Pengembangan Aplikasi Berbasis Web Dengan YOLOv10 Dan Optical Character Recognition (OCR) Untuk Analisis Tabel Informasi Nilai Gizi Pada Produk Kemasan

Penelitian ini mengembangkan aplikasi berbasis web menggunakan YOLOv10 dan Optical Character Recognition (OCR) untuk menganalisis dan memvisualisasikan tabel informasi nilai gizi pada produk kemasan. Sistem ini mengekstraksi teks dengan OCR dan memvisualisasikan kandungan gizi dalam istilah sehari-hari, termasuk perbandingan dengan asupan harian yang direkomendasikan, dan perbandingan makanan setara. Dua model YOLOv10 digunakan: satu untuk deteksi tabel informasi gizi, dan satu lagi untuk deteksi masing-masing nilai gizi. Model 1 (deteksi tabel) mencapai mAP50 0.995 dan mAP50-95 0.942 dengan YOLOv10-M. Model 2 (deteksi nilai gizi) mencapai mAP50 0.731 dan mAP50-95 0.546 dengan YOLOv10-S. EasyOCR melakukan ekstraksi teks dengan post-processing untuk meningkatkan akurasi. Character Error Rate (CER) OCR tanpa pre-processing menunjukkan hasil yang baik pada kondisi "Background Berwarna Cerah" sebesar 0.0991 (akurasi 90.09%), namun kurang maksimal pada "Permukaan Tidak Rata" sebesar 0.7352 (akurasi 26.48%), mengindikasikan tantangan pada kondisi tersebut. Black Box Testing menunjukkan fungsionalitas 100%. Skor User Acceptance Test (UAT) berkisar 79.6% hingga 88.2% , skor System Usability Scale (SUS) rata-rata 73.3, masuk dalam kategori "good", nilai Net Promoter Score (NPS) mencapai 31.82% yang masuk dalam kategori “good”. Penelitian ini diharapkan meningkatkan kesadaran masyarakat tentang kandungan gizi dan membantu konsumen dalam memperhatikan nilai gizi pada produk sebelum membelinya.