Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3617

## Pemanfaatan Algoritma Generate and Test Dalam Kasus Travelling Salesman Problem Pencarian Jalur Terpendek

## Algifari Maulana
Fakultas Ilmu Komputer, Prodi Teknik Komputer, Universitas Putera Batam, Kepuluan Riau, Indonesia Email: 1 algifm@gmail.com@email.com Email Penulis Korespondensi: algifm@gmail.com@email.com Submitted: 11/12/2021 ; Accepted: 20/12/2021 ; Published: 31/12/2021
Abstrak– Algoritma Generate and Tesr merupakan sebuah metode yang sangat sederhana dalam  sebuah pencarian heuristic, Proses penyelesaian algoritma ini merupakan gabungan dari depth-first search dengan pelcakan mundur (backtracking) karana solusi harus dibangkitkan secara lengkap sebelum dilakukan test.Jika pembangkitan sebuah solusi dikerjakan secara sistematis dan mengikuti prosedur akan mencari solusinya. Permasalahan dalam penelitian ini yaitu apabila masalah yang dibahas pada algoritma Generate test sangat luas memerlukan waktu yang lama untuk menyeleikannya. Tujuan utama penelitian ini mencari alternatif rute terpendek untuk mencari solusi agar memperoleh rute terkecil sehingga menghemat biaya tranportasi. Hasil akhir dari penelitian ini diperoleh 8 jalur yang menuju tujuan akhir, 2 jalur yang memiliki rute terpendek yaitu rute A-C-F-I-T dan A-C-E-G-T. Sehingga pengujian yang dilakukan dapat melewati 2 jalur untuk dapat mengunjungi kota tersebut.
Kata Kunci: Algoritma Generate and Test; Searching; Rute Terpendek; Dept First Search; Kecerdasan Buatan
Abstract –The Generate and Tesr algorithm  is a very simple  method  in a heuristic search. The  completion process of this algorithm is a combination of depth-first search with backtracking because the solution must be generated completely before testing. Systematically and following procedures will find a solution. The problem in this study is that if the problem discussed in the Generate test algorithm is very broad, it takes a long time to solve it. The main purpose of this study is to find the shortest alternative route to find a solution in order to obtain the smallest route so as to save transportation costs. The final result of this study obtained 8 paths to the final destination, 2 paths that have the shortest route, namely the A-C-F-I-T and A-C-E-G-T routes. So that the tests carried out can pass through 2 paths to be able to visit the city.
Keywords: Generate and Test Algorithm; Searching; Shortest Route; Dept. First Search; Artificial intelligence

## 1. PENDAHULUAN
Tranportasi merupakan hal yang paling utama dalam melakukan perjalanan. Salah satu kegiatan dalam transportasi adalah pendisitribusian suatu produk dari suatu tempat ke tempat lain. Dalam mendistribusikan suatuproduk, faktor jarak tempuh dan waktu tempuh menjadi hal yang cukup penting untuk diperhatikan karena  melibatkan banyak hal  dalam  pengoperasianya.  Kecerdasan  buatan  (AI)  adalah  bidang  yang  menantang  dan  kreatif  [1].  Algoritma Generate and Test merupakan algoritma paling sederhana dalam teknik pencarian heuristik. Dalam Generate and Test ,  terdapat  dua  prosedur  penting  yaitu generate (membangkitkan)  yaitu  membangkitkan  semua  solusi  yang mungkin  dan test (pengetesan)  yaitu  menguji  solusi  yang  dibangkitkan  tersebut.  Algoritma Generate  and  Test menggabungkan  algoritma  DFS  dengan  pelacakan  mundur  ( backtracking ),  yaitu  bergerak  ke  belakang  menuju state awal. Algoritma Generate and Test adalah sebagai berikut :
a) Bangkitkan sebuah solusi yang mungkin;
b) Menguji tiap-tiap node yang merupakan solusi dengan cara membandingkan node tersebut dengan node akhir dari suatu lintasan yang dipilih dengan kumpulan tujuan yang diharapkan;
c) Jika solusi telah ditemukan, maka keluar dari sistem. Jika belum menemukan solusi, maka kembali ke langkah 1[2].
Travelling Salesman Problem (TSP) dikenal sebagai salah satu masalah optimasi yang menarik perhatian para peneliti sejak beberapa dekade terdahulu. Travelling Salesman Problem (TSP) termasuk ke dalam persoalan yang sangat terkenal dalam teori graf.Nama persoalan ini diilhami oleh masalah seorang pedagang yang berkeliling mengunjungi sejumlah Kota. Deskripsi persoalannya adalah sebagai  berikut: diberikan sejumlah Kota dan jarak antar Kota. Tentukan sirkuit terpendek yang harus dilalui oleh seorang pedagang bila pedagang itu berangkat dari sebuah  Kota  asal  dan  menyinggahi  setiap  Kota  tepat  satu  kali  dan  kembali  lagi  ke  kota  asal  keberangkatan. Persoalan perjalanan pedagang tidak lain adalah menentukan sikel Hamilton yang memiliki bobot minimum pada sebuah graf terhubung (Wicaksana et al. , 2014).TSP memiliki aturan sebagai berikut:
a) Harus mengunjungi setiap kota tepat satu kali, tidak boleh kurang ataupun lebih;
b) Semua kota harus dikunjungi dalam satu kali perjalanan (tour);
c) Dimulai dan diakhiri pada kota yang sama[3].
Sebagai  sebuah  permaslahan,  TSP  memerlukan  penyelesaian.  Prosedur  sederhana  dalam    penyelesaian masalah TSP dibagi menjadi dua metode, yaitu metode optimal dan metode   aproksimasi. Metode optimal akan menghasilkan  solusi  yang  optimal  (minimum)  sedangkan    metode  aproksimasi  akan  menghasilkan  solusi  yang mendekati  optimal.  Penyelesaian  eksak  untuk  masalah  TSP  adalah  mengharuskan  perhitungan  terhadap  semua kemungkinan sirkuit yang dapat diperoleh, kemudian memilih sirkuit terbaik dengan jarak total atau biaya yang paling minimum[4].Banyak metode yang dapat di gunakan untuk menyelesaikan TSP yaitu Algoritma genetik Ant
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3617
Colony System (Lee, 2013) dan Tabu Search (Andres et al ., 2007), Dynamic Programming, Simulated Annealing [5].
Salah satu kasus yang sering digunakan dalam terminologi AI adalah Travelling Salesman Problem (TSP). Dalam kasus ini dianalogikan seorang salesman ingin mengunjungi sejumlah kota. Solusinya adalah berupa rute terpendek dari semua  jalur antar kota tersebut dengan aturan setiap kota  hanya boleh dilewat satu kali[6]. Optimasi adalah  pencarian  nilai-nilai  variabel  yang  dianggap  optimal  untuk  mencapai  hasil  yang    diinginkan[7]. Permasalahan dalam pengiriman adalah terdapat  beberapa lokasi yang akan dikunjungi, dimana lokasi  tersebut dikunjungi sebanyak satu kali kemudian driver atau sopir kembali ke lokasi awal hal tersebut adalah Travelling Salesman Problem [8] . . Pencarian adalah proses pencarian solusi di  dalam suatu permasalahan sampai solusi atau tujuan ditemukan, atau pergerakan di state space untuk mencari lintasan dari initial-state ke goal-state . Dimana state-space itu sendiri adalah himpunan semua state yang dapat dicapai dari state awal sampai state tujuan melalui sederetan aksi. Sedangkan initial-state merupakan state awal yaitu darimana suatu pencarian akan dimulai. Goal- state merupakan  state tujuan, seringkali tujuan hanya dinyatakan sebagai sifat yang harus dipenuhi Lintasan[9].
Heuristik  adalah  sebuah  teknik  yang  mengembangkan  efisiensi  dalam  proses  pencarian,  namum  dengan kemungkinan  mengorbankan  kelengkapan  ( completeness ).  Untuk  mengukur  performansi  metode  pencarian, terdapat empat kriteria yang dapat digunakan. Metode pada teknik searching yang dapat digunakan adalah metode heuristik. Metode tersebut adalah penggabungan dua metode antara dept-first search dengan yang berarti bergerak ke belakang menuju pada suatu keadaan awal. Metode ini memiliki kelebihan yaitu lebih detail dalam melacak node yang tersebar, sehingga dapat aplikasi bisa dikembangkan untuk membuat tingkatan terhadap pelacakan[10]. Pencarian suatu rute optimal  merupakan salah satu permasalahan  yang sering   terjadi dalam proses pengiriman barang.  Sebagai  contoh  adalah  seorang  sales  pengiriman  yang  bertugas  mengirimkan  barang  ke  beberapa  toko dengan jarak yang jauh dan harus tepat agar tidak mengulangi jalan yang sama[11][12]. Di bawah ini adalah contoh kasus  Generate  and test  dalam  kasus  Salesman  Program.  penjelasan  tentang  kombinasi  4  kota  dengan  masing- masing kombinasi diantaranya:
a) Tukar Kota 1,2 (menukar urutan posisi kota ke-1 dengan kota ke-2).
b) Tukar Kota (menukar urutan posisi kota ke-2 dengan kota ke-3).
c) Tukar Kota (tukar urutan posisi kota ke-3 dengan kota ke-4).
d) Tukar Kota (menukar urutan posisi kota ke-4 dengan kota ke-1
e) Tukar Kota 2,4 (menukar urutan posisi kota ke-2 dengan kota ke-4).
f) Tukar Kota1,3 (menukar urutan posisi kota ke-1 dengan kota ke-3).
Gambar 1. panjang lintasan
Tahap penyelesaian kasus metode Simple Hill Climbing adalah :
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3617

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahap Penelitian merupakan konsep yang harus ada dalam sebuah penelitian.Setiap tahap harus dilakukan secara sistematis  agar  memperoleh  hasil  yang  benar.  Proses  pertama  yang  dilakukan  adalah  pengumpulan  data  yang berhungan dengan tema penelitian yang akan dilaksanakan. Metode pengumpulan data dilakukan dengan beberapa tahapan,  agar  data  yang  di  ambil  sesuai  dengan  kenyataan  dilapangan.  Adapun  tahapan  tahapan  metode pengumpulan  data  yang  dilakukan  adalah  dengan  metode  dokumentasi,  metode  wawancara  dan  metode observasi [13]. Proses tahapan penelitian dalam penentuan rute terpendek adalah :
Gambar 3. Tahapan Penelitian
Penjelasan Tahapan Penelitian:
a) Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  untuk  penentuan  rute  terpendek  harus  data  yang  akurat,  sehingga  hasil  akhir  bisa dijadikan sebagai acuan oleh salesman.
b) Penentuan Rute
Dalam penyelesaian kasus harus dipahami rute rute yang akan ditempuh oleh salesman, rute dapat dilihat dari grap dan anak panah yang meneuju jalur selanjutnya.
c) Implementasi Generate and Test
Setelah data dikumpulkan maka akan diproses dengan sistem algoritma.
d) Implementasi Algoritma Travelling Salasmn Program
Menyelesaikan  pengujian dengan konsep mplementasi Algoritma Travelling Salasmn Problem.
e) Pengujian
Setelah memperoleh sumua hasil pengujian, maka langkah selanjutnya adalah melihat lintasan terpendek yang dijadikan acuan pedoman oleh salesman.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa data yang diperoleh terdapat 12 titik kota yang akan dikunjungi oleh salaeman cat, masing masing kota memiliki jarak yang berbeda beda.

## 3.1 Pembahasan
Solusi  yang  bisa  digunakan    pada  jalur  yang  diawali  dengan  kota  A  dan  diakhiri  dengan  Kota  Z,  untuk menyelesaikan  permasalahan  kita  bisa  menggunakan  Algoritma  Dept  First  Search.  Dalamm  proses  biaya tranportasi dan menghemat waktu  apabila waktu yang dibutuhkan oleh salesmen menggungkan rute terpendek. Dalam  kasus  ini  mencari  rute  terpendek  maka  solusi  yang  harus  diselesaikan  berupa  memilih  solusi  jalur terpendek. Dibutuhkan fungsi heuristik gabagai jalur untuk petunjuk arah.
