Optimasi Susunan Gizi Makanan Bagi Pasien Rawat Jalan Penyakit Jantung Menggunakan Real Coded Genetic Algorithm (RCGA)

  Vol. 2, No. 1, Januari 2018, hlm. 44-52 http://j-ptiik.ub.ac.id

  

Optimasi Susunan Gizi Makanan Bagi Pasien Rawat Jalan Penyakit

Jantung Menggunakan Real Coded Genetic Algorithm (RCGA)

_{1 2 3} Ratih Diah Puspitasari , Dian Eka Ratnawati , Mochammad Ali Fauzi

  Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya _{1 2 3} Email: ratih.diahps@gmail.com, dian_ilkom@ub.ac.id, moch.ali.fauzi@ub.ac.id

  

Abstrak

  Jantung adalah salah satu organ-organ yang paling penting dalam tubuh manusia. Saat ini, penyakit jantung koroner adalah salah satu penyakit yang cenderung menyerang jantung seseorang dan pengaturan diet adalah suatu keharusan bagi orang yang memiliki penyakit seperti ini agar sehat seperti orang normal. Penelitian ini berfokus pada merekomendasikan nutrisi makanan untuk pasien rawat jalan yang menderita penyakit jantung koroner yang sering disebut diet jantung 4. Studi ini, berjudul optimasi susunan nutrisi makanan untuk pasien rawat jalan dengan menggunakan metode real coded genetic

  (rcga), hasil yang ditampilkan oleh program adalah data pasien seperti usia, berat, tinggi dan

  algorithm

  bahan makanan yang sesuai dengan kebutuhan pasien rawat jalan dengan harga terendah dari setiap makanan. Algoritma ini terdiri dari individu awal tahap inisialisasi, reproduksi terdiri dari crossover dan mutasi, perhitungan kebugaran dan pilihan. Penelitian menggunakan nama-nama 271 makanan dengan kandungan hara (sumber karbohidrat), sumber protein, sayuran sumber protein, sayuran, buah-buahan, camilan, dan minyak lemak. Dari hasil pengujian, penelitian ini diperoleh parameter optimal populasi 500 dengan rata-rata kebugaran 12347, 3, 50 generasi dengan rata-rata kebugaran 11795.8 dan kombinasi cr = 0 dan mr = 0,9. dengan nilai rata-rata kebugaran 11940.7. Hasil program dengan parameter menghasilkan rata-rata rata-rata perbedaan dalam data aktual

• – dengan data dari program 51.815 atau 2,30%.

  Kata Kunci: optimasi, Real Coded Genetic Algorithm (RCGA), bahan makanan, penyakit jantung, rawat jalan

Abstract

  

Heart is one of the most important organs in the human body. Nowadays, coronary heart disease is one

of the diseases that tend to invade a person's heart and dietary arrangements is a must for people who

have this kind of disease in order to be healthy like normal people. This research is focused on

recommending food nutrition for outpatients who suffers from coronary heart disease that often called

diet heart 4. This study, titled optimization arrangement of food nutrition for outpatient using real coded

g

enetic algorithm (rcga), the results that is displayed by the program is patient’s data such as age,

weight, height and foodstuffs that comply with the needs of the outpatients with the lowest prices of any

food. This algorithm consists of an initial population of the initialization stage, the reproduction

consisting of crossover and mutation, the calculation of the fitness and selection. The research on using

the names of 271 food with nutrient content (source of carbohydrates, a source of protein, vegetable

source of protein, vegetables, fruits, snacks, and oil/FAT). From the results of testing, this research

obtained optimal parameters of 500 population with average fitness of 12347, 3, 50 generations with

average fitness of 11795.8 and the combination of cr = 0 and mr = 0.9. with an average value of fitness

11940.7. The results of the program with the parameter generate an average median difference in actual

data

• – with data from the program of 51.815 or 2.30%.

  

Keywords: optimization, Real Coded Genetic Algorithm (RCGA), food ingridients, cardiovascular disease,

outpatient cardiovascular disease.

  tangan ini berfungsi memompa dan menyebarkan darah yang mengandung oksigen

1. PENDAHULUAN

  ke seluruh tubuh (Soeharto, Iman. 2004). Di Organ jantung berukuran sebesar kepalan dalam jantung terdapat penyakit jantung

  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

  

44 koroner, yang merupakan salah satu penyakit jantung yang sangat penting karena penyakit ini dapat diderita oleh semua orang dan merupakan penyebab kematian utama dibeberapa negara termasuk Indonesia. Angka kematian menurun dan usia untuk hidup secara umum makin panjang, pola penyakit dan penyebab kematian telah berubah. Penyakit-penyakit yang mematikan bukan lagi penyakit yang dapat menular, namun telah berubah menjadi penyakit-penyakit tidak menular, misalkan stroke, penyakit jantung koroner dan lainnya (Majid, Abdul. 2007).

