Optimasi Komposisi Makanan untuk Penderita Hipertensi Menggunakan Variable Neighborhood Search

Abstrak

Hipertensi merupakan gejala utama penyebab penyakit lain muncul seperti penyakit tidak menular, kanker, diabetes. Salah satu upaya hidup sehat pada penderita hipertensi yaitu konsumsi makanan sehat yang memperhatikan kadar garam dalam makanan. Komposisi makanan dengan memperhatikan kadar garam dan sekaligus biaya pada makanan dapat dilakukan menggunakaan algoritme Variable Neighborhood Search (VNS). Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu 103 data makanan yang terdiri dari makanan pokok, sayur, sumber nabati, sumber hewani dan buah. VNS mempunyai 3 tahap setelah membangkitkan solusi awal yaitu shaking, local search dan move or not. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rata-rata fitness tertinggi sebesar yaitu 0.516848 dengan nilai Kmax = 13 dan rata-rata fitness terbesar yaitu 0.524301 dengan jumlah iterasi local search 2000. Jumlah Kmax dan iterasi local search yang terlalu banyak tidak menjamin solusi dengan fitness yang besar diperoleh namun jumlah Kmax atau iterasi local search yang banyak dapat memberikan kesempatan pencarian yang lebih luas. Hasil dari penelitian berupa komposisi makanan dengan kandungan gizi yang mendekati kebutuhan penderita hipertensi dengan memperhatikan kadar garam natrium dan biaya minimal dalam waktu sehari.