## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 1 January 2024, pp: 99-107 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## The Design Android Application Nutrition Calculation to Prevent Stunting with CNN Method in Jakarta

## Perancangan Aplikasi Android untuk Perhitungan Nutrisi Makanan Pencegah Stunting dengan Metode CNN di Jakarta
Irfan Divi Zianka 1* , Setyo Damara Alim 2 , Muhammad Krisna Adiputro 3 , Aji Setiawan 4
1,2,3,4 Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Darma Persada, Indonesia
E-Mail: 1 irfandiviz@gmail.com, 2 setyodamaraalim@gmail.com,
3 muhammadkrisnaadiputro@gmail.com, 4 aji_setiawan@ft.unsada.ac.id
Received Sep 4th 2023; Revised Nov 30th 2023; Accepted Dec 15th 2023 Corresponding Author: Irfan Divi Zianka

## Abstract
Stunting  is  still  the  biggest  national  problem  in  Indonesia.  The  Indonesian  government  is  very  serious  about  handling stunting cases by creating priority programs. Stunting can be prevented from pregnancy by consuming adequate nutrition and a good diet. The impact of stunting can affect children's growth and development and affect the quality of the nation's generation. This research aims to provide several solutions with the help of machine learning in the form of applications to help pregnant women and mothers of toddlers prevent stunting by monitoring children's food and daily nutritional needs in real-time. This research uses the  Convolutional Neural Network concept with the MobileNetV2 algorithm to classify food types and their nutritional content. This model produces the highest accuracy of 94.6% and a loss value of 0.2391 with a total of 10 epochs.
Keyword:, Android, Application, CNN, Jakarta, Nutrition, Stunting

## Abstrak
Stunting masih menjadi permasalahan terbesar di Indonesia, Pemerintah Indonesia sangat serius dalam menangani kasus stunting dengan membuat program prioritas nasional. Stunting dapat dicegah sejak masa kehamilan dengan mengonsumsi gizi  yang  cukup  dan  pola  makan  yang  baik.  Dampak  stunting  dapat  mempengaruhi  tumbuh  kembang  anak  dan mempengaruhi  kualitas  generasi  bangsa.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  beberapa  solusi  dengan  bantuan machine learning dengan bentuk aplikasi Android untuk membantu para ibu hamil dan ibu balita dalam mencegah stunting dengan melakukan monitoring makanan dan kebutuhan kandungan gizi harian pada anak secara real-time. Penelitian ini menggunakan konsep Convolutional Neural Network dengan algoritma MobileNetV2 untuk melakukan klasifikasi jenis makanan beserta dengan kandungan gizi makanan. Model ini menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 94,6% dan nilai loss 0,2391 dengan jumlah epoch sebanyak 10 kali.
Kata Kunci: Android, Aplikasi, CNN, Jakarta, Nutrisi, Stunting

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan stunting di  Indonesia  masih  menjadi  salah  satu  masalah  terbesar  dan  diperlukan penanganan  serius  semua  pihak,    Pemerintah  Indonesia  sendiri  menetapkan  program  penanganan stunting sebagai  program  prioritas  nasional  yang  memerlukan  penanganan  secara  menyeluruh  guna  menekan peningkatan jumlah[1]. Stunting dapat dicegah sejak masa kehamilan dengan mengkonsumsi makanan dengan gizi  yang  cukup.  Gizi  ibu  hamil    merupakan    nutrisi    yang    diperlukan    untuk  perkembangan  janin  yang dikandungnya  hingaa  masa  melahirkan[2,3].  Kurangnya  pengetahuan  gizi  merupakan  salah  satu  faktor penyebab  yang  berpengaruh  terhadap  konsumsi  makanan  bagi  balita[4].  Dampak stunting pada  anak  dapat meningkatkan  angka  morbiditas  dan  mortalitas  pada  anak. Stunting juga  meningkatkan  risiko  terjadinya gangguan mental dan tumbuh kembang anak, serta menyebabkan obesitas dan gangguan metabolisme. Dampak stunting tersebut secara tidak langsung mempengaruhi kualitas generasi bangsa di masa yang akan datang[5].
Dalam  jangka  waktu  4  tahun  terakhir  periode  tahun  2018-2021  angka  presentase  populasi Stunting Nasional  mengalami  penurunan  angka  berdasarkan  data,  hal  ini  tentunya  sudah  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan.  Meskipun  presentase  trendnya  menurun  secara  signifikasn  diperlukan  strategi  khusus  untuk mencapai target prevalensi stunting pada tahun 2024 sebesar 14%, maka target 3 tahun kedepan adalah harus bisa  menurunkan  angka  prevalensi  tersebut  sekitar  10%  sebagaimana  yang  telah  ditetapkan  dalam  RPJMN 2020-2024 dan Peraturan Presiden Nomor 72 Tahun 2021 tentang Percepatan Penurunan Stunting [6]. Provinsi DKI  Jakarta  merupakan  provinsi  dengan  presentase  kasus stunting terendah  kedua  di  Indonesia  pada 2022. Berdasarkan  hasil  Survei  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI)  Kementerian  Kesehatan,  presentase  kasus stunting di Ibu Kota Jakarta sebesar 14,8% pada tahun lalu. Artinya, DKI Jakarta mampu menurunka angka balita stunting sebesar 2 poin dari tahun sebelumnya. Pada SSGI 2021,  presentase kasus stunting di provinsi ini mencapai 16,8%[7].
Salah satu upaya penurunan angka stunting juga dilakukan pada kelurahan Pondok Ranggon, Jakarta Timur.  Upaya  yang  dilakukan  adalah  dengan  memberikan  penyuluhan  pengetahuan  mengenai  pentingnya stunting pada  ibu  hamil,  dengan  pendekatan  pada  kegiatan  rutin  tersebut  diharapkan  ibu  hamil  dapat  lebih peduli dan sadar terkait isu stunting [8].
Saat  ini  perkembangan teknologi  informasi digital  telah berkembang dengan cepat dan sangat baik. Penerapannya  meluas  pada  semua  aspek  dan  berbagai  bidang,  salah    satunya    adalah  teknologi mobile [9]. Munculnya teknologi machine learning juga menjadi salah satu alasan teknologi informasi digital yang dapat membantu  pencarian  informasi  seperti chatbot , chatbot merupakan  sebuah program machine  learning yang menangani permasalahan dalam kecepatan mendapatkan informasi tertentu tanpa harus mencari file didalam database secara manual[10]. Deep learning khususnya Convolutional Neural Network s (CNN), telah muncul sebagai alat dan program untuk mempermudah pengenalan dan klasifikasi gambar [11] yang digunakan untuk melihat kandungan gizi makanan lewat proses image processing. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh[12], penelitian tersebut lebih berfokus pada ekstraksi kandungan nutrisi makanan menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine dan  belum  mendukung  aplikasi mobile .  Penelitian  ini  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network dengan  algoritma MobileNetV2 dan  berbasis  aplikasi mobile .  Diharapakan penelitian  ini  dapat  membantu  mengontrol  kandungan  serta  jumlah  nutrisi  makanan  untuk  mencegah  dan menurunkan angka stunting secara real time.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  proses  ekstraksi  citra  gambar  dengan  metode convolutional  neural network dan algoritma transfer learning mobilenetv2 untuk  mengidentifikasi nilai kandungan gizi makanan pada aplikasi android untuk membantu mengkontrol jenis makanan yang baik untuk mencegah stunting. Tahap penelitian yang diterapkan pada penelitian ini tertera pada Gambar 2.

## 2.1 Dataset Collection
Dataset yang digunakan adalah dataset gambar makanan sebanyak 1847 data gambar yang diambil dari google images , dengan teknik web scrapping dengan berbagai macam ekstensi seperti ( jpg, webp, dan lain - lain). Data ini terdiri dari 20 jenis kategori makanan yang memiliki kandungan gizi yang baik untuk mencegah stunting , selanjutnya data gizi makan diperoleh dari portal kaggle [13] yang berisikan kandungan gizi makanan dari 20 jenis kategori makanan.

## Gambar 1. Data gambar makanan dari tiap tiap kategori

## 2.2 Preprocessing
Pada tahap preprocessing dilakukan dengan beberapa tahap, seperti pemberian label pada data gambar, mengubah ukuran data gambar dan menentukan batch size. Tahap tersebut dapat di implementasikan dengan menggunakan  pillow  sebagai  library  pengolah  dan  pemberian  label  gambar  dan  keras  imagedatagenerator sebagai  library  untuk  merubah  ukuran  data  gambar  dan  pengolah  sampel  data  gambar. Keras imagedatagenerator digunakan untuk mendapatkan input dari data asli dan selanjutnya membuat transformasi data ini secara acak dan memberikan  hasil resultan yang hanya berisi data yang baru diubah[14], bagian ini termasuk dari proses perubahan ukuran data gambar dan ukuran tiap batchnya. Batch size merupakan kumpulan dan jumlah sampel dari dataset yang dimasukkan ke dalam model tiap iterasinya. Ukuran batch size memiliki pengaruh  besar  terhadap  memori,  dengan  memori  yang  lebih  besar  maka  waktu  pelatihan  menjadi  lebih cepat[15].
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 2.3 Split Dataset
Pemisahan dataset dilakukan menjadi 3 bagian yaitu data training, validation dan testing menggunakan metode  50:25:25.  Data  training  digunakan  untuk  pelatihan  model,  data  validation  di  gunakan  untuk memastikan  model  sudah  mendapatkan  pola  dari  data  pelatihan,  dan  data  testing  digunakan  untuk  menguji model agar siap digunakan menghadapi data baru.
Gambar 3. Skema pemisahan dataset

## 2.4 Augmentasi Data
Augmentasi  adalah  sebuah  teknik  yang  digunakan untuk  memperbanyak data  pelatihan  model  tanpa perlu  mencari  data  tambahan,  augmentasi  gambar,merupakan  tindakan  mereplika  gambar  yang  ada  dengan berbagai  penyesuaian  untuk  membuat  variasi  data  latih[16].  Contoh  augmentasi  adalah  dengan  cara memperbesar dan memperkecil ukuran data gambar sebesar 5%, memutar arah gambar sebanyak 5%. Dengan proses augmentasi model akan lebih terlatih dan mampu beradaptasi dengan data baru.
Gambar 4. Penerapan teknik augmentasi pada data gambar makanan

## 2.5 Modeling
Modeling  adalah  sebuah  proses  yang  digunakan  untuk  membuat  sebuah  program  komputer  berupa model machine learning yang digunakan untuk mengenali pola dalam sebuah dataset ataupun membuat sebuah prediksi.

## 2.5.1 Deep Learning
Deep  learning  merupakan  bidang  dari  machine  learning  yang  memanfaatkan  jumlah  layer  untuk melakukan  proses  pengolahan  ekstraksi  gambar,  pencariaan  pola,  klasifikasi  dan  prediksi.  Deep  learning mampu memproses data dengan jumlah yang sangat besar dengan beberapa tipe data seperti gambar, teks, dan suara. Deep learning merupakan solusi pendekatan penyelesaian masalah pada sistem pembelajaran komputer dengan konsep hierarki layer. Konsep hierarki membantu komputer menyelesaikan masalah kompleks menjadi sederhana [17].

## 2.5.2 Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network adalah pengembangan dari algoritma Multilayer Perceptron (MLP) yang mampu  mengolah  data  dua  dimensi.  CNN  merupakan  jenis  Deep  Neural  Network  karena  memiliki  jumlah layer  yang  tinggi  dan  banyak  diaplikasikan  pada  data  citra.  MLP    kurang  sesuai  untuk  digunakan  dalam klasifikasi citra karena tidak menyimpan informasi objek dari data citra dan menyatakan bahwa piksel adalah fitur yang independen sehingga  hasil prosesnya cenderung yang kurang baik[18]. Secara teknis, CNN adalah sebuah arsitektur yang dapat dilatih dan terdiri dari beberapa tahap. Dataset CNN biasanya berupa objek  citra. CNN  mampu  mendeskripsikan  citra  menjadi  sebuah  informasi  yang  dapat  dipahami,  jaringan  inilah  yang membedakan CNN dengan metode jaringan syaraf lainnya. Secara garis besar, arsitektur CNN terbagi menjadi 2 bagian yaitu Feature Learning yang terdiri dari Convolutional Layer dan Pooling Layer , selanjutnya adalah Fully Connected Layer [19].
Gambar 5. Arsitektur dari Convolutional Neural Network

## 2.5.3 Transfer Learning
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metode transfer  learning untuk  melakukan  training  dan  model. Transfer learning merupakan model yang sudah dilatih sebelumnya dan memakainya sebagai titik awal untuk mempelajari  permasalah  lanjutan  ataupun  baru[20].  Asitektur transfer  learning mampu  menghasilkan informasi dari sebuah citra dan dapat melakukan banyak ekstraksi dari citra tersebut.

## 2.5.4 MobileNetv2
MobilenetV2  merupakan  salah  satu  arsitektur  CNN  yang  berguna  untuk  mendeteksi  beberapa  objek serta mengekstrasi secara efisen dan cepat [21]. MobileNetv2 memiliki kelebihan pada perangkat mobile dan beberapa  hardware  dengan  yang  memiliki  kapasitas  memory  dan  komputasi  yang  terbatas.  MobileNetV2
mampu mengurangi jumlah pemakaian memory yang terpakai pada perangkat mobile , dan efisiensi waktu yang digunakan untuk proses klasifikasi dan deteksi objek secara signifikan tanpa mengurangi accuracy model[22].

## 2.6 Evaluasi Model
Tahap ini  bertujuan untuk menguji hasil kinerja dari sebuah model yang sudah dilatih menggunakan data  uji.  Pada  umumnya  untuk  mengukur  hasil  kinerja  model  menggunakan  metrik accuracy dan loss. Accuracy merupakan parameter hasil uji sebagai tingkat kebenaran dalam suatu penelitian untuk menunjukkan seberapa  akurat  model  dalam  menyelesaikan  permasalah. Loss adalah  parameter  yang  menginformasikan ketidakakuratan model dalam menyelesaikan masalah dan  mengenali objek[23].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%)   = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ×  100% (1)
𝐿𝑜𝑠𝑠(%)   =
𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (2)
Keterangan:
1. True Positive (TP): Data diprediksi benar oleh sistem dan aktualnya benar.
2. True Negative (TN): Data diprediksi salah oleh sistem dan aktualnya salah.
3. False Positive (FP): Data diprediksi salah namun aktual datanya adalah benar.
4. False Negative (FN): Data diprediksi benar namun aktual datanya adalah salah.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Tahap  ini  akan  menjelaskan  hasil  pembahasan  dalam  proses  klasifikasi  jenis  makan  dan  kandungan nutrisi makanan dengan arsitektur CNN MobileNetv2 dan hasil evaluasi menggunakan metode labeling nilai aktual dan prediksi dan implementasi prediksi makanan dan kandungan nilai gizi.

## 3.1 Pelatihan Model
Pelatihan model dilakukan menggunakan arsitektur MobileNetV2 dengan beberapa parameter seperti menambahkan layer, loss function, metrik, batch size, epochs dan juga callback early stopping . Hasil pelatihan model  tentunya  bergantung  pada epoch s, Epoch merupakan  kondisi  ketika  seluruh  data  yang  dimasukan kedalam  model  telah  selesai  melewati  seluruh  layer  dalam  1  kali  putaran  [24].  Di  tahap  ini  juga  dilakukan proses  hyperparameter,  hyperparameter  digunakan  untuk  membuat  performa  model  jadi  lebih  baik,  dengan mengatur dan mengontrol sebuah parameter [25].
Tabel 1. Hyperparameter Model Parameter Jenis/Nilai BatchSize Epoch Optimizer Activation Function Loss Function Callback Function 32 5,10 Adam Relu, Softmax Categorical Crossentropy Validation Loss

## 3.2 Evaluasi Model Berdasarkan Accuracy dan Loss
Pada tahap ini dilakukan pengujian tingkat accuracy dan loss pada model menggunakan skema dengan epoch sebanyak 5 dan 10. Skema ini digunakan untuk melihat seberapa akurat dan stabil sebuah model dalam memprediksi atau klasifikasi sebuah objek.
Nilai accuracy dan validation dengan  epoch  sebanyak  5  adalah  sebesar  93,7%  dengan  loss  sebesar 0,2855. Mengacu pada gambar 6, data train merupakan garis biru dan data validation merupakan garis oranye. Nilai accuracy perlahan naik dan nilai loss perlahan turun seiring dengan menambahnya nilai epoch atau nilai iterasi.
Tabel 2. Pengujian Accuracy dan Loss dengan jumlah Epoch 5 Jumlah Epoch Accuracy Data Training Loss Data Training Accuracy Data Validation Loss Data Validation 1 54,6% 1.7074 76,9% 0,7642 2 3 4 5 80,2% 89,2% 94,9% 98,2% 0,6857 0,3753 0,2101 0,1093 84,7% 91,8% 91,2% 93,7% 0,5203 0,3542 0,3565 0,2855
Gambar 7. Diagram accuracy dan loss dengan epoch 10
Nilai accuracy dan validation dengan  epoch  sebanyak  10  adalah  sebesar  94,6%  dengan  loss  sebesar 0,2391. Mengacu pada gambar 7, data train merupakan garis biru dan data validation merupakan garis oranye. Nilai accuracy perlahan naik dan nilai loss perlahan turun seiring dengan menambahnya nilai epoch atau nilai iterasi.
Tabel 3. Pengujian Accuracy dan Loss dengan jumlah Epoch 10 Jumlah Epoch Accuracy Data Training Loss Data Training Accuracy Data Validation Loss Data Validation 1 54,2% 1.6865 77,5% 0,8275 2 3 4 5 6 7 8 9 10 80,5% 88,7% 94,2% 97,6% 99,2% 99,8% 100% 100% 100% 0,6843 0,4053 0,3361 0,1304 0,0746 0,0359 0,0209 0,0135 0,0079 85,4% 88,5% 91,6% 92,9% 92,9% 93,8% 93,9% 93,9% 94,6% 0,5212 0,4480 0,3361 0,3106 0,3146 0,2688 0,2790 0,2726 0,2391
Nilai accuracy dan loss dari  model  dapat  disimpulkan  pada  tabel  dibawah  ini.  Jumlah epoch sangat berpengaruh  pada  tingkat accuracy ,  seringkali  epoch digunakan  untuk  mengukur  sejauh mana  model  dapat mencapai performa terbaiknya
Tabel 4. Nilai Accuracy dan Loss Tertinggi Jumlah Epoch Accuracy Data Train Loss Data Train Accuracy Data Validation Loss Data Validation 5 98,2% 0,1093 93,7% 0,2855 10 100% 0,0079 94,6% 0,2391

## 3.3 Evaluasi Model Berdasarkan Label
Model  yang  sudah  dilatih  pada  tahap  sebelumnya  dengan  nilai accuracy terbaik  akan  di  uji  dengan berdasarkan nilai label dan dibedakan menjadi label true dan label predicted . Pengujian ini dilakukan pada PC, label true adalah label dengan nilai sebenarnya dari data, sedangan label predicted adalah label hasil prediksi
dari model yang sudah di uji. Hasil pengujian pada tahap ini di tampilkan dengan gambar makanan pada tiap kategori bersama dengan label aktual dan prediksinya dengan tujuan sejauh mana model dapat mengenali data dari tiap kategori.
Gambar 8. Evaluasi Model Berdasarkan Nilai Label

## 3.4 Prediksi Gizi Makanan Pada Aplikasi Android
Setelah proses evaluasi model dengan label, selanjutnya dilakukan deployment model menjadi sebuah aplikasi  android.  Sistem  operasi  Android  banyak  digunakan  pada  perangkat smartphone dan tablet .  Sistem operasi  merupakan  penghubung  antara  perangkat  dan  penggunanya,  sehingga  pengguna  dapat  berintraksi dengan  perangkat  dan  menjalankan  aplikasi-aplikasi  yang  tersedia  pada perangkat[26].  Pada  penelitian  ini, aplikasi dibuat dan digunakan untuk melakukan perhitungan kandungan nutrisi makanan dan monitoring gizi harian.
Data kandungan gizi ini berisikan nilai nilai seperti jumlah kalsium, protein, karbohidrat, lemak, dan kalori.[13].  Pengujian  ini  dilakukan dengan  melakukan  unggah  gambar  makanan pada  aplikasi,  selanjutnya aplikasi  akan  mendeteksi  jenis  makanan  tersebut  dan  juga  menampilkan  kandungan  gizi  makanan.  Proses prediksi  dilakukan  dengan  melakukan  foto  makanan  dan  unggah  foto  makanan,  setelah  itu  model  akan memberikan sebuah output data kandungan gizi dan nutrisi makanan dan juga rekap nutrisi harian pengguna untuk me-monitoring kebutuhan harian secara real-time .
Gambar 9. Menu Unggah Gambar Makanan dan Deteksi Nutrisi Makanan
Gambar 10. Hasil Deteksi Nutrisi Makanan dan History Nutrisi Harian
Terlihat  pada  gambar  diatas,  model  mampu  melakukan  prediksi  kandungan  nutrisi  makanan  dan memberikan rekap history nutrisi harian yang sangat membantu untuk melakukan monitoring gizi pada bayi kita untuk proses tumbuh kembangnya.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini memberikan hasil evaluasi dengan model MobileNetV2 , dengan skema variasi percobaan epoch yang berbeda, accuracy tertinggi dari model adalah dengan epoch sebanyak 10 dengan nilai accuracy sebesar 94,6%. Model MobileNetV2 dalam kasus ini mampu memberikan kontribusi dengan memebrikan nilai accuracy yang  tinggi,  model  ini  juga  mampu  berjalan  secara  aman  dan  lancar  pada  aplikasi  android  di bandingkan  penelitian  sebelumnya  yang  masih  belum  mendukung  deteksi  kandungan  gizi  lewat  aplikasi android [12]. Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan para orang tua di Indonesia lebih sadar terkait gizi anak mereka dan mampu menjaga pola makan serta melakukan monitoring gizi harian anak mereka agar terhindar dari stunting .

## REFERENSI
[1] B.  Analysis  and  C.  Analysis,  “UPAYA  PENANGANAN  STUNTING  DI  INDONESIA  Analisis Bibliometrik dan Analisis Konten,” vol. VIII, no. 01, pp. 44–59, 2024.
[2] B. Putri, H. Herinawati, E. S.-N. C. and Health, and  undefined 2021, “Pengaruh Promosi Kesehatan Tentang  Bounding  Attachment  Berbasis  Video  Animasi  Terhadap  Pengetahuan  Ibu  Hamil,” ojs.nchat.idBDY  Putri,  H  Herinawati,  E  SusilawatiNursing  Care  Heal.  Technol.  J.  (NCHAT), 2021•ojs.nchat.id , Accessed:
Oct. 25, 2023. [Online]. Available:
http://ojs.nchat.id/index.php/nchat/article/view/27
[3] E. Susilawati, A. Geubrina Permata, P. Sarjana Terapan, and P. Kesehatan Kemenkes Jambi, “Pengaruh Ekie  Gizi  Ibu  Hamil  Terhadap  Pengetahuan  Melalui  Aplikasi  Quizizz  Pada  Era  New  Normal  di Puskesmas  Aur  Duri  Kota  Jambi,” ojs.nchat.idE  Susilawati,  H  Herinawati,  AG  Permata,  S SuryaniNursing Care Heal. Technol. J. (NCHAT), 2021•ojs.nchat.id , Accessed: Oct. 25, 2023. [Online]. Available: http://ojs.nchat.id/index.php/nchat/article/view/18
[4] S. L. Apriliani, E. E. Nikmawati, and C. Yulia, “Pengetahuan Gizi Ibu Hamil Di Kecamatan Kertasari Kabupaten  Bandung,” Media  Pendidikan,  Gizi,  dan  Kuliner ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  67–75,  2019,  doi: 10.17509/boga.v8i2.21967.
[5] D. D. Astuti, R. B. Adriani, and T. W. Handayani, “PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DALAM RANGKA,” vol. 4, no. 2, pp. 2–6, 2020.
[6] “Angka Stunting Tahun 2022 Turun Menjadi 21,6 Persen - Badan Kebijakan Pembangunan Kesehatan | BKPK
Kemenkes.”
Accessed:
Oct. 25, 2023. [Online]. Available:
https://www.badankebijakan.kemkes.go.id/angka-stunting-tahun-2022-turun-menjadi-216-persen/
[7] “Terendah Kedua Nasional, Ini Rincian Angka Balita Stunting di Wilayah DKI Jakarta pada 2022.”
Accessed: Oct. 25, 2023. [Online]. Available:
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/02/06/terendah-kedua-nasional-ini-rincian-angka- balita-stunting-di-wilayah-dki-jakarta-pada-2022
[8] Y.  Sulistyowati,  L.  Indrawati,  …  S.  S.-J.  P.  dan,  and    undefined  2022,  “Peningkatan  Pengetahuan Tentang Stunting pada Ibu Balita di Kelurahan Pondok Ranggon Cipayung Jakarta Timur Provinsi DKI Jakarta,”
academia.edu ,
Accessed: Oct.
24, 2023. [Online]. Available:
https://www.academia.edu/download/94703722/1183.pdf
[9] S.  Aji  and  A.  Febri,  “Implementasi  Marker  Based  Tracking  Augmented  Reality  Untuk  Pengenalan Moda Transportasi Berbasis Android (Studi Kasus …,” J. Sains &Teknologi Fak. Tek. , vol. XII, no. 2, pp. 157–166, 2022, [Online]. Available: http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/5589
[10] B. A. Arif, Y. Afri, and ..., “Pembuatan Sistem Chatbot Menggunakan Metode Contextual,” J. Sains … , vol. XI, no. 2, pp. 20–24, 2021, [Online]. Available: http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/2345
[11] Herianto,  Adam  Arif  Budiman,  Linda  Nur  Afifa,  Timor  Setiyaningsih,  and  Tri  Amin  Ridho, “Membangun Model  Pengidentifikasi Kesegaran Daging dengan Metode  Jaringan Syaraf Konvolusi (CNN) Jenis Resnet-50,” IKRA-ITH Inform.  J. Komput. dan Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 113–119, 2023, doi: 10.37817/ikraith-informatika.v7i3.3072.
[12] A. P. Wahyu, H. Heryono, M. B. Chaniago, and D. Hamdani, “Smart Canteen : Perilaku Mengatur Pola Makan Dengan Membaca Nilai Nutrisi (Conventional Deep Learning Neural Network),” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , vol. 6, no. 2, pp. 115–121, 2020, doi: 10.33197/jitter.vol6.iss2.2020.356.
