Nutri-Fit: Sistem Pakar Ontologi untuk Rekomendasi Menu Makanan Penggiat Fitness

Abstract

Penggiat fitness sering kesulitan menyusun menu makanan harian yang sesuai dengan tujuan spesifik mereka (bulking, cutting, maintenance) dan batasan personal seperti alergi, akibat keterbatasan pengetahuan nutrisi. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis ontologi bernama Nutri-Fit untuk memberikan rekomendasi menu yang dipersonalisasi. Metode yang digunakan meliputi akuisisi pengetahuan dari pakar kebugaran yang dimodelkan menggunakan ontologi dan Semantic Web Rule Language (SWRL). Basis pengetahuan mencakup kelas untuk pengguna, bahan makanan, target, dan alergi, sementara aturan SWRL digunakan untuk melakukan penalaran berdasarkan profil dan tujuan pengguna. Hasil penelitian ini adalah sebuah sistem pakar fungsional dengan basis pengetahuan ontologi yang tervalidasi. Sistem ini mampu menghasilkan rekomendasi menu makanan harian yang relevan dan disesuaikan dengan tiga tujuan utama penggiat fitness (bulking, cutting, maintenance) sambil mempertimbangkan batasan alergi pengguna.