## PENERAPAN METODE PROFILE MATCHING DALAM PEMILIHAN MAKANAN BAGI PENDERITA HIPERTENSI
Dina Maulina 1) , Ageng Ari Nugroho 2) , Ninik Tri Hartanti 3) , Melany Mustika Dewi 4)
1) Manajemen Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta
2) Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta
3) Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta
4) Manajemen Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta email : dina.m@amikom.ic.id 1) , ageng.nugroho@students.amikom.ac.id 2) , ninik.t@amikom.ac.id 3) , melany@amikom.ac.id 4)

## Abstraksi
Masalah  dalam  dunia  kesehatan  diantaranya  adalah  penyakit,  yang  pada  dasarnya  terdapat  2  golongan,  yaitu penyakit menular dan tidak menular. Apabila penderita tak mampu untuk mengatasinya, maka 2 golongan penyakit tersebut dapat berpotensi menjadi penyebab kematian. Seperti pada penyakit hipertensi, salah satu penyakit tidak menular, apabila kondisi tekanan darah penderita telah mencapai tingkat toleransi normal untuk sistolik yaitu 120 mmHg dan untuk nilai toleransi normal diastolik adalah 80 mmHg, serta berlaku dalam waktu yang lama, maka kondisi  tersebut  akan  dapat  menjadi  pemicu  timbulnya  penyakit  lain  seperti  stroke,  serangan  jantung,  gagal jantung. Diadakannya penelitian ini adalah untuk membangun SPK dengan menerapkan salah satu metode dalam sistem  pendukung  keputusan  yaitu profile  matching ,  dalam  menentukan  peringkat  dari  makanan  berdasarkan kualitas  ataupun  komposisinya.  Adapun  data  yang  dibutuhkan  adalah  data  makanan  disertai  komposisi  dan kandungan dari makanan tersebut. Hasil akhir dari perhitungan SPK ini memberikan rekomendasi makanan yang sebaiknya dikonsumsi oleh penderita hipertensi yaitu makanan yang tinggi protein dan rendah lemak serta natrium .

## Kata Kunci :
Sistem Pendukung Keputusan, profile matching, hipertensi, sistolik, diastolik

## Abstract
One of the problems in the world of health is disease, which basically has 2 groups, namely communicable and non-communicable diseases. If the sufferer is unable to overcome it, then these 2 groups of diseases can potentially be  the  cause  of death.  As  in hypertension,  a  non-communicable  disease,  if  the  condition  of  the  patient's  blood pressure  has  reached  the  normal  tolerance  level  for  systolic,  namely  120  mmHg  and  for  the  normal  diastolic tolerance value, is 80 mmHg, and applies for a long time, then this condition will trigger other diseases such as stroke, heart attack, heart failure. The aim of this research was to build DSS by applying one of the methods in a decision  support  system,  namely  profile  matching,  in  determining  the  ranking  of  food  based  on  its  quality  or composition. The data needed is food data along with the composition and content of the food. The final result of the DSS calculation provides food recommendations that should be consumed by people with hypertension, namely foods that are high in protein and low in fat and sodium

## Keywords :
Decision Support System, profile matching, hypertension, systolic, diastolic

## 1. Pendahuluan
Kardiovaskular  atau  penyakit  jantung  merupakan masalah  dalam  dunia  kesehatan  yang  teratas  di seluruh  dunia.  Penyakit  kardiovaskular  yang  paling umum di masyarakat adalah hipertensi yang menjadi salah satu penyebab faktor utama kematian di seluruh dunia untuk per tahunnya. Mengacu pada data tahun 2015, World Health Organization (WHO) menginformasikan  bahwa  sekitar  kurang  lebih  1,13 miliar  penduduk  di  seluruh  dunia  yang  menderita hipertensi, ini memberikan arti bahwa bahwa 1 dari 3 orang  di  dunia  menderita  tekanan  darah  tinggi.
Banyaknya penderita hipertensi terus bertambah dari setiap tahunnya, sekitar 1,5 miliar orang diperkirakan akan ada yang menderita hipertensi pada tahun 2025, dan  kurang  lebih  9,4  juta  penduduk  dunia  akan meninggal  setiap  tahunnya  dikarenakan  penyakit hipertensi disertai komplikasinya [1].
Usia tua atau lanjut usia adalah usia tua yang mudah atau  rentan  terhadap  penyakit  dan  gangguan kesehatan.  Semakin  tua  usia,  semakin  besar masalahnya.  Pengurangan  sistem  dan  fungsi  terjadi ketika  usia  sudah  tua.  Salah  satu  fungsi  yang terganggu  adalah  fungsi  fisiologis,  yang  dapat menyebabkan munculnya penyakit menular maupun
tidak  menular  [2].  Hipertensi  merupakan  penyakit yang  tidak  menular  dengan  tingkat  morbiditas  dan mortalitas yang tinggi [3]. Angka kejadian hipertensi sangat tinggi, merupakan penyakit yang memerlukan perhatian, dan hipertensi juga merupakan silent killer. Disebut  juga  silent  killer  karena  gejalanya  hampir sama  dengan  penyakit  umum  lainnya,  seperti mimisan,  sakit  kepala,  dan  jantung  berdebar. Penyebab lainnya termasuk faktor keturunan, asupan garam dan lemak yang berlebihan, kelebihan lemak, merokok,  dan  konsumsi  alkohol  [4].  Penyebab tekanan darah tinggi bisa dikarenakan stres, yang saat ini  sulit  dikendalikan.  Seseorang  dapat  mengalami stres dikarenakan dari berbagai faktor, seperti: Faktor pekerjaan,  faktor  keuangan,  kurang  tidur,  masalah rumah tangga dan alasan lainnya [5]. Seseorang yang telah  divonis  menderita  hipertensi  harus  selalu  bisa mengkontrol asupan gizi ataupun makanan yang akan dikonsumsi, mengingat penderita hipertensi mempunyai  beberapa  pantangan  atas  kandungan makanan yang akan dikonsumsi.
Salah  satu  langkah  pencegahan  terkena  penyakit tekanan  darah  tinggi  adalah  membiasakan  pola makan  yang  sehat.  Tujuannya  adalah  untuk menghindari makan makanan yang diberi garam atau dipanggang,  misalnya  kerupuk,  makanan  kering, asin,  kemudian  makanan  kaleng  seperti  ikan  asin, daging asap, sosis, daging cincang, terasi, dan asinan. Selain itu, penderita hipertensi juga harus menghindari  makanan  kaleng  seperti  ikan  sarden, kornet,  sosis,  sayur  dan  buah  kaleng,  dan  minuman bersoda [6].
Metode  profile  matching  yang  merupakan  metode dalam Sistem Pendukung Keputusan dengan konsep dasarnya  adalah  adanya  proses  dimana  kompetensi individu  dibandingkan  dengan  keterampilan  kerja sedemikian  rupa  yang  kemudian  akan  mudah diketahui perbedaan kompetensi atau kekurangannya, semakin  sedikit  nilai  gap  yang  dihasilkan  ,  semakin besar bobot nilai dari posisi yang diberikan [7]. Berdasarkan  uraian  masalah  di  atas,  penulis membangun  sistem  pendukung  keputusan  pilihan makanan  dengan  menggunakan  algoritma profile matching ,  yang  mempertimbangkan  komposisi  dari setiap  pilihan  makanan  yang  dipilih  oleh  pengguna dan membuat klasifikasi pendukung pilihan makanan untuk dimakan. Hal ini merupakan bagian dari upaya pengendalian pola makan agar tidak memicu tekanan darah  tinggi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  informasi  kandungan  makanan  yang akan  memandu  pasien  hipertensi  untuk  memilih makanan  yang  tepat,  dan  memberikan  informasi makanan  yang  baik  untuk  dimakan  berdasarkan komposisinya.
