Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Buah Dan Sayur Sebagai Pendukung Smart E-Commerce
Abstract
Permasalahan yang sering terjadi dalam mengkonsumsi makanan adalah konsumsi gizi lebih atau kurang. Konsumsi buah dan sayur dapat menjadi sumber dari gizi untuk mencapai pola makan dengan gizi seimbang. Buah dan sayur merupakan sumber dari vitamin, mineral serta serat yang dapat membantu manusia dalam mengkonsumsi makanan secara seimbang. Kurangnya pengetahuan tentang buah dan sayur yang cocok untuk dikonsumsi serta kurangnya pengetahuan tentang kandungan gizi yang ada pada buah dan sayur menjadi faktor utama masih rendahnya konsumsi buah dan sayur. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah sistem rekomendasi buah dan sayur yang dapat membantu konsumen dalam memilih buah dan sayur yang cocok berdasarkan umur dan preferensi konsumen. Penelitian ini menggunakan ontologi sebagai knowledge base dan metode profile matching sebagai metode untuk memberikan rekomendasi buah dan sayur. Penelitian ini berhasil mengimplementasikan sistem rekomendasi pendukung smart e-commerce dengan 30 data buah dan 30 data sayur menggunakan ontologi dan profile matching. E-commerce ini dapat memberikan rekomendasi buah dan sayur yang cocok berdasarkan pada umur konsumen. Penelitian ini juga menggunakan preferensi konsumen yang terdiri atas warna dan rasa buah dan sayur untuk menampilkan pilihan buah dan sayur yang disukai oleh konsumen. Kelemahan dari penelitian ini adalah perhitungan rekomendasi bersifat stastis, sehingga masih harus dilakukan kodifikasi ulang jika ada perubahan data buah dan data sayur yang dimasukkan berdasarkan kandungan gizinya.
Downloads
References
[2] K. Tamimi and P. T. Prasetyaningrum, “Sistem pendukung keputusan rekomendasi makanan bernutrisi bagi penderita gizi buruk menggunakan metode edas,” J. Inf. Syst. Artif. Intell., vol. II, 2021.
[3] Kementerian Kesehatan RI, “Pedoman Gizi Seimbang (Nutritional guidelines),” 2014.
[4] Yuliah, “Konsumsi Sayur Dan Buah Dengan Kejadian Obesitas,” J. Kesehat. Manarang, vol. 3, pp. 3–6, 2017.
[5] C. D. Tobelo et al., “Gambaran Pola Makan Pada Mahasiswa Semester VI Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sam Ratulangi Selama Masa Pandemi Covid-19,” J. KESMAS, vol. 10, no. 2, pp. 58–64, 2021.
[6] F. L. Widiany, Y. I. Prasetyaningrum, and Y. Afriani, “Pemanfaatan Buah dan Sayur Sebagai Upaya Antisipasi Konstipasi pada Anak di TK Mekar Siwi Panjen Maguwoharjo, Depok, Sleman,” J. Pengabdi. Dharma Bakti, vol. 3, no. 2, p. 15, 2020, doi: 10.35842/jpdb.v3i2.118.
[7] B. Ligar and L. Banowosari, “Implementing Dss for Selecting Suitable Delivery Services To Support Smart E-Commerce,” Int. J. Res. Sci. Manag., vol. 5, no. 1, pp. 16–22, 2018, doi: 10.5281/zenodo.1149107.
[8] O. Umkm, “INTERNET”.
[9] C. Y. Gobel and N. Adam, “E-Commerce Pemasaran Hasil Panen Komoditas Pertanian Menerapkan User Centered Design,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, p. 1519, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3125.
[10] Z. Song, Y. Sun, J. Wan, L. Huang, and J. Zhu, “Smart e-commerce systems: current status and research challenges,” Electron. Mark., pp. 1–18, 2017, doi: 10.1007/s12525-017-0272-3.
[11] R. Buettner, “Predicting user behavior in electronic markets based on personality-mining in large online social networks: A personality-based product recommender framework,” Electron. Mark., vol. 27, no. 3, pp. 247–265, 2017, doi: 10.1007/s12525-016-0228-z.
[12] Dewa Ayu Diah Saraswati, L. Kurniawati, and Tuti Haryanti, “Pemilihan Operator Terbaik Menggunakan Metode Profile Matching,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 2, pp. 68–78, 2022, doi: 10.33372/stn.v8i2.871.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
_uk501.png)
.2022-2026_uk200_pxl_.jpg)
.png)
3.png)
