Pudyakinarya, Gregorius Dhanasatya (2018) Implementasi Algoritme Improved Particle Swarm Optimization Untuk Optimasi Komposisi Bahan Makanan Untuk Memenuhi Kebutuhan Gizi Penderita Diabetes Melitus. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Diabetes Melitus merupakan salah satu penyakit dengan jumlah korban terbanyak di Indonesia. Tingginya penderita diabetes di Indonesia dikarenakan minimnya pengetahuan masyarakat mengenai kendali makanan yang sehat yang mengakibatkan pola makan mereka menjadi buruk. Akibatnya, banyak masyarakat Indonesia yang belum memenuhi keseimbangan asupan gizi yang menjadi bagian terpenting dalam mengatur pola makan yang baik dan sehat. Informasi mengenai pola makan yang tepat diperlukan bagi penderita diabetes untuk memperbaiki kondisi kesehatan mereka. Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) seringkali digunakan dalam melakukan sebuah kasus optimasi dengan hasil yang baik dan optimal, terlebih terdapat pengembangan menjadi Improved Particle Swarm Optimization (IPSO) yang semakin meningkatkan performa PSO. Oleh karena itu, penelitian ini merancang sebuah sistem optimasi komposisi bahan makanan untuk kebutuhan gizi penderita Diabetes Melitus dengan menggunakan algoritme Improved-PSO. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini berupa parameterparameter Improved-PSO optimal yaitu jumlah populasi = 150, nilai koefisien akselerasi = 2;1, serta sistem konvergen pada iterasi ke 550. Selain itu, dari hasil analisis global menunjukkan bahwa perhitungan gizi dari sistem dapat memenuhi kebutuhan gizi pasien dengan selisih toleransi ± 10% dari perhitungan pakar.
English Abstract
Diabetes Mellitus is one of the diseases with the highest number of casualties in Indonesia. The high diabetics in Indonesia are due to the lack of public knowledge about healthy food controls that result in poor diet. As a result, many people have not met the balance of nutritional intake that is the most important part in managing a good and healthy diet. Information on the right diet is needed for diabetics to improve their health condition. The Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is often used in performing optimization cases with good and optimal results, in particular, there is development to Improved Particle Swarm Optimization (IPSO) which further improves PSO performance. Therefore, this study designs an optimization system for the composition of food ingredients for the nutritional needs of people with Diabetes Mellitus using Improved-PSO algorithm. The results obtained from this study are optimized Improved-PSO parameters that are population number = 150, acceleration coefficient value = 2, 1, and convergent system on iteration to 550. In addition, from the results of global analysis shows that the nutrient calculation of the system can meet the nutritional needs of patients with a difference of tolerance ± 10% of expert calculations.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/450/051808055 |
| Uncontrolled Keywords: | optimasi, komposisi bahan makanan, kebutuhan gizi, Improved Particle Swarm Optimization (IPSO), Diabetes Melitus. optimization, food ingredients composition, nutritional needs, Improved Particle Swarm Optimization (IPSO), Diabetes Mellitus |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 616 Diseases > 616.4 Diseases of endocrine, hematopoietic, lymphatic, glandular system; diseases of male breast > 616.46 Diseases of islands of Langerhans > 616.462 Diabetes mellitus |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 03 May 2019 02:15 |
| Last Modified: | 18 Oct 2021 07:06 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/162019 |
Preview |
Text
Gregorius Dhanasatya Pudyakinarya.pdf - Published Version Download (4MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |