Implementasi Algoritma Yolo Pada Aplikasi Pendeteksi Citra Makanan Berbasis Android

Penulis

  • Mochamad Dandi Telkom University
  • Hilman Fauzi TSP Telkom University
  • Syamsul Rizal Telkom University

Abstrak

Pemenuhan kebutuhan nutrisi dari segi jumlah dan jenisnya sangat penting dalam membantu proses tumbuh kembang manusia Upaya peningkatan kualitas sumber daya manusia (SDM) dimulai dari pemenuhan kebutuhan dasar manusia. Perhatian utamanya terletak pada proses tumbuh kembang anak sejak pembuahan sampai mencapai dewasa muda. Mengkonsumsi makanan yang bergizi merupakan salah satu faktor penting untuk menjaga gaya hidup yang sehat. Untuk mendapatkan makanan yang bergizi di perlukan komposisi yang tepat. untuk mendapat jumlah kalori yang tepat di perlukan pengukuran, dalam mengukur jumlah kalori dalam makanan terdapat dua metode yaitu dengan metode konvensional dan metode image processing. Metode konvesional bisa menggunakan perhitungan Basa Metabolic Rate (BMR) dengan jumlah kalori yang dibutuhkan tubuh seseorang untuk aktifitas perhari serta jumlah kalori makanan yang dikonsumsi. Sedangkan penggunaan metode image processing belum banyak diterapkan pada masyarakat Indonesia.Maka dalam Tugas Akhir ini dilakukan simulasi Perancangan Aplikasi perhitungan nutrisi berbasis android, dan simulasi ini dilakukan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Data yang di pakai di metode ini adalah gambar makanan yang dipakai untuk metode penelitian. akan diukur hasil performansinya untuk membuktikan performa aplikasi perhitungan.Pengerjaan simulasi Tugas Akhir ini yaitu dapat membuktikan performa aplikasi perhitungan nutrisi pada makanan berbasis android, dengan melakukan pengukuran dari sisi akurasi data, image processing. Keyword: ImageProcessing Convolutional Neural Network, Android

##submission.downloads##

Diterbitkan

2021-10-01

Terbitan

Bagian

Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi