| dc.description.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. | en_US |
