## OPTIMASI TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DAN GOOGLE MAPS API UNTUK KURIR EKSPEDISI PADA J&T PARIS 2 BERBASIS WEB GIS
Gusti Muhamad Adzaky 1, *, Rachmad Wahid Saleh Insani 2, Sucipto 3
1,2,3 Prodi Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Pontianak, Jalan Jendral Ahmad Yani No.111 78124 INDONESIA

## Abstrak
Kurir,  sebagai  elemen  vital  dalam  proses  pengiriman,  memiliki  tanggung  jawab penting dalam menjaga kelancaran operasi ekspedisi dengan mengirim barang secara cepat  dan  efisien.  Mereka  sering  dihadapkan  pada  tantangan  menentukan  rute optimal, terutama saat mengirim barang ke berbagai alamat di area luas. Kondisi ini dapat  menyebabkan  pemborosan  waktu  dan  bahan  bakar. Oleh karena  itu,  peneliti menghubungkan  permasalahan  ini  dengan Traveling  Salesman  Problem (TSP)  dan mendapati bahwa algoritma genetika merupakan solusi efektif. Penelitian ini berfokus pada  studi  kasus  konkret,  J&T  Paris  2,  dan  bertujuan  mengimplementasikan  solusi berbasis  web  untuk  membantu  kurir  menentukan  rute  pengiriman  yang  efisien dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi.  Metodologi  penelitian  mencakup identifikasi  masalah,  pengumpulan  data  lokasi  tujuan,  pengolahan  data  dengan algoritma  genetika,  dan  desain  sistem  Web  GIS.  Hasilnya  mencakup  berbagai  fitur dalam pengoptimalan rute, seperti dashboard , estimasi biaya, CRUD data kelompok, titik  pengantaran,  pembobotan,  dan  hasil  rute  terbaik  dengan  algoritma  genetika. Untuk  mengoptimasi  rute  perjalanan  kurir,  dan  menghasilkan runing time (waktu eksekusi) yang optimal. Peneliti melakukan 6 kali percobaan, dengan estimasi biaya 1 kilometernya sebesar Rp. 1200 menggunakan data Kelompok  Antar Area Pontianak Tenggara  (Kurir  Dimas)  dengan  Parameter  Algoritma  Genetika.  Eksperimen menunjukkan  bahwa  sistem  ini  mencapai  kinerja  optimal  pada  eksperimen  nomor  3,  menghasilkan  total  jarak perjalanan sekitar 10.524 kilometer dengan estimasi biaya sebesar Rp. 12.031. Pengujian juga memvalidasi fungsi- fungsi sistem, termasuk login , pengubahan data estimasi biaya pengguna, CRUD kelompok, CRUD titik pengantaran, pembobotan,  perhitungan,  dan  penghapusan  data.  Kesimpulannya,  implementasi  Web  GIS  berhasil  memenuhi kebutuhan  dalam  penyimpanan  data  dan  penentuan  lintasan  terpendek,  mengoptimasi  TSP  dengan  algoritma genetika dan Google Maps API . Sistem ini efisien dan efektif dalam mengatasi permasalahan pengantaran oleh kurir.

## Abstract
Couriers, as vital components of the delivery process, bear significant responsibility in ensuring the smooth operation of expeditions by swiftly and efficiently delivering goods. They  often  face  the  challenge  of  determining  the  optimal  routes,  especially  when delivering to various addresses across a wide area. This situation can lead to time and fuel  wastage.  Therefore,  the  author  associates  this  issue  with  the  Traveling  Salesman
Problem (TSP) and finds that genetic algorithms offer an effective solution. This study focuses on a specific case, J&T Paris 2, with the aim of implementing a web-based solution to assist couriers in determining efficient delivery routes using information technology. The research methodology includes problem identification, data collection of destination locations, data processing with genetic algorithms, and the design of a Web GIS system. The results encompass various features in route optimization, such as a dashboard, cost estimation, Create, Read, Update, Delete (CRUD) group data, delivery points, weighting, and the best route results using genetic algorithms. To optimize courier travel routes and achieve optimal running time (execution time), the researcher conducted six experiments
Kata Kunci: Traveling Salesman Problem, Algoritma Genetika, Optimasi Rute, Maps Api, Matriks Jarak
Keywords: Traveling Salesman Problem, Genetic Algorithm, Route Optimization, matix distance, maps api
with a cost estimate of Rp. 1200 per kilometer using data from the Southeast Pontianak Delivery Area Group (Courier Dimas) with genetic algorithm parameters. The experiments reveal that the system achieves optimal performance in Experiment 3, resulting in a total travel distance of approximately 10,524 kilometer with an estimated cost of Rp. 12,031. Testing  also  validates  the  system's  functions,  including  login,  user  cost  estimation  data  modification,  CRUD  group operations, CRUD delivery points, weighting, calculations, and data deletion. In conclusion, the implementation of Web GIS effectively meets the needs of data storage and determining the shortest routes, optimizing the TSP with genetic algorithms and the Google Maps API. This system efficiently and effectively addresses courier delivery challenges.

