Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Volume 8 No. 1 Juni 2021 : 53-61

## Penentuan Jalur Evakuasi Terpendek Pada Industri Plastik Menggunakan Ant Colony Optimization
Mades Darul Khairansyah* 1 , Moch Luqman Ashari 2 , Imroatul Mufidah 3
123 Program Studi Teknik Keselamatan dan Kesehatan Kerja
Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya
E-mail: *mades@ppns.ac.id
Received 30-04-2021; Reviewed 07-05-2021; Accepted 12-05-2021 Journal Homepage: http://ktj.pktj.ac.id/index.php/ktj DOI: 10.46447/ktj.v8i1.312

## Abstrak
Industri plastik memiliki karyawan sebanyak 927 orang yang menempati lahan 12.062 m 2 . Jam operasional pada industri plastik untuk unit produksi adalah 24 jam non stop. Dengan  jumlah  dan  jadwal  tersebut  mengkibatkan  kepadatan  pekerja  yang  memiliki risiko  untuk  mengakibatkan  kecelakaan.  Perusahaan  plastik  ini  memiliki  riwayat kecelakaan kerja. Pada perusahaan ini pernah terjadi kebakaran pada unit ABM pada bulan  September  tahun  2018  dan  divisi  bengkel  pada  Mei  tahun  2014. Ant  Colony Optimization  (ACO)  sangat  cocok  menentukan  jalur  evakuasi  dalam  penanganan bencana  karena  algoritma  ini  melakukan  pembaruan  pada  feromon  yang  dapat menghasilkan simulasi dengan solusi lebih optimal karena memiliki laju konvergensi yang cepat, sehingga ACO akan digunakan dalam menentukan Jalur evakuasi terpendek pada industri  plastik.  Pada  penelitian  ini  digunakan  feromon  awal  sebesar  0,0098. Hasil penentuan  parameter  yang  akan  digunakan,  meliputi number of iterations yaitu 500, number of ant sebesar 100, nilai Alpha sebesar 1 serta Beta sebesar 5 dan evaporation rate sebesar 0.5. Dari  hasil  optimasi  cost  yang  paling  rendah adalah  cost  2  sehingga didapatkan rute evakuasi untuk ruang Circullar Loom menuju Koridor 3 dilanjutkan keluar melalui pintu exit 4 sehingga menuju Titik kumpul 1. Semakin tinggi cost yang dihasilkan maka  akan  mengakibatkan  rute  yang  dilewati  menajadi  jauh  sehingga  meningkatkan waktu evakuasi.
Kata kunci : Ant Colony Optimization, Optimization, Jalur Evakuasi

## PENDAHULUAN
Industri  plastik  memiliki  karyawan  sebanyak  927  orang  yang  menempati lahan  12.062  m 2 .  Pada  perusahaan  ini  sendiri  pada  proses  produksi  terdapat enam  divisi  yang  terdiri  atas  divisi  ABM  (Automatic  Bag  Machine),  perajutan (circular), divisi laminating, divisi packing, divisi peleburan (Extruder) dan divisi Gudang. Jam operasional pada industri plastik untuk unit produksi adalah 24 jam non  stop.  Dengan  jumlah  karyawan  tersebut,  perusahaan  membagi  jam  kerja karyawan menjadi 3 shift kerja dan 4 group untuk unit produksi. Dengan jumlah dan jadwal tersebut mengkibatkan kepadatan pekerja yang memiliki risiko yang dapat mengakibatkan kecelakaan.
