SISTEM INFORMASI REKOMENDASI BUBUR BAYI BERDASARKAN NILAI GIZI MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING


Author (Penulis)

MOCH.HELMI NUR YAHYA
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

14.1.03.02.0073

Abstract

                                                                                                     ABSTRAK

 

Penelitian ini dilatar belakangi hasil pengamatan peneliti bahwa ketika akan membeli produk bubur bayi dihadapkan dengan banyak pilihan dan nilai kandungan gizi dan rasa yang berbeda-beda, sehingga mengalami kebingungan dalam melakukan pembelian bubur bayi dengan tepat dan sesuai kebutuhan untuk memenuhi nutrisi bayi. Penelitian tersebut didasarkan atas 5 kandungan gizi, yaitu karbohidrat, lemak, protein, vitamin A, dan vitamin C. Tujuannya untuk memberikan informasi manfaat dari masing-masing kandungan gizi dan mengetahui kelompok bubur bayi yang mempunyai kandungan gizi rendah, sedang,dan tinggi sesuai dengan yang diinginkan, dengan mengklasterisasi data kandungan gizi bubur bayi yang diambil dari komposisi kemasan bubur bayi.

Penelitian ini menggunakan salah satu teknik data mining yaitu perhitungan K-Means Clustering dengan kriteria dari perhitungan adalah nilai gizi bubur bayi yang meliputi Karbohidrat, lemak, protein, vitamin A, dan vitamin C. Pada perhitungan ini digunakan untuk pengeompokan dan mengklasterisasi hasil nilai gizi bubur bayi yang mengacu pada 5 kandungan gizi bubur bayi. Perhitungan ini dimulai dari pengambilan nilai K atau Centroid secara acak kemudian dihitung jarak dengan menggunakan Euclidean Distance sehingga ditemukan jarak yang terdekat dengan nilai centroid. Pengelompokan data berdasarkan kemiripan dengan centroid. Langkah tersebut akan terus berulang hingga jarak tidak berubah.

Hasil penelitian ini adalah menghasilkan sistem yang dapat membantu pengguna untuk memilih bubur bayi berdasarkan kandungan nilai gizi yang dibutuhkan oleh bayi dengan waktu yang efektif. Menghasilkan sistem yang dapat mengklasterisasi kandungan nilai gizi bubur bayi ke dalam 3 kelompok yang dapat digunakan sebagai informasi dalam pemilihan bubur bayi.

 

KATA KUNCI  : Bubur bayi, Gizi, K-Means, Clustering


Keyword

bubur bayi, gizi, k-means, clustering

Reference


   

DAFTAR PUSTAKA

Agusta, Yudhi. 2007. ‘K-Means penerapan permasalahan dan metode terkait’. Jurnal Sistem dan Informatika, Vol 3.

Almatsier. Sunita. 2002. Prinsip Dasar Ilmu Gizi. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.

Darmawan. Deni dan Fauzi. Nur. Kunkun. 2013. Sistem Informasi Manajemen. Bandung: PT Remaja Rosdakarya.

Jogiyanto. 1999. Analisis dan Desain Sistem Informasi : Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis, ANDI Yogyakarta, Yogyakarta.


PUBLISHED

2019-02-14

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Vol. 03 No. 03 Tahun 2019

Download PDF

Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UN PGRI Kediri.

Jl. KH. Ahmad Dahlan 76 Mojoroto Kota Kediri

Designed by BootstrapMade