## 1. PENDAHULUAN
Pengiriman memiliki beberapa jasa yang salah satunya adalah ekspedisi. jasa tersebut digunakan untuk mengirimkan produk atau barang dalam kapasitas sedang hingga kecil ke berbagai tempat tujuan.
Kurir perusahaan ekspedisi sebagai ujung tombak pelayanan sering kali mengalami kesulitan untuk menentukan  rute  yang  akan  dilalui  dalam  pengantaran  barang  karena  banyaknya  alamat  yang  menjadi tujuannya, untuk itu diperlukan suatu sistem yang dapat membantu kurir dalam menentukan rute yang akan dilaluinya dalam sekali pengantaran dan dapat menampilkan hasil pencarian jarak pada lebih dari satu titik tujuan yang telah diperoleh(C et al ., 2017)
Kurir pada J&T Paris 2 mencakup 2 kecamatan untuk dilakukan pengantaran yaitu Pontianak utara dan Pontianak tenggara, di mana Pontianak utara memiliki luas 37,22 km2 dengan persentase 34,52%(Kamelia, 2023)  yang  berarti  memiliki  luas  terbesar  pertama  dari  seluruh  kecamatan,  selain  itu  ada  Pontianak tenggara  dengan  luas  14,83km2  dengan  persentase  13,75%.  yang  jika  dijumlahkan  menghasilkan persentase 48,27% atau hampir setengah dari kota Pontianak. Luasnya sebuah kota serta banyaknya jalan raya sering kali menyulitkan seseorang untuk mencari rute optimum, baik dari segi jarak maupun biaya yang dikeluarkan untuk bepergian dari satu tempat ke tempat lainnya(C et al ., 2017).
Masalah pada kurir ekspedisi secara universal adalah contoh dari kasus Traveling Salesman Problem . Pada penelitian ini, peneliti mengerucutkan penelitian yang hanya berfokus di j&t paris 2 sebagai tempat penelitian.  Pada  saat  peneliti  turun  langsung  kelapangan  dan  bertanya  pada  pihak  instansi  untuk mengetahui sistem dari pengantaran, peneliti memperoleh jawaban sebagai berikut: Kurir di bagi per-area untuk membagikan paket ke titik tertentu. Kurir sendiri, merasa kesulitan untuk merencanakan tempat mana  saja  yang  lebih  didahulukan  agar  bisa  menghemat bahan  bakar  serta  mengestimasi  bahan  bakar, karena rute yang masih tumpang tindih dan jarak total belum diketahui(untuk mengestimasi biaya).
Agar  pengantaran  bisa  di  optimasi,  dalam  analisis  jurnal  berjudul  Algoritma  Optimasi  Untuk Penyelesaian Traveling Salesman Problem , pendekatan deduktif diterapkan. Dan di dapatkanlah Algoritma Genetika sebagai solusi untuk optimasi dikarenakan waktu komputasi yang dibutuhkan cenderung stabil. Mampu  memberikan  jarak  terpendek  meski  dengan  jumlah  kota  yang  besar,  bila  dibandingkan  dengan algoritma yang lain(Rizki et al ., 2020).
Peneliti  berharap  bahwa  dengan  mengetahui  tentang  algoritma  genetika  sebagai  alternatif  solusi, pengimplementasian algoritma genetika pada platform web yang terkomputerisasi dapat membantu kurir dalam menentukan rute pengantaran barang, terutama mengingat banyaknya alamat yang menjadi tujuan. Peneliti menjadikan solusi ini sebagai objek penelitian, karena teknik ini dapat menemukan solusi optimal dari permasalahan dengan banyak solusi. Dengan hadirnya aplikasi ini, peneliti berharap bahwa Kurir J&T Paris 2 dapat memanfaatkannya untuk mengoptimalkan proses pengiriman.

## 2. PENELITIAN TERKAIT
Penelitian ini mengambil pendekatan untuk mengoptimasi Traveling Salesman Problem (TSP) dengan menggunakan algoritma genetika dan Google Maps API , dengan fokus pada pengiriman kurir ekspedisi di J&T Paris 2 berbasis Web GIS. Meskipun sumber referensi yang berfokus pada implementasi yang berbasis Web  GIS  terbatas,  penelitian  ini  menghubungkan  diri  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang relevan  dengan  penggunaan  algoritma  genetika  dalam  pengoptimalan  rute  perjalanan  dan  penjadwalan yang  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  luas  tentang  bidang  ini. Pertama  berjudul  “APLIKASI PENCARIAN  RUTE  TERPENDEK  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  GENETIKA  (Studi  Kasus:  Pencarian  Rute Terpendek  untuk  Pemadam  Kebakaran  di  Wilayah  Kota  Pontianak)(Utami et  al .,  2014) ”. Penelitian  ini mengatasi  permasalahan  pencarian  rute  terpendek  dengan  menggunakan  algoritma  genetika.  Mereka menggali  konsep  rute  terpendek  dengan  memperhatikan  faktor-faktor  seperti  waktu  kemacetan  dan panjang  jalan.  Penelitian  ini  relevan  dengan  penelitian  saat  ini  karena  mengusulkan  solusi  yang  mirip menggunakan  algoritma  genetika  untuk  mencari  rute  terpendek. Berikutnya  Berjudul  “OPTIMASI TRAVELING  SALESMAN  PROBLEM  (TSP)  UNTUK  RUTE  PAKET  WISATA  DI  BALI  DENGAN  ALGORITMA
GENETIKA(Gede et  al .,  2017) ”. Penelitian  ini  fokus  pada  optimasi  rute  perjalanan  wisata  di  Bali menggunakan algoritma genetika. Meskipun konteksnya berbeda, konsep optimasi rute dengan algoritma genetika yang diusulkan dalam penelitian ini dapat memberikan wawasan tentang bagaimana algoritma tersebut dapat digunakan dalam situasi serupa. Berikutnya Berjudul “Implementasi Algoritma Genetika dan Google  Maps  API  Dalam  Penyelesaian Traveling  Salesman  Problem with  Time Window (TSP-TW)  Pada Penjadwalan Rute Perjalanan Divisi Pemasaran STMIK El Rahma(Santoso & Sanuri, 2019) ”. Penelitian ini menerapkan algoritma genetika dan Google Maps API dalam konteks penjadwalan rute perjalanan. Hasil penelitian ini mungkin memberikan wawasan tentang penggunaan Google Maps API dalam pengoptimalan rute, yang sesuai dengan metode yang digunakan dalam penelitian Anda. Berikutnya berjudul “Optimasi Travelling  Salesman  Problem dengan  Algoritma  Genetika  pada  Kasus  Pendistribusian  Barang  PT.  Pos Indonesia  di  Kota  Bandar  Lampung(Rohman et  al .,  2020) ”. Penelitian  ini  mencoba  mengoptimasi  rute distribusi barang menggunakan algoritma genetika, relevan dengan upaya Anda untuk mengoptimasi rute pengiriman  kurir  ekspedisi.  Hasil  dan  pengalaman  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan  perspektif tambahan tentang penggunaan algoritma genetika dalam masalah TSP. Berikutnya berjudul “Penerapan Algoritma Genetika Untuk Mencari Optimasi Kombinasi Jalur Terpendek Dalam Kasus Travelling Salesman Problem (Yusron  Mubarok  &  Chotijah,  2021) ”. Penelitian  ini  mencoba  mencari  optimasi  jalur terpendek dalam  konteks  TSP  dengan  menggunakan  algoritma  genetika.  Metode  penelitian  ini  dapat  memberikan wawasan tentang penggunaan algoritma genetika dan pemilihan parameter optimal, yang relevan dengan penelitian  Anda.  Penelitian  sebelumnya  yang  disebutkan  di  atas  menunjukkan  bahwa  penggunaan algoritma genetika dalam mencari solusi optimal untuk masalah perjalanan dan pengiriman barang telah menjadi topik penelitian yang penting. Sementara penelitian-penelitian tersebut mungkin berfokus pada konteks yang berbeda, mereka memberikan dasar teoritis dan praktis untuk pendekatan yang serupa yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  mengoptimalkan  rute  pengiriman  kurir  ekspedisi  dengan memanfaatkan algoritma genetika dan teknologi GIS berbasis web.

