## OPTIMASI BAHAN PANGAN KECUKUPAN GIZI ATLET PANJAT TEBING MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DENGAN METODE PROFIFEA
Erviera Kirana Ardani, Indyah Hartami Santi Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar Jalan Majapahit No. 2-4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur ervieraeka@gmail.com

## ABSTRAK
Banyak  cabang  olahraga  yang  menginginkan  fisik  atlet  yang  ideal  juga  menutut  atlet  untuk  cerdas.  Bisa dilihat pada negara – negara lain kondisi fisik di negara indonesia masih memerlukan pembinaan terutama pada komposisi  gizi  dalam  aspek  komposisi  protein  hewani,  telur,  susu  dan  daging.  Sangat  dibutuhkan  perhitungan kalori dengan metode yang tepat guna mengetahui keidealaan atau keseimbangan gizi yang dibutuhkan atlet panjat tebing selama masa TC ( Technical Center) berlangsung, Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui optimasi zat gizi yang ideal bagi atlet panjat tebing kota blitar.  Studi khasus ini menggunakan metode PROFIFEA ( Population Resizing on Fitness Improvement Fuzzy Evolutionary Algorithm) untuk menentukan kebutuhan zat gizi atle panjat tebing, didapatkan hasil optimasi zat gizi yaitu dengan pengeluaran energi pada saat latihan per hari 2731.31 kkal, dan optimasi zat gizi yang diperoleh membutuhkan 864, 81 kkal karbohidrat, 407,78 kkal protein dan 174,07 kkal lemak  perharinya  untuk  menghasilkan  keseimbangan  tubuh  yang  ideal  dan  didapatkan  hasil  pengujian menggunakan AFER   ( Average Forecasting Error Rate ) yang terdapat nilai error sebesar 0.02% yang artinya pengujian dalam perhitungan tersebut bisa dikatakan optimal. Diharapkan penelitian ini dapat membantu pembina atlet  panjat  tebing  kota  blitar  untuk  mengetahui  berapa  kalori  atau  kecukupan  gizi  yang  dibutuhkan  untuk keidealan tubuh para atlet.
Kata Kunci: Optimasi, Zat Gizi, Algoritma Genetika, Metode PROFIFEA

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya negara di Indonesia menjadikan seperti  teknologi,  transportasi,  informasi,  aktivitas fisik,  pola  makan  dan  lain  sebagainya  mengalami perubahan  terutama  pada  komposisi  makanan  dan gaya  hidup,  dalam  mencapai  atlet  yang  berprestasi dengan  hasil  yang  diinginkan  dan  maksimal,  Atlet membutuhkan  porsi  latihan  yang  optimal  serta kebutuhan  gizi  yang  cukup  sesuai  dengan  cabang olahraga  yang  digeluti  [1].  Pentingnya  dilakukan penerapan  ilmu  dan  teknologi  olahraga,  Gizi  yang dibutuhkan  tentu  saja  berbeda  dengan  gizi  yang dibutuhkan oleh seseorang yang bukan atlet. Undang- undang  Nomor  36  tahun  2009  tentang  Kesehatan mengamanatkan upaya perbaikan gizi bertujuan untuk meningkatkan  mutu  gizi  perorangan  dan  masyarakat, antara lain melalui perbaikan pola konsumsi makanan, kondisi  fisik  atlet  di  negara  indonesia  masih memerlukan pembinaan terutama pada komposisi gizi dalam aspek konsumsi protein hewani, telur, susu dan daging  [2].  Olahraga  merupakan  suatu  aktivitas  fisik yang  membutuhkan  energi  serta  kalori.  Salah  satu cabang olahraga yaitu panjat tebing yang memerlukan keterampilan  yang  berhubungan  dengan  kebugaran tubuh yang ideal. Olahraga panjat tebing memerlukan fisik  yang  kuat  seperti:  daya  ledak  otot,  kecepatan, kelincahan  dan  kecerdasan  otak  dalam  mengambil keputusan.  Penelitian  ini  mengarah  pada  atlet  panjat tebing kota blitar yang terpilih sebagai perwakilan kota blitar untuk ajang Porprov Jawa Timur 2023. Menurut data  yang  diperoleh  dari  KONI  (Komite  Olahraga Nasional)  Panjat  Tebing  Kota  Blitar,  porprov  2023 panjat  tebing  akan  diselenggarakan  pada  bulan
Agustus hingga bulan September 2023, maka dari itu dimana saat jadwal technical center berlangsung, berat badan  dan  pola  konsumsi  atlet  harus  sangat diperhatikan  agar  tercapainya  suatu  prestasi  yang diinginkan  pada  ajang  Porprov  Panjat  tebing  pada tahun  2023.  Pada  permasalahan  yang  terjadi  kali  ini pelatih  /  official  panjat  tebing  Kota  Blitar  belum pernah  mengetahui  berapa kalori atau kebutuhan  gizi yang  harus  dikonsumsi  oleh  atlet  itu  sendiri  selama masa  TC  ( Technical  Center )  berlangsung,  maka  dari itu dibutuhkan perhitungan kalori dengan metode yang tepat guna mengetahui keidealaan atau keseimbangan gizi yang dibutuhkan atlet panjat tebing selama masa TC  berlangsung.  Salah  satu  metode  optimasi  yang digunakan  dalam  permasalahan  ini  yaitu  metode PROFIFEA ( Population Resizing on Fitness Improvement Fuzzy Evolutionary Algorithm ).  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk mengetahui  optimasi  bahan  pangan  yang  ideal  bagi atlet  dan  berapa  kalori  yang  harus  di  berikan  atau dibutuhkan  untuk  atlet  panjat  tebing  kota  blitar menggunakan  algoritma  genetika  dengan  metode PROFIFEA.  Pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  pembina  atlet  panjat  tebing  kota  blitar untuk  mengetahui  berapa  kalori  atau  kecukupan  gizi yang dibutuhkan untuk keidealan tubuh para atlet

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Optimasi
Optimalisasi  adalah  proses  untuk  membuat sesuatu  menjadi  lebih  baik  [3].  Optimalisasi  adalah proses  untuk  menyesesuaikan  input,  karakteristik perangkat,  proses  matematika  atau  percobaan  untuk
menemukan  output  atau  hasil  minimum  dan maksimum. Biasanya secara umum manusia menyelesaikan masalah dengan cara mengidentifikasi terlebih  dahulu,  setelah  berhasil  memahami  masalah tersebut biasanya menyederhanakan kemudian diambilah  keputusan  penyelesaian  masalah  tersebut dengan  alternatif  terbaik,  dengan  tidak  sadar  dengan hal-hal  tersebut  manusia  sudah  melakukan  tahap menyelesaikan masalah dengan cara optimasi [4].

## 2.2. Gizi Atlet
Menurut  Undang-undang Nomor 36 tahun 2009 tentang  Kesehatan  mengamanatkan  upaya  perbaikan gizi  bertujuan  untuk  meningkatkan  mutu  gizi perorangan  dan  masyarakat,  antara  lain  melalui perbaikan pola konsumsi makanan, perbaikan perilaku sadar gizi, peningkatan akses dan mutu pelayanan gizi dan  kesehatan  sesuai  dengan  kemajuan  ilmu  dan teknologi  [5]. Di  dalam  perhitungan  gizi  seimbang bagi seorang atlet dihitung sesuai dengan pertimbangan  jenis  olahraga  yang  di  geluti, dikarenakan berbeda jenis olahraga maka berbeda juga perhitungan  untuk  gizi  seimbang  seorang  atlet,  salah satunya  cabang  olahraga  panjat  tebing  yang membutuhkan kurang lebih 7000 kalori dalam 3-4 jam perharinya,  dikarenakan  panjat  tebing  merupakan olahraga yang termasuk kategori berat, dimana seluruh otot  dan  cara  berfikir  sangat  berpengaruh  bagi  atlet panjat  tebing,  olahraga  panjat  tebing  juga  termasuk olahraga  yang  memiliki komponen sprint, endurance dan power, maka  dari  itu  sangat  dibutuhkan  zat  gizi atau  kecukupan  gizi  seimbang  untuk  atlet  panjat tebing.  Seorang  atlet  dalam  memilih  makanan  yang dikonsumsi harus mengandung mengandung karbohidrat, protein dan lemak sebagai zat gizi makro, dan  vitamin  serta  mineral  sebagai  zat  gizi  mikro. Didalam  zat  gizi  makro  juga  terdapat  kalori  yang secara umum dibutuhkan oleh manusia, adapun angka kebutuhan  zat  gizi  pada  tabel  1  dibawah  ini,  sebagai berikut :

## Tabel 1. Angka Kebutuhan Zat Gizi
Untuk  dapat  menentukan  gizi  gizi  seimbang seorang dapat menggunakan perhitungan indeks massa tubuh, bassal metabolic rate ¸ Spesific dynamic action , aktifitas fisik, pertumbuhan dan pengeluaran energi.

## 2.3. Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  adalah  suatu  algoritma pencarian  yang  melalui  mekanisme  seleksi  alam  [6]. Algoritma  genetika  menggabungkan  struktur  string dengan struktur pertukaran dari gen secara acak untuk membentuk  algoritma  pencarian.  Algoritma  genetika memiliki  tiga  parameter  penting  yaitu  :  inisialisasi populasi,  Probabilitas crossover dan  probabilitas mutasi.  Berdasarkan  teori  evolusi  Charles  Darwin,
Genetic Algorithms adalah algoritma yang terinspirasi dari  proses  evolusi  biologi  dan  merupakan  algoritma dengan metode metaheuristic [7] .

## 2.4. Metode PROFIFEA
PROFIFEA  adalah Population  Resizing  on Fitness  Improvement  Fuzzy  Evolutionary  Algorithm . Pada algoritma genetika terdapat tiga parameter yaitu : populasi, probabilitas crossover , dan mutasi. Dalam ketiga  parameter  –  parameter  tersebut  harus  berjalan dengan baik dan sesuai aturan agar mendapatkan hasil yang baik dalam pengoptimasian bahan pangan, tetapi di dalam algoritma genetika tidak adanya aturan secara baku dalam menentukan parameter, sehingga memungkinkan untuk terjadinya lokal optimum. Maka dari  itu  untuk  mengurangi  terjadinya  lokal  optimum dapat menambahkan manfaat pada algoritma genetika yaitu  dengan  menerapkan  metode  PROFIFEA  guna mendapatkan hasil populasi pada populasi sebelumnya dengan perkembangan dari nilai fitness , tahapan akan mengulang  terus  hingga  menemukan  nilai fitness terbaik [8]. Metode PROFIFEA adalah pengembangan algoritma  fuzzy evolutionary yang  digabungkan dengan  algoritma  genetika,  yang  dimana  pada parameter  fuzzy evolutionary dipergunakan  untuk menentukan nilai Pc ( probabilitas crossover) dan Pm (Probabilitas Mutasi) pada algoritma genetika.
Tujuan algoritma fuzzy evolutionary digabungkan  dengan  algoritma  genetika  yaitu  secara garis  besar  tahapan  –tahapan  dari  algoritma  genetika membutuhkan sistem fuzzy agar tidak terjadinya lokal optimum  pada  saat  pembaharuan  nilai  Probabilitas crossover dan  Probabilitas  mutation  selama  iterasi berlangsung [9] . Sistem fuzzy digunakan dalam teknik sains  dengan  sistem  fisik  yang  kompleks  dengan menggunakan  penjelasan  matematika  [10].  Terdapat peraturan  dalam  logika  fuzzy  yaitu  “ IF  THEN ” Pendekatan  ini  untuk  memperbaiki  hasil  yang  lebih kompleks mengenai pencapaian pada pendekatan non fuzzy. Penelitian  ini  menggunakan  aturan  fuzzy Tsukamoto, yang dimana setiap langkah yang diambil terdapat Rule yang berbentuk IF a is X AND a is Y AD a is Z THEN  B , rule tersebut dipresentasikan dengan fungsi  keanggotaan  untuk  mendapatkan  hasil  dari fuzzifikasi. Fuzzy Tsukamoto  memiliki  3  tahapan yaitu: fuzzification,  inferency, dan defuzificatio n. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui optimasi bahan  pangan  yang  ideal  bagi  atlet dan berapa kalori yang  harus  di  berikan  atau  dibutuhkan  untuk  atlet panjat  tebing  kota  blitar  menggunakan  algoritma genetika dengan metode PROFIFEA. Pada penelitian ini  diharapkan  dapat  membantu  pembina  atlet  panjat tebing kota blitar untuk mengetahui berapa kalori atau kecukupan  gizi  yang  dibutuhkan  untuk  keidealan tubuh para atlet

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  perhitungan  kalori atlet  panjat  tebing  secara  manual  menggunakan metode  PROFIFEA  ( Population  Resizing  on  Fitness
Karbohidrat 40 % - 70 % Protein 12% - 20% Lemak 20% - 45 %
Improvement  Fuzzy  Evolutionary  Algorithm )  sebagai penunjang  gizi  seimbang.  Sebelum  memasuki penerapan  metode  PROFIFEA  terlebih dahulu mengetahui  jumlah  kalori  yang  dikeluarkan  atlet dalam  satu  harinya  (perhitungan  zat  gizi)  yang meliputi  beberapa  tahap  perhitungan  seperti:  IMT (Indeks Massa Tubuh), BMR ( Basal Metabolic Rate), SDA  ( Specific  Dynamic  Action ),  Aktifitas  Fisik, Pertumbuhan, dan Pengeluaran Energi.
Pada  perhitungan  jumlah  kalori  dengan  metode PROFIFEA ini peneliti memberikan salah satu contoh nama  atlet  dari  13  atlet  yang  terdata.  Atlet  bernama Bibin berjenis kelamin pria adalah seorang atlet panjat tebing,  diluar  waktu  latihannya  bibin  melakukan aktivitas bekerja dengan kategori aktif ringan, berusia 21 tahun, dengan tinggi badan 165 cm, dan berat badan 54  kg.    Bibin  melakukan  latihan  5  kali  dalam  1 minggu,  rata-rata  waktu  latihan  bibin  kurang  lebih selama 4 jam (240 menit).

## 3.1. IMT (Indeks Massa Tubuh)
Untuk dapat menentukan gizi seimbang seorang dapat  menggunakan  perhitungan  indeks  massa  tubuh berdasarkan berat badan dan tinggi badan.
𝐼𝑀𝑇 𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑑𝑎𝑛 (𝑘𝑔) 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝐵𝑎𝑑𝑎𝑛 (𝑚)𝑥 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝐵𝑎𝑑𝑎𝑛(𝑚) (1)
3.2. BMR ( Basal Metabolic Rate ) Perhitungan  dalam  BMR  dapat  berbeda  setiap atlet BMR dapat ditentukan oleh umur, jenis kelamin, dan massa tubuh. BMR merupakan suatu jumlah dari pengeluaran energi dari denyut jantung, bernafas, otot dan syaraf.  Penentuan BMR pada tabel 2 dibawah ini, sebagai berikut :
Tabel 2. Rumus Bassal metabolic Rate [11]
3.3. SDA ( Specific Dynamic Action ) SDA  merupakan salah satu perhitungan zat gizi seimbang yang mencerna zat gizi makro dimana untuk mencerna  karbohidrat  dibutuhkan  6-7%  dari  nilai BMR, Protein 20-30% dari BMR, Lemak 4-14% dari BMR  dan  terakhir  untuk  bahan  makanan  yang mengandung  karbohidrat,  protein  dan  lemak  dapat dihitung SDA adalah 10% dari nilai BMR.

## 3.4. Aktifitas Fisik
Pada  tahap  aktifitas  fisik  dapat  ditentukan melalui  jenis,  intensitas  atau  lamanya  seorang  atlet beraktifitas  diluar  jadwal  latihan.    Aktifitas  fisik didapatkan  melalui  hasil wawancara oleh atlet panjat tebing  itu  sendiri.  Berikut  bobot  perhitungan  kasar yang  biasa  dipergunakan  pada  tabel  3  dibawah  ini sebagai berikut:

## Tabel 3. Pembobotan Aktivitas Fisik
Kategori Tingkat Aktifitas Fisik Bobot Pria / Wanita Tidak aktif ( Sedentary ) > 1.0 - <1.4 1.00 / 1.00 Aktif Ringan ( Low Active ) >1.4 - <1.6 1.11 /1.12 Aktif ( Active ) >1.6 - <1.9 1.24 / 1.27 Sangat Aktif ( Very Active ) >1.9 - <2.5 1.48 1.45

## 3.5. Pertumbuhan
Pada  masa  pertumbuhan  anak  dan  remaja memelurkan kebutuhan gizi tambahan untuk memaksimalkan  keseimbangan  gizi,  untuk  anak dibawah 18 tahun membutuhkan energi tambahan per berat badan. Berikut tampilan tambahan pertumbuhan (kal/hari) pada tabel 4 dibawah ini:

## Tabel 4. Pertambahan Energi

## 3.6. Pengeluaran Energi
Jenis Kelamin Umur (Tahun) Rumus Pria 3 - 9 (22, 7 x Berat Badan) + 495 Pria 10 - 17 (17,5 x Berat Badan) + 651 Pria 18 - 29 (15,3 x Berat Badan) + 679 Pria 30 - 60 (11,6 x Berat Badan) + 879 Pria < 60 (13,5 x Berat Badan) + 478 Wanita 3 - 9 (22,5 x Berat Badan) + 499 Wanita 10 - 17 (12,2 x Berat Badan) + 746 Wanita 18 - 29 (14,7 x Berat Badan) + 496 Wanita 30 - 60 (8,7 x Berat Badan)  + 829 Wanita < 60 (10,5 x Berat Badan) + 496
Umur (Tahun) Tambahan Energi 10 - 14 1Kal/Kg Berat Badan 15 1 Kal/Kg Berat Badan 16 - 18 0,5 Kal/Kg Berat Badan
Gambar  1. Flowchart Metode  PROFIFEA  [9] Tahap pengeluaran energi ditentukan oleh berapa lama atlet tersebut melakukan latihan dan berapa total porsi latihan yang diterapkan dalam jangka waktu 1 minggu. Data yang digunakan dalam tahap pengeluaran energi ini adalah  jadwal  latihan atlet dan menu  latihan  yang diberikan per atlet.
Setelah  melakukan tahapan perhitungan zat gizi per  atlet  maka  dilanjutkan  dengan  perhitungan algoritma  genetika  dengan  metode  profifea,  adapun flowchart perhitungan  metode  profifea  dapat  dilihat pada gambar 1 dibawah ini, sebagai berikut:

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah jumlah kalori/hari seorang atlet dihasilkan  maka  tahap  berikutnya  yaitu  memasukan perhitungan gizi seimbang kedalam metode PROFIFEA  yang  melalui  proses  Inisialisai  populasi, Evaluasi, Crossover, dan Mutation .  Pada  tahap algoritma ini berupa gabungan dari algoritma genetika dan  sistem fuzzy .  Pada  tahap  algoritma  genetika dilakukan  sampai  tahap  seleksi  nilai  fitness  terbaik saja.  Kemudian  untuk  tahap crossover dan  mutasi menggunakan sistem fuzzy. Berikut penerapan metode PROFIFEA  sesuai flowchart pada gambar 1, sebagai berikut:

