Abstract—Recently computer networks are increasingly  complex.  It  needs  to  be  a  supporting  device for  network  management  such  as  a  router.  Router  is  a device that plays an important role in the routing process. In  a  router  stored  information  in  the  form  of  routing paths,  where  the  information  includes  data  and  which routers will be passed. In certain cases, a router can have more than one gateway. This is because the router needs to send  data  packets  to  several  networks  that  have  different segments.  Such  cases  can  be  handled  by  using  the appropriate  routing  path  selection  rules.  The  routing problem can be regarded as a traveling salesman problem (TSP),  where  a  mechanism  is  needed  to  determine  the shortest route to be traversed. The author implements the Simulated Annealing Algorithm because it can produce an optimal  solution  with light  computing,  so  that  the  routing process can be more effective and efficient.

## Index  Terms—Computer  Network;  Routing;  Simulated
Annealing; Travelling Salesman Problem.
Abstrak–-Jaringan komputer saat ini semakin kompleks.  Perlu  adanya  suatu  perangkat  pendukung untuk  manajemen  jaringan  seperti  router.  Router merupakan  perangkat  yang  berperan  penting  dalam proses  routing.  Pada  sebuah  router  tersimpan  informasi berupa jalur routing, dimana informasi tersebut mencakup data dan router mana saja yang akan dilewati. Pada kasus tertentu, router dapat memiliki lebih dari satu gateway.  Hal  ini  disebabkan  karena  router  perlu mengirimkan  paket  data  ke  beberapa  jaringan  yang memiliki segmen berbeda. Kasus tersebut dapat ditangani dengan menggunakan aturan pemilihan jalur routing yang tepat.  Permasalahan  routing  dapat  dikatakan  sebagai suatu  permasalahan  travelling  salesman  problem  (TSP), dimana  diperlukan  suatu  mekanisme  dalam  menentukan rute terpendek untuk dilalui. Penulis mengimplementasikan  Algoritma  Simulated  Annealing karena  dapat  menghasilkan  solusi  yang  optimal  dengan komputasi  ringan,  sehingga  proses  routing  dapat  lebih efektif dan efisien.
Kata Kunci— Algoritma Simulated Annealing; Jaringan Komputer; Penentuan Rute; Travelling Salesman Problem.
Gusti  Eka  Yuliastuti; Teknik  Informatika,  Institut  Teknologi  Adhi Tama Surabaya, Indonesia (email: gustiekay@itats.ac.id )
Citra  Nurina  Prabiantissa;  Teknik  Informatika,  Institut  Teknologi Adhi Tama Surabaya, Indonesia (email: citranurina@itats.ac.id ) Agung Mustika Rizki; Teknik Informatika, Universitas Pembangunan  Nasional  “Veteran”  Jawa  Timur,  Surabaya,  Indonesia (email: agung.mustika.if@upnjatim.ac.id )

## I. P ENDAHULUAN
eiring  dengan  perkembangan  teknologi,  jaringan komputer  saat  ini  semakin  kompleks.  Perlu  adanya suatu  perangkat  pendukung  untuk  manajemen  jaringan, salah  satunya  adalah router.  Router merupakan  sebuah perangkat  penghubung  dalam  proses routing [1] . Sedangkan routing merupakan suatu proses pengiriman paket  data  yang  dikirimkan  dari  satu  jaringan  ke jaringan yang lain.
Pada  sebuah router tersimpan  informasi  berupa  jalur routing, dimana  informasi  tersebut  mencakup  data  dan router mana  saja  yang  akan  dilewati.  Pada  kasus tertentu, router dapat memiliki lebih dari satu gateway . Hal  ini  disebabkan  karena router perlu  mengirimkan paket  data  ke beberapa  jaringan  yang  memiliki  segmen berbeda.  Kasus  tersebut  dapat  ditangani  dengan menggunakan aturan pemilihan jalur routing yang tepat. Permasalahan routing dapat  dikatakan  sebagai  suatu permasalahan travelling  salesman  problem (TSP), dimana diperlukan suatu mekanisme dalam menentukan rute terpendek untuk dilalui [2].
Pada penelitian sebelumnya, permasalahan TSP telah diselesaikan  dengan  menggunakan  beberapa  algoritma antara lain: Hill Climbing [3], Tabu Search [4], Particle Swarm Optimization (PSO) [5], Algoritma Genetika [6] dan Simulated Annealing [7] .
Pada  penelitian  ini,  penulis  akan  mengimplementasi Algoritma Simulated Annealing karena dapat menghasilkan  solusi  yang  cukup  optimal  dengan komputasi ringan.

## II. LANDASAN TEORI
Router pada  jaringan  mikrotik  melakukan  pemetaan rute untuk menentukan traffic jaringan [8]. Terdapat dua jenis routing , yakni static routing dan dynamic routing . Static  routing merupakan  penentuan  rute  yang dimasukkan  secara  manual  oleh  operator  jaringan, sedangkan  yang  dimasukkan  secara  manual  oleh operator jaringan, sedangkan dynamic routing merupakan penentuan rute yang dikumpulkan berdasarkan  proses-proses  dinamis  yang  berjalan  pada jaringan tersebut.
Pada  suatu  jaringan  mikrotik,  terdapat  beberapa  titik perangkat  yang  nantinya  akan  dilewati  untuk  proses pengiriman  data  dari  perangkat  pengirim  ke  perangkat
Gusti Eka Yuliastuti, Citra Nurina Prabiantissa, Agung Mustika Rizki

## Implementasi Simulated Annealing untuk Penentuan Rute pada Jaringan Mikrotik

## S
MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi         ISSN  : 1978-161X(p); 2477-2550(e) ( Journal of Computer Science and Information Technology)       Volume 13, No. 2 (2021), pp 42-46 Received : August 5 th 2021; Accepted : September 11 th 2021; Avalaible Online : September 25 th 2021
penerima.  Perlu  rute  yang  optimal  dalam  proses pengiriman  data  agar  efektif  dan  efesien,  sehingga diperlukan implementasi suatu metode untuk melakukan penentuan rute.
Permasalahan penentuan rute atau selanjutnya disebut TSP  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  implementasi beberapa  metode  yang  pernah  dilakukan  pada penelitian-penelitian  sebelumnya.  Tujuan  yang  ingin dicapai  pada  permasalahan  TSP  adalah  mencari  jarak terpendek untuk dilalui [6].
Algoritma Hill  Cimbing digunakan  oleh  Irfan  [3] untuk  mennyelesaikan  permasalahan  TSP.  Studi  kasus yang  diselesaikan  adalah  pengiriman  surat  atau  barang suatu  perusahaan.  Penelitian  tersebut  menghasilkan kesimpulan  bahwa  Algoritma Hill  Climbing dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan TSP.
Ramadhania  dan  Rani  [4]  menerapkan  Algoritma Genetika  dan Tabu  Search untuk  penyelesaian  TSP. Cara  kerja  Algoritma Tabu  Search adalah  dengan menyimpan solusi terbaik saat tetap mencari solusi, agar solusi  terbaik  tidak  hilang.  Kesimpulan  dari  penelitian tersebut  adalah  penerapan  kedua  algoritma  ini  cukup optimal  dalam  menghasilkan runtime yang  cenderung kecil.
Algoritma  PSO  diterapkan  oleh  Puteri  dkk.[5]  untuk mengoptimasi  rute  pendistribusian  air  minum  di  kota Malang. Hasil optimasi dari sistem tersebut dibandingkan  dengan  perhitungan  manual,  kemudian dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  Algoritma  PSO cukup baik dalam menghasilkan solusi yang optimal.
Penelitian  terkait  permasalahan  TSP  dengan time- window telah diselesaikan dengan menerapkan Algoritme  Genetika.  Yuliastuti  dkk.  [6]  mendapatkan solusi  yang  optimal  setelah  generasi  ke-1000.  Dalam penerapannya,  solusi  yang  dihasilkan  berupa  rute  jarak terpendek dengan paling sedikit Batasan waktu.
