Rekomendasi Makanan Pendamping Asi Berdasarkan Kebutuhan Kalori Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Abstract

Makanan Pendamping ASI (MPASI) merupakan asupan makanan eksklusif yang diberikan pada bayi atau anak usia 6 sampai 24 bulan, selain ASI. Kalori merupakan bagian dari nutrisi harian bayi yang dapat diketahui dengan perhitungan berdasarkan rumus hasil penelitian medis. Namun, untuk menghitung kebutuhan kalori harian bayi dan menyesuaikannya dengan menu makanan, ibu bayi harus melakukan perhitungan manual maka akan sangat tidak efektif dan efisien, sehingga di perlukan sebuah implementasi algoritma naive bayes untuk merekomendasikan makanan pendamping ASI untuk bayinya sesuai kalori yang dibutuhkan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah implementasi algoritma naive bayes untuk merekomendasikan makanan pendamping ASI berdasarkan kebutuhan kalori . Jenis penelitian yang di gunakan adalah penelitian kuantitatif dengan menyertakan pendekatan naive bayes. Hasil penelitian ini adalah berdasarkan pengujian akurasi maka di dapatkan nilai akurasi sebesar 92% dimana nilai ini menjadi patokan bagaimanan naive bayes dalam melakukan pemberian rekomendasi makanan pada bayi yang di dapat dari kebutuhan asupan kalori