• Tidak ada hasil yang ditemukan

Basis Data Fuzzy untuk Pemilihan Bahan Pangan Berdasarkan Kandungan Nutrien

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Basis Data Fuzzy untuk Pemilihan Bahan Pangan Berdasarkan Kandungan Nutrien"

Copied!
5
0
0

Teks penuh

(1)

Basis Data Fuzzy untuk Pemilihan Bahan Pangan

Berdasarkan Kandungan Nutrien

A. Helen Sutrisno1, B. Dadang Syarif SS, S.Si, M.Sc1, dan C. Mardhiah Fadhli1, ST

1

Politeknik Caltex Riau, Indonesia

Every day people need foodstuff that adequate the nutrient needed. Nutrient is classified in macronutrient and micronutrient. Foodstuff is classified in four groups, those are green, yellow, orange, and red group. The diversity of nutrient and foodstuff cause many people have difficulty in finding appropriate foodstuff’s information. Fuzzy system will be used to manipulate the foodstuff’s data that finally can give a solution in handling the ambiguous data. The fuzzy association’s parameter for macronutrient (protein, fat) and calorie are low, low-enough, medium, high-enough, and high. The parameter for micronutrient (calcium, iron) and fiber are low, medium, n high. This system will help users in choosing the foodstuff base on the nutrition that contained in each nutrient through fuzzy association’s parameter. System is built as web based application in order that users can access faster, efficient, and anytime, without spend a big fund.

Key Words—foodstuff, fuzzy system, nutrient

I. PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Setiap orang memiliki kebutuhan nutrisi makanan yang berbeda setiap harinya. Kebutuhan nutrisi sangat tergantung pada status gizi (kurus, normal, gemuk, obesitas), kondisi kesehatan, usia, dan aktivitas sehari-hari orang tersebut. Banyak nutrisi yang dibutuhkan oleh seseorang, bahan pangan yang dapat direkomendasi untuk dikonsumsi oleh seseorang menjadi permasalahan yang cukup serius. Hal ini disebabkan sulitnya menentukan bahan pangan yang sesuai.

Berdasarkan hasil dari penelitian yang dilakukan terhadap masyarakat, yaitu dengan membagikan kuesioner, proses pencarian bahan makanan dengan melakukan konsultasi ke dokter atau ahli gizi ternyata sangat jarang dilakukan. Secara umum, hal ini disebabkan karena masyarakat merasa repot untuk pergi ke tempat tujuan dan menghabiskan waktu hanya untuk mengantri pada antrian panjang. Sehingga pencarian bahan makanan dengan melakukan konsultasi dinilai kurang efektif.

Pencarian bahan makanan sehat juga dilakukan melalui buku-buku atau majalah. Masyarakat pada umumnya kurang mengerti karena adanya penggunaan istilah-istilah dalam buku atau majalah tersebut yang tidak dijelaskan secara rinci. Sehingga pengetahuan yang didapatkan pun menjadi tidak lengkap. Hal ini akan menyebabkan masyarakat menjadi keliru dan resikonya adalah mengkonsumsi bahan pangan yang tidak sesuai dengan kondisi tubuh.

Oleh karena kendala-kendala yang dihadapi tersebut maka penulis membangun sebuah sistem berbasis web. Sistem ini dapat membantu masyarakat untuk mencari bahan makanan dengan cepat, efisien, dan kapanpun, tanpa harus mengeluarkan biaya yang besar. Diharapkan dengan adanya sistem ini maka masyarakat dapat terbantu dalam mencari bahan makanan sesuai dengan kondisi tubuh masing-masing.

B. Metodologi

Langkah-langkah dalam menyelesaikan proyek akhir ini adalah :

1) Studi Literatur

Studi literatur dilakukan dengan mempelajari buku-buku dan mengunjungi situs-situs internet yang mendukung proyek akhir. Pada tahap ini dilakukan pengumpulan bahan-bahan referensi yang digunakan penulis sebagai landasan berpijak dalam menyusun proyek akhir.

Studi literatur yang dilakukan mencakup materi mengenai logika fuzzy, nutrisi pangan, dan ASP.NET.

2) Wawancara

Wawancara dilakukan dengan membagikan kuesioner. Kuesioner dibagikan secara acak kepada pengguna, yaitu masyarakat dari berbagai kalangan. Tujuannya adalah untuk mengumpulkan data-data yang berkaitan dengan nutrien bahan pangan dan menentukan nutrien-nutrien yang dijadikan parameter dalam proyek akhir ini. Dari data-data tersebut didapatkan informasi seperti kesulitan pengguna dalam mencari bahan pangan yang diinginkan.

II. TINJAUAN PUSTAKA

A. Definisi Logika Fuzzy

1) Logika fuzzy adalah metodologi pemecahan masalah dengan beribu-ribu aplikasi dalam pengendali yang tersimpan dan pemrosesan informasi [1].

2) Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output [2].

3) Logika fuzzy merupakan sistem logika yang berdasarkan pada teori himpunan samar (fuzzy) atau fuzzy set [3].

(2)

B. Konsep Logika Fuzzy

Konsep logika fuzzy memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 (nol) hingga 1 (satu), berbeda dengan konsep logika digital yang hanya memiliki dua nilai yaitu 0 atau 1. Himpunan fuzzy didasarkan pada gagasan untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik sedemikian hingga fungsi tersebut akan mencakup bilangan real pada interval [0,1]. Nilai keanggotaannya menunjukkan bahwa suatu item tidak hanya bernilai benar atau salah. Nilai 0 menunjukkan salah, nilai 1 menunjukkan benar, dan masih ada nilai-nilai yang terletak antara benar dan salah.

C. Parameter Fuzzy

Parameter himpunan fuzzy digunakan untuk melakukan proses perhitungan terhadap masing-masing bahan pangan. Parameter yang digunakan untuk makronutrien dan mikronutrien dapat dilihat pada Tabel 2.1 Tabel Parameter Makronutrien dan Tabel 2.2 Tabel Parameter Mikronutrien [4].

TABEL 2.1

TABEL PARAMETER MAKRONUTRIEN Parameter Kalori Protein Lemak

Rendah a 0 0 0 b 0 0 0 c 300 10 25 Cukup-Rendah a 20 5 0 b 100 10 25 c 300 15 50 Sedang a 300 10 25 b 500 15 50 c 700 25 75 Cukup-Tinggi a 500 15 50 b 700 25 75 c 900 30 100 Tinggi a 700 25 75 b 900 30 100 c 900 30 100 TABEL 2.2

TABEL PARAMETER MIKRONUTRIEN Parameter Kalsium Zat Besi Serat

Rendah a 0 0 0 b 0 0 0 c 100 0.5 0.5 Sedang a 0 0 0 b 100 0.5 0.5 c 300 2 2 Tinggi a 100 0.5 0.5 b 300 2 2 c 300 2 2 D. Fungsi Keanggotaan

Fungsi keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (derajat keanggotaan) yang

memiliki interval antara 0 sampai 1 (Kusumadewi dan Purnomo, 2004).

1) Fungsi Keanggotaan untuk Himpunan Rendah

2) Fungsi Keanggotaan untuk Himpunan Tinggi

3) Fungsi Keanggotaan untuk Himpunan Cukup Rendah, Sedang, dan Cukup Tinggi

(3)

III. PERANCANGAN

A. Entity Relationship Diagram (ERD)

. B. Use Case Diagram

IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS

A. Pengujian

Sistem ini dibangun dengan berbasis web. Pengguna yang dapat melakukan pengaksesan terhadap website ini dibedakan menjadi guest, member, dan admin.

Tampilan Awal

Pada halamanCariPangan, pengguna dapat melakukan pencarian rekomendasi bahan pangan berdasarkan kandungan nutrien. Halaman ini dilengkapi dengan petunjuk untuk mempermudah pencarian rekomendasi. Setelah pengguna memilih parameter nutrien dengan benar, maka akan muncul rekomendasi bahan pangan berdasarkan parameter nutrien tersebut.

(4)

B. Analisis

Analisis yang dilakukan adalah membandingkan hasil perkiraan yang dilakukan secara manual dengan perhitungan yang dilakukan oleh sistem. Input-an parameter nutrien dari pengguna yang diambil sebagai contoh kasus yaitu :

Kalori : Rendah Protein : Rendah Lemak : Cukup Rendah Kalsium : Sedang Zat Besi : Sedang Serat : Tinggi

1) Perkiraan Manual

Untuk dapat melakukan perkiraan terhadap bahan pangan secara manual, pengguna harus mengetahui kadar kandungan nutrien dari masing-masing bahan pangan dan nilai parameter nutrien-nutrien. Kemudian proses perkiraan bahan pangan dilanjutkan dengan mengeliminasi bahan pangan yang tidak memenuhi kriteria, yaitu mengeliminasi bahan pangan dengan kandungan nutrien yang tidak berada dalam rentang yang telah ditentukan. Setelah itu didapatkan bahwa perkiraan rekomendasi bahan pangan yang dilakukan secara manual adalah kangkung, ketimun, singkong, susu kedelai, dan selai. Tabel perkiraan rekomendasi bahan pangan dapat

dilihat pada Tabel 4.1.