  Penyakit jantung koroner menjadi penyebab utama kematian di negara-negara Asia pada tahun 2010. Sedikitnya 78% kematian global akibat penyakit jantung koroner menjadi efek dikalangan masyarakat miskin dan menengah. Sekitar 35% kematian di Indonesia disebabkan oleh penyakit jantung. Menurut Federasi Jantung Dunia, angka kematian akibat penyakit jantung koroner di Asia Tenggara mencapai 1,8 juta kasus pada tahun 2014 (Federasi Jantung Dunia. 2014).

  Seseorang mengalami penyakit jantung koroner jika aliran darah ke jantungnya terhambat oleh lemak. Penimbunan lemak didalam arteri jantung ini dikenal istilah aterosklerosis dan merupakan penyebab utama penyakit jantung koroner. Tiga faktor risiko utama yang saling terkait sebai penyebab penyakit jantung koroner yaitu kebiasaaan merokok, kurang aktifitas fisik, makan tidak seimbang, kegemukan, diet rendah serat atau kurang buah dan sayur dan tinggi kalori atau lemak hewani, tekanan darah tinggi (Majid, Abdul. 2007)

  Dalam pemenuhan gizi pada penderita jantung manusia dihadapkan pada keadaan yang mana kita harus memenuhi gizi tanpa mengganggu dan memicu bertambah buruknya keadaan jantung. Bagi penderita penyakit jantung ada banyak sekali pantangan dari makanan maupun minuman untuk dikonsumsi oleh penderita penyakit jantung. Terdapat pula makanan dan minuman yang dianjurkan untuk dikonsumsi oleh penderita penyakit jantung, namun dengan aturan serta ketentuan-ketentuan yang telah diatur, hal semacam ini biasanya disebut dengan diet. Diet yang dimaksud disini merupakan hal yang baru dalam dunia kesehatan. Diet biasanya dilakukan oleh seseorang yang mempunyai keadaan berat badan berlebih (obesitas) atau seseorang yang menginginkan bentuk tubuh yang diinginkan.

  Namun pelaksanaan diet yang dimaksud untuk penderita penyakit jantung ini sedikit berbeda, yang mana harus menyediakan makanan tertentu namun juga harus mengatur jadwal dalam memasukkan asupan gizi bagi tubuh mereka (Wahyudi, Danang. 2014).

  Dalam kasus ini digunakan salah satu metode heuristik yaitu algoritma genetika dengan memakai jenis algoritma genetika real code atau lebih sering disebut real code genetic algorithm (RCGA). Algoritma genetika mampu menyelesaikan berbagai masalah kompleks, algoritma genetika ini juga banyak digunakan dan dimanfaatkan dalam berbagai bidang dan algoritma juga digunakan untuk menghadapi masalah optimasi yang model matematika kompleks bahkan sulit dibangun. Algoritma genetika mampu memberikan hasil yang optimal untuk berbagai masalah, yang mana hal ini membuktikan bahwa algoritma genetika mampu memberikan himpunan solusi yang optimal dan dapat berguna dengan objektif (Mahmudy, 2013).

  Berdasarkan paparan yang telah dijabarkan di atas, penulis melakukan penelitian dengan judul “ Optimasi Susunan Gizi Makanan Bagi Pasien Rawat Jalan Penyakit Jantung Menggunakan Real Code Genetic Algorithm ”. Penelitian ini akan menyajikan susunan gizi makanan bagi pasien penyakit jantung rawat jalan berdasarkan data diri dari pasien tersebut, seperti umur, berat badan, tinggi badan dan biaya yang diinginkan oleh pasien dalam 1 menu makanan dan beserta bahan makanan dan harga dari setiap bahan makanan tersebut yang paling optimal.

  2. JANTUNG

  Penyakit jantung yaitu yang mana keadaan jantung yang tidak dapat melakukan fungsi secara normal, atau yang sering disebut dalam keadaan tidak terkompensasi, sirkulasi darah yang tidak normal menyebabkan sesak napas (dyspnea), rasa lelah, rasa sakit di daerah jantung. Terjadi kelainan fungsi ginjal, hati, serta tekanan darah, dan terjadi resorpsi natrium, sehingga terjadinya odema (Widoyoko, Antonius. 2011).

  Penyakit jantung menyerang jantung dan pembuluh darah pada manusia yang mana penyakit ini tidak mengenal batas usia. Penyakit jantung terjadi akibat proses kelanjutan, yang mana jantung secara berangsur kehilangan

2.1 Diet Penyakit Jantung

• –langkah langsung mengukur lemak tubuh.

2.2.1 Tujuan Diet

2. Menurunkan berat badan bila terlalu gemuk 3.

2.2.2 Jenis – Jenis Diet Penyakit Jantung

  Untuk mendapatkan kebutuhan gizi dari pasien, dibutuhkan data berat badan, tinggi badan, usia, dan jenis kelamin pasien. Perhitungan Berat Badan Ideal:

  Buku Saku Perhitungan Kebutuhan Zat Gizi Pasien untuk Lingkungan Sendiri RSUP Sanglah Denpasar memiliki beberapa kategori yaitu dalam ventilator, bedrest, pergerakan terbatas

  Keterangan : Faktor Aktifitas = 1,3 Faktor Stress = 1,1 Nilai untuk faktor aktivitas berdasarkan

  Energi = Basal x Faktor Aktivitas X Faktor Stress (3)

  Perhitungan Kebutuhan Energi:

  BBI = Berat Badan Ideal Tb = Tinggi Badan

  (2) Keterangan:

  BBI = (tb

  2.5 Perhitungan Kebutuhan Gizi

  Gizi adalah proses perubahan berbagai macam makanan yag masuk ke tubuh, sehingga dapat mempertahankan kehidupan. Nutrisi atau zat gizi merupakan elemen yang terdapat dalam makanan yang dapat untuk dimanfaatkan secara langsung dalam tubuh, contohnya: vitamin, lemak, karbohidrat, mineral, air, dan protein. Zat gizi adalah substansi yang dapat diperoleh dari berbagai jenis makanan serta digunakan dalam proses pertumbuhan, perbaikan, dan pemeliharaan perbaikan jaringan tubuh. Zat gizi terbagi menjadi zat gizi organik dan anorganik. Zat gizi organik terdiri atas protein, karbohidrat, lemak, dan vitamin. Sedangkan zat gizi anorganik terdiri atas air dan mineral. Zat gizi juga dapat dikelompokkan dengan berdasarkan sumber, fungsi zat gizi dan jumlah (Sugeng. 2014).

  2.4 Gizi

  (1)

  = ( ) ( ( ))2

• – 100) x 90%

  IMT merupakan indikator yang cukup handal untuk kegemukan tubuh bagi kebanyakan orang (Yahya, Rachmanuddin Chair. 2007). IMT tidak mengukur lemak tubuh secara langsung, namun penelitian telah menunjukkan bahwa IMT berkorelasi dengan lemak tubuh, seperti berarti berat air dan dual energy x-ray absorptiometry (DXA). IMT dapat dianggap sebagai alternatif untuk langkah

  Indeks Massa Tubuh atau Body Mass Index (BMI) adalah jumlah berat badan ideal yang dihitung dari berat dan tinggi badan seseorang.

  Terdapat 4 jenis diet penyakit jantung diantaranya diet penyakit jantung 1 akan diberikan kepada pasien penyakit jantung akut yang sedang dalam tahap perawatan dirumah sakit, diet penyakit jantung 2 diberikan kepada pasien yang tealah melewati masa fase akut, diet jantung 3 merupakan perpindahan dari diet jantung 2 yang mana kondisi pasien tidak terlalu berat, dan diet jantung 4 merupakan pemberian makan kepada pasien dengan keadaan ringan atau dapat dibilang bahwa pasien yang sedang menjalani diet jantung 4 ialah pasien rawat jalan. Pada penelitian ini, optimasi komposisi bahan makanan diberikan kepada pasien diet jantung 4 atau pasien rawat jalan. Pasien rawat jalan dapat menerima asupan makanan dalambentuk makanan biasa, berbeda terhadap diet jantung jantung 1 sampai dengan diet jantung 3.

  Mencegah atau menghilangkan penimbunan garam atau air.

  Memberikan makanan secukupnya tanpa memperberat kerja jantung

  Tujuan seseorang yang mempunyai riwayat sakit jantung mempunyai beberapa tujuan diet yaitu sebagai berikut: 1.

  Penyakit jantung sebagi mana dijelaskan sebelumnya adalah penyakit yang mana jantung secara berangsur-angsur dapat kehilangan kemampuan untuk melakukan fungsinya secara normal sehingga menghambar proses transportasi jantung kemudian akibatnya sangat fatal bagi manusia seperti, menyebabkan sesak napas, rasa lelah serta sakit pada jantung. Pada penyakit jantung dapat dilakukan diet jantung. Diet jantung adalah pengaturan pola makan khusus terhadap penderita penyakit jantung baik kuantitas maupun jenis makanan.

  kemampuannya untuk melakukan fungsi secara normal (almatsier, 2004).

