DETEKSI OBJEK PADA CITRA MAKANAN INDONESIA UNTUK PENGEMBANGAN APLIKASI PENCATATAN KONSUMSI PANGAN HARIAN

Rafika Wardah Kamilah, 3012110023 (2025) DETEKSI OBJEK PADA CITRA MAKANAN INDONESIA UNTUK PENGEMBANGAN APLIKASI PENCATATAN KONSUMSI PANGAN HARIAN. Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

	Text (COVER) 0. COVER.pdf Download (420kB)
	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (419kB)
	Text (HALAMAN PENGESAHAN) 2. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (489kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI) 3. HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Repository staff only Download (401kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERNYATAAN ORISIONALITAS) 4. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Restricted to Repository staff only Download (385kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PLAGIASI) 5. HALAMAN PLAGIASI.pdf Restricted to Repository staff only Download (383kB) | Request a copy
	Text (ABSTRAK) 6. ABSTRAK.pdf Download (249kB)
	Text (KATA PENGANTAR) 7. KATA PENGANTAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (243kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR ISI) 8. DAFTAR ISI.pdf Download (372kB)
	Text (DAFTAR GAMBAR) 9. DAFTAR GAMBAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (270kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR TABEL) 10. DAFTAR TABEL.pdf Restricted to Repository staff only Download (358kB) | Request a copy
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 11.BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (259kB)
	Text (BAB II KAJIAN PUSTAKA) 12.BAB II KAJIAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB III METODOLOGI PENELITIAN) 13.BAB III METODOLOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) 14.BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB) | Request a copy
	Text (BAB V PENUTUP) 15.BAB V PENUTUP.pdf Restricted to Registered users only Download (262kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 16.DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (378kB)
	Text (LAMPIRAN) 17.LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (434kB) | Request a copy
	Text (BIODATA PENULIS) 18.BIODATA PENULIS.pdf Restricted to Repository staff only Download (218kB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT) Skripsi - Rafika Wardah Kamilah (3012110023).pdf Restricted to Repository staff only Download (9MB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT DOC) Skripsi - Rafika Wardah Kamilah (3012110023).docx Restricted to Repository staff only Download (24MB) | Request a copy
	Image (POSTER) POSTER - Rafika Wardah Kamilah (3012110023).png Download (555kB)

Abstract

Makanan merupakan sumber energi dan nutrisi yang dibutuhkan tubuh dalam menjalankan fungsi vital seperti mendukung pertumbuhan, memperbaiki sel-sel yang rusak serta menjaga kesehatan secara keseluruhan. Setiap negara memiliki keanekaragaman jenis makanan yang berbeda, termasuk Indonesia. Makanan Indonesia kaya akan rempah-rempah yang bermanfaat bagi tubuh namun, apabila dikonsumsi dalam jumlah berlebihan dapat menimbulkan berbagai penyakit seperti hipertensi, diabetes, dan obesitas. Untuk mengurangi laju kenaikan penyakit yang timbul karena pola makan yang tidak sehat, peneliti membuat aplikasi deteksi objek pada citra makanan untuk menghitung kalori, makronutrien serta mikronutrien. Ada 5 metode pembanding yaitu YOLO11n (nano), YOLO11s (small), YOLO11m (medium), YOLO11l (large), YOLO11x (extra-large) yang akan dilakukan pengujian untuk menentukan model terbaik dalam mendeteksi makanan. Sebanyak 39 kelas makanan digunakan dalam penelitian ini, dengan jumlah maksimum 700 anotasi per kelas yang diperoleh melalui proses web scraping dan platform Roboflow. Total data yang dikumpulkan terdiri dari 15.136 gambar dan 20.191 anotasi. Hasil pelatihan model menunjukkan bahwa nilai mAP@0.5 untuk masing-masing varian YOLOv11 meningkat seiring dengan ukuran model, yaitu YOLOv11n sebesar 0.815, YOLOv11s sebesar 0.834, YOLOv11m sebesar 0.847, YOLOv11l sebesar 0.855, dan YOLOv11x sebesar 0.857. Berdasarkan evaluasi terhadap performa deteksi, ukuran model, dan waktu inferensi, YOLOv11m dipilih sebagai model yang paling optimal untuk diimplementasikan ke dalam aplikasi karena memberikan keseimbangan terbaik antara akurasi dan efisiensi.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Softfile/KK.25/UISI-01/IF
Uncontrolled Keywords:	Makanan, Makanan Cepat Saji, Pola Makan, Deteksi Objek, Yolo
Contributors:	Contribution Name Email Thesis advisor Mohammad Arif Rasyidi, S.Kom., M.Sc. mohammad.rasyidi@uisi.ac.id Thesis advisor Yunita Siti Mardhiyyah, S.TP., M.Si. yunita.mardhiyyah@uisi.ac.id
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Department of Informatics
Depositing User:	RAFIKA WARDAH KAMILAH
Date Deposited:	05 Aug 2025 14:37
Last Modified:	05 Aug 2025 14:37
URI:	https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/7974

Actions (login required)

View Item