Implementasi Algoritma Greedy untuk Optimasi Protein pada 0/1 Knapsack dalam Diet Defisit Kalori
Keywords:
Algoritma Greedy, Diet Defisit Kalori, Greedy by Density, Knapsack Problem, Optimasi ProteinAbstract
Program diet defisit kalori memerlukan perencanaan nutrisi yang cermat, khususnya dalam memaksimalkan asupan protein tanpa melebihi batas kalori harian. Permasalahan ini dapat dimodelkan sebagai 0/1 Knapsack Problem di mana kalori bertindak sebagai bobot dan kandungan protein sebagai nilai. Penelitian ini mengimplementasikan dan mengevaluasi tiga strategi Algoritma Greedy, yaitu Greedy by Density (rasio protein/kalori), Greedy by Profit (protein terbesar), dan Greedy by Weight (kalori terkecil) pada dataset 50 menu makanan berbasis Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI) dengan kapasitas 1500 kkal. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Greedy by Density menghasilkan total protein tertinggi sebesar 221,2 gram dengan pemanfaatan kapasitas penuh (0 kkal sisa), diikuti Greedy by Profit dengan 176,9 gram, dan Greedy by Weight dengan 128,4 gram. Kompleksitas algoritma secara keseluruhan adalah O(n log n). Penelitian ini membuktikan bahwa strategi berbasis rasio nilai-terhadap-bobot merupakan pendekatan paling efektif dalam optimasi menu diet defisit kalori.
References
A. Rahman dan H. Kusuma, "Perbandingan Kompleksitas Waktu Algoritma Greedy dan Dynamic Programming pada Kasus Bounded Knapsack," Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika, vol. 7, no. 1, hal. 33-41, 2020.
FatSecret, "FatSecret Indonesia - Kalori Makanan dan Fakta Gizi," 2026. [Daring]. Tersedia: https://www.fatsecret.co.id. [Diakses: 02 April 2026].
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI). Jakarta: Kemenkes RI, 2017.
N. Adeliana dan E. Putri, "Implementasi Algoritma Heuristik dalam Penentuan Menu Makanan Bergizi Menggunakan Pemrograman Python," Jurnal Sistem Informasi, vol. 8, no. 1, hal. 45-53, 2021.
R. Munir, Strategi Algoritmik, Edisi Revisi. Bandung: Informatika, 2021.A. Basuki, R. S. Wahono, dan T. Hasan, "Penerapan Algoritma Greedy pada Pemecahan 0/1 Knapsack Problem untuk Optimasi Menu Makanan," Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 15, no. 2, hal. 112-120, 2023.
R. Sari dan A. Hidayat, "Analisis Kinerja Algoritma Greedy Berdasarkan Densitas pada Optimasi Kapasitas Ruang," Jurnal Riset Komputer, vol. 9, no. 3, hal. 210-218, 2022.M. D. Mifflin, S. T. St Jeor, L. A. Hill, B. J. Scott, S. A. Daugherty, dan Y. O. Koh, "A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals," The American Journal of Clinical Nutrition, vol. 51, no. 2, hal. 241-247, 1990.
S. W. Hati, "Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Menu Diet Sehat Menggunakan Pendekatan Knapsack Problem," Jurnal Teknologi Informasi, vol. 12, no. 4, hal. 78-85, 2020.
T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, dan C. Stein, Introduction to Algorithms, 3rd ed. Cambridge, MA: MIT Press, 2009.
