Sistem dirancang untuk mendeteksi komponen makanan utama yang terdiri dari karbohidrat, protein, sayur, dan buah, kemudian mengintegrasikan hasil deteksi dengan estimasi kandungan gizi berdasarkan basis data nilai gizi standar. Berdasarkan hasil evaluasi, model YOLOv8 menunjukkan performa yang baik dengan memperoleh nilai Precision sebesar 80%, Recall sebesar 79%, dan mAP50 sebesar 80%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model memiliki tingkat keandalan yang cukup baik dalam mengenali dan mengidentifikasi komponen makanan pada menu Program Makan Bergizi Gratis (MBG). Selain itu, hasil analisis menunjukkan bahwa tidak seluruh menu MBG yang diuji telah memenuhi kriteria makanan bergizi seimbang berdasarkan komponen gizi yang direkomendasikan. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan tidak hanya mampu melakukan deteksi komponen makanan secara otomatis, tetapi juga dapat mendukung proses monitoring dan evaluasi kualitas gizi menu MBG secara lebih efektif dan efisien.

S12709

INF 0231 2026

Bekasi

Tersedia