## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Rekomendasi Makanan Pasien Hiperlipidiemia Berdasarkan Hasil Klasifikasi Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Decision Tree
Wafirotul Laila #1 , Wisnu Widiarto #2 , Ardhi Wijayanto #3 , Esti Suryani #4
# Informatika, Universitas Sebelas Maret Jalan Ir. Sutami 36A Surakarta
1 wafirotullaila@student.uns.ac.id
2 wisnu.widiarto@staff.uns.ac.id
3 ardhi.wijayanto@staff.uns.ac.id
4 estisuryani@staff.uns.ac.id
Abstrak—  Makanan  merupakan  kebutuhan  manusia  untuk memenuhi  nutrisi  dalam  keberlangsungan  hidup.  Namun setiap orang perlu memperhatikan makanan yang dikonsumsi karena akan memengaruhi kondisi tubuh. Salah satu  zat  dalam  tubuh  manusia  yang  perlu  diperhatikan ketika  mengonsumsi  makanan  adalah  lemak.  Penelitian terkait  konsumsi  makanan  dengan  kadar  lemak  dalam tubuh  sudah  banyak  dilakukan.  Terbukti  terdapat  jenis makanan yang dapat memengaruhi kesehatan tubuh karena menyebabkan  zat  lemak  yang  berlebihan.  Penelitian  yang dilakukan  kali  ini  adalah  klasifikasi  data  kebutuhan  gizi dengan membandingkan algoritma naïve bayes dan decision tree.  Hasil  klasifikasi  antara  kedua  algoritma  tersebut digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  makanan  yang sesuai  untuk  dikonsumsi  oleh  orang  yang  menderita hiperlipidemia,  yakni  kondisi  di  mana  kadar  lemak  dalam tubuh  berlebihan.  Penelitian  dimulai  dari  pengumpulan data, pra-proses data dengan normalisasi, klasifikasi dengan beberapa  model  naïve  bayes  dan  algoritma  decision  tree, menganalisis  hasil  klasifikasi  dengan  confusion  matrix,  dan melakukan implementasi rekomendasi makanan berdasarkan  hasil  model  klasifikasi  yang  paling  optimal. Pada penelitian ini diperoleh hasil bahwa model ComplementNB  memiliki  akurasi  tinggi  dibanding  model lain namun secara keseluruhan algoritma decision tree lebih stabil dibanding naïve bayes.
Kata kunci — Naïve Bayes, Classification, Decision Tree, Food Recommendation, Hyperlipid, Colesterol

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  tubuh  manusia  terdapat  kolesterol  yang merupakan zat yang penting untuk keberlangsungan tubuh. Unsur  utama  kolesterol  adalah  membran  plasma  dan lipoprotein plasma di mana keduanya merupakan senyawa yang  berpartisipasi  dalam  pembentukan  senyawa  lain yang dibutuhkan tubuh [1]. Namun ketika kadar kolesterol dalam tubuh melebihi batas normal maka menjadi indikasi bahwa tubuh menderita penyakit [2].
Salah  satu  jenis  penyakit  karena  kadar  kolesterol berlebih  adalah  hiperlipidemia,  berupa  kondisi  kadar lemak dalam darah yang tinggi [3]. Berdasarkan penelitian, kadar  kolesterol  dapat  berkurang  seiring  dengan rendahnya  asupan  makanan  berlemak  [4].  Berbagai penelitian  telah  dilakukan  terkait  penentuan  makanan untuk para penderita kolesterol tinggi yang memanfaatkan ilmu  komputer  salah  satunya  dengan  metode  klasifikasi. Misal  penelitian  yang  membangun  sistem  rekomendasi dan  konsultasi  gizi  dengan  tujuan  agar  pengguna  dapat memperoleh  rekomendasi  atau  melakukan  konsultasi  gizi dengan  sistem  yang  dibuat  untuk  mengatasi  kurangnya tenaga konsultasi profesioanl [5].
Algoritma  naïve  bayes  dan  decision  tree  merupakan jenis  algoritma  klasifikasi  data  yang  telah  diterapkan dalam  berbagai  bidang  penelitian.  Naïve  bayes  cukup populer  karena  kesederhanaannya  dalam  memungkinkan setiap  atribut  data  dalam  mendapatkan  keputusan.  Naïve bayes  juga  bekerja  dengan  efisien  terkait  dengan komputasinya.  Sedangkan  decision  tree  memiliki  kinerja yang  cukup  berbeda  dengan  naïve  bayes  karena  lebih kompleks.  Hasil  decision  tree  dapat  memberi  hasil  baik ketika  bekerja  dengan  beberapa  domain  dan  bahkan mampu mengatasi kombinasi dalam proses klasifikasi [6].
Beberapa  penelitian menujukkan  kinerja kedua algoritma tersebut  cukup optimal untuk  diterapkan dalam penelitian  ini  dibanding  jenis  algoritma  lain.  Seperti penelitian  yang  menggunakan  random  forest  dan  support vector  machine  untuk  klasifikasi  makanan  dengan  hasil akurasi  kedua  algoritma  yang  tidak  mencapai  90%  [7]. Selain itu, metode knapsack juga pernah digunakan dalam penelitian terkait rekomendasi makanan yang mempertimbangkan  penyakit  kronis,  namun  hasilnya memiliki kompleksitas waktu yang tidak cukup baik [8].
Dengan  landasan  berbagai  hasil  penelitian  tersebut, dipilih  metode  naïve  bayes  dan  decision  tree  untuk digunakan  dalam  penelitian  rekomendasi  makanan  untuk pasien  hiperlipidemia  ini.  Rekomendasi  menu  makanan
bagi pasien hiperlipidemia mengacu pada kandungan gizi yang diprediksi melalui model klasifikasi algoritma naïve bayes dan decision tree beserta perbandingan hasil kinerja kedua  algoritma  tersebut.  Rekomendasi  menu  makanan dari  hasil  klasifikasi  untuk  pasien  yang  menderita hiperlipidemia  usia  60  hingga  80  tahun  sehingga penelitian  terbatas  pada  parameter  kebutuhan  gizi penderita  hiperlipidemia  untuk  usia  tersebut.  Hasil klasifikasi  terbatas  pada  metode  decision  tree  yang mengimplementasikan  metode  CART  dan  naïve  bayes yang mengimplementasikan model GaussianNB, BernoulliNB, ComplementNB, dan MultinomialNB.

## II. M ETODE
Metodologi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  adalah: pengumpulan  data,  melakukan  preprocessing  data, melakukan pengolahan data dengan klasifikasi menggunakan  algoritma  naïve  bayes  (GaussianNB, BernoulliNB,  MultinomialNB,  dan  ComplementNB)  dan decision tree (model CART), analisis hasil klasifikasi, dan terakhir  implementasi  hasil  untuk  rekomendasi  makanan. Metode penelitian yang dilakukan sebagaimana ditunjukkan oleh Gambar 1.

## Gambar 1.  Langkah kerja penelitian

## A. Hiperlipidemia
Tubuh manusia memiliki zat lemak yang cirinya seperti lilin dan berwarna kuning. Ada berbagai jenis lemak yang dimiliki  tubuh  manusia.  Salah  satunya  adalah  kolesterol, yaitu  jenis  lipid  yang  tidak  terhidrolisis.  Lipoprotein menjadi  salah  satu  unsur  penyusun  kolesterol  karena fungsinya dalam hal distribusi [1].
Terdapat 2 jenis lipoprotein yang dihasilkan hati: High Density Lipoprotein (HDL) dan Low Density Lipoprotein (LDL).  Keduanya  sering  dikenal  sebagai  jenis  kolesterol baik  dan  kolesterol  jahat.  HDL  disebut  kolesterol  baik karena memiliki fungsi membawa kolesterol keluar tubuh sedangkan  LDL  berfungsi  membawa  lemak  dalam  darah. LDL  disebut  jahat  karena  ketika  kadarnya  berlebih  dapat menyebabkan  penumpulkan  kolesterol  dalam  darah  [9]. Kadar  kolesterol  yang  tinggi  dapat  berdampak  pada kondisi  lain  seperti  munculnya  penyakit  kardiovaskular mulai dari jantung, diabetes mellitus, hingga stroke [10].
Mengkonsumsi  makanan  tinggi  lemak  merupakan penyebab  meningkatnya  kolesterol,  karena  ketika  asupan makanan  berlemak  rendah,  akan  sejalan  dengan  kadar kolesterol  yang  berkurang  [4].  Untuk  membantu menurunkan  penyerapan  lemak  dan  kolesterol  dalam darah,  dibantu  dengan  konsumsi  makanan  berserat.  Diet tinggi  serat  terbukti  menurunkan  kadar  kolesterol  dalam darah hingga 10% [11].

## B. Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  adalah  langkah  atau  proses pembuatan  keputusan  bagi  pengguna  dengan  tekanan kompleks.  Dapat  pula  diartikan  sebagai  alat  bantu  dalam mencari  riwayat  pengetahuan  dan  preferensi  yang  terkait dengan  keputusan  yang  akan  diambil  [12].    Terdapat beberapa  pendekatan  dalam  sistem  rekomendasi  yang digolongkan  berdasarkan:  knowledge-based,  content- based, community based, collaborative filtering, demographic, dan hybrid recommender system [13].

## C. Naïve Bayes
Bayes  classifier  merupakan  sebuah  metode  untuk melakukan  klasifikasi  probabilistik  pada  penerapan teorema  Bayes  yang  mengasumsikan  suatu  independensi yang  kuat  [14].  Sedangkan  naïve  bayes  didefinisikan sebagai  metode  klasifikasi  yang  memprediksi  peluang  di masa  depan  dari  pengalaman  masa  sebelumnya  dengan menerapkan  probabilitas  dan  statistik  [15].  Secara matematis  persamaan  teorema  Bayes  dijelaskan  sebagai berikut  [14]:  P(A)  dan  P(B)  adalah  probabilitas  A  dan  B tanpa  memandang  satu  sama  lain,  P(A|B)  merupakan kondisi  probabilitas  bahwa  kejadian  A  dipengaruhi  B adalah  benar,  P(B|A)  merupakan  kondisi  probabilitas bahwa kejadian B dipengaruhi A adalah benar. Sedangkan Naïve  bayes  memiliki  persamaan  sebagaimana  pada persamaan (1).
(1)
Variabel  C  merepresentasikan  kelas  dan  variabel F_1, … ,F_n  merupakan  karakteristik  petunjuk  yang dibutuhkan  untuk  proses  klasifikasi.  P(C │ F_1, … ,F_n  ) atau  posterior,  peluang  masuknya  sampel  karakteristik tertentu  ke  dalam  kelas.  P(C),  peluang  kelas  sebelum dimasuki sampel atau bisa disebut prior. P(F_1, … ,F_n ┤ |C) adalah peluang kemunculan karakteristik sampel pada kelas  C  atau  bisa  disebut  likehood.  P(F_1, … ,F_n  )  atau evidence, peluang karakteristik secara global [16].

## D. Decision Tree
Decision  tree  menggunakan  struktur  pohon  (hierarki) yang  mudah  diinterpretasikan  dengan  proses  relatif sederhana  dan  cepat.  Akurasinya  cukup  tinggi  meski terdapat  kekurangan  berupa  ketepatan  klasifikasi  yang dipengaruhi data yang digunakan [17].
Algoritma  decision  tree  memiliki  beberapa  perbedaan jenis  yang  dapat  diimplementasikan.  Setiap  jenisnya memiliki metode yang hampir sama karena jenis yang satu
merupakan  pengembangan  dari  jenis  yang  lainnya. Diantaranya  adalah  ID3  (Iterative  Dichotomiser  3),  C4.5, C5.0  dan  CART  (Classification  and  Regression  Trees). Jenis  algoritma  CART  merupakan  algoritma  yang  sangat mirip  dengan  C4.5  namun  memiliki  perbedaan  karena CART  dapat  mendukung  variabel  target  numerik  dan tidak  melakukan  komputasi  aturan  pada  himpunan. Decision  tree  jenis  ini  juga  membangun  pohon  biner menggunakan  fitur  dan  threshold  yang  memberikan  nilai gain tertinggi pada setiap node.
Setiap tahapan proses pengolahan data
diimplementasikan  pada  dua  metode  yaitu  naïve  bayes dan decision tree. Pada metode naïve bayes diimplementasikan  empat  model,  yaitu  GaussianNB, BernoulliNB,  MultinomialNB,  dan  ComplementNB. Kemudian  dipilih  salah  satu  yang  memiliki  hasil  paling tinggi.  Sedangkan  untuk  metode  decision  tree  digunakan model CART.
Secara  umum,  proses  membangun  pohon  keputusan adalah  sebagai  berikut  [18]:  menentukan  atribut  akar, menentukan  cabang  tiap  nilai,  membagi  kasus  dalam cabang,  dan  mengulangi  proses  setiap  cabang  sampai dengan  semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas  yang sama.
Pemilihan  atribut  akar  didasarkan  pada  nilai  perolehan tertinggi.  Perolehan  atau  disebut  gain  dapat  dihitung dengan persamaan (2).
(2) Dengan keterangan:    S  : himpunan kasus;    A  :  atribut; n : jumlah partisi atribut A; |Si |: jumlah kasus pada partisi ke-i; | S | : jumlah kasus dalam S.
Untuk  perhitungan  nilai  entropy  dapat  dilakukan dengan persamaan (3).
(3)
Dengan  keterangan:  S  :  himpunan  kasus;  n  :  jumlah partisi; pi : proporsi dari Si terhadap S.

## E. Preprocessing Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini ada dua jenis. Yang  pertama  adalah  data  angka  kebutuhan  gizi  beserta kecocokannya  bagi  penderita  hiperlipidemia.  Data  ini berisi kebutuhan kalori harian yang di dalamnya diperinci mengenai  kebutuhan  karbohidrat,  lemak,  dan  protein. Sedangkan  data  kedua  adalah  data  makanan  beserta informasi  kandungan  gizi  secara  rinci  atau  bisa  disebut data  daftar  gizi  makanan.  Untuk  data  angka  kebutuhan gizi merupakan data dummy yang penentuannya mengacu pada  berbagai  landasan  ilmiah  serta  observasi  di  rumah sakit agar memperoleh informasi pendukung di lapangan. Rumah  sakit  yang  menjadi  tempat  rujukan  informasi tersebut  adalah  Rumah  Sakit  Budi  Sehat  Purworejo. Semua  data  yang  digunakan  dikonsultasikan  ahli  gizi  di Rumah Sakit Budi Sehat yaitu Ibu Ratna Mulyani, AMd.,
Gz.  dengan  penentuannya  mengacu  proporsi  kandungan gizi yang dibutuhkan bagi penderita hiperlipidemia.
Data  dummy  diperoleh  dengan  menghitung  kebutuhan gizi  perorang  yang  menggunakan  pedoman  dari  rumus peghitungan  kebutuhan  gizi  oleh  Harris  Benedict  [19]. Kebutuhan gizi laki-laki dihitung dengan persamaan yang tertulis pada persamaan (4).
BMR = 66,5 + (13,7 * berat badan (kg)) + (5 * tinggi badan (cm)) – (6,8 * usia (tahun))                          (4)
Sedangkan untuk perempuan menggunakan persamaan (5).
BMR = 655 + (9,6 * berat badan (kg)) + (1,8 * tinggi badan (cm)) – (4,7 * usia (tahun))                         (5)
BMR merupakan Basal Metabolic Rate atau angka gizi minimal  yang  harus  dipenuhi  tubuh.  Sehingga  untuk menghitung  perkiran  kebutuhan  gizi  tubuh  secara keseluruhan,  angka  BMR  yang  diperoleh  masih  harus dikalikan  lagi  dengan  angka  yang  menjadi  parameter tingkat aktivitas sebagai berikut [20].
• Hampir  tidak  pernah  berolahraga:  kalori  harian diperoleh dengan cara BMR dikalikan 1,2
• Jarang  berolahraga:  kalori  harian  diperoleh  dengan cara BMR dikalikan 1,3
• Sering  berolahraga  atau  beraktivitas  fisik  berat: BMR dikalikan 1,4
Perolehan  data  kebutuhan  gizi  harian  tersebut selanjutnya dibagi menjadi 3 bagian. Yang pertama adalah makan pagi dengan proporsi 30%, kemudian makan siang 50%, dan terakhir makan malam 20%. Pembagian tersebut didasarkan pada pernyataan pakar Dr. dr. Samuel Oetoro, MS.,  sp.GK.  yang  bertujuan  untuk  menyesuaikan  antara kondisi  tubuh  dengan  kebiasaan  aktivitas  sesuai  waktu. Data angka kebutuhan gizi tersebut pada akhirnya menjadi dua  kelas  label  yaitu  cocok  dan  tidak  cocok  untuk dikomsumsi  oleh  pasien  hiperlipidemia.  Penentuan kecocokan didasarkan atas berbagai kriteria yang menjadi pedoman dalam pemenuhan kebutuhan gizi.
Mengacu pada buku Bahan Ajar Gizi: Dietetik Penyakit Tidak  Menular  2018  oleh  Kementerian  Kesehatan Republik  Indonesia,  maka  prosentase  gizi  untuk  pasien hiperlipidemia  pada  penelitian  ini  ditentukan  dengan karbohidrat  60%  dari  kalori  total  sedangkan  lemak  dan protein masing-masing 20% [21]. Selanjutnya untuk orang normal, prosentase karbohidrat 61% dari kebutuhan kalori total  dan  lemak  25%  serta  protein  14%.  Prosentase tersebut  berdasarkan  pada  Peraturan  Menteri  Kesehatan Republik  Indonesia  Nomor  28  Tahun  2019  Tentang Angka Kecukupan Gizi yang Dianjurkan untuk Masyarakat  Indonesia.  Selanjutnya  hasil  perhitungan dikonversi  dalam  satuan  yang  umum  digunakan.  Nilai konversi  untuk  1  gram  lemak  setara  dengan  energi  9 kalori. Sedangkan untuk protein dan lemak setiap 1 gram setara dengan 4 kalori [22].
Perhitungan  data  angka  kebutuhan  gizi  terbatas  pada usia  60  hingga  80  tahun  yang  memiliki  aktivita  sedang dan  indeks  masa  tubuh  (IMT)  normal.  Hal  tersebut
dikarenakan  angka  hiperlipidemia  pada  usia  lanjut  cukup tinggi  [23].  Di  mana  ketika  usia  yang  semakin  tua  akan memengaruhi  tingkat  aktivitas  karena  fungsi  anggota tubuh yang cenderung menurun [24].
Untuk  data  makanan  beserta  informasi  kandungan  gizi merupakan  data  yang  diperoleh  dari  database  pada website  Fatsecret.id  dan  Tabel  Komposisi  Pangan Indonesia  2017  oleh  Kementerian  Kesehatan  Indonesia serta inspirasi jenis makanan dari sosialisasi gizi seimbang oleh Kementerian Kesehatan Indonesia.
Preprocessing  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian adalah melakukan pengecekan kelengkapan data tanpa ada proses  tertentu  lainnya.  Pengecekan  kelengkapan  data perlu  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  data  sudah benar dan siap untuk dilakukan pengolahan data.

## F. Pengolahan Data
Tahap pengolahan data digunakan untuk mengolah data supaya mendapatkan suatu pengetahuan baru. Pengolahan data  dilakukan  menggunakan  dua  metode  yang  berbeda yaitu naïve bayes dan decision tree. Klasifikasi dilakukan pada  data  angka  kebutuhan  gizi.  Klasifikasi  dilakukan dengan  dua  kelas  atau  label,  yaitu  jumlah  angka kebutuhan gizi yang cocok atau tidak cocok bagi penderita hiperlipidemia.  Hasil  dari  proses  klasifikasi  ini  akan digunakan untuk menjadi acuan untuk merekomendasikan makanan bagi penderita hiperlipidemia. Proses pengolahan  data  dengan  kedua  metode  masing-masing dilakukan dengan tahapan sebagai berikut.
• Train  Test  Split:  Dilakukan  untuk  mengevaluasi performa model metode yang digunakan.
• Pembangunan  Model:  Tahap  pembangunan  model dari metode yang digunakan.
• Training:  Model  dari  yang  digunakan  melakukan pengenalan  atau  pembelajaran  terhadap  data mengenai kelas atau label.
• Testing:  Menguji  bagaimana  hasil  dari  proses training  yang  sudah  dilakukan  oleh  model  yang dibangun  menggunakan  metode  naïve  bayes maupun decision tree.

