Evaluasi Multimodal Gemini Model dalam Menganalisis Informasi Nilai Gizi Produk untuk Pencegahan Diabetes - Diki Rustian; Zikry Adjie Nugraha; Muhammad Fikri Fadillah (Prosiding Seminar Kecerdasan Artifisial, Sains Data, dan Pendidikan Masa Depan, 2025)
Prevalensi diabetes di Indonesia diperkirakan akan meningkat jika program pencegahan dan pengendalian tidak dilaksanakan. Kebiasaan mengonsumsi minuman manis yang mengandung gula dikaitkan dengan kejadian diabetes tipe 2 yang lebih tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi output multimodal model Gemini dalam menganalisis kandungan gula dari foto informasi nilai gizi produk minuman. Penelitian ini menggunakan Large Language Model (LLM) Gemini 1.5 Flash untuk menganalisis kandungan gula dalam 10 sampel produk minuman berdasarkan foto informasi nilai gizi. Evaluasi dalam Question Answering dilakukan menggunakan Lexical Match dan F1 score terhadap 4 poin evaluasi untuk setiap sampel. Evaluasi terhadap model Gemini 1.5 Flash dalam menganalisis kadar gula pada sampel menunjukkan hasil yang cukup baik, dengan akurasi keseluruhan mencapai 90% dan F1 score sebesar 94%. Output model dapat memberikan insight kepada pengguna terkait persentase kadar gula dalam keseluruhan produk terhadap batas aman konsumsi gula harian menurut pemerintah. Model Gemini 1.5 Flash mampu memberikan output yang sesuai dengan ekspektasi dalam sebagian besar sampel.