## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 486 − 491 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3524

## Strategi Maximum Profit Algoritma Greedy dalam Kecerdasan Buatan Penentu Aktivitas Fisik pada Mobile Exergame
Siti Dwi Setiarini * , Sofy Fitriani, Hashri Hayati
Jurusan Teknik Komputer dan Informatika, Politeknik Negeri Bandung, Bandung Barat, Indonesia Email: 1,* siti.dwi@polban.ac.id, 2 sofyfitriani@polban.ac.id, 3 hashri.hayati@polban.ac.id Email Penulis Korespondensi: siti.dwi@polban.ac.id
Abstrak −Pandemi Covid-19 sudah mulai mereda. Namun, setelah pandemi mereda tingkat obesitas di Indonesia masih terus meningkat. Kebiasaan baru yang terbentuk setelah pandemi yaitu aktivitas yang dapat dilakukan di rumah. Hal ini menjadi peluang untuk dapat mengurangi obesitas dengan cara melakukan aktivitas fisik di rumah. Aktivitas fisik yang dijalani yaitu khusus  untuk  menurunkan  berat  badan.  Namun,  berbagai  masalah  muncul  ketika  akan  melakukan  aktivitas  fisik.  Seperti membutuhkan biaya mahal, monoton, dan lain-lain. Mobile exergame menjadi salah satu solusi untuk permasalahan tersebut. Pada penelitian sebelumnya, exergame yang menggunakan algoritma brute force dalam penentu aktivitas fisik memakan waktu yang lama. Masalah ini akan diselesaikan menggunakan algoritma greedy yang juga menggunakan strategi maximum profit. Statistika deskriptif digunakan untuk membandingkan rata-rata waktu yang diperlukan kedua algoritma tersebut untuk memilih aktivitas fisik yang harus dilakukan dalam exergame. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara waktu algoritma greedy yang menggunakan strategi maximum profit terbutkti lebih cepat dibandingkan dengan algoritma brute force.
Kata Kunci: Exergame Penurun Berat; Reinforcement Learning; Algoritma Greedy; Maximum Profit; Penentu Aktivitas Fisik
Abstract −The Covid-19 pandemic has started to subside. However, after the pandemic subsided the obesity rate in Indonesia continued to increase. The new habits formed after the pandemic are activities that can be done at home. This is an opportunity to  be  able  to  reduce  obesity  by  doing  physical  activity  at  home.  Physical  activity  undertaken  specifically  to  lose  weight. However, various problems arise when doing physical activity. Such as requiring expensive fees, monotony, and others. Mobile exergame is one solution to this problem. In previous research, exergames that use the brute force algorithm in determining physical activity take a long time. This problem will be solved using a greedy algorithm which also uses a maximum profit strategy. Descriptive statistics are used to compare the average time needed by the two algorithms to select the physical activity to be performed in an exergame. The results of this study indicate that in terms of time the greedy algorithm that uses the maximum profit strategy is proven to be faster than the brute force algorithm.
Keywords : Weight Loss Exergame; Reinforcement Learning; Greedy Algorithm; Maximum Profit; Determinant Of Physical Activity

## 1. PENDAHULUAN
Risiko  kematian akibat kelebihan berat  badan  atau obesitas  termasuk  tinggi  [1],[2]. Berdasarkan data UNICEF Indonesia, obesitas di Indonesia semakin meningkat [3]. Bahkan, masyarakat Indonesia usia 18 tahun ke atas angka kelebihan berat badan di Indonesia terus meningkat hingga 13.6% dan obesitas meningkat hingga 21.8% sampai tahun 2018 [4]. Pascapandemi ini, obesitas adalah salah satu masalah utama untuk segera ditangani [5]. Aktivitas fisik merupakan salah satu cara yang dapat mengatasi permasalahan tersebut.