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun tahapan-tahapan yang dilakukan peneliti, untuk mewujudkan penelitian ini, bisa dilihat pada Gambar 1, dan dideskripsikan sebagai berikut:

## Mulai
Identifikasi Masalah
Pengumpulan Data Pengolahan Data Perancangan Sistem Implementasi Selesai Kesimpulan dan Saran Gambar 1. Tahapan Penelitian

## A. Tahapan Identifikasi Masalah
Dalam  penelitian  ini,  langkah  awal  adalah  melakukan  Literatur Review ,  di  mana  peneliti mengidentifikasi  topik  dan  pertanyaan  penelitian,  mencari  sumber  literatur  relevan,  menganalisis  dan mensintesis  informasi,  serta  menentukan  kesimpulan  berdasarkan  hasil  literatur review .  Selanjutnya, dalam tahap Penentuan Teknik Optimasi, peneliti membandingkan beberapa algoritma seperti Greedy , ABC, CIH,  dan  Genetika.  Algoritma  Genetika  dipilih  sebagai  solusi  yang  sesuai.  Langkah  terakhir  adalah Perumusan Masalah, di mana peneliti mengidentifikasi masalah dan menyesuaikannya dengan algoritma Genetika yang telah dipilih.
B. Tahapan Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara
Wawancara dilakukan pada Hari/Tanggal : Jumat 3 Februari 2023 Narasumber : Randy Fikri (Kepala Gudang)
C. Tahapan Pengolahan Data
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  rute  paling  optimal  menggunakan Algoritma Genetika. Tahap-tahapannya adalah sebagai berikut(Santoso & Sanuri, 2019) :
1. Pengkodean
Suatu permasalahan dalam Algoritma Genetika harus dikonversi dulu ke dalam bentuk individu yang diwakili  oleh  satu  atau  lebih  kromosom  dengan  kode  tertentu.  Pada  permasalahan  perjalanan  atau kunjungan, solusi yang ingin dicari adalah urutan objek yang harus dikunjungi(Santoso & Sanuri, 2019). Pada penelitian ini, gen akan di wakili dengan tabel titik yang akan memiliki nama kelompok, kode titik, nama titik, garis latitude dan longitude yang di ambil dari input user , user juga akan menginputkan titik awal, dan titik tujuan yang akan membentuk satu kromosom, jumlah kromosom dan nilai maksimal dari generasi yang bertujuan untuk melihat pengulangan dari generasi. Nilai Fitness sendiri akan di wakili dengan jarak yang diambil dari matrix distance .
2. Inisialisasi Populasi
Inisiasi  adalah  membangkitkan  sejumlah  individu  secara  acak  atau  melalui  prosedur  tertentu. Individu(gen) akan di acak pada suatu kromosom, kromosom tersebut akan diulang berdasarkan jumlah kromosom  yang  akan  dilakukan  perulangan  degan  menggunakan  suatu  fungsi.  Kromosom  yang  sudah dibangkitkan  akan  menjadi  sebuah  populasi(Santoso  &  Sanuri,  2019).  Populasi,  diisi  oleh  beberapa kromosom yang sudah di input user .

## 3. Evaluasi Fungsi Fitness
Suatu  individu  atau  kromosom  dievaluasi  berdasarkan  suatu  fungsi  tertentu  sebagai  ukuran performasinya. Fungsi yang digunakan untuk mengukur nilai kecocokan disebut dengan fitness function .Proses evaluasi fungsi fitness ini akan terus berjalan sampai terpenuhinya kriteria berhenti(Hijriana, 2015). Pada penelitian ini, jika sudah optimal(nilai fitness yang dihasilkan berturut turut sama sebanyak 20 kali, dan fitness yang  dihasilkan  kromosom,  terseleksi  paling  kecil)  maka looping (perulangan)  akan diberhentikan.

## 4. Kalkulasi Fungsi Fitness dan Estimasi Biaya
Pada  penelitian  ini,  jarak  per  titik  didapatkan  dari Matrix distance yang  diinputkan  oleh user menggunakan google maps api . Setiap gen(titik), akan dikalkulasikan dengan cara menambahkan jarak per gen( fitness ), dan dibagikan dengan jumlah gen yang ditambah dengan titik asal. Untuk mendapatkan total jarak  dan Mendapatkan total biaya, dilakukan persamaan 1 dan 2 sebagai berikut :
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘  =   ∑ 𝑛 𝑖=1 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑖 (1)
Keterangan:
Total Jarak
: total jarak perjalanan n : jumlah segmen perjalanan (misalnya, jumlah kaki atau legs dalam rute perjalanan jarak i : adalah jarak dari segmen perjalanan ke- i
𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 = 𝑑 1000 𝑥 𝑐 (2)

## Keterangan:
Biaya : biaya perjalanan 𝑑 1000 : mengonversi total jarak dari meter ke kilometer c
: biaya per kilometer
5. Seleksi Orangtua
Proses penyeleksian yang digunakan dalam penelitian ini adalah roulette-wheel selection [13]. Metode ini mudah diimplementasikan dalam pemrograman dengan langkah-langkah berikut: pertama, menghitung nilai fitness dari setiap individu (fi untuk individu ke – 1 hingga ke – n); kedua, menghitung total fitness dari seluruh  individu;  ketiga,  menghitung  probabilitas  masing-masing  individu  dengan  membagi  nilai fitness mereka dengan total fitness ; keempat, menghitung probabilitas kumulatif; kelima, membangkitkan bilangan acak R ∈ (0, 1] berdasarkan jumlah populasi pada generasi; keenam, menentukan individu yang terpilih sebagai  induk  berdasarkan  bilangan  acak  yang  dihasilkan,  dengan  aturan  bahwa  jika  R[i]  kurang  dari kumulatif fitness pertama q[1], maka kromosom ke-i digantikan oleh kromosom pertama sebagai induk. Selain itu, jika q[i- 1] < R ≤ q[i], maka kromosom ke -i dipilih sebagai induk dengan syarat bahwa kumulatif fitness q[i] lebih besar atau sama dengan R[i]. Sebagai contoh, jika R[1] kurang dari q[4], maka kromosom K[1] digantikan oleh kromosom K[4] pada populasi awal.

