Sistem Personalized Recommendation dengan Pendekatan Ontologi untuk Menangani Masalah Obesitas

Abstrak

Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi personal yang menggunakan pendekatan ontologi untuk menangani masalah obesitas. Sistem ini dirancang untuk memberikan rekomendasi makanan yang sesuai dengan karakteristik pengguna, seperti usia, jenis kelamin, dan preferensi makanan. Ontologi yang digunakan memungkinkan sistem untuk memahami hubungan kompleks antara berbagai jenis makanan dan nutrisi, sehingga dapat memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan relevan. Evaluasi terhadap sistem dilakukan dengan menggunakan metode Technology Acceptance Model (TAM), yang menunjukkan bahwa pengguna merasa sistem ini berguna dan mudah digunakan. Hasil survei menunjukkan bahwa rata-rata nilai Perceived Usefulness (PU) adalah 4.167, Perceived Ease of Use (PEOU) adalah 4.233, Attitude Toward Using (ATU) adalah 4.033, dan Behavioral Intention to Use (BI) adalah 4.089, yang menunjukkan bahwa sistem ini diterima dengan baik oleh pengguna. Simpulan penelitian ini menunjukkan bahwa sistem rekomendasi berbasis ontologi memiliki konsistensi yang baik dan mampu meningkatkan kepuasan pengguna dalam mengelola pola makan mereka. Saran untuk pengembangan lebih lanjut mencakup perluasan pengumpulan data, peningkatan algoritma rekomendasi dengan teknik machine learning, desain antarmuka yang lebih intuitif, dan keterlibatan pengguna dalam proses pengembangan sistem.

Kata Kunci: Sistem Rekomendasi, Ontologi, Obesitas, Teknologi Informasi, Evaluasi TAM