Optimasi Komposisi Bahan Makanan Atlet Olahraga Menembak Dengan Menggunakan Metode Evolution Strategies (Es)

Anitasari, Nuraini (2018) Optimasi Komposisi Bahan Makanan Atlet Olahraga Menembak Dengan Menggunakan Metode Evolution Strategies (Es). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Sumber energi utama pada manusia untuk dapat melakukan tumbuh kembang agar lebih optimal didapat dari makanan yang dikonsumsinya. Berdasarkan perbedaan kandungan tiap jenis makanan yang terdiri dari karbohidrat, lemak, protein dan sebagainya, maka dibutuhkan diet yang optimal untuk setiap individu. Peran diet optimal ini sangat penting khususnya bagi atlet agar bisa berprestasi. Olahraga menembak merupakan salah satu olahraga yang membutuhkan aspek endurance untuk atletnya. Agar dapat berprestasi, selain dengan latihan rutin maka para atlet juga harus mampu mengatur porsi makanan yang dikonsumsi secara optimal. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Evolution Strategies untuk mengoptimasi komposisi bahan makanan atlet menembak dengan total bahan makanan sebanyak 125 bahan. Proses reproduksi menggunakan metode mutation dan proses seleksi menggunakan elitism selection. Berdasarkan hasil dari pengujian parameter, didapatkan ukuran populasi terbaik sebanyak 30 individu, ukuran offspring terbaik sebanyak 7μ, jumlah generasi terbaik sebesar 60 generasi dan dengan rata – rata fitness terbaik 0,004904. Sedangkan hasil dari uji coba terhadap 4 studi kasus, diketahui bahwa sistem mampu menghasilkan rekomendasi berat makanan dengan harga minimal dan diketahui pula rata – rata hasil karbohidrat 90,1%, lemak 98,7% dan protein 105,4% dimana asupan karbohidrat serta lemak dikategorikan cukup dan protein dikategorikan baik menurut indikator ahli gizi dalam melakukan penilaian konsumsi pangan.

English Abstract

The main energy source in humans to be able to grow and develop to be more optimal obtained from the food consumed. Based on differences in each food composition that has been consumed consisting of carbohydrate content, fat content, protein content, energy and so forth then it is needed an optimal diet for each individual. The role of an optimal diet is very important, especially for athletes in order to perform. Shooting sports is one sports that requires endurance aspect for athletes. In addition to regular exercise, so athletes should also be able to manage the portion and food consumption in order to success. In this research, Evolution Strategies algorithm is implemented to optimize the composition of food for shooting athletes with total food ingredients that are used 125 foods. Then reproduction process in this research using mutation method and selection process using elitism selection. Based on the results of the algorithm parameter test, the best population size was obtained by 30 individuals, the size of best offspring as 7μ, the best generation number of 60 generations and with the best fitness average 0,004904. Meanwhile, based on the trial of case studies conducted 4 times, it is known that the system is able to produce the result of food composition with minimal prices and it is also known that according to the indicator of nutritionist in assessing food consumption, carbohydrate and fat is categorized as sufficient and protein is categorized as good with an average carbohydrate is 90,1%, fat is 98,7% and protein is 105,4%.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FTIK/2018/802/051809524
Uncontrolled Keywords: Algortima Evolution Strategies, Kombinasi Berat Bahan Makanan, Atlet, Olahraga Menembak Evolution Strategies algorithms , Combination of Weight Food , Athletes, Shooting Sports
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 572 Biochemistry > 572.3 General topics of biochemistry > 572.39 Nutritional requirements
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited: 20 Mar 2019 02:06
Last Modified: 22 Oct 2021 05:50
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/13782
[thumbnail of Nuraini Anitasari.pdf]
Preview
Text
Nuraini Anitasari.pdf

Download (24MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item