PENENTUAN KALORI MAKANAN BERDASARKAN FITUR WARNA DAN BENTUK MENGGUNAKAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOUR) BERBASIS ANDROID - Ahmad Hendi Suffyan Hadi; Soffiana Agustin (CV SWA Anugerah, 2024)
Penelitian ini mengembangkan aplikasi pengenalan citra makanan berdasarkan kebutuhan kalori dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Data Kementerian Kesehatan Republik Indonesia menunjukkan bahwa banyak orang tidak mengetahui kebutuhan kalori yang masuk ke tubuh. Penelitian ini menggunakan ciri ekstraksi warna dan bentuk dari citra makanan yang diklasifikasikan ke dalam tujuh kelas makanan. Metode KNN digunakan untuk mengenali citra makanan dengan nilai k yang bervariasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi dapat mendeteksi citra makanan dengan akurasi tertinggi di nilai k=1 sebesar 91%. Nilai akurasi menurun seiring dengan peningkatan nilai k. Nilai akurasi di k=3 adalah 29,5%, k=5 adalah 29,5%, k=7 adalah 29%, dan k=9 adalah 31,42%. Metode KNN dapat mengenali citra makanan berdasarkan ciri ekstraksi warna dan bentuk. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi pengembangan aplikasi pengenalan citra makanan yang dapat membantu orang mengetahui kebutuhan kalori, nilai gizi, dan kandungan bahan makanan.