Makanan Pendamping Air Susu Ibu MPASI Aturan Tunggu Empat Hari Four Days Wait Rule Sistem Rekomendasi
1
SISTEM REKOMENDASI RESEP MAKANAN PENDAMPING AIR SUSU IBU MPASI DENGAN METODE NAÏVE BAYES DAN ATURAN MPASI
Miftahful Purnanda Puspasari
Jurusan Informatika Universitas Sebelas Maret
Jl. Ir. Sutami No 36 A Surakarta miftahfulstudent.uns.ac.id
Sari Widya Sihwi
Jurusan Informatika Universitas Sebelas Maret
Jl. Ir. Sutami No 36 A Surakarta sari.widya.sihwigmail.com
Umi Salamah
Jurusan Informatika Universitas Sebelas Maret
Jl. Ir. Sutami No 36 A Surakarta u_salamahyahoo.com
ABSTRAK
Makanan pendamping ASI MPASI harus mulai diberikan kepada bayi usia 6-24 bulan untuk memenuhi nutrisi yang
dibutuhkan oleh 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. Aturan tunggu empat hari four days wait rule diterapkan karena reaksi terhadap beberapa jenis makanan
baru akan timbul dalam waktu 24 jam, sedangkan untuk masalah pencernaan bisa lebih lama. 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 four days wait rule 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.
Keywords: Content-Based, Four Days Wait Rule, MPASI, Naive Bayes, Sistem Rekomendasi
1.
PENDAHULUAN
Kebutuhan energi bayi meningkat seiring dengan
bertambahnya usia dan tingkat keaktifan bayi. Setelah berusia enam bulan
,
ASI saja tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan nutrisi bayi. Oleh karena itu, untuk mengisi kesenjangan antara
total kebutuhan nutrisi bayi dengan jumlah nutrisi yang didapatkan dari ASI, bayi perlu diberikan makanan pendamping
ASI MPASI, yaitu yang mencakup seluruh makanan padat dan cair selain air susu ibu atau susu formula [1].
Dalam pemberian MPASI harus memperhatikan bahan makanan yang diberikan kepada bayi, karena efek yang
ditimbulkan dari masing-masing bahan makanan berbeda-beda pada setiap bayi, salah satunya yaitu alergi. Alergi makanan
terjadi karena bayi memiliki organ pencernaan yang masih sangat sensitif dan mudah terkena penyakit [2]. Aturan tunggu empat hari
four days wait rule dilakukan dengan mengenalkan satu jenis bahan makanan selama empat hari untuk melihat bagaimana
reaksi bayi terhadap suatu jenis makanan. Aturan ini perlu diterapkan karena reaksi terhadap beberapa jenis makanan baru
akan timbul dalam waktu 24 jam, sedangkan untuk masalah pencernaan membutuhkan waktu yang lebih lama [3].
Adanya perbedaan reaksi terhadap suatu bahan makanan dan kemungkinan alergi yang dialami bayi membuat ibu harus
memberikan perhatian lebih dalam memilih dan memberikan jenis makanan baru. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem yang
dapat merekomendasikan resep MPASI secara personal yang memperhatikan bahan-bahan yang sesuai usia bayi dan memuat
aturan tunggu empat hari sehingga ibu dengan mudah mendapatkan resep MPASI sekaligus memantau reaksi bayi
terhadap berbagai jenis makanan. Sistem rekomendasi merupakan perangkat lunak serta teknik menyediakan saran untuk item-item
yang akan digunakan seorang user, yang utamanya ditujukan bagi individu yang kurang berpengalaman untuk mengevaluasi
banyaknya jumlah alternatif item yang ditawarkan [4].
Penelitian terkait masalah ini telah dilakukan oleh Freyne [5] dengan membandingkan beberapa pendekatan yang digunakan
untuk menentukan resep makanan secara personal. Dari hasil penelitian ditemukan bahwa metode content-based memiliki
keunggulan yang lebih dari metode lain pada sisi prediksi akurasi. Penelitian lainnya oleh Mooney [6] dengan mengembangkan
sistem rekomendasi buku content-based menggunakan algoritma Bayesian. Hasil dari prediksi digunakan untuk memberikan
rekomendasi kepada user dengan menggunakan top-scoring recommendation. Penelitian mengenai food recommender system
secara content based telah dilakukan oleh Tatli [7] dengan cara menghitung similarity menggunakan TF-IDF dan cosine
similarity. Similarity antar resep dihitung berdasarkan bahan- bahan yang terdapat di dalam resep.
Dalam penelitian ini sistem rekomendasi content-based yang bersifat personal dipilih karena adanya perbedaan bahan makanan
pada tiap usia bayi maupun bahan pemicu alergi pada bayi, sehingga resep direkomendasikan menurut bahan yang sesuai
dengan profil bayi. Sedangkan metode Naïve Bayes dipilih karena memiliki akurasi yang tinggi tanpa memerlukan data training
dalam jumlah besar. Selain itu hasil rekomendasi Naïve Bayes tidak hanya merekomendasikan resep dengan bahan yang disukai
user, tetapi juga dapat memunculkan resep dengan bahan baru. Hal ini terkait dengan variasi makanan bayi agar MPASI yang
dikonsumsi menjadi lebih beragam. Sistem merekomendasikan resep berdasarkan usia bayi, kemudian user melakukan feedback
berupa suka, tidak suka, atau alergi terhadap resep yang telah dipilih. Hasil feedback dari user kemudian akan disimpan dan
digunakan
dalam perhitungan
Naïve Bayes
untuk merekomendasikan resep.