Serealia, umbi, dan hasil olahannya Kacang-kacangan, bijibijian,

dokumen-dokumen yang mirip
OPTIMISASI PEMENUHAN KEBUTUHAN ZAT GIZI MAKRO MENGGUNAKAN ALGORITME GENETIKA ELLA RIZKITA

APLIKASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENENTUAN KOMPOSISI BAHAN PANGAN HARIAN

RANCANG BANGUN SISTEM PENENTUAN KOMPOSISI BAHAN PANGAN HARIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP

Genetic Algorithme. Perbedaan GA

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III. Metode Penelitian

PEMAMPATAN MATRIKS JARANG DENGAN METODE ALGORITMA GENETIKA MENGGUNAKAN PROGRAM PASCAL

2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Peringkasan Teks

Keywords Algoritma, Genetika, Penjadwalan I. PENDAHULUAN

8. Evaluasi Solusi dan Kriteria Berhenti Perumusan Masalah METODE PENELITIAN Studi Pustaka Pembentukan Data

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA PERENCANAAN LINTASAN KENDARAAN Achmad Hidayatno Darjat Hendry H L T

Pola Makan Sehat. Oleh: Rika Hardani, S.P.

BAB III PEMBAHASAN. kali makanan utama dan tiga kali makanan antara/kudapan (snack) dengan jarak

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENDAHULUAN. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. tergantung orang tua. Pengalaman-pengalaman baru di sekolah. dimasa yang akan datang (Budianto, 2009).

Optimasi Penjadwalan Ujian Menggunakan Algoritma Genetika

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Algoritma Genetika

HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

Kehamilan akan meningkatkan metabolisme energi karena itu kebutuhan energi dan zat gizi lainnya juga mengalami peningkatan selama masa kehamilan.

PENGATUR POLA MENU MAKANAN BALITA UNTUK MENCAPAI STATUS GIZI SEIMBANG MENGGUNAKAN SISTEM INFERENSI FUZZY METODE SUGENO

OPTIMISASI PENEMPATAN TURBIN ANGIN DI AREA LAHAN ANGIN

PENGENALAN DKBM (TKPI) & UKURAN RUMAH TANGGA (URT) Rizqie Auliana, M.Kes

Implementasi Algoritma Genetika dalam Pembuatan Jadwal Kuliah

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Teka-Teki Silang

BAB I PENDAHULUAN. hari dalam jumlah tertentu sebagai sumber energy dan zat-zat gizi. Kekurangan

METODOLOGI Desain, Tempat dan Waktu Penelitian Jumlah dan Teknik Penarikan Contoh Jenis dan Cara Pengumpulan Data

METODE PENELITIAN. n = N 1+ N (d 2 ) keterangan : N = besar populasi n = besar sampel d = tingkat kepercayaan/ketepatan yang diinginkan

APLIKASI PENYUSUN MENU MAKANAN UNTUK PENCEGAHAN HIPERKOLESTEROLEMIA MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA. Abstrak

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 7 Diagram alur proses mutasi.

Pengantar Kecerdasan Buatan (AK045218) Algoritma Genetika

BAB 1 PENDAHULUAN. namun WHO menetapkan remaja (adolescent) berusia antara tahun.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN

PENDAHULUAN. Latar Belakang. Tujuan Penelitian

BAB III PERANCANGAN. Gambar 3.1 di bawah ini mengilustrasikan jalur pada TSP kurva terbuka jika jumlah node ada 10:

KNAPSACK PROBLEM DENGAN ALGORITMA GENETIKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB III ANALISA MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI

METODE Desain, Tempat, dan Waktu Jumlah dan Cara Pengambilan Sampel

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

I. PENDAHULUAN. Produk hortikultura memiliki peranan penting bagi pembangunan pertanian yang

BAB II LANDASAN TEORI. digunakan sebagai alat pembayaran yang sah di negara lain. Di dalam

