Implementasi Algoritma Particle Swarm Optimization Untuk Optimasi Pemenuhan Kebutuhan Gizi Keluarga
| Main Author: | Eliantara, Felia |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/147161/1/jurnal_skripsi1_FELIA_ELIANTARA_125150200111016.pdf http://repository.ub.ac.id/147161/2/SKRIPSI_FELIA_ELIANTARA_%28FIX%29.pdf http://repository.ub.ac.id/147161/ |
Daftar Isi:
- Menurut Peraturan Menteri Kesehatan tahun 2014 mengenai pedoman gizi seimbang, konsumsi pangan masyarakat Indonesia cenderung dibawah standar gizi seimbang. Berdasarkan Riset Kesehatan Dasar) (Riskesdas) 2013, 93,5% konsumsi sayuran dan buah-buahan pada penduduk usia di atas 10 masih di bawah anjuran. Kualitas protein yang dikonsumsi rata-rata perorang perhari juga cenderung rendah karena sebagian besar berasal dari protein nabati seperti serealia dan kacang-kacangan. Untuk konsumsi makanan dan minuman berkadar gula tinggi, garam tinggi dan lemak tinggi, baik pada masyarakat perkotaan maupun perdesaan, masih cukup tinggi. Makanan sehari-hari yang dikombinasikan dengan baik berfungsi sebagai asupan gizi yang bermanfaat banyak seperti memberi energi, membantu pertumbuhan dan pemeliharaan jaringan tubuh serta membantu jalannya proses-proses yang terjadi dalam tubuh. Hal ini tentunya juga berpengaruh besar terhadap aktifitas fisik manusia sehari-hari. Bila asupan gizi tidak tercukupi maka kemungkinan besar aktifitas pun akan terganggu. Setiap orang tentunya memiliki kebutuhan gizi yang berbeda berkaitan dengan faktor-faktor yang mempengaruhi kebutuhan asupan gizi masing-masing individu, faktor-faktor seperti usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, dan aktivitas. Maka dari itu dibutuhkan takaran bahan makanan yang tepat untuk memenuhi dengan kebutuhan gizi setiap orang. Dalam hal ini, aspek teknologi dapat membantu memberikan solusi yaitu rekomendasi kombinasi optimal bahan pangan yang dapat memenuhi kebutuhan gizi, tidak hanya satu orang tetapi kombinasi bahan makanan untuk memenuhi kebutuhan satu keluarga. Pada penelitian ini dilakukan optimasi Pemenuhan Kebutuhan gizi keluarga dengan rekomendasi kombinasi bahan makanan. Untuk proses optimasi pada penelitian ini, algoritma yang digunakan adalah particle swarm optimization (PSO). Kelebihan dari algoritma PSO sendiri yaitu, algoritma ini memiliki konsep sederhana, dapat di diimplementasikan dengan mudah dalam perhitungan dibandingkan dengan algoritma matematika dan teknik optimisasi heuristik lainnya. Dari pengujian penyelesaian kasus actual, diketahui bahwa hasil rekomendasi dari sistem mampu memenuhi kebutuhan gizi keluarga dengan selisih yang masih berada dalam toleransi selisih kebutuhan gizi yaitu ±10% dan juga mampu menghemat biaya pengeluaran untuk konsumsi sebanyak 39.31%.