JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 83-88

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN RUTE BERSEPEDA
Rifqi Luthfiansyah 1 , Naufal Abdurahman 2 , Hamzah Muhammad 3 , Pramesti Putri 4 , M. Rayhan Brameswara 5 , Edwin Riksakomara 6
1,2,3,4,5,6 Departemen Sistem Informasi Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Teknik Kimia, Keputih, Kec. Sukolilo, Kota SBY, Jawa Timur 60111
1 rifqirluthfiansyah@gmail.com
2 naufalabdrrhmn@gmail.com
3 hello@hamzahmhmmd.me
4 ppmaharani611@gmail.com
5 mrbrameswara@gmail.com
6 erk@is.its.ac.id

## Abstrak
Bersepeda  sudah  menjadi  olahraga  yang  cukup  populer  di  Indonesia,  bahkan  sudah  menjadi  hobi  sebagian  orang  di Jabodetabek.  Beberapa  pertimbangan  sebelum  bersepeda  antara  lain  jarak  tujuan,  target,  waktu,  tempat  istirahat.  Oleh  karena itu,  penelitian  ini  merancang  sistem  untuk  menentukan  jalur  bersepeda  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW), kelebihan metode ini adalah sudah support dan banyak diimplementasikan dalam GIS dan mampu menampilkan hasil dari  pembobotan  dan  perhitungan  berdasarkan  kriteria  dengan  sangat  mudah  dan  efisien.  Kriteria  yang  digunakan  yaitu berdasarkan  penelitian  sebelumnya  dan  pembobotan  yang  dilakukan  berdasarkan  asumsi  dari  peneliti  yang  sama.  Hasil  dari implementasi  metode  SAW  untuk  menentukan  rute  bersepeda  berupa  rancangan  sistem  yang  terdiri  dari  database,  arsitektur sistem, dan desain antar muka pengguna.
Kata Kunci : Rute, Sepeda, Simple Additive Weighting

## I. P ENDAHULUAN
Integrasi jenis transportasi yang mengoordinasikan keselarasan  semua  jenis  transportasi  seperti  sistem  pejalan kaki,  sepeda,  kendaraan  bermotor,  bus  dan  kereta  api, merupakan  isu  penting  bagi  keselamatan  dan  keberlanjutan sistem transportasi perkotaan. Selain itu, sepeda dan angkutan umum  adalah  elemen  yang  sangat  penting  untuk  transportasi perkotaan  yang  berkelanjutan.  Namun,  sementara  sistem  ini beroperasi  pada  rute  yang  sama,  masalah  keselamatan  dan kinerja yang berbeda dapat muncul karena proses perencanaan jalan sepeda dan kendaraan yang salah. Pada negara maju dan berkembang,  perencanaan  transportasi  perkotaan  adalah tujuan  pertama  untuk  meningkatkan  transportasi  pejalan  kaki dan  sepeda  dan  mengurangi  penggunaan  mobil.  Namun,  di negara-negara di mana terdapat banyak ketergantungan mobil, mobil  tidak  hanya  menjadi  fokus  sistem  transportasi,  tetapi juga secara umum  mendorong proses pengambilan  keputusan perencanaan.  Dengan  kata  lain,  perencanaan  transportasi prioritas  bermotor  adalah  kebijakan  yang  salah  tempat. Kebijakan  perencanaan  yang  salah  ini  menyebabkan  akses sepeda rendah dan kepemilikan sepeda berkurang.
Di sisi lain bersepeda digunakan dalam  sistem transportasi perkotaan  dan  selalu  berinteraksi  dengan  jenis  transportasi lainnya.  Integrasi  angkutan  umum  sepeda  merupakan alternatif  penting  bagi  pengendara  sepeda  untuk  pemanfaatan yang  aman  di  persimpangan  dengan  jenis  transportasi  lain. Karena, diamati bahwa transportasi sepeda dapat dibuat lebih aman  dan  nyaman  ketika  penggunaan  sepeda  yang  aman dikoordinasikan  dengan  transportasi  umum  diperiksa.  Dalam praktiknya,  integrasi  bersepeda  dengan  sistem  angkutan umum muncul dalam berbagai cara.
Dampak  lain  yang  dirasakan  adalah  integrasi  sepeda  dan angkutan  umum  dapat  membantu  pengendara  sepeda  dalam kondisi  “cuaca  buruk,  topografi  yang  sulit,  celah  dalam jaringan  jalur  sepeda,  dan  kerusakan  mekanis”.  Masalah keselamatan  dan  manajemen  teknologi  adalah  parameter penting antara sistem berbagi sepeda dan integrasi transportasi umum.  Hubungan  antara  perilaku  pengendara  sepeda, preferensi  rute,  dan  faktor-faktor  penentunya  sangat  penting dalam  integrasi  transportasi  umum  sepeda.  Dengan  kata  lain, bahwa  ada  hubungan  yang  kuat  antara  preferensi  rute pengendara sepeda dan determinannya.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 83-88
Oleh  karena  itu,  paper  ini  memiliki  tujuan  untuk menemukan  rute  sepeda  yang  lebih  aman  dan  dapat  diservis untuk  pengendara  sepeda  dengan  menggunakan  latihan pemilihan  rute  yang  aman  di  mana  pilihan  rute  sistem terintegrasi didasarkan pada preferensi pengendara sepeda dan parameter efektif. Untuk mencapai tujuan ini dan menentukan faktor-faktor penting untuk memilih rute yang lebih aman dan nyaman,  pertama  kami  merujuk  kepada  studi  yang  telah dilakukan  oleh  Hartwig  Hochmair  dengan  objek  studi  yang sama yaitu tentang pemilihan rute sepeda. Kedua, pendekatan pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dengan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  diterapkan  untuk  menguji pengaruh  parameter  yang  diperoleh  dari  data  dummy  yang dibuat.  Ketiga,  kami  menggunakan  API  dari  google  maps untuk  menggambarkan  peta  Jabodetabek  dan  mengambil informasi yang diperlukan untuk penelitian ini.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada bagian  ini  akan  dibahas  metodologi  yang  digunakan pada artikel ini, acuan utama untuk mnegerjakan paper ini ada pada model pengambilan keputusan Simon.
A. Simon‟s Model of Decision Making
Untuk  pengerjaan  paper  ini  penulis  menggunakan model  pengambilan  keputusan  milik  Simon  yang  ada pada gambar berikut.
Gambar 1. Simon‟s Model of Decision Making
Terdapat empat fase yang perlu dilakukan pada Simon‟s Model,  yaitu  Intelligence,  Design,  Choice,  dan Implementation.  Fase  Intelligence  terdiri  dari  survei lingkungan  untuk  situasi  yang  menuntut  keputusan.  Ini menyiratkan identifikasi masalah, pengumpulan informasi  dan  penetapan  tujuan  dan  kriteria  evaluatif. Fase Design yang melibatkan penggambaran dan analisis berbagai  tindakan  untuk  masalah  yang  diidentifikasi dalam  fase  Intelligence.  Fase  Choice  melibatkan pemilihan  alternatif  terbaik  setelah  dilakukan  beberapa pertimbangan  terhadap  alternatif  yang  dilakukan  pada Fase  Design.  Fase  terakhir  adalah  Implementation dimana  hal  yang  dilakukan  pada  fase  ini  adalah  untuk merancang dan memastikan eksekusi pilihan yang tepat.
B. Penelitian Sebelumnya
Bagian ini menjelaskan beberapa penelitian sebelumnya  dengan  berbagai  metode  untuk  dijadikan acuan pada paper ini:

## 1. Decision support for bicycle route planning in urban environments
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Hartwig  Hochmair, dalam  penelitian  tersebut  penulis  menggunakan  metode SAW  untuk  sistem  pendukung  keputusan  menentukan jalur  bersepeda,  penentuan  kriteria  dan  pembobotan dilakukan  dengan  cara  menyebarkan  kuisioner  kepada pengguna  sepeda,  hasil  dari  penelitian  ini  membuktikan bahwa  penentuan  rute  berdasarkan  model  yang  dibuat memiliki  hasill  yang  cukup  akurat  tetapi  ada  beberapa faktor  ekstrim  yang  menyebabkan  pemiliha  rute  menjadi tidak efektif.
2. Pengembangan  Sistem  Rekomendasi  Rute  Gowes  di Kota Malang berbasis Android
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Ahmad  Aulia  Fahmi,  Ratih Kartika  Dewi,  dan  Lutfi  Fanani,  pada  penelitian  ini penulis menggunakan metode TOPSIS untuk menentukan jalur  bersepeda  dengan  kriteria  yang  digunakan  adalah jarak,  waktu,  serta  kesulitan  meda  rute  bersepeda  dan diuji  dengan  pengujian  blackbox.  Hasil  dari  pengujian menghasilkan  nilai  84.5  dari  skala  yang  ditentukan  atau dapat dikatan sistem bekerja dengan baik bagi end user
3. Choosing  safe  and  suitable  bicycle  routes  to integrate cycling and public transport systems Penelitian ini dilakukan oleh M. Saplıoğlua dan M.M.
Aydın,  pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode AHP untuk menetukan jalur bersepeda, untuk menentukan parameter yang digunakan penulis menyebarkan  kuisioner  kepada  460  partisipan  terkait faktor-faktor  yang  diperhatikan  saat  bersepeda.  Hasil penelitian  ini  membuktikan  bahwa  utilisasi  metode  AHP dengan GIS dan kuisioner yang dilakukan dapat membuat penentuan jalur bersepeda lebih efektif.
4. Optimalisasi  Rute  Obyek  Wisata  Di  Bandung  Raya Menggunakan Algoritma Genetika
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Nur  Muhammad Hasyim,  Esmeralda  C.  Djamal,  dan  Agus  Komarudin, dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode algoritma genetika untuk menentukan rute objek wisata di Kota  Bandung.  Sistem  yang  dibangun  memberikan rekomendasi  rute  dari  segi  jarak  terdekat  dengan  waktu tercepat  sebanyak  lima  rute  dengan  lima  tujuan  objek wisata.  Pencarian  solusi  optimal  terhenti  sebelum mencapai maksimum generasi, hal tersebut menyebabkan algoritma  genetika  tidak  dapat  menghasilkan  individu yang lebih baik dari generasi sebelumnya.
C. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Setelah  membaca  beberapa  penelitian  sebelumnya, metode  yang  akan  diimplementasikan  pada  paper  ini adalah metode Simple Additive Weighting, karena mudah diimplementasikan  dan  perhitungan  yang  lebih  mudah dan  efisien  serta  metode  ini  cukup  populer  diterapkan untuk pemilihan alternatif jalur.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 83-88
SAW  (Simple  Additive  Weighting)  adalah  prosedur multi  atribut  berdasarkan  konsep  penjumlahan  berbobot. Sistem akan melihat penjumlahan dari penilaian performa masing  masing  alternatif  pada  semua  kriteria  alternatif Skor tertinggi akan menjadi alternatif terbaik dan itu akan menjadi rekomendasi.
Kelebihan  metode  ini  adalah  sudah  support  dan banyak  diimplementasikan  dalam  GIS  dan  mampu menampilkan  hasil  dari  pembobotan  dan  perhitungan berdasarkan kriteria dengan sangat mudah dan efisien.
Sehingga  metode  ini  akan  sangat  cocok  jika diterapkan  untuk  menentukan  jalur  bersepeda.  Berikut adalah tahapan dari metode SAW:

## Gambar 2. Rumus Normalisasi
Keterangan: rij = nilai rating kinerja ternormalisasi xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Dimana rij adalah rating ternormalisasi dari alternatif Ai pada  atribut  Cj;  i=1,2,...,m  dan  j=1,2,...,n.  Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
Gambar 3. Rumus Preferensi
Keterangan : Vi = rangking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  Bab  ini  akan  dijelaskan  secara  detail  output  yang dihasilkan  dari  fase  Implementation  yaitu  proses  pembuatan Enttity  relationship  diagram,  Rancangan  arsitektur  sistem, Model base, dan Design user interface.
A. Entity Relationship Diagram (ERD)
Gambar 4. ERD (Entity Relationship Diagram)
ERD  diatas  dibuat  berdasarkan  kebutuhan  dari  sistem pendukung  keputusan,  bukan  memperlihatkan  schema dari keseluruhan database.
Dari  ERD  diatas  dapat  dilihat  terdapat  dua  tabel  yaitu tabel  type  dan  event  dari  tabel  type  terdapat  tiga  atribut yaitu  id,  type,  dan  score.  Selanjutnya  pada  tabel  event memiliki  lima  atribut  yaitu  id,  type_id,  desc,  lat,  long. Type_id  pada  tabel  event  merupakan  foreign  key  yang diambil dari tabel type, maksud dari tabel event ini adalah merupakan  indikator  yang  dijadikan  penilaian  dalam memilih  rute  bersepeda  berdasarkan  titik  longitude  dan longitude  pada  peta,  indikator  yang  ada  pada  tabel  event akan  dihubungkan  ke  tabel  type  dan  diberikan  penilaian pada atribut score.
B. Rancangan Arsitektur Sistem
Output  kedua  yaitu  pembuatan  rancangan  arsitektur sistem yang ada pada gambar dibawah ini.
Gambar 5 . Rancangan Arsitektur Sistem
Berikut adalah penjelasan terkait rancangan arsitektur sistem yang telah dibuat.
Request:
1) User  melakukan  request  ke  server  dalam bentuk  input  yang  sudah  dimasukan  yaitu titik mulai dan tujuan serta faktor faktor lain seperti safety,simple,fast dll
2) Server akan melakukan request dalam bentuk titik  mulai  dah  titik  tuju  yang  sudah dimasukan
3) Server akan melakukan request dalam bentuk titik mulai dah titik tuju
4) Server  melakukan  request  ke  model  untuk menilai  dan  membobotkan  atribut  atribut yang dimasukkan seperti safety,simple,fast
5) Model  melakukan  request  ke  database  untuk mendapat poin/nilai dari tiap atribut
Response:
1) Server  memberikan  pilihan  rute  dari  titik mulai  ke  tujuan  dengan  memperhitungkan atribut atribut yang dimasukan
2) API  google  maps  akan  meresponse  dalam bentuk beberapa pilihan alternatif rute
3) API  accuweather  akan  memberikan  kondisi cuaca  terkini  dan  akan  85ating  untuk  area yang akan dilalui
4) Model  memberikan  peniliaian  bobot  dari tiap atribut yang ada
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 83-88
5) Database  memberikan  nilai  nilai  dari  tiap atribut
C. Model Base
Model  base  dibuat  mengacu kepada  rumus perhitungan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) yaitu seperti pada Gambar 1 dan Gambar 2.
Selanjutnya adalah proses pemilihan kriteria, kriteria yang  akan  digunakan  akan  mengacu  kepada  penelitian yang  dilakukan  oleh  Hochmair  yaitu  pemilihan  kriteria didapatkan  melalui  hasil  dari  kuisioner  yang  sudah disebarkan sehingga mendapatkan kriteria berikut.
Safe Bike Lane Accident Fast Short Traffic Light Simple Turn Intersection Tabel 1 . Kriteria yang digunakan
Berdasarkan  Gambar  5  diatas  penelitian  ini menggunakan  tiga  kriteria  utama  yaitu  Safe,  Fast,  dan Simple,  lalu  didalam  kriteria  Safe  ada  sub  kriteria  yaitu Bike  Lane  (ketersediaan  jalur  sepeda)  dan  Accident (rawan  kecelakaan),  selanjutnya  di  kriteria  Fast  terdapat sub kriteria yaitu Short (jarak terdekat) dan Traffic Light (lampu  merah),  dan  pada  kriteria  Simple  terdapat  sub kriteria  Turn  (banyaknya  belokan)  dan  Intersection (banyaknya persimpangan)
Langkah  selanjutnya  adalah  dilakukan  pembobotan terhadap  setiap  kriteria  dan  sub  kriteria,  proses pembobotan  ini  hanya  sebatas  asumsi  yang  dilakukan penulis  dikarenakan  keterbatasan  waktu,  berikut  adalah hasil pembobotan
Safe (40%) Fast (35%) Simple (25%) Bike Lane Accident Short Traffic Light Turn Intersection 0,2 0,2 0,2 0,15 0,15 0,1
Tabel 2 . Hasil Pembobotan
Pada  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  berdasarkan asumsi penulis bobot untuk kriteria Safe yaitu sebesar 40% dengan  Bike  Lane  sebesar  0.2  dan  Accident  sebesar  0.2, selanjutnya  kriteria  Fast  sebesar  35%  dengan  Short sebedar  0.2  dan  Traffic  Light  sebesar  0.15,  lalu  bobot kriteria  yang  terakhir  yaitu  Simple  sebesar  25%  dengan Turn sebesar 0.15 dan Intersection sebesar 0.1
Setelah  dilakukan  pembobotan  setiap  kriteria, selanjutnya adalah contoh perhitungan atau penilaian rute berdasarkan indikator yang telah dibuat.
Alternatif Rute C1 C2 C3 C4 C5 C6
A1 4 2 10 5 6 3
A2 2 3 7
4 4 4
A3 3 1 6
6 5 2
A4 1 2 8 7 4 3
Tabel 3. Contoh penilaian setiap alternatif rute
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  contoh  dari  empat alternatif  rute  yang  telah  diberi  penilaian , setelah  diberi penilaian  dari  setiap  kriteria  atau  indikator  selanjutnya adalah dilakukan normalisasi sesuai dengan rumus.
Alternatif Rute C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 1,00 0,50 0,60 0,80 0,67 0,67 A2 0,50 0,33 0,86 1,00 1,00 0,50 A3 0,75 1,00 1,00 0,67 0,80 1,00 A4 0,25 0,50 0,75 0,57 1,00 0,67
Tabel 4. Hasil normalisasi
Berikut adalah hasil dari normalisasi yang dilakukan. Setelah itu hasil normalisasi ini dikali dengan bobot yang sudah ditentukan diawal.
Alternatif Rute C1 C2 C3 C4 C5 C6 Total A1 0,20 0,10 0,12 0,12 0,10 0,07 0,71 A2 0,10 0,07 0,17 0,15 0,15 0,05 0,69 A3 0,15 0,20 0,20 0,10 0,12 0,10 0,87 A4 0,05 0,10 0,15 0,09 0,15 0,07 0,60
Tabel 5. Hasil akhir perhitungan
Gambar  diatas  melihatkan  hasil  perhitungan  akhir dan  menyimpulkan  bahwa  rute  alternatif  A3  yang  akan direkomendasikan  pengguna berdasarkan penilaian  yang dilakukan
D. Design User Interface
Tampilan antar muka pengguna dibuat dalam bentuk aplikasi mobile, desain dibuat menggunakan tools Figma. Berikut adalah tampilan dari mobile app yang dibuat.
Gambar 6 . Tampilan Awal Tampilan  ini  bagian  pertama  saat  aplikasi  dijalankan, disini user diarahkan untuk melakukan „Sign Up‟ jika belum punya akun atau „Sign In‟ jika sudah memiliki akun.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 83-88
Gambar 7 . Tampilan Beranda Tampilan muncul setelah pengguna Sign In atau Sign Up, pada  tampilan  ini  pengguna  dapat  melihat  tujuan  bersepeda yang direkomendasikan berdasarkan popularitasnya.
Gambar 8 . Tampilan Tempat Tujuan
Tampilan  ini  adalah  tampilan  setelah  pengguna  menekan salah  satu  tempat  tujuan  yang  direkomendasi  oleh  sistem  di tampilan  home  screen,  pada  tampilan  ini  juga  dijelaskan mengenai  informasi  yang  mendukung  untuk  pengguna mengenai tempat tersebut.
Gambar 9. Tampilan Pencarian
Tampilan  ini  adalah  tampilan  ketika  pengguna  ingin melakukan  pencarian  dari  tempat  tujuan,  pada  bagian  ini
pengguna  juga  bisa  melakukan  pencarian  berdasarkan  lokasi pengguna sekarang untuk mendapatkan rekomendasi yang lain.
Gambar 10. Tampilan memilih rute Tampilan  ini  menunjukan  bagaimana  pengguna  akan memilih rute untuk sampai ke tempat tujuan, pada tampilan ini nantinya  akan  disesuaikan  dengan  kriteria  yang  sudah  dibuat pada model base.
Gambar 11 . Tampilan Rekomendasi Rute Tampilan  ini  akan  muncul  setelah  pengguna  memilih preferensi untuk rute yang akan akan dilalui, pada tampilan ini akan ditunjukkan informasi mengenai rute yang direkomendasikan sistem.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 9 | No. 1 | Maret 2022 | 83-88
Gambar 12. Tampilan Pelaporan
Tampilan  ini  ditujukan  untuk  user  yang  ingin  melakukan pelaporan  terhadap  rute  yang  sudah  dilewati  untuk  melihat jika  ada  ketidaksesuaian  dengan  yang  direkomendasikan sistem,  laporan  dari  user  akan  masuk  ke  database  sistem  dan akan di perbarui kondisi titik lokasi tempat pelaporan.

## IV. K ESIMPULAN
Artikel  ini  dimulai  dari  permasalahan  untuk  memilih  rute sepeda dari mereka  yang  memiliki hobi bersepeda. Dari hasil survey  yang  dilakukan  pada  studi  pendahuluan,  didapatkan  3 variabel keputusan yaitu (1) fast, (2) safe, (3) simple. Masing- masing memiliki dua indikator yang berkesesuaian. Selanjutnya, artikel ini membuat rancangan sistem pendukung keputusan  yang  berisi  rancangan  arsitektur  sistem,  rancangan database,  dan  rancangan  tampilan  berbasis  mobile.  Simulasi dan  hasil  perhitungan  untuk  pemilihan  rute  juga  ditunjukkan dalam  artikel  ini.  Harapannya,  setelah  implementasi  dari rancangan SPK ini digunakan,  maka pesepeda dapat  memilih jalur yang cepat, aman dan mudah untuk dilalui.

## V. S ARAN
Untuk  penelitian  selanjutnya  pada  tahapan  pemilihan kriteria  bisa  diharapkan  menggunakan  data  kuisioner  sendiri agar  hasil  pembobotan  bisa  lebih  akurat  dan  diharapkan penelitian selanjutnya bisa membuat prototipe yang sudah bisa dilakukan usability testing agar hasil implementasi lebih baik.

## R EFERENSI
[1] Ben-Akiva,  M.,  Bergman,  U.  M.,  Daly,  J.  A.  and Ramaswamy,  R.  (1984).  Modeling  Inter  Urban  Route Choice  Behavior.  Ninth  International  Symposium  on Transportation and Traffic Theory, VNU Science Press.
[2] Ehlers, M., Jung, S. and Stroemer, K. (2002). Design and Implementation of a GIS Based Bicycle Routing System for  the  World  Wide  Web  (WWW).  Spatial  Data Handling 2002, Ottawa
[3] Fahmi,  Ahmad  Aulia,  Dewi,  Ratih  Kartika.  (2019). Pengembangan  Sistem  Rekomendasi  Rute  Gowes  di Kota Malang berbasis Android. JPTIIK
[4] Hasyim, Muhammad Nur., Djamal, Esmeralda C. (2017). Optimalisasi  Rute  Obyek  Wisata  Di  Bandung  Raya
Menggunakan  Algoritma  Genetika.  Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi
[5] Hochmair, Hartwig. Decision Support for Bicycle Route Planning in Urban Environment.
[6] Hood,  Jeffrey.  Sall,  Elizabeth.  (2011).  A  GPS-based bicycle route choice model for San Francisco, California. The  International  Journal  of  Transportation  Research  : Volume 3, Issue 1
[7] Kaliszewski,  I.  Podkopaev,  D.  (2016).  Simple  additive weighting—A  metamodel  for  multiple  criteria  decision analysis  methods.  Expert  Systems  with  Applications  : Volume 54
[8] Lacome, Philippe. Rault, Gwenael. Sevaex, Marc. (2021). Integrated  decision  support  system  for  rich  vehicle routing  problems.  Expert  Systems  with  Applications  : Volume 178
[9] Ling, Canhong, et al. (2014). A decision support system for  optimizing  dynamic  courier  routing  operations. Expert Systems with Applications : Volume 41, Issue 15
[10] Santos,  Luis.  Rodrigues,  Joao-Coutinho.  (2011).  A  web spatial decision support system for vehicle routing using Google  Maps.  Decision  Support  Systems  :  Volume  51, Issue 1.
[11] Saplioglu,  M.,  Aydin,  M.M.  (2018).  Choosing  safe  and suitable  bicycle  routes  to  integrate  cycling  and  public transport systems. Journal of Transport & Health.
[12] Sbai,  Ines.  Krichen,  Saoussen.  A  real-time  Decision Support  System  for  Big  Data  Analytic:  A  case  of Dynamic Vehicle Routing Problems. Procedia Computer Science : Volume 176
[13] Sharda,  Rames.,  Delen,  Dursun.  Efraim,  Turban  (2020). Analytics,  Data  Science,  &  Artificial  Intelligence Systems  for  Decision  Support.  USA  :  Pearson  11 th
Edition
[14] Turban, Efraim. Aronson, Jay. Liang, Ting-Peng. (2007). Decision  Support  Systems  and  Intelligence  Systems. Delhi : Prentice
[15] Zimmerman,  Maelle.  Mai,  Tien.  Frejinger,  Emma. (2017).  Bike  route  choice  modeling  using  GPS  data without  choice  sets  of  paths.  Transportation  Research Part C: Emerging Technologies