## 6. Reproduksi
Reproduksi dilakukan dengan sekema gambar 2. Dalam penelitian ini , digunakan crossover dengan tahapan-tahapan  berikut:  pertama,  mengambil  populasi  yang  telah  melalui  proses  penyeleksian;  kedua, menentukan crossover  rate  (cr) sebesar  0,75;  ketiga,  membangkitkan  nilai  acak;  keempat,  melakukan perbandingan  antara  nilai  acak  yang  telah  dibangkitkan  dengan crossover  rate ;  kelima,  menentukan kombinasi  dengan  membagi  kromosom  menggunakan  teknik one-cut  point ;  dan  terakhir, merekomendasikan populasi hasil crossover . Selanjutnya, proses mutasi dilakukan dengan langkah-langkah berikut: pertama, mengambil populasi yang telah melalui proses crossover ; kedua, menentukan mutation rate  (mr) sebesar  0,25;  ketiga,  menghitung  jumlah  mutasi;  keempat,  melakukan  proses  mutasi  sesuai dengan  ketentuan;  kelima,  menggabungkan  hasil  mutasi  ke offsprings dari crossover ;  dan  terakhir, merekomendasikan populasi hasil mutasi.
Mulai Random< PC Crossover Child Child= Parrent Mutation Child Selesai Child = child Random< PM T Y T Y
Gambar 2. Skema Crossover dan Mutasi

## 7. Kriteria Berhenti
Iterasi  berhenti  setelah  dalam  beberapa  generasi  berturut-turut  sampai  10  didapatkan  nilai fitness paling rendah yang tidak berubah. Sehingga apabila perhitungan dilanjutkan hingga ke generasi ke-N maka diyakinkan bahwa nilai fitness yang terendah tetap tidak akan berubah.

## D. Tahapan Perancangan Sistem
Pada penelitian ini, penulis melakukan analisis kebutuhan fungsional Dalam mengembangkan sistem optimasi TSP menggunakan algoritma genetika dan Google Maps API untuk kurir ekspedisi pada J&T Paris 2 berbasis Web GIS, ada beberapa kebutuhan fungsional yang perlu dianalisis. Kebutuhan fungsional ini mencakup fitur-fitur utama yang harus ada dalam sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna. Berikut adalah analisis kebutuhan fungsional yang relevan:
1. Aplikasi memiliki menu login untuk pengguna.
2. Aplikasi dapat input estimasi biaya per-kilometer.
3. Aplikasi memiliki fitur CRUD pada menu kelompok antar.
4. Aplikasi memiliki fitur CRUD pada menu pemilihan titik antar.
5. Aplikasi dapat menentukan jarak titik 1 ke titik lainnya ketika input pada menu bobot
6. Pengguna bisa input titik tujuan untuk di optimasi, dan Mendapatkan marker yang sudah di optimasi untuk beberapa tempat yang dipilih agar dilakukan antar.
7. Aplikasi dapat menyimpan dan menghapus histori lokasi yang pernah digunakan oleh pengguna.
E. Tahapan Implementasi
1. Metode Pengembangan Sistem Dalam  kasus  ini,  metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  adalah Agile  Software  Development dengan  jenis Extreme  Programming(XP) .  Pemilihan Extreme  Programming(XP) didasarkan  pada kompleksitas yang tidak terlalu tinggi dan skala kecil dari perangkat lunak yang akan dikembangkan, serta kebutuhan untuk menyelesaikan pengembangan dengan waktu yang relatif singkat. Model Agile Extreme Programming melibatkan  beberapa  aturan  praktik,  termasuk  perencanaan,  desain,  implementasi, pemrograman, dan pengujian.
2. Paradigma Pemograman
Pada  penelitian  ini,  untuk  meningkatkan  struktur  kode,  peneliti  memanfaatkan  kerangka  kerja CodeIgniter4  yang  mengusung  struktur  folder Model  View  Controller .  Implementasi  menggunakan framework CodeIgniter4 juga mengadopsi paradigma Object-Oriented Programming (OOP) . CodeIgniter4, sebagai framework PHP, mengaplikasikan pendekatan OOP dalam pengembangan aplikasi web. Beberapa konsep  OOP  yang  diterapkan  dalam  CodeIgniter4  mencakup  penggunaan  kelas-kelas,  seperti Controller yang mengelola permintaan pengguna dan Model yang berinteraksi dengan basis data. Selain itu, framework ini menggunakan konsep pewarisan untuk mengizinkan penggunaan kode yang dapat digunakan kembali dan  membangun  hierarki  kelas  yang  terstruktur.  Selain  itu,  penggunaan  pengapsulan  digunakan  untuk mengatur  akses  ke  properti  dan  metode  dalam  kelas,  dengan  tingkat  aksesibilitas  yang  sesuai.  Konsep polimorfisme memungkinkan  penggunaan  objek  dengan  tipe  yang  berbeda  melalui  antarmuka  yang seragam, terutama dalam penggunaan helper , library , atau plugin yang dapat digunakan secara fleksibel dalam berbagai bagian aplikasi. Terakhir, CodeIgniter4 menyediakan tingkat abstraksi yang tinggi dengan menyediakan antarmuka dan fitur-fitur yang terdefinisi dengan baik, memungkinkan pengembang untuk fokus pada implementasi fungsionalitas tertentu tanpa harus memperhatikan detail-detail teknis yang lebih dalam.

