Model Switching Hybrid Untuk Menangani User dan Item Cold-Start

Recommender systems face significant challenges under cold-start conditions, where information about users or items is still limited. This study proposes a hybrid switching approach that adaptively combines Content-Based Filtering (CBF), User-Based Collaborative Filtering (CF), and Item-Based CF based on the number of user and item interactions. The evaluation was conducted through cold-start scenario testing for a single user, accuracy measurement using RMSE and MAE with 5-Fold Cross-Validation, and adaptivity testing under varying levels of cold-start conditions (5%, 20%, and 50%). Experimental results show that the hybrid model effectively handles all cold-start scenarios by falling back to CBF or CF User-Based when data is insufficient, and opting for CF Item-Based when sufficient information is available. The model achieved the best performance with an average RMSE of 0.8165 and MAE of 0.6592, along with low standard deviations, indicating stable performance across folds. Furthermore, the hybrid system demonstrated dynamic adaptability to data completeness levels, with a gradual shift in fallback algorithm usage as cold-start severity increased. Therefore, the hybrid switching approach not only excels in accuracy but also offers flexibility and robustness, making it an effective solution for improving the quality of recommender systems in scenarios with incomplete data.Sistem rekomendasi menghadapi tantangan signifikan dalam kondisi cold-start, yaitu saat informasi tentang pengguna atau item masih terbatas. Penelitian ini mengusulkan pendekatan hybrid switching yang secara adaptif mengombinasikan Content-Based Filtering (CBF), Collaborative Filtering (CF) User-Based, dan CF Item-Based berdasarkan jumlah interaksi pengguna dan item. Evaluasi dilakukan melalui pengujian skenario cold-start terhadap satu pengguna, pengukuran akurasi menggunakan RMSE dan MAE dengan 5-Fold Cross-Validation, serta uji adaptivitas terhadap berbagai tingkat kondisi cold-start (5%, 20%, dan 50%). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model hybrid mampu menangani seluruh skenario cold-start secara efektif, dengan melakukan fallback ke metode CBF atau CF User-Based saat data tidak mencukupi, dan memilih CF Item-Based ketika informasi sudah memadai. Model ini mencatatkan performa terbaik dengan RMSE rata-rata sebesar 0.8165 dan MAE sebesar 0.6592, serta standar deviasi rendah, yang menunjukkan kestabilan performa antar-fold. Selain itu, sistem hybrid menunjukkan kemampuan adaptasi dinamis terhadap tingkat kelengkapan data, dengan pergeseran penggunaan algoritma fallback seiring meningkatnya kondisi cold-start. Dengan demikian, pendekatan hybrid switching tidak hanya unggul dari segi akurasi, tetapi juga fleksibel dan robust, menjadikannya solusi untuk meningkatkan kualitas sistem rekomendasi dalam skenario data yang tidak lengkap

Peningkatan Performa Classification and Regression Tree Menggunakan Bagging pada Diagnosis Penyakit Jantung

Heart disease is one of the leading causes of death worldwide, necessitating fast and accurate diagnostic methods for effective prevention. One approach that can be used is data mining, particularly classification methods to analyze health data. The Classification and Regression Tree (CART) algorithm is known for its interpretability but has a drawback in terms of model stability against data variation. To address this issue, the Bootstrap Aggregating (Bagging) technique is applied to improve the model’s stability and accuracy. This study aims to implement and evaluate the effectiveness of the Bagging technique in enhancing the performance of the CART algorithm for heart disease diagnosis. The data used in this study consists of three datasets available on the Kaggle platform: Heart Disease, Heart Disease Cleveland, and Heart Disease Prediction. The model is built under two conditions: using default parameters and using parameters optimized through the Grid Search method. The research process includes data preprocessing (data type adjustment, handling missing values, and outlier detection), training of two types of classification models (single CART and CART with Bagging), and evaluation based on accuracy metrics. The results show that the application of the Bagging technique consistently improves the accuracy of the CART algorithm. Under default parameters, accuracy increased from 72.89% to 78% (Heart Disease), 81.89% to 85.78% (Heart Disease Cleveland), and 77.44% to 82.44% (Heart Disease Prediction). With tuned parameters, accuracy increased from 75% to 84% (Heart Disease), 77% to 83% (Heart Disease Cleveland), and remained at 83% (Heart Disease Prediction). Therefore, the Bagging technique is proven effective in enhancing the accuracy and stability of the CART model for heart disease diagnosis.Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia, sehingga diperlukan metode diagnosis yang cepat dan akurat untuk menanggulanginya. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah data mining, khususnya metode klasifikasi untuk menganalisis data kesehatan. Algoritma Classification and Regression Tree (CART) dikenal memiliki keunggulan dalam hal interpretabilitas, namun memiliki kelemahan dari segi kestabilan model terhadap perubahan data. Untuk mengatasi kelemahan tersebut, diterapkan teknik Bootstrap Aggregating (Bagging) guna meningkatkan kestabilan dan akurasi model. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan mengevaluasi efektivitas teknik Bagging dalam meningkatkan performa algoritma CART dalam diagnosis penyakit jantung. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari tiga dataset yang tersedia di platform Kaggle, yaitu Heart Disease, Heart Disease Cleveland, dan Heart Disease Prediction. Model dibangun dalam dua kondisi, yaitu menggunakan parameter default dan parameter hasil tuning dengan metode Grid Search. Proses penelitian mencakup tahapan preprocessing data (penyesuaian tipe data, missing value, dan outlier), pelatihan dua jenis model klasifikasi (CART tunggal dan CART dengan Bagging), serta evaluasi berdasarkan metrik akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan teknik Bagging secara konsisten meningkatkan akurasi algoritma CART. Pada kondisi parameter default, akurasi meningkat dari 72,89% menjadi 78% (Heart Disease), 81,89% menjadi 85,78% (Heart Disease Cleveland), dan 77,44% menjadi 82,44% (Heart Disease Prediction). Sedangkan pada parameter hasil tuning, akurasi meningkat dari 75% menjadi 84% (Heart Disease), 77% menjadi 83% (Heart Disease Cleveland), dan tetap 83% (Heart Disease Prediction). Dengan demikian, teknik Bagging terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi dan kestabilan model CART untuk diagnosis penyakit jantung

Penerapan Pemodelan Konvensional dan Deep Learning pada Data Saham dengan Pencilan

Apple Inc. stock (AAPL), one of the leading technology companies, is one of the concerns of investors as it continues to see an increase in the number of users every year. Therefore, forecasting Apple's stock price is important to help investors mitigate risks and optimize investment decisions. This forecasting can be done using two main approaches, namely conventional approaches such as Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and deep learning-based approaches such as Long Short-term Memory Network (LSTM). This study aims to find the best model using both methods, as well as compare the accuracy of the models based on datasets with outliers and datasets with handled outliers. The dataset analyzed in this study comes from weekly AAPL stock closing price data for 500 periods, from January 26, 2015 to August 19, 2024 obtained from Yahoo Finance. This study obtained the ARIMA(1,1,1) model as the best model for both datasets, with the outlier-handled dataset producing better test MAPE, while the dataset with outliers had better training MAPE. The LSTM method produced smaller MAPE values than ARIMA, demonstrating its superiority in capturing the fluctuating patterns of the AAPL stock data. Outlier handling was shown to improve model accuracy, as seen in the outlier-handled dataset. This research provides insight into the effectiveness of statistical and deep learning methods in modeling stock prices, and emphasizes the importance of outlier handling in financial data analysis.Saham Apple Inc. (AAPL), salah satu perusahaan teknologi terkemuka, menjadi salah satu perhatian investor karena terus mengalami peningkatan jumlah pengguna setiap tahun. Oleh karena itu, peramalan harga saham Apple penting untuk membantu investor memitigasi risiko dan mengoptimalkan keputusan investasi. Peramalan ini dapat dilakukan menggunakan dua pendekatan utama, yaitu pendekatan konvensional seperti autoregressive integrated moving average (ARIMA) dan pendekatan berbasis deep learning seperti long short-term memory network (LSTM). Penelitian ini bertujuan untuk menemukan model terbaik menggunakan kedua metode tersebut, serta membandingkan akurasi model berdasarkan dataset dengan pencilan dan dataset pencilan tertangani. Dataset yang dianalisis dalam penelitian ini berasal dari data harga penutupan saham AAPL mingguan selama 500 periode, dari 26 Januari 2015 hingga 19 Agustus 2024 yang diperoleh dari Yahoo Finance. Penelitian ini memperoleh model ARIMA(1,1,1) sebagai model terbaik untuk kedua dataset, dengan dataset pencilan tertangani menghasilkan MAPE uji lebih baik, sedangkan dataset dengan pencilan memiliki MAPE latih lebih baik. Metode LSTM menghasilkan nilai MAPE yang lebih kecil dibandingkan ARIMA, menunjukkan keunggulannya dalam menangkap pola fluktuatif data saham AAPL. Penanganan pencilan terbukti meningkatkan akurasi model, sebagaimana terlihat pada dataset pencilan tertangani. Penelitian ini memberikan wawasan mengenai efektivitas metode statistik dan deep learning dalam memodelkan harga saham, serta menekankan pentingnya penanganan pencilan dalam analisis data keuangan.&nbsp

Analisis Prediksi Length of Stay Pasien Infeksi Paru Menggunakan Algoritma Klasifikasi

This study investigates the relationship between age, gender, and other factors in attributes with Length of Stay (LOS) in patients with pulmonary disease. The main objective of the study was to help predict the LOS of new patients presenting with the same diagnosis and to help reduce the cost of care related to the duration of hospital stay. The theory used in this study is that the factors of age, gender, diagnosis, leukocyte values and chest X-ray results can affect the duration of their stay in the hospital. Data for this study was obtained from the medical records of one of the hospitals in West Java during the study period for approximately 3 months. The methods and techniques used are Artificial Neural Network-MLP (ANN), naïve bayes, J48 and Random Tree to analyze and model the relationship between input variables (age, gender, secondary diagnoses and others) and output variables (LOS). The results of this study are expected to provide a better understanding of the factors that influence LOS in patients with pulmonary diseases, as well as contribute to the development of prediction methods that can help better patient management and clinical decision-making in hospitals.Penelitian ini menginvestigasi hubungan antara faktor usia, jenis kelamin, dan faktor lain dalam atribut dengan Length of Stay (LOS) pada pasien dengan penyakit paru. Tujuan utama penelitian adalah untuk membantu memprediksi LOS pasien baru yang datang dengan diagnosa yang sama dan untuk membantu mengurangi biaya perawatan yang berkaitan dengan durasi tinggal di rumah sakit. Teori yang digunakan dalam penelitian ini adalah factor usia, jenis kelamin, diagnose, nilai leukosit dan hasil rontgen dada dapat mempengaruhi durasi tinggal mereka di rumah sakit. Data untuk penelitian ini diperoleh dari rekam medis salah satu rumah sakit di Jawa Barat selama periode penelitian selama kurang lebih 3 bulan. Metode dan teknik yang digunakan adalah Artificial Neural Network-MLP (ANN), naïve bayes, J48 dan Random Tree untuk menganalisis dan memodelkan hubungan antara variabel input (usia, jenis kelamin, diagnosa sekunder dan lain-lain) dan variabel output (LOS). Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor yang memengaruhi LOS pada pasien dengan penyakit paru, serta memberikan kontribusi dalam pengembangan metode prediksi yang dapat membantu manajemen pasien dan pengambilan keputusan klinis yang lebih baik di rumah sakit

Analisis Trade-Off Efisiensi dan Stabilitas pada Kontrol Prediktif Mikroklimat

Precise microclimate control is a crucial aspect in various IoT applications, yet commonly used reactive, threshold-based control strategies often prove to be inefficient. This study presents a simulation-based comparative analysis to quantitatively evaluate the performance between a reactive control strategy and a more intelligent predictive one. Using time-series humidity data from a Tropidolaemus sp. terrarium, a SARIMA forecasting model was developed and validated to drive the predictive controller. The performance of both strategies was then benchmarked in a simulation environment based on two key metrics: actuation efficiency and environmental stability. The results demonstrate that the predictive controller is significantly more efficient, reducing actuator activations by up to 47% compared to the reactive controller. However, this study reveals a fundamental trade-off: this efficiency is accompanied by a decrease in stability due to an overshoot phenomenon caused by a rigid control action mechanism. This study concludes that the superiority of proactive prediction must be synergized with adaptive action mechanisms to achieve holistic system optimality, while also presenting a simulation methodology as an efficient framework for evaluating intelligent control systems.Kontrol mikroklimat presisi merupakan aspek krusial dalam berbagai aplikasi IoT, namun strategi kontrol reaktif berbasis ambang batas yang umum digunakan seringkali terbukti tidak efisien. Penelitian ini menyajikan sebuah analisis komparatif berbasis simulasi untuk mengevaluasi secara kuantitatif performa antara strategi kontrol reaktif dan kontrol prediktif yang lebih cerdas. Dengan menggunakan data kelembapan time-series dari sebuah terarium Tropidolaemus sp., sebuah model peramalan SARIMA dikembangkan dan divalidasi untuk menjadi dasar dari kontroler prediktif. Kinerja kedua strategi kemudian diadu dalam lingkungan simulasi berdasarkan dua metrik utama: efisiensi aktuasi dan stabilitas lingkungan. Hasil menunjukkan bahwa kontroler prediktif secara signifikan lebih efisien, dengan mampu mengurangi jumlah aktivasi aktuator hingga 47% dibandingkan kontroler reaktif. Namun, penelitian ini mengungkap adanya trade-off fundamental: efisiensi tersebut diiringi oleh penurunan stabilitas akibat fenomena overshoot yang disebabkan oleh mekanisme aksi kontrol yang kaku. Studi ini menyimpulkan bahwa keunggulan prediksi proaktif harus disinergikan dengan mekanisme aksi yang adaptif untuk mencapai performa sistem yang holistik, seraya menawarkan metodologi simulasi sebagai kerangka kerja yang efisien untuk evaluasi sistem kontrol cerdas

Paradoks Efisiensi: Persepsi Pengguna dan Hambatan Sistemik dalam Implementasi Rekam Medis Elektronik

This study aims to analyze the implementation of electronic medical record systems in improving the efficiency of health services. The approach used is a qualitative method with data collection techniques through in-depth interviews and observations of several health service units. The results of the study indicate that this system has a positive impact on accelerating the process of recording and accessing patient medical data, as well as reducing the use of physical documents. However, several challenges were also identified, such as limited technical training for healthcare staff and unstable internet connectivity. The conclusion of this study is that the electronic medical record system has the potential to improve the efficiency of healthcare services, but it requires support from comprehensive training and adequate technological infrastructure.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis implementasi sistem rekam medis elektronik dalam meningkatkan efisiensi layanan kesehatan. Pendekatan yang digunakan adalah metode kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara mendalam dan observasi terhadap beberapa unit pelayanan kesehatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini memberikan dampak positif dalam mempercepat proses pencatatan dan akses data medis pasien, serta mengurangi penggunaan dokumen fisik. Namun, beberapa kendala juga ditemukan, seperti keterbatasan pelatihan teknis bagi tenaga kesehatan dan ketidakstabilan jaringan internet. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa sistem rekam medis elektronik berpotensi meningkatkan efisiensi layanan kesehatan, namun perlu didukung oleh pelatihan yang merata dan infrastruktur teknologi yang memadai

Analisis Implementasi Sistem Penilaian Otomatis Jawaban Singkat Berbahasa Indonesia

In the education field, many types of questions have been developed to measure the students understanding for the material that has been given, such as multiple choice, short answer, essay, and others. Assessment for essay-type questions often takes up a lot of assessors’ time. A solution to overcome this problem is the development of an automatic essay assessment system. This system is developed in various literature on Automatic Essay Scoring and Automatic Short Answer Grading. This study uses a Multiclass Support Vector Machine (SVM) model in building an automatic assessment system. There are several findings from the results of this research. For the dataset used in this research, a combination of unigram and bigram cosine similarity, type-token ratio, and word count ratio features implemented together with RBF kernel with γ = 100 produces the highest precision value at the validation stage. At the evaluation stage, with a precision metric value of 0.49 and RMSE of 2.77, this model is considered less accurate. This is because the KNN and Logistic Regression models have higher evaluation metric values. The Logistic Regression model is more recommended for this automatic short answer grading system, because this model can provide more balanced and accurate predictions based on the lowest RMSE value and the precision, recall, and f1-score values that tend to be stable.Dalam dunia pendidikan, sudah berkembang banyak sekali tipe soal untuk mengukur sejauh mana pemahaman siswa terhadap materi yang sudah diberikan, seperti pilihan ganda, jawaban singkat, uraian, dan lain-lain. Penilaian untuk soal bertipe uraian sering menyita banyak sekali waktu tenaga pendidik. Salah satu solusi untuk mengatasi masalah ini adalah pengembangan sistem penilaian soal uraian otomatis. Sistem ini dikembangkan di berbagai literatur tentang Automatic Essay Scoring dan Automatic Short Answer Grading. Penelitian ini menggunakan model Support Vector Machine (SVM) Multikelas dalam membangun sistem penilaian otomatis. Terdapat beberapa temuan dari hasil penelitian yang sudah dilakukan. Untuk dataset yang digunakan, kombinasi fitur Unigram & Bigram Cosine Similarity, Type-Token Ratio, dan Word Count Ratio diimplementasikan bersama dengan kernel RBF dengan γ = 100 menghasilkan nilai presisi tertinggi pada tahap validasi. Di tahap evaluasi, dengan nilai metrik evaluasi presisi sebesar 0,49 dan RMSE sebesar 2,77, model ini dinilai kurang akurat. Karena, model KNN dan Logistic Regression memiliki nilai metrik evaluasi yang lebih tinggi. Model Logistic Regression lebih direkomendasikan untuk sistem penilaian soal uraian otomatis ini, karena model ini dapat memberikan prediksi yang lebih seimbang dan akurat berdasarkan nilai RMSE yang terendah dan nilai metrik presisi, recall, dan f1-score yang cenderung stabil

Dampak Filter Digital Terhadap Kinerja Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Suara Lingkungan

Often, telephony-style bandwidth restriction techniques are applied raw to environmental sound classification systems without sufficient validation. To test their effectiveness, this study evaluates the impact of various digital filters (Low-Pass, High-Pass, Band-Pass, Band-Stop) on CNN performance on the ESC-50 dataset. After establishing the Log-Mel Spectrogram as the best input feature (surpassing MFCC), experiments proved that standard Band-Pass filters (300-3400 Hz) and Low-Pass filters actually reduced accuracy. This confirms that environmental sounds require a broad frequency spectrum (broadband), especially at high frequencies. Positive findings were obtained from the use of a low-order High-Pass Filter (HPF) (FIR-32) with a cut-off of 1000 Hz, which successfully increased accuracy to 66.20% above the baseline. Spectral analysis shows that this configuration successfully removes low noise without triggering transient smearing (time distortion). Therefore, this study recommends low-order HPF as the new standard, while suggesting the use of adaptive filters (learnable filters) in the future.Sering kali, teknik pembatasan bandwidth ala telefoni diterapkan mentah-mentah pada sistem klasifikasi suara lingkungan tanpa validasi yang cukup. Untuk menguji efektivitasnya, penelitian ini mengevaluasi dampak berbagai filter digital (Low-Pass, High-Pass, Band-Pass, Band-Stop) terhadap kinerja CNN pada dataset ESC-50. Setelah menetapkan Log-Mel Spectrogram sebagai fitur input terbaik (mengungguli MFCC), eksperimen membuktikan bahwa filter Band-Pass standar (300-3400 Hz) dan Low-Pass justru merusak akurasi. Ini mengonfirmasi bahwa suara lingkungan membutuhkan spektrum frekuensi yang luas (broadband), terutama di frekuensi tinggi. Temuan positif justru didapat dari penggunaan High-Pass Filter (HPF) orde rendah (FIR-32) dengan cut-off 1000 Hz, yang berhasil meningkatkan akurasi hingga 66.20% di atas baseline. Analisis spektral memperlihatkan bahwa konfigurasi ini sukses membuang noise rendah tanpa memicu efek transient smearing (distorsi waktu). Oleh karena itu, studi ini merekomendasikan HPF orde rendah sebagai standar baru, sembari menyarankan penggunaan filter adaptif (learnable filters) di masa depan

Pemanfaatan Differential Evolution dalam Optimasi Kebutuhan Gizi Balita Gizi Kurang dan Buruk

Abstract — Malnutrition in toddlers, particularly wasting and severe wasting, remains a significant challenge in Indonesia, particularly in the East Nusa Tenggara (NTT) province. This study aims to develop a daily food menu optimization system for wasted and severely wasted toddlers aged 12-59 months using the Differential Evolution (DE) algorithm. The system is designed to balance macronutrient (energy, protein, fat, carbohydrates, fiber) and micronutrient (calcium, iron, zinc, copper, phosphorus, vitamin C) needs. The utilized database consists of food items commonly found and easily accessible in NTT, categorized into staple foods, side dishes, vegetables, and fruits. The DE algorithm was implemented to generate optimal, varied, and affordable menu combinations. The results show that the DE algorithm successfully created balanced menu recommendations. The optimal configuration was achieved with a population size of 20 and 1,500 iterations, consistently producing valid menu solutions with efficient computation time. This system proves to be an effective tool for addressing toddler nutritional fulfillment by considering local food variety and affordability.Abstrak — Masalah gizi pada balita khususnya gizi kurang (wasted) dan gizi buruk (severely wasted), masih menjadi tantangan serius di Indonesia, khususnya di Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem optimasi menu makanan harian bagi balita gizi kurang dan buruk (wasted dan severely wasted) usia 12-59 bulan dengan menggunakan algoritma Differential Evolution (DE). Sistem dirancang untuk menyeimbangkan kebutuhan gizi makro (energi, protein, lemak, karbohidrat, serat) dan gizi mikro (kalsium, zat besi, seng, tembaga, fosfor, vitamin C). Basis data yang digunakan terdiri dari bahan makanan yang umum dijumpai dan mudah diakses di NTT, yang dikelompokkan ke dalam kategori makanan pokok, lauk-pauk, sayuran, dan buah-buahan. Algoritma DE diimplementasikan untuk menghasilkan kombinasi menu yang optimal, variatif, dan terjangkau. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma DE berhasil menyusun rekomendasi menu yang seimbang. Konfigurasi optimal dicapai dengan ukuran populasi 20 dan 1.500 iterasi, yang secara konsisten menghasilkan solusi menu yang valid dengan waktu komputasi efisien. Sistem ini terbukti efektif sebagai alat bantu untuk mengatasi masalah pemenuhan gizi balita dengan mempertimbangkan variasi bahan pangan lokal dan keterjangkauan harga

Sistem Perencanaan Gizi Harian Berbasis Optimasi Porsi dan Clustering K-Means

Abstract — Personalized daily nutritional planning is a complex challenge due to the difficulty of translating individual nutritional needs into accurate food portions, exacerbated by the high prevalence of dual nutritional burdens in Indonesia. This study aims to design and implement an intelligent daily nutrition Decision Support System (DSS) capable of generating measured menu recommendations. The research method employs a hybrid approach, integrating an expert system knowledge base (Mifflin-St Jeor, FAO, IOM rules) with an inference engine based on dynamic portion optimization using linear programming (PuLP). Furthermore, unsupervised machine learning (K-Means) is applied to cluster food items to generate educational nutritional labels. The system was implemented as a web application using Python Flask and tested through case studies and functional verification. The main finding shows that the optimization engine successfully generated daily meal plans with specific grammages that closely approximated the target calories and macronutrients (case study caloric deviation <3%). The K-Means integration also proved effective in providing functional labels (e.g., "Pure Protein", "Energy Dense") for food items. This study concludes that a hybrid architecture based on dynamic portion optimization can provide a diet planning tool that is more quantitatively accurate and informative than traditional qualitative approaches.Abstrak — Perencanaan gizi harian yang personal merupakan tantangan kompleks akibat sulitnya menerjemahkan kebutuhan nutrisi individual ke dalam porsi makanan akurat, diperparah dengan tingginya prevalensi masalah gizi ganda di Indonesia. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) gizi harian yang mampu menghasilkan rekomendasi menu terukur. Metode penelitian menggunakan pendekatan hibrida, mengintegrasikan basis pengetahuan sistem pakar (aturan Mifflin-St Jeor, FAO, IOM) dengan mekanisme inferensi berbasis optimisasi porsi dinamis menggunakan pemrograman linier (PuLP). Selain itu, unsupervised machine learning (K-Means) diterapkan untuk melakukan clustering bahan makanan guna menghasilkan label nutrisi edukatif. Sistem diimplementasikan sebagai aplikasi web menggunakan Python Flask dan diuji melalui studi kasus serta verifikasi fungsional. Temuan utama menunjukkan bahwa mekanisme optimisasi berhasil menghasilkan rencana makan harian dengan porsi (gramasi) spesifik yang akurasinya sangat mendekati target kalori dan makronutrien (contoh studi kasus deviasi kalori <3%). Integrasi K-Means juga terbukti efektif memberikan label fungsional (misal: "Protein Murni", "Padat Energi") pada bahan makanan. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa arsitektur hibrida berbasis optimisasi porsi dinamis mampu menyediakan alat bantu perencanaan diet yang lebih akurat secara kuantitatif dan informatif dibandingkan pendekatan kualitatif tradisional