## OPTIMASI KOMPOSISI MAKANAN UNTUK PENDERITA ANEMIA MENGGUNAKAN METODE VARIABLE NEIGHBORHOOD SEARCH
Muhammad Misdram 1) ,Adi Cahyono 2)
Program Studi Informatika,Universitas Merdeka Pasuruan, misdramdosen@gmail.com 1) , adisod01@gmail.com 2)
Abstract: Lack of blood or anemia is a condition when the body lacks healthy red blood cells or when red blood cells do not function properly. Anemia is defined as a low concentration of hemoglobin (Hb) in the blood (WHO, 2015). Anemia is one of the problems with anemia that commonly occurs when the number of erythrocytes is less than normal or due to low hemoglobin concentrations in the blood (Depkes, 2008). One of  the efforts to live a healthy  life  in  patients  with  anemia  is  to  pay  attention  to  the  consumption  of  healthy  foods  as  needed.  The composition  of  food  by  paying  attention  to  the  level  of  iron  content  in  food  can  be  done  using  the  Variable Neighborhood Search (VNS) method. The data used in this study are 100 food data and data on nutritional needs according to age and gender. VNS has several stages, namely after generating the initial solution then doing the shaking stage, local search. The test results show that the average fitness results are seen from the criteria values. The number of local searches that are too many does not guarantee a solution with the best fitness, but a large number of local searches can provide wider search opportunities. The results of the study were in the form of optimizing the composition of food that had been selected by the patient by approaching the nutritional needs of the anemic patient.
Keywords: Anemia, Food Composition, Variable Neighborhood Search.

## 1. Pendahuluan
Kurang  darah  atau  anemia  adalah  kondisi ketika  tubuh  kekurangan  sel  darah  merah yang  sehat  atau  ketika  sel  darah  merah tidak  berfungsi  dengan  baik.  Anemia didefinisikan
sebagai konsentrasi hemoglobin (Hb) yang rendah dalam darah. (WHO,2015).
Anemia  merupakan  masalah  medis  dan masalah kesehatan utama masyarakat yang sering dijumpai di seluruh dunia, terutama di  negara  berkembang  seperti  Indonesia. Diperkirakan  lebih  dari  30%  penduduk dunia  atau  1,5  miliar  orang  menderita anemia dengan sebagian besar diantaranya tinggal  di  daerah  tropis  (Alwi  I,  Sudoyo AW  &  Setiyohadi  B,  2014  ),  prevalensi anemia secara global sekitar 51% (Arisman,  2010),  prevalensi  anemia  pada remaja dan usia produktif sebesar 17-18%
(Departemen Kesehatan, 2014).
Permasalahan  yang  diangkat  dalam  kasus penelitian  kali  ini  dilatar  belakangi  oleh sedikitnya  masyarakat  umum  penderita anemia yang mengetahui makanan apa saja yang  mengandung  gizi  yang  tepat. Penelitian  lainnya berjudul  “Analisis  Pola Makan Dan Anemia
Gizi  Besi  Pada  Remaja  Putri  Kota Bengkulu”  Hasil  penelitian  menunjukkan prevalensi  anemia  pada  remaja  di  Kota Bengkulu tahun 2013 sebesar 43% dan pola makan  remaja  tidak  baik  79,2%,  Tidak terdapat h  bungan  antara  pengetahuan tentang  anemia  dengan  kejadian  anemia dan  tidak  terdapat  hubungan  antara  pola makan dengan kejadian anemia (p value > 0,05).
Kemajuan  teknologi  saat  ini  khususnya dalam  bidang  informatika  memungkinkan masyarakat yang sebelumnya tidak mengerti  apa itu anemia dapat belajar dan mengetahui  penyakit  tersebut  beserta
makanan yang mengandung gizi seperti apa yang tepat untuk di konsumsi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terkait
Penelitian yang dikalukan oleh
Fauziyah,  &  Mahmudy  (2017)  melakukan analisis  pada  komposisi  makanan  yang sesuai dengan penderita hipertensi dengan memperhatikan kadar garam dan sekaligus biaya pada makanan dengan menggunakan algoritma Variable Neghbourhood Search. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu  103  data  makanan  yang  terdiri  dari makanan  pokok,  sayur,  sumber  nabati, sumber  hewani  dan  buah.  Algoritma variable neighbourhood search mempunyai 4  tahap  setelah  yaitu  inisialisasi  solusi awal,  shaking,  local  search  dan  move  or not.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa rata-rata  fitness  tertinggi  yaitu  0.516848 dengan  nilai  Kmax  =  13  dan  rata-rata fitness  terbesar  yaitu  0.524301  dengan jumlah  iterasi  local  search  2000.  Solusi yang dihasilkan berupa komposisi makanan  dengan  kandungan  gizi  yang mendekati  kebutuhan  penderita  hipertensi dengan    memperhatikan  kadar  garam natrium  dan  biaya  minimal  dalam  waktu sehari.

## 2.2 Landasan Teori

## 2.2.1 Optimasi
Optimasi menurut kamus besar bahasa Indonesia  (optimalisasi)  diartikan  sebagai pengoptimalan,  yaitu  proses,  cara,  pembuatan untuk menghasilkan yang paling baru.Sedangkan  optimasi  berasal  dari  kamus bahasa Inggris yaitu Optimization yang berarti optimal.(Maharany dan Fajarwati 2006) menjelaskan bahwa analisis optimasi merupakan  suatu  proses  penguraian  data-data awal  dengan  menggunakan  suatu  metode sebelumnya.
2.2.2 Komposisi
Menurut Abdul Chaer (2008:209) komposisi  adalah  proses  penggabungan  dasar dengan  dasar  (biasa  berupa  akar  maupun bentuk  berimbuhan)  untuk  mewadahi  suatu konsep  yang  belum  tertampung  dalam  sebuah kata.

## 2.2.3 Makanan
a. Pengertian Makanan Makanan  adalah  bahan  yang  biasanya berasal  dari  hewan  atau  tumbuhan,  yang dimakan  oleh  makhluk  hidup  untuk mendapatkan tenaga dan nutrisi.
b. Jenis Makanan
- Makanan Pokok
Makanan  pokok  adalah  kebutuhan  pokok manusia  yang  diperlukan  setiap  saat  dan memerlukan  pengolahan  yang  baik  dan benar agar bermanfaat bagi
tubuh.(Saparinto & Hidayati, 2010).
- Sayur dan Buah
Banyak  orang  belum  dapat  membedakan antara  buah  dan  sayuran.  Menurut  Kamus Besar  Bahasa  Indonesia  (2014),  buah merupakan  bagian  tumbuhan  yang  berasal dari  bunga atau  putih  dan biasanya  berbiji, sedangkan  sayur  merupakan  daun-daunan, tumbuh-tumbuhan,  polong  atau  bijian,  dan sebagainya  yang  dapat  dimasak.  Namun secara  botani, buah  merupakan  bagian  dari tanaman yang strukturnya mengelilingi biji dimana struktur tersebut berasal dari indung telur  atau  sebagai  bagian  dari  bunga  itu sendiri.  Sayur adalah  bahan  makanan  yang berasal dari bagian tumbuhan seperti daun, batang, dan bunga (Sediaoetomo, 2004 ).
- Hewani dan Nabati
Pengertian  Bahan  Pangan  Hewani  dan Nabati  dan  pengolahannya.  Secara  garis besar,  bahan  pangan  dapat  dikelompokkan menjadi  dua  yaitu  bahan  pangan  asal tumbuhan  (nabati)  dan  bahan  pangan  asal hewan  (hewani).  Bahan  pangan  nabati adalah  bahan-bahan  makanan  yang  berasal dari  tanaman  (bisa  berupa  akar,  batang, dahan,  daun,  bunga,  buah  atau  beberapa bagian dari tanaman bahkan keseluruhannya)  atau  bahan  makanan  yang diolah dari bahan dasar dari tanaman. Bahan pangan  hewani  merupakan  bahan-bahan makanan  yang  berasal  dari  hewan  atau olahan  yang  bahan  dasarnya  dari  hasil
hewan.  Kedua  bahan  pangan  ini  memiliki karakteristik yang berbeda sehingga memerlukan  penanganan  dan  pengolahan yang berbeda pula.

## 2.2.4 PHP
Menurut  Arief    (2011c:43)  PHP  adalah
Bahasa  server-side  scripting  yang  menyatu dengan  HTML  untuk  membuat  halaman  web yang dinamis. Karena PHP merupakan server- side-scripting  maka  sintaks  dan  perintah- perintah  PHP  akan  diesksekusi  deserver kemudian hasilnya akan dikirimkan ke browser dengan format HTML. Dengan demikian kode program  yang  ditulis  dalam  PHP  tidak  akan terlihat oleh user sehingga keamanan halaman web  lebih  terjamin.  PHP  dirancang  untuk membuat  halaman  web  yang  dinamis,  yaitu halaman    web  yang  dapat  membentuk  suatu tampilan  berdasarkan  permintaan  terkini, seperti menampilkan isi basis data ke halaman web.

## 2.2.5 Xampp
Menurut Kartini (2013:27-26), “Dalam paketnya sudah terdapat Apache (web server), MySQL (database) PHP (server side scripting), Perl,  FTP  server,  PhpMyAdmin  dan  berbagai pustaka  bantu  lainnya.  Dengan  meng-install XAMPP  maka  tidak  perlu  lagi  melakukan instalasi  dan  konfigurasi  web  server  Apache, PHP dan MySQL secara manual. XAMPP akan menginstalasi  dan  mengkonfigurasikannya secara  otomatis.  XAMPP  adalah  sebuah  web server”.

## 2.2.6 Variable Neighbourhood Search
Variable  Neighborhood  Search  atau VNS  diusulkan  oleh  P.  Hansen  dan  N. Mladenovic. Konsep dasar dari VNS ini adalah memeriksa  sekumpulan  neighborhood  yang telah  ditetapkan  untuk  memnyediakan  solusi yang  lebih  baik.  VNS  akan  memeriksa  secara acak  ataupun  secara  sistematis  sekumpulan neighborhood untuk mendapatkan local optima yang  berbeda  dan  untuk  keluar  dari  local optima  (E.-G.  Talbi,  Metaheuristic,  A  John Wiley  &  Sons,  2009).  VNS  secara  sistematis akan memeriksa fakta-fakta berikut :
-  Fakta 1, Sebuah Local Minimum berhubungan dengan satu
struktur
neighborhood belum tentu berhubungan dengan struktur lainnya
- Fakta 2, sebuah Global minimum merupakan sebuah  local  minimum  yang  berhubungan dengan semua kemungkinan struktur neighborhood,
- Fakta  3,  Untuk  berbagai  masalah  Local Minima  yang  berhubungan  dengan  satu  atau beberapa  neighborhoods  relative  berdekatan satu sama lain. ( N. M. Pierre Hansen, 2001 )
Fakta-fakta tersebut merupakan hal yang pasti yang  ada  pada  VNS.  Lalu,  langkah-langkah dasar dalam melakukan Variable Neighborhood Search adalah sebagai berikut :
- Inisialisasi  Memilih  himpunan  dari  struktur neighborhood 𝑁𝑘 ′, 𝑘 = 1, . . . , 𝑘𝑚𝑎𝑥 ′, yang akan digunakan dalam pencarian. Cari solusi awal  x,  lalu  pilih  kondisi  kapan  pencarian akan berhenti
- Ulangi  langkah-langkah  di  bawah  hingga kondisi berhenti terpenuhi (1) set k < 1;
(2) hingga 𝑘 = 𝑘𝑚𝑎𝑥 , ulangi langkah dibawah :
a) Shaking. Membuat sebuah point x’ secara acak dari 𝑘𝑡ℎ neighborhood dari x’ (x Nk);
b) Local Search. Masukkan beberapa metode pencarian  lokal  dengan  x’  sebagai  solusi awalnya. Menandakan dengan x’’ optimal lokal yang didapatkan.
c)  Move  or  Not, Jika  optimal  lokal  ini  lebih baik dari solusi yang diharuskan, pindahkan ke sana (x < x’’),
d) dan lanjut mencari dengan Ni (k < 1); Jika tidak, himpunan k < k + 1 ( N. M. Pierre Hansen, 2001 )
Selain  itu  pada  beberapa  kasus,  perubahan neighborhood  juga  dapat  dilakukan  pada tahap  local  searh.  Di  beberapa  kasus,  pada saat  mengaplikasikan  VNS  pada  graph theory,  penggunaan  berbagai  neighborhoods pada local search juga krusial.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Pengumpulan Data
Data makanan beserta kandungan zat gizi
Tabel 2.  Data Makanan No Nama Bahan Makan an Kandungan Makanan Karbohidr at (g) Protei n (g) Lema k (g) Zat Bes i (mg ) 1 Kacan g kedelai kering 24 40.4 16.7 10 2 Kacan g hijau 56 22.9 1.5 7.5 3 Telur ayam 0.7 12.4 0.7 3 4 Telur bebek 7.9 10.9 12.4 5.4 5 Dagin g sapi 0 18.8 14 2.2 6 Dagin g ayam 0 18.2 25 1.5 7 Bayam 2.9 0.9 0.4 3.5 8 Sawi 4 2.3 0.3 2.9 9 Kangk ung 3.9 3.4 0.7 2.3 10 Daun singko ng 7.1 6.2 1.1 1.3 11 Pisang ambon 24.3 1 0.8 0.2 12 Mangg a 12.3 0.7 0 1 13 Alpuk at 7.7 0.9 6.5 0.9 14 Biskuit  75.1 6.9 14.4 2.7 15 Jagung muda kuning 31.5 5.1 0.7 1.1
- Data angka kecukupan gizi Tabel 3. Angka Kecukupan Gizi Kelompo k Umur Karbohidr at (g) Protei n (g) Lema k (g) Zat Bes i (g) Laki - Laki 10  –  12 tahun 300 50 65 13 13  –  15 tahun 350 70 80 19 16  –  18 tahun 400 75 85 15 19  –  29 tahun 430 65 75 13
30  –  49 tahun 415 65 70 13 50  –  64 tahun 340 65 60 13 >= 65 tahun 275 64 50 13 Wanita 10  –  12 tahun 280 55 65 20 13  –  15 tahun 300 65 70 26 16  –  18 tahun 300 65 70 26 19  –  29 tahun 360 60 65 26 30  –  49 tahun 340 60 60 26 50  –  64 tahun 280 60 50 12 >= 65 tahun 230 58 45 12

## 3.2 Perancangan Flowchart

## Gambar 1. Diagram Alir Sistem
Pada  Gambar  1  menjelaskan  tentang  alur sistem. User atau penderita anemia memasukkan  umur  dan  memilih  5  jenis makanan,  selanjutnya  proses  pencarian  solusi komposisi makanan diselesaikan menggunakan metode  VNS.  Komposisi  makanan  berupa
bahan  makanan  direpresentasikan  dengan menggunakan takaran bahan makanan.
Gambar 2. Flowchar Metode VNS
Berdasarkan diagram alir diatas langkah  –  langkah  algoritma  VNS  pada penyelesaian penelitian ini yaitu:
1. Set k = 1
2. Membangkitkan  solusi  awal  secara acak
3. Mengulangi langkah – langkah berikut sampai k = Kmax
a. Tahap Shaking Solusi  pada  tahap  saking  (x’)  diperoleh
dengan  menukar  (exchange)  solusi  x sebanyak jumlah tetangga secara random.
Contoh mekanisme tahap Shaking ditunjukkan oleh Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 4. Solusi Sebelum Dilakukan Shaking Nama Makana n Dagin g Ayam Telur Ayam Baya m Kang kung Bisku it Takaran 500 gr 300 gr 200g r 100 gr 400 gr
Tabel 5. Solusi Setelah Dilakukan Shaking Nama Makana n Dagin g Ayam Telur Ayam Baya m Kang kung Bisku it Takaran 300 gr 400 gr 100 gr 200 gr 500 gr b. Tahap local Search
Tahap  ini  menggunakan  solusi  dari  tahap shaking (x’)  sebagai  solusi  awal  dan dilakukan random search. Perubahan nilai x berada pada rentang 100 – 500. Pada tahap local search dilakukan perbandingan fitness solusi  pada  iterasi  sebelumnya  dengan fitness  dari  solusi  akhir  pada  setiap  iterasi untuk dicari solusi yang lebi baik.
Contoh  mekanisme  tahap  Local  Search ditunjukkan oleh Tabel 6 dan Tabel 7.
Tabel 6. Solusi Sebelum Dilakukan Local Search Nama Makana n Dagin g Ayam Telur Ayam Baya m Kang kung Bisku it Takaran 300 gr 400 gr 100 gr 200 gr 500 gr Tabel 7. Solusi Setelah Dilakukan Local Search Nama Makana n Dagin g Ayam Telur Ayam Baya m Kang kung Bisku it Takaran 300 gr 400 gr 350 gr 200 gr 500 gr

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Skripsi  ini  dilakukan  optimasi kebutuhan  zat  gizi  dengan  memperhatikan jumlah kebutuhan zat gizi. Kualitas suatu solusi dapat  dilihat  dari  nilai  fitness.  Fitness  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu,  total kebutuhan  zat  gizi  penderita  anemia.  Setiap pengujian  iterasi  dilakukan  selama  5  kali percobaan, dengan percobaan iterasi 100 – 500.
Analisis  kebutuhan  gizi  dari  hasil rekomendasi  sistem  pada  beberapa  penderita anemia. Pengujian analisis dilakukan dengan 3 kasus  penderita  anemia.  Nilai  parameter  yang digunakan  pada  analisis  hasil  menggunakan nilai yang menghasilkan fitness terbaik.
Tabel 8. Solusi Awal Kasus Total Gizi Karboh idrat (gr) Protein (gr) Lemak (gr) Zat Besi (mg) 1 193,3 45,3 30,7 15,2 2 173,9 107,8 93,7 17,2 3 303,6 87,2 97,3 20,6 Tabel 9. Angka Kecukupan Gizi Kasu s Total Gizi Karbohi drat (gr) Protein (gr) Lemak (gr) Zat Besi (mg) 1 360 60 65 26 2 280 55 65 20 3 360 60 65 26 Tabel 10. Hasil Optimasi Kasu s Total Gizi Karbohi drat (gr) Protein (gr) Lemak (gr) Zat Besi (mg) 1 383 78,1 68,4 26,9 2 220,7 115,1 78,2 19,1 3 334,8 106,8 111,7 28,8
Dari  analisis  hasil  yang  dilakukan terhadap    kasus  dengan  data  penderita  anemia yang  berbeda–beda  didapatkan  kesimpulan bahwa  hasil  rekomendasi  sistem  berhasil memberikan kombinasi takaran makanan sesuai dengan  kebutuhan  masing–masing  penderita. Keterpenuhan  gizi  dari  hasil  sistem  untuk pemenuhan karbohidrat, protein, lemak, dan zat besi  masih  dalam  batas  toleransi  yang diperkenankan  dalam  penyusunan  gizi  dengan selisih  yang  tidak  terlalu  besar  dengan kebutuhan gizi penderita. Namun  keterpenuhan gizi  hasil  sistem  tidak  selalu  menghasilkan rekomendasi yang sesuai dengan kebutuhan gizi penderita. Hal ini dikarenakan nilai kriteria pada setiap zat gizi mempengaruhi nilai fitness yang diperoleh.  Tetapi  secara  umum  hasil  sistem memberikan  total  gizi  yang  masih  dalam  batas toleransi yang diperkenankan dalam penyusunan gizi  sehingga  dapat  disimpulkan  hasil  sistem memenuhi  kebutuhan  gizi  penderita  anemia secara optimal

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  optimasi  komposisi  makanan untuk  penderita  anemia  menggunakan  metode Variable  Neighbourhood  Search  (VNS).  Pada sistem  ini  membutuhkan  data  diri  penderita anemia  dan  data  makanan  yang  dipilih  sebagai inputan  awal  untuk  dilakukan  pencarian  solusi komposisi makanan menggunakan metode VNS.
Berdasarkan  hasil  implementasi  metode Variable  Neighbourhood  Search  untuk  optimasi komposisi  makanan  bagi  penderita  anemia terdapat  beberapa  saran  yang  perlu  diperhatikan dalam pengembangan penelitian ini antara lain :
1. Sistem dapat ditambahkan bukan hanya untuk penderita  anemia  saja  namun  bisa  juga penderita  anemia  yang  mempunyai  penyakit komplikasi
2. Data  makanan  yang  digunakan  dapat ditambahkan  lebih  banyak  lagi  agar semakin bervariasi solusi komposisi makanannya.
3. Sistem  dapat  dikembangkan  tidak  hanya untuk konsumsi makanan dalam sehari.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Achmad  Djaeni  Sediaoetama.  (2004).  Ilmu Gizi  untuk  Mahasiswa  dan  Profesi.  Edisi kelima. Jakarta : Dian Rakyat. Hal. 1-244.
2. Adriani, M., & Wirjatmadi, B. (2012). Peranan gizi  dalam  siklus  kehidupan. Jakarta:
Kencana prenada media group , 2 , 245-278.
3. Alwi I, Sudoyo AW, Setiyohadi B. Buku ajar ilmu  penyakit  dalam  jilid  II.  Edisi  ke-6. Jakarta: EGC; 2014. hlm.2589-99.
4. Arief, M.Rudianto. (2011). Pemrograman Web Dinamis Menggunakan Php dan Mysql.
5. Arisman. Gizi dalam daur kehidupan. Jakarta: EGC; 2010.hlm.172-83.
6. Bakta IM, Suega K, Dharmayuda TG. (2011). Anemia Defisiensi Besi. Dalam: Sudoyo AW, Setiyohadi B, Alwi I, Simadibrata M, Setiati S, penyunting. Buku Ajar Ilmu Penyakit Dalam. Edisi  V,  Jakarta  Pusat:  Interna  Publishing. 1127-32.
7. Chaer,  Abdul.  2008.  Morfologi  Bahasa Indonesia (Pendekatan Proses). Jakarta:
Rineka Cipta.
8. Departemen  Kesehatan.  Menkes  Buka  Konas Persagi  dan  Temu  Ilmiah  International Persatuan Ahli Gizi Indonesia Tahun 2014.
9. E.-G.  Talbi,  Metaheuristic,  A  John  Wiley  & Sons, Inc, 2009.
10. Faridl,  Miftah.  2015.  Fitur  Dahsyat  Sublime Text 3. Surabaya: LUG STIKOM.
11. Guyton,  Arthur.  1993.  Buku  Ajar  Fisiologi Kedokteran. Jakarta : EGC
12. Maharany, Leny dan Fajarwati. 2006. “Analisis Optimasi Percepatan Durasi Proyek dengan Metode Least Cost Analysis.” Utilitas,
Vol. 14, No. 1, h. 113-130.
13. N. M. Pierre hansen, “Variable neighborhood search:  Principles  and  Applications,  ” European  Journal  of  Operational  Research, vol. 130, pp. 449-467, 2001.
14. Kartini, Budi Utami Fahnun dan Dewi Pratiwi. 2013. Perancangan Sistem
Informasi Pemesanan  Tiket  Konser  Musik  Online Berbasis Lokasi. Yogyakarta: Prosiding Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Multimedia (Semnasteknomedia) STMIK
AMIKOM Yogyakarta.
15. P.Joko Subagyo. 2011. Metodologi Penelitian Dalam  Teori  Dan  Praktek.  Jakarta  :  Aneka Cipta.
16. Sugiyono,  2010.  “Metode  Penelitian  Bisnis”. Cetakan Ke-15. Bandung: CV.ALVABETA.
17. Saparinto, C. "Hidayati.(2010)." Bahan
Tambahan Pangan. Yogyakarta: Kanisius.