## F. Tahapan Kesimpulan dan Saran
Tahap  ini  berisikan  tentang  kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  serta  hasil  yang didapatkan. Tahap ini juga berisikan poin-poin penting kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan dan saran peneliti bagi pembaca untuk melakukan pengembangan terhadap penelitian ini ke depannya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Penelitian
Hasil Screenshot Dari Sistem bisa dilihat pada gambar 3 Form Login dan Dashboard, gambar 4 Form Menu Options dan Form Kelompok, Gambar 5 Form Tambah Data Titik dan Form jarak, Gambar 6 Form Menu Hitung  dan  Rute  yang  belum  teroptimasi  dan  Gambar  7  Menu  Tampil  rute  teroptimasi  dan History penyimpanan rute teroptimasi.
Gambar 3. Form Login dan Dashboard
Gambar 4. Form Menu Options dan Form Kelompok
Gambar 5. Form Tambah Data Titik dan Form jarak
Gambar 6. Form Menu Hitung dan Rute yang belum teroptimasi
Gambar 7. Menu Tampil rute teroptimasi dan History penyimpanan rute teroptimasi Pengujiannya  sendiri  dilakukan  menggunakan blackbox  teasting untuk  membantu  dalam  pengujian unit dan fungsional dari 126ystem.
1. Pengujian Sistem Blackbox Login
Pengujian 126ystem Blackbox pengguna  mengevaluasi  interaksi  pengguna  dengan 126ystem tanpa memperhatikan  implementasi  internal.  Tujuannya  memastikan  kesesuaian  perilaku  126ystem  dengan harapan pengguna dan kebutuhan fungsional. Hasilnya tercatat pada Tabel 1.
Tabel 1. Use case login No Skenario Pengujian Test Case Hasil Yang Diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan 1 Username dan Password tidak diisi kemudian klik tombol Login Username : (kosong) Password : (kosong) Sistem akan menolak dan menampilkan pesan “harap isi username dan password” Sesuai harapan Berhasil 2 Mengetikan Username , dan Password tidak diisi atau kosong kemudian klik tombol Login Username : User Password : (kosong) Sistem akan menolak dan menampilkan pesan “ password belum diisi” Sesuai harapan Berhasil 3 Mengetikan Password , dan username tidak diisi atau kosong kemudian klik tombol Login Username : (kosong) Password : pontianak1 23 Sistem akan menolak dan menampilkan pesan “ username belum diisi” Sesuai harapan Berhasil 4 Mengetikan username dan password yang tidak sesuai, kemudian klik tombol Login Username : user Password : user Sistem akan menolak dan menampilkan pesan “ username dan password yang Anda masukan tidak valid/salah” Sesuai harapan Berhasil 5 Mengetikan username dan password yang benar/sesuai, kemudian klik tombol Login Username : user Password : pontianak1 23 Sistem menerima akses login dan kemudian menampilkan halaman data untuk admin Sesuai harapan Berhasil
2. Pengujian Sistem Blackbox ubah data Estimasi biaya Pengguna
Pengujian blackbox sistem untuk ubah data oleh pengguna bertujuan memverifikasi bahwa langkah penambahan data oleh pengguna berjalan dengan tepat sesuai keperluan sistem. Rincian hasil pengujian tertera pada Tabel 2.
Tabel 2. Use case memproses data estimasi biaya No Skenario Pengujian Test Case Hasil Yang Diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan 1 Estimasi Biaya Kosong dan klik tombol “Ganti” Inputkan Biaya: (kosong) Sistem menolak, dan memberikan pesan “Tolong inputkan data terlebih dahulu!” Sesuai Harapan Berhasil 2 Pengguna Menginoutkan Estimasi Biaya diisi dengan 1200 dan tekan tombol “Ganti” Inputkan Biaya: (1200) Sistem akan memperbaharui data dan menampilkan Popup “Kamu berhasil Mengupdate Data” Sesuai Harapan Berhasil 3. Pengujian Sistem Blackbox CRUD Kelompok Tujuan dari pengujian sistem dengan metode blackbox untuk Create, Read, Update, Delete data yang dilakukan  pengguna  untuk  memverifikasi  kelancaran  proses CRUD sesuai  dengan  persyaratan  sistem. Informasi hasil pengujian terdapat dalam Tabel 3di bawah ini.
Tabel 3. Memproses data kelompok antar No Skenario Pengujian Test Case Hasil Yang Diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan 1 Pengguna tidak input Kode kelompok dan nama kelompok dan menekan tombol “Tambah” Kode: (kosong) Nama: (kosong) Sistem menolak, dan memberikan pesan “Kode Kelompok Harus Diisi!”, dan “Nama Kelompok Harus Diisi!.” Pada tempat input dan tanda merah Sesuai harapan Berhasil 2 Pengguna input Kode kelompok dan nama kelompok dan menekan tombol “Tambah” Kode:( K02) Nama: (Antar kelompok 2) Sistem akan menambahkan data dan muncul alert “data berhasil ditambahkan” dan berpindah ke menu kelompok antar. Sesuai Harapan Berhasil 3 - - - - Berhasil 4 - - - - Berhasil 5 Pengguna menghapus salah satu data yang terdapat pada tabel Hapus Data : Data yang dipilih untuk dihapus Sistem akan menghapus data dan memberikan Alert “data berhasil di hapus” Sesuai harapan Berhasil 4. Pengujian Sistem Blackbox CRUD Titik Antar Tujuan dari pengujian sistem dengan metode blackbox untuk Create, Read, Update, Delete data yang dilakukan  pengguna  untuk  memverifikasi  kelancaran  proses CRUD sesuai  dengan  persyaratan  sistem. Informasi hasil pengujian terdapat dalam Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Use case memperoses data titik pengantaran No Skenario Pengujian Test Case Hasil Yang Diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan 1 Pengguna tidak input salah satu dari form input Tambah data dan menekan tombol “tambah data” Pilih kelompok : (kosong): kode(kosong)nama titik: (kosong) lat:(kosong) lng: (kosong) Sistem akan memindai dan memberikan input tersebut untuk dimintai input dengan tulisan seperti ini : “ field Harus Diisi!.” Sesuai harapan
