Food Scanner Berbasis AI dalam Mewujudkan Indonesia Emas 2045

Ilustrasi Food Scanner (Sumber: Photo by Marcus Aurelius: https://www.pexels.com/photo/people-using-smartphone-9789494/)

Tahukah Anda bahwa perjalanan menuju Indonesia Emas 2045 terancam oleh pola makan generasi muda kita?

Dalam perjalanan menuju Indonesia Emas 2045, bangsa Indonesia dihadapkan tantangan besar untuk mempersiapkan generasi emas yang berkualitas, terutama dalam aspek kesehatan dan nutrisi. Di era digital dan masyarakat super smart society ini, terjadi pergeseran pola konsumsi yang lebih praktis namun seringkali kurang memperhatikan aspek nutrisi. Fenomena ini semakin diperparah oleh pandemik COVID-19 yang telah meningkatkan tren belanja online, terutama untuk bahan makanan.

Dampak Pandemi pada Pola Konsumsi Masyarakat

Data dari Badan Pusat Statistik (2020) menunjukkan peningkatan belanja online sebesar 42% selama pandemic, dengan 51% didominasi oleh pembelian bahan makanan. Kecenderungan mengonsumsi makanan cepat saji berpotensi adanya kandungan garam, gula, dan lemak yang tinggi, sehingga menjadi permasalahan serius yang dapat mengancam kesehatan jangka panjang generasi muda khususnya terkait penyakit tidak menular/ Non-Communicable Disease (NCD). WHO (2024) juga menyatakan bahwa sumber makanan asam lemak trans dalam pasokan pangan di Indonesia, sejalan dengan WHO Global Strategy dalam implementasi pedoman diet dan profil nutrisi pangan dengan mengurangi pola makan yang tidak sehat.

Asupan densitas seseorang harus memenuhi kebutuhan fisiologis tubuh dengan penilaian diet yang akurat. Penilaian diet mengacu pada penilaian komprehensif terhadap asupan makanan individu, langkah pertama menuju intervensi diet dan memberikan efek direktif pada panduan/perbaikan diet selanjutnya. Perkembangan Sains dan Teknologi mendorong inovasi yang dapat mengukur energy intake manusia. Algoritma Artificial Intelligence (AI), big data, machine learning, dan computer vision mengalami perkembangan dalam integrasi pemindai makanan (food scanner/ recognition) dalam pemenuhan densitas nutrisi pangan seseorang. Pemanfaatan teknologi AI ini dirancang dalam aplikasi perangkat lunak maupun berbasis web sederhana dengan transformasi teoritis pada bidang nutrisi, terkait informasi kompleks antara makanan, perilaku diet, regulasi metabolisme, dan keseimbangan energi. Pengembangan dan implementasi teknologi ini melibatkan integrasi berbagai aspek dalam kerangka Science, Technology, Engineering, Arts, and Mathematics (STEAM), yang mencerminkan pendekatan holistik dalam memecahkan masalah kompleks di masyarakat.

Food Scanner untuk Apa?

Implementasi Food Scanner/Recognition berbasis AI sebagai strategi pemenuhan densitas nutrisi pangan dapat memberikan beberapa manfaat. Pendekatan melalui teknologi ini mampu mengedukasi kandungan nutrisi secara real-time, hal ini memungkinkan pengguna mudah dalam mendapatkan informasi nutrisi dari makanan yang dikonsumsi baik secara makro-mikronutrien. AI berorientasi pada data, terutama deep learning yang memiliki kinerja yang tinggi melalui pemodelan computer vision, dengan pencatatan makanan yang lebih akurat dalam pemantauan pola makanan, keamanan pangan, dan deteksi kualitas produk.

Mekanisme Kerja Food Scanner (Sumber: Lu et al. 2020)

Sistem pengenalan makanan membutuhkan input dua gambar makanan. Gambar dimasukkan dengan mengambil foto secara konvensional, atau dengan merekam video. Sistem deep learning akan memproses gambar, melakukan analisis segmentasi pengenalan makanan. Algoritma 3D akan memperkirakan volume makanan, kalori, dan nutrisi makro berdasarkan kategori makanan serta komposisi makanan dalam database. Informasi yang ditangkap berdasarkan bahan pangan dan kualitas dibandingkan gambar yang ditangkap.

Ilustrasi Saran Penyajian yang Optimal (Sumber: Photo by Vanessa Loring: https://www.pexels.com/photo/healthy-food-ingredients-on-a-ceramic-plate-5966432/)

Teknologi ini mampu mengintegrasikan data Kesehatan pengguna dalam memberikan rekomendasi intervensi makanan bergizi tinggi dengan food serving/saran penyajian yang baik tanpa khawatir perihal aspek sensoris. Hal ini dikarenakan, pandangan masyarakat Indonesia dalam mengkonsumsi makanan sehat cenderung memiliki sensoris yang tidak lezat. Asupan nutrisi harian dapat dilacak dalam mencapai tujuan kesehatan jangka panjang. Pemindaian produk pangan dapat mendeteksi adanya nutrition loss (nutrisi yang hilang) pada saat pengolahan bahan pangan. Selain itu, data dari sistem dapat dimanfaatkan oleh pemerintah Indonesia dalam mengatur regulasi pada industri pangan untuk mengembangkan produk yang lebih sehat. Sediaan produk yang lebih sehat yang diharapkan masyarakat dengan adanya densitas nutrisi optimal serta aspek sensoris yang baik (warna, rasa, aroma). Adanya penurunan sensori mencerminkan mutu produk yang kurang diterima oleh masyarakat dan mempengaruhi daya beli konsumen.

Meskipun menjanjikan, implementasi teknologi ini memiliki batasan atau tantangan yang perlu diatasi. Akurasi food recognition memerlukan database yang komprehensif dan spesifik untuk makanan lokal Indonesia, dapat diatasi melalui kolaborasi dengan ahli gizi, industri pangan lokal, dan pakar pangan. Kecenderungan data di Indonesia menjadi isu dalam privasi yang sensitif terkait track record kesehatan pengguna, antisipasi penggunaan teknologi blockchain. Selain itu, mematikan aksesibilitas teknologi bagi seluruh lapisan masyarakat Indonesia dalam mendesain antar muka/ User Interface (UI) yang lebih friendly. Serta optimalisasi teknologi dalam penjangkauan masyarakat di daerah kecil dengan infrastruktur terbatas.

Food scanner/recognition berbasis AI memiliki potensi besar sebagai strategi pemenuhan densitas nutrisi pangan di Indonesia. Teknologi ini dapat menjadi alat edukasi dalam membantu masyarakat, baik pada generasi muda hingga usia non-produktif untuk memilih makanan yang lebih sehat.

Ilustrasi Indonesia Emas 2045 (Sumber: kadin.id/program/indonesia-emas/)

Dengan implementasi yang tepat dan dukungan dari berbagai stakeholder, seperti pemerintah, akademisi, dan pelaku industri, teknologi ini dapat berkontribusi secara optimal dalam mewujudkan visi Indonesia Emas 2045 melalui peningkatan kualitas kesehatan dan nutrisi masyarakat. Pengembangan dan adopsi teknologi ini sejalan dengan upaya dalam mempersiapkan generasi emas yang tidak hanya unggul dalam pendidikan dan keterampilan, tetapi juga memiliki kualitas kesehatan yang prima disertai sadar sains teknologi untuk menghadapi tantangan global di masa depan.

Zaki Muhammad Husyemi Rafsanjani, Mahasiswa Magister Ilmu Pangan IPB University

Referensi:

Lu Y, Stathopoulou T, Vasiloglou MF, Pinault LF, Kiley C, Spanakis EK, Mougiakakou S. 2020. goFOODTM: An Artificial Intelligence System for Dietary Assessment. Sensors. 20(15):4283. https://doi.org/10.3390/s20154283.

Nadeem M, Shen H, Choy L, Barakat JMH. 2023. Smart diet diary: real-time mobile application for food recognition. Applied System Innovation. 6(2):53. https://doi.org/10.3390/asi6020053

World Health Organization (WHO). 2024. Tackling NCDs: best buys and other recommended interventions for the prevention and control of noncommunicable diseases, second edition. Geneva: World Health Organization.

World Health Organization. 2024. Trans fatty acid fact sheet. Indonesia: World Health Organization.

Zhang Y, Deng L, Zhu H, Wang W, Ren Z, Zhou Q, Lu S, Sun S, Zhu Z, Gorriz JM, Wang S. 2023. Deep learning in food category recognition. Information Fusion. 98: 101859. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.101859.