GAME SIMULASI PENENTU RESEP MASAKAN BERBASIS CASE BASED REASONING

Jurnal Teknologi Informasi, Volume 8 Nomor 1, April 2012, ISSN 1414-9999

GAME SIMULASI PENENTU RESEP MASAKAN BERBASIS CASE BASED REASONING Ernawati, Edi Noersasongko, Romi Satria Wahono Pascasarjana Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro

ABSTRACT In giving cooking lessons, a teacher must prepare several purposes for the practice of cooking, ie places, tools, materials and time. In addition to the above, the practice of cooking also require a few tries to get the appropriate cooking recipes. Time available in schools is very limited. If a person who is learning to cook a failure in practice it will directly lead to loss of materials and time. To repeat the practice, a student must pay for the purchase of materials and take the time anymore. This event over and over and students do not get the appropriate prescription, it will lead to burnout and loss. Students in determining the appropriate recipe ingredients and marinade them accurately is difficult, in order to facilitate the learning process of cooking the cooking simulation game created by the method of Case Based Reasoning using the nearest neighbor algorithm.Game simulations to determine the existence of recipes with Case Based Reasoning is a method, it turns cooking facilitate the learning process students can do, anywhere and anytime, without having to pay for the practice. Keyword: Simulation Game, Case Based Reasoning, Nearest Neighbor, Cooking 1. PENDAHULUAN Dalam memasak dibutuhkan pengalaman, terutama dalam menentukan jenis resep yang tepat. Menurut Juan DeMiguel, Laura Plaza, dan Belen Diaz-Agudo bahwa memasak dalam menentukan menu resep masakan itu sulit [1]. Kesulitan dalam menentukan resep di karenakan banyaknya jenis bahan dan bumbu masakan yang sangat banyak. Penggunaan bumbu yang seimbang dengan bahan menghasilkan cita rasa hidangan yang enak [2]. Untuk menentukan resep masakan yang tepat bahan dan bumbunya, sehingga diperoleh hasil masakan yang lezat, bergizi, aroma dan penampilan yang menggugah selera, maka dibutuhkan beberapa kali percobaan, diperlukan biaya, bahan, alat dan waktu yang lebih banyak. Setiap kali melakukan kegiatan memasak mulai dari perencanaan, persiapan, proses, penyajian dibutuhkan ketelitian, keterampilan dan pengalaman. Walaupun dipasaran banyak dijual buku-buku resep masakan dan video demo memasak, pada kenyataanya setelah membaca buku resep masakan dan melihat demo memasak, belum dapat menjamin seseorang langsung dapat melakukan praktek memasak secara langsung dengan hasil yang baik. Untuk mendapatkan pengalaman praktek memasak dengan hasil yang baik di butuhkan proses belajar memasak, dengan melakukan percobaan berulang-ulang, sampai diperoleh hasil masakan yang pas. Disamping praktek secara langsung, untuk memudahkan belajar memasak diperlukan alat peraga sebelum melakukan praktek yang sesungguhnya. Salah satu alat peraga praktek adalah game simulasi. Dengan menggunakan game simulasi, seseorang dapat melakukan simulasi praktek memasak di luar kelas maupun di dalam kelas, dan kapanpun dapat dilakukan tanpa mengeluarkan biaya dan menyediakan peralatan untuk memasak. Diharapkan dengan game simulasi memudahkan pembelajaran memasak baik siswa maupun gurunya ataupun orang lain yang ingin belajar secara mandiri. Game simulasi yaitu permainan yang menggambarkan suatu obyek atau kegiatan yang menirukan kondisi nyata yang sulit dihadirkan didalam kelas. Game simulasi telah terbukti sangat berguna sebagai suplemen untuk mengajari orang lain dengan metode instruksional. Di dalam game ini terdapat pengaturan 12

http://research.pps.dinus.ac.id

email redaksi: [email protected]

