Sistem Rekomendasi Resep Masakan Aman Bagi Penderita Penyakit Lambung Berbasis Web
DOI:
https://doi.org/10.29407/71pa9087Keywords:
Case-Based Reasoning, Content-Based Filtering, Penyakit Lambung, Sistem Rekomendasi.Abstract
Penyakit lambung memerlukan pengaturan pola makan yang ketat untuk mencegah kekambuhan gejala, namun banyak penderita mengalami kesulitan dalam menentukan menu harian yang aman. Penelitian ini bertujuan membangun aplikasi GastroChef, nerupakan sistem rekomendasi resep masakan berbasis web yang dapat digunakan oleh penderita penyakit lambung. Sistem dikembangkan menggunakan framework Flask dengan mengintegrasikan algoritma Case-Based Filtering untuk melakukan diagnosis penyakit berdasarkan gejala yang dirasakan, serta metode Content-Based Filtering untuk pengurutan relevansi resep. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi jenis penyakit pengguna, dan dapat menyajikan rekomendasi makanan yang aman dari bahan berbahaya. Selain itu, implementasi fitur laporan kesehatan dan penyimpanan koleksi resep favorit membantu pengguna memantau riwayat kondisi medis mereka. Penelitian ini menyimpulkan, bahwa integrasi kecerdasan buatan dengan pengetahuan medis dalam aplikasi resep makanan efektif berfungsi sebagai alat bantu pendukung keputusan untuk pemilihan makanan yang lebih terstruktur dan aman bagi penderita penyakit lambung.
Downloads
References
[1] S. Suwindri, Y. Tiranda, and W. A. C. Ningrum, “Faktor penyebab kejadian gastritis di Indonesia: Literature review,” JKM: Jurnal Keperawatan Merdeka, vol. 1, no. 2, pp. 209–223, 2021.
[2] A. Martin et al., “Kegiatan Pengabdian Masyarakat dalam Rangka Edukasi Masyarakat Mengenai Penapisan GERD dan Dispepsia pada Lanjut Usia,” Jurnal Pengabdian Bidang Kesehatan, vol. 2, no. 4, pp. 16–22, 2024.
[3] B. F. F. Ajjah, T. Mamfaluti, and T. R. I. Putra, “Hubungan pola makan dengan terjadinya gastroesophageal reflux disease (GERD),” Journal of Nutrition College, vol. 9, no. 3, pp. 169–179, 2020.
[4] D. Y. Harsasi, D. Swanjaya, and M. A. Dusea, “Perancangan Sistem Diagnosa Menentukan Keamanan Porsi Makanan Pada Penyakit Hipertensi Menggumakan Metode Certainty Factor,” in Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2024, pp. 1237–1244.
[5] W. Rahmatina and Z. Razi, “Perancangan Sistem Rekomendasi Resep Makanan Kuliner Khas Aceh Berbasis Android dengan Berbagai Preferensi Pengguna pada Dinas Pariwisata Aceh,” Jurnal Literasi Informatika, vol. 4, no. 2, 2025.
[6] A. Zein, C. Rozali, and F. Marwati, “Peran Artificial Intelligence (AI) Dalam Menentukan Resep Makanan Menggunakan Metoda Backward Chaining,” Spectrum: Multidisciplinary Journal, vol. 1, no. 1, pp. 62–70, 2024.
[7] T. F. Ramadhan, “Penerapan Metode Algoritma Svm (Support Vector Machine) Untuk Klasifikasi Penderita Penyakit Gastroesophageal Reflux Disease: Application Of Svm (Support Vector Machine) Algorithm Method For Classification Of Gastroesophageal Reflux Disease Patients,” Rabit: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, vol. 10, no. 2, pp. 1212–1219, 2025.
[8] H. Marfalino, T. Novita, and D. Djesmedi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Saluran Pencernaan Pada Manusia Dengan Metode Cased Based Reasoning,” Jurnal Sains Informatika Terapan, vol. 1, no. 2, pp. 83–88, 2022.
[9] V. K. Sari, D. Hartanti, and E. Purwanto, “Sistem Rekomendasi Resep Masakan Menggunakan Metode Content Based Filtering Berdasarkan Preferensi Pengguna,” Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. 8, no. 2, pp. 345–355, 2025.
[10] N. P. T. Widiantari, I. M. A. D. Suarjaya, and N. K. D. Rusjayanthi, “Food Recipe Recommendation System with Content-Based Filtering and Collaborative Filtering Methods,” Sinkron: jurnal dan penelitian teknik informatika, vol. 9, no. 3, pp. 1167–1776, 2025.
[11] Y. Rifa’i, “Analisis metodologi penelitian kulitatif dalam pengumpulan data di penelitian ilmiah pada penyusunan mini riset,” Cendekia Inovatif Dan Berbudaya, vol. 1, no. 1, pp. 31–37, 2023.
[12] A. Mugnia, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Sistem Rekomendasi Buku pada Perpustakaan Digital,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 11, no. 1, 2024.
[13] T. Ridwansyah, “Implementasi text mining terhadap analisis sentimen masyarakat dunia di twitter terhadap Kota Medan menggunakan k-fold cross validation dan naïve bayes classifier,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput, vol. 2, no. 5, pp. 178–185, 2022.
[14] I. R. Hendrawan and E. Utami, Natural Language Processing: Eksplorasi Sentimen Masyarakat dalam Evaluasi Produk Lokal Indonesia menggunakan Algoritma Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec, dan Doc2Vec. Penerbit Andi, 2023. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=caPgEAAAQBAJ
[15] Sri. Hartati, Kecerdasan buatan berbasis pengetahuan. Gadjah Mada University Press, 2021.
[16] Suhadi, Marisa, and Rudi Budi Agung, Case Based Reasoning (CBR) Analisis Algoritma Similarity dalam Identifikasi Jenis Ikan, 1st ed. Malang: litnus, 2023.
[17] R. Ball and B. Rague, The Beginner’s Guide to Data Science. in Mathematics and Statistics. Springer International Publishing, 2022. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=cVmcEAAAQBAJ
[18] N. Norhikmah et al., Buku Ajar Pengantar Sistem Rekomendasi. PT. Green Pustaka Indonesia, 2025. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=1VFpEQAAQBAJ
[19] A. Indriani, “Klasifikasi data forum dengan menggunakan metode naïve bayes classifier,” in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 2014.
[20] Yahya, Data Mining. Sukabumi: Jejak Publisher, 2022.
[21] Y. Farhaoui, B. Bhushan, N. Sindhwani, R. Anand, A. L. Imoize, and A. Verma, Internet of Things and Big Data Analytics for a Green Environment. CRC Press, 2024. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=f1gpEQAAQBAJ
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Kanesa Hermawati Yulistin
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
