"IMPLEMENTASI HYBRID ALGORITMA GENETIKA DAN SIMULATED ANNEALING UNTUK OPTIMASI NUTRISI MAKANAN ATLET ENDURANCE"
| Main Author: | Eka Aulia Putri, Shafira |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/184829/1/Shafira%20Eka%20Aulia%20Putri.pdf http://repository.ub.ac.id/184829/ |
Daftar Isi:
- "Makanan merupakan sumber energi yang utama bagi manusia. Energi yang cukup dapat menunjang performa kegiatan setiap harinya terutama bagi para atlet, seperti atlet endurance. Kegiatan olahraga atlet endurance memiliki durasi yang cukup lama sehingga memerlukan banyak energi. Oleh karena itu, pemilihan komponen makanan atlet setiap hari dapat menjadi salah satu faktor penunjang dalam memberikan performa terbaiknya. Penelitian saat ini memberikan solusi berupa rekomendasi bahan makanan dalam 1 hari bagi atlet endurance dengan mempertimbangkan kebutuhan nutrisinya menggunakan metode hybrid algoritma genetika dan simulated annealing. Komponen bahan makanan memiliki jumlah 125 data, terdiri dari makanan pokok, sayur, hewani, dan pelengkap yang memiliki karbohidrat, protein dan lemak di dalamnya. Rekomendasi diberikan dalam bentuk representasi kromosom dari 14 nomor bahan makanan yang terdiri dari 3 paket makanan. Berdasarkan proses pengujian, parameter optimal memiliki populasi sebanyak 1000, 2000 generasi, kombinasi Cr = 0.1 dan Mr = 0.9, T0 = 0.7, T= 0.5, nilai alpha = 0.2. Hasil penelitian tersebut menghasilkan rekomendasi komponen bahan makanan dengan mempertimbangkan kebutuhan nutrisi atlet dalam batas toleransi kandungan nutrisi yaitu ±10% untuk atlet olahraga endurance."