MAYA NURROHMAH Primary Author mixed material bibliography BANDUNG TEKNIK INFORMATIKA UNLA 2025 monographic id INDONESIA

Text

baik Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi makanan sehat berbasis web yang dapat memberikan saran menu sesuai dengan budget dan preferensi diet pengguna menggunakan algoritma K-Means Clustering. Permasalahan yang diangkat adalah sulitnya menentukan pilihan makanan yang sesuai dengan anggaran dan kebutuhan diet tertentu. Data makanan diperoleh melalui teknik web scraping dari sumber daring yang mencakup atribut kalori, protein, karbohidrat, harga, kategori harga, dan tipe diet. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan model Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan dengan UML, implementasi menggunakan framework Laravel, serta pengujian menggunakan metode Black Box Testing. Algoritma K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan data makanan berdasarkan kesamaan nilai gizi dan harga sehingga sistem dapat merekomendasikan menu yang paling sesuai dengan kriteria pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi menu yang relevan dan akurat terhadap preferensi pengguna dengan hasil pengelompokan yang baik. Kesimpulannya, penerapan algoritma K-Means Clustering pada sistem rekomendasi makanan sehat terbukti efektif membantu pengguna memilih makanan sesuai anggaran dan tujuan diet, serta dapat menjadi solusi digital dalam mendukung gaya hidup sehat. Kata Kunci: Sistem Rekomendasi, Makanan Sehat, Budget, Preferensi Diet, K Means Clustering Sistem Rekomendasi NONE Repository Universitas Langlangbuana Sistem Repository Elektronik Skripsi, Tesis, Desertasi dan Penelitian Dosen Universitas Langlangbuana tf 210019 My Library cover Lembar Pengesahan ABSTRAK DAFTAR ISI BAB I BAB II BAB V DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN Cover_MAYANURROHMAH.jpg.jpg 3980 2025-11-12 13:12:53 2025-11-12 13:18:25 machine generated