SISTEM REKOMENDASI MAKANAN BERDASARKAN KEBUTUHAN NUTRISI HARIAN PENGGUNA DAN BAHAN BAKU DENGAN MENGGUNAKAN IMPLEMENTASI CONSTRAINT-BASED PADA METODE CONTENT-BASED FILTERING

Christy, Yesyua Leon SISTEM REKOMENDASI MAKANAN BERDASARKAN KEBUTUHAN NUTRISI HARIAN PENGGUNA DAN BAHAN BAKU DENGAN MENGGUNAKAN IMPLEMENTASI CONSTRAINT-BASED PADA METODE CONTENT-BASED FILTERING. Diploma thesis, UNSPECIFIED.

	Text ABSTRAK.pdf Download (206kB)
	Text COVER.pdf Download (129kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (539kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (263kB)
	Text LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (465kB)
	Text NASKAH.pdf Restricted to Repository staff only Download (11MB)

Abstract

Pola makan menjadi tolak ukur dalam mencukupi kebutuhan nutrisi harian manusia
bahkan dapat mencegah berbagai macam penyakit. Pola makan yang baik untuk kesehatan
dapat diukur dari makanan yang komposisinya harus memenuhi kebutuhan tubuh, baik dari
segi kualitas serta kuantitas. Untuk memilih makanan yang tepat dan sesuai dengan
kebutuhan nutrisi harian seseorang suatu teknologi yang dapat merekomendasikan makanan
sesuai preferensi dan kondisi kesehatan. Terkadang seseorang bingung dalam memilih
makanan yang tepat sesuai dengan keinginannya namun tetap cukup dalam segi kebutuhan
nutrisi per hari. Untuk itu, diperlukan adanya teknologi yang dapat merekomendasikan
makanan sesuai kebutuhan nutrisi harian ataupun kondisi – kondisi tertentu lainnya.
Pada penelitian ini dilakukan implementasi constraint – based filtering pada metode
content – based filtering dalam merekomendasi makanan. Constraint – based filtering
digunakan sebagai pengidentifikasi basis informasi data pengguna berupada profil kesehatan
serta preferensi makanan yang sudah dimakan pada hari itu. Sedangkan content – based
filtering digunakan untuk mencocokan kesamaan bahan – bahan yang terkandung pada
makanan lain dari data hasil penyaringan berbasis constraint, yang mirip dengan preferensi
bahan makanan yang telah dimasukkan pengguna.
Pengujian dilakukan dengan menggunakan precision@k dan recall@k pada k = 3, k
= 4, dan k =5 yang diujikan terhadap pengguna dan ahli gizi. Nilai precision@k dalam
menghitung kesesuaian dan kecocokan makanan yang direkomendasikan terhadap
preferensi pengguna pada k = 3, k = 4, dan k = 5, diperoleh berturut – turut sebesar 85.90%,
86.05%, dan 84.23%. Nilai recall@k yang diujikan terhadap pengguna dalam menghitung
relevansi makanan yang direkomendasikan dengan makanan yang masih mungkin
direkomendasikan pada k = 3, k = 4, dan k = 5 sebesar 61.35%, 80.03%, dan 96.15%.
Sedangkan pengujian terhadap ahli gizi dihasilkan precision@1 sampai dengan precision@3
sebesar 100% dan recall@k tertinggi diperoleh pada k = 5 yaitu 100%.
Kata kunci: makanan, sistem rekomendasi, content – based filtering, constraint – based
filtering.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	makanan, sistem rekomendasi, content – based filtering, constraint – based filtering.
Depositing User:	Eny Suparny
Date Deposited:	19 Jul 2022 08:35
Last Modified:	19 Jul 2022 08:36
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/30407

Actions (login required)

View Item