C o m p o n en An al y s i s - R e g r ess io n     ( P C A - R e g r ess io n )   b y   1 0 b ased   o n   R ²  v al u e.   Ho w ev er ,   t h v alu e s   o f   MSE   f o r   b o th   P C A - R eg r es s io n   a n d   A N m o d el  w er v e r y   h i g h   wh ich   ar 2 2 1 8 0 5 . 2   an d   6 3 9 2 9   r esp ec tiv el y .   A cc o r d in g   to   r esear ch ,   t h d ata  r eg ar d in g   g ar b ag le v els ar v er y   u s e f u l to   p r o v id o p tim ized   r o u te   f o r   th w aste  co llecto r   [ 1 3 ] .   T h is   d ata  ca n   u lti m atel y   h el p   in   r ed u cin g   t h co s ass o ci ated   w it h   th f u e l   co n s u m p tio n   u s ed   b y   tr u c k .   T h lo n g er   t h r o u te  ta k en   b y   t h tr u ck s   d r iv er   m o r e   f u el  ar u s ed .   O n   to p   o f   th at,   Ma h aj an   et  al.   s aid   th a t if   th w as te  co llecto r   k ee p s   atte n d in g   to   th g ar b ag b i n   ev e n   th o u g h   it is   n o f u l l   y et,   it   w ill   also   p r o v id w a s t o f   t i m e   an d   in e f f icie n w o r k in g   h o u r s .   T h r e s ea r ch   al s o   m en tio n ed   ab o u t   t h i m p o r tan ce   o f   d etec ti n g   t h m o is tu r i n s id th e   b in s .   T h m o is tu r s en s o r s   h av b ee n   u s e d   to   p r o v id d ata  o f   w a s te  s e g r eg a tio n   i n s id th b in .   T h is   s tu d y   u s ed   t h r ee   t y p e s   o f   s e n s o r s   w h ich   ar e;  th e   lev el  s en s o r ,   h u m id it y   s en s o r   an d   th lo ad   ce ll  to   d e tect  th w a s te  lev e l,  m o is t u r s tate  an d   th w ei g h o f   th waste.   T h ese  s en s o r s   h av b ee n   i n te g r ated   b y   m i cr o co n tr o ller   n a m ed   R a s p b er r y - p 3 .   Ho w e v er ,   th i s   s tu d y   d id n t   p r o v id d at s to r ag e.   T h u s ,   d ata  s u c h   as  waste  lev el  a n d   w ei g h o f   w ast co llected   ar e   n o s to r ed .   T h is   m a k th i s   p r o j ec t   in s i g n i f ican b ec au s th e s i m p o r tan d ata  ar e   m i s s i n g .   W ith o u th ese  d ata,   f u tu r a m o u n o f   w a s te  g e n er ated   ca n t b esti m a ted .     T h m ain   o b j ec t iv o f   t h is   r es ea r ch   is   to   d es ig n   s m ar w a s te   b in   an d   to   d es ig n   a n   e f f ic ien t   p r ed ictio n   alg o r ith m   f o r   w aste   m a n a g e m en to   p r ed ict  th e   g e n er atio n   o f   w a s te  b ased   o n   h o u s e h o ld   s i ze   in   K u ll i y y a h   o f   E n g i n ee r i n g   in   I n ter n atio n al   I s la m ic  U n i v er s it y   Ma la y s ia.   T h r em a in i n g   s ec tio n   o f   t h i s   p ap er   co m p r is e s   o f   f e w   m ai n   p ar ts .   Sectio n   2   w i ll  b ex p lain in g   ab o u t h s m ar w as te  b in   w h ile  s ec tio n   3   w ill  la y   o u d ata   ac q u is itio n   p r o ce s s .   I n   Sec tio n   4 ,   p r e - p r o ce s s i n g   s tag e   w ill   b d is cu s s ed .   O n   t h e   o th er   h an d ,   Sectio n   5   w i ll  ex p lain   ab o u th e v alu a tio n   w h ile  Sectio n   6   la y s   o u t h r esu lt s   an d   an al y s i s   o f   th ex p er i m e n tatio n .     As a  co n clu s io n ,   t h last   s ec ti o n   w ill co n cl u d th p ap er .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 1 8   :   7 4 8     7 5 8   750   2.   SM ART WAST E   B I N   T h is   s ec tio n   w ill  d i s cu s s   ab o u th p r o p o s ed   m et h o d o lo g y   t h at  i s   u s ed   t o   d esi g n   th e   s m ar t   w a s te  b i n .   I n   th is   s ec tio n ,   th er w ill  b th r ee   s u b s ec tio n s s m ar w aste   b in   o v er v ie w ,   s o f t w ar p ar an d   h ar d w ar p ar t.  