## ANALISIS DAN PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE DIET
ARTIFICIAL INTELLIGENCE DENGAN PENDEKATAN CHALLENGE BASED
Dayton 1 , Syaeful Anas Aklani 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Internasional Batam
1,2 Baloi-Sei Ladi, Jl. Gajah Mada, Tiban Indah, Kec. Sekupang, Kota Batam Email: * 1 dayton159@gmail.com , 2 syaeful@uib.ac.id

## Abstract
College life is a period where most students are required to live independently and begin to plan for their diet. Unfortunately, they commonly adopt poor dietary habits due to a lack of nutritional literacy. The lack of  knowledge  about healthy  diets  may  potentially  affect  their  health.  This  study  aims  to develop a  meal planner iOS application that integrates daily calorie information and includes a machine learning-based meal recommendation feature. The application was built using Swift programming language along with Challenge Based Learning (CBL) framework. The application then was used to  analyze the effectiveness usage of the meal planner mobile application using Technology Acceptance Model (TAM). The study was conducted  by  distributing  an online  questionnaire  to  360  university  students  in  Batam  City.  Hypothesis testing was carried out through linear regression using SPSS 25 software. The results showed a positive impact  of  Perceived  Ease  of  use  toward  Perceived  Usefulness  in  using  the  meal  planner  application. Additionally,  both  Perceived  Usefulness  and  Perceived  Ease  of  use  also  positively  impact  the  Attitude Towards Using the meal planner application. The results of this study should be beneficial to the future developments of meal planner applications so that they can improve the nutritional literacy of students on living a healthy lifestyle and adopt new technologies for future research.

