Evaluasi Multi-Expert terhadap Sistem Rekomendasi Diet Non-Klinis Berbasis Generative AI - mukafasyadiah, Diena; Andri Setiawan, Mukhammad (Universitas Budi Darma, 2026)
Pemantauan konsumsi makanan dan analisis nutrisi secara mandiri masih menjadi tantangan karena keterbatasan pemahaman gizi serta kurangnya sistem yang mampu memberikan rekomendasi diet yang personal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem analisis nutrisi dan rekomendasi diet non-klinis berbasis Generative AI untuk mendukung edukasi gizi melalui integrasi data profil pengguna, konsumsi makanan, dan referensi nutrisi. Sistem dikembangkan menggunakan metode Design Science Research (DSR) dan dievaluasi melalui pendekatan multi-expert yang melibatkan lima ahli gizi dengan 19 indikator penilaian. Hasil evaluasi menunjukkan nilai rata-rata 4,56 yang berada pada kategori baik hingga sangat baik, menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan analisis nutrisi yang informatif dan relevan sebagai alat bantu edukasi nutrisi non-klinis. Penelitian ini berkontribusi pada integrasi analisis konsumsi berbasis citra makanan, referensi Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI), dan Generative AI dalam satu sistem terpadu yang divalidasi melalui evaluasi multi-expert.