<![CDATA[Di Indonesia, sebagian besar asupan makanan terdiri dari karbohidrat. Setelah dikonsumsi, karbohidrat tersebut dicerna oleh enzim di tubuh manusia dan diubah menjadi glukosa. Kadar gula darah memiliki peran penting dalam mempengaruhi fluktuasi tekanan darah, sehingga mengelola tekanan darah dan kadar gula sangat penting untuk meningkatkan kualitas hidup. Asupan gula yang berlebihan, terutama akibat pola makan yang kurang sehat, dapat menyebabkan diabetes melitus, yang banyak dialami oleh masyarakat, terutama lansia. Makanan tradisional berbasis umbi-umbian menawarkan potensi sebagai sumber karbohidrat yang sehat dan bisa menjadi pilihan yang baik untuk menjaga keseimbangan gula darah. Maka dari itu penelitian ini mengusulkan penerapan sistem deteksi kadar gula dan karbohidrat pada umbi-umbian menggunakan teknologi YOLO. Model YOLOv8 dikembangkan dengan menganalisis dataset berisi 1800 gambar, menghasilkan sistem deteksi umbi-umbian yang sangat akurat. Model ini menggunakan varian YOLOv8s dengan batch size 8 dan optimizer Adam dengan learning rate 0.001. Hasil uji menunjukkan kinerja yang sangat baik, dengan mAP50 (Mean Average Precision) sebesar 99.2%, Precision Confidence Curve 94.7%, Precision Recall 99.4%, dan F1 Confidence Curve 85.2%.]]>
Copyrights © 2024
