Siahaan, Elisa Julie Irianti (2017) Sistem Rekomendasi Bahan Makanan Bagi Penderita Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Genetika. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Kurangnya kesadaran masyarakat dalam mengatur konsumsi makanan yang sesuai dengan kebutuhan gizi dapat menyebabkan berbagai penyakit salah satunya adalah penyakit jantung. Penyakit Jantung merupakan penyakit yang terjadi akibat dari adanya sumbatan kolesterol dan lemak pada arteri kororner. Mengatur asupan makanan merupakan hal yang sangat penting bagi penderita penyakit jantung untuk dapat mengurangi sumbatan yang ada. Menyusun bahan makanan untuk diet jantung menjadi hal yang sulit karena berbeda dengan diet yang lainnya, dimana dalam diet jantung jumlah protein dan lemak dikurangi. Algoritma genetika dapat menyelesaikan masalah penyusunan bahan makanan dengan proses komputasi. Data dalam melakukan penelitian adalah data bahan makanan penyusun diet yang terdiri dari 8 jenis bahan makanan yaitu karbohidrat, protein hewani, protein nabati, sayur, buah, susu, gula dan minyak. Dalam mengubah bahan makanan menjadi kromosom digunakan representasi kromosom real code. Metode crossover yang digunakan adalah extended intermediate crossover, untuk metode mutasi yang digunakan adalah random mutation dan metode seleksi digunakan elitism selection. Dari hasil pengujian didapatkan nilai parameter algoritma genetika yang optimal, yaitu jumlah populasi sebesar 280 dengan rata-rata nilai fitness 103,7, nilai Cr dan Mr adalah 0,5 dan 0,5 dengan rata-rata nilai fitness 103,3 dan untuk jumlah generasi sebesar 100 dengan rata-rata nilai fitness 111,2. Hasil keluaran dari sistem merupakan rekomendasi bahan makanan dengan 5 kali waktu makan per hari, yaitu makan pagi, snack, makan siang, snack dan makan malam dengan jumlah hari sesuai pilihan pengguna.
English Abstract
Lack of public awareness in regulating the consumption of food based on nutrition can cause several diseases including heart disease. Heart disease is caused from blockage of colesterole and fat in the coronary artery. It is very important for people with heart disease to regulate food intake in order to reduce the blockage. Managing the food for the heart diet is difficult because heart diet is different from the other diets, because the amount of protein and fat is reduced. Genetic algorithms can solve the problem of managing food by computation process. The data that are used in this research are diet food ingredients data that consist of 8 kinds of food ingredients, carbohydrate, animal protein, vegetable protein, vegetable, fruit, milk, sugar and oil. In converting food into chromosome, chromosome permutation representation is used. The crossover method that is used is extended intermediate crossover, the mutation method that is used is random mutation and the selection method is elitism selection. From the results of the testing, the optimal parameter scores of the genetic algorithm are the population number of 280 with the average fitness score of 103.7, Cr and Mr scores are 0.5 and 0.5 with the average fitness score of 103.3 and for the generations score is 100 with average fitness score of 111.2. Output of the system is food ingredients recommendation with 5 times a day meal time, which consists of breakfast, snack, lunch, snack and dinner with number of days based on user choice.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/316/051705679 |
| Uncontrolled Keywords: | Penyakit Jantung, Algoritma Genetika, Bahan Makanan Diet Jantung |
| 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: | 31 Jul 2017 08:18 |
| Last Modified: | 28 Sep 2020 09:47 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/893 |
Preview |
Text
Bagian Depan.pdf Download (1MB) | Preview |
![[thumbnail of BAB I.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
BAB I.pdf Restricted to Repository staff only Download (302kB) |
|
Text
BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (550kB) |
|
Text
BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (319kB) |
|
Text
BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text
BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (787kB) |
|
Text
BAB VI.pdf Restricted to Repository staff only Download (454kB) |
|
Text
BAB VII.pdf Restricted to Repository staff only Download (290kB) |
|
Text
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Repository staff only Download (290kB) |
Actions (login required)
 |
View Item |