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3617
Pada gambar diatas menjelaskan bahwa  terdapat 12 Kota  diantaranya kota A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,Z, Jarak antar masing masing kota dapat dilihat pada masing masing gambar diatas. Tanda panah menjelaskan tanda jalur yang akan ditepuh, Contoh kasus yang akan dibahas yaitu seorang salesman cat sedang berada paka kota T saat ini, henda pergi mengirim cat  ke kota T, Bagaimana salesman tersebut bisa melewati perjalanan bisa menghemat biaya tranportasi dan waktu yang cepat. Permasalahan pada salesman cat dapat diketahi sebagai berikut: Keadaan awal  = A Keadaan Tujuan = T
Penyelesaian  pemilihan  rute  terpendek  dapatdiselesaikan  menggunakan  Algoritma  Generete  and  Test dilihat pada proses dibawah ini:
a) Iterasi ke 1 Bangkitkan solusi menggunakan  Algoritma DFS (Solusi awal adalah jalur A-B-D-G-J-K-T) =    F (A-B-D-G-J-K-T) =   7+5+4+3+2+4=25 Uji dengan kriteria yang digunakan Karena  jalur  A-B-D-G-J-K-T)    adalah  solusi  awal  yang  dibangkitkan  maka  dijadikan  solusi  awal  yang dipakai sementara yaitu A-B-D-G-J-K-T)  = 25.
b) Iterasi ke 2 Bangkitkan solusi menggunakan  Algoritma DFS (Solusi awal adalah jalur A-B-D-G-T) =  F(A-B-D-G-T) =  7+5+4+6=22
Uji dengan kriteria yang digunakan, Karena jalur Uji dengan kriteria yang digunakan  jalur A-B-D-G-T) adalah solusi kedua Karene memiliki nilai lebih kecil. Yang dibangkitkan maka dijadikan solusi awal yang dipakai sementara yaitu A-B-D-G-T) = 22.
c) Iterasi ke 3
Bangkitkan solusi menggunakan  Algoritma DFS (Solusi awal adalah jalur A-B-D-E-G-T) = F(A-B-D-E-G-T) =  7+5+4+5+6=27
Uji dengan kriteria yang digunakan  Karena jalur Uji dengan kriteria yang digunakan. Pada Iterasi 2 jalur A-B-D-G-T) adalah solusi yang memiliki  solusi  terkecil yang dipakai sementara yaitu A-B-D-G-T)  = 22.
d) Iterasi ke 4 Bangkitkan solusi menggunakan  Algoritma DFS (Solusi awal adalah jalur A-B-D-E-G-H-T) = F(A-B-D-E-G-H-T) =  7+5+4+5+4+3=28 Uji dengan kriteria yang digunakan   F(A-B-D-E-G-H-T)=  7+5+4+5+4+3=28 Pada Iterasi 2 jalur A-B-D-G-T)  adalah solusiyang memiliki  solusi  terkecil yang dipakai sementara yaitu A-B-D-G-T)  = 22.
e) Iterasi ke 5 Bangkitkan solusi menggunakan  Algoritma DFS (Solusi awal adalah jalur A-B-D-G-F-I-T) =  F(A-B-D-G-F-I-T) =  7+5+4+9+6+5=36 Uji dengan kriteria yang digunakan  F(A-B-D-G-F-I-T)=7+5+4+9+6+5=36 Pada Iterasi 2 jalur A-B-D-G-T)  adalah solusiyang memiliki  solusi  terkecil yang dipakai sementara yaitu A-B-D-G-T)  = 22.
f) Iterasi ke 6 Bangkitkan solusi menggunakan  Algoritma DFS (Solusi awal adalah jalur A-C-F-I-T) = F(A-C-F-I-T =  6+3+5+6=20
Uji dengan kriteria yang digunakan, Karena jalur A-C-F-I-T)  adalah solusi awal yang dibangkitkan maka dijadikan solusi awal yang dipakai sementara yaitu A-A-C-F-I-T) = 20.
g) Iterasi ke 7 Bangkitkan solusi menggunakan  Algoritma DFS (Solusi awal adalah jalur A-C-E-G-T) =  F(A-C-E-G-T) =  6-3-5-6=20
Uji dengan kriteria yang digunakan, Karena jalur  F(A-C-E-G-T) adalah solusi awal yang dibangkitkan maka dijadikan solusi awal yang dipakai sementara yaitu A-C-F-I-T) = 20.
