## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 7 | Issue 1 | June (2024)
ISSN 2621-3915 (PRINT) , ISSN 2621-3923 (ONLINE) , Published by Alma Ata University Press
IJUBI Indonesian Journal ---- of ----
Business Intelligence

## SISTEM PAKAR PENENTUAN JUMLAH KALORI PROGRAM DIET BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING (Studi Kasus : RSA UGM Yogyakarta)
Yolanda Septiana 1* , Dhina Puspasari Wijaya 2 , Andri Pramuntadi 3 , Dita Danianti 4 1,2,3,4
Informatika, Fakultas Komputer dan Teknik, Universitas Alma Ata.
* 193200079@almaata.ac.id
Jl.Brawijaya Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia

## Keywords:
Diet,
Calories, Forward
Chaining,
PHP,
VSCODE,
Web.
Kata Kunci:
Diet, kalori, Forward Chaining, PHP, VSCODE,
Web.

## Abstract
Diet involves adjusting eating patterns according to the number of calories needed. Dieting can be done to gain weight, and maintaining weight is not only about losing weight. Therefore, calculations are needed to determine the calories required by each individual based on specified criteria. To facilitate the calculation of daily calorie needs, a web-based calorie calculation is implemented to simplify the calculation and application of the forward chaining method. The expected result of this system is to help determine the appropriate amount of daily calorie intake needed, as well as provide calorie recommendations for each food menu with specified portions. The forward chaining method has proven effective in determining the number of calories based on the activities performed. This approach allows the system to systematically identify daily calorie needs. The system can provide calorie recommendations based on the information provided by the user, helping to achieve dietary goals more effectively by considering factors such as physical activity level, weight, height, age, and gender. During the implementation process of the expert system application to determine the number of calories in a web-based diet program using the forward chaining method, system design and database creation were carried out to ensure all related data could be integrated and stored in the database. The research resulted in the creation of a website that can determine nutritional status and calorie needs for adults aged 17 – 45 years.

## Abstrak
Diet adalah mengatur pola makan sesuai dengan jumlah kalori yang dibutuhkan. Diet dapat dilakukan untuk menambah berat badan, dan menjaga berat badan tidak hanya untuk menurunkan berat badan. Oleh karena itu, diperlukan perhitungan untuk mengetahui kalori yang dibutuhkan oleh setiap manusia sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan. Untuk memudahkan perhitungan kebutuhan kalori harian, perhitungan kalori dibuat berbasis web supaya memudahkan perhitungan dan penerapan metode forward chaining. Hasil yang diharapkan dari sistem ini adalah dapat membantu dalam menentukan jumlah asupan kalori yang sesuai dengan kebutuhan harian tubuh serta rekomendasi kalori pada setiap menu makanan dengan porsi yang sudah ditentukan. Metode
Article history:
Received : 28 April 2024 Revised : 29 June 2024 Accepted : 30 June 2024
forward chaining terbukti efektif dalam menangani penentuan jumlah kalori berdasarkan aktivitas yang dilakukan. Pendekatan ini memungkinkan sistem untuk secara sistematis mengidentifikasi kebutuhan kalori harian. Sistem dapat memberikan rekomendasi kalori berdasarkan informasi yang diberikan oleh pengguna, sehingga membantu dalam mencapai tujuan diet secara lebih efektif dengan mempertimbangkan faktor seperti tingkat aktivitas fisik, berat badan, tinggi badan, usia, serta jenis kelamin. Selama proses implementasi aplikasi sistem pakar untuk menentukan jumlah kalori dari program diet berbasis web dengan menggunakan metode forward chaining, dilakukan desain sistem dan pembuatan basis data untuk memastikan semua data terkait dapat diintegrasikan dan disimpan dalam basis data. Penelitian menghasilkan pembuatan situs web yang dapat menentukan status gizi dan kebutuhan kalori pada orang dewasa berusia 17 – 45 tahun.

## Pendahuluan
Sistem pakar adalah suatu aplikasi komputer yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan atau pemecah persoalan dalam bidang yang spesifik, dan sistem ini bekerja dengan menggunakan pengetahuan dan metode analisis yang didefinisikan terlebih dahulu oleh pakar dibidangnya, yang diperoleh dari pengalaman atau pengetahuan pakar dalam memecahkan persoalan pada bidang tertentu dan didukung mesin Interensi yang melakukan pelacakan terhadap fakta-fakta sesuai aturan kaidah [1]. Sistem ini dapat membantu mengurangi tingkat obesitas serta memungkinkan masyarakat untuk menjalani gaya hidup yang lebih sehat, serta menggunakan metode Forward Chaining dalam membangun sistem pakar dengan berbasis aturan yang diharapkan dapat memberikan suatu kesimpulan yang berisi tentang jumlah kalori harian untuk menjaga kesehatan tubuh serta mendapatkan berat badan ideal sesuai pola makan yang sehat [2].
Status gizi berlebih dan kekurangan (gemuk dan kurus) merupakan dua kategori status gizi, kekurangan gizi jangka panjang dapat terjadinya hambatan dalam pertumbuhan dan perkembangan seperti tinggi badan, adapun berat badan yang berlebih dapat terjadi
penumpukan lemak yang mengakibatkan obesitas dan masalah lainnya [3],[4].
Obesitas adalah kondisi tubuh yang mengalami penumpukan lemak yang berlebih akibat kalori yang masuk lebih banyak dibanding kalori yang keluar. Pola makan tidak sehat diakibatkan oleh beragam faktor seperti peningkatan pendapatan dan urbanisasi [5]. Supaya masyarakat dengan mudah dapat mengetahui informasi gizinya mulai dari status gizi, berat badan ideal, jumlah kebutuhan kalori [6].
Peningkatan obesitas di Indonesia menjadi masalah kesehatan global yang setiap tahunnya meningkat, data menunjukkan prevalensi obesitas meningkat dari 10,5% pada tahun 2007 menjadi 21,8% pada tahun 2018 dan prevalensi overweight meningkat dari 8,6% pada tahun 2007 menjadi 13,6% pada tahun 2018 [7].
Pada data di Daerah Istimewa Yogyakarta juga termasuk kedalam enam belas provinsi dengan prevalensi di atas nasional. Persentase obesitas di Yogyakarta berdasarkan kategori Indeks Masa Tubuh (IMT) diketahui sebanyak 15,76%2 [8]. Begitupula di Rumah Sakit Akademik UGM Yogyakarta pada tahun 2022 untuk ranap 42 dan rajal 87 total menjadi 129 pasien yang didiagnosa obesitas.

## Metode
Metode yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah menggunakan pendekatan kuantitatif. Pendekatan kuantitatif adalah pendekatan yang bersifat objektif, dapat diperkirakan, dapat diukur instrumennya berupa data yang dilakukan sesuai fakta yang ada dilapanggan [9]. Data yang dikumpulkan berupa angka dengan menggunakan analisa data yang dilakukan secara deduktif . Pada penelitian ini yang dijadikan target subjek ialah pasien RSA UGM dengan umur rata-rata orang dewasa 17 hingga 45 tahun, Penelitian dilakukan di Rumah Sakit Akademik UGM Yogyakarta yang berlokasi di Jl. Kabupaten, Kranggahan I, Trihanggo, Kec.Gamping, Kab. Sleman, DIY guna untuk mengambil beberapa data sebagai pendukung utama penelitian dan pengambilan data dimulai pada 26 februari 2024.
Pengumpulan data dilakukan bebrapa tahap yaitu observasi, wawancara, dokumentasi, dan studi kepustakaan. Pengumpulan data dengan cara observasi adalah sebuah metodologi pengumpulan
data yang melibatkan pengamatan langsung terhadap subjek atau fenomena yang sedang diteliti. Teknik pengumpulan data observasi bertujuan untuk mengetahui proses sistem pada status gizi serta kebutuhan kalori harian. Observasi ini dilakukan peneliti di RSA UGM Yogyakarta. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara secara langsung kepada Ibu Leiyla Elvizahro S.Gz selaku ahli gizi RSA UGM Yogyakarta untuk mendapatkan kelengkapan data sesuai yang dibutuhkan. Selanjutnya, dokumentasi. Data skunder adalah data tidak langsung yang dikumpulkan kemudian disimpan dan biasanya berbentuk seperti data dokumen, arsip, file serta catatan pelaksanaan. Data yang didapat oleh peneliti berupa hasil dokumentasi pengukuran antropometri yang diperoleh dari RSA UGM Yogyakarta. Studi kepustakaan, dilakukan dengan cara membaca artikel terkait penelitian yang diperlukan dalam membantu pengembangan dan pengetahuan. Sumber lain seperti buku, jurnal dan internet.
Perancangan sistem yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode waterfall yang dimana metode tersebut memiliki lima tahapan yaitu : Requiremet, Design,
Implementation, Verificatoin, Maintenance.
Tahapan metode waterfall dapat dilihat pada gambar berikut [10].

## Pembahasan Sistem pakar
Pakar yang dibutuhkan pada penelitian ini adalah pakar dibidang gizi yang sesuai dengan tema yang diangkat oleh peneliti. Kemudian dibuat sebuah aplikasi berbasis website dengan memasukkan pengetahuan dari pakar yang telah dipilih oleh peneliti. Secara umum sistem pakar adalah sebuah sistem komputer yang mimiliki kemampuan dalam mengambil keputusan dari seorang pakar [11].

## Kalori
Untuk mendapatkan perhitungan kalori yang sesuai dengan kebutuhan kalori tubuh maka pengukuran yang dibutuhkan untuk perhitungan antara lain seperti berat badan, tinggi badan, usia serta aktivitas fisik[12]. Jumlah kalori dapat ditulis dalam satuan kkal (kilokalori) [13].

## Forward Chaining
Metode yang digunakan peneliti adalah Forward Chaining , forward chaining dimulai menggunakan beberapa fakta yang sudah diketahui kemudian diberlakukan aturan untuk mendapatkan fakta baru yang sesuai dengan fakta yang sudah diketahui sebelumnya, dan melanjutkannya hingga mencapai tujuan yang sudah ditentukan [14].

## Website
Aplikasi yang dikunakan peneliti yaitu berbasis website. Website juga bisa dirancang dengan mode localhost, dengan arti dapat dibangun sebuah website hingga sampai publlikasi ke internet [13].

## Hypertext Preprocessor atau PHP
Peneliti menggunakan bahasa pemrograman PHP sebuah bahasa scripting tingkat tinggi yang ada di dokumen HTML. PHP adalah situs web yang dapat menyesuaikan tampilan konten [15].

## Visual Studio Code (VSC)
Sebuah editor teks yang dipakai peneliti yaitu VSC bersifat open source, dirancang untuk mendukung pengembangan kode dan pemrograman oleh Microsoft. VSC mendukung
berbagai bahasa pemrograman dan kerangka kerja, menjadikannya pilihan populer di kalangan pengembang perangkat lunak [16].
Adapun hasil wawancara kepada ahli gizi antaralain yaitu beberapa aktifitas fisik yang sering dilakukan dalam sehari hari beserta kalori yang terbakar dengan kurun waktu minimal 60 menit. Dapat dilihat pada tabel 1. aktifitas fisik dibawah.
Table 1. Aktifitas Fisik Kode Aktivitas Kalori K1 Duduk 100 K2 Berdiri 147 K3 Mengemudi 118 K4 Mengetik 134 K5 Berbaring 55 K6 Memasak 147 K7 Membersihkan Rumah 184 K8 Berbelanja 169 K9 Menyetrika 220 K10 Jalan Kaki 255 K11 Mengajar 147 K12 Bersepeda 300 K13 Mendaki 450 K14 Berkebun 330 K15 Melakukan Pekerjaan Konstruksi 350 Table 2. Nilai kriteria [17] BMI Definition <18.5 Underweight 18.5 - 24.9 Ideal 25 - 29.9 Overweight >30 Obese Table 3. Nilai aktifitas Kode Level Kalori Nilai A1 Ringan < 300 L = 1,3 P = 1,3 A2 Sedang 300 - 599 L = 1,56 P = 1,55 A3 Berat > 600 L = 1,76 P = 1,70
Mencari nilai BMI (Body Mass Index)
Tingkat metabolisme basal (BMR) adalah total kalori dalam pengeluaran energi harian, BMR seseorang adalah energi yang dapat digunakan hanya untuk mempertahankan homeostasis
pada saat istirahat dan tidak termasuk dalam pengaruh aktifitas fisik lainnya [15]. BMR dapat ditentukan berdasarkan komposisi tubuh, ukuran serta umur. Berikut cara menghitung Basal Metabolic Rate dengan menggunakan rumus Harris Benedict [18].
BMI = ����� ����� (��) ������ ����� (�) 2
Mencari nilai BMR (Basal Metabolic Rate)
Dengan menggunakan rumus Haris Benedict, berikut adalah rumus Haris Benedict :
BMR Laki-laki = 65 + (13,7 x berat badan (kg)) + (5 x tinggi badan (cm)) – (6,8 x usia)
2. BMR Wanita = 655 + (9,6 x berat badan (kg)) + (1,8 x tinggi badan (cm)) – (4,7 x usia)
Pohon keputusan menggunakan metode forward chaining, dimana k merupakan kode dari sebuah kegiatan dan hasil yang berisi level aktivitas fisik yang diberi kode A dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Pohon Keputusan
Mencari nilai TDEE

## Rumus TDEE

## TDEE = BMR x Nilai Level Aktifitas
Table 4. Level Aktifitas Kode Level Nilai A1 Ringan L = 1,3 P = 1,3 A2 Sedang L = 1,56 P = 1,55 A3 Berat L =1,76 P = 1,70

## Hasil
Dari referensi sebelumnya [13] dengan judul Perancangan aplikasi perhitungan kebutuhan kalori tubuh harian berdasarkan
asupan konsumsi makanan menggunakan logika fuzzy dengan hasil Hasil akhir dari penelitian ini adalah rancangan aplikasi yang dapat melakukan perhitungan kalori untuk dapat merekomendasikan makanan yang sesuai dengan kebutuhan kalori harian dengan menggunakan logika fuzzy . Perbedaan dengan penelitian penulis adalah metode yang digunakan, tempat penelitian, objek penelitian serta rekomendasi jumlah kalori. Kebaruan pada penelitian penulis ialah pemilihan aktifitas fisik yang lebih spesifik untuk menentukan level aktifitas, dan metode serta tempat penelitian di RSA UGM.
Studi literatur mengkaji berbagai elemen terkait penelitian yang dilakukan berdasarkan sumber seperti jurnal, buku, Internet dan sumber lainnya. Serta studi lapangan dilakukan dengan cara melakukan wawancara dengan pakar ahli gizi RSA UGM Yogyakarta serta melakukan dokumentasi. Pengumpulan dan analisis data dilakukan di RSA UGM Yogyakarta antara lain pengamatan, pengkajian, dan pengumpulan data-data yang dibutuhkan seperti data kebutuhan kalori harian wanita dan laki-laki dengan usia 17 - 45 tahun.
Perancangan sistem merupakan tahapan yang dirancang sesuai data yang didapat, kemudian dijadikan dasar dalam pembuatan sistem yang meliputi
perancangan UI/UX, database, perancangan alur (UCD, ERD dan diagram activity), dan coding serta penerapan metode. Pembuatan sistem dengan menggunakan Bahasa pemrograman PHP dengan Visual Studio Code serta database MYSQL. Pengujian sistem yang telah di buat kemudian di uji menggunakan metode blackbox testing.
Table 5. Data Pasien Alternatif JK Umur Berat Badan (kg) Tinggi Badan (cm) P1 L 40 68 171 P2 P 33 64 162 P3 L 31 74 175 P4 P 40 65 150 P5 P 39 77 165 P6 L 23 77 175 P7 L 44 67 159
