## OPTIMASI RUTE PENYEBARAN BROSUR BIMBINGAN BELAJAR MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
M. Irfan Hanafi 1* , Billy Coster Junior 2 , Yesy Diah Rosita 3 1,2,3 Progam Studi S-1 Informatika, Universitas Islam Majapahit email : irfanhanafi2001@gmail.com *
Abstrak: Bimbingan belajar Brand Brilliant College (BBC) merupakan salah satu tempat bimbingan belajar di Kecamatan Kutorejo, Kabupaten Mojokerto yang memiliki kegiatan belajar mengajar antara siswa dengan tentor. Di Kecamatan Kutorejo terdapat banyak sekolah berbagai jenjang pendidikan, salah satunya yaitu Sekolah Dasar. Berkaitan dengan hal tersebut tujuan penelitian  ini  untuk  mencari  rute  optimal  perjalanan  dalam  kegiatan  penyebaran  brosur  agar  diperoleh  efektivitas  jarak minimum.  Dalam  hal  ini,  teori Travelling  Salesman  Problem (TSP) sebagai  salah  satu  penyelesaian  masalah  dalam perencanaan,  logistic dan  manufaktur.  Metode yang  digunakan  untuk Travelling Salesman  Problem (TSP) yaitu Algoritma Genetika dengan clustering data  menggunakan k-means .  Lokasi  bimbingan  belajar  Brand  Brilliant  College  (BBC) direpresentasian  dengan  garis  berarah.  Dengan  beberapa  uji  coba  menggunakan Algoritma  Genetika menghasilkan  3  rute optimal yaitu 1.1-8-6-7-5-4-2-3, 2.1-3-5-7-8-4-6-9-2 dan 3.1-8-7-11-9-12-5-4-2-3-6-10 dengan jumlah total jarak 46.7972 KM dengan pengujian tersebut menghasilkan rute optimasi untuk perjalanan Staff bimbingan belajar Brand Brilliant College (BBC) ke Sekolah Dasar di Kecamatan Kutorejo, Kabupaten Mojokerto.
Kata Kunci : BBC, TSP, Algoritma Genetika, Sekolah Dasar, Rute Optimasi
Abstract: Brand Brilliant College (BBC) tutoring is one of the tutoring places in Kutorejo District, Mojokerto Regency which has teaching and learning activities between students and tutors. In Kutorejo District there are many schools of various levels of education, one of which is Elementary School. In this regard, the purpose of this study was to find the optimal route for distributing brochures in order to obtain the effectiveness of the minimum distance. In this case, the theory of the Traveling Salesman Problem (TSP) is one of the solutions to problems in planning, logistics and manufacturing. The method used for the Traveling Salesman Problem (TSP) is a Genetic Algorithm with data clustering using k-means. Locations of Brand Brilliant College (BBC) tutoring are represented by directed lines. With several trials using the Genetic Algorithm produced 3 optimal routes, namely 1.1-8-6-7-5-4-2-3, 2.1-3-5-7-8-4-6-9-2 and 3.1-8- 7-11-9-12-5-4-2-3-6-10 with a total distance of 46.7972 KM with this test resulted in an optimization route for the journey of Brand Brilliant College (BBC) tutoring staff to Elementary Schools Kutorejo District, Mojokerto Regency.
Keywords : BBC, TSP , Genetic Algorithms , Elementary School , Optimization Routes

## PENDAHULUAN
Ilmu pengetahuan dan teknologi berkembang pesat  akhir-akhir  ini.  Pada  saat  yang  sama,  muncul berbagai  masalah baru, termasuk masalah mengenai optimasi.  Optimasi  adalah  pencarian  sebuah  nilai variabel  yang  dianggap  efisien,  optimal  dan  valid untuk  mendapatkan  suatu  hasil  yang  diinginkan. Masalah pengoptimalan ini bervariasi dari domain ke domain ,  misalnya  dalam  bidang  penyebaran  brosur bimbingan belajar [1]
Bimbingan  belajar  adalah  suatu  kegiatan  di mana tutor membantu para siswa dalam menemukan cara  yang  tepat  untuk  belajar,  dalam  menyelesaikan permasalahan  yang  dihadapi  siswa,  dan  dalam mengatasi  kesulitan  yang  berhubungan  dengan kebutuhan  belajar  di  lembaga  pendidikan.  Ada banyak sekali tempat bimbingan belajar yang ada di Indonesia  salah  satunya  adalah  Brand  Brilliant College (BBC)
Brand  Brilliant  College  (BBC)  merupakan Lembaga  Kursus  dan  Pelatihan  yang  memiliki beberapa  tingkatan  dan  berlokasi  di  Dsn  Pandisari, RT.02  RW.08,  Ds  Sawo,  Kec  Kutorejo,  Kab Mojokerto yang telah terakreditasi A dan diakui oleh KEMENDIKBUD  dan  mejadi  salah  satu  TUK (Tempat  Uji  Kompetensi)  di  Kabupaten  Mojokerto. Terdapat  berbagai  macam  kursus  yang  disediakan,
salah  satunya  Bimbingan  Belajar  untuk  tingkat Sekolah Dasar.