Berhasil
No Skenario Pengujian Test Case Hasil Yang Diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan 2 - - - Sesuai Harapan Berhasil 3 - - - Sesuai Harapan Berhasil 4 - - - Sesuai Harapan Berhasil 5 Pengguna menghapus salah satu data yang terdapat pada tabel Hapus Data : Data yang dipilih untuk dihapus Sistem akan menghapus data dan memberikan Alert “data berhasil di hapus” Sesuai harapan Berhasil 5. Pengujian Sistem Blackbox Menu Pembobotan
Tujuan dari pengujian sistem dengan metode blackbox untuk input matriks jarak data yang dilakukan pengguna  untuk  memverifikasi  kelancaran  proses  Perhitungan  sesuai  dengan  persyaratan  sistem.  Pada pengujian ini, pengguna memilih kelompok antar dan menginput jarak dari titik a ke titik b dengan cara menekan  tombol select yang  berisikan  daftar  titik  yang  menjadi  kelompok  antar,  lalu  menekan  tombol simpan jarak. Hasil yang diharapkan adalah sebagai berikut:
a) Elemen pada baris ke-0, kolom ke-0 (0, 0) mewakili jarak dari titik 0 ke titik 0. Jarak antara titik dengan dirinya sendiri harus selalu 0, dan ini adalah standar dalam matriks jarak.
b) Elemen pada baris ke-0, kolom ke-1 (0, 1) mewakili jarak dari titik 0 ke titik 1. Nilai jaraknya adalah 2.132.
c) Elemen pada baris ke-0, kolom ke-2 (0, 2) mewakili jarak dari titik 0 ke titik 2. Nilai jaraknya adalah 0.581.
d) Elemen pada baris ke-0, kolom ke-3 (0, 3) mewakili jarak dari titik 0 ke titik 3. Nilai jaraknya adalah 1.146.
e) Elemen pada baris ke-0, kolom ke-4 (0, 4) mewakili jarak dari titik 0 ke titik 4. Nilai jaraknya adalah 1.866.
f) Elemen pada baris ke-0, kolom ke-5 (0, 5) mewakili jarak dari titik 0 ke titik 5. Nilai jaraknya adalah 3.539.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa data berhasil disimpan dan sesuai dengan harapan. Oleh karena itu, pengujian skenario 1 dapat dianggap berhasil.
6. Pengujian Sistem Blackbox Menu Hitung Tujuan dari pengujian sistem dengan metode blackbox ini memperhitungan dan memverifikasi data- data  yang  dilakukan  oleh  pengguna  agar  data  bisa  sesuai  dengan  persyaratan  sistem.  Informasi  hasil pengujian terdapat dalam Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5. Hasil Pengujian blackbox Generate No Skenario Pengujian Test Case Hasil Yang Diharapkan Hasil Yang pengujian Kesimpulan 1 Pengguna memilih dan menekan salah satu kelompok antar, dan tidak input titik awal, titik Tujuan, kromosom, maksimal generasi dan menekan tombol “hitung” Titik Awal:(Kosong) Titik Tujuan: (kosong) kromosom: (kosong) Maksimal generasi: (kosong) Sistem akan memindai dan memberikan input yang (kosong) untuk dimintai input dengan tulisan seperti ini : “ field Harus Diisi terlebih dahulu!.” Sesuai Harapan Berhasil 2 Pengguna memilih dan menekan salah satu kelompok antar, dan input data sesuai(benar)titik Titik Awal: (J&T Pontianak) Titik Tujuan: (T001,T002,T003,T 004,T005,T006) Sistem akan berpindah ke halaman generate dimana hasil optimasi(berbentuk Sesuai Harapan Berhasil
No Skenario Pengujian Test Case Hasil Yang Diharapkan Hasil Yang pengujian Kesimpulan awal, titik Tujuan, kromosom, maksimal generasi dan menekan tombol “hitung”. kromosom: (10) Maksimal generasi:(50) maps ), total jarak, total biaya, dan petunjuk arah bisa dilihat ataupun disimpan
7. Pengujian Sistem Blackbox Hapus Data Tujuan dari pengujian sistem dengan metode blackbox ini adalah untuk memverifikasi penghapusan data  yang  dilakukan  pengguna  sebagai  kelancaran  proses,  sesuai  dengan  persyaratan  sistem.  Informasi hasil pengujian terdapat dalam Tabel 6 di bawah ini.
Tabel 6. Hasil Pengujian blackbox Hapus Data No Skenario Pengujian Test Case Hasil Yang Diharapkan Hasil Yang pengujian Kesimpulan 1 Pengguna memilih salah satu data, dan menekan tombol yang memiliki logo maps ,
Pengguna Menghapus Data dengan cara menekan tombol “Hapus Data” Hapus Data : Data yang dipilih untuk dihapus Sistem akan menghapus data. Sesuai Harapan Berhasil
B. Pembahasan
Untuk mengoptimasi rute perjalanan kurir, peneliti melakukan 6 kali percobaan, dengan estimasi biaya perkilometer sebesar Rp. 1200 menggunakan data Kelompok Antar Area Pontianak Tenggara (Kurir Dimas) pada Tabel 7 sebagai titik antar,  Tabel 8 sebagai matriks jarak Tabel 9 Parameter Algoritma Genetika untuk perhitungan, dan Hasil 6 kali percobaan bisa dilihat pada Tabel.

## Tabel 7. Titik antar
No Kelompok Kode Nama Titik Lat Lng 1 K01 T001 J&T Pontianak -0.0716 109.351933 2 K01 T001 Nur Apriani -0.082816 109.349643 3 K01 T001 iffa qarima (Jl. Komplek Wanabhakti 3 No.6) rumah ke 4 dari kanan pagar chrome -0.076123 109.349675 4 K01 T001 Sri Mulyani(rumah ke2 disamping paud Husna) -0.080309 109.347685 5 K01 T001 Muhammad VIcky(perumah kpmplek vila kenacana no 1) -0.084112 109.351661 6 K01 T001 Reindra Hardiyani Putri(komplek Kalimantan Artha sentosa 1 rumah urutan terakhir) -0.078124 109.329729

## Tabel 8. Matriks jarak
No Kode Nama Alternatif T001 T003 T004 T005 T006 T007 1 T001 J&T Pontianak 0 2.132 0.581 1.146 1.866 3.539 2 T002 Nur Apriani 2.132 0 1.635 1.44 0.266 4.315 3 T003 iffa qarima (Jl. Komplek Wanabhakti 3 No.6) rumah ke 4 dari kanan pagar chrome 0.581 1.635 0 0.649 1.369 3.042 4 T004 Sri Mulyani(rumah ke2 disamping paud Husna) 1.146 1.44 0.649 0 1.174 3.329 5 T005 Muhammad VIcky(perumah komplek vila kenacana no 1) 1.866 0.266 1.369 1.174 0 4.049 6 T006 Reindra Hardiyani Putri(komplek Kalimantan Artha sentosa 1 rumah urutan terakhir) 3.539 4.315 3.042 3.329 4.049 0
Tabel 9. Parameter algoritma genetika untuk perhitungan
Percobaan Crossover Rate Mutation Rate Jumalah Kromosom Maksimal Generasi Ke-1 75% 25% 6 5 Ke-2 75% 25% 5 10 Ke-3 75% 25% 10 20 Ke-4 75% 25% 10 30 Ke-5 75% 25% 10 40 Ke-6 75% 25% 10 50 Tabel 10. Hasil percobaan sistem No Stop gen Estimasi Biaya Lama Eksekusi Fitness Terbaik Solusi(kromosom) Total Jarak 1 5 Rp. 12.031 7,390s 15.48 J&T Pontianak, Sri Mulyani(rumah ke2 disamping paud Husna), Muhammad VIcky(perumah kpmplek vila kenacana no 1), Reindra Hardiyani Putri(komplek Kalimantan Artha  sentosa 1 rumah urutan terakhir), Nur Apriani, iffa qarima (Jl. Komplek Wanabhakti 3 No.6) rumah ke 4 dari kanan pagar chrome, J&T Pontianak 15.480 2 10 Rp. 10.802 0,004 s 12.962 J&T Pontianak, Nur Apriani, Muhammad VIcky(perumah kpmplek vila kenacana no 1), Sri Mulyani(rumah ke2 disamping paud Husna), iffa qarima (Jl. Komplek Wanabhakti 3 No.6) rumah ke 4 dari kanan pagar chrome, Reindra Hardiyani Putri(komplek Kalimantan Artha  sentosa 1 rumah urutan terakhir), J&T Pontianak 12.962
No Stop gen Estimasi Biaya Lama Eksekusi Fitness Terbaik Solusi(kromosom) Total Jarak 3 5 Rp. 10.524 0.001 s 12.63 J&T Pontianak, Reindra Hardiyani Putri(komplek Kalimantan Artha  sentosa 1 rumah urutan terakhir), Sri Mulyani(rumah ke2 disamping paud Husna), Nur Apriani, Muhammad VIcky(perumah kpmplek vila kenacana no 1), iffa qarima (Jl. Komplek Wanabhakti 3 No.6) rumah ke 4 dari kanan pagar chrome, J&T Pontianak 10.524 4 11 Rp. 10.524 0.002 s 12.629 &T Pontianak, Nur Apriani, Muhammad VIcky(perumah kpmplek vila kenacana no 1), Sri Mulyani(rumah ke2 disamping paud Husna), Reindra Hardiyani Putri(komplek Kalimantan Artha  sentosa 1 rumah urutan terakhir), iffa qarima (Jl. Komplek Wanabhakti 3 No.6) rumah ke 4 dari kanan pagar chrome, J&T Pontianak 10.524 5 9 Rp. 10.524 0.002 s 12.629 J&T Pontianak, Reindra Hardiyani Putri(komplek Kalimantan Artha  sentosa 1 rumah urutan terakhir), Sri Mulyani(rumah ke2 disamping paud Husna), Nur Apriani, Muhammad VIcky(perumah kpmplek vila kenacana no 1), iffa qarima (Jl. Komplek Wanabhakti 3 No.6) rumah ke 4 dari kanan pagar chrome, J&T Pontianak 10.524 6 6 Rp. 10.524 0.008 s 12.629 J&T Pontianak, Sri Mulyani(rumah ke2 disamping paud Husna), Nur Apriani, Muhammad VIcky(perumah kpmplek vila kenacana no 1), Reindra Hardiyani Putri(komplek Kalimantan Artha  sentosa 1 rumah urutan terakhir), iffa qarima (Jl. Komplek Wanabhakti 3 No.6) rumah ke 4 dari kanan pagar chrome, J&T Pontianak 10.524
Hasil  percobaan  dari  sistem  optimasi Travelling  Salesman  Problem ( TSP )  menggunakan  algoritma genetika menghasilkan beberapa solusi dengan kinerja yang sangat baik. Eksperimen terbaik adalah yang memiliki  nomor  3,  dengan  parameter  probabilitas crossover (Cr)  sebesar  75%,  probabilitas  mutasi (Mr) sebesar  25%,  jumlah  generasi  ( gen )  10,  stop generation 5,  dan  EB  (Total  Estimasi  Biaya)  12.63.  Solusi terbaik dalam eksperimen ini memiliki total jarak perjalanan sekitar 10.524 kilometer.
Alasan  mengapa  baris  nomor  3  dianggap  hasil  terbaik  didasarkan  pada  kombinasi  parameter  yang digunakan,  termasuk Crossover  Rate  (Cr) , Mutation  Rate  (Mr) ,  jumlah  populasi  (kromosom),  jumlah generasi  (gen),  serta  nilai  Hasil  Stop  pada  generasi  dan  estimasi  biaya  yang  paling  rendah.  Kombinasi parameter ini menghasilkan nilai fitness terbaik dengan total jarak yang paling rendah yaitu 10.524 km. Solusi  ini  melibatkan  perjalanan  yang  melintasi  titik-titik  tertentu,  dimulai  dari  J&T  Pontianak  dan melalui Reindra Hardiyani Putri di Komplek Kalimantan Artha Sentosa, Sri Mulyani (rumah ke-2 disamping PAUD  Husna),  Nur  Apriani,  Muhammad  Vicky  di  perumahan  Komplek  Vila  Kenacana,  Iffa  Qarima  di  Jl. Komplek  Wanabhakti  3  No.6,  dan  kembali  ke  J&T  Pontianak.  Solusi  ini  berhasil  mencapai  total  jarak terpendek di antara semua eksperimen yang dijalankan.
Keberhasilan  solusi  terbaik  ini  dapat  distribusikan  kepada  kombinasi  parameter  yang  tepat,  yaitu probabilitas crossover dan mutasi yang mengarah pada diversifikasi dan eksplorasi solusi, serta pengaturan jumlah generasi dan stop generation yang memungkinkan algoritma genetika untuk mencapai konvergensi dengan  baik.  Solusi  ini  mengilustrasikan  rute  yang  efisien  dan  optimal  bagi  seorang salesman untuk mengunjungi  titik-titik  yang  ditentukan,  dengan  jarak  total  yang  minimal.  Dengan  demikian,  hasil  ini menunjukkan  keefektifan  algoritma  genetika  dalam  mengatasi  masalah  perjalanan salesman dengan memanfaatkan parameter-parameter yang tepat untuk mencapai solusi terbaik.