Penelitian  sebelumnya  antara  lain  “Algoritma Genetika  untuk  Optimasi  Komposisi  Makanan  Bagi Penderita  Hipertensi”.  Komposisi  makanan  dapat ditentukan  dengan  menggunakan  beberapa  metode yang berbeda. Metode tersebut salah satunya adalah algoritma  genetika.  Dalam  algoritma  tersebut menerapkan  metode crossover yang  berguna  untuk
menentukan  kualitas  dari  makanan  yang  akan dikonsumsi oleh penderita hipertensi. Kebutuhan data untuk  sistem  tersebut  adalah  data  pasien  hipertensi dan  data  makanan  yang  mengacu  pada  solusi komposisi  nutrisi  yang  optimal  untuk  pasien hipertensi  berupa  makanan  pokok,  makanan  yang bersumber  dari  nabati  atau  hewani,  serta    makanan pelengkap [8], sedangkan pada penelitian ini terdapat 3 kandungan makanan yang diberikan, yaitu Natrium, Lemak  dan  protein.  Selanjutnya,  Dina  Maulina (2018) dalam penelitiannya yang berjudul “Penerapan Metode Profile Matching Pada Pemilihan Dosen  Penerima  Beasiswa  Studi  Doktoral”.  Pada penelitian  ini  dibuat  suatu  alat  bantu  pengambilan keputusan  dengan  menggunakan  proses profile- matching ,  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan dosen  yang  mengajukan  beasiswa  berdasarkan kriteria  yang  ditentukan  oleh  universitas.  Studi  ini membedakan dengan menentukan rentang angka saat mengevaluasi angka, dan juga menentukan perbedaan bobot yang lebih nyata, yaitu. jika selisihnya 0 maka mendapat  bobot  5,  jika  selisih  nilainya  lebih  besar dari  1,  2, 3  atau  4  maka  bobot  kriterianya  adalah 5, dan  jika  lebih  kecil  dari  kriteria  maka  bobotnya adalah -1, dan seterusnya, tergantung jarak celah yang ada.  Beberapa  kriteria  yang  digunakan  adalah tridharma  fakultas,  lama  studi  magister,  biaya  studi magister  dan  efisiensi  kerja,  dan  masing-masing kriteria tersebut memiliki subkriteria dengan interval rating  [9].
Kombinasi  antara  2  metode,  yaitu  metode Profile Matching dan  metode  Topsis  dilakukan  oleh  B.T. Pratama, dkk (2018) dalam penelitiannya “ Comparison of GAP Weighting in a Combination of Profile  Matching  and  Topsis  in  Decision  Support System  for  Healthy  Food  Menu ”.  Dalam  penelitian tersebut,  penulis  membuat  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  menentukan  menu  makanan sehat.  Sistem  yang  akan  dibuat  menggunakan  menu makanan sebagai alternatif, disertai beberapa kriteria yaitu: Gizi (Karbohidrat, Protein, dan Lemak), Harga, dan  Variasi  makanan.  Metode Profile  Matching digunakan  sebagai  penentu  gap  untuk  kriteria  Gizi, dan  selanjutnya  menggunakan  metode  Topsis  untuk menentukan  hasil  rangking  makanan  sehat  berdasar gap  nutrisi,  dan  harga  serta  variasi.  Selain  tentang kombinasi 2 metodenya, penelitian ini lebih berfokus pada  2  metode  berbeda  dalam  pemberian  bobot selisih, metode pertama yang umum digunakan yaitu menentukan  tabel  konversi  gap,  lalu  menghitung selisih,  dan  mengubah  selisih  tersebut  sesuai  tabel konversi  untuk  mendapatkan  bobot  gap,  sedangkan metode pembobotan kedua dengan cara pembobotan menggunakan rumus/formula untuk langsung mendapatkan  bobot  selisih  [10].  Didapatkan  hasil pengujian antara pembobotan dengan metode 1 dan 2, dan  didapatkan  bahwa  hasil  perangkingan  berbeda, serta metode 2 lebih mampu memberikan perangkingan pada data yang padat.
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Agus Wantoro, dkk  (2021)  dengan  judul  “Implementasi  Metode
Pembobotan  Berbasis  Aturan  Dan  Metode Profile Matching Pada  Sistem  Pakar  Medis  Untuk  Prediksi Risiko  Hipertensi”.  Proses  pembobotan  ditujukan untuk  penentuan  bobot  risiko  yang  mengacu  pada pasien,  dan  untuk  menghitung  klasifikasi  risiko berdasarkan  variabel  faktor  inti  dan  sekunder  yang terkait dengan risiko hipertensi menggunakan metode profile matching [11].

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  tahapan  penelitian ataupun  langkah  dalam  penelitian,  seperti  yang terlampir dalam Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Tahapan  penelitian  diawali  dengan identifikasi masalah, yaitu bagaimana cara menentukan makanan yang akan dikonsumsi oleh penderita hipertensi yang terkendala oleh kurangnya informasi akan kandungan dari masing masing alternatif makanan yang ada, hal ini  dikarenakan  perlu  mencari  masing  masing kandungan  dari  tiap  makanan  yang  ada.  Kendala tersebut dapat membuat penderita menjadi menyepelekan  akan  pentingnya  keseimbangan  gizi karena  susahnya  mengakses  informasi  tersebut. Diperlukan sebuah platform yang dapat menyediakan informasi  perangkingan  makanan  yang  cocok  untuk dikonsumsi penderita hipertensi berdasarkan kandungan  gizi  di  dalamnya  yang  telah  disesuaikan dengan kondisi pengguna.
Langkah  berikutnya  adalah  studi  literature.  Pada tahapan  ini,  dilakukan  dengan  cara  mencari  banyak sumber, dan literatur yang sesuai dengan topik yang diteliti,  yaitu  implementasi  dari  metode  profile matching  untuk  penentuan  jenis  makanan  bagi penderita hipertensi.
Setelah  diketahui  permasalahan  dan  disertai  dengan studi  literature,  maka  langkah  berikutnya  adalah proses  pengumpulan data.  Di  langkah pengumpulan data,  informasi  yang  diperlukan  untuk  membangun sistem  ini  adalah  data  dari  kriteria  pembobotan makanan ideal, dan data komposisi menu makanan.
Proses selanjutnya adalah proses perhitungan dengan algoritma profile  matching ,  dengan  langkah- langkahnya sebagai berikut
1. Penentuan aspek penilaian.
2. Pemetaan gap
3. Pembobotan gap
4. Perhitungan core factor dan secondary factor
5. Perhitungan Nilai total
6. Penentuan Rangking

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penerapan metode profile matching sebagai alternatif algoritma  pemecahan  masalah,  terdapat  beberapa tahapan  pokok  dalam  penggunaannya,  berikut tahapannya.
3.1. Penentuan aspek penilaian.
Setiap pilihan keputusan yang akan diambil tentunya memiliki  beberapa  aspek  aspek  yang  perlu dipertimbangkan,  aspek  aspek  tersebut  perlu  untuk ditentukan  beserta  sub  aspeknya,  sesuai  dengan bidang  yang  akan  dinilai.  Contohnya  dalam pemilihan  makanan  aspek  yang  dinilai  adalah Kandungan gizi dan Proses Pembuatan, lalu di dalam aspek  kandungan  gizi  terdapat  sub-aspek  seperti kandungan garam, kandungan lemak, dll.

## 3.2. Pemetaan Gap
Pemetaan  Gap  merupakan  proses  menghitung perbedaan  antara  nilai  kriteria  ideal  yang  telah ditentukan  dengan  nilai  kriteria  dari  kandidat kandidat  yang  ada,  untuk  menemukan  Gap  atau selisih  diantara  keduanya,    dapat  dilihat  juga  pada persamaan (1).
Gap = Profil Alternatif Makanan – Profil Hipertensi            (1) Dengan
Gap  = Selisih nilai alternatif dengan  nilai profil Profil alternatif makanan
=  Nilai  komposisi  makanan  terpilih  yang  telah dikonversi ke dalam nilai 1–5
Profil hipertensi = Nilai profil ideal yang telah ditetapkan sistem
3.3. Pembobotan
Pembobotan  merupakan  tahapan  merubah  nilai selisih  gap  yang  didapat  oleh  masing-masing kandidat  ke  dalam  bentuk  bobot  nilai  yang  telah ditetapkan,  hal  ini  karena  metode Profile  Matching bukan  menetapkan  nilai  ideal  yang  bukan  harus dipenuhi atau dilampaui.
3.4. Perhitungan core factor dan second factor
Perhitungan dalam tahap ini menggunakan nilai hasil pembobotan  yang  tiap  sub-aspek  penilaiannya  akan dibagi  menjadi core  factor dan second  factor, penentuan  ini  tentunya  disesuaikan  kembali  dengan konteks  keputusan  yang  akan  dicari,  bentuk  rumus dapat dilihat pada persamaan (2) dan persamaan (3).
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝐶 (𝑥,𝑦,𝑧) ∑ 𝐼𝐶 (2)
Dengan
NCF = Nilai rata-rata core factor ∑NC(x,y,z) =  Jumlah  total  nilai core  factor (Natrium dan Lemak) ∑IC = Jumlah item core factor 𝑁𝑆𝐹 = ∑ 𝑁𝐶 (𝑥,𝑦,𝑧) ∑ 𝐼𝑆 (3) Dengan NCF = Nilai rata-rata secondary factor ∑NC(x,y,z) =  Jumlah  total  nilai secondary factor (Protein) ∑IS = Jumlah item secondary factor
3.5. Perhitungan Nilai Total
Perhitungan nilai total, nilai total ini didapat dari hasil perhitungan  tiap  tiap  aspek  yang  lalu  dijumlahkan sesuai  persentase  yang  diinginkan,  bisa  50% Core Factor dan  40% Second  Factor atau  bagaimana kembali lagi kepada konteks kepentingan keputusan yang akan diambil seperti pada persamaan (4).