Pada  pencarian Iterasi ke 6 juga memiliki nilai jarak yang kecil juga yaitu F(A-C-F-I-T,  Bangkitkan solusi menggunakan  Algoritma DFS (Solusi awal adalah jalur A-C-E-G-T). F(A-C-E-G-T)=6-3-5-6=20
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3617
F(A-C-F-I-T  =  6+3+6 +5=20 Solusi yang diperoleh ada 2 nilai yaitu iterasi ke 6 dan iterasi ke 7, karena memiliki nilai yang sama.
h) Iterasi ke 8 Bangkitkan solusi menggunakan  Algoritma DFS (Solusi awal adalah jalur A-C-E-G-H-T) =F(A-C-E-G-H-T) =6+3+5+4+3=21
Uji  dengan  kriteria  yang  digunakan,  Karena  jalur    F(A-C-E-G-T)  adalah  solusi  awal  yang  dibangkitkan maka dijadikan solusi awal yang dipakai sementara yaitu A-C-F-I-T) = 20
Pada  pencarian Iterasi ke 7juga memiliki nilai jarak yang kecil juga yaitu F(A-C-F-I-T,  Bangkitkan solusi menggunakan  Algoritma DFS (Solusi awal adalah jalur A-C-E-G-T). F(A-C-E-G-T)=6-3-5-6=20 F(A-C-F-I-T  =  6+3+6 +5=20 Solusi yang diperoleh ada 2 nilai yaitu iterasi ke 6 dan iterasi ke 7, karena memiliki nilai yang sama.

## 3.2 Implementasi
Untuk melihat hasil Bentuk Bagan Rute yang  bisa digunakan dalam proses  penggunaan operator  dari hasil kombinasi yang bisa dilihat pada gambar dibawah ini :
Tabel 1. Proses jarak tempuh No Rute Perjalanan Proses Jumlah Rute Hasil Lintasan yang dipilih 1 A-B-D-G-J-K-T 7+5+4+3+2+4 25 A-B-D-G-J-K-T 2 A-B-D-G-T 7+5+4+6 22 A-B-D-G-T 3 A-B-D-E-G-T 7+5+4+5+6 27 A-B-D-G-T 4 A-B-D-E-G-H-T 7+5+4+5+4+3 28 A-B-D-G-T 5 A-B-D-GF-I-T 7+5+4+9+6+5 36 A-B-D-G-T 6 A-C-F-I-T 6+3+6+5 20 A-C-F-I-T 7 A-C-E-G-T 6+3+5+6 20 A-C-F-I-T/A-C-E-G-T 8 A-C-E-G-H-T 6+3+5+4+3 21 A-C-F-I-T/A-C-E-G-T
Proses Tabel diatas memperoleh nilai lintasan terpendek dengan jumlah nilai 20. nilai rute yang memiliki jumlah 20 ada dua jalur yaitu  A-C-F-I-T/A-C-E-G-T. Kedua jalur tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini: a) Hasil Lintasan terpendek pertama
=  A-C-F-I-T =  6+3+6+5 =  20
Gambar 5. Hasil Generete and Test Pertama
b) Hasil Lintasan Terpendek Kedua =  A-C-E-G-T
=  6+3+5+6 =  20
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3617
Analisa yang dilakukan diperoleh 8 jalur yang bisa menempuh jalur T dengan masing masing nilai yang berbeda. Setelah dijumlahkan hasil keseluruh maka diperoleh hasil yang bervariasi, Rute pertama diperoleh nilai jalur sebanyak 25, Rute kedua 22, rute keketiga 27, rute ke empat 28, Rute ke lima 36, rute ke enam 20, rute ke tujug 20 dan rute ke delapan 21. Maka dari masing masing proses hasil yang paling sedikit berada pada rute ke enam  dan ketujuh. Rute ke enam dan ke tujuh adalah rute yang terpilih dan bisa dijadikan sebagai  ajuan untuk salesmen cat dalam pengiriman barang.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  akhir  penelitian  ini  diperoleh  kesimpulan  bahwa  Pencarian  rute  terpendek  menggunanakan Algoritma  Generate  and  Test  bisa  dijadikan  sebagai  system  pengambilan  keputusan  dalam  penentuan  rute terpendek untuk menghemat biaya tranportasi. Setelah dilakukan perhitungan  masing  masing rute yang di awal dengan kota A dan diakhiri dengan  kota T maka  jarak terkecil  yang ditemput sebanyak 20. Rute jarak dimulai dengan A-C-F-I-T/A-C-E-G-T.  Ada  dua  rute  terkecil  yang  mampu  memberikan  petunjuk  informasi untuk  menuju  tujuan.  Dari  delapan  rute  menuju  tujuan  akhir,  hanya  dua  jalur  yang  bisa  dijadikan pedoman untuk menghemat biaya tranportasi. Metode Algoritma Generate and Test  bisa dijadikan acuan dalam mencari jalur terpendek untuk memperoleh informasi yang akurat.

## REFERENCES
[1] Chanda Halim and Hendri Prasetyo, “Penerapan Artificial Intelligence dalam Computer Aided Instructure(CAI),” Jurnal Sistem Cerdas , vol. 1, no. 1, pp. 50–57, 2018, doi: 10.37396/jsc.v1i1.6.
[2] A. Rachmat, “Implementasi Algoritma Generate and Test,” no. 1, pp. 1–10.
[3] D. T. Wiyanti and U. Semarang, “Algoritma optimasi untuk penyelesaian travelling salesman problem,” vol. 11, no. 1, pp. 1–6, 2013.
[4] S.  Rohman  and  L.  Zakaria,  “Optimisasi  Travelling  Salesman  Problem  dengan  Algoritma  Genetika  pada  Kasus Pendistribusian  Barang  PT  .  Pos  Indonesia  di  Kota  Bandar  Lampung,”  vol.  16,  no.  1,  pp.  61–73,  2020,  doi: 10.24198/jmi.v16.n1.27804.61-73.
[5] E. V. Dangkua, V. Gunawan, and K. Adi, “Penerapan Metode Hill Climbing Pada Sistem Informasi Geografis Untuk Mencari  Lintasan  Terpendek,” Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  19–25,  2015,  doi: 10.21456/vol5iss1pp19-25.
[6] R.  Rahmadi,  “Implementasi  Metode  Generate  and  Test  Dalam  Menyelesaikan  Travelling  Salesman  Problem Menggunakan Robot Bersensor,” Seminar Nasional (SNATI) , vol. 2010, no. Snati, pp. 29–34, 2010.
[7] V. Y. I. Ilwaru, T. Sumah, Y. A. Lesnussa, and Z. A. Leleury, “Perbandingan Algoritma Hill Climbing Dan Algoritma Ant Colony Dalam Penentuan Rute Optimum,” BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 11, no. 2, pp. 139–150, 2017, doi: 10.30598/barekengvol11iss2pp139-150.
[8] A. Satriyo, “Penerapan Metode Simple Hill Climbing Dalam Menentukan Rute Terpendek Pada Pengiriman ( Studi Kasus di Supplier Hotel ),” vol. X, pp. 79–83.
[9] H. D. Hutahaean, “Penerapan Metode Best First Search Pada Permainan Tic Tac Toe,” Journal Of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing , vol. 1, no. 1, pp. 10–15, 2018, doi: 10.47709/cnapc.v1i1.3.
[10]  D. F. Sulistiyani et al. , “Implementasi Algoritma Generate And Test Untuk Optimalisasi,” vol. 4, no. 2, pp. 106–114, 2021.
[11]  C. Puspitasari, Y. Diah, and R. Yunita, “Optimasi Rute Sales Pengiriman Berdasarkan Jarak dengan Metode Simple Hill Climbing ( Studi Kasus CV Maju Jaya ),” pp. 1–8.
[12]  J. R. Informatika, “Implementasi Algoritma Hill Climbing Pada Penentuan,” vol. 1, no. 3, 2019.
[13]  J.  T.  Industri,  F.  Teknik,  and  U.  Tanjungpura,  “Pengoptimalan  Saluran  Distribusi  Kue  Dengan  Metode  Travelling Salesman Problem (TSP) Untuk Minimasi Jarak Dengan Rute Terpendek,” pp. 82–88.