Optimasi penentuan bahan pangan harian atlet sepakbola menggunakan algoritma genetika untuk memenuhi kebutuhan gizi

INDONESIA:

Ada banyak kemungkinan kombinasi makanan yang dapat digunakan untuk menentukan bahan pangan atlet sepakbola agar memenuhi kecukupan gizi. Namun demikian, tidak semua kombinasi makanan akan memberikan solusi terbaik. Agar solusi terbaik dapat dicapai, penelitian untuk menentukan bahan pangan harian atlet sepakbola perlu dilakukan. Untuk mempermudah proses penentuan komposisi tersebut, dilakukan pembuatan perangkat lunak yang diharapkan berguna untuk mencapai kombinasi bahan pangan atlet yang baik dengan memperhatikan kebutuhan gizi atlet.

Algoritma genetika yang memiliki kehandalan dalam menghasilkan output yang optimal dapat dimanfaatkan untuk memecahkan masalah tersebut dengan bantuan piranti lunak. Pada piranti lunak yang dibuat, terdapat beberapa input yang dibutuhkan, yaitu jumlah kromosom awal, jumlah generasi, probabilitas crossover dan probabilitas mutasi. Hasil pemrosesan merupakan kombinasi makanan yang merepresentasikan penyelesaian masalah ini. Selain itu juga terdapat input data dari atlet untuk penghitungan kebutuhan protein dan kalori ang diperlukan atlet. Hanya kromosom terbaik yang akan diberikan sebagai hasil.

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, digunakan 53 jenis makanan yang akan digunakan pada pengujian. Dari jenis makanan tersebut, dipilih 9 jenis makanan mengisi setiap kromosomna. Hasil pengujian berbeda tergantung parameter yang dimasukan. Selain parameter genetika hasil kombinasi juga tergantung pada data dan aktifitas masing-masing atlet. Seperti dengan data dan kegiatan atlet Ahmad diketahui kebutuhan kalorinya 4106,22 dan protein 102,655. Dilanjutkan proses genetika dengan parameter jumlah generasi 50, populasi 80, probabilitas crossover 0,45, probabilitas mutasi 0,01 dihasilkan komposisi bahan pangan sebagai berikut : Beras giling, Tepung sagu, Daging ayam, Kacang panjang, Apel, Yoghurt, Gula Pasir, Buncis, Minyak kelapa. Komposisi tersebut terdapat pada individu dan generasi 1 dengan perbandingan protein 103% dan kalori 100%

ENGLISH:

There are many possible combinations of foods that can determine food for football athletes in order to meet their nutritional adequacy. However, not all combinations of foods will give best solutions. In order to achieve the best solution, a stydy to determine daily foods of football athletes need to be done. To simplify the process of determining composition, useful software is made which is expected to achieve a good combination of food athletes by focusing on nutritional needs of athletes.

Genetic algorithms that have reliability in producing optimum output can be used to solve the problems with software. In software, there are several inputs required, the number of initial chromosomes, number of generations, crossover probability and mutation probability. The result of processing is a combination of food that represents the completion of this problem. There are also data input from the athletes to the calculation of protein and calories needs of athletes required. Only best chromosome that will be awarded as a result.

Based on the research, used 53 types of food that will be used in testing. Of these foods, selected 9 kinds of food to fill every kromosomna. The result test vary depending on the parameters entered. In addition, the result combination of genetic parameters also depend on the data and activities of each athletes. Data and activities athletes ahmad 4106.22 calorie and 102.655 protein. Proess of genetic parameters 50 number of generations, population 80, crossover probability of 0.45,0.01 mutation probability produced food composition as follows : Milled rice, sago flour, chicken meat, longbeans, apples, yogurt, cane sugar, beans, coconut oil. The composition contained in the individual and generation 1 with ratio of 103% protein and 100% calories.