Seluruh makhluk hidup di dunia ini membutuhkan asupan gizi yang cukup untuk tubuh. Gizi yang diterima oleh tubuh inilah yang akan membantu manusia dalam beraktifitas. Zat gizi yang sangat dibutuhkan oleh tubuh manusia ini bisa didapatkan dalam makanan. Keberagaman kebutuhan gizi dalam satu keluarga menyebabkan pemenuhan gizi setiap anggota keluarga bisa jadi kurang maksimal. Dibutuhkan suatu trik khusus untuk benar-benar dapat memenuhi kebutuhan gizi setiap anggota keluarga. Salah satu metode yang dapat menyelesaikan masalah optimasi susunan bahan makanan adalah algoritma genetika. Algoritma genetika mengadaptasi konsep evolusi alami pada sebuah populasi individu. Algoritma genetika telah banyak menghasilkan solusi yang optimal pada berbagai masalah. Representasi kromosom yang digunakan untuk mengoptimasi susunan bahan makanan adalah representasi permutasi. Metode crossover yang diterapkan adalah one cut point crossover, sedangkan proses mutasi menggunakan metode exchange mutation. Untuk proses seleksi digunakan teknik elitism selection. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, maka didapatkan jumlah generasi yang dianggap optimal adalah 80 generasi dengan rata-rata fitness  84,0909, jumlah populasi terbaik adalah 80 populasi dengan rata-rata fitness 81,8185, dan kombinasi nilai crossover rate(cr) dan mutation rate(mr) terbaik adalah 0,5 untukcr dan 0,5 untuk mr. Hasil atau keluaran pada penelitian ini berupa susunan bahan makanan keluarga dalam kurun waktu 7 hari berdasarkan harga yang minimum.