## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## PENENTUAN RUTE OPTIMAL UNTUK JASA PENGIRIMAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
Gatra Cahya R 1* , Pratama Bagus W 2 dan Yesy Diah Rosita 3
1* Universitas Islam Majapahit 1; gatraaja2181@gmail.com
2 Universitas Islam Majapahit 2; bagusprat252@gmail.com
3 Universitas Islam Majapahit 3; yesydiahrosita@gmail.com
Abstract: In the delivery process there is a problem commonly known as the Travelling Salesman Problem (TSP), therefore a program is needed that can minimize shipping costs and find a quick route to maximize the profits obtained. Then, set up alternative routes and optimum routes so that the problem can be solved. The purpose of this research is to determine the route or route and the minimum distance search results in goods delivery services using the method of genetic algorithms. Using 27 randomly selected data points from four sub-districts in the Mojokerto district, Clustering data is divided into three clusters and tested using MATLAB software. Using a crossover probabil- ity of 0.6, the probability of mutation is 0.4, and the total population is 27. The results of the test in finding the optimal route and the fast track are in the second cluster with a distance of 20 km and the optimal route of 5-8-7-1-9-4 -10-3-6-2-5, i.e., Dsn. Mojoroto, Banjartanggul, Dsn. Sumber Bendo, Perum Mojo Asri, Wonokoyo, Dsn. Trawas, Wonokusumo, Dsn. Pecuk, Dsn. Resik Bulu, Damarsi, Etc. Mojoroto From the optimal route generated in this study, it is expected that the shipping service can get the optimal route to speed up the delivery of goods.
Keywords: Freight Forwarding Services, TSP, Genetic Algorithms, Optimal Route Search
Abstrak: Di dalam proses pengiriman terdapat masalah yang biasa dikenal sebagai Travelling Sales- man  Problem (TSP),  oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  program  yang  dapat  meminimalisir  biaya pengiriman dan mencari rute jalur cepat agar keuntungan yang didapat menjadi maksimal. Maka, dibuatkan  alternatif  rute  dan  jalur  optimal  agar  masalah  tersebut  dapat  terselesaikan.  Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan rute atau jalur dan hasil pencarian jarak minimum dalam jasa pengiriman barang menggunakan metode algoritma genetika. Menggunakan 27 data yang di- ambil secara acak dari 4 kecamatan di kabupaten Mojokerto. Clustering data yang dibagi menjadi 3  cluster  dan  diuji  menggunakan  software  MATLAB.  Menggunakan  probabilitas  crossover  0,6 probabilitas mutasi 0,4 dan jumlah populasi 27. Hasil dari uji tersebut dalam pencarian rute optimal dan jalur cepat yakni pada cluster kedua dengan hasil jarak 20 km dengan rute optimal 5-8-7-1-9-4- 10-3-6-2-5  yaitu  Dsn.  Mojoroto,  Banjartanggul,  Dsn.sumber  Bendo,  Perum  mojo asri,  Wonokoyo, Dsn.  Trawas,  Wonokusumo, Dsn.  Pecuk,  Dsn. Bulu  Resik, Damarsi,  Dsn.  Mojoroto.  Dari  adanya rute  optimal  yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini  diharapkan  pihak  jasa  pengiriman  dapat mendapatkan rute optimal untuk mempercepat perjalanan pengiriman barang.
Kata kunci: Jasa Pengiriman Barang, TSP, Algoritma Genetika, Pencarian Rute Optimal
Sitasi: Ramadhan,  G.  C.;  Bagus  W, P 2 dan Rosita, Y. D. ( 2023 ).    Penen- tuan Rute Optimal Untuk Jasa Pengi- riman  Barang  Menggunakan  Algo- ritma Genetika. JTIM: Jurnal Teknologi  Informasi  Dan  Multime- dia, 5(1), 48-55. https://doi.org/10.35746/jtim.v5i1.322
Copyright: ©  2023 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license
s/by-sa/4.0/).
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 1
49  of 55

