Hal 79−84 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Simulasi Reinforcement Learning untuk Kecerdasan Buatan pada Exergame Penurun Berat Badan
Sofy Fitriani, Siti Dwi Setiarini * , Eddy Bambang Soewono
Jurusan Teknik Komputer dan Informatika, Politeknik Negeri Bandung Jl. Gegerkalong Hilir, Ciwaruga,Parongpong,Bandung Barat, Jawa Barat, Indonesia Email: 1 sofyfitriani@polban.ac.id, 2,* siti.dwi@polban.ac.id, 3 ebang@polban.ac.id Email Penulis Korespondensi: siti.dwi@polban.ac.id Submitted 16-02-2022 ; Accepted 25-02-2022 ; Published 25-02-2022

## Abstrak
Pandemi  Coronavirus  Disease  2019  (Covid-19)  masih  melanda  seluruh  dunia.  Hal  ini  cukup  mengkhawatirkan  dan  berdampak  pada terbatasnya aktivitas fisik di luar rumah. Salah satu masalah yang ditimbulkan yaitu kenaikan berat badan. Agar aktivitas fisik menjadi sesuatu yang menyenangkan dengan segala keterbatasannya, diusulkan penelitian simulasi kecerdasan buatan untuk aktivitas fisik dalam membantu  menurunkan  berat  badan.  Simulasi  ini  akan  diterapkan  ke  dalam game .  Sebelum  diaplikasikan  pada game ,  penelitian  ini berfokus  pada  aktivitas  fisik  yang  dilakukan  berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  kecerdasan  buatan  untuk  menurunkan  berat badan. Metode yang digunakan adalah kuantitatif. Pertama, melakukan studi literatur dalam menentukan topik, metode machine learning dan perhitungan kalori dalam menurunkan berat badan. Selanjutnya, pembuatan model perhitungan kebutuhan kalori defisit menggunakan reinforcement learning. Perhitungan tersebut dimodelkan dengan metode waterfall dan disimulasikan ke dalam sistem. Tahapan terakhir validasi  model  menggunakan functional  correctness berdasarkan  kebutuhan  sistem.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan, menghasilkan 100% luaran yang tepat berdasarkan daftar kebutuhan .
Kata Kunci: Aktivitas Fisik; Game; Kecerdasan Buatan; Machine Learning; Simulasi

## Abstract
The  pandemic  of  Coronavirus  Disease  2019  (Covid-19)  is  still  sweeping  the  globe.  This  is  alarming,  and  it  has  a  negative  impact  on physical activity outside the home. Weight gain is one of the issues that has arisen. Artificial intelligence simulation research is proposed for physical activity to help lose weight for it to be something fun with all its limitations. This simulation is going to be included in the game. This study focused on the physical activity carried out based on the results of artificial intelligence calculations to lose weight before being applied to the game. The approach is quantitative. To begin, conduct a literature review to determine the topic, machine learning methods, and calorie calculations for weight loss. Additionally, using reinforcement learning, a model for calculating the need is created for a caloric deficit. The waterfall method is used to model the calculation, which is then simulated in the system. The final stage is model validation, which involves utilizing the functionality correctness in accordance with system requirements. It produces 100 percent correct output based on the list of requirements, according to the tests that have been conducted.
Keywords :  Physics Activities; Game; Artificial Intelligence; Machine Learning; Simulation

## 1. PENDAHULUAN
Sudah lebih dari satu tahun Pandemi Covid - 19 melanda seluruh dunia. Tercatat per tanggal 29 Maret 2020, kasus Covid - 19 sudah mencapai 127 juta. Total tersebut mencakup kasus aktif, sembuh maupun yang meninggal dunia. Hal ini cukup mengkhawatirkan dan mengakibatkan aktivitas fisik di luar rumah semakin terbatas [1]. Sedangkan, salah satu cara menjaga imunitas agar terhindar dari Covid - 19 adalah dengan banyak melakukan aktivitas fisik. Terbatasnya ruang membuat banyak masyarakat malas untuk bergerak. Keadaan tersebut dapat menimbulkan masalah seperti munculnya berbagai penyakit dan kelebihan berat badan yang berdampak buruk pada kesehatan [2]. Pada kenyataannya, berat badan berlebih menyumbang kerentanan terserangnya Covid - 19 dengan risiko kematian yang tinggi [3], [4].
Beberapa  cara  dapat  dilakukan  untuk  menurunkan  berat  badan.  Seperti coaching melalui  aplikasi whatsapp , menggunakan aplikasi Finc, MyPlate Calorie Tracker, 1500+ Health Tips, Lose it!, Carb Manager , serta Lose Weight in 21 Days . Namun, masih memiliki beberapa kendala seperti biaya yang mahal, harus dilakukan di luar rumah, ketidakcocokan aktivitas fisik dengan kebutuhan, kebosanan dalam melakukan aktivitas fisik di rumah, penilaian yang buruk pada google play store , serta belum menggunakan kecerdasan buatan [5], [6].
Aktivitas fisik memiliki beberapa faktor yang harus diperhatikan, seperti intensitas, durasi, frekuensi, variasi, status kesehatan, usia dan tujuan latihan. Selain itu, faktor lingkungan menjadi hal yang sangat penting [7]. Terutama dalam kondisi Covid-19 yang diharapkan aktivitas fisik dapat dilakukan di rumah, hal ini menjadi sangat penting mengingat jumlah kasus kematian yang terus meningkat.
Agar aktivitas fisik menjadi kegiatan yang menyenangkan dan dapat dilakukan di ruangan yang terbatas, diusulkan penelitian  simulasi  kecerdasan  buatan  untuk  aktivitas  fisik  yang  nantinya  akan  diterapkan  ke  dalam game .  Sebelum diaplikasikan  pada game ,  penelitian  ini  berfokus  pada  aktivitas  fisik  yang  dilakukan  berdasarkan  hasil  perhitungan menggunakan kecerdasan buatan untuk menurunkan berat badan [8].
Penelitian sebelumnya, kecerdasan buatan menggunakan reinforcement learning , namun masih belum menggunakan sistem  [9].  Selain  itu,  penelitian  yang  dibuat  masih  menggunakan remote  coaching yang  dilakukan  berkala.  Sedangkan, berdasarkan penelitian yang diusulkan akan dibuat sistem simulasi perhitungan berbasis kecerdasan buatan. Sehingga, otak dari coach yang  seharusnya  melatih  partisipan  dipindahkan  ke  sistem  simulasi  kecerdasan  buatan  menggunakan reinforcement learning yang akan dibuat.
Hal 79−84 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  simulasi  sistem  kecerdasan  buatan  yang  nantinya  akan  diterapkan  pada workout game . Sistem yang diusulkan dapat membantu pengguna untuk mengetahui perhitungan tanpa harus didampingi coach dan dapat dilakukan di rumah. Simulasi perhitungan ini diharapkan dapat membantu mengarahkan pengguna dalam melakukan aktivitas fisik di rumah dengan terjadinya penghematan biaya, waktu, tetap di rumah, tidak menjenuhkan, dan tidak membutuhkan pengawasan dari coach [8].
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  yaitu  bagaimana  membuat  simulasi perhitungan  pemilihan  aktivitas  fisik  berdasarkan  kebutuhan  pengguna  untuk  menurunkan  berat  badan  serta  bagaimana ketepatan perhitungan  pada  simulasi  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat  simulasi  sistem  kecerdasan  buatan yang nantinya akan diterapkan pada workout game . Sistem yang diusulkan dapat membantu pengguna untuk mengetahui perhitungan tanpa harus didampingi coach dan dapat dilakukan di rumah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif. Gambar 2 berikut menggambarkan alur penelitian beserta penanggung jawab setiap alurnya. Tahap studi literatur dilakukan selama pelaksanaan penelitian ini. Studi literatur dilakukan untuk mendukung keputusan penulis dalam melakukan penelitian ini. Hasil studi literatur terdapat pada bagian tinjauan pustaka dalam dokumen ini. Secara garis besar hasil studi literatur yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sebagai latar  belakang  penelitian,  penggunaan State  Action  Reward  State  Action (SARSA) reinforcement  learning sebagai kecerdasan buatan pada exergame , perhitungan kalori untuk menurunkan berat badan, saran aktivitas fisik, pengembangan sistem simulasi perhitungan, serta pengujian simulasi perhitungan menggunakan uji functionality correctness.