Jumlah  Kecelakaan  di  Indonesia  berdasarkan  data  BPJS  Ketenagakerjaan pada tahun 2019 berjumlah 182.835 kasus (BPJS Ketenagakerjaan, 2020). Pada
tahun  2020  sampai  bulan  Oktober,  BPJS  Ketenagakerjaan  mencatat  129.305 kasus,  yang  berakibat  4.275  kasus  kecacatan,  9  kasus  cacat  total  tetap  serta 2002 kasus meninggal dunia. Industri plastik memiliki berbagai macam potensi bahaya  untuk  meciptakan  kasus  kecelakaan.  Perusahaan  plastik  ini  memiliki riwayat  kecelakaan kerja.  Pada  perusahaan ini  pernah  terjadi  kebakaran  pada unit ABM pada bulan September tahun 2018 dan pada divisi bengkel pada mei tahun 2014 juga mengalami hal yang sama. Pada kasus kecelakaan tersebut tidak terdapat  korban  jiwa,  namun  mengakibatkan  jam  operasional  yang  berkurang dan kerusakan pada mesin yang terbakar.
Dari  kasus  kecelakaan  tersebut,  perlu  adanya  perhatian  khusus  terhadap jalur evakuasi. Selanjutnya, analisis keselamatan jalan dapat dilakukan sebagai upaya untuk mengetahui penanganan yang tepat (Oktopianto et al., 2021). Jalur evakuasi tersebut meliputi akses jalan keluar, pintu darurat, tempat berkumpul serta  penentuan  jalur  yang  dilalui.  Pemilihan  jalur  evakuasi  yang  tepat  dapat mengurangi  korban  jiwa,  karena  waktu  evakuasi  akan  semakin  cepat  dan menghindari  aksi  saling  mendorong  dan  bertabrakan.  Korban  jiwa  pada  saat evakuasi  terjadi  karena  jatuh  dan  terinjak(Batmetan,  2016).  Salah  satu  cara untuk memilih jalur evakuasi yang tepat adalah dengan menggunakan optimasi. Optimiasi  digunakan  untuk  menetukan  menentukan  jarak  terpendek  dari  unit produksi, karena semakin cepat dan tepat waktu yang dibutuhkan dalam proses evakuasi  akan  berpengaruh  pada  semakin  banyaknya  jiwa  yang  dapat terselamatkan (Fuad & Aryawan, 2011).
Terdapat  2  metode optimasi,  metode  konvensional  dan  metode  heuristik (Biyanto,  Khairansyah,  Bayuaji,  Firmanto,  &  Haksoro,  2015).  Contoh  optimasi konvensional  adalah  algoritma  algoritma  Bellman-Ford  dan  Floyd-Warshall. Sedangkan  contoh  metode  optimasi  heuristic  adalah Imperialist  Competitive Algorithm (ICA) (Atashpaz-Gargari & Lucas, 2007), Genetic Algorithm (GA) dan Ant  Colony  Optimization  (ACO)  (Dorigo,  Maniezzo,  &  Colorni,  1996).  ACO merupakan salah satu optimasi yang digunakan dalam menentukan jalur. Salah stu pengunaan ACO adalh menentukan jalur terpendek rute pariwisata di Aceh. Dengan  menggunakan  ACO  dapat  memperpendek  jalur  pariwisata  menjadi 120,85 Km (Durisman, Ramli, & Rusdiana, 2017) serta dalam skala sumulasi juga menghasilkan jalur terpendek  dengan cepat(Fallo, 2018). Selain itu, ACO juga digunakan dalam jalur distribusi obat di purwokerto. Hal tersebut dilakukan untuk menentukan  jalur  terpendek  sehingga  didaptkan  jalur  terpendek  114,62 km(Risqiyanti, Yasin, & Santoso, 2019). ACO juga digunakan untuk jalur distribusi sampah(Irsyad, Iskandar, Tiraz, & Informatika, 2019).
Dalam menentukan jalur evakuasi dalam penanganan bencana, ACO sangat cocok  karena  algoritma  ini  melakukan  pembaruan  pada  feromon  yang  dapat menghasilkan  simulasi  dengan  solusi  lebih  optimal  karena  memiliki  laju konvergensi yang cepat (Batmetan, 2016). Selain itu ACO juga digunakan dalam menentukan  jalur  evakuasi  tetapi  dalam  skala  simulasi,  dari  hasil  tersebut didapatkan  hasil  yang  lebih  cepat(Angelia,  Jondri,  &  Arifianto,  2015).  Dari beberapa  keunggulan  ACO  yang  telah  dipaparkan  maka  penelitian  ini  akan menentukan Jalur evakuas terpendek pada industri plastik menggunakan ACO.