Sekolah  dasar  (SD)  pada  hakekatnya  adalah satuan  kelembagaan  sosial  yang  memiliki  tugas tertentu oleh masyarakat untuk menjalankan program pendidikan  dasar  secara  sistematis.  Oleh  karena  itu, istilah  sekolah  dasar  mengacu  pada  satuan  pranata sosial  yang  dipercayakan  oleh  masyarakat  dengan tugas  tertentu,  yang  dapat  menyelenggarakan  enam tahun  pertama  pendidikan  dasar  dan  melanjutkan pendidikan  lebih  lanjut.[2].  Sebagai  mana  diketahui dalam  proses  penyebaran  brosur  BBC  ke  Sekolah Dasar  membutuhkan  suatu  rute  optimal  untuk memberikan  efesiensi  waktu  dalam  penyebaran brosur.
Dalam  hal  ini  tujuan  dari  penelitian  yang dilakukan adalah untuk menemukan suatu teori yang dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  yaitu dengan menggunakan Travelling  Salesman Problem ( TSP ) dengan Algoritma Genetika yang di clustering menggunakan K-Means agar  jalur  rute  yang  dilalui lebih  efisien  dan  tidak  menguras  waktu. Clustering dilakukan  karena  terdapat  26  Sekolah  Dasar  yang menjadi  target  penyebaran  brosur  Brand  Brilliant College  (BBC)  yang  jika  dilakukan  perjalanan jaraknya  adalah  sekitar  70  KM.  Maka  dari  itu diperlukan Clustering data menggunakan K-Means
untuk    membagi  rute  optimal  dalam  satu  kali perjalanan.

## TINJAUAN PUSTAKA 2.1 TSP Travelling Salesman Problem
Travelling  Salesman  Problem ( TSP )  sangat populer  dan  telah  menjadi  salah  satu  standar  untuk mencoba  berbagai  algoritma  yang  akan  di  proses secara  komputational. Travelling  Salesman Problem ( TSP )  juga  dapat  didefinisikan  sebuah  masalah optimisasi  yang  dapat  diterapkan  pada  berbagai aktivitas seperti penjadwalan, pendistribusian barang, dan permasalah di penelitian yaitu pencarian rute [3]. Travelling Salesman Problem ( TSP ) adalah algoritma yang  dapat  menemukan  jalur  terpendek  sehingga seseorang  yang  ingin  mengunjungi  beberapa  kota tidak harus mengunjungi kota yang sama berkali-kali. [4][5].  Jadi  dengan  adanya TSP dapat  memberikan kinerja yang lebih efisien. Salah satu algoritma yang digunakan pada TSP yaitu Algoritma Genetika

## 2.2 Algoritma Genetika
Algoritma umum pertama kali dikembangkan oleh  John  Holland  di  University  of  Michigan  pada tahun  1975.  Algoritma  genetika  adalah  algoritma yang memanfaatkan proses seleksi alam yang dikenal dengan  proses  evolusi  yang  dikemukakan  oleh Charles  Darwin.  Sebagai  cabang  dari  algoritma evolusioner,  algoritma  genetika  merupakan  metode adaptif  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan pencarian nilai dalam masalah optimasi.[6]. Algoritma  genetika  tidak  selalu  mencapai  hasil terbaik,  tetapi  biasanya  menyelesaikan  masalah dengan  baik.  