2.3 Indeks Massa Tubuh (IMT)

• – laki = 30kkal x BB

ALGORITMA GENETIKA

  selection ) dan bertahan hidup. Individu yang

  dilakukan dengan memilih dua individu parent

  crossover. Reproduksi menggunakan crossover

  Metode crossover yang digunakan pada penelitian adalah extended intermediate

  Offspring = Cr x popSize (9) C ^{1 = P 1}

  Sebelum mendapatkan nilai rasio offspring kita perlu menentukan tingkat crossover (crossover Rate/Cr). Rasio offspring dihasilkan dari proses crossover sehingga dapat dituliskan rumus seperti berikut.

  3.4 Crossover

  Inisialisasi adalah untuk membangkitkan himpunan alternatif solusi yang baru secara acak atau random berisi sejumlah string kromosom dan diletakkan pada populasi. Ukuran populasi atau yang biasa disebut dengan popSize. Selain menentukan nilai popSize pada fase inisialisasi ditentukan jenis representasi kromosom yang digunakan dengan teknik pengkodean (Mahmudy. 2013).

  3.3 Inisialiasi

  fitness dari kromosom menunjukkan kualitas kromosom dalam populasi tersebut.

  Solusi dari suatu masalah harus direpresentasikan menjadi string kromosom. Kromosom merupakan suatau solusi yang masih berbentuk simbol. String kromosom tersusun atas sejumlah gen yang menggambarkan variabel-variabel keputusan yang digunakan dalam solusi. Proses dalam algoritma genetika diawali dengan inisialisasi, yaitu menciptakan individu-individu secara acak yang memiliki susunan gen kromosom tertentu. Populasi awal diambil secara acak, sedangkan populasi berikutnya merupakan hasil evolusi kromosom- kromosom melalui iterasi yang disebut dengan istilah generasi. Setiap generasi kromosom akan melalui tahap evaluasi dengan menggunakan alat ukur yang disebut dengan nilai fitness. Nilai

  3.2 Struktur Algoritma Genetika

  Pengkodean dalam algoritma genetika yaitu pengkodean biner, pengkodean permutasi, pengkodean real dan terdapat juga pengkodean struktur. Yang mana penelitian ini memakai pengkodean real yang mana pengkodean real menggunakan nilai, simbol, karakter, atau objek untuk menyelesaikannya. Algoritma ini ditemukan oleh Mahmudy, dkk pada penelitiannya. Pada optimasi fungsi yang kompleks dan membutuhkan banyak generasi, operasi transformasi biner ke bilangan desimal (real) dan sebaliknya sangat menyita waktu. (Mahmudy, 2013).

  lebih baik cenderung menghasilkan keturunan yang lebih baik sehingga dari generasi ke generasi akan terbentuk populasi yang lebih baik (Mahmudy, 2013).

  yang meniru proses evolusi biologi. Evolusi terdapat sejumlah individu dalam populasi. Dari generasi ke generasi, individu-individu berperan sebagai induk (parent) yang melakukan reproduksi menghasilkan keturunan (offspring). Individu-individu berrevolusi dan individu- individu yang lebih baik mempunyai peluang lebih besar untuk melewati seleksi alam (natural

  = 25%

  ditempat tidur dan rawat jalan. Nilai faktor aktivitas untuk pasien rawat jalan adalah sebesar 1,3. Nilai faktor stress ditentukan oleh ahli gizi sebesar 1,1 dikarenakan untuk pasien rawat jalan pada umumnya tidak mengalami atau mengalami stress yang tidak parah berbeda dengan pasien rawat inap yang memiliki faktor stress lebih besar sehingga nilai yang ditentukan adalah sebesar 1,1.

  Algoritma Evolusi (Evolutionary

  (8) 3.

  4

  Protein = 0,8 x BBI (7) ℎ = −(( 4)+( 9))

  (6)

  9

  Algorithms, EAs) merupakan teknik optimasi

  BB = Berat Badan Perhitungan Gizi Lemak, Protein dan Karbohidrat :

  (5) Keterangan :

  Perempuan = 25kkal x BB

  (4)

  Laki

  Nilai perhitungan basal dibedakan pada laki-laki dan perrempuan yaitu:

3.1 Algoritma Genetika dengan Pengkodean Real (Real-Coded GA/RCGA)

• α (P
² – P ^{1 ) (10)} C ^{2 = P} 2<
• α (P
¹ – P ^{2 ) (11)} α = Random [-0.25, 1.25]

  5. Menghitung nilai fitness dengan melibatkan perhitungan penalti, harga dan variasi.

  tahapan yang ada pada metode Real Coded

  3.7 Seleksi

  Seleksi berfungsi untuk melakukan pemilihan individu dari himpunan individu baru yang dipertahankan hidup untuk generasi selanjutnya (Mahmudy. 2013). Ada beberapa jenis metode seleksi yang dapat digunakan adalah roulette

  wheel , binary tournament, dan elitism. Pada

  optimasi susunan Gizi Makanan Bagi Pasien Rawat Jalan Penyakit Jantung, metode yang digunakan adalah elitism. Metode seleksi elitism bekerja dengan mengumpulkan semua individu dalam populasi (parent) dan offspring dalam satu penampungan. popSize individu terbaik dalam penampungan ini akan lolos untuk masuk dalam generasi selanjutnya.

  4. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

  Proses perancangan algortima untuk memperoleh solusi keluaran yang terbaik. Langkah awal proses ini adalah melakukan perhitungan jumlah kalori dan menentukan kebutuhan protein, lemak dan karbohidrat dari

  user . Langkah selanjutnya adalah tahapan-

  Genetic Algorithm . Selain itu akan dijelaskan

  Pinalti = Nilai kandungan gizi yang melebihi atau kurang dari kebutuhan gizi pasien

  pula perancangan user interface sistem yang akan dibuat.

  Optimasi susunan gizi makanan bagi pasien rawat jalan penyakit jantung menggunakan real

  coded genetic algorithm (RCGA) terdiri dari

  beberapa proses sebagai berikut: 1.

  Melakukan proses perhitungan nutrisi (karbohidrat, lemak dan protein) dengan memasukkan data berupa, umur, tinggi badan, berat badan, dan jenis kelamin.

  2. Inisialisasi parameter awal, yaitu jumlah populasi (popSize), ukuran probabilitas mutasi (pm), ukuran probabilitas crossover (pc), dan jumlah generasi.

  3. Membuat representasi kromosom awal sesuai dengan jumlah populasi (popSize) yang dimasukkan.

  4. Membuat populasi baru dengan langkah yaitu melakukan proses crossover pada parent yang terpilih berdasarkan probablititas crossover (pc) yang telah ditentukan. Melakukan proses mutasi pada parent yang terpilih berdasarkan probabilitas mutasi (pm) yang telah ditentukan.

  Harga = total harga pada komposisi bahan makanan dalam satu kromosom

  (14) Keterangan:

  r = Random [-0.1, 0.1]

  Metode mutasi yang digunakan adalah

  3.5 Mutasi

  Tingkat mutasi (mutation Rate/pm) harus ditentukan yang kemudian akan menghasilkan nilai yang menyatakan rasio offspring yang akan dihasilkan pada proses mutasi sehingga dihasilkan rumus sebagai berikut.

  Offspring = Mr x popSize (12) ′

  = + ( − )

  (13)

  secara acak untuk menghasilkan child atau

  random mutation. Proses mutasi dilakukan

  offspring . Jika jumlah offspring (child) sudah

  dengan cara memilih satu individu atau parent secara acak dan memilih gen yang akan di mutasi secara acak. Jika jumlah offspring (child) sudah memenuhi jumlah offspring yang diinginkan maka proses mutasi selesai. Sedangkan jika belum memenuhi jumlah offspring yang diinginkan maka proses mutasi tetap dilanjutkan sampai jumlah offspring sesuai dengan yang diinginkan. Parent yang terpilih dilambangkan sebagai P1, dan hasil offspring dilambangkan sebagai C dan angka yang melanjutkan dari jumlah offspring pada crossover.

  3.6 Evaluasi

  Evaluasi merupakan tahapan yang mana kromosom akan diperiksa nilai fitness-nya. Dari nilai tersebut kita dapat menentukan apakah kromosom tersebut layak atau tidak menjadi calon solusi. Perhitungan fitness digunakan untuk mengevaluasi hasil dari optimasi komposisi bahan makanan bagi pasien rawat jalan penyakit jantung dengan menggunakan

  real coded genetic algorithm .

  = (

  1

  memenuhi jumlah offspring yang diinginkan maka proses crossover selesai. Jika belum memenuhi jumlah offspring yang diinginkan maka proses crossover tetap dilanjutkan sampai jumlah offspring sesuai dengan yang diinginkan.

• 1 ℎ

  )

• 1

  6.

  150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, yang Seleksi yang digunakan adalah metode elitism untuk menentukan individu untuk masing-masing dilakukan sebanyak 10 kali. populasi yang baru. Setiap percobaan akan direkap nilai fitness 7. tertingginya dan diambil nilai rata-rata fitness

  Proses populasi baru dengan memilih individu sebanyak popSize yang mana dari 10 percobaan tersebut. menentukannya setelah menggambungkan individu parent dan child yang akan

  Hasil Pengujian Berdasarkan Jumlah menjadi generasi berikutnya.

  Populasi

  Proses selesai apabila kondisi akhir sudah

  12400,0

  terpenuhi. Hasil akhir adalah kromosom terbaik

  ss 12200,0 e pada akhir generasi. tn

  12000,0 _MULAI Fi a

  11800,0 Rat 11600,0 _{Input jenis kelamin, berat} - _{badan, tinggi badan, umur,} a 11400,0

  Rat 50 100150200250300350400450500 _{PopSize,pm, pc, Inisialisasi Populasi Awal jumlah_generasi (max_iterasi)} Jumlah Populasi

  Gambar 2. Grafik Hasil Pengujian Berdasarkan _{For I = 0 to max_iterasi -1} Jumlah Populasi _crossover Pada Gambar 5.1 bahwa rata-rata terjadi peningkatan nilai fitness dari populasi 50 hingga _Mutasi 500. Semakin banyak populasi akan meningkatkan nilai fitness. Pada beberapa _Offspring penelitian, menunjukkan bahwa semakin banyak _{Populasi Gabungan (Populasi awal fitness. Hal ini dikarenakan pembangkitan + Offspring} populasi tidak menjamin semakin bagus nilai populasi awal yang dilakukan secara random _{Perhitungan Fitness} pada real code algoritma genetika. Jumlah populasi berpengaruh pada pembangkitan

  populasi awal dan jumlah individu baru. Pada _{Perhitungan Seleksi} proses crossover dan mutasi dengan jumlah populasi besar menyebabkan jumlah individu _i baru yang dihasilkan semakin beragam. Hal ini berdampak pada variasi nilai fitness yang akan _{Populasi Baru} dihasilkan oleh individu baru (Nurveus.2015).

  Ukuran populasi yang terlalu kecil akan memperluas ruang eksplorasi, sehingga peluag _SELESAI dalam memperoleh solusi terbaik menjadi kecil, sedangkan ukuran populasi yang terlalu besar justru akan mempersempit area pencarian solusi,

  Gambar 1. Diagram Alir RCGA pada Optimasi Susunan Gizi

  sehingga menyebabkan kemungkinan terjadinya konvergensi, yaitu nilai fitness dari individu baru tidak jauh berbeda dengan induknya (Mahmudy, 2013). Pada pengujian ini didapatkan rata-rata 5.

PENGUJIAN DAN ANALISIS

  nilai fitness tertinggi pada populasi ke 500 yaitu 12347,3.

5.1 Hasil dan Analisis terhadap Ukuran Populasi

  Pengujian ukuran populasi bertujuan untuk

  5.2 Hasil dan Analisis Uji Coba Banyak

  mengetahui pengaruh jumlah populasi terhadap

  Generasi

  nilai fitness. Pengujian ini dilakukan dengan Pengujian pada jumlah generasi bertujuan menggunakan generasi sebanyak 80 generasi, untuk mengetahui pengaruh banyaknya jumlah nilai cr sebesar 0,2 dan mr sebesar 0,7. Pengujian generasi yang digunakan terhadap nilai rata-rata ini dilakukan dengan jumlah populasi 50, 100,

• Rat a Fi tn e ss
• R ata F itn e ss

  Jumlah Cr dan Mr Hasil Pengujian Berdasarkan Kombinasi Cr dan Mr

  0,9 R ata

  ; 0,7 0,1 ; 0,8 0 ;

  ; 0,5 0,3 ; 0,6 0,2

  ; 0,3 0,5 ; 0,4 0,4

  ; 0,1 0,7 ; 0,2 0,6

  0,9 ; 0,0 0,8

  11000 11200 11400 11600 11800 12000

  Jumlah Generasi Hasil Pengujian Jumlah Generasi

  Rat a

  11770 11775 11780 11785 11790 11795 11800 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

• –rata fitness mencapai konvergen mulai pada generasi ke 50. Apabila rata-rata fitness mengalami penurunan, hal ini disebabkan eksplorasi pada ruang pencarian cenderung lebih kecil. Sedangkan pada generasi yang memiliki nilai fitness yang cenderung lebih tinggi. Disebabkan eksplorasi pada ruang pencarian lebih besar.

  Parameter yang telah dianggap optimal tersebut akan digunakan pengujian analisis global yaitu menguji dengan membandingkan hasil dari program menggunakan parameter tersebut dan data aktual pasien. Data aktual pasien didapatkan dari hasil wawancara dengan pasien. Hasil wawancara pasien menghasilkan bahwa pasien mengkonsumsi sumber karbohidrat, sumber protein, sumber protein nabati, sayuran, minyak/lemak, dan snack sebanyak 3 kali dalam sehari dengan harga pengeluaran sekitaran Rp. 40,000. Dari susunan bahan makanan hasil rekomendasi sistem diperoleh selisih kandungan gizi seperti pada Tabel 1 sebagai berikut:

  pada pasien rawat jalan penyakit jantung dengan umur 55 tahun, berat badan 65 kg, tinggi badan 162 cm, jenis kelamin laki-laki, memakai nilai parameter-parameter terbaik dalam pengujian tersebut yaitu cr sebesar 0 dan mr sebesar 0,9, dan nilai populasi sebesar 500 dan nilai generasi 100.

