Implementasi Algoritma K-Means dan NLP dengan Metode Semantic Embedding dan Cosine Similarity pada Aplikasi Rekomendasi Nutrisi Makanan
DOI:
https://doi.org/10.31294/insantek.v7i1.12722Keywords:
K-Means, NLP, Virtual AssistantAbstract
Asupan nutrisi dan kalori adalah fokus utama untuk sebagian masyarakat yang ingin atau sedang melakukan program untuk menaikkan berat badan, menurunkan berat badan, serta menjaga berat badan. Kebanyakan orang lupa untuk memperhatikan kebutuhan asupan nutrisi dan kalori mereka, sehingga program yang mereka lakukan gagal atau tidak sesuai keinginan. Oleh karena itu, dibutuhkan waktu lebih untuk mencatat serta menghitung asupan nutrisi serta kalori yang dikonsumsi setiap harinya. Penelitian ini membuat program yang mampu memberikan rekomendasi makanan dengan menghitung kalori yang dibutuhkan berdasarkan perhitungan BMR. Aplikasi ini mengambil data makanan Indonesia yang sudah tersedia pada website milik Kementrian Kesehatan Republik Indonesia untuk menghitung kalori yang dibutuhkan. Dengan menggunakan Algoritama K-Means untuk mengelompokkan jenis makanan berdasarkan makanan tinggi protein, rendah kalori, dan makanan seimbang. NLP (Natural Language Processing) dengan model berbasis SentenceTransformer untuk memahami serta merespon masukkan/input dari pengguna. Implementasi ini diharapkan mampu memberikan dampak bagi masyarakat dalam memilih makanan sesuai kebutuhan nutrisi dan kalori mereka.
References
Afiasari, N., Suarna, N., & Rahaningsih, N. (2023). Implementasi Data Mining Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Clustering dengan Metode K-Means E-commerce K-Means melakukan analisis penerapan Data Mining dalam mengelompokkan jumlah. Jurnal SAINTEKOM (Sains, Teknologi, Komputer, Dan Manajemen), 13(1), 100–110.
Alfarizi M. Riziq Sirfatullah, Al-farish Muhamad Zidan, Taufiqurrahman Muhamad, Ardiansah Ginan, & Elgar Muhamad. (2023). Penggunaan Python Sebagai Bahasa Pemrograman untuk Machine Learning dan Deep Learning. Karya Ilmiah Mahasiswa Bertauhid (KARIMAH TAUHID), 2(1), 1–6.
Cena, H., & Calder, P. C. (n.d.). Defining a Healthy Diet : Evidence for the Role of Contemporary Dietary Patterns in Health and Disease. Nutrients [revista en Internet] 2020 [acceso 19 de julio de 2021]; 12(334): 1-15. 1–15.
Chow, Y. Y., Haw, S. C., Naveen, P., Anaam, E. A., & Mahdin, H. Bin. (2023). Food Recommender System: A Review on Techniques, Datasets and Evaluation Metrics. Journal of System and Management Sciences, 13(5), 153–168. https://doi.org/10.33168/JSMS.2023.0510
Dan, I., Intech, T., Kamila, C., Adiyatma, M. A. S., Namang, G. R., Ramadhan, R., & Syah, F. (2021). Systematic Literature Review : Penggunaan Algoritma K-Means Untuk Clustering di Indonesia dalam Bidang Pendidikan. 2(1), 19–24.
Gatto, P. A., & Awangga, R. M. (2023). Pengelompokan Kedisiplinan Pegawai Berdasarkan Absensi Menggunakan Algoritma K-Means. Penerbit Buku Pedia.
Kadang, M. O., Indahsari, A. N., Sumah, J., Firdaus, F., Nasution, V. M., & Prayoga, J. (2025). Machine Learning Tanpa Label: Panduan Lengkap Unsupervised Learning. Serasi Media Teknologi.
Kurnia Saraswati, S., Dhista Rahmaningrum, F., Naufal Zidane Pahsya, M., Paramitha, N., Wulansari, A., Rossa Ristantya, A., Magdalena Sinabutar, B., Estetika Pakpahan, V., & Nandini, N. (2020). MEDIA KESEHATAN MASYARAKAT INDONESIA Literature Review : Faktor Risiko Penyebab Obesitas. Media Kesehatan Masyarakat Indonesia, 70–74.
Mannepalli, P. K., Khan, A., Khatri, P., & Chourasia, H. (2024). NATURAL LANGUAGE PROCESSING. Xoffencerpublication.
Metode, R., Berbasis, K., Learning, M., Adawiyah, Q., & Defit, S. (2024). Jurnal KomtekInfo Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Mengelompokkan. 11(4), 300–305. https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v11i4.563
Prasetyo, V. R., Benarkah, N., & Chrisintha, V. J. (2021). Implementasi Natural Language Processing Dalam Pembuatan Chatbot Pada Program Information Technology Universitas Surabaya. Teknika, 10(2), 114–121. https://doi.org/10.34148/teknika.v10i2.370
Prianto, C., & Bunyamin, S. (2020). Pembuatan aplikasi clustering gangguan jaringan menggunakan metode K-Means clustering. Kreatif.
Sulistiyawati, A., & Supriyanto, E. (2021). Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan. Jurnal Tekno Kompak, 15(2), 25. https://doi.org/10.33365/jtk.v15i2.1162
Syahri, R., Informatika, T., & Selatan, S. (2023). ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING : SEBUAH STUDI LITERATUR K-MEANS CLUSTERING ALGORITHM : A LITERATUR STUDY. x(x), 1–7. https://doi.org/10.12345/juri
Taufik, A., Kom, S., Bernadus Gunawan Sudarsono, M., & Kom, M. (n.d.). Taufik, A., Sudarsono, G., Sudaryana, I. K., & Muryono, T. T. (2022). Pengantar teknologi informasi. Yayasan Drestanta Pelita Indonesia, 1-113.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Dimas Dwi Saputra, Astri Salwa Anisa, Liah Nopiansah, Yayan Hendrian
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