𝑁(𝑥, 𝑦, 𝑧) = (𝑥)%𝑁𝐶𝐹(𝑥, 𝑦, 𝑧) + (𝑥)%𝑁𝑆𝐹(𝑥, 𝑦, 𝑧)
(4) Dengan N = Nilai total NCF =  Nilai  rata-rata core  factor (Natrium  dan Lemak)
NSF = Nilai rata-rata secondary factor (Protein)
(x)% = Nilai persentase masing masing aspek
3.6. Penentuan Rangking
Pada tahap ini, proses memanfaatkan nilai total yang telah didapatkan dari hasil persamaan (4) pada semua alternatif  yang  dikenai  perhitungan,  nilai  yang didapatkan kemudian dilakukan pengurutan berdasarkan  nilai  terbesar  untuk  mendapatkan rangking.
Perhitungan dengan metode profile matching diawali dengan  penentuan  aspek  yang  dibutuhkan,  yaitu kandungan  Natrium,  Lemak  dan  Protein.  Pada kandungan  Natrium,  kriteria  ini  bersifat  merugikan jika dikonsumsi dengan kadar terlalu tinggi, sehingga sistem  kriteria  ini  diberikan  rating  penilaian  seperti terlampir pada tabel 1 sebagai berikut:
T ABEL 1 S KALA P ENILAIAN NATRIUM
Penilaian (mg) Nilai
>=851 1 850-501 2 500-351 3
Penilaian (mg) Nilai 350-151 4 <=150 5
Tabel  1  di  atas Error!  Reference  source  not found. tertera  bahwa  kriteria  Natrium  dengan kandungan  lebih  dari  atau  sama  dengan  851  mg mendapat  nilai  1,  kandungan  Natrium  dari  850  mg sampai 501 mg mendapat nilai 2, kandungan Natrium dari  500  mg  sampai  351  mg  mendapat  nilai  3, kemudian  kandungan  Natrium  dari  350  mg  sampai 151  mg  mendapat  nilai  4  dan  di  bawah  151  mg mendapat nilai 5. Pada kandungan Lemak, Kriteria ini bersifat  merugikan  jika  dikonsumsi  dengan  kadar terlalu tinggi, pada sistem kriteria ini akan diberikan rating penilaian seperti pada Tabel 2 berikut.
T ABEL 2 S KALA P ENILAIAN LEMAK
Penilaian (g)           Nilai
<= 5 1 6-15 2 16-25 3 26-35 4 >= 36 5
Pada  Tabel  2  di  atas,  tertera  bahwa  kriteria  Lemak dengan kandungan kurang dari atau sama dengan 9 gr mendapat nilai 1, untuk kandungan Lemak dari 10 gr sampai  18  gr  mendapat  nilai  2,  nilai  kandungan Lemak  dari  19  gr  sampai  27  gr  mendapat  nilai  3, kemudian kandungan Lemak dari 28 gr hingga 36 gr mendapat nilai 4 dan 37 gr ke atas mendapat nilai 5. Selanjutnya, pada kriteria kandungan Protein, bersifat membangun  jika  dikonsumsi  dengan  kadar  yang tepat,  pada  sistem  kriteria  ini  akan  diberikan  rating penilaian seperti pada tabel 3 berikut.
T ABEL 3 S KALA P ENILAIAN PROTEIN
Penilaian (g)           Nilai
<= 24 1 25-48 2 49-72 3 73-95 4
>= 96
5
Berdasarkan  tabel  3  di  atas , tertera  bahwa  kriteria Protein  dengan  kandungan  protein  kurang  dari  atau sama  dengan  24  gr  mendapat  nilai  1,  kandungan protein  dari  25  gr  hingga  48  gr  mendapat  nilai  2, kandungan protein dari 49 gr hingga 72 gr mendapat nilai  3,  selanjutnya  kandungan  protein  dari  73  gr
sampai 95 gr mendapat nilai 4 dan kandungan protein dari 96 gr ke atas mendapat nilai 5.
Dari  tabel  penilaian  masing  masing  kriteria  di  atas akan digunakan untuk mengkonversi nilai komposisi nutrisi yang berupa mg atau g kedalam skala 1  – 5, dan  nilai  profil  makanan  yang  ditetapkan  dalam sistem ini terlihat pada tabel 4 berikut.
T ABEL 4 PROFIL MAKANAN MENURUT AKG Komposisi Nilai Natrium 483 mg Lemak 21 gr Protein 21 gr
Ketetapan  nilai  profil  yang  diatur  dalam  sistem tersebut  jika  diubah  dalam  bentuk  skala  maka nilainya terlihat pada tabel 5 berikut:
T ABEL 5 PROFIL MAKANAN DALAM BENTUK SKALA Komposisi Nilai Natrium 3 Lemak 3 Protein 1
Selain proses konversi skala nilai komposisi, terdapat juga proses pembobotan nilai gap yang nantinya akan didapatkan dalam proses perhitungan, nilai bobot gap yang digunakan dalam perhitungan ini seperti tertera pada Tabel 6 Pembobotan gap berikut ini.

## T ABEL 6 PROFIL MAKANAN DALAM BENTUK SKALA
Selisih   Bobot Nilai
0 5 1 4.5 -1 4 2 3.5 -2 3 3 2.5 -3 2 4 1.5
-4 1
Dalam  proses  perhitungan  manual  dengan  metode profile  matching  ini,  akan  digunakan  3  contoh alternatif  makanan  dengan  ketentuan  komposisi seperti pada tabel 7 berikut.
T ABEL 7 CONTOH MAKANAN
Makanan   Natrium (mg) Lemak (gr) Protein (gr)
Mie Ayam 1116 15.6 24.8 Ayam Goreng 510.4 35.38 108.46 Tahu Tempe 29 35.1 34.2 Natrium & Lemak : Core Factor Protein : Secondary Factor
Berdasarkan persamaan (1) di atas, perhitungan Gap dan bobotnya ditunjukkan pada tabel 8 berikut.
T ABEL 8 PEMBOBOTAN NILAI GAP Makanan Natrium (mg) Lemak (gr) Protein (gr) Ket Mie Ayam -2 -1 0 Gap Ayam Goreng -1 1 4 Tahu Tempe 2 1 1 Mie Ayam 3 4 5 Bobot Ayam Goreng 4 4.5 1.5 Tahu Tempe 3.5 4.5 4.5
Berdasarkan persamaan (2) dan (3) di atas, maka hasil perhitungan  nilai core  factor dan secondary  factor terlampir pada Tabel 9 berikut,
T ABEL 9 PERHITUNGAN NILAI CORE FACTOR DAN SECONDARY
FACTOR Makanan            NCF NSF Mie Ayam 3.5 5 Ayam Goreng 4.25 1.5 Tahu Tempe 4 4.5
Dengan  menggunakan  persamaan  (4)  di  atas, perhitungan  Nilai  Total  dan  Perankingan  adalah terlampir dalam tabel 10 berikut,
T ABEL 10 PERHITUNGAN NILAI TOTAL DAN PERANGKINGAN Makanan          Nilai total Peringkat Mie Ayam 3.8 2 Ayam Goreng 3.7 3 Tahu Tempe 4.1 1
Berdasarkan  tabel  10  di  atas,  dihasilkan  bahwa diantara tiga makanan yaitu mie ayam, ayam goreng dan  tahu  tempe  masing-masing  memiliki  nilai  total 3.8 untuk mie ayam, 3.7 untuk ayam goreng, dan 4.1 untuk tahu tempe. Sehingga peringkat 1 adalah tahu tempe, peringkat 2 mia ayam, dan peringkat 3 adalah ayam goreng.
3.7. Perancangan Sistem Tahap  selanjutnya  adalah  perancangan  sistem,  yang berguna dalam deskripsi secara umum terkait aplikasi yang akan dibangun, dan sesuai dengan berbagai hasil analisis  yang  telah  dibuat.  Pada  tahap  perancangan sistem,  diawali  dengan  penentuan flowchart, seperti terlampir pada gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Flowchart
Terdapat 3 data yaitu data admin, data makanan, dan data  pencarian  yang  semuanya  dilakukan  secara manual input. Pada proses input data admin, setelah dimasukkan dan diproses kemudian disimpan dalam penyimpanan dengan nama Admin. Pada proses input data makanan, setelah data makanan dimasukkan dan diproses,  kemudian  disimpan  dalam  penyimpanan dengan  nama  makanan.  Proses  perhitungan  dengan menggunakan  metode profile  matching dilakukan berdasarkan  data  penyimpanan  makanan  yang  telah ada. Hasil dari proses perhitungan tersebut disimpan dalam  penyimpanan  dengan  nama  Hasil.  Kemudian untuk  proses  pencarian  data,  terdapat  proses  input data  pencarian  dan  pengolahan  dalam  pencarian datanya,  selanjutnya  hasil  dan  pencarian  akan menjadi  bahan  laporan  untuk  laporan  hasil perangkingan.
