Alexander William Tagi Huma Pengarang ADRIANA FANGGIDAE Dosen Pembimbing 1 Nelci Dessy Rumlaklak, S.Kom., M.Kom Dosen Pembimbing 2 Adriana Fanggidae Ketua Penguji Arfan Yeheskiel Mauko Penguji 2 Nelci Dessy Rumlaklak Penguji 1

Tingginya konsumsi produk makanan dan minuman dalam kemasan mendorong kebutuhan akan sistem cerdas yang dapat memberikan informasi gizi secara cepat dan akurat, khususnya terkait kandungan gula. Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan algoritma YOLOv8 untuk mendeteksi lokasi tabel informasi gizi dan PaddleOCR untuk mengekstraksi teks kandungan gula pada kemasan produk. Dataset terdiri atas 2.441 citra yang dikumpulkan dan diproses melalui teknik augmentasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model deteksi YOLOv8 mampu mencapai precision sebesar 97.84% dalam mendeteksi tabel informasi gizi. Sementara itu, PaddleOCR menunjukkan tingkat persentase sebesar 85%. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam membantu konsumen mengakses informasi gizi secara efisien, sekaligus meningkatkan kesadaran terhadap batas konsumsi gula harian.