Pandemi Covid-19 memang sudah mulai mereda serta PPKM pun telah dicabut. Namun, selama pandemi telah terjadi penurunan aktivitas fisik masyarakat. Hal ini ternyata memiliki dampak pada aktivitas fisik manusia. [6]. Padahal, aktivitas fisik dapat dilakukan untuk menurunkan berat badan, sehingga mengurangi tingkat obesitas di Indonesia. Terlebih generasi muda saat ini disebut sebagai generasi malas bergerak [4].
Beberapa penelitian sebelum penelitian ini telah banyak memiliki manfaat untuk membantu manusia agar mau  melakukan  aktivitas  fisik.  Hal  tersebut  dapat  membantu  dalam  program  penurunan  berat  badan.  Seperti pelatihan melalui program turunkan berat badan dalam 21 hari, 1500+ tips kesehatan, Aplikasi Finc, WhatsApp, MyPlate Calorie Tracker, Carb Manager, serta Lose it!. Namun, biaya tinggi, aktivitas tidak dapat dilakukan di rumah,  ketidaksesuaian  aktivitas  fisik  untuk  menururnkan  berat  badan,  bosan  akibat  rutinitas  aktiv  itas fisik  di rumah  yang  monoton,  penilaian  aplikasi  yang  buruk  di  Google  Play  Store,  serta  kurang  atau  bahkan  tidak menggunakan kecerdasan buatan [7], [8]. Exergame menjadi salah satu program yang diminati oleh generasi Z, karena game yang melibatkan aktivitas fisik ini membuat aktivitas fisik lebih menyenangkan [4]. Smartphone yang dapat menjadikan exergame bisa dilakukan di mana saja, menjadikan mobile exergame diminati oleh generasi Z. Selain  itu  pengguna  smartphone  yang  banyak  menjadikan  exergame  lebih  berpeluang  digunakan  jika dikembangkan pada perangkat ini [9], [10].
Latihan  penurunan  berat  badan  juga  telah  dipelajari.  Diantaranya  adalah  penelitian  tentang  kecerdasan buatan  yang  dilakukan  secara  online.  Dalam  penelitian  ini,  reinforcement  learning  digunakan  sebagai  metode untuk  menghitung  jumlah  aktivitas  fisik  yang  dibutuhkan  oleh  pemain  untuk  menurunkan  berat  badan. Reinforcement  learning merupakan  proses  pengambilan  keputusan  aktivitas  fisik  yang  harus  dilakukan  dengan menghitung  jumlah  kalori  yang  harus  dikurangi  atau  biasa  disebut  dengan  kalori  defisit.  Kalori  defisit  pada penelitian tersebut  menggunakan  algoritma  brute force untuk  memilih semua kemungkinan aktivitas fisik  yang memenuhi  kebutuhan  defisit  kalori.  Namun  algoritma  ini memiliki  kelemahan  yaitu  proses  yang  lama,  bahkan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 486 − 491 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3524
sampai harus diproses lagi karena server kehabisan waktu. Sehingga perlu dikembangkan dengan algoritma lain, agar prosesnya lebih cepat [11].
Reinforcement  learning  SARSA  pada  exergame  dilakukan  berdasarkan  kebutuhan  kalori  para  pemain. Berdasarkan  kebutuhan  kalori  tersebut,  pemain  harus  menlakukan  defisit  500  kalori.  Defisit  250  kalori  hasil aktivitas  fisik  serta  defisit  250  kalori  dari  pengaturan  pola  makan  [12].  Aktivitas  latihan  beban  tubuh  meliputi push-up, sit-up, deadlift, pull-up, push-up, squat jump, squat thrust, jump, push-up, push-up, crunch, burpees, hill climb,  V’s  atau  leg raises  memiliki  dampak  berbeda.  Nilai  dan  bobot  setiap  aktivitas  akan  menentukan  berapa banyak  pengulangan  yang  harus  dilakukan  untuk  mencapai  defisit  250  kalori  dalam  aktivitas  fisik  [11]. Kasus pemilihan  suatu  aktivitas  seperti  kasus  knapsack dengan  data  yang  memiliki  nilai  dan  berat  yang digabungkan menjadi berat maksimum yang diharapkan. Brute force memiliki kelemahan untuk menyelesaikan kasus knapsack ini.  Kelemahan  dari  algoritma  ini  adalah  proses  penyelesaian  kasusnya  membutuhkan  waktu  yang  lama. Kompleksitas  waktu  eksponensial  dari  algoritma  ini  hingga  O(n.2n)  [13].  Oleh  karena  itu,  penting  untuk menggunakan algoritma yang dapat mengoptimalkan waktu agar perhitungan dapat dilakukan lebih cepat.
