## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 515-525 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Optimization Route Recommendation-Based Tourist Trip Design Problem: A Literature Study

## Optimalisasi Rekomendasi Rute Pada Perencanaan Perjalanan Wisata: Studi Pustaka
Ahmad Luky Ramdani 1* , Dwi Hendratmo Widyantoro 2 , Rinaldi Munir 3
1,2.3 Sekolah Tinggi Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung, Indonesia
1 Program Studi Sains Data, Fakultas Sains, Institut Teknologi Sumatera, Indonesia
E-Mail: 1 133221020@std.stei.itb.ac.id, 2 dwi@stei.itb.ac.id, 3 rinaldi@informatika.org
Received Nov 25th 2023; Revised Jan 15th 2024; Accepted Feb 20th 2024 Corresponding Author: Ahmad Luky Ramdani

## Abstract
Tourist Travel Design Problems (TTDP) are problems related to the tourism sector. TTDP is relate a  user planning when making tourist trips based on interesting tourist attractions. In recommendation systems, TTDP is an interesting problem. Because is not only used to find tourist attractions that suit the user but also to combine tourist attractions into practical travel  routes,  taking  into  account  constrains.  This  article  aims  to  present  previous  research  related  to  the  travel recommendation optimization  process  and  how  these  problems  are  modeled using different  approaches  to  find  optimal solutions.  Apart  from  that,  there  are  research  opportunities  that  can  be  carried  out  to  improve  the  performance  of recommendations. Based on the synthetic literature review (SLR), a research opportunities were obtained that could be carried out to obtain optimal travel route recommendations, such as a combination of metaheuristic algorithms or bio- inspired  algorithms.  In  personalizing  users  regarding  tourist  attractions,  there  is  an  opportunity  to  implement  deep learning algorithms such as LTSM, Transformer and Bert as a value for tourist attractions from the user's perspective.
Keyword: Orienteering Problem, Personalization, Tour Recommendation System, Tourist Trip Design Problem

## Abstrak
Tourist trip design problems (TTDP) merupakan permasalahan yang berkaitan dengan bidang pariwisata. TTDP berkaitan dengan perencanaan pengguna dalam melakukan perjalanan wisata berdasarkan pada tempat wisata yang menarik. Dalam sistem  rekomendasi,  TTDP  merupakan  permasalahan  yang  menarik.  Hal  ini  karena  tidak  hanya  digunakan  untuk menemukan tempat wisata yang sesuai dengan pengguna, tetapi juga untuk menggabungkan tempat wisata ke dalam rute perjalanan yang praktis dengan mempertimbangkan batasan. Pada artikel ini bertujuan menyajikan penelitian sebelumnya yang  berkaitan  dengan  proses  optimasi  rekomendasi  perjalanan  dan  bagaimana  permasalahan  tersebut  dimodelkan menggunakan  pendekatan  yang  berbeda  untuk  mencari  solusi  yang  optimal.  Selain  itu  peluang  penelitian  yang  dapat dilakukan untuk meningkatkan performa rekomendasi. Berdasarkan synthetic literatur review (SLR) dalam penelitian ini, didapatkan peluang penelitian yang dapat dilakukan untuk mendapatkan rekomendasi rute perjalanan yang optimal seperti kombinasi  algoritma  metaheuristic  atau  algoritma bio-inspired .  Selain  itu  pada  personalisasi  pengguna  terkait  tempat wisata,  terdapat  peluang  mengimplementasikan  algorime deep  learning seperti  LTSM,  Transformer,  Bert  sebagai  nilai tempat wisata dari sisi pengguna
Kata Kunci: Orienteering Problem, Personalisasi, Sistem Rekomendasi Rute, Tourist Trip Design Problem

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata pada beberapa tahun terakhir menunjukan pertumbuhan yang baik sebagai salah satu sumber pendapatan dan perkembangan teknologi. Hal ini karena bidang pariwisata menunjukan dampak langsung dan tidak  langsung  yang  sangat  besar  pada  perekonomian  suatu  negara  melalui  penciptaan  lapangan  kerja  dan pemanfaatan  sumber  daya  secara  berkelanjutan  [1][2].  Akan  tetapi,  perkembangan  pariwisata  dibatasi  oleh infrastruktur atau jaringan transportasi berserta informasi dan pemanfaatannya yang berkaitan dengan tempat wisata. Oleh karena itu baik transportasi maupun informasi memerankan peran yang penting serta menentukan daya tarik tempat wisata [3]. Selain itu keterbatasan pemanfaatan informasi bagi wisatawan serta keterbatasan
rute yang dapat dirancang menunjukan kurangnya alat yang memungkinkan perencanaan perjalanan dengan memanfaatkan informasi sehingga sesuai dengan yang diharapkan [4].
Permasalahan yang terkait dengan perencanaan perjalanan wisata yang dipersonalisasikan atau sesuai dengan  preferensi  wisatawan  disebut  dengan tourist  trip  design  problems (TTDP)  [5].  TTDP  merupakan permasalahan  perencanaan  perjalanan  yang  spesifik  pada  rekomendasi  rue  perjalanan  [6],  memanfaatkan informasi pada tempat wisata yang beragam dengan mempertimbangkan informasi batasan yang terkait dengan waktu, transportasi, anggaran, preferensi dan lain-lain yang berasal dari wisatawan  [7]. TTDP memerankan peran yang sangat penting dalam meningkatkan pengalaman wisatawan, kualitas tempat wisata, meningkatkan keuntungan ekonomi dan meningkatkan daya saing.  Penerapan berbagai teknik untuk menyelesaikan TTDP secara optimal menjadi dasar dalam pengembangan teknologi dalam pariwisata. Ilustrasi TTDP dapat dilihat pada Gambar 1
Pada Gambar 1, rekomendasi rute perjalanan wisata diawali dengan menentukan tempat awal ( v i ) dan akhir ( v N ) perjalanan. Tempat-tempat tersebut dihubungkan dengan suatu lintasan dalam suatu perjalananan wisata. Lintasan yang menghubungkan antar tempat wisata, tempat awal dan akhir perjalanan direpresentasikan dengan biaya satuan waktu perjalanan ( t i,j ) . Tidak semua tempat wisata harus dikunjungi karena keterbatasan waktu  perjalanan  yang  ditentukan  oleh  wisatawan.  Sehingga  tempat  wisata  hanya  dikunjungi  sekali  dan perjalanan  wisata  sedikitnya  harus  mengunjungi  minimal  satu  tempat  wisata.  Adapun,  tempat  wisata direpresentasikan dengan suatu nilai yang merupakan persepsi atau personalisasi dari wisatawan ( s i ). Sehingga tujuan utamanya adalah perencanaan rute perjalanan terbaik dengan memaksimalkan nilai tempat wisata pada setiap tempat wisata yang dapat dikunjungi akan tetapi dengan batasan yang telah ditentukan oleh wisatawan seperti alokasi waktu perjalanan.
Gambar 1. Ilustrasi permasalahan TTDP dalam representasi graf [8].
Pada  artikel  ini  penulis  mencoba  menganalisis  berbagai  literatur  yang  kontribusi  utamanya  terkait dengan  penyelesaian  perencanaan  rute  perjalanan  wisata  dalam  konteks  TTDP.  Pada  literatur  umumnya dimodelkan dengan berbagai jenis model orienteering problem (OP) [9], yaitu suatu masalah optimasi untuk mendapatkan kombinasi dari pemilihan tempat wisata dan penentuan rute antar tempat yang terpilih dengan batasan  waktu  perjalanan  [10].  Selain  itu  juga  dikaitkan  dengan team  orienteering  problem (TOP)  yang merupakan varian dari OP dengan tujuan menentukan n rute perjalanan [11]. Bedasarkan 2 pemodelan tersebut, pada artikel ini akan menyajikan dan menunjukkan bagaimana rekomendasi rute perjalanan dapat dimodelkan dalam  berbagai  skenario  dari  penelitian  sebelumnya.  Selain  itu  juga  dianalisis  terkait  dengan  data  yang digunakan, teknik evaluasi dan teknik optimasi untuk merekomendasikan rute perjalanan. Penelitian ini juga menganalisis tentang tantangan saat ini dan peluang terkait penelitian pada rekomendasi rute perjalanan pada objek wisata.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan synthetic literature review (SLR) dengan text mining . SLR digunakan untuk memberikan  gambaran  terkait  penelitian  [12]. Text  mining digunakan  untuk  memberikan  gambaran  umum artikel yang terkumpul berdasarkan kata-kata yang terdapat pada artikel [13]. Proses SLR tersebut terdiri dari tahapan yaitu perencanaan, pelaksanaan dan pelaporan. Proses perencanaan terdiri dari dua tahapan utama, yitu proses pencarian dan klasifikasi artikel. Proses pencarian merupakan proses mendapatkan artiket yang relevan dengan kata kunci yang didefinisikan. kata kunci pencarian yang digunakan yaitu touris trip design problem , route recommendation dan orienteering problem . Artikel yang digunakan dalam penelitian ini adalah artikel yang  terpublikasi  antara  tahun  2016-2022  serta  bereputasi  dan  terindeks  scopus.  Artikel  yang  terkumpul kemudian  dilakukan  proses  analisis  dan  pengelompokan  berdasarkan  data  abstrak  dan  kata  kunci.  Proses analisis menggunakan pendekatan t ext mining. Proses text mining menggunakan libraty python yaitu pandas dan numpy terhadap jurnal yang memiliki kesesuaian dengan topik penelitian.

## 3. STUDI LITERATUR

## 2.1.   Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  (SR)  saat  ini  terkait  erat  dengan  aplikasi e-commerce .  Sehingga  saat  ini  SR merupakan bagian penting dalam perkembangan teknologi. SR adalah bagian dari aplikasi kecerdasan buatan dalam memberikan saran terkait suatu produk bagi pengguna dengan memahami personalisasi pengguna yang merupakan  bagian  penting  dari  aplikasi e-commerce [1].  SR  berkerja  berdasarkan  preferensi  pengguna sehingga meningkatkan jumlah penjualan dan keuntungan. Selain itu, SR membantu individu yang mengalami kesulitan dalam mengambil keputusan karena tidak memiliki pengetahuan atau pengalaman yang cukup.
Saat  ini  SR  tidak  hanya  digunakan  pada  aplikasi e-commerce ,  namun  hampir  setiap  aplikasi  pada berbagai  bidang  telah  menggunakan  SR  untuk  mengetahui  personalisasi  pengguna  dan  meningkatkan keuntungan. Jika dilihat dari jumlah produk yang direkomendasikan, penelitian SR terbagi menjadi dua, yaitu [14]: single  dan  package  recommendation . Single  recommendation merupakan  SR  yang  memberikan rekomendasi terkait dengan satu jenis produk atau servis pada pengguna. SR seperti ini terdapat aplikasi dengan produk  buku,  film,  hotel,  restoran,  berita  dan  lainya.  Sedangkan package  recommendation mendefinisikan rekomendasi  kepada  pengguna  berupa  suatu  grup  item  (lebih  dari  satu  produk  atau  service  dalam  satu kesatuan). Contoh package recommendation terdapat pada rekomendasi perjalanan wisata, bahwa kelompok tempat wisata yang direkomendasikan merupakan suatu rute perjalanan yang sesuai dengan pengguna [14].

## 2.2.   Tourist Trip Design Problem
Tourist  trip  design  problems (TTDP)  merupakan  istilah  yang  menunjukan  pada  suatu  permasalahan umum  dalam  penentuan rute perjalanan  wisata  [9].  TTDP  merupakan  permasalahan penelitian  yang  masuk dalam komunitas riset operasi. Sehingga penelitian tersebut berfokus pada aspek definisi formulasi permasalah [15], desain algoritme [16] dan kompleksitas dari permasalahan [17]. Sehingga mayoritas literatur penelitian di  bidang  TTDP  didasarkan  pada  pemodelan  orienteering  problem  (OP),  yang  bertujuan  memberikan rekomendasi rute yang sama pada setiap pengguna, dengan masukan berupa tempat awal dan akhir rute serta waktu perjalanan yang dibutuhkan. Sehingga rute yang direkomendasikan tidak melebihi dari waktu dan biaya yang  ditentukan.  Selain  OP,  pemodelan  team  orienteering problem  (TOP)  banyak  digunakan  dalam  TTDP. Solusi terbaik pada OP dan TOP adalah didasarkan pada memaksimalkan nilai yang terdapat pada setiap tempat berdasarkan pada batasan waktu perjalanan yang kemudian disebut sebagai fungsi objektif. Jika dilihat dari fungsi  objektif  yang  digunakan,  penelitian  bidang  TTDP  dapat  dibagi  menjadi  dua  kategori,  yaitu  satu  dan multi fungsi objektif ( single-objective dan multi-objective problems ).
Selain  itu  pada  penelitian  TTDP  juga  dilibatkan  personalisasi  yang  didasarkan  pada  data  perjalanan wisata pengguna sebelumnya. Sehingga rekomendasi rute yang diberikan akan berbeda pada setiap pengguna. Penelitian yang melibatkan personalisasi dilakukan oleh [18], [19], [20]. Personalisasi yang dimaksud seperti demografi  pengguna,  minat  wisatawan  pada  tempat  wisata,  waktu  perjalanan  wisata,  dan  lain-lain  yang didasarkan pada riwayat perjalanan. TTDP dimodelkan dengan menggunakan dan mempertimbangkan faktor kontekstual dan informasi yang jelaskan pada Gambar 2.
Gambar 2. Informasi data yang dapat digunakan dalam proses rekomendasi perjalanan wisata [5]
1. Data  tempat  wisata  merupakan  daftar  kandidat  tempat  wisata  yang  diasosiasikan  dengan  sejumlah atribut  seperti  tipe  lokasi  tempat  wisata,  jam  operasional  tempat  wisata  dan  lokasi  geografi  tempat wisata.
2. Waktu  perjalanan  antar  tempat  wisata.  Hal  ini  berkaitan  dengan  informasi  modal  transformasi  yang dapat digunakan di antara tempat wisata. Biasanya diasumsikan bahwa semua modal transportasi dapat digunakan seperti publik transportasi, berjalan kaki, bersepeda dll.
3. Profit merupakan istilah yang digunakan untuk merepresentasikan nilai suatu tempat wisata.
4. Jumlah rute yang direkomendasikan yang didasarkan pada lamanya kunjungan dalam satu tempat wisata
5. Lamanya waktu yang ditentukan pengguna dalam melakukan perjalanan wisata. Nilai ini merupakan jumlah waktu yang digunakan dalam kunjungan suatu tempat wisata dan perjalanan antar tempat wisata.
6. Data  lingkungan  geografi  pengguna  seperti  jarak,  cuaca,  kondisi  lalu  lintas  perjalanan,  waktu operasional  tempat  wisata  dan  lain-lain.  Data  lingkungan  dan  batasan  didefinisikan  sebagai  faktor kontekstual.
2.3. Orienteering Problem (OP)
Istilah orienteering pertama  kali  gunakan  dalam  bidang  olah  raga  lari  yang  setiap  peserta  harus mengunjungi suatu lokasi dan tiba di lokasi yang telah ditentukan [21]. Pada olahraga tersebut, nilai ditetapkan pada setiap lokasi dan peserta tidak harus mengunjungi semua lokasi tetapi diharapkan memaksimalkan nilai yang terdapat pada setiap lokasi yang dikunjungi. Sehingga tidak hanya mengandalkan stamina namun juga keterampilan dalam mencari rute. Secara umum orienteering problem (OP) adalah masalah menemukan lokasi yang  akan  dikunjungi  dengan  batasan  waktu  tertentu.  Setiap  lokasi  hanya  dapat  dikunjungi  sekali,  namun tujuannya  adalah  memaksimalkan  nilai  yang  terdapat  pada  lokasi  dalam  suatu  rute  perjalanan  [21]. Permasalahan  ini  dapat  digunakan  dalam  domain  lain  seperti  bidang  pariwisata  [11].  OP  diformulasikan dengan menggunakan permasalahan bilangan bulat [22]:
Max ∑ ∑ s i * x ij N j=2 N-1 i=2 (1) ∑ x 1j N j=2 = ∑ x iN N-1 i=1 =1 (2) ∑ x ik N−1 i−1 =   ∑ x kj N j=2  1;  k = 2, … , N − 1 (3)
∑ ∑ t ij * x ij  T max N j=2 N-1 i=1 (4)
2  u i  N;  i=2,…, N, (5)
u i −   u j + 1  (N − 1)(1 − x ij );  i, j = 2, … , N,
(6)
x ij {0, 1};  i, j = 1, … , N (7)
N adalah jumlah lokasi yang akan dikunjungi. s i adalah nilai yang terdapat pada lokasi i. xij = 1 jika lokasi i dikunjungi yang kemudian diikuti lokasi j , selain itu diberikan nilai 0. tij adalah waktu perjalanan dari lokasi i ke lokasi j dan Tmax adalah waktu maksimal yang ditentukan oleh pengguna dalam melakukan perjalanan. Fungsi  objektif  dari  OP  adalah  memaksimalkan  jumlah  nilai  dari  setiap  lokasi  yang  dikunjungi  (1)  dengan batasan sebagai berikut [22]:
1. Memastikan  bahwa  rute  bermula  dari  suatu  tempat  dan  berakhir  pada  tempat  tertentu  yang  telah didefinisikan N (2)
2. Memastikan bahwa lokasi dalam rute hanya satu kali dikunjungi kecuali lokasi awal dan akhir (3)
3. Memastikan  bahwa  perjalanan  rute  mengunjungi  setiap  tempat  tidak  melebihi  waktu  yang  telah ditentukan (4), dan
4. Memastikan tidak ada sub-rute yang terbentuk (5)(6)
Penggunaan  OP  sebagai  pemodelan  TTDP,  pada  praktiknya  menggunakan  data  yang besar  terutama dalam  jumlah  lokasi.  Sehingga  pendekatan  heuristik  diperlukan  supaya  memastikan  waktu  komputasi  yang wajar. Sejumlah penelitian menggunakan algoritme metaheuristik untuk menyelesaikan permasalahan OP pada rekomendasi  perjalanan  wisata,  seperti  dilakukan  oleh  [7].  Penelitian  tersebut  menggunakan  kombinasi algoritme ant colony optimization (ACO) dengan differential evolution algorithm (DEA).
Pengguna pemodelan OP pada TTDP saat ini bergeser ke arah yang lebih kompleks yang dikembangkan menjadi  model  yang  lebih  mutakhir.  Mulai  dari  permasalahan  yang  dilibatkan  (group  rekomendasi, kebudayaan dan isu emisi karbon di lingkungan [23]), batasan yang digunakan (kategori tempat [24], waktu istirahat [25]), personalisasi pengguna dengan metode terbaru yang digunakan seperti deep learning [18] dan reinforcement learning [26]. Selain TTDP juga dimodelkan dengan TOP. TOP merupakan pengembangan OP dengan  tujuan  menemukan p rute  perjalanan  dengan  tetap  memaksimalkan  nilai  total  dari  semua  rute  [11]. Dalam bidang pariwisata, seorang anggota tim dapat diartikan sebagai satu hari dalam beberapa hari perjalanan wisata  [27].  OP  pada  domain  pariwisata  sering  juga  disebut  dengan  perjalanan  satu  hari  ( single  tour ), sedangkan TOP disebut perjalanan lebih dari satu hari ( muti tour ).
Terdapat beberapa jenis variasi dari OP dan TOP yang berhubungan dengan permasalahan perjalanan wisata yang dipengaruhi oleh faktor  kontekstual yaitu OP with time windows (OP-TW), time dependent OP (TD-OP), multi constrained TOP with time windows (MC-TOP-TW), OP with maximum point categories (OP- MPC), arc OP (A-OP) dan OP dengan nilai lokasi yang fleksibel seperti generalized orienteering problem (G- OP). Tabel 1 menjelaskan tentang deskripsi contoh jenis OP dan TOP serta hubungannya dengan rekomendasi rute perjalanan pariwisata dari beberapa penelitian yang telah dilakukan.
Tabel 1. Jenis OP dan TOP pada perencanaan rute perjalanan wisata
Jenis OP/TOP Hubungan dengan Perencanaan Perjalanan Wisata OP-TW [28] Rekomendasi tempat wisata dengan mempertimbangkan jam operasional tempat wisata. TD-OP [29] Rekomendasi tempat wisata Terintegrasi dengan moda transportasi MC-TOP-TW [30] Rekomendasi  perjalanan  wisata  yang  tidak  hanya  menggunakan  batasan  waktu  untuk perjalanan, tetapi menggunakan batasan lain seperti biaya (uang) OP-MPC [31] Rekomendasi perjalanan wisata memberikan prioritas pada suatu kategori tempat wisata dalam rute A-OP [32] Rekomendasi perjalanan wisata yang setiap lintasan lebih memiliki nilai dibandingkan lokasi. Contoh pada kasus perjalanan dengan menggunakan sepeda

## 2.4.   Data Penelitian
Data  yang  umum  digunakan  dalam  penelitian  TTDP,  penulis  membagi  menjadi  dua  kategori  yaitu data benchmark dan real-life . Data benchmark digunakan pada penelitian yang befokus pada meningkatkan performa  algoritme  optimasi  penentuan  rute  dengan  fungsi  tujuan  yaitu  memaksimalkan  nilai  pada  setiap tempat  wisata  seperti  yang dilakukan oleh  [25].  Data  benchmark yang  digunakan  seperti  Solomon  instance [33] dan data set lainnya 1 .
Kategori kedua adalah data real-life, yaitu data yang didasarkan pada GPS (global positioning system) dan informasi lokasi yang terdapat di jejaring sosial seperti Flickr [34], Twitter [35] dan Foursquare[36]. Data tersebut didapatkan berdasarkan hasil proses crawling jejaring sosial berbasis lokasi atau LBSN ( location base social network ) dan situs-situs pendukung lainnya seperti wikipedia, google maps dan TripAdvisor. Data ini berisi sejarah perjalanan pengguna yang dikumpulkan dalam jangka waktu tertentu. Pada beberapa penelitian data  real-life  dari  LBSN  digunakan  untuk  menganalisis  terkait  dengan  personalisasi  pengguna  pada  tempat wisata.

## 2.5.   Evaluasi
Evaluasi  pada  rekomendasi  perjalanan  wisata  bertujuan  untuk  melihat  kepuasan  pengguna  terkait dengan hal yang diinginkan pengguna. Terdapat beberapa cara evaluasi yang umum digunakan seperti evaluasi dengan menggunakan matrik  information retrieval (IR) seperti recall (Tr), precision (Tp) dan  F1-score (F1- score) [19], [37].
T r = | Pr ∩  Pv | | Pv | (8)
T p = | Pr ∩  Pv | | Pr | (9)
1 https://www.mech.kuleuven.be/en/cib/op
F 1 -score = 2 Tp  x  Tr Tp+ Tr (10)
dengan 𝑃 𝑟 adalah sekumpulan lokasi yang direkomendasi pada suatu rute perjalanan wisata (I) dan 𝑃 𝑣 adalah kumpulan lokasi yang dikunjungi pada rute yang sebenarnya (real-life travel sequence ).
Selain dengan menggunakan pendekatan IR, beberapa penelitian mengusulkan teknik evaluasi seperti popularity (𝑃 𝑃𝑜𝑝 ) , interest (𝑃 𝐼𝑛𝑡 𝑢 ) [42], diversity (div) [37], [38] dan GAP [39].
P pop = ∑ Pop(p) P  I (11)
T Int u = ∑ Int u (Cat p ) P (12)
div = 1 k(k−1) ∑ (1 − sim(I i , I j )) (Ii, Ij)  Pr x Pr (14)
GAP(%) = BKS−Best BKS x 100 (14)
Pop(p) adalah popularitas tempat wisata, Int u (Cat p ) adalah ketertarikan pengguna pada kategori tempat wisata,  k  adalah  jumlah  rekomendasi  rute  (kasus  TOP)  dan 𝑠𝑖𝑚 adalah  akronim  dari  similarity  yaitu  nilai kesamaan dari dua rute yang terbentuk. Teknik evaluasi diversity (𝑑𝑖𝑣) menggunakan asumsi bahwa lokasi yang mirip dalam satu perjalanan berpeluang membuat pengguna merasa bosan. Sehingga rekomendasi rute perjalanan yang baik juga memaksimalkan keragaman pada lokasi. GAP merupakan persentase perbedaan nilai antara  nilai  BKS  ( best  known  solution )  yang  didapatkan  dari  penelitian  sebelumnya  dengan  nilai  yang didapatkan pada penelitian yang sedang dilakukan (Best). Selain matriks evaluasi di atas, terdapat juga matriks evaluasi  yang  disesuaikan  dengan  permasalahan  seperti  waktu  transit  (Etransit)  [38], distance  optimization (DisOp), popularitas lokasi dalam rute (Pop), waktu tunggu pengguna pada lokasi (AvgQt) dan expected utility (Uty) [40].

