## Article history
Received December 29, 2017 Accepted June 28, 2018

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKANAN UNTUK DIET MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Choirul Anam 1) , Siti Maesaroh 2) , Yohakim Benedictus Samponu 3) 1,2,3 Magister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta Email: ch.a6.rowi@gmail.com, sitimaesaroh40@gmail.com , mikahoy045@gmail.com

## Abstract
Most people want to have the ideal weight. One way to go is to diet. A good diet by adjusting a balanced dose of food consumed. The complicated in the diet is to calculate the amount of food intake and adjust the  composition  of  the  content  to  meet  balanced  doses.  Computer  applications  with  data  mining algorithms is a solution that helps simplify the diet category for a person. In this study used Naïve Bayes algorithm and built in a computer software to calculate existing training data.
Keywords: diet, food, Naïve Bayes, software, classification

## Abstrak
Sebagian besar orang menginginkan memiliki berat badan yang ideal. Salah satu jalan yang ditempuh adalah  melakukan  diet.  Diet  yang  baik  dengan  mengatur  takaran  seimbang  dari  makanan  yang dikonsumsi. Yang rumit pada diet yaitu menghitung jumlah asupan makanan dan mengatur komposisi kandungannya  agar  memenuhi  takaran  seimbang.  Aplikasi  komputer  dengan  algoritma  data  mining merupakan  sebuah  solusi  yang  dapat  membantu  mempermudah  dalam  menentukan  kategori  makanan diet bagi seseorang. Dalam penelitian ini digunakan algoritma Naïve Bayes dan dibangun sebuah software untuk mengkalkulasi data training yang ada.
Kata Kunci: diet, makanan, Naïve Bayes , software , klasifikasi

## 1.  PENDAHULUAN
Bagi  sebagian  besar  orang  yang  memiliki berat  badan  berlebih  menginginkan  berat  badan yang  ideal.  Jalan  satu-satunya  yang  perlu ditempuh  untuk  bisa  memiliki  berat  badan  yang ideal  adalah  dengan  melakukan  diet.  Namun sudah  tepatkah  diet  yang  dilakukan?  Sebagian besar orang masih beranggapan bahwa diet adalah proses  menahan  diri  dari  mengonsumsi  segala sesuatu  yang  bertujuan  untuk  menguruskan badan, sebuah kegiatan yang tidak menyenangkan dan  bahkan  menyiksa.  Anggapan  seperti  itu adalah  tidak  benar,  diet  sehat  merupakan pengaturan  pola  makan  yang  baik  dan  sesuai dengan  kebutuhan  tanpa  berlebihan.  Boleh  saja mengonsumsi  berbagai  jenis  makanan  namun tetap  dalam  takaran  yang  seimbang.  Jika mengikuti aturan makan dengan baik, maka berat
badan  pasti  bisa  turun  karena  hasil  tak  akan mengkhianati  proses.  Pastikan  pula  makanan yang  dikonsumsi  memiliki  kualitas  yang  baik sebagai makanan untuk diet [7].
Diet sering  kali  menjadi  sesuatu  yang  tidak mudah,  sehingga  banyak  orang  yang  enggan melakukannya, atau berhenti di tengah jalan. Hal yang membuat diet sulit dan rumit salah satunya adalah  soal  menghitung  asupan  makanan  dan mengatur  komposisi  kandungannya.  Namun begitu, cara rumit itu bisa ditinggalkan karena diet bukanlah ujian matematika [8]. Dengan mengacu pada  data record variasi  komposisi  dari karbohidrat,  protein  dan  lemak  yang  sudah dikategorisasikan,  dan  mengetahui indeks  massa tubuh,  algoritma  data  mining  akan  membantu mempermudah dalam menentukan sebuah
makanan  bagi  seseorang  apakah  termasuk  menu diet atau tidak.
Naive  Bayes Classifier sebagai  salah  satu algoritma  dalam data  mining untuk  klasifikasi telah banyak diterapkan dalam sistem pendukung keputusan. Dalam penelitian Erwien Tjipta Wijaja [1] menggunaan algoritma Naïve Bayes Classification untuk mengoptimasi dalam pemilihan  Rumah  Toko  dengan  multi  indikator dan variabel yang berpengaruh terhadap variabel keputusan,  disimpulkan  bahwa  penggunaan algoritma Naive  Bayes  Classification cukup praktis  dan  memadai.  Dalam  penelitian  [2] menunjukkan  sebuah  model  optimasi  terhadap Naïve  Bayes yang  dapat  meningkatkan  tingkat akurasi  dengan  memperhatikan  variabel-variabel yang tidak diketahui dan struktur yang digunakan tetap sederhana. Algoritma Naïve Bayes memberikan  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi dalam  penelitian  Dicky  Nofriansyah  dkk.  [3] untuk mengetahui minat beli pelanggan terhadap kartu  internet  XL.  Dalam  penelitian  Metode Naïve  Bayes Untuk  Penentuan  Penerima Beasiswa Bidik misi Universitas Mulawarman [4] telah  menghasilkan  sebuah  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  dengan  tingkat  akurasi sebesar 86.67%.
Dengan  kesederhanaan  metode  dan  tingkat akurasi yang baik yang dibuktikan dalam berbagai penelitian  sebelumnya  maka  dalam  penelitian ini penulis  memilih  metode Naïve  Bayes  Classifier untuk  pengembangan  sebuah software komputer sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan makanan untuk diet.
Permasalahan  yang  menjadi  inti  bahasan dalam penelitian ini adalah bagaimana mengembangkan  sebuah software komputer menggunakan  algoritma Naïve  Bayes yang  dapat digunakan  sebagai  sistem  pendukung  keputusan dalam  pemilihan  makanan  untuk  diet  serta seberapa jauh tingkat akurasi dalam menyelesaikan  masalah  sejenis  ini  menggunakan algoritma Naïve Bayes .

## 2.  METODE PENELITIAN

## Studi Literatur
Berupa  kajian  jurnal/paper/materi  seminar dan  studi  pustaka  tentang  penggunaan  metode data mining khususnya algoritma Naïve Bayes .
Menyiapkan data ( data preparation )
Data  berbagai  jenis  makanan,  masing- masing  dengan  bobot  komposisi  kandungan protein,  karbohidrat  dan  lemak  yang  berbentuk numerik  perlu  dikonversi  menjadi  bentuk
persentase  kandungan  untuk  mendapatkan  nilai kategorinya.
Data tinggi badan dan berat badan digunakan untuk  menghitung  indeks  massa  tubuh  (IMT) untuk menentukan nilai kategorinya.
Pengembangan software komputer
Meliputi kegiatan perancangan dan implementasi database dan user  interface dan pembangunan software komputer  untuk  sistem pendukung keputusan.

## Pengujian dan evaluasi
Dengan  menggunakan software yang  telah dibangun dilakukan pengujian dengan data testing dan dilakukan evaluasi kinerja sistem.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Digunakan  algoritma Naïve  Bayes dan dibangun sofware komputer  untuk  kalkulasi terhadap data  training dan  dilakukan  pengujian sistem menggunakan data testing .

## Algoritma Naïve Bayes
Merupakan  teknik  prediksi  probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan teorema Bayes dengan  asumsi  independensi  diantara variabel  prediktor  [5].  Secara  sederhana, pengelompokan Naïve Bayes menganggap adanya suatu  fitur  tertentu  dalam  sebuah  kelas  tidak terkait dengan adanya fitur lainnya.
Teorema  Bayes  memberikan  cara  untuk menghitung posterior  probability P(C|X)  dari P(C), P(X) dan P(X|C) dengan persamaan berikut:
P(C|X) = (1)
Dimana P(C|X)  : posterior probability kelas (C, target) yang diberikan prediktor (X, atribut)
P(C) : probabilitas kelas sebelumnya
P(X|C)  : Kemungkinan yang merupakan proba bilitas prediktor kelas yang diberikan P(X) : probabilitas prediktor sebelumnya
Algoritma  ini  di  samping  sederhana  juga dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  data  tipe nominal maupun tipe numerik.

## Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Merupakan  sistem  yang  menyediakan fasilitas  untuk  melakukan  analisis  sehingga proses  pengambilan  keputusan  menjadi  lebih berkualitas [6]. Kegiatan pengambilan keputusan mencakup identifikasi masalah, pencarian
P(X|C) P(C)
P(X)
pilihan  penyelesaian  masalah,  penilaian  dari berbagai alternatif yang mungkin dan pemilihan alternatif  keputusan  terbaik.  Kegiatan  ini dilakukan  oleh  aplikasi  SPK  memakai  CBIS ( Computer  Based  Information  Systems )  yang fleksibel, interaktif, dan bisa diadaptasi

## Konversi Data
Data  yang  tersedia  bernilai  numerik  harus dikonversi dulu ke dalam bentuk kategorial. Data komposisi  kandungan  gizi  berbentuk  numerik dikonversi  menjadi  nilai  proporsi  (persentase) dulu dengan menggunakan persamaan:
Persentase bobot nilai gizi =
x 100%
(1)
Tabel  1  memperlihatkan  konversi  data komposisi  kandungan  gizi  dari  salah  satu  jenis makanan.
Tabel 1.  Konversi data komposisi kandungan gizi
N o Makana n Jumlah Protei n Lemak Karbohidra t Total
1 Ikan Cakalang 1500 g 277.5 g 43.5 g 0.0 g Berat Nilai Gizi 277.5 g 43.5 g 0.0 g 321 g Prosentase Nilai Gizi 86.45% 13.55 % 0.00% 100
%
Data  persentase  nilai  gizi  kemudian diklasifikasikan  menjadi  nilai  kategori.  Nilai kategori untuk protein yaitu kurang, normal, diet. Nilai  kategori  untuk  lemak  yaitu  normal,  diet, kelebihan. Nilai kategori untuk karbohidrat yaitu normal, diet, kelebihan. Sedangkan nilai kategori untuk IMT adalah kurus, normal, gemuk.
Pengembangan software komputer Pengembangan software dibagi  menjadi beberapa  bagian,  yaitu  pembangunan database dan user interface .  Program  dibuat  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan menggunakan database MySQL.

## Pembangunan database
Struktur  database  yang  dibangun  adalah seperti pada Gambar 1.
Gambar 1.  Struktur database yang dibangun
Perancangan user interface Dirancang dan dibuat beberapa halaman user interface sebagai berikut:
• Halaman Login
Halaman  Login  digunakan  untuk  masuk  ke dalam aplikasi terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2.  Halaman login aplikasi
• Halaman Data Training
Halaman Data  Training diperlihatkan  pada gambar 3 digunakan untuk menampilkan data training yang digunakan untuk kalkulasi data testing menggunakan  algoritma Naïve  Bayes . Data  Training dimasukkan  secara  langsung melalui database .
Nilai gizi (gram)
Total nilai gizi (gram)

## • Halaman Data Testing
Halaman Data  Testing diperlihatkan  pada gambar 4 digunakan untuk menambahkan data testing yang  akan  di  uji,  pada  bagian  awal halaman  akan  muncul data  testing yang  sudah pernah dilakukan pengujian sebelumnya.
Gambar 4.  Halaman data testing
Pengujian dilakukan dengan menekan tombol tambah pada pojok kiri atas dan memasukkan parameter  kategori  sesuai  dengan  klasifikasi. Parameter  kategori  di  klasifikasikan  dengan menggunakan  tombol select (terlihat  pada gambar  5  dibawah  ditunjukkan  dengan rectangle merah).
Gambar 5.  Pengujian klasifikasi
Dari  hasil  input  data  dikalkulasikan  dengan algoritma Naïve  Bayes dengan data  training yang  sebelumnya  sudah  dimasukkan  ke  dalam database . Coding proses  kalkulasi  dengan algoritma Naïve  Bayes dapat  dilihat  pada gambar 6 dan gambar 7 berikut:
Gambar 6. Coding kalkulasi dengan Naïve Bayes
Gambar 7. Coding kalkulasi dengan Naïve Bayes (lanjutan gambar 6)
Gambar  8  berikut  adalah  hasil  yang ditampilkan  setelah  dilakukan  kalkulasi dengan algorit ma Naïve Bayes .
Gambar 8.  Hasil kalkulasi
3.5  Pengujian dan Evaluasi Dengan  menggunakan software komputer yang telah dibangun dilakukan pengujian dengan data testing dan hasilnya seperti pada gambar 9.
Gambar 9.  Hasil pengujian klasifikasi

## 4.  PENUTUP

## Kesimpulan
Software  Sistem  Pendukung  Keputusan pemilihan  makanan  untuk  diet  menggunakan algoritma Naïve Bayes dapat dibuat menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  dengan  DBMS MySQL.  Dari  pengujian  terhadap  5 data  testing diperoleh  hasil  3  jawaban  benar  yang  berarti tingkat  akurasinya  adalah  sebesar  60%.  Hal  ini disebabkan  oleh  beberapa  hal  antara  lain  karena software yang  dibangun  masih  dalam  bentuk prototype yang  masih  membutuhkan  beberapa perbaikan,  juga  karena  sedikitnya  jumlah data
testing yang diuji. Diperlukan penambahan jumlah data testing untuk pengujian dalam beberapa jenis skenario untuk meningkatkan nilai akurasi.

## 5.  REFERENSI
Erwien  Tjipta  Wijaja,  2015.  Optimasi  Strategis Pemilihan  Rumah  Toko  Dengan  Metode Naïve Bayesian Classification . ISSN 2087- 0256  SMATIKA  Jurnal  Volume  05, Nomor 02 Anonim,  2016. Learning  The  Naive  Bayes Classifier With Optimization Model . Int. J. Appl.  Math.  Comput.  Sci.,2013,  Vol.  23, No. 4, 787–795 Dicky  Nofriansyah,  Kamil  Erwansyah,  Mukhlis Ramadhan,  2016.  Penerapan  Data  Mining dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Clasifier untuk  Mengetahui  Minat  Beli  Pelanggan terhadap Kartu Internet XL (Studi Kasus di CV.  Sumber  Utama  Telekomunikasi). Jurnal SAINTIKOM Vol.15, No. 2 Anonim,  2016.  Metode Naive  Bayes Untuk Penentuan  Penerima  Beasiswa  Bidikmisi Universitas Mulawarman. Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 11, No. 2 Eko  Prasetyo.  2012.  Data  Mining,  Konsep  Dan Aplikasi Menggunakan
MATLAB.
Penerbit ANDI Yogyakarta
Kusrini.  2007.  Konsep  dan  Aplikasi  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN.  Penerbit
ANDI Yogyakarta
Putri  Hastuti,  2017.  Pentingnya  Makanan  Diet Sehat  untuk  Hidup  yang  Lebih  Baik . https://www.inspirasi.co/putrihastuti/2983 2_pentingnya-makanan-diet-sehat-untuk-
hidup-yang-lebih-baik
Wisnubrata,  2017.  Cara  Gampang  Mengukur
Makanan Saat Diet.
http://lifestyle.kompas.com/read/2017/06/1
9/102559820/cara.gampang.mengukur.ma kanan.saat.diet