## 1. Pendahuluan
Jasa ekspedisi menjadi salah satu media penting dalam proses pengiriman dan pen- erimaan barang oleh banyak orang [1]. Dalam proses pengantaran barang fisik dari pusat ketempat alamat pelanggan dengan mempertimbangkan waktu pengiriman, biaya pengi- riman, dan keadaan barang tersebut [2] dengan mempertimbangkan seperti biaya, jarak, kemacetan,  dan  risiko  yang  akan  dihadapi[3],  karena  untuk  mengirimkan  barang  atau paket ke pelanggan dengan cepat adalah salah satu faktor kepuasan pelanggan [4].
Untuk mengirim barang dari kantor jasa ke pelanggan di berbagai tempat, maka di- perlukan suatu sistem yang mampu meminimalisir biaya pengiriman dan mencari rute tercepat agar barang yang akan dikirimkan ke pelanggan akan semakin cepat diterima oleh pelanggan. Permasalahan yang seperti ini merupakan masalah yang biasa disebut Travelling Salesman Problem (TSP).
Algoritma  genetika  adalah  sebuah  algoritma  yang  meniru  sebuah  konsep  evolusi Charles Darwin yaitu sebuah algoritma yang memanfaatkan proses seleksi ilmiah [5]. Al- goritma genetika memiliki tiga parameter natara lain ukuran populasi, probabilitas dan mutase. Ketiga parameter tersebut dilakukan dengan hati – hati, hal tersebut agar nant- inya tidak terjadi munculnya optimum lokal, dimana setiap solusi individu dalam popu- lasi tidak menemukan hasil yang paling optimal[6].
Penelitian yang dilakukan oleh penulis memfokuskan dalam mencari rute atau jalur paling  optimal  dalam  proses  pengiriman  barang  atau  paket  yang  dilakukan  oleh  kurir jasa pengiriman barang. Didalam penelitian ini penulis menggunakan metode algoritma genetika dengan menggunakan teori Travelling Salesman Problem (TSP). Sejumlah data yang sudah didapat akan di clustering menggunakan K-means hal ini dilakukan adar da- lam proses pengiriman barang menjadi lebih optimal dan efisien. Di dalam proses clus- tering yang akan dilakukan terdapar sejumlah data yang berjumlah 27 data secara acak yang  diambil  dari  4  kecamatan  di  kabupaten  Mojokerto  menggunakan  google  map. Setelah data tersebut dilakukan clustering akan menghasilkan beberapa kelompok cluster yang dimana setiap kelompok cluster tersebut akan menghasilkan rute optimal yang bisa untuk mempercepat dalam proses pengiriman barang.

## 2. Bahan dan Metode
Metode  penelitian  yang  digunakan  oleh  penulis  untuk  membangun  penelitian  ini adalah  pengumpulan  data,  clustering  data,  implementasi  algoritma  genetika,  dan menarik kesimpulan proses tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Metode Penelitian
Dari Gambar 1 bisa dijelaskan diawal penulis melakukan pencarian data latitude dan longi- tude  sebagai  data  semple  untuk  dilakukan  pengelompokan pada  titik  koordinat,  setelah  itu melakukan perhitungan algoritma untuk menemukan hasil rute paling optimal.
2.1 Travelling Salesman Problem (TSP) Travelling  Salesman  Problem adalah  suatu  permasalahan  yang  ada  didalam  suatu usaha  pengiriman  barang.  Optimalisasi  pada  TSP  digunakan  untuk  menentukan  jalur perjalanan terpendek untuk melewati jalur yang diberikan yaitu menarik di rute tertentu sehingga setiap tujuan yang dilalui hanya sekali kirim dan diakhiri dengan pengembalian ke titik awal kurir berangkat [7]. Travelling Salesman Problem dapat didefinisikan sebuah masalah optimasi yang bisa diterapkan di berbagai suatu aktivitas salah satu contoh sep- erti pendistribusian barang, penjadwalan dan masalah dari penelitian ini pencarian jarak
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 1
dan rute.  Terdapat algoritma lain yang digambarkan sebagai metode untuk solusi dari suatu  permasalahan  TSP, yakni  menggunakan genetic  algorthm atau  yang  biasa dikenal sebagai algoritma genetika.

