Implementasi Algoritme Improved Particle Swarm Optimization Untuk Optimasi Komposisi Bahan Makanan Untuk Memenuhi Kebutuhan Gizi Penderita Penyakit Diabetes Melitus
Kata Kunci:
optimasi, komposisi bahan makanan, kebutuhan gizi, Improved Particle Swarm Optimization (IPSO), Diabetes MelitusAbstrak
Diabetes Melitus merupakan salah satu penyakit dengan jumlah korban terbanyak di Indonesia. Tingginya penderita Diabetes di Indonesia dikarenakan minimnya pengetahuan masyarakat mengenai kendali makanan yang sehat yang mengakibatkan pola makan mereka menjadi buruk. Akibatnya, banyak masyarakat Indonesia yang belum memenuhi keseimbangan asupan gizi yang menjadi bagian terpenting dalam mengatur pola makan yang baik dan sehat. Informasi mengenai pola makan yang tepat diperlukan bagi penderita Diabetes untuk memperbaiki kondisi kesehatan mereka. Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) seringkali digunakan dalam melakukan sebuah kasus optimasi dengan hasil yang baik dan optimal, terlebih terdapat pengembangan menjadi Improved Particle Swarm Optimization (IPSO) yang semakin meningkatkan performa PSO. Oleh karena itu, penelitian ini merancang sebuah sistem optimasi komposisi bahan makanan untuk kebutuhan gizi penderita Diabetes Melitus dengan menggunakan algoritme Improved-PSO. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini berupa parameter-parameter Improved-PSO optimal yaitu jumlah populasi = 150, nilai koefisien akselerasi = 2;1, serta sistem konvergen pada iterasi ke 550. Selain itu, dari hasil analisis global menunjukkan bahwa perhitungan gizi dari sistem dapat memenuhi kebutuhan gizi pasien dengan selisih toleransi ± 10% dari perhitungan pakar.