## 4.1. Inisialisasi Populasi
Penelitian  ini  terdapat  5  kelompok  jenis  bahan makanan  beserta  olahannya  yang  meliputi,  (K) karbohidrat, (Pn) protein nabati, (Ph) protein hewani, (S)  sayuran  dan  (P)  pelengkap,  atlet  mendapatkan konsumsi  makanan  1  kali  dalam  sehari  yaitu  pada siang hari, kelompok makanan tersebut diinisialisasikan menurut kelompoknya selama jangka waktu  4  bulan  dan  16  minggu,  setiap  kelipatan  5 menandakan  hari,  seperti  pada  tabel  5  dibawah  ini, sebagai berikut:

## Tabel 5. Inisialisasi Populasi
P1 Minggu ke- Hari ke- KROMOSOM Siang K Pn Ph S Pel 1 1 1 2 8 6 4 2 7 9 3 6 2 3 2 10 5 4 3 4 5 9 1 7 6 5 3 7 4 8 2 2 1 4 5 1 3 9 2 6 1 7 3 10 3 1 10 8 5 7 4 2 4 5 6 9 5 3 9 2 8 1 ….. P4 3 1 2 10 5 4 3 2 1 2 8 6 4 3 4 5 1 3 9 4 3 9 2 8 1 5 6 1 7 3 10 4 1 3 7 4 8 2 2 4 5 1 3 9 3 6 1 7 3 10
P1 Minggu ke- Hari ke- KROMOSOM Siang K Pn Ph S Pel 1 1 1 2 8 6 4 2 7 9 3 6 2 3 2 10 5 4 3
4 5 9 1 7 6 5 3 7 4 8 2 2 1 4 5 1 3 9
2 6 1 7 3 10 3 1 10 8 5 7 4 2 4 5 6 9 5 3 9 2 8 1 4 1 10 8 5 7 5 2 10 5 4 3
Inisialisasi  individu  dilakukan  secara random dengan  rentang  1  –  banyak  bahan  makanan karbohidrat yaitu 7, Protein hewani dengan nilai acak rentang  1  -  12,  Protein  Nabati  dengan  nilai  acak rentang 1 – 8, Sayuran dengan nilai acak rentang 1 – 8, dan  Pelengkap  dengan  nilai  acak  rentang  1  -  10. Terdapat 4 Population Size yaitu P1, P2, P3, P4, Setiap kelipatan 5 menandakan hari dan totel gen terdapat 80 gen.

## 4.2. Evaluasi Fitness
Evaluasi fitness didapatkan  dari  jumlah  bahan pangan  setiap  nilai  gen  untuk  mendapatkan  fungsi objektif sebagai hasil dari nilai fitness . Fungsi objektif tersebut untuk mendapatkan nilai probabilitas dan nilai komulatif,  seperti  pada  tabel  6  dibawah  ini  sebagai berikut:
Tabel 6. Evaluasi Fitness No Fun gsi Obj f(x ) = xᶺ2 fi/  ʃf Probabil itas Komulat if 1 21 42 0.010339 734 0.010339 734 0.010365 252 2 27 54 0.013293 944 0.013293 944 0.023659 196 3 24 48 0.011816 839 0.011816 839 0.035476 035 ….. 78 27 54 0.013293 944 0.013293 944 0.970975 789 79 31 62 0.015263 417 0.015263 417 0.986239 206 80 24 48 0.011816 839 0.011816 839 0.998056 045 Tot al 40 62
4.3. Selection
Selection menggunakan  sistem Roullete  Wheel , yaitu  menentukan  hasil  nilai  seleksi  untuk  memilih parents berdasarkan  kecocokan  dari  komulatif,  nilai random  diambil  dari  probabilitas  dengan  4 digit dibelakang  koma  sebanyak  80  kali,  kemudian  nilai random di cocokan dengan selisih dari nilai komulatif. Kromosom  terpili  didapatkan  hasil  pada  tabel  7 dibawah ini, sebagai berikut:
Tabel 7. Selection Kromosom Terpilih Kromosom Terpilih K5 K75 K6 K68 K11 K78 ……. K78 K2 K79 K66 K80 K58
4.4. Crossover Tahap Crossover menggunakan sistem  fuzzy inference untuk  menentukan  nilai  probabilitas,  acuan dari penentuan tahap crossover yaitu dari nilai fungsi objektif  dan  untuk  menentukan  nilai  parameter probabilitas  menggunakan  jumlah  dari  populasi. Output  dari fuzzy  inference menggunakan  domain pembicara  sesuai  batasan  pada  nominal.    Terdapat domain  pembicara  yaitu,  angka  zat  gizi  dikatakan sedikit apabila nilai bahan pangan dengan range 0-20 angka  zat  gizi  dikatakan  sedang  apabila  nilai  bahan pangan  diantara  40  sampai  80,  dan  angka  zat  gizi dikatakan  baik  apablila  diatas  40,  domain  pembicara dapat dipresentasikan dalam  bentuk aturan nilai pada tabel 8 dibawah ini sebagai berikut:

## Tabel 8. Aturan Nilai Probabilitas Crossover
Setelah  melakukan  proses crossover dengan menggunakan fuzzy  inference ,  maka  dapat  di  ketahui nilai fitness terbaik  dari  hasil crossover yaitu 0.018235584 pada kromosom 30.

## 4.5. Mutation
Pada  tahap  mutasi  menggunakan  sistem fuzzy untuk  menentukan  nilai  probabilitas  mutasi.  Proses menentukan  probabilitas  dalam  mutasi  sama  dengan halnya menentukan probabilitas crossvover menggunakan  kurva  segitiga,  dan  acuan  pada  kurva terdapat  pada  banyaknya  gen.  Pada  mutasi  terdapat jumlah gen yaitu 5. Terdapat domain pembicara yaitu, angka  Pola  Konsumsi  dikatakan  sedikit  apabila  nilai dibawah 0,150 Angka pola konsumsi dikatakan sedang apabila nilai antara 0,012 sampai 0,150 dan angka pola konsumsi  dikatakan  berat  apabila  nilai  diatas  0,150. Domain pembicara dapat dilihat pada tabel 9 dibawah ini sebagai berikut:

## Tabel 9. Aturan Nilai Probabilitas Mutation
Setelah  melakukan  proses mutation dengan menggunakan fuzzy  inference ,  maka  dapat  di  ketahui nilai  probabilitas mutation yaitu  0.018235584  pada kromosom 30.

## 4.6. Evaluasi
Tahap Evaluasi  yaitu  menggabungkan  hasil gen berupa  populasi  gabungan  dari  populasi  awal,  hasil Crossover dan  hasil Mutation .  Hasil  evasluasi  dapat dilihat pada tabel 10 dibawah ini sebagai berikut:
Tabel 10. Hasil Evaluasi
P1 Minggu ke- Hari ke- KROMOSOM Siang K Pn Ph S Pel 1 1 1 2 8 6 4 2 7 9 3 6 2 3 2 10 5 4 3 4 5 9 1 7 6 5 6 1 7 3 10
2 1 2 3 6 4 9 2 6 1 7 3 10 3 1 10 8 5 7 4 2 4 5 6 9
5 3 9 2 8 1 … P4 3 1 2 10 5 4 3 2 6 1 7 3 10 3 3 3 9 2 8 4 4 6 1 7 3 5 5 5 9 1 7
4 1 1 3 9 2 8 2 2 2 10 5 4 3 3 7 9 3 6 4 4 1 3 7 8 5 5 2 10 5 4

## 4.7. Zat Gizi
Setelah  melakukan  tahapan  -  tahapan  dalam Algoritma  Genetika  dengan  metode  PROFIFEA, selanjutnya dilakukan perhitungan untuk menentukan total  kalori  zat  gizi,  Total  Kalori  setiap  kelompok didapatkan dari hasil populasi baru dari hasil evaluasi pada tabel 10. Berikut total kalori zat gizi berdasarkan hasil evaluasi metode profifea pada tabel 11 dibawah ini, sebagai berikut:
Zat Gizi Porsi Latihan Sedikit Sedang Berat Ringan Standar Standar Kuat Normal Standar Standar Kuat Banyak Lemas Lemas Kuat
Intensitas
Latihan Pola Konsumsi Ringan Normal Berat Sedikit Standar Lemas Lemas Sedang Kuat Standar Lemas Banyak Kuat Kuat Standar
Tabel 11. Total Kalori Zat Gizi Total Kalori zat gizi Kromosom karbohidrat protein lemak P1 1172.08 510.2 234.76 P2 1282.56 412.6807 242.47 P3 1227.72 427.59 252.61 P4 1123.13 519.08 240.86

## 4.8. Penalti, Normalisasi, Fitness
Tahap  pertama  Perhitungan  pinalti  (selisih) didapatkan  dari  hasil  pengeluaran  energi  per  atlet berdasarkan nilai (K) karbohidrat, (P) protein, dan (L) lemak  yang  sudah  ditentukan  atau  dibutuhkan  atlet sebelumnya.  Tahap  kedua  normalisasi,  hasil  dari perhitungan  penalti  akan  diubah  menjadi  data normalisasi,  tahap  ketiga Fitness yaitu  setelah melakukan  pinalti  dan  normalisasi  mencari fitness terbaik (angka terbesar) dari seluruh kromosom  yang nantinya akan dijadikan acuan untuk optimasi zat gizi pada  atlet  tersebut.    Perhitungan  rumus  dibawah  ini juga  berlaku  untuk  hasil  protein  dan  lemak.  Untuk hasil perhitungan Penalti dan Normalisasi dapat dilihat pada  tabel  12  dan  hasil fitness terbaik  dapat  dilihat pada tabel 13 dibawah ini, sebagai berikut:
𝑝𝑖𝑛𝑎𝑙𝑡𝑖𝐾𝑎𝑟 = 𝐾𝑎𝑟𝑏𝑜ℎ𝑖𝑑𝑟𝑎𝑡 𝑆𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 𝐾𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑘𝑎𝑟𝑏𝑜ℎ𝑖𝑑𝑟𝑎𝑡 − (2)
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖𝐾𝑎𝑟 = 𝑃𝑖𝑛𝑎𝑙𝑡𝑖𝐾𝑎𝑟𝑏𝑜ℎ𝑖𝑑𝑟𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠 𝐾𝑎𝑟𝑏𝑜ℎ𝑖𝑑𝑟𝑎𝑡 (3)
𝑓 =    (1  −  𝑛𝑜𝑟𝐾𝑎𝑟) +   (1  −  𝑛𝑜𝑟𝑃𝑟𝑜𝑡) +  (1  −  𝑛𝑜𝑟𝐿𝑒𝑚)
3
(4)
Tabel 12. Hasil Penalti dan Normalisasi Na ma Penalti Normalisasi K P L K P L
Bi bin
864. 81 407.
78 174 .07 0.6652 38462 0.7414 18182 0.580 23333 128 2.56 412. 6807 242 .47 0.9865 84615 0.7503 28545 0.808 23333 122 7.72 427. 59 252 .61 0.9444 0.7774 36364 0.842 03333 112 3.13 519. 08 240 .86 0.8639 46154 0.9437 81818 0.802 86667 Tabel 13. Hasil Fitness Terbaik Fitness Hasil Optimasi Kromoso m K P L 0.3347 62 0.2585 82 0.4197 67 0.3377033 41 P1 0.0134 15 0.2496 71 0.1917 67 0.1516178 35 P2 0.0556 0.2225 64 0.1579 67 0.1453767 68 P3 0.1360 54 0.0562 18 0.1971 33 0.1298017 87 P4
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan metode  PROFIFEA  dan  Zat  gizi,  maka  dapat dihasilkan  nilai Fitness terbaik  yaitu  0.337703341 yaitu  pada  kromosom  P1,  zat  gizi  yang  diperlukan
Bibin  untuk  karbohidrat  sebesar  864.81,  protein 407.78, dan lemak 174.07. Adapun hasil keseluruhan data pengeluaran zat gizi dan optimasi kebutuhan zat gizi  yang  sudah  melalui  tahap  metode  PROFIFEA pada tabel 14, 15 dan 16 dibawah ini, sebagai berikut:
Tabel 14. Data Keseluruhan Hasil Pengeluaran Energi
Nama Jenis Kelamin IMT BMR SDA Bibin L 19.8 1505 150.5 Tabel 14. Data Keseluruhan Hasil Pengeluaran Energi Lanjutan Aktifitas Fisik Pertumbuhan Pengeluaran Energi 1837.6 - 2731.31 Tabel 16. Data Keseluruhan Hasil Optimasi
Pengujian  tingkat  akurasi  menggunakan  AFER ( Average Forecasting Error Rate ). Nilai AFER adalah nilai  yang  menyatakan  presentase  selisih  antara  data prediksi dengan data asli. Nilai AFER dapat dikatakan baik jika nilai errornya semakin kecil. Pada penelitian kali  ini  nilai  aktual  diambil  dari  data  total  kalori  zat gizi  dan  nilai  selisih  diambil  dari  total  keseluruhan perhitungan pinalti  masing  –  masing atlet. Hasil  data pengujian AFER dapat dilihat pada tabel 17 dibawah ini, sebagai berikut:
AFER = Ʃ |𝐴𝑖−𝐹𝑖|/𝐴𝑖 𝑛 𝑥 100% (5)

## Tabel 17. Pengujian AFER
No Nama Aktual Selisih Error (a – b) 1 Nasla 7645.7407 6441.9607 1203.78 2 Sisilia 7645.7407 6211.5207 1434.22 3 Kirana Dewi 7645.7407 6062.2507 1583.49 4 Nayla 7645.7407 6050.1007 1595.64 5 Dimas 7645.7407 6077.6707 1568.07 6 M Fahrizal 7645.7407 6143.7207 1502.02 7 M. Dito 7645.7407 6218.9107 1426.83 8 Ferdilla 7645.7407 6279.3407 1366.4 9 Reva Gita 7645.7407 6310.1307 1335.61 10 Layla Agustin 7645.7407 6164.1807 1481.56 11 Revanzu Wastha 7645.7407 6505.5107 1140.23
Nam a Kebutuhan Zat Gizi Kromoso m Karbohidra t Protei n Lema k Bibin 864.81 407.78 174.0 7 P1
No Nama Aktual Selisih Error (a – b) 12 Talitha 7645.7407 7363.2207 282.52 13 Bibin 7645.7407 7175.3607 470.38 TOTAL 99394.6291 16390.75 99394.6291 − 16390.75/99394.6291 39 𝑥100% = 0.021412672 Pada hasil perhitungan tingkat akurasi menggunakan  metode  AFER.  Dapat  disimpulkan bahwa  nilai  dari  tingkat  akurasi  yaitu  0.02%  yang dimana  tingkat  error  dari  perhitungan  algoritma genetika  dengan  metode  profifea  bisa  dikatakan optimal.  Tingkat  akurasi  menggunakan  AFER ( Average  Forecasting  Error  Rate )  dapat  dikatakan baik  jika  nilai  errornya  semakin  kecil,  dengan menggunakan  error  AFER  ini  bisa  dikatakan mendekati kebenaran jika nilai error yang didapatkan mendekati 0%  [12]. Pada penelitian  ini  mendapatkan hasil nilai error sebesar 0.02% yang dimana Optimasi Bahan  Pangan  Kecukupan  Gizi  Atlet  Panjat  Tebing Menggunakan  Algoritma  Genetika  Dengan  Metode PROFIFEA bisa dikatakan optimal.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang di lakukan dapat di simpulkan  bahwa Metode  PROFIFEA  sangat relevan dan  efektif  dalam  penentuan  optimasi  bahan  pangan atlet panjat tebing sesuai dengan kalori dan gizi yang di  butuhkan  oleh  atlet  sehingga  memenuhi  standar pada  keidealan  tubuh.  Terdapat  perhitungan  gizi  per satu  atlet  yang  dapat  mengetahui  kebutuhan  kalori ideal  pada  atlet.  Terdapat  beberapa  parameter  yang mempengaruhi proses optimasi seperti nilai probabilitas  crossover  0.01875  dengan  nilai  fitness 0.018235584  dan  probabilitas  mutation  0.20626 dengan  nilai  fitness  0.018235584.  Dapat  di  ketahui bahwa setiap perubahan parameter dapat mempengaruhi hasil dari kromosom terbaik.   Tingkat akurasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  AFER ( Average Forecasting Error Rate ) yang terdapat nilai error  sebesar  0.02%  yang  artinya  pengujian  dalam perhitungan  tersebut  bisa  dikatakan  optimal.  Pada peneliti selanjutnya diharapkan dapat mengembangkan  dan  dapat  memperbaiki  data kebutuhan  energi  latihan  atlet  yang  digunakan  lebih fleksibel  sehingga  dapat  di update guna  memberikan nilai  kebutuhan  gizi  aktual  atlet  lebih  bak  lagi  serta dapat dilakukan pengujian dengan tools yang berbeda untuk tingkat akurat yang lebih lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  D.  S.  A.  W.  W.  Muhammad  Dimas Setiawan Sanapiah, "Optimasi Menu Maknaan Atlet Berdasarkan Jadwal Latihan Menggunakan Algoritme Genetika," Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu Komputer, vol. Volume 2 No 11 , pp. hlm. 4082-411, Jun 2018.
[2] K.  K.  R.  2014,  Pedoman  Gizi  Olahraga Prestasi, Kementerian Kesehatan RI, 2014.
[3] R.  L.  D.  H.  S.  E.  Haupt,  Partical  Genetic Algorithms,  Canada:  John  Wiley  &  Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 2004.
[4] R. B. F. Febri Zukhruf, Pengantar Optimasi Dalam  Rekayasa  Transportasi,  Bandung: ITB Press, 2021.
[5] P. M. K. R. I. N. 4. T. 2014, Pedoman Gizi Seimbang, 2014.
[6] D.  E.  Goldberg,  Genetic  Algorithms  in Search, Optimization, and Machine Learning,  Library  of  Congress  Cataloging- in-Publication Data, 1989.
[7] G.  M.  Agusta,  Algoritma  Genetika,  Bogor: Institut Pertanian Bogor, 2018.
[8] D. d. Christoper, "OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA MENGGUNAKAN POPULATION RESIZING ON FITNESS IMPROVEMENT FUZZY EVOLUTIONARY ALGORITHM UNTUK PENJADWALAN MATA KULIAH," 2021.
[9] N. d. Wakidah, Penerapan Fuzzy
Evolutionary  Algorithms  Dan  Weight Moving  Averages  Untuk  Menentukan Jumlah Produksi Kedelai, Semarang: Univesitas Semarang Press, 2020.
[10]   J. G. d. F. K. R. Kruse, Foundations of Fuzzy Systems, England: John Wiley & Sons Ltd. Baffins  Lane  Chichester  West  Susex  PO19 1UD, England, 1994.
[11]   J.  D.  B.  E.  S.  R.  Melvin  H.  Williams, Nutrition  For  Health,  Fitness  &  Sport, United  States  of  America:  McGraw-Hill Education,  2  Penn  Plaza,  New  York,  NY 10121, 2017.
[12]   d.  Fuzan  Alfi  Mohammad,  "Algoritma Genetika  Untuk  Optimasi  Fuzzy  Time Series  Dalam," Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer Jurnal  e-ISSN:  2548-964X, pp.  hlm.  831- 835 , Vol. 3, No. 1, Januari 2019, .