[13] “Indonesian  Children  Medical  &  Food  Nutrition.”  Accessed:  Oct.  26,  2023.  [Online].  Available: https://www.kaggle.com/datasets/m282dsx1313reyhan/indonesian-children-medical-and-food- nutrition?select=dataset_nutrisi.csv
[14] “Keras ImageDataGenerator | What is keras ImageDataGenerator?” Accessed: Dec. 13, 2023. [Online]. Available: https://www.educba.com/keras-imagedatagenerator/
[15] R. S. Panigas, “Pembangunan Model Pembelajaran Mesin untuk Identifikasi Struktur Kalimat Bahasa Indonesia.,” pp. 7–35, 2018, [Online]. Available: http://e-journal.uajy.ac.id/16518/4/TF075813.pdf
[16] G. J. Chowdary, N. S. Punn, S. K. Sonbhadra, and S. Agarwal, “Face Mask Detection using Transfer Learning of InceptionV3,” pp. 1–11.
[17] I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, “Deep learning,” 2016, doi: 10.4258/hir.2016.22.4.351.
[18] I. W. Suartika E. P, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) Pada Caltech 101,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 1, p. 76, 2016, [Online]. Available: http://repository.its.ac.id/48842/
[19] I. Wulandari, H. Yasin, T. Widiharih, D. Statistika, and U. Diponegoro, “Klasifikasi citra digital bumbu dan rempah dengan algoritma convolutional neural network (cnn) 1,2,3,” vol. 9, pp. 273–282, 2020.
[20] D. M. Wonohadidjojo, “Perbandingan Convolutional Neural Network pada Transfer Learning Method untuk Mengklasifikasikan Sel Darah Putih,” Ultim.  J. Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 51–57, 2021, doi: 10.31937/ti.v13i1.2040.
[21] A. A. N. Mulana, “Perbandingan ssd-mobilenetv2 dengan ssd lite- mobilenetv2 menggunakan raspberry pi untuk keamanan rumah secara real-time skripsi,” 2023.
[22] L. J. Chandra, “… Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network untuk Indentifikasi Jenis Bunga Berbasis Mobile Menggunakan Framework TensorFlow Lite,” pp. 2–7, 2022, [Online]. Available: http://e-journal.uajy.ac.id/26299/%0Ahttp://e-journal.uajy.ac.id/26299/1/170709363_bab 0.pdf
[23] N. U. R. Ibrahim, G. A. Y. U. Lestary, and F. S. Hanafi, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Pucuk Daun Teh menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” vol. 10, no. 1, pp. 162–176, 2022.
[24] “Epoch vs Batch Size vs Iterations | by SAGAR SHARMA | Towards Data Science.” Accessed: Nov. 23,  2023.  [Online].  Available:  https://towardsdatascience.com/epoch-vs-iterations-vs-batch-size- 4dfb9c7ce9c9
[25] A. Septiani and A. Rizal, “Klasifikasi Suara Paru Normal dan Abnormal dengan Menggunakan Discrete Wavelet Transform dan Support Vector Machine,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 1, pp. 731–742, 2021.
[26] “Let`s  Build  Your  Android  Apps  with  Android  Studio  -  Alfa  Satyaputra,  M.Sc.  &  Eva  Maulina Aritonang,  S.  Kom  -  Google  Buku.”  Accessed:  Nov.  23,  2023.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=bC1IDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=Satyaputra ,+Alfa+%26+Maulina+Eva+Aritonang.+(2016).+Let’s+Build+Your+Android+Apps+With+Android+ Studio.+Jakarta+:+PT+Elex+Media+Komputindo.&ots=CZQifp5wvo&sig=3gttNkzKI9v3UgT_6BvN 5db8ySg&redir_esc=y#v=onepage&q=Satyaputra%2C  Alfa  %26  Maulina  Eva  Aritonang.  (2016). Let’s  Build  Your  Android  Apps  With  Android  Studio.  Jakarta  %3A  PT  Elex  Media Komputindo.&f=false