Implementasi Google Gemini API pada Aplikasi Mobile untuk Rekomendasi Resep Masakan Nusantara Berdasarkan Identifikasi Bahan Makanan - Sebastian Rinaldi (Jurnal ICT: Information Communication & Technology, 2026)
Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) membuka peluang pengembangan aplikasi rekomendasi resep yang lebih adaptif melalui pemanfaatan analisis citra dan pemrosesan bahasa alami. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan Google Gemini API pada aplikasi mobile untuk memberikan rekomendasi resep masakan Nusantara berdasarkan identifikasi bahan makanan. Pengembangan sistem menggunakan metode Extreme Programming(XP) yang meliputi planning, design, coding, dan testing. Aplikasi dibangun menggunakan Flutter, Firebase Authentication, Cloud Firestore, serta Google Gemini API sebagai model AI multimodal. Evaluasi sistem dilakukan melalui pendekatan Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) yang mencakup unit testing, widget testing, dan integration testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi berhasil mengintegrasikan sebelas fitur utama, termasuk identifikasi bahan melalui kamera, galeri, dan teks serta rekomendasi resep secara otomatis. Pengujian terhadap 51 test case menunjukkan tingkat keberhasilan 100% dengan code coverage sebesar 81% dan rata-rata waktu eksekusi pipeline 6 menit 32 detik. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi Google Gemini API mampu meningkatkan kemudahan pencarian resep secara kontekstual serta mendukung pengembangan aplikasi mobile yang andal untuk pelestarian kuliner Nusantara.