## 5. SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  Web  GIS  berhasil diimplementasikan untuk kebutuhan penyimpanan, pengolahan data, dan berhasil melakukan penentuan lintasan  terpendek.  Sistem  ini  mengimplementasikan  algoritma  genetika  dengan  memanfaatkan  Google Maps API untuk mengoptimasi Travelling Salesman Problem (TSP) dengan fitur-fitur seperti pengelolaan data  kelompok,  titik  pengantaran,  perhitungan  rute  terpendek,  dan  pengujian  yang  telah diimplementasikan dengan baik. Dari data pengantaran oleh kurir Dimas dari J&T Pontianak, ditemukan
hasil  pengantaran  dengan  kombinasi  hasil  terbaik  berdasarkan  parameter  seperti Crossover  Rate  (Cr) , Mutation  Rate  (Mr) ,  jumlah  populasi  (kromosom),  jumlah  generasi  (gen),  serta  nilai  Hasil  Stop  pada generasi  dan  estimasi  biaya  terendah.  Hasil  pengujian  menunjukkan  nilai fitness terbaik  sebesar  12.63, waktu eksekusi sekitar 0.001 detik, dan total jarak sejauh 10.524 km, sehingga rute pengantaran oleh Kurir Dimas menjadi efisien, mencakup tempat seperti J&T Pontianak, Reindra Hardiyani Putri, Sri Mulyani, dan lainnya,  dengan  estimasi  biaya  sebesar  Rp.  12.031.  Dengan  demikian,  permasalahan  TSP  berhasil diselesaikan oleh algoritma genetika dengan baik.
Meskipun  demikian,  terdapat  beberapa  kekurangan  pada  sistem,  seperti  pengguna  tidak  dapat mengatur  sendiri  nilai mutation  rate (Cr:  25%)  dan crossover  rate (Mr:  75%).  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  mengimplementasikan  penelitian  secara  adaptif  dengan menggunakan algoritma genetika guna meningkatkan hasil parameter agar hasil yang diperoleh semakin baik.

## Daftar Pustaka
Auliasari, K., Kertaningtyas, M., & Basuki, D. W. L. (2018). Optimalisasi Rute Distribusi Produk Menggunakan Metode Traveling  Salesman  Problem . Jurnal  Sains,  Teknologi  Dan  Industri , 16 (1),  15. https://doi.org/10.24014/sitekin.v16i1.6109
C, A. P., Pramono, B., & Aksara, L. . B. (2017). Travelling Salesman Problem (TSP) Untuk Menentukan Rute Terpendek  Bagi  Kurir  Kota  Kendari Menggunakan  Algoritma  Greedy  Berbasis  Android. SemanTIK , 3 (1), 95 – 106.
Hijriana,  N.  (2015).  Penerapan  Metode  Algoritma  Genetika  Untuk  Permasalahan  Penjadwalan  Perawat (Nurse Schedulling Problem ). Info Teknik , 16 (1), 61 – 74.
Jinggo Pratama, A. S., Abdul Khamid, & Yesy Diah Rosita. (2023). Pencarian Rute Optimal Wisata Mojokerto Dalam  Kasus Traveling  Salesman  Problem Menggunakan  Algoritma  Genetika. Jurnal  Informatika Teknologi Dan Sains (Jinteks) , 5 (2), 283 – 288. https://doi.org/10.51401/jinteks.v5i2.2447
Kamelia,  R.  (2023). Profil  Kota  Pontianak:  Sejarah,  Geografi,  Peta,  dan  Iklim .  https://tirto.id/profil-kota- pontianak-sejarah-geografi-peta-dan-iklim-gAzw
Nadzir,  M.,  Cholissodin,  I.,  &  Rahayudi,  B.  (2019).  Penerapan  Multi  Travelling  Salesman  Problem  Pada Optimasi Pendistribusian Bantuan Sosial Beras Sejahtera Studi Kasus: Perum Bulog Subdivre Malang. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (3), 2894 – 2902.
Nugroho, I. S., Bhagya, T. G., & Rosinawati, D. (2020). Genetic Algorithm Untuk Memperbaiki Rute Travelling Salesman Problem Yang Dihasilkan Dari Savings Algorithm. Jurnal Sain Dan Teknik , 2 (2), 58 – 71. Pitaloka, D. K., & Koesdijarto, R. (2022). IMPLEMENTASI TRAVELLING SALESMAN PROBLEM ( TSP ) DENGAN ALGORITMA  GENETIKA  MENGGUNAKAN  PETA  LEAFLET  (  Studi  Kasus  PT  .  AMZ  Geoinfo  Solution Surabaya ) . 1 (September), 767 – 776.
Rizki,  Pratama,  R.,  Rintho,  Rerung,  R.,  &  Erfina,  A.  (2020).  PENYELESAIAN  TRAVELLING  SALESMAN PROBLEM MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA. Jurnal Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi ,
2 (1), 10 – 18.
Rohman, S., Zakaria, L., Asmiati, A., & Nuryaman, A. (2020). Optimisasi Travelling Salesman Problem dengan Algoritma Genetika pada Kasus Pendistribusian Barang PT. Pos Indonesia di Kota Bandar Lampung. Jurnal Matematika Integratif , 16 (1), 61. https://doi.org/10.24198/jmi.v16.n1.27804.61-73
Santoso, H., & Sanuri, R. (2019). Implementasi Algoritma Genetika dan Google Maps API Dalam Penyelesaian Traveling Salesman Problem with Time Window (TSP-TW) Pada Penjadwalan Rute Perjalanan Divisi Pemasaran STMIK El Rahma. Teknika , 8 (2), 110 – 118. https://doi.org/10.34148/teknika.v8i2.187 Yusron  Mubarok,  A.,  &  Chotijah,  U.  (2021).  Penerapan  Algoritma  Genetika  Untuk  Mencari  Optimasi Kombinasi  Jalur  Terpendek  Dalam  Kasus  Travelling  Salesman  Problem. Jurnal  Teknologi  Terpadu ,
7 (2), 77 – 82. https://doi.org/10.54914/jtt.v7i2.424