Adrian, Muhammad Rivza (2021) Sistem Pendukung Keputusan Mengggunakan Metode Forward-Chaining Untuk Rekomendasi Makanan Bayi. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
05211740000141-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Download (2MB) | Preview |
Abstract
Tingkat kecukupan gizi di Indonesia bisa dibilang terus membaik namun masih banyak yang harus dilakukan agar peningkatan terus berlanjut. Kesehatan bayi menjadi salah satu indikator penting dalam menekan tingkat kematian bayi yang baru lahir, tercatat sampai tahun 2019 dari 1000 kelahiran ada 20.2. Tidak hanya kematian pada bayi, malnutrisi juga dapat menyebabkan bayi kurus, pendek, dan terlalu gemuk dengan sebab diberikan makanan yang kurang tepat pada saat – saat tertentu. kematian bayi hal ini juga dipengaruhi oleh gizi yang diberikan pada 1000 hari pertama kehidupan. Gizi dipengaruhi oleh asupan makanan dari bayi dan balita, oleh karena itu pemilihan makanan yang tepat untuk mendampingi maupun melanjutkan setelah ASI selesai adalah hal yang penting. Pemilihan makanan ini biasanya hasil dari konsultasi Ibu bayi dengan bidan ataupun dokter anak, pemilihan makanan disesuaikan dengan beberapa variabel salah satunya adalah umur dari bayi yang dapat menjadi tolok ukur jenis makanan yang akan diberikan. Pemberian rekomendasi makanan masih tergantung dari bidan dan dokter yang bertugas, jika Ibu bayi tidak berkonsultasi besar kemungkinan Ibu bayi tidak mengetahui apa asupan yang tepat bagi bayinya. Sudah banyaknya upaya dalam sosialisasi terhadap makanan bayi agar gizi terpenuhi namun hambatan seperti kurangnya kerja sama bidan dan masyarakat, kurangnya sarana dan prasarana yang memadai, dan kurangnya sumber daya manusia menjadi sumber masalah dari kurangnya pengetahuan dan kemudahan akses oleh Ibu bayi terhadap makanan yang dapat memenuhi gizi bayi pada saat tertentu.
Oleh karena itu dibutuhkan otomasi proses pemberian rekomendasi makanan bayi. Pengumpulan data melalui tahap studi literatur dan wawancara pakar akan menjadi acuan utama dalam pembuatan aturan-aturan dalam memberikan rekomendasi makanan kepada bayi. Aturan-aturan yang telah dibuat dalam bentuk tabel akan diimplementasikan ke dalam sistem dengan menggunakan metode forward-chaining, metode ini menggunakan prinsip pencarian data-driven sesuai dengan harapan dari sistem ini adalah memberikan solusi dari data – data yang sebelumnya harus diterima terlebih dahulu.
Diharapkan sistem ini dapat memudahkan Ibu bayi dalam memberikan dan menerima informasi seputar makanan yang cocok untuk bayi, hasil dari otomasi ini dapat kiranya dapat mengeliminasi beberapa masalah seperti kurangnya sumber daya manusia di puskesmas dan kurangnya pengetahuan Ibu bayi dalam memberikan makanan. Harapan dari tugas akhir ini adalah suatu Decision Support System (DSS) yang dapat membantu Ibu bayi dalam mengambil keputusan terhadap asupan yang harus diterima oleh bayi pada masa 1000 HPK , dan dapat meminimalisir kondisi human error pada pengambilan keputusan soal makanan bayi.
Hasil aplikasi menunjukan bahwa metode forward-chaining yang diimplementasikan langsung pada basis data dan kalkulasi IMT yang dilakukan aplikasi dapat mengidentifikasi status gizi bayi normal, gizi buruk, gizi kurang, berisiko gizi berlebih, gizi berlebih dan obesitas. Kombinasi aturan mengenai berat badan 6-24 bulan berjumalah 190 aturan dengan 5 rentang berat badan untuk 2 jenis kelamin dengan 78 resep makanan sebagai rekomendasi
===============================================================================================
The level of nutritional adequacy in Indonesia is arguably continuing to improve, but much remains to be done so that the improvement continues. Infant health is one of the important indicators in reducing the rate of newborn mortality, it was recorded that until 2019 out of 1000 births there were 20.2. Not only death in infants, but malnutrition can also cause babies to be thin, short, and too fat by being given the wrong food at certain times. Infant mortality is also influenced by nutrition given in the first 1000 days of life. Nutrition is influenced by food intake from infants and toddlers, therefore choosing the right food to accompany or continue after breastfeeding is finished is important. This food selection is usually the result of the baby's mother's consultation with a midwife or pediatrician, the choice of food is adjusted to several variables, one of which is the age of the baby which can be a benchmark for the type of food to be given. The provision of food recommendations still depends on the midwife and doctor on duty, if the baby's mother doesn't consult, it's likely that the baby's mother doesn't know what the right intake is for her baby. There have been many efforts in socializing baby food so that nutrition is met, but obstacles such as the lack of collaboration between midwives and the community, lack of adequate facilities and infrastructure, and lack of human resources are a source of problems from the lack of knowledge and ease of access by the baby's mother to food that can fulfill infant nutrition at any given time.
Therefore, it is necessary to automate the process of giving baby food recommendations. Data collection through the literature study and expert interviews will be the main reference in making rules for providing food recommendations to babies. The rules that have been made in tabular form will be implemented into the system using the forward-chaining method, this method uses the principle of data-driven search in accordance with the expectations of this system is to provide solutions from the data that previously had to be received first.
It is hoped that this system can make it easier for baby mothers to provide and receive information about suitable food for babies, the results of this automation can presumably be able to eliminate several problems such as the lack of human resources at the puskesmas and the lack of facilities and infrastructure at the puskesmas. The hope of this final project is a Decision Support System (DSS) that can help baby mothers in making decisions about the intake that babies should receive at certain times and can minimize human error conditions in making decisions about baby food.
The results of the application show that the forward-chaining method which is implemented directly on the database and the BMI calculation carried out by the application can identify the nutritional status of infants with normal nutrition, poor nutrition, undernutrition, risk of excess nutrition, and excess weight. The combination of rules regarding body weight 6-24 months totaled 190 rules with 5 weight ranges for 2 sexes with 78 food recipes as recommendations
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Dietary, Infant, Decision Support System, Forward-Chaining, Complementary Food, Diet, Bayi, Sistem Pendukung Keputusan, Forward-Chaining, Makanan Pendamping |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.76.E95 Expert systems R Medicine > RJ Pediatrics > RJ101 Child Health. Child health services T Technology > T Technology (General) > T58.62 Decision support systems T Technology > TX Home economics > TX349 Nutrition. Foods and food supply |
| Divisions: | Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Muhammad Rivza Adrian |
| Date Deposited: | 19 Aug 2021 09:45 |
| Last Modified: | 26 Sep 2024 06:42 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/87453 |
Actions (login required)
 |
View Item |