TABEL 4.1

TABEL PERKIRAAN REKOMENDASI BAHAN PANGAN Rekomendasi Pangan Kangkung Ketimun Singkong Susu Kedelai Selai 2) Perhitungan Pangan

Proses perhitungan di dalam sistem menggunakan logika

fuzzy. Perancangan penerapan logika fuzzy dalam

memberikan rekomendasi bahan pangan berdasarkan kandungan nutrien meliputi perhitungan nilai derajat keanggotaan nutrien untuk masing-masing bahan pangan atau µ(x), perbandingan nilai derajat keanggotaan untuk mendapatkan nilai predikat, dan perbandingan dari nilai α-predikat untuk menentukan rekomendasi akhir bahan pangan. Bahan pangan yang memiliki nilai α-predikat tertinggi akan menjadi rekomendasi utama. Rekomendasi akhir bahan pangan berdasarkan urutan yang paling atas adalah susu kedelai karena nilai α-predikatnya adalah yang tertinggi (maksimum). Urutan rekomendasi akhir bahan pangan beserta nilai α-predikat secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 4.2 dan Gambar 4.1.

TABEL 4.2

TABEL REKOMENDASI AKHIR BAHAN PANGAN Nama Pangan α-Predikat

Susu Kedelai 0.04 Kangkung 0.028 Singkong 0.0112 Talas 0.008 Terong 0.0072 Ketimun 0.0052 Selai 0.0028 Minyak Kelapa 0 Madu 0 Kacang Tanah 0 Kentang 0 Telur Bebek 0

(5)

3) Rekomendasi Akhir

Berdasarkan Tabel 4.1 dan Tabel 4.2, dapat dilakukan perbandingan terhadap rekomendasi akhir bahan pangan. Pada Tabel 4.1, bahan pangan yang memenuhi kriteria adalah kangkung, ketimun, susu kedelai, singkong, dan selai. Sedangkan pada Tabel 4.2, bahan pangan yang memenuhi kriteria adalah susu kedelai, kangkung, singkong, talas, terong, ketimun, dan selai. Dari hasil perbandingan, didapatkan bahan pangan yang sama yaitu susu kedelai, kangkung, singkong, ketimun, dan selai.

Ditinjau dari segi keakuratan data, pencarian yang dilakukan oleh sistem lebih akurat dibandingkan dengan pencarian yang dilakukan secara manual. Pada hasil rekomendasi akhir dari pencarian yang dilakukan oleh sistem, bahan pangan talas dan terong menempati urutan keempat dan kelima. Sedangkan bahan pangan selai berada pada urutan ketujuh. Hal ini berarti talas dan terong merupakan bahan pangan yang lebih diprioritaskan daripada selai. Sementara itu, pada rekomendasi akhir dari pencarian secara manual tidak mendapatkan bahan pangan talas dan terong, tetapi mendapatkan bahan pangan selai. Oleh karena itu, pencarian rekomendasi akhir bahan pangan yang dilakukan oleh sistem memberikan hasil yang lebih akurat daripada perkiraan pencarian yang dilakukan secara manual.

Selain itu, rekomendasi bahan pangan yang didapatkan dari hasil pencarian sistem merupakan rekomendasi dengan bahan pangan yang telah terurut berdasarkan nilai α-predikat. Dan nilai α-predikat itu sendiri didapatkan dari proses perhitungan di dalam sistem. Dengan adanya urutan bahan pangan maka pengguna dapat mengetahui bahan pangan yang menjadi prioritas utama untuk kondisi tubuhnya. Sedangkan jika melakukan pencarian secara manual, hanya didapatkan perkiraan rekomendasi bahan pangan secara acak. Artinya, urutan dari bahan pangan tidak dapat diketahui. Sehingga pengguna tidak mengetahui bahan pangan mana yang menjadi prioritas utama untuk kondisi tubuhnya. Dengan demikian, pencarian yang dilakukan oleh sistem lebih akurat dibandingkan dengan pencarian yang dilakukan secara manual.

