## PENGATURAN MENU MAKAN HARIAN BAGI KESEHATAN BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

## Vini Yolanda Putri
Jurusan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Jermber Email: viniyolanda.putri1998@gmail.com
Dayu Agastya Rani Jurusan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Jermber
Dyan Anugerah Ramadani Jurusan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Jermber
Al Rizal Fikri Sulthoni Arrahman Jurusan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Jermber
Wildan Bakti Nugroho Jurusan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Jermber
Nur Hidayatul Afidah Jurusan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Jermber
Moh. Ziyaul Haq Ramadhani Jurusan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Jermber
Trismayanti Dwi Puspitasari Jurusan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Jermber Email: trismayanti@polije.ac.id

## ABSTRAK
Balita  merupakan  masa  terjadinya  proses  pertumbuhan  dan  perkembangan  dengan  cepat.  Jika kebutuhan  gizi  balita  tidak  terpenuhi,  maka  dikhawatirkan  tidak  tercapainya  pertumbuhan  dan perkembangan yang optimal. Hal tersebut dapat menyebabkan masalah kekurangan gizi, yang selanjutnya dapat  beresiko  menurunkan  derajat  kesehatan.  Berdasarkan  hal  tersebut,  perlu  dirancang  sebuah  sistem informasi untuk mengatur kebutuhan gizi pada kesehatan balita. Metode yang digunakan ialah algoritma genetika, algoritma ini bekerja dengan sebuah populasi yang terdiri dari individu-individu. Dalam menu makan  yang  akan  disusun,  kromosom  hanya  akan  mengkodekan  jenis  karbohidrat,  protein,  dan  lemak. Pada  metode  ini,  seleksi  yang  digunakan  menggunakan  metode elitism  selection dan  mutasi menggunakan reciprocal  exchange  mutation .  Diperoleh  kebutuhan  total  kalori  sebesar  115.76  kalori, kebutuhan  karbohidrat  sebesar  209  gram,  kebutuhan  protein  sebesar  28.7  gram  dan  kebutuhan  lemak sebesar 25,32 gram berdasarkan hasil dari proses crossover , mutasi dan seleksi pada generasi ke-2 dengan nilai rata-rata fitness 0,0879.
Kata kunci: algoritma genetika; gizi; balita; menu makan; kalori.

## ABSTRACT
Toddlers are  a period of rapid growth and development.  If the  toddler's nutritional needs are  not met, it is feared that optimal growth and development will not be achieved. This can cause problems with
malnutrition, which can further reduce the risk of health. Based on this, an information system needs to be designed to regulate the nutritional needs of toddlers' health. The method used is a genetic algorithm, this algorithm  works with a population consisting of individuals. In the  food menu to be  compiled, the chromosome will only encode the types of carbohydrates, proteins, and fats. In this method, the selection uses the method of elitism selection and mutation is using reciprocal exchange mutation. The total calorie requirement was 115.76 calories, carbohydrate needs of 209 grams, protein requirements of 28.7 grams and fat requirements of 25.32 grams based on the results of the crossover process, mutation and selection in the second generation with an average fitness value of 0.0879.
Keywords: genetic algoritm; nutrition; toddler; food menu; calories.

## 1. PENDAHULUAN
Anak Bawah Lima Tahun atau sering disingkat Anak Balita adalah anak yang telah meninjak usia di atas satu tahun atau lebih popular dengan pengertian usia anak di bawah lima tahun atau biasa digunakan perhitungan  bulan  yaitu  usia  12-59  bulan.  Status  gizi  anak  balita  diukur  berdasarkan  umur  (U),  berat badan (BB), dan tinggi badan (TB).[1]
Berdasarkan Riskesdas 2018, proporsi status gizi kurang pada balita menurun sejumlah 0,1%, yang semula  pada  tahun  2013  berjumlah  13,9%  menurun  menjadi  13,8%  pada  tahun  2018.  Namun  pada pertumbuhan balita, ditemukan bahwa status gizi balita bertubuh pendek pada balita naik 0,1%, yang pada tahun  2013  berjumlah  19,2%  meningkat  menjadi  19,3%.  Sementara  balita  yang  mendapat  Pemberian Makanan  Tambahan  (PMT)  berjumlah  41%  [2]  Dari  data  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  gizi  merupakan komponen  utama  dalam  menunjang  tumbuh  kembang  anak.  Pemberian  makanan  tambahan  pada  anak juga dapat menunjang tumbuh kembangnya, baik itu tumbuh kembang tubuh ataupun tumbuh kembang otak.  Anak  yang  kurang  gizi  maka  pertumbuhan  kecerdasan  otak  dan  perkembangan  tubuh  menjadi terhambat, akibatnya gizi buruk lah yang terjadi.
Balita  merupakan  masa  dimana  terjadinya  proses  pertumbuhan  dan  perkembangan  dengan  cepat, dengan  hal  tersebut  balita  membutuhkan  asupan  gizi  berkualitas  baik  dan  seimbang,  karena  pada  masa inilah  terjadi  banyak  aktifitas  yang  tentunya  tinggi.  Jika  kebutuhan  gizi  balita  tidak  terpenuhi,  maka dikwatirkan  tidak  tercapainya  pertumbuhan  dan  perkembangan  yang  optimal.  Hal  tersebut  dapat menyebabkan  masalah kekurangan gizi,  yang selanjutnya  dapat  beresiko menurunkan derajat  kesehatan (Depkes RI, 2002) [3]
Pada  penelitian  sebelumnya,  untuk  optimasi  kebutuhan  gizi  untuk  balita  menggunakan  hubrid algoritma  genetika  dan  simulated  annealing  yang  menghasilkan  rekomendasi  bahan  makanan  sesuai kebutuhan gizi yang mendekati kebutuhan gizi balita yang sebenarnya dengan mempertimbangkan berat bahan  makanan  dan  harga  yang  minimal  dalam  satu  hari.  Hasil  dari  penelitian  sebelumnya  bahwa kebutuhan  kalori  yang  direkomendasikan  sistem  belum  sesuai  atau  mendekati  dengan  kebutuhan  kalori balita  yang  sebenarnya.  Akan  tetapi,  hasil  kebutuhan  kalori  rekomendasi  makanan  dari  sistem  masih memasuki batas toleransi dalam penyusunan atau penetapan sebesar ± 10%.
Maka  dari  itu,  untuk  meningkatkan  kualitas  pola  makan  dan  pemilihan  menu  makanan  yang mempengaruhi  kecerdasan  otak,  algoritma  genetika  akan  diimplementasikan  kembali  dengan  hipotesa hasil yang lebih mendekati kebutuhan kalori balita yang sebenarnya. Sehingga dapat membantu orangtua dalam  mengoptimalkan  pola  makan  balita  agar  meningkatkan  kecerdasan  otak  dan  tumbuh  kembang tubuh.
Penggunaan  algoritma  genetika  dalam  pembuatan  menu  makanan  telah  dilakukan  sebelumnya  dengan objeknya adalah penderita hipertensi [4]. Penelitian ini menggunakan menggunakan metode extended intermediate crossover untuk proses crossover yang mereka gunakan. Meraka mencoba menyeimbangkan pola asupan gizi yang penderita diabetes. Mereka menggunakan populasi sebesar 15, generasi sebanyak 40 dan nilai cr dan mr sebesar 0,3 dan 0,7. Kesimpulan yang mereka dapat algoritma genetika dapat digunakan untuk penyelesaian masalah optimasi menu makanan bagi penderita hipertensi.
Selain  pengguanaan  algoritma  genetika,  masalah  komposisi  makan  juga  dapat  diselesikan  dengan linier  programming. Penggunaan  Linier  Programming  untuk  penyelesaian  masalah  komposisi makanan . [5] Mereka merancang pola asupan makanan yang optimal dengan meminimalkan selisih antara pola asupan makanan yang diamati dengan pola asupan makanan yang dioptimalkan sehingga memenuhi kebutuhan nutrisi orang dewasa. Dengan  menggunakan data  yang terdiri dari 92  wanita  berumur 31-69 tahun  dan  82  pria  berumus  32-69  tahun  yang  berada  di  Jepang.  Dan  menu  makanan  yang  disediakan sebanyak 1299 jenis makanan yang tercatat sebagai menu makanan diet.
Penelitian kami hanya terbatas sampai pada menghasilkan menu makanan balita. Tujuan kami untuk penelitian ini adalah dapat mengaplikasikan metode algoritma genetika untuk menentukan pola makanan
pada batita agar balita mendapatkan gizi yang seimbang serta tidak kelebihan ataupun kekurangan gizi. Kami  membuat  penelitian  ini  dengan  harapan  dapat  membantu  masyarakat  terutama  orang  tua  yang memiliki balita untuk mengatur pola makanan pada balita yang mereka milki.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  merupakan  salah  satu  bagian  dari  algoritma  evolusi.  Algoritma  evolusi merupakan bentuk generik dari algoritma optimasi meta-heuristik berbasis populasi yang menjadi sub-set dari  komputasi  evolusi[6].  Algoritma  ini  bekerja  dengan  sebuah  populasi  yang  terdiri  dari  individu- individu.  Individu  menyatakan  salah  satu  solusi  yang  mungkin.  Individu  bisa  dikatakan  sama  dengan kromosom, yang merupakan kumpulan gen. Gen ini bisa biner, float , dan kombinatorial . [7]
Beberapa definisi penting yang perlu diperhatikan untuk membangun penyelesaian permasalahan dengan algoritma genetika adalah sebagai berikut:
a. Genotype (Gen): sebuah nilai yang menyatakan satuan dasar yang membentuk suatu arti tertentu dalam satu kesatuan gen yang dinamakan kromosom.
b. Allete : nilai dari gen
c. Kromosom: gabungan gen-gen yan membentuk nilai tertentu
d. Individu:  menyatkan  satu  nilai atau  keadaan  yang  menyatakan  salah satu solusi  yang  mungkin dari permasalahan
e. Populasi: merupakan sekumpulan individu yang akan diproses bersama dalam satu siklus proses evolusi
f. Generasi : menyatakan satu siklus evolusi atau satu iterasi di dalam algoritma genetika
2.2 Pengkodean dalam Algoritma Genetika
Permutation Encoding / pengkodean bilangan Riil Kromosom dari permutation encoding ini berupa kumpulan dari nilai integer yang mewakili suatu posisi dalam sebuah urutan.[7] Pengkodean kromosom pada sistem ini adalah bagaimana susunan menu dituliskan dalam bentuk susunan gen dalam kromosom. Susunan  gen  inilah  yang  nantinya  akan  mengalami  proses crossover dan  mutasi.  Dalam  menu  makan yang  akan  disusun,  kromosom  hanya  akan  mengkodekan  jenis  karbohidrat,  protein,  dan  lemak. Pengkodean  kromosom  disusun  dengan  mengandaikan  bahwa  masing-masing  masakan  adalah  sebuah kromosom  yang  satu  dengan  yang  lainnya  berbeda  (unik).  Setiap  masakan  yang  akan  menjadi  bagian dalam susunan menu dikodekan menjadi suatu nomor.

## 2.3 Flowchart Algoritma Genetika

## 2.4 Nilai Fitness
Dalam mendapatkan nilai fitness dari tiap individu maka nilai gizi, nilai variasi dan juga nilai harga dijumlahkan. Nilai fitness yang didapat dari tiap individu menggambarkan bagaimana kualitas dari suatu individu.  [8].  Agar  dapat  mengetahui  seberapa  baik  kualitas  kromosom  yang  akan  dihasilkan. Fungsi fitness didapatkan dari hasil perhitungan total penalti yang berasal dari penalti kalori, karbohidrat, protein, dan lemak.
Fitness =
(1)
Keterangan:
Total Penalti = penalti karbohidrat + penalti Protein + penalti Lemak
a. Penalti Karbohidrat  :
0 Total Karbohidrat  –
Kebutuhan Karbohidrat
b. Pinalti Protein  : 0
Total protein  – Kebutuhan protein
c. Pinalti Lemak  :
0
Total lemak  – Kebutuhan lemak

## 2.5 Seleksi
Proses  seleksi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode elitism  selection ,  yaitu  mengurutkan kromosom  yang  memiliki  nilai fitness terbesar  sampai  dengan  yang  terkecil,  kemudian  memilih kromosom  dengan  nilai fitness teratas  sejumlah  ukuran  populasi  untuk  dijadikan  sebagai  individu- individu pada generasi berikutnya.[9]

## 2.6 CrossOver
Crossover (perkawinan silang) bertujuan menambah keanekaragaman string dalam populasi dengan penyilangan  antar string yang  diperoleh  dari  sebelumnya.  Beberapa  jenis crossover tersebut  adalah: Crossover satu titik atau one point crossover. Pada crossover dilakukan dengan memisahkan suatu string menjadi dua bagian dan selanjutnya salah satu bagian dipertukarkan dengan salah satu bagian dari string yang  lain  yang  telah  dipisahkan  dengan  cara  yang  sama.  Probabilitas crossover (pc)  adalah  0,5  yang berarti  probabilitas crossover adalah  0,5,  yang  diharapkan  50%  dari  total  kromosom  akan  mengalami crossover . [10]

## 2.7 Mutasi
Mutasi  merupakan  salah  satu  proses  reproduksi  yang  menciptakan  generasi  baru  dengan memodifikasi  satu  atau  lebih  nilai  gen  dalam  suatu  kromosom  dengan  suatu  nilai  acak.  Proses  mutasi dilakukan dengan menggunakan reciprocal exchange mutation , yaitu memilih satu induk kromosom yang akan  dimutasi  dan  memilih  dua  posisi  secara  acak  dari  kromosom  tersebut  dengan  probabilitas  (pm) sebesar 0,3.[4]
1
1 + total penalti
, jika total karbohidrat < Kebutuhan
Karbohidrat
, jika total karbohidrat > Kebutuhan
Karbohidrat
, jika total protein < Kebutuhan protein
, jika total protein > Kebutuhan protein
, jika total lemak < Kebutuhan lemak
, jika total lemak > Kebutuhan lemak

## 2.8 Menghitung Kebutuhan Kalori Balita
Kebutuhan Kalori = 1000 + (100 x usia dalam tahun) (2)
2.9 Menghitung Estimasi Kebutuhan Gizi Pada Balita
a. Kebutuhan protein = (10% x Total Energi Harian) : 4 = x gram
b. Kebutuhan lemak = (20% x Total Energi Harian) : 9 = x gram
c. Kebutuhan  karbohidrat  adalah  sisa  dari  total  energi  harian  dikurangi  presentase  protein  dan lemak.
d. Kebutuhan karbohidrat= (70% Total Energi Harian) : 4 = x gram
2.10 Sumber Makanan Berdasarkan Zat Gizinya
a. Tabel Karbohidrat
Tabel 1. Sumber makanan yang mengandung karbohidrat No. Sumber Makanan Berat (gram) 1 Jagung Rebus 250 2 Kentang Rebus 200 3 Singkong rebus 120 4 Ubi rebus 100 5 Nasi Putih 180 6 Kentang Goreng 150 7 Ketan Putih 120 b. Tabel Protein
Tabel 2. Sumber makanan yang mengandung protein No. Sumber Makanan Berat (gram) 1 Tahu 25 2 Kacang Kedelai 25 3 Tempe 50 4 Kacang merah 25 5 Daging Sapi 35 6 Daging Ayam 40 7 Telur 55 c. Tabel Lemak Tabel 3. Sumber makanan yang mengandung lemak No. Sumber Makanan Berat (gram) 1 Ikan Pindang 25 2 Udang 20 3 Telur Puyuh 22 4 Ikan Lemuru 17,5 5 Usus Sapi 25 6 Hati Ayam 15 7 Kuning telur 22

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  untuk  melakukan  optimalisai  komposisi  makanan  pada balita berusia 2-5 tahun berdasarkan berat makanan dan kalori yang dibutuhkan untuk pertumbuhan pada balita sebagai berikut.
Jenis Kelamin : Perempuan Umur : 2 tahun Berat badan : 13 kg Tinggi Badan : 91 cm

## 3.1 Menghitung Kebutuhan Zat Gizi per Hari

## 3.1.1 Menghitung kebutuhan Kalori
Besarnya kebutuhan kalori dengan mengunakan persamaan ke Kebutuhan Kalori = 1000 + (100 x Umur balita) = 1000 + (100 x 2) = 1200 kkal

## 3.1.2 Menghitung kebutuhan Karbohidrat, protein dan lemak
a. Besarnya kebutuhan Protein Kebutuhan Protein = (10% x Total Energi Harian) : 4 = (10% x 1200) : 4 = 30 gram b. Besarnya kebutuhan Lemak Kebutuhan Lemak = (20% x Total Energi Harian) : 9 = (20% x 1200) : 4 = 27 gram c. Besarnya kebutuhan Karbohidrat Kebutuhan Karbohidrat = (70% x Total Energi Harian) : 4 = (70% x 1200) : 4 = 210 gram

## 3.2 Representasi Kromosom (Encoding)
Kromosom  yang  dibentuk  menggunakan  representasi  dengan  bilangan integer untuk  setiap  jenis makanan.  Satu  kromosom  terdiri  dari  dari  9  gen  yang  menyatakan  jenis  makanan  yang  mengandung karbohidrat, protein, dan lemak. Tiga gen pertama menunjukan makan pagi, tiga gen kedua menunjukan makan siang dan tiga gen terakhir menunjukan makan malam.
a. Makanan sumber karbohidrat direpresentasikan pada gen ke-1, gen ke-4 dan gen ke-7
b. Makanan sumber protein direpresentasikan pada gen ke-2 , gen ke-5 dan gen ke-8
c. Makanan sumber lemak direpresentasikan pada gen ke-3 , gen ke-6 dan gen ke-9

## Gambar 2. Contoh Kromosom

## 3.3 Inisialisasi Populasi
Inisialisasi  Populasi  dibentuk  dengan  membangkitkan  sebanyak  10  pada  sejumlah  kromosom pertama  pada  awal  penyusunan  atau  pada  generasi  pertama.  Inisialisasi  populasi  awal  dilakukan  secara acak atau random.

## Gambar 3. Contoh Inisialisasi Populasi Awal

## 3.4 Menghitung Nilai Fitness
Komposisi makanan mengandung zat gizi yang telah ditentukan pada tabel sebelumnya (tabel 1, 2, dan 3). Berdasarkan total zat gizi yang terkandung pada menu makanan kandungan kalori yang diberikan sebesar  987.3  kal,  karbohidrat  sebesar  105.2  gram,  protein  sebesar  23.6  gram,  dan  lemak  sebesar  22.1 gram  pada  kromosom pertama. Dengan demikian,  nilai penalti  untuk  setiap zat  gizi didapatkan dengan
menghitung  selisih  kebutuhan  zat  gizi  pada  balita  dan  total  ketersediaan  zat  gizi  dari  menu  makanan sebagai berikut a. Penalti kalori =  1200 - 987.3 = 212.7
b. Penalti karbohidrat = 120 – 105.2 = 14.8
c. Penalti protein = 30 – 23.6 = 6.4
d. Penalti lemak = 27 - 22.1 = 49

## Didapatkan nilai Fitness berdasarkan rumus

## Gambar 4. Contoh Inisialisasi Populasi Awal

## 3.5 Seleksi
Proses seleksi dilakukan dengan menggunakan metode elitism selection , yaitu dengan mengurutkan kromosom  yang  memiliki nilai fitness terbesar  sampai  dengan  yang terkecil  yang  nantinya  akan dipilih sebagi induk atau parent untuk mendapatkan generasi baru.

## 3.6 Crossover
Proses crossover menggunakan  satu  titik  atau one  point  crossover yang  memisahkan  satu kromosom menjadi dua bagian dan selanjutnya salah satu bagian dipertukarkan dengan salah satu bagian dari  string  yang  lain  untuk  menghasilkan  induk  yang  dipilih  sebanyak  4  diambil  dari  nilai  fitness  pada urutan terbesar yang dimiliki. Silangkan kromosom 1 dengan 2, dan kromosom 3 dengan 4.
P1(1) 2 2 3 1 7 5 5 4 6 P1(2) 5 1 7 2 4 2 1 6 3 C1(1) 2 2 3 1 7 5 1 6 3 C1(2) 2 2 3 1 7 5 5 4 6
Gambar 5. Contoh Representasi Proses Crosover

## 3.7 Mutasi
Proses  mutasi  dilakukan  dengan  menggunakan reciprocal  exchange  mutation ,  yaitu  memilih  satu induk kromosom yang akan dimutasi dan memilih dua posisi secara acak dari kromosom tersebut.
P 6 5 2 7 6 1 3 2 7 C 6 7 7 7 6 1 3 2 5 Gambar 5. Contoh Representasi Proses Mutasi

## 3.8 Generasi Baru
Generasi baru hasil proses crossover dan mutasi berupa outspring adalah pengganti parentnya, yang kemudian  digunakan  sebagai parent untuk  menghasilkan  generasi  berikutnya,  sampai  didapat offspring baru lagi. Pada penelitian ini kami hanya  melakukan 1 kali crossover dan mutasi yang menghasilkan 1 generasi. Proses ini akan terus dilakukan sampai tercapai generasi dengan jumlah yang dikehendaki.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan untuk menentukan menu makanan pada balita usia 2-5 tahun menggunakan algoritma genetika dapat disimpulkan sebagai berikut.
a. Algoritma  genetika  dapat  diterapkan  pada  optimasi  komposisi  makanan  untuk  balita  usia  2-5 tahun dengan menggunakan representasi kromosom bilangan integer . Setelah melakukan proses algoritma dan menyelesaikan permasalahan ini akan dilakukan pengujian berdasarkan parameter crossover rate , mutation rate , jumlah populasi dan jumlah generasi. Kemudian akan dilakukan proses seleksi untuk mengetahui hasil komposisi makanan bagi penderita kolesterol.
b. Pada proses algoritma genetika untuk optimasi komposisi makanan berdasarkan data balita maka diperoleh  kebutuhan  kalori  sebesar  115.76  kalori,  kebutuhan  karbohidrat  sebesar  209  gram, kebutuhan protein sebesar 28.7 gram dan kebutuhan lemak sebesar 25,32 gram berdasarkan hasil dari proses crossover , mutasi dan seleksi pada generas ke-2 dengan nilai rata-rata fitness 0,0879.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  yang  tulus  kepada  semua  pihak  yang  ikut  membantu  selama  proses penelitian, serta kepada semua pengulas untuk tanpa pamrih menyumbangkan keahlian dan waktu untuk proses meninjau  dan  menilai  artikel  ini  untuk  dipertimbangkan  dalam  proses  publikasi  demi  menjamin  kualitas  jurnal kami.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Pusat  Data  dan  Informasi  Kementerian  Kesehatan,  “Infodatin  Kementerian  Kesehatan  RI  Situasi Kesehatan Anak Balita di Indonesia.” 2015.
[2]  Riskesdas, “Hasil Utama Riskesdas Tentang Prevalensi Diabetes Mellitus di Indonesia 2018,” Has. Utama Riskesdas Tentang Prevalensi Diabetes Melitus di Indones. 2018 , p. 8, 2018.
[3]  E. M. E. Y. Liswati, P. Studi, I. Gizi, F. I. Kesehatan, and U. M. Surakarta, “Hubungan Karakteristik Ibu Dengan Status Gizi,” 2016.
[4]  A.  M.  Purnomo,  D.  Werdiastu,  T.  Raissa,  R.  Widodo,  and  V.  N.  Wijayaningrum,  “Algoritma Genetika  untuk  Optimasi  Komposisi  Makanan  Bagi  Penderita  Hipertensi,” J.  Teknol.  dan  Sist. Komput. , vol. 7, no. 1, p. 1, 2019.
[5]  H. Okubo et al. , “ Designing optimal food intake patterns to achieve nutritional goals for Japanese adults through the use of linear programming optimization models ,” Nutr. J. , vol. 14, no. 1, pp. 1– 10, 2015.
[6]  A. Rianawati and W. F. Mahmudy, “Implementasi Algoritma Genetika Untuk Optimasi Komposisi Makanan Bagi Penderita Diabetes Mellitus,” DORO Repos. J. Mhs. PTIIK Univ. Brawijaya , vol. 5, no. 14, pp. 1–12, 2015.
[7]  Trismayanti  Dwi  P,  “Pengaturan  Menu  Makan  Harian  Berdasarkan  Kebutuhan  Kalori  Dan  Harga Menggunakan Algoritma Genetika,” no. 339329, 2013.
[8]  E. Julie, I. Siahaan, I. Cholissodin, and M. A. Fauzi,  “Sistem Rekomendasi Bahan Makanan Bagi Penderita Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Genetika,” vol. 1, no. 1, pp. 2548–964, 2017.
[9]  M. Pelajaran, “Penerapan Algoritma Genetika Untuk Penjadwalan,” vol. 1, no. 3, pp. 220–233.
[10]  S. M. Hardi and E. Budiarti, “Analisis Mapping Pada Partially Mapped Crossover Dalam Algoritma Genetika Pada Travelling .”