Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062                     http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.3993

## IMPLEMENTASI  ALGORITMA  GENETIKA  DALAM
REKOMENDASI MAKANAN

## UNTUK PENDERITA OBESITAS
Nur Asiah 1 , Musyrifah 2 , Nuralamsah Zulkarnaim 3
1,2,3 Universitas Sulawesi Barat; Jl. Prof. Dr. Baharuddin Lopa SH., Lutang, Majene; Telepon/Fax (0422) 22995
Riwayat artikel:
Received: 6 Januari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Algoritma Genetika; Obesitas.
Corespondent Email: asianurasiah057@gmail.com
Abstrak .  WHO  ( World  Health  Organization) mengemukakan  bahwa Obesitas adalah penumpukan lemak yang berlebihan yang dapat mengganggu kesehatan  akibat  kestidak  seimbangan  asupan  energi  dengan  energi  yang digunakan dalam waktu lama. Obesitas telah menempati peringkat tiga besar penyebab  gangguan  penyakit  kronis  seperti  kanker,  jantung,  diabetes,  dan sebagainya. Bagi orang awam mengatur komposisi makanan sehari-hari masih dirasa sulit, dan akan membutuhkan waktu yang lama baik dari perhitungan gizi  itu  sendiri  maupun  dari  pemilihan  makanan  yang  sesuai  dengan diperlukan  oleh  tubuhnya,  sehingga  akan  menyebabkan  penderita mongkonsumsi  makanan  yang  salah  dan  akan  berakibat  pada  munculnya masalah  gizi  pada  tubuhnya  seperti  obesitas  menjadi  semakin  parah,  Untuk mencegah hal tersebut, diperlukan gizi yang tepat, dan harus memperhatikan pola  makan  serta  dapat  mengontrol  makanan  yang  dikonsumsi  oleh  tubuh. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  mempermudah  penderita  untuk mengetahui makanan yang cocok mereka konsumsi, dengan terlebih dahulu penderita melakukan input data yang diperlukan, maka secara otomatis akan muncul  hasil  berupa  kebutuhan  gizi  yang  dibutuhkan  penderita  dan rekomendasi  makanan  dengan  komposisi  makanan  pagi,  siang  dan  malam yang cocok dengan kebutuhan gizi tersebut.
Abstract . WHO  (World  Health  Organization)  suggests  that  obesity  is  an excessive  accumulation  of  fat  that  can  interfere  with  health  due  to  an imbalance between energy intake and energy used for a long time. Obesity has been  ranked  in  the  top  three  causes  of  chronic  disease  disorders  such  as cancer,  heart  disease,  diabetes,  and  so  on.  For  ordinary  people,  it  is  still difficult to adjust the composition of daily food, and it will take a long time both from the calculation of the nutrition itself and from the selection of foods that are in accordance with the needs of the body, so that it will cause sufferers to consume the wrong food and will result in problems. nutrition in the body such as obesity is getting worse. To prevent this, proper nutrition is needed, and must pay attention to diet and be able to control the food consumed by the body. Therefore, this study will make it easier for patients to find out which foods are suitable for them to consume, by first entering the necessary data, the results will automatically appear in the form of nutritional needs needed by  patients  and  food  recommendations  with  the  composition  of  morning, afternoon and evening meals. that match the nutritional needs .
1. PENDAHULUAN
World Health Organization (WHO) mengemukakan bahwa Obesitas adalah penumpukan  lemak  yang  berlebihan  ataupun abnormal  yang  dapat  mengganggu  kesehatan akibat  kestidak  seimbangan  asupan  energi dengan  energi  yang  digunakan  daam  waktu lama. Obesitas telah menjadi tantangan terbesar kesehatan masyarakat global. Bahkan, obesitas telah menempati peringkat tiga besar penyebab gangguan  penyakit  kronis  seperti  kanker, jantung,  diabetes,  stroke,  dan  sebagainya. Jumlah penderita obesitas dunia terus meningkat,    prevalensi  obesitas  di  dunia meningkat lebih dari dua kali lipat sejak 1975. Secara  keseluruhan  populasi  orang  dewasa mengalami obesitas, pada perempuan mencapai 15%,  dan  laki-laki  11%.  Selain  itu,  Riskesdas mengemukakan  bahwa  prevalensi  obesitas meningkat dari 14,8% pada tahun 2013 menjadi 21,8% pada tahun 2018 [1].
Obesitas muncul akibat pola hidup atau pola makan dari masyarakat yang tidak teratur. Salah satu pola hidup yang tidak sehat yang dilakukan masyarakat  adalah  cara  pemilihan  menu makanan  yang  juga  tidak  sehat,  seperti mengonsumsi  makanan  yang  mengandung lemak dan gula tinggi serta kurang serat. Untuk mencegah  obesitas  menjadi  semakin  parah, diperlukan  gizi  yang  tepat,  dan  harus memperhatikan  pola  makan  serta  dapat mengontrol  makanan  yang  dikonsumsi  untuk penyesuaian  nutrisi  yang  diserap  tubuh.  Bagi orang  awam  mengatur  komposisi  makanan sehari-hari  masih  dirasa  sulit,  dan  kurang optimal,  baik  dari segi  efisensi  waktu  maupun dari  keakuratan.  Hal  ini  terjadi  karena kurangnya  pengetahuan  masyarakat  tentang makanan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  gizi yang  diperlukan  oleh  tubuhnya,  sedangkan untuk  menentukan  jenis  makanannya  akan membutuhkan  waktu  dari  perhitungan  gizi  itu sendiri  maupun  dari  pemilihan  makanan  yang sesuai dengan diperlukan oleh tubuhnya. Hal ini akan  menyebabkan  penderita  mongkonsumsi makanan  yang  salah  dan  akan  berakibat  pada munculnya masalah gizi pada tubuhnya seperti obesitas  menjadi  semakin  parah,  sehingga untuk mempermudah penderita obesitas dalam rekomendasi  makanannya,  dibutuhkan  sebuah algoritma  yang  dapat mengoptimalkan  dan meng akuratkan  selama  rekomendasi  makanan dan mampu mengatur pola makanan yang akan
dikonsumsi oleh penderita obesitas secara cepat dan tepat [2] .
Terdapat  banyak  penelitian  tentang  jenis- jenis  algoritma  rekomendasi  yang  dapat mempermudah penderita yang dapat diterapkan.  Salah  satunya  algoritma  genetika, algoritma  Genetika  adalah  suatu  teknik pencarian  ( Seach  Technique )  dan  teknik optimasi  yang  cara  kerjanya  meniru  peroses utama  dan  perubahan  struktur  genetik  pada makhluk  hidup.  Prinsip  utama  dari  cara  kerja Algoritma  Genetika  ini  diilhami  oleh  proses seleksi alam dan prinsip-prinsip ilmu Genetika.
[3] Beberapa penelitiannya yang menggunakan algoritma  untuk  optimasi  atau  rekomendas makanan  yaitu  berjudul  “Optimasi  Komposisi Makanan Pada Penderita Diabetes Melitus dan Komplikasinya Menggunakan Algoritma
Genetika”, memiliki hasil pengujian menunjukkan  bahwa  parameter  algoritma genetika  terbaik  adalah  Kromosom  dalam populasi yang optimal berjumlah 250
Kromosom  dengan  jumlah  generasi  145  dan kombinasi cr dan mr paling optimal adalah 0.7 dan  0.3  dengan fitnes 0.01857.  Solusi  yang dihasilkan  adalah  berupa  komposisi  makanan optimal  bagi  penderita  diabetes  mellitus  dan komplikasinya.[4]
Algoritma  genetika  dapat  memberikan rekomendasi  makanan  yang  optimal  dan variatif  [5],  Algoritma  genetika  memiliki kelebihan  daripada  metode  optimasi  lainnya yaitu  algoritma  genetika  dapat  melakukan optimasi  masalah  dengan  masalah  yang kompleks  dan  ruang  pencarian  yang  sangat luas[6],  selain  itu,  Algoritma  genetika  juga dapat menghasilkan solusi mendekati optimum yang dilakukan dalam waktu singkat dan dapat diterima  secara  mudah  dalam  menyelesaikan masalah [7].
Berdasarkan  Latar  Belakang  diatas,  maka Penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian tentang  Rekomendasi  makanan  yang  berjudul “Implementasi  algoritma  Genetika  dalam Rekomendasi Makanan untuk penderita obesitas”  untuk  mempermudah  penderita obesitas  dalam  rekomendasi  makanan  yang cocok dengan kandungan gizi yang diperlukan oleh  tubuhnya,  adapun  data  input  yaitu  data penderita  obesitas  berupa  tinggi  badan,  berat badan, umur, jenis kelamin, dan jenis aktivitas, adapun  data  output  dari  penelitian  ini  berupa
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
hasil  perhitungan  gizi  kebutuhan  karbohidrat, protein  dan  lemak,  serta  komposisi  makanan pagi,  siang  dan  malam  yang  sesuai  dengan kebutuhan gizi tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1  Obesitas