Selain  menghitung  kecepatan,  aktivitas  fisik  yang  menyenangkan  dan  tidak  monoton  juga  diperlukan. Pilihan aktivitas secara acak, namun tetap harus memenuhi defisit kalori yang dibutuhkan [11]. Oleh karena itu, selain waktu proses algoritma, proses pemilihan aktivitas fisik yang dipilih secara acak juga harus diperhatikan dalam proses algoritma yang digunakan.  Hal  ini  dapat  terjadi akibat pemilihan aktivitas fisik  secara acak  yang dapat memengaruhi waktu pemrosesan. Akibat dari pemilihan aktivitas fisik secara acak menggunakan algoritma greedy ini adalah sulit menentukan jumlah aktivitas yang mencukupi total 250 kalori. Hal ini dikarenakan tidak adanya strategi yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan fractional knapsack ini.
Berdasarkan  pertimbangan-pertimbangan  tersebut,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan algoritma pemilihan aktivitas fisik yang dapat mempercepat proses pemilihan. Pada kasus-kasus knapsack yang pernah  ada,  algoritma  yang  paling  banyak  dipakai  untuk  permasalahan  knapsack  ini  adalah  greedy  ataupun Dynamic  Programming . Algoritma  greedy  banyak  digunakan  dalam  kasus  fractional  knapsack.  Fractional knapsack  digunakan  untuk  mempersingkat  waktu  karena  proses  akan  berhenti  setelah  pilihan  terakhir  diambil sebagian  untuk  memenuhi  bobot  yang  seharusnya  [14][15].  Hal  ini  menjadi  inspirasi  untuk  menggunakan algoritma  greedy  dengan konsep penyelesaian kasus  fractional  knapsack  dalam pemilihan aktivitas  fisik  secara acak.  Selain itu,  penelitian  sebelumnya  menyebutkan  bahwa  untuk  mempersingkat  waktu  algoritma  yang  tepat adalah  algoritma  greedy,  namun  jika  fokus  kepada  optimalisasi  hasil  algoritma  yang  dipilih  adalah  dynamic programming [16]. Kasus Stackelberg Knapsack pada penelitian yang dilakukan oleh Ulrich dkk, menyebutkan bahwa  optimal weight  merupakan hal  yang perlu diperhatikan dalam strategi algoritma  greedy [17]. Maximum profit  merupakan  salah  satu  strategi  untuk  menangani  permasalahan  ini  [18].  Berdasarkan  hal  tersebut,  pada penelitian ini penulis meneliti bagaimana penggunaan algoritma  greedy  dengan memperhatikan  optimal  weight menggunakan strategi maximum profit.
Harapan  dari  penelitian  ini  adalah  penerapan  algoritma  greedy  dengan  konsep  penyelesaian  fractional knapsack dapat mempersingkat waktu pemilihan aktivitas fisik. Hal ini diharapakan dapat memberikan dampak kepada kecepatan kecerdasan buatan dalam menentukan permainan pada mobile exergame yang harus dimainkan oleh pemain.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode kuantitatif merupakan metode yang digunakan dalam penelitian ini. Gambar 1 berikut menggambarkan tahap  penelitian yang dilakukan oleh peneliti. Secara kuantitatif perbandingan rata-rata waktu  yang dibutuhkan oleh algoritma brute force dan greedy yang diuji sebanyak 40 kali percobaan [19].

## 2.1 Studi Literatur
Selama penelitian ini berlangsung, studi literatur terus dilakukan. Hal ini dilakukan untuk menjadi dasar penulis menentukan keputusan dalam penelitian ini. Hasil studi literatur terdapat pada bagian 3 dalam dokumen ini. Secara

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 486 − 491 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3524
garis besar hasil studi literatur yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sebagai latar belakang penelitian, serta penggunaan algoritma-alogitma searching untuk permasalahan knapsack secara umum serta fractional knapsack secara khusus. Selain itu studi mengenai strategi algoritma juga dilakukan dalam tahap ini. Hal ini dilakukan agar dapat menentukan algoritma yang paling tepat untuk menyelesaikan permasalahan dalam penelitian ini.
Hasil  dari  tahap  studi  literatur  ini  merupakan  terkumpulnya  pustaka-pustaka  penting  untuk  menjadi landasan dari penelitian ini. Beberapa hal utama, yaitu:
1. Reinforcement Learning menggunakan Algoritma Brute Force
Pada penelitian ini telah dihasilkan simulasi perhitungan kecerdasan buatan untuk mobile exergame penurun berat badan. Hasilnya simulasi berjalan 100% dengan uji fungsionalitas. Namun, terdapat kendala saat proses penentuan  aktivitas  fisik  yang  memakan  waktu  yang  lama.  Sehingga,  server  yang  sederhana  tidak  mampu menghitung dengan cepat dan terkadang hingga waktu proses sudah habis. Oleh karena itu, pada penelitian ini disarankan untuk menggunakan algoritma penyelesaian masalah knapsack pada simulasi perhitungan ini.
2. Knapsack Problem
Knapsack  problem  merupakan  permasalahan  memasukkan  beberapa  ( n buah)  hal  yang  memiliki  bobot  dan nilai. Permasalahan ini bertujuan untuk memilih beberapa dari n buah hal tersebut agar memnuhi nilai yang maksimal.  Beberapa  macam  knapsack  problem,  diantaranya  Bounded  Knapsack,  Unbounded  Knapsack, Fractional  Knapsack,  0-1  Knapsack,  Multidimensional  Multiple-choice  Knapsack,  Non-linear  Knapsack, Quadratic Knapsack, serta Online Knapsack [20][21]. Berdasarkan beberapa macam kasus knapsack tersebut, satu diantaranya cocok untuk diadopsi sebagai kasus yang serupa dengan kasus penelitian ini. Kasus knapsack ini adalah fractional knapsack. Fractional knapsack ini dapat menentukan total bobot secara tepat, karena dapat diambil hanya sebagian dari satu item.
3. Algoritma Penyelesaian Fractional Knapsack Problem Saat ini terdapat beberapa Algoritma dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah fractional knapsack. Salah satu  algoritma yang sering  digunakan yaitu  algortima  greedy. Dalam kasus proses konfigurasi  pemain  bola, seorang pelatih menggunakan algoritma greedy untuk menyelesaikan konfigurasi komposisi pemain [15] Pada penelitian lain disebutkan algoritma greedy dapat menyelesaikan permasalahan knapsack dengan pemrosesan yang  cepat  dan  memiliki  kompleksitas  waktu  yang  rendah.  Algoritma  brute  force  yang  dilakukan  pada penelitian sebelumnya juga dapat diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan  knapsack, namun memang memiliki  kekurangan  yaitu  waktu  pemrosesan  yang  lama  dan  juga  kompleksitas  waktu  yang  smeakin  tak berujung (eksponensial) [11], [13].
Optimasi  dapat  dilakukan  salah  satunya  dengan  melakukan  kombinasi  pada  algoritma  yang  digunakan. Pada penelitian yang dilakukan oleh Pande dkk, strategi kombinasi dilakukan pada algoritma Greedy agar dapat menghasilkan  solusi  permasalahan  fractional  knapsack  dengan  optimal.  Strategi  yang  dapat  dilakukan  yaitu Random  Approach,  Minimum  Weight,  Maximum  Profit,  serta  Maximum  Profit/Weight  [22].  Berdasarkan kebutuhan dari mobile exergame agar selalu tercapai minimal senilai profit yang diharapkan, maka strategi yang paling  tepat  adalah  dengan  menggunakan  Maximum  Profit.  Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  untuk mencapai nilai minimum value, maka strategi yang digunakan adalah Maximum Profit [23].
Berdasarkan  studi  literatur  yang  dilakukan,  maka  dalam  penelitian  ini  agar  hasil  optimal  dan  dapat mempercepat  proses  yang  sebelumnya  menggunakan  brute  force,  algoritma  greedy  dipilih  untuk mempercepat proses. Selain itu, agar hasil lebih optimal, penggabungan algoritma greedy dengan strategi maxmimum profit pun dilakukan.

## 2.2 Perancangan dan Pengembangan
Tahap selanjutnya yaitu perancangan dan pengembangan. Pada tahap ini dirancang simulasi penggunaan algoritma brute  force  dan  greedy.  Pengembangan  simulasi  algoritma  ini  dilakukan  menghasilkan  program  simulasi penerapan algoritma untuk menentukan aktivitas fisik. Aktivitas fisik ini kemudian menjadi Gerakan yang harus dilakukan oleh pemain dalam mobile exergame.
Seperti  telah  dibahas  sebelumnya  bahwa  pengembangan  program  simulasi  algoritma  dibangun menggunakan metode waterfall. Tahapan yang dilakukan secara rinci, yaitu:
1. Analisis Kebutuhan (Requierment)
Pada  tahap  ini  dihasilkan  litertur  hasil  studi  pada  tahap  pertama  penelitian  ini.  Studi  literatur  salah  satunya menghasilkan permasalahan yang membutuhkan solusi. Selain itu studi literatur  menghasilkan usulan solusi permasalahan yang akan dibuktikan dalam penelitian ini.
2. Perancangan
Pada tahap ini dilakukan perancangan dan pengembangan program simulasi penerapan algoritma. Berdasarkan kebutuhan yang telah dianalisis sebelumnya, program ini berisi:
a. Input: Jumlah kalori defisit serta daftar aktivitas fisik serta banyaknya repetisi dan kalori yang berkurang.
b. Proses:  Ambil beberapa aktivitas fisik secara acak, lalu dilakukan penentuan aktivitas fisik  serta repetisi yang harus dilakukan untuk mencapai 250 kalori defisit menggunakan kedua algoritma. Strategi maximum profit  digunakan  dalam  algoritma  greedy.  Strategi  ini  digunakan  untuk  menghitung  jumlah  kalori  agar maksimal hingga 250 kalori.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 486 − 491 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3524
c. Output: Jenis aktivitas fisik yang harus dilakukan oleh pemain yang kemudian akan diinstruksikan melalui exergame, banyaknya repetisi, jumlah defisit kalori yang dihasilkan dari aktivitas fisik tersebut, serta waktu yang dibutuhkan program untuk melakukan eksekusi program.
3. Implementasi
Pada tahap implementasi, dilakukan running program untuk melihat hasil implementasi dari algoritma brute force dan greedy dengan strategi maximum profit
4. Pengujian
Pengujian dilakukan dengan melakukan beberapa kali running program. Hasil pengujian kemudian dilakukan perbaikan pada tahap pemeliharaan.
5. Pemeliharaan
Setelah  pengujian  dilakukan,  pemeliharaan  dilakukan  dengan  memperbaiki  hasil  pengujian  dan  kembali  ke proses pengembangan. Hal ini dilakukan hingga tidak ada lagi kesalahan luaran yang terjadi.

## 2.3 Simulasi Program
Tahap  ketiga  yaitu  tahap  simulasi  program  algoritma.  Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  simulasi algoritma  yang  telah  dikembangkan.  Setiap  pengujian  dilakukan  pencatatan  waktu  dan  ketepatan  hasil perhitungan.  Hasil  ini  kemudian  dianalisis  pada  tahap  keempat  dari  penelitian  ini.  Adapun  hasil  tahapan  ini terdapat pada bagian 3.

## 2.4 Analisis dan Pengambilan Kesimpulan
Tahap berikutnya dari penelitian ini yaitu tahap analisis dan pengambilan kesimpulan.  Hasil simulasi algoritma yang telah tercatat dihitung menggunakan statistika deskriptif. Rata-rata waktu dari kedua algoritma dibandingkan. Selain  itu,  terdapat  pula  grafik  yang  menunjukkan  perbandingan  waktu  secara  keseluruhan  antara  penggunaan algoritma brute force dan greedy. Hasil serta kesimpulan tertuang pada bagian 3 dan 4 dalam tulisan ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan ini membahas hasil simulasi algoritma greedy yang menggunakan maximum profit sebagai strategi  pengoptimalan  weight.  Secara  sederhana  alur  simulasi  penggunaan  algoritma  greedy  dengan  strategi maximum profit dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Program Simulasi Algoritma dengan Strategi Maximum Profit
Adapun  rumus  yang  digunakan  untuk  mengimplementasikan  strategi  maximum  profit  pada  algoritma greedy yaitu terlihat pada rumus (1).
∑ w i . x i ≤ W 4 i=1 (1)
w i = jumlah kalori aktivitas fisik ke − i x i = jumlah repetisi aktivitas fisik ke − i W = 250 kalori
Simulasi program dilakukan sebanyak 40 kali untuk setiap algoritma. Pada proses simulasi ini dihasilkan 40 luaran dari setiap simulasi. Hasil ini kemudian dicatat dan dianalsis seperti yang dibahas pada Tabel 1 di tahap

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 486 − 491 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3524
analisis dan pengambilan keputusan. Kemudian, hasil simulasi yang telah dicatat dilakukan proses analisis data. Statistika deskriptif digunakan untuk menganalisis data tersebut. Agar dapat mengetahui apakah algoritma greedy merupakan algoritma yang lebih baik  dari  brute  force, maka perlu dilakukan perbandingan waktu  antara kedau algoritma tersebut.
Berdasarkan luaran-luaran yang telah dibahas pada tahap metodologi penelitian, secara keseluruhan hasil dari pengujian program simulasi algoritma ini dapat dilihat pada Tabel 1. Berdasarkan tabel tersebut, terlihat bahwa algoritma  greedy  dapat  dilakukan  dalam  rata-rata  waktu  yang  lebih  cepat  dibandingkan  algoritma  brute  force. Namun, terlihat juga bahwa akurasi dari algoritma greedy tidak sebaik brute force, sehingga ini menjadi kelemahan dari algoritma greedy. Selain dari tabel tersebut, perbandingan waktu secara keseluruhan dapat dilihat pada grafik yang terdapat di gambar 4. Pada gambar tersebut, tidak ada satupun waktu algoritma brute force yang lebih baik disbanding algoritma greedy.
