Rancang Bangun Alat Pembaca Kalori berbasis Computer Vision pada Makanan Jepang di atas Konveyor yang Bergerak

Tugas akhir ini merancang bangun sistem pendeteksi kalori otomatis untuk makanan Jepang di atas konveyor, menjawab meningkatnya kesadaran akan asupan gizi. Sistem ini mengintegrasikan computer vision menggunakan metode You Only Look Once versi 8 (YOLOv8) untuk mengklasifikasikan tiga jenis sushi dari siaran webcam, dan sensor load cell untuk mengukur berat secara presisi. Data dari kedua sensor diolah untuk menghasilkan estimasi kalori dan harga secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan model YOLOv8 mampu mengklasifikasikan makanan dengan kinerja sangat baik (F1-Score 0,963), didukung oleh pengukuran berat yang akurat dari load cell. Seluruh informasi disajikan melalui aplikasi web interaktif berbasis Flask yang telah teruji fungsionalitasnya, mencakup autentikasi pengguna, akumulasi pesanan per sesi, serta penyimpanan riwayat konsumsi personal di database Firebase. Prototipe ini berhasil membuktikan bahwa integrasi teknologi ini menjadi solusi efektif untuk pemantauan kalori otomatis di lingkungan restoran.