Algoritma  genetika  merepresentasikan solusi  masalah  sebagai  kromosom  dan  Algoritma Genetika memiliki beberapa aspek penting antara lain (1)  Inisialisasi  Populasi  adalah  proses  pembentukan kromosom dan inisalisai gen (2) Seleksi adalah proses pemilihan  kromosom  dari  populasi  yang  sudah ditentukan  (3) Crossover adalah  operator  dari algoritma genetika yang melibatkan dua induk untuk membentuk  kromosom  baru  (4)  Mutasi  merupakan proses  mengubah  nilai  dari  satu  atau  beberapa  gen dalam suatu kromosom. Keempat aspek diatas sangat mempengaruhi  dalam  kinerja  algoritma  genetika. Jumlah  populasi  solusi  yang  besar  merupakan keuntungan dari algoritma genetika.[7]

## 2.3 Data Mining
Data  mining adalah  proses  mendapatkan suatu  pola  atau  informasi  yang  sesuai  berdasarkan hasil  perhitungan  pada  dataset  yang  dipilih  dengan melakukan teknik atau metode algoritma tertentu[8]. Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  kemajuan  dari beberapa  bidang  ilmu  pengetahuan  seperti  sains, bisnis  dan  lain-lain  yang  terus  meningkat.  Data mining juga bagian dari proses Knowledge Discovery in Databases ( KDD ), yaitu penemuan informasi yang berguna  dari  data.  Hasil  dari  informasi  dapat digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  di  masa
depan.  Salah  satu  teknik  yang  dikenal data  mining adalah clustering atau  klasifikasi[9].  Salah  satu implemetasi Clustering pada  penelitian  ini  adalah proses cluster data Sekolah  Dasar  yang  ada  di  Kec Kutorejo, Kab Mojokerto

## 2.4 Clustering
Clustering merupakan  salah  satu  metode unsupervised data mining . Dua jenis pengelompokan data yang sering digunakan dalam proses pengelompokan  data,  yaitu  pengelompokan  data secara  hirarkis  ( hierarkis )  dan  pengelompokan  data non-hirarkis  ( non-hierarkis ).  Menurut  Widodo clustering atau  klasifikasi  adalah  metode  untuk membagi  kumpulan  data  menjadi  kelompok- kelompok berdasarkan kesamaan yang telah ditentukan. Cluster adalah sekelompok atau kumpulan  objek  data  yang  mirip  anara  data  satu dengan data lain dalam cluster yang sama dan objek dalam cluster yang berbeda. Objek yang dikelompokkan akan menjadi satu atau lebih cluster , sehingga  objek  di  dalam cluster sangat  mirip  satu sama  lain.[10].  Dibawah  ini  merupakan  rumus Clustering
𝑥 𝑖 = 𝑥−𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑥 −𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛 (1)
Dimana,  Variabel  X  merupakan  data  per  kolom, Variabel Nilai min merupakan nilai minimum dari data per  kolom  dan  Variabel  Nilai max merupakan  nilai maksimum dari data per kolom.

## 2.5 K-Means
K-Means adalah  salah  satu  metode  dalam data mining . Dalam pendekatan ini, data dikelompokkan  ( cluster )  menggunakan  partisi  dan pemodelan  sistematis  tanpa  pengawasan.  Dalam pendekatan  ini,  data  dibagi  menjadi  beberapa kelompok  dan  setiap  kelompok  memiliki  ciri  dan karakteristik yang sama dengan kelompok lainnya.[11]. K-Means yang  digunakan  merupakan teknik Clustering dengan  format  jarak  dengan pembagian data ke dalam cluster yang akan dibentuk dan  algoritma  ini  hanya  bekerja  pada  atribut  angka atau numeric .
Untuk  langka  proses  dari    algoritma K- Means terdiri  dari  4  tahapan.  Tahap  pertama, menentukan nilai k atau jumlah Cluster dari seluruh isi dataset .  Tahap  kedua,  menentukan  suatu  nilai pusat  ( centroid ).  Untuk  nilai centroid tahap  awal dilakukan  secara  acak  ( random ),  sedangkan  tahap literasi dapat menggunakan rumus dibawah ini :
𝑉 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑥𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑘=0 … … … … … … … … (2)
Dimana,  Variabel  Vij  merupakan centroid rata - rata cluster ke - I untuk variabel ke - j, variabel Ni merupakan jumlah anggota cluster ke - j, variabel i.k  merupakan  indeks  dari cluster ,  variabel  j
merupakan  indeks  dari  variabel,  variabel  xkj merupakan  nilai  data  ke  -  k  variabel  ke  -  j  untuk cluster tersebut,  Tahap  ketiga  yaitu  menghitung sebuah jarak antara titik centroid dengan titik  setiap objek  menggunakan Euclidean Distance . Euclidean Distance merupakan  sebuah  jarak  pada  garis  lurus standar  antara  dua  titik  didalam  suatu  ruang Euclidean , dengan menggunakan rumus dibawah ini:
𝐷𝑒 =   √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) 2 … … … (3)
Dimana, Variabel De merupakan Euclidean Distance ,  Variabel  I  merupakan  banyaknya  objek, Variabel  (x,y)  merupakan  koordinat  pada  objek, Variabel  (s,t)  merupakan  koordinat  pada centroid , Tahapan  keempat  atau tahapan yang terakhir adalah menggelompokkan  objek  berdasarkan  jarak  ke centroid terdekat,  lakukan  iterasi  hingga centroid bernilai optimal.

## Alat Pendukung
Adapun  alat  pendukung  dengan  perangkat keras  ( hardware )  yang  digunakan  untuk  melakukan alat  didalam  masalah  ini  adalah  Laptop  dengan Operating System Windows,  dan  perangkat  lunak ( software )  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses perhitungan  dalam  penelitian  adalah  Matlab[12] untuk  melakukan  proses  implementasi  mencari  rute optimal[13]  dan  Rapid  miner  sebagai  proses clustering untuk  mengelompokkan  data[14]  dengan menggunakan bahasa pemrograman C sebagai bahasa untuk  membangun progam di  Matlab dan Microsoft Excel 2019 sebagai dataset [15].

## METODE
Metode  penelitian  merupakan  tahapan  yang mengilustrasikan  apa  yang  akan  dilakukan  saat periode  penelitian,  maka  dengan  adanya  metode penelitian  yang  bertujuan  untuk  membantu  proses pengerjaan  penelitian  dalam  meminimalkan  suatu risiko kegagalan, kepastian data dan memaksimalkan suatu  pencapaian  yaitu  suatu  tujuan  proses  atau penelitian pada sistem telekomunikasi dan informasi[16][17].  Berikut  merupakan  diagram metode penelitian yang akan dilaksanakan .

## 3.1 Pengumpulan Data
Dari interview yang telah dilakukan dilokasi penelitian,  penulis  mendapatkan  26  data  Sekolah Dasar  untuk  penyebaran  brosur  BBC.  Dengan pengumpulan data tersebut akan mendapatkan sebuah informasi  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  yang akan  dilaksanakan  untuk  mecapai  tujuan  penelitian. Data  akan  diproses  sesuai  urutan  metode  yang diterapkan, seperti melakukan cluster data dan proses implementasi rute optimasi. Dibawah ini merupakan tabel  data  sekolah  dasar  yang  ada  di  Kecamatan Kutorejo
