IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK MEMBERIKAN REKOMENDASI KONSUMSI MAKANAN BERBASIS KEARIFAN LOKAL DALAM MEMENUHI ANGKA KECUKUPAN GIZI (AKG) PADA BALITA

Abstract

Pemenuhan gizi optimal pada balita penting untuk pertumbuhan dan perkembangan anak. Namun, banyak orang tua menghadapi kesulitan dalam menyusun pola makan sesuai Angka Kecukupan Gizi (AKG), terutama dengan bahan pangan lokal. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi konsumsi makanan balita berbasis kearifan lokal menggunakan Algoritma Genetika untuk optimasi. Sistem dibangun dengan Flask dan database nutrisi pangan lokal. Algoritma Genetika diterapkan melalui seleksi, crossover, dan mutasi untuk menghasilkan kombinasi makanan optimal. Evaluasi menggunakan black-box testing memastikan fungsionalitas sistem. Hasilnya, sistem dapat merekomendasikan makanan sesuai AKG berdasarkan umur dan berat badan balita. Integrasi kearifan lokal memungkinkan rekomendasi yang relevan, terjangkau, dan mudah diakses. Sistem ini berpotensi menjadi solusi pemenuhan gizi balita dan mengurangi risiko malnutrisi, terutama di daerah dengan akses terbatas terhadap pangan bergizi