Implementasi Openai pada Aplikasi Sistem Deteksi Makanan Halal Berbasis Website

Abstract

Ketersediaan informasi mengenai status kehalalan suatu produk makanan menjadi kebutuhan penting bagi konsumen muslim, terutama di negara dengan mayoritas nonmuslim. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi web deteksi makanan halal yang terintegrasi dengan OpenAI API guna mengklasifikasikan bahan makanan berdasarkan hukum Islam. Sistem ini dibangun untuk membantu pengguna dalam mengevaluasi kehalalan produk makanan secara cepat dan otomatis melalui ekstraksi teks dari gambar dan klasifikasi berdasarkan daftar bahan yang terdeteksi. Metodologi yang digunakan meliputi ekstraksi teks dari gambar menggunakan Optical Character Recognition (OCR), pemrosesan data teks, serta klasifikasi bahan makanan menggunakan model bahasa dari OpenAI dengan prompt yang merujuk pada hukum makanan Islam, seperti larangan terhadap daging babi, alkohol, bangkai, darah, dan hewan yang disembelih tanpa menyebut nama Allah Swt. Evaluasi dilakukan dengan pengujian kegunaan aplikasi dengan metode System Usability Scale (SUS). Pengujian klasifikasi bahan dengan confusion matrix dan pengujian hasil terjemahan dengan cosine similarity. Pengujian terhadap 30 produk dan 232 bahan dari berbagai bahasa menunjukkan sistem memiliki performa andal dengan akurasi total 90,52%, serta precision dan recall tinggi pada kategori halal dan haram tanpa kesalahan klasifikasi antar keduanya. Analisis cosine similarity turut mendukung hasil ini, dengan 93% produk menunjukkan kemiripan semantik tinggi antara teks OCR dan referensi. Dari sisi pengguna, 94% responden menyatakan dapat menggunakan aplikasi dengan mudah tanpa bantuan, mencerminkan antarmuka yang intuitif. Ke depan, pengembangan perlu difokuskan pada peningkatan kecepatan klasifikasi, akurasi pada kelas doubtful, serta perluasan cakupan responden ke wilayah nonmuslim untuk memperoleh wawasan yang lebih beragam.