## Keywords: iOS, Machine Learning, Meal Planner, Technology Acceptance Model

## PENDAHULUAN
Masa  kuliah  merupakan  momen  krusial  dalam  perkembangan  kehidupan  mahasiswa karena adanya peralihan menuju kedewasaan dimana fokus mahasiswa tidak tertuju pada studinya semata,  tetapi  mereka  juga  mulai  menemukan  dan  memperkuat  identitas  mereka  (Sprung  & Rogers, 2021). Mahasiswa mulai dituntut untuk belajar hidup mandiri, mencari penghasilan, serta bersosialisasi  dalam  berbagai  kegiatan  di  luar  kampus.  Seiring  dengan  merebaknya  pandemi Covid-19  di  Indonesia,  banyak  mahasiswa  yang  terpaksa  melanjutkan  kegiatan  akademik  dan aktivitas  perkuliahannya  secara  daring.  Hal  ini  dapat  menjadi  pengalaman  yang  sulit  bagi mahasiswa  yang  berada  dalam  kondisi  ini  untuk  pertama  kalinya  (Copeland,  et  al.,  2021). Mengingat  besarnya  tantangan  dan  adaptasi  yang  harus  dihadapi  mahasiswa,  tidak  dapat dipungkiri bahwa terdapat kekhawatiran terhadap kondisi kesehatan mahasiswa itu sendiri.
Kesehatan  sendiri  telah  dipelajari  sejak  abad  ke-19,  dimana  beberapa  aspek  seperti asupan  nutrisi  dan  aktivitas  fisik  merupakan  salah  satu  yang  menjadi  fokus  perhatian  (Cotler, Katz,  Torres,  &  Jason,  2020).  Aspek-aspek  tersebut  seringkali  masih  menjadi  permasalahan utama  bagi  mahasiswa  yang  sudah  mulai  menentukan  pola  makan  mereka  sendiri.  Hal  ini dikarenakan tidak jarang bagi mereka untuk mengadopsi kebiasaan makan dan gizi yang buruk (Liao, Lai, & Chang, 2019). Selain itu, pandemi Covid-19 diketahui memiliki dampak negatif terhadap kesehatan mahasiswa. Penelitian Grubic, Badovinac, & Johri (2020) menemukan adanya korelasi Covid-19 terhadap rusaknya rutinitas sehari-hari dan penurunan pada perilaku kesehatan. Beberapa  indikator  perilaku  kesehatan  mahasiswa  menunjukkan  adanya  penurunan  dalam beberapa aspek seiring dengan munculnya Covid-19 yang meliputi waktu berolahraga, kualitas tidur, dan juga asupan nutrisi (Copeland, et al., 2021). Kekurangan asupan nutrisi dapat dicegah dengan menerapkan pola makan atau diet sehat yang juga dapat bermanfaat untuk menjaga berat badan ideal dan kesehatan yang baik.
Pola dan asupan makanan mahasiswa diketahui dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti intrapersonal, interpersonal, serta lingkungan fisik dan informasi (Liao, Lai, & Chang, 2019). Hal ini  juga  telah  disadari  mahasiswa  dan  sebagai  akibatnya  mereka  mulai  mendiskusikan  dan mempertanyakan kebiasaan pola makan mereka. Namun dalam praktiknya, mahasiswa seringkali memanfaatkan berbagai informasi yang dapat mereka peroleh dari berbagai sumber seperti media sosial,  dan  cenderung  serta-merta  membuat  perubahan  prosedural  yang  dapat  mempengaruhi kesehatan  mereka  secara  positif  maupun  negatif  apabila  kebutuhan  nutrisi  mereka  tidak  dapat dipenuhi (McNamara, Mena, Leigh, & Parsons, 2021). Untuk membantu mahasiswa mengatasi berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  pola  dan  asupan  makanan  mereka,  pendidikan  akan  gizi seperti literasi nutrisi adalah langkah yang diperlukan (Liao, Lai, & Chang, 2019). Literasi nutrisi mengacu pada suatu kemampuan untuk memperoleh, memproses, dan memahami informasi akan nutrisi dan kemampuan yang diperlukan untuk membuat keputusan terkait nutrisi yang tepat (Lai, Chang, Lee, & Liao, 2021). Beberapa penelitian tersebut juga telah menemukan adanya pengaruh positif antara literasi nutrisi yang merupakan bagian dari literasi kesehatan terhadap pola makan yang sehat pada kalangan mahasiswa.
Dikarenakan minimnya pengetahuan dan literasi mahasiswa akan pola makan sehat dapat menimbulkan  dampak  yang  negatif  bagi  kehidupan  manusia,  sebuah  solusi  guna  mengatasi permasalahan ini harus dibahas lebih lanjut. Perkembangan industri teknologi informasi kini telah mendesak industri kesehatan untuk menghasilkan sebuah solusi kesehatan yang lebih baik dengan mengurangi biaya dan waktu serta meningkatkan kenyamanan bagi pengguna (Akdur, Aydin, & Akdur, 2020). Sebagian besar layanan kesehatan tradisional perlahan-lahan telah beralih menuju era digital, yang memunculkan model layanan kesehatan berbasis internet dan telah menjadi tren global  (Yang,  Tian,  Cao,  &  Huang,  2019).  Contoh  studi  kasus  yang  dibahas  pada  penelitian Garcia  (2019)  adalah  penggunaan  aplikasi  diet  dengan  sistem  rekomendasi  makanan  untuk mendorong pemilihan nutrisi yang tepat. Terlepas dari manfaat-manfaatnya yang ada, sistem ini masih dipandang belum maksimal karena terlalu bergantung pada preferensi pengguna ketimbang mengintegrasikan informasi panduan nutrisi makanan.
Hal  ini  kemudian  melatarbelakangi  penulis  untuk  melakukan  riset  lebih  lanjut  guna memvalidasi dan menguji hasil dari penelitian sebelumnya. Studi ini mengembangkan aplikasi iOS meal planner yang mengintegrasikan informasi makronutrien harian berdasarkan Total Daily Energy Expenditure (TDEE) seperti pada penelitian Garcia (2019) untuk membantu diet dengan memonitor  asupan  kalori  pengguna.  Aplikasi  ini  juga  mengintegrasikan  sistem  rekomendasi makanan dengan menggunakan machine learning dari Apple yaitu framework CoreML agar dapat sesuai dengan kebiasaan pengguna. Konsep perhitungan kalori pada aplikasi menggunakan rumus Harris Benedict seperti pada penelitian Chatterjee, Bajpai, & Gerdes (2021) guna menyediakan informasi kalori dan nutrisi yang akurat. Proses pengembangan aplikasi akan dilakukan dengan bahasa pemrograman Swift dan menggunakan Challenge Based Learning seperti pada penelitian Fojtik (2020) dan Li & Yang (2019). Setelah pengembangan aplikasi selesai dilakukan, penulis melakukan analisis keefektifannya dengan menggunakan model TAM ( Technology Acceptance Model ) sebagai model penelitian (Aljaaidi, Bagais, & Sharma, 2020).

