## PENCARIAN RUTE OPTIMAL WISATA MOJOKERTO DALAM KASUS TRAVELING SALESMAN PROBLEM MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
Adi Surya Jinggo Pratama 1* , Abdul Khamid 2 , Yesy Diah Rosita 3
1,2,3 Progam Studi S-1 Informatika, Universitas Islam Majapahit email : adisuryajing@gmail.com *
Abstrak: Mojokerto terbagi dua yaitu kota dan kabupaten meskipun terbagi dua Mojokerto memiliki sebuah tempat wisata yang dapat dikunjungi untuk orang yang ingin mencari tempat wisata di mojokerto dalam pencarian wisata yang bagus dan bersejarah. Jika seseorang ingin pergi ketempat wisata dapat memilih biro perjalanan yang mengunjungi beberapa tempat lokasi wisata  secara  banyak  untuk  mengupayakan waktu yang  cepat. Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  agar dapat  memilih  rute wisata, aplikasi dapat menemukan rute yang baik dalam menemukan sebuah rute optimal yang bisa dilalui dengan jalur yang terpendek dan mendapatkan jumlah yang optimal untuk perjalanan dalam pencarian wisata di Mojokerto dalam yang sudah disepakati bersama. Dalam pencarin rute optimal wisata mojokerto dalam kasus TSP menggunakan Algoritma Genetika dengan melakukan uji coba mendapatkan 3 rute optimal yaitu 11-7-15-5-8-11, 11-2-12-3-4-1-11 dan 11-14-9-13-6-10-11 dengan total jarak 32.5366, 40.2135, dan 53.7129 KM. Pengujian tersebut didapatkan untuk rekomendasi rute dalam wisata di mojokerto yaitu 32.5366 dengan rute 11-7-15-5-8-11.
Kata Kunci : Jasa Travel , TSP, Algoritma Genetika, Wisata Mojokerto, Rute Optimasi
Abstract: Mojokerto is divided into two, namely the city and district, although it is divided into two, Mojokerto has a tourist spot that can be visited by people who want to find tourist attractions in Mojokerto in search of good and historic tours. If someone wants to go to a tourist spot, they can choose a travel agency that visits several tourist sites in large numbers to  try to get a fast time. The purpose of this research is to be able to choose a tourist route, the application can find a good route in finding optimal route that can be passed with the shortest path and get the optimal number of trips in searching for tourism in Mojokerto within what has been mutually agreed upon. In the search for the optimal route for Mojokerto tourism in the TSP case using a Genetic Algorithm by conducting trials to get 3 optimal routes, namely 11-7-15-5-8-11, 11-2-12-3-4-1-11 and 11- 14 -9-13-6-10-11 with a total distance of 32.5366, 40.2135 and 53.7129 KM. This test was obtained for route recommendations in tourism in Mojokerto, namely 32.5366 with the 11-7-15-5-8-11 route.
Keywords : Travel Services, TSP, Genetic Algorithms, Mojokerto Tourism, Optimization Routes

## PENDAHULUAN
Mojokerto  merupakan  satu  dari  banyaknya daerah  di  provinsi  Jawa  Timur  yang  menawarkan banyak wisata yang biasa dijadikan destinasi pilihan untuk  liburan  salah  satu  contohnya  adalah  wisata spiritual  yang  ada  di  trowulan  mojokerto  Maha Vihara  Majapahit  atau  biasa  disebut  juga  dengan nama patung budha tidur [1],[2].
Wisatawan  pada  umumnya  suka  berwisata dengan  mengunjungi  beberapa  tempat  sekaligus dalam waktu yang singkat. Oleh karena itu, biasanya salesman  menawarkan  jasa  perjalanan  ke  beberapa tempat  dalam  bentuk  paket  wisata.  Berdasarkan prasyarat  tersebut,  maka  traveler  membutuhkan sistem atau aplikasi yang mendukung pemilihan rute perjalanan  agar  semua  destinasi  wisata  dapat dikunjungi secara optimal [3].
Dalam  memilih  sebuah  rute  perjalanan, system harus dapat memberikan perkiraan kunjungan yang  paling  optimal  dengan  mempertimbangkan waktu  tempuh  dari  daerah  yang  dikunjungi,  jarak tempuh paling pendek, [4] dan memperbanyak objek wisata sebanyak mungkin. Arah perjalanan ketempat wisata dirancang dari titik keberangkatan menuju titik yang  menjadi  lokasi  wisata,  hingga  kembali  titik keberangkatan.  Oleh  karena  itu  pendekatan  yang
digunakan  adalah Travelling  Salesman  Problem (TSP) [5].

## TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Traveling Salesmen Problem (TSP)
Traveling Salesmen Problem atau yang biasa di sebut TSP adalah merupakan sebuah permasalahn yang sudah ada sejak dahulu. Pada permasalahan TSP adalah terdapat sebuah wilayah yang bertujuan untuk di kunjungi yang terdapat seorang salesmen dituntut untuk  menuntun  seorang  yang  ingin  mengunjungi sebuah  wilayah  agar  mengetahui  jalur  dan  tujuan dengan cepat [6].
Traveling Salesmen Problem juga mempunyai  karakteristik  dari  sebuah  permasalahan seperti perjalanan berawalan dan berakhir di wilayah atau tempat yang sama yang berada pada kecamatan pacet  yang  berada  pada  Gedung  serbaguna  “griya tirta”,  ada  sejumlah  tempat  yang  dikunjungi  dalam satu  kali,  sebelum  berakhir  atau  kembali  ketempat akhir  atau  pemberhentian  tempat  yang  ingin dikunjungi harus selesai dikunjungi semua. Sehingga tujuan untuk TSP adalah untuk meminimumkan total jarak  yang  ditempuh  salesmen  untuk  mengatur perjalanan  yang  ingin  dikunjungi  dengan  diurutkan hingga teratur [7].

## 2.2 Algortima Genetika (AG)
Algoritma Genetika atau disingkat AG adalah merupakan  teknik  pencarian  dalam  ilmu  komputer yang bertujuan untuk menemukan atau menyelesaikan  perkiraan  optimasi  atau  permsalahan pencarian  seperti  pencarian  rute  optimal  atau Traveling  Salesman  Problem (TSP)  [8].  Algortima Genetika  merupakan  kelas  khusus  dari  algoritma evolusioner yang menggunakan teknik dari inspirasi biologi  evolusioner  yang  meniru  kemampuan  dari makhluk hidup yang dapat beradaptasi dengan cepat pada lingkungan sekitar yang menyebabkan evolusinya  dapat  mengatasi  masalah  dengan  baik seperti warisan, mutasi, seleksi alam dan crossover . Algoritma  Genetika  digunakan  pada  suatu aplikasi  bisnis  juga  yang  mencakup  aplikasi  bisnis, teknik,  dan  bidang  keilmuan.  Algoritma  Genetika dipakai dengan cara mendapatkan sebuah solusi yang optimal dalam satu variabel maupun banyak variabel dengan  terdapat  3  (tiga)  cara  yang  digunakan  pada sebuah  algortima  genetika  yaitu  Mutasi, Crossover , Seleksi.  Mutasi  yang  bertujuan  untuk  memproses secara  acak  serta  sudah  dievaluasi  hasilnya  yang sudah  terkombinasi  prosesnya. Crossover yang bertujuan  untuk  hasil  yang  dikombinasikan  dengan baik untuk mendapatkan hasil yang optimal. Seleksi yang bertujuan untuk yang baik akan dipilih dan yang jelek akan dibuang.

