Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Buah Dan Sayur
Sebagai Pendukung Smart E-Commerce
Vika Febri Muliati 1 , Kudang Boro Seminar 2 , Drajat Martianto 3
Program Studi Sistem Informasi 1 , Program Studi Ilmu Komputer 2 , Program Studi Ilmu Gizi3, Program Studi Sistem Informasi 1 , Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahun Alam 2 , Fakultas Ekologi Manusia 3
Universitas Siber Asia 1 , di Jakarta, Indoenesia Institut Pertanian Bogor 2 , 3 di Jawa Barat, Indonesia vikamuliati@lecturer.unsia.ac.id 1 , kseminar@apps.ipb.ac.id 2 , dmartianto@apps.ipb.ac.id 3
Received: December 20, 2023 . Revised: January 25, 2024 . Accepted: January 30, 2024 .  Issue Period: Vol.8 No.1 (2024), Pp.99-108
Abstrak: Permasalahan  yang  sering  terjadi  dalam  mengkonsumsi  makanan  adalah konsumsi  gizi  lebih  atau  kurang.  Konsumsi  buah  dan  sayur  dapat  menjadi  sumber dari  gizi  untuk  mencapai  pola  makan  dengan  gizi  seimbang.  Buah  dan  sayur merupakan  sumber  dari  vitamin,  mineral  serta  serat  yang  dapat  membantu  manusia dalam  mengkonsumsi  makanan  secara  seimbang.  Kurangnya  pengetahuan  tentang buah  dan  sayur  yang  cocok  untuk  dikonsumsi  serta  kurangnya  pengetahuan  tentang kandungan gizi yang ada pada buah dan sayur menjadi faktor utama masih rendahnya konsumsi  buah  dan  sayur.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  sebuah sistem rekomendasi buah dan sayur yang dapat membantu konsumen dalam memilih buah  dan  sayur  yang  cocok  berdasarkan  umur  dan  preferensi  konsumen.  Penelitian ini  menggunakan  ontologi  sebagai  knowledge  base  dan  metode  profile  matching sebagai  metode  untuk  memberikan  rekomendasi  buah  dan  sayur.  Penelitian  ini berhasil  mengimplementasikan  sistem  rekomendasi  pendukung  smart  e-commerce dengan 30 data buah dan 30 data sayur menggunakan ontologi dan profile matching. E-commerce  ini  dapat  memberikan  rekomendasi  buah  dan  sayur  yang  cocok berdasarkan  pada  umur  konsumen.  Penelitian  ini  juga  menggunakan  preferensi konsumen  yang  terdiri  atas  warna  dan  rasa  buah  dan  sayur  untuk  menampilkan pilihan  buah  dan  sayur  yang  disukai  oleh  konsumen.  Kelemahan  dari  penelitian  ini adalah  perhitungan  rekomendasi  bersifat  stastis,  sehingga  masih  harus  dilakukan kodifikasi  ulang  jika  ada  perubahan  data  buah  dan  data  sayur  yang  dimasukkan berdasarkan kandungan gizinya.
Kata  kunci: Buah  Dan  Sayur,  Ontologi, Profile  Matching ,  Sistem  Rekomendasi, Smart E-Commerce
Abstract: The  problem  that  often  occurs  in  consuming  food  is  the  consumption  of more  or  less  nutrition.  Consumption  of  fruits  and  vegetables  can  be  a  source  of nutrition to achieve a balanced nutritional diet. Fruits and vegetables are a source of vitamins, minerals, and fiber that can help humans consume balanced foods. Lack of knowledge  about  fruits  and  vegetables  suitable  for  consumption  and  a  lack  of knowledge about the nutritional content of fruit and vegetables are the main factors
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
of  the  low  consumption  of  fruits  and  vegetables.  The  purpose  of  this  research  is  to develop  a  fruit  and  vegetable  recommendation  system  that  can  help  consumers  in choosing  suitable  fruits  and  vegetables  based  on  the  age  and  preference  of  the consumer.  This  study  uses  ontology  as  a  knowledge  base  and  profile  matching method as a method to provide recommendations for suitable fruits and vegetables. This  research  successfully  implemented  a  recommendation  system  for  supporting smart  e-commerce  with  30  fruit  data  and  30  vegetable  data  using  ontology  and profile matching. This e-commerce can provide recommendations for suitable fruits and  vegetables  based  on  the  age  of  the  consumer.  This  study  also  uses  consumer preferences  consisting  of  the  color  and  taste  of  fruits  and  vegetables  to  display  the choice of fruits and vegetables that are preferred by consumers. The weakness of this study  is  the  calculation  of  recommendations  is  stastic,  so  it  still  has  to  be recodification if there are changes in fruit data and vegetable data that are entered based on nutritional content.