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Bedasarkan  hasil  proses  perencanaan  dan  pelaksanaan,  didapatkan  sebanyak  20  artikel  yang  sesuai dengan kombinasi kata kunci pada tahun 2016-2021. Hasil proses analisis text mining, pada artikel ini penulis membuat taksonomi terkait dengan penelitian rekomendasi rute perjalanan wisata sebagai the state of the art. Definisi  taksonomi  didasarkan  pada  pendekatan  penelitian  yang  dilakukan,  jumlah  fungsi  objektif  yang digunakan, faktor konteks yang mempengaruhi dan teknik yang digunakan untuk mendapatkan solusi. Penulis membagi menjadi 2 kelompok pendekatan dalam penelitian rekomendasi rute yaitu (i) penelitian yang berfokus pada proses optimasi rute perjalanan seperti pada penelitian [25], [39], [41] dan (ii) penelitian yang fokus pada optimasi mendapatkan nilai pada tempat wisata yang sesuai dengan personalisasi atau minat pengguna  [16], [18], [40]. Selain itu, berdasarkan jumlah fungsi objektif yang digunakan mayoritas penelitian terbagi menjadi 2, yaitu penelitian yang menggunakan satu fungsi objektif dan multi fungsi objektif.

## 3.1 Optimasi Rute Perjalanan
Kategori pertama penelitian TTDP adalah berfokus pada optimasi penentuan rute perjalanan pariwisata. Pendekatan ini dilakukan dengan memaksimalkan fungsi objektif yaitu nilai yang diasosiasikan dengan tempat wisata.  Berdasarkan  fungsi  objektif  yang  digunakan  terdapat  2  kategori  yaitu  satu  fungsi  objektif  (single- objective) dan muti fungsi objektif (multi-objective). Selain itu pada kategori ini, digunakan jenis data berupa data  benchmark.  Sehingga  hanya  berfokus  bagaimana  mencari  algoritma  terbaik  dengan  melihat  waktu komputasi, sumber daya yang digunakan dan nilai yang didapatkan berdasarkan fungsi objektif. Berdasarkan hal tersebut maka pada kategori ini, setiap wisatawan akan mendapatkan rekomendasi yang sama. Hal ini karena tidak mempertimbangkan preferensi wisatawan.
Pada  kategori  ini,  faktor  konteks  mempengaruhi  jenis  pemodelan  TTDP.  Sehingga  dapat  menjadi kebaruan dalam penelitian TTDP. Hal ini seperti yang dilakukan oleh [23]. Terdapat beberapa faktor konteks yang digunakan pada model yaitu, waktu seperti time windows, multi time windows, time-dependent, pengguna seperti heterogeneous preferences, kategori, sosial seperti single trip, groups trip dan geografi atau lingkungan seperti multimodal transport, CO 2 emissions. Dengan melibatkan faktor konteks tersebut terdapat varian model TTDP pada permasalahan rekomendasi rute perjalanan wisata yang dijelaskan pada Tabel 2. Pada Tabel 2 juga mendeskripsikan penelitian TTDP pada kategori ini dengan melihat tipe tour (multi dan single tour), teknik atau algoritma yang digunakan, serta faktor konteks yang mempengaruhi pemodelan TTDP.
Tabel 2. Penelitian TTDP dengan pendekatan optimasi rute perjalanan pengguna

## 3.2 Optimasi Personalisasi Pengguna
Kategori  kedua  adalah  penelitian  dengan  fokus  mendapatkan  nilai  tempat  wisata  yang  asosiasikan dengan  personalisasi  pengguna.  Sehingga  kontribusi  tipe  penelitian  ini  adalah  terkait  dengan  analisis personalisasi  pengguna.  Dengan  melibatkan personalisasi,  setiap  pengguna  akan  mendapatkan  rekomendasi yang  berbeda  terkait  dengan  rute  perjalanan  wisata.  Pada  kategori  ini  menggunakan  metode  penelitian sebelumnya  untuk  mengkombinasikan  tempat-tempat  wisata  yang  sudah  dipersonalisasi  menjadi  rute perjalanan wisata.
Pada kategori ini umumnya penelitian menggunakan jenis data real-life yang merupakan data sejarah perjalanan pengguna. Berdasarkan data tersebut, terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi personalisasi pengguna dalam penelitian TTDP yaitu popularitas tempat wisata (POI popularity), preferensi pengguna (user preference), ketertarikan pada tempat wisata (user interest), durasi kunjungan pengguna (visit duration), urutan kunjungan tempat wisata pada rute (visit order), profil pengguna (user proﬁle), waktu tunggu (queuing time), kepadatan tempat wisata ( crowdedness ) dan pola kunjungan yang dipengaruhi oleh kunjungan sebelumnya. Berdasarkan faktor-faktor tersebut penelitian kategori ini selalu menggunakan multi fungsi objektif. Hal ini karena setiap faktor memiliki preferensi pengguna yang berbeda. Tabel 3 mendeskripsikan penelitian terkait dengan teknik yang digunakan untuk mendapat personaliasi pengguna, faktor personalisasi dan analisis kinerja yang dihasilkan.
Tabel 3. Penelitian TTDP dengan pendekatan optimasi personalisasi pengguna
Penulis Tipe tour Faktor konteks/ Preferensi wisatawan Teknik Fungsi Objektif Analisis dan future work [44] Single tour Group trip, Popularity, Deep learning (LTSM) dan Iterated local search (ILS) Multi- objective Preferensi minat wisatawan dalam suatu perjalanan wisata yang mempertimbangkan preferensi individu dan kelompok. Namun dapat User interest Penulis Tipe Tour Teknik Faktor Konteks Fungsi Objektif Analisis dan future work [39] Multi tour Hybrid: simulated annealing dan algoritma k- means [A] Time windows, Time visit duration Single- objective Melibatkan nilai ratting tempat wisata . Namun soulsi hanya menangani masalah TOP. [25] Single tour Iterated Local Search Time windows Single- objective Melibatkan waktu istirahat untuk makan siang (faktor konteks), selain kategori tempat utama yang harus dikunjungi. Namun tidak mempertimbangkan waktu perjalanan antar tempat (kemacetan) dan kepadatan tempat wisata. [42] Multi Tour Fuzzy GRASP Time windows Single- objective Mengelompokan tempat wisata pada beberapa kategori. Rute yang terbentuk memiliki minimal dan maksimal dari tempat pada setiap kategori. [43] Multi tour Adjusted Iterated Local Search Heterogeneous Preferences, Time windows Multi- objective Modifikasi algoritma ILS (AILS) dengan memaksimalkan nilai dari tempat wisata dan meminimalkan waktu perjalanan pada flexibility TOPTW. Namun tidak melibatkan batasan jumlah rute, tempat wisata yang akan dikunjungi. [11] Multi tour Hybrid artificial bee colony Time windows, Time dependent Single- objective Menambahkan faktor konteks yaitu nilai time dependent (tempat wisata memiliki nilai berbeda bedasarkan waktu). Contoh pantai lebih baik dikunjungi pada pagi dan sore hari. [23] Multi tour Pareto Multi-model Transport, Heterogeneous Preferences, CO 2 emissions Multi- objective Melibatkan banyak faktor kontekstual dan fungsi objektif (minimalkan emisi karbon). Selain itu perjalanan wisata dilakukan dalam suatu kelompok (grup). Selain itu pada kenyataanya tempat wisata menawarkan kegiatan wisata yang lebih dari satu jenis. Hal ini menjadi peluang penelitian
Penulis Tipe tour Faktor konteks/ Preferensi wisatawan Teknik Fungsi Objektif Analisis dan future work ditambahkan waktu lamanya kunjungan dalam perjalanan berkelompok. [18] Single tour Popularity, User interest Stacked Denoising Autoencoder (SDAE) dan Iterated local search (ILS) Multi- objective Menggunakan konteks dari deskripsi tempat untuk menangani permasalahan cold-start dan personalisasi. Dapat melibatkan konteks mode transportasi, public atau private sarana transportasi dan informasi kondisi lalu lintas [45] Single tour Popularity, User interest, Ant Colony Multi- objective Rute perjalanan mempertimbangkan kepadaatan tempat wisata. Wisatawan lebih tertarik tempat wisata yang tidak ramai karena akan lama mendapatkan pelayanan. Namun untuk mendapatkan data yang valid dan lengkap dapat menggunakan informasi mobile phone log yang berasal dari perusahaan telekomunikasi. Crowdedness [19] Single tour Popularity, User Interest Algoritma PersTour Multi- objective Berhasil mendapatkan nilai minat wisatawan pada tempat wisata dengan menganalisis frekuensi kunjungan pengguna. Namun dapat juga melibatkan transportasi publik dan tipe sarana transportasi. [17] Single tour Popularity, User Interest,  Queuing Time Monte Carlo Tree Search Multi- objective Mempertimbangkan waktu antrian sebagai bagian dari mengestimasi minat wisatawan. Namun muncul masalah cold- star ketika tidak ada wisatawan yang memiliki perjalanan sebelumnya. Selain itu perlu melibatkan kepadatan dan tidak hanya waktu tunggu pelayanan.

## 4. PELUANG PENELITIAN
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan pada Tabel 2 dan 3, peluang penelitian yang didapatkan untuk optimasi rekomendasi rute perjalanan wisata secara umum terbagi menjadi 2 kategori. Peluang tersebut yaitu (i)  pemodelan  TTDP  dengan  melihat  faktor  konteks  dan  preferensi  minat  wisata  untuk  memaksimalkan personaisasi, (ii). Optimasi rute perjalanan seperti model hybrid untuk menggabungkan dan mengelompokan tempat wisata dalam suatu rute perjalanan yang lengkap. Deskripsi peluang penelitian dipetakan pada Tabel 4.
Tabel 4. Peluang penelitian Kategori Peluang Optimasi rute perjalanan 1. Penggunaan algoritma hybrid seperti mengkombinasikan teknik metaheuristic
2. Penggunaan algoritma bio-inspired seperti bacterial foraging optimization, cuckoo search, forest optimization, sea lion optimization, bat algorithm dan animal migration optimization yang belum pernah dilakukan oleh penelitian sebelumnya
3. Perencanaan perjalanan dengan melihat kontekstual secara real-time seperti kondisi lalu lintas sehingga rute perjalanan dapat dimodifikasi untuk mendapatkan rute perjalanan wisata yang optimal
4. Melihat kekurangan dan kelebihan pada teknik yang digunakan maka teknik deep learning memiliki peluang untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dalam permasalahan rekomendasi rute Optimasi personalisasi pengguna 1. Pada kenyataan dilapangan, perjalanan wisata umumnya dilakukan secara berkelompok
(groups). Sehingga penelitian dengan menggunakan konteks ini, dapat dilakukan dengan melihat dimensi pemerataan nilai (personalisasi) dari setiap pengguna dalam kelompok.
2. Algoritma deep learning dengan melihat pola perjalanan sebelumnya yang telah dilakukan
3. Kombinasi faktor konteks untuk mendapatkan model TTDP yang baru seperti dengan melihat perjalanan wisata lintas pulau, kepadatan yang dilihat dari aktivitas mobile phone, waktu kunjungan dalam perjalanan kelompok dan publik atau private mode transportasi.

## 5. KESIMPULAN
Sistem rekomendasi merupakan penelitian yang sampai saat ini masih terus dikembangkan, terutama dalam hal penelitian terkait dengan algoritme untuk meningkatkan performa  rekomendasi. Selain itu sistem
rekomendasi juga banyak digunakan dalam berbagai bidang. Salah satu penelitian yang terus dilakukan adalah terkait dengan rekomendasi perencanaan perjalanan dalam domain pariwisata (TTDP). Pada penelitian tersebut tidak  hanya  berfokus  memberikan  rekomendasi  tempat  wisata  berdasarkan  personalisasi  tetapi  juga memaksimalkan  rute  perjalanan  yang  akan  dilalui  berdasarkan  fungsi  objektif  dan  faktor  kontekstual. Berdasarkan studi literatur dan penelitian terkait, teridentifikasi peluang penelitian yaitu dengan menganalisis kombinasi algoritma metaheuristic atau algoritma bio-inspired lain untuk merekomendasikan rute perjalanan wisata. Selain itu pada personalisasi pengguna terkait tempat wisata, terdapat peluang mengimplementasikan algorime deep learning seperti LTSM, transformer, bert sebagai nilai tempat wisata dari sisi pengguna.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Kemendikbudristek (Puslapdik) dan LPDP yang telah memberikan fasilitas  selama  kegiatan  penelitian.  Penulis  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Institut  Teknologi Bandung (ITB) yang telah memberikan dukungan selama kegiatan penelitian.

## REFERENSI
[1] N. Van Truong dan T. Shimizu, “The effect of transportation on tourism promotion: Literature review on application of the Computable General Equilibrium (CGE) Model,” Transp. Res. Procedia , vol. 25, hlm. 3096–3115, 2017, doi: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.05.336.
[2] X. Mao, J. Meng, dan Q. Wang, “Modeling the effects of tourism and land regulation on land-use change in tourist regions: A case study of the Lijiang River Basin in Guilin, China,” Land Use Policy , vol. 41, hlm. 368–377, 2014, doi: https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2014.06.018.
[3] D.-T. Le-Klähn dan C. M. Hall, “Tourist use of public transport at destinations – a review,” Curr. Issues Tour. , vol. 18, no. 8, hlm. 785–803, 2015, doi: 10.1080/13683500.2014.948812.
[4] D.-Y. Yeh dan C.-H. Cheng, “Recommendation system for popular tourist attractions in Taiwan using Delphi  panel  and  repertory  grid  techniques,” Tour.  Manag. ,  vol.  46,  hlm.  164–176,  2015,  doi: https://doi.org/10.1016/j.tourman.2014.07.002.
[5] D. Gavalas, C. Konstantopoulos, K. Mastakas, dan G. Pantziou, “A survey on algorithmic approaches for  solving  tourist  trip  design  problems,” J.  Heuristics ,  vol.  20,  no.  3,  hlm.  291–328,  2014,  doi: 10.1007/s10732-014-9242-5.
[6] D. Gavalas, C. Konstantopoulos, K. Mastakas, dan G. Pantziou, “A survey on algorithmic approaches for  solving  tourist  trip  design  problems,” J.  Heuristics ,  vol.  20,  no.  3,  hlm.  291–328,  2014,  doi: 10.1007/s10732-014-9242-5.
[7] W. Zheng dan Z. Liao, “Using a heuristic approach to design personalized tour routes for heterogeneous tourist  groups,” Tour. Manag. , vol. 72, no. 555, hlm. 313–325, 2019, doi: 10.1016/j.tourman.2018.12.013.
[8] K.  Taylor,  K.  H.  Lim,  dan  J.  Chan,  “Travel  Itinerary  Recommendations  with  Must-see  Points-of- Interest,” Web Conf. 2018 - Companion World Wide Web Conf. WWW 2018 , hlm. 1198–1205, 2018, doi: 10.1145/3184558.3191558.
[9] P. Vansteenwegen dan D. Van Oudheusden, “The Mobile Tourist Guide: An OR Opportunity,” Insight , vol. 20, no. 3, hlm. 21–27, 2007, doi: 10.1057/ori.2007.17.
[10] A. Gunawan, H. C. Lau, dan P. Vansteenwegen, “Orienteering Problem: A survey of recent variants, solution approaches and applications,” Eur. J. Oper. Res. ,  vol. 255, no. 2, hlm. 315–332, 2016, doi: 10.1016/j.ejor.2016.04.059.
[11] V. F. Yu, P. Jewpanya, S. W. Lin, dan A. A. N. P. Redi, “Team orienteering problem with time windows and time-dependent scores,” Comput. Ind. Eng. , vol. 127, no. December 2017, hlm. 213–224, 2019, doi: 10.1016/j.cie.2018.11.044.
[12] Y. Xiao dan M. Watson, “Guidance on Conducting  a Systematic Literature Review,” J. Plan. Educ. Res. , vol. 39, no. 1, hlm. 93–112, Mar 2019, doi: 10.1177/0739456X17723971.
[13] A. O’Mara-Eves, J. Thomas, J. McNaught, M. Miwa, dan S. Ananiadou, “Erratum to: Using text mining for study identification in systematic reviews: a systematic review of current approaches,” Syst. Rev. , vol. 4, no. 1, hlm. 59, Des 2015, doi: 10.1186/s13643-015-0031-5.
[14] S.  N.  van  Schaik,  J.  Masthoff,  dan  A.  T.  Wibowo,  “Package  recommender  systems:  A  systematic review,” Intell. Decis. Technol. , vol. 13, no. 4, hlm. 435–452, Feb 2020, doi: 10.3233/IDT-190140.
[15] J. L. Sarkar dan A. Majumder, “gTour: Multiple itinerary recommendation engine for group of tourists,” Expert Syst. Appl. , hlm. 116190, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.116190.
[16] J. L. Sarkar, A. Majumder, C. R. Panigrahi, dan S. Roy, “MULTITOUR: A multiple itinerary tourists recommendation engine,” Electron. Commer. Res. Appl. , vol. 40, no. August 2019, hlm. 100943, 2020, doi: 10.1016/j.elerap.2020.100943.
[17] K.  H.  Lim,  J.  Chan,  S.  Karunasekera,  dan  C.  Leckie,  “Personalized  itinerary  recommendation  with queuing time awareness,” SIGIR 2017 - Proc. 40th Int. ACM SIGIR Conf. Res. Dev. Inf. Retr. , hlm. 325–334, 2017, doi: 10.1145/3077136.3080778.
[18] L.  Chen,  L.  Zhang,  S.  Cao, Z.  Wu,  dan  J.  Cao,  “Personalized  itinerary  recommendation:  Deep  and collaborative  learning  with  textual  information,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  144,  2020,  doi: 10.1016/j.eswa.2019.113070.
[19] K. H. Lim, J. Chan, C. Leckie, dan S. Karunasekera, “Personalized trip recommendation for tourists based on user interests, points of interest visit durations and visit recency,” Knowl. Inf. Syst. , vol. 54, no. 2, hlm. 375–406, 2018, doi: 10.1007/s10115-017-1056-y.
[20] K. H. Lim dkk. , “PersTour: A personalized tour recommendation and planning system,” dalam CEUR Workshop Proceedings , 2016.
[21] T. Tsiligirides, “Heuristic Methods Applied to Orienteering,” J. Oper. Res. Soc. , vol. 35, no. 9, hlm. 797–809, Sep 1984, doi: 10.1057/jors.1984.162.
[22] P. Vansteenwegen, W. Souffriau, dan D. Van Oudheusden, “The orienteering problem: A survey,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 209, no. 1, hlm. 1–10, 2011, doi: 10.1016/j.ejor.2010.03.045.
[23] J. Ruiz-Meza dan J. R. Montoya-Torres, “Tourist trip design with heterogeneous preferences, transport mode selection and environmental considerations,” Ann. Oper. Res. , vol. 305, no. 1–2, hlm. 227–249, 2021, doi: 10.1007/s10479-021-04209-7.
[24] W. Wörndl,  A. Hefele, dan D. Herzog, “Recommending a  sequence of interesting places for tourist trips,” Inf. Technol. Tour. , vol. 17, no. 1, hlm. 31–54, 2017, doi: 10.1007/s40558-017-0076-5.
[25] C. Almira dan N. U. Maulidevi, “Travel Itinerary Recommendation for Real World Point of Interests Using Iterated Local Search,” Proc.  - 2019 Int. Conf. Adv. Inform. Concepts Theory Appl. ICAICTA 2019 , 2019, doi: 10.1109/ICAICTA.2019.8904339.
[26] S. Chen, B. H. Chen, Z. Chen, dan Y. Wu, “Itinerary planning via deep reinforcement learning,” ICMR 2020 - Proc. 2020 Int. Conf. Multimed. Retr. , hlm. 286–290, 2020, doi: 10.1145/3372278.3390727.
[27] E. Erbil dan W. Wörndl, “Generating multi-day round trip itineraries for tourists,” CEUR Workshop Proc. , vol. 2855, hlm. 1–7, 2021.
[28] D. Duque, L. Lozano, dan A. L. Medaglia, “Solving the Orienteering Problem with Time Windows via the  Pulse  Framework,” Comput. Oper. Res. , vol. 54, hlm. 168–176,  2015, doi: https://doi.org/10.1016/j.cor.2014.08.019.
[29] F. V Fomin dan A. Lingas, “Approximation algorithms for time-dependent orienteering,” Inf. Process. Lett. , vol. 83, no. 2, hlm. 57–62, 2002, doi: https://doi.org/10.1016/S0020-0190(01)00313-1.
[30] B. Aghezzaf dan H. EL Fahim, “The multi-constraint team orienteering problem with time windows in the  context  of  distribution  problems:  A  variable  neighborhood  search  algorithm,”  dalam 2014 International Conference on Logistics Operations Management , IEEE, Jun 2014, hlm. 155–160. doi: 10.1109/GOL.2014.6887433.
[31] P. Bolzoni, S. Helmer, K. Wellenzohn, J. Gamper, dan P. Andritsos, “Efficient itinerary planning with category constraints,” dalam Proceedings of the 22nd ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems , dalam SIGSPATIAL ’14. New York, NY, USA: ACM, Nov 2014, hlm. 203–212. doi: 10.1145/2666310.2666411.
[32] W. Souffriau, P. Vansteenwegen, G. Vanden Berghe, dan D. Van Oudheusden, “The planning of cycle trips  in  the  province  of  East  Flanders,” Omega ,  vol.  39,  no.  2,  hlm.  209–213,  2011,  doi: https://doi.org/10.1016/j.omega.2010.05.001.
[33] Marius M. Solomon, “Algorithms for the Vehicle Routing and Scheduling Problems with Time Window Constraints,” Oper Res , vol. 35, hlm. 254–265, 1987.
[34] B. Thomee dkk. , “YFCC100M: The new data in multimedia research,” Commun. ACM , vol. 59, no. 2, hlm. 64–73, 2016, doi: 10.1145/2812802.
[35] P.  Padia,  K.  H.  Lim,  J.  Cha,  dan  A.  Harwood,  “Sentiment-Aware  and  Personalized  Tour Recommendation,” Proc. - 2019 IEEE Int. Conf. Big Data Big Data 2019 , hlm. 900–909, 2019, doi: 10.1109/BigData47090.2019.9006442.
[36] J.  Chen  dan  W.  Jiang,  “Context-Aware  Personalized  POI  Sequence  Recommendation,”  dalam International  Conference  on  Smart  City  and  Informatization ,  Springer,  2019,  hlm.  197–210.  doi: 10.1007/978-981-15-1301-5_16.
[37] S. Md. M. Rashid, M. E. Ali, dan M. A. Cheema, “DeepAltTrip: Top-k Alternative Itineraries for Trip Recommendation,” no. September, hlm. 1–12, Sep 2021, doi: 10.48550/arXiv.2109.03535.
[38] Z. Ma, H. Guo, Y. Gui, dan Y. J. Gong, “An efficient computational approach for automatic itinerary planning on web servers,” GECCO 2021 - Proc. 2021 Genet. Evol. Comput. Conf. , hlm. 991–999, 2021, doi: 10.1145/3449639.3459301.
[39] T. Tlili dan S. Krichen, “A simulated annealing-based recommender system for solving the tourist trip design  problem,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  186,  no.  October  2020,  hlm.  115723,  2021,  doi: 10.1016/j.eswa.2021.115723.
[40] J. Liu, K. L. Wood, dan K. H. Lim, “Strategic and Crowd-Aware Itinerary Recommendation,” dalam Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Applied Data Science Track. ECML PKDD 2020.  Lecture  Notes  in  Computer  Science,  vol  12460.  Springer ,  vol.  12460  LNAI,  Y.  Dong,  D. Mladenić,  dan  C.  Saunders,  Ed.,  Cham:  Springer  International  Publishing,  2021,  hlm.  69–85.  doi: 10.1007/978-3-030-67667-4_5.
[41] N. N. Qomariyah dan D. Kazakov, “A genetic-based pairwise trip planner recommender system,” J. Big Data , vol. 8, no. 1, 2021, doi: 10.1186/s40537-021-00470-6.
[42] A. Expósito, S. Mancini, J. Brito, dan J. A. Moreno, “A fuzzy GRASP for the tourist trip design with clustered POIs,” Expert Syst. Appl. , vol. 127, hlm. 210–227, 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.03.004.
[43] I. Hapsari, I. Surjandari, dan K. Komarudin, “Solving multi-objective team orienteering problem with time windows using adjustment iterated local search,” J. Ind. Eng. Int. , vol. 15, no. 4, hlm. 679–693, 2019, doi: 10.1007/s40092-019-0315-9.
[44] L.  Chen,  J.  Cao,  H.  Chen,  W.  Liang,  H.  Tao, dan  G.  Zhu,  “Attentive  multi-task  learning  for  group itinerary  recommendation,” Knowl.  Inf.  Syst. ,  vol.  63,  no.  7,  hlm.  1687–1716,  2021,  doi: 10.1007/s10115-021-01567-3.
[45] X.  Wang,  C.  Leckie,  J.  Chan,  K.  H.  Lim,  dan  T.  Vaithianathan,  “Improving  personalized  trip recommendation by avoiding crowds,” Int. Conf. Inf. Knowl. Manag. Proc. , vol. 24-28-Octo, hlm. 25– 34, 2016, doi: 10.1145/2983323.2983749.