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

RIZKY FERDIAN PRASETYO

Informasi Dasar

103 kali
24.04.5378
000
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

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.

Subjek

DATA SCIENCE
 

Katalog

Rekomendasi Makanan Sehat Berbasis Ontologi untuk Lansia - Dalam bentuk pengganti sidang - Artikel Jurnal
 
10p,,;il.: pdf file
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

RIZKY FERDIAN PRASETYO
Perorangan
Z. K. Abdurahman Baizal
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2024

Koleksi

Kompetensi

  • CII4H3 - SISTEM PEMBERI REKOMENDASI
  • CCH4D4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini