Sistem Integratif Berbasis IoT & PWA untuk Pemantauan Gizi Anak di Dusun Lambateung

NutriPlate adalah platform pemantauan gizi anak berbasis IoT Smart Scale dan Progressive Web App (PWA) yang dikembangkan untuk mendukung pencegahan stunting di Dusun Lambateung, Desa Kajhu.
Proyek ini menggabungkan teknologi IoT, machine learning, dan knowledge base gizi lokal untuk memberikan rekomendasi gizi yang lebih cepat, akurat, dan mudah digunakan oleh orang tua dan kader Posyandu.

• Membantu orang tua memahami kecukupan gizi harian anak.
• Menyediakan alat bantu digital untuk kader Posyandu yang selama ini kekurangan perangkat pencatatan.
• Mempercepat proses pemantauan tumbuh kembang anak melalui IoT Smart Scale dan kamera makanan.
• Menjadi model awal Smart Health Village di tingkat dusun lambateung .

• Arduino UNO R4 WiFi
• Load Cell 10kg + HX711.
• Pengiriman data via Wi-Fi (HTTP / MQTT).
• Kalibrasi otomatis
• Update realtime ke server

• Registrasi profil anak
• Dashboard konsumsi harian/mingguan/bulanan.
• Kamera ponsel untuk deteksi makanan
• Analisis status gizi
• Tampilan responsif

• Image classification untuk identifikasi makanan.
• Analisis nutrisi menggunakan:
  • Cosine Similarity
  • Z-Score WHO
• Data nutrisi terintegrasi dengan local food knowledge base.
• Rekomendasi gizi terpersonalisasi

• Rekap status gizi semua anak.
• Grafik perkembangan.
• Data terpusat.
• Pengurangan pencatatan manual

          ┌──────────────────┐
          │   IoT SmartScale │
          │ (Arduino UNO R4) │
          └─────────┬────────┘
                    │ Wi-Fi (HTTP/MQTT)
                    ▼
      ┌──────────────────────────────────┐
      │        Backend API (Bun/Elysia)  │
      │   Auth • REST API • Data Bridge  │
      └─────────┬────────────────────────┘
                │
                ▼
    ┌────────────────────────────────────┐
    │        ML Service (Python Flask)   │
    │  Image Recognition • Nutrition ML  │
    └─────────┬──────────────────────────┘
              │
              ▼
    ┌────────────────────────────────────┐
    │          PostgreSQL Database       │
    │ Child Profile • Food Logs • ML Data│
    └─────────┬──────────────────────────┘
              │
              ▼
   ┌─────────────────────────────────────┐
   │        PWA Frontend (Next.js)       │
   │ Dashboard • Camera                  │
   └─────────────────────────────────────┘

• Bun.js / Elysia
• Python Flask (ML Service)
• PostgreSQL
• JWT Auth
• REST API

• Docker
• Github

• Next.js
• Tailwind CSS
• Camera API
• Service Worker

• Arduino r4
• HX711 Load Cell Amplifier
• Load cell 10kg
• Wi-Fi MQTT/HTTP

• TensorFlow / PyTorch
• Image Classification (food recognition)
• Cosine Similarity
• Preprocessing pipeline (scraping + labeling)

• Docker
• GitHub
• Cloud Deployment

• Observasi dan koordinasi dusun
• Perancangan konsep sistem
• Penyusunan Knowledge Base

• Prototipe IoT Smart Scale
• Desain UI/UX PWA
• Integrasi backend + ML

• Uji lapangan bersama keluarga
• Kalibrasi & validasi nutrisi

• Pelatihan kader
• Sosialisasi Posyandu
• NutriPlate v1.0 Release

• Kontribusi sangat terbuka.
• Silakan buat issue, pull request, atau diskusi.

• Lisensi: MIT License

• Email: [email protected]