## Implementasi Metode Algoritma Genetika Pada Penentuan Menu Makanan Untuk Membentuk Berat Badan Ideal
Christopher Nanda Jonathan Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia cnjonathan.cnj@gmail.com
Agung Rahmatullah Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia agungrahmatullah661@gmail.com
Ardhan Febriansyah
Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia febriansyahardhan@gmail.com
Vyan Ary Pratama Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia vyanaryprabowo9763@gmail.com
Panji Budi Satria Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia panjibudi467@gmail.com
Trismayanti Dwi Puspitasari
Program Studi Teknik Informatika
Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember
Jember, Indonesia trismayanti@polije.ac.id
Lutfi Auliasari Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi
Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia lutfiauliasari23@gmail.com
Roifatul Munawaroh
Program Studi Teknik Informatika
Jurusan Teknologi Informasi
Politeknik Negeri Jember
Jember, Indonesia roifatulmunawaroh95@gmail.com
Abstract—  Human  need  balanced  nutrition  to  grow  up.  It contained  various  nutrients  namely  energy,  protein,  vitamins, and minerals. Data from the Ministry of Health, the proportion of overweight in adults above 18 years old on 2018 amounted to 13%,  while  data  from  Basic  Health  Research  mentions  that adults  with  nutritional  deficiencies  amounted  to  12.6%.  This shows  that  many  adults  do  not  pay  attention  to  the  food  with balanced  nutrition  that  can  lead  to  obesity  and  nutritional deficiencies.   To prevent this, it  can  be  done by eating  healthy food  that  contains  enough  calories.  Someone  needs  different calories  according  to  the  age,  height,  weight,  gender  and physical  activity.  To  optimize  the  level  of  calory  that  being consumed  daily,  we  use  Genetic  Algorithm  to  obtain  more menus  with  higher  calory,  the  menu  will  be  divided  into breakfast,  lunch,  and  dinner,  in  accordance  to  the recommended nutritional needs.From this study using Genetic Algorithms,  there  is  an  average  increase  in  the  number  of calories  by  88  kcal,  from  1037  kcal  to  1123  kcal,  and  there  is one  chromosome  that  satisfies  the  recommended  calorie requirement, which is 1,849 kcal.
Keywords— food combinations; genetic algorithm; nutritional needs
Abstrak—  Manusia  membutuhkan  nutrisi  yang  seimbang untuk  tumbuh.  Itu  mengandung  berbagai  nutrisi yaitu  energi, protein,  vitamin,  dan  mineral.  Data  dari  Departemen Kesehatan, proporsi kelebihan berat badan pada orang dewasa di  atas  18 tahun  pada tahun  2018  berjumlah 13%, sedangkan data  dari  Riset  Kesehatan  Dasar  menyebutkan  bahwa  orang dewasa  dengan  kekurangan  gizi  berjumlah  12,6%.  Ini menunjukkan bahwa banyak orang dewasa tidak memperhatikan  makanan  dengan  gizi  seimbang  yang  dapat menyebabkan obesitas dan kekurangan gizi. Untuk mencegahnya,  hal  itu  bisa  dilakukan  dengan  mengonsumsi makanan  sehat  yang  mengandung  cukup  kalori.  Seseorang membutuhkan  kalori  yang  berbeda  sesuai  dengan  usia, tinggi, berat  badan,  jenis  kelamin,  dan  aktivitas  fisik.  Untuk mengoptimalkan  tingkat  kalori  yang  dikonsumsi  setiap  hari,
kami  menggunakan  Algoritma  Genetika  untuk  mendapatkan lebih  banyak  menu  dengan  kalori  lebih  tinggi,  menu  akan dibagi  menjadi  sarapan,  makan  siang,  dan  makan  malam, sesuai dengan kebutuhan nutrisi yang direkomendasikan. Dari penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Genetika.  ,  ada peningkatan  rata-rata  dalam  jumlah  kalori  sebesar  88  kkal, dari  1037  kkal  menjadi  1123  kkal,  dan  ada  satu  kromosom yang  memenuhi  kebutuhan  kalori  yang  disarankan,  yaitu 1.849 kkal.
Keywords—  kombinasi  makanan;  algoritma  genetika; kebutuhan nutrisi

## PENDAHULUAN
Gizi  seimbang  merupakan  susunan  pangan  sehari  –  hari yang  mengandung  zat  gizi  dalam  jenis  dan  jumlah  yang sesuai  dengan  kebutuhan  tubuh  dan  memperhatikan  prinsip keanekaragaman  pangan,  aktivitas  fisik,  perilaku  hidup bersih  dan  mempertahankan  berat  badan  normal  untuk mencegah  masalah  gizi[1].  Gizi  seimbang  mengandung komponen  yang  cukup  secara  kualitas  dan  kuantitas.  Gizi seimbang  mengandung  berbagai  zat  gizi  yaitu  energi, protein,  vitamin,  dan  mineral  yang  di  perlukan  untuk tumbuh.  Berdasarkan  data  dari  Departemen  Kesehatan propors  iberat  badan  lebih  (overweight)  pada  orang  dewasa umur>18  tahun  2018  sebesar  13[2].  Dan  data  dari  Riset Kesehatan  Dasar  menyebutkan  bahwa  pada  orang  dewasa untuk kekurangan gizi sebesar 12,6%[3]. Hal ini menunjukan bahwa  banyak  orang  dewasa  tidak  paham  dan  tidak memperhatikan makanan dengan gizi yang seimbang. Akibat dari  hal  tersebut  dapat  menyebabkan  obesitas  dan kekurangan gizi.
Obesitas merupakan salah satu factor terjadinya Penyakit Tidak  Menular  (PTM)  antara  lain  penyakit  jantung,  stroke, kanker,  diabetes  dan  Penyakit  Paru  Obstruktif  Kronis (PPOK). Kekurangan gizi atau biasa disebut mal nutrisi juga merupakan akibat  dari  kebutuhan gizi yang tidak  seimbang.
Mal  nutrisi  terjadi  karena  tubuh  kekurangan  gizi  dalam jangka  waktu  yang  lama. Untuk mencegah masalah tersebut dapat dilakukan dengan cara berolah raga, banyak minum air putih  dan  memakan  makanan  yang  sehat.  Makanan  yang sehat  harus  memiliki  kadar  kalori  yang  cukup.  Kebutuhan kalori  seseorang  berbeda  menurut  usia,  tinggi  badan,  berat badan,  jenis  kelamin  dan  aktivitas  fisik.  Untuk  mengetahui tingkat  kebutuhan  kalori  berdasarkan  usia,  tinggi  badan, berat  badan,  jenis  kelamin  dan  aktivitas  fisik  dibuat  system pengaturan menu makanan harian yang akan di makan pada sarapan,  makan  siang,  dan  makan  malam  sesuai  dengan Angka  Kebutuhan  Gizi  yang  dianjurkan.  Pengaturan  menu makanan  ini  menggunakan  metode  Algoritma  Genetika untuk  memperoleh  kombinasi  makanan  yang  terbaik sehingga  kebutuhan  kalori  dapat  terpenuhi.  Penggunaan algoritma genetika juga dilakukan penelitian oleh Riska Ayu Permata,  Dedi  Triyanto  dan  Ilhamsyah  (2016)  tentang Aplikasi  Penyusun  Menu  Makanan  Untuk  Pencegahan Hiperkolesterolemia Menggunakan Algoritma Genetika [14].
Algoritma Genetika merupakan teknik pencarian didalam ilmu  komputer  untuk  menemukan  penyelesaian  perkiraan untuk  optimasi  dan  masalah  pencarian.  Algoritma  ini berdasarkan  pada  proses  genetik  yang  ada  pada  makhluk hidup,  yaitu  perkembangan  generasi  sebuah  populasi  alami yang mengikuti prinsip seleksi alam atau siapa yang kuat dia yang  akan  bertahan[4].  Pada  penelitian  sebelumnya  yang berjudul  “APLIKASI  PENYUSUN  MENU  MAKANAN UNTUK PENCEGAHAN HIPERKOLESTEROLEMIA MENGGUNAKAN  ALGORITMA  GENETIKA”  dimana pada  penilitian  ini  berfokus  pada  pengaturan  menu  diet makanan  untuk  mencegah  penyakit  hiperkolesterolemia[4]. Sedangkan  penelitian  dengan  judul  “OPTIMASI  MENU MAKANAN  UNTUK  PEMENUHAN  GIZI  PENDERITA KANKER DENGAN ALGORITMA GENETIKA” berfokus pada pengaturan menu makanan bagi penderita kanker untuk memperbaiki  status  gizi  saat  melakukan  kemoterapi[5]. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yaitu penelitian ini berfokus untuk mengatur menu makanan untuk usia  dewasa  umur  >18  tahun  sesuai  dengan  usia,  tinggi badan, berat badan, jenis kelamin dan aktivitas fisik sehingga dapat  memperoleh  berat  badan  ideal  dan  terhindar  dari obesitas dan kekurangan gizi..

## BERAT BADAN IDEAL
Berat  badan  ideal  secara  fisik  dapat dilihat  dan dinilai dari  penampilan  luar.  Penilaian  setiap  orang  tentunya berbeda, antara orang awam dengan orang yang mempunyai latar  belakang  medis  sangat  berbeda.  Namun  secara  umum orang biasanya menilai tubuh sehat ideal, dilihat dari postur tubuh,  sikap  dan  tutur  kata  serta  interaksi  orang  tersebut dengan orang lain.
a. Postur tubuh ideal
Postur  tubuh  ideal  dinilai  dari  pengukuran  antropometri untuk  menilai  apakah  komponen  tubuh  tersebut  sesuai dengan  standard  normal  atau  ideal,  seperti  yang  tercantum pada  Tabel  I.  Pengukuran  antropometri  yang  paling  sering digunakan  adalah  rasio  antara  berat  badan  (kg)  dan  tinggi badan (m) kuadrat, yang disebut Indeks Massa Tubuh (IMT) sebagai berikut[6] :
Berat Badan (kg) IMT = -------------------------------------------

## Tinggi Badan x Tinggi Badan (m)
TABEL I
STATUS GIZI [1] Jenis Kelamin [2] IMT (kg/m 2 ) [3] Status Gizi [4] Laki-laki [5] < 18 [6] Kurus [7] 18 - 25 [8] Normal [9] 25 – 27 [10] Kegemukan [11] > 27 [12] Obesitas [13] Perempuan [14] < 17 [15] Kurus [16] 17 - 23 [17] Normal [18] 23 – 27 [19] Kegemukan [20] > 27 [21] Obesitas
Contoh: wanita dengan tinggi badan 161 cm dan berat 58 kg

## 58

## IMT = ---------------- = 22,37 (normal)
1,61 x 1,61
IMT  wanita  yang  normal  berada  diantara  17  –  23. Seorang dikatakan kurus bila IMT nya< 17 dan gemuk bila IMT  nya>  23.  Bila  IMT  >27  orang  tersebut  menderita obesitas dan perlu diwaspadai karena biasanya orang tesebut juga  menderita  penyakit  degenerative  seperti  Diabetes Melitus, hipertensi, hiperkolesterol dan kelainan metabolisme lain yang memerlukan pemeriksaan lanjut baik klinis atau laboratorium.
Untuk  mengetahui  Berat  Badan  ideal  dapat  menggunakan rumus Brocca sebagai berikut :

## BB Ideal = (TB – 100) – 10% (TB – 100)
Batas  ambang  yang  diperbolehkan  adalah  10%.  Bila lebih  dari  10%  sudah  dapat  dikategorikan  kegemukan  dan bila diatas 20% sudah terjadi obesitas.
Contoh wanita dengan tinggi 161 cm dan berat 58 kg, berat badan idealnya jika dihitung dengan rumus di atas adalah 55 kg.  Berat  badan  58  kg  masih  dalam  batas  10%,  sehingga masih dapat dikategorikan normal.