## G. Analisis Hasil Klasifikasi
Setelah  proses  klasifikasi  data  dilakukan,  maka  hasil dari  proses  tersebut  dapat  dilakukan  analisis  terkait dengan confusion matrix, akurasi, losses, sensitivitas, dan specificity [25].
1)  Confusion  Matrix: Berisi  pengukuran  performa  dari model  yang  dibangun  setelah  digunakan  untuk  mengolah data yang tersaji dalam Tabel I.
Nilai  pada  kondisi  ketika  prediksi  dan  aktual  sama, yakni  sama-sama  cocok  dikonsumsi  bisa  disebut  juga dengan  istilah  True  Positif  (TP).  Sedangkan  ketika  hasil prediksi menyatakan tidak cocok namun  aktualnya cocok biasa  disebut  sebagai  False  Negatif  (FN).  Selanjutnya ketika  kondisi  hasil  prediksi  dan  aktual  sama-sama  tidak cocok,  disebut  sebagai  True  Negatif  (TN).  Kemudian
ketika  prediksi  cocok  dengan  aktual  tidak  cocok  disebut sebagai False Positif (FP).
TABEL I C ONFUSION M ATRIX K ELAS Prediksi
Cocok Tidak Cocok
Aktual
Cocok P Cocok.Cocok P Cocok.tidakCocok Tidak Cocok P tidakCocok.Cocok P tidakCocok.tidakCocok
2)  Akurasi:    Untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  bisa dilakukan  perhitungan  dari  hasil  pada  confusion  matrix dengan persamaan (6).
(6)
3)  Losses:  Persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai losses ini adalah persamaan (7).
(7)
4)  Sensitivitas:    Sensitivitas  ini  biasa  disebut  juga sebagai recall. Untuk menghitungnya dapat menggunakan persamaan (8).
(8)
5)  Specificity:    Persamaan  yang  digunakan  untuk mencari nilai specificity menggunakan persamaan (9).
(9) Pada  tahap  ini  juga  dapat  dibandingkan  bagaimana kinerja kedua metode yakni naïve bayes dan decision tree dalam mengolah data pada penelitian ini.

## H. Implementasi Rekomendasi Makanan
Rekomendasi  makanan  yang  menjadi  tujuan  dari penelitian ini dapat dilakukan setelah tahapan yang sudah dilakukan  sebelumnya  berdasarkan  kecocokan  antara input  data  yang  dimasukkan  dalam  model  dan dibandingkan dengan data hasil klasifikasi.
Data  yang  digunakan  merupakan  data  makanan  yang dipilih  dan  sudah  disediakan  dalam  program.  Kemudian data  tersebut  dibandingkan  dengan  data  yang  sudah diklasifikasi  apakah  termasuk  dalam  kelas  yang  cocok untuk penderita hiperlipidemia atau tidak.
Proses dalam tahap implementasi ini adalah membangun  fitur  di  mana  pengguna  dapat  memilih makanan yang rencananya akan dikonsumsi beserta waktu konsumsinya,  mulai  dari  makan  pagi,  makan  siang  atau makan  makam.  Data  makanan  yang  dipilih  sudah disediakan  oleh  sistem  sehingga  pengguna  hanya  dapat memilih makanan secara terbatas. Dari berbagai makanan yang  dipilih  tersebut  kemudian  sistem  menghitung  nilai gizi  dari  setiap  makanan  dan  dijumlahkan  secara keseluruhan  untuk  mengetahui  berapa  nilai  total  dari kalori, karbohidrat, lemak, dan protein yang terkandung.
Setelah  nilai  gizi  dari  makanan  yang  dipilih  sudah dihitung  oleh  sistem,  selanjutnya  nilai  gizi  tersebut  akan menjadi data untuk diprediksi oleh model klasifikasi yang sudah  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya.  Dari  proses  ini diperoleh  hasil  apakah  data  nilai  gizi  makanan  yang dipilih yang telah diinputkan menghasilkan prediksi cocok dikonsumsi atau tidak cocok dikonsumsi bagi pengguna.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  angka  kebutuhan  gizi  dilakukan dengan  cara  observasi  pada  rumah  sakit  dan  konsultasi ahli.  Observasi  dilakukan  untuk  mengetahui  kondisi  fisik orang  hiperlipidemia  pada  rentang  usia  60  hingga  80 tahun di Rumah Sakit Budi Sehat Purworejo. Informasi ini digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  data  dummy karena  perolehan  data  asli  di  rumah  sakit  belum mencukupi untuk proses klasifikasi.
Setelah  perhitungan  untuk  memperoleh  data  dummy, dilanjutkan dengan konsulasi ahli gizi Ibu Ratna Mulyani, Amd.,  Gz.  selaku  ahli  gizi  di  Rumah  Sakit  Budi  Sehat Purworejo.  Konsultasi  ini  dilakukan  untuk  memastikan data yang digunakan sesuai dengan pedoman ilmu gizi.
Proses  mendapatkan  data  angka  kebutuhan  gizi  yang digunakan  untuk  klasifikasi  (Data  persona  dengan hiperlipidemia), diketahui pasien perempuan dengan berat badan  49  kg,  tinggi  badan  149  cm  dan  usia  60  tahun. Maka  perhitungan  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan angka kebutuhan gizinya adalah menggunakan persamaan Harris Benedict sebagai berikut:
1)  Menghitung BMR (Basal Metabolic Rate):
BMR  =  655  +  (6,9  *  berat  badan  (kg))  +  (1,8  * tinggi badan (cm)) – (4,7 * usia (tahun)) BMR = 655+ (6,9 * 49 + (1,8 * 149) – (4,7 * 60) BMR = 1111,6 kal
2)  Mencari  angka  kebutuhan  gizi  (AKG)  untuk  persona tersebut  yang  diperoleh  dengan  cara  BMR  dikalikan  1,3 karena anggapan aktivitas fisik yang dilakukan sedang:

## AKG = BMR * 1,3
AKG = 1445,08 kal Nilai tersebut dibulatkan menjadi 1446 kal.
3)  Pembagian  proporsi: Setelah  memperoleh  AKG, kemudian nilainya dibagi menjadi 60% untuk karbohidrat (867,6 kal), 20% untuk lemak (289,2 kal), dan 20% untuk protein (289,2 kal) seperti yang tertampil dalam Tabel II.
TABEL II P EMBAGIAN P ROPORSI K ANDUNGAN G IZI PADA P ASIEN H IPERLIPIDEMIA Karbohidrat (kal) Lemak (kal) Protein (kal) 867,6 289,2 289,2 4)  Konversi  nilai: Kemudian  nilai  tersebut  dikonversi dalam  satuan  yang  digunakan  untuk  masing-masing kandungan gizi. Karena kalori yang digunakan menggunakan satuan kalori sedangkan karbohidrat, lemak,
dan  protein  pada  makanan  menggunakan  satuan  gram. Nilai  1  gram  lemak  sama  dengan  9  kalori,  sedangkan untuk  1  gram  lemak  dan  protein  masing-masing  sama dengan 4 kalori. Proses konversi dapat diamati pada Tabel III.

## TABEL III
P ERHITUNGAN K ONVERSI N ILAI K ANDUNGAN G IZI DARI S ATUAN KALORI M ENJADI GRAM PADA P ASIEN H IPERLIPIDEMIA Karbohidrat (gr) Lemak (gr) Protein (gr) 867,6*  ¼ = 216,9 289,2*  1/9 = 32,13 289,2*  1/4 = 72,3
5)  Tiga  porsi: Setelah  memperoleh  hasil  masing-masing atribut,  maka  data  dibagi  menjadi  tiga  porsi:  makan  pagi 30%,  makan  siang  50%,  dan  makan  malam  20%. Pembagian tersebut ditunjukkan pada Tabel IV.
TABEL IV P EMBAGIAN K EBUTUHAN G IZI P ASIEN H IPERLIPIDEMIA S ETIAP J AM M AKAN
Angka kebutuhan gizi selama satu hari Kalori (kal) Karbohidrat (gr) Lemak (gr) Protein (gr) 1446 216,9 32,13 72,3 Angka kebutuhan gizi makan pagi Kalori (kal) Karbohidrat (gr) Lemak (gr) Protein (gr) 433,8 65,07 9,64 21,69 Angka kebutuhan gizi makan siang Kalori (kal) Karbohidrat (gr) Lemak (gr) Protein (gr) 73 108,45 16,07 36,15 Angka kebutuhan gizi makan malam Kalori (kal) Karbohidrat (gr) Lemak (gr) Protein (gr) 289,2 43,38 6,43 14,46 TABEL V
P EMBAGIAN K EBUTUHAN G IZI O RANG T ANPA H IPERLIPIDEMIA S ETIAP
J AM M AKAN
Angka kebutuhan gizi selama satu hari
Kalori (kal) Karbohidrat (gr) Lemak (gr) Protein (gr) 2045 311,86 56,8 71,57 Angka kebutuhan gizi makan pagi Kalori (kal) Karbohidrat (gr) Lemak (gr) Protein (gr) 613,5 93,56 17,04 21,47 Angka kebutuhan gizi makan siang Kalori (kal) Karbohidrat (gr) Lemak (gr) Protein (gr) 1022,5 155,93 28,4 35,78 Angka kebutuhan gizi makan malam Kalori (kal) Karbohidrat (gr) Lemak (gr) Protein (gr) 409 62,37 11,36 14,31
Proses  perhitungan  angka  kebutuhan  gizi  dengan  hasil berupa  angka  kebutuhan  gizi  untuk  setiap  jam  makan. Apabila  persona  laki-laki,  maka  perbedaannya  pada  awal perhitungan. Untuk contoh perhitungan pada data persona
yang  tidak  menderita  diabetes,  prosesnya  sama,  namun terdapat perbedaan pada pembagian prosentase kandungan gizinya menjadi 61% untuk karbohidrat, 25% untuk lemak, dan  14%  untuk  protein.    Misal  dari  data  persona  yang tidak  menderita  hiperlipidemia  berupa  pasien  laki-laki dengan  berat  badan  58  kg,  tinggi  badan  162  cm  dan  usia 31 tahun hasil akhirnya dalam Tabel V.
Pada  Tabel  VI  merupakan  hasil  data  yang  diperoleh dan digunakan untuk tahap klasifikasi dengan label 1 yang berarti cocok dikonsumsi, sedangkan 0 berarti tidak cocok untuk  dikonsumsi  serta  tambahan  kategori  untuk membedakan, 1 berarti makan pagi, 2 artinya makan siang, dan  3  untuk  porsi  makan  malam.  Untuk  data  yang  kedua berupa  daftar  gizi  makanan  yang  diperoleh  dari  berbagai sumber  sebagaimana  Tabel  VII.  Massa  dari  makanan hanya keterangan tambahan dan tidak ikut diproses dalam perhitungan implementasi sistem rekomendasi makanan.

## B. Preprocessing Data
Preprocessing  data  pada  penelitian  ini  merupakan proses  finalisasi  pengecekan  data  termasuk  dengan konsultasi  dan  validasi  dari  ahli.  Data  yang  sudah diperoleh  sebelumnya  dikonsultasikan  dengan  ahli  gizi mengenai  kesesuaiannya  untuk  digunakan  dalam  tahap penelitian  selanjutnya.  Hasil  pada  tahap  ini  berupa persetujuan  ahli  gizi  yang  menjadi  rujukan  penelitian bahwa  data  sesuai  dan  dapat  digunakan  untuk  penelitian. Selain  itu,  dalam  tahap  ini  juga  melakukan  proses normalisasi  data  sebagai  salah  satu  langkah  untuk memastikan  percobaan  yang  dilakukan  memiliki  hasil optimal.  Normalisasi  yang  dilakukan  menggunakan metode Min Max Scaler.

## C. Pengolahan Data
Tahap pengolahan data ini merupakan tahap klasifikasi. Beberapa  langkah  yang  dilakukan  dalam  tahap  ini  di antaranya:  Train  Test  Split  dan  Pembangunan  Model. Pada  tahap  Train  Test  Split  dilakukan  pemisahan  data yang  digunakan  untuk  training  (data  latih)  dan  testing (data  uji).  Pemisahan  data  dilakukan  untuk  membedakan data  latih  dan  data  uji.  Klasifikasi  yang  dilakukan  akan mengelompokkan  angka  kebutuhan  gizi  yang  cocok  dan tidak  cocok  bagi  penderita  hiperlipidemia  usia  60  hingga 80 tahun. Terdapat dua perbandingan data yang digunakan untuk data latih dan data uji yaitu 70:30 dan 50:50. Kedua perbandingan ini dipilih berdasarkan hasil akhir klasifikasi yang  memberikan  akurasi  paling  baik.  Pada  tahap Pembangunan  Model  dilakukan  klasifikasi  dengan  dua metode  yaitu  naïve  bayes  (GaussianNB,  BernoulliNB, MultinomialNB,  dan  ComplementNB)  dan  decision  tree (model CART).
Skenario  pada  tahap  klasifikasi  ini  dapat  dijabarkan sebagai berikut:
1)  Pemisahan: Data  yang  sudah  memiliki  label  sesuai pada  tabel  contoh  data  yang  telah  dipisahkan, didefinisikaan dan dipisahkan ke dalam x dan y. Di mana x  adalah  variabel  mulai  dari  kalori  hingga  kategori sedangkan y adalah variabel untuk label.
TABEL VI
C ONTOH D ATA A NGKA K EBUTUHAN G IZI Kalori (kal) Karbo hidrat (gr) Lemak (gr) Protein (gr) Kate gori Label 411,3 61,69 9,14 20,56 1 1 685,5 102,82 15,23 34,65 2 1 277,2 41,58 6,16 13,86 3 1 427,8 64,17 9,5 21,39 1 1 713 106,95 15,84 35,65 2 1 595,5 90,76 17,62 22,20 1 0 992,5 151,35 27,56 34,73 2 0 397 60,54 11,02 13,89 3 0
TABEL VII C ONTOH D ATA D AFTAR M AKANAN Makanan Kalori (kal) Karbo hidrat (gr) Lemak (gr) Protein (gr) Netto (gr) Ketupat 160 30,36 2,42 3,27 100 Ayam panggang 201 0 11,46 23,01 85 Gudeg 306 54,32 11,34 4,37 241 Siomay 103 12,23 1,71 9,2 75 Semang ka 30 7,55 0,15 0,61 100 Pisang ambon 97 25,8 0,6 1,3 100 2) Normalisasi: Melakukan  normalisasi  data  untuk percobaan.
3) Train  test  split: Melakukan  train  test  split  pada  data menjadi  data  seperti  yang  dilakukan  pada  tahap sebelumnya.
Ilustrasi pemisahan data ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2.  Pemisahan data latih dan data uji
Keempat  variabel  (X_train,  y_train,  X_test,  y_test) memiliki  fungsi  masing-masing.  X_train  dan  y_train digunakan  oleh  model  untuk  proses  training.  X_test berfungsi  untuk  memprediksi  apakah  label  yang dihasilkan  sama  dengan  ¬y_test.  y_test  dipakai  ketika mencocokan hasil prediksi dengan X_test.
4)  Akurasi: Setelah dilakukan prediksi algoritma menggunakan  data  uji,  maka  diperoleh  akurasi  dan kinerjanya.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  percobaan dengan  model  berbeda  untuk  klasifikasi  dengan  Naïve Bayes. Ada model GaussianNB, BernoulliNB,
ComplementNB,  dan  MultinomialNB.  Terdapat  hasil berbeda ketika menerapkan masing-masing model. Untuk data  yang  tidak  dilakukan  normalisasi  dan  perbandingan data train test split 70:30, dapat diamati akurasi klasifikasi dengan  beberapa  model  naïve  bayes  pada  Tabel  VIII. Selanjutnya  dilakukan  percobaan  dengan  perbandingan data  latih  dan  data  uji  yang  sama  yaitu  70:30,  namun dengan  data  yang  dinormalisasi  terlebih  dulu  sebelum dilakukan klasifikasi dengan hasil pada Tabel IX.
TABEL VIII A KURASI S ETIAP M ODEL N AÏVE B AYES PADA D ATA T ANPA
N ORMALISASI DENGAN P ERBANDINGAN 70:30 No. Model Akurasi 1 GaussianNB 0,6142857142847143 2 BernoulliNB 0,5285714285714286 3 ComplementNB 1 4 MultinomialNB 0,9857142857142858
TABEL IX
A KURASI S ETIAP M ODEL N AÏVE B AYES PADA D ATA DENGAN N ORMALISASI DAN P ERBANDINGAN 70:30 No. Model Akurasi 1 GaussianNB 0,6142857142847143 2 BernoulliNB 0,5285714285714286 3 ComplementNB 0,7142857142857143 4 MultinomialNB 0,7857142857142857
Jika hasil klasifikasi yang telah ditampilkan merupakan hasil  ketika  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  sebesar 70:30,  maka  hasil  klasifikasi  apabila  nilai  perbandingan data latih dan data uji diubah menjadi 50:50. pada Tabel X. Sama  seperti  percobaan  sebelumnya,  juga  dilakukan klasifikasi  menggunakan  data  yang  dinormalisasi  dengan hasil pada Tabel XI.
TABEL X
A KURASI S ETIAP M ODEL N AÏVE B AYES PADA D ATA T ANPA
N ORMALISASI DENGAN P ERBANDINGAN 50:50 No. Model Akurasi 1 GaussianNB 0,6982758620689655 2 BernoulliNB 0,5344827586206896 3 ComplementNB 1 4 MultinomialNB 1 TABEL XI
A KURASI S ETIAP M ODEL N AÏVE B AYES PADA D ATA DENGAN N ORMALISASI DAN P ERBANDINGAN 50:50 No. Model Akurasi 1 GaussianNB 0,6982758620689655 2 BernoulliNB 0,5258620689655172 3 ComplementNB 0,8793103448275862 4 MultinomialNB 0,646551724137931 TABEL XII A KURASI K LASIFIKASI M ETODE D ECISION T REE T ANPA N ORMALISASI No. Model Akurasi 1 Perbandingan 70:30 0,97142857142858714 2 Perbandingan 50:50 0,9568965517241379
Percobaan yang dilakukan dengan metode decision tree (model  CART)  kurang  lebih  sama  prosesnya  dengan percobaan  ketika  menggunakan  metode  naïve  bayes. Hanya  saja  dalam  klasifikasi  menggunakan  decision  tree
(model  CART)  ini  tidak  menggunakan  banyak  model. Pada  Tabel  XII  dapat  diamati  hasil  akurasi  ketika perbandingannya  70:30  dan  data  asli  tanpa  normalisasi. Selanjutnya  percobaan  juga  dilakukan  dengan  data  yang telah dinormalisasi dan.hasilnya tertera pada Tabel XIII.
TABEL XIII A KURASI K LASIFIKASI M ETODE D ECISION T REE D ENGAN N ORMALISASI No. Model Akurasi 1 Perbandingan 70:30 0,97142857142858714 2 Perbandingan 50:50 0,9568965517241379