## 2.3 K-Means Clustering
1. Penjelasan Clustering
Clustering adalah suatu
metode pengelompokan  data.  metode  pengelompokan  data adalah  data  yang  digunakan  untuk  bertujuan  untuk menegenali  kelompok  data  atau cluster [9]  yang mendapatkan  hasilnya  dari  pengelompokan  unsur yang  lebih  kecil  berdasarkan  adanya  sebuah kemiripan antara satu sama lain.
Clustering yang  menjadi  dasar  kemiripan pada  pengelompokan  tidak  bersifat  universal sehingga  untuk  ukuran  kesamaan  harus  dijabarkan dahulu yang dilakukan oleh peneliti atau penganalisa. Sehingga  penyebab  itu Clustering sering  digunakan juga  untuk  melakukan  sebuah  pengelompokan  data pada  metode  data  mining  ataupun  penggalian  data yang  sehingga  dalam  suatu  business  intelegence, Clustering dapat  mengelompokan  sebuah  data kustomer ke beberapa kelompok.
Clustering memiliki  2  pendekatan  yakni pendekatan partisi dan Clustering dengan pendekatan hierarki.  Dan  terdapat  juga  syarat-syarat Clustering yaitu.  Skalabilitas  yang  bertujuan  harus  dapat menangani  sebuah  data  yang  banyak.  Bentuk  data mempunyai  analisa  yang  beragam  agar  dapat menerapkan  macam-macam  data.  Yang  kedua mendapatkan cluster dengan  bentuk  bulat  dengan metode Euclidean dan Manhattan karena  dalam bentuk bulat dapat mengatasi noise untuk memproses data  yang  dikarenakan  data  bisa  hilang  atau  rusak. Yang  ketiga  sensitifitas  perubahan  input  untuk
mengedit  data  pada  suatu  input  karena  perubahan sebuah cluster yang  ada  bisa  menjadi  mencolok dalam algoritma Clustering yang memiliki liablilitas buruk.  Dan  keempat  interpresasi  yang  untuk dipresentasikan dan berguna.
2. Penjelasan K-Means
K-Means merupakan  salah  satu  algoritma yang  sering  ditemui  atau  sering  dipakai  pada Clustering dokumen. K-Means mempunyai  sebuah prinsip  yang  menyusun  sebuah prototype atau centroid dari  kumpulan  data  yang  berdimensi  [10]. Dokumen processing dilakukan  dahulu  baru dilakukanya K-Means dan  dipresentasikan  dengan nilai  tertentu  sebagai vektor.  K-Means memiliki  2 tugas  yaitu Centorid menggunakan  proses  iteratif untuk mendapatkan nilai yang optimal dan tugas yang kedua  menentukan  titik centroid yang  dekat  dan dibuatkan sebuah kluster data.

## 3. Penjelasan K-Means Clustering
Algoritma  ini  merupakan  sebuah  teknik perhitungan  sederhana  yang  dapat  menyelesaikan masalah dari pengelompokan atau dari mengklusterkan. Prosedur untuk K-Means Clustering cukup  terbilang  mudah  dan  sederhana  untuk diaplikasikan  untuk  himpunan  data  yang  akan dikelompokkan menjadi sejumlah cluster . Penyelesaian  dalam  masalah  TSP  adalah  dengan membagi  tempat  wisata  yang  akan  menjadi  kluster. Untuk  pembuatan  kluster,  dipilih  salah  satu  tempat wisata  untuk  menjadi  tempat  tujuan  wisata  untuk semua  sales  dan  dipilih  lagi  secara random dari sejumlah  tempat  wisata  yang  ada  tujuan  wisatanya dan akan dipilih salah satu untuk dijadikanya sebuah centorid semua  merupakan  tempat  tujuan  wisata selain centorid [11]. Proses kerja algortima K-Means Clustering dijelaskan  dalam  tahapan  dan  akan  di berikan dibawah ini.
• Tentukan cluster yang diinginkan.
• Pilih tempat wisata untuk tempat tujuan.
• Pilih  sejumlah  k-1  tempat  yang  akan dijadikan titik centorid secara random .
• Menghitung jarak dari setiap tempat wisata yang ada dengan masing-masing centroid .
• Kelompokkan  tempat  wisata  kedalam sebuah kluster yang memiliki jarak minimum.
• Tempat  wisata  yang  sudah  dimasukkan dalam kluster-kluster harus dihitung centorid yang baru dengan cara menjumlahkan  koordinat  tempat  wisata dalam  satu cluster lalu  dibagi  beberpa cluster dengan  jumlah  temoat  wisata  yang berada  dalam  kluster  tersebut  dan  lakukan cara  yang  sama  pada  kluster  yang  lainya juga.
𝑍 𝑗 ∗ = 1 𝑛𝑗 ∑ 𝑥𝑖 𝑥𝑖ℰ𝐶𝑗 , 𝑗 = 1,2, … , 𝑘
Vol. 5 No. 2, Mei 2023, hlm. 283 – 288
𝑍 𝑗 ∗ = jumlah kota dalam kluster ke − j
• Jika  ada  sebuah  perubahan  dalam  kluster maka  ulangi  langkahnya  hingga  tidak  ada perubahan pada setiap cluster .

