Pengguna diet yang mengandalkan foto makanan untuk mencatat asupan perlu berhati-hati terhadap angka yang dihasilkan aplikasi AI. Penelitian menunjukkan sistem tersebut sering meremehkan lemak, dengan selisih sekitar 30 gram dari kandungan sebenarnya.
Kekeliruan pada lemak dapat berdampak langsung pada total energi harian. Dalam pengujian yang sama, perkiraan kalori aplikasi tercatat lebih rendah sekitar 250 hingga 345 kalori untuk setiap makanan.
Menu tinggi lemak menjadi tantangan
Makanan tinggi lemak berpotensi mengandung energi lebih besar daripada yang terbaca oleh aplikasi. Kondisi ini menjadi perhatian bagi orang yang menjalani pola makan rendah karbohidrat atau ketogenik, karena kedua pola tersebut umumnya memiliki kandungan lemak lebih tinggi.
Analisis tambahan pada lebih dari 200 makanan memberi indikasi awal bahwa aplikasi AI mungkin kurang akurat pada pola makan tersebut. Peneliti masih menelaah faktor yang memengaruhi perbedaan hasil penghitungan itu.
Kesulitan utama muncul ketika aplikasi harus menaksir porsi dari gambar. Foto tidak selalu memperlihatkan jumlah minyak, saus, bahan tersembunyi, ketebalan, maupun volume makanan secara jelas.
Aplikasi biasanya mengenali jenis makanan, mengira ukuran porsinya, lalu membandingkannya dengan basis data nutrisi. Tahap penilaian porsi dan bahan menjadi titik yang dapat menyebabkan hasil akhir berbeda dari kandungan gizi sebenarnya.
Hasil empat aplikasi menunjukkan pola serupa
Penelitian ini membandingkan MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI, dan Appediet dalam menganalisis foto 102 makanan. Makanan tersebut disiapkan di dapur metabolik terkontrol untuk memastikan nilai gizinya dapat diverifikasi.
Setiap bahan ditimbang hingga ketelitian 0,1 gram sebelum foto dianalisis oleh aplikasi. Data tersebut menjadi acuan untuk mengukur perbedaan antara hasil pengenalan AI dan kandungan nutrisi sesungguhnya.
| Ukuran yang dibandingkan | Hasil penelitian |
|---|---|
| Jumlah aplikasi | 4 aplikasi berbasis foto |
| Jumlah makanan utama | 102 makanan |
| Selisih kalori | Sekitar 250-345 kalori lebih rendah |
| Selisih lemak | Sekitar 30 gram lebih rendah |
Keempat aplikasi memperlihatkan kecenderungan yang sama dalam meremehkan kalori makanan. Estimasi karbohidrat relatif lebih konsisten, tetapi hasil untuk lemak dan protein tidak setepat itu.
Jangan menjadikan aplikasi sebagai satu-satunya patokan
Aaron Hengist, peneliti pascadoktoral di National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, menyebut pelacak makanan berbasis foto semakin banyak dipakai. Pengguna memanfaatkannya untuk mengelola kesehatan dan membantu upaya penurunan berat badan.
“Namun, akurasi banyak aplikasi ini belum dievaluasi secara menyeluruh. Penelitian kami membantu menjawab pertanyaan apakah aplikasi tersebut dapat memperkirakan kalori secara andal,” kata Hengist.
Ia menyarankan pengguna tidak langsung memperlakukan hasil aplikasi sebagai angka pasti. Penyesuaian ukuran porsi dan jumlah makanan tetap diperlukan, terutama untuk menu dengan kandungan lemak tinggi.
Penelitian ini merupakan bagian dari studi nutrisi di NIH Clinical Center yang membandingkan pemrosesan nutrisi dari pola makan rendah karbohidrat atau ketogenik dengan pola makan standar. Temuan tersebut dipresentasikan dalam pertemuan American Society for Nutrition dan belum ditinjau sejawat untuk diterbitkan dalam jurnal ilmiah.
Pengenalan foto dapat tetap menjadi alat pendukung untuk memantau makan sehari-hari. Namun, pencatatan konvensional perlu dipadukan agar perkiraan kalori dan mutu pola makan dapat dinilai dengan lebih akurat.
