Skripsi/Tugas Akhir
Analisis Clustering Menu Makanan Berbasis K-Means
ABSTRAK
Hasil dari penelitian ini adalah pengelompokan menu makanan ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan komposisi nutrisi dan kalori. Selain itu, model klasifikasi dapat memberikan rekomendasi tentang makan yang lebih sesuai berdasarkan karakteristik individu. Pengguna dapat memasukkan atribut pribadi mereka ke dalam model dan menerima saran menu makanan yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka. Dalam kesimpulan, penelitian ini menunjukkan bahwa metode K-means dapat digunakan untukmengelompokkan menu makanan berdasarkan komposisi nutrisi. Model klasifikasi juga membantu individu untuk membuat pilihan makanan yang lebih cerdas dan sesuai dengan kebutuhan pribadi mereka. Diharapkan penelitian ini dapat berkontribusi pada promosi gaya hidup sehat melalui pemahaman yang lebih baik tentang makan yang tepat.
Kata Kunci: Menu Makanan, K-Means
ABSTRACT
The result of this research is the grouping of foods menu into groups based on nutritional composition and calories. Additionally, classification models can provide recommendations about more appropriate eating based on individual characteristics. Users can enter their personal attributes into the model and receive food menu suggestions that suit their needs and preferences. In conclusion, this research shows that the K-means method can be used to group foods based on nutritional composition. Classification models also help individualsto make smarterfood choicesthatsuit their personal needs. It is hoped that this research will contribute to the promotion of healthy lifestyles through a better understanding of proper eating.
Keywords: Food Pattern, K-Means
Tidak ada salinan data
Universitas DIPA Makassar
NPP 7371142D1000002
Jln. Perintis Kemerdekaan KM.9
Telp. (0411)587194
Hotline: +6281228221994
WhatsApp Admin: +6281342092072
e-Mail: perpustakaan@undipa.ac.id
© 2024 — Perpustakaan UNDIPA Makassar - SLiMS