P8 L 43 72 168 P9 P 22 61 154 P10 L 34 75 173 P11 L 29 92 173 P12 P 40 72,4 157 P13 P 25 75 170 P14 P 22 80 160 P15 L 35 90 171 P16 L 23 75 165 P17 L 42 77 170 P18 P 20 68 161 P19 L 21 84 187 P20 L 21 140 174 P21 P 25 70 155 P22 P 33 82 164 P23 L 26 84 175 P24 P 31 78 159 P25 L 21 89 168 P26 L 27 87 174 P27 L 45 75 165 P28 L 23 68 178 P29 P 43 50 150 P30 L 35 78 165 Table 6. Mencari Nilai BMR BMR CodeAktifitas Level Aktifitas 1579,6 K1,K10 Sedang 1405,9 K5 Ringan 1450,6 K3 Ringan 1361 K1 Ringan 1507,9 K5 Ringan 1838,5 K3 Ringan 1478,7 K1,K10 Sedang 1599 K10 Ringan 1414,4 K8,K3 Sedang 1726,3 K3 Ringan 1993,2 K3 Ringan 1444,64 K1,K10 Sedang 1563,5 K6 Ringan 1607,6 K3 Ringan 1915 K3 Ringan 1761,1 K1 Ringan 1684,3 K10 Ringan 1503,6 K3 Ringan 2008 K1,K3 Ringan 2710,2 K2,K5 Ringan 1488,5 K6 Ringan 1582,3 K8,K10 Sedang 1914 K3 Ringan 1544,3 K6,K3 Sedang
1981,5 K1 Ringan 1943,3 K3,K10 Ringan 1611,5 K1 Ringan 1730,2 K3 Ringan 1202,9 K10 Ringan 1720,6 K3,K10 Sedang Table 7. Hasil Perihungan Maintenance Surplus Defisit Kategori 2464,176 2964,176 1964,176 Normal 1827,67 2327,67 1327,67 Normal 1885,78 2385,78 1385,78 Normal 1769,3 2269,3 1269,3 Overweight 1960,27 2460,27 1460,27 Overweight 2390,05 2890,05 1890,05 Overweight 2306,772 2806,772 1806,772 Overweight 2078,7 2578,7 1578,7 Overweight 2192,32 2692,32 1692,32 Overweight 2244,19 2744,19 1744,19 Overweight 2591,16 3091,16 2091,16 Obesitas 2239,192 2739,192 1739,192 Overweight 2032,55 2532,55 1532,55 Overweight 2089,88 2589,88 1589,88 Obesitas 2489,5 2989,5 1989,5 Obesitas 2289,43 2789,43 1789,43 Overweight 2189,59 2689,59 1689,59 Overweight 1954,68 2454,68 1454,68 Overweight 2610,4 3110,4 2110,4 Normal 3523,26 4023,26 3023,26 Obesitas 1935,05 2435,05 1435,05 Overweight 2452,565 2952,565 1952,565 Obesitas 2488,2 2988,2 1988,2 Overweight 2393,665 2893,665 1893,665 Obesitas 2575,95 3075,95 2075,95 Obesitas 2526,29 3026,29 2026,29 Overweight 2094,95 2594,95 1594,95 Overweight 2249,26 2749,26 1749,26 Normal 1563,77 2063,77 1063,77 Normal
2684,136 3184,136 2184,136 Overweight
Berikut use case diagram pada sistem pakar menentukan kalori program diet. Pada gambar 2 tersebut user memiliki akses seperti yang tertera pada gambar.
Gambar 2. Use Case Diagram
Flowchart sistem pada gambar 3
menggambarkan tahapan pada sistem dari awal hingga selesai yang diinput atau memasukkan data sesuai yang di butuhkan dan kemudian akan ditampilkan kebutuhan kalori serta status gizi masing-masing individu.

## Gambar 3. Flowchart Sistem
Implementasi Antarmuka User interface pada website sistem pakar penentuan jumlah kalori program diet yang diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP. Tampilan template yang
sudah disediakan oleh bootstrap, CSS dan CodeIgniter. Implementasi antar muka pada aplikasi terdiri dari halaman login, halaman regrister, halaman dashboard (home), halaman rekomendasi kalori, halaman input data, dekskrisi aktivitas, dan hasil. Dapat dilihat pada gambar 4, 5, 6, 7, 8, 9 dan 10.
Gambar 4. Halaman Login
Gambar 5. Halaman Regrister
Gambar 6. Halaman Input Data
Gambar 7. Halaman Aktifitas Fisik
Gambar 8. Halaman Deskripsi Aktivitas Gambar 9. Halaman Histori Hasil

## Gambar 10. Halaman Rekomendasi Kalori
Hasil perhitungan status gizi serta kalori yang dibutuhkan menggunakan website akan tersimpan pada database dapat dilihat pada gambar 10.

## Gambar 11. Database Data Pasien

## Kesimpulan dan Saran Kesimpulan
Sistem pakar ini dirancang untuk membantu pengguna dalam menentukan jumlah kalori yang dibutuhkan untuk program diet, dengan menggunakan metode forward chaining digunakan untuk memproses dan memberikan hasil kebutuhan kalori yang dibutuhkan sesuai aktivitas yang dilakukan. Metode forward chaining terbukti efektif dalam menangani penentuan jumlah kalori berdasarkan aktifitas yang dijalani. Pendekatan ini memungkinkan sistem secara sistematis mengidentifikasi kebutuhan kalori harian. Sistem ini dapat memberikan rekomendasi kalori berdasarkan informasi yang diberikan oleh pengguna, sehingga dapat membantu dalam mencapai tujuan diet secara lebih efektif dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti tingkat aktivitas fisik, berat badan, tinggi badan, umur serta gender. Selama proses penerapan aplikasi sistem pakar penentuan jumlah kalori program diet berbasis web menggunakan metode forward chaining, perancangan sistem ini dan pembuatan database dilakukan untuk memastikan bahwa semua data yang terkait dapat terintegrasi dan disimpan dalam database. Penelitian menghasilkan pembuatan website yang dapat menentukan status gizi dan kebutuhan kalori pada orang dewasa 17 – 45 tahun.

## Saran
Diharapkan sistem ini dapat dikembangkan untuk mencakup lebih banyak hal dan tidak hanya menentukan kalori harian dan status gizi. Menambahkan fitur pelacakan kemajuan diet yang memungkinkan pengguna untuk memantau perkembangan diet mereka. Dengan
memasukkan fitur ini, pengguna dapat melihat perubahan yang mempengaruhi pencapaian tujuan diet. Membuat versi aplikasi mobile dari sistem ini agar memberikan fleksibilitas tambahan kepada pengguna. Aplikasi mobile dapat memudahkan pengguna untuk mengakses informasi diet dimana saja dan kapan saja.

## Referensi
[1] B. H. Hayadi, Sistem Pakar . CV. BUDI UTAMA, 2018. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/editio n/Sistem_Pakar/rNxiDwAAQBAJ?hl=id &gbpv=1&dq=sistem+pakar&printsec=f rontcover
[2] T. Lusiani and A. Qoiriah, “Sistem Pakar untuk Menentukan Menu Makanan Sehat pada Penderita Diabetes Mellitus,” S@Cies , vol. 5, no. 1, pp. 9–23, 2014, doi: 10.31598/sacies.v5i1.59.
[3] P. Mayestika and M. H. Hasmira, “Artikel Penelitian,” J. Perspekt. , vol. 4, no. 4, p. 519, 2021, doi: 10.24036/perspektif.v4i4.466. [4] A. K. A., “Kebiasaanmakan Dan Gangguan Pola Makan Serta Pengaruhnya Terhadap Status Gizi Remaja,” J. Publ. Pendidik. , vol. VI, no. 1, pp. 49–55, 2016.
[5] P. Agyemang, E. M. Kwofie, and J. I. Baum, “Transitioning to sustainable healthy diets: A model-based and conceptual system thinking approach to optimized sustainable diet concepts in the United States,” Front. Nutr. , vol. 9, 2022, doi: 10.3389/fnut.2022.874721.
[6] R. Rusliyawati, A. D. Suryani, and Q. J. Ardian, “Rancang Bangun Identifikasi Kebutuhan Kalori Dengan Aplikasi Go Healthy Life,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 47–56, 2020, [Online]. Available:
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/si steminformasi/article/view/51
[7] L. Badriyah and A. Y. Ekaningrum, “Perbedaan Faktor Risiko Obesitas di Pedesaan dan Perkotaan pada Orang Dewasa di Indonesia ; Analisis Data Riskesdas 2018 Differences of Adults
Obesity Risk Factors in Rural and Urban in Indonesia ; an Analysis of Indonesia ’ s Basic Health Research 2018,” vol. 14, pp.
185–192, 2022.
[8] A. Lathifah, “Poltekkes Kemenkes Yogyakarta | 9,” J. Kesehat. , pp. 1–8, 2018,
[Online]. Available: http://eprints.poltekkesjogja.ac.id/1134
/4/4. Chapter 2.pdf [9] I. Ihsani, A. Pramuntadi, D. H. Gutama, and D. P. Wijaya, “Implementasi Algoritma Genetika Dalam Penentuan Rute Optimal Untuk Kurir Kantor Pos Berbasis Web (Studi Kasus: Kantor Pos Wates),” Indones. J. Bus. Intell. , vol. 5, no. 2, p. 76, 2022, doi: 10.21927/ijubi.v5i2.2662. [10] D. H. Gutama, “Perancangan Sistem Pelelangan Berita Berbasis Website,” Indones. J. Bus. Intell. , vol. 2, no. 1, p. 40, 2019, doi: 10.21927/ijubi.v2i1.1017.
[11] M. V Gupta, P. Bhattacharjee, and N. Kotian, “DANES: Diet and Nutrition Expert System for Meal Management and Nutrition Counseling,” Int. J. Recent Innov. Trends Comput. Commun. , vol. 5, no. 12, pp. 204–208, 2017, [Online]. Available: http://www.ijritcc.org
[12] B. Kalivaraprasad, M. V.D. Prasad, and N. K. Gattim, “Deep Learning-based Food Calorie Estimation Method in Dietary Assessment: An Advanced Approach using Convolutional Neural Networks,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 15, no. 3, pp. 1044–1050, 2024, doi: 10.14569/IJACSA.2024.01503104.
[13] Y. Widya, A. Rustam, and H. Gunawan, “INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) Perancangan Aplikasi Perhitungan Kebutuhan Kalori Tubuh Harian Berdasarkan Asupan Konsumsi Makanan Menggunakan Logika Fuzzy,” vol. 14, no. 2, pp. 94–109, 2022.
[14] T. Santya, C. E. Suharyanto, P.
Simanjuntak, and A. Alfandianto,
“Sistem Pakar Menentukan Maksimal Kalori Harian Berbasis Mobile,” Innov. Res. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 70–77, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.920.
[15] J. Stavres, M. Zeigler, and M. Pasternostro Bayles, “Six Weeks of Moderate Functional Resistance Training Increases Basal Metabolic Rate in Sedentary Adult Women,” Int. J. Exerc.
Sci. , vol. 11, no. 2, p. 32, 2018. [16] W. Jeprianto, “Sistem Informasi Perancangan Kartu Anggota Perpustakaan Secara Online Berbasis Android Pada Dinas Perpustakaan Dan Kearsipan Kab Pringsewu,” pp. 1–8, 2023.
[17] R. A. Ayuningtyas, A-Z Tentang Obesitas . Gadjah Mada University Press Anggota IKAPI dan APPTI, 2023. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/editio n/A_Z_Tentang_Obesitas/WOGwEAA AQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=MENENTU KAN+BASAL+METABOLIC+RATE&pg =PA19&printsec=frontcover [18] William, K. Gunadi, and A. Nathania Purbowo, “Aplikasi Sistem Pakar Rekomendasi Makanan untuk Memenuhi Kecukupan Gizi,” J. Infra , vol. 10, no. 1, pp. 1–2, 2022, [Online]. Available: https://publication.petra.ac.id/index.ph p/teknik- informatika/article/view/12029/10564