| dc.description.abstract | Tingginya konsumsi mi instan di Indonesia menimbulkan kekhawatiran karena
kandungan gula, garam, lemak total, lemak jenuh, dan karbohidrat yang tinggi
berpotensi meningkatkan risiko penyakit metabolik seperti diabetes. Meskipun
informasi gizi tertera pada kemasan, belum tersedia panduan yang jelas untuk
mengidentifikasi produk berisiko tinggi, sehingga masyarakat kurang waspada
terhadap kandungan gizinya. Penelitian ini bertujuan menganalisis kandungan gizi
mi instan menggunakan metode Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of
Applications with Noise (HDBSCAN) berdasarkan lima variabel utama. Data
dikumpulkan dari tiga toko di Yogyakarta dan Magelang dengan total mencakup
214 produk. Proses pemodelan diawali dengan standardisasi data, kemudian
dilanjutkan dengan penerapan metode HDBSCAN menggunakan parameter
minimum cluster size dan minimum samples masing-masing sebesar 5. Validasi
kualitas cluster dilakukan menggunakan Silhouette Coefficient dan Calinski-
Harabasz Index. Hasil analisis menunjukkan terbentuknya dua cluster utama,
dengan 71 produk teridentifikasi sebagai noise. Cluster 0 terdiri dari 20 produk
dengan kandungan gizi yang relatif lebih rendah, sehingga dianggap lebih sehat.
Sebaliknya, Cluster 1 terdiri dari 123 produk dengan kandungan lemak, gula,
garam, dan karbohidrat yang lebih tinggi, yang berpotensi meningkatkan risiko
penyakit metabolik. Nilai rata-rata Silhouette Coefficient sebesar 0,4939 dan nilai
Calinski-Harabasz Index sebesar 95,46. | en_US |
