Kurangnya kesadaran masyarakat akan kandungan gizi dalam makanan, terutama pada lauk pauk dapat menyebabkan konsumsi makanan yang tidak seimbang, hal ini berptensi menyebabkan berbagai masalah kesehatan seperti kekurangan gizi dan obesitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi lauk pauk dan mengimplementasikannya ke dalam aplikasi Android guna memberikan informasi nilai gizi. Masalah utama yang diidentifikasi adalah kesulitan dalam mengenali jenis dan kandungan gizi berbagai lauk pauk. Solusi yang ditawarkan adalah aplikasi berbasis Android dengan dukungan deep learning yang mampu mengklasifikasikan lauk pauk melalui pengenalan gambar. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) untuk melatih model klasifikasi gambar lauk pauk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan dapat mengklasifikasikan tujuh jenis lauk pauk dengan akurasi 79%. Aplikasi Android yang dibangun berhasil mengintegrasikan model ini, memungkinkan pengguna mengunggah foto lauk pauk dan mendapatkan informasi kandungan gizi secara instan. Dengan demikian, aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap pentingnya gizi seimbang dan membantu mereka dalam membuat pilihan makanan yang lebih sehat.

Lack of public awareness of the nutritional content of food, especially side dishes, can lead to unbalanced food consumption, this has the potential to cause various health problems such as malnutrition and obesity. This research aims to develop a side dish classification model and implement it into an Android application to provide nutritional value information. The main problem identified was the difficulty in recognizing the types and nutritional content of various side dishes. The solution offered is an Android-based application with deep learning support which is able to classify side dishes through image recognition. The method used is a Convolutional Neural Network (CNN) to train a side dish image classification model. The research results show that the developed CNN model can classify seven types of side dishes with an accuracy of 79%. The Android application built successfully integrates this model, allowing users to upload photos of side dishes and get nutritional content information instantly. Thus, it is hoped that this application can increase public awareness of the importance of balanced nutrition and help them make healthier food choices.