Su b s ec tio n   2 . 1   w ill   ex p lai n   o n   h o w   t h s m ar t   w aste   b in   is   w o r k i n g .   W h i ls t,  Su b s ec tio n   2 . 2   an d   Su b s ec t io n   2 . 3   d escr ib e s   th s o f t w ar an d   h ar d w ar co n f i g u r atio n   o f   t h e   s m ar w as te  b in   r esp ec ti v el y .       2 . 1 .   S m a rt   Wa s t B in O v er v iew   T h p r o to ty p e‟ s   d esi g n   o f   t h e   w a s te  b in   in v o lv e s   b o th   s o f t w ar a n d   h ar d w ar p ar t.  Fu r t h er   d etails   ab o u th s o f t w ar an d   h ar d w ar to   d esig n   th is   s m ar w a s te  b in   w ill  b d is cu s s ed   in   Su b s ec tio n   2 . 2   an d   Su b s ec tio n   2 . 3   r esp ec tiv el y .   On   t h o t h er   h a n d ,   t h f lo wch ar o f   th e   s y s te m   o p er atio n   i s   laid   o u as   in     Fig u r 1 .   I n it iall y ,   w h e n   th p r o j ec t in s talled   a n d   p o w er ed   o n   th s y s te m ,   t h G SM  m o d u le  w il l b i n itialized .   I t is i m p o r tan t to   m a k s u r t h at  th G SM  h a s   b ee n   i n it ialize d   as if   it  is   n o t,  th s y s te m   w o u l d   n o t a b le  to   s e n d   n o tific atio n   to   t h w a s te  co lle cto r   cr e w s   later .   T h en ,   th e   s e n s o r s   b u ilt   i n   t h s y s te m   w i ll  m ea s u r t h ac q u ir ed   d ata;  lev el  a n d   w e ig h o f   th w a s te.   T h is   i n f o r m atio n   w i ll  b s en to   SD  ca r d   an d   w i ll  b d is p lay ed   at  t h e   L C D.   I f   t h le v el   h as e x ce ed e d   9 0   p er ce n t o f   th ca p ac it y   o f   th b in ,   n o ti f icatio n   i n   th e   f o r m   o f   SM w ill b e   s en to   th w aste  co llecto r   cr e w s   to   n o ti f y   f o r   th p ic k u p   ti m e.   O n   t h o th er   h a n d ,   an   al g o r ith m   h a s   also   b ee n   d ev elo p ed   to   p u s h   t h L C D   d is p la y   to   d is p la y   C o ll ec tio n   ti m e !   Do   n o p u a n y   w aste”  w h e n   th lev el  h a s   ex ce ed ed   9 0   p er ce n o f   t h ca p ac it y .   So ,   t h p ass er b y   k n o ws  t h at  n o   m o r w a s te  ca n   b p u i n to   t h b i n   a n d   th at  t h b in   h a s   ex ce ed ed   th c ap ac it y   o f   t h w aste t h at  ca n   b p u t in to   it.  T h is   is   to   p r ev en t   litt er in g   to   o cc u r .           Fig u r 1 .   S y s te m   o p er atio n s   f lo w c h ar t       2 . 2 .   So f t wa re   P a rt   Fo r   th s o f t w ar p ar t,  th p r o j ec u s es  S u b li m T ex 3   f o r   co d e‟ s   ed itin g s h o w n   i n   Fig u r 2 ,   A r d u i n o   I n te g r ated   Dev elo p m en E n v ir o n m en ( I DE )   f o r   b u ild in g ,   co m p il in g   an d   u p l o ad in g   th co d in to   A r d u i n o   ME G co n tr o ller s h o w n   i n   F ig u r 3 ,   w h ile   Fritzi n g   i s   u s ed   to   s k etch   t h s c h e m atic  d iag r a m   o f   t h h ar d w ar p r o to t y p e;  s h o w n   i n   Fig u r 4 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Desig n   o f S ma r t W a s te  B in   a n d   P r ed ictio n   A lg o r ith fo r   W a s te  Ma n a g eme n t in   ( S iti Ha ja r   Yu s o ff )   751         Fig u r 2 .   Su b li m tex 3   s o f t war e     Fig u r 3 .   A r d u i n o   I DE   s o f t w a r e           Fig u r 4 .   Fritzin g   s o f t w ar e       T h is   p r o j ec t h as d iv id ed   th s o f t w ar e s   p s e u d o co d in to   f iv p ar ts .   T h ese  f iv p ar ts   ar e;    a.   P in s   d ef i n an d   s et u p   o f   lib r ar y   b.   L C co n f ig u r atio n ,   lo ad   ce ll s ca le  s etu p ,   SD c ar d   in itia lizati o n   c.   Gen er al  s et u p   d.   C alcu latio n   o f   s en s o r s   f o r m u l an d   g etti n g   i n f o r m atio n   e.   SD sto r in g   an d   GS co n f ig u r atio n   I n   th f ir s p ar t;  p in s   d ef in a n d   s etu p   o f   lib r ar y ,   s elec ted   p in s   u s ed   in   A r d u in o   ME G A   h av b ee n   d ef in ed .   A l s o ,   lib r ar y   u s ed   s u ch   as   So f t w ar eSer ial. h   an d   “L iq u id C r y s tal. h   ar ca lled .   W h ils t,  d u r in g   t h e   s ec o n d   p ar t,  th p in s   u s ed   f o r   L C D   is   h i g h l ig h ted .   A ls o ,   ca lib r atio n   f ac to r   f o r   th lo ad   ce ll  is   s et  f r o m   s ev er al  s et s   o f   tr ials   a n d   er r o r s .   On   to p   o f   th at,   f ile  n a m el y   “m y Fi le”  is   cr ea ted   to   en ab le  to   s to r th in f o r m atio n   r eg ar d in g   t h w a s te  w ei g h t   an d   le v el.   P ar th r ee   is   w h er m o s o f   t h s et u p   is   d o n e.   T w o   m o s i m p o r tan f ea tu r e s   in   p ar th r ee s   al g o r ith m   ar th i n itia li za tio n   o f   t h SD  ca r d   an d   GSM.   I n itializi n g   t h e   GSM  is   v er y   i m p o r tan t a s   it i s   to   m a k s u r t h at  t h n et w o r k   is   co n n ec ted   a n d   th at   th e   n o ti f icatio n   ca n   b s e n t   to   th w a s te  co llecto r   cr e w s   la ter   o n .     Mo v in g   o n   to   p ar f o u r ,   th is   p ar is   w h er th s y s te m   co llec th d ata  f r o m   th w as te  b in .   W ith   th e   u s o f   R ea l - T i m C lo c k ,   th i s   b in   is   ab le  to   p r o v id p r ec is d ata  at  th p r ec is ti m s o   th d ata  ca n   b v er y   u s e f u to   b an aly ze d   later   o n .   A ls o   in   t h is   p ar t,  th ca lcu lati o n   f o r   th lev el  s e n s o r   is   m ad e.   T h lev el  s en s o r   u s ed   i n   th i s   p r o j ec w a s   t h Ul tr aso n ic  Sen s o r   ( m o d el:  H C - S R 0 4 ) .   T h alg o r ith m   f o r   t h c alcu latio n   i s   s h o w n   in   E q u atio n   1 .                                                                                       ( 1 )     W h er e,   d is ta n ce   i s   th lev el  o f   w a s te  f illed   i n   th w a s te  b i n   an d   d u r atio n   is   t h ti m ta k en   f o r   th e   ec h o   p u ls to   g o   b ac k   an d   f o r th   f r o m   t h m o u t h   o f   t h b in   an d   to p   o f   th w a s te  in s i d th b in .   Fin all y ,   th las Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 1 8   :   7 4 8     7 5 8   752   p ar p o r tr ay ed   th a lg o r it h m   o f   h o w   t h i n f o r m atio n   is   s to r ed   in to   t h SD   ca r d .   A l s o   i n   t h i s   s tep ,   a n   SM w il l   b s en t to   th w as te  co llecto r   cr e w s   i f   t h b in   h as r ea ch ed   t h e   m ax i m u m   ca p ac it y .     2 . 3 .   H a rdw a re   P a rt   T h f in al   p r o to ty p e s   b r ea d b o ar d   an d   s ch e m atic  d iag r a m   ar s h o w n   i n   Fi g u r 5   a n d   Fig u r 6   r esp ec tiv el y .   As  f o r   th h ar d w ar p ar s h o w n   i n   Fi g u r 5 ,   A r d u i n o   ME G A ,   u l tr aso n ic  s e n s o r   m o d u le,     lo ad   ce ll  a m p li f ier ,   s i m 8 0 0 L   GSM  m o d u le,   m e m o r y   ca r d ,   SD  ca r d   m o d u le,   liq u id - cr y s tal  d is p la y   ( L C D) ,     f o u r   li g h t - e m i tti n g   d io d ( L E D)   an d   r ea l - ti m clo c k   eq u ip p ed   w it h   te m p er atu r s e n s o r   ar u s ed .   A s   s h o w n   i n   Fig u r 5   an d   Fi g u r 6 ,   th m i cr o co n tr o ller   u s ed   in   t h i s   p r o ject  w a s   A r d u i n o   ME G A   2 5 6 0 .   A r d u i n o   ME G 2 5 6 0   h as  7 2   p in s   alto g eth er .   I n   t h is   p r o j ec t,  n o all  p in s   in   A r d u in o   ME G A   w ill  b e   u s ed .   I n   g en er al,     th er w er s ev e n   co m p o n en ts   w h ic h   h av e   b ee n   co n n ec ted   to   th e   A r d u i n o   ME G A .   Ho w e v e r ,   f o r   L C D,   n o al l   p in s   ar n ee d ed   to   b u s ed .   Hen ce ,   th e s p in s   w i ll n o t b co n n ec ted   to   th A r d u i n o   ME G A.   T h g en er al  w o r k in g   s y s te m   d esig n   s h o w n   i n   Fi g u r 7   illu s tr ates  th at  t h er ar th r ee   b in s   i n s tal led   in   th KOE s   b u ild in g   an d   ea c h   b in   h as  d i f f er en s i m   ca r d s   o f   d if f er en r eg is ter ed   n u m b e r s .   T h r ea s o n   w h y   d if f er e n b i n s   h av e   d if f er en t   r eg is ter ed   m o b il e   n u m b er   i s   b ec au s ea c h   b in   w ill  s e n d   its   lo ca tio n   an d   b i n s   s tatu s   u p d ate  to   th w a s te  co ll ec to r   cr ew s .             Fig u r 5 .   P r o t o ty p e s   b r ea d b o ar d   d iag r am     Fig u r 6 .   P r o t o ty p e s   s c h e m ati d iag r a m           Fig u r 7 .   W o r k in g   s y s te m s   d esig n   f o r   3   d if f er en t b in s   at  3   d if f er e n t lo ca tio n s   ar o u n d   KO E s   b u i ld in g           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Desig n   o f S ma r t W a s te  B in   a n d   P r ed ictio n   A lg o r ith fo r   W a s te  Ma n a g eme n t in   ( S iti Ha ja r   Yu s o ff )   753   3.   DATA AC Q U I S I T I O N   T h d ata   f o r   h o u s eh o ld   s ize   an d   th a m o u n o f   w a s te  g en er ated   in   KOE   b u ild in g s   h av b ee n   co llected   v ia  t w o   m ed iu m s ,   f r o m   o f f ice  o f   Dep ar t m en o f   A ca d e m ic  A f f air s   in   KOE   a n d   th r o u g h   s m ar t   w a s te  b i n .   I n   th is   p r o j ec t,  f o u r   b lo ck s   w h ic h   ar E 0 ,   E 1 ,   E 2 ,   E 3   in   KOE   b u ild i n g s   r ep r esen d i f f er e n t   h o u s e h o ld   s ize.   T ab le  1   r e p r e s en t s   th a m o u n o f   h o u s e h o ld   f o r   ea ch   b u ild in g   a n d   th co n cu r r en a m o u n o f   w a s te  b in s   i n s ta lled .   T h am o u n o f   w a s te  b in   i n s tal led   h as   b ee n   o b tain ed   th r o u g h   o b s er v atio n   b y   c h ec k i n g   ea ch   b lo ck .       T ab le  1 .   C u r r en W aste  B in s   Dis tr ib u tio n   in   KOE   B l o c k   L e v e l   o f   st u d y   N u mb e r   o f   st u d e n t s   N u mb e r   o f   b i n s   E0   S e c o n d   y e a r   6 1 8   28   E1   F i r st   y e a r   6 7 9   30   E2   T h i r d   y e a r   6 6 7   24   E3   F o u r t h   y e a r   4 3 7   16       Du to   ce r tai n   cir cu m s tan ce s ,   o n l y   t h r ee   s m ar w a s te  b i n s   w er i n s ta lled   an d   t h r est  o f   th d ata   w er ac q u ir ed   v ia   w ei g h in g   s ca le.   Du r i n g   t h e x p er i m e n tat io n ,   w h en   t h b in   h as  r ea c h e d   9 0   p er ce n o f   t h e   m ax i m u m   allo ca tio n   o f   t h e   s ize,   m e s s a g h as  b ee n   s en v ia  GSM  th a n o ti f y   t h co llectio n   ti m e.     T h m e s s a g r ec eiv ed   i s   s h o wn   in   Fi g u r 8 .   T h is   Fi g u r 8   al s o   s h o w s   th lo ca tio n   o f   t h b in   an d   t h a m o u n o f   w a s te  co llected   w h e n   th w a s te  b in   is   f u ll.  On   t h o th e r   h an d ,   Fig u r 9   r ep r esen ts   th e   a m o u n o f   w ast e   g en er ated   f o r   w ee k   1   u n til  wee k   5 .   As  s ee n   in   Fi g u r e   9 ,   t h a m o u n o f   w a s te  g e n er ate d   in   b lo ck   E 1   ar h ig h e s co m p ar ed   to   th o t h er   th r ee   b lo ck s .   W h il s t,  b lo ck   E 3   g en er ated   t h least   a m o u n o f   w aste .     T h h ig h est  a m o u n o f   w aste  co llected   in   o n w ee k   d u r in g   t h o b s er v atio n   w a s   i n   b lo ck   E 1   in   w ee k   5   w h er th a m o u n w as 2 0 5 k g   p er   w e ek .   I n   n e x t sect io n ,   th is   p r o j ec w il l c o n ti n u w i th   t h p r e - p r o ce s s in g   s ta g e.           Fig u r 8 .   No tif icatio n   s en t b y   th s m ar t b in           Fig u r 9 .   Am o u n t o f   w a s te  g e n er ated   d u r in g   f i v w ee k s   o f   e x p er i m e n tatio n       4.   P RE - P RO CE S SI N G   Data   f o r   w a s te  w ei g h i n   F ig u r 9   h as  u n d er g o n t h f ir s t   s t ep   in   t h p r e - p r o ce s s i n g   s ta g e   w h ic h   i s   o b tain in g   th tr en d   li n e.   Usi n g   cf to o in   M A T L A B ,   th R ²   v alu f o r   ea ch   tr en d   li n es  o f   ea ch   b lo ck   w er o b tain ed .   T h er ar e   m a n y   tr en d   lin es  t h at  h a v b ee n   ap p lied   s u c h   as  li n ea r   an d   p o l y n o m ia l.  T h r esu lts   h a v e   b ee n   laid   o u in   T ab le  2 .   A s   s h o w n   in   T ab le  2 ,   all  R ²  v alu es  ar m o r th a n   9 0   p er ce n w h ic h   in   t h is   ca s e,     th v al u es  g o   b e y o n d   0 . 9 .   W h il s t,  th h ig h es co m b in a tio n   f o r   all  tr en d   lin es  o f   all  b lo ck s   ar m a x i m u m   w h e n   p o ly n o m ial  o f   d eg r ee   2   w a s   ap p lied .                               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 1 8   :   7 4 8     7 5 8   754   T ab le  2 .   T r en d   L in es Via   C u r v Fit ti n g   T o o l   f o r   Ho u s eh o ld   Size   B l o c k   C o mb i n a t i o n   T r e n d   l i n e   F i t t i n g   o p t i o n s   R ² v a l u e   E0   1   L i n e a r   -   0 . 9 3 9 2     2   P o l y n o mi a l   D e g r e e :   2   0 . 9 9 1 4   E1   1   L i n e a r   -   0 . 9 9 5 2     2   P o l y n o mi a l     D e g r e e :   2   0 . 9 9 6 4   E2   1   L i n e a r   -   0 . 9 3 7 6     2   P o l y n o mi a l     D e g r e e :   2   0 . 9 9 5 4   E3   1   L i n e a r   -   0 . 9 8 6 5     2   P o l y n o mi a l     D e g r e e :   2   0 . 9 9 7 7       T h n ex t   s tep   i n   t h is   p r e - p r o ce s s i n g   s ta g i s   to   f o r ec ast  t h g en er atio n   o f   w aste  u s in g   ANN  v ia   Vis u a Gen Dev elo p er .   All  d ata  is   n ee d ed   to   b n o r m alize d   b ef o r u n d er g o i n g   t h p r ed ictio n .     T h n o r m aliza tio n   s tep   w as   co n d u cted   f o r   ea ch   h o u s eh o l d   s ize  v ar ia b les  u s i n g   Vi s u a Gen e   De v elo p er .   Fig u r 1 0   u n ti F ig u r 1 3   s h o w   th e   p r o ce s s   a n d   t h v al u f o r   n o r m aliza tio n   f o r   ea ch   h o u s eh o ld   s ize  ( E 0   u n ti E 3 ) .   T h is   m a x   n u m b er   is   ta k en   a s   x m a x .   T h is   n o r m aliza t io n   d o n in   t h i s   s o f t w ar e.   Dif f er en co m b in at io n   w il l b test ed   an d   th r es u lted   R ²  v al u w ill b d ep icted   in   T ab le  3   in   Sectio n   5 .             Fig u r 1 0 .   Data   n o r m aliza tio n   f o r   E 0     Fig u r 1 1 .   Data   n o r m aliza tio n   f o r   E 1             Fig u r 1 2 .   Data   n o r m aliza tio n   f o r   E 2     Fig u r 1 3 .   Data   n o r m aliza tio n   f o r   E 3       5.   E VA L UA T I O N   I n   t h is   s ec tio n ,   d i f f er e n s ets   o f   r eg r es s io n s   o b tai n ed   in   p r ev io u s   Sect io n   4   w ill   b co m p ar ed   an d   ev alu a ted   b ased   o n   d if f er en t   h o u s e h o ld   s ize s .   T h v alu o f   R ²  o b tain ed   ar s u m m ar iz ed   in   T ab le  3 .   A s   d ep icted   in   T a b le  3 ,   th h i g h e s R ²  v a lu f o r   all  h o u s e h o ld   s ize  o b tain ed   w h e n   t w o   n u m b er   o f   h id d en   la y er s   h av b ee n   ap p lied   w it h   t h n u m b er   o f   n o d es  i n   la y er   1   is   5   an d   th n u m b er   o f   n o d e s   in   la y er   2   is   1 0 .     T h h ig h li g h ted   co lu m n   2   s h o w n   i n   T ab le  3   d ep icted   th is   r esu lt.       T ab le  3 .   Su m m ar y   o f   P er f o r m an ce   o f   Pr ed ictio n   Mo d el  b ased   o n   Dif f er en t H id d en   L a y er s   an d   Nu m b er   o f   No d es  f o r   Ho u s eh o ld   Size  Fac to r   H i d d e n   l a y e r   1 st   n o d e   2 n d   n o d e   E0   E1   E2   E3   1   10   -   0 . 7 6 7 3 2 3 7   0 . 9 3 1 9 0 4 9   0 . 9 1 7 8 4 9 3   0 . 9 6 1 1 9 9   2   5   10   0 . 7 9 2 6 9 3 3   0 . 9 9 6 0 6 9 7   0 . 9 8 8 6 4 1 6   0 . 9 8 3 7 7 6   2   10   5   0 . 7 5 9 7 3 7 3   0 . 9 9 1 9 2 9 7   0 . 9 3 0 9 3 3 7   0 . 7 8 5 1 9 3       Fo r   h o u s e h o ld   s ize  1   ( E 0 ) ,   th h ig h es R ²  v al u o b tain ed   w a s   0 . 7 9 2 6 9 3 ,   h o u s eh o ld   s i ze   2   ( E 1 ) ,     th h i g h est  R ²  v a lu o b tain e d   w as  0 . 9 9 6 0 6 9 7 ,   h o u s eh o ld   s ize  3   ( E 2 ) ,   th h ig h est  R ²  v alu o b tai n ed   w a s   0 . 9 8 8 6 4 1 6   an d   f o r   h o u s eh o ld   s ize  4   ( E 3 ) ,   th h ig h est  R ²  v al u o b tain ed   w as  0 . 9 8 3 7 7 6 .   O n o f   th r eg r es s io n   lin es   f o r   h o u s eh o ld   s izes   in   T ab le  3   w h ic h   i s   t h r e g r ess io n   lin e   f o r   h o u s eh o ld   s ize  1   i s   s h o w n   in   Fi g u r 1 4 .   T h r eg r ess io n   li n s h o w n   in   Fig u r 1 4   a n d   th e   h ig h li g h ted   co lu m n   i n   T ab le  3   ill u s tr ate s   th ac c u r ac y   o f   t h alg o r ith m   i n   r ef er en ce   to   t h h o u s eh o ld   s ize  f ac to r .   As b ein g   s h o w n   in   F ig u r 1 4 ,   t h b lu l in is   v er y   clo s to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Desig n   o f S ma r t W a s te  B in   a n d   P r ed ictio n   A lg o r ith fo r   W a s te  Ma n a g eme n t in   ( S iti Ha ja r   Yu s o ff )   755   th t h r es h o ld   li n ( g r e y   lin e) .   T h is   s h o w s   t h ac c u r ac y   o f   th al g o r ith m   w it h   r e f er en ce   to   th o b tai n ed   R ²   v alu e.   Fro m   T ab le  3 ,   th p r o j ec h as  d ed u cted   th at   th e   co m b i n atio n   o f   t h n u m b er   o f   h id d en   la y e r s   an d   t h e   n u m b er   o f   n o d es  w h ic h   g i v es   th h i g h e s R ²  v al u i s   t h s ec o n d   co m b in at io n .   Ne x t,  t h i s   p r o j ec w i ll  u s th i s   co m b i n atio n   as   t h p r ed ictio n   alg o r it h m   to   p r ed ict  t h a m o u n t   o f   w as te  g en er ated   f o r   h o u s e h o ld   s ize   f ac to r .   L ater ,   t h is   p r ed icted   a m o u n o f   w aste  w ill  b co m p ar ed   w i th   t h o b s er v ed   w ei g h f o r   wee k   1   u n til  w ee k   5 .   T h r esu lt  o f   th co m p ar is o n   f o r   o n o f   t h s a m p le  s ize,   wh ich   is   h o u s eh o ld   1 ( E 0 )   is   d ep icted   in   Fi g u r 1 5 .   Fig u r 1 5   s h o w s   th at   t h o b s e r v ed   an d   p r ed icted   li n w il b in   th e   s a m p r o j ec tio n   f o r   t h u p c o m i n g   w ee k .   As s h o w n   i n   Fi g u r 1 6 ,   th v a lu o f   t h s u m   o f   er r o r   f o r   th is   alg o r ith m   is   o n l y   0 . 0 0 5 9 3 2 4 4 2 .             Fig u r 1 4 .   R eg r ess io n   li n o f   h o u s e h o ld   s ize  1   ( E 0 )           Fig u r 1 5 .   C o m p ar is o n   o f   t h o b s er v ed   an d   p r ed icted   w ei g h t   f o r   h o u s e h o ld   s ize  1           Fig u r 1 6 .   Vis u al  g en d ev elo p er   ex p er im e n tatio n   la y o u t f o r   h o u s e h o ld   s ize   100 150 200 1 2 3 4 5 W e i g ht  ( k g /w e e k )   W e e k   Obs erved and  pre di ct ed wei g ht vs   week   O B S E R VE D P R E D IC T E D Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 1 8   :   7 4 8     7 5 8   756   6.   RE SU L T S AN AN AL Y SI S   Fin all y ,   t h e   co m b in a tio n   o f   t h h id d en   la y er s   a n d   th e   n u m b er   o f   n o d es  in   p r ev io u s   Sectio n   5   w i ll  b u s ed   to   f o r ec ast  t h a m o u n t   o f   w a s te  g e n er ated   f o r   th e   f o u r   h o u s e h o ld   s izes  ( E 0 - E 3 )   u n til  w ee k   2 0 .     T h p r e d icted   SW in   f o u r   b u ild in g s   ( E 0 - E 3 )   in   KOE ,   I I UM   f r o m   w ee k   1   u n til  w ee k   2 0   is   s h o w n   i n     Fig u r 1 7   u n til  Fig u r 2 0 .   T h cr iter io n   o f   th p r ed ictio n   alg o r ith m   d ed u cted   f r o m   t h p r ev io u s   s ta g ar e:   a.   A N   b.   T w o   h id d en   la y er s   i.   First h id d en   la y er : 5   n o d es   ii.   Seco n d   h id d en   la y er : 1 0   n o d es           Fig u r 1 7 .   P r e d ictio n   o f   SW in   E 0   f o r   t w e n t y   w ee k s       As  s h o w n   i n   Fi g u r 1 7 ,   th n u m b er   o f   w a s te  t h at  w ill  b g e n er ated   in   E 0   in   w ee k   2 0   is   1 6 2 . 4 3 k g   p er   w ee k ,   co m p ar ed   to   w ee k   1   w h er th a m o u n o f   w aste  w a s   1 4 9 . 9 4 k g   p er   w ee k .   T h er is   o n l y   an   i n cr ea s o f   8   p er ce n t o f   w e ig h t o f   w a s te  f r o m   w ee k   1   u n ti w ee k   2 0           Fig u r 1 8 .   P r e d ictio n   o f   SW in   E 1   f o r   t w e n t y   w ee k s       As  s h o w n   i n   Fi g u r 1 8 ,   th n u m b er   o f   w a s te  t h at  w ill  b g e n er ated   in   E 1   in   w ee k   2 0   is   2 0 8 . 8 7 k g   p er   w ee k ,   co m p ar ed   to   w ee k   1   wh er th a m o u n o f   w aste   w as   1 9 8 . 5 4 k g   p er   w ee k .   T h er is   o n l y   a n   i n cr ea s o f   4 . 7   p e r ce n t o f   w e ig h t o f   w a s te   f r o m   w ee k   1   u n ti w ee k   2 0 .             Fig u r 1 9 .   P r e d ictio n   o f   SW in   E 2   f o r   t w e n t y   w ee k s   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 S e r i e s1 150 151 152 153 153 154 155 156 157 157 158 159 159 160 160 161 161 162 162 162 140 150 160 170 W e i g ht  ( k g /w e e k )   W e e k   P redicte d SWG  unti l   wee k  2 0   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 S e r i e s1 199 199 200 201 202 202 203 204 204 205 205 206 206 207 207 208 208 208 209 209 190 195 200 205 210 W e i g ht  ( k g /w e e k )   W e e k   P redicte d SWG  unti l   week  2 0   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 S e r i e s1 183 184 184 184 185 185 185 186 186 186 187 187 187 188 188 188 188 189 189 189 180 185 190 W e i g ht  ( k g /w e e k )   W e e k   P redicte d SWG  unti l   week  2 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Desig n   o f S ma r t W a s te  B in   a n d   P r ed ictio n   A lg o r ith fo r   W a s te  Ma n a g eme n t in   ( S iti Ha ja r   Yu s o ff )   757   As  s h o w n   i n   Fi g u r 1 9 ,   th n u m b er   o f   w a s te  t h at  w ill  b g e n er ated   in   E 2   in   w ee k   2 0   is   1 8 9 . 0 5 k g   p er   w ee k ,   co m p ar ed   to   w ee k   1   wh er th a m o u n o f   w aste   w as   1 8 3 . 4 2 k g   p er   w ee k .   T h er is   o n l y   a n   i n cr ea s o f   2 . 9 7   p er ce n t o f   w ei g h t o f   w a s t f r o m   w ee k   1   u n ti w ee k   2 0 .             Fig u r 2 0 .   P r e d ictio n   o f   SW in   E 3   f o r   t w e n t y   w ee k s   As  s h o w n   i n   Fi g u r 2 0 ,   th n u m b er   o f   w a s te  t h at  w ill  b g en er ated   in   E 3   in   w ee k   2 0   is   9 3 . 8 2 k g   p er   w ee k ,   co m p ar ed   to   w ee k   1   wh er th e   a m o u n o f   w aste  w as   9 2 . 4 2 k g   p er   w ee k .   T h er is   o n l y   a n   i n cr ea s o f   0 . 4 4   p er ce n o f   w ei g h o f   w as te  f r o m   w ee k   1   u n til   w ee k   2 0 .   T h av er ag e   r ate  o f   i n cr e m e n f o r   all   h o u s e h o ld   s ize  is   2 . 0 5   p er ce n t.   On   th o th er   h a n d ,   Fig u r 2 1   w il co m p ar d if f er en am o u n o f   w aste  p r o d u ce d   f o r   d if f er en t   h o u s e h o ld .   Fig u r 2 1   s h o w s   t h at  d if f er e n t h o u s e h o ld   w i ll p r o d u ce   d if f er e n t a m o u n t o f   w a s t e.             Fig u r 2 1 .   C o m p ar is o n   o f   p r ed ictio n   o f   SW in   i n   f o u r   h o u s eh o ld   s izes ( E 0 - E 3 )   f o r   t w e n t y   w ee k s       I n   r elatio n   to   th ab o v e   p r ed icted   w a s te  f o r   all  h o u s e h o ld   s iz u n til  w ee k   2 0 ,   th is   s tu d y   d ed u cted   th a t   cu r r en s y s te m   o f   m a n a g e m e n a n d   co llectio n   SW i n   K OE ,   I I UM   ar n ee d ed   to   b r ev is ed   ti m b y   ti m e.     As  m e n tio n ed   in   S ec tio n   1 ,   t h is   p r ed ictio n   o f   SW w i ll  h e l p   th au t h o r ities   to   h elp   p r o v i d in g   a n   est i m a tio n   o f   th p r io r itized   b u ild in g   i n   KOE .   As  clea r l y   p ict u r ed   in   F ig u r 2 1 ,   th p r io r it y   o f   t h b u ild in g   w ill  g o   to   E 1   w h ic h   g e n er ated   h i g h e s t a m o u n t o f   w a s te  co m p ar ed   to   E 0 ,   E 2   an d   E 3 .         7.   CO NCLU SI O N   P o o r   MSW w il lead   to   m an y   e n v ir o n m en ta an d   h ea lth   i s s u es  s u c h   a s   ex ce s s i v e   a m o u n o f   m et h an g as  p r o d u ctio n   an d   m alar ia.   T h er ef o r e,   in   t h is   p r o j ec t,  p r e d ictio n   alg o r ith m s   ar p r o p o s ed   to   p r o v id e   th f o r ec asted   SW b ased   o n   h o u s e h o ld   s ize  f ac to r .   P r ed ict io n   alg o r it h m   p la y s   v er y   i m p o r tan t r o le  n o t o n l y   to   MSW au t h o r ities ,   b u al s o   in   h an d li n g   t h w a s te.   T h is   alg o r ith m   w i ll  p r o v id t h m a n ag e m e n p er s o n n el   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 S e r i e s1 92 93 93 93 93 93 93 93 93 93 94 94 94 94 94 94 94 94 94 94 91 92 93 94 W e i g ht  ( k g /w e e k )   W e e k   P redicte d SWG  unti l   week  2 0   0 50 100 150 200 250 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 W e i g ht  ( k g /w e e k )   W e e k   C ompa ri s on  of   P redicte d SWG  unti l   week  2 0   E0 E1 E2 E3 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.