Jurnal Teknologi Informasi, Volume 8 Nomor 1, April 2012, ISSN 1414-9999 dimana peserta membuat pilihan, menerapkan opsi dan menerima kosekuensi dari keputusan yang diambil untuk mencapai tujuan akhir. Permainan game simulasi dapat diterapkan untuk pengajaran fakta, konsep dan prinsip-prinsip/proses simulasi intensif dalam rangka untuk menerapkan pengalaman dan pengetahuan yang diperoleh selama sesi sebelumnya [3]. 1.1. Penentuan Computing Approach Computing approach pada penelitian ini dipilih berdasarkan studi literatur tentang algoritma Nearest Neighbor. Algoritma Nearest Neighbor dipilih untuk mempermudah dalam mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama, yaitu berdasarkan pada pencocokan bahan dan bumbu dari sejumlah resep yang pernah di praktekan. Dalam penelitian ini mengambil sampel resep soup. Dalam mensimulasikan suatu kegiatan di depan kelas, untuk menggantikan suatu kegiatan memasak yang seharusnya dilakukan di dapur, dengan peralatan dan baha-bahan yang beragam, dibutuhkan suatu metode yang dapat menggambarkan kegiatan seperti kenyataan yang sebenarnya. Metode untuk mensimulasikan proses memasak, terutama dalam menentukan bumbu dan bahan yang dibutuhkan sesuai dengan resep, maka digunakan teori Case Based Reasoning. Dalam penelitian ini akan dibuat sebuah game simulasi memasak, dengan metode Case Based Reasoning dan Algoritma K-Nearest Neighbor, untuk mempercepat proses pembelajaran sebelum melakukan pembelajaran praktek secara langsung. Diharapkan sebelum pengguna melakukan praktek secara langsung, sudah mendapat gambaran, sebagi pertimbangan dalam melakukan pembelajaran memasak secara langsung, sehingga dapat menghemat biaya dan proses pembelajaran jadi lebih menyenangkan. 2. RUMUSAN MASALAH Untuk menentukan resep masakan yang tepat bahan dan bumbunya, sehingga diperoleh hasil masakan yang lezat, bergizi, aroma dan penampilan yang menggugah selera, maka dibutuhkan beberapa kali percobaan. Bila hal ini harus dilakukan berulang-ulang dalam proses pembelajaran, maka diperlukan biaya, bahan, alat dan waktu yang lebih banyak. Oleh sebab itu diperlukan metode pembelajaran yang lebih praktis, murah, dan efisien melalui game simulasi. 3. TUJUAN PENELITIAN Tujuan penelitian ini adalah untuk mendukung proses pembelajaran memasak khususnya untuk menentukan resep masakan, dan melengkapi media pembelajaran di dalam kelas berupa sebuah game simulasi dengan metode Case Based Reasoning berbasis K-Nearest Neighbor. 4. 1.

2. 3. 4.

MANFAAT PENELITIAN Manfaat praktis dari penelitian ini bagi user diharapkan dapat memudahkan menentukan resep masakan yang sesuai bahan dan bumbunya, dengan Case Based Reasoning berbasis K-Nearest Neighbor Manfaat teoritis dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan sumbangan untuk pengembangan teori yang berkaitan dengan case based reasoning berbasis K-Nearest Neighbor. Manfaat kebijakan dari penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi lembaga pendidikan sebagai alat bantu pembelajaran di kelas melengkapi metode yang sudah ada saat ini. Sebagai acuan bagi semua pembaca yang membutuhkan.

5. LANDASAN TEORI Dalam landasan teori meliputi beberapa teori yang terkait dengan penelitian ini adalah:

http://research.pps.dinus.ac.id, email redaksi: [email protected]

13


5.1. Case Based Reasoning Bidang penalaran berbasis kasus (Case Based Reasoning) pertama kali dilakukan penelitian oleh Roger Schank dan rekan-rekannya di Yale University selama periode tahun 1977-1993. Dalam penelitian tersebut menghasilkan hipotesa tentang penyelesaian sebuah masalah berdasarkan pengalaman permasalahan sebelumnya. 1. Komponen dan fitur CBR Struktur kasus berbasis penalaran biasanya disusun berdasarkan tahap-tahap terpisah, sebagai contoh, untuk mengambil kembali dan adaptasi suatu kasus. Namun pada abstraksi level tertinggi , sistem case based reasoning dapat dilihat sebagai black box, yang menggabungkan mekanisme penalaran dan aspek eksternal sebagai berikut: a. Spesifikasi masukan masalah yang dihadapi b. Output yang mendefinisikan solusi untuk suatu masalah c. Memori kasus masa lalu, kasus dasar, yang direferensikan oleh penalaran mekanisme kasus. Lebih jelas sistem CBR dapat digambarkan sebagai berikut:

Gambar 1: Sistem CBR Pada sistem CBR, mekanisme CBR disebut sebagai alternative pemecahan masalah, yang memiliki dua bagian utama struktur internal, yaitu: case retriever dan case reasoner. Case retriever bertugas untuk menemukan kasus yang tepat dalam kasus dasar, sementara case reasoned digunakan untuk menemukan solusi dari masalah yang di diskripsikan . Proses penalaran ini biasanya untuk menentukan kedua perbedaan antara kasus yang diambil dan kasus saat ini untuk memodifikasi pemecahan masalah yang tepat. Proses penalaran ini bisa digunakan, bisa juga tidak, mungkin juga melibatkan pengambilan kasus tambahan atau bagian dari kasus dasar. Penalaran diatas dapat digambarkan sebagai berikut:

Gambar 2: Dua Komponen Utama Sistem CBR 14



Jurnal Teknologi Informasi, Volume 8 Nomor 1, April 2012, ISSN 1414-9999 2.

Siklus CBR Siklus pemecahan masalah dalam sebuah sistem CBR pada dasarnya terdiri dari empat bagian sebagai berikut: a. Retrieving Mengambil kasus serupa yang masalahnya sama pada kasus sebelumnya. Dimulai dengan tahapan mengenali masalah dan berakhir ketika kasus yang ingin dicari solusinya telah ditemukan serupa dengan kasus yang telah ada. Tahapan yang ada pada retrieving ini antara lain: • Identifikasi masalah • Memulai pencocokan • Penyeleksian masalah b. Reusing Menggunakan kembali solusi yang sama pada kasus sebelumnya untuk menyelesaikan kasus dimasa sekarang. Reusing suatu kasus dalam konteks kasus baru terfokus pada dua aspek yaitu: perbedaan antara kasus yang ada dengan kasus yang baru dan bagian mana dari retrieve case yang dapat digunakan pada kasus yang baru. Ada dua cara yang digunakan untuk mereuse kasus yang telah ada yaitu: reuse solusi dari kasus yang telah ada (transformatial reuse) atau reuse metode kasus yang ada untuk membuat solusi (derivational reuse). c. Revising Mengadaptasi solusi untuk menyelesaikan masalah baru. Terdapat dua tugas utama dari tahapan ini yaitu: Evaluasi solusi, yaitu bagaimana hasil yang didapatkan setelah membandingkan solusi dengan keadaan yang sebenarnya. Memperbaiki kesalahan suatu kasus meliputi pengenalan kesalahan dari solusi yang dibuat dan mengambil penjelasan tentang kesalahan tersebut. d. Retaining Mempertahankan solusi baru setelah di validasi. Pada tahap ini terjadi suatu proses penggabungan dari solusi kasus yang baru dan benar ke knowledge-base yang telah ada, untuk menyelesaikan permasalahan yang akan datang. Terdapat tiga tahapan yaitu: extract, index, dan integrate.

Gambar 3: Siklus CBR Dalam teori CBR ternyata dapat digunakan untuk mengatasi dalam menentukan resep masakan. Seperti teori yang dikemukakan oleh Fadi Badra, Rokia Bendaoud, Rim Bentebitel, Pierre-Antoine Champin, Julien Cojan, Amélie Cordier, Sylvie Després, Stéphanie Jean-Daubias, Jean Lieber, Thomas Meilender, Alain Mille, Emmanuel Nauer, Amedeo Napoli, Yannick Toussaint (2008) Untuk http://research.pps.dinus.ac.id, email redaksi: [email protected]

15


menyelesaikan suatu masalah baru dengan mengambil kasus serupa yang masalahnya sama pada kasus sebelumnya [8]. 5.2. Game Simulasi Simulasi adalah program (software) computer yang berfungsi untuk menirukan perilaku sistem nyata (realitas) tertentu. Tujuan simulasi antara lain untuk pelatihan (training), studi perilaku sistem (behaviour) dan permainan (game). Proses tahapan dalam mengembangkan simulasi game komputer adalah sebagai berikut: 1. Memahami sistem yang akan disimulasikan 2. Mengembangkan model matematika dari sistem 3. Mengembangkan model matematika untuk simulasi 4. Membuat program (software) komputer 5. Menguji, memverifikasi, dan memvalidasi keluaran simulasi 6. Mengeksekusi program simulasi untuk tujuan tertentu. 5.3. K-Nearest Neighbor Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama, yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada. Misalkan diinginkan untuk mencari solusi terhadap sebuah resep baru dengan menggunakan solusi dari resep yang terdahulu. Untuk mencari kasus resep mana yang akan digunakan, maka dihitung kedekatan kasus resep baru dengan kasus semua resep lama. Kasus resep lama dengan kedekatan terbesarlah yang akan diambil solusinya untuk digunakan pada kasus resep baru. B

d2 d1 Ba ru

A

Gambar 4: Ilustrsi kedekatan kasus Seperti tampak pada gambar 4 ada dua resep lama A dan B, ketika ada resep baru, maka solusi yang akan diambil adalah solusi dari resep terdekat dari resep baru. Seandainya d1 adalah kedekatan antara resep baru dan resep A, sedangkan d2 adalah kadekatan antara resep baru dengan resep B. Karena d2 lebih dekat dari d1, maka solusi dari resep B lah yang akan digunakan untuk memberikan solusi resep baru. Adapun rumus untuk melakukan penghitungan kedekatan antara dua kasus adalah sebagai berikut [9]: Similarity (T,S) =

……………………………………………. (1)

keterangan: T : kasus baru S : kasus yang ada dalam penyimpanan n : jumlah atribut dalam setiap kasus i : atribut indivudu antara 1 s.d. n f : fungsi similarity atribut i antara kasus T dan kasus S w : bobot yang diberikan pada atribut ke-i

16



Jurnal Teknologi Informasi, Volume 8 Nomor 1, April 2012, ISSN 1414-9999 Kedekatan biasanya berada pada nilai antara 0 s.d. 1. Nilai 0 artinya kedua kasus mutlak tidak mirip, sebaiknya untuk nilai 1 kasus mirip dengan mutlak.

5.4.

Kerangka Berpikir

PERMASALAHAN Menentukan resep masakan yang sesuai bahan dan bumbunya tidak akurat PENDEKATAN Case Based Reasoning & K-Nearest Neighbor

PENGEMBANGAN APLIKASI Analisa: Konstruksi: UML flash

IMPLEMENTASI Siswa SMA

Game simulasi

Pengujian: White-box & Black-box

Stratified Sampling

Random

PENGUKURAN Precision & recall

HASIL Case Based Reasoning berbasis K-Nearest Neighbor dapat menentukan resep masakan yang sesuai bahan dan bumbunya dengan lebih akurat.

6. METODE PENELITIAN Dalam penelitian ini menggunakan metode deskriptif yaitu metode penelitian yang berusaha menggambarkan dan menginterpretasi objek sesuai dengan apa adanya, melalui beberapa tahapan penelitian agar diperoleh hasil yang akurat dalam menentukan resep masakan melalui game simulasi dengan metode Case Based Reasoning. Adapun tahapan yang akan dilalui adalah sebagai berikut: a. Penentuan parameter Penentuan parameter penelitian ini adalah dengan menggunakan studi literature dan studi lapangan. Studi literature dilakukan dengan cara mengumpulkan data, informasi dan bahan-bahan pustaka. Studi lapangan dilakukan dengan cara memperoleh data secara langsung dari sumbernya terhadap obyek penelitian, yaitu siswa SMA N 7 Semarang yang mengikuti ekstrakurikuler memasak.


17


b.

Penerapan Case Based Reasoning pada masalah menentukan resep masakan sesuai bahan dan bumbunya, yang implementasinya pada tahap retrieval. Tahapan yang akan dilalui untuk membangun sistem CBR untuk menentukan resep masakan adalah representation, similarity, retrieval dan adaptation.

7.

IMPLEMENTASI GAME PENENTU RESEP MASAKAN SESUAI BAHAN DAN BUMBUNYA Implementasi dilakukan untuk menerapkan desain beserta pembahasannya dengan melakukan pemrograman hasil rancangan diimplementasikan pada siswa SMAN 7 Semarang yang mengikuti kegiatan ekstrakurikuler memasak. Dari hasil penelitian yang dilakukan pada tahap implementasi diambil data kuesioner sebanyak 30 siswa berupa hasil penggunaan game menentukan resep masakan sesuai bahan dan bumbunya. Kemudian data dari hasil kuesioner tersebut akan digunakan untuk melakukan pengukuran penelitian menggunakan metode precision, recall, dan F1. Sehingga dari hasil pengukuran tersebut dapat dilihat apakah sistem yang dibangun tersebut sudah cukup akurat. 8.

PENGUKURAN GAME PENENTU RESEP MASAKAN SESUAI BAHAN DAN BUMBUNYA Pengukuran game ini dilakukan dengan metode penelitian survey, penetapan variabel, pengumpulan data, penetapan responden, penyajian data dan analisa deskriptif untuk mengelola data. Hasil analisa kuesioner ini akan didapatkan nilai presentase (kurang, cukup, baik, dan baik sekali) kriteria tertinggi dan terendah masing-masing aspek dan juga nilai rata-rata (mean) dari masing-masing aspek. 9. KESIMPULAN Praktek memasak memerlukan beberapa kali percobaan untuk mendapatkan hasil masakan yang sesuai resep. Waktu yang tersedia disekolah sangat terbatas, jika seseorang yang sedang belajar memasak mengalami kegagalan dalam praktek secara langsung maka akan menimbulkan kerugian bahan dan waktu, untuk mengulang praktek, seorang siswa harus mengeluarkan biaya untuk pembelian bahan dan meluangkan waktu lagi. Hal tersebut akan menimbulkan kejenuhan dan kerugian bagi siswa. Untuk mengatasi permasalahan diatas, digunakan pendekatan berupa game yaitu Game Simulasi memasak dengan metode Case Based Reasoning dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. dapat menentukan resep masakan yang sesuai bahan dan bumbunya dapat lebih akurat, sehingga memudahkan proses pembelajaran memasak yang dapat dilakukan oleh siswa, tanpa harus mengeluarkan biaya untuk praktek. Dari penelitian ini, dihasilkan suatu pendekatan untuk menentukan resep masakan yang sesuai bahan dan bumbunya, yaitu berupa game simulasi dengan metode Case Based Reasoning berbasis KNearest Neighbor sehingga dapat menentukan resep masakan yang sesuai bahan dan bumbunya menjadi lebih akurat, untuk mendukung proses pembelajaran di dalam kelas. 10. SARAN Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka penulis dapat memberikan usulan untuk mengembangkan Game simulasi menentukan resep masakan dengan metode Case Based Reasoning ke masa yang akan datang. Beberapa hal yang disarankan adalah: 1. Game lebih dikembangkan pada tingkat kompabilitas, layout menu maupun keinteraktifan terhadap siswa/pengguna. 2. Lebih dikembangkan bukan hanya untuk materi bidang studi memasak, melainkan materi-materi lainnya 3. Pengembangan game dengan menggunakan Handphone, sehingga jumlah pemain lebih banyak.

18



Jurnal Teknologi Informasi, Volume 8 Nomor 1, April 2012, ISSN 1414-9999 DAFTAR PUSTAKA [1] Juan DeMiguel, L. P.A. A CBR System for Ontology-Based Recipe. ECCBR Workshop, 2008. [2] Hayatinufus A.L. Tobing, C. H. Menu sehari-hari dan akhir pekan. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2009 [3] João Rafael Galvão, P. G. Modeling Reality With Simulation Games. Proceedings of the 2000 Winter Simulation Conference , 2007. [4] Sankar K. Pal, S. C. Foundations Of Soft Case-Based Reasoning. A John Wiley & Sons, Inc., Publication, 2004. [5] Kusrini, L. E. Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset, 2009. [6] Juan De Miguel, Laura Plaza, Belen Diaz-Agudo dengan judul Colibri Cook: A Case Based Reasoning System for Ontology – Based Recipe Retrieval and Adaptation, 2008. [7] Katia G. Camargo, Maria Alice L. The, Rosina Weber, Alejandro Martins, Barcia M. Ricardo Phd, dengan judul Designing Nutritional Program with Case Based Reasoning. [8] Fadi Badra, R. B.-A.-D. Text Mining, Ontology Engineering, and Hierarchical Classification for Textual Case-Based Cooking. ECCBR Workshops 2008 , 2008. [9] Yu Jiangsheng, Method of k-Nearest Neighbors, Institute of Computational Linguistics Peking University, China, 100871, 2002. [10] S. M. Shafi&Rafiq A. Rather, Precision and Recall of Five Search Engines for Retrieval of Scholarly Information in the Field of Biotechnology, University of Kashmir, Srinagar-India 190006.2005. [11] M.Tim Jones, Artificial Intellegence A Systems Approach, Infinity science press LLC, Hingham, Massachusetts New Delhi, 2008. [12] Joaquim Melendes, J. L. (n.d.). Case based approach for generation of recipes in batch process control. Institut d'Informatica i aplications, Universitat de Girona . [13] Stijin Pieter A.Van houten, p. H. (2004). An Architecture For Distributed Simulation Games. Section of Systems Engineering Delft University of Technology Delft, The Netherlands, 2004. [14] Mantaras, R. L. Retrieval, Reuse, Revision and Retention in Case Based Reasoning. Artificial Intelligence Research Institute, CSIC, Campus UAB, 08193 Bellaterra, Spain, 2005. [15] Eva Armengol, S. O. Explaining similarity in CBR. Artificial Intelligence Research Institute, Campus UAB 08193 Bellaterra Catalonia,Spain, 2005. [16] Stijn Piter A.Van Houten, A. V. Controlling Simulation Games Throught Rule-Based Scenarios. Section of Systems Engineering Delft University of Technology Delft The Netherlands, 2006. [17] Jesse Davis & Mark Goadrich, The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves. Department of Computer Sciences and Department of Biostatistics and Medical Informatics, University of Wisconsin- Madison, 1210 West Dayton Street, Madison, WI, 53706 USA, 2006. [18] Shepperd, M. (n.d.). Case-based Reasoning and Software Engineering. Empirical Software Engineering Reseach Group, Bournemouth University Bournemouth,, BH13LT UK . [19] Qian Zhang, R. H. Knowledge Light Case Base Cookery. Dublin Institute of Technology, Dublin, Ireland, 2006. [20] Alexandre Hanft, N. I. Realising a CBR based approach for Computer Cooking Contest with e:IAS. Intelligent Information Systems Lab University of Hildesheim, Germany. 2008. [21] Precision recall, , S. M. Shafi, Rafiq A. Rather. Precision and Recall of Five Search Engines for Retrieval of Scholarly Information in the Field of Biotechnology, University of Kashmir, Srinagar-India, 2005. [22] Viknashvaran Narayanasamy, K. W. Distinguishing Games and Simulation Games from Simulators. Murdoch University, Murdoch,WA. Australia, 2006.


19

GAME SIMULASI PENENTU RESEP MASAKAN BERBASIS CASE BASED REASONING

Recommend Documents