Gambar 2 . Alur Metode Penelitian
Aktivitas fisik dalam rangka menurunkan berat badan harus melihat prinsip tahapan latihan. Ada yang bersifat aerobik dan  latihan  tetap.  Hal  ini  dikarenakan  kalori  yang  terbakar  biasanya  mulai  saat  sudah  melakukan  aktivitas  fisik  selama minimal  20  menit  [10].  Aktivitas  fisik  dibagi  setiap  sesinya,  pertama  pemanasan,  yang  kedua  gerakan  inti  dan  ketiga pendinginan. Durasi pemanasan yaitu 5 sampai 10 menit, gerakan inti 15 sampai 60 menit dan  pendinginan 5 - 10 menit. Durasi dibutuhkan untuk meningkatkan kapasitas fungsional tubuh.
Intensitas aktivitas fisik harus diperhatikan agar menghindari risiko cedera. Pada umumnya intensitas aktivitas mulai dari 40% sampai 85%.  Aktivitas dengan intensitas tinggi dan durasi sebentar akan menimbulkan respons yang sama dengan aktivitas  intensitas  rendah  dengan  durasi  lama.  Namun,  hal  tersebut  tidak  dapat  dilakukan  semua  orang,  oleh  karena  itu disarankan untuk melakukan aktivitas fisik dengan intensitas sedang dan durasi lama [7]. Variasi diperlukan agar tidak terjadi kejenuhan saat melakukan aktivitas fisik. Gerakan dapat dikombinasi sesuai dengan kebutuhan [11].
Bodyweight training adalah aktivitas fisik yang menggunakan beban berat tubuh sebagai alat bebannya [10]. Aktivitas fisik ini merupakan jenis latihan kebugaran yang cocok dilakukan pada masa pandemi Covid-19, karena bisa dilakukan di mana saja tanpa harus menggunakan fasilitas latihan yang mahal, kelompok otot yang dilatih banyak dan memiliki  risiko yang rendah terhadap cedera [12]. Adapun jenis aktivitas bodyweight training antara lain push up, sit up, back up, pull up, lunge, squat jump, squat thrust, skipping, plank, jumping jack, Crunches, Burpee, Mountain Climber, V-up, Leg Raises dan lain-lain.
Dalam proses penurunan berat badan, selain memperhatikan jenis aktivitas fisik, harus diperhatikan pula kalori yang dibakar. Hal ini berkaitan dengan pembatasan pembakaran kalori per hari serta variasi latihan yang akan dilakukan. Pada umumnya, kebutuhan kalori pada wanita setiap harinya adalah 2000 sedangkan pada pria adalah 2500. Idealnya setiap hari hanya  diperbolehkan  mengurangi  500  kalori  yang  berasal dari  aktivitas  fisik  dan defisit  kalori  makanan dalam  satu  hari. Sehingga, penurunan  berat  badan  setiap  minggu  tidak  melebihi  1  kg  [7].  Sebagai  contoh,  apabila dengan  membakar  500 kalori, maka dalam seminggu kalori yang dibakar apabila melakukan aktivitas fisik setiap hari adalah 7 x 250 = 1750 Kalori aktivitas fisik, 7 x 250 = 1750 Kalori defisit makanan [8].
Aplikasi game yang diusulkan kecerdasan buatannya menggunakan teknologi augmented reality (AR). Teknologi ini digunakan  dalam  sistem game yang  mengombinasikan  aktivitas  fisik  atau  yang  biasa  disebut  dengan exergame .  Selama pandemi COVID-19, exergame terbukti sangat membantu karena meningkatkan motivasi dalam melakukan aktivitas fisik. Selain itu, mengurangi efek negatif akibat stres yang ditimbulkan akibat terbatasnya ruang lingkup bergerak [13].
Hal 79−84 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Aplikasi exergame merupakan aplikasi game untuk exercise (olah raga) yang dikembangkan oleh komunitas virtual reality . Pada masa pandemi seperti ini, exergame mendapatkan popularitas yang tinggi. Contoh aplikasi yang populer saat ini adalah Jump Rope Challenge yang dirilis oleh Nintendo [14]. Terdapat beberapa tipe exergame , yaitu static dan mobile [15]. Yang membedakannya adalah gerakan statis adalah jenis gerakan hanya dalam satu tempat, sedangkan mobile yaitu jenis gerakan yang lebih dinamis dan dapat berpindah-pindah tempat. Dari penelitian yang sudah dilakukan oleh Lanham dkk exergame dengan gerakan statis memiliki kesalahan yang jauh lebih sedikit dibanding yang mobile [15]. Kecerdasan  buatan  juga  dapat  digunakan  dalam exergame .  Seperti reinforcement  learning yang  diterapkan  oleh trainer aktivitas fisik pada [10]. Alur yang digunakan pada penelitian tersebut dapat diadaptasi pada kecerdasan buatan untuk exergame ini. Gambar 1 menunjukkan alur reinforcement learning pada penelitian tersebut. SARSA  merupakan  salah  satu  teknik reinforcement learning yang  banyak  digunakan  untuk  data  latih  yang  sama dengan data uji. Secara umum pola SARSA ini menggunakan rumus (1) berikut.
𝑄(𝑆 𝑡 , 𝐴 𝑡 ) = 𝑄(𝑆 𝑡 , 𝐴 𝑡 ) + 𝛼(𝑅 𝑡+1 + 𝛾𝑄(𝑆 𝑡+1 , 𝐴 𝑡+1 )) − 𝑄(𝑆 𝑡 , 𝐴 𝑡 ) (1)
𝑄(𝑆 𝑡 , 𝐴 𝑡 ) = State - Action saat ini 𝛼(𝑅 𝑡+1 + 𝛾𝑄(𝑆 𝑡+1 , 𝐴 𝑡+1 )) = Reward ( reward / discount factor ) untuk State selanjutnya
Berdasarkan rumus tersebut, dapat digambarkan alur SARSA secara umum yang terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram alir SARSA
Tahap  selanjutnya  yaitu  tahap  pembuatan  model.  Pada  tahap  ini  penulis  memutuskan  untuk  menggunakan reinforcement learning untuk  kemudian  diterapkan  ke  dalam exergame penurun  berat  badan. Reinforcement learning ini dilakukan karena data yang digunakan untuk dilatih adalah merupakan data itu sendiri. Setelah data dilatih, dihasilkan aksi yang  harus  dilakukan  kemudian.  Skema  ini  sangat  tepat  untuk  menjadi  asisten  penghitung  kebutuhan  kalori  defisit  bagi pengguna yang akan menurunkan berat badan.
Tahap  selanjutnya  yaitu  tahap  pengembangan  sistem  simulasi  perhitungan.  Pengembangan  sistem  tersebut menggunakan metode waterfall pada Software Development Life Cycle (SDLC)[14]. Rumus-rumus yang dibutuhkan untuk perhitungan dibuat dalam bentuk code dalam program. Rumus yang digunakan yaitu  rumus  Indeks  Massa  Tubuh  (IMT)  (2)  dan  rumus Basal  Metabolic  Rate (BMR)  (3).  Rumus  IMT  digunakan  untuk mengetahui kategori berat badan, jika minimal overweight maka cocok untuk penggunaan sistem ini. Klasifikasi berat badan berdasarkan nilai  IMT  dapat dilihat  pada  tabel  1  di  bawah.  Rumus  BMR  digunakan  untuk  menghitung kebutuhan  kalori makanan seseorang berdasarkan tinggi badan, berat badan, serta usia [16].
𝐼𝑀𝑇 = 𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑑𝑎𝑛 (𝑘𝑔) 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝐵𝑎𝑑𝑎𝑛 (𝑚) × 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝐵𝑎𝑑𝑎𝑛 (𝑚) (2) Tabel 1. Klasifikasi Kategori Berat Badan Wanita No.  Kategori berat badan Nilai IMT (kg/m 2 ) 1 Kurus < 17 2 Normal 17 – 23 3 Kegemukan ( overweight )  23 – 27 4 Obesitas > 27 BMR Wanita  =  655 + (9,6  ×  berat badan) + (1,8 ×  tinggi badan) − (4,7  ×  usia) (3)
Setelah  tahap  pengembangan  pada waterfall ,  dibutuhkan  pelaksanaan  simulasi.  Hal  ini  dilakukan  dengan memasukkan data yang perlu dimasukkan ke dalam sistem lalu disimulasikan. Model tersebut kemudian diuji validitasnya. Pengujian menggunakan uji functionality correctness berdasarkan daftar kebutuhan pada Tabel 2 [17].
Hal 79−84 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 2 . Daftar Kebutuhan Sistem Perhitungan No. Kebutuhan 1 Input data nama pengguna, hari ke berapa melakukan program penurunan berat badan, tinggi badan, serta berat badan
2 Menghitung Indeks Massa Tubuh untuk menentukan klasifikasi kategori berat badan (minimal overweight untuk pengguna exergame ke depannya)
3 Menghitung kalori makanan yang dibutuhkan berdasarkan berat badan tertentu
4 Menghitung kebutuhan kalori defisit untuk menurunkan berat badan baik dari makanan maupun dari aktivitas fisik
5 Menyarankan aktivitas fisik yang harus dilakukan berdasarkan kalori defisit yang dibutuhkan melalui aktivitas fisik
6 Input jumlah aktivitas yang dilakukan setelah mendapatkan saran aktivitas fisik
7 Input jumlah kalori masuk dari makanan hari ini
8 Menghitung selisih kalori yang dimakan dan dikeluarkan dari aktivitas fisik dengan kalori defisit yang seharusnya
9 Membagi selisih ke hari-hari selanjutnya dan ditambahkan ke kalori defisit hari-hari selanjutnya
10 Memberikan hasil perhitungan kalori defisit yang dibutuhkan esok hari untuk kemudian digunakan dalam penentuan saran aktivitas fisik esok hari

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  3  berikut  menunjukkan  diagram  alir  perhitungan  kebutuhan  kalori  defisit  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna  yang sedang  program  penurunan  berat  badan  selama  minimal  30  hari.  Proses  perhitungan  kebutuhan  kalori  defisit  tersebut kemudian dibuat ke dalam suatu sistem simulasi perhitungan sebagai dasar untuk diterapkan dalam exergame di kemudian hari.
Gambar 3. Diagram alir perhitungan kalori defisit
Gambar  4  menunjukkan  proses  pengembangan  aplikasi  menggunakan  metode waterfall .  Pada  tahap requirement dihasilkan kebutuhan apa saja yang harus dipenuhi oleh sistem yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Hal 79−84 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Kebutuhan  tersebut  yang  menjadi  dasar  pengujian  ketepatan  hasil  perhitungan  sistem  simulasi.  Setelah  daftar kebutuhan dibuat, perancangan sistem dilakukan dengan menentukan rencana input , rencana proses, serta rencana luaran dari sistem  simulasi  berupa  diagram  alir  seperti  pada  Gambar  3.  Tahap  selanjutnya  yaitu  tahap  pengujian.  Seperti  yang  telah disebutkan sebelum ini, bahwa pengujian dilakukan berdasarkan daftar kebutuhan sistem. Ketepatan perhitungan dari setiap tahap dalam SARSA diuji dengan uji functionality correctness . Tahap pengujian ini dilakukan dengan menjalankan simulasi perhitungan. Tahap terakhir yaitu maintenance . Tahap maintenance dilakukan sebagai perbaikan saat ada uji functionality correctness yang mengeluarkan hasil yang tidak sesuai.