Proses  perancangan  menggunakan  UML  ( Unified Modeling  Language ),  yang  merupakan  salah  satu bentuk standar untuk mengkomunikasikan rancangan proses analisis dan desain objek. Tahapan perancangan  dalam  UML  diantaranya  adalah Use case  Diagram, seperti  terlampir  pada  Gambar  3  di bawah  ini. Use  case  diagram berguna  untuk menjelaskan  aktor/pelaku  yang  akan  berinteraksi dengan  sistem  ini,  dan  bagaimana  cara  mereka berinteraksi  melalui  fungsi-fungsi  yang  dapat dilakukan oleh tiap aktornya maupun yang dilakukan oleh  sistem.  Gambar  3  berikut  merupakan use  case diagram pemilihan  makanan  untuk  penderita hipertensi.
Gambar 3. Use case Diagram
Halaman  hasil  akhir,  menampilkan  data  yang  sama dengan  tabel  di  halaman  nilai  total,  dengan penambahan kolom peringkat, dan pengurutan daftar makanan  yang  disusun  sesuai  dengan  peringkatnya. Terdapat  juga  tombol  cetak  yang  dapat  melakukan pencetakan tabel ke dalam bentuk file pdf, terlampir pada gambar 4 berikut.

## Gambar 4. Halaman Hasil
Merujuk  pada  gambar  4  di  atas,  terdapat  beberapa makanan yang masintg-masing telah dihasilkan Nilai Core Factor (NCF), Nilai Secondary Factor (NSF), Nilai  Total  (NT)  dan  peringkatnya.  Seperti  nama makanan tahu tempe, gurami asam manis, mi instan, tempe goreng dengan masing-masing NCF, NSF, NT nilainya adalah [4.00, 4.50, 4.10], [4.00, 4.50, 4.10], [3.75, 5.00, 4.00], [3.75, 5.00, 4.00], dan seterusnya. Pada proses pengujian menghasilkan terdapat urutan rangking  dan  nilai  total  yang  sama,  yaitu  pilihan paling  sesuai  dengan  profil  makanan  yang  telah ditetapkan adalah tahu tempe dengan nilai total 4,10 seperti terlihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Perhitungan Sistem
4. Kesimpulan
Berawal dari kurangnya informasi dan ketidakpahaman  masyarakat  terutama  penderita hipertensi,  tentang  kandungan  zat  makanan  yang sebaiknya  dihindari  ataupun  dikonsumsi,  dibuatlah sebuah  sistem  aplikasi  sederhana  untuk  membantu para penderita hipertensi tersebut, dengan menerapkan metode profile matching yang merupakan  salah  satu  metode  dalam Decision Support  System. Berdasarkan  hasil  penelitian, perancangan  dan  pembahasan  yang  dilakukan, diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Telah  berhasil  dibangun  sebuah  aplikasi  sistem penunjang  keputusan  pemilihan  makanan  untuk penderita  hipertensi  berbasis  web,  dimana aplikasi dapat melakukan perangkingan alternatif makanan  yang  dipilih  dengan  memanfaatkan algoritma Profile Matching .
2. Aplikasi  dapat  merangking  pilihan  alternatif sesuai  inputan  yang  diberikan  berdasarkan  3 komposisi yaitu Natrium, Lemak dan Protein.
3. Hasil  rangking  yang  diperoleh  dari  perhitungan berdasar 3 komposisi dari masing masing pilihan alternatif dengan algoritma Profile Matching pada proses pengujian dengan membandingkan antara sistem  dan  perhitungan  manual  didapatkan  hasil yang sama, sehingga dapat disimpulkan penerapan kode program sudah tepat.
4. Hasil  perangkingan  yang  diperoleh  sistem berdasarkan pengujian jika dibandingkan dengan pendapat  ahli  gizi  didapatkan  perbedaan  hasil  di peringkat  2  dan  3,  hal  ini  dikarenakan  ahli  gizi mempertimbangkan komposisi secara utuh, tidak terbatas  pada  3  komposisi  saja.  Maka  dari pengujian ini didapatkan galat persentase sistem adalah  67%,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa sistem  dengan  perpaduan  algoritma  dan  varian kriteria  komposisi  yang  terbatas  ini  memberikan peringkat dengan kurang akurat.

## Daftar Pustaka
[1]  Biro Komunikasi dan Pelayanan Masyarakat, “Hipertensi penyakit paling banyak diidap masyarakat,” Kementerian  Kesehatan  RI ,  2019. https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/umum/20190 517/5130282/hipertensi-penyakit-paling-banyak-
diidap-
masyarakat/%0Ahttps://www.kemkes.go.id/article/vie w/19051700002/hipertensi-penyakit-paling-banyak- diidap-masyarakat.html (accessed Dec. 21, 2022). [2]  G. Sakitri;, “PENDIDIKAN KESEHATAN TENTANG METODE DIETARY APPROACHES TO STOP HYPERTENSION (DASH) UNTUK PENDERITA  HIPERTENSI  DI  DESA  PADOKAN WETAN DUSUN SAWAHAN NGEMPLAK
BOYOLALI,” J. Kreat. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 5, no. 9, pp. 2865–2872, 2022.
[3]  M.  Z.  Muttaqin,  “Diet  Hipertensi  /  Darah  Tinggi (DASH
Diet),”
https://yankes.kemkes.go.id/view_artikel/96/diet- hipertensi-darah-tinggi-dash-diet , 2022. https://yankes.kemkes.go.id/view_artikel/96/diet- hipertensi-darah-tinggi-dash-diet  (accessed  Dec.  23, 2022).
[4]  R. R. Anugrahning Putri, M. T. Furqon, and R. Cahya Wihandika, “Optimasi Komposisi Menu Makanan Bagi Penderita  Tekanan  Darah  Tinggi  Menggunakan Algoritme Genetika Adaptif,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 515–522, 2018.
[5]  M.  Lechan  and  Margiyati,  “Penerapan  Terapi  zikir Terhadap Stres Pada KLien Dengan Hipertensi Esensial Di Wilayah Binaan Puskesmas Rowosari Semarang,” J. Keperawatan Sisthana , vol. 6, no. 1, 2021.
[6]  P.  K.  RI,  “Apa  sajakah  bahan  makanan  yang  harus dihindari  untuk mencegah  dan mengendalikan Hipertensi?,”
https://p2ptm.kemkes.go.id/infographic/apa-sajakah- bahan-makanan-yang-harus-dihindari-untuk- mencegah-dan-mengendalikan-hipertensi , 2019. https://p2ptm.kemkes.go.id/infographic/apa-sajakah- bahan-makanan-yang-harus-dihindari-untuk- mencegah-dan-mengendalikan-hipertensi (accessed Dec. 23, 2022).
[7]  E.  Meylani;Hutrianto,  “Penerapan  Metode  Profile Matching  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi Karyawan Terbaik Pada KFC Plaju,” J. PROSISKO , vol. 7, no. 2, pp. 135–143, 2019, [Online]. Available: chrome- extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/http://e prints.binadarma.ac.id/14102/1/hutrianto-juni- 2021.pdf.
[8]  A. M. Purnomo, D. Werdiastu, T. Raissa, R. Widodo, and V. N. Wijayaningrum, “Algoritma Genetika untuk Optimasi Komposisi Makanan Bagi Penderita Hipertensi,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.1.2019.1-6.
[9]  D. Maulina, “Penerapan Metode Profile Matching Pada
Pemilihan Dosen Penerima Beasiswa Studi Doktoral,”
J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 2, pp. 827–836, 2018.
[10]  B. T. Pratama, S. Rahayu, A. C. Frobenius, and Kusrini, “Comparison  of  Gap  Weighting  Methods  in  a Combination  of  Profile  Matching  and  Topsis  in Decision Support System for Healthy Food Menu,” J. Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1140,  no.  1,  2018,  doi: 10.1088/1742-6596/1140/1/012047.
[11]  A. Wantoro, A. Syarif, K. N. Berawi, K. Muludi, S. R. Sulistiyanti,  and  S.  Sutyarso,  “Implementasi  Metode Pembobotan  Berbasis  Aturan  Dan  Metode  Profile Matching  Pada  Sistem  Pakar  Medis  Untuk  Prediksi Risiko Hipertensi,” J. Teknoinfo , vol. 15, no. 2, p. 134, 2021, doi: 10.33365/jti.v15i2.1523.