Analisis Nutrisi Makanan Berbasis Mobile Menggunakan CNN dan Artificial Intelligence

Authors

  • Husain Rahmani Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
  • Dadang Iskandar Mulyana Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

DOI:

https://doi.org/10.35870/jtik.v10i2.5452

Keywords:

Convolutional Neural Network (CNN), Mobile Application, Artificial Intelligence (AI), Nutrition Composition

Abstract

The development of Artificial Intelligence (AI) technology has opened up new opportunities in various fields, including health and nutrition. This research aims to develop a mobile application that is able to analyze the nutritional composition of food automatically using the Convolutional Neraul Network (CNN) method. This application is designed to assist users in monitoring nutritional intake through the recognition of food images taken using a mobile device camera. The methodology used includes collecting food image datasets, training CNN models integrated into mobile platforms so that they can be used in real-time and user-friendly. Tests were conducted to measure the accuracy of food classification and the accuracy of estimating its nutritional composition.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

  • Husain Rahmani, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

    Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

  • Dadang Iskandar Mulyana, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

    Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

References

Annisa, R., Wintoro, P. B., Pradipta, R. A., & Komala, R. (2025). Pengenalan Citra Makanan dan Perhitungan Kalori Otomatis Berbasis Convolutional Neural Network. JUKI: Jurnal Komputer dan Informatika, 7(2), 209-220.

Ardiansyah, R., Fajarulloh, A. C., & Putra, B. A. S. (2025, January). Penggunaan CNN Untuk Menentukan Jumlah Kalori Pada Sayuran Dan Buah Menggunakan Image Processing. In Seminar Nasional Teknologi & Sains (Vol. 4, No. 1, pp. 571-579). https://doi.org/10.29407/5dzfn808.

Dayton, D., & Aklani, S. A. (2023). Analisis dan Pengembangan Aplikasi Mobile Diet Artificial Intelligence dengan Pendekatan Challenge Based. Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika), 6(1), 48-58. https://doi.org/10.47080/simika.v6i1.2365.

Dinata, I. M. A. M., Gunadi, I. G. A., & Sunarya, I. M. G. (2024). Analisis Hyperparameter Pada Klasifikasi Jenis Daging Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), 8(1), 25-34.

Fahmi, A. P., & Sari, R. U. (2024). Rancang Bangun Aplikasi Kecerdasan Buatan Hafalan Al-Qur'an Berbasis Mobile Di SDIT Buahati Islamic School 3. Jurnal Teknologi Informasi, 10(2), 162-167. https://doi.org/10.52643/jti.v10i2.5680.

Fauzi, M. R. (2025). Fitur Machine Learning untuk Mengidentifikasi Kandungan Gula Pada Makanan: Studi Kasus Aplikasi Glucofit untuk Pencegahan Diabetes di Indonesia (Doctoral dissertation, Universitas Islam Indonesia).

Hidayat, A., Ash-Shiddiq, F. S., & Amalya, F. (2024). Pengembangan Aplikasi Klasifikasi Makanan Dengan Metode Transfer Learning Menggunakan MobilenetV2 dan Integrasi Api Nutrisi Berbasis Web. Innovative: Journal Of Social Science Research, 4(6), 2397-2419.

Maheswara, A. A. G. A., Kom, I. L. F. S., Brata, I. A. H., & Kom, S. (2024). Pengembangan Aplikasi Deteksi Allergen pada Makanan Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Android. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 8(6).

Sahputra, R. B., Kunaefi, A., & Permadi, A. (2024). PERANCANGAN MOBILE APPLICATION UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN SAYUR SEGAR DAN BUSUK MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(6), 12711-12718. https://doi.org/10.36040/jati.v8i6.12036.

Saputri, B. R. D., Asmawati, F. D., Rahmawati, A., Manggala, I. H., & Hidayattullah, M. F. (2024). Deteksi Bahan Makanan untuk Rekomendasi Resep Masakan pada Program Diet Menggunakan Algoritma CNN. Jurnal Ilmiah Informatika, 9(2), 134-141.

Shafa, R. A., & Andono, P. N. (2025). Pendeteksi visual makanan dan jumlah kalorinya menggunakan algoritma mask r-cnn berbasis bot telegram. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 10(1), 641-651. https://doi.org/10.29100/jipi.v10i1.6972.

Soo, B. C. (2024). Service Quality Analysis to Improve Competitive Advantage of SMEs Creative Industries. Journal of Current Research in Business and Economics, 3(1), 702-743.

Yusrana, R. D., Yukandri, Y., Nurdin, N., Pranatawijaya, V. H., & Sari, N. N. K. (2024). IMPLEMENTASI KECERDASAN BUATAN DALAM PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE BINARYTALKHUB. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(4), 6075-6081.

Zheng, J., Wang, J., Shen, J., & An, R. (2024). Artificial intelligence applications to measure food and nutrient intakes: Scoping review. Journal of medical Internet research, 26, e54557.

Zianka, I. D., Alim, S. D., Adiputro, M. K., & Setiawan, A. (2024). Perancangan Aplikasi Android untuk Perhitungan Nutrisi Makanan Pencegah Stunting dengan Metode CNN di Jakarta: The Design Android Application Nutrition Calculation to Prevent Stunting with CNN Method in Jakarta. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(1), 99-107. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i1.1027.

Zianka, I. D., Alim, S. D., Adiputro, M. K., & Setiawan, A. (2024). Perancangan Aplikasi Android untuk Perhitungan Nutrisi Makanan Pencegah Stunting dengan Metode CNN di Jakarta: The Design Android Application Nutrition Calculation to Prevent Stunting with CNN Method in Jakarta. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(1), 99-107. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i1.1027.

Downloads

Published

2026-04-01

Issue

Section

Computer & Communication Science

How to Cite

Rahmani, H., & Mulyana, D. I. (2026). Analisis Nutrisi Makanan Berbasis Mobile Menggunakan CNN dan Artificial Intelligence. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi), 10(2), 511-519. https://doi.org/10.35870/jtik.v10i2.5452

Most read articles by the same author(s)

<< < 1 2 3 > >>