Rancang bangun aplikasi food suggester dengan metode data driven dss dan algoritma genetika berbasis android
| Main Author: | Havisaputra, Ong, Yeremia Maynardo |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://kc.umn.ac.id/2647/1/HALAMAN%20AWAL.pdf http://kc.umn.ac.id/2647/2/BAB%20I.pdf http://kc.umn.ac.id/2647/3/BAB%20II.pdf http://kc.umn.ac.id/2647/4/BAB%20III.pdf http://kc.umn.ac.id/2647/5/BAB%20IV.pdf http://kc.umn.ac.id/2647/6/BAB%20V.pdf http://kc.umn.ac.id/2647/7/DAFTAR%20PUSTAKA.pdf http://kc.umn.ac.id/2647/8/LAMPIRAN.pdf http://kc.umn.ac.id/2647/ |
Daftar Isi:
- Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi membawa dampak positif dan negatif bagi kehidupan manusia, untuk dampak positif salah satunya membantu orang dalam memilih makanan karena banyak orang yang kurang memiliki pengetahuan gizi. Penelitian ini menggunakan algoritma genetika dan metode Data Driven DSS. Algoritma genetika digunakan karena kemudahan dan kenyamanan pada operator - operator evolusi membuat yang membuat algoritma ini efektif dalam melakukan pencarian. Metode Data Driven DSS dipilih karena metode ini menekankan pada pengumpulan data yang kemudian dimanipulasi sesuai dengan kebutuhan untuk mengambil keputusan. Aplikasi dibangun berbasis Android supaya memiliki mobilitas yang tinggi. Hasil perhitungan nilai fitness dari perbandingan kandungan gizi pada bahan makanan dan kebutuhan gizi pengguna adalah sebesar 75,7%. Berdasarkan hasil survei, pengguna cukup puas dengan aplikasi ini dengan angka koefisien Crobach‟s Alpha sebesar 0,736.