Nama : Iqrar Agalosi Nureyza Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Pengembangan Sistem Klasifikasi Otomatis Makanan Tra- disional Pembimbing : Ari Wibisono, S.Kom., M.Kom Pengetahuan makanan tradisional adalah aspek penting dalam kehidupan manusia. Dari aspek sosial budaya, Pengetahuan terkait makanan tradisional diperlukan un- tuk melindungi budaya leluhur. Dari segi kesehatan, makanan tradisional memiliki kandungan bahan yang lebih baik dan alami dibandingkan dengan bahan makanan olahan seperti makanan cepat saji. Berdasarkan latar belakang ini, sebuah sistem klasifikasi otomatis makanan tradisional dikembangkan. Data diakuisisi dengan menggunakan kamera pribadi yang diambil di sebuah studio yang sudah diatur se- cara profesional ditambah dengan data makanan tambahan yang berasal dari inter- net. Total keseluruhan data yang dimiliki ada 3500 data makanan yang terbagi ke dalam 35 jenis makanan tradisional. Setiap jenis terdiri dari 100 data makanan. Data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 8:2. 6 model CNN dikembangkan untuk melakukan klasifikasi pada data ini. Model yang diuji- cobakan adalah DenseNet121, ResNet50, EfficientNetBO, Inception V3, Xception, dan CoAtNet0. Sebuah model generatif dikembangkan demi bisa melakukan aug- mentasi data pada data makanan yang ada. Hasil evaluasi mengindikasikan bahwa model CoAtNet memiliki fl score lebih tinggi dibandingkan DenseNet 121 milik peneliti sebelumnya yaitu sebesar 0.01958. Dengan nilai F1 score ini, model terse- but masih belum mampu melakukan klasifikasi makanan yang sudah ditambahkan dengan data lain. Di sisi lain, model generatif juga gagal dalam melakukan augmen- tasi data karena kekurangan jumlah data latih. Model yang sudah dicoba kemudian di-deploy ke aplikasi berbasis web agar dapat diuji coba oleh pengguna. Pengguna dapat menjadi kontributor dalam memberikan data latih kepada dataset yang ada melalui aplikasi web ini. Kata kunci: Makanan tradisional, image classification, convolutional neural network, Web ap- plication.