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

## Information Retrieval pada Pencarian Menu Balita Menggunakan Dice Coefficient
Arfiani Nur Khusna #1 , Luthvi Rizkawati *2
# Departemen Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan Jl. Ahmad Yani (Ring Road Selatan), Kragilan, Tamanan, Banguntapan, Bantul, Yogyakarta
1 arfiani.khusna@tif.uad.ac.id
* Departemen Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan Jl. Ahmad Yani (Ring Road Selatan), Kragilan, Tamanan, Banguntapan, Bantul, Yogyakarta
2 luthvi29@gmail.com
Abstrak — Masalah gizi menjadi salah satu faktor penyebab kesakitan  dan  penyebab  gangguan  tumbuh  kembang  pada balita diseluruh dunia, 75% responden kesulitan menemukan informasi tentang pencarian menu makanan yang tepat untuk balita  berdasarkan  bahan  makanan  yang  tersedia  sehingga menjadi  salah  satu  faktor  penyebab  gizi  buruk  balita. Penelitian bertujuan untuk membantu pengguna menemukan informasi dalam mencari menu makanan balita berdasarkan bahan-bahan  yang  tersedia.  Pencarian  menggunakan information retrieval dengan  metode Dice Coefficient  untuk menghitung tingkat kesamaan antar dua buah objek dengan cara  mengalikan  dua  jumlah  nilai  irisan  antara  dokumen menu dan query, kemudian membaginya dengan jumlah nilai dokumen menu dengan nilai query. Hasil pengujian precision 0,23 menunjukkan bahwa akurasi antara kata kunci dengan dokumen menu hasil pencarian rendah, sedangkan hasil DCG 0.98  menunjukkan  peringkat  dokumen  menu  berdasarkan posisinya  sesuai  dengan  kata  kuncinya.  Pengujian  sistem menggunakan  user  testing,  hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  27  dari  30  pengguna  berpendapat  setuju  dalam kemudahan  dan  manfaat  sistem  untuk  mengatur  menu makanan yang tepat bagi balita sesuai bahan yang tersedia.
Kata kunci — Information Retrieval , Dice Coefficient , Menu Balita

## I. P ENDAHULUAN
Masalah  gizi  menjadi  salah  satu  faktor  penyebab kesakitan dan penyebab  gangguan tumbuh kembang  pada balita diseluruh dunia.  Gangguan tumbuh kembang balita usia  6-24  bulan  di  Indonesia  adalah  rendahnya  mutu makanan yang dikonsumsi balita dan ketidaksesuaian pola asuh yang diberikan sehingga beberapa zat gizi tidak dapat mencukupi  kebutuhan  energi  dan  zat  mikro  terutama  zat besi (Fe) dan seng (Zn) [1].
Balita  dengan  pengetahuan  gizi  ibu  yang  kurang memiliki  hubungan  yang  bermakna  dengan  kasus  balita gizi  kurang.  Balita  yang  tingkat  pengetahuan  gizi  ibunya kurang,  berisiko  mengalami  gizi  buruk  5,091  kali  lebih
besar  daripada  balita  yang  ibunya  memiliki  tingkat pengetahuan  baik  [2].  Menu  balita  merupakan  makanan atau minuman yang mengandung zat gizi, diberikan kepada bayi atau anak usia 6-24 bulan guna memenuhi kebutuhan gizi selain dari ASI, diperlukan untuk mengisi kesenjangan antara  total  kebutuhan  nutrisi  bayi  dengan  jumlah  nutrisi yang  didapatkan  dari  ASI  saja,  karena  jika  kesenjangan tersebut  tidak  dipenuhi  maka  pertumbuhan  bayi  akan terhambat  atau  terhenti.  Beberapa  faktor  yang  harus diperhatikan dalam pemberian menu balita yaitu faktor usia, frekuensi,  jumlah  pemberian,  tekstur,  keberagaman makanan,  reaksi  keaktifan  bayi  terhadap  makanan  dan higienis. [3]
Berdasarkan  hasil  kuisioner  mengenai  pengetahuan terhadap pemberian makanan balita dan disebarkan kepada 50  responden  yang  mempunyai  balita,  terdapat  75% responden  mempunyai  bahan  makanan  yang  siap  untuk diolah  namun  kesulitan  menemukan  informasi  tentang pencarian  menu  makanan  yang  bernilai  gizi  tinggi  untuk disajikan  pada  balita  sesuai  dengan  usianya  berdasarkan bahan yang sudah ada [4].
Perkembangan  teknologi  informasi  sangat  berperan penting  dalam  berbagai  sektor  kehidupan  manusia. Khususnya  pada  bidang  kesehatan,  masih  terdapat  ibu yang  belum  sadar  akan  kebutuhan  menu  makanan  yang sehat  dan  tepat  sesuai  dengan  usia  balita,  baik  dari  segi bahan  makanan  maupun  nilai  nutirisi  gizi  atau  yang terkandung dalam menu makanan tersebut. Saat ini banyak media  informasi online seperti website ataupun  aplikasi android yang  menyajikan  beragam  menu  makanan  untuk balita,  namun  media-media  tersebut  belum  dapat membantu ibu dalam mencari menu makanan berdasarkan bahan makanan lokal yang sesuai dengan usia balita.
Information  Retrieval atau  Temu  Balik  Informasi merupakan  bagian  dari computer  science tentang pengambilan  informasi  dari  dokumen-dokumen  yang didasarkan pada isi dan konteks dari dokumen-dokumen itu sendiri. Information  Retrieval adalah  suatu  sistem  yang
mampu melakukan penyimpanan, pencarian, dan pemeliharaan informasi. Informasi dalam konteks ini dapat terdiri  dari  teks  (termasuk  data  numerik  dan  tanggal), gambar, audio, video, dan objek multimedia lainnya [5].
Information  Retrieval menerapkan  berbagai  macam algoritma similarity untuk  mencari  kesamaan  antar dokumen  dan query, salah  satunya  yaitu Dice  Similarity [6][7]. Dice  Coefficient atau Dice  Similarity adalah algoritma  yang  digunakan  untuk  menghitung  tingkat kesamaan  ( similarity )  antar  dua  buah  objek  dengan  cara mengalikan 2 jumlah nilai irisan antara dokumen dan query , kemudian  membaginya  dengan  jumlah  nilai  dokumen dengan nilai query . Dice Coefficient tidak memperhatikan berapa  kali  suatu  term  muncul  di  dalam  suatu  dokumen [8][9].
Secara  teknis,  tujuan information  retrieval adalah mencocokan  ( matching )  term  atau  istilah  yang  dibangun ( query ) dengan term atau indeks yang ada dalam dokumen, sehingga  dengan  kecocokan  tersebut  maka  dokumen- dokumen  yang  relevan  akan  terambil  ( retrived )  dari database .  Terambilnya  dokumen  berdasarkan  permintaan pengguna  dengan  harapan  bahwa content atau  isi  dari dokumen yang terambil tersebut relevan dengan kebutuhan informasi pencari informasi.
Preprocessing merupakan  tahap  yang  penting  dalam pemrosesan  teks  pada  pengambilan  informasi  untuk memperoleh  fitur  yang  akan  diproses  pada  tahap selanjutnya.  Tugas  pokok  pada  tahap  ini  adalah pembangunan  indeks  dari  koleksi  dokumen  ( Indexing ). Indexing adalah  proses  membangun  representasi  suatu dokumen  dengan  memberikan  suatu  pengenal  pada  item- item  teks.  Kualitas  indeks  mempengaruhi  efektifitas  dan efisiensi sistem information retrieval . Elemen dari indexin g adalah  fitur  ( keyword,  term ,  dan  istilah)  yang  dapat diperoleh  dari  ekstraksi  teks  suatu  dokumen  yang  akan dimodelkan. Indeks dokumen adalah himpunan term yang menunjukkan  isi  topik  yang  dikandung  oleh  dokumen. Indeks akan membedakan antara satu dokumen dengan satu dokumen lain yang berada didalam koleksi [10].
Pembobotan kata sangat berpengaruh dalam menentukan  kemiripan  antara  dokumen  dengan  query. Apabila  bobot  tiap  kata  dapat  ditentukan  dengan  tepat, diharapkan  hasil  perhitungan  kemiripan  teks  akan menghasilkan  perangkingan  dokumen  yang  baik.  Faktor yang  memegang peranan penting dalam pembobotan kata yaitu Term  Frequency (tf) . Faktor  ini  menyatakan banyaknya kemunculan suatu kata dalam  suatu dokumen. Semakin sering suatu kata muncul dalam sebuah dokumen, berarti semakin penting kata tersebut [11].
Metode Dice’s Similarity Coefficient atau biasa dikenal dengan nama Sorensen-Dice Coefficient digunakan dalam perhitungan kemiripan dokumen. Rumus yang digunakan, yaitu: [12]
𝐷𝑖𝑐𝑒 (𝐷, 𝑄) = 2 |𝐷∩𝑄| |𝐷|+|𝑄|
(1)
Dimana:
D (D,Q) : nilai similaritas antara set D dan set Q |D ∩ Q|  : banyaknya elemen yang sama antara set D
dan set Q
|D| : banyak elemen yang terdapat pada set D |Q| : banyak elemen yang terdapat pada set Q
Pengujian akurasi menggunakan precision dengan rasio dokumen  relevan  yang  berhasil  ditemukembalikan  dari seluruh  dokumen  yang  ditemukembalikan.  Nilai  tertinggi precision adalah  1  atau  100%  yang  berarti  seluruh dokumen  yang  ditemukan  adalah  relevan,  precision didefinisikan sebagai berikut: [13]
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛(𝑃) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑝𝑒𝑛𝑐𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 (2)
Discounted  Cumulative  Gain (DCG)  merupakan metode  untuk  mengukur  kualitas  peringkat  dokumen berdasarkan posisinya dalam daftar hasil. DCG pada posisi p peringkat tertentu didefinisikan sebagai berikut: [14]
𝐷𝐶𝐺𝑝 = ∑
𝑟𝑒𝑙 𝑖 log 2 (𝑖+1) 𝑝 𝑖=1 (3)
Dimana:
𝑟𝑒𝑙 (𝑖) = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒 𝑖 𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡
0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒 𝑖 𝑖𝑟𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡
Kemudian akan menghitung Ideal Discounted Cumulative  Gain yang  mewakili  daftar  dokumen  yang relevan  di  dalam database dan  disesuaikan  dengan peringkat  dokumen  yang  diharapkan . Pengukuran  DCG yang  dinormalisasi,  mengaitkan  nilai  DCG  yang  ideal, untuk  setiap  posisi  peringkat p ,  berdasarkan  skor  yang diharapkan  pada  posisi . IDCG  didefinisikan  sebagai berikut: [15]
𝐼𝐷𝐶𝐺𝑝 = ∑ 𝑟𝑒𝑙 𝑖 log 2 (𝑖+1) 𝑅𝐸𝐿 𝑖=1 (4)
Menghitung  nilai Normalized  Discounted  Cumulative Gain (nDCG) untuk mendapatkan ukuran kinerja peringkat rata-rata  algoritma  yang  diterapkan  pada  mesin  pencari. Perlu  diperhatikan  bahwa  dalam  algoritma  peringkat sempurna yang menghasilkan nDCG 1, ukuran DCG yang dinormalisasi  mendekati  1  hanya  jika  DCG  pada  setiap posisi  dekat  dengan  IDCD  (yang  diharapkan)  sesuai. nDCG memperhitungkan secara langsung hubungan skor- peringkat  yang  diharapkan  ketika  menilai  efektivitas pengambilan, nDCG didefinisikan sebagai berikut:
𝑛𝐷𝐶𝐺 = 𝐷𝐶𝐺𝑝 𝐼𝐷𝐶𝐺𝑝
(5)

## II. M ETODELOGI P ENELITIAN
A. Tahap Pengembangan Sistem .
Tahapan  pengembangan  sistem  dalam  pengambilan informasi  seperti  yang telah digambarkan pada gambar 1. Berikut tahapan dalam pengembangan sistem : 1. Collect data,  data  yang  dikumpulkan  adalah  menu MPASI untuk balita berusia 6-24 bulan dalam bentuk file excel yang didapat dari open source internet . 2. Preprocessing text , adalah proses untuk menghilangkan  tanda  baca,  angka  dan  merubah semua  huruf  menjadi  huruf  kecil  serta  menjadi  kata dasar  pada  data  bahan  baku  dalam  menu  makanan balita  yang  terdiri  dari  tokenize,  stopword  dan stemming.
3. Proses term  weighting. adalah  proses  pembobotan kata  berdasarkan  kemunculan  term  pada  dokumen dari bahan baku dalam menu makanan balita.
4. Proses  hitung  nilai similarity, adalah  untuk menghitung  nilai  kemiripan  dokumen  antara  dua objek berdasarkan query yang ingin dicari . 5. Ranking dokumen,  adalah  hasil  data  menu  MPASI berdasarkan query yang  dicari.  Urutan  data  yang muncul  paling  atas  adalah  data  dengan  skor  paling tinggi.

## B. Perancangan Basis Data
Basis  data  yang  digunakan  dalam  program  ini  adalah data set file excel . Perancangan basis data digunakan untuk menentukan data apa saja yang akan masuk ke dalam basis data  ( database )  dan  digunakan  untuk  mendukung rancangan sistem, diantaranya:
1. Data menu pada tabel 1, untuk menyimpan file data set yang telah di upload.
TABEL I D ATABASE M ENU
Key Type Values Id ObjectId Nama String Bahan String Resep String Usia String 2. Data  bahan  pada  tabel  2,  untuk  menyimpan  setiap dokumen bahan yang mengalami preprocessing .
TABEL II D ATABASE M ENU
Key Type Values Id ObjectId Bahan String

## C. Pengujian
Tahap  pengujian  sistem  terhadap  metode Discounted Comulative Gain menggunakan 2 metode pengujian, yaitu metode Precision untuk  mengetahui  kesesuaian  hasil pencarian  sistem  antara  query  dan  dokumen,  serta menggunakan metode Discounted Comulative Gain untuk
mengukur kualitas hasil rangking dokumen sehingga dapat diketahui efektivitas algoritma yang diterapkan pada mesin pencarian . Selain  2  metode  pengujian,  terdapat  pengujian kepada pengguna untuk mengukur manfaat dan kemudahan sistem kepada pengguna menggunakan user testing.
Gambar. 1 Tahapan pengembangan sistem

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data menu makanan untuk balita yang berusia 6-24 bulan. Data didapat dari website www.ayahbunda.co.id yang disimpan dalam  bentuk file excel dan  terdapat sebuah tabel dengan 280 baris dan 4 kolom (atribut), yaitu: nama, bahan, resep, dan usia. Fokus pada penelitian ini yaitu melakukan proses pencarian  dan  menemukan  dokumen  relevan  berdasarkan bahan  baku  menu  makanan  balita.  Tahapan-tahapan perhitungan Dice Coefficient yaitu:
Query (Q) :  Dada ayam brokoli Dokumen 1 : 50 gram ayam, 50 gram brokoli, 100 ml kaldu ayam.
Dokumen 2 : 50 gram brokoli, 50 gram dada ayam,
50 gram kentang.
Dokumen 3 : 25 gram brokoli, 200 gram kentang, 100
gram tahu.

## A. Tokenize
Proses dilakukan untuk menghilangkan tanda baca pada dokumen  sehingga  menghasilkan  kata-kata  yang  berdiri sendiri, terdapat pada tabel 3.
TABEL III P ROSES T OKENISASI No Term yang mewakili dokumen D1 D2 D3 1 50 50 25 2 gram gram gram 3 ayam brokoli brokoli 4 50 50 200 5 gram gram gram 6 brokoli dada kentang 7 100 ayam 100 8 ml 50 gram 9 kaldu gram tahu 10 ayam kentang

## B. Stopword
Proses  bertujuan  mengambil  kata-kata  penting  dari hasil tokenisasi yang terdapat pada tabel 4.
TABEL IV P ROSES S TOPWORD No Term yang mewakili dokumen D1 D2 D3 1 ayam brokoli brokoli 2 brokoli dada kentang 3 kaldu ayam tahu 4 ayam kentang

## C. Stemming
Proses  bertujuan  mengembalikan term ke  kata  dasar dengan  cara  menghapus  imbuhan  yang  berada  di  depan maupun di belakang kata, terdapat pada tabel 5.

## D. Term Weighting
Tahap untuk memperhatikan apakah suatu kata (token) ada atau tidak pada dokumen. Akan bernilai 0 apabila term tidak ada pada sebuah dokumen, dan bernilai 1 apabila term tersebut ada dalam dokumen, terdapat pada tabel 6.
TABEL V P ROSES S TEMMING No Term yang mewakili dokumen D1 D2 D3 1 ayam brokoli brokoli 2 brokoli dada kentang
3 kaldu ayam tahu
4 ayam kentang TABEL VI P ROSES T ERM W EIGHTING

## E. Dice Coefficient
Berikut  perhitungan  menggunakan  metode Dice’s Coefficient:
|D1 ∩ Q| = {ayam, brokoli}, n = 2 (6)
𝐷𝑖𝑐𝑒 (𝐷1, 𝑄) = 2 |𝐷1 ∩ 𝑄| |𝐷1| + |𝑄| = 2.2 3 + 3 = 0,67
|D2 ∩ Q| = {ayam, brokoli, dada}, n = 3 (7)
𝐷𝑖𝑐𝑒 (𝐷2, 𝑄) = 2 |𝐷2 ∩ 𝑄| |𝐷2| + |𝑄| = 2.3 4 + 3 = 0,86 |D3 ∩ Q| = {brokoli}, n = 1 (8)
𝐷𝑖𝑐𝑒 (𝐷3, 𝑄) = 2 |𝐷3 ∩ 𝑄| |𝐷3| + |𝑄| = 2.1 3 + 3 = 0,33
Berdasarkan  hasil  perhitungan  maka  akan  dilakukan perangkingan  pada  masing-masing  dokumen  berdasarkan nilai  tertinggi  hingga  terendah  yaitu  D2,  D1  dan  D3 sehingga hasil dokumen yang relevan terhadap query yang diinputkan pengguna ialah dokumen D2 yang menghasilkan skor 0,86.

## F. Implementasi
Load data sebagai tampilan untuk upload dataset excel yang digunakan sebagai objek terdapat pada gambar 2.
Gambar. 2 Tampilan load data
Term TF
Q D1 D2 D3 Ayam 1 2 1 0 Brokoli 1 1 1 1 Kaldu 0 1 0 0 Dada 1 0 1 0 Kentang 0 0 1 1 Tahu 0 0 0 1 Jumlah 3 3 4 3 |D n ∩ Q| - 2 3 1
Searching sebagai  mesin pencarian untuk  menemukan dokumen relevan berdasarkan query yang telah diinputkan pengguna.  Pada  halaman  ini  akan  ditampilkan  10 list rekomendasi  menu  makanan  balita  sesuai  usia  balita berdasarkan hasil perhitungan skor terbesar hingga terkecil yang  menerapkan  metode Dice  Coefficient terdapat  pada gambar 3.
Gambar. 3 Tampilan pencarian dan perhitungan nilai dice coefficient
TABEL VIII H ASIL P ERHITUNGAN D ISCOUNTED C UMULATIVE G AIN TABEL VII H ASIL P ERHITUNGAN P RECISION

## G. Pengujian
Pada  pengujian Precision akan  menggunakan  data sebanyak  280  dokumen  MPASI  yang  terdapat  dalam database . Pengujian pada sistem dengan menggunakan 25 query yang  berbeda  di  setiap  pengujian,  hasil  pengujian menunjukkan bahwa nilai precision menunjukkan rata-rata bernilai 0.23. Hal  ini  menunjukkan bahwa  masih  terdapat dokumen lain selain dokumen relevan yang ikut ditemukan oleh  sistem  sehingga  membuktikan  bahwa  keakurasian antara query yang  dimasukkan  dengan  dokumen  hasil pencarian  masih  kurang  relevan  dimana  kondisi  ideal precision adalah bernilai 1. Pada tabel 7 menunjukkan hasil precision menggunakan persamaan 2, dengan Ra = Jumlah dokumen relevan yang terambil dan Rt = Jumlah dokumen yang terambil dalam pencarian.
No Query Term 𝑹𝒂 𝑹𝒕 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 1. Kentang 1 31 31 1 2. Apel 1 14 14 1 3. Wortel 1 66 66 1 4. Jagung 1 29 29 1 5. Stroberi 1 7 7 1 6. Edamame makaroni 2 1 10 0.1 7. Salmon kentang 2 1 40 0.025 8. Ubi bayam 2 3 44 0.068 9. Tahu Tempe 2 1 32 0.031 10. Brokoli wortel 2 8 82 0.098 11. Wortel kentang ayam 3 5 126 0.04 12. Kacang polong keju 3 5 69 0.072 13. Bayam ikan makaroni 3 2 62 0.032 14. Jeruk mangga melon 3 1 40 0.025 15. Sawi buncis telur 3 1 45 0.022 16. Jagung tahu kentang wortel 4 1 106 0.009 17. Nasi patin buncis kaldu 4 1 85 0.012 18. Pisang ambon keju cheddar 4 3 51 0.059 19. Beras merah kacang wortel 4 1 150 0.007 20. Beras tempe ayam teri 4 1 121 0.008 21. Hati ayam terong bayam margarin 5 2 107 0.019 22. Kentang wortel buncis tahu jagung 5 1 118 0.008 23. Pir pulm susu formula cair 5 1 65 0.015 24. Roti tawar gandum pisang keju 5 1 83 0.012 25. Daging sapi wortel havermut susu 5 1 158 0.006
Rata-rata 0.227  0.23 No Query 𝑫𝑪𝑮𝒑 𝑰𝑫𝑪𝑮𝒑 𝒏𝑫𝑪𝑮 1. Kentang 4.549 4.549 1 2. Apel 4.549 4.549 1 3. Wortel 4.549 4.549 1 4. Jagung 4.549 4.549 1 5. Stroberi 3.642 3.642 1 6. Edamame makaroni 1 1 1 7. Salmon kentang 1 1 1 8. Ubi bayam 2.132 2.132 1 9. Tahu Tempe 1 1 1 10. Brokoli wortel 3.027 3.308 0.914 11. Wortel kentang ayam 2.752 2.951 0.932 12. Kacang polong keju 1.865 2.563 0.727 13. Bayam ikan makaroni 1.632 1.631 1 14. Jeruk mangga melon 1 1 1 15. Sawi buncis telur 1 1 1 16. Jagung tahu kentang wortel 1 1 1 17. Nasi patin buncis kaldu 1 1 1 18. Pisang ambon keju cheddar 2.132 2.132 1 19. Beras merah kacang wortel 1 1 1 20. Beras tempe ayam teri 1 1 1 21. Hati ayam terong bayam margarin 1.632 1.632 1 22. Kentang wortel buncis tahu jagung 1 1 1 23. Pir pulm susu formula cair 1 1 1 24. Roti tawar gandum pisang keju 1 1 1 25. Daging sapi wortel havermut susu 1 1 1 Rata-rata 0.982  0.98
Hasil  pengujian  pada  tabel  8  merupakan  perhitungan pengujian Discounted Cumulative Gain menggunakan data uji sebanyak 25 query. Langkah pertama menghitung nilai DCGp terlebih  dahulu  menggunakan  persamaan  3, selanjutnya  menghitung  nilai IDCGp menggunakan persamaan  4  dan  menghitung  nilai nDCG menggunakan persamaan 5. Hasil menunjukkan bahwa kinerja peringkat dokumen  rata-rata  algoritma  yang  diterapkan  pada  mesin pencari  dinilai  efektif  karena  menghasilkan  nilai  0,98 bahwa kualitas peringkat dokumen berada pada posisi atas rangking dokumen dalam hasil pencarian dan hasil tersebut sesuai dengan skor similarity .
Pengujian user  testing untuk  pernyataan  manfaat  dan kemudahan  sistem  terhadap  pengguna.  Hasil  pengujian pengguna  menjawab  sangat  setuju  27  dan  tidak  setuju  3 dari  30  pengguna.  Berdasarkan  hasil user  testing dapat diinterpretasikan  bahwa  dengan  menggunakan  sistem, pengguna  dapat  menemukan  informasi  dalam  pencarian menu makanan balita dengan bahan yang telah tersedia.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa:
1. Information  retrieval dengan  metode Dice  Coefficient untuk  pencarian  menu  makanan  balita  mampu melakukan  pencarian  sesuai  dengan  kata  kunci  yang dicari.
2. Pengujian precision menghasilkan  nilai  0.006  yang menunjukkan  bahwa  masih  terdapat  dokumen  lain selain  dokumen  relevan  yang  ikut  ditemukan  oleh sistem dan dokumen yang diharapkan dapat ditemukan sedikit.
3. Nilai rata-rata precision yaitu 0.23 yang membuktikan bahwa  keakurasian  antara query yang  dimasukkan dengan dokumen hasil pencarian masih kurang relevan dimana kondisi ideal precision adalah 1.
4. Segi  kualitas  peringkat  dokumen,  kinerja  peringkat dokumen  rata-rata  algoritma  yang  diterapkan  pada mesin pencari dinilai efektif karena menghasilkan nilai 0.98  sehingga  metode Dice  Coefficient merupakan salah  satu  metode  yang  dinilai  efektif  apabila diterapkan pada mesin pencari.
5. Pengujian user testing terhadap pengguna, menunjukkan bahwa 27 dari 30 pengguna berpendapat setuju  dalam  kemudahan  dan  manfaat  sistem  untuk menemukan informasi dalam pencarian menu makanan bagi balita sesuai bahan yang tersedia.
R EFERENSI
[1] S.  Damayanti,  Hubungan  Pola  Pemberian  Makanan  Pendamping ASI  dengan  Status  Gizi  Balita  Usia  6-24  Bulan  pada  Salah  Satu Desa di Wilayah Lampung Timur. Keperawatan , XII (2), 257–263, 2016.
[2] L.  Mufida,  T.  D.  Widyaningsih  &  J.  M.  Maligan,  Prinsip  Dasar Makanan Pendamping Air Susu Ibu ( MP-ASI ) untuk Bayi 6 – 24 Bulan :  Kajian  Pustaka.  Basic  Principles  of  Complementary Feeding for Infant 6 - 24 Months : A Review. Jurnal Pangan Dan Agroindustri , 3 (4), 1646–1651, 2015.
[3] L.  Sofiana  &  A.  N.  Khusna,  Health  Counseling  to  Enhance Maternal  Knowledge  about  Nutrition  in  Toddlers.  International Journal of Healthcare Research. 1(2), 59-62, 2018
[4] A.  N.  Khusna,  Perancangan  Sistem  Informasi  Panduan  Gizi Makanan Balita. Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) ,
3–8, 2018.
[5] N.  Hasanah,  Sistem  Pencarian  Skripsi  Berbasis  Information Retrieval  di  FASTIKOM  UNSIQ.  Jurnal  PPKM,  1(1),  105-113, 2017.
[6] D.  Susan,  C.  Edward,  J.  J.  Cadiz  ,  J.  Gavin,  S.  Raman,  D.  C.
Robbins,  Stuff  I've  Seen:  A  System  for  Personal  Information Retrieval  and  Re-Use,  ACM  SIGIR  Forum,  v.49  n.2,  December 2015.
[7] R.  T.  Wahyuni,  Penerapan  Algoritma  Cosine  Similarity  dan Pembobotan  TF-IDF  pada  Sistem  Klasifikasi  Dokumen  Skripsi. Jurnal Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang , 9 (1), 18–23, 2017.
[8] F.  Amin  &  E.  Winarno,  Rancang  Bangun  Sistem  Temu  Kembali Informasi  (  Information  Retrieval  System  )  Dokumen  Berbahasa Jawa  menggunakan  Metode  DICE  Similarity. Jurnal  Teknologi Informasi DINAMIK , 21 (2), 99–106, 2016.
[9] K.  Rinartha,  Simple  Query  Suggestion  untuk  Pencarian  Artikel Menggunakan Jaccard Similarity, 3(1), 30–34, 2017.
[10] Kurniawati. Term Weighting Berbasis Indeks Kelas Menggunakan Metode TF.IDF.ICSδF Untuk Perangkingan Dokumen Al-Qur’an. Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang (Skripsi), 2016.
[11] A.  N.  Khusna,  and  I.  Agustina,  Implementation  of  Information Retrieval  Using  Tf-Idf  Weighting  Method  On  Detik.Com’s Website,  12th  International  Conference  on  Telecommunication Systems,  Services,  and  Applications  (TSSA),  Yogyakarta, Indonesia, pp. 1-4, 2018.
[12] E.  A.  Lisangan,  Implementasi  n-Gram  Technique  Dalam  Deteksi Plagiarism  Pada  Tugas  Mahasiswa.  TEMATIKA,  Journal  of Informatics and Information Systems, 1(2), 24–30, 2013.
[13] J. C. Krzysztof, Data Mining A Knowledge Discovery Approach. Spingers. 2007.
[14] V.  Thada,  Comparison  of  Jaccard  ,  Dice  ,  Cosine  Similarity Coefficient  To  Find  Best  Fitness  Value  for  Web  Retrieved Documents  Using  Genetic  Algorithm.  International  Journal  of Innovations in Engineering and Technology, 2(4), 202–205, 2013.
[15] R. Jayashree & A. Christy: Improving the enhanced recommended system  using  Bayesian  approximation  method  and  normalized discounted  cumulative  gain.  Procedia  Comput.  Sci.  50,  216–222, 2015.