Obesitas telah menjadi masalah kesehatan utama di Indonesia dengan prevalensi 21,8% pada orang dewasa, sementara kurangnya pemahaman masyarakat mengenai kandungan nutrisi makanan memperburuk kondisi ini. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem ukur nutrisi makanan terintegrasi berbasis sensor Force-Sensitive Resistor (FSR) dan algoritma Inception untuk mendukung program pengendalian obesitas berdasarkan konsep "Isi Piringku" dari Kementerian Kesehatan. Sistem terdiri dari hardware timbangan digital menggunakan sensor FSR terintegrasi melalui komunikasi Bluetooth. Aplikasi mengintegrasikan computer vision berbasis InceptionV3 untuk klasifikasi 18 kategori makanan Indonesia, algoritma perhitungan nutrisi otomatis, database lokal, dan dual input method (kamera dan timbangan). Pengujian dilakukan menggunakan 6 objek dengan variasi berat 150-200 gram untuk evaluasi performa sistem. Sistem mencapai akurasi rata-rata 95,74% dengan toleransi 4,11% memenuhi standar ±10% timbangan rumah tangga. Algoritma InceptionV3 mencapai akurasi 83% untuk klasifikasi makanan dengan waktu koneksi Bluetooth 3,74 detik. Sistem memiliki konsumsi daya 302 mA dengan daya tahan 4,5 jam operasi kontinu. Sistem memberikan alternatif monitoring nutrisi lebih akurat dibandingkan estimasi visual konvensional (error 15-30%) dan berpotensi menjadi solusi efektif pengendalian obesitas di Indonesia.