Keywords: Fruits  and  Vegetables,  Ontology,  Profile  matching,  Recommendation System, Smart E-commerce.

## I. PENDAHULUAN
Perubahan  gaya  hidup  dan  pola  makan  mempengaruhi  asupan  maupun  kondisi  gizi  seseorang[1]. Permasalahan gizi saat ini adalah pola makan yang kurang memenuhi gizi secara seimbang dan juga sering lalai dengan konsumsi makanan, yang berdampak terhadap kesehatan tubuh[2]. Pada tahun 2013 hingga 2018 terjadi peningkatan  penyakit  tidak  menular  diakibatkan  oleh  pola  makan.  Penderita  penyakit  kanker  naik  dari  1.4% menjadi  1.8%,  stroke  naik  dari  7%  menjadi  10.9%,  penyakit  ginjal  kronik  dari  2%  menjadi  3.8%,  diabetes melitus  dari  6.9%  menjadi  8.5%,  dan  hipertensi  naik  dari  25.8%  menjadi  34.1%  [3].  Peningkatan  prevalansi tersebut diakibatkan oleh pola makan dan kurangnya mengkonsumsi buah dan sayur [3].
Asupan  buah  dan  sayur  merupakan  salah  satu  syarat  dalam  mencapai  gizi  seimbang[4].  Penelitian  dari Riskesdas 2010 terlihat bahwa, pertama penduduk Indonesia masih banyak yang tidak mengkonsonsumsi sayur dan buah [5]. Data Riskesdas pada tahun 2018 menyatakan bahwa kurangnya konsumsi buah dan sayur masih sangat  bermasalah  yaitu  mencapai  95.5%  [3].  Badan  Kesehatan  Dunia  (WHO)  menganjurkan  mengkonsumsi sayur dan buah  untuk hidup sehat sejumlah 400 gram per orang per hari  yang terdiri dari 250 gram sayur dan 150  gram  buah  [3].  Salah  satu  faktor  masih  banyak  yang  kurang  mengkonsumsi  buah  dan  sayur  dikarenakan masih minimnya pengetahuan tentang kandungan buah dan sayur [6].
Perkembangan  teknologi  telah  membantu  transaksi  jual  beli  buah  dan  sayur  secara  online  ( E-commerce ) sehingga memudahkan konsumen dalam membeli buah dan sayur. E-commerce pada masa ini telah berkembang sangat pesat guna dalam persaingan pemasaran[7]. Berdasarkan data survey APJII (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet  Indonesia)  (2023)  pengguna  internet  pada  usaha  mikro  mencapai  93.4%,  usaha  kecil  93.37%,  usaha menengah 99.55% dan usaha besar 100% [8].
Menurut  Gobel  (2021)  pemasaran  menggunakan  e-commerce  pada  saat  ini  sangat  diperlukan  untuk membantu  dalam  proses  pemasaran  pada  bidang  pertanian  [9].  Pasar  harus  memberikan  produk  yang  berbeda kepada  konsumen  agar  dapat  tetap  berkembang.  Hal  ini  membuat  para  produsen  harus  dapat  menyesuaikan produk sesuai dengan kebutuhan setiap konsumen.
E-commerce juga  dapat  menyediakan  informasi  dalam  bidang  kesehatan. Ecommerce dapat  membantu dalam  memberikan  informasi  tentang  kandungan  buah  dan  sayur  untuk  membantu  konsumen  dalam mengkonsumsi buah dan sayur berdasarkan umur.
Kemajuan teknologi yang berkembang telah memperkenalkan BDA ( Big Data Analytics ), serta intelligence system pada e-commerce yang  dikenal  dengan smart  e-commerce [10] . Karakteristik smart  e-commerce adalah teknologi yang dapat mendukung dalam pengambilan keputusan multikriteria secara real-time [7]. E-commerce saat ini juga menggunakan preference pengguna dalam melakukan rekomendasi produk [11]. Penelitian smart  e-commerce telah  dilakukan  oleh  Ligar  dan  Banowosari  (2018)  yang  membahas  tentang sistem pendukung keputusan untuk memilih layanan pengiriman produk menggunakan metode AHP. Salah satu
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
modul  yang  digunakan  merupakan  kecerdasan  yang  didapat  dari ekstraksi data history pada  web.  Kekurangan dari  penelitian  ini  adalah smart  e-commerce yang  ada  belum  diimplemetasikan  ke  bagian  pemilihan  produk, masih  membahas  jasa  pengiriman  produk.  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  dilakukan  oleh  Saraswati (2022)  yang  menggunakan  metode profile  matcing dalam  menentukan  operator  yang  terbaik.  Penelitian  ini menghitung nilai selisih ( gap ) dalam membandingkan nilai aspek kinerja dan aspek sikap kerja [12]. Penelitian ini  masih  menggunakan  data  yang  diperlukan  dalam  pemilihan  operator  yang  terbaik,  dan  belum diimplementasikan ke bidang kesehatan.
Berdasarkan  kekurangan  pada  penelitian  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  akan  membangun  sistem rekomendasi  buah  dan  sayur  sebagai  pendukung  smart ecommerce .  Sistem  rekomendasi  ini  memberikan  hasil rekomendasi buah dan sayur yang cocok berdasarkan golongan umur. Sistem rekomendasi yang digunakan pada penelitian  ini  menggunakan  metode  ontologi  sebagai knowledge-base dan  metode profile  matching untuk menghasilkan rekomendasi buah dan sayur yang sesuai.

## II. METODE DAN MATERI
Area  studi  dari  penelitian  ini  adalah  penelitian  buah  dan  sayur  yang  ada  di  Indonesia.  Data  gizi  buah  dan sayur diperoleh dari Daftar Komposisi Bahan Pangan (DKBM). Pada penelitian ini menggunakan 60 data buah dan sayur yang terdiri atas 30 data buah dan 30 data sayur. Data yang yang digunakan pada penelitian ini adalah data kandungan vitamin, mineral, serta serat di dalam buah dan sayur. Data yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Atribut Data No Nama Atribut Keterangan 1 Ukuran Rumah Tangga (URT) Terdiri  dari  jumlah,  ukuran,  dan  berat  dari buah dan sayur yang akan dikonsumsi. 2 Berat Dapat Dimakan Merepresentasikan  bagian/  porsi  yang  dapat dimakan. 3 Vitamin A Kandungan  Vitamin  A  yang  terdapat  pada buah atau sayur. 4 Vitamin B Kandungan  Vitamin  B  yang  terdapat  pada buah atau sayur. 5 Vitamin C Kandungan  Vitamin  C  yang  terdapat  pada buah atau sayur. 6 Kalsium Kandungan kalsium yang terdapat pada buah atau sayur. 7 Fosfor Kandungan  fosfor  yang  terdapat  pada  buah atau sayur. 8 Besi Kandungan  besi  yang  terdapat  pada  buah atau sayur. 9 Serat Kandungan  Serat  yang  terdapat  pada  buah dan sayur
Dalam  pengambilan  keputusan  untuk  mendapatkan  rekomendasi  buah  dan  sayur  menggunakan  data  AKG (Angka Kecukupan Gizi) pada pedoman gizi seimbang yang dikeluarkan oleh Kementrian Kesehatan RI tahun 2014.  Data  AKG  yang  digunakan  adalah  dari  umur  1  sampai  80  tahun  ke  atas.Tahapan  penelitian  yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
2.1 Perhitungan Kandungan Gizi
Dalam  penelitian  dilakukan  perhitungan  gizi  yang  digunakan  untuk  mengetahui  bobot  gizi  yang  terdapat pada buah dan sayur. Pada tahap ini dilakukan perhitungan pada kandungan energi, protein, lemak, karbohidrat, kalsium,  fosfor,  besi,  vit.  A,  dan  vit  B.  Data  kandungan  berdasarkan  pada  Daftar  Komposisi  Bahan  Makanan (DKBM). Perhitungan bobot gizi yang ada pada buah dan sayur dapat dilihat pada Persamaan 1.
𝐾𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑔𝑖𝑧𝑖 = 𝐵𝑑𝑑% × 𝐴  × 𝐵 100 (1)
dengan Bdd = Berat dapat dimakan A = Kandungan gizi dalam 100gr B = Berat buah dan sayur yang tersedia
2.2 Membangun Ontologi
Pada tahap ini, ontologi digunakan untuk membagikan data kandungan gizi yang ada pada buah dan sayur. Menurut Noy dan McGuinness (2001) menyatakan bahwa ontologi memiliki beberapa tahapan. Tahapan dalam pembangunan ontologi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Ontologi
2.3 Algoritma Penentuan Rekomendasi Menggunakan Profile Matching
Tahap  ini  adalah  membangun  alur  proses  kerja  untuk  menentukan  rekomendasi  buah  terbaik  yang  akan dikonsumsi  oleh  konsumen  berdasarkan  umur.  Tahapan  dalam  metode profile  matching dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
Gambar 3. Tahapan Metode Profile Matching

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
Data  buah  dan  sayur  yang  digunakan  berjumah  60.  Terdiri  dari  30  buah  dan  30  sayur  yang  ada  di  Indonesia. Kandungan  yang  akan  dihitung  terdiri  dari  7  variabel  yaitu  kalsium,  fosfor,  zat  besi,  vitamin  A,  Vitamin  B, vitamin C dan serat. Perhitungan kandungan gizi dilakukan untuk mengetahui berapa kandungan gizi yang dapat dimakan oleh konsumen di dalam buah dan sayur. Contoh perhitungan yang dilakukan pada persamaan 1.

## 3.1 Membangun Ontologi
Dalam  memodelkan  ontologi  tahap  awal  yang  dilakukan  adalah  menentukan  domain.  Domain  merupakan batasan  yang  akan  dibuat  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini  memuat  tentang  informasi  kandungan  vitamin, mineral  dan  serat  yang  terdapat  pada  buah  dan  sayur.  Berdasarkan  domain  yang  telah  ditentukan  dilakukan perancangan konseptual yang menghubungkan setiap kelas pada domain sehingga menghasilkan informasi yang dibutuhkan. Domain-domain yang menjadi batasan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4
Gambar 4. Domain Ontologi
Pemetaan antar kelas menghasilkan konseptualisasi ontologi. Konseptualisasi ontologi yang dilakukan antara lain  pemetaan  domain  nama  bahan  pangan  terhadap  kelas  lain.  Pada  domain  nama  bahan  pangan  terdiri  dari kelas nama ilmiah dan nama lain. Nama ilmiah ditentukan oleh ahli taksonomi. Nama lain pada bahan pangan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
juga berbeda-beda sesuai dengan penamaan di daerah tertentu. Konseptualisasi ontologi lainnya yang dilakukan adalah  pemetaan  domain  kandungan  gizi  yang  terdiri  dari  Kalsium,  Fosfor,  Zat  Besi,  Vitamin  A,  Vitamin  B, Vitamin C, Serat.
3.2 Membangun Rekomendasi Menggunakan Profile Matching
Menentukan  buah  dan  sayur  yang  cocok  berdasarkan  umur  dibangun  menggunakan  metode  profile matching. Metode ini menggunakan profile pengguna dan preferensi pengguna berdasarkan pada warna dan rasa buah  dan  sayur  yang  disukai  oleh  pengguna.  Pembangunan  rekomendasi  menggunakan  profile  matching memiliki beberapa tahapan. Tahapan pembangunan dapat dilihat sebagai berikut.
Pada  data  penelitian  ini  perlu  ditentukan  nilai  kelas  kandungan.  Kandungan  yang  digunakan  terdiri  dari Kalsium,  fosfor,  zat  besi,  vitamin  A,  vitamin  B,  vitamin  C,  dan  serat.  Penentuan  nilai  kelas  kandungan ditentukan berdasarkan pada data Angka Kecukupan Gizi (AKG). Untuk 30 data buah dan 30 data sayur pada penelitian  ini  vitamin  A  memiliki  5  kelas  kandungan,  Vitamin  B  memiliki  10  kelas  kandungan,  vitamin  C  7 kelas  kandungan,  kalsium  5  kelas  kandungan,  fosfor  5  kelas  kandungan,  besi  9  kelas  kandungan  dan  serat  7 kelas kandungan. Penentuan rentang nilai kandungan gizi didasarkan pada data rentang kandungan gizi pada 30 data buah dan 30 data sayur. Rentang nilai dan nilai kelas kandungan dapat berubah sesuai dengan kandungan gizi pada buah dan sayur.
Setelah diperoleh nilai kelas kandungan untuk 7 kriteria, selanjutnya membuat bobot nilai gap . Bobot nilai gap ditentukan untuk mendapatkan bobot nilai berdasarkan nilai gap (selisih) yang didapat pada kandungan gizi yang  ada  pada  buah  dan  sayur  dengan  kandungan  gizi  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna.  Bobot  nilai gap ditentukan  dari  nilai  kelas  kandungan  yang  telah  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya.  Makin  kecil  nilai  selisih maka  makin  besar  bobot  nilai gap .    Setelah  mendapat  pemetaan  nilai gap selanjutnya  mengkonversikan  ke dalam nilai bobot gap.
Setelah mendapat nilai bobot, selanjutnya adalah menentukan CF (Core Factor) dan SF (Secondary Factor). CF  merupakan  faktor  utama  yang  mempengaruhi  kandungan  gizi  pengguna  dan  mempunyai  persentase kepentingan  yang  tinggi,  dan  SF  merupakan  faktor  pendukung.  Pada  penelitian  ini,  rekomendasi  yang ditampilkan  berdasarkan  pada  sumber  kandungan  gizi  yang  paling  dibutuhkan.  Sumber  kandungan  gizi merupakan  kandungan  gizi  yang  menjadi  faktor  penentu  dalam  memilih  rekomendasi  yang  paling  tepat dikonsumsi  oleh  pengguna  berdasarkan  pada  umur  pengguna.  Penentuan  CF,  SF  serta  sumber  kandungan  gizi ditentukan dari studi pustaka. Setelah ditentukan kandungan yang menjadi CF, SF, dan sumber kandungan gizi yang dibutuhkan, maka selanjutnya menghitung rata-rata dari CF.
Setelah  mendapat nilai rata-rata pada CF dan SF, selanjutnya adalah  menghitung nilai total. Persentase CF pada  penelitian  ini  adalah  75%  dan  SF  25%.  Persentase  pada  CF  lebih  besar  daripada  SF.  Penentuan  nilai persentase ini ditentukan untuk  mendapatkan  hasil  nilai akhir  yang kecil dengan rentang antar buah dan sayur yang  besar.  Setelah  mendapat  nilai  total  perankingan,  maka  di  dapatlah  hasil  buah  dan  sayur  yang direkomendasikan.
Langkah  terakhir  adalah  melakukan  perankingan.  Setelah  menghitung  nilai  akhir  selanjutnya  adalah menambahkan  data  yang  menjadi  sumber  kandungan  yang  paling  dibutuhkan  dalam  memilih  buah  dan  sayur berdasarkan umur. Untuk umur 1 sampai 3 tahun memperhatikan serat sebagai sumber kandungan yang paling dibutuhkan. Perhitungan yang dilakukan adalah tidak memasukan kandungan yang menjadi sumber kandungan gizi  ke  dalam  perhitungan profile  matching ,  tetapi  menjadikan  kandungan  yang  dibutuhkan  tersebut  menjadi penentuan hasil akhir rekomendasi buah dan sayur yang paling direkomendasikan.

## 3.3 Implementasi
Selanjutnya adalah pengimplementasian metode ontologi dan profile matcing ke dalam bentuk sistem, agar dapat  lebih  mudah  dipahami.  Halaman  register  berfungsi  untuk  mendaftarkan  pengguna  yang  belum  menjadi anggota.  Pengguna  yang  telah  mendaftarkan  diri  menjadi  anggota  dapat  melihat  hasil  rekomendasi  buah  atau sayur yang cocok berdasarkan pada umur dan preferensi pengguna. Tampilan untuk register dapat dilihat pada Gambar 5.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)

## Gambar 5. Tampilan Register
Pada menu register, pengguna memasukkan data beserta e-mail, dan password yang akan digunakan ketika ingin  masuk  ke  dalam  sistem  serat  memasukkan  referensi  buah  dan  sayur  berdasarkan  warna  dan  rasa  yang disukai.  Setelah  mengisi,  selanjutnya  akan  diminta  untuk  konfirmasi  akun  pada  tautan  yang  telah  dikirim  ke email  pengguna.  Selanjutnya  pengguna  dapat  login  ke  dalam  sistem.  Tampilan  menu  login  dapat  dilihat  pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan Login
Untuk  login,  pengguna  memasukkan  e-mail  beserta  password  yang  telah  didaftarkan  pada  menu  register. Selanjutnya sistem akan menampilkan rekomendasi berdasarkan umur dan referensi warna dan rasa yang telah dipilih. Berikut diberikan contoh  hasil rekomendasi  untuk  umur 2  tahun dengan jenis  kelamin perempuan dan referensi pengguna orange dan hijau, dapat dilihat pada Gambar 7.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
Gambar 7. Tampilan Hasil Rekomendasi
Untuk tampilan rekomendasi, sistem memberikan rekomendasi jumlah yang akan baiknya dikonsumsi untuk mencukupi  kandungan  serat  berdasarkan  pada  golongan  umur.  Selanjutnya  untuk  menampilkan  data perbandungan  kandungan  pada  buah  atau  sayur  dengan  kandungan  yang  dibutuhkan  dapat  memilih  menu compare dan dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Menu Compare
Untuk  pengguna  yang  ingin  mencari  buah  dan  sayur  berdasarkan  tingkat  kandungan  dapat  dilakukan  pada menu buah atau sayur. Dapat dilihat pada Gambar 9.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
Gambar 9. Mencari Buah Berdasarkan Kandungan
Tampilan  detail  kandungan  dapat  dilihat  pada  Gambar  10.  Detail  buah  dan  sayur  terdiri  dari  Informasi mengenai buah dan kandungan yang terkandung didalamnya.
Gambar10. Tampilan kandungan gizi buah jambu biji
.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah berhasil  membangun  sistem rekomendasi buah dan  sayuran untuk  mendukung smart e- commerce dengan  menggunakan  ontologi  dan profile  matching . Buah  yang  dinilai  kandungannya  adalah  30 buah dan 30 sayur. Kandungan sayur dan buah  yang dibutuhkan terdiri dari vitamin,  mineral dan serat. Setiap golongan umur memiliki tingkat kebutuhan yang berbeda beda dalam mengkonsumsi buah dan sayur. Buah dan sayur  yang  direkomendasikan  berbeda-beda  sesuai  dengan  preferensi  pengguna  dan  kandungan  yang dibutuhkan.