Penyelesaian permasalahan TSP yang terakhir dengan menerapkan  Algoritma Simulated  Annealing seperti yang  dilakukan . Hidayati  dkk.[7]  berpendapat  bahwa TSP  didefinisikan  sebagai  pencari  urutan  lokasi  dari keseluruhan  lokasi  dan  setiap  lokasi  tidak  boleh dikunjungi lebih dari satu kali. Tujuannya adalah untuk meminimalisir  biaya  yang  dikeluarkan.  Kesimpulan yang  didapatkan  dari  penelitian  tersebut  adalah penerapan  Algoritma Simulated  Annealing akan mendapatkan solusi yang optimal. Selain itu didapatkan kesimpulan  bahwa  nilai  batas  maksimum  iterasi  dapat mempengaruhi  probabilitas  pencarian  solusi  optimal. Semakin  besar  nilai  batas  maksimum  iterasi,  maka semakin  tinggi  pula  probabilitas  menghasilkan  solusi yang optimal.
Angresti dkk. [9] telah melakukan pengujian terhadap Algoritma  Simulated  Annealing  dan  didapatkan kesimpulan bahwa Algoritma Simulated Annealing nilai fungsi  objektif  lebih  minimal  jika  parameter  kontrol telah ditentukan sebelumnya.
Berdasarkan penelitian-penelitian yang telah dilakukan  sebelumnya,  penulis  akan  melakukan penelitian terkait permasalahan TSP dengan mengimplementasi  algoritma Simulated  Annealing .
Algoritma Simulated  Annealing memiliki  kompleksitas yang  tidak  terlalu  tinggi  dan  waktu  komputasi  yang tidak  terlalu  lama,  namun  tetap  dapat  menghasilkan solusi yang optimal.

## III. METODE PENELITIAN
Algoritma Simulated Annealing bekerja seperti proses pendinginan  dan  pemanasan  logam  untuk  menjadi kristal  dengan  menggunakan  energi  seminim  mungkin yang selanjutnya biasa disebut proses annealing [10].
Jika  dianalogikan,  ketika  memanaskan  logam kemudian  didinginkan  maka  akan  menghasilkan  kristal dengan  kualitas  baik  [11].  Hal  tersebut  berlaku sebaliknya,  jika  logam  didinginkan  dengan  cepat  maka kristal  yang  terbentuk  tidak  sempurna  [12].  Algoritma ini  menirukan  proses  pendinginan  dengan  menurunkan suhu  secara  bertahap  sehingga  konvergen  pada  kondisi beku dan stabil [13].
Terdapat  beberapa  parameter  yang  diperhatikan dalam Algoritma Simulated Annealing, antara lain [14]:
a. Keadaan sistem; solusi yang memungkinkan
b. Energi;  besar  fungsi  tujuan  dari  kombinasi keadaan  sistem  atau  bisa  disebut  sebagai  nilai objektif
c. Temperatur;  nilai  kendali  yang  membuat  suatu keadaan  dapat  bergerak  atau  tidak,  selanjutnya disebut sebagai parameter kontrol
d. Laju  Pendinginan;  proses  penurunan  temperatur yang berfungsi untuk mengetahui seberapa cepat pencapaian solusi akhir yang didapat T t = α × T 0 (1) Keterangan:
T 0 = temperatur awal T t = temperatur baru 𝛼 = faktor reduksi suhu ( 𝛼 < 1) Alur  dari  Algoritma Simulated  Annealing adalah sebagai berikut [15]:
1. Membangkitkan solusi awal dengan
membangkitkan  dua  nilai  acak untuk 𝑥 1 dan 𝑥 2 .
Selain  itu  juga  perlu  menentukan  nilai  awal untuk  temperature  awal (𝑇 0 ) ,  temperature  akhir (𝑇 𝑡 ) ,  iterasi  maksimum,  faktor  reduksi  suhu (𝛼) dan nilai objektif awal (𝐸) .
2. Mencari  solusi  baru  dengan  membangkitkan kembali  dua  nilai  acak  sekaligus  menghitung nilai objektif dari solusi baru ini.
3. Mengecek  parameter  kontrol  untuk  mengetahui perlu  diturunkan  atau  tidak.  Jika  parameter kontrol perlu diturunkan, maka lanjut ke langkah 4. Namun jika parameter kontrol tidak diturunkan,  maka  perlu  mengulangi  langkah  2 dan 3.
4. Menentukan  solusi  baru  yang  terbaik  dari beberapa  solusi  baru  yang  diterima.  Kemudian solusi baru yang terbaik tersebut akan menggantikan solusi awal.
5. Mengevaluasi  solusi  baru  untuk  mengetahui apakah  solusi  baru  tersebut  diterima  atau  tidak dengan menggunakan rumus berikut
ΔE = E(X i+1 ) – E(X i ) (2) Keterangan: ΔE = selisih nilai objektif E(X i +1) = nilai objektif dari solusi baru E(X i ) = nilai objektif dari solusi awal Jika nilai objektif dari solusi baru lebih kecil dari nilai  objektif  awal (ΔE ≤ 0) ,  maka  solusi  baru diterima.  Namun  jika  nilai  objektif  solusi  baru lebih besar dari pada solusi awal (ΔE > 0) , maka solusi baru masih perlu dipertimbangkan dengan menggunakan probabilitas berikut P(ΔE) = e – ΔE/T
> r
(3) Keterangan: T = parameter kontrol r = bilangan random antara 0 dan 1 6. Menurunkan parameter
kontrol
setelah mendapatkan solusi baru dan solusi baru tersebut diterima.  Parameter  kontrol  diturunkan  dengan menggunakan rumus persamaan (1).
7. Mengecek  iterasi  maksimum  apakah  sudah selesai  atau  belum.  Jika  iterasi  maksimum selesain,  artinya  solusi  terbaik  merupakan  solusi yang optimal. Namun jika iterasi tidak
maksimum,  maka  perlu  mengulangi  langkah  1 hingga 7.
Skema  dari  implementasi  Algoritma Simulated Annealing pada  permasalahan  TSP  seperti  ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 Skema Algoritma Simulated Annealing

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Studi  kasus  pada  penelitian  ini  adalah  salah  satu topologi  jaringan  pada  sebuah  perguruan  tinggi  di Surabaya  [1].  Berdasarkan  gambaran  topologi  jaringan tersebut,  penulis  mentransformasi  topologi  tersebut menjadi  sebaran  beberapa  titik  dan  garis  penghubung dengan  menggunakan  pengkodean  permutasi  sebagai contoh ditunjukkan pada Gambar 2.
Pengkodean  permutasi  ini  merupakan  pengkodean yang  dituliskan  secara  berurutan  mulai  dari  angka  1 hingga  seterusnya  tanpa  ada  angka  yang  diulang.  Pada
Gambar  2  terdapat  22  titik  yang  menunjukkan  posisi router dan hotspot pada setiap area.
Dalam  permasalahan  TSP,  pengkodean  permutasi yang  dimaksud  adalah  setiap  titik  hanya  akan  dilalui sebanyak satu kali saja [16]. Namun, pada penelitian ini permutasi  untuk  rute  yang  akan  dicari  tetap  sesuai dengan  gambaran  topologi  jaringannya  atau  sesuai dengan  titik-titik  yang  terhubung.  Jika  terdapat  calon solusi dengan titik-titik yang tidak terhubung maka akan ada  sebuah penalty yang  akan  terus  bertambah  pada nilai  objektifnya.  Matriks  jarak  dengan  satuan  waktu antar titik-titik tersebut ditunjukkan seperti Tabel 1.
Gambar 2 Pengkodean Permutasi Tabel 1 Matriks Jarak dengan Satuan Waktu 1 2 3 4 5 … 22 1 0 1000 39 1000 1000 … 1000 2 1000 0 42 1000 1000 … 1000 3 39 42 0 38 1000 … 1000 4 1000 1000 38 0 41 … 1000 5 1000 1000 1000 41 0 … 1000 … … … … … … … … 22 1000 1000 1000 1000 1000 … 0
Pada Tabel 1, terdapat nilai 1000 yang menunjukkan antar  kedia  titik  tersebut  tidak  terhubung  sehingga menjadi penalty. Satuan  waktu  yang  digunakan  pada matriks jarak yakni milisekon.
Setelah  mengetahui  matriks  jarak  yang  digunakan, maka  selanjutnya  dapat  dilakukan  pengujian  Algoritma Simulated Annealing terhadap studi kasus penelitian.
Pengujian  pada  penelitian  ini  dilakukan  sebanyak sepuluh kali, agar didapatkan hasil rata-ratanya. Sebagai contoh,  satu  rute  yakni  1→3→6→8→10  dengan  nilai objektif  awal  sebesar  100.  Nilai  tersebut  memiliki  arti total  waktu  yang  diperlukan  untuk  menempuh  rute tersebut dengan satuan milisekon. Hasil pengujian untuk rute tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Pengujian Iterasi Rute Nilai Objektif Solusi 1 1→3→6→8→10 100 Awal 2 1→3→6→8→11 124 > 100 Ditolak
3 1→3→7→14→15  153 > 100 Ditolak 4 1→3→7→12→13  425 > 100 Ditolak 5 1→3→9→12 37 < 100 Diterima
Berdasarkan tabel hasil pengujian tersebut, salah satu contoh  rute  yang  pendek  adalah  rute  pada  iterasi  ke  5. Dengan  kata  lain,  rute  tersebut  memiliki  waktu  yang paling  singkat  dibandingkan  dengan  rute  lainnya  yakni hanya  membutuhkan  waktu  selama  37  milisekon  untuk melakukan routing. Rute  tersebut  diprioritaskan dibanding  dengan  rute  lainnya  karena  dapat  membuat proses routing menjadi  lebih  efektif  dan  efisien. Pencarian  rute  terbaik  akan  terus  berlanjut  untuk  rute- rute  lainnya,  hingga  didapatkan  solusi  rute  yang optimal.

## Gambar 3 Hasil Pengujian
Pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  selama pengujian  sebanyak  10  kali,  didapatkan  hasil  yang fluktuatif.  Titik  optimal  yang  didapatkan  berdasarkan hasil  pengujian  tersebut  berada  pada  nilai  37.  Hal tersebut
menunjukkan
bahwa dengan mengimplementasi  Algoritma  Simulated  Annealing akan  didapatkan  nilai  obyekif  disertai penalty seminim mungkin.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  penulis dapat  menarik  kesimpulan  bahwa  Algoritma Simulated
Annealing dapat diimplementasikan untuk
menyelesaikan  permasalahan  TSP.  Kelebihan  dari Algoritma  ini  adalah  tingkat  kompleksitasnya  yang rendah, dengan begitu  waktu komputasi yang diperlukan  tidak  terlalu  lama.  Hal  tersebut  yang  tidak didapatkan  dalam  implementasi  metode  lainnya. Walaupun tingkat kompleksitas dari Algoritma Simulated  Annealing cukup  rendah,  namun  Algoritma Simulated  Annealing dapat  menghasilkan  solusi  yang optimal.  Optimal  yang  dimaksud  pada  penelitian  ini adalah  didapatkan  jarak  dengan  waktu  minimum berdasarkan  nilai  objektif  dab pinalty .  Algoritma Simulated  Annealing membuat  proses routing menjadi lebih  efektif  dan  efisien.  Proses routing dikatakan efektif  karena  telah  mencapai  tujuan  yang  diharapkan yakni  mendapatkan  rute  dalam  jaringan.  Selain  itu proses routing ini dapat dikatakan efektif karena dengan mengimplementasi  salah  satu  metode  sederhana  yakni
Algoritma Simulated  Annealing ,  didapatkan  hasil  yang terbaik dengan minim waktu komputasinya.

## R EFERENSI
[1] G. E. Yuliastuti, C. N. Prabiantissa, S. Agustini, and  D.  H.  Sulaksono,  “Optimasi  Rute  Jaringan Mikrotik  dengan  Algoritme  Genetika,”  in
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan VIII , 2020, no. October, pp. 209–216.
[2] G.  E.  Yuliastuti,  W.  F.  Mahmudy,  and  A.  M. Rizki, “Implementation of Genetic Algorithm to Solving  Travelling  Salesman  Problem  with Time  Window  (TSP-TW)  for  Scheduling Tourist  Destinations  in  Malang  City,” J.  Inf.
Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–10,
2017.
[3] M.  Irfan,  “Penyelesaian  Travelling  Salesman Problem  (TSP)  Menggunakan  Algoritma  Hill Climbing dan MATLAB,” J.  Mat. ,  vol.  17,  no. 1, pp. 13–20, 2018, doi: 10.29313/jmtm.v17i1.3090. [4]
S.  E.  Ramadhania  and  S.  Rani,  “Implementasi Kombinasi  Algoritma  Genetika  dan  Tabu Search untuk Penyelesaian Travelling Salesman
Problem,” Automata , 2021.
[5] R. N. Puteri, A. W. Widodo, and I. Cholissodin, “Optimasi  Multiple  Travelling  Salesman
Problem  Pada  Pendistribusian  Air  Minum Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization ( Studi Kasus : UD . Tosa Malang ),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. Univ.  Brawijaya ,  vol.  1,  no.  9,  pp.  842–848, 2017.
[6] G.  E.  Yuliastuti,  W.  F.  Mahmudy,  and  A.  M. Rizki,  “Penanganan  Fuzzy  Time  Window  pada Travelling  Salesman  Problem  (TSP)  dengan Penerapan  Algoritma  Genetika,” MATICS  J.
Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 38–43, 2017.
[7] R.  Hidayati,  I.  Guntoro,  and  S.  Junianti, “Penggunaan  Metode  Simulated  Annealing untuk Penyelesaian Travelling Salesman Problem,” CESS  (Journal  Comput.  Eng.  Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 217–221, 2019, [Online]. Available: https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/ article/view/13626.
[8] D.  Edi,  “Kajian  Algoritma  Routing  dalam Jaringan  Komputer,” J.  Inform.  UKM ,  vol.  II, no. 3, 2006.
[9] N.  D.  Angresti,  A.  Djunaidy,  and  A. Mukhlason, “Penerapan Hiperheuristik Berbasis
Metode Simulated Annealing untuk
Penyelesaian  Permasalahan  Optimasi  Lintas Domain,” Jurnal  Nasional  Teknologi  dan Sistem Informasi , vol. 5, no. 1. pp. 33–40, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.33-40.
[10] S.  Kirkpatrick,  C.  D.  Gelatt, and  M.  P.  Vecchi, “Optimization  by  Simulated  Annealing,” Science  (80-.  ). ,  vol.  220,  no.  4598,  pp.  671–
680, 1983.
[11] G.  E.  Noviardianto,  M.  Novel,  and  M.  B. Legowo,  “Penggunaan  Metode  Simulated Annealing  untuk  Optimasi  Penempatan  Posisi Access  Point  pada  Jaringan  WI-FI,” J.  Al- AZHAR Indones. SERI SAINS DAN Teknol. , vol.
5, no. 1, p. 10, 2019, doi: 10.36722/sst.v5i1.318.
[12] J.  B.  C.  Chagas,  U.  E.  F.  Silveira,  M.  P.  L.
Benedito,  and  A.  G.  Santos,  “Simulated Annealing Metaheuristic for the Double Vehicle Routing  Problem  with  Multiple  Stacks,”  pp. 1311–1316, 2016,
doi: 10.1109/ITSC.2016.7795726.
[13] G. E. Yuliastuti, A. M. Rizki, W. F. Mahmudy, and I. P. Tama, “Optimization of Multi-Product Aggregate  Production  Planning  using  Hybrid Simulated  Annealing  and  Adaptive  Genetic Algorithm,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol.
10, no. 11, pp.  484–489, 2019,  doi:
10.14569/IJACSA.2019.0101167.
[14] G. E. Yuliastuti, A. M. Rizki, W. F. Mahmudy, and  I.  P.  Tama,  “Determining  Optimum Production  Quantity  on  Multi-Product  Home Textile  Industry  by  Simulated  Annealing,” J. Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.
159–168, 2018, doi: 10.25126/jitecs.20183264.
[15] A.  Khumaidi,  R.  Raafi’udin,  and  I.  P.  Solihin, “Simulation  Of  Traveling  Salesman  Problem For  Distribution  Of  Fruits  In  Bogor  City  With Simulated  Annealing  Method,” J.  Mantik ,  vol.
3, no. 4, pp. 611–618, 2020.
[16] B.  D.  Setiawan  and  A.  Pinandito,  “Optimasi Kunjungan Objek Wisata dengan Menggunakan Algoritma  Genetik,”  in Prosiding  Seminar Nasional  Teknologi  dan  Rekayasa  Informasi 2016 , 2016, p. 71.