Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi pangan berbasis nilai gizi menggunakan metode Decision Tree Classifier untuk meningkatkan pemahaman masyarakat tentang kandungan gizi makanan dan membantu tenaga medis memberikan rekomendasi diet yang tepat. Data nutrisi dari berbagai sumber diintegrasikan dan diolah untuk melatih model yang mampu mengklasifikasikan makanan berdasarkan kandungan gizinya. Sistem dievaluasi dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score, menunjukkan kemampuan tinggi dalam mengidentifikasi dan mengelompokkan makanan serta memberikan informasi gizi yang mudah dipahami. Sistem ini berpotensi meningkatkan kesadaran gizi masyarakat dan membantu pencegahan penyakit tidak menular terkait pola makan tidak sehat. Disarankan untuk memperluas data nutrisi dan mengintegrasikan algoritma machine learning lainnya untuk meningkatkan akurasi dan keandalan sistem.
Copyrights © 2025