Optimasi Asupan Gizi Pada Ibu Hamil Dengan Menggunakan Algoritma Genetika

Asupan gizi yang baik adalah gizi yang terpenuhi secara seimbang dimana tidak berlebihan maupun tidak kekurangan. Untuk itu diperlukan pengukuran pada setiap individu besar gizi yang dibutuhkan. Kondisi ibu hamil yang berbeda dengan kondisi dengan kondisi individu lainnya menyebabkan dalam perhitungan kebutuhan gizinya terdapat beberapa perbedaan. Gizi dapat diperoleh dari makanan. Tiap bahan makanan memiliki kandungan gizi (energi, karbohidrat, protein, dan lemak) dan harga yang berbeda-beda. Harga bahan makanan yang tinggi tidak selalu memiliki kandungan gizi yang tinggi pula. Algoritma genetika yang merupakan salah satu algoritma yang bersifat heuristic dan dapat menyelesaikan permasalahan multi objective, sehingga dapat diterapkan untuk mencari solusi terbaik terhadap asupan gizi pada ibu hamil sehingga diperoleh bahan makanan dengan gizi yang sesuai dan seimbang dengan kebutuhan ibu hamil tertentu dengan harga minimal. Pencarian solusi dilakukan dengan mengkombinasikan kromosom kemudian diproses dengan operator genetika (seleksi, crossover, dan mutasi) dengan menginisialisasi parameter genetika (ukuran populasi, probabilitas crossover, probabilitas mutasi, dan jumlah generasi). 150 data diuji dengan menggunakan single point crossover, reciprocal exchange mutation, dan seleksi elitis, dan didapatkan hasil terbaik dengan nilai fitness tertinggi yang mendekati kebutuhan gizi ibu hamil pada ukuran populasi 150, jumlah generasi 1500, nilai probabilitas crossover 0,4 dan probabilitas mutasi 0,6. Namun hasil optimasi tersebut masih kurang dari asupan gizi ibu hamil semestinya