IMPLEMENTATION OF THE K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM FOR LOW SODIUM FOOD RECOMMENDATIONS IN HYPERTENSION PATIENTS - Mita Permatasari, Mita; Hardiani, Tikaridha (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI), 2025)
Hipertensi merupakan masalah kesehatan utama yang secara signifikan meningkatkan angka kematian global. Menurut data WHO, pada tahun 2023, 1,28 miliar orang berusia 30 hingga 79 tahun akan mengalami kondisi ini. Pemicu umum meliputi pola makan tinggi garam, kurang olahraga, stres, obesitas, konsumsi alkohol, dan penuaan. Asupan natrium yang berlebihan diketahui berkaitan erat dengan peningkatan tekanan darah, sehingga diperlukan strategi untuk mengendalikan pola makan rendah natrium, salah satunya melalui sistem rekomendasi berbasis teknologi. Dalam penelitian ini, dikembangkan sistem rekomendasi makanan rendah natrium bagi penderita hipertensi menggunakan model K-Nearest Neighbor (KNN) dan pendekatan sistem Waterfall. Aplikasi ini, yang diimplementasikan sebagai halaman web menggunakan kerangka kerja Flask, memberikan rekomendasi makanan berdasarkan klasifikasi makanan sesuai tingkat hipertensi pasien. Tujuh puluh persen dataset digunakan untuk pelatihan, sementara 30% digunakan untuk pengujian. Evaluasi sistem menghasilkan akurasi 99%, yang menunjukkan kinerja prediktif yang sangat baik. Rekomendasi menu dihasilkan berdasarkan kecocokan antara tekanan darah pasien dan kandungan natrium dari kombinasi makanan yang dipilih. Pengujian fungsionalitas sistem dilakukan menggunakan metode kotak hitam, dan semua fungsi berjalan sesuai harapan dengan tingkat keberhasilan 100%. Oleh karena itu, keberhasilan ini diharapkan dapat berkontribusi secara signifikan dalam mendukung manajemen diet pasien hipertensi melalui pemilihan menu yang disesuaikan dengan kondisi mereka.