Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 2 No. 1 (2021) 43 – 48 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Model Penentuan Rute Terpendek Penjemputan Sampah Menggunakan Metode MTSP dan Algoritma Genetika
Aswandi 1 , Sugiarto Cokrowibowo 2 , Arnita Irianti 3 1,2,3 Informatika, Teknik, Universitas Sulawesi Barat
1 aswandiit@gmail.com*, 2 sugiarto.cokrowibowo@unsulbar.ac.id , 3 arnitairianti@unsulbar.ac.id

## Abstract
Garbage pick-ups performed by two or more people must have a route in their pickup. However, it is not easy to model the route of the pickup that each point must be passed and each point is only passed once. Now, the method to create a route has been  done  a  lot,  one  of  the  most  commonly  used  methods  is  the creation  of  routes  using  the  Traveling  Salesman  Problem method. Traveling Salesman Problem is a method to determine the route of a series of cities where each city is only traversed once.  In  this  study,  the  shortest  route  modeling  was  conducted  using  Multiple  Traveling  Salesman  Problem  and  Genetic Algorithm to find out the shortest route model that can be passed in garbage pickup. In this study, datasets will be used as pick- up  points  to  then  be  programmed  to  model  the  shortest  routes  that  can  be  traveled.  The  application  of  Multiple  Traveling Salesman Problem method using Genetic Algorithm shows success to model garbage pickup route based on existing dataset, by  setting  the  parameters  of  100  generations  and  100  population  and  4  salesmen  obtained  90%  of  the  best  individual opportunities obtained with the best individual fitness value of 0.05209. The test was conducted using BlackBox testing and the results of this test that the functionality on the system is 100% appropriate.
Keywords: genetic algorithm, multiple traveling salesman problem, shortest route, traveling salesman problem.

## Abstrak
Penjemputan sampah yang dilakukan oleh dua orang atau lebih harus mempunyai rute dalam penjemputannya. Namun, tidak mudah untuk memodelkan rute dari penjemputan yang setiap titik harus dilalui dan setiap titik hanya dilalui sekali. Sekarang, metode untuk membuat rute sudah banyak dilakukan, salah satu metode yang paling sering digunakan yaitu pembuatan rute menggunakan metode Traveling Salesman Problem . Traveling Salesman Problem merupakan suatu metode untuk menentukan rute  dari  serangkaian  kota  tertemtu  dimana  setiap  kota  hanya  dilalui  sekali.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  pemodelan  rute terpendek menggunakan Multiple Traveling Salesman Problem dan Algoritma Genetika untuk megetahui model rute terpendek yang bisa dilalui dalam penjemputan sampah. Pada penelitian ini akan digunakan dataset sebagai titik-titik penjemputan untuk kemudian dimasukkan keprogram untuk dimodelkan rute terpendek yang bisa dilalui. Penerapan metode Multiple Traveling Salesman  Problem menggunakan  Algoritma  Genetika  ini  menunjukkan  keberhasilan  untuk  memodelkan  rute  penjemputan sampah berdasarkan dataset yang ada, dengan mengatur parameter 100 generasi dan 100 populasi serta 4 salesman didapatkan 90% peluang idividu terbaik didapatkan dengan nilai fitness individu terbaik yaitu 0,05209. Pengujian yang dilakukan yaitu menggunakan pengujian BlackBox dan hasil dari pengujian ini bahwa fungsi pada sistem 100% sudah sesuai.
Kata kunci: algoritma genetika, mtsp, rute terpendek, tsp.

## 1. Pendahuluan
Penentuan  rute  penjemputan  sampah  dengan  dua  tau lebih penjemput pada wilayah dengan titik penjemputan sampah yang banyak akan sangat susah untuk dilakukan mengingat  dalam  melakukan  penjemputan  sampah  ada beberapa  aturan  yang  harus  dipenuhi  yaitu  semua  titik harus  dilalui  dan  tidak  ada  titik  yang  dilalui  lebih  dari sekali. Pembuatan model yang dilakukan secara manual akan  membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama  dalam pengerjaannya mengingat perlu diperhatikan jarak yang ditempuh  setiap  salesman  serta  waktu  yang  diperlukan dalam penjemputan sesuai dengan rute yang dibuat.
Strategi  yang  tepat  yaitu  membuat  sistem  pembuatan model  rute  terpendek  untuk  memodelkan  rute  dari penjemputan sampah. Model rute tersebut nantinya akan menghasilkan  rute  dengan  jarak  terpendek  dan  setiap titik penjemputan hanya akan dilalui sekali kecuali titik asal dan semua titik akan dilalui sehingga memudahkan dalam pemodelan rute penjemputan[1].
Terdapat metode multiple traveling salesman problem (MTSP) menggunakan  algoritma  genetika untuk  pemodelan  rute  tersebut.  MTSP  merupakan metode  untuk  menentukan  rute  terpendek  dari serangkaian  kota  tertentu  dengan  salesman  lebih  dari satu, dimana setiap kota dilalui tepat 1 kali kecuali kota
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 2 No. 1 (2021)
asal [2]. MTSP merupakan model turunan dari traveling salesman problem yang merupakan masalah optimisasi kombinatorial  klasik  yang  pengaplikasiannya  banyak ditemukan  dalam  kehidupan  nyata,  seperti  pemetaan, penjadwalan, dan perencanaan [3].
Algoritma genetika merupakan algoritma pencarian dan model  ilmiah  evolusi  alami  yang  diangkat  dari mekanisme  seleksi  alam  oleh  Darwin.  Ide  dasar  dari algoritma  genetika  adalah  untuk  mensimulasikan evolusi  populasi  individu  yang  mewakili  masalah pencarian  tertentu,  mempromosikan  kelangsungan hidup  dan  reproduksi  yang  paling  cocok.  Algoritma genetika  merupakan  algoritma  pencarian  tujuan  umum serta  sebagai  algoritma  optimasi  dan  model  ilmiah evolusi  yang  sering  digunakan  diberbagai  bidang  sains dan teknik [4].
Pembuatan  model  MTSP  menggunakan  algoritma genetika  memiliki  tahapan  yaitu  pertama  melakukan input parameter. Tahap ini merupakan tahap penambahan  nilai  parameter  untuk  digunakan  dalam pembuatan  individu[5].  Tahap  selanjutnya  yaitu melakukan  perhitungan  nilai fitness. Tahap  ini merupakan  perhitungan  nilai fitness individu  untuk diketahui  individu  terbaik  dari  populasi.  Individu dengan nilai fitness tertinggi merupakan individu terbaik pada  populasi  tersebut  [1].  Tahap  selanjutnya  yaitu Sorting individu. Tahap sorting merupakan tahap untuk menempatkan  individu  dengan  nilai fitness tertinggi berada paling atas sehingga memudahkan untuk melihat individu  terbaik  [4].  Tahap  selanjutnya  yaitu, Elitism. Elitism merupakan tahapan untuk menyimpan individu terbaik  dalam  proses  evolusi  untuk  menjaga  atau mencegah individu mengalami kerusakan akibat proses pindah  silang  dan  mutasi  [4].  Tahap  selanjutnya  yaitu proses  pindah  silang  atau crossover. Tahap  ini merupakan  tahap  pindah  silang  dua  individu  yang terpilih sebagai parent untuk menghasilkan dua individu baru  [5].  Tahap  selanjutnya  yaitu mutation. Mutasi merupakan proses pengubahan pada kromosom individu dengan  cara  melakukan swap  position sehingga terbentuk individu baru. Setelah tahap pindah silang dan mutasi  selesai  maka  akan  tercipta  populasi  baru  dalam generasi.  Individu  terbaik  akan  didapatkan  pada  tahap terakhir  dimana  individu  terbaik  diambil  dari  proses elitism.
Dalam  penelitian  ini  penulis  memaparkan  beberapa penelitian terdahulu yang digunakan sebagai ajuan dari penelitian  ini  yaitu  memberikan  rekomendasi  untuk menggunakan  metode multiple  taveling  salesman problem menggunakan  algoritma  genetika  diantaranya yaitu  :  algoritma  genetika  untuk traveling  salesman problem modifikasi  operator cycle  crossover [6], penerapan algoritma genetika dengan random crossover dan dinamic mutation pada masalah traveling salesman problem [2], multiple  traveling  salesman  problem menggunakan algoritma ant colony optimization dengan operasi elitism [7], algoritma genetika untuk skala besar
menggunakan color  balanced  traveling  salesman problem [8],  analisis  komparatif  beberapa  formulasi traveling salesman problem asimetris [9].
Dari  permasalahan  yang  ada  tujuan  yang  ingin  dicapai pada penelitian ini yaitu membangun sistem yang dapat mengelola pembuatan model rute penjemputan sampah serta  memberikan  model  rute  terbaik  yang  bisa  dilalui dengan  jarak  terpendek  dalam  penjemputan  sampah dengan menerapkan metode multiple traveling salesman problem menggunakan  algoritma  genetika  sesuai dengan  dataset  yang  ada.  Adapun  manfaat  yang diharapkan  dengan  adanya  sistem  ini  yaitu  dapat memberikan kemudahan bagi pihak penjemput sampah untuk menentukan rute dalam penjemputan sampah.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  berisi  langkah-langkah  yang  akan dilakukan  dalam  penelitian  ini  yang  terdiri  dari pengumpulan  data  dan  metode  penentuan  rute terpendek.
2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan proses untuk mengumpulkan data yang berguna untuk penelitian yang dilakukan. Metode yang digunakan dalam pengumpulan data  pada  penelitian  ini  yaitu  studi  literatur.  Studi literatur  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  dari berbagai  sumber  tertulis.  Pada  penelitian  ini  dilakukan pengumpulan  data  berupa  dataset,  rute,  proses,  serta hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya.  Data yang dipakai pada penelitian ini menggunakan data dat TSPLIB  yang  juga  telah  digunakan  pada  penelitian sebelumnya  yang  membahas  mengenai  perbandingan algoritma  dalam  menyelesaikan  masalah traveling salesman problem [10] .
2.2 Menentukan Rute Penjemputan
Metode multiple traveling salesman problem menggunakan  algoritma  genetika  digunakan  untuk membuat  pemodelan  rute  penjemputan  sampah berdasarkan dataset yang digunakan. Tahapan pembuatan model rute yaitu sebagai berikut : 2.2.1 Input parameter
Tahap ini merupakan tahap penambahan nilai parameter yaitu  parameter  populasi,  generasi,  individu  terseleksi, crossover  point ,  probabilitas  mutasi,  dan  maksimal mutasi.  Parameter  populasi  merupakan  banyaknya individu  yang  akan  dibuat  dalam  satu  generasi. Sedangkan  parameter  generasi  merupakan  banyaknya generasi  yang  akan  dibuat.  Sedangkan  parameter individu  terseleksi  merupakan  jumlah  individu  yang akan  digunakan  dalam  proses crossover dan mutation. Sedangkan  parameter crossover  point merupakan jumlah  titik  kromosom  yang  akan  dilakukan  pindah silang.  Parameter  probabilitas  mutasi  merupakan  nilai pembanding untuk digunakan dalam proses mutasi. Dan
parameter maksimal mutasi merupakan indeks maksimal kromosom yang akan dilakukan mutasi.
2.2.2 Hitung nilai fitness
Tahap  ini  merupakan  tahapan  perhitungan  nilai fitness individu untuk diketahui individu terbaik dari populasi. Individu  dengan  nilai fitness tertinggi  merupakan individu  terbaik  pada  populasi  tersebut.  Rumus perhitungan nilai fitness pada penelitian ini yaitu :
𝑓 = 1 𝑑𝑀𝑎𝑥
(1)

## 2.2.3 Crossover
Tahap ini merupakan tahap pindah silang dua individu yang  terpilih  sebagai parent untuk  menghasilkan  dua individu  baru.  Proses  pindah silang  pada  penelitian  ini menggunakan partially  mapped  crossover (PMX). Proses pindah silang dengan operator PMX dapat dilihat dibawah ini :
𝑃 1 = (3  4  8 | 2  7  1 | 6  5) ,
(2)
𝑃 2 = (4  2  5 | 1  6  8 | 3  7) .
Bagian  yang  akan  dilakukan  pindah  silang  berada diantara titik potong yang ditandai dengan “|”. Dalam hal ini, titik yang akan dipindah silang yaitu 2 ↔ 1, 7 ↔ 6, dan  1  ↔  8.  Kemudian  titik  potong  dipindahsilangkan untuk menghasilkan keturunan sebagai berikut :
𝑂 1 = (×  ×  × | 1  6  8 | ×  ×) ,
(3)
𝑂 2 = (×  ×  × | 2  7  1 | ×  ×) .
Kemudian  kita  bisa  mengisi  kromosom  lebih  lanjut dengan gen yang tidak memiliki konflik dari orang tua asli :
𝑂 1 = (3  4   × | 1  6  8 | ×   5) ,
(4)
𝑂 2 = (4   ×   5 | 2  7  1 | 3   ×) .
Untuk × pertama merupakan kromosom 8 pada parent pertama,  tetapi  kromosom  8  sudah  ada  pada offspring ini,  jadi  kita  memeriksa  proses  pindah  silang  8  ↔  1, tetapi  1  juga  sudah  ada  pada offspring ini  kemudian dilakukan pengecekan pindah silang lagi 1 ↔ 2, karena 2  belum  ada  pada offspring ini  jadi  2  menempati × pertama. Begitu juga dengan × yang kedua dimana ini merupakan  posisi  6  pada  kromosom parent pertama tetapi  6  sudah  ada  dalam  offspring  ini  jadi  dilakukan pengecekan  pindah  silang  6  ↔  7,  karena  7  belum  ada pada  kromosom  ini  maka  7 menempati × yang  kedua. Maka offspring pertama adalah :
𝑂 1 = (3  4  2 | 1  6  8 | 7  5) . (5)
Dengan  cara  yang  sama  maka  kita  akan  mendapatkan offspring kedua yaitu :
𝑂 2 = (4  8  5 | 2  7  1 | 3  6) . (6)
2.2.4 Mutation
Mutasi  merupakan  proses  pengubahan  kromosom individu  dengan  cara swap  position sehingga  tercipta individu  baru.  Jumlah  kromosom  yang  akan  dilakukan swap  position dibatasi  oleh  maksimal  mutasi.  Contoh proses mutasi dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Proses Mutasi

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada tahap ini menjelaskan tentang mengenai rancangan dari sitem serta menjelaskan tentang implementasi yang ada.
3.1 Rancangan Sistem
Penjelasan  mengenai  rancangan  sistem multiple traveling  salesman  problem menggunakan  algoritma genetika dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Rancangan Sistem
Dari Gambar 2. Dapat dilihat bahwa sistem akan dimulai dari  penginputan  parameter  yang  dibutuhkan  dalam algortima  genetika  kemudian  sistem  akan  berjalan  dan menciptakan  populasi  awal.  Setiap  individu  yang  ada pada  populasi  kemudian  akan  dihitung  nilai fitness masing-masing.  Dari  nilai fitness individu  kemudian akan  di sorting sehingga  individu  dengan  nilai fitness tertinggi akan berada paling atas, hal ini bertujuan untuk memudahkan  dalam  proses  penyimpanan  individu terbaik  atau  proses elitism .  Proses elitism merupakan proses  dimana  individu  terbaik  disimpan  untuk mencegah  adanya  kerusakan  pada  individu  ketika memasuki  proses  pindah  silang  dan  mutasi.  Proses crossover dilakukan  untuk  mendapatkan  individu  baru dengan  cara  memindahsilangkan  dua  individu  yang terpilih  sebagai  orang  tua.  Proses  mutasi  dilakukan dengan  proses swap  position pada  kromosom  individu sehingga tercipta individu baru. Setelah proses crossover
dan  mutasi  selesai  maka  akan  tercipta  populasi  baru. Ketika  generasi  yang  tercipta  masih  lebih  kecil  dari parameter  generasi  maka  akan  dilakukan  perhitungan nilai  fitness  kembali  untuk  kembali  melakukan pembuatan  populasi  baru.  Ketika  generasi  sudah  sama dengan parameter generasi maka akan tercipta individu dengan nilai fitness terbaik.
3.2 Implementasi
Tahap implementasi merupakan tahap untuk menjelaskan  implementasi  dari  tahap  analisa  yang dilakukan. Pengimplementasian penelitian ini menggunakan JavaFx untuk membuat tampilan sistem.
3.2.1 Antarmuka Form Tambah Data
Antarmuka  form  tambah  data  digunakan  untuk menambahkan dataset yang akan digunakan pada sistem.

## Gambar 3. Antarmuka Form Tambah Data
3.2.2 Antarmuka Form Input Parameter
Antarmuka  form  input  parameter  digunakan  untuk penginputan  nilai-nilai  parameter  yaitu  vertex  depot, jumlah  salesman,  jumlah  generasi,  jumlah  populasi, jumlah  crossover  point,  probabilitas  mutasi,  jumlah individu terseleksi, dan maksimal mutasi.
Gambar 4. Antarmuka Form Input Parameter
3.2.3 Antarmuka Visualisasi Rute
Antarmuka Visualisasi Rute digunakan untuk menampilkan  peta  kota  dengan  titik-titik  penjemputan yang digambarkan dalam bentuk node. Pada halaman ini pula akan ditampilkan rute terbaik yang bisa dilalui.

## Gambar 5. Antarmuka Visualisasi Rute
3.3 Algoritma Genetika
Dataset  yang  digunakan  yaitu  burma14.tsp  yang memiliki  14 vertex sebagai  titik  penjemputan.  Pada penelitian  ini  diambil  parameter  jumlah  salesman sebanyak 4 dan vertex depot berada pada vertex 3 atau kota  D.  nilai fitness individu  terbaik  dari  dataset burma14.tsp untuk 4 salesman yaitu 0.05209.
3.3.1 Hasil Uji Coba Jumlah Generasi dan Populasi
Uji coba jumlah generasi dan populasi dilakukan untuk menentukan jumlah generasi dan populasi terbaik untuk dapat menghasilkan solusi terbaik pada penelitian ini.
Tabel 1. Hasil Perbandingan Jumlah Generasi dan Populasi
No Generasi Populasi Persentase 1. 100 100 70 % 2. 1000 1000 100% 3. 10000 10000 100%
Pada  Tabel  1  Dapat  dilihat  bahwa  untuk  penambahan jumlah pada generasi dan populasi maka akan semakin besar peluang untuk mendapatkan individu dengan nilai fitness  terbaik.  Untuk  lebih  jelasnya  mengenai perbandingan jumlah generasi dan populasi dapat dilihat pada  Gambar 6  dan  Gambar 7.  dimana grafik uji  coba pada  Gambar  6  menunjukkan  bahwa  semakin  banyak parameter generasi yang dipakai maka nilai fitness yang didapatkan  semakin  meningkat.  Jumlah  generasi  yang diuji yaitu 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65,  70,  75,  80,  85,  90,  95,  dan  100.  Dari  grafik  hasil pengujian  dapat  dilihat  rata-rata  nilai fitness yang didapatkan  dari  generasi  sebanyak  10  sampai  generasi sebanyak  40  terus  mengalami  peningkatan.  Sedangkan nilai fitness yang  dihasilkan  dengan  generasi  diatas  40 cenderung  stabil.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  40 merupakan jumlah generasi yang optimal.

## Gambar 6. Grafik Hasil Uji Penambahan Jumlah Generasi
Pada  grafik  di  gambar  7  ditunjukkan  bahwa penambahan  jumlah  populasi  membuat  nilai fitness terbaik  meningkat.  Dengan  melakukan  pengujian dengan jumlah populasi sebanyak 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 50, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, dan 100. Pada  jumlah  populasi  5  sampai  30  mengalami peningkatan  yang  signifikan.  Pada  jumlah  Populasi sebanyak  30  sampai  100  mengalami  kestabilan.  Ini menunjukkan  bahwa  jumlah  populasi  paling  optimal adalah 30.
Gambar 7. Grafik Hasil Uji Coba Jumlah Populasi
3.3.2 Hasil Uji Coba Jumlah Individu Terseleksi
Uji  coba  jumlah  individu  terseleksi  dilakukan  untuk mengetahui  jumlah  individu  terseleksi  terbaik  untuk dapat  menghasilkan  solusi  terbaik  pada  penelitian  ini. Pada gambar 8 dapat dilihat grafik ujicoba menunjukkan bahwa  semakin  sedikit  parameter  individu  terseleksi yang dipakai maka nilai fitness yang didapatkan semakin meningkat. Jumlah individu terseleksi yang di uji yaitu 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, dan 100. Dari grafik dapat dilihat bahwa nilai fitness yang didapatkan dengan individu  terseleksi  sebanyak  10  sampai  sebanyak  40 memiliki  kestabilan.  Kemudian  mengalami  penurunan pada    individu  terseleksi  sebanyak 50.  Kemudian  pada individu terseleksi sebanyak 60 sampai 100 mengalami penurunan  nilai fitness .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa individu  terseleksi  sebanyak  10  merupakan  jumlah individu terseleksi yang optimal. Penurunan nilai fitness dengan  penambahan  jumlah  individu  terseleksi  terjadi karena  terlalau  banyak  individu  yang  diseleksi  dan digunakan dalam proses pindah silang sehingga individu dengan  nilai fitness rendah  juga  ikut  dalam  proses pindah silang dan mutasi.
Gambar 8. Grafik Hasil Uji Coba Penambahan Individu terseleksi
3.3.3 Hasil Uji Coba Penambahan Titik Crossover
Uji  coba  jumlah  titik crossover dilakukan  untuk mengetahui  jumlah  titik  pindah  silang  terbaik  untuk dapat  menghasilkan  solusi  terbaik  pada  penelitian  ini. Pada gambar 9 dapat dilihat uji coba penambahan titik crossover tidak terlalu berpengaruh untuk mendapatkan individu fitness terbaik.  Jumlah  titik crossover yang  di uji yaitu 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, dan 10. Dari grafik dapat dilihat  bahwa  nilai fitness yang  didapatkan  dengan individu  terseleksi  sebanyak  1  sampai  sebanyak  2 mengalami  kenaikan.  Kemudian  pada  titik crossover sebanyak  2  sampai  10  mengalami  kestabilan  nilai fitness .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  titik crossover sebanyak  2  merupakan  jumlah  titik crossover yang optimal.
Gambar 9. Grafik Hasil Uji Coba Penambahan Titik Crossover
4.2 Pengujian Black Box
Pengujian black  box merupakan  pengujian  yang dilakukan  dengan  mengamati  hasil  eksekusi  dari perangkat lunak. Hasil pengujian melakukan pengujian black box dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Pengujian Black Box
No Model Uji Keberhasilan 1. Input dataset dari library 100% 2. Tampilkan isi dari dataset 100% 3. Input Parameter 100% 4. Run aplikasi 100% 5. Tampilkan
Visualisasi Rute 100%
0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 0.055 5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 N ilai Fitn es s Jumlah Generasi Uji Coba Penambahan Generasi 0.04 0.045 0.05 0.055 5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 N ilai Fitn es s Jumlah Populasi Uji Coba Penambahan Populasi 0.05 0.052 0.054
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
N ilai Fitn es s Jumlah Individu Terseleksi Uji Coba Penambahan Individu Terseleksi 0.046 0.048 0.05 0.052 0.054 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 N ilai Fitn es s Jumlah Titik Crossover Uji Coba Penambahan Titik Crossover

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dapat disimpulkan bahwa algoritma genetika dapat menyelesaikan permasalahan Multiple Traveling Salesman Problem hal ini dapat dilihat pada sistem yang dapat  membuat  rute  yang  optimal.  Untuk  dataset burma14.tsp  dengn  14  titiknya  yang  dijadikan  sebagai titik  penjemputan  dengan  titik  D  sebagai  titik  asal  dan mempunyai  4  salesman  didapatkan  bahwa  individu terbaik  memiliki  nilai fitness sebesar  0,05209.  Dengan melakukan  pengujian  terhadap  pengubahan  parameter yang  digunakan  dapat  dilihat  bahwa  penambahan parameter  generasi  dan  populasi  membuat  peluang untuk  mendapatkan  individu  nilai fitness terbaik  dapat didapatkan. Untuk parameter yang paling optimal yang dapat digunakan dalam membuat penentuan rute untuk burma14  dengan  14  titik  penjemputan  yaitu  jumlah generasi  sebanyak  40,  jumlah  populasi  sebanyak  30, jumlah individu terseleksi sebanyak 10, dan jumlah titik crossover sebanyak 2.

