Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pengoptimalan Kadar Proksimat pada Mocorin dengan Menggunakan Algoritma Genetik
ABSTRAK
Pada makalah ini ditunjukkan pengoptimalan kadar proksimat untuk mendapatkan proporsi
penambahan bekatul sesuai fungsi tujuan. Ada lima proporsi penambahan bekatul yang digunakan, yaitu
0%, 12,5%, 25%, 37,5%, dan 50%.
Tahap pertama (makalah I), dicari proporsi penambahan bekatul yang memaksimalkan
karbohidrat dan protein. Pencarian parameter-parameter fungsi tujuannya ditentukan menggunakan
metode kuadrat terkecil (Least Square). Dengan optimasi menggunakan Algoritma Genetik diperoleh
kadar karbohidrat maksimum pada penambahan bekatul sebanyak 12,5% dan kadar protein maksimum
pada penambahan bekatul sebanyak 50%.
Pada tahap kedua (makalah II), digunakan persamaan kuadratik untuk fungsi tujuan protein dan
lemak, dimana parameter-parameter fungsi tujuannya ditentukan menggunakan Singular Value
Decomposition (SVD). Dengan metode ini, diperoleh error untuk funsi tujuan protein yang lebih kecil
dibandingkan dengan menggunakan metode kuadrat terkecil. Sedangkan parameter fungsi tujuan untuk
serat dicari dengan menggunakan metode kuadrat terkecil. Dengan memaksimalkan serat, dan
meminimalkan protein dan lemak, diperoleh proporsi penambahan bekatul pada mocorin yang baik untuk
dikonsumsi oleh para penderita kolesterol adalah sebesar 25%.
Kata Kunci: Mocorin, Metode Kuadrat Terkecil, Algortima Genetik, Singular Value Decomposition
(SVD), Multiobjective Function.
ABSTRACT
In this paper, the optimization of proximate levels to obtain the proportions of rice brand flour
appropriate to the objective function was showed. There are five proportions used , i.e. 0 % , 12.5 % , 25
% , 37.5 %, and 50 % .
In the first stage ( paper I) , the proportion of rice brand flour added to maximize the
carbohydrate and protein was sought. The search for the objective function parameters are done by using
the least squares method. Optimization is done by applying the genetic algorithms, acquiring the
maximum carbohydrate level at the rice brand flour proportion of 12,5%. The maximum protein level is
achieved at the proportion of 50%.
In the second stage ( paper II ), quadratic equation was used as the objective function of proteins
and fats, the parameters of which were determined using Singular Value Decomposition ( SVD ) where
the error is smaller than the first. Parameters of the objective function of the fibers were determined by
using the least squares method. By maximizing fibers, and minimizing proteins and fats, the addition of
rice brand flour on mocorin which is good for the consumption of people with cholesterol is 25%.
Keywords: Mocorin, Least Square Method, Genetic Algorithm, Singular Value Decomposition (SVD),
Multiobjective Function
Pada makalah ini ditunjukkan pengoptimalan kadar proksimat untuk mendapatkan proporsi
penambahan bekatul sesuai fungsi tujuan. Ada lima proporsi penambahan bekatul yang digunakan, yaitu
0%, 12,5%, 25%, 37,5%, dan 50%.
Tahap pertama (makalah I), dicari proporsi penambahan bekatul yang memaksimalkan
karbohidrat dan protein. Pencarian parameter-parameter fungsi tujuannya ditentukan menggunakan
metode kuadrat terkecil (Least Square). Dengan optimasi menggunakan Algoritma Genetik diperoleh
kadar karbohidrat maksimum pada penambahan bekatul sebanyak 12,5% dan kadar protein maksimum
pada penambahan bekatul sebanyak 50%.
Pada tahap kedua (makalah II), digunakan persamaan kuadratik untuk fungsi tujuan protein dan
lemak, dimana parameter-parameter fungsi tujuannya ditentukan menggunakan Singular Value
Decomposition (SVD). Dengan metode ini, diperoleh error untuk funsi tujuan protein yang lebih kecil
dibandingkan dengan menggunakan metode kuadrat terkecil. Sedangkan parameter fungsi tujuan untuk
serat dicari dengan menggunakan metode kuadrat terkecil. Dengan memaksimalkan serat, dan
meminimalkan protein dan lemak, diperoleh proporsi penambahan bekatul pada mocorin yang baik untuk
dikonsumsi oleh para penderita kolesterol adalah sebesar 25%.
Kata Kunci: Mocorin, Metode Kuadrat Terkecil, Algortima Genetik, Singular Value Decomposition
(SVD), Multiobjective Function.
ABSTRACT
In this paper, the optimization of proximate levels to obtain the proportions of rice brand flour
appropriate to the objective function was showed. There are five proportions used , i.e. 0 % , 12.5 % , 25
% , 37.5 %, and 50 % .
In the first stage ( paper I) , the proportion of rice brand flour added to maximize the
carbohydrate and protein was sought. The search for the objective function parameters are done by using
the least squares method. Optimization is done by applying the genetic algorithms, acquiring the
maximum carbohydrate level at the rice brand flour proportion of 12,5%. The maximum protein level is
achieved at the proportion of 50%.
In the second stage ( paper II ), quadratic equation was used as the objective function of proteins
and fats, the parameters of which were determined using Singular Value Decomposition ( SVD ) where
the error is smaller than the first. Parameters of the objective function of the fibers were determined by
using the least squares method. By maximizing fibers, and minimizing proteins and fats, the addition of
rice brand flour on mocorin which is good for the consumption of people with cholesterol is 25%.
Keywords: Mocorin, Least Square Method, Genetic Algorithm, Singular Value Decomposition (SVD),
Multiobjective Function