Data tersebut yaitu data tinggi badan serta berat badan. Asumsi pengguna exergame ini yaitu wanita, selang usia 17 hingga 40 tahun, tipe berat badan minimal overweight , serta kategori aktivitas sehari-harinya adalah ringan. Data dimasukkan sebelum, antara, serta sesudah melakukan aktivitas fisik dalam rentang waktu 30 hari. Setelah dimasukkan data tinggi badan serta berat badan di awal, perhitungan hari pertama dimulai dan menghasilkan rekomendasi jumlah kalori makanan serta aktivitas fisik yang diperlukan untuk mencapai target kalori defisit di hari tersebut. Setelah melakukan aktivitas fisik, pada malam hari, setelah makan malam, data berapa masing-masing aktivitas fisik dilakukan dan jumlah kalori makanan yang dimakan dimasukkan ke dalam sistem sebagai input untuk menjadi dasar perhitungan reward , stage , serta action selanjutnya. Hasil luaran setelah tahap tersebut adalah rekomendasi kalori makanan dan kalori defisit yang diperlukan untuk esok hari yang sudah ditambahkan dengan reward . Hasil setiap tahap SARSA pada simulasi ini yang kemudian diperiksa kebenaran hasil  perhitungannya  sebagai  bahan  uji functionality correctness .  Hasil  pengujian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  3  berikut. Berdasarkan tabel tersebut, persentase kebenaran hasil simulasi dihitung menggunakan rumus (4). Berdasarkan pengujian terhadap kebutuhan pada Tabel 2, hasil pengujian adalah 100% proses simulasi menghasilkan luaran yang tepat [17].
Tabel 3. Pengujian Functionality Correctness No Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Sesuai  Sesuai 1 Input data nama pengguna, hari ke berapa melakukan program penurunan berat badan, tinggi badan, serta berat badan v
2 Menghitung Indeks Massa Tubuh (IMT) untuk menentukan klasifikasi kategori berat badan (minimal overweight untuk pengguna exergame ke depannya) v 3 Menghitung kalori makanan yang dibutuhkan berdasarkan tinggi badan, berat badan, serta usia tertentu v
4 Menghitung kebutuhan kalori defisit untuk menurunkan berat badan baik dari makanan maupun dari aktivitas fisik v
5 Menyarankan aktivitas fisik yang harus dilakukan berdasarkan kalori defisit yang dibutuhkan melalui aktivitas fisik v 6 Input jumlah aktivitas yang dilakukan setelah mendapatkan saran aktivitas fisik v 7 Input jumlah kalori masuk dari makanan hari ini v 8 Menghitung selisih kalori yang dimakan dan dikeluarkan dari aktivitas fisik dengan kalori defisit yang seharusnya v
9 Membagi selisih ke hari-hari selanjutnya dan ditambahkan ke kalori defisit hari-hari selanjutnya v 10 Memberikan hasil perhitungan kalori defisit yang dibutuhkan esok hari untuk kemudian digunakan dalam penentuan saran aktivitas fisik esok hari v Jumlah 10 0 𝑋 = 𝐼 𝑃 ×  100%
(4)
𝑋 = Persentase ketepatan 𝐼 = Jumlah tepat 𝑃 = Banyak yang diuji Pemilihan reinforcement learning sebagai  algoritma kecerdasan  buatan  adalah karena  untuk  menentukan  aktivitas fisik  yang  harus  dilakukan  oleh  seseorang  yang  akan  menurunkan  berat  badan  harus  dilakukan  perhitungan  kalori  yang dikeluarkan  setiap  hari.  Kekurangan  kalori  yang  dikeluarkan  mengakibatkan  keesokan  harinya  harus  ditambahkan  porsi aktivitas  fisiknya  agar  memenuhi  target  penurunan  berat  badan.  Selain  aktivitas  fisik,  asupan  kalori  makan  pun  harus dikurangi dari kebutuhan kalori normal tubuh seseorang. Jika kalori yang masuk melebihi yang seharusnya, maka keesokan harinya  kalori  yang  berasal  dari  makanan  harus  dikurangi.  Hal  ini  terus  berjalan  selama  masa  program  penurunan  berat badan.
Penambahan atau pengurangan kalori dari aktivitas fisik maupun dari makanan merupakan reward ataupun discount yang harus diterima oleh pengguna. Sistem seperti ini sangat berkaitan dengan metode SARSA pada reinforcement learning . State dan action hari  ini  berpengaruh  terhadap state dan action keesokan  harinya.  Hal  ini  sesuai  dengan  perhitungan reward / discount berdasarkan state dan action hari ini. Namun, terdapat kendala saat menentukan action untuk esok hari. Data mengenai besar kalori aktivitas fisik harus bervariasi  agar  tidak  menjenuhkan.  Variasi  aktivitas  fisik  ini  memerlukan  kecerdasan  buatan  khusus  agar  dapat  tepat memenuhi kebutuhan kalori yang dikeluarkan sebagai state baru. Karena fokus penelitian ini tidak spesifik untuk metode pemilihannya, maka hal ini tidak menjadi fokus utama. Sehingga, metode brute force masih menjadi pilihan agar variasi
Hal 79−84 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
aktivitas fisik lengkap untuk mencegah terpilihnya variasi aktivitas fisik yang sama. Metode searching brute force memang akurat,  namun  membutuhkan  waktu  yang  lama  karena  melakukan  seluruh  kemungkinan  pencarian  hingga  diputuskan solusinya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  semua  tahapan  metodologi  penelitian,  didapatkan  kesimpulan  bahwa Reinforcement  learning dengan metode  SARSA  dapat  dibuat  sistem  simulasi  perhitungan  menggunakan  metode waterfall .  Selain  itu,  hasil  simulasi perhitungan reinforcement learning menghasilkan luaran yang tepat. Hal ini didapatkan dengan uji functionality correctness yang  menghasilkan  100%  semua  daftar  kebutuhan  menghasilkan  luaran  yang  tepat.  Di  dalam  proses  SARSA  terdapat perhitungan untuk menentukan aktivitas fisik yang harus dilakukan untuk menurunkan berat badan. Saat ini proses tersebut masih menggunakan brute force untuk mencari variasi gerakan sebanyak-banyaknya agar pengguna tidak jenuh. Namun, hal ini membutuh kan waktu yang sangat lama bahkan hingga lebih dari 200 proses iterasi untuk menemukan solusi yang tepat. Metode searching lain mungkin dapat digunakan untuk mengefisienkan waktu, namun tetap mendapatkan variasi hasil yang banyak  agar  pengguna  tidak  bosan.  Kalori  defisit  dari  makanan  masih  dalam  bentuk  saran  jumlah  kalori.  Jika  sistem dilengkapi dengan hasil searching variasi menu makanan yang dapat dimakan oleh pengguna akan lebih membantu pengguna dalam mengatur makanan hariannya. Sistem simulasi ini sudah benar berdasarkan hasil pengujian, sehingga sistem ini dapat diujikan  kepada  beberapa  pengguna  langsung.  Sistem  harus  disiapkan  agar  menjadi user  friendly agar  pengguna  dapat menggunakan sistem ini untuk uji coba.

## REFERENCES
[1] E. Füzéki, D. A. Groneberg, and W. Banzer, “Physical activity during COVID-19 induced lockdown: Recommendations,” Journal of Occupational Medicine and Toxicology, vol. 15, no. 1. BioMed Central Ltd, Aug. 12, 2020. doi: 10.1186/s12995-020-00278-9.
[2] R.  Yuniana,  “EFFECT  OF  AEROBIC  AND  LOAD  EXERCISES  ON  BODY  FAT  AND  LUNG  VITAL  CAPACITY,” MEDIKORA, vol. 19, no. 2, pp. 82–97, 2020.
[3] S. Kwok et al., “ Obesity: A critical risk factor in the COVID ‐19 pandemic ,” Clinical Obesity, vol. 10, no. 6, pp. 1–11, Dec. 2020, doi: 10.1111/COB.12403.
[4] 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.
[5] K. Tanaka et al., “Professional dietary coaching within a group chat using a smartphone application for weight loss: A randomized controlled trial,” Journal of Multidisciplinary Healthcare, vol. 11, pp. 339–347, Jul. 2018, doi: 10.2147/JMDH.S165422.
[6] 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,” The Open Bioinformatics Journal, vol. 12, no. 1, pp. 50–71, Oct. 2019, doi: 10.2174/1875036201912010050.
[7] M. Kurnia, “PRINSIP DASAR PROGRAM OLAHRAGA KESEHATAN,” 2017.
[8] 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.
[9] E. M. Forman et al., “Can the artificial intelligence technique of reinforcement learning use continuously-monitored digital data to optimize treatment for weight loss?,” Journal of Behavioral Medicine, vol. 42, no. 2, pp. 276–290, Apr. 2019, doi: 10.1007/s10865- 018-9964-1.
[10]  A.  Lestari  and  A.  Nasrulloh,  “EFEKTIVITAS  LATIHAN  BODY  WEIGHT  TRAINING  DENGAN  DAN  TANPA MENGGUNAKAN  RESISTANCE  BAND  TERHADAP  PENURUNAN  BERAT  BADAN  DAN  PERSENTASE  LEMAK,” MEDIKORA, vol. XVII, no. 2, pp. 31–101, 2018.
[11]  S. Adi, M. Supriyadi, and N. Masgumelar, Model-model exercise  dan aktivitas fisik untuk kebugaran jasmani anak SD. Malang: Wineka Media, 2020.
[12]  R.  L.  Bile  and  Y.  B.  O.  Tapo,  “PELATIHAN  PROGRAM  OLAHRAGA  KESEHATAN  UNTUK  PEMELIHARAAN KEBUGARAN JASMANI SISWA SMA DI MASA PANDEMI COVID-19,” Jurnal Abdimas Ilmiah Citra Bakti, vol. 2, no. 1, pp. 41–49, Apr. 2021, doi: 10.38048/jailcb.v2i1.187.
[13]  F. Losilla and F. Rosique, “An augmented reality mirror exergame using 2D pose estimation,” in ICSOFT 2019 - Proceedings of the 14th International Conference on Software Technologies, 2019, pp. 643–648. doi: 10.5220/0007798906430648.
[14]  A. K. Nalendra et al., “Penerapan Artificial Intelligence untuk Kontrol Suhu dan Kelembapan pada Kandang Broiler berbasis Internet of Things,” Generation Journal, vol. 5, no. 2, pp. 59–68, Jul. 2021.
[15]  M. Lanham, Hands-on reinforcement learning for games : implementing self-learning agents in games using artificial intelligence techniques. Birmingham: Packt Publishing Ltd., 2020.
[16]  C. N. Jonathan et al., “Implementasi Metode Algoritma Genetika Pada Penentuan Menu Makanan Untuk Membentuk Berat Badan Ideal,” Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, vol. 6, no. 1, pp. 35–40, Sep. 2019, doi: 10.25047/jtit.v6i1.93.
[17]  R.  B.  Kurniawan,  N.  Agitha,  and  R.  Afwani,  “RANCANG  BANGUN  SISTEM  INFORMASI  KONSULTASI  DAN PENJADWALAN FISIOTERAPI PENYAKIT BELL’S PALSY (STUDI KASUS KLINIK GRIYA FISIOTERAPIS),” JTIKA, vol. 3, no. 1, pp. 51–61, Mar. 2021, [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/