IMPLEMENTASI IDENTIFIKASI PANDUAN DIET DENGAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID

MEVICI DIANRESTI, 1317051040 (2017) IMPLEMENTASI IDENTIFIKASI PANDUAN DIET DENGAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung.

Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (9kB) | Preview
	Text SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB) | Request a copy
Preview	Text SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (6MB) | Preview

Abstract

Ilmu gizi adalah ilmu yang mempelajari proses dalam makhluk hidup untuk memanfaatkan makanan guna pembentukan energi, tumbuh kembang, dan pemeliharaan tubuh. Panduan diet dalam ilmu gizi dimanfaatkan untuk menjaga kesehatan dan status gizi. Panduan diet dalam keadaan sakit tentu saja lebih menjadi perhatian karena diet yang tepat dapat mempertahankan ataupun memperbaiki status gizi serta menekan progresivitas penyakit yang diderita. Terbatasnya biaya, waktu, dan jumlah tenaga medis terkadang menjadi kendala bagi masyarakat untuk memperoleh informasi mengenai gejala dan solusi suatu penyakit. Penelitian ini dilakukan untuk membangun sebuah sistem pakar berbasis android yang mampu membantu memudahkan masyarakat mengidentifikasi panduan diet berdasarkan gejala penyakit yang dialami. Pengetahuan yang dimiliki sistem ini adalah berdasarkan studi literatur dan wawancara langsung dengan pakar gizi. Data penelitian ini meliputi 8 jenis panduan diet, 22 jenis gejala, dan 8 jenis aturan. Metode inferensi yang digunakan adalah metode forward chaining berdasarkan jawaban user. Jawaban user dicocokan dengan data aturan yang ada dan dihitung dengan metode probabilitas klasik. Proses identifikasi selesai ketika didapatkan konklusi atau tidak ada lagi aturan yang cocok. Hasil penelitian ini adalah: (1) Pengujian fungsional dengan metode Black Box Equivalence Partitioning (EP) mendapatkan hasil sesuai yang diharapkan, dan (2) Penilaian penggunaan aplikasi melalui pengisian kuisioner oleh tiga kategori responden mendapatkan hasil penilaian rata-rata sebesar 82,2% (sangat baik) dari kategori responden I, penilaian rata-rata sebesar 80,6% (sangat baik) dari kategori responden II, dan penilaian rata-rata sebesar 84,2% (sangat baik) menurut kategori reponden III. Hasil rata-rata presentase penilaian dari ketiga kategori responden adalah 82,3%.

Item Type:	Other
Subjects:	Q Science (General) > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Teknologi (General) Teknologi > Teknologi (General) Teknologi > Teknologi (General)
Divisions:	Fakultas MIPA > Prodi Ilmu Komputer
Depositing User:	66581913 . Digilib
Date Deposited:	23 Oct 2017 07:09
Last Modified:	23 Oct 2017 07:09
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/28762

Actions (login required)

View Item