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

## Pemilihan Resep Masakan Berdasarkan Ketersediaan Bahan Masakan dengan Metode Simple Matching Coefficient (SMC)
Ramadhaniati Sari 1 , Tursina 2 , Anggi Srimurdianti Sukamto 3
Jurusan Informatika, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat 78115
1 ramadhaniati.sari@gmail.com
3 anggidianti@informatika.untan.ac.id
2 tursina@informatika.untan.ac.id
Abstrak —  Resep  masakan  dibutuhkan  sebagai  suatu  sarana yang  dapat  menuntun  pada  saat  mempersiapkan  bahan- bahan  masakan,  cara  pembuatan  serta  cara  penyajian. Sering  kali  seorang  pengolah  makanan  yang  mencari  resep memiliki  kesulitan  untuk  menentukan  menu  apa  yang  akan dimasak  dengan  bahan  masakan  yang  tersedia  di  dapur. Oleh  karena  itu,  dibangun  aplikasi  berbasis website untuk memudahkan  pengguna  dalam  melakukan  pemilihan  resep masakan.  Banyaknya  jumlah  data  resep  masakan  yang bervariasi,  memungkinkan  untuk  diterapkan  penalaran berbasis  kasus  atau  yang  dikenal  dengan Case-Based Reasoning (CBR).    Dalam  penelitian  ini  ,  peneliti menggunakan  metode Simple  Matching  Coefficient (SMC) untuk  menghitung  kemiripan  (similaritas).  Aplikasi  ini memberikan  rekomendasi  resep  masakan  apa  saja  yang dapat dibuat dengan meng- input -kan bahan-bahan masakan yang  tersedia  dan  aplikasi  ini  juga  memberikan  resep lengkapnya  beserta  langkah-langkah  memasak.  Pengujian pada  hasil  akhir  sistem  menggunakan  pengujian  tahapan CBR, pengujian  metode Simple Matching Coefficient (SMC) dan  pengujian  kuesioner  dengan  perhitungan  metode Likert’s  Summated  Rating (LSR).  Berdasarkan  hasil pengujian  metode Simple  Matching  Coefficient (SMC) dengan  menggunakan  20  kasus  uji,  menunjukkan  bahwa hasil  perhitungan  persentase  rata-rata  nilai  similaritas tertinggi didapat nilai sebesar 89% sehingga sistem ini dapat memberikan rekomendasi resep masakan terbaik. Pada hasil pengujian  dengan  metode  LSR  menunjukkan  skor  1343 yang  artinya,  hasil  pengujian  kuesioner  menandakan responden  menilai  aplikasi  sangat  positif  dan  dinilai berhasil.
Kata kunci — Resep masakan, Case-Based Reasoning , Simple Matching Coefficient , rekomendasi, Likert’s Summated Rating.

