SISTEM REKOMENDASI MAKANAN PENDAMPING AIR SUSU IBU (MPASI) DENGAN METODE NAÏVE BAYES
DAN ATURAN MPASI
SKRIPSI
Diajukan untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Mendapatkan Gelar Strata Satu Program Studi Informatika
OLEH :
MIFTAHFUL PURNANDA PUSPASARI NIM. M0509046
PROGRAM STUDI INFORMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET
i
SISTEM REKOMENDASI MAKANAN PENDAMPING AIR SUSU IBU (MPASI) DENGAN METODE NAÏVE BAYES
DAN ATURAN MPASI
SKRIPSI
Diajukan untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Mendapatkan Gelar Strata Satu Program Studi Informatika
OLEH :
MIFTAHFUL PURNANDA PUSPASARI NIM. M0509046
PROGRAM STUDI INFORMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET
iv
SISTEM REKOMENDASI RESEP MAKANAN PENDAMPING AIR SUSU IBU (MPASI) DENGAN METODE NAÏVE BAYES DAN ATURAN MPASI
MIFTAHFUL PURNANDA PUSPASARI
Program Studi Informatika. Fakultas MIPA. Universitas Sebelas Maret
ABSTRAK
Makanan pendamping ASI (MPASI) harus mulai diberikan kepada bayi usia 6-24 bulan untuk memenuhi nutrisi yang dibutuhkan bayi. Dalam pemberian MPASI seharusnya bayi selalu diperkenalkan bahan makanan baru sesuai usia bayi agar makanannya bervariasi. Namun reaksi yang ditimbulkan dari bahan makanan tersebut berbeda-beda pada setiap bayi, salah satunya adalah alergi. Untuk itu pada penelitian ini dibangun sebuah sistem rekomendasi yang dapat memberikan masukan resep MPASI kepada ibu dengan memperhatikan konten bahan makanan di dalamnya terkait bahan baru yang sesuai dengan usia bayi dengan memperhatikan faktor alerginya.
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pengumpulan data, analisa penerapan metode Naïve Bayes dan aturan pemberian MPASI dalam sistem rekomendasi content-based, implementasi, dan evaluasi kepuasan user. Pada penelitian ini berhasil dibangun sistem rekomendasi yang menghasilkan menu dengan bahan baru dan metode Naïve Bayes.
Hasil yang diperoleh dari penelitian ini berupa pengujian akurasi rekomendasi sebesar 80.36% dan rating tingkat kepuasan dari 30 user dihitung dengan skala likert 1 sampai 5 yang menghasilkan rating 4.37 untuk tampilan aplikasi, 3.8 untuk informasi yang diberikan dan 4.13 untuk keberlanjutan penggunaan.
v
BREASTFEEDING COMPLEMENTARY FOOD RECOMMENDER SYSTEM USING NAÏVE BAYES AND COMPLEMENTARY RULE
MIFTAHFUL PURNANDA PUSPASARI
Departement of Informatics. Mathematics and Science Faculty. Sebelas Maret
University
ABSTRACT
Complementary foods should be given to infants aged 6-24 months to fulfil
the nutrients that baby needs. New ingredient based on baby's age should always
be introduced so that the baby can recognize the various types of food. But each
food ingredients may have a different reaction to the baby, for instance is allergic.
Therefore in this research constructed a recommender system that can provide
recipe suggestion to the user that containts new ingredients according to the
baby's age and its allergen.
Steps being taken in this research is data collecting, analysis and
application of Naïve methods and rule about complementary foods in
content-based recommendation systems, implementation, and evaluation of user
satisfaction. In this research, a system that generates recipe recommendations of
complementary foods with new ingredient and Naïve Bayes successfully built.
The result of this research came from the accuracy system testing of
80.36% and user satisfaction from 30 user that's calculated by a Likert scale of 1
to 5, which produces 4.37 rating for interface of the system, 3.8 for the
information provided and 4.13 for sustainable use.
vi MOTTO
“Karena sesungguhnya sesudah kesulitan ada kemudahan.” Al-Insyirah : 5
“Where there is a will, there is a way.” English proverb
“Everything will be okay in the end. If it’s not okay, it’s not yet the end.”
