Klasifikasi Kandungan Gizi Makanan dan Risiko Kesehatan Berdasarkan Citra Menggunakan Metode CNN - Nuhdin, Burhan; Tirta, Lusi Dara; Nababan, Dina Madelin; Faiz, Zulfa Al; Muharrom, Muhammad; Hidayatun, Nunung (LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia, 2026)
Kesehatan manusia sangat bergantung pada pola konsumsi makanan. Namun, masyarakat modern cenderung tidak terkontrol dalam memilih makanan, lebih mementingkan kepraktisan dan rasa daripada nutrisi. Hal ini menyebabkan peningkatan penyakit seperti obesitas, diabetes, dan hipertensi. Kurangnya kesadaran akan informasi gizi menjadi faktor utama. Oleh karena itu, penelitian ini merancang aplikasi berbasis website. Aplikasi ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN), dengan arsitektur transfer learning MobileNetV2 untuk melakukan klasifikasi makanan, kandungan gizi dan risiko Kesehatan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan baik, mudah digunakan, dan dapat menjadi media edukasi digital untuk meningkatkan pemahaman masyarakat mengenai pentingnya pola makan yang sehat. Hasil pelatihan menunjukkan peningkatan akurasi yang konsisten hingga mencapai 99,8% pada data training, sementara nilai loss turun menjadi 0,031. Data validasi juga menunjukkan performa stabil dengan akurasi mencapai 100% dan loss sebesar 0,018, menandakan bahwa model mampu melakukan generalisasi dengan baik.