Tabel 1. Hasil Pengujian Program Algoritma Rata-rata Waktu (mikrodetik)  Persentase Akurasi Brute force 114.805 100% Greedy 12.545 90%
Gambar 3. Grafik Rata-rata Waktu Algoritma Brute Force dan Greedy

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang terdapat pada pembahasan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa algoritma greedy lebih baik dari sisi waktu. Perbedaan waktu antara penerapan algoritma brute force dan greedy cukup signifikan. Hal ini menjadi alasan yang sangat kuat untuk algoritma greedy dapat diimplementasikan pada kecerdasan buatan untuk mobile exergame. Algoritma greedy juga harus disertai dengan strategi yang tepat agar dapat memberikan solusi yang tepat pula. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah mengenai waktu pemrosesan algoritma penentu aktivitas fisik yang serupa dengan kasus fractional knapsack. Sehingga strategi maximum profit digunakan agar dapat  membantu  proses  algoritma  greedy  menetapkan  solusi  dan  menghemat  waktu  dibandingkan  dengan algoritma  yang  sebelumnya  digunakan  yatu  brute  force.  Walaupun  masih  terdapat  kekurangan  pada  akurasi, namun  hal  ini  tidak  terlalu  signifikan.  Hal  ini  bisa  menjadi  pengembangan  pada  penelitian  selanjutnya  agar meningkatkan akurasi dalam pemilihan aktivitas fisik yang sesuai.

## REFERENCES
[1] S. Kwok et al., “ Obesity: A critical risk factor in the COVID ‐19 pandemic ,” Clin Obes, vol. 10, no. 6, pp. 1–11, Dec. 2020, doi: 10.1111/COB.12403.
[2] E. Shin, “Pandemic Fear and Weight Gain: Effects on Overweight and Obese Adults’ Purchasing Exercise Apparel Online,”  Clothing  and  Textiles  Research  Journal,  vol.  39,  no.  3,  pp.  232–246,  Jul.  2021,  doi: 10.1177/0887302X211004892.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 486 − 491 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3524
[3] UNICEF,  “Indonesia:  Angka  orang  yang  kelebihan  berat  badan  dan  obesitas  naik  di  semua  kelompok  usia  dan pendapatan,”  UNICEF,  2022.  httpswww.unicef.orgindonesiaidpress-releasesindonesia-angka-orang-yang-kelebihan- berat-badan-dan-obesitas-naik-di-semua-kelompok%0A (accessed May 27, 2023).
[4] J. Y. Mambu and A. H. Siar, “VRSurvival Runner: Aplikasi Exergaming Survival berbasis Virtual Reality,”  Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 9, no. 3, pp. 427–434, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.985.
[5] R.  Noer  et  al.,  Strategi  dalam  Menghadapi  Tantangan Kesehatan  Pasca  Pandemi  Covid-19.  Insania,  2021.  [Online]. Available:
https://books.google.com/books?hl=id&lr=&id=NC0nEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=gizi+balita+pasca+bencan a&ots=izfGOLXrzw&sig=Ej_YbmkV5lOCw9PRDMr3JZcF- 7Q%0Ahttps://www.google.co.id/books/edition/Strategi_dalam_Menghadapi_Tantangan_Kese/NC0nEAAAQBAJ?hl =id&gbpv=0
[6] M. F. Nurmidin, Fatimawali, and J. Posangi, “Pengaruh Pandemi Covid-19 Terhadap Aktivitas Fisik dan Penerapan Prinsip Gizi Seimbang Pada Mahasiswa Pascasarjana,” Journal of Public Health and Community Medicine, vol. 1, no. 4, pp. 28–32, 2020.
[7] K. Tanaka et al., “Professional dietary coaching within a group chat using a smartphone application for weight loss: A randomized controlled trial,” J Multidiscip Healthc, vol. 11, pp. 339–347, 2018, doi: 10.2147/JMDH.S165422.
[8] M. V. Villasana et al., “Mobile Applications for the Promotion and Support of Healthy Nutrition and Physical Activity Habits: A Systematic Review, Extraction of Features and Taxonomy Proposal,” Open Bioinforma J, vol. 12, no. 1, pp. 50–71, Oct. 2019, doi: 10.2174/1875036201912010050.
[9] H. L. Hashim, A. Kamaruddin, and A. H. Jantan, “The mobile exergames design model to encourage physical activity for  sedentary  generation  Z,”  in  ACM  International  Conference  Proceeding  Series,  Jakarta,  2019,  pp.  137–141.  doi: 10.1145/3328243.3328260.