Penting Untuk Ibu Hamil Dan Menyusui

PENYUSUNAN MENU MAKAN ANAK USIA DINI

I. PENDAHULUAN. dan siap untuk dimakan disebut makanan. Makanan adalah bahan pangan

STATUS GIZI, ANGKA KECUKUPAN GIZI, DAN PENILAIAN KONSUMSI PANGAN

BAB II LANDASAN TEORI

PERANCANGAN TATA LETAK FASILITAS BAGIAN PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIK DI PT. PUTRA SEJAHTERA MANDIRI

BAB II KAJIAN TEORI. berkaitan dengan optimasi, pemrograman linear, pemrograman nonlinear, quadratic

BAB III ALGORITMA MEMETIKA DALAM MEMPREDIKSI KURS VALUTA ASING. Untuk memberikan penjelasan mengenai prediksi valuta asing

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

I. PENDAHULUAN. Sektor pertanian merupakan sektor yang berperan penting terhadap pemenuhan

BAB II LANDASAN TEORI. Suatu graph merupakan suatu pasangan { E(G), V(G) } dimana :

METODE Desain, Waktu, dan Tempat Jumlah dan Cara Pengambilan Contoh

BAB I PENDAHULUAN. Universitas Kristen Maranatha 1

HASIL DAN PEMBAHASAN

Pengertian Bahan Pangan Hewani Dan Nabati Dan Pengolahannya

BAB I PENDAHULUAN. asli Indonesia. Daerah asalnya adalah India dan Afrika Tengah. Tanaman ini

Minimum Variance Unbiased Estimator (MVUE) K-Fold Cross Validation

PENYELESAIAN KNAPSACK PROBLEM MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

MENGOPTIMALKAN GIZI BALITA DENGAN HARGA MINIMUM MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. bentuk variabel tertentu atau perwujudan dari nutritute dalam bentuk. variabel tertentu ( Istiany, 2013).

APLIKASI UNTUK PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA PENGAMBIL MATAKULIAH DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA, STUDI KASUS DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA ITS

METODE Desain, Tempat, dan Waktu Penelitian Jumlah dan Cara Penarikan Contoh Jenis dan Cara Pengumpulan Data

PENGEMBANGAN APLIKASI PENJADWALAN KULIAH SEMESTER I MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

BAB III MODEL DAN TEKNIK PEMECAHAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

METODOLOGI Desain, Tempat, dan Waktu Jumlah dan Cara Penarikan Sampel Jenis dan Cara Pengumpulan Data

METODE PENELITIAN Desain, Tempat dan Waktu Penelitian Jumlah dan Teknik Penarikan Contoh Jenis dan Cara Pengumpulan Data

GAMBARAN ASUPAN ZAT GIZI, STATUS GIZI DAN PRODUKTIVITAS KARYAWAN CV. SINAR MATAHARI SEJAHTERA DI KOTA MAKASSAR

Tugas Mata Kuliah E-Bisnis REVIEW TESIS

PEMBERIAN MP ASI SETELAH ANAK USIA 6 BULAN Jumiyati, SKM., M.Gizi

PERANCANGAN ALGORITMA GENETIKA DALAM PENYUSUNAN TEKA-TEKI SILANG

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK TRAVELING SALESMAN PROBLEM DENGAN MENGGUNAKAN METODE ORDER CROSSOVER DAN INSERTION MUTATION

ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST.,M.KOM

Bagan Kerangka Pemikiran "##

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. penduduk usia lanjut di Indonesia mengalami peningkatan yang cukup

BAB I PENDAHULUAN. perhatian serius dari pemerintah. Gizi yang baik merupakan pondasi bagi

PERFORMANCE ALGORITMA GENETIKA (GA) PADA PENJADWALAN MATA PELAJARAN

METODE PENELITIAN. n [(1.96) 2 x (0.188 x 0.812)] (0.1) 2. n 59 Keterangan: = jumlah contoh

Peramalan Kebutuhan Beban Sistem Tenaga Listrik Menggunakan Algoritma Genetika

BAB II KAJIAN PUSTAKA. Pada bab kajian pustaka berikut ini akan dibahas beberapa materi yang meliputi

DAFTAR ISI... HALAMAN SAMPUL MUKA.. HALAMAN JUDUL...

Penyelesaian Puzzle Sudoku menggunakan Algoritma Genetik

PENERAPAN ALGORITMA GENETIK UNTUK OPTIMASI POLA PENYUSUNAN BARANG DALAM RUANG TIGA DIMENSI ABSTRAK

PERATURAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 75 TAHUN 2013 TENTANG ANGKA KECUKUPAN GIZI YANG DIANJURKAN BAGI BANGSA INDONESIA

MENU BERAGAM BERGIZI DAN BERIMBANG UNTUK HIDUP SEHAT. Nur Indrawaty Liputo. Bagian Gizi Fakultas Kedokteran Universitas Andalas

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi:

4 generasi, kromosom akan melalui proses evaluasi dengan menggunakan alat ukur yang disebut dengan fungsi fitness. Nilai fitness dari suatu kromosom akan menunjukkan kualitas kromosom dalam populasi tersebut. Diagram sederhana algoritme genetika ditunjukkan dengan Gambar 2 berikut ini. Gambar 2 Diagram sederhana algoritme genetika. Seleksi Seleksi adalah proses memilih individu pada populasi yang memiliki nilai evaluasi baik, untuk dilanjutkan ke proses pindah silang (crossover) dan mutasi (Cox 2005). Pindah Silang Proses pindah pada algoritme genetika sama halnya dengan proses seleksi, yaitu mengambil nilai acak sederhana. Pindah silang merupakan komponen paling penting dalam algoritme genetika pada proses genetik (Gen & Cheng 1997). Mutasi Mutasi adalah operator genetik kedua yang digunakan dalam algoritme genetika. Kromosom yang dihasilkan memiliki kemungkinan bernilai lebih baik atau lebih buruk dari kromosom sebelumnya. Jika kromosom tersebut lebih buruk dari kromosom sebelumnya, maka mereka memiliki peluang tereliminasi pada proses seleksi. Mutasi berguna untuk mengembalikan kerusakan akibat proses genetik (Aly 2007). Elitisme Elitisme adalah proses yang dilakukan untuk mempertahankan suatu individu yang memiliki nilai evaluasi (fitness) tertinggi agar tidak rusak akibat proses genetika seperti pindah silang dan mutasi (Suyanto 2005). Penggolongan Bahan Makanan Penggolongan bahan makanan dibagi ke dalam 11 golongan bahan makanan seperti yang ditunjukkan oleh Tabel 2 di bawah ini. Tabel 2 Penggolongan bahan makanan A B C D E F G H I J K Golongan Bahan Makanan Serealia, umbi, dan hasil Kacang-kacangan, bijibijian, dan hasil Daging dan hasil Telur dan hasil Ikan, kerang, udang, dan hasil Sayuran dan hasil Buah-buahan Susu dan hasil Lemak dan minyak Serba-serbi Makanan jajanan Contoh penomoran pada bahan makanan dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini. Tabel 3 Contoh penomoran bahan makanan Golongan Id Pangan Bahan Makanan A A001 Beras Giling B B072 Kacang Hijau C C130 Abon D D155 Telur ayam E E168 Cumi-cumi, goring METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahap, seperti yang terlihat pada Gambar 3. Secara garis besar, metodologi penelitian ini terdiri atas input data diri pengguna, perhitungan IMT, perhitungan kebutuhan zat gizi seseorang, input pilihan bahan pangan, perhitungan jumlah zat gizi bahan pangan, optimisasi kombinasi bahan pangan menggunakan GA, hasil kombinasi bahan pangan optimal, dan evaluasi kombinasi bahan

5 pangan optimal. Saat tahap optimisasi, maka dilakukan pembangkitan populasi awal, seleksi, pindah silang, dan mutasi. Input Parameter Tinggi Badan, Berat Badan, Umur, Jenis Kelamin, dan Tingkat Aktivitas Perhitungan IMT Perhitungan Kecukupan Zat Gizi Seseorang Input Pilihan Bahan Pangan Perhitungan Jumlah Zat Gizi Bahan Pangan Algoritme Genetika Optimisasi Kombinasi Bahan Pangan Menggunakan GA Hasil Kombinasi Bahan Pangan Optimal Evaluasi Kombinasi Bahan Pangan Optimal Gambar 3 Metode penelitian. Algoritme Genetika Bangkitkan Populasi Awal Seleksi Pindah Silang Mutasi Database Bahan Pangan Input Parameter Tinggi Badan, Berat Badan, Umur, Jenis Kelamin, dan Tingkat Aktivitas Parameter yang dimasukkan ke dalam sistem terdiri atas data diri yang meliputi tinggi badan, berat badan, umur, jenis kelamin, dan tingkat aktivitas. Perhitungan IMT Perhitungan IMT dilakukan dengan menggunakan rumus berikut. Keterangan: ( ) (10) Satuan tinggi badan adalah kilogram (kg), sedangkan satuan tinggi badan adalah meter (m). Hasil dari perhitungan IMT akan dicocokkan dengan kategori IMT sebagai berikut: maka termasuk ke dalam kategori kurus (kekurangan berat badan tingkat berat). maka termasuk ke dalam kategori kurus (kekurangan berat badan tingkat ringan). ke dalam kategori normal. maka termasuk maka termasuk ke dalam kategori gemuk (kelebihan berat badan tingkat ringan). maka termasuk ke dalam kategori gemuk (kelebihan berat badan tingkat berat) (Departemen Kesehatan RI 2005). Contoh : Tinggi Badan: 166 cm Berat Badan: 75 kg IMT: 27.22 Kategori: gemuk (kelebihan berat badan tingkat berat). Perhitungan Kecukupan Zat Gizi Seseorang Contoh perhitungan untuk mendapatkan angka kecukupan zat gizi makro seseorang, dapat dihitung menggunakan rumus berikut. 1. Energi (kalori) kebutuhan energi seseorang dengan jenis kelamin pria dalam satu hari dapat dihitung dengan persamaan (1). Energi = (66 + 13.7 * berat badan + 5 * tinggi badan 6.8 * umur) * aktivitas (1) Di lain pihak, rumus yang digunakan untuk menghitung kebutuhan energi seseorang

6 dengan jenis kelamin wanita dalam satu hari dapat dihitung dengan persamaan (2). Energi = (655 + 9.6 * berat badan + 1.7 * tinggi badan 4.7 * umur) * aktivitas (2) (Almatsier 2006). 2. Protein (gram) Departemen Kesehatan RI (2005) menganjurkan untuk mengonsumsi makanan yang mengandung protein sekitar 10% s.d. 15% dari kebutuhan energi. Berdasarkan acuan tersebut, penetapan kebutuhan protein yang digunakan pada sistem yaitu sebesar 12% dari kebutuhan energi. Rumus yang digunakan untuk menghitung kebutuhan protein seseorang baik pria maupun wanita pada sistem yaitu seperti yang ditunjukkan oleh persamaan (3). 3. Lemak (gram) (3) Departemen Kesehatan RI (2005) menganjurkan untuk mengonsumsi makanan yang mengandung lemak sekitar 10% s.d. 25% dari kebutuhan energi. Berdasarkan acuan tersebut, penetapan kebutuhan lemak yang digunakan pada sistem yaitu sebesar 17% dari kebutuhan energi. Rumus yang digunakan untuk menghitung kebutuhan lemak seseorang baik pria maupun wanita pada sistem yaitu seperti yang ditunjukkan oleh persamaan (4). 4. Karbohidrat (gram) (4) Departemen Kesehatan RI (2005) menganjurkan untuk mengonsumsi makanan yang mengandung karbohidrat sekitar 50% s.d. 60% dari kebutuhan energi. Berdasarkan acuan tersebut, penetapan kebutuhan karbohidrat yang digunakan pada sistem yaitu sebesar 55% dari kebutuhan energi. kebutuhan karbohidrat seseorang baik pria maupun wanita pada sistem yaitu seperti yang ditunjukkan oleh persamaan (5). Misalkan diketahui: Tinggi badan: 155 cm (5) Berat badan: 45 kg Umur: 23 tahun Jenis kelamin: perempuan Tingkat aktivitas: sedang. Setelah dilakukan perhitungan, didapatkan hasil sebagai berikut: Kebutuhan energi: 2037.536 kkal Kebutuhan protein: 244.50432 kkal Kebutuhan lemak: 346.38112 Kebutuhan karbohidrat: 1426.2752 kkal. Perhitungan Jumlah Zat Gizi Bahan Pangan Perhitungan kebutuhan zat gizi bahan pangan memerlukan beberapa instrumen, antara lain: 1. Daftar Kandungan Gizi Bahan Makanan (DKGM) DKGM memuat angka-angka kandungan zat gizi berbagai jenis bahan pangan baik mentah maupun masak (olahan) yang banyak dijumpai di Indonesia. Sebagian besar jenis bahan pangan yang disajikan dalam DKGM ini dalam bentuk pangan mentah. Daftar kandungan zat gizi bahan makanan ini memuat energi dan 10 jenis zat gizi yang meliputi protein, lemak, karbohidrat, kalsium (Ca), fosfor (P), besi (Fe), vitamin A, vitamin C, vitamin B1, dan termasuk di dalamnya kandungan air. Di samping itu, disajikan pula bagian dari bahan pangan yang dapat dimakan (BDD). Kombinasi zat gizi yang tercantum dalam DKGM dinyatakan dalam satuan 100 gram bahan pangan yang dapat dimakan (edible portion), artinya bagian-bagian yang biasa tidak dimakan seperti kulit, akar, biji, tulang, cangkang, dan sebagainya yang tidak lazim untuk dikonsumsi tidak dianalisis. Kolom terakhir dalam DKGM dicantumkan persentase dari bahan pangan yang dapat dimakan (% BDD). Hal ini dimaksudkan untuk memudahkan dalam perhitungan zat gizi bahan pangan, misalnya buah pisang. Bagian kulit buah pisang adalah bagian yang tidak dapat dimakan (Hardinsyah & Briawan 1994). 2. Daftar Kandungan Zat Gizi Makanan Jajanan (DKGJ) Makanan jajanan adalah makanan siap untuk dikonsumsi (disantap) yang digunakan sebagai selingan atau pelengkap menu

7 utama. Berbagai macam makanan jajanan yang khas dijumpai di berbagai daerah di Indonesia. Khas dalam bahan, pengolahan, maupun penyajiannya. Daftar Kandungan Zat Gizi Makanan Jajanan (DKGJ) adalah daftar yang memuat angka-angka kandungan zat gizi dari berbagai bahan pangan jajanan atau kudapan (snack). DKGJ memuat kandungan energi dan 9 jenis zat gizi, yaitu protein, lemak, karbohidrat, kalsium (Ca), besi (Fe), vitamin A, vitamin C, vitamin B1, dan air Contoh Daftar Kandungan Gizi Bahan Makanan (DKGM) dan Daftar Kandungan Zat Gizi Makanan Jajanan (DKGJ) dapat dilihat pada Lampiran 1. Berikut adalah contoh perhitungan untuk mendapatkan jumlah zat gizi yang terdapat dalam bahan pangan A. Kebutuhan zat gizi seseorang ini dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut. 1. Energi (kalori) energi dari bahan pangan dapat dihitung dengan persamaan (6). 2. Protein (gram) (6) kandungan protein dari bahan pangan adalah seperti yang ditunjukkan oleh persamaan (7). (7) 3. Lemak (gram) kandungan lemak dari bahan pangan adalah seperti yang ditunjukkan oleh persamaan (8). (8) 4. Karbohidrat (gram) kandungan karbohidrat dari bahan pangan adalah seperti yang ditunjukkan oleh persamaan (9). (9) Batas toleransi pemenuhan zat gizi yang dianjurkan oleh Hardinsyah dan Briawan (1994), yaitu: Energi = ± 10% Persentasi batas total energi bahan pangan Protein = ± 10% Persentasi batas total protein bahan pangan Lemak = ± 10% Persentasi batas total lemak bahan pangan Karbohidrat = ± 10% Persentasi batas total karbohidrat bahan pangan Misalkan diketahui: Berat yang dikonsumsi: 150 gram BDD: 86% DKGM (energi): 123 kkal DKGM (protein): 1.8 gram DKGM (lemak): 0.7 gram DKGM (karbohidrat): 27.9 gram. Setelah dilakukan perhitungan, didapatkan hasil sebagai berikut: Energi bahan pangan: 158.67 kkal Protein bahan pangan: 9.288 kkal Lemak bahan pangan: 8.127 kkal Karbohidrat bahan pangan: 143.964 kkal. Data Penelitian Data penelitian merupakan kumpulan jenis bahan pangan yang termasuk ke dalam 11 golongan jenis bahan pangan yang terdapat pada DKGM (Daftar Kandungan Gizi Bahan

8 Makanan) dan DKGJ (Daftar Kandungan Gizi Bahan Makanan Jajanan). Representasi Gen dan Kromosom Gen merepresentasikan indeks nomor setiap bahan pangan yang termasuk ke dalam 11 golongan bahan pangan, sedangkan kromosom adalah hasil solusi yang dibangkitkan. Sebuah kromosom terbentuk dari kumpulan gen. Satu kromosom terdiri atas 11 gen yang ditunjukkan oleh Tabel 4 di bawah ini. Tabel 4 Representasi gen dan kromosom Baris pertama diartikan sebagai kromosom pertama berisi bahan pangan dengan nomor ID pangan : A51, E173, K547, F309, G371, J453, B65, D160, I442, H434, dan C154. Keterangan mengenai nomor ID pangan dirujuk ke daftar makanan yang terdapat pada Lampiran 2. Populasi Awal Populasi merupakan pembangkitan sejumlah individu secara acak atau melalui prosedur tertentu yang berupa kumpulan dari kromosom. Bahan pangan dipilih berdasarkan kandungan kalori, protein, lemak, dan karbohidrat yang terkandung di dalamnya. Bahan pangan yang terpilih merupakan kombinasi 11 bahan pangan terbaik yang dapat mencukupi kebutuhan zat gizi seseorang dalam 1 hari yang diambil secara acak. Penelitian ini diawali oleh pembangkitan populasi awal. Pada kasus ini, yang akan diproses menjadi gen adalah indeks nomor setiap bahan pangan yang berjumlah sesuai dengan kebutuhan energi, protein, lemak, dan karbohidrat seseorang. Oleh sebab itu, akan ada beberapa nilai yang muncul lebih dari sekali dan ada pula nilai yang tidak muncul pada setiap golongan. Pembangkitan populasi awal ditunjukkan oleh Tabel 5 berikut ini. Tabel 5 Populasi awal dengan contoh 10 populasi Populasi awal dengan contoh 75 populasi dapat dilihat pada Lampiran 3. Seleksi Individu Seleksi individu digunakan untuk memilih kromosom (kumpulan bahan pangan) yang tetap dipertahankan untuk generasi selanjutnya. Jumlah krmosom dengan nilai fitness tinggi (yang paling mendekati nilai jumlah zat gizi yang diperlukan seseorang) akan memiliki peluang lebih besar untuk terpilih lagi pada generasi selanjutnya. Penelitian ini menggunakan metode seleksi roda roulette (roulette wheel). Roulette wheel digunakan untuk memilih individu berdasarkan pengaruh nilai fitness-nya. Individu dengan nilai fitness yang tinggi merupakan individu yang baik dan akan lebih mudah terpilih. Contoh: Setelah melalui tahapan pembentukan populasi dan evaluasi, nilai fitness pada 11 golongan bahan pangan yang digunakan menunjukkan bahwa bahan pangan yang tetap dipertahankan adalah bahan pangan A001 dan F066. Offspring (Proses Crossover) Prinsip dari crossover (pindah silang) adalah melakukan operasi pertukaran aritmatika pada gen-gen yang sesuai dari dua induk untuk menghasilkan individu baru dalam satu generasi. Jumlah kromosom yang mengalami crossover ditentukan oleh parameter crossover. Crossover dilakukan dengan beberapa langkah sederhana, antara lain : 1. Lokasi kromosom dipilih secara random. 2. Memilih panjang kromosom yang akan dikawinkan secara random. 3. Menukar-tempatkan gen yang telah dipilih tersebut dengan bagian kromosom dari gen terbaik. 4. Memosisikan bagian kromosom yang tidak tertukar. Penelitian ini menggunakan two point crossover, yaitu pemilihan dua titik crossover. Gen-gen dari kromosom awal untuk titik pertama crossover di-copy dari parent pertama, bagian dari the first untuk titik crossover yang kedua di-copy dari parent kedua dan sisanya dicopy dari parent pertama. Contoh penerapannya ditunjukkan oleh Gambar 4 berikut ini.

9 Parent A fungsi fitness. Nilai fitness dari suatu kromosom akan menunjukkan kualitas kromosom dalam populasi. Nilai fitness terbesar digunakan untuk menentukan kombinasi makanan terbaik yang dikonsumsi oleh seseorang dalam satu hari. A0 01 E0 17 B0 45 H1 23 D1 10 C0 51 G0 12 F0 66 Perhitungan nilai fitness menggunakan rumus pada persamaan (8). Parent B A0 03 E1 55 Offspring A0 01 E0 17 C0 45 C0 45 J1 30 J1 30 B1 44 B1 44 Gambar 4 Two point crossover. Mutasi D0 50 D0 50 K1 12 G0 12 H0 65 F0 66 Mekanisme pengubahan susunan unsur penyusun makhluk hidup diakibatkan oleh adanya faktor alam. Mutasi memungkinkan munculnya kembali gen yang tidak muncul pada proses inisialisasi populasi. Hasil yang paling optimal akan diambil sebagai kromosom terbaik. Kromosom terbaik ini merupakan indeks dari bahan pangan yang direkomendasikan untuk dikonsumsi agar pemenuhan zat gizi dapat tercapai. Contoh mutasi: kromosom yang dihasilkan berasal dari proses pembentukan populasi sampai dengan proses crossover. Proses mutasi ditunjukkan oleh Gambar 5 di bawah ini. Hasil Mutasi : Gambar 5 Proses mutasi. Keterangan : B2, D2, E2, F1, G2, H2, I2, J2, dan K2 merupakan kromosom dari bahan pangan yang optimum dan direkomendasikan untuk dikonsumsi. Optimisasi Kombinasi Bahan Pangan Menggunakan GA Proses evaluasi dilakukan dengan menggunakan alat ukur yang disebut dengan ( Keterangan: ( - ) ( - ) ( - ) ( - ) ) (8) m: kebutuhan kalori keseluruhan yang dihitung secara manual, n: kebutuhan protein selama satu hari yang dihitung secara manual, o: kebutuhan lemak selama satu hari yang dihitung secara manual, p: kebutuhan hidrat arang selama satu hari yang dihitung secara manual, a: jumlah kandungan kalori dari satu bahan makanan, b: jumlah kandungan protein dari satu bahan makanan, c: jumlah kandungan lemak dari satu bahan makanan, d: jumlah kandungan hidrat arang dari satu bahan makanan, bilkecil=bilangan untuk menghindari pembagian dengan nol (Rismawan & Kusumadewi 2007). Kromosom-kromosom yang telah dibangkitkan tersebut akan berevolusi secara berkelanjutan yang disebut dengan istilah generasi. Pada tiap generasi, kromosomkromosom tersebut dievaluasi tingkat keberhasilan nilai solusinya terhadap masalah yang ingin diselesaikan. Fitness merupakan evaluasi nilai yang menyatakan baik tidaknya suatu kromosom. Nilai fitness adalah nilai yang dijadikan acuan untuk mencapai nilai optimal dalam algoritme genetika. Penelitian ini menggunakan nilai fitness berupa hasil perhitungan jumlah zat gizi yang diperlukan oleh seseorang dalam 4 kriteria, yaitu energi, protein, lemak, dan karbohidrat, sedangkan nilai fitness untuk pengguna diperoleh berdasarkan kriteria tinggi badan, berat badan, umur, jenis kelamin, dan aktivitas.