Optimasi Komposisi Makanan Untuk Atlet Endurance Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization

Abstrak Olahraga adalah aktivitas yang tidak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari sebagian besar masyarakat karena dapat menjaga kesehatan tubuh. Salah satu jenis dari olahraga adalah olahraga Endurance (ketahanan). Olahraga ini di tiap tahunnya mengalami peningkatan jumlah atlet yang berpartisipasi. Saat perlombaan atau turnamen olahraga, selain latihan yang rutin, komposisi makanan yang tepat adalah salah satu faktor yang menunjang performa atlet agar menjadi lebih baik. Pada penelitian ini menggunakan metode PSO (Particle Swarm Optimization) untuk menentukan kombinasi bahan makanan untuk memenuhi kebutuhan gizi atlet olahraga endurance dalam sehari. Total bahan makanan yang digunakan sebanyak 125 bahan dan tiap makanan memiliki kandungan gizi berupa protein, lemak, dan karbohidrat. Untuk setiap partikel dalam metode PSO mengandung 14 bahan makanan dengan direpresentasikan nomor bahan makanan dari tabel database bahan makanan. Dari hasil pengujian parameter metode PSO pada penelitian ini diperoleh ukuran populasi terbaik sebesar 200 partikel, jumlah iterasi terbaik sebanyak 80, dan kombinasi nilai C1 dan C2 adalah 1 dan 1. Hasil dari uji coba studi kasus, dapat disimpulkan bahwa sistem dapat memberikan hasil rekomendasi menu makanan yang baik, yaitu yang masih dalam batas tolerasi ±10% selisih kecukupan kebutuhan gizi untuk atlet olahraga Endurance. Kata Kunci: Particle Swarm Optimization, PSO, Komposisi Makanan, Atlet, Olahraga Endurance. Abstract Sport is an activity that can’t be separated from daily life because their benefits for health. Endurance sport is one of the sport’s variety. Nowadays, People that interested in Endurance sport are increasing. Thus, when the tournament season or competition are coming, the food compositions for diet are one of factors that had a necessary role for increasing the performance of an athlete in a daily occasion. This research used 125 of foods and each of it contained different proportion of nutritions included protein, fat, and carbohydrate. For each particles in PSO methode contained 14 different food ingredients that will be represented with index based on the database of this research. The giving result of PSO method’s testing that has been conducted are 200 particles for best population, 80 iterations, and the combination for C1 and C2 is 1 and 1. From those result can be concluded that the system of this research able to give a fitting recommendation of food composition, by using the ±10% of tolerance limit of nutrition difference between athlete’s nutrition needs and nutrition recommendation from the system. Keywords: Particle Swarm Optimization, PSO, Food Composition, Athlete, Endurance Sport