Home
Login.
Artikelilmiahs
17671
Update
MIKA RIZKY UTAMI
NIM
Judul Artikel
OPTIMISASI BIAYA PEMENUHAN KEBUTUHAN GIZI MAHASISWA FMIPA MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
Abstrak (Bhs. Indonesia)
Pada makalah ini, algoritma genetika diaplikasikan untuk mencari optimisasi biaya pemenuhan kebutuhan gizi mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam berdasarkan data jenis kelamin, tinggi badan, berat badan, umur, dan aktifitas fisik serta jenis makanan. Algoritma genetika dimulai dengan cara menginisialisasi populasi. Selanjutnya, dilakukan proses penghitungan nilai fitness, elitism, seleksi menggunakan metode roulette wheel, single-point crossover, dan mutasi. Untuk memudahkan pengaplikasian algoritma genetika dibuat program pada software Microsoft Visual Basic for Excel dengan menggunakan population size sebesar 25, nilai crossover probability sebesar 0,8, dan nilai mutation rate sebesar 0,01. Untuk mahasiswa dengan jensi kelamin laki-laki, tinggi badan 172 cm, berat badan 55 kg, umur 20 tahun, dan aktifitas fisik sangat ringan diperoleh biaya optimum Rp5.000,00.
Abtrak (Bhs. Inggris)
In this project, genetic algorithm is applied to find the optimization cost of nutrion need for Faculty of Mathematics and Natural Sciences students. The data involves the gender, height, weight, age, and physical activity of students as well as the types of their meal. Genetic algorithm begins with an initialization of population. The next consecutive process are calculating the fitness value, elitism, selecting by using roulette wheel, single-point crossover, and mutation. The genetic algorithm is then represented in the program constructed by using the software of Microsoft Visual Basic for Excel. With the population size of 25, the value of crossover probability of 0,8, and the value of mutation rate of 0,01. It is obtained that a 20 years old male student having height 172 cm, weight 55 kg, and a very low physical activity has the optimum cost 5.000,00 IDR.
Kata kunci
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Pembimbing 3
Tahun
Jumlah Halaman
Save