## 2.5 Alat Pendukung
Alat  yang  dipakai  untuk  melaksanakan  riset ini  yaitu  Matlab  dan RapidMiner ,  Matlab  adalah kepanjangan  dari Matrix  Laboratory ,  matlab termasuk  perangkat  yang  dikembangkan  oleh Mathworks , Inc ,  Bahasa  pemrogaman  tingkat  tinggi ini  banyak  digunakan  dalam  pemecahan  masalah yang  biasanya  melibatkan  sebuah  analisis  numerik dan  sebuah  teknik  komputasi,  terutama  pada  suatu operasi  matematika  seperti matriks ,  optimasi,  dan aproksimasi [12].
RapidMiner ,  yang  biasa  disebut YALE ( Yet Another  Learning  Environment ),  diusulkan  bersama Ralf Klinkenberg, Ingo Mierswa, dan Simon Fischer, adalah artificial  intelligence atau  disingkat  AI. Buatan  Universitas  Teknik Dortmund pada  tahun 2001.  Dan  ditahun  2006,  peningkatannya  didorong oleh Rapid-I , sebuah perusahaan yang didirikan oleh Ingo Mierswa dan Ralf Klinkenberg pada tahun yang sama. Pada tahun 2007, nama perangkat lunak diubah dari YALE menjadi RapidMiner [13]. RapidMiner adalah  sebuah  perangkat  lunak open  souce yang menyediakan lingkungan terintegrasi untuk persiapan data, pembelajaran mesin, teks dan analisis prediktif. RapidMiner umunnya  digunakan  dalam  bidang bisnis,  pendidikan,  penelitian,  pelatihan,  dan prototype yang mendukung sebuah proses pembelajaran mesin seperti visualisasi data, pemodelan, persiapan data dan pengoptimalan.

## METODE
Metode  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini terdiri  dari  beberapa  proses  yang  harus  dilakukan proses  tersebut  dibagi  menjadi  4  (empat)  yaitu Pengumpulan  Data, Clustering Data,  Implementasi Algoritma  Genetika,  Menarik  Kesimpulan  pada proses  tersebut  harus  dilakukan  agar  penelitian berjalan  dengan  baik  dan  lancar  empat  proses  dapat dilihat pada diagram metode penelitian berikut ini:
Gambar 1. Diagram Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini
diambil dari  hasil interview yang dilakukan dilokasi penelitian.  Penulis  mendapatkan  14  destinasi  lokasi wisata  yang  ada  kota  mojokerto  ataupun  kabupaten mojokerto  yang  berguna  umtuk  digunakan  dalam penelitian menjadi bentuk penyewaan paket mini bus pariwisata yang bertempat pada Gedung Serba Guna “Graha Tirta” yang berada pada kabupaten mojokerto kecamatan  pacet  untuk  tempat  penyewaan  mini  bus dan titik pemberangkatan maupun titik kembali atau bisa menyewa mini bus tersebut untuk meminta titik pemberangkatan dan kembali ditempat yang berbeda dalam sebuah kesepekatan antara orang penyewa dan yang menyewakan mini bus tersebut tetapi sipenyewa juga harus siap untuk penambahan uang untuk biaya tujuan titik keberangkatan dan kembali tersebut.
Tabel 1. Wisata Mojokerto
Data yang didapat sudah dimasukkan kedalam tabel 1. Latitude dan Longtitude didapat dari google maps data tersebut  menggunakan 4  digit  angka agar tidak  terlalu  banyak  atau  panjang jika  ingin  melihat
Lokasi Latitude Longitude
Kode Air Terjun Coban Canggu -7,6817 112,5937 1 Air Terjun Dlundung Trawas -7,6814 112,5595 2 Air Terjun Grenjengan -7,6842 112,5493 3 Air Terjun Watu Lumpang -7,7289 112,5272 4 Candi Bangkal -7,5430 112,6355 5 Candi Brahu -7,5428 112,3745 6 Candi Jedong -7,5796 112,6131 7 Candi Jolotundo -7,6090 112,5954 8 Candi Tikus -7,5717 112,4035 9 Candi Wringin Lawang Trowulan -7,5418 112,3909 10 Gedung  Serba Guna  “Graha Tirta” -7,5854 112,5328 11 Labuha -7,6815 112,5465 12 Maha  Vihara Mojopahit -7,5554 112,3701 13 Museum Gubug Wayang -7,4654 112,4301 14 Ranu Manduro -7,5720 112,6485 15
data tersebut kunjungi website dibawah ini: https://www.nadiamurad.org/tempat-wisata-mojokerto/ [14] .

## 3.2. Clustering  Data
Clustering atau  bisanya  disebut  sebagai segmention  adalah  Metode  yang  bertujuan  untuk mengedentifikasi kelompok pada sebuah permasalahan  berdasarkan  pada  kumpulan  atribut yang  mempunyai  kemiripan  [15].  Pengoperasian cluster adalah  membagi  beberapa  kelompok  data berdasarkan karakteristiknya, dimana objek-objeknya berbentuk  benda  atau  peristiwa  dan  hal-hal  lainya. Cluster yang  sudah  dibagi  dalam  kelompok, kelompok tersebut  akan terdapat  beberapa tingkatan yang  saling  berhubungan  pada  suatu cluster , kelebihan  dan  kekurangan  dalam  setiap  kelompok yang  berbeda  akan  ditampilkan  dalam  kelompok cluster yang sama.

## 3.3 Implementasi Algoritma Genetika
Implmentasi  ini  Algoritma  ini  merupakan salah satu metode yang menggunakan heuristic yang bertujuan  untuk  memberikan  solusi  dalam  suatu masalah  dengan  optimal.  Pencarian  Algoritma Gentika  memakai  proses  pencarian  acak  yang tersetruktur  juga  [16].  Algoritma  dalam  penelitian terdapat  4  adalah  Inisialisasi  Populasi,  Seleksi Crossover ,  Proses  Mutasi  dan  Terminasi.  Dibawah ini merupakan tabel parameter yang digunakan dalam implementasi  Algoritma  Genetika  pada  Studi  kasus wisata Mojokerto.
Tabel 2. Parameter Algoritma Genetika Parameter Algoritma Genetika Nilai Total Populasi Cluster 1-3 Jumlah Kromosom 3 Maxit 1000 Populasi adalah jumlah Cluster yang digunakan,  Jumlah  kromosom  adalah  data  yang  di gunakan, Maxit adalah jumlah percobaan yang telah dilakukan.

## 1. Inisialisasi Populasi
Proses  Inisialisasi  populasi  membutuhkan beberapa kromosom, dan setiap kromosom berisi gen. Gen  merupakan  representasi  atau  kode  dari  tempat Wisata.  Sususnan  kromosom  merupakan  rangkaian yang berbeda, pembentukan gen diambil mengggunkan k-means .  Populasi  awal  dalam penelitian ini berisi 3 kromosom dengan sebanyak 7 gen  dari  setiap  kromosom.  Dibawah  ini  merupakan tabel kromosom yang telah di clastering menggunakan k-means .
Tabel 3. Clastering Kromosom
Kromosom Gen K1 1 3 5 4 2 1 K2 1 4 6 2 3 5 1
K2 1 5 3 6 2 4 1
2. Seleksi
Proses  seleksi  adalah  proses  pemilihan
kromosom  dari  populasi  yang  sudah  ditentukan melalui  proses clastering yang  digunakan  untuk proses crossover .

## 3. Crossover
Proses crossover adalah  proses  bertujuan untuk  menghasilkan  kromosom  baru  dengan membandingkan  kromosm  baru.  Dipilih  menurut jarak terpendek.

## 4. Mutasi
Mutasi  adalah  salah  satu  proses  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  kromosom.  Hasil kromosom baru diperoleh dari hasil crossover , dipilih nilai yang terbaik.
5. Penghentian Generasi
Penghentian generasi dilakukan setelah beberapa kali iterasi, dan proses Algoritma Genetika akan berhenti ketika mencapai parameter kromosom terbaik dari populasi adalah K1 karena menghasilkan total  jarak  terpendek  yaitu  32  km  dibandingakn dengan kromosom lainnya yang memiliki jarak 40 km untuk  K2  dan  53  km  untuk  K3  yang  bisa  dilihat dihasil dan pembahasan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  implemetasi  dari  program  algoritma Genetika dengan menggunakan satu titik untuk awal lokasi  dan  akhir  lokasi  yaitu  Gedung  Serba  Guna “Graha Tirta yang ada di kota mojokerto dapat dilihat pada dibawah ini.
Gambar 2. Rekomendasi Rute Cluster 1
Gambar 4. Rekomendasi Rute Cluster 3

## Tabel 4. Rekomendasi Rute
Hasil pembahasan dari pencarian rute optimal wisata Mojokerto pada cluster 1-3 dapat dilihat pada tabel  4  dimana  mendapatkan  hasil  yang  sudah  di dapat. Pada cluster pertama mendapatkan hasil jarak 32.5366  km  dan  memiliki  rute  optimal  1,3,5,4,2,1 dari  awal  keberangkatan  sampai  kembali  ketitik keberangkatan.  Dan  untuk  hasil  waktu  komputasi 0.10938 untuk perbandingan waktu komputasi. Pada cluster kedua  mendapatkan  hasil  jarak  40.2135  km dan  memiliki  rute  optimal  1,4,6,2,3,5,1  dari  awal keberangkatan sampai kembali ketitik keberangkatan. Dan  untuk  hasil  waktu  komputasi  0.03125  untuk perbandingan  waktu  komputasi.  Pada cluster ketiga mendapatkan  hasil  jarak  53.7129  km  dan  memiliki rute  optimal  1,5,3,6,2,4,1  dari  awal  keberangkatan sampai  kembali  ketitik  keberangkatan.  Dan  untuk hasil waktu komputasi 0.015625 untuk perbandingan waktu komputasi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan dalam proses optimasi rute dengan Progam Matlab dan implemtasi Algoritma Genetika menggunakan  jumlah  kromosom  3  dan  maxit  1000, dapat  menghasilkan  rute  optimal  yaitu  11-7-15-5-8- 11, 1-2-12-3-4-1-11 dan 11-14-9-13-6-10-11 dengan total jarak 32.5366, 40.2135, dan 53.7129 KM yang dapat  digunakan  menjadi  sebuah  paket  liburan ditempat  penyedia  layanan  jasa  travel.  Dengan
adanya rute optimal yang dihasilkan dalam penelitian ini  diharapkan  pihak  jasa  travel  dapat  mendapatkan rute   optimal untuk perjalanan wisata mojokerto.
Dalam aplikasi ini diharapkan bisa dikembangkan  lagi  agar  dapat  dipakai  pada  sebuah jasa  penyewaan  bus  lainya  yang  sehingga  dapat banyak pilihan tempat wisata, untuk orang yang ingin bepergian  mencari  tempat  wisata-wisata  yang  dapat dikunjungi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. G. A. Candrawati and I. G. A. G. A. Kadyanan, “Optimasi  Traveling  Salesman  Problem  (TSP) Untuk  Rute  Paket  Wisata  Di  Bali  dengan Algoritma Genetika,” J. Ilm. Komput. , vol. 10, no.
1, pp. 27–32, 2017.
[2] S.  Fitriani  and  A.  Faisol,  “Penerapan  Algoritma Bellman-Ford dalam Menentukan Rute Terpendek
Objek  Wisata  Kabupaten  Lampung  Timur,”  vol. 03, no. 02, pp. 53–60, 2022. [3] R.  Nugracia  and  K.  Muslim  Lhaksmana, “Implementasi  Algoritma  Simulated  Annealing Terhadap Rute Perjalanan Pada Sistem
Rekomendasi Objek  Wisata,” Q , vol. 7, no. 1, p. 2444, 2020.
[4] I.  G.  A.  D.  Saryanti,  “Perancangan  Simulasi Optimasi  Masalah  Transportasi  Pengiriman Barang Dengan Menggunakan Algoritma
Genetika,” J. Sist. Dan Inform. , vol. 10, pp. 52–63, 2015.
[5] P. D. Bangsa and I. Hermawan, “Jurnal Teknologi Terpadu,” J. Teknol. Terpadu , vol. 7, no. 1, pp. 15– 22, 2021, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/4937 30-water-ph-and-turbidity-control-system-in- 0a553e14.pdf
[6] N.  Imamah  Ah,  “Aplikasi  Kohonen  Self Organizing  Pada Travelling  Salesman  Problem (Tsp) Dengan Program Matlab,” J. Kaji. Ilm. dan Teknol. Tek. Mesin , vol. 01, pp. 23–27, 2016.
[7] S.  Ariani,  B.  Santosa,  and  S.  E.  Wiratno, “Algoritma  Biogeography  Based  Optimization  ( BBO ) Pada Traveling Salesman Problem ( TSP ),” vol. 1, no. 1, pp. 38–46, 2020.
[8]
G. A. Pradnyana and I. K. A. Mogi, “Implementasi Automated Text Summarization Untuk Dokumen Tunggal Berbahasa Indonesia Dengan Menggunakan Graph-Based,” J. Ilm. NERO , vol.
1, no. 2, pp. 33–46, 2014.
[9] P.  Ulil,  F.  Aulia,  and  S.  Saepudin,  “Penerapan Data Mining K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Berbagai Jenis Merk Laptop,” pp. 241–249, 2021.
[10] A.  Sani,  “Penerapan  metode K-Means clustering pada  perusahaan,” J.  Ilm.  Progr.  Pascasarj. Magister Ilmu Komput. STMIK Nusa Mandiri , no. May, pp. 1–7, 2018.
[11] J. S. Mardiyati, “Penyelesaian Multiple Travelling Salesman  Problem (  M-Tsp  )  Dengan  Algoritma K-Means,” pp. 111–117, 2015.
[12] M.  Fatwa,  R.  Ristu,  S.  Pandiangan,  and  E. Supriyadi, “Pengaplikasian matlab pada perhitungan matriks,” vol. 1, pp. 81–93, 2022.
[13] F.  Wulandari,  P.  A.  Jusia,  and  J.  Jasmir, “Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Mendiagnosa Penyakit  ISPA  Menggunakan  Metode  Naïve
No Lokasi Data Rute Rekomendasi Rute Jarak 1. Mojoker to 5-7-8-11- 15 11-7-15-5-8-11 32.536 6KM 2. 1-2-3-4-11- 12 11-2-12-3-4-1-11 40.2135 KM 3. 6-9-10-11- 13-14 11-14-9-13-6-10- 11 53.7129 KM
Bayes Pada Puskesmas Jambi Selatan,” J. Manaj. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 3, pp. 214–227, 2020.
[14] Nadia Murad, “No Title.”
[15] J.  Nasir,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K- Means,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu
Komput. , vol.  11,  no. 2,  pp.  690–703, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.5482.
[16] I.  P.  G.  Hendra  Suputra,  “Rekomendasi  Rute Perjalanan  Wisata  Berbasis  Web  Menggunakan Algoritma Genetika,” J. Ilmu Komput. , vol. 13, no. 1, p. 21, 2020, doi:
10.24843/jik.2020.v13.i01.p03.