I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 1 N O . 2 (2019) 70-77
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |
Sistem Pakar Menentukan Maksimal Kalori Harian Berbasis Mobile
Teddy Santya 1 , Cosmas Eko Suharyanto 2 , Pastima Simanjuntak 3 , Alex Alfandianto 4
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika Universitas Putera Batam, Jl. LetJend. Soeprapto, Tembesi, Kota Batam, Kepulauan Riau, Indonesia
4 Program Studi Teknik Industri Universitas Teknologi Yogyakarta, Mlati, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 11 September 2019 Revisi Akhir: 11 Oktober 2019 Diterbitkan Online : 14 Oktober 2019
The  study  was  conducted  because  of  many  concerning  event  happened  in purpose  of  losing  weight  in  improper  methods.  By  the  flow  of  time  with technologies developed  in  this  century,  Smartphone  became  one  of  necessity because of the feature by many applications which helps a lot in our everyday life  of  humanity.  The  Researcher  conducted  this  research  of  mobile-based application expert system which helps people properly losing their weight, this expert system is a supporting utility for taking care of dietary habit based on the amount of calorie limit calculated by this system, and recommends suitable and healthy food for users. This system is built with React Native framework. The calculation  in  this  system  is  based  on  information  of  weight,  height,  and  age provided  by  users,  and  all  prediction  will  not  be  done  without  the  provided information  and  every  calculation  is  handled  by  web-based  server-side processing  which  is  developed  using  Laravel  Framework.  Inference  method used by the researcher is Forward Chaining. This expert system will validate user's requirement to start working on losing weight by using Forward Chaining Inference method. Every successfully registered user will be able to view their calculated information by this system which is maximum calorie value, and list of healthy and recommended foods information provided by the expert herself. From the test results, the Expert System can solve the problem of giving a way to run a proper diet program by adjusting the diet with the calories needed.
K ATA K UNCI
Aplikasi Mobile, BMI, Diet, Kalori,
Sistem pakar

## K
ORESPONDENSI
Telepon: +6285668174530 E-mail: cosmas@puterabatam.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Jenis diet sangat dipengaruhi oleh latar belakang asal individu atau keyakinan yang dianut masyarakat tertentu. Walaupun manusia pada dasarnya adalah omnivore, suatu kelompok  masyarakat  biasanya  memiliki  preferensi  atau pantangan terhadap beberapa jenis makanan. Oleh karena itulah kata “diet” tidak bias digeneralisasi sebagai “tidak” makan.  Kebutuhan  akan  asupan  nutrisi  merupakan  salah satu  kebutuhan  mendasar  bagi  manusia  untuk  bertahan hidup.  Nutrisi  tersebut  juga  harus  memiliki  persyaratan kelengkapan gizi untuk pemenuhan secara sempurna bagi seseorang dalam melengkapi kebutuhan nutrisi.
Seseorang  dapat  dengan  mudah  mengurangi  berat badannnya  tanpa  perlu  mengonsumsi  obat-obatan pembakar  lemak  dan  semacamnya  hanya  dengan melakukan  diet  yang  sehat,  yaitu  dengan  meningkatkan aktivitas  serta  mengurangi  asupan  makanan/minuman (kalori) ke dalam tubuhnya. Inilah pengertian kunci yang harus kita pahami sebelum melakukan program diet sehat
(jika  mengalami  kelebihan  berat  badan  dan  melakukan program diet sehat penurunan berat badan).
Kalori merupakan salah satu nilai yang penting untuk menjaga  keseimbangan  berat  badan.  Untuk  itu  tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  cara  menurunkan berat badan manusia dengan baik dan benar,  mengetahui perhitungan  kebutuhan  kalori  untuk  menurunkan  berat badan, dengan maksud dapat membantu masyarakat yang mengalami  kesusahan  dalam  menurunkan  berat  badan, selain  itu  juga  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi  berat  badan  serta  mengurangi  jumlah penyakit yang timbul karena diet.
Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  melalui Laporan  Survei  Riskesdas  tahun  2018,  mengungkapkan fakta  bahwa  21.8%  penduduk  Indonesia  mengalami obesitas,  meningkat  dari  survei  tahun  2013  yang  hanya 14.8% [1].
Masalah-masalah  inilah  yang  mendorong  untuk membuat  penelitian  ini  diselesaikan  dengan  menciptakan
sebuah aplikasi sistem pakar yang dapat menjadi panduan untuk  menjalankan  program diet  demi  menurunkan berat badan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Kalori
Kalori  adalah  satuan  energi,  dan  kalori  makanan menggambarkan jumlah energi potensial yang terkandung dalam makanan tertentu. Makanan yang dikonsumsi oleh manusia dapat mengandung nutrisi kalori (pemberi energi) dan  non-kalori  (bukan  pemberi  energi).  Makronutrien, seperti  karbohidrat,  lemak,  protein  dan  alkohol  adalah nutrisi  kalori  dan,  ketika  dikonsumsi,  menghasilkan akumulasi kalori dalam tubuh [2].
Makanan  berkalori  tinggi  adalah  makanan  yang mengandung sejumlah besar nutrisi makro atau kombinasi nutrisi  ini  dalam  bentuk  cair,  padat,  atau  semi  padat. Nutrisi  kalori  memasok  tubuh  dengan  energi  yang dibutuhkan  untuk  aktivitas  metabolisme,  fisik,  dan mentalnya  sehari-hari.  Jika  tubuh  telah  memenuhi kebutuhannya akan kalori yang dibutuhkan untuk aktivitas sehari-hari, sisanya atau kelebihan kalori disimpan sebagai lemak dalam jaringan adiposa. Perlu dicatat bahwa semua kalori  makanan,  apakah  itu  berasal  dari  protein, karbohidrat, lemak atau alkohol dapat dikonversi menjadi lemak.  Akumulasi  lemak  secara  bertahap  dalam  tubuh menyebabkan peningkatan berat badan secara bertahap dan seiring  waktu,  jika  kalori  lemak  tidak  dibakar  melalui metabolisme  atau  hilang  melalui  aktivitas  fisik  atau olahraga teratur, peningkatan akumulasi lemak berkontribusi pada penambahan berat badan dan kelebihan berat badan [3].
Pada dasarnya kelebihan berat hasil dari ketidakseimbangan  energi  yang  disebabkan  ketika  ada kelebihan asupan energi (yaitu Makan lebih banyak kalori daripada  yang  sebenarnya  dibutuhkan),  atau  penurunan pengeluaran  energi  (tidak  membakar  cukup  kalori  yang dikonsumsi melalui aktivitas fisik, olahraga & metabolisme) atau kombinasi kelebihan asupan energi dan penurunan pengeluaran energi. Situasi ini di mana asupan energi  lebih  dari  output  energi  mengarah  pada keseimbangan  energi  positif  dan  penyimpanan  energi. Penyimpanan  energi  berlebih  bermanifestasi  sebagai akumulasi  lemak,  penambahan  berat  badan,  kelebihan berat badan dan obesitas. Perlu juga dicatat bahwa obesitas terkadang  disebabkan  oleh  faktor-faktor  yang  tidak berhubungan dengan diet dan aktivitas. Beberapa faktor [4] yang  dipublikasikan  dalam  literatur  berkontribusi  atau menyebabkan  epidemi  obesitas,  dan  karena  semakin banyak  penelitian  dalam  pengelolaan  berat  badan berlanjut,  faktor-faktor  kontribusi  baru  terus  ditemukan. Faktor-faktor  tersebut  adalah  diet,  ketidakatifan,  gaya hidup  dan  perilaku  makan,  lingkungan,  kondisi  dan
pengobatan  kesehatan,  faktor  sosial  budaya,  psikologis, dan lainnya.
1.1.1. 2.2 Body Mass Index (BMI)
Akumulasi  lemak  tubuh  yang  berlebihan  yang mengganggu  kesehatan  menyebabkan  obesitas  dan masalah  metabolisme  [5].  Obesitas  dan  status  berat diperkirakan  berdasarkan  indeks  massa  tubuh  atau body mass index (BMI). Untuk menentukan BMI, massa tubuh dalam kilogram dibagi dengan tinggi dalam meter kuadrat. Jika upaya tidak dilakukan untuk menurunkan berat badan oleh orang gemuk, obesitas menjadi progresif dan kronis, dan  ini  memiliki  konsekuensi  buruk  bagi  kesehatan  dan kualitas  hidup  [5],  [6].  Perlu  juga  dicatat  bahwa  tidak semua obesitas merupakan hasil dari asupan kalori berlebih karena beberapa penyebab obesitas terkait non diet.
Lemak  disimpan  di  berbagai  wilayah  tubuh,  baik  di tubuh  bagian  atas  (area  di  sekitar  perut  dan  perut)  atau tubuh  bagian  bawah  (area  di  sekitar  pinggul,  paha  dan kaki) atau keduanya [7], [8]. Kelebihan lemak tubuh yang disimpan terutama dalam tubuh bagian atas menghasilkan obesitas  tubuh  bagian  atas,  juga  dikenal  sebagai  obesitas bentuk  apel  atau  obesitas  perut  [8].  Nama  lain  yang digunakan  untuk  menggambarkan  obesitas  tubuh  bagian atas  termasuk  obesitas  sentral,  obesitas  truncal  atau obesitas android [3].
1.1.2. 2.3 Forward Chaining
Solusi  untuk  beberapa  masalah  secara  alami  dimulai dengan  pengumpulan  informasi.  Penalaran  diterapkan pada  informasi  ini  untuk  mendapatkan  kesimpulan  logis. Sebagai contoh, seorang dokter biasanya mulai mendiagnosis seorang pasien dengan bertanya kepadanya tentang  gejala-gejala  yang  dideritanya,  seperti  tekanan darah tinggi, suhu, sakit kepala, sakit tenggorokan, batuk, dll.  Kemudian  dokter  menggunakan  informasi  ini  untuk menarik kesimpulan yang masuk akal atau untuk membuat hipotesis untuk mengeksplorasi lebih lanjut. Cara berpikir seperti  ini  disebut  dalam  sistem  data  driven, forward- chaining [9].
Forward-chaining adalah  model  komputasi bottom- up . Dimulai dengan serangkaian fakta yang diketahui dan menerapkan  aturan  untuk  menghasilkan  fakta  baru  yang propertinya  cocok  dengan  fakta  yang  diketahui,  dan melanjutkan proses ini hingga mencapai tujuan yang telah ditentukan,  atau  sampai  tidak  ada  fakta  lebih  lanjut  yang dapat diperoleh yang propertinya cocok dengan fakta yang diketahui.  Ini  memeriksa  fakta  terhadap  permintaan  atau tujuan  yang  telah  ditentukan,  dan  menunjukkan  bahwa kesimpulan bergerak maju dari fakta menuju tujuan [10].
1.1.3. 2.4 React Native
React Native
framework Javascript yang
memungkinkan  kita  membuat  aplikasi  seluler  hanya menggunakan  JavaScript.  Ini  menggunakan  desain  yang
sama  seperti  React,  memungkinkan  kita  membuat  UI seluler  kaya  dari  komponen  deklaratif.  Dengan  React Native,  kita  tidak  membangun  aplikasi  web  seluler, aplikasi  HTML5,  atau  aplikasi  hybrid;  tetapi  membuat aplikasi  seluler  nyata  yang  tidak  dapat  dibedakan  dari aplikasi yang dibuat menggunakan Objective-C atau Java. React Native menggunakan blok bangunan UI dasar yang sama  dengan  aplikasi  iOS  dan  Android  biasa.  Cukup menempatkan  blok  bangunan  tersebut  menggunakan JavaScript dan React [11].

## 3. METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  metode Forward Chaining .  Pada  Metode Forward  Chaining ,  penarikan kesimpulan  ( inference  rules )  dilakukan  berdasarkan  data yang  sudah  tersedia  di  dalam knowledge  base .  Dalam pengertian  lain,  forward  chaining  diartikan  sebagai pendekatan  yang  dimotori  data.  Dalam  pendekatan  ini pelacakan dimulai dari informasi masukan, dan selanjutnya mencoba menggambarkan kesimpulan.
Karena sistem pakar ini ditujukan ke masyarakat yang ingin  melakukan  program  diet  dan  untuk  kalkulasi memerlukan usia 19 tahun , maka dapat disimpulkan syarat untuk pemakaian aplikasi ini adalah sebagai berikut :
1) Jangka usia 19 sampai 70 tahun
2) IMT / BMI inisial bernilai 18.5 ke atas
3) Berat  Badan  Ideal  lebih  kecil  dari  Berat  Badan Inisial
Berdasarkan syarat-syarat di atas maka aturan-aturan yang  akan  diimplementasikan  dalam  sistem  pakar  ini adalah :
1) IF usia < 19 OR usia > 70 THEN usia tidak cukup
2) IF IMT < 18.5 THEN diet tidak diperbolehkan
3) IF usia cukup THEN cek IMT
4) IF IMT < 18.5 THEN IMT sehat
5) IF IMT sehat THEN kalkulasi berat badan ideal
6) IF berat badan inisial < berat badan ideal THEN user kurus
7) IF  user  tidak  kurus  THEN  kalkulasi  maksimal kalori per hari untuk program diet
Sebelum  dan  selama  proses  pengembangan  aplikasi, penulis  melakukan  wawancara.  Wawancara  dilakukan dengan  melakukan  tanya  jawab  dengan  pihak  terkait (dalam  hal  ini  dokter  gizi)  untuk  mendapatkan  informasi mengenai tubuh manusia dan makanan yang direkomendasikan  untuk  dikonsumsi  selama  pengguna aplikasi menjalankan proses diet.
Permasalahan  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah berat  badan,  untuk  itu  perlu  diketahui  berat  badan  inisial pengguna  pada  saat  menggunakan  aplikasi  ini,  dan  juga berat  badan  ideal  yang  perlu  dicapai  berdasarkan  rumus yang  tersedia,  dan  pengguna  perlu  menginput  berat badannya sesering mungkin untuk pembaruan perhitungan
kalori  yang  diperlukan  pengguna.  Kemudian  akan dikalkulasi dengan rumus yang telah dibedakan untuk jenis kelamin  pengguna  yang  berbeda.  Rumus  yang  akan digunakan merupakan data yang telah diperoleh dari hasil wawancara dengan dr. Lim Su Lin, yaitu:
a. Berat  Badan  Ideal  (kg)  =  Tinggi  badan  (m2)  x  22 (kg/m2)
b. Batas Kalori untuk wanita (kkal) = 25 kkal * Berat Badan Ideal (kg)
c. Batas  Kalori  untuk  pria  (kkal)  =  30  kkal  *  Berat Badan Ideal (kg)

## 4. HASIL DAN ANALISIS
4.1 Entity Relationship Diagram (ERD)
ERD menggambarkan desain database yang dirancang, yang mana dapat dilihat pada Gambar 1 bahwa perancangan database sistem  ini  hanya  menggunakan  3 tabel  dengan  catatan user memiliki  banyak  data  berat badan  ,  dan  tabel  berat  badan  serta  tabel user tidak memiliki  hubungan  dengan  tabel  makanan  dikarenakan makanan yang di tampilkan akan dikalkulasi berdasarkan kalori user yang akan diproses di Backend.
Gambar 1. Entity Relationship Diagram

## 4.2 Desain Antarmuka Aplikasi
Berikut adalah perancangan desain antarmuka aplikasi yang  akan  dibuat,  segala  desain  adalah  dalam  bentuk portrait dikarenakan ini adalah desain  antarmuka aplikasi mobile,  yang  pastinya  desain  ini  akan  memenuhi kebutuhan dan syarat-syarat yang perlu untuk memastikan informasi  yang  penting  dapat  disampaikan  kepada pengguna aplikasi.

## Gambar 2. Desain antarmuka aplikasi

## 4.3 Perancangan Sistem
Halaman pertama yang akan dilihat pengguna aplikasi pada  saat  instalasi  pertama,  pengguna  aplikasi  dapat melakukan otentikasi dengan memasukkan username dan password jika  sudah  punya  akun  sebelumnya,  jika pengguna  belum  memiliki  akun  maka  dapat  menekan tombol Register di  paling  bawah  tampilan  halaman  ini untuk mendaftar.
Gambar 3. Tampilan awal
Halaman Registe r  pada  Gambar  4  atau  lebih  dikenal dengan  pendaftaran,  dimana  pengguna  aplikasi  dapat membuat akun baru dalam aplikasi ini untuk menjalankan program diet. Aturan-aturan sistem pakar yang menggunakan metode Forward Chaining dijalankan pada saat  tombol  Register  ditekan,  sistem  akan  validasi informasi yang dimasukkan oleh pengguna, jika informasi pengguna  tidak  sesuai  maka  akan  muncul  pesan pendaftaran  gagal  di  halaman  ini  sesuai  dengan  alasan yang telah divalidasi oleh sistem.
Gambar 4. Proses Registrasi akun
Gambar 5. Tampilan Halaman utama
Gambar  5  di  atas  ini  merupakan  halaman  utama aplikasi,  pada  halaman  ini  pengguna  aplikasi  dapat langsung  melihat  informasi  yang  telah  dimasukkan  pada saat  pendaftaran,  dan  juga  nilai  maksimal  kalori  dan rekomendasi  maksimal kalori  yang  telah  dikalkulasi  oleh sistem  berdasarkan  informasi  pengguna,  yang  dapat berubah  sesuai  dengan  perubahan  berat  badan  pengguna. Informasi  ini  dapat  diperbaharui  melalui  tombol Update Weight yang  berwarna  biru,  dan  pengguna  dapat  melihat riwayat  berat  badannya  dengan  menekan  tombol Weight History di sisi bawah informasi pengguna.
Gambar 6. Tampilan rekomendasi makanan
Gambar 6 dapat dilihat bagian bawah halaman utama terdapat  rekomendasi  makanan  sesuai  dengan  kebutuhan kalori  pengguna,  pada  paling  dasar  halaman  terdapat tombol See  All  Foods adalah  tombol  yang  akan navigasikan aplikasi ke halaman daftar makanan yang telah di  rekomendasikan  oleh  pakar  dan  sumber  tertentu,  yang dapat  dijadikan  sebagai  pedoman  aturan  makanan  oleh pengguna.  Pada  langkah  terakhir  yang  dapat  dilakukan pengguna yaitu keluarkan akunnya dari aplikasi atau Sign Out di bawah gambar informasi pengguna.

## Gambar 7. Tampilan Update Weight
Gambar  7  merupakan  tampilan Pop  Up yang  berisi satu kolom input dan juga satu tombol Submit yang telah disediakan  kepada  pengguna  untuk  memperbaharui  data berat badannya jika pengguna telah mengalami perubahan berat badan, pada saat tombol biru tersebut ditekan maka sistem  akan  melakukan  kalkulasi  ulang  jumlah  kalori
pengguna  yang  akan  di  perbaharui  langsung  di  halaman utama aplikasi.
Gambar 8 Tampilan Weight History
Kemudian  pada  Gambar  8  pengguna  dapat  melihat riwayat  perubahan  berat  badannya  di  halaman  ini, pengguna  dapat  melacak  informasi  perubahan  berat badannya yang tercantum waktu serta tanggal pembaharuan informasi, dan juga dapat melihat perbedaan maksimal kalori untuk masing masing berat badan.

## Gambar 9. Rekomendasi makanan
Tampilan  Gambar  9  merupakan  Halaman  terakhir yang diperlihatkan, yang mana merupakan daftar makanan yang telah direkomendasikan oleh pakar untuk menyesuaikan maksimal kalori dan mencapai berat badan ideal.

## 4.4 Pengujian sistem
Pengujian  terhadap  validasi  sistem  ini  akan ditampilkan  dalam  bentuk Screenshot juga  dari  aplikasi dengan  menampilkan  informasi  dan  hasil  yang  diinput kedalam  sistem,  mengingat  kembali  aturan-aturan  yang diimplementasi adalah sebagai berikut:
1) IF usia < 19 OR usia > 70 THEN usia tidak cukup
2) IF usia cukup THEN cek IMT
3) IF IMT < 18.5 THEN diet tidak diperbolehkan
4) IF IMT < 30 THEN IMT sehat
5) IF IMT sehat THEN kalkulasi berat badan ideal
6) IF berat badan inisial < berat badan ideal THEN user kurus
7) IF  user  tidak  kurus  THEN  kalkulasi  maksimal kalori per hari untuk program diet
Untuk  pengujian,  dapat  dimasukkan  skenario informasi yang salah agar dapat menguji hasil validasi dari sistem , dalam kasus ini diketahui bahwa informasi peneliti sendiri adalah sebagai berikut:
1) Nama Lengkap: Joyo Dikromo
2) Nama Pengguna: joyodikromo
3) Usia: 21 Tahun
4) Tinggi Badan: 176 cm
5) Berat Badan: 56 cm
6) Jenis Kelamin: Pria
Pada  syarat  pertama  dicantumkan  validasi  usia terlebih  dahulu,  maka  dalam  tahap  pengujian  ini  akan dimasukkan usia lebih kecil dari 19 tahun, yaitu 18 tahun, sedangkan jika dihitung dengan rumus kalkulasi BMI yang didapatkan oleh  pakar,  (berat  badan  /  (tinggi  badan  m2)) BMI contoh termasuk tidak direkomendasikan untuk diet, maka seharusnya tidak melewati validasi yang ke-tiga, dan untuk  kalkulasi  berat  badan  ideal  dari  rumus  yang  telah diberikan  pakar  juga  tidak  melewati  validasi  selanjutnya dikarenakan  berat  badan  ideal  contoh  sendiri  lebih  besar dari berat badan inisial, maka pendaftaran ini akan validasi yang dapat dilihat pada Gambar 10.
Sesuai dengan aturan yang telah ditetapkan, data pada contoh  gagal  dalam  pendaftaran  dikarenakan  informasi yang  dimasukkan  kedalam  sistem  tidak  sesuai  dengan aturan  yang  telah  ditetapkan,  untuk  validasi  selanjutnya akan  mengganti  usia  yang  dimasukkan  menjadi  21  yang akan  lolos  validasi,  jika  dilihat  kembali  informasi  yang akan  dimasukkan  ,  seharusnya  tidak  lolos  validasi  ke  3, yaitu IMT dibawah 18.5.
Gambar 10. Hasil validasi pertama

## Gambar 11. Hasil validasi kedua
Pada  validasi  kedua  ini  sebagaimana  ditunjukkan dalam  Gambar  11  telah  membuktikan  validasi  sistem masih berjalan dengan benar karena tidak memperbolehkan pengguna yang memiliki BMI di bawah normal  untuk  melaksanakan  program  diet.  Untuk pengujian selanjutnya adalah pengujian berat badan ideal tidak  boleh  melebihi  berat  badan  inisial  dikarenakan pengguna akan tetap termasuk underweight walaupun BMI masih  di  dalam  kondisi  sehat.  Maka  berat  badan  yang diinput adalah 60.
Gambar 12. Hasil validasi ketiga
Gambar  12  menunjukkan  validasi  ketiga  berhasil menggagalkan  pengguna  untuk  daftar  dengan  BMI  sehat tetapi berat badan ideal masih lebih besar dari berat badan inisial.  Untuk  pengujian  terakhir  selanjutnya  akan dimasukkan berat badan yang lebih dari normal, 100. Jika dibandingkan  dengan  validasi  yang  diberikan  oleh  pakar maka pengguna akan sukses daftar  di dalam aplikasi dan mendapatkan  nilai  maksimal  kalori  yang  disesuaikan dengan pola makan.
Gambar 13. Hasil perubahan informasi
Gambar  13  dapat  dilihat  informasi  pengguna  yang diganti  untuk  memenuhi  syarat  penggunaan  aplikasi,  dan mendapatkan  nilai  maksimal  kalori  sebanyak  3000  dan 2044 kalori perhari merupakan jumlah yang direkomendasi untuk  mencapai  berat  badan  ideal  jika  memiliki  berat badan  100kg.  Ini  menunjukkan  sistem  telah  berhasil menggunakan  rumus  yang  diberikan  oleh  pakar.  Maka
sebagai contoh, seseorang dapat menyesuaikan pola makan dengan  makanan-makanan  yang  direkomendasi  oleh pakar, dan makanan yang muncul akan memiliki estimasi kalori  lebih  kecil  dari  maksimal  kalori  dibagi  3,  untuk penyesuaian makan 3 kali sehari manusia.
Gambar 14. Rekomendasi makanan
Gambar  14  adalah  menu  makanan  yang  dapat dijadikan referensi untuk mencapai berat badan ideal, rata- rata memiliki kalori yang minimalis dan cukup sehat untuk menambah  energi  manusia,  dapat  direferensi  makanan- makanan  yang  direkomendasikan  untuk  makan  pada waktunya , seperti potongan roti dan susu sebagai sarapan dan buah pisang sebagai cemilan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  Aplikasi Sistem  Pakar  yang  dibangun,  kesimpulannya  adalah program  aplikasi  sistem  pakar  dapat  menyelesaikan masalah  yaitu  memberi  cara  menjalankan  program  diet yang  benar  dengan  menyesuaikan  pola  makan  dengan kalori  yang  dibutuhkan.  Dan  setiap  ada  perubahan  pada berat  badan  pengguna  maka  nilai  maksimal  kalori  juga akan  berubah,  karena  maksimal  kalori  bergantung  pada berat  badan  pengguna.  Semua  ini  berjalan  dengan  benar dengan  catatan  informasi  yang  diinput  ke  dalam  sistem merupakan  data  asli  dari  pengguna  aplikasi,  aplikasi  ini juga  mencegah  terjadinya  kesalahan  pemakaian  oleh pengguna  yang  sudah  tidak  direkomendasikan  untuk  diet dengan  validasi  pada  tahap  pendaftaran.  Sehingga  dari validasi  itulah,  pengguna  aplikasi  dapat  menjalankan program diet dengan benar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  K.  R.  Indonesia,  “Hasil  Utama  Riskesdas 2018,” Jakarta, 2018.
[2] R.  J.  Mahan  KL,  Escott-Stump  S,  “Nutrition  in weight  management,”  in Kraus’s  Food  and
Nutrition  Care  Process ,  Missouri:  Elsevier
Saunders, 2012.
[3] S.  G.  Uzogara,  “Obvious  and  Hidden  Calories  in Food  and  their  Impact  on  Weight,  Obesity  and Wellness:  A  Review,” Adv.  Obesity,  Weight Manag. Control , vol. 4, no. 5, 2016.
[4] NHLBI,  “Overweight  and  Obesity,” National Heart, Lung, and Blood Institute , 2019. [Online]. Available: https://www.nhlbi.nih.gov/health- topics/overweight-and-obesity.  [Accessed:  10- Sep-2019].
[5] G.  SM,  “Obesity,  metabolic  syndrome,  and cardiovascular disease.,” J Clin Endocrinol Metab , vol. 89, no. 6, p. 2595, 2004.
[6] H.  C.  Puhl  RM,  “Obesity  stigma:  important considerations  for  public  health.,” Am  J  Public Heal. , vol. 100, no. 6, p. 1019, 2010.
[7] S.  S.  Karastergiou  K,  Fried  SK,  Xie  H,  Lee  MJ, Divoux A, Rosencrantz MA, Chang RJ, “Distinct developmental signatures of human abdominal and gluteal  subcutaneous  adipose  tissue  depots.,” J Clin  Endocrinol  Metab ,  vol.  98,  no.  1,  p.  362,
2013.
[8] J.  M.  Santosa  S,  “Adipocyte  fatty  acid  storage factors  enhance  subcutaneous  fat  storage  in postmenopausal women.,” Diabetes , vol. 62, no. 3, pp. 949–958, 2013.
[9] A.  Al-Ajlan,  “The  Comparison  between  Forward and  Backward  Chaining,” Int.  J.  Mach.  Learn.
Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 106–113, 2015.
[10] V.  L.  I  Gaag,  “Principles  of  Expert  Systems,”  in Addison-Wesley , 1991, pp. 131–139.
[11] Tutorialpoint, “React Natice,” 2017.

## BIODATA PENULIS
Teddy Santya Alumni Program Studi Teknik
Informatika  Universitas  Putera  Batam. Programmer  Mobile,  bekerja  pada perusahaan nasional ticketing.

## Cosmas Eko Suharyanto
Alumni  Magister  Manajemen  Sistem Informasi  Universitas  Bina  Nusantara, Jakarta. Saat ini sebagai dosen tetap prodi Teknik  Informatika  Universitas  Putera Batam.

## Pastima Simanjuntak
Alumni  Magister  Sistem  Informasi STMIK  Putera  Batam.  Saat  ini  sebagai dosen  tetap  prodi  Teknik  Informatika Universitas Putera Batam.

## Alex Alfandianto
Alumni  Teknik  Industri,  Universitas Teknologi  Yogyakarta.  IT  Consultan Alfamedia  Yogyakarta,  juga  bekerja pada perusahaan swasta multinasional.