## Daftar Rujukan
[1]  X. Chen, P. Zhang, G. Du, and F. Li, “Ant Colony Optimization Based  Memetic  Algorithm  to  Solve  Bi-Objective  Multiple Traveling  Salesmen  Problem  for  Multi-Robot  Systems,” IEEE Access ,  vol.  6,  no.  c,  pp.  21745–21757,  2018,  doi: 10.1109/ACCESS.2018.2828499.
[2]  J. Xu, L. Pei, and R. Z. Zhu, “Application of a genetic algorithm with  random  crossover  and  dynamic  mutation  on  the  travelling salesman  problem,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  131,  pp.  937– 945, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.04.230.
[3]  Z.  Xing  and  S.  Tu,  “A  Graph  Neural  Network  Assisted  Monte Carlo  Tree  Search  Approach  to  Traveling  Salesman  Problem,”
IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  108418–108428,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3000236.
[4]  D.  D’Ambrosio,  W.  Spataro,  R.  Rongo,  and  G.  G.  R.  Iovine, Genetic  Algorithms,  Optimization,  and  Evolutionary  Modeling , vol. 2. Elsevier Ltd., 2013.
[5]  V.  Singh  and  S.  Choudhary,  “Genetic  Algorithm  for  Traveling Salesman Problem : Using Modified Partially-Mapped Crossover Operator,” pp. 20–23, 2009.
[6]  A.  Hussain,  Y.  S.  Muhammad,  M.  N.  Sajid,  I.  Hussain,  A.  M. Shoukry, and S. Gani, “Genetic Algorithm for Traveling Salesman Problem with Modified Cycle Crossover Operator,” vol. 2017, pp. 1–8, 2017.
[7]  I. Sugiarto Cokrowibowo, Ismail, “Multiple Traveling Salesman Problem  Menggunakan  Algoritma  Ant  Colony  Optimization dengan Operasi Elitism,” Univ. Sulawesi  Barat , vol.  1, no. 2, p. 11, 2019, doi: 10.31605/jcis.v2i1.
[8]  X.  Dong and  Y.  Cai, “A novel  genetic  algorithm  for  large  scale colored  balanced  traveling  salesman  problem,” Futur.  Gener. Comput. Syst. , vol. 95, pp. 727–742, 2019, doi: 10.1016/j.future.2018.12.065.
[9]  T. Öncan, I. K. Altinel, and G. Laporte, “A comparative analysis of several asymmetric traveling salesman problem formulations,” Comput.  Oper.  Res. ,  vol.  36,  no.  3,  pp.  637–654,  2009,  doi: 10.1016/j.cor.2007.11.008.
[10] M. A. H. Akhand, S. I. Ayon, S. A. Shahriyar, N. Siddique, and H. Adeli, “Discrete Spider Monkey Optimization for Travelling Salesman  Problem,” Appl.  Soft  Comput.  J. ,  vol.  86,  p.  105887, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105887.