PENDETEKSI VISUAL MAKANAN DAN JUMLAH KALORINYA MENGGUNAKAN ALGORITMA MASK R-CNN BERBASIS BOT TELEGRAM - Shafa, Raihanaldy Ash; Andono, Pulung Nurtantio (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2025)
Algoritma deteksi visual MASK R-CNN merupakan teknologi yang dapat membantu pengguna menjaga pola makan sehat dengan secara otomatis mendeteksi jenis makanan yang dikonsumsi. Sistem ini melibatkan pembuatan model berdasarkan kumpulan data, mengeksplorasi data, melatih model menggunakan algoritma Mask R-CNN, menguji model menggunakan gambar, dan menghubungkan model ke bot telegram menggunakan API. Kumpulan data dikumpulkan, dilatih, dan divalidasi, serta dikelompokkan ke dalam 40 kelas dengan berbagai jenis makanan dan minuman. Model ini memiliki tingkat akurasi total 78% dari 13 jenis gambar makanan yang diuji. Metode Mask Region Convolutional Neural Network (Mask R-CNN) dirancang untuk menyediakan akses cepat dan mudah ke informasi tentang jumlah kalori. Model ini dilatih menggunakan set data dari AIcrowd Food Recognition Challenge, dan mencapai tingkat akurasi 78%. Akurasi sistem dapat ditingkatkan dengan menggunakan set data yang lebih bervariasi dan mengoptimalkan pencahayaan pada gambar.