Tabel 1. Sekolah Dasar Kec.Kutorejo Tempat Lokasi Latitude Longitude ID SDN Gedangan 1 -7,3884 112,7309 1 SDN Gedangan 2 -7,5663 112,5030 2 SDN Jiyu 1 -7,5863 112,5476 3 SDN Jiyu 2 -7,5701 112,5425 4 SDN Kaligoro -7,5165 112,5130 5 SDN Karangasem -7,5166 112,5068 6 SDN Karangdiyeng 1 -7,5542 112,5114 7 SDN Karangdiyeng 2 -7,5511 112,5114 8 SDN Kepuharum -7,5779 112,5000 9 SDN Kepuhpandak 1 -7,5341 112,5124 10 SDN Kepuhpandak 2 -7,5315 112,5134 11 SDN Kertosari -7,5837 112,5191 12 SDN Ketidur -7,5665 112,5351 13 SDN Kutorejo -7,5661 112,5099 14 SDN Payungrejo -7,5908 112,5126 15 SDN Sampangagung 1 -7,5783 112,5332 16 SDN Sampangagung 2 -7,5875 112,5329 17 SDN Sawo 1 Kutorejo -7,5545 112,5225 18 SDN Sawo 2 Kutorejo -7,5534 112,5292 19 SDN Simbaringin -7,5940 112,5322 20 SDN Singowangi -7,5384 112,5376 21 SDN Windurejo 1 -7,5666 112,5252 22 SDN Windurejo 2 -7,5677 112,5242 23 SDN Wonodadi 1 -7,5486 112,5392 24 SDN Wonodadi 2 -7,5434 112,5360 25 SD Islam Roudlotul Qur’an -7,5548 112,5156 26
Data Latitude dan Longitude yang dimasukkan hanya menggunakan  4  digit  belakang  koma  agar  tidak terlalu  banyak  memakan  ruang,  jika  ingin  melihat data  lebih  detail  dapat  mengunjungi  website https://dapo.kemdikbud.go.id/sp/3/050307 [18]

## 3.2 Clustering Data
Clustering data  merupakan  proses  tahapan untuk menentukan jumlah pengelompokan yang akan dihasilkan.  Untuk  jumlah Clustering didapat  dari menyesuaikan  dengan  kebutuhan  data  dalam penelitian  ini,  yaitu  jumlah cluster yang  digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 3 cluster data , yaitu Cluster ke-1  terdapat  7  populasi, Cluster ke-2 terdapat  8  populasi  dan Cluster ke-3  terdapat  11 populasi.  Dengan  adanya  sebuah clustering data, akan  mendapatkan  data  antar cluster yang  berbeda dan memiliki kesamaan sedikit mungkin. Jadi, objek yang  terdapat  didalam  suatu cluster memiliki kemiripan  karakteristik  antara  satu cluster dengan
Pengumpulan Data
Clustering Data
Implementasi
Algoritma Genetika Menarik Kesimpulan
cluster lain  dan  memiliki  perbedaan  dengan cluster lain.

## 3.3 Implementasi Algoritma Genetika
Implementasi  Algoritma  Genetika  yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 4 tahapan, yaitu  (1)  Inisialisasi  Populasi,  (2)  Seleksi  (3) Crossover ,  (4)  Proses  Mutasi  dan  Terminasi. Dibawah  ini  merupakan  tabel  parameter  yang digunakan  dalam  implementasi  Algoritma  Genetika pada  Sistem  Penyebaran  Brosur  BBC  ke  Sekolah Dasar di Kecamatan Kutorejo Kabupaten Mojokerto.
Tabel 2. Parameter Algoritma Genetika Populasi Crossover Mutasi K1 K2 K3  Tes 1  Tes 2  Tes 3  Tes 1  Tes 2  Tes 3 7 8 11 0.6 0.4 1.0 0.8 1.0 0.4
Tahap  pertama  adalah  Inisialisasi  Populasi Proses  Inisialisasi  populasi  membutuhkan  beberapa kromosom,  dan  setiap  kromosom  berisi  gen.  Gen merupakan  representasi  atau  kode  dari  Sekolah Dasar.  Sususan  kromosom  merupakan  rangkaian yang berbeda, pembentukan gen diambil mengggunkan  k-means.  Populasi  awal  dalam penelitian ini berisi 3 kromosom dengan beberapa gen yang  bervarian  gen  yaitu  terdiri  dari  7  gen  untuk kromosom  1  atau  claster  ke  -  1,  8  gen  untuk kromosom 2 atau cluster ke - 2, dan 11 gen gen untuk kromosom 3 atau cluster ke - 3 dari setiap kromosom. Dibawah  ini  merupakan  tabel  kromosom  yang  telah di Clustering menggunakan K-Means
Tabel 3. Clustering Kromosom Kromosom Gen
K1 5 6 10 11 21 24 25 K2 2 4 12 13 15 16 17 K2 1 2 7 8 9 14 18
Tahap  kedua  adalah  Seleksi proses  seleksi merupakan proses pemilihan kromosom dari populasi yang sudah ditentukan melalui proses clustering yang sudah  dilakukan  sebelumnya  tahap  ini  digunakan untuk proses crossover .
Tahap  ketiga  adalah Crossover proses crossover merupakan  proses  bertujuan  untuk menghasilkan  kromosom  atau  anak  baru  dengan membandingkan  kromosom  baru.  Dipilih  menurut jarak  terpendek.  Dalam  proses  ini  menggunakan Probabilitas Crossover 0.6, 1, 0.4 Tahap keempat adalah Mutasi proses mutasi merupakan proses yang bertujuan untuk mendapatkan  kromosom  atau child baru.  Hasil kromosom baru diperoleh dari hasil crossover , dipilih nilai  yang  terbaik.  Dalam  proses  ini  menggunakan Probabilitas Mutasi 0.8, 0.4, dan 1
Tahap  kelima  atau  tahap  yang  terakhir adalah  Penghentian  Generasi.  Proses Penghentian Generasi dilakukan setelah beberapa kali iterasi, dan proses  Algoritma  Genetika  akan  berhenti  ketika mencapai parameter Probabilitas Mutasi 0.8, 0.4, dan
1  dan  Probabilitas  Crossover  0.6,  1,  0.4.  kromosom terbaik dari populasi adalah K3 karena menghasilkan total jarak terpendek dibandingakn dengan kromosom lainnya.

## 3.4 Menarik Kesimpulan
Menarik kesimpulan merupakan tahap akhir dari  penelitian  yang  membahas  tentang  kesimpulan yang  didapat  setelah  proses  implementasi  dari motode penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil implemenasi progam Algoritma Genetika menggunakan Matlab dengan satu titik awal lokasi Brand Brilliant College (BBC) sebagai berikut.
Dari  hasil  pengujian  dengan  menggunakan populasi  7, Crossover 0.6  dan  Mutasi  0.8  pada cluster ke-1 menghasilkan rute optimal 1 - 7 - 6 - 8 - 2 - 3 - 5 - 4 – 1 dengan awalan titik lokasi BBC dan kembali  ke  titik  awal  total  jarak  yang  ditempuh 12.2216  KM.  Selanjutnya  hasil  pengujian  dengan menggunakan populasi 8, Crossover 0.6 dan Mutasi 0.8 pada cluster ke-2 menghasilkan rute optimal 1- 5 - 7 - 6 - 4 - 3 - 2 - 8 - 9 - 1 dengan awalan titik lokasi BBC  dan  kembali  ke  titik  awal  total  jarak  yang ditempuh 19.7497 KM.
Dan hasil pengujian yang terakhir dengan menggunakan populasi 11, Crossover 0.6 dan Mutasi 0.8 pada cluster ke-3 menghasilkan rute optimal 1 - 5 -  4 -  8 -  9 - 12 - 3 - 6 - 2 - 7 - 10 - 11   1 dengan awalan  titik  lokasi  BBC  dan  kembali  ke  titik  awal total  jarak  yang  ditempuh  14.8259  KM  dengan jumlah total jarak dari ketiga pengujian 46.7972 KM.
Dari  hasil  pengujian  dengan  menggunakan populasi 7, Crossover 0.4 dan Mutasi 1 pada cluster ke-1 menghasilkan rute optimal 1- 8 - 6 - 7 - 5 - 4 - 2 - 3  - 1 dengan awalan titik lokasi  BBC dan kembali ke titik awal total jarak yang ditempuh 13.6285 KM. Selanjutnya  hasil  pengujian  dengan  menggunakan populasi 8, Crossover 0.4 dan Mutasi 1 pada cluster ke-2 menghasilkan rute optimal 1- 3 - 5 - 7 - 8 - 4 - 6 - 9 - 2 - 1 dengan awalan titik lokasi BBC dan kembali ke titik awal total jarak yang ditempuh 18.1014 KM. Dan hasil pengujian yang terakhir dengan menggunakan populasi 11, Crossover 0.4 dan Mutasi 1 pada cluster ke-3 menghasilkan rute optimal 1- 8 - 7 - 11 - 9 - 12 - 5 - 4 - 2 - 3 - 6 - 10 - 1 dengan awalan titik lokasi BBC dan kembali ke titik awal total jarak yang ditempuh 16.774 KM dengan jumlah total jarak dari ketiga pengujian 48.5039 KM.
Dari  hasil  pengujian  dengan  menggunakan populasi 7, Crossover 1 dan Mutasi 0,4 pada cluster ke-1 menghasilkan rute optimal 1- 7 - 8 - 6 - 5 - 4 - 3 - 2  - 1 dengan awalan titik lokasi  BBC dan kembali ke titik awal total jarak yang ditempuh 12.5709 KM. Selanjutnya  hasil  pengujian  dengan  menggunakan populasi 8, Crossover 1 dan Mutasi 0,4 pada cluster ke-2 menghasilkan rute optimal 1- 4 - 6 - 5 - 7 - 8 - 9 - 2 - 3 - 1 dengan awalan titik lokasi BBC dan kembali ke titik awal total jarak yang ditempuh 18.6796 KM.
Dan hasil pengujian yang terakhir dengan menggunakan populasi 11, Crossover 1 dan Mutasi 0,4 pada cluster ke-3 menghasilkan rute optimal 1- 9 - 7 -  4 - 5 - 8 - 12 - 10 - 11 -  6 -  3 - 2 - 1 dengan awalan  titik  lokasi  BBC  dan  kembali  ke  titik  awal total  jarak  yang  ditempuh  16.6686  KM  dengan jumlah total jarak dari ketiga pengujian 47.9191 KM.
Dari  hasil  yang  telah  didapatkan  bisa  dilihat bahwa  untuk cluster ke  -  1  adalah cluster yang memiliki rute paling optimal dengan jarak terpendek yaitu  46.7972  KM  sedangkan  untuk cluster ke-  2 adalah cluster yang  memiliki  rute  terpanjang  yaitu 48.5039 KM. Dari semua percobaan yang dilakukan menggunakan crossover dan  mutasi  yang  berbeda tetap saja untuk rute paling optimal adalah cluster ke – 1 dengan total jarak 46.7972 KM dilanjutkan cluster ke  –  3  dengan  total  jarak  47.9191  KM  dan  yang terakhir atau yang paling panjang adalah cluster ke-2 dengan total jarak 48.5039 KM.
Dibawah  ini  merupakan  gambaran  grafik untuk rute paling optimal yang dihasilkan dari cluster ke - 1 saat running progam di Matlab dengan jumlah total jarak 46.7972 KM.
Gambar 2. Hasil running progam pupulasi 7 mutasi 0.6 crossover 0.8
Gambar 3. Hasil running progam pupulasi 8 mutasi 0.6 crossover 0.8
Gambar 4. Hasil running progam pupulasi 11 mutasi 0.6 crossover 0.8

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  dalam  proses  optimasi  rute  dengan menggunakan  Program  Matlab  dan  implemtasi Algoritma  Genetika  menggunakan  3 cluster dengan angka Populasi, Probabilitas Mutasi dan Probabilitas Crossover yang  bermacam  -  macam,  yaitu  Populasi 7,8 dan 11,  Probabilitas Mutasi 0.8, 0.4, dan 1, dan Probabilitas Crossover 0.6, 1, 0.4.
Tes  pertama  dengan  Probabilitas  Mutasi  0.8 dan Probabilitas Crossover 0.6 pada populasi 7 yaitu 12.2216 KM, pada populasi 8 yaitu 19.7497 KM dan populasi  11  yaitu  14.8259  KM  dengan  jumlah  total jarak  46.7972  KM.  Tes  kedua  dengan  Probabilitas Mutasi  0.4  dan  Probabilitas Crossover 1  pada populasi 7 yaitu 13.6285 KM, pada populasi 8 yaitu 18.1014  KM  dan  populasi  11  yaitu  16.774  KM dengan  jumlah  total  jarak  48.5039  KM.  Dan  tes ketiga dengan Probabilitas Mutasi 1 dan Probabilitas Crossover 0.4  pada  populasi  7  yaitu  12.5709  KM, pada  populasi  8  yaitu  18.6796  KM  dan  populasi  11 yaitu 16.6686 KM dengan jumlah total jarak 47.9191 KM
Dengan adanya hasil tersebut dapat menghasilkan  berbagai  rute  optimal  penyebaran brosur  Brand  Brilliant  College  (BBC).  Untuk  rute optimasi  terpendek  terdapat  pada  tes  ke  2  dengan jarak  total  46.7972KM  dan  rute  optimal  yang dihasilkan  dalam  penelitian  ini  diharapkan  pihak Brand  Brilliant  College  (BBC)  dapat  melakukan kegiatan  penyebaran  brousur  secara  optimal  dan efisien.
Untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya dapat  dikembangkan  untuk  memecahkan  masalah pencarian rute perjalanan tercepat dengan menambahkan  faktor-faktor  seperti  data  kepadatan lalu lintas dan lampu merah yang dapat mempengaruhi  waktu  perjalanan  dan  deteksi  real- time. Dalam beberapa kasus metode yang lebih baik diperlukan  untuk  menjamin  bahwa  solusi  yang hampir optimal dapat dicapai

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anies Hannawati, Thiang, and Eleazar, “Pencarian Rute Optimum Menggunakan Algoritma Genetika,” J. Tek. Elektro , vol. 2, no. 2, pp. 78–83, 2002, [Online]. Available: http://puslit2.petra.ac.id/ejournal/index.php/elk/ar ticle/view/15857 [2] Z. Anwar, “Pelaksanaan Pembelajaran Matematika  Di  Sekolah  Dasar,” J.  Penelit.  Ilmu Pendidik. UNY , vol. 5, no. 2, p. 124669, 2012.