## 2.1.1 Pengertian Obesitas
Menurut  Kementrian  Kesehatan  RI WHO  mengemukakan  bahwa  Obesitas  adalah penumpukan  lemak  yang  berlebihan  ataupun abnormal  yang  dapat  mengganggu  kesehatan akibat  kestidak  seimbangan  asupan  energi dengan  energi  yang  digunakan  daam  waktu lama.

## 2.1.2 Perhitungan Gizi Harian
Menurut Ahli Gizi Suharni S.K.M dan Ahli  Gizi  Ulva  S.Gz  untuk  mengetahui kebutuhan  gizi  harian  seseorang  (dewasa  dan lansia)  setiap makan  disetiap  harinya  berfokus pada  beberapa  factor,  seperti  jenis  kelamin, umur, berat badan, tinggi badan serta aktivitas yang dilakukan.
Adapun beberapa tahap dalam Perhitungan  gizi  harian  dapat  dilakukan sebagai berikut :
1. Perhitungan Indeks Massa Tubuh (IMT) Kementerian
Kesehatan RI,
mengemukakan  IMT  adalah  indeks  sederhana yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan kelebihan berat badan dan obesitas dewasa dan lansia. Klasifikasi IMT menurut World Health Organization (WHO) terbagi menjadi beberapa, yaitu sebagai berikut :
Tabel 1. Kategori IMT
IMT = 𝐵𝐵
(𝑇𝐵 𝑥 𝑇𝐵) (1) Keterangan: IMT : Indeks Massa Tubuh
BB : Berat Badan (Kg) TB : Tinggi Badan (m)

## 2. Aktivitas Fisik
Menurut  Ahli  Gizi  Suharni  S.K.M Masing-masing  faktor  aktivitas  akan  berbeda berdasarkan  jenis  kelamin.  Faktor  aktivitas  di setiap kategori kelompok serta jenis aktivitasnya terbagi menjadi tiga, yaitu : Tabel 2. Aktivitas Fisik Kelompok Aktivitas Faktor Aktivitas Jenis kegiatan Ringan Laki - laki Perempuan 1, 56 1, 55 Berjalan santai di rumah, kantor atau pusat perbelanjaan. Duduk bekerja di depan komputer, membaca,
menulis,  menyetir  dan mengoperasikan  mesin dengan  posisi  duduk atau  berdiri.  Berdiri melakukan  pekerjaan rumah  tangga  ringan seperti  mencuci  piring, setrika, memasak, menyapu, mengepel lantai  dan  menjahit. Latihan peregangan dan pemanasan dengan gerakan lambat. Membuat prakarya, bermain  video  game, menggambar,  melukis dan  bermain  musik. Bermain billyard, memancing  memanah, menembak,  golf  dan naik kuda. Sedang Laki - laki Perempuan 1, 76 1, 70 Berjalan cepat (kecepatan  5  km/jam) pada  perukaan  rata  di dalam  atau  di  luar rumah,  di  kelas,  ke tempat  kerja  atau  ke toko  dan  jalan  santai dan jalan sewaktu istirahat kerja. Memindahkan  perabot ringan, berkebun, menanam  pohon  dan mencuci  mobil.  10. Pekerjaan tukang kayu, membwa dan Menyusun  balok  kayu, membersihkan  rumput dengan mesin pemotong rumput. Bulutangkis Kategori IMT (Kg/m 2) Kekurangan Berat Badan <18,5 Normal 18,5 - 22,9 Kelebihan Berat Badan ( overwieght ) dengan Resiko 23 - 24,9 Obesitas I 25 - 29,9 Obesitas II ≥ 30
rekreasional, dansa, bersepeda pada lintasan datar dan berlayar. Berat Laki - laki Perempuan 2, 10 2, 00 Berjalan  sangat  cepat (kecepatan  lebih  dari  5 km/jam), berjalan mendaki bukti, berjalan dengan membawa beban  di  punggung, naik 9 gunung, jogging (kecepatan  8  km/jam) dan  berlari.  Pekerjaan seperti mengangkut beban berat, menyekop pasir, memindahkan batu  bata,  menggali selokan dan mencangkul.  Pekerjaan rumah seperti memindahkan  perabot yang berat dan menggendong anak. Bersepeda lebih dari 15 km/jam  dengan  lintasn mendaki, bermain basket,  badminton  dan sepak bola.

## 3. Perhitungan Angka Metabolisme Basal (AMB)
AMB  dipegaruhi  oleh  umur,  gender, berat badan dan tinggi badan. Berikut rumusnya untuk  menentukan  AMB  menurut  Harris Benedict:
Laki-Laki = 66 + (13,7xBB) + (5xTB) - (6,8xU) (2)
Perempuan=65,5  +  (9,6xBB)  +  (1,8xBB)  -
(4,7xU) (3) Keterangan: BB = Berat Badan (kg)
TB = Tinggi Badan (cm) U = Umur (tahun). [8]
4. Perhitungan Kebutuhan Energi (Kkal) Menghitung Kebutuhan Energi dapat
dilakukan dengan cara :
KE = Hasil AMB x JA (4) Keterangan KE = Kebutuhan Energi AMB = Angka Metabolisme Basal
JA = Jenis Aktivitas. [8]
5. Perhitungan Zat Gi zi
Menurut Ketua Ahli Gizi Suharni S.K.M dari RSUD pasangkayu, menghitung zat Gizi untuk penderita obesitas dibagi menjadi tiga, yaitu :
a. Perhitungan Karbohidrat
Karbohidrat = 60 − 75 % 𝑥 𝐾𝐸 4 (5) b. Perhitungan Protein Protein = 10−15% 𝑥 𝐾𝐸 4 (6)
c. Perhitungan Lemak Lemak = 15−20 % 𝑥 𝐾𝐸 9 (7)

## 3.1 Algoritma Genetika
Algoritma Genetika adalah suatu teknik pencarian  ( Seach  Technique )  dan  teknik optimasi  yang  cara  kerjanya  meniru  peroses utama  dan  perubahan  struktur  genetik  pada makhluk hidup. [3]

## 3.1.1 Komponen Algoritma Genetika
1. Crossover (One Point Crossover)
Crossover merupakan salah  satu tahap reproduksi yang berfungsi untuk menghasilkan keturunan.  Crossover  yang  digunakan  adalah Single  Point  Crossover.  Crossover  tersebut dilakukan dengan memilih 2 parent secara acak dari  Kromosom,  menentukan  titik  potong secara  random,  dan  menukar  gen-gen  dalam kromosom yang dibatasi titik potong. [4]
2. Mutasi (Reciprocal Exchange Mutation) Mutasi  (mutation)  adalah  oprator pendukung  dalam  Algoritma  Genetika  yang berperan mengubah struktur kromosom secara spontan.  Perubahan  spontan  ini  menyebabkan terbentuknya suatu mutan, yaitu suatu kromosom  baru  yang  secara  genetik  berbeda dari kromosom sebelumnya. [3]
3. Pinalti
Pinalti  merupakan  nilai  yang  tidak sesuai  dengan  aturan.  dimana  pinalti  dalam penelitian ini diperoleh dari pinalti karbohodrat, pinalti protein dan pinalti lemak pada generasi pertama. Berikut ini penjelasannya :
a) Pinalti karbohidrat
Pinalti  karbihidrat  =  [kebutuhan  karbohidrat  – total karbohidrat, total karbohidrat < kebutuhan karbohidrat atau total karbohidrat – kebutuhan karbohidrat,  tota  lkarbohidrat  ≥  kebutuhan karbohidrat. (8)
b) Pinalti protein
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Pinalti protein = [kebutuhan protein – total protein,  total  protein  < kebutuhan  protein atau total protein – kebutuhan protein, total protein ≥ kebutuhan protein.
(9)

## c) Pinalti lemak
Pinalti  lemak  =  [kebutuhan  lemak  –  total lemak, total lemak < kebutuhan lemak atau t otal  lemak  –  kebutuhan  lemak,  total  lemak  ≥ kebutuhan lemak.
(10)
d) Pinalti
Pinalti = pinalti1 + pinalti2 + pinalti3
Pinalti = pinalti karbohidrat + pinalti protein + pinalti lemak
(11) 4. Fitness
Nilai fitness menunjukkan kualitas dari masing-masing  individu,  Perhitungan  nilai fitness berfungsi  untuk  mengetahui  individu dengan  nilai fitness tertinggi  akan  bertahan hidup.  Nilai  yang  dihasilkan  mendandakan seberapa  optimal  solusi  yang  diperoleh  [3], Agar  dapat  mengetahui  seberapa  baik  kualitas individu yang akan dihasilkan dapat menggunakan Fungsi fitness sebagai berikut [9] 𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 1 1+𝑃𝑖𝑛𝑎𝑙𝑡𝑖 (12)
Untuk  mengetahui  bobot  dari  masing masing  individu  dilakukan  perhitungan  nilai fitness . Nilai fitness ini menujukan kualitas dari masing-masing  individu.  Hasil  perhitungan fitness ini kemudian digunakan untuk masukan pada  proses  seleksi  dalam  mencari  individu terbaik yang akan menjadi solusi penyelesaian masalah [10].

## 5. Seleksi
Seleksi  digunakan  untuk  memperoleh populasi  baru  sebanyak  jumlah popSize yang dapat bertahan hidup untuk generasi selanjutnya  berdasarkan  besarnya  nilai fitness.
[11]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  yaitu penelitian deskriptif kuantitatif. Sebab peneltian  ini  menggambarkan  data  dengan angka  tentang  objek  yang  diteliti  seperti  apa
adanya  untuk  menarik  kesimpulan  berupa rekomendasi makanan untuk penderita obesitas

## 3.2 Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan metode pengumpulan data mengunakan beberapa teknik, dantaranya yaitu :
1. Studi pustaka Studi  pustaka  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah mengumpulkan referensi  berupa  beberapa  jurnal,  e-book, serta penelitian sebelumnya mengenai optimasi atau rekomendasi makanan menggunakan  algoritma  genetika.  Adapun data  yang  diperoleh  adalah  data  obesitas seperti  pengertian  obesitas,  konsep  pola makan, perhitungan gizi, pengertian algoritma dan beberapa komponen algoritma genetika, serta data makanan yang terdiri dari 178  bahan  makanan,  yang  terbagi  menjadi Sumber  Pokok  34,  Sumber  Hewani  29, Sumber Nabati 13, Buah 47, dan Sayur 55.
2. Wawancara Pada tahap wawancara disini
diperoleh data penelitian dengan mewawancarai  ahli  gizi  yang  menangani makanan  untuk  penderita  obesitas  berupa perhitungan Indeks Massa Tubuh,
karbohidrat,  protein,  serta  lemak  yang digunakan untuk merekomendasikan makanan untuk penderita obesitas.

## 3.3 Tahapan Penelitian
1. Input  Data  Penderita  yang  meliputi umur,  berat  badan,  tinggi  badan,  jenis kelamin dan jenis aktivitas.
2. Menghitung  kebutuhan  gizi,  pada proses ini dilakukan perhitungan kebutuhan  karbohidrat,  protein  dan lemak penderita berdasarkan parameter data penderitanya.
3. Bangkitkan populasi awal secara random sebanyak popsize yang ditentukan sesuai dengan range masing- masing nomor makanan.
4. Melakukan proses crossover pada induk yang  terpilih  berdasarkan cr untuk mendapatkan  anak  ( offspring )  dengan metode one-cut-point crossover .
5. Melakukan  proses  mutasi  pada  induk yang  terpilih  berdasarkan m r  untuk mendapatkan  anak  ( offspring )  dengan
cara  memilih  dua  gen  secara  acak dengan  syarat  tidak  bisa  sumber makanan yang sama kemudian menukar informasi gen tersebut.
6. Menghitung pinalti karbohidrat, protein, dan lemak.
7. Menghitung  nilai  fitness  untuk  masing masing kromosom.
8. Melakukan seleksi elitism untuk memilih  kromosom  sebanyak  jumlah popsize yang  memiliki  nilai fitness tertinggi  dari  gabungan  kromosom induk  dan  anak  untuk  dijadikan  solusi terbaik yang akan menghasilkan rekomendasi  makanan  untuk  penderita obesitas.
Gambar  1. Tahapan  Penelitian  Implementasi Algoritma  dalam  Rekomendasi  Makanan untuk Penderita Obesitas

## 3.4  Teknik Analisis Data
Dalam  Penelitian  ini  Teknik  Analisis Data yang digunakan adalah analisis kuantitatif dengan  bahasa  pemrograman  php.  Adapun Pengujian  sistem  menggunakan  pengujian Black Box, yaitu dengan cara menguji aplikasi dengan memasukkan data ke dalam form-form yang telah disediakan. [12]
Teknik  analisis  data  dimulai  dengan mengumpulkan  data  dari  sumbernya,  yang selanjutnya  data  tersebut  akan  diolah  untuk mendapatkan Kebutuhan Energi dan jumlah zat
gizi  yang  diperlukan  penderita  obesitas. Kemudian  akan  diproses  lagi  menggunakan algoritma Genetika, sehingga akan menghasilkan  solusi  terbaik  berupa  makanan yang  sesuai  dengan  kandungan  gizi  yang diperlukan oleh tubuh penderita obesitas berupa nama  makanan  serta  kandungan  karbohidrat, protein,  dan  lemak  dengan  lima  golongan makanan  serta  frekuensi  makan  sebanyak  tiga kali  yaitu  makan  pagi, makan  siang  dan makan malam.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Implementasi Perhitungan Gizi
Menghitung Kebutuhan Gizi Penderita sangat  penting  karena  sangat  mempengaruhi dalam rekomendasi makanan yang dikomsumsi. Berikut ini perhitungan gizi salah satu sampel data penderita : Jenis Kelamin : Perempuan Umur :34 Tahun
Tinggi Badan : 149 cm (1.49 m)
Berat Badan : 70 kg
Jenis  Aktivitas  :  Berdiri  melakukan  pekerjaan rumah  tangga  ringan  seperti  mencuci  piring, setrika,  memasak,  menyapu,  mengepel  lantai (Ringan). Berikut  ini  perhitungan  gizi  dari  penderita tersebut : a) Mengitung IMT IMT = 70/((1.49 x 1.49)) = 31.530 Kg b) Menghitung AMB AMB  =  65,5  +  (9,6xBB)  +  (1,8xTB)  – (4,7xU) AMB  =  65.5  +  (9.6x70)  +  (1.8x1.49)  – (4.7x34) AMB = 65.5 + 672 +  268.2 – 159.8 AMB = 845.7 c) Menghitng Kebutuhan Energi
Pengelompokan  jenis  aktifitas  fisik menurut  berat  sedang  dan  ringannya aktivitas yang dilakukan KE = Hasil AMB x Jenis Aktivitas KE = 845.7 x 1.55 (ringan dan perempuan)
KE = 1310.835
d) Menghitung Karbohidrat Karbohidrat  =  (60%    x  KE)/4  =  (0.6    x
1310.835)/4 = 196.671 e) Menghitung Protein Protein  =  (10  %    x  KE)/4  =  (0.13    x 1310.835)/4 = 32.778
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
f) Menghitung Lemak
Lemak  =  (15%  x  KE)/9  =  (0.15    x 1310.835)/9 = 21.852

## 4.2 Implementasi Algoritma Genetika
Implementasi algoritma genetika dilakukan  setelah  melakukan  perhitungan kebutuhan gizi penderita obesitas agar kebutuhan  gizi  penderita  dapat  diketahui  yang selanjutnya  dapat  digunakan  dalam  tahap perhitungan  pinalti  dan  perhitungan fitness yang  merupakan  proses  algortima  genetika dalam  rekomendai  makanan  untuk  penderita obesitas tersebut. adapun tahap-tahap algoritma genetika yang digunakan sebagai berikut :
a) Menentukan Panjang Kromosom Panjang kromosom dalam penelitian ini terdapat 15 gen penyusun yang terdiri dari 5  sumber  makan  pagi,  5  sumber  makan siang,  dan  5  sumber  makan  malam  yang terdiri dari sumber pokok, sumber hewani, sumber  nabati,  buah,  dan  sayuran,  dalam setiap  gen  mengandung  karbohidrat, lemak dan protein.
b) Parameter Awal Adapun  paramenter  awal  Algoritma Genetika yang digunakan sebagai berikut: Generasi = 1
Populasi ( PopSize ) = 10 Crossover rate (Cr) = 0.6 Mutation rate (Mr) = 0.2
c) Inisialisasi Populasi Awal Populasi awal dalam penelitian ini adalah  kromosom  yang  dibangkitkan secara  acak  dengan  aturan  masih  dalam range jumlah masing-masing menu makanan  dalam  bentuk  bilangan  integer yang berisi nomor makanan yang direkomendasi  untuk  penderita  obesitas, dimana setiap kromosom memiliki 15 nilai random  dari  nomor  menu  makanan  yang terdiri dari 5 makan pagi, 5 makan siang,
dan 5 makan malam, dan sumber makanan yang terdiri dari :  SP = Sumber pokok, SH =  Sumber  Hewani,  SN  =  Sumber  Nabati, B = Buah, dan S = sayur. Berikut contoh dari populasi awal :
Tabel 3. Populasi Awal
Pembangkitan  kromosom  sesuai dengan  banyaknya  popsize  diparameter awal yang berjumlah 10 popsize.
Tabel 4 . Pembangkitan Populasi Awal
d) Crossover
Salah satu tahap reproduksi adalah
crossover yang berfungsi untuk mengasilkan keturunan, penentuan crossover rate (cr) dapat dilakukan secara random  dari  nilai  0-1.  Adapun  jenis crossover yang digunakan adalah one-cut point .  dimana  dalam  perhitungannya memilih induk secara  acak sesuai crossover Rate (cr). Untuk
membangkitkan  jumlah  induk  pada  tahap crossover dapat  menggunakan  rumus crossover Rate (Cr) x PopSize , yaitu 0.2 x 10  =  6,  sehingga  induk  dengan  inisial  P (parent) dan anak dengan inisial C (child) yang akan terbentuk berjumlah 6. Setelah mendapatkan  jumlah  induk  yang  akan  di lakukan Crossover, akan dilakukan pemilihan induk crossover tersebut dengan memilih  2 parent secara  acak  dari kromosom  yang  telah  dibentuk  pada populasi  awal  sebelumnya,  menentukan titik  potong  secara  random,  dan  menukar gen-gen  dalam  kromosom  yang  dibatasi titik  potong.  Hasil  dari crossover  one-cut point adalah sebagai berikut :
Gambar 2 . Parent Crossover
Gambar 3 . Child Crossover 1 dan 2
Gambar 4. Parent Crossover
Gambar 6 . Parent Crossover
Gambar 7 . Child Crossover 5 dan 6 e) Mutasi Pada tahap Mutasi dalam penelitian  ini  menggunakan  metode Reciprocal Exchange Mutation, penentuan
Mutation rate (Mr) dapat dilakukan secara random dari nilai 0-1 . Untuk membangkitkan  jumlah  induk  pada  tahap mutasi dapat menggunakan rumus Mutation Rate (Mr) x PopSize , yaitu 0.2 x 10 = 2, sehingga induk (parent) dan anak (child) yang  akan  terbentuk  berjumlah  2. Setelah  mendapatkan  jumlah  induk  yang akan  di  lakukan  mutasi,    akan  dilakukan pemilihan  satu  parent  secara  acak  dari kromosom  yang  telah  dibentuk  pada populasi  awal  sebelumnya,  kemudian memilih dua titik secara acak namun tidak bisa  sumber  makanan  yang  sama  dan menukar  masing-masing  titik.  Hasil  dari mutasi  Reciprocal  Exchange  Mutation adalah sebagai berikut :
Gambar 8 . Parent Mutasi
Gambar 9 . Child Mutasi 1 (total Child ke 7)
Gambar 10. Parent Mutasi
Gambar 11 . Child Mutasi 2 (total Child ke 8)
f) Pinalti Pinalti merupakan nilai yang tidak sesuai dengan aturan atau selisih dari nilai gizi. adapun pinalti yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  pinalti  karbohidrat, pinalti  protein  dan  pinalti  lemak  pada generasi  pertama.  Perhitungan  penalti  ini yang  nantinya  akan  digunakan  dalam perhitungan fitness .  Penjabarannya  dapat dilihat sebagai berikut :
1. Pinalti karbohidrat
Pinalti karbihidrat = kebutuhan
karbohidrat – total karbohidrat
Pinalti  karbihidrat  =  196.62525  –
167.22 = 29.45175
2. Pinalti protein
Pinalti  Protein  =  total  protein  – kebutuhan protein
Pinalti Protein = 50.755 – 32.778625 = 17.976375
3. Pinalti lemak Pinalti lemak = kebutuhan lemak – total lemak Pinalti  lemak  =  29.29  –  21.84725  = 7.43758333 4. Pinalti
Pinalti  =  pinalti  karbohidrat  +  pinalti protein + pinalti lemak Pinalti  =  29.45175+  17.976375  + 7.43758333= 54.86570833
g) Fitness Perhitungan nilai fitness berfungsi untuk mengetahui kromosom dengan nilai fitness tertinggi  akan  bertahan  hidup. Seberapa  optimal  solusi  yang  diperoleh berdasarkan nilai yang dihasilkan. Adapun perhitungan nilai fitness sebagai berikut : 𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠  =
1 (1+𝑃𝑖𝑛𝑎𝑙𝑡𝑖) = 1 (1+ 54.86570833) = 0.01790007 Adapun keseluruhan dari perhitungan  pinalti  dan fitness dari generasi  pertama,  10 parent awal  dengan inisial P adalah parent dan 8 anak dengan inisial C, total dari jumlah anak crossover dan mutasi , sebagai berikut :
Tabel 5 . Hasil Pinalti dan Fitness Kromosom Total Pinalti Total Fitness P1 54.86570833 0.01790007 P2 53.74070833 0.01826794 P3 27.96570833  0.034523582 P4 50.16070833 0.01954625 P5 45.49354167  0.021508364 P6 63.58554167  0.015483342 P7 66.25070833  0.014869732 P8 76.39070833  0.012921448 P9 78.15570833  0.012633328 P10 36.57204167  0.026615535 C1 69.05554167  0.014274388 C2 45.43570833  0.021535151 C3 80.54070833  0.012263813 C4 47.77570833  0.020502009 C5 34.89054167  0.027862494 C6 23.42570833  0.040940471 C7 67.48570833  0.014601587 C8 60.03570833  0.016383852 h) Seleksi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Asiah  dkk
Proses  seleksi  dilakukan  dengan menggunakan  metode elitsm  selection , yaitu dengan menyaring semua kromosom hasil  proses  algoritma  genetika  dengan memilih  kromosom  yang  memiliki  nilai fitness tertinggi  sesuai  dengan  jumlah popsize .  Adapun  hasil  seleksi  sebagai berikut : Tabel 6 . Hasil Seleksi
Kromosom Total Pinalti Total Fitness C6 23.42570833  0.040940471 P3 27.96570833  0.034523582 C5 34.89054167  0.027862494 P10 36.57204167  0.026615535 C2 45.43570833  0.021535151 P5 45.49354167  0.021508364 C4 47.77570833  0.020502009 P4 50.16070833 0.01954625 P2 53.74070833 0.01826794 P1 54.86570833 0.01790007

## 5. KESIMPULAN
a. Parameter  algoritma  genetika  yang  di gunakan  yaitu  generasi  berjumlah  1, popsize berjumlah  10, crossover  rate (Cr) bernilai 0.6 dan mutation rate (Mr) bernilai  0.2  dengan  Kromosom  terbaik yaitu Kromosom 16 dengan nilai fitness 0.040940471.
b. Perhitungan  kebutuhan  gizi  harian penderita  obesitas  dengan  tinggi  badan 149  cm,  berat  badan  70  kg  ,  jenis aktivitas  ringan  dan  jenis  kelamin perempuan,  diperoleh  hasil  kebutuhan gizi  yaitu  karbohidrat  196.67175  Gr, protein 32.778625 Gr, lemak 21.852416666667  Gr.  dengan  hasil rekomendasi  menu  makanan  bagi penderita  obesitas  untuk  makan  pagi sumber pokok : kentang, sumber hewani : ikan teri kering, sumber nabati : kacang tanah  kupas,  sayur :  daun  bawang,  dan buah  :  anggur,  untuk  makan  siang sumber pokok : bihun, sumber hewani : ikan  kakap,  sumber  nabati  :  kacang tanah kupas, sayur : terong, dan buah : jeruk  bali,  dan  untuk  makan  malam sumber  pokok  :  mie  kering,  sumber hewani  :  daging  ayam  tanpa  kulit, sumber  nabati  :  kacang  hijau,  sayur  : tomat sayur, dan buah : anggu r

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Allah Subhanallahu  wata’ala atas  limpahan kekuatan serta  kepahaman  terhadap  ilmu  yang diberikan  kepada  penulis  hingga  saat  ini, kepada orang tua serta kepada pihak yang ikut serta berperan dalam memberi dukungan dalam pengerjaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kementerian  Kesehata  RI,  "FactSheet  Obesitas Kit  Informasi  Obesitas.," Jurnal  Kesehatan . pp. 1–8.
[2]  K.  Heryuditasari,  “Hubungan  Pola  Makan dengan kejadian obesitas (Studi Di SMK Bakti Indonesia  Medika  Jombang  ),” Skripsi  stikes Insa. cendekia Med. , p. 113, 2018.
[3] TJ. Hasyir, ( Studi Kasus : Rumah Sakit XYZ Di Pekanbaru ) . 2019.
[4]  Maryamah,  S.  A.  Wicaksono,  and  R.  Regasari, “Optimasi Komposisi Makanan Pada Penderita Diabetes Melitus dan Komplikasinya Menggunakan Algoritma
Genetika,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput.  Univ.  Brawijaya ,  vol.  1,  no.  4,  pp. 270–281, 2017.
[5]  N.  S.  Handayani,  S.  Kusumadewi,  and  E. Fitriyanto, “Rekomendasi Makanan untuk Ibu Hamil  Menggunakan  Algoritma  Genetika,” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 1, p. 45, 2020, doi: 10.30595/juita.v8i1.688.
[6]  L.  Paranduk,  A.  Indriani,  M.  Hafid,  and Suprianto,  “Sistem  Informasi  Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika  Berbasis  Web,” Semin.  Nas.  Apl. Teknol. Inf. , pp. E46–E50, 2018.
[7]  C.  P.  Damayanti  and  Dkk,  “Implementasi Algoritma  Genetika  Untuk  Penjadwalan Customer  Service  (  Studi  Kasus :  Biro Perjalanan Kangoroo ),” J.  Pengemb.  Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 6, pp. 456–465, 2017.
[8]  Sukasdi, L., F., K., Tjandrarini, A., Amelia, T, “Rancang  bangunaplikasi  Penentuan  bahan makanan  berdasarkan  status  gizi  pada pasienawat  jalan,” JSIKA, Vol.  4,  No.  1,  pp.
24-30, 2015.
[9]  V.  Y.  Putri,  “Pengaturan  Menu  Makan  Harian Bagi Kesehatan Balita Menggunakan Algoritma Genetika,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 787–794, 2019.
[10]  Rianawati  Mahmudy,  W.  F,  Implementasi Algoritma Genetika Untuk Optimasi Komposisi  Makanan  Bagi  Penderita  Diabetes
Mellitus,  “ DORO:  Repository  Jurnal
Mahasiswa PTIIK Universitas Brawijaya, Vol. 5, No. 14, 2015.
[11]  A.  Kartikasari,  D.  E.  Ratnawati,  and  T.  S. Kusuma,  “Optimasi  Komposisi  Makanan untuk  Penderita  Hipertensi  Menggunakan Algoritma Genetika dan
Simulated
Annealing,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput.  Univ.  Brawijaya ,  vol.  1,  no.  11,  pp.
1236–1243, 2017.
[11]Abdullah,  Zikrullah,  and  Usman  “Rancang Bangun  Sistem  Prediksi  Pola  Sidik  Jari menggunakan  Metode Backpropagation,”
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan), vol.11, No. 3, pp. 440-447, 2023.