[10]  P. Buddharaju and Y. Lokanathan, “Mobile exergaming: Exergames on the go,” in International Conference on Mobile Software Engineering and Systems, MOBILESoft 2016, Austin, 2016, pp. 25–26. doi: 10.1145/2897073.2897125.
[11]  S.  Fitriani,  S.  D.  Setiarini,  and  E.  B.  Soewono,  “Simulasi  Reinforcement  Learning  untuk  Kecerdasan  Buatan  pada Exergame  Penurun  Berat  Badan,”  JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer),  vol.  9,  no.  1,  p.  79,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3875.
[12]  S.  N.  Ubay,  W.  Andhyka  Kusuma,  and  Z.  Sari,  “Pengembangan  Sistem  Monitoring  Langkah  Kaki  Dengan  Sensor MPU6050 Untuk Menghitung Jumlah Penurunan Berat Badan Berbasis Android,” REPOSITOR, vol. 2, no. 2, pp. 123– 128, Feb. 2020.
[13]  R. N. Devita and A. P. Wibawa, “Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Teknik-teknik optimasi knapsack problem,” Teknik-teknik optimasi knapsack problem, vol. 2, no. 1, p. 35, 2020.
[14]  A. Billionnet, “Approximation algorithms for fractional knapsack problems,” Operations Research Letters, vol. 30, no. 5, pp. 336–342, 2002, doi: 10.1016/S0167-6377(02)00157-8.
[15]  M.  Zhang,  Y.  Chen,  Z.  Xia,  J.  Du,  and  W.  Susilo,  “PPO-DFK:  A  Privacy-Preserving  Optimization  of  Distributed Fractional Knapsack with Application in Secure Footballer Configurations,” IEEE Syst J, vol. 15, no. 1, pp. 759–770, 2021, doi: 10.1109/JSYST.2020.2991928.
[16]  X. Chen, “A Comparison of Greedy Algorithm and Dynamic Programming Algorithm,” SHS Web of Conferences, vol. 144, p. 03009, 2022, doi: 10.1051/shsconf/202214403009.
[17]  U. Pferschy, G. Nicosia, and A. Pacifici, “A Stackelberg Knapsack Game with Weight Control,”  Theor Comput Sci, 2019, doi: 10.1016/j.tcs.2019.10.007.
[18]  L. F. Plata-González, I. Amaya, J. C. Ortiz-Bayliss, S. E. Conant-Pablos, H. Terashima-Marín, and C. A. Coello Coello, “Evolutionary-based tailoring of synthetic instances for the Knapsack problem,”  Appl Intell 52, vol. 23, no. 23, pp. 12711–12728, 2019, doi: 10.1007/s00500-019-03822-w.
[19]  P. S. Juwita, E. Susanto, and J. Halomoan, “Perancangan Dan Implementasi Manajemen Daya Listrik Menggunakan Algoritma Greedy Untuk Otomatisasi Rumah,”  TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika, vol. 2, no. 2, pp. 19–25, 2018, doi: 10.25124/tektrika.v2i2.1677.
[20]  V. Cacchiani, M. Iori, A. Locatelli, and S. Martello, “Knapsack problems - An Overview of Recent Advances. Part II : Multiple , Multidimensional , and Quadratic Knapsack Problems,” Elsevier, pp. 1–36, 2022.
[21]  S. Kovalev, “Approximation issues of fractional knapsack with penalties: a note,” 4or, vol. 20, no. 2, pp. 209–216, 2022, doi: 10.1007/s10288-021-00474-1.
[22]  P. A. V Pande, “A New Approach to S olve Knapsack Problem,” International Journal of Information and Computing Science, vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[23]  M. Assi and R. A. Haraty, “A Survey of the Knapsack Problem,” ACIT 2018 - 19th International Arab Conference on Information Technology, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/ACIT.2018.8672677.