Aplikasi mobile penentuan daftar bahan makanan ibu menyusui dengan metode genetic algorithm

Fauziah, Suci Nur (2013) Aplikasi mobile penentuan daftar bahan makanan ibu menyusui dengan metode genetic algorithm. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.

[img] Text (Fulltext)
08650146.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (4MB)

Abstract

INDONESIA:

Asupan makanan yang bergizi bagi ibu menyusui penting untuk mengganti kehilangan nutrien selama kehamilan dan proses persalinan, juga sebagai tambahan energi dan untuk menjaga kondisi tubuh agar tetap sehat. Pemenuhan bahan makanan yang dikonsumsi sehari-hari hendaknya sesuai dengan hasil perhitungan kebutuhan energi serta zat gizi makro (karbohidrat, lemak dan protein) ibu menyusui dalam sehari. Melihat banyaknya daftar bahan makanan yang dapat dikonsumsi dengan kategori yang berbeda-beda serta memiliki kandungan energi, karbohidrat, protein dan lemak yang berbeda-beda pula, peneliti membuat aplikasi yang dapat mengoptimalkan pemilihan daftar bahan makanan dalam sehari sesuai dengan kebutuhan ibu menyusui dengan menggunakan algoritma genetika sebagai metode optimasi. Setiap kromosom yang ada pada satu generasi mempresentasikan komposisi daftar makanan yang digunakan untuk mendapatkan hasil yang optimal dan kromosom yang mewakili solusi tersebut boleh mempunyai satu jenis makanan yang sama. Untuk itu penelitian ini diharapkan dapat membantu ibu menyusui dalam menentukan daftar bahan makanan melalui penggunaan aplikasi mobile yang berbasis android.

Rancang bangun aplikasi ini mempunyai beberapa tahapan dalam pengerjaannya. Perancangan sistem di sisi server, yaitu menyiapkan database server dengan MySQL dan menyiapkan web server menggunakan Apache dengan modul PHP. Sedangkan persiapan aplikasi di sisi client menggunakan aplikasi java berbasis Android yang dibangun dengan IDE Eclipse dan Android SDK sebagai development tools.

Berdasarkan uji coba yang dilakukan dengan probabilitas crossover 60%, probabilitas mutasi 1%, populasi 30 dan maksimal generasi 100 menghasilkan perbandingan dalam prosentase pemenuhan kebutuhan kalori dengan pada kelompok ibu menyusui dengan status menyusui 6 bulan pertama ketepatan untuk kalori 3.5%, protein 6.59%, lemak 5.74% dan karbohidrat 2.83%, sedangkan pada kelompok ibu menyusui 6 bulan kedua ketepatan untuk kalori sebesar 0.896%, protein sebesar 3.185%, lemak sebesar 3.75% dan untuk karbohidrat sebesar 2.73% dan pada kelompok ibu menyusui tahun kedua ketepatan untu kalori sebesar 1%, protein sebesar 2.82%, lemak 1.85% dan karbohidrat 2.44%.

ENGLISH:

Intake of nutritious foods for breastfeeding mothers is important to replace lost nutrients during pregnancy and childbirth, as well as additional energy to maintain body condition and to stay healthy. Fulfillment of foodstuffs consumed daily should be appropriate to the calculation of energy needs as well as macro-nutrients (carbohydrates, fats and proteins) in nursing mothers day. Seeing the number of grocery lists that can be consumed by different categories and has the energy content, carbohydrate, protein and fat are different too, researchers create applications that can optimize the selection of a list of food in a day according to the needs of breastfeeding mothers by using the algorithm genetics as an optimization method. Each chromosome is on the composition of the present generation of a list of foods that are used to obtain optimal results and chromosome representing the solution should have the same type of food. For the study is expected to help mothers breastfeed in determining the list of foods through the use of Android-based mobile applications.

Design of mobile learning applications on the Android operating system has several stages in the process. The design of the system on the server, which is set up with MySQL database server and set up a web server using Apache with PHP module. While the preparation of the application on the client side using java based Android application built with the Eclipse IDE and Android SDK as development tools.

Based on experiments performed with 60% probability of crossover, mutation probability of 1%, populations of 30 and a maximum of 100 generations percentage yield in comparison with the caloric needs of the group of nursing mothers with breastfeeding status in the first 6 months 3.5% accuracy for calories, protein 6:59%, 5.74% fat and 2.83% carbohydrates, while in the second 6 months of breastfeeding mothers to calorie accuracy of 0.896%, 3.185% of protein, fat at 3.75% and at 2.73% for carbohydrates and in the group of second year nursing mothers accuracy untu calories by 1 %, amounting to 2.82% protein, 1.85% fat and carbohydrate 2:44%.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Supervisor: Hayati, Hani Nur and Syauqi, A’la
Keywords: Penentuan Daftar Bahan Makanan; Ibu Menyusui; Algoritma Genetika; Determination of Food Ingredients List; Breastfeeding; Genetic Algorithm
Departement: Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika
Depositing User: Imam Rohmanu
Date Deposited: 07 Aug 2017 02:17
Last Modified: 07 Aug 2017 02:17
URI: http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/7632

Actions (login required)

View Item View Item