## METODE
Penelitian ini akan dilakukan menggunakan metode  Algoritma Ant Colony Optimization untuk menentukan jalur terpendek secara efektif. ACO merupakan teknik probabilitas yang berfungsi menyelesaikan masalah sesuai dengan tingkah laku semut dalam koloni. Algoritma ini didasarkan pada graf yang akan dimulai dari  sebuah  starting  point,  yaitu  titik  awal,  yang  kemudian  ada  node  yang diibaratkan  titik – titik  sebagai  representasi  dari  daerah  yang  dilalui  sampai menuju  titik  finish  yang  diinginkan.  Secara  umum  penyelesaian  masalah menggunakan  metode  Algoritma  Ant  Colony  Optimization  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Mulai Input Divisi/Lokasi Inisialisasi Parameter Menjalankan Tahap Setiap Semut Memilih Tujuan Selanjutnya untuk Setiap Semut Komputasi Perjalanan Semut Mengubah feromon untuk Mencari yang Terbaik Mendapatkan Jarak terpendek? Selesai
Gambar 1. Algoritma Ant Colony Optimization

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Pada tahap pencarian rute terpendek untuk menuju Assimbly Point diawali dengan Menginisialisasi harga pada parameter-parameter yang akan digunakan, meliputi: intesitas jejak semut antar titik dan perubahannya (τ ij ), banyaknya titik (n) termasuk x dan y (koordinat) atau d ij (jarak antar titik), penentuan titik awal dan titik  tujuan, tetapan siklus semut (Q), tetapan pengendali intensitas jejak semut (α), tetapan pengendali visibilitas (β), visibilitas antar kota = 1/d ij (η ij ), jumlah semut, dan jumlah siklus maksimum.
Tahap selanjutnya adalah inisialisasi titik awal pada setiap semut. Sejumlah m semut ditempatkan pada titik awal yang ditentukan ketika inisialisasi τ ij selesai dilakukan. Tahap selanjutnya dalam ACO adalah Transisi Status. Pada tahap ini disebut juga dengan tahap pemilihan titik tujuan, sejumlah semut m yang berada pada titik m (titik awal) akan memilih jalur untuk menuju titik berikutnya yaitu titik j berdasarkan persamaan (1).
𝑃 𝑘 𝑟𝑠 = { [𝜏 𝑟𝑢 ][𝜂 𝑟𝑢 ] 𝛽 ∑ 𝑢∊𝐽𝐾[𝜏 𝑟𝑢 ][𝜂 𝑟𝑢 ] 𝛽 0 (1)
Pada tahapan selanjutnya adalah pembaruan feromon lokal yang digunakan semut untuk membangun sebuah solusi dengan menggunakan  persamaan (2). Pebaruan feromon global pada semut, langkah ini dilakukan hanya pada lintasan jalur terbaik. Jumlah feromon τ_rs akan diubah sesuai persamaan (3) dan (4). Ketika  semua  proses  sudah  dilakukan  maka  akan  didapatkan  jarak  terpendek untuk menuju titik tujuan.
𝜏 𝑟𝑠 = (1 − 𝜌). 𝜏 𝑟𝑠 +  𝜌. 𝛥𝜏 𝑟𝑠 (2)
𝜏 𝑟𝑠 = (1 − 𝛼). 𝜏 𝑟𝑠 +  𝛼. 𝛥𝜏 𝑟𝑠 (3)
𝜏 𝑟𝑠 = ( 𝐿 𝑔𝑏 0 ) −1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑠∊𝐽𝐾 𝑠𝑒𝑏𝑎𝑙𝑖𝑘𝑛𝑦𝑎 (4)
Memilih  rute  terpendek  menuju  titik  kumpul  dapat  membantu mempermudah  proses  evakuasi  yang  tengah  dilakukan.  Perhitungan  jarak terpendek menuju titik kumpul saat terjadi kebakaran menggunakan metode Ant colony  optimization.  Proses  perhitungan  jarak  dilakukan  pada  setiap persimpangan yang ditemui saat menuju titik kumpul. Penentuan titik koordinat dan  skala  yang  akan  dipakai  pada  layout  perusahaan.  Skala  yang  digunakan dalam penelitian ini yaitu dalam satuan pixel. Penelitian ini dilakukan pada 5 divisi produksi yang terdiri dari Divisi Extruder, Divisi Jumbo Bag, Divisi AD Star, Divisi Circullar Loom, Divisi Circullar Loom 2 dan Divisi ABM. Penentuan titik start dari masing-masing divisi digunakan satu titik perwakilan tempat yang selalu terdapat pekerja dari masing-masing divisi menuju titik kumpul.
Dalam  menyelesaikan  kasus  rute  terpendek  dari  masing-masing  divisi bagian  produksi  industri  plastik  menggunakan  metode  ACO  perlu  ditentukan terlebih  dahulu  koordinat-koordinat  yang  menjadi  kemungkinan  jalur  yang dillewati oleh semut. Untuk koordinat dari divisi Circullar dapat dilihat pada tabel 1 berikut :
Tabel 1. Koordinat Divisi Circullar Menuju Titik kumpul 1
Inisial Nama Tempat Koordinat Latitude Koordinat Longitude N1 Ruang Circullar Loom 1550 770 N2 Ruang Circullar Loom 750 770 N3 Koridor 3 550 770 N4 Depan Kantor 300 770 N5 Titik kumpul 1 300 510

## Sumber : Hasil Pengukuran, 2021
Titik  titik  koordinat  tersebut  diambil  dari  layout  perusahaan  sehingga menghasilkan koordinat yang akurat sesuai dengan kondisi perusahaan. Untuk perhitungan jarak antar titik dihitung menggunakan persamaan (5). Sementara untuk hasil perhitungan jarak dari antar masing-masing koordinat dapat dilihat pada tabel 2.
D (i,j) = √( (𝑋(𝑖)   − 𝑋(𝑗)) 2 +   (𝑌(𝑖)   −  𝑌(𝑗)) 2 ) (5)
N (1,2) = √(1550  −  750) 2 +   (770  −  770) 2 = √800 2 +   0 2
= 800
Tabel 2. Jarak Divisi Circullar Menuju Titik kumpul 1
Jarak N1 N2 N3 N4 N5 N1 0 800 1000 1250 1276,75 N2 800 0 200 450 519,71 N3 1000 200 0 250 360,69 N4 1250 450 250 0 260 N5 1276,75 519,71 360,69 260 0
Sumber : Hasil Pengujian, 2021
Pada  proses  perhitungan  rute  evakuasi  dari  divisi  Circullar  menuju  Titik kumpul 1, terdapat tiga karakteristik utama dari AOC yaitu tahap transisi status (tahap pemilihan titik yang dituju). Pada tahap ini karyawan yang berada pada divisi r akan memilih untuk menuju ke tempat selanjutnya s. untuk melakukan perhitungan  transisi  terlebih  dahulu  dilakukan  perhitungan  invers  jarak  sesuai tabel 3.
Tabel 3. Invers Jarak Koordinat dari Divisi Circullar Menuju Titik kumpul 1
Jarak N1 N2 N3 N4 N5 N1 0 0,00125 0,001 0,0008 0,000783 N2 0,00125 0 0,005 0,00222 0,001924 N3 0,001 0,005 0 0,004 0,002772 N4 0,0008 0,00222 0,004 0 0,003846 N5 0,000783 0,001924 0,002772 0,003846 0
Sumber : Hasil Pengujian, 2021
Langkah selanjutnya yaitu menetapkan feromon awal, pada penelitian ini digunakan  feromon  awal  (τ 0 )  sebesar  0,0098.  Penetapan  ini  berfungsi  agar
setiap ruas memiliki ketertarikan untuk dikunjungi oleh tiap-tiap semut (pekerja). Kemu dian  pemilihan  titik  yang  akan  dituju  mempunyai  nilai  penetapan  β  = 5.Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan  temporary  yang  digunakan untuk menenetukan titik-titik yang akan dituju berdasarkan persamaan (6). temporary (r,s) = ((τ rs )(η rs ) β ) (6)
Tabel 4. Nilai Temporary Jarak N1 N2 N3 N4 N5 N1 0 0,00299 0,00098 0,000321 0,000289 N2 0,00299 0 3,0625 0,0531084 0,0258 N3 0,00098 3,0625 0 1 0,161 N4 0,000321 0,0531084 1 0 0,825 N5 0,000289 0,0258473 0,161 0,825 0
Sumber : Hasil Pengujian, 2021
Untuk memilih persamaan yang tepat sebagai acuan dalam pemilihan lokasi selanjutnya perlu dibangkitkan suatu bilangan random (q) yang mempunyai nilai 0 sampai 1 serta menetapkan suatu bilangan pembatas (q 0 ) antara 0 sampai 1. Pada penelitian ini nilai q 0 yang digunakan yaitu sebesar 0,9 sedangkan nilai q atau nilai random yang dibangkitkan sebesar 0,1. Hal ini menunjukkan arti bahwa semut  saat  melakukan  proses  pencarian  jarak  terpendek  melakukan  proses ekploitasi dengan probabilitas  90% dan proses eksplorasi 10%. Sehingga jalur terpendek yang dipilih yaitu jalur yang memiliki nilai  feromon terkuat. Adapun rute yang terbentuk berdasarkan temporary dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Rute Karyawan yang Terbentuk karyawan Rute Cost P1 [1 4 3 2 5] 3496 P2 [1 2 3 4 5] 2787 P3 [1 2 4 3 5] 3137

## Sumber : Hasil Analisis, 2021
Setelah  semua    karyawan  berpindah  ke  tempat  tujuan,  maka  langkah selanjutnya  yaitu  melakukan  pembaruan  feromon  lokal.  Dalam  memperbarui feromon lokal dibutuhkan suatu parameter ρ yang memiliki nilai antara 0 sampai 1.  Pada  penelitian  ini  nilai  ρ  ditetapkan  dengan  nilai  sebesar  0 ,5.  Untuk menghitung  pembaruan  feromon  lokal  Δτ 1,2 sesuai  persamaan  (7).  Hasil pembaharuan feromon dapat dilihat pada tabel 6.
Δτ r,s = 1 𝐿 𝑛𝑛 ×𝑐 (7)
Tabel 6. Hasil Pembaruan Feromon Lokal Jarak N1 N2 N3 N4 N5 N1 0,0049 0,005025 0,005 0,00498 0,004978 N2 0,005025 0,0049 0,0054 0,005122 0,005092 N3 0,005 0,0054 0,0049 0,0053 0,005177 N4 0,00498 0,005122 0,0053 0,0049 0,005285 N5 0,004978 0,005092 0,005177 0,005285 0,0049 Sumber : Hasil Analisis, 2021
Setelah  tujuan  menuju  Titik  kumpulyang  telah  dikunjungi  mengalami pembaharuan  feromon  lokal,  maka  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan pembarharuan  feromon  global.  Rute  yang  dapat  dilakukan  pembaharuan feromon  global  hanyalah  rute  dengan  hasil  jarak  terpendek  saja.  perhitungan pembaharuan  feromon  global  yang  menjadi  nilai  feromon  akhir  seperti  pada persamaan (4) untuk yang belum mencapai terpendek menggunakan persamaan (3). Hasil keseluruhan pembaharuan feromon lokal dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pembaruan Feromon Lokal N1 N2 N3 N4 N5 N1 0,0049 0,005025 0,005 0,00498 0,004978 N2 0,005025 0,0049 0,0054 0,005122 0,005092 N3 0,005 0,0054 0,0049 0,0053 0,005177 N4 0,00498 0,005122 0,0053 0,0049 0,005285 N5 0,004978 0,005092 0,005177 0,005285 0,0049

## Sumber : Hasil Analisis, 2021
Pembahasan
Hasil  penentuan  parametet-parameter  yang  akan  digunakan,  meliputi: number of iterations yaitu 500 karena dengan perulangan tersebut didapatkan best cost yang menunjukkan hasil paling optimal. Number of ant yang digunakan sebesar 100 semut yang menjadi simbol sebagai jumlah karyawan pada masing- masing  divisi  agar  dicapai  bermacam-macam  kemungkinan,  karena  ketika memakai nilai sesuai orang yang berada pada divisi tersebut jalur hasil pemilihan kurang bervariatif. Nilai Alpha pada penelitian ini digunakan nilai sebesar 1 serta Beta dengan nilai sebesar 5 dan evaporation rate sebesar 0.5.
Setelah  semua  tahap  telah  diselesaikan,  maka  dapat  disimpulakn  bahwa jarak terpendek menuju Titik kumpul 1 yang dilakukan dari divisi Circullar dengan menggunakan algoritma ant colony optimization yaitu dengan membutuhkan cost sebesar  2787  Sedangkan  jalur  yang  di lewati  yaitu  :  ruang  Circullar  Loom  → Koridor 3 → keluar melalui pintu exit 4→ Titik kumpul 1. Sedangkan untuk jalur yang lain dapat sesuai tabel 8. Simulasi jalur evakuasi secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 2.

## Tabel 8. Hasil Pembaruan Feromon Lokal
N o Nama Ruangan Skema Jalur Keluar 1 Divisi Extruder Extruder → Exit 7 → Titik Kumpul 2 2 Divisi Jumbo Bag Jahit jumbo Bag → Cleaning Room → Gudang barang setengah jadi → Exit 5 → Titik Kumpul 1 3 Divisi Ad Star AD Stakon → Exit 6→ Titik Kumpul 3 4 Divisi Circullar Loom 1 Circullar Loom → Starex → Titik Kumpul 1 5 Divisi Circullar Loom 2 Circullar Loom → AD Starkon → Exit 6 → Titik Kumpul 3 6 Divisi ABM ABM → Exit 1 → Tititk Kumpul 1
Sumber : Hasil Analisis, 2021
Gambar 2. Layout Rute Keluar Masing-masing Divisi dan Letak  karyawan Pada Masing-Masing Divisi

## SIMPULAN
Berdasarkan  uraian  diatas,  penentuan  rute  evakasi  terpendek  dilakukan dengan menggunakan metode Ant Colony Optimization untuk mendapatkan jarak terpendek dengan melihat 3 cost paling kecil dari pejalanan yang dilakukan oleh semut.  Penggunaan  Ant  Colony  Optimization  membantu  penentuan  jalur evakuasi  terpendek  sangat  cepat  disbanding  dengan  menggunakan  metode konvensional.  Dari  masing  masing  rute  3  cost  terpendek  sebelumnya  sebagai pertimbangan pemilihan jalur evakuasi yang efektif didapatkan rute pada cost kedua yang terpendek. Dari hasil optimasi cost yang paling rendah adalah cost 2 sehingga didapatkan rute evakuasi untuk ruang Circullar Loom → Koridor 3 → keluar melalui pintu exit 4→ Titik kumpul 1. Semakin tinggi cost yang dihasilkan maka  akan  mengakibatkan  rute  yang  dilewati  menajadi  sangat  jauh  sehingga meningkatkan  waktu  evakuasi. D alam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  saran untuk  peningkatan hasil yang lebih optimal dengan cara menambahan jumlah iterasi yang lebih banyak  serta melanjutkan perhitungan waktu evakuasi yang dibutuhkan  untuk  mecapai  titik  kumpul.  Selain  itu  juga  dapat  menggunakan metode heuristic lainnya sebagai pembanding.

## DAFTAR PUSTAKA
Angelia, F. A. I., Jondri, & Arifianto, A. (2015). Pemilihan Jalur Evakuasi Dalam Keadaan  Darurat  Menggunakan  Algoritma  Quantum  Ant-Colony  Path Selection In Emergency Evacuation Using Quantum Ant- Colony Algorithm, 2(1), 1339 – 1346.
Atashpaz-Gargari, E., & Lucas, C. (2007). Imperialist competitive algorithm: An algorithm for optimization inspired by imperialistic competition. 2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2007, 4661 – 4667. Batmetan,  J.  R.  (2016).  Algoritma  Ant  Colony  Optimization  (  ACO  )  untuk Pemilihan Jalur Tercepat Evakuasi Bencana Gunung Lokon Sulawesi Utara. Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, 14(1), 31 – 48.
Biyanto,  T.  R.,  Khairansyah,  M.  D.,  Bayuaji,  R.,  Firmanto,  H.,  &  Haksoro,  T. (2015). Imperialist Competitive Algorithm (ICA) for Heat Exchanger Network (HEN)  Cleaning  Schedule  Optimization.  In Procedia  Computer  Science.
http://doi.org/10.1016/j.procs.2015.12.099 BPJS  Ketenagakerjaan.  (2020).  Pertumbuhan  Agresif  untuk  Perlindungan Berkelanjutan, 332. Retrieved from
https://www.bpjsketenagakerjaan.go.id//assets/uploads/laporan_tahunan/ BPJS_2020_LO17.pdf
Dorigo, M., Maniezzo, V., & Colorni, A. (1996). Ant system: Optimization by a colony  of  cooperating  agents. IEEE  Transactions  on  Systems,  Man,  and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 26(1), 29 – 41.
http://doi.org/10.1109/3477.484436
Durisman,  D.,  Ramli,  M.,  &  Rusdiana,  S.  (2017).  Designing  Application  of  Ant Colony System Algorithm for the Shortest Route of Banda Aceh City and Aceh Besar  Regency  Tourism  By  Using  Graphical  User  Interface  Matlab. Jurnal Natural, 17(2), 83. http://doi.org/10.24815/jn.v0i0.7920
Fallo,  D.  Y.  (2018).  Pencarian  Jalur  Terpendek  Menggunakan  Algoritma  Ant Colony Optimization. Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI), 1(1),
28 – 32. http://doi.org/10.37792/jukanti.v1i1.8
Fuad,  C.,  &  Aryawan,  W.  D.  (2011).  Studi  Perencanaan  Model  Evakuasi Sederhana. Jurnal Teknik POMITS.
Irsyad,  M.,  Iskandar,  I.,  Tiraz,  F.  F., &  Informatika,  T.  (2019).  Optimasi  Jalur Pengangkutan  Sampah  Menggunakan  Metode  Ant  Colony  Optimization  Di Kota Pekanbaru. Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer Dan Teknologi  Informasi,  5(1),  1 – 7.  Retrieved  from  http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/coreit/article/view/8196
Oktopianto,  Y.,  Shofiah,  S.,  Rokhman,  F.  A.,  &  Pangestu,  K.  (2021).  Analisis Daerah Rawan Kecelakaan ( Black Site ) Dan Titik Rawan Kecelakaan ( Black Spot ) Provinsi Lampung. Borneo Engineering: Jurnal Teknik Sipil, 5(1), 40 – 51. https://doi.org/10.35334/be.v5i1.1777
Risqiyanti,  V.,  Yasin,  H.,  &  Santoso,  R.  (2019).  Pencarian  Jalur  Terpendek Menggunakan Metode Algoritma “Ant Colony Optimization” Pada GUI Matlab (Studi  Kasus:  PT  Distriversa  Buana  Mas  cabang  Purwokerto). Jurnal Gaussian, 8(2), 272 – 284. http://doi.org/10.14710/j.gauss.v8i2.26671