Optimasi Menu Makanan Penderita Asam Urat Pralansia Menggunakan Algoritma PSO
DOI:
https://doi.org/10.33795/jip.v12i4.9707Keywords:
asam urat, optimasi menu, particle swarm optimization, purin, pralansiaAbstract
Asam urat merupakan hasil akhir metabolisme purin yang dapat menumpuk dalam tubuh dan menyebabkan peradangan pada sendi. Penyakit ini banyak terjadi pada kelompok pra lansia dan salah satu faktor yang memengaruhinya adalah pola makan yang tidak terkontrol, terutama konsumsi makanan tinggi purin. Penyusunan menu makanan bagi penderita asam urat secara manual cukup kompleks karena harus mempertimbangkan kebutuhan gizi serta batasan kandungan purin. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) untuk mengoptimalkan perencanaan menu makan bagi penderita asam urat pada kelompok pra lansia. Data yang digunakan meliputi data bahan makanan beserta kandungan gizinya, kebutuhan gizi harian, dan batasan asupan nutrisi yang direkomendasikan bagi penderita asam urat. Metode PSO digunakan untuk mencari kombinasi menu terbaik melalui proses inisialisasi partikel, evaluasi fitness, serta pembaruan posisi dan kecepatan partikel hingga diperoleh solusi optimal. Pengujian dilakukan menggunakan variasi tingkat aktivitas, jumlah populasi, dan jumlah iterasi maksimum. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PSO mampu menghasilkan rekomendasi menu optimal yang memenuhi batasan nutrisi dan purin yang telah ditentukan. Kombinasi parameter terbaik diperoleh pada tingkat aktivitas ringan dengan jumlah iterasi 1000 dan populasi 30, yang menghasilkan rata-rata nilai menu optimal sebesar 934,85 dengan rata-rata waktu komputasi 382,86 detik. Dengan demikian, algoritma PSO dapat digunakan sebagai pendekatan yang efektif dalam mendukung perencanaan menu makan bagi penderita asam urat.
Downloads
References
Adnani, H., Hikmawati, A. N., Sihapark, S., Suharyanta, D., & Widiyaningsih, D. (2022). Factors of independent of activities of daily living among osteoarthritis elderly. International Journal of Public Health Science, 11(1). https://doi.org/10.11591/ijphs.v11i1.21065
Bojappa, K., & Lee, J. (n.d.). Review on particle swarm optimization: Application toward autonomous dynamical systems. Journal of Automatica Sinica, 12(9).
Damayanti, E., Rambey, H., & Octavariny, R. (2025). Efektivitas pemberian penyuluhan dalam upaya peningkatan pengetahuan dan pola makan diet rendah purin penderita gout arthritis Puskesmas Bintang Bayu Serdang Bedagai. Jurnal Kesmas dan Gizi. https://doi.org/10.35451/fkeqf868
Fanggidae, A., & Boru, M. (2017). Analisis algoritma DE, ABC, PSO dalam penentuan parameter karakteristik input-output pembangkit termal. Seminar Nasional Ilmu Komputer, 1(1).
Fanggidae, A., Polly, Y. T., Karnyoto, A. S., Ledoh, J. R. M., Pah, C. E. A., Mauko, A. Y., Dethan, S. A., & Pardamean, B. (2025). Menu planning using multi-complex differential evolution algorithm for wasting children. Communications in Mathematical Biology and Neuroscience. https://doi.org/10.28919/cmbn/9256
Kim, E. Y., Heo, S. J., Lee, Y., Han, T. H., Kwon, Y. J., & Lee, J. W. (2026). Nutrient intake and diet quality in individuals with hyperuricemia: A matched population study. Frontiers in Nutrition. https://doi.org/10.3389/fnut.2026.1719104
Lumbanraja, W. L., & Simatupang, L. L. (2025). Pengalaman hidup penderita gout arthritis pada lansia di Puskesmas Sentosa Baru Kecamatan Medan Perjuangan. Jurnal Pustaka Keperawatan, 4(2).
Melo, V. V. de, Nascimento, A. M., & Iacca, G. (2024). A co-evolutionary algorithm with adaptive penalty function for constrained optimization. Soft Computing. https://doi.org/10.1007/s00500-024-09896-5
Miow, Y. X., Mok, W. K. H., Gan, W. Y., Lim, P. Y., Appannah, G., & Adznam, S. N. (2025). The use of linear programming approach in diet optimization among children under five: A scoping review. BMC Public Health. https://doi.org/10.1186/s12889-025-22414-y
Mizwardy, D., Mahmud, M., Hermana, Marudut, & Zufiyanto, N. A. (2017). Tabel komposisi pangan Indonesia. Kementerian Kesehatan.
Nuzula, L. F. (2024). Program kegiatan pemeriksaan kesehatan pada warga pra-lansia dan lansia. Jurnal Kesehatan Tambusai, 5(4).
Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 41 Tahun 2014. (2014).
Purba, D., & Parinduri, J. S. (2022). Hubungan pola makan dengan kadar asam urat pada pra lansia di wilayah kerja Puskesmas Padang Bulan. Journal of Vocational Health Science, 1(1). https://doi.org/10.31884/jovas.v1i1.20
Rad, F. S., Amiri, M., & Li, J. (2024). Optimizing nutritional decisions: A particle swarm optimization–simulated annealing-enhanced analytic hierarchy process approach for personalized meal planning. Nutrients. https://doi.org/10.3390/nu16183117
Timsans, J., Palomäki, A., & Kauppi, M. (2024). Gout and hyperuricemia: A narrative review of their comorbidities and clinical implications. Journal of Clinical Medicine. https://doi.org/10.3390/jcm13247616
Twumasi, E., Frimpong, E. A., II, N. K. P., & Gyasi, D. B. (2024). A novel improvement of particle swarm optimization using an improved velocity update function based on local best murmuration particle. Journal of Electrical Systems and Information Technology. https://doi.org/10.1186/s43067-024-00168-8
Yudiadewi, M. A., Putra, I. K. G. D., & Rusjayanthi, N. K. D. (2022). Aplikasi perhitungan gizi dan diet khusus bagi pekerja menggunakan particle swarm optimization berbasis web. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer.