vii
PERSEMBAHAN
Skripsi ini Penulis persembahkan kepada : Bapak dan Mama, Purwadi dan Rudito Puspowati; Ibu, Kartini; Aullia Purnanda Puspasari dan Purnanda Yusuf Abdillah;
viii
KATA PENGANTAR
Segala puji dan syukur penulis ucapkan kepada Allah SWT, karena rahmat dan karunia-Nya, penulis dapat menyelesaikan penelitian dan pembuatan laporan skripsi dengan judul “SISTEM REKOMENDASI RESEP MAKANAN PENDAMPING AIR SUSU IBU (MPASI) DENGAN METODE NAÏVE BAYES DAN ATURAN MPASI”, yang merupakan salah satu syarat mendapatkan gelar Sarjana Informatika Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Skripsi ini tidak akan selesai tanpa adanya bantuan dari banyak pihak. Untuk itu penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih kepada :
1. Ibu Sari Widya Sihwi selaku dosen pembimbing yang dengan sabar telah memberikan bimbingan, masukan, serta pengarahan.
2. Ibu Umi Salamah selaku dosen pembimbing yang telah memberikan bimbingan dan masukan.
3. Bapak Ristu Saptono dan Hasan Dwi Cahyono selaku penguji yang telah memberikan masukan.
4. Ayah, ibu, dan keluarga yang selalu memberikan dukungan.
5. Agen Penghianat, Junita dan Mirsa yang selalu menginspirasi dan memberikan motivasi dalam memperjuangkan visi dan misi.
6. Vera, Lynda, Afif, Nica, Tisna, Benny, Prima, Toto atas waktu, semangat, dan nasehat yang diberikan.
7. Teman-teman Pos Satpam, VVACCC, Gadis-Gadis Manis, EC, kakak-kakak Madiun dan kos Sri Tanjung atas semangat yang ditularkan.
8. Keluarga besar S1 Informatika UNS, khususnya angkatan 2009. 9. Civitas akademika Universitas Sebelas Maret.
Penulis berharap semoga skripsi ini dapat bermanfaat.
Surakarta, Juni 2015
ix DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ... i
HALAMAN PERSETUJUAN ... ii
HALAMAN PENGESAHAN ... iii
ABSTRAK ... iv
ABSTRACT ... v
MOTTO ... vi
PERSEMBAHAN ... vii
KATA PENGANTAR ... viii
DAFTAR ISI ... ix DAFTAR TABEL ... xi
DAFTAR GAMBAR ... xii
DAFTAR LAMPIRAN ... xiii
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Rumusan Masalah ... 2
1.3 Batasan Masalah... 3
1.4 Tujuan Penelitian ... 3
1.5 Manfaat Penelitian ... 3
1.6 Sistematika Penulisan ... 3
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 5
2.1 Dasar Teori ... 5
2.1.1 Makanan Pendamping Air Susu Ibu (MPASI) ... 5
2.1.2 Aturan MPASI ... 5
2.1.3 Bahan Makanan MPASI ... 7
2.1.4 Sistem Rekomendasi ... 9
2.1.5 Content-Based Recommendation ... 11
2.1.6 Metode Naïve Bayes ... 13
2.2 Penelitian Terkait ... 14
x
BAB IIIMETODOLOGI ... 17
3.1 Studi Literatur ... 17
3.2 Pengumpulan Data ... 18
3.3 Analisa Penerapan Metode ... 18
3.4 Pembangunan Sistem ... 19
3.5 Pengujian dan Evaluasi Sistem Rekomendasi... 19
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 21
4.1 Studi Literatur ... 21
4.2 Pengumpulan Data ... 21
4.3 Analisa Penerapan Metode ... 21
4.4 Pembangunan Sistem ... 24
4.5 Pengujian dan Evaluasi Sistem Rekomendasi... 32
BAB V PENUTUP ... 36
5.1 Kesimpulan ... 36
5.2 Saran ... 36
xi
DAFTAR TABEL
xii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 High-level Architecture dari Content-Based Recommendation.... 12
Gambar 3.1 Metodologi Penelitian………....17
Gambar 4.1 Flowchart untuk User Baru……….….…... 22
Gambar 4.2 Flowchart untuk User Lama………... 23
Gambar 4.3 Contoh Form Pendaftaran yang Diisi User…….……….... 25
Gambar 4.4 Rekomendasi Pertama untuk User……….…….…... 26
Gambar 4.5 Detail Resep Puree Mangga Wortel…….……….….. 26
Gambar 4.6 Halaman Feedback Resep Puree Mangga Wortel…………..…. 28
Gambar 4.7 Halaman Rekomendasi Resep Four Days Wait Rule………... 28
xiii