Kelemahan  dari  penelitian  ini  adalah  perhitungan  rekomendasi  bersifat  stastis,  sehingga  masih  harus dilakukan  kodifikasi  ulang  jika  ada  perubahan  data  buah  dan  data  sayur  yang  dimasukkan  berdasarkan kandungan gizinya. Penelitian ini juga masih menggunakan rekomendasi berdasarkan golongan umur dan belum memasukkan berat badan tinggi badan dan riwayat pembelian buah dan sayur sebelumnya. Penelitian ini masih melakukan rekomendasi berdasarkan pada data pasti seperti pada rasa dan warna buah dan belum memberikan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.1   (February 2024)
rekomendasi konsumsi dengan melakukan kombinasi berbagai macam buah dan sayur untuk dikonsumsi dalam satu hari.

## REFERENSI
[1]  D. Hafiza, A. Utmi, and S. Niriyah, “Hubungan Kebiasaan Makan Dengan Status Gizi Pada Remaja Smp Ylpi Pekanbaru,” Al-Asalmiya Nurs. J. Ilmu Keperawatan (Journal Nurs. Sci. , vol. 9, no. 2, pp. 86–96, 2021, doi: 10.35328/keperawatan.v9i2.671.
[2]  K.  Tamimi  and  P.  T.  Prasetyaningrum,  “Sistem  pendukung  keputusan  rekomendasi  makanan  bernutrisi  bagi penderita gizi buruk menggunakan metode edas,” J. Inf. Syst. Artif. Intell. , vol. II, 2021.
[3]  Kementerian Kesehatan RI, “Pedoman Gizi Seimbang (Nutritional guidelines),” 2014.
[4]  Yuliah, “Konsumsi Sayur Dan Buah Dengan Kejadian Obesitas,” J. Kesehat. Manarang , vol. 3, pp. 3–6, 2017.
[5]  C.  D.  Tobelo et  al. ,  “Gambaran  Pola  Makan  Pada  Mahasiswa  Semester  VI  Fakultas  Kesehatan  Masyarakat Universitas Sam Ratulangi Selama Masa Pandemi Covid-19,” J. KESMAS , vol. 10, no. 2, pp. 58–64, 2021.
[6]  F. L. Widiany, Y. I. Prasetyaningrum, and Y. Afriani, “Pemanfaatan Buah dan Sayur Sebagai Upaya Antisipasi Konstipasi pada Anak di TK Mekar Siwi Panjen Maguwoharjo, Depok, Sleman,” J. Pengabdi. Dharma Bakti , vol. 3, no. 2, p. 15, 2020, doi: 10.35842/jpdb.v3i2.118.
[7]  B. Ligar and L. Banowosari, “Implementing Dss for Selecting Suitable Delivery Services To Support Smart E- Commerce,” Int. J. Res. Sci. Manag. , vol. 5, no. 1, pp. 16–22, 2018, doi: 10.5281/zenodo.1149107.
[8]  O. Umkm, “INTERNET”.
[9]  C.  Y.  Gobel  and  N.  Adam,  “E-Commerce  Pemasaran  Hasil  Panen  Komoditas  Pertanian  Menerapkan  User Centered Design,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, p. 1519, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3125.
[10]  Z.  Song,  Y.  Sun,  J.  Wan,  L.  Huang,  and  J.  Zhu,  “Smart  e-commerce  systems:  current  status  and  research challenges,” Electron. Mark. , pp. 1–18, 2017, doi: 10.1007/s12525-017-0272-3.
[11]  R. Buettner, “Predicting user behavior in electronic markets based on personality-mining in large online social networks:  A  personality-based  product  recommender  framework,” Electron.  Mark. ,  vol.  27,  no.  3,  pp.  247– 265, 2017, doi: 10.1007/s12525-016-0228-z.
[12]  Dewa  Ayu  Diah  Saraswati,  L.  Kurniawati,  and  Tuti  Haryanti,  “Pemilihan  Operator  Terbaik  Menggunakan Metode  Profile  Matching,” SATIN  -  Sains  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  68–78,  2022,  doi: 10.33372/stn.v8i2.871.