Kadhafi, Naufal (2025) Rancang Bangun Sistem Deteksi Makanan Dengan Teknologi Image Processing Berbasis Android Menggunakan Metode CNN. Undergraduate thesis, Politeknik Negeri Jember.
![[img]](https://sipora.polije.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Abstract)
Abstract.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (260kB) |
|
Text (Bab 1 Pendahuluan)
Bab 1 Pendahuluan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (268kB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (230kB) |
|
Text (Laporan Lengkap)
Laporan Lengkap.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (5MB) | Request a copy |
Abstract
Pentingnya pemantauan asupan kalori dan makanan yang dikonsumsi semakin diakui dalam menjaga kesehatan tubuh. Proses deteksi makanan dan kalori secara manual sering kali memengaruhi pola makan yang sehat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis teknologi pemrosesan citra yang dapat mendeteksi makanan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN), yang diimplementasikan dalam aplikasi Android. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari berbagai gambar makanan dengan label yang mencakup kategori jenis makanan dan kandungan kalori. Data yang diperoleh akan diproses melalui tahap preprocessing, augmentasi, dan pelatihan. Evaluasi sistem menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan memiliki akurasi yang baik yaitu 99% dalam mengklasifikasikan jenis makanan. Aplikasi yang dikembangkan memungkinkan pengguna untuk memindai makanan dengan menggunakan perangkat Android. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam membantu individu lebih mudah mengelola asupan makanan mereka, mengontrol kalori, serta menjaga pola makan yang sehat.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
||||||
| Uncontrolled Keywords: | Android, Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN), EfficientNet, Deteksi Makanan. | ||||||
| Subjects: | 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 458 - Teknik Informatika 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 459 - Ilmu Komputer 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 461 - Sistem Informasi 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 462 - Teknologi Informasi |
||||||
| Divisions: | Jurusan Teknologi Informasi > Prodi D4 Teknik Informatika (Nganjuk) > Tugas Akhir | ||||||
| Depositing User: | Naufal Kadhafi | ||||||
| Date Deposited: | 08 Jul 2025 03:04 | ||||||
| Last Modified: | 08 Jul 2025 03:06 | ||||||
| URI: | https://sipora.polije.ac.id/id/eprint/43083 |
Actions (login required)
 |
View Item |