## D. Analisis Hasil Klasifikasi
Dari klasifikasi yang sudah dilakukan dengan algoritma naïve  bayes  dan  decision  tree,  dapat  diambil  kondisi percobaan  yang  memiliki  hasil  paling  optimal.  Untuk model naïve bayes dipilih model ComplementNB dengan perbandingan  data  latih  :  data  uji  =  70:30,  serta  kondisi data  tidak  dinormalisasi.  Karena  model  ComplementNB memiliki  nilai  akurasi  yang  cukup  baik  pada  kondisi lainnya  secara  keseluruhan  dibanding  model  lainnya. Sedangkan  pada  algoritma  decision  tree  dipilih  kondisi percobaan perbandingannya juga 70:30 karena akurasinya yang lebih baik dibandingkan perbandingan data latih dan data uji 50:50. Kondisi data yang dinormalisasi atau tidak pada  penelitian  ini  tidak  memberikan  pengaruh  yang berbeda.  Hasil  klasifikasi  algoritma  naïve  bayes  yang dipilih  merupakan  hasil  yang  memiliki  nilai  paling optimal  untuk  dianalisis.  Dari  confusion  matrix  dapat dihitung  nilai  lain  yang  menjadi  aspek  dalam  analisis penelitian  ini  untuk  algoritma  naïve  bayes  sebagaimana Tabel XIV.
TABEL XIV H ASIL A NALISIS T ERHADAP K LASIFIKASI ALGORITMA N AÏVE B AYES No. Hasil Analisis Nilai 1 Akurasi 100 % 2 Error 0 % 3 Sensitivitas 100 % 4 Specificity 100 %
Selanjutnya  untuk  hasil  klasifikasi  algoritma  decision tree  dapat  dilakukan  analisis  yang  sama  dan  dari confusion  matrix  dapat  dihitung  nilai  lain  yang  menjadi aspek  dalam  analisis  penelitian  ini  sebagaimana  pada Tabel XV.
TABEL XV H ASIL A NALISIS T ERHADAP K LASIFIKASI ALGORITMA D ECISION T REE No. Hasil Analisis Nilai 1 Akurasi 100 % 2 Error 0,0285% 3 Sensitivitas 94,59% 4 Specificity 100 %
Secara  keseluruhan,  algoritma  naïve  bayes  memiliki kinerja  yang  cukup  baik  untuk  melakukan  klasifikasi apabila dapat menentukan model dan kondisi yang tepat.. Sedangkan  pada  algoritma  decision  tree  yang  digunakan pada  penelitian  kali  ini  hasilnya  terhitung  cukup  optimal
dan  stabil  karena  meski  dengan  skenario  yang  berbeda hasilnya  mampu  mencapai  nilai  akurasi  yang  sama  dan lebih dari 90%.

## E. Implementasi Rekomendasi Makanan
Pada  tahap  implementasi  ini,  digunakan  metode  naïve bayes  maupun  decision  tree  karena  kedua  metode memiliki akurasi yang optimal dalam skenario percobaan tertentu.  Untuk  implementasi  percobaan  metode  naïve bayes, metode ini mengimplementasikan model ComplementNB  dengan  data  tanpa  dinormalisasi  dan perbandingan  datanya  adalah  70:30  dengan  nilai  akurasi yang diperoleh 100%. Hasil percobaan untuk implementasi rekomendasi makan pagi pada Gambar 3.
Pada  proses  awal,  pengguna  memilih  makanan  yang dikonsumsi untuk jam makan pagi. Sebagai contoh bubur ayam.  Makanan  tersebut  kemudian  dihitung  berapa  nilai kalori,  karbohidrat,  lemak,  dan  protein  totalnya.  Hasil perhitungan nilai gizi yang diperoleh kemudian diprediksi oleh model yang sudah dibangun sebelumnya.
Gambar  3.    Contoh  proses  pemilihan  menu  rekomendasi  untuk  makan pagi
Sistem  menunjukkan  bahwa  makanan  yang  akan dikonsumsi  diprediksi  cocok  untuk  dikonsumsi  sehingga dapat direkomendasikan untuk dikonsumsi oleh penderita hiperlipidemia  dalam  rentang  usia  60  hingga  80  tahun. Makanan tersebut dapat masuk kategori cocok dikonsumsi karena  secara  fisik  perhitungan  nilai  gizinya  masih memenuhi  kadar yang  aman untuk  pasien hiperlipidemia. Selanjutnya,  percobaan  untuk  mencari  rekomendasi makan malam juga dilakukan seperti pada Gambar 4.
Sama  seperti  pada  proses  rekomendasi  untuk  makan pagi  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya,  pada  bagian rekomendasi  ini  hanya  terdapat  perbedaan  untuk  nilai kategori data yang digunakan. Jika sebelumnya menggunakan  kategori  1  yang  artinya  data  angka kecukupan  gizi  makan  pagi,  maka  kali  ini  menggunakan kategori 3 yang artinya data angka kecukupan gizi makan malam.  Makanan  yang  dipilih  ada  nasi  putih,  sayur  sop ayam,  dan  juga  tahu  goreng.  Ketiga  makanan  tersebut dihitung  nilai  gizinya  secara  keseluruhan  sebelum diprediksi oleh model yang sudah dibangun.
Hasil  prediksi  sistem  menunjukkan  bahwa  makanan yang  dipilih  tidak  cocok  untuk  dikonsumsi  secara bersamaan  pada  jam  makan  malam  oleh  orang  dengan
hiperlipidemia  usia  60  hingga  80  tahun,  karena  nilai  gizi yang terkandung melebihi kadar kebutuhan.
Gambar  4.    Contoh  proses  pemilihan  menu  rekomendasi  untuk  makan malam

## IV. K ESIMPULAN
Algoritma  naïve  bayes  memiliki  performa  yang dipengaruhi  oleh  model  dan  data.  Pada  hasil  penelitian kali  ini,  model  ComplementNB  merupakan  yang  mampu mencapai nilai akurasi tinggi pada lebih dari satu skenario percobaan yang bahkan mencapai 100%. Hanya pada saat data  dinormalisasi  nilai  akurasi  model  ComplementNB turun.  BernoulliNB  menjadi  model  yang  nilai  akurasinya kurang  baik  pada  semua  skenario  percobaan  yang  telah dilakukan jika dibandingkan model lainnya. Untuk model MultinomialNB  bisa  mencapai  100%  hanya  pada  satu skenario percobaan sedangkan GaussianNB menunjukkan hasil  yang  hampir  sama  pada  semua  kondisi  percobaan tetapi masih lebih baik jika dibandingkan BernoulliNB.
Untuk  metode  decision  tree  (model  CART)  dalam klasifikasi ini dapat diperoleh hasil akurasi sebagai berikut: ketika  data  asli  tanpa  normalisasi  dengan  perbandingan 70:30  diperoleh  nilai  97,14%  dan  untuk  perbandingan 50:50  diperoleh  nilai  95,69%;  sedangkan  ketika  data  asli dinormalisasi maka diperoleh nilai yang sama dengan data asli  tanpa  normalisasi,  baik  untuk  perbandingan  70:30 maupun 50:50.
Kinerja  atau  performa  algoritma  decision  tree  (model CART)  pada  percobaan  ini  cukup  baik  ketika  dilakukan dengan  skenario  yang  berbeda.  Nilai  akurasinya  tidak dipengaruhi  kondisi  data  asli  atau  dinormalisasi  namun dipengaruhi  jumlah  data  yang  digunakan  untuk  data  latih dan data uji. Algoritma decision tree dapat dikatakan lebih stabil  hasilnya  pada  penelitian  ini  terlepas  dari penggunaan algoritma naïve bayes yang mengimplementasikan  model  berbeda.  Rekomendasi makanan  yang  dilakukan  oleh  sistem  menggunakan  hasil klasifikasi  algoritma  naïve  bayes  yang  memiliki  akurasi 100%.

## R EFERENSI
[1] C.  Ardhilla  and  N.  Oktaviani,  Dokter  Pribadi:  Diaskol  Jantroke (Diabetes  Mellitus,  Asam  Urat,  Kolesterol,  Jantung,  dan  Stroke), 1st ed. Yogyakarta: IN Azna Book, 2013.
[2] S.  Nilawati,  Care  Yourself  Kolesterol,  1st  ed.  Jakarta:  Penebar Plus, 2008.
[3] K. Harikumar, S. Abdul Althaf, B. Kishore kumar, M. Ramunaik, and  C.  Suvarna,  “A  Review  on  Hyperlipidemic,”  Department  of Pharmacology,  Sri  Venkateswara  College  of  Pharmacy,  R.V.S. Nagar, Chittoor, Andhra Pradesh, India, Oct. 2013.
[4] D.  Sulastri,  R.  S,  and  Puwantyastuti,  “Pola  Asupan  Lemak, Antioksidan,  serta  Hubungannya  dengan  Profil  Lipid  pada  Laki- Laki  etnik  Minangkabau,”  Majalah  Kedokteran  Indonesia,  p.  55, 2005.
[5] E.-Y.  Lin,  D.-L.  Yang,  and  M.-C.  Hung,  “System  Design  of  an Intelligent  Nutrition  Consultation  and  Recommendation  Model,” in  2012  9th  International  Conference  on  Ubiquitous  Intelligence and  Computing  and  9th  International  Conference  on  Autonomic and Trusted Computing, Fukuoka, Japan, Sep. 2012, pp. 740–745. doi: 10.1109/UIC-ATC.2012.80.
[6] D.  Xhemali,  C.  J.  Hinde,  and  R.  G.  Stone,  “Naïve  Bayes  vs. Decision  Trees  vs.  Neural  Networks  in  the  Classification  of Training Web Pages,” p. 11, 2009.
[7] A.  Khan,  S.  Deshpande,  and  A.  K.  Tripathy,  “Optimizing Nutrition  using  Machine  Learning  Algorithms-a  Comparative Analysis,”  in  2019  International  Conference  on  Nascent Technologies in Engineering (ICNTE), Navi Mumbai, India, Jan. 2019, pp. 1–4. doi: 10.1109/ICNTE44896.2019.8946091.
[8] P.  Bobade,  P.  Kumar,  K.  Chandrasekaran,  and  D.  Usha,
“Optimized Diet Plan using Unbounded Knapsack Algorithm,” in
2020  IEEE  International  Conference  on  Computing,  Power  and Communication  Technologies  (GUCON),  Greater  Noida,  India, Oct.  2020,  pp.  639–643.  doi:  10.1109/GUCON48875.2020. 9231213.
[9] R. Kowalski, Terapi Hipertensi: Program 8 Minggu  Menurunkan Tekanan Darah Tinggi. Bandung: Qanita Mizan Pustaka, 2010.
[10] Anies, Kolesterol dan Penyakit Jantung Koroner. Yogyakarta: Ar- Ruzz Media, 2015.
[11] A.  Khomsan,  Sehat  dengan  Makanan  berkhasiat,  1st  ed.  Jakarta: Buku Kompas, 2006.
[12] F.  Isinkaye,  Y.  Folajimi,  and  B.  Ojokoh,  “Recommendation systems:  Principles,  methods  and  evaluation,”  Egyptian Informatics Journal, vol. 16, Aug. 2015, doi: 10.1016/j.eij.2015.06. 005.
[13] F.  Ricci,  L.  Rokach,  and  B.  Shapira,  “Recommender  Systems Handbook,”  in  Recommender  Systems  Handbook,  vol.  1–35, 2010, pp. 1–35. doi: 10.1007/978-0-387-85820-3_1.
[14] P.  G,  S.  Deore,  R.  Jagtap,  G.  Jain,  and  C.  Kalal,  “Collaborative Approach  based  Restaurant  Recommender  System  using  Naive Bayes,”  IJARCCE,  vol.  6,  pp.  6–13,  Apr.  2017,  doi: 10.17148/IJARCCE.2017.6402.
[15] A.  Saleh,  “Penerapan  Data  Mining  dengan  Metode  Klasifikasi Naive  Bayes  untuk  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  dalam Mengikuti  English  Proficiency  Test  (Studi  Kasus :  Universitas Potensi Utama),” Feb. 2015.
[16] A. N. Fadhilah, “Sistem Rekomendasi MPASI dengan Pemodelan Ontologi  dan  Metode  Naive  Bayes,”  Universitas  Sebelas  Maret, Surakarta, 2018.
[17] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  Data  Mining:  Concepts  and Techniques,  3rd  ed.  Waltham:  Morgan  Kaufmann  Publishers, 2012.
[18] Kusrini, Algoritma Data Mining. Penerbit ANDI, 2009.
[19] B.  R.  Kumar  and  D.  K.  Latha,  “DFRS:  Diet  Food Recommendation  System  for  Diabetic  Patients  based  on Ontology,” vol. 10, p. 7, 2015.
[20] A. Veratamala, “Cara Menghitung BMR (Basal Metabolic Rate),” Hello  Sehat,  Mar.  12,  2021.  https://hellosehat.com/nutrisi/cara- menghitung-bmr/ (accessed Apr. 17, 2021).
[21] I. Suryani, N. Isdiany, and G. D. Kusumayanti, Bahan Ajar Gizi: Dietetik Penyakit Tidak Menular. Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia: Pusat Pendidikan SDM Kesehatan, 2018.
[22] E. Novita Indra, “KONTRIBUSI LATIHAN PADA METABOLISME  LEMAK,”  j.  medikora,  no.  1,  Jul.  2015,  doi: 10.21831/medikora.v0i1.4718.
[23] Kementerian  Kesehatan  RI,  Profil  Penyakit  Tidak  Menular Indonesia.  Jakarta:  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia, 2016.
[24] A.  A.  Sulistiono,  “Prediksi  Aktivitas  Fisik  Sehari-Hari,  Umur, Tinggi,  Berat  Badan  dan  Jenis  Kelamin  terhadap  Kebugaran Jasmani Siswa SMP di Banjarmasin,” JPNK, vol. 20, no. 3, p. 380, Dec. 2014, doi: 10.24832/jpnk.v20i3.152.
[25] Z.  Ulhaq  and  T.  B.  Adji,  “Integrasi  Synthetic  Minority  Over- Sampling  Technique  (SMOTE)  dengan  Correlated  Naïve  Bayes Classifier (C-NBC),” p. 5, 2017.