Kartikasari, Agustin (2017) Optimasi Komposisi Makanan Untuk Penderita Hipertensi Menggunakan Algoritma Genetika Dan Simulated Annealing. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Hipertensi merupakan suatu keadaan dimana tekanan darah sistolik maupun tekanan darah diastolik mengalami peningkatan secara kronis, yaitu ≥140/90 mmHg dan dapat mengakibatkan kerusakan organ. Pada saat ini, hipertensi menempati urutan terbesar ketiga sebagai penyakit yang dapat menyebabkan kematian dini. Salah satu cara untuk menangani penyakit hipertensi adalah dengan melakukan modifikasi asupan makanan sehari-hari. Namun bagi orang awam penderita hipertensi, mengatur komposisi makanan sehari-hari dengan kandungan gizi yang dapat menurunkan tekanan darah masih dirasa sulit karena kurangnya pengetahuan. Permasalahan tersebut kemudian diselesaikan dengan kombinasi algoritma genetika dan simulated annealing. Algoritma genetika merupakan algoritma optimasi yang meniru proses seleksi alami makhluk hidup. Sedangkan algoritma simulated annealing merupakan algoritma optimasi yang menganalogikan operasi pengolahan logam. Pada penyelasaian permasalahan ini digunakan metode crossover one cut point, reciprocal exchange mutation, seleksi elitism, dan neighborhood move pada simulated annealing untuk meningkatkan kualitas solusi untuk menghindari terjadinya konvergensi dini. Berdasarkan pengujian parameter yang dilakukan, diperoleh nilai-nilai parameter terbaik yaitu ukuran populasi sebesar 1000, jumlah generasi sebesar 200, nilai kombinasi cr dan mr yait 0,6 dan 0,4, temperatur akhir (Tn) sebesar 0,2, dan cooling rate sebesar 0,9. Sedangkan berdasarkan pengujian sistem yang dilakukan dapat diketahui bahwa kombinasi algoritma genetika dan simulated annealing mampu menyelesaikan permasalahan optimasi komposisi makanan untuk penderita hipertensi. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai kandungan gizi yang dihasilkan berada dalam batas toleransi yaitu ±10%.
English Abstract
Hypertension is a condition in which both systolic blood pressure and diastolic blood pressure are chronically elevated, ≥140 / 90 mmHg and can cause organ damage. At present, hypertension ranks third largest as a disease that can cause premature death. One way to treat hypertension is to modify the daily dietary intake. But for ordinary people with hypertension, regulate the composition of everyday foods with nutritional content that can lower blood pressure is still considered difficult because of lack of knowledge. The problem is then solved by a combination of genetic algorithm and simulated annealing. Genetic algorithms are an optimization algorithm that mimics the natural selection process of living things. While the simulated annealing algorithm is an optimization algorithm that analogize metal processing operation. In this problem, one-cut crossover, reciprocal exchange mutation, elitism, and neighborhood moves are used in simulated annealing to improve the quality of the solution to avoid the occurrence of early convergence. Based on the parameters test, the best parameter values are the population size of 1000, the number of generations of 200, the value of the combination of cr and mr yait 0.6 and 0.4, the final temperature (Tn) of 0.2, and the cooling rate of 0.9. While based on system testing conducted can be seen that the combination of genetic algorithm and simulated annealing able to solve the problem of food composition optimization for hypertension patient. It can be seen from the value of the resulting nutritional content within the tolerance limit of ± 10%.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/300/051705485 |
| Uncontrolled Keywords: | Algoritma Genetika, Simulated Annealing, Komposisi Makanan, Hipertensi |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data > 005.1 Programming |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 28 Jul 2017 06:56 |
| Last Modified: | 17 Jun 2022 02:04 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/782 |
![[thumbnail of Agustin Kartikasari.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Agustin Kartikasari.pdf Download (1MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |