SISTEM PEMAKANAN PINTAR BERASASKAN WEB. Muhammad Fazrul Bin Romli Dr. Abdul Hadi Abd Rahman

Similar documents
APLIKASI CADANGAN MAKANAN UNIVERSITI KEBANGSAAN MALAYSIA

SISTEM E-DIABETES. Rezal Mhd Johan Dr Khairul Akram Zainol Ariffin. Fakulti Teknologi & Sains Maklumat, Universiti Kebangsaan Malaysia ABSTRAK

Aplikasi Pesanan Makanan Telefon Pintar

PUSAT PEMBELAJARAN DIGITAL SULTANAH NUR ZAHIRAH

APLIKASI MUDAH ALIH PEMBELIAN MAKANAN DARI FOOD TRUCK BERASASKAN ANDROID. Muhammad Faiz Bin Mohd Firdaus Kwong Siti Aishah Binti Hanawi

HakCipta Irfan Khairi Sdn. Bhd.

IEK 314 Environmental Audit [Audit Persekitaran]

COMPARISON STUDY OF RELAY SELECTION SCHEMES IN LONG TERM EVOLUTION (LTE) NETWORK SELINA MATTHEWS UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA

APLIKASI MUDAH ALIH PENSKORAN PROSTAT Rima Shahfira Binti. Redzuan Dr. Afzan Adam. Fakulti Teknologi & Sains Maklumat, Universiti Kebangsaan Malaysia

MODEL STATISTIK BERSEPADU PELBAGAI ARAS BAGI TRIGLISERIDA DAN TEKANAN DARAH MANUSIA: KAJIAN KES DI HOSPITAL UNIVERSITI SAINS MALAYSIA

SISTEM PESANAN MAKANAN BERASASKAN WEB. Zareen Sufia binti Jafry Prof Madya Dr. Masnizah binti Mohd

5/27/2011 NOMBOR BULAT (WHOLE NUMBERS)

APLIKASI GREENGROCERYGO UNTUK MENGATASI MASALAH PEMBAZIRAN MAKANAN NOR AQILAH NUR FAZIDAH ELIAS

APLIKASI KENDIRI DIABETES JENIS II AMIRA WAHIDA BINTI OSMAN ASSOC PROF DR. MARYATI BINTI MOHD YUSOF DR KAILAVANI CHELLAPPAN

PEMBANGUNAN WEB TANPA TUNAI DI HUKM SITI HAJAR BINTI HAMZAH PROFESOR DR. MOHAMAD SHANUDIN ABSTRAK

ELEMENT OF WARRANTY OF IBS STRUCTURAL SYSTEM FOR CONSTRUCTION INDUSTRY ANNAN VESSINUK A/L SING

UNIVERSITI SAINS MALAYSIA. First Semester Examination Academic Session 2009/2010. November BMT 217/3 Virology [Virologi]

AUGMENTASI REALITI UNTUK ANGGARAN KALORI MAKANAN

SISTEM PENGURUSAN LEBIHAN MAKANAN BERASASKAN WEB

Answer all questions. Jawab semua soalan.

INTEGRATION OF MEDIAN FILTER AND ORIENTATION FIELD ESTIMATION FOR FINGERPRINT IDENTIFICATION SYSTEM

TEST CASE PRIORITIZATION TECHNIQUE USING SEQUENCE DIAGRAM AND LABELED TRANSITION SYSTEMS IN REGRESSION TESTING NUR FATIMAH AS SAHRA

UNIVERSITI TEKNOLOGI MARA MOVE ANALYSIS OF PHARMACY RESEARCH ARTICLE DISCUSSION SECTIONS

THE NEEDS OF HALAL TRANSPORTATION CONTROL IN MALAYSIA: A MULTIPLE CASE STUDY APPROACH ZUHRA JUNAIDA BINTI IR MOHAMAD HUSNY HAMID

EFFECT OF PATTERN RECOGNITION ABILITY TRAINING ON JUDGING PERFORMANCE OF MALAYSIAN RHYTHMIC GYMNASTIC JUDGES

APLIKASI PERMAINAN MATEMATIK UNTUK KANAK-KANAK SINDROM DOWN NURUL FATIN SHAZANA MAHARUDDIN AMIRAH ISMAIL

IMG 203 CHEMICAL ANALYSIS OF FOOD [ANALISIS KIMIA MAKANAN]

1 of 8. Gransea (M) Sdn. Bhd. O'Kim Compound GC300 (Magnesium Calcium)

USING TAM TO STUDY THE USER ACCEPTANCE OF IT IN THE YEMENI PUBLIC SECTOR (MINISTRY OF SOCIAL AFFAIRS AND LABOUR-YEMEN) ESMAT ABDULMAJID WAHDAIN

APLIKASI PENGESAN GETARAN UNTUK PESAKIT PARKINSON. Pang Xin Yi Maryati Mohd. Yusof Kalaivani Chellapan ABSTRAK

SISTEM INFOGRAFIK INTERAKTIF WABAK H1N1. Aice A/P Emin. Puan Siti Aishah Binti Hanawi

APLIKASI MUDAH ALIH PENEMPAHAN JUAL BELI MAKANAN (GO FOOD) Nurfilzah Hanum binti Mohd Fazi Dian Indrayani Jambari

MODIFICATION OF INTERVAL TYPE-2 FUZZY TOPSIS AND ITS APPLICATION TO FLOOD CONTROL PROJECT SELECTION NURNADIAH BINTI ZAMRI

SISTEM TEMPAHAN MASAKAN DARI RUMAH MENGGUNAKAN TEKNOLOGI KEDUDUKAN SEJAGAT

OF ARTEMIA f ED. H f. 'illl; HI SCICW UNiVHiKITl Mftlftyslft luil WWWJ. M/sl AY.SIA. y m ;':S iis lii5

IMPROVING SOCIAL RESPONSIVENESS OF CHILDREN WITH AUTISM SPECTRUM DISORDER THROUGH NEURO-PHYSICAL EXERCISE WONG SIAO YEN

EXPORT PERSONNEL PERCEPTIONS OF EXPORT PERFORMANCE TO CHINA MARKET FARSHID MOVAGHAR MOGHADDAM UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA

ROLE OF LENGTH SPECIFICITY, VELOCITY SPECIFICITY AND NEURAL ADAPTATIONS IN STRENGTH TRAINING

DETERMINATION OF CHARACTERISTICS OF DISGUISED SIGNATURES AMONGST MALAYSIAN NORMAH BINTI MOHAMMED UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA

RADIAH BINTI ALI MASTER OF SCIENCE 2014 UNIVERSITI MALAYSIA TERENGGANU

A STUDY OF GENERATION Y TRAVEL BEHAVIOUR IN MALAYSIA TAN LAY YEN UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA

TIME SERIES SUPPORT VECTOR REGRESSION MODELS WITH MISSING DATA TREATMENTS FOR WATER LEVEL PREDICTION NORAINI BINTI IBRAHIM

IMK 421 Primary Products Technology [Teknologi Produk Primer]

To My Parents. My father, EsmaeelArzani My mother, Zahra Asadizadeh. My brother, Parham Arzani. & My beloved son SahandRoudpishi

SULIT /3. Answer all questions. Jawab semua soalan.

PM502: MARKETING RESEARCH

HEALTH AND SAFETY IN REFURBISHMENT PROJECTS INVOLVING DEMOLITION WORK MANSOOREH RAKHSHANIFAR

UNIVERSITI SAINS MALAYSIA

BAR CHART PLAGIARISM DETECTION MOHAMMED MUMTAZ MOHAMMED SALIH UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA

BIZAPP SUPERB & PRO MENCETAK SLIP POSLAJU SECARA BERTERUSAN JAN 2017 / VERSI 1.0.0

EVALUATING THE SURFACE PROPERTIES OF HA COATING ON TITANIUM-ALUMINUM SUBSTRATE ALI KARANDISH

APLIKASI ANDROID MENGENAI SISTEM PESANAN DAN PEMBELIAN MUDAH ALIH TERHADAP MAKANAN MAKBEN RESTO. Ahmad Fauzan Dasri Mohd Zamri Murah

APLIKASI PERGILIRAN NOMBOR SECARA NYATA DI PUSAT PERUBATAN UNIVERSITI KEBANGSAAN MALAYSIA. Seu Wei Jain Dr. Khairul Azmi Abu Bakar

CHRONIC KIDNEY FAILURE DATA MANAGEMENT SYSTEM WITH AUTOMATIC CLASSIFICATION KHOVARTHEN A/L MURUGIAH UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA

IMK 421 PRIMARY PRODUCTS TECHNOLOGY [TEKNOLOGI PRODUK PRIMER]

