Perancangan Sistem Rekomendasi Pemilihan Makanan Indonesia Berdasarkan Kandungan Nutrisi Menggunakan Algoritma Knowledge-Based Filtering
DOI:
https://doi.org/10.47701/22tjzk88Keywords:
Knowledge-Based Recommendation, Waterfall, Similarity, Case-Based, Makanan IndonesiaAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi pemilihan makanan Indonesia berdasarkan kandungan nutrisi menggunakan algoritma Knowledge-Based Filtering. Permasalahan utama yang diangkat adalah sulitnya pengguna dalam menentukan makanan yang sesuai dengan kebutuhan nutrisinya secara spesifik, terutama pada makanan khas Indonesia yang memiliki keberagaman jenis dan komposisi. Metode yang digunakan dalam sistem ini mengadopsi pendekatan Case-Based Reasoning, di mana profil kebutuhan nutrisi pengguna dibandingkan dengan kandungan nutrisi makanan menggunakan rumus perhitungan similarity berbobot. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.346 data makanan Indonesia yang diambil dari situs Kaggle, dengan atribut utama kalori, protein, lemak, dan karbohidrat. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall yang terdiri dari tahap analisis, perancangan, dan implementasi. Hasil pengujian menggunakan Python menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan daftar makanan dengan tingkat kemiripan yang tinggi, sistem mampu memberikan rekomendasi relevan seperti ayam usus goreng (similarity 0.93691) untuk input kalori:450, protein:50, lemak:30, karbohidrat:100. Rancangan sistem ini dirancang untuk diimplementasikan lebih lanjut dalam aplikasi web berbasis Laravel.
References
[1] Fauzan Irfan, Nasywa Rahman, Siti Fatimah Azzahra, dan Gt. Muhammad Irhamna Husin, “Pola Makan Sesuai Anjuran Nabi Muhammad SAW Menurut Perspektif Kesehatan,” Journal of Creative Student Research, vol. 1, no. 5, hlm. 393–406, Okt 2023, doi: 10.55606/jcsrpolitama.v1i5.2730.
[2] S. Aghnia dan S. Setyaningsih, “Hubungan Tingkat Pengetahuan Gizi, Status Gizi terhadap Pola Konsumsi Fast Food dan Soft Drink pada Siswa SMKN 1 Kota Tegal The Relationship of Nutritional Knowledge Level, Nutritional Status to Consumption Patterns Fast Food and Soft Drink for Students of SMKN 1 Tegal City,” Era Klinis: Jurnal Penelitian Ilmu Kesehatan, vol. 1, no. 1, hlm. 13–18, Feb 2023.
[3] C. Wellyanah, F. Diba, dan A. Ridwan, “Intervensi Plate Method Dan Demonstrasi Senam Kaki Diabetik Pada Penderita Diabetes Melitus: Sebuah Studi Kasus Plate Method Intervention And Diabetic Foot Exercise Demonstration In Patients With Diabetes Mellitus: A Case Study,” 2024.
[4] T. Ridwansyah, B. Subartini, dan S. Sylviani, “Penerapan Metode Content-Based Filtering pada Sistem Rekomendasi,” Mathematical Sciences and Applications Journal, vol. 4, no. 2, hlm. 70–77, Apr 2024, doi: 10.22437/msa.v4i2.32136.
[5] Anas Fikri Hanif, “Indonesian Food and Drink Nutrition Dataset,” https://www.kaggle.com/datasets/anasfikrihanif/indonesian-food-and- drink-nutrition-dataset/data.
[6] B. A. I. Putri, “Rancang Bangun Sistem Informasi Antrian Pasien pada Praktik Dokter Umum Berbasis Web,” Kohesi: Jurnal Multidisiplin Saintek, vol. 3, no. 10, 2024.
[7] A. Aamodt dan E. Plaza, “Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches,” AI Communications. IOS Press, 1994. Diakses: 27 Mei 2025. [Daring]. Tersedia pada: https://www.iiia.csic.es/~enric/papers/AICom.pdf
[8] S. Pranoto, S. Sutiono, dan D. Nasution, “Penerapan UML Dalam Perancangan Sistem Informasi Pelaporan Dan Evaluasi Pembangunan Pada Bagian Administrasi Pembangunan Sekretariat Daerah Kota Tebing Tinggi,” SURPLUS : Jurnal Ekonomi dan Bisnis, vol. 2, no. 2, hlm. 384–401, 2024.
[9] S. W. Ramdany, S. Aulia Kaidar, B. Aguchino, C. Amelia, A. Putri, dan R. Anggie, “Penerapan UML Class Diagram dalam Perancangan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis Web.”
[10] F. Amelia Sari Lubis, S. Sahara Lubis, B. Hendrik, dan C. Author, “Perancangan Sistem Inventory Untuk Stok Barang Herbisida Pada UD. Anugrah Jaya Tani Dengan Bahasa Pemrograman PHP Dan Database Mysql,” Bulan Juni, 2023.