## METODE PENELITIAN
A. Alur Penelitian
Proses penelitian dimulai dari perancangan dan pengembangan terhadap aplikasi mobile meal planner berbasis native iOS yang meliputi perancangan desain tampilan aplikasi hingga pengembangan aplikasi dengan bahasa pemrograman Swift. Penelitian kemudian dilanjutkan dengan  melakukan  pengujian  terhadap  aplikasi  yang  telah  dikembangkan  dan  apabila terdapat bug atau cacat sistem maka akan segera dilakukan perbaikan. Dengan berhasilnya pengujian,  penulis  melakukan  perancangan  instrumen  penelitian  berbentuk  kuesioner. Penyebaran  kuesioner  dilakukan  guna  mengumpulkan  data  yang  dapat  dianalisis  untuk keperluan  penelitian.  Berdasarkan  hasil  data  yang  terkumpul  kemudian  akan  dilakukan analisis data dimana hasil dari proses tersebut akan dirangkum dan disimpulkan pada akhir penelitian.
Gambar 1. Alur Penelitian

## B. Challenge Based Learning
Penelitian ini menerapkan Challenge Based Learning yang merupakan sebuah kerangka kerja yang dipelopori oleh tenaga pendidik yang bekerja sama dengan Apple Inc. Challenge Based Learning menyediakan struktur kerja yang efisien dan efektif dalam mengidentifikasi ide,  menyelidiki,  dan  memecahkan  tantangan  atau  masalah  dunia  nyata.  Metodologi  ini memiliki tahapan 3 tahapan, diantaranya Engage , Investigate , dan Act (Institute, 2018).

## Gambar 2. Challenge Based Learning Framework
Sumber: (Institute, 2018)
 Engage : pada tahap ini penulis mendefinisikan tantangan/target yang konkret dan dapat diselesaikan dari topik umum permasalahan.
 Investigate :  melalui  tantangan  yang  telah  ditetapkan,  penulis  melakukan  aktivitas pembelajaran  dan  penelitian  guna  menciptakan  suatu  kesimpulan  permasalahan  dan solusi yang dapat ditindaklanjuti secara berkelanjutan.
 Act :  penulis  melakukan  pengembangan  solusi  melalui  perancangan  prototipe  desain, pengembangan aplikasi mobile , testing, dan diikuti dengan evaluasi terhadap hasil akhir aplikasi.

## C. Model Penelitian
Pada  studi  kuantitatif  dalam  menganalisis  efektivitas  penggunaan  aplikasi,  penulis menggunakan Technology  Acceptance  Model (TAM)  sebagai  model  yang  diadopsi  dari penelitian  Aljaaidi,  Bagais,  &  Sharma  (2020).  Penelitian  tersebut  memiliki  variabel penelitian  yang  meliputi Perceived  Ease  of  Use,  Perceived  Usefulness , Attitude  towards using , Behavioural  Intention  to  Use dan Actual  Use .  Variabel  ke-4  dan  ke-5  dari  jurnal referensi penulis tidak relevan untuk diuji dalam penelitian ini dikarenakan tidak termasuk dalam  scope  penelitian.  Oleh  sebab  itu,  penulis  akan  menggunakan  3  variabel  penelitian
lainnya  yang  meliputi Perceived  Usefulness (PU), Perceived  Ease  of  Use (PEOU),  serta Attitude towards using (AT).

## Gambar 3. Technology Acceptance Model
Berdasarkan  pada  gambar  model  penelitian  di  atas,  maka  diperoleh  6  hipotesis  dalam penelitian ini antara lain:
 H 1 0 : Perceived Usefulness tidak berpengaruh terhadap Attitude towards using .  H 1 A : Perceived Usefulness berpengaruh terhadap Attitude towards using .  H 2 0 : Perceived Ease of Use tidak berpengaruh terhadap Attitude towards using .  H 2 A : Perceived Ease of Use berpengaruh terhadap Attitude towards using .  H 3 0 : Perceived Ease of Use tidak berpengaruh terhadap Perceived Usefulness .  H 3 A : Perceived Ease of Use berpengaruh terhadap Perceived Usefulness .

## D. Metode Pengambilan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  penyebaran  kuesioner  dengan  populasi  yang merupakan mahasiswa di kota Batam. Jumlah sampel yang ditargetkan oleh penulis adalah sebanyak 379 sampel berdasarkan perhitungan jumlah sampel dengan menggunakan Raosoft dari populasi berjumlah 27.407 berdasarkan data dari PDDikti. Selain itu, nilai margin error yang digunakan dalam perhitungan adalah sebesar 5% dan confidence leve l sebesar 95%. Data-data  yang  dikumpulkan  melalui  penyebaran  kuesioner  terbagi  menjadi  2  bagian, yaitu  pertanyaan  umum  terkait  demografi  responden.  Sementara  itu,  bagian  kedua  berisi tabel  pertanyaan  dari  variabel  yang  diadopsi  dari  penelitian  (Aljaaidi,  Bagais,  &  Sharma, 2020)  untuk  digunakan  sebagai  dasar  pembuatan  instrumen  penelitian  dan  akan  diukur dengan skala Likert.
Tabel 1. Tabel Pertanyaan Konstruksi Notasi Pertanyaan Perceived Usefulness PU1 Saya merasa bahwa penggunaan aplikasi seluler dapat meningkatkan efektivitas saya dalam memonitor asupan kalori harian. PU2 Saya percaya bahwa penggunaan aplikasi seluler untuk memonitor asupan kalori dapat meningkatkan progres diet saya. PU3 Saya percaya bahwa penggunaan aplikasi seluler untuk memonitor asupan kalori dapat meningkatkan produktivitas saya dalam diet. PU4 Saya merasa bahwa penggunaan aplikasi seluler untuk memonitor asupan kalori bermanfaat bagi saya . Perceived Ease of Use PEOU1 Mempelajari cara menggunakan aplikasi untuk memonitor asupan kalori anda dapat dilakukan dengan mudah.
PEOU 2  Saya merasa bahwa aplikasi pemantau asupan kalori mudah untuk dinavigasikan.
PEOU 3  Berbagai informasi terkait diet mudah untuk ditemukan saat menggunakan aplikasi. PEOU4 Saya berharap bahwa proses interaksi yang saya lakukan dengan aplikasi jelas dan dapat dimengerti. Attitude towards using AT1 Saya merasa bahwa penggunaan aplikasi seluler untuk memonitor asupan kalori harian merupakan ide yang baik. AT2 Saya suka bernavigasi pada aplikasi pemantau asupan kalori guna mengetahui informasi terbaru terkait diet. AT3 Saya memiliki sikap yang positif terhadap aplikasi seluler untuk memonitor asupan kalori harian.
Sumber: (Aljaaidi, Bagais, & Sharma, 2020)

## E. Metode Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  data  kuantitatif  dalam  mengevaluasi  model  dan menguji  hipotesis  penelitian.  Analisis  data  yang  dilakukan  meliputi  uji  validitas,  uji reliabilitas  dan  uji  regresi  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  SPSS  25.  Uji  validitas dilakukan  dengan  menggunakan Bivariate  Pearson  Correlation yang  harus  memenuhi standar  diatas  0,5  untuk  dinyatakan valid .  Sementara  itu,  uji  reliabilitas  dilakukan berdasarkan hasil Cronbach’s Alpha yang memiliki standar diatas 0,6 untuk dinyatakan valid .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Implementasi Aplikasi
Aplikasi  beserta  dengan  sistem  rekomendasi  dikembangkan  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  Swift  dan framework  machine  learning CoreML  dari  Apple  Inc. Berikut ini merupakan hasil akhir dari implementasi Aplikasi Meal Planner yang terintegrasi dengan  sistem  rekomendasi  berbasis machine  learning untuk  membantu  diet  dengan memantau asupan kalori harian.
 Halaman Onboarding
Halaman  ini  merupakan  halaman  awal  yang  muncul  ketika  aplikasi  dibuka  untuk pertama kalinya. Halaman ini ditujukan untuk mengajak pengguna memasukkan data diri  mereka  berupa  tinggi,  berat  badan,  jenis  kelamin,  umur,  dan  kategori  pekerjaan yang  terbagi  atas  pekerjaan  ringan,  sedang,  dan  berat.  Data  tersebut  akan  digunakan untuk menghitung berat badan ideal pengguna berdasarkan Body Mass Index (BMI) dan asupan kalori dan nutrisi harian untuk mencapai berat badan tersebut.
Gambar 4. Halaman Onboarding
 Halaman Utama
Setelah  proses onboarding selesai  maka  akan  muncul  halaman  utama  yang  berisi kumpulan log makanan  harian  pengguna  berikut  dengan  rekap  asupan  kalori  dan makronutrien harian. Pada menu ini, pengguna dapat menambahkan makanan baru dan memberikan rating pada  makanan  yang  nantinya  akan  mempengaruhi  sistem rekomendasi makanan.
Gambar 5. Halaman Utama
 Halaman Tambah Makanan Pada halaman ini, pengguna dapat menambahkan makanan baru dalam log hariannya. Halaman ini juga memiliki fitur rekomendasi yang telah terintegrasi dengan machine learning yang akan merekomendasikan makanan berdasarkan pola perilaku pengguna.
Gambar 6. Halaman Tambah Makanan
 Menu Profil
Menu  ini  berisi  profil  data  diri  pengguna,  dimana  pengguna  dapat  mengubah  data pengguna dan secara otomatis progress diet dan limit kalori harian akan berubah sesuai dengan data terbaru pengguna. Pada menu ini pengguna juga dapat mengakses history perubahan berat badan selama melakukan diet dan mengubah target berat badan sesuai dengan preferensi pribadi.
Gambar 7. Menu Profil

## B. Analisis Data Kuantitatif
Penelitian ini mendapatkan total 379 responden berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada mahasiswa di kota Batam. Hasil dari data responden menunjukkan persentase jenis kelamin perempuan sebesar 28.8% dan laki-laki sebesar 71.2%. Adapun pengelompokkan umur pada data responden terbagi atas 56.5% dari responden berumur 21-23 tahun, 37.5% berumur 18-20 tahun, dan 6.1% sisanya berumur diatas 23 tahun.
Berdasarkan  379  data  responden  yang  didapatkan,  penulis  melakukan  uji outlier dan terdapat 19 data outlier sehingga terdapat 360 data yang layak uji.
 Uji Validitas dan Reliabilitas
Berdasarkan  hasil  uji  validitas  terhadap  variabel  penelitian,  diperoleh  hasil  yang menunjukkan  seluruh  variabel  memiliki  nilai Pearson  Correlation diatas  0.5.  Oleh
karenanya, dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel yang digunakan dalam penelitian adalah valid.
Uji  reliabilitas  yang  dilakukan  menggunakan Cronbach’s  Alpha menunjukkan  hasil bahwa  seluruh  variabel  penelitian  memiliki  nilai  diatas  0.6.  Oleh  karenanya  dapat dibuktikan bahwa seluruh variabel penelitian dinyatakan reliabel.
 Uji Koefisien Determinasi Berdasarkan hasil uji koefisien determinasi pada  analisis regresi PEOU terhadap PU, dihasilkan nilai R 2 sebesar 50.7%. Sementara itu, hasil uji koefisien determinasi pada analisis  regresi  PEOU dan  PU  terhadap  AT  menghasilkan  nilai  R 2 sebesar  57.4%. Adapun sisa persentase lainnya dipengaruhi variabel lain diluar penelitian ini.
 Uji F Berdasarkan  hasil  uji  F  pada  variabel  PEOU  terhadap  PU,  diperoleh  nilai  F  sebesar 369.631  dan  signifikansi  sebesar  0.000 b .  Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa variabel penelitian PEOU berpengaruh terhadap PU atau hipotesis H 3 A diterima. Selanjutnya, hasil uji F pada variabel PEOU dan PU terhadap AT memperoleh nilai F sebesar  243.306  dan  nilai  signifikansi  sebesar  0.000 b .  Hal  ini  membuktikan  bahwa variabel penelitian PEOU dengan PU secara bersamaan berpengaruh terhadap AT atau hipotesis H 1 A dan H 2 A diterima.
 Uji T
Berdasarkan  hasil  uji  T  pada  variabel  PEOU  terhadap  PU,  diperoleh  nilai  T  sebesar 19.226 dan nilai signifikansi sebesar 0.000. Hasil ini mengindikasikan bahwa variabel PEOU memiliki pengaruh terhadap PU atau hipotesis H 3 A diterima.
Tabel 2. Hasil uji t PEOU terhadap PU Variabel B t Sig. PEOU 0.745 19.226 0.000 Sumber: Data Diolah, 2022
Selanjutnya,  hasil  uji  T  pada  variabel  PEOU  dan  PU  terhadap  AT  secara  berurutan menghasilkan  nilai  T  sebesar  3.700  dan  12.617.  Selain  itu  kedua  variabel  penelitian tersebut  juga  memiliki  nilai  signifikansi  sebesar  0.000.  Hal  ini  membuktikan  bahwa variabel  PEOU  dan  PU  memiliki  pengaruh  terhadap  AT  atau  hipotesis  H 1 A dan  H 2 A diterima.
Tabel 3. Hasil uji t PEOU dan PU terhadap AT Variabel B t Sig. PEOU 0.203 3.700 0.000 PU 0.664 12.617 0.000 Sumber: Data Diolah, 2022
 Uji Normalitas Hasil dari grafik Normal P-Plot yang diperoleh melalui analisis variabel PEOU terhadap PU menunjukkan bahwa persebaran titik plot pada grafik mendekati dan menyesuaikan garis diagonal. Maka dari itu, hal ini membuktikan bahwa persebaran data-data telah terdistribusi secara normal.
Gambar 8. Uji Normalitas PEOU terhadap PU
Selanjutnya, hasil grafik normal P-Plot pada analisis variabel PEOU dan PU terhadap AT  juga  menunjukkan  bahwa  persebaran  titik  plot  pada  grafik  mendekati  dan menyesuaikan  garis  diagonal.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  persebaran  data-data telah terdistribusi secara normal.
Gambar 9. Uji Normalitas PEOU dan PU terhadap AT
 Uji Multikolinearitas Berdasarkan  hasil  uji  multikolinearitas  pada  model  regresi,  ditemukan  bahwa  kedua analisis regresi yang meliputi variabel PU, PEOU, dan AT memiliki nilai toleransi yang berada  diatas  0.10  dan  nilai  VIF  yang  lebih  kecil  dari  10.00.  Melalui  hasil  ini  dapat dibuktikan bahwa tidak terdapat gejala multikolinearitas pada model regresi.
 Uji Heteroskedastisitas Pada hasil uji heteroskedastisitas pada analisis variabel PEOU terhadap PU dapat dilihat bahwa  persebaran  titik  data  tidak  menyerupai  pola  tertentu.  Melalui  hasil  ini  dapat dibuktikan bahwa tidak terdapat gejala heteroskedastisitas pada model regresi.
Gambar 10. Uji heteroskedastisitas PEOU terhadap PU
Selanjutnya, hasil uji heteroskedastisitas pada analisis variabel PEOU dan PU terhadap AT  juga  menunjukkan  bahwa  persebaran  titik  data  tidak  menyerupai  pola  tertentu. Melalui hasil ini dapat dibuktikan bahwa tidak terdapat gejala heteroskedastisitas pada model regresi.
Gambar 11. Uji heteroskedastisitas PEOU dan PU terhadap AT

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  efektivitas  penggunaan  dan tingkat  penerimaan mahasiswa kota Batam terhadap aplikasi meal planner yang terintegrasi dengan machine learning untuk membantu diet dan memantau asupan kalori harian. Penelitian ini memanfaatkan bahasa pemrograman Swift dan framework machine learning CoreML, serta Challenge Based Learning dalam proses perancangan dan pengembangan aplikasi. Hasil akhir aplikasi kemudian dilakukan analisis  keefektifannya  dengan  menggunakan  model  TAM  ( Technology  Acceptance  Model ) dengan pendekatan kuantitatif serta analisis regresi linear pada aplikasi SPSS 25.
Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  pengaruh Perceived  Ease  of  use pada  tingkat Perceived Usefulness seseorang dalam menggunakan aplikasi meal planner yang dikembangkan penulis. Selain itu, dapat dibuktikan bahwa baik Perceived Ease of use dan Perceived Usefulness secara  bersamaan  memiliki  pengaruh  pada Attitude  towards  using .  Oleh  karenanya,  dapat disimpulkan bahwa aplikasi diet meal planner berbasis mobile iOS dengan fitur machine learning yang dikembangkan oleh penulis dapat diterima oleh pengguna dan bermanfaat untuk memantau asupan kalori dan nutrisi harian guna membantu aktivitas diet pengguna.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  bermanfaat  dalam  pengembangan  aplikasi meal planner ke depannya, sehingga dapat memanfaatkan teknologi terbarukan di masa depan untuk meningkatkan literasi gizi bagi mahasiswa dalam menjalani gaya hidup sehat.

## DAFTAR PUSTAKA
Akdur, G., Aydin, M. N., & Akdur, G. (2020). Adoption of mobile health apps in dietetic practice: Case study of diyetkolik. JMIR mHealth and uHealth, 8 (10).
Aljaaidi, K. S., Bagais, O. A., & Sharma, R. B. (2020). Factors Influencing Usage of University Mobile Application Among University Students. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 19 (1), 1129-1136.
Chatterjee, A., Bajpai, R., & Gerdes, M. W. (2021). Analyze the Impact of Healthy Behavior on WeightChange  with  a  Mathematical  Model  using  theHarris-Benedict  Equations. Research Square .
Copeland, W. E., McGinnis, E., Bai, Y., Adams, Z., Nardone, H., Devadanam, V., . . . Hudziak,
J.  (2021).  Impact  of  COVID-19  Pandemic  on  College  StudentMental  Health  and Wellness. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 60 (1), 134-141.
Cotler, J., Katz, B. Z., Torres, C., & Jason, L. A. (2020). College student symptoms as assessed by astudent health survey. Journal of American College Health . Fojtik, R. (2020). Swift a new programming language for development and education. Digital Science 2019 , 284-295.
Garcia,  M.  B.  (2019).  Plan-Cook-Eat:  A  Meal  Planner  App  with  Optimal  Macronutrient Distribution of Calories Based on Personal Total Daily Energy Expenditure. IEEE , 1-5. Grubic, N., Badovinac, S., & Johri, A. M. (2020). The psychological impact of the COVID-19 epidemic on college students in China. International Journal of Social Psychiatry, 66 (5), 517-518.
Institute, T. C. (2018). Framework - Challenge Based Learning - CBL Framework. Retrieved 12 2022, from https://www.challengebasedlearning.org/framework/
Lai,  I.  J.,  Chang,  L.  C.,  Lee,  C.  K.,  &  Liao,  L.  L.  (2021).  Nutrition  literacy  mediates  the relationships between multi-level factors and college students’ healthy eating behavior: Evidence from a cross-sectional study. Nutrients, 13 (10), 3451.
Li,  E.,  &  Yang,  M.  (2019).  Enhancing  Teaching  Effectiveness  in  Mobile  Application Development with Structured Practice. IEEE , 1-5.
Liao, L. L., Lai, I. J., & Chang, L. C. (2019). Nutrition literacy is associated with healthy-eating behaviour among college students in Taiwan. Health Education Journal, 78 (7), 756-769.
McNamara,  J.,  Mena,  N.  Z.,  Leigh,  N.,  &  Parsons,  K.  (2021).  College  Students'  Views  on Functional, Interactive and Critical Nutrition Literacy: A Qualitative Study. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18 (3), 1124. Sprung, J. M., & Rogers, A. (2021). Work-life balance as a predictor of college student anxiety and depression. Journal of American College Health, 69 (7), 775-782.
Yang,  Y.,  Tian,  C.  H.,  Cao,  J.,  &  Huang,  X.  J.  (2019).  Research  on  the  application  of  health management model based on the perspective of mobile health. Medicine, 98 (33).