SKRIPSI DIGITAL
Diabite: Prediksi Diabetes Sebagai Sistem Rekomendasi Makanan Menggunakan Content-Based Filtering Berbasis Android = Diabetes Prediction as Food Recommendation System Using Content-Based Filtering Based on Android
Diabetes tipe 2 merupakan kondisi kronis dengan prevalensi global yang terus meningkat, yang dipengaruhi oleh Body Mass Index(BMI)yang tidak normal dan kebiasaan makan yang buruk. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis machine learning untuk memprediksi risiko diabetes dan memberikan rekomendasi diet yang dipersonalisasi berdasarkan BMI dan hasil prediksi. Metodologi penelitian ini dirancang sendiri dan diilustrasikan melalui diagram alir yang terdiri dari enam tahap: pengumpulan data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, berbasis aturan, dan penerapan. Data terkait diabetes dikumpulkan dari Rumah Sakit Roemani (2020-2024), sementara data makanan dikumpulkan melalui web scraping dari situs web FatSecret. Model prediksi menggunakan algoritma Support Vector Classifier (SVC) dan mencapai akurasi 97,77%. Metode pemfilteran berbasis konten digunakan untuk rekomendasi makanan, menghasilkan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,9362. Sistem ini digunakan sebagai aplikasi Android, menawarkan saran makanan yang dipersonalisasi untuk membantu pengguna mengontrol kebiasaan makan dan menurunkan risiko diabetes tipe 2
Tidak tersedia versi lain
Karya Umum 
Filsafat 
Agama 
Ilmu-ilmu Sosial 
Bahasa 
Ilmu-ilmu Murni 
Ilmu-ilmu Terapan 
Kesenian, Hiburan, dan Olahraga 
Kesusastraan 
Geografi dan Sejarah