Optimasi Komposisi Bahan Makanan Bagi Pasien Rawat Jalan Penyakit Jantung dengan Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO)

Diani, I Gusti Ayu Putri (2017) Optimasi Komposisi Bahan Makanan Bagi Pasien Rawat Jalan Penyakit Jantung dengan Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Organ pada tubuh yang paling penting dan berfungsi sebagai pompa darah adalah jantung. Penyakit pada jantung dapat disebabkan oleh gaya hidup yang tidak sehat dan dapat diderita semua orang. Sebagian besar kematian menurut laporan World Health Organization (WHO), disebabkan oleh salah satu dari penyakit tidak menular yaitu penyakit jantung yang menyebabkan 17,7 juta kematian atau kurang lebih 45% dari semua kematian akibat penyakit tidak menular. Bagi orang yang memiliki penyakit jantung, pengaturan pola makan juga sama pentingnya dengan orang yang tidak memiliki penyakit jantung agar dapat menjadi sehat kembali. Pada penelitian ini akan dilakukan pemberian bahan makanan untuk pasien penderita penyakit jantung yang termasuk ke dalam Diet Jantung 4 yaitu pasien yang sudah dapat pulang ke rumah atau pasien rawat jalan. Penelitian yang dilakukan adalah optimasi komposisi bahan makanan bagi pasien rawat jalan penyakit jantung dilakukan dengan menggunakan algortima particle swarm optimization dimana hasil yang akan ditampilkan oleh program ini adalah data diri pasien seperti usia, berat badan, tinggi badan beserta bahan makanan yang sesuai dengan kebutuhan pasien rawat jalan dengan harga yang seminimal mungkin dari setiap bahan makanannya. Algoritme ini terdiri dari tahap inisialisasi awal, perhitungan fitness, penentuan pbest dan gbest,perhitungan kecepatan dan posisi partikel. Kelebihan algoritme particle swarm optimization adalah dalam hal perhitungan dimana algoritme ini selain efisien, mudah untuk diimplementasikan dan mempunyai konsep yang sederhana daripada teknik perhitungan lainnya. Hasil akhir dari penelitian ini, didapatkan bahwa parameter yang optimal diantaranya adalah jumlah partikel sebanyak 40, nilai ωmax sebesar 0,75, nilai ωmin sebesar 0,25, nilai C1 sebesar 2, nilai C2 sebesar 2 dan jumlah iterasi maksimum sebanyak 80. Hasil dari program dengan parameter tersebut menghasilkan menghasilkan rata-rata selisih data aktual dengan data dari program sebesar 4,67%. Selain itu dapat mengurangi biaya pengeluaran sampai dengan 14,68%.

English Abstract

Heart is an organ which is very important in the body that pumps blood. Heart disease caused by unhealthy lifestyle and many people can suffered this disease. Most of the deaths, according to the report of the World Health Organization (WHO), caused by four main Noncommunicable Diseases or NCDs which one of them is cardiovascular disease that cause 17.7 million or approximately 45% of all NCD deaths. For people who suffers with heart disease, take care of food consumption is important in order to be healthy. This research will be conducted on the giving food ingredients for the patients who suffers cardiovascular disease whose included in cardiac diet type 4, where patients can continue their treatment in their home or a cardiovascular outpatient. Research conducted is optimizing the composition of the food ingredients for outpatient cardiovascular disease by using particle swarm optimization algorithm which the results will be displayed in the program is patient’s data such as age, weight, height, along with recommended of food ingredients and minimum price of each food ingredients. This algorithm consists stages of initialize particles, calculating fitness value, define pbest and gbest value, calculating velocity and position of particles. The advantage of using particle swarm optimization algorithm is in terms of the calculation of where this algorithm is more efficient, easy to implement and has the concept of a simple calculation technique than others. The results from this research, it is found that the optimal parameters are the number of particles are 40 particles, the value of ωmax is 0.75, the value of ωmin is 0.25, the value of C1 is 2, the value of C2 is 2 and the number of maximum iterations are 80 iterations. The results of the program using these parameters resulted in an average difference from actual patients data and the results from the program of 4,67%. Moreover, the result of this research can reduce expenses up to 14,68%.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FTIK/2017/301/051705545
Uncontrolled Keywords: Optimasi, Particle Swarm Optimization, Bahan Makanan, Penyakit Jantung, Rawat Jalan, Diet Jantung
Subjects: 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.3 Artificial intelligence > 006.32 Neural nets (neural networks)
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: Yusuf Dwi N.
Date Deposited: 28 Jul 2017 09:29
Last Modified: 04 Nov 2020 03:55
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/812
[thumbnail of I Gusti Ayu Putri Diani .pdf]
Preview
Text
I Gusti Ayu Putri Diani .pdf

Download (1MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item