Pengenalan Masakan Nusantara Dari Citra Untuk Menentukan Jenis dan Menampilkan Jumlah Kalori Masakan Nusantara

Bryan, David and Siswantoro, Joko and Benarkah, Njoto (2025) Pengenalan Masakan Nusantara Dari Citra Untuk Menentukan Jenis dan Menampilkan Jumlah Kalori Masakan Nusantara. [Copyright]

PDF sertifikat_EC002025029487.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Masakan nusantara adalah bagian penting dari budaya Indonesia yang perlu dilestarikan dan dapat menarik wisatawan asing. Survei terhadap 55 responden berusia 15-30 tahun menunjukkan bahwa 47,3% (26 orang) kesulitan mengenali masakan nusantara di Jawa dan Bali. Responden juga menganggap penting mengetahui kalori makanan untuk gaya hidup sehat, namun 81,8% (45 orang) tidak mengetahui jumlah kalori dalam masakan nusantara. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi Android berbasis Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengenali dan mengestimasi kalori masakan nusantara dari citra. Dataset berjumlah 2000 citra, dikelompokkan dalam 20 kelas, dan dibagi 80:20 untuk pelatihan dan pengujian. Model CNN yang digunakan adalah InceptionResNetV2, VGG19, MobileNetV2, dan EfficientNetV2M. MobileNetV2 mencapai akurasi tertinggi 90,56% pada dataset masakan Nusantara. Evaluasi menunjukkan akurasi, precision, recall, dan F1-score sebesar 86% pada dataset pengujian. Aplikasi ini diuji pada 40 responden, dan terbukti membantu mengenali jenis masakan nusantara.

Item Type:	Copyright
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatic
Depositing User:	Njoto Benarkah 61120
Date Deposited:	22 Jan 2026 04:20
Last Modified:	22 Jan 2026 04:20
URI:	http://repository.ubaya.ac.id/id/eprint/50171

Actions (login required)

View Item