## b. Kebutuhan kalori harian
Kebutuhan  kalori  harian  adalah  jumlah  kalori  yang dibutuhkan oleh tubuh Anda setiap hari, untuk menjalankan fungsi  utama  tubuh,  dan  untuk  melakukan  aktivitas  sehari- hari. Kebutuhan kalori harian ini bisa Anda gunakan sebagai acuan  berapa  banyak  makanan  yang  harus  Anda  konsumsi per  harinya.  Kebutuhan  kalori  harian  di  dapat  dari  angka BMR yang dikalikan dengan factor aktivitas fisik.
BMR  Pria  =  66  +  (13,7  x  berat  badan)  +  (5x  tinggi badan) – (6,8 x usia)
BMR  Wanita  =  655  +  (9,6  x  berat  badan)  +  (1,8x  tinggi badan) – (4,7 x usia)
Keterangan: Berat badan dalam kilogram (kg) Tinggi badan dalam sentimeter (cm)
Untuk  memenuhi  kebutuhan  gizi,  manusia  dapat mengkonsumsi berbagai macam sayur dan lauk pauk, antara lain seperti yang tercantum pada Tabel III [7].

## TABEL II TABEL KALORI
Jenis Makanan No. Nama Makanan Energi (kkal) Sayur 1. Tumis
Daun Singkong 151 2. Tumis Kacang Panjang dan Jagung 118 3. Sayur Lodeh 61 4. Sayur Asam 88 5. Sop Bayam 78 6. Gudeg 132
7. Tumis Buncis 52
Lauk Hewani 1. Ati Ayam Goreng
98 2. Bakso Sapi 260 3. Empal Daging 147 4. Ikan Lele Goreng 58 5. Telur Mata Sapi 40 6. Ikan Bandeng Goreng 181 7. Ikan Teri Goreng
66 Lauk Nabati
1. Tahu Bacem 147 2. Tempe Bacem 157 3. Tahu Goreng 111 4. Tempe Goreng 118 5. Sambal Goreng Tempe 116 6. Tahu Sumedang 113 7. Tahu Isi 124 Pokok 1. Nasi 204

## ALGORITMA GENETIKA
Algoritma  Genetika  adalah  teknik  pencarian  yang di  dalam  ilmu  computer  untuk  menemukan  penyelesaian perkiraan  untuk  optimisasi  dan  masalah  pencarian. Algoritma  genetika  adalah  kelas  khusus  dari  algoritme evolusioner  dengan  menggunakan  teknik  yang  terinspirasi oleh biologi evolusioner seperti warisan, mutasi, seleksialam dan rekombinasi (atau crossover ).
Algoritma  genetika  (AG)  adalah  suatu  algoritma  pencarian yang  berbasis  pada  mekanisme  seleksi  alam  dan  genetika. Algoritma  genetika  merupakan  salah  satu  algoritma  yang sangat  tepat  digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah optimasi  kompleks,  yang  sulit  dilakukan  oleh  metode konvensional[7].
Tahapan-tahapan algoritma genetika adalah sebagai berikut.
a. Teknik Pengkodean
Pengkodean  harus  merepresentasikan  individu  yang akan  dicari  solusinya.  Operator  genetic  harus  dapat diterapkan pada sandi-sandi tersebut. Gen dapat direpresentasikan dalam bentuk biner[8].

## b. Membentuk populasi awal
Membangkitkan  populasi  awal  dipengaruhi  oleh jumlah  individu.  Ukuran  populasi  dipengaruhi  oleh permasalahan  yang  akan  diselesaikan  dan  operator  yang digunakan.  Lalu  lakukan  inisialisasi  terhadap  kromosom yang ada pada populasi tersebut secara acak.
Pembangkitan  populasi  awal  dapat  dilakukan  dengan beberapa  cara  yaitu random  generator ,  pendekatan  tertentu
dan  permutasi  gen.  Pada  penelitian  ini  membangkitkan populasi  awal  dilakukan  dengan random  generator ,  yaitu membangkitkan  populasi  secara  acak  untuk  setiap  gen sesuai dengan representasi kromosom yang digunakan[9].
c. Evaluasi Nilai Fitness
Mengevaluasi  nilai fitness berfungsi  untuk  mengukur kualitas  dari  sebuah  solusi  dan  memungkinkan  tiap  solusi untuk dibandingkan[10]. Suatu individu dievaluasi berdasarkan  suatu  fungsi  tertentu  sebagai  ukuran  baik tidaknya individu tersebut. Di dalam evolusi alam, individu yang  bernilai fitness tinggi  yang  akan  bertahan  hidup, sedangkan  individu  yang  bernilai  fitness  rendah  akan mati[11].  Pada  masalah  pembentukan  berat  badan  ideal, fungsi fitness yang digunakan adalah JikaKalori, ( K<Kl ) Maka K Tetap
JikaKalori, ( K> Kl ) Maka K -
Keterangan : K = Kalori setiap kromosom Kl = Kalori yang dibutuhkan perharinya
d. Seleksi (Route Wheel Selection)
Operasi  seleksi  dilakukan  dengan  memperhatikan fitness dari tiap individu, manakah yang dapat dipergunakan untuk  generasi  selanjutnya.  Seleksi  ini  digunakan  untuk mendapatkan  calon  induk  yang  baik,  semakin  kecil  nilai fitness nya  maka  semakin  kecil  juga  kemungkinan  individu tersebut terpilih.  Diantaranya  adalah  seleksi  roulette  wheel. Proses  seleksi  yang  biasa  digunakan  adalah  mesin  roulette ( roulette wheel ). Calon induk yang akan dipilih berdasarkan nilai fitness yang  dimilikinya,  semakin  baik  individu tersebut  yang  ditujukkan  dengan  semakin  kecil  nilai fitness nya akan mendapatkan kemungkinan yang lebih kecil untuk  terpilih  sebagai  induk.  Misalkan  saja  roulette  wheel merupakan  tempat  untuk  menampung  seluruh  kromosom dari tiap populasi, maka kecilnya tempat dari roulette wheel tersebut  menunjukkan  seberapa  kecil  nilai  fitness  yang dimiliki  oleh  suatu  kromosom,  semakin  kecil  nilai fitness tersebut, maka semakin kecil pula tempat yang tersedia[12].
e. Crossover
Crossover adalah  operator  algoritma  genetika  yang membutuhkan  parameter  dua  kromosom.  Dua  buah kromosom  tersebut  disebut  kromosom  induk.  Operator  ini akan menghasilkan dua buah kromosom baru. Ada beberapa jenis crossover yang  sering  digunakan  dalam  algoritma genetic  aantara  lain: One-Point  Crossover [13].  Pada metode  ini  yang  pertama  dilakukan  adalah  memilih  dua induk yang akan di-crossover lalu menetukan cut point. Satu kali  proses  crossover  menghasilkan  satu  anak.  Anak  hasil crossover  akan  memiliki  kromosom  dari  induk  pertama sepanjang  cut  point,  dan  mendapatkan  kromosom  sisanya dari  induk  kedua[14].Cut  point  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah setelah gen ketiga pada kromosom.

## f. Mutasi
Mutasi  merupakan  proses  untuk  mengubah  nilai  dari satu  atau  beberapa  gen  dalam  suatu  kromosom.  Operasi mutasi yang dilakukan pada kromosom dengan tujuan untuk memperoleh  kromosom-kromosom  baru  sebagai  kandidat
solusi  pada  generasi  mendatang  dengan  fitness  yang  lebih baik,  dan  lama-kelamaan  menuju  solusi  optimum  yang diinginkan.  Akan tetapi  untuk mencapai  hal  ini,  penekanan selektif  juga  memegang  peranan  yang  penting[15].  Jika dalam  proses  pemilihan  kromosom-kromosom  cenderung terus  pada  kromosom  yang  memiliki  fitness  yang  tinggi saja, konvergensi premature akan sangat mudah terjadi[16].

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  menggunakan  Algoritma Genetika  yang  pertama  kalidikenalkan  oleh  John  Holland untukmenyelesaikan masalah optimasi pemenuhan gizi pada seorang  pria  yang  memiliki  berat  badan  55  kg  dan  tinggi 175  cm.  Tahapan  algoritma  genetika  secara  umummirip dengan  teori  evolusi  biologis  penentukankromosom  atau individu  dengan  kualitas  tinggidalam  suatu  kawasan  yang dikenal  sebagaipopulasi.  secaraumum  algoritme  genetika memiliki beberapatahapan sebagai berikut: 1. Pengkodean.
2. Pembentukan populasi awal.
3. Evaluasi fitness
4. Proses seleksi
4. Prosesc rossover 5. Proses mutasi. Perancangan
sistem pada penelitian inidibuatberdasarkan  tahapan  pada  algoritmegenetika.  Alur penyelesaian  masalah  optimasimenu  makanan  untuk  berat badan ideal ditunjukkan pada Gambar 1.
A. Mencari Indeks Masa Tubuh Untuk  menghitung  indeks  masa  tubuh  dapat  dihitung dengan rumus:
Berat Badan (kg) IMT = ------------------------------------------- Tinggi Badan x Tinggi Badan (m)
Berdasarkan  studi  kasus  yang  kami  ambil,  maka penghitungannya adalah sebagai berikut :
55 IMT = ---------------- =17 (kurus ) 1,75 x 1,75
B. Mencari Berat Badan Ideal Untuk menghitung berat badan ideal dapat dihitung dengan rumus :
BB Ideal = (TB – 100) – (10% (TB – 100) Jika diimplementasikan pada studikasus, maka penghitungannya adalah sebagai berikut :
BB Ideal = (175 – 100) – (10% (175 – 100) = 75-7,5 = 67,5
C. Mencari Kebutuhan Kalori Harian Untuk menghitung jumlah kalori yang di butuhkan dapat dihitung dengan rumus :
BMR Pria = 66 + (13,7 x berat badan) + (5x tinggi badan) – (6,8 x usia)
BMR  Wanita  =  655  +  (9,6  x  berat  badan)  +  (1,8x  tinggi badan) – (4,7 x usia)
Jika  diimplementasikan  pada  studikasus,  maka penghitungannya adalah sebagai berikut : BMR Pria = 66 + (13,7 x 55) + (5x 175) – (6,8 x 22) = 1.549 .
Karena memiliki indeks masa yang tergolong kurang, maka kalori  yang  dibutuhkan  ditambah  300  kkl  untuk meningkatkan berat badan menuju berat badan ideal .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pertama-tama,  dilakukan  pengkodean.  Untuk  tiap menu  makanan  yang  tercantum  pada  tabel  III,  kami mengubah  nomor  urutnya  dari  bilangan  desimal  menjadi bilangan  biner.  Contohnya  menu  dengan  nomor  urut  5, maka memiliki bilangan biner 101.
Kemudian kami membentuk populasi awal secara acak. Tiap kromosom pada populasi awal terdiri dari tiga waktu makan, dan  tiap  waktu  makan  terdiri  dari  tiga  jenis  makanan, sebagaimana tertera pada Tabel III.

## TABEL III POPULASI AWAL
Kemudian  diseleksi.  Awalnya  dibangkitan  bilangan  acak sebanyak populasi, hasilnya tertera di Tabel IV.
TABEL IV

## BILANGAN ACAK
NO  Bil.acak  NO  Bil.acak  NO  Bil.acak  NO  Bil.acak  NO  Bil.acak
1 0,791 2 0,495 3 0,313 4 0,195 5 0,697
6 0,528 7 0,206 8 0,107 9 0,190 10 0,807
Kemudian  dilakukanpengurutan  tiap  kromosom berdasrkan  kedekatannya  dengan  hasil  bilangan  acak. Contohnya  bilangan  acak  0,791  paling  dekat  dengan kromosom  8,  sehingga  kromosom  8  menempati  urutan pertama,  begitu  juga  seterusnya,  hingga  terbentuk  populasi seperti tercantum pada Tabel V.
TABEL V POPULASI PASCA SELEKSI
Kemudian  dilakukan crossover ,  dengan  peluang crossover adalah  0,40.  Terlebih  dahulu  membangkitkan bilangan  acak  sebanyak  populasi  untuk  menentukan kromosom  mana  yang  akan  di- crossover ,  hasilnya  tertera pada Tabel VI.

## TABEL VI BILANGAN ACAK
NO  Bil.acak NO  Bil.acak  NO  Bil.acak  NO  Bil.acak  NO  Bil.acak 1 0,056 2 0,045 3 0,513 4 0,095 5 0,797 6 0,028 7 0,564 8 0,472 9 0,490 10 0,907
Terpilih kromosom 1, 2, 4, dan 6, karena memiliki bilangan acak  kurang  dari  0,40. Crossover dilakukan  setelah  posisi ketiga  dalam  kromosom,  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel VII.
TABEL VII HASIL CROSSOVER 1 001 100 011 101 001 101 011 101 010 2 001 100 011 101 001 101 100 111 111
4 110 101 111 111 110 001 100 111 100 6 110 100 101 100 110 101 101 100 100
Setelah dilakukan crossover , maka kromosom 1, 2, 4,dan 6 memiliki  nilai  fitness  yang  lebih  besar  dari  sebelumnya, seperti terlihat di Tabel VIII.
TABEL VIII

## POPULASI HASIL CROSSOVER
Selanjutnya  dilakukan  mutasi  dengan  peluang mutasi 0,01, dengan telebih dulu membangkitkan nilai  acak sebanyak  empat  untuk  masing-masing  kromosom,  karena pada  mutasi  ini  hanya  akan  melakukan  mutasi  pada  empat bit  pertama  kromosom,  hasil  pembangkitan  tertera  pada Tabel IX.
TABEL IX BILANGAN ACAK NO Bil.acak NO  Bil.acak NO  Bil.acak  NO  Bil.acak 1 0,056 2 0,045 3 0,513 4 0,095 1 0,056 2 0,045 3 0,513 4 0,095 1 0,056 2 0,045 3 0,513 4 0,095 1 0,056 2 0,045 3 0,513 4 0,095 1 0,056 2 0,045 3 0,000 4 0,095 1 0,056 2 0,765 3 0,453 4 0,234 1 0,056 2 0,045 3 0,000 4 0,095 1 0,056 2 0,045 3 0,513 4 0,095 1 0,056 2 0,045 3 0,513 4 0,095 1 0,000 2 0,045 3 0,056 4 0,095 Kromosom 9 Kromosom 10 Kromosom 4 Kromosom 5 Kromosom 6 Kromosom 7 Kromosom 8 Kromosom 1 Kromosom 2 Kromosom 3
Terpilihlah bit ketiga pada kromosom 5 dan 6, serta bit  pertama  pada  kromosom  kesepuluh,  karena  memiliki nilai  lebih  kecil  dari  peluang  mutasi.  Hasil  mutasi  dapat dilihat di Tabel X.

## TABEL X POPULASI HASIL MUTASI

## KESIMPULAN
Dari  penghitungan  di  atas,  dapat  diperoleh  statistik sebagaimana tercantum pada Tabel XI.
TABEL XI

## STATISTIK HASIL
Generasi ke Fitness Terbaik Fitness Terburuk Rata- rata 1. 1.216 814 1.035 2. 1.237 914 1.123
Dapat  dilihat  bahwa  terjadi  kenaikan  rata-rata  jumlah kalori  dari  generasi  pertama  ke  generasi  kedua,  sebesar  88 kkal.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  generasi  kedua
menghasilkan individu-individu yang lebih baik dibandingkan  dengan  generasi  sebelumnya.  Dengan  tiap menu makanan dikonsumsi bersamaan dengan nasi sebanyak tiga  kali  dan  total  kalori  nasi  sebesar  612  kkal,  maka  dari generasi  kedua  terdapat  kromosom  2  yang  memiliki  nilai kalori  1.849kkal,  sesuai  dengan  kebutuhan  gizi  yang dianjurkan.  Pada  generasi  sebelumnya,  tidak  terdapat  menu makanan yang memenuhi kebutuhan gizi yang dianjurkan.
Pada  penelitian  selanjutnya,  penghitungan  ini  dapat dilanjutkan  untuk  menemukan  lebih  banyak  kombinasi makanan  yang  memiliki  nilai  kalori  yang  lebih  tinggi  atau sama dengan 1.849 kkal.

## REFERENSI
[1]  Direktorat  Jenderal  Bina  Gizi  dan  KIA, Pedoman  Gizi  Seimbang . Jakarta: Kementerian Kesehatan RI, 2014.
[2]  KEMENTERIAN  KESEHATAN  REPUBLIK  INDONESIA,  “HASIL UTAMA RISKESDAS 2018.” 2018.
[3]  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kesehatan  Kementerian Kesehatan RI, “Riset Kesehatan Dasar.” 2010.
[4]  R.  A.  Permata  and  D.  Triyanto,  “APLIKASI  PENYUSUN  MENU MAKANAN  UNTUK  PENCEGAHAN  HIPERKOLESTEROLEMIA MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA,” vol. 04, p. 11, 2016.
[5]  D.  Airyn,  I.  Cholissodin,  and  B.  D.  Setiawan,  “Optimasi  Menu Makanan Untuk Pemenuhan Gizi Penderita Kanker Dengan Algoritme Genetika,” p. 8.
[6]  Direktorat  Jenderal  Bina  Kesehatan  Masyarakat, Pedoman  Praktis Terapi Gizi Medis . Jakarta: Departemen Kesehatan RI, 2003.
[7]  Muliadi, “PEMODELAN ALGORITMA GENETIKA PADA SISTEM PENJADWALAN  PERKULIAHAN  PRODI  ILMU  KOMPUTER UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT,” Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 01, no. 01, p. 12, Sep. 2014.
[8]  N. I. Widiastuti, “ALGORITMA GENETIK PADA MASALAH TATA LETAK  MESIN  DENGAN  PENGKODEAN  KROMOSOM  UNTUK UKURAN MESIN YANG BERBEDA-BEDA,” p. 8.
[9]  R.  A.  Permata  and  D.  Triyanto,  “APLIKASI  PENYUSUN  MENU MAKANAN  UNTUK  PENCEGAHAN  HIPERKOLESTEROLEMIA MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA,” vol. 04, p. 11, 2016.
[10] Z.  Michalewicz, Genetic  Algorithms  +  Data  Structures ,  Evolution Programs. Verlag: Springer, 1996.
[11] S.  Bali,  “PENERAPAN  METODE  ALGORITMA  GENETIKA UNTUK PENJADWALAN MENGAJAR,” vol. 8, no. 1, p. 8, 2017.
[12] Samaher  and  W.  F.  Mahmudy,  “PENERAPAN  ALGORITMA GENETIKA  UNTUK  MEMAKSIMALKAN  LABA  PRODUKSI JILBAB,” Journal  of  Environmental  Engineering  &  Sustainable Techonology , vol. 2, no. 1, pp. 06–11, Jul. 2015.
[13] N.  L.  A.  Ayuningrum  and  F.  Y.  Saptaningtyas,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA  GENETIKA  DENGAN  VARIASI  CROSSOVER DALAM  PENYELESAIAN  CAPACITATED  VEHICLE  ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOWS (CVRPTW) PADA
PENDISTRIBUSIAN AIR MINERAL,” p. 11.
[14]  Riska  Ayu  Permata,  Dedi  Triyanto,  Ilhamsyah,  APLIKASI PENYUSUN MENU MAKANAN UNTUK PENCEGAHAN HIPERKOLESTEROLEMIA MENGGUNAKAN ALGORITMA
GENETIKA, Jurnal Coding Sistem Komputer Untan ISSN: 2338-493X Volume 04, No.2 (2016), hal. 96-106