  coded genetic algorithm dan melakukan uji coba

  Berdasarkan hasil pengujian parameter real

  5.4 Analisis Global

  Gambar 4. Grafik Pengujian Kombinasi Cr Dan Mr

  eksplorasi area pencarian secara lebih efektif (Mahmudy, dkk. 2014).

  search sehingga tidak dapat melakukan

  mr yang tidak seimbang (cr terlalu kecil atau mr yang terlalu besar), menghasilkan nilai fitness yang cenderung rendah. Nilai cr terlalu rendah dan mr terlalu tinggi mengakibatkan metode algoritma genetika tidak dapat memperluas area pencarian. Begitu juga sebaliknya, cr terlalu tinggi dan mr terlalu rendah menyebabkan algoritma genetika bekerja secara random

  fitness sebesar 11806,7 ke 11804,9. Nilai cr dan

  Berdasarkan Gambar 6.3 didapatkan nilai rata-rata fitness yang terbesar adalah kombinasi cr sebesar 0 dan mr sebesar 0,9, yaitu memiliki nilai rata-rata fitnessyaitu 11940,7. Terdapat penurunan nilai fitness pada jumlah cr 0,4 dan mr 0,7 ke jumlah cr 0,3 dan mr 0,6 dengan nilai

  Pengujian kombinasi nilai crossover rate (Cr) dan mutation rate (Mr) bertujuan untuk mengetahui pengaruh kedua parameter tersebut terhadap hasil yang optimal pada kasus penyusunan bahan makanan. Kombinasi cr dan mr dimulai pada angka 0 dan 0,9. Pengujian dilakukan sebanyak 10 kali dan didapatkan nilai rata-rata fitness, dengan jumlah populasi 50 dan generasi 80.

  Rate (Cr) dan Mutation Rate (Mr)

Gambar 6.2 bahwa nilai rata

  Berdasarkan Gambar 3, yaitu hasil pengujian jumlah generasi, didapatkan rata-rata nilai fitness tertinggi berada pada generasi ke 50 sampai 100, yaitu sebesar 11795,8. Terlihat pada

  Gambar 3. Grafik Hasil Pengujian Jumlah Generasi

  diujikan adalah sebanyak 10 hingga 100 generasi dengan jumlah populasi 50 dan kombinasi cr sebesar 0,2 dan mr sebesar 0,7. Percobaan uji jumlah generasi dilakukan sebanyak 10 kali untuk diambil rata-rata nilai fitnessnya.

  fitness . Pada pengujian ini generasi yang

5.3 Hasil dan Analisis Uji Coba Crossover

  fitness yang dihasilkan. Jika ukuran

  Kalori Karbo Lemak Protein Kebutuhan Pasien 2230.8 371.475

  61.96

  46.8 Hasil Sistem 2272.2 378.8

  63.9

  47.95 % Selisih nilai gizi 41.4 (

  1.82 %) 7.325 ( 1.93%)

  1.94 (3.04%) 1.15 ( 2.40%) Total biaya Manual Rp 50.000 Total biaya Program Rp 44.140

  Berdasarkan Tabel 1, diperoleh selisih nilai kalori yang dibutuhkan pasien tercukupi sebesar 41,4 atau 1,82%, selisih nilai gizi kebutuhan karbohidrat pasien tercukupi sebesar 7,325 atau 1,93%, selisih nilai gizi kebutuhan lemak tercukupi sebesar 1,94 atau 3,04%, dan selisih nilai gizi kebutuhan protein tercukupi sebesar 1,15 atau 2,40%. Total biaya yang dihasilkan manual sebesar Rp 50.000 dan total biaya yang dihasilkan sistem Rp 44.140. Rata-rata selisih kebutuhan gizi pasien dengan hasil rekomendasi dari program sebesar 51,815 atau 2,30%. Dari hasil pengujian rata-rata selisih semua kebutuhan gizi pasien tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai gizi dari komposisi bahan makanan yang direkomendasikan oleh sistem masih dalam batas toleransi yang ditetapkan oleh ahli gizi yaitu ±10% baik dalam kalori, karbohidrat dan protein dari kebutuhan gizi pasien rawat jalan penyakit jantung. Selain itu, hasil biaya yang dihasilkan sistem lebih kecil dari hasil biaya yang dihasilkan secara manual.

  populasi dan generasi sedikit maka pencarian algortima genetika semakin sempit. Jika ukuran populasi dan generasi semakin besar dapat menyebabkan konvergensi. Pada pengujian populasi didapatkan hasil optimal sebesar 500 populasi dengan nilai rata-rata fitness sebesar 12347,3. Pada pengujian generasi didapatkan hasil optimal generasi sebesar 50 dengan nilai rata-rata fitness sebesar 11795,8. Pada pengujian kombinasi cr dan mr didapatkan hasil optimal sebesar cr = 0 dan mr = 0,9 dengan nilai rata-rata fitness sebesar 11940,7. Hasil pengujian data aktual yang dilakukan penelitian ini memiliki rata

  Tabel 1. Selisih Kebutuhan Gizi Dengan Kandungan Gizi Makanan Hasil Rekomendasi Sistem

  crossover digunakan metode extended intermediate dan untuk proses mutasi

  digunakan metode random mutation. Selanjutnya proses seleksi menggunakan teknik elitism selection. Representasi kromosom bilangan integer memiliki panjang kromosom sebesar 21 yang merepresentasikan nomor makanan.

  2. Pada proses pengujian populasi, generasi, serta nilai cr dan mr ternyata ukuran dari populasi dan generasi mempengaruhi nilai

• –rata selisih gizi sebesar 51,815 atau 2,30%. Dari hasil pengujian rata-rata selisih semua kebutuhan gizi pasien tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai gizi dari komposisi bahan makanan yang direkomendasikan oleh sistem masih dalam batas toleransi yang ditetapkan oleh ahli gizi yaitu ±10% baik dalam kalori, karbohidrat dan protein dari kebutuhan gizi pasien rawat jalan penyakit jantung.

DAFTAR PUSTAKA

6. KESIMPULAN

  Berdasarkan penelitian mengenai penerapan real coded genetic algorithm pada permasalahan optimasi susunan bahan makanan pasien rawat jalan penyakit jantung didapatkan beberapa kesimpulan yang dijabarkan sebagai berikut:

  Danial, Muhammad. 2010. Proporsi Indeks Massa Tubuh (IMT) Penderita Penyakit Jantung Koroner (PJK) Di RSUP Haji Adam Malik Medan. [pdf] Universitas Sumatera Utara, tersedia di :

   &gt;

  [Diakses 3 Februari 2017] Hidayah, Nurul.2012. DIET PADA PENYAKIT JANTUNG DAN PEMBULUH DARAH.

  Tersedia di:

  1. Real Coded Genetic Algorithm dapat diterapkan pada permasalan optimasi susunan bahan makanan pada pasien rawat jalan penyakit jantung dengan memberi solusi berupa rekomendasi kombinasi bahan makanan untuk pasien tersebut. Representasi kromosom yang digunakan pada kasus ini adalah representasi permutasi, sedangkan untuk proses

  

  2017] [Diakses 2 Februari 2017]

  Hutagalung, H.2014. Karbohidrat. Sumatera Widmer, P. 2006. Pangan, Papan, dan Kebun Utara:USU Digital Library Berguna. s.I.,: Kanisius

  Lau, E. 2009. Healthy Express : Super Sehat Widoyoko, Antonius.2011. Gizi Pada Pasien dalam 2 Minggu. s.l.: Gramedia Pustaka Penyakit Jantung. Tersedia di: Utama

   [Diakses 2 Februari

  Mahmudy,W.F.2013.Algoritma 2017]

  Evolusi.Malang: Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Yahya, Rachmanuddin Chair.2007. Berat Badan Universitas Brawijaya. Ideal dan Indeks Massa Tubuh:

  Pengertian. Tersedia di: Mahmudy, Wayan Firdaus.2014. Algoritma

  

  Evolusi. Program Teknologi Informasi

  

  dan Ilmu Komputer. Malang : Universitas

   [Diakses 3 Februari Brawijaya.

  2017] Mahmudy,W.F.2015.Algoritma

  Evolusi.Malang: Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya.

  Majid, Abdul.2007. Penyakit Jantung Koroner, Pencegahan dan Pengobat Terkini.Medan

  Marks, D.B., dkk. 1996. BIOKIMIA

  KEDOKTERAN DASAR : SEBUAH

  Jakarta : EGC PENDEKATAN KLINIS. Michalewicz, Z.1996. “Genetic Algorithm +

  Data Strutures = Evolution Programs” dalam “Modul Algoritma Evolusi”.

  Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Universitas Brawijaya. Malang. Persatuan Ahli Gizi Indonesia. 2009. Kamus

  Gizi. Jakarta: PT. Kompas Media Nusantara.

  Sugeng.2014. Pengertian Gizi, Macam-Macam Zat Gizi, dan Fungsi Zat Gizi Lengkap!.

  Tersedia di:

   [Diakses 3 Februari

  2017]

• – Suhardjo &amp; Kusharto, C.M. 2010. Prinsip Prinsip Ilmu Gizi. s.I.: Kanisius Sumardjo, D. 2006. Pengantar Kimia: Buku Panduan Kuliah Mahasiswa Kedokteran dan Program Stata. s.l.: Buku Kedokteran EGC

  Wahyudi, Danang.2014. Hidup Lestari. Tersedia di: