Implementasi Algoritme Genetika Pada Optimasi Metode Permukaan Respons (Studi Kasus Formula Jamu Pada Penyakit Diabetes).

Abstract

Response Surface Method (RSM) atau metode permukaan respons merupakan suatu model gabungan teknik statistika dan matematika yang digunakan untuk membuat model guna mengoptimalkan respons. Permasalahan pada optimasi model RSM dalam perkembangannya dapat diselesaikan dengan menerapkan algoritme genetika. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritme genetika dalam optimasi model RSM pada kasus formula pembuatan jamu untuk mengatasi risiko penyakit diabetes. Pemilihan formula ini didasarkan pada formula yang memberikan kemungkinan respons terbaik pada model RSM. Struktur formula jamu disusun oleh empat tanaman herbal berdasarkan aktivitas farmakologinya yang terdiri atas 3 tanaman pendukung (analgesik, antibakteri, dan antiradang) serta satu tanaman utama sebagai penentu khasiat target. Model RSM digunakan sebagai kriteria fitness yang dibentuk dari 20 formula jamu dengan melibatkan 3 peubah penjelas untuk mengatasi terjadinya multikolinieritas. Proses iterasi pada algoritme genetika dilakukan hingga kondisi yang konvergen. Karakter individu yang terpilih pada setiap iterasi menunjukkan hasil yang konsisten yaitu formula jamu disusun oleh 4 tanaman pendukung yang didominasi oleh tanaman Sembung dan Pare. Formula jamu yang optimal dalam mengatasi risiko penyakit diabetes adalah formula jamu yang disusun oleh 41% tanaman Sembung, 56% tanaman Pare, 3% tanaman Jahe, dan tanaman Bratawali mendekati 0%.