Optimasi Susunan Bahan Makanan Bagi Anak Penderita Attention Deficit Hyperactivity Disorder (Adhd) Menggunakan Algoritme Genetika

Pemberian gizi yang tepat dapat mengurangi gejala Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). Akan tetapi anak-anak mudah bosan bila diberikan makanan yang sama secara terus-menerus. Selain itu, harga makanan juga diperhatikan oleh orang tua. Dalam penelitian ini dicari solusi optimal dari permasalahan penyusunan bahan makanan menggunakan algoritme genetika. Dalam penyelesaian masalah ini digunakan representasi integer permutasi dengan panjang kromosom 12 gen pada tiap harinya. Gen-gen tersebut merupakan representasi dari bahan makanan yang terdiri dari karbohidrat, protein, dan lemak. Metode crossover yang digunakan adalah one-cut point, sedangkan untuk metode mutasi menggunakan exchange mutation. Pada tahap seleksi digunakan metode elitism selection. Dari hasil pengujian yang sudah dilakukan didapatkan parameter optimal yaitu menggunakan 50 generasi dengan nilai rata-rata fitness yang didapatkan 13.928. Hasil akhir yang didapat yaitu susunan bahan makanan sesuai dengan jumlah hari yang diinginkan