Abstract
Abstrak
Gizi merupakan zat yang dibutuhkan manusia bagi pertumbuhan dan kesehatannya. Meskipun begitu asupan gizi yang kurang tepat juga dapat mengakibatkan berbagai permasalahan yang mengganggu kesehatan. Sayangnya masih dapat dijumpai permasalahan gizi di berbagai tempat, salah satunya di panti asuhan. Immune Genetic Algorithm merupakan algoritma genetika yang dioptimasi dengan konsep imunitas dalam biologi dengan tujuan meningkatkan kemampuan algoritma genetika dalam pencarian optimum lokal sementara tetap menjaga kemampuannya dalam pencarian optimum global. Pencarian solusi rekomendasi menu makanan didapat dari mengkombinasikan kromosom yang diproses dengan operator genetika (crossover dan mutasi) yang kemudian dioptimasi dengan metode vaksinasi lalu diseleksi dengan proses seleksi imun. Hasil dari pengujian menunjukkan nilai fitness terbaik didapatkan dengan parameter: jumlah populasi awal = 70, probabilitas crossover = 0,7, probabilitas mutasi = 0,7. konstanta affinity = 0,8, konstanta similarity = 0,7, serta death factor = 0,7. Algoritma ini dapat memberikan rekomendasi menu makanan yang dapat memenuhi kebutuhan gizi tiap hari untuk satu populasi, hanya saja biaya dari menu makanan yang dihasilkan masih cukup tinggi.