V. PENUTUP

A. Kesimpulan

Setelah dilakukan pengujian terhadap sistem, dapat disimpulkan bahwa :

1) Rekomendasi pangan yang dihasilkan bergantung pada parameter himpunan fuzzy yang dipilih oleh pengguna.

2) Perbedaan salah satu parameter berkemungkinan menyebabkan rekomendasi bahan pangan yang diberikan menjadi berbeda.

3) Implementasi sistem fuzzy dalam sistem yang berbasis web dapat memberikan rekomendasi bahan pangan yang sesuai dengan kebutuhan para pengguna.

B. Saran

Untuk pengembangan dan penyempurnaan aplikasi ini lebih lanjut, beberapa hal yang dapat disarankan antara lain :

1) Nutrien-nutrien dan juga jenis bahan pangan yang direkomendasikan dapat ditambah sehingga menjadi lebih beragam.

2) Sistem ini dapat dikembangkan dengan mengkategorikan rekomendasi bahan pangan menjadi beberapa kelompok, seperti rekomendasi bahan pangan berdasarkan usia, yaitu untuk balita, anak-anak, remaja, dewasa, parobaya, dan lansia, ataupun rekomendasi bahan pangan untuk ibu hamil.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Anton. (2009). Fuzzy Logic - part 1. Dalam BELAJAR ONLINE. Diambil dari http://smpn2lem.blogspot.com/2009/12/fuzzy-logic-part-1.html pada 13 Januari 2010.

[2] GameDevID. (2007). Pengenalan Fuzzy Logic. Dalam Pengenalan Fuzzy

Logic-GameDevID. Diambil dari

http://wiki.gamedevid.org/wiki/Pengenalan_Fuzzy_Logic pada 18 Januari 2010.

[3] Kusumadewi, Sri. (2007). BASISDATA FUZZY UNTUK PEMILIHAN

BAHAN PANGAN BERDASARKAN KANDUNGAN NUTRIEN. Dalam

sriti2007-sri-kusumadewi.pdf. Diambil dari

http://cicie.files.wordpress.com/2008/06/sriti2007-sri-kusumadewi.pdf pada 16 Januari 2010.

[4] Paputungan, Irving Vitra & Irawan, Denni. (2005). RANCANG BANGUN

SISTEM PENGUNDIAN SEPAKBOLA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY. Dalam 1420-1259-1-PB.pdf. Diambil dari http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/viewFile/1420/1200 pada 9 Januari 2010.

Gambar

TABEL PARAMETER MIKRONUTRIEN  Parameter  Kalsium  Zat Besi  Serat
TABEL PERKIRAAN REKOMENDASI BAHAN PANGAN  Rekomendasi Pangan  Kangkung  Ketimun  Singkong  Susu Kedelai  Selai  2)  Perhitungan Pangan

Referensi

Dokumen terkait

dikatakan sebagai tuturan basabasi karena mitra tutur berusaha menerima permintaan maaf dari penutur dengan jawaban yang santai dan baik.. Hal itu

Sikap jujur dan patuh terhadap standar etika bisnis akan dapat menumbuhkan rasa saling percaya, saling menghormati diantara para pelaku bisnis, yang ada gilirannya nanti

Sinarmas Multifinance Cabang Bima dan umumnya pada organisasi atau perusahan agar dapat membantu karyawan dalam mengatasi stres kerja, karena kalao karyawan mengalami

Padahal kekuatan itu hanyalah bagi Allah, bagi Rasulullah dan bagi orang- orang mukmin ...” (Q.S. Pendidikan Islam adalah penataan individual dan sosial yang dapat menyebabkan

Bagi imigran baru berstatus menikah yang tinggal di Taiwan (dan yang telah mendapatkan ARC), dan setiap tahunnya tinggal di Taiwan lebih dari 183 hari selama 3 tahun

Dalam komunikasi organisasi, komunikasi antar karyawan (employee relations) sangat penting karena karyawan dalam suatu organisasi yang bisa dikatakan suatu kerangka

Selama arsitektur enterprise distrukturkan berdasarkan data dan proses serta tidak adanya pengulangan pada sesuatu yang sama, maka teknologi client/server dapat berjalan dengan

Bangsa Aztek berasal dari kelompok sukuToltek (Indian Toltek) yang datang dari sebelah utara kemudian mendiami dataran tinggi Mexico, dengan ibukota