Optimasi Komposisi Makanan Untuk Ibu Hamil Menggunakan Hybrid Algoritme Genetika Dan Simulated Annealing
| Main Author: | Iman, Fatthul |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/11619/ |
Daftar Isi:
- Angka kematian ibu dan bayi merupakan penanda dari kualitas kesehatan masyarakat (DepkesRI, 2009) . Gizi ibu hamil sangat perlu mendapatkan perhatian karena sangat berpengaruh terhadap perkembangan janin yang ada dikandungannya. Ketidakseimbangan antara asupan nutrisi ibu hamil untuk memenuhi kebutuhan dan pengeluaran energi harus lah selalu terjaga, karena apabila tidak akan berakibat pada keadaan Kekurangan Energi Kronis (KEK) pada ibu dan janin yang ada di kandungan. Oleh karena itu diperlukan komposisi makanan yang sesuai untuk memenuhi gizi dan energi untuk ibu hamil, sehingga dapat membantu ibu hamil untuk menentukan makanannya sendiri. Permasalahan komposisi makanan untuk ibu hamil dapat diselesaikan dengan hybrid Algoritme Genetika dan Simulated Annealing. Tujuan dari penggabungan metode ini adalah untuk menghasilkan solusi yang lebih baik dari pada menggunakan Algoritme Genetika saja. Dalam proses penyelesaian permasalahan ini pada menggunakan metode crossover yaitu one-cut point, mutasi menggunakan metode reciprocal exchange, seleksi menggunakan elitsm, dan Simulated Annealing. Berdasarkan hasil pengujian dari parameter yang digunakan dalam sistem optimasi komposisi makanan menggunakan hybrid Algoritme Genetika dan Simulated Annealing, didapatkan nilai parameter-parameter terbaik yaitu : jumlah populasi = 2900, Cr = 0,4, Mr = 0,6, T0 = 1, alpha = 0,7 dan jumlah generasi = 220. Hasil dari sistem berupa rekomendasi makanan dengan menggunakan hybrid Algoritme Genetika dan Simulated Annealing dapat memenuhi batas toleransi yang sudah ditetapkan oleh ahli gizi sebesar ±10%.