## I. P ENDAHULUAN
Memasak  adalah  suatu  kegiatan  yang  dilakukan  oleh seseorang  dengan  mengolah  bahan  makanan  melalui proses penerapan panas dengan tujuan tertentu [1]. Dalam memasak, terdapat sedikit perbedaan pada jumlah takaran bahan  dan  bumbu  serta  cara  pengolahannya  sehingga
diperlukan  resep  masakan  untuk  dijadikan  acuan  dalam memasak. Resep masakan adalah takaran yang digunakan untuk  mengolah  bahan  makanan  yang  telah  teruji  ke akuratannya  [2].  Kumpulan  resep  masakan  yang  tersedia biasanya berasal dari buku resep, koran, majalah, maupun televisi.  Hal  tersebut  dinilai  kurang  efisien  dalam penggolongan  menurut  kategori  jenis  masakan,  sehingga menyulitkan dalam hal pencarian dan pengarsipan koleksi resep masakan.
Sering  kali  seorang  pengolah  makanan  seperti  ibu rumah  tangga  yang  mencari  resep  memiliki  kesulitan untuk  menentukan  menu  apa  yang  akan  dimasak  dengan bahan  masakan  yang  tersedia  di  dapur.  Seiring  dengan perkembangan  teknologi,  maka  pencarian  resep  masakan akan lebih mudah dilakukan melalui website. Oleh karena itu  akan  dibangun  aplikasi  berbasis  website  untuk memudahkan  user  dalam  melakukan  pemilihan  resep masakan. Sehingga dapat memberikan rekomendasi resep masakan  apa  saja  yang  dapat  dibuat  dengan  meng- input - kan bahan-bahan masakan apa saja yang tersedia di dapur user.
Banyaknya jumlah data resep masakan yang bervariasi, yang  didapat  dari  berbagai  sumber  buku  resep  masakan dan  situs  di  internet,  maka  memungkinkan  untuk menerapkan  penalaran  berbasis  kasus  atau  yang  dikenal dengan Case-Based Reasoning (CBR). Sumber pengetahuan  utama  sistem  CBR  adalah  berdasarkan kasus-kasus  yang  telah  ada  atau  yang  telah  tersimpan didalam  basis  kasus  [3].  Metode  yang  digunakan  dalam menghitung  kemiripan  (similaritas)  adalah Simple Matching Coefficient (SMC). Metode SMC ini merupakan salah satu cara perhitungan similaritas untuk data biner [4].
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  konsep penalaran  berbasis  kasus  dan  mengenai  resep  masakan yang  telah  dilakukan  antara  lain,  penelitian  yang dilakukan Salsabella (2014) melakukan penelitian dengan judul  ―Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Resep Masakan  Berdasarkan  Ketersediaan  Bahan  Makanan
Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis  Web‖ [5].  Hasil  penelitiannya  yaitu  berupa aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  mencari  resep masakan  secara online .  Pengguna  akan  memasukkan bahan  makanan,  bumbu  masakan,  waktu  memasak,  jenis masakan  dan  cara  memasak  serta  memasukkan  tingkat kesulitan resep masakan yang diinginkan pengguna(pemula  / beginner ,  menengah  / intermediate , ahli / expert ). Dari hasil pemasukan data tersebut, aplikasi akan  menentukan  resep  masakan  yang  cocok  sesuai keinginan  pengguna.  Kriteria  yang  dijadikan  sebagai bahan  perhitungan  pada  proses  perankingan  yaitu  bahan makanan,  bumbu  masakan,  tingkat  kesulitan,  waktu memasak, jenis masakan, dan cara memasak.
Tursina (2014) melakukan penelitian yang menggunakan  Penalaran  Berbasis  Kasus  atau  disebut dengan Case  Based  Reasoning (CBR)    dengan  judul ― Case  Based  Reasoning Untuk  Menentukan  Daerah Berpotensi  Demam  Berdarah  (Studi  Kasus  Kota Pontianak) ‖ [6].  Hasil  penelitiannya  yaitu  berupa  sebuah sistem  yang  dapat  menentukan  daerah  berpotensi  demam berdarah menggunakan metode Simple Matching Coefficient (SMC) untuk menghitung kemiripan (similaritas),  sehingga  menghasilkan  keluaran  berupa status tingkat kerawanan : tidak rawan, rawan, dan sangat rawan. Fitur-fitur yang digunakan yaitu curah hujan, suhu udara,  kelembapan  udara,  kepadatan  penduduk,  jumlah sarana  kesehatan,  frekuensi  DBD  bulanan  perkelurahan, status  daerah  :  tidak  rawan,  rawan,  dan  sangat  rawan. Fitur-fitur tersebut yang akan dijadikan input sistem.
Rani  (2016)  melakukan  penelitian  yang  menggunakan Case  Based  Reasoning (CBR)  dengan  metode Nearest Neighbor untuk  menghitung  kemiripan  atau  similaritas dengan  judul  ―Penerapan  Metode Case  Based  Reasoning Pada  Pengembang  Aplikasi Recipe  Recommendation Berbasis  Android‖ [7].  Hasil  penelitianya  yaitu  berupa sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi masakan  apa  saja  yang  dapat  dibuat  dengan  menginput bahan-bahan  apa  saja  yang  tersedia  dan  aplikasi  ini  juga memberikan  resep  lengkapnya  beserta  langkah-langkah memasak  dan  cara  penyajiannya.  Fitur  yang  digunakan berupa bahan-bahan makanan.
Faizal (2016) melakukan penelitian menggunakan Case Based  Reasoning (CBR)  dengan  judul  ― Case  Based Reasoning Diagnosis  Penyakit Cardiovascular dengan Metode Simple Matching Coefficient Similarity ‖ [8]. Hasil penelitiannya  adalah  sistem  yang  memiliki  kemampuan untuk  mendiagnosa  penyakit  cardiovascular  berdasarkan kemiripan  (similaritas)  pada  kasus-kasus  terdahulu menggunakan  metode Simple  Matching  Coefficient (SMC). Fitur-fitur yang digunakan yaitu gejala dan faktor resiko pada pasien.
Annisa  (2017)  melakukan  penelitian  menggunakan Case  Based  Reasoning (CBR)  dengan  judul  ―Diagnosis Kerusakan  Komputer  Menggunakan  Metode Similarity Jaccard  Coefficient ‖ [9].  Fitur  yang  digunakan  dalam mendiagnosis  dalam  kerusakan  komputer  adalah  gejala kerusakan.  Hasil  penelitiannya  adalah  sistem  yang
memiliki  kemampuan  mendiagnosis  kerusakan hardware komputer  dengan  menggunakan  metode Similarity Jaccard Coefficient .

