Rekomendasi Makanan Sehat Berbasis Ontologi untuk Lansia - Dalam bentuk pengganti sidang - Artikel Jurnal

RIZKY FERDIAN PRASETYO

Informasi Umum

Kode

24.04.5378

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Science

Dilihat

356 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Populasi lansia sangat rentan terhadap penurunan kesehatan, yang sering kali diawali dengan berkurangnya asupan gizi. Seiring bertambahnya usia, kebutuhan gizi seseorang akan berubah, dan asupan yang tidak memadai dapat menyebabkan penyakit kronis seperti penyakit jantung, diabetes, hipertensi, dan stroke. Di Indonesia, Angka Kecukupan Gizi (AKG) berfokus pada kebutuhan asupan gizi harian yang seimbang, meliputi protein, lemak, karbohidrat, serat, vitamin, dan mineral bagi penduduk usia 50-64 tahun. Hanya sedikit penelitian yang berhasil mengembangkan rekomendasi makanan bagi lansia. Beberapa penelitian telah berhasil mengembangkan aplikasi sistem rekomendasi makanan bagi lansia. Namun, sistem ini tidak diperuntukkan bagi lansia di Indonesia. Karena masyarakat Indonesia memiliki ciri fisik dan menu makanan yang unik, serta berbeda dengan negara lain. Penelitian ini mengatasi masalah tersebut dengan mengembangkan sistem yang disesuaikan dengan ciri fisik dan menu makanan yang terdapat di Indonesia. Sistem ini menggunakan ontologi untuk mewakili pengetahuan tentang pilihan makanan sehat dan Semantic Web Rule Language (SWRL) untuk mempersonalisasi rekomendasi berdasarkan profil kesehatan dan preferensi individu. Chatbot Telegram berfungsi sebagai antarmuka pengguna untuk sistem, sehingga orang lanjut usia dapat dengan mudah mengakses rekomendasi. Kami mengevaluasi sistem menggunakan beberapa metrik, seperti Precision, Recall, dan F-Score. Hasil pengujian menunjukkan F-Score sebesar 0,933.