Daging memiliki manfaat yang sangat besar untuk pemenuhan gizi berupa protein hewani. Produktivitas ternak sapi potong sebagai salah satu sumber makanan berupa daging masih memprihatinkan karena volume produksi daging yang masih rendah. Salah satu usaha perbaikan produksi daging sapi potong adalah penyediaan pakan yang dapat memenuhi kebutuhan nutrisi ternak. Namun, biaya pembelian ransum ternak merupakan biaya tertinggi dalam usaha peternakan. Agar memperoleh  biaya minimal, penelitian ini menawarkan solusi menggunakan algoritma genetika sebagai algoritma untuk penentuan komposisi pakan sapi potong. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 31 data bahan pakan sapi beserta kandungan nutrisinya. Proses algoritma genetika ini menggunakan representasi real-code dengan panjang kromosom sesuai dengan bahan pakan yang tersedia, metode crossover yang digunakan adalah extended intermediate crossover, metode mutasi yang digunakan adalah random mutaion, dan diseleksi dengan metode elitism. Dari hasil pengujian yang dilakukan diperoleh parameter optimal yaitu ukuran populasi sebesar 200 individu dengan rata-rata fitness sebesar 0.4411528, generasi sebanyak 100 dengan rata-rata fitness sebesar 0.441953dan kombinasi cr 0.5 dan mr 0.1 dengan rata-rata fitness sebesar 0.4400628. Hasil akhir berupa komposisi pakan sapi harian yang memaksimalkan kebutuhan nutrisi dengan meminimumkan biaya pakan