Pengelompokan Produk Minuman Berpemanis Berdasarkan Informasi Nilai Gizi Menggunakan Gaussian Mixture Model (GMM)

Abstract

Obesitas menjadi salah satu masalah kesehatan yang terus meningkat di Indonesia, salah sataunya disebabkan oleh tingginya konsumsi minuman berpemanis kemasan, yang umumnya memiliki kandungan gula dan kalori tinggi dengan komposisi gizi yang bervariasi antar produk. Kondisi ini menunjukkan perlunya pengelompokan produk berdasarkan informasi nilai gizi untuk memberikan gambaran karakteristik produk yang lebih jelas. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan produk minuman berdasarkan kandungan gizinya menggunakan metode Gaussian Mixture Model (GMM). Analisis dilakukan terhadap 201 produk dengan variabel lemak total, lemak jenuh, gula, karbohidrat, dan garam (natrium). Metode GMM dipilih karena dapat menganalisis data multivariat dengan potensi tumpang tindih antar kelompok. Penentuan jumlah kelompok optimal menggunakan Bayesian Information Criterion (BIC) dan

dievaluasi dengan Silhouette Coefficient, Connectivity Index, serta Calinski- Harabasz Index (CHI). Hasil menunjukkan bahwa terdapat dua kelompok optimal

yaitu, Kelompok 1 sebanyak 151 produk dan Kelompok 2 sebanyak 50 produk. Evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki performa yang baik dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0.5555, Connectivity Index sebesar 5.9297, dan Calinski-Harabasz Index sebesar 229.4342. Berdasarkan hasil profilisasi, Kelompok 1 cenderung memiliki kandungan lemak total, lemak jenuh, dan garam yang rendah, sedangkan Kelompok 2 memiliki kandungan lemak total, lemak jenuh, karbohidrat, dan garam yang lebih tinggi. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan karakteristik kandungan gizi antar kelompok produk minuman berpemanis yang dapat menjadi informasi bagi konsumen dalam memilih produk serta mendukung upaya pencegahan obesitas.