Eriko Syah Putra Friyadi
16 Oktober 2024
Seiring meningkatnya kesadaran akan pentingnya nutrisi dalam kehidupan sehari-hari, rekomendasi makanan berbasis kebutuhan gizi menjadi solusi efektif untuk membantu individu atau institusi seperti rumah sakit dalam memilih makanan yang tepat. Mengembangkan sistem rekomendasi yang dapat menyarankan makanan berdasarkan komposisi nutrisi, seperti kalori, protein, lemak, dan vitamin, sangat berguna terutama untuk pasien, atlet, atau siapa saja yang ingin menjaga kesehatan. Artikel ini akan membahas cara membangun sistem rekomendasi makanan berbasis K-Nearest Neighbors (KNN) dan mengintegrasikannya dengan aplikasi web berbasis Streamlit.
Sistem rekomendasi makanan ini bekerja dengan mencocokkan makanan yang ada dalam database dengan kebutuhan nutrisi pengguna, misalnya jumlah kalori atau protein yang harus dipenuhi dalam diet harian. Dalam dunia medis, sistem semacam ini bisa digunakan untuk merancang menu diet pasien sesuai dengan kondisi kesehatannya. Sementara itu, di pusat kebugaran, sistem ini bisa membantu atlet dalam mengoptimalkan asupan nutrisi untuk mendukung latihan mereka.
Sistem ini memerlukan input berupa kebutuhan nutrisi spesifik dari pengguna, yang kemudian diproses oleh algoritma KNN untuk mencari makanan yang kandungan gizinya paling mendekati kebutuhan tersebut
K-Nearest Neighbors (KNN) adalah algoritma pembelajaran instance-based yang populer untuk masalah klasifikasi dan regresi. Dalam konteks sistem rekomendasi, KNN bekerja dengan cara:
Streamlit adalah framework Python yang memungkinkan pengembangan aplikasi web interaktif secara cepat dan mudah. Beberapa alasan penggunaan Streamlit untuk sistem rekomendasi ini meliputi:
Artikel Lainnya
Hidayat Tri Winasis
15 Oktober 2024
Predicting Doctor Consultation Fees
Cheva Wahyu Noerhuda
10 Oktober 2024
Library Python gTTS untuk Pemanggilan Antrian
Risma Dhiya Ulhaq M.
22 Oktober 2024
Library Python gTTS untuk Pemanggilan Antrian
Dengan teknologi yang adaptif dan solusi yang inovatif, kami siap membantu bisnis Anda meraih potensi terbaiknya.
AD Premier Lantai 17 Suite 04 B, Jl. TB. SImatupang No. 5 Desa/Kel. Ragunan, Kec. Pasar Minggu, Kota ADM. Jakarta Selatan.
Perum D Livia Gading No. 3, Kel. Kalisegoro, Kec. Gunungpati, Kota Semarang
copyright Serpihan Tech Solution © 2024 - All Right Reserved