## 2.2 Alat Pendukung
Dalam  membangun  penelitian  ini  penulis  menggunakan  beberapa  softwere  pen- dukung diantaranya yaitu Matlab dan RapidMiner, Matlab adalah kepanjangan dari Ma- trix  Laboratory.  Matlab  merupakan  perangkat  lunak  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  perhitungan  matematis  dan  komputasi,  analisis  data,  pengembangan  algo- ritma, melakukan sebuah simulasi,pemodelan, serta menghasilkan tampilan secara grafis dan antarmuka pengguna grafis [8].
RapidMiner  adalah  software  atau  perangkat  lunak  pengolah  data.  Rapid  miner dapat mengekstrak pola dari kumpulan data yang besar dengan menggabungkan metode statistic, kecerdasan buatan, dan basis data. Rapidminer dapat mempermudah pengguna dalam menghitung data dalam jumlah besar. Data dapat dihubungkan dengan beberapa node, kemudian pengguna menghubungkan ke node untuk mendapatkan hasil [9].

## 2.3 Algoritma Genetika
Algoritma genetika pertama kali dikembangkan oleh John hollah pada tahun 1970 di Amerika serikat. Algoritma genetika bisa diterapkan untuk simulasi berdasarkan kromo- som  dan  individual,  dalam  artian  kromosom  merupakan  populasi  dan  individual  di- artikan calon solusinya. Algoritma genetika memanfaatkan teori ilmiah yang berupa teori EA (Evolutionary Algoritms) yang dikembangkan oleh Charles Darwin. Dari teori terse- but sebagai invdividu akan terus mengalami perbuahan gen.
Algoritma  genetika  meskipun  tidak  selalu  menjadi  algoritma  yang  terbaik,  tetapi algoritma ini mampu menyelesaikan berbagai masalah yang kompleks  [9,10]. Terdapat beberapa aspek dari setiap gen, himpunan baru dari beberapa deretan inividu dibuat ber- dasarkan  atas  kecocokan  pada  setiap  gen  sebelumnya  [7].  Ada  beberapa  definisi  yang perlu  diperhatikan  dari  metode  algoritma  genetika  diantaranya  adalah  (1)  inisialisasi populasi merupakan proses pengodean kromosom, (2) seleksi merupakan proses pemili- han kromosom, (3) crossover merupakan operator algoritma pengawinan dua indukan, (4) mutasi merupakan proses pengubahan nilai dari beberapa gen dari suatu kromosom [12]. Dari beberapa aspek diatas sangat mendukung keberhasilan dari metode  algoritma ge- netika ini.

## 2.4 Implementasi Algoritma Genetika
Implementasi Algoritma genetika yang digunakan untuk penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan proses yaitu (1) Inisialisasi populasi, (2) Seleksi, (3) Crossover , (4) Mutasi (5) Penghentian generasi. Tabel 1 merupakan table parameter yang digunakan dalam im- plementasi Algoritma Genetika pada studi kasus pencarian rute optimal jasa pengiriman barang.
Tabel 1. Parameter Algoritma Genetika Kromosom Populasi Crossover Mutasi K1 13 0.6 0.4 K2 10 0.6 0.4 K3 4 0.6 0.4 1. Inisialisasi populasi
Tahapan pertama adalah proses Inisialisasi populasi  membutuhkan beberapa kro- mosom,  dan  setiap  kromosom  berisi  gen.  Gen  merupakan  representasi  atau  kode  dari tempat yang akan dituju oleh kurir. Susunan kromosom merupakan rangkaian yang ber- beda, pembentukan gen diambil mengggunkan k-means. Populasi awal dalam penelitian ini berisi 3 kromosom dengan beberapa variasi gen yaitu 13 gen dari kromosom 1 atau cluster ke-1, 10 gen dari kromosom 2 atau cluster ke-2, 4 gen dari kromosom 3 atau cluster ke-3. Tabel 2 merupakan table kromosom yang telah di clastering menggunakan k-means.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 1 51  of 55
Tabel 2. Clustering Kromosom

## 2. Seleksi
Tahapan kedua adalah proses seleksi kromosom berfungsi untuk  memilih  kromo- som dari jumlah populasi yang sudah ditentukan dari proses clustering, selanjutnya akan dibawa ke tahapan proses penyilangan atau crossover [13].
3. Crossover
Tahapan ketiga adalah proses crossover dapat diartikan sebagai suatu system algo- ritma  yang  digunakan  untuk  menyatukan  beberapa  kromosom,  yang  berfungsi menghasilkan  keturunan  baru  dengan  menggantisubtitusi  dari  kromosom  yang dihasilkan oleh induk [4]. Dalam penelitian ini menggunakan probabilitas crossover 0,6. 4. Mutasi
Tahapan keempat adalah proses mutasi adalah tahap dimana kromosom memiliki gen yang telah diubah atau digantikan oleh gen lain yang dihasilkan dari proses crossover . Pemilihan gen yang dapat bermutasi didasarkan pada nilai probabilitas mutasi yang telah ditetapkan [14]. Dalam penelitian ini menggunakan probabilitas mutasi 0,4.
5. Penghentian generasi
Tahapan terkahir atau tahap kelima adalah proses penghentian generasi dilakukan setelah beberapa kali iterasi, dan proses Algoritma Genetika akan berhenti ketika algo- ritma parameter mencapai probabilitas 0,6 dan probabilitas 0,4. Kromosom terbaik dari populasi adalah K2 menghasilkan total jarak terpendek yaitu 20 km dan 33 km.

## 2.5 Pengumpulan Data
Pada Tabel 3 merupakan data simulasi yang diambil secara acak dari Google map dari beberapa kecamatan di kabupaten Mojokerto yang akan digunakan sebagai sample pengujian mencari rute optimal pengiriman barang.
Tabel 3. Data Lokasi Pengiriman Lokasi Latitide Longitude Kode Perum mojo asri -7,507812 112,487506 1 Damarsi -7,472668 112,479170 2 Dsn. Pecuk -7,479527 112,478992 3 Dsn. Trawas -7,666155 112,592978 4 Dsn. Mojoroto -7,504555 112,519974 5 Dsn. Bulu Resik -7,572679 112,640792 6 Dsn. Sumber Bendo -7,503128 112,499191 7 Banjartanggul -7,542434 112,552731 8 Wonokoyo -7,527506 112,528142 9 Wonokusumo -7,516459 112,556749 10 Panjer -7,512703 112,568510 11 Panggreman -7,516113 112,575768 12 Wisma Pungging -7,524203 112,566022 13 Awang Awang -7,532985 112,555676 14 PT. CITATION -7,550535 112,544703 15
Kromosom Gen K1 8 9 10  11  12  13  14  15  17  18  21  22  23 K2 1 2 3 5 7 10  24  25  26  27 K3 4 6 16  19
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 1 52  of 55 Lokasi Latitide Longitude Kode Bandarasri -7,535593 112,632870 16 Lebaksono -7,535780 112,56063 17 PT. DMC -7,524611 112,587952 18 Wonosari -7,557829 112,614716 19 Wunut -7,475516 112,496157 20 Watukenongo -7,499578 112,573283 21 Purworwjo -7,590005 112,556629 22 Ngrame -7,495777 112,563245 23 Sumberwono -7,512219 112,479939 24 Bangsal -7,505817 112,484193 25 Sumbertebu -7,505646 112,496037 26 Ngrowo -7,496455 112,512688 27 Pada Tabel 3 latitude dan longitude diambil berdasarkan lokasi tujuan menggunakan google  maps,  juga  ditambahkan  pengkodean  inisial  agar  mempermudah  pada  proses pemilihan lokasi tujuan.

## 2.6 Clustering Data
Cluster  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  membagi  sejumlah  data menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan  kemiripan  data  yang  telah  ditentukan  sebe- lumnya [15]. Cara kerja cluster adalah memisahkan beberapa kelompok data berdasarkan ciri-cirinya, dimana objeknya yang sudah didistribusikan menjadi table kelompok.

## 2.7 K-means Clustering
K-means  menjadi  salah  satu  algoritma  untuk  menentukan  keberhasilan  penge- lompokan dalam suatu data, dimana melakukan analisis pengelompokan pada pemba- gian N ke dalam kelompok K berdasarkan rata - rata nilai terdekat. Cara kerjanya dengan mengukur  seberapa  mirip  dari  setiap  elemen  titik  pusat  yang  bertindak  sebagai  cen- troid[16].  Adapun  tahapan  untuk  menentukan  keberhasilan  yaitu  (1)  menentukan sejumlah  cluster,  (2)  menentukan  centroid  untuk  menjadi  pusat  sebuah  cluster,  (3) temukan  pusat  dalam  setiap  centroid.  Dalam  memecahkan  masalah  penentuan  jarak terdekant menggunakan rumus euclidean sebagai berikut:
𝑑 𝑒𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑥, 𝑦)   = √∑ (𝑥𝑖 + 𝑦𝑖) 2 𝑖 (1)
Dimana x merupakan pusat center dan y merupakan data, sedangkan m menyatakan banyaknya nilai dari 2 atribut. (4) menentukan cluster terdekat dan membandingkan jarak terdekat, kemudian memperbarui nilai pusat clsuternya.
ClusterCenter  = ∑ 𝑎𝑖 𝑛 (2)
Dimana clustercenter merupakan titik pusat, ai merupakan anggota cluster semen- tara  n  merupakan  banyak  data  cluster.  (5)  mengulangi  langkah  dari  tahap  3  sampai  5 hingga tidak ada centroid yang berpindah.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 1 53  of 55

## 3. Hasil
Hasil implemetasi dari program algoritma Genetika dengan menggunakan satu titik untuk awal lokasi dan akhir lokasi.
Gambar 2. Clustering 1
Pada Gambar 2 pengujian rute dan  jarak optimasi cluster 1 dengan menggunakan jumlah populasi 13, probabilitas crossover 0,6 dan probabilitas mutasi 0,4. Mendapat hasil jarak  37  km  dan  memiliki  rute  optimal  9-7-6-5-12-8-1-2-3-10-11-13-4-9  dari  awal  keber- angkatan. . Jika dijabarkan lokasi tujuan yaitu Wonokoyo, Dsn. Sumber Bendo, Dsn. Bulu Resik, Dsn. Mojoroto, Panggreman, Banjartanggul, Perum mojo asri, Damarsi, Dsn. Pecuk, Wonokusumo, Panjer, Wisma Pungging, Dsn. Trawas, Wonokoyo.
Gambar 3. Clustering 2
Pada Gambar 3 pengujian rute dan jarak  optimasi cluster 2 dengan menggunakan jumlah populasi 13, probabilitas crossover 0,6 dan probabilitas mutasi 0,4. Mendapat hasil jarak  20  km  dan  memiliki  rute  optimal  5-8-7-1-9-4-10-3-6-2-5  dari  awal  keberangkatan. Jika dijabarkan lokasi tujuan yaitu Dsn. Mojoroto, Banjartanggul, Dsn.sumber Bendo, Pe- rum mojo asri, Wonokoyo, Dsn. Trawas, Wonokusumo, Dsn. Pecuk, Dsn. Bulu Resik, Da- marsi, Dsn. Mojoroto.
Gambar 4. Clustering 3
Pada Gambar 4 pengujian rute dan jarak optimasi cluster 3 dengan menggunakan jumlah populasi 13, probabilitas crossover 0,6 dan probabilitas mutasi 0,4. Mendapat hasil jarak 33 km dan memiliki rute optimal 1-2-4-3-1 dari awal keberangkatan. . Jika dijabarkan lokasi tujuan yaitu Perum mojo asri, Damarsi, Dsn. Trawas, Dsn. Pecuk, Perum mojo asri.