DEVELOPMENT OF COLOUR-MARK SENSOR-BASED CALIBRATION SYSTEM FOR TIMING DEVICES WITH SEVEN-SEGMENT LIQUID-CRYSTAL-DISPLAY

HEART MURMUR DETECTION AND ANALYSIS USING MULTIPOINT AUSCULTATION SYSTEM KAMARULAFIZAM BIN ISMAIL UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA

COMPARING THREE METHODS OF HANDLING MULTICOLLINEARITY USING SIMULATION APPROACH NORLIZA BINTI ADNAN UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA

SITI BALQIS CHE OTHMAN DOCTOR OF PHILOSOPHY 2015

CALL for ACTION" UITLINE. MONDAY-FRIDAY [9.00am TO 4.30pm]

CLASSIFICATION OF ELECTROENCEPHALOGRAPHY SIGNAL USING STATISTICAL FEATURES AND REGRESSION CLASSIFIER

AN OPTIMIZATION OF MIXING PROCESS PARAMETERS FOR SOY SAUCE PRODUCTION

UNIVERSITI PUTRA MALAYSIA EVALUATION OF ANTINOCICEPTIVE AND ANALGESIC PROPERTIES OF TRAMADOL IN CATS BITA BASIRI

IMG 203 Chemical Analysis of Food [Analisis Kimia Makanan]

This examination paper consists of sections A and B. Kertas ini mengandungi Bahagian A dan Bahagian B.

SIGNAL INTERFERENCE TO ELECTROENCEPHALOGRAM AND ELECTROCARDIOGRAM SIGNAL NORAINI BTE ABDUL SAMAD UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA

DESIGN VERIFICATION OF DRIVEN PILES IN SOFT GROUND USING MAINTAIN LOAD TEST AND HIGH STRAIN DYNAMIC LOAD TEST

UJIAN BACTERIAL ENDOTOXIN

UNIVERSITI PUTRA MALAYSIA

vii KANDUNGAN BAB PERKARA HALAMAN PENGAKUAN PENGHARGAAN ABSTRAK ABSTRACT SENARAI JADUAL SENARAI RAJAH SENARAI SINGKATAN / SIMBOL SENARAI LAMPIRAN

SET 1. Answer any four questions from this section. Jawab mana-mana empat soalan daripada bahagian ini.

Oleh: Sofinah Lamudin forex.mudahkaya.com. Edisi Newbie

MENTAL HEALTH, EMOTIONAL INTELLIGENCE AND SOCIAL SUPPORT AMONG MOTHERS OF CHILDREN WITH MILD INTELLECTUAL DISABILITY

MATHEMATICS GRADUATES PERCEPTIONS ON SUITABILITY OF EMPLOYMENT USING LOGISTIC REGRESSION HEIRNIZAH MELATI BINTI JAMRI UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA

KIE 356 Food and Palm Oil Chemistry [Kimia Makanan dan Minyak Sawit]

PERSEPSI IBU BAPA TERHADAP CIRI-CIRI PERSAHABATAN KANAK-KANAK AUTISME (Parents' Perception Towards Friendship Characteristics Of Children With Autism)

KAUNSELING. Newsletter Title B U S I N E S S N A M E D PUNCAK

PEMBINAAN DAN PENILAIAN KESESUAIAN MODUL PENGAJARAN KENDIRI KURSUS PENYEDIAAN MAKANAN BAGI TAJUK DIET DAN DIABETES, DIET DAN HIPERTENSI

BOI 109/4 Biostatistics [Biostatistik]

Abstract of thesis presented to the Senate of University Putra Malaysia in fulfillment of the requirement for the degree of Doctor of Philosophy.

ELECTRONIC AUTOMATIC TEMPERATURE CONTROL OF CRYOPRESERVATION FOR ARTIFICIAL INSEMINATION (PROTOTYPE) SANJOY KUMAR DEBNATH

A ROBUST AGAINST ROTATION ATTACK WATERMARKING TECHNIQUE BASED ON WAVELET TRANSFORM REZA AGHABABAEYAN UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA

THE RELATIONSHIP BETWEEN FACILITATIVE LANGUAGE LEARNING AND ORAL PERFORMANCE AMONG IRANIAN LEARNERS MOHAMMAD JAHANGIRI

UNIVERSITI PUTRA MALAYSIA

IBG BIOANALYSIS 1 [BIOANALISIS 1]

IMK NUTRITION [PEMAKANAN]

INSTRUCTION: This section consists of TEN (10) short questions. Answer ALL questions.

(Kertas soalan ini mengandungi 4 soalan dalam 6 halaman yang dicetak) (This question paper consists of 4 questions on 6 printed pages)

AMYLOSE CONTENT CALIBRATION MODEL FOR THE THREE TYPES OF SELECTED RICE GRAINS USING VISIBLE SHORTWAVE NEAR INFRARED SPECTROSCOPY SYAHIRA BINTI IBRAHIM

THE FORENSIC ANALYSIS OF HUMAN CANINE TEETH FOR GENDER DETERMINATION NURUL HAZLEENA BINTI ABU BAKAR UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA

TARGET SELECTION USING SINGLE ELECTROENCEPHALOGRAM ELECTRODE BASED ON MENTAL TASK HUSNAINI BINTI AZMY

ZnO LIGHTNING ARRESTER EARTHING IMPEDANCE CHARACTERISTICS UNDER TRANSIENT OVERVOLTAGES MEHRDAD MOKHTARI

MUHAMMAD ANWAR BIN ALIAS

THE DEVELOPMENT OF STOCHASTIC SIR AND S(I m I f )R MODELS FOR HETEROSEXUAL HIV AND AIDS DISEASE MAPPING IN MALAYSIA SUFI HAFAWATI BINTI IDERIS

THE INFLUENCE OF PERSONALITY TRAITS ON KNOWLEDGE SHARING IN THE CONTEXT OF RESEARCH SUPERVISION MUMTAZ ALI MEMON

A WEB-BASED TELEPRENATOLOGY PLATFORM FOR ANTENATAL CARE MANAGEMENT IN REMOTE AREAS NORAINI BINTI JALIL

TEKNOLOGI KOMUNIKASI DAN INFORMASI SEBAGAI SATU BUDAYA PENEMPATAN KERJA ALTERNATIF DALAM SEKTOR PEMBINAAN

SISTEM PENGURUSAN MAKUMAT PENENTUAN KOS RAWATAN PESAKIT LUAR (SISTEM CODE ASSIST PPUKM )

WORKING POSTURAL LOADS IN SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES (SMEs) INDUSTRY MUHAMMAD HAZIM BIN HUSSIN. Degree of Master of Mechanical Engineering

HUBUNGAN ANTARA KECERDASAN EMOSI DENGAN KONSEP KENDIRI DALAM KALANGAN IBU TUNGGAL TIDAK BEKERJA DI JOHOR BHARU HELENA REMEO

Transcription:

SISTEM PEMAKANAN PINTAR BERASASKAN WEB Muhammad Fazrul Bin Romli Dr. Abdul Hadi Abd Rahman Fakulti Teknologi & Sains Maklumat, Universiti Kebangsaan Malaysia ABSTRAK Sistem Pembangunan Makanan Pintar berasaskan web merupakan sebuah projek yang memfokuskan kepada sistem cadangan yang akan membuat set pemakanan secara sendiri berdasarkan profil yang telah diisi oleh pengguna. Set pemakanan yang dibuat oleh sistem perlu memenuhi kriteria yang telah disetkan bagi memperolehi keputusan yang tepat. Projek ini mengintegrasikan beberapa elemen seperti kecerdasan buatan dalam memilih pelbagai pertanyaan untuk mendapatkan keputusan set pemakanan yang memenuhi kehendak pengguna. Tambahan pula, sistem ini akan membuat analisis untuk mencari pola pemakanan pengguna berdasarkan kategori sukan yang dipilih oleh pengguna. Metodologi pembangunan bagi sistem ini adalah dengan menggunakan model agile kerana sistem ini perlu disiapkan dalam masa yang singkat dan fleksibel dengan maklum balas segera daripada pihak yang berkepentingan. Hasil daripada pembangunan projek ini adalah suatu sistem yang akan membantu pengguna aktif untuk membuat set pemakanan yang sihat serta dapat mengetahui pola pemakanan pengguna aktif dalam membuat set pemakanan serta dapat membuat ramalan set pemakanan yang lebih baik. Dengan pembangunan sistem ini diharapkan dapat membantu pengguna khususnya pengguna aktif dalam menjalani kehidupan seharian yang sihat. 1 PENGENALAN Pada zaman kini terdapat pelbagai sistem yang menganalisis dan menyediakan maklumat tentang cara pemakanan yang sihat serta cukup dari segi kandungan nutrien kepada para pengguna untuk menjalani gaya hidup yang sihat. Sistem seperti ini dapat membantu para pengguna mendapatkan pelan pemakanan yang sesuai serta dapat memantau pengambilan makanan seharian pengguna sama ada terlebih atau terkurang yang akan memberi kesan kepada pengguna pada masa akan datang. Sistem pemakanan pintar adalah satu platform yang dikhusukan kepada pengguna yang aktif bersukan dan juga dietetik, dimana sistem ini menyediakan pelbagai pelan pemakanan yang sesuai bagi memenuhi kriteria pemakanan pengguna. Pelan pemakanan yang disediakan oleh sistem ini dipengaruhi oleh beberapa faktor yang lain seperi umur,pilihan aktiviti, jantina dan bmi bagi mendapatkan jumlah tenaga atau kalori yang ideal kepada pengguna.

Tambahan lagi,sistem ini menggunakan maklumat pemakanan yang sedia ada untuk membuat analisis pelan pemakanan yang sesuai serta mendapatkan pola pemakanan pengguna supaya dapat membantu membuat ramalan set pemakanan yang sesuai untuk semua lapisan umur berdasarkan kategori sukan yang dipilih. Daripada sistem ini, analisis mengenai set makanan dan juga kategori sukan akan dibuat untuk melihat kekerapan kategori makanan yang diambil oleh pengguna aktif. Berdasarkan analisis ini, sistem ini akan menambah baik dalam membuat ramalan set pemakanan yang hampir dengan kriteria pengguna. 2 PERNYATAAN MASALAH Terdapat pelbagai sistem pemakanan sedia ada yang dapat membantu para pengguna untuk membuat pelan pemakanan yang lengkap dari segi nutrien yang mengikut piramid makanan hingga ke aktiviti yang sesuai bagi mencapai matlamat yang telah ditetapkan. Tetapi tidak semua sistem yang boleh membuat pelan pemakanan sendiri untuk digunakan kepada pengguna dan juga aktiviti yang sesuai serta efektif kepada pengguna. Sistem pemakanan sedia ada juga tidak mempunyai ciri untuk memberi cadangan harian kepada pengguna serta tiada pemantauan pengambilan pemakanan yang rapi dan menyebabkan pelan yang dibuat kurang efekif kepada para pengguna. Ramalan set pemakanan yang dibuat oleh sistem sedia ada juga kurang menepati kriteria pemakanan pengguna. 3 OBJEKTIF KAJIAN Objektif kajian ini adalah untuk membangunkan Sistem Pemakanan Pintar yang memfokuskan untuk: i. Membantu pengguna aktif membuat pelan pemakanan yang sesuai dengan mengikut kriteria dan kategori sukan yang dipilih oleh pengguna. ii. Menganalisis set pemakanan pengguna untuk mendapatkan pola pemakanan pengguna berdasarkan kategori sukan yang dupilih iii. Menggunakan maklumat analisis yang dibuat dalam menambah baik untuk membuat ramalan set pemakanan mengikut kriteria sukan pengguna

4 METOD KAJIAN Sistem Pemakanan Pintar ini dibangunkan mengikut kaedah Agile seperti Rajah 1 dibahagian fasa reka bentuk. Kaedah Agile ini diguna pakai kerana ciri-ciri kaedah ini berketepatan dengan sistem ini dimana sistem ini perlu disiapkan dalam jangka masa yang singkat dan memerlukan adaptasi cepat dan pantas dengan perubahan sesuatu sistem mengikut keperluan yang berkepentingan. Proses untuk kaedah Agile ini lebih menekankan kepada jadual penghantaran sistem yang telah dijanjikan kepada klien dan kurang dalam penekanan masa untuk perancangan sistem. Untuk seorang pembangun web hendaklah sentiasa bersedia dan fleksibel dengan segala perubahan yang akan berlaku semasa membangunkan sistem. Terdapat beberapa kelebihan dalam menggunakan kaedah Agile ini adalah seperti berikut: 1. Meningkatkan kualiti sistem bersesuaian dengan pihak berkepentingan. 2. Mendapatkan maklum balas daripada pihak berkepentingan lebih awal mengenai sistem yang dibangunkan. 3. Pihak berkepentingan dapat melihat proses pembangunan modul dengan lebih teliti dan dapat ditambah baik dengan segera, 4.1 Fasa Perancangan Fasa ini melibatkan proses pengenalpastian masalah, objektif, persoalan kajian dan menentukan skop. Langkah seterusnya adalah sorotan susastera yang melibatkan pengumpulan, pencarian dan pembacaan jurnal dan kajian lepas bagi mencetus idea dan inspirasi. Contoh topik yang berkaitan dikaji terutama berkaitan dengan konsep pemilihan cadangan makanan dan temubual bersama pihak berkepentigan bagaimana kriteria pemilihan makanan dilakukan. Sumber utama sistem ini adalah melalui internet dimana sistem yang sedia ada akan dibandingkan untuk membangun Sistem Pemakanan Pintar yang memenuhi kriteria pihak berkepentingan. 4.2 Fasa Analisis

Fasa ini melibatkan analisis dan tafsiran maklumat yang dikumpul dalam fasa perancangan. Analisis tentang kesesuaian topik dan menilai kepentingan untuk menjalankan kajian ini dilakukan. Selain daripada itu, analisis tentang perkakasan dan perisian juga dijalankan untuk memastikan perkakasan dan perisian yang sedia ada adalah sesuai untuk membangun projek ini. Fasa ini juga menekankan logik yang digunakan untuk mendapatkan set menu makanan yang sesuai dan selari dengan profil kalori pengguna. 4.3 Fasa Reka Bentuk Fasa ini merupakan fasa yang penting dalam keseluruhan projek. Fasa ini melibatkan dua proses penting, iaitu reka bentuk yang digunakan dan membuat cadangan pemakanan yang mengikut kriteria pengguna. Sistem Pemakanan Pintar dibangun dengan menggunakan kerangka kerja Laravel 5.6 kerana kerangka ini mempunyai pelbagai kelebihan dalam membina lawan sesawang. Kaedah yang digunakan untuk membangun sistem ini adalah dengan kaedah agile seperti rajah dibawah. Source : https://www.google.com/search?q=agile+methodology&source=lnms&tbm=isch&sa=x&ved=0ahukewj9ppztpa_bahwlry8kha FKAgEQ_AUICigB#imgrc=6HWy67Tgv3lQBM Rajah 1: Kaedah Agile 4.4 Fasa Pengujian Fasa ini bertujuan menguji Sistem Pemakanan Pintar yang dibina menggunakan kerangka kerja laravel 5.6. Kriteria yang telah diambil kira termasuk perkiraan nilai kalori pengguna aktif dan

makanan yang diperlukan berdasarkan maklumat yang diberi oleh pihak berkepentingan. Sekiranya cadangan pemakanan yang dijana oleh sistem tidak menepati kriteria pengguna, penyelarasan perlu dijalankan bagi membuat penambahbaikan cadangan yang lebih teliti kepada pengguna aktif. Pengujian perisian adalah penyumbang penting dalam mengesan ralat yang terdapat dalam sistem yang dibangunkan. Melalui pengujian, pembangun sistem dapat melihat sama ada terdapat permasalahan yang mungkin berlaku terutamanya pada bahagian yang memerlukan input daripada pengguna. Akan tetapi, pengujian lengkap terhadap sesuatu sistem adalah mustahil. Ini adalah kerana setiap komponen di dalam sistem adalah rumit. Oleh itu, hanya komponen tertentu sahaja yang patut diuji bagi mengurangkan masa yang diambil untuk melakukan pengujian. Perkakasan dan perisian yang diguna untuk membangun projek harus dipilih dengan teliti. Perkakasan dan perisian yang baik berfungsi dengan lancar serta menyokong pembangunan projek Sistem Pemakanan Pintar. Pemilihan perkakasan dan perisian yang tidak tepat atau lama boleh menjejas hasil projek. Spesifikasi keperluan perkakasan yang diguna untuk menghasilkan Sistem Pemakanan Pintar adalah perkakasan asas sesebuah komputer. Senarai spesifikasi keperluan perkakasan yang dicadang untuk menghasilkan Sistem Pemakanan Pintar adalah seperti berikut.

Pembangunan Sistem Perkakasan Perincian Pengguna Pemprosesan : Intel 8800, Pentium Laptop Ingatan Cakera Rawak (RAM) : 2gb Cakera Penyimpanan (HDD) : 5gb Mesin Pencetak External Hard Drive Perakam video dan audio Perisian Mencetak dokumen Penyimpanan data Merakam temubual antara pihak berkepentingan Jadual 1: Perkakasan minimum pembangunan sistem Microsoft Windows7 Professional x32 bits XAMPP Brackets MYSQL Google Chrome Laravel 5.6 Visual Paradigm Perincian Sistem Operasi Pelayar hos tempatan Editor teks untuk kod Pangkalan Data Pelayar Web Framework PHP Jadual 2: Perisian pembangunan sistem Perisian melakar model Perkakasan Perincian

Komputer Pemprosesan : Intel 8800, Pentium Ingatan Cakera Rawak (RAM) : 2gb Cakera Penyimpanan (HDD) : 5gb Jadual 3: Perkakasan minimum bagi pengguna Perisian Perincian Microsoft Windows7 Professional x32 bits Google Chrome, Mozilla Firefox 5 HASIL KAJIAN Sistem Operasi Pelayar Web Jadual 4: Perisian bagi pengguna Bahagian ini membincangkan hasil daripada proses pembangunan Sistem Pemakanan Pintar yang telah disiapkan. Fasa reka bentuk adalah fasa yang penting dalam pembangunan projek dimana fasa ini akan membantu dalam proses penambahbaikan akan datang. Dalam projek ini, kerangka kerja Laravel digunakan untuk memudahkan pembangunan Sistem Pemakanan Pintar kerana kerangka ini menggunakan konsep MVC (model-view-controller) yang akan mengasingkan struktur persembahan dan juga logik. Seterusnya pengujian terhadap reka bentuk sistem ini dijalankan untuk memasti hasil pembangunan adalah selaras dengan objektif yang ditetapkan sebelumnya. Rajah dibawah menunjukkan hasil yang telah disiapkan untuk Sistem Pemakanan Pintar dan telah diuji mengguna pelayan serverfreak

Berdasarkan Rajah 2, rajah antara muka halaman utama bagi Sistem Pemakanan Pintar. Halaman ini menyediakan maklumat asas seperti komponen pengenalan sistem, analisis profil makanan (pola pemakanan), dan juga cara untuk hubungi pembangun sistem oleh pengguna. Rajah 2: Rajah Antaramuka Halaman Utama Berdasarkan Rajah 3, rajah antara muka halaman log masuk bagi Sistem Pemakanan Pintar. Halaman ini hanya pengguna yang berdaftar akan diberi akses untuk melihat modul pentadbir sistem, pengguna, dan juga jurulatih. Halaman ini akan membawa pengguna berdasarkan peranan yang telah ditetapkan. Rajah 3 Rajah Antaramuka Halaman Log Masuk

Berdasarkan Rajah 4, rajah antara muka halaman daftar masuk bagi Sistem Pemakanan Pintar. Halaman ini adalah untuk pengguna berdaftar dan masuk ke dalam sistem. Rajah 4 Rajah Antaramuka Halaman Daftar Masuk Berdasarkan Rajah 5, rajah antara muka halaman profil pengguna bagi Sistem Pemakanan Pintar. Halaman ini menunjukkan profil pengguna dan maklumat yang perlu dikemaskini bagi membantu sistem menjana set makanan mengikut nilai kalori pengguna. Maklumat yang mempengaruhi nilai kalori adalah berat, jenis sukan dan juga jantina pengguna. Formula untuk memperoleh nilai kalori dirujuk oleh pihak berkepentingan. Rajah 5 Rajah Profil Pengguna

Berdasarkan Rajah 5, rajah antara muka halaman analisis makanan pengguna bagi Sistem Pemakanan Pintar. Halaman ini menunjukkan analisis set makanan yang telah dijana kepada pengguna. Set yang telah dijana akan mengeluarkan nilai kalori, karbohidrat, protin dan juga lemak untuk set tersebut. Set ini akan mengira nilai yang sepatutnya pengguna perlu ambil berdasarkan maklumat yang diberi oleh pihak berkepentingan. Rajah 6 Rajah Antaramuka analisis makanan pengguna Berdasarkan Rajah 7, rajah antara muka halaman admin bagi Sistem Pemakanan Pintar. Halaman ini akan menunjukkan modul pentadbir sistem seperti maklum balas dan juga maklumat jurulatih berserta pengguna berdasarkan jenis sukan yang dipilih. Rajah 7 Rajah Antaramuka admin

Berdasarkan Rajah 8, rajah antara muka halaman menu makanan bagi Sistem Pemakanan Pintar. Halaman ini menunjukkan menu makanan pengguna yang telah dijana oleh sistem. Setiap menu mempunyai kumpulan makanan yang tersendiri bagi memudahkan pemilihan makanan yang seimbang dan menepati kriteria pengguna seperti kumpulan minuman, minuman sukan, karbohidrat, protin dan juga lemak.. Rajah 8 Rajah menu makanan pengguna Berdasarkan Rajah 9, rajah antara muka halaman jurulatih bagi Sistem Pemakanan Pintar. Halaman ini menunjukkan jurulatih beserta pengguna dibawah penyeliaan berdasarkan jenis sukan yang telah dipilih. Halaman ini menunjukkan menu makanan yang diambil beserta menu yang telah dicadangkan oleh sistem sama ada selari atau tidak mengikut set menu. Jurulatih dapat memantau menu pengguna sama ada pengguna mengikut cadangan yang telah diberikan atau sebaliknya Rajah 9 Rajah Antaramuka Jurulatih

Berdasarkan Rajah 10, rajah antara muka halaman mengubah menu makanan bagi Sistem Pemakanan Pintar. Halaman ini adalah untuk pengguna mengubah menu makanan yang tidak sesuai dengan pengguna berdasarkan kumpulan makanan. Cara ini dibuat supaya pengguna mesti mesti mempunyai setiap kumpulan makanan yang telah disetkan seperti minuman, minuman sukan, karbohidrat, protin dan juga lemak. Rajah 10 Rajah Antaramuka Mengubah menu makanan Berdasarkan Rajah 11, rajah antara muka halaman maklumat makanan bagi Sistem Pemakanan Pintar. Halaman ini menujukkan maklumat makanan yang perlu pengguna tahu supaya pengguna lebih waspada dengan pemilihan makanan yang menepati kriteria pengguna dan juga jenis sukan yang dipilih Rajah 11 Rajah Antaramuka Maklumat Makanan

Berdasarkan Rajah 12, rajah antara muka halaman pengambilan makanan bagi Sistem Pemakanan Pintar. Halaman ini menunjukkan pengguna perlu menambah makanan yang diambil supaya jurulatih dapat memantau pengambilan makanan tersebut mengikut set yang telah dibuat atau tidak. Rajah 12 Rajah Antaramuka Pengambilan Makanan Berdasarkan Rajah 13, rajah antara muka halaman ringkasan keseluruhan bagi Sistem Pemakanan Pintar. Halaman ini menunjukkan ringkasan keseluruhan seperti jumlah mengguna mengikut jantina, makanan kumpulan yang digemari oleh suma pengguna, pola pemakanan setiap jenis sukan dan jumlah pengguna mengikut jenis jantina serta jenis sukan. Rajah 13 Rajah Antaramuka Ringkasan Keseluruhan

6 KESIMPULAN Secara keseluruhannya, Sistem Pemakanan Pintar dapat membantu pengguna untuk melakukan skop tugasan bagi setiap jenis sukan dengan lebih mudah dan efisen. Segala objektif dan permasalahan yang dinyatakan dapat dipenuhi dan diselesaikan. Sistem yang baik adalah sistem yang dapat memenuhi kehendak keperluan pihak kepentingan tanpa sebarang sebarang masalah. Semoga dengan terhasilnya sistem ini dapat membantu dan memberikan manfaat kepada pengguna sistem. 7 RUJUKAN Agapito, G., Calabrese, B., Hiram, P., & Cannataro, M. (n.d.). DIETOS : a recommender system for health profiling and diet management in chronic diseases. Bukowski, M., Ziefle, M., Schmitz-rode, T., & Farkas, R. (2017). Hybrid collaboration recommendation from bibliometric data, i(august), 17 19. Gaur, N., & Singh, A. (2016). Recommender System - Making Lifestyle Healthy Using Information Retrieval. 2nd International Conference on Next Generation Computing Technologies (NGCT), (October), 479 484. https://doi.org/10.1109/ngct.2016.7877463 Trattner, C., & Elsweiler, D. (2017). Investigating the Healthiness of Internet-Sourced Recipes Implications for Meal Planning and Recommender Systems. [WWW2017]Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web, 489 498. https://doi.org/10.1145/3038912.3052573 Trang Tran, T. N., Atas, M., Felfernig, A., & Stettinger, M. (2017). An overview of recommender systems in the healthy food domain. Journal of Intelligent Information Systems, 1 26. https://doi.org/10.1007/s10844-017-0469-0 Yang, L., Hsieh, C.-K., Yang, H., Dell, N., Belongie, S., Cole, C., & Estrin, D. (2016). Yumme: A Personalized Nutrient-based Meal Recommender System, 9(4), 1 31. https://doi.org/10.1145/0000000.0000000 Zenun Franco, R. (2017). Online Recommender System for Personalized Nutrition Advice. Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Recommender Systems - RecSys 17, 411 415. https://doi.org/10.1145/3109859.3109862