[3] J.  Wijaya,  V.  Frans,  and  F.  Azmi,  “Aplikasi Traveling  Salesman  Problem  Dengan  GPS  dan Metode  Backtracking,” J.  Ilmu  Komput.  dan  … , vol. 3, no. 2, pp. 81–90, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/a rticle/download/66/57
[4] Kusrini  Kusrini  and  Jazi  Eko  Istiyanto, “Penyelesaian  Travelling  Salesman  Problem Dengan  Algoritma  Cheapest  Insertion  Heuristics Dan Basis Data,” J. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 109– 114, 2007.
[5] I. R. Furqon and T. D. Wismarini, “Model Sistem Informasi Geografis Berbasis Web Rute Terdekat Menuju  Restoran  di  Kota  Semarang  Dengan Algoritma A *”.
[6] R.  M.  Puspita,  A.  Arini,  and  S.  U.  Masrurah, “Pengembangan  Aplikasi  Penjadwalan  Kegiatan Pelatihan  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi
Dengan  Algoritma  Genetika  (Studi  Kasus:
Bprtik),” J. Online Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 76– 81, 2016, doi: 10.15575/join.v1i2.43.
[7] D. A. Suprayogi and W. F. Mahmudy, “Penerapan Algoritma Genetika Traveling Salesman Problem with  Time  Window:  Studi  Kasus  Rute  Antar Jemput Laundry,” J. Buana Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 121–130, 2015, doi: 10.24002/jbi.v6i2.407.
[8] P.  S.  T.  Informatika  and  U.  I.  Majapahit, “Pemanfaatan Knowledge Data Discovery(KDD) Pada Pola Permainan Atlet Bulutangkis,” Explor. IT  J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.35891/explorit.v11i1.1467. [9] S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan
Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76– 88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[10] B. M. Metisen and H. L. Sari, “Analisis clustering menggunakan metode K-Means dalam pengelompokkan penjualan produk pada Swalayan Fadhila,” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015.
[11] F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor Menggunakan  Metode  K-Means,” JUITA    J. Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  109,  2019,  doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[12] Apriansyah  and  H.  Baysha,  “Sebesar  6,242Nilai T,” Teknol.  Pendidik. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  10–20, 2018.
[13] N.  K.  Surbakti,  “Data  Mining  Pengelompokan
Pasien  Rawat  Inap  Peserta  BPJS  Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus : RSU.Bangkatan),” J.  Inf.  Technol. ,  vol. 1,  no.  2, pp. 47–53, 2021, doi: 10.32938/jitu.v1i2.1470.
[14] D.  Novianti,  “Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  Pada  Data  Set  Hepatitis  Menggunakan Rapid Miner,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol.  21,  no.  1,  pp.  49–54,  2019,  doi: 10.31294/p.v21i1.4979.
[15] D.  Ardiansyah  and  W.  Walim,  “Algoritma  c4.5 untuk  klasifikasi  calon  peserta  lomba  cerdas cermat  siswa  smp  dengan  menggunakan  aplikasi rapid miner,” J.  Inkofar ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  5–12, 2018.
[16] Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin, “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus
Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[17] T.  Rahmawati,  T.  J.  Pattiasina,  and  M.  S. Syaranamual,  “Sistem  Informasi  Geografis  Jalur Transportasi  Angkutan  Umum  Berbasis  Web : Studi Kasus Terminal Mardika Kota Ambon,” vol. 2, no. 1, pp. 180–192, 2022.
[18] P.  D.  dan  P.  M.  Direktorat  Jenderal  Pendidikan Anak  Usia  Dini,  “Data  Sekolah  Kec.  Kutorejo  - Dapodikdasmen,” Kementerian Pendidikan,
Kebudayaan, Riset dan Teknologi , 2023. https://dapo.kemdikbud.go.id/sp/3/050307
(accessed Jan. 16, 2023).