## 4. Pembahasan
Hasil pembahasan dari pencarian rute optimal pengiriman barang pada cluster 1-3 mendapatkan hasil yang sudah di dapat. Pada cluster pertama mendapatkan hasil jarak 37 km dan memiliki rute optimal 9-7-6-5-12-8-1-2-3-10-11-13-4-9 dari awal keberangkatan sampai  kembali  ketitik  keberangkatan,  Untuk  hasil  cluster  pertama  dilakukan  pengi- riman oleh kurir pertama. Pada cluster kedua mendapatkan hasil jarak 20 km dan mem- iliki rute optimal 5-8-7-1-9-4-10-3-6-2-5 dari awal keberangkatan sampai kembali ketitik keberangkatan yang dilakukan oleh kurir kedua. Pada cluster ketiga mendapatkan hasil jarak 33 km dan memiliki rute optimal 1-2-4-3-1 dari awal keberangkatan sampai kembali ketitik keberangkatan yang dilakukan oleh kurir ketiga. Hasil rute optimal dari program algoritma akan saya tampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Rute Optimal Kromosom Gen Jarak K1 9 7 6 5 12 8 1 2 3 10 11 13 4 9 37 km K2 5 8 7 1 9 4 10 3 6 2 5 20 km K3 1 2 4 3 1 33 km

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil pengujian yang telah dilakukan dalam proses optimasi rute dengan Progam Matlab dan implemtasi Algoritma Genetika  menggunakan jumlah kro- mosom 1 dengan jumlah pupulasi 13, kromosom 2 dengan jumlah populasi 10 dan kro- mosom 3 dengan jumlah populasi 4, dapat menghasilkan rute optimal untuk jasa pengi- riman  barang.  Hasil  terbaik  pencarian  rute  optimal  dan  jalur  cepat  yakni  pada  cluster  kedua dengan hasil jarak 20 km dengan rute optimal 5-8-7-1-9-4-10-3-6-2-5 yaitu Dsn. Mojoroto, Ban- jartanggul, Dsn.sumber Bendo, Perum mojo asri, Wonokoyo, Dsn. Trawas, Wonokusumo, Dsn. Pecuk, Dsn. Bulu Resik, Damarsi, Dsn. Mojoroto. Dengan adanya rute optimal yang dihasilkan dalam  penelitian ini diharapkan pihak  jasa pengiriman dapat  mendapatkan rute optimal untuk mempercepat perjalanan pengiriman barang. Diharapkan pihak jasa
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 1 55  of 55
pengiriman dapat mendapatkan rute optimal untuk mempercepat perjalanan pengiriman barang.

## Referensi
[1]  M. Metode, F. Multiple, C. Decision , M. Fmcdm, and D. Yogyakarta, “Indonesian Journal of Business Intelligence,” vol. 3, no. 2, pp. 54 – 60, 2020.
[2]  R.  A.  Pratama,  E.  C.  Djamal,  and A.  Komarudin,  “Optimalisasi  Pengantaran  Barang  dalam  Perdagangan  Online Menggunakan Algoritma Genetika,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 11 – 15, 2017.
[3]  Y. D. Rosita, E. E. Rosyida, and M. A. Rudiyanto, “Implementation of dijkstra algorithm and multi -criteria decision-making for optimal route distribution,” Procedia Comput. Sci. , vol. 161, pp. 378 – 385, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.136.
[4]  P. D. Bangsa and I. Hermawan, “ Jurnal Teknologi Terpadu,” J. Teknol. Terpadu , vol. 7, no. 1, pp. 15 – 22, 2021.
[5]  N. D. Priandani and W. F. Mahmudy , “Optimasi Travelling Salesman Problem With Time Windows ( Tsp -Tw ) Pada Pen- jadwalan Paket Rute Wisata,” Semin. Nas. Sist. Inf. Indones. , no. November, pp. 2 – 3, 2015.
[6] A. B. Prakoso, Y. Ariyanto, and A. R. T. Hayati Ririd, “Optimasi Rute Lokasi Wisata Kota Malang    Menggunakan Metode Algoritma Genetika,” J. Inform. Polinema , vol. 3, no. 3, p. 48, 2017, doi: 10.33795/jip.v3i3.34.
[7]  A. Wi janarko, E. L. Amalia, and ..., “Pencarian Rute Terpendek Dengan Pendekatan TSP Menggunakan Metode Algoritma Genetika Studi Kasus Kabupaten Nganjuk,” Semin. Inform. … , pp. 100 – 105, 2021.
[8]  V. Risqiyanti, H. Yasin, and R. Santoso , “Pencarian Jalur Terpendek Menggunakan Metode Algoritma ‘Ant Colony Opti- mization’ Pada GUI Matlab (Studi Kasus: PT Distriversa Buana Mas cabang Purwokerto),” J. Gaussian , vol. 8, no. 2, pp. 272 – 284, 2019, doi: 10.14710/j.gauss.v8i2.26671.
[9]  B. Rahmat et al. , “Implemetasi k -means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan,” Semin. Nas. Ris. Kuantitatif Terap. 2017 , no. April, pp. 58 – 60, 2017.
[10] W. T. Ina, S. Manu, T. Y. Mattahine, T. Elektro, U. Nusa, and C. Kupang, “PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM ( TSP ) ( STUDI KASUS : PEDAGANG PERABOT KELILING DI KOTA KUPANG ),” vol. VIII, no. 1, pp. 48– 53.
[11]  B.  Menggunakan  Algoritma  Genetika Di  Buka  Mata  Adv  Teguh  Nurhadi  Suharsono  and  M.  Reza  Saddat,  “Penentuan Optimalisasi TSP (Trav elling Salesman Problem) Distribusi,” pp. 326– 335, 2017.
[12] I.  Print and  I.  Online,  “Jurnal Manajemen  Industri  dan  Logistik  RANCANG  BANGUN  DECISION  SUPPORT  SYSTEM UNTUK PEMILIHAN RUTE PENGIRIMAN PAKET PADA PERUSAHAAN PENYEDIA JASA LOGISTIK,” no. Novem- ber, 2018.
[13] T. A. Gani, Y. Away, M. T. Elektro, T. Elektro, and U. S. Kuala, “Fitness sharing ApplicationFor diversity Control with Evolutionary Algorithm To ResolveTravelling Salesman problem ( TSP ),” vol. 5, no. 1, pp. 1– 7, 2016.
[14]  T. Listyorini et al. , “IMPLEMENTASI POPULATION RESIZING ON FITNESS IMPROVEMENT GENETIC ALGORITHM ( PROFIGA ) UNTUK OPTIMASI RUTE KUNJUNGAN PROMOSI UNIVERSITAS MURIA KUDUS BERBASIS,” vol. 7, no. 1, pp. 59 – 68, 2016.
[15] Y. D. Darmi and A. Setiawan, “ Penerapan Metode Clustering K- Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk,” J. Media Infotama , vol. 12, no. 2, pp. 148 – 157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418. [16]  Y. D. Rosita, Pemrograman Matlab untuk Sistem Snformasi Geografis Berbasis Kecerdasan Buatan . 2019.