Penambahan Fitur Ai Text to Speech dan AI Food Recognation Pada Aplikasi Fielthy Versi 2
Abstract
Perkembangan kecerdasan buatan (AI) telah
mendorong sektor kesehatan untuk memanfaatkan teknologi ini
dalam meningkatkan efisiensi pengawasan asupan makanan.
Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sebuah
aplikasi mobile yang menggabungkan teknologi AI Food
Recognition dan AI Text-to-Speech, yang bertujuan membantu
pengguna dalam mengidentifikasi makanan serta mendapatkan
informasi mengenai kandungan gizi dan kalori secara otomatis
melalui pemindaian gambar menggunakan kamera ponsel.
Algoritma pembelajaran mesin yang diterapkan memastikan
tingkat akurasi yang tinggi, sementara fitur Text-to-Speech
memungkinkan informasi tersebut disampaikan secara lisan,
memudahkan akses bagi pengguna dengan keterbatasan
penglihatan atau yang memerlukan penggunaan tanpa tangan.
Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah
kuantitatif dengan metode eksperimen untuk menguji
efektivitas aplikasi dalam mengenali makanan serta
memberikan rekomendasi berdasarkan data pengguna. Hasil
pengujian menunjukkan akurasi yang sangat baik dan tingkat
kepuasan pengguna yang tinggi, yang tercermin dalam Net
Promoter Score (NPS) sebesar 40. Secara keseluruhan, aplikasi
ini terbukti efektif dan praktis dalam membantu pengguna
memantau asupan makanan secara lebih efisien dan interaktif.
Kata kunci— AI, Food Recognition, Text-to-Speech, Aplikasi
Mobile, Pengenalan Gambar, Kesehatan, Pola Makan Sehat
References
D. Persetujuan Bersama, “PRESIDEN REPUBLIK
INDONESIA 2-DEWAN PERWAKILAN RAKYAT
REPUBLIK INDONESIA dan PRESIDEN REPUBLIK
INDONESIA,” 2022.
S. Bano, “INTERNATIONAL JOURNAL OF
MULTIDISCIPLINARY RESEARCH The Role of Artificial
Intelligence-Based Technology in English Teaching and
Learning,” SCIENCE, ENGINEERING AND
TECHNOLOGY, vol. 7, p. 18761, Dec. 2024, doi:
15680/IJMRSET.2024.0712197
A. ANHAR and R. A. PUTRA, “Perancangan dan
Implementasi Self-Checkout System pada Toko Ritel
menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),”
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik
Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, vol. 11, no. 2, p. 468,
Apr. 2023, doi: 10.26760/elkomika.v11i2.466.
Udayana I Putu Agus Eka Darma and Nugraha Putu
Gede Surya Cipta, “PREDIKSI CITRA MAKANAN
MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL
NETWORK UNTUK MENENTUKAN BESARAN
KALORI MAKANAN,” p. 33, Jan. 2020 [Online].
Available: http://www.depkes.go.id
M. F. A. Muri, H. S. Utomo, and R. Sayyidati,
“Search Engine Get Application Programming Interface,”
Jurnal Sains dan Informatika, vol. 5, no. 2, p. 90, Dec. 2019,
doi: 10.34128/jsi.v5i2.175
Dhienalight and C. C. Lestari, “Rancang Bangun
Sistem Rekomendasi Makanan Alternatif Berkalori Lebih
Rendah Berbasis Konten Menggunakan Hierarchical
Clustering,” Teknika, vol. 9, no. 2, p. 89, Nov. 2020, doi:
34148/teknika.v9i2.280.
