Penerapan YOLOv5 untuk Klasifikasi Gambar dalam Sistem Estimasi Kandungan Kalori Masakan Indonesia

Abstract

In this era of continuously evolving technology, calorie counting applications have become crucial for individuals who are concerned about their eating habits and health. However, most of these applications have not fully accommodated the variety of dishes commonly consumed in Indonesia, especially the popular dishes in Java Island, which has the largest population in Indonesia. To address this limitation, this research introduces an innovative solution in the form of an Indonesian Cuisine Classification and Calorie Content Estimation System using YOLOv5 technology. In this approach, the YOLOv5 object classification technology is used to identify various types of Indonesian dishes, including eight classes such as satay, meatball soup, traditional soup, fried rice, mixed vegetables salad, fried chicken, beef soup, and beef stew. This system is not only capable of accurately classifying dishes but also provides calorie content estimation based on the composition of the classified food ingredients. The implementation of this research combines YOLOv5 to apply the Indonesian cuisine classification model using the nutrition API from API Ninjas to obtain the required nutrition data. This research uses datasets obtained from Kaggle website, Mendeley Data, and Roboflow, with a total of 303 images for each class of dishes. As a result, the model achieved an accuracy score of 94.2%, precision of 94.3%, recall of 93.8%, and an F1 Score of 93.8%.Di zaman teknologi yang terus berkembang ini, aplikasi penghitung kalori menjadi sangat penting bagi individu yang peduli akan pola makan dan kesehatan mereka. Namun, sebagian besar aplikasi tersebut belum sepenuhnya dapat mengakomodasi variasi masakan yang umum dikonsumsi di Indonesia, terutama masakan yang populer di Pulau Jawa, yang memiliki jumlah penduduk terbesar di Indonesia. Untuk mengatasi kekurangan ini, penelitian ini memperkenalkan solusi inovatif berupa Sistem Klasifikasi Masakan Indonesia dan Estimasi Kandungan Kalori menggunakan teknologi YOLOv5. Dalam pendekatan ini, teknologi klasifikasi objek YOLOv5 digunakan untuk mengidentifikasi berbagai jenis masakan Indonesia, termasuk delapan kelas seperti sate, bakso, soto, nasi goreng, gado-gado, ayam goreng, rawon, dan rendang. Sistem ini tidak hanya mampu mengklasifikasikan masakan dengan akurat, tetapi juga memberikan estimasi kandungan kalori berdasarkan komposisi bahan makanan yang terklasifikasi. Implementasi dari penelitian ini menggabungkan YOLOv5 untuk menerapkan model klasifikasi masakan Indonesia dengan menggunakan API nutrisi dari API Ninjas untuk mendapatkan data nutrisi yang diperlukan. Penelitian ini menggunakan dataset yang diperoleh dari website Kaggle, Mendeley Data, dan Roboflow, dengan total 303 gambar untuk setiap kelas masakan. Hasilnya, model mencapai skor akurasi sebesar 94,2%, precision sebesar 94,3%, recall sebesar 93,8%, dan F1 Score sebesar 93,8%