PENJADWALAN POLA MAKAN BAGI PENDERITA
DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN
METODE GENETIC ALGORITHM
SKRIPSI
VANESA FELICIA 111402038
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PENJADWALAN POLA MAKAN BAGI PENDERITA
DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN
METODE GENETIC ALGORITHM
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah
Sarjana Teknologi Informasi
VANESA FELICIA 111402038
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : PENJADWALAN POLA MAKAN BAGI PENDERITA DIABETES MELLITUS
MENGGUNAKAN METODE GENETIC ALGORITHM Kategori : SKRIPSI
Nama : VANESA FELICIA Nomor Induk Mahasiswa : 111402038
Program Studi : S1 TEKNOLOGI INFORMASI Departemen : TEKNOLOGI INFORMASI
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc M.Sc M. Fadly Syahputra, B.Sc., M.Sc IT NIP. 19860303 201012 1 004 NIP. 19830129 200912 1 003
Diketahui/disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua,
PERN YATAAN
PENJADWALAN POLA MAKAN BAGI PENDERITA DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN METODE GENETIC ALGORITHM
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing- masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 21 April 2016
UCAPAN TERIMA KASIH
Segala puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas segala berkat dan pengasihan-Nya yang sungguh berlimpah, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknologi Informasi Program Studi S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Penyelesaian skripsi ini juga tidak terlepas dari bantuan berbagai pihak. Untuk itu, penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Bapak M.Fadly Syahputra B.Sc.,M.Sc.,IT dan Bapak Romi Fadillah Rahmat B.Comp.Sc., M.Sc selaku dosen pembimbing yang telah banyak meluangkan waktu dan pikiran untuk memberikan motivasi, kritik, dan saran kepada penulis. Penulis juga mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Ibu Amalia, ST., MT dan Bapak Ainul Hizriadi, S.Kom., M. Comp. Sc yang telah bersedia menjadi dosen pembanding yang telah memberikan kritik dan saran kepada penulis. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Ketua dan Sekretaris Program Studi Teknologi Informasi, Bapak M. Anggia Muchtar, ST., MM.IT dan Bapak M.Fadly Syahputra B.Sc.,M.Sc.,IT, dan juga seluruh Dosen dan Staff pegawai di Program Studi S1 Teknologi Informasi.
Penulis juga tidak lupa mengucapkan terima kasih kepada kedua orang tua penulis yang telah memberikan dukungan moril dan spiritual, alm Drs. Maruli Simanjuntak (+) dan Dra. Elisabeth Sutan. Kepada abang penulis Yorry Franky Simanjuntak, ST, kepada kakak penulis Sri Swastika, SP, dan juga keponakan penulis Zevany Argyaziva Richelle Simanjuntak yang turut juga memberikan motivasi dan dukungan kepada penulis.
Terima kasih juga penulis ucapkan kepada teman-teman penulis yang setiap saat selalu memberikan motivasi dan dukungan kepada penulis. Terutama penulis ucapkan terima kasih kepada Dian Aria Ningsih, teman seperjuangan penulis dalam pencarian data-data untuk menyelesaikan tugas akhir ini. Terima kasih juga penulis ucapkan kepada seluruh teman-teman seangkatan 2011, kepada abang, kakak dan adik di jurusan Teknologi Informasi yang tidak dapat disebutkan satu per satu.
ABSTRAK
Diabetes Melitus (DM) merupakan salah satu masalah kesehatan yang berdampak pada
produktivitas dan menurunkan mutu sumber daya manusia. Penyakit diabetes melitus
dapat dikontrol dengan cara menjaga dan mengatur pola hidup yang sehat dan seimbang, terutama memperhatikan pola makan sehari- hari. Namun, saat ini belum ada sistem yang dapat membantu pasien DM untuk memperoleh informasi mengenai pola makan yang tepat. Oleh sebab itu diperlukan suatu pendekatan untuk memberikan penjadwalan pola menu makanan setiap hari dalam satu minggu dengan nutrisi yang sesuai kepada pasien DM guna membantu pasien diabetes untuk mengetahui makanan apa yang harus dikonsumsi untuk membantu proses penyembuhan pasien DM. Penelitian ini menggunakan metode Genetic Algorithm untuk menjadwalkan pola makan bagi penderita diabetes mellitus. Pertama sekali akan dihitung jumlah kalori yang dibutuhkan dengan persamaan Harris-Benedict yang kemudian akan dilanjutkan dengan proses penentuan jenis diet penderita. Proses selanjutnya adalah penerapan algoritma genetika untuk menjadwalkan menu makanan yang diawali dengan membangkitkan individu awal secara acak. Tahap selanjutnya adalah menghitung nilai fitness, crossover, dan mutasi. Setelah dilakukan pengujian sebanyak dua belas kali, maka dapat disimpulkan bahwa semakin besar jumlah individu awal yang diberikan maka semakin besar ukuran populasi dimana akan semakin banyak individu yang dihasilkan. Dengan semakin banyak individu yang dihasilkan, maka semakin besar juga kemungkinan perubahan nilai fitness
mendekati nilai fitness yang terbaik. Dan juga dapat disimpulkan bahwa semakin besar jumlah generasi yang diberikan, maka semakin besar peluang untuk memperoleh individu yang terbaik dengan nilai fitness mendekati 0 atau sama dengan 0.
DIET SCHEDULING FOR DIABETIC PATIENT USING GENETIC ALGORITHM
ABSTRACT
Diabetes Mellitus (DM) is one of the health issues that have an impact on productivity and decrease the quality of human resources. Diabetes Mellitus diseases can be controlled by maintaining and controlling a healthy and balanced lifestyle, especially paying attention to the daily diet. However, there is no system today that can help the patient with diabetic diseases to obtain the information about the proper diet. Therefore, we need an approach to give the information about daily food scheduling in a week with an appropriate nutrition to the diabetic patients to help them to know what foods should be taken for their healing process. This research is using Genetic Algorithm for scheduling the diet for diabetic patients. The first thing to do is calculating the number of required energy with Harris-Benedict equation and will be continued with determining the type of diet. The next process is implementing the genetic algorithm for scheduling the diet that begins with generating the initial individuals randomly. The next step is calculating the fitness value, doing crossover, and doing mutation. After twelve times testing is done, we can conclude that the greater the number of initial individuals is given, then the greater the size of population is produced. With the greater the size of population is produced, the greater the possibility of changes in fitness value will approach the best fitness value. And it can also be concluded that the greater the number of generations is given, the greater the probability to obtain the best individual with the fitness value almost 0 or equal to 0.
DAFTAR ISI 2.3 Kebutuhan Nutrisi bagi Pasien Diabetes Mellitus (DM) 10 2.4 Algoritma Genetika (Genetic Algorithm) 12 2.4.1 Proses Algoritma Genetika 13 2.4.2 Komponen Utama Algoritma Genetika 16 2.4.3 Pengertian Individu 22 2.4.4. Nilai Fitness 24
2.4.5. Elitisme 24
Bab 3 Analisis dan Perancangan
3.1 Arsitektur Umum 27
3.2 Data yang Digunakan 29 3.3 Perhitungan Kebutuhan Kalori 30 3.3.1. Hitung Berat Badan Ideal (BBI) 32 3.4. Penentuan Jenis Diet Penderita Diabetes Mellitus 34 3.5. Model Algoritma Genetika 35 3.5.1. Struktur Algoritma Genetika 35
3.6. Perancangan Sistem 51
3.6.1. Flowchart Sistem 51 3.6.2. Perancangan Database 52 3.6.3. Rancangan Tampilan Antarmuka 55
Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem
4.1. Implementasi Sistem 67 4.1.1. Spesifikasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak 67 4.1.2. Implementasi Perancangan Antarmuka 68 4.2. Pengujian Kinerja Sistem 76
Bab 5 Kesimpulan dan Saran
5.1. Kesimpulan 87
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Kelompok Status Berat Badan 10 Tabel 2.2 Klasifikasi Diet Diabetes Mellitus dan Kandungan Nutrisi 12 Tabel 2.3 One Point Crossover 19 Tabel 2.4 Two Point Crossover 20 Tabel 2.5 Crossover Seragam 20 Tabel 2.6 Penelitian Terdahulu 25
Tabel 3.1 Parameter Pasien 29
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Diagram Alir Proses Algoritma Genetika 14 Gambar 2.2 Ilustrasi Representasi Penyelesaian Permasalahan dalam GA 23
Gambar 3.1 Arsitektur Umum 28
Gambar 3.2 Flowchart Perhitungan Kebutuhan Kalori Pasien 31 Gambar 3.3 Struktur Individu 35 Gambar 3.4 Struktur Kromosom 36 Gambar 3.5 Struktur Genotype (Gen) 36 Gambar 3.6 Flowchart Tahapan Inisialisasi Individu Awal 37 Gambar 3.7 Ilustrasi Menggunakan Rank Based Fitness Assignment 45 Gambar 3.8 Ilustrasi Proses Crossover Kondisi Pertama 47 Gambar 3.9 Ilustrasi Proses Crossover Kondisi Kedua 48 Gambar 3.10 Ilustrasi Proses Mutasi 50 Gambar 3.11 Flowchart Sistem 51 Gambar 3.12 Data pada Tabel Menu Makanan 53 Gambar 3.13 Data pada Tabel Jenis Diet 53 Gambar 3.14 Data pada Tabel Jadwal Makanan 54 Gambar 3.15 Data pada Tabel Pasien 54 Gambar 3.16 Rancangan Tampilan Halaman Utama 55 Gambar 3.17 Rancangan Tampilan Halaman Info Diabetes Mellitus 56 Gambar 3.18 Rancangan Tampilan Halaman Galeri 57 Gambar 3.19 Rancangan Tampilan Halaman Buat Jadwal 58 Gambar 3.20 Rancangan Tampilan Halaman Data Diet Pasien 60 Gambar 3.21 Rancangan Tampilan Halaman Output 62 Gambar 3.22 Rancangan Tampilan Log Proses Algoritma Genetika 63 Gambar 3.23 Rancangan Tampilan Halaman Grafik 64 Gambar 3.24 Rancangan Tampilan Data Pasien 65
Gambar 4.2 Halaman Info Diabetes 69
Gambar 4.3 Halaman Galeri 69
