Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Latihan Gym Berbasis Fuzzy-AHP Terintegrasi LLM - Andhani, Yasmine Navisha; sintiya, Endah Septa; Amalia, Eka Larasati (UPT P2M State Polytechnic of Malang, 2025)
Kesadaran masyarakat terhadap pentingnya kebugaran fisik mendorong meningkatnya kebutuhan akan program latihan gym yang sesuai dengan kondisi kesehatan masing-masing individu. Namun, banyak klien yang masih kesulitan menentukan program latihan yang tepat, dan personal trainer sering menghadapi tantangan dalam memberikan rekomendasi personal secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan pemilihan program latihan gym menggunakan metode Fuzzy AHP yang terintegrasi dengan Large Language Model (LLM). Sistem dikembangkan menggunakan metode Extreme Programming dan diimplementasikan dalam platform web berbasis Laravel. Metode Fuzzy AHP digunakan untuk memberikan bobot pada lima kriteria kesehatan utama FAT%, BMI, WHR, Blood Pressure, dan RHR terhadap empat alternatif program latihan, yaitu fat loss, kekuatan, daya tahan, dan kardio. LLM digunakan untuk memberikan rekomendasi tambahan yang bersifat deskriptif dan informatif berdasarkan hasil perankingan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memperoleh nilai System Usability Scale (SUS) sebesar 75,00 yang termasuk dalam kategori “baik” dan tingkat akurasi sebesar 80% terhadap pertimbangan profesional, menunjukkan bahwa sistem memberikan rekomendasi yang relevan dan dapat diandalkan. Penelitian ini memberikan kontribusi nyata dalam mempermudah personal trainer dan klien dalam menentukan program latihan yang sesuai, serta berpotensi untuk diadaptasi dalam layanan kebugaran lainnya guna meningkatkan efisiensi dan personalisasi rekomendasi latihan.