-, R. Rafika A. P (2017) Optimasi Komposisi Menu Makanan Bagi Penderita Tekanan Darah Tinggi Menggunakan Algoritme Genetika Adaptif. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Tekanan darah tinggi atau biasa disebut dengan hipertensi merupakan penyakit yang dapat menyerang siapa saja. Tekanan darah tinggi merupakan salah satu penyakit yang dapat menimbulkan penyakit lain, seperti serangan jantung, stroke. Tekanan darah dinyatakan tinggi jika tekanan darah sistolik lebih dari 140 mmHg dan tekanan darah diastolik lebih dari 90 mmHg. Salah satu hal yang paling mempengaruhi tingginya tekanan darah adalah pola makan yang tidak sehat. Untuk mengatur pola makan yang sehat bagi penderita tekanan darah tinggi maka perlu diatur komposisi makanan yang sesuai dengan kebutuhan tubuh. Salah satu teknik untuk mendapatkan solusi berupa komposisi menu makanan yaitu dengan menerapkan Algoritme Genetika Adaptif. Parameter adaptif diterapkan pada proses reproduksi mutasi. Parameter adaptif diterapkan guna menentukan nilai mutation rate perlu dinaikan atau perlu diturunkan pada setiap generasinya. Data makanan yang digunakan sebanyak 146, data makanan dibagi menjadi lima kelompok makanan yaitu makanan pokok, sumber nabati, sumber hewani, sayuran, dan pelengkap. Pada proses Algoritme Genetika Adaptif menggunakan representasi bilangan integer dengan panjang kromosom 15, pada tahap reproduksi crossover metode yang digunakan adalah single-cutpoint, pada tahap reproduksi mutasi metode yang digunakan adalah reciprocal exchange, pada tahap seleksi metode yang digunakan adalah elitism. Bedasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, diperoleh populasi paling optimal sebanyak 200 dengan nilai fitness sebesar 0,0774665, generasi paling optimal sebanyak 90 dengan nilai fitness sebesar 0,0774665, kombinasi nilai cr dan mr paling optimal yaitu cr = 0,8 dan mr = 0,3 dengan nilai fitness sebesar 0,0780737. Algoritme Genetika Adaptif mampu menghasilkan kombinasi menu makanan untuk pasien penderita tekanan darah tinggi.
English Abstract
High blood pressure or commonly called hypertension is a disease that can affect anyone. High blood pressure is one disease that can cause other diseases, such as heart attack and stroke. Blood pressure is high if systolic blood pressure is more than 140 mmHg and diastolic blood pressure is more than 90 mmHg. One thing that most affect the high blood pressure is an unhealthy diet. To set a healthy diet for people with high blood pressure then need to set the composition of foods with the needs of the body. A technique to get solution of foods for people with high blood pressure is by applying Adaptive Genetic Algorithm. Adaptive parameters are applied to the reproduction process mutation. The data used in the test is 146 Data of food ingredients classified into staple food, vegetable sources, sources of animal, vegetable and complementary.Permutation representation with a length of chromosome 15 genes chromosom integer that represented each digit of the food index, methods of crossover with single-point crossover and mutation methods with reciprocal exchange mutation and elitism selection. The results of test performed optimal parameters is the measure population of 200 individuals with an average fitness of 0,0774665, 90 generations with the average fitness of 0,0774665 and combinations cr = 0,8 and mr = 0,2 with the average fitness of 0,0780737. Based on these result, Adaptive Genetic Algorithm will produce a food menu combination for people with high blood pressure.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/412/051706759 |
| Uncontrolled Keywords: | Algoritme Genetika Adaptif, Tekanan Darah Tinggi, Komposisi Makanan. |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data > 005.1 Programming |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 22 Aug 2017 04:26 |
| Last Modified: | 05 Nov 2024 01:50 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/1511 |
![[thumbnail of R. Rafika A. P.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
R. Rafika A. P.pdf Download (5MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |