Sistem rekomendasi program fitness berbasis aturan dan algoritma optimasi genetika

Fauzan, Ridwan Ahmad (2025) Sistem rekomendasi program fitness berbasis aturan dan algoritma optimasi genetika. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (284kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (84kB) | Preview
Preview	Text (BEBAS PLAGIARISM) 3_skbebasplagiarism.pdf Download (818kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 4_daftarisi.pdf Download (62kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 5_bab1.pdf Download (116kB) | Preview
	Text (BAB II) 6_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (312kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 7_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (258kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 8_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (647kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 9_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (24kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 10_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (100kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) 11_lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Gaya hidup tidak sehat masih menjadi masalah signifikan di masyarakat modern, dengan meningkatnya angka obesitas dan rendahnya aktivitas fisik. Aktivitas kebugaran secara teratur telah terbukti memberikan manfaat besar, seperti mencegah penyakit tidak menular, meningkatkan kualitas hidup, dan mendukung kesehatan mental. Namun, banyak individu, terutama pemula, mengalami kesulitan dalam merancang program latihan yang tepat dan aman sesuai dengan kondisi fisik dan tujuan pribadi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi program latihan kebugaran yang bersifat personal, aman, dan efektif menggunakan pendekatan berbasis aturan (rule-based system) dan algoritma optimasi genetika. Sistem ini dirancang untuk menghasilkan jadwal latihan mingguan yang optimal dengan mempertimbangkan fokus latihan pengguna, riwayat cedera, preferensi, serta distribusi beban otot yang seimbang. Pendekatan CRISP-DM digunakan dalam proses pengembangan, dengan penerapan forward chaining melalui library Experta dan proses optimasi menggunakan PyGAD. Backend sistem dikembangkan menggunakan FastAPI, dengan validasi yang melibatkan wawancara bersama pakar kebugaran untuk memastikan keakuratan dan relevansi hasil. Sistem terbukti mampu menghasilkan rekomendasi latihan yang variatif, logis, dan sesuai prinsip dasar domain kebugaran. Hasil validasi dengan pakar menunjukkan bahwa sistem secara konsisten menghasilkan rekomendasi latihan yang variatif, logis, dan aman, sesuai dengan prinsip dasar domain kebugaran. Sistem juga mampu mengatasi masalah cold start yang biasanya terjadi pada sistem rekomendasi berbasis data historis, dengan waktu eksekusi cepat antara 0,5 hingga 0,7 detik, menunjukkan efisiensi dan keandalan implementasi.

Actions (login required)

View Item