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Case Based Reasoning (CBR)
Case  Based  Reasoning (CBR)  adalah  penalaran  yang bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan baru dengan cara mengadaptasi solusi-solusi yang terdapat pada kasus- kasus  sebelumnya  yang  mempunyai  permasalahan  yang mirip dengan kasus baru[10].
Terdapat  empat  langkah  proses  pada  metode Case- Based Reasoning , [11]: 1. Retrieve yaitu mengambil kembali permasalahan yang sama.  Pada  langkah  ini  dilakukan  proses  pencarian atau  kalkulasi  dari  kasus-kasus  yang  memiliki kesamaan.
2. Reuse yaitu  menggunakan  kembali  informasi  dan pengetahuan  dalam  kasus  tersebut  untuk  mengatasi masalah baru. Pada langkah ini dicari solusi dari kasus serupa  pada  kondisi  sebelumnya  untuk  permasalahan baru.
3. Revise yaitu  meninjau  kembali  solusi  yang  diberikan. Pada  langkah  ini  dicari  solusi  dari  kasus  serupa  pada kondisi  sebelumnya  untuk  permasalahan  yang  terjadi kemudian.
4. Retain yaitu  proses  yang  menyimpan  pengalaman untuk  memecahkan  masalah  yang  akan  datang  ke dalam basis kasus. Permasalahan yang akan diselesaikan  adalah  permasalahan  yang  memiliki kesamaan  dengannya.  Pada  tahap  ini  terjadi  suatu proses  penggabungan  dari  solusi  kasus  yang  baru  ke knowledge yang telah ada.
Siklus Case-Based  Reasoning dapat  dilihat  pada Gambar. 1.
Gambar. 1  Siklus Case-Based Reasoning
Berdasarkan tahapan yang ada dalam CBR, diperlukan dua langkah utama dalam menentukan solusi, yaitu[12]:  Membangun  basis  kasus,  yang  digunakan  sebagai tempat penyimpanan.
 Menentukan fungsi kemiripan ( similarity ), langkah ini digunakan  untuk  mengenali  kesamaan  atau  kemiripan antara  kasus-kasus  yang  tersimpan  dalam  basis  kasus dengan kasus yang baru.

## B. Similarity Simple Matching Coefficient (SMC)
Similarity  Simple  Matching  Coefficient (SMC), merupakan salah satu metode perhitungan yang digunakan untuk menghitung tingkat similaritas dua buah objek yang bersifat biner[13].
Pada  penalaran Cased  Based  Reasoning ,  SMC digunakan untuk membandingkan fitur-fitur yang terdapat pada  basis  kasus  dengan  fitur  yang  terdapat  pada  kasus baru.
Formula  yang  digunakan  SMC  untuk  menghitung similarity ,  antara  dua  objek  X  dan  Y  adalah  sebagai berikut:
Similarity Simple Matching Coefficient (SMC)
SMC(X,Y) = Dimana :
X
= Kasus Lama
Y = Kasus Baru
M11  = Jumlah Atribut dimana X = 1 dan Y = 1 M10  = Jumlah Atribut dimana X = 1 dan Y = 0 M01  = Jumlah Atribut dimana X = 0 dan Y = 1 M00  = Jumlah Atribut dimana X = 0 dan Y = 0
Kasus  baru  dikatakan  similar  (mirip)  100%  dengan kasus  yang  lama  apabila  nilai  similaritas  dari  SMC(X,Y) sama  dengan  1,  sedangkan  tidak  similar  apabila  nilai SMC(X,Y) sama dengan 0.

## C. Pengujian Tahapan Case Based Reasoning (CBR)
Komponen  penyelesaian  masalah  CBR  memiliki  dua bagian  utama,  yaitu case  retriever dan case  reasoner . Case  retriever bertugas  untuk  mencari  masalah-masalah yang  mirip  dengan  masalah  yang  dimasukkan  pengguna didalam  basis  pengetahuan  ( case  base ),  sementara case reasoner bertugas untuk mencari solusi masalah pengguna dengan  melihat  atau  menyesuaikan  solusi  masalah  yang ditemukan case  retriever .  Dalam  eksekusinya,  ada  empat tahapan  dalam  proses  CBR  yaitu Retrieve , Reuse , Revise dan Retain [14]. Pengujian  tahapan Case  Based  Reasoning (CBR) dilakukan  dengan  menghitung  nilai  similaritas    oleh sistem  menggunakan  20  kasus  uji  (kasus  baru)  terhadap kasus  lama  (basis  kasus)  yang  data  hasil  perhitungan similaritas  tersebut  akan  dirangkum  pada  sebuah  tabel. Tabel pengujian tersebut terdiri dari 2 kolom, yaitu kolom kasus  berisi  kasus  yang  akan  dilakukan  pengujian terhadap  sistem,  dan  kolom  similaritas  tertinggi  yang berisi nilai similaritas tertinggi kasus baru terhadap kasus lama. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 2.

## D. Pengujian Kuesioner
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data dengan cara  memberi  seperangkat  pertanyaan  atau  pernyataan tertulis kepada responden untuk menjawabnya [15].
Kuesioner berisi beberapa pertanyaan yang dikelompokkan  menjadi  3  aspek  yang  digunakan  dalam pengujian  aplikasi  tersebut,  yaitu  aspek  rekayasa perangkat  lunak,  aspek  fungsionalitas,  dan  aspek komunikasi visual.
Data  yang  diperoleh  dari  hasil  pengujian  dengan kuesioner  kemudian  diukur  dengan  metode Likert’s Summated Rating (LSR)
1. Jumlah skor untuk setiap responden:
 Skor Maksimal = 50 (5 x 10 item)
 Skor Minimal = 10 (1 x 10 item)
 Skor Median = 30 (3 x 10 item)
 Skor Kuartil I = 20 (2 x 10 item)
 Skor Kuartil III = 40 (4 x 10 item)
2. Jumlah skor untuk seluruh responden:
 Maksimal = 1500 (30 x 50)
 Minimal = 300 (30 x 10)
 Median = 900 (30 x 30)
 Kuartil I = 600 (30 x 20)
 Kuartil III = 1200 (30 x 40)

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Perancangan Arsitektur Sistem Pemilihan Resep Masakan
Desain arsitektur sistem pemilihan resep masakan dapat dilihat pada Gambar. 2.

## Gambar. 2  Arsitektur Sistem Pemilihan Resep Masakan
Pada  Gambar  2  di  dalam  aplikasi  terdapat  proses  4R dari  metode Case  Based  Reasoning (CBR)  yaitu  proses retrieve,  reuse,  revise ,  dan retain .    Pengguna  melakukan interaksi  dengan  meng- input -kan  data  kasus  baru  ke dalam  aplikasi  dan  aplikasi  akan  memberikan  hasil rekomendasi  dari  kasus  yang  paling  mirip  dengan  kasus baru  tersebut.  Interaksi  antara  database  dengan  aplikasi terjadi  saat  admin  melakukan  manajemen  data  yang terdapat di aplikasi.

## B. Perancangan Basis Kasus
TABEL 1 FITUR PADA APLIKASI No Kode Kategori Fitur 1 BAK01 Kering Air Kelapa 2 BAK02 Kering Tepung Terigu 3 BAK03 Kering Kacang Tanah 4 BAK04 Kering Jeruk Limau 5 BUK01 Kering Cabai Hijau Keriting 6 BAB01 Basah Tepung Beras 7 BAB02 Basah Tepung Maizena 8 BAB03 Basah Susu Cair 9 BAB04 Basah Saus Tomat 10 BAB05 Basah Saus Sambal 11 BAB06 Basah Saus Tiram 12 BAB07 Basah Cuka 13 BAB08 Basah Daun Kemangi 14 BAB09 Basah Daun Bawang 15 BAB10 Basah Seledri 16 BAB11 Basah Daun Kucai 17 BAB12 Basah Kentang 18 BAB13 Basah Wortel 19 BUB01 Basah Bawang Bombay 20 BUB02 Basah Cabai Rawit Hijau 21 BUB03 Basah Adas Manis 22 BUB04 Basah Kayu Manis 23 BUB05 Basah Cengkeh 24 BUB06 Basah Bunga Pekak 25 BUB07 Basah Kapulaga 26 BUB08 Basah Daun Kunyit 27 BAKB01 Kering Basah Santan 28 BAKB02 Kering Basah Kelapa Parut 29 BAKB03 Kering Basah Minyak Goreng 30 BAKB04 Kering Basah Margarin 31 BAKB05 Kering Basah Gula Merah 32 BAKB06 Kering Basah Kecap Manis 33 BAKB07 Kering Basah Terasi 34 BAKB08 Kering Basah Jeruk Nipis 35 BAKB09 Kering Basah Tomat Hijau 36 BAKB10 Kering Basah Tomat Merah 37 BUKB01 Kering Basah Bawang Putih 38 BUKB02 Kering Basah Bawang Merah 39 BUKB03 Kering Basah Cabai Merah Besar 40 BUKB04 Kering Basah Cabai Merah Keriting 41 BUKB05 Kering Basah Cabai Rawit Merah 42 BUKB06 Kering Basah Kunyit 43 BUKB07 Kering Basah Jahe 44 BUKB08 Kering Basah Kencur 45 BUKB09 Kering Basah Lengkuas 46 BUKB10 Kering Basah Merica 47 BUKB11 Kering Basah Kemiri 48 BUKB12 Kering Basah Ketumbar 49 BUKB13 Kering Basah Jintan
No Kode Kategori Fitur 50 BUKB14 Kering Basah Pala 51 BUKB15 Kering Basah Serai 52 BUKB16 Kering Basah Asam Kandis 53 BUKB17 Kering Basah Asam Jawa 54 BUKB18 Kering Basah Daun Jeruk Purut 55 BUKB19 Kering Basah Daun Salam
Berdasarkan  40  data  resep  masakan  nusantara  yang telah  dikumpulkan  untuk  disimpan  di  basis  kasus,  data tersebut  di  analisis  sehingga  mendapatkan  55  fitur  yang dibutuhkan  sebagai  pilihan  kepada  pengguna  dalam menentukan  rekomendasi  resep  masakan.  Masing-masing fitur tersebut memiliki kode sesuai dengan kategori bahan dan  bumbu  dimana  kategori  tersebut  terdiri  dari  bahan kering,  bumbu  kering,  bahan  basah,  bumbu  basah,  bahan kering basah dan bumbu kering basah.

## C. Perancangan Diagram Alir Sistem Pemilihan Resep Masakan
Desain  diagram  alir  sistem  pemilihan  resep  masakan dapat dilihat pada Gambar. 3.
Mulai Input Kasus Baru Pengecekan kemiripan kasus baru dengan kasus lama (basis kasus) yang ada pada database menggunakan perhitungan similaritas Simple Matching Coefficient (SMC) Nilai similaritas = 1 Menyimpan kasus baru ke dalam tabel kasus baru Tabel Kasus Baru Data kasus baru masuk ke dalam tabel kasus baru Revisi ? Merevisi kasus baru Memverifikasi kasus baru Memindahkan data kasus baru ke dalam tabel basis kasus Data kasus baru masuk ke dalam tabel basis kasus Kasus baru menjadi basis kasus Tabel Basis Kasus Selesai 1 1 Ya Tidak Tidak Ya Pilih Kategori Resep

## Gambar. 3  Diagram Alir Sistem Pemilihan Resep Masakan
Diagram  alir  sistem  pemilihan  resep  masakan  pada Gambar  3  dimulai  dengan  pilih  kategori  resep,  kemudian input kasus  baru.  Sistem  melakukan  perbandingan  kasus baru  dengan  kasus  lama  (basis  kasus)  yang  tersimpan  di dalam database . Proses perbandingan ini akan menghasilkan  nilai  similaritas  yang  dihitung  dengan metode Simple Matching Coefficient . Jika nilai similaritas sama dengan 1, maka proses selesai. Jika nilai similaritas tidak  sama  dengan  1,  maka  kasus  baru  akan  disimpan  ke dalam  tabel  kasus  baru.  Tabel  kasus  baru  menyimpan seluruh data  kasus baru  yang  telah di- input -kan ke dalam sistem  yang  mana  data  tersebut  dapat  diolah  oleh  admin. Admin dapat merevisi dan me- retain data kasus baru agar dapat  menjadi  basis  kasus.  Basis  kasus  akan  digunakan sistem sebagai acuan solusi atas kasus baru lainnya.

## IV. ANALISIS HASIL
A. Hasil Perancangan Sistem
Gambar  4  merupakan  halaman  saat  pengunjung memilih bahan dan bumbu masakan kering.
Gambar 4. Tampilan  Halaman Masakan Kering

## B. Hasil Pengujian
1. Pengujian Tahapan Case Based Reasoning (CBR)
 Pengujian Tahapan Retrieve adalah untuk menelusuri  dan  mendapatkan  kasus-kasus  yang mirip dalam basis kasus dengan kasus baru. Berikut proses didalam tahapan retrieve : Melakukan input data bahan bumbu dan melakukan  pengecekan  data  terhadap  basis  kasus. Gambar  5  merupakan  proses input data  bahan  dan bumbu.
Gambar 5. Tampilan Menu Input Data Bahan Bumbu
Mencari  tingkat  kemiripan  antara  kasus  uji  (kasus baru)  dengan  kasus-kasus  yang  terdapat  didalam basis kasus pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Halaman Hasil Rekomendasi Resep Masakan Dengan Tingkat Kemiripan Kasus Baru Dengan Kasus Lama Dengan Nilai Tertinggi
 Pengujian  Tahapan Reuse adalah  menggunakan kembali  kasus-kasus  yang  ada  dan  dicoba  untuk menyelesaikan  suatu  permasalahan  baru  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Kasus Lama Yang Digunakan Sebagai Solusi
 Pengujian  tahapan revise dilakukan  dengan meninjau  kembali  untuk  perbaikan  data  resep masakan ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Form Revisi Kasus Baru
 Pengujian Tahapan Retain dilakukan dengan memindahkan  data  kasus  baru  ke  basis  kasus ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Tahapan Retain
Hasil  Pengujian  Metode Simple  Matching  Coefficient dapat dilihat pada Tabel 2. Kasus 1 pada Tabel 2 memiliki nilai similaritas tertinggi sebesar 0,87  dengan perhitungan sebagai berikut:
Berikut merupakan perhitungan kasus 1 menggunakan metode Similarity  Simple  Matching  Coefficient (SMC) dengan kasus yang terdapat di basis kasus: M 11 = 10, M 10 = 2, M 01 = 5, M 00 = 38 Maka,
SMC(X,Y) =
= = 0,87
Berdasarkan nilai rata-rata pada Tabel  2, didapat nilai persentase rata-rata similaritas tertinggi terhadap kasus uji sebesar  89%  yang  digunakan  untuk mengetahui keberhasilan sistem.
TABEL 2
PERHITUNGAN RATA-RATA NILAI SIMILARITAS TERTINGGI PADA KASUS UJI No Kasus Nilai Similaritas Tertinggi 1 Kasus 1 0.87 2 Kasus 2 0.91 3 Kasus 3 0.89 4 Kasus 4 0.91 5 Kasus 5 0.89 6 Kasus 6 0.93 7 Kasus 7 0.89 8 Kasus 8 0.84 9 Kasus 9 0.85 10 Kasus 10 0.89 11 Kasus 11 0.85 12 Kasus 12 0.93 13 Kasus 13 0.91 14 Kasus 14 0.89 15 Kasus 15 0.82 16 Kasus 16 0.85 17 Kasus 17 0.87 18 Kasus 18 0.96 19 Kasus 19 0.98 20 Kasus 20 0.89 Jumlah 17.82 Rata-Rata 0.89 Persentase 89%
2. Pengujian Kuesioner
Pengujian  kuesioner  berisi  10  pertanyaan  dan dibagikan  kepada  30  responden.  Responden  akan mencoba aplikasi untuk dapat mengetahui kapabalitas dan kelancaran  jalannya  aplikasi  itu  sendiri.  Berikut merupakan  salah  satu  contoh  perhitungan  hasil  kuisioner berdasarkan aspek rekayasa perangkat lunak:

## TABEL III HASIL KUESIONER ASPEK REKAYASA PERANGKAT LUNAK
No Aspek Rekayasa Perangkat Lunak Tanggapan Total 1 2 3 4 5 1 Kemudahan menjalankan aplikasi 0 0 4 11 15 30 2 Kelancaran menjalankan aplikasi 0 0 1 14 15 30 3 Kenyamanan dalam menggunakan aplikasi secara keseluruhan
0 0 0 12 18 30 Jumlah 0 0 5 37 48 90 Persentase (%) 0 0 5,5 41,1 53,3 100 Ket :  1 = Sangat Buruk 2 = Buruk 3 = Cukup Baik 4 = Baik 5 = Sangat Baik
Secara keseluruhan, sebagian besar responden menilai aplikasi  Sangat  Baik  dengan  jumlah  tanggapan  Sangat Baik  48  dan  memiliki  persentase  53,3%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  responden  telah menanggapi  aspek  rekayasa  perangkat  lunak  pada  sistem Sangat Baik.
Berikut adalah Hasil Kuesioner:
 1200  <  skor  <  1500,  artinya  program  dinilai berhasil.
 900 < skor < 1200, artinya program dinilai cukup berhasil.
 600 < skor < 900, artinya program dinilai kurang berhasil.
 300  <  skor  <  600,  artinya  program  dinilai  tidak berhasil.
Gambar  tersebut  menunjukkan  bahwa  hasil  penelitian berada  di  antara  skor  1200  –  1500  yang  artinya,  hasil kuisioner  menandakan  responden  menilai  aplikasi  sangat positif dan dinilai berhasil.

## C. Analisis Hasil
Analisis  hasil  pengujian  Aplikasi  Pemilihan  Resep Masakan dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Hasil pengujian tahapan proses Case Based Reasoning menunjukkan  bahwa  sistem  ini  dapat  melakukan tahapan  4R  pada  CBR.  Tahapan retrieve (menelusuri dan mendapatkan kasus-kasus dalam basis kasus yang mirip  dengan  kasus  baru), reuse (menggunakan kembali  kasus-kasus  yang  ada  dan  dicoba  untuk menyelesaikan  suatu  permasalahan  baru), revise (mengubah dan menyesuaikan output yang ditawarkan jika diperlukan), dan retain (proses penyimpanan data kasus baru ke basis kasus).
2. Hasil  pengujian  Metode Simple  Matching  Coefficient
(SMC),  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  hasil perhitungan  persentase  rata-rata  nilai  similaritas tertinggi,  didapat  nilai  sebesar  89%    yang  digunakan untuk  mengetahui  keberhasilan  sistem.  Nilai  tersebut diperoleh karena kasus uji memiliki banyak kesamaan dengan  bahan  bumbu  yang  terdapat  pada  basis  kasus, sehingga  sistem  memberikan  rekomendasi  masakan dengan nilai similaritas tinggi yang mendekati nilai 1.
3. Berdasarkan  hasil  kuesioner  menunjukkan  bahwa sistem  dinilai  sangat  baik  berdasarkan  aspek  rekayasa perangkat lunak dengan persentase 53,3%.
4. Berdasarkan  hasil  kuesioner  menunjukkan  bahwa sistem  dinilai  baik  berdasarkan  aspek  fungsionalitas dengan persentase 48,3%.
5. Berdasarkan  hasil  kuesioner  menunjukkan  bahwa sistem  dinilai  sangat  baik  berdasarkan  aspek komunikasi visual dengan persentase 53,3%.
6. Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan metode Likert  Summated  Rating (LSR),  didapatkan hasil  penelitian  diangka  1343  dari  1500  yang menunjukkan bahwa hasil kuisioner responden menilai aplikasi sangat positif dan dinilai berhasil.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  pada  aplikasi pemilihan resep  masakan berdasarkan  ketersediaan bahan masakan  dengan  metode Simple  Matching  Coefficient (SMC), dapat disimpulkan bahwa:
1. Sistem  yang  dibuat  dapat  melakukan  proses  4R ( retrieve , reuse , revise , retain )  pada Case  Based Reasoning (CBR).  Tahapan retrieve (menelusuri  dan mendapatkan  kasus-kasus  dalam  basis  kasus  yang mirip  dengan  kasus  baru), reuse (menggunakan kembali  kasus-kasus  yang  ada  dan  dicoba  untuk menyelesaikan  suatu  permasalahan  baru), revise (mengubah dan menyesuaikan output yang ditawarkan jika diperlukan), dan retain (proses penyimpanan data kasus baru ke basis kasus).
2. Berdasarkan hasil pengujian  Metode Simple Matching Coefficient (SMC) dengan menggunakan 20 kasus uji, menunjukkan bahwa hasil perhitungan persentase rata- rata nilai similaritas tertinggi didapat nilai sebesar 89% sehingga  sistem  ini  dapat  memberikan  rekomendasi resep masakan terbaik.
3. Sistem Case  Based  Reasoning (CBR)  dengan perhitungan  similaritas  menggunakan  metode Simple Matching  Coefficient (SMC)  yang  dibangun  pada aplikasi dapat menentukan rekomendasi resep masakan.
4. Berdasarkan  pengujian  kuesioner  dengan  metode Likert’s  Summated  Rating (LSR),  didapatkan  skor sebesar  1343  dari  1500  yang  artinya,  hasil  pengujian kuesioner  menandakan  responden  menilai  aplikasi sangat positif dan dinilai berhasil.

## R EFERENSI
[1] Sudiara,  Bagus  Putu.  2001. Pedoman  Pusat  Pendidikan  dan Latihan Pariwisata . Bali : Dhyana Pura..
[2] Fitriyani, Rati. 2012, November 1. Pengertian Resep Masakan. Mei 08, 2018. http://ratifitriyani.student.esaunggul.ac.id/2012/11/01/pengertian- resep-masakan-2/
[3] Watson,  Ian.  1997. Applying  Case-Based  Reasoning:  Techniques for  Enterprise  Systems .  San  Franscisco,  California  :  Morgan Kaufmann Publisher Inc.
[4] Tan, P.N. M. Steinbach and V. Kumar. 2005. Introduction to Data Mining, Addison Wesley.
[5] Salsabella, Amira. 2014. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Resep  Masakan  Berdasarkan  Ketersediaan  Bahan  Makanan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web . Pontianak: Universitas Tanjungpura.
[6] Tursina. 2014. Case Based Reasoning Untuk Menentukan Daerah Berpotensi  Demam  Berdarah  (Studi  Kasus  Kota  Pontianak) . Pontianak: Universitas Tanjungpura [7] Rani, Lia Atika. 2016. Penerapan Metode Case Based Reasoning Pada  Pengembangan  Aplikasi  “Recipe  Recommendation” Berbasis Android . Bandar Lampung: Universitas Lampung.
[8] Faizal,  Edi.  2014. Case  Based  Reasoning  Diagnosis  Penyakit Cardiovascular  Dengan  Metode  Simple  Matching  Coefficient Similarity . Yogyakarta: STMIK El-Rahma Yogyakarta.
[9] Annisa.  2017. Diagnosis  Kerusakan  Komputer  Menggunakan Metode  Similarity  Jaccard  Coefficient. Pontianak:  Universitas Tanjungpura.
[10] Athloff,  K,  D.  2001. Case  Based  Reasoning,  Handbook  of Software Engineering & Knowledge Engineering (ed. S.K. Chang) . Singapore: World Scientific
[11] Aamodt  A.  dan  Plaza  E.,  1994. Case-based  Reasoning  : foundation issues, methodological variation and System approach, AI Communication, Vol. 7(1), pp. 39-59.
[12] Kursini  and  Hartati,  S.  2011. Penggunaan  Penalaran  Berbasis Kasus  Untuk  Membangun  Basis  Pengetahuan  Dalam  Sistem Diagnosa Penyakit . http://dosen.amikom.ac.id/downloads/artikel/full_paper_sriti_kusr ini.pdf.
[13] Ramayanda.  2014. Rancang  Bangun  Aplikasi  Konseling HIV/AIDS  Berbasis  Web  Dengan  Penalaran  Case  Based . Pontianak: Universitas Tanjungpura
[14] Pal,  Sankar  K.,  dan  Simon  C.  K.  Shiu.  2004. Foundation  of  Soft Case-Based Reasoning . New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. Sugiyono.  2010. Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan Kuantitatif, kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta.
[15] Sugiyono.  2010. Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan Kuantitatif, kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta