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

Abstract

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