## OPTIMASI RUTE PENGIRIMAN BUAH KELAPA DI PASAR TRADISIONAL KABUPATEN MOJOKERTO MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
Yusril Adil Hidayat 1* , Maulana Ardillan Arendra 2 , Yesy Diah Rosita 3
1,2,3 Program Studi S-1 Informatika, Universitas Islam Majapahit Email : yusrilhidayat85@gmail.com *
Abstrak: Pasar tradisional adalah pasar yang didirikan oleh negara atau swasta untuk melakuakan usaha berupa warung, toko, atau kios. Salah satu yang sering dijumpai di pasar tradisional adalah kelapa. Kelapa merupakan jenis tumbuhan yang tersebar hampir di seluruh negara tropis, termasuk di Indonesia. Komoditas yang sangat populer bagi kebutuhan pangan masyarakat Indonesia terutama makanan yang berbahan dasar dari santan dan parutan kelapa. Pengiriman buah kelapa dari produsen ke supplier bisa memakan waktu yang lama, untuk itu pedagang pasar yang menjual kelapa tidak mendatangkan sendiri dari petani melainkan stok kelapa diperoleh dari supplier . Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan mengumpulkan data dengan tujuan untuk mengatasi masalah rute optimal perjalanan pengiriman buah kelapa agar didapatkan efektivitas jarak minimum. Dalam hal ini penerapan TSP ( Traveling Salesman Problem ) merupakan solusi dari permasalahan perencanaan logistik dengan menggunakan metode yaitu Algoritma Genetika. Pengujian ini mengunakan dua cluster 10-8-2-3-9-5-6-1-4-7 dan 5-1-3-4- 2 dengan hasil optimal 36.5935 Km. Penelitian ini meliputi wilayah yang ada di kabupaten Mojokerto.
Kata Kunci : Algoritma Genetika, Kelapa, Pasar Tradisional, TSP
Abstract: Traditional markets are markets set up by the state or the private sector to carry out business in the form  of stalls, shops, or kiosks. One that is often found in traditional markets is coconut. Coconut is a type of plant that is found in almost all tropical countries, including Indonesia. a very popular commodity for the food needs of the Indonesian people, especially food made from coconut milk and grated coconut. Delivery of coconuts from producers to suppliers can take a long time; for this reason, market traders who sell coconuts do not bring them from the farmers themselves; stock coconuts are obtained fro m suppliers. This study aims to solve the problem of the optimal route for shipping coconuts in order to obtain the effectiveness of the minimum distance. In this case, the application of the TSP (Traveling Salesman Problem) is a solution to the logistics planning problem using a method, namely the Genetic Algorithm. This test uses two clusters: 10-8-2-3-9-5-6-1-4-7 and 5-1-3- 4-2, with optimal results of 36.5935 km. This research covers the area in Mojokerto district.
Keywords : Genetic Algorithm, Coconut, Traditional Market, TSP

## PENDAHULUAN
Kelapa  merupakan  tanaman  yang  banyak ditemukan di negara tropis, termasuk Indonesia yang sebagian  besar  wilayahnya  dekat  dengan  pantai, indikasi  bahwa  pohon  kelapa  asli  daerah  tropis. Kelapa  merupakan  pohon  yang  serba  guna  karena semua  bagian  dari  pohon  ini  bermanfaat  bagi kehidupan  manusia.  Mulai  dari  buah,  daun,  batang, akar. Kelapa cukup besar dibandingkan dengan kuas lainnya.  Pada  awalnya  hanya  ada  dua  jenis  kelapa: kelapa tinggi dan kelapa kerdil[1].
Kelapa  terdiri  dari  serabut  kelapa,  yaitu mesocarp berupa serabut kasar. Daging kelapa adalah salah satu bagian ekonomi yang paling berharga dan banyak  digunakan  dalam  masyarakat  dan  industri. Daging kelapa dapat diolah menjadi kopra kemudian minyak.  Selain  itu,    dapat  membersihkan  daging kelapa  dan  memeras  kelapa  parut  menjadi  santan. Santan  adalah  suatau  bahan  yang  mengandung minyak kelapa dalam air yang dapat diperoleh dengan cara  memarut  kemudian  memeras  parutan  daging kelapa dan telah di campur sedikit air[2].
Penjualan  kelapa  di  Indonesia  bisa  dilihat  di berbagai  tempat,  salah  satunya  adalah  pasar tradisional.  Tapi  tidak  semua  pedagang  kelapa  di pasar  tradisional  mempunyai  perkebunan  sendiri. Umumnya  pedagang  melakukan  stok  kelapa  kepada supplier .  Dalam  hal  ini, supplier tidak  hanya
mengirimkan  kelapa  ke  satu  tempat  saja,  tetapi supplier mendistribusikan  kelapa  ke  pasar  yang berada dalam satu wilayah salah satunya pengiriman kelapa di seluruh pasar kabupaten Mojokerto[3].
Pengangkutan  dan  distribusi  buah  kelapa hingga  sampai  ke  para  pedagang  sering  mengalami kendala  dalam  pengirimannya  salahsatunya  adalah jarak pengiriman yang tidak tertata[1]. Dalam hal ini estimasi waktu pengiriman barang harus tepat akurat dan  efisien.  Model  perhitungan  rute  yang  optimal dengan memanfaatkan perkembangan ilmu teknologi dapat menjadi efisiensi waktu dan pengiriman barang kepada konsumen[4].
Dengan  berkembangnya  zaman  manusia dimudahkan  dengan  adanya  teknologi  dalam berbagai aspek salah satunya adalah penerapan ilmu dalam bidang Sistem Informasi Geografis (SIG). Ilmu dalam  bidang  SIG  mempelajari  berbagai  macaml yang berhubungan dengan pemetaan sebuah wilayah. SIG  sendiri  juga  mempunyai  berbagi  ilmu  di dalamnya  salahsatunya  adalah  TSP  (Travelling Salesman Problem)[5].
Penerapan TSP (Travelling Salesman Problem)  dengan  menerapkan  algoritma  genetika adalah  suatu  ilmu  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam menent ukan optimasi jarak pengiriman buah kelapa. Penelitian  yang  akan  dilakukan  ini  bertujuan untukmenentukan  rute  optimal  dalam  distribusi
kelapa  kepada  para  pedagang  pasar  tradisional kabupaten mojokerto agar pengiriman menjadi lebih efisien dan tepat waktu[6].

## TINJAUAN PUSTAKA Distribusi
Distribusi diartikan sebagai pemasaran yang ditujukan  untuk  mempercepat  dan  mempermudah pengiriman  barang  dari  produsen  ke  konsumen, sehingga  penggunaannya  sesuai  dengan  yang diperlukan  jenis,  jumlah,  harga,  tempat,  dll[7]. Distributor  adalah  perantara  penjualan  produk  dari produsen ke penjual. Setelah barang di produksi oleh tempat  produksi  atau  pabrik,  produk  dikirimkan  ke retailer ke suatu distributor[4].
Proses  distribusi  biasa  dilakukan  oleh perusahaan  yang  memproduksi  barang  dengan jumlah banyak, distribusi  merupakan proses penting dalam  memasarkan  produk  yang  tepat.  Distribusi mengacu pada transportasi dan penyimpanan barang dari  produsen  ke  konsumen  dengan  tujuan meminimalkan biaya transportasi dan pengiriman[8][9].

## Sistem Informasi Geografis
Sistem  Informasi  Geografis  merupakan sebuah  cabang  ilmu  yang  sering  digunakan  dalam menangkap, menyimpan, memanipulasi dan menyajikan  data  secara  geografis.  Data  geografis merupakan  data  yang  memiliki  komponen  spasial atau lokasi, seperti koordinat lintang dan bujur, yang digunakan  untuk  menunjukkan  posisi  obyek  di permukaan  bumi.  SIG  dapat  digunakan  untuk berbagai  tujuan,  seperti  perencanaan  wilayah, pengelolaan  sumber  daya  alam,  pemetaan,  dan analisis risiko bencana[10].

## Clustering
Clustering adalah pengelompokan data yang di  dasarkan  pada  kemiripan  atau  kedekatan  data tersebut[8]. Dalam sebuah clustering terdapat proses membagi  data  dari  kumpulan  data  yang  di  berikan sehingga  menjadi  beberapa  kelompok  dalam kesamaan.  Clustering  juga  dapat  dipahami  sebagai teknik  analisis[11].  Data  yang  digunakan  untuk mengelompokkan  item  ke  dalam  data  kelompok serupa.  Tujuan  dari  pengelompokan  data  adalah untuk  menemukan  pola  yang mungkin  tidak  terlihat dari data, seperti menemukan pola atau mengelompokkan  data  ke  dalam  kategori  yang berbeda.  Ada  berbagai  metode clustering yang digunakan, seperti k-means, hierarchical clustering , dan density-based clustering [3].
(𝑥 + 𝑎) 𝑛 = ∑ ( 𝑛 𝑘 ) 𝑥 𝑘 𝑎 𝑛−𝑘 𝑛 𝑘=0 K-means K-Means  adalah  sebuah  algoritma clustering untuk  mengelompokkan data menjadi "k" kelompok yang  berbeda  (atau  cluster)  berdasarkan  kesamaan fitur atau atribut dari data tersebut[12]. Algoritma ini
beroperasi  dengan  cara  menentukan  "k"  titik  acuan yang disebut centroid, lalu menempatkan semua data pada  cluster  paling  dekat  dengan  centroid  tersebut. Proses ini dilakukan berulang-ulang sampai tidak ada perubahan lagi pada data yang diasosiasikan dengan cluster. K-Means digunakan dalam berbagai aplikasi[13]
𝑑(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) = √∑ ( 𝑛 𝑘 ) (𝑥𝑖𝑙 − 𝑥𝑗𝑙) 2 𝑛 𝑙=1 𝑑 ( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 ) = Jarak antara objek ke 𝑖 dengan objek ke j 𝑥𝑖𝑙 = 𝑁 ilai objek 𝑘𝑒 − 𝑖 ke variabel 𝑘 𝑥𝑗𝑙 = 𝑁 ilai objek 𝑘𝑒 – 𝑗 ke variabel 𝑘 𝑛 = Jumlah variable
Tahapan dalam menentukan algoritma genetika K- Means diantaranya:
1.  Tentukan  banyaknya  data cluster yang  akan digunakan.
2. Tentukan Titik awal dari setiap cluster yang akan digunakan.
3. Petakan seluruh data/objek ke cluster berikut
Kedekatan  pada  dua  benda  ditentukan  oleh  jarak antara kedua benda tersebut. Begitu juga dengan jarak data ke cluster tertentu ditentukan oleh jarak dengan data  pada cluster tersebut.  Pada titik ini,  diperlukan perhitungan  jarak  pada  semua  data  dan  setiap  pusat cluster.  Jarak  maksimum  pada  titi  data  tertentu  dan cluster  yang  menentukan  titik  data  mana  yang termasuk dalam cluster mana.
4.  Hitung  kembali  titik  pusat  cluster  dengan  jumlah cluster  saat  ini.  Pada  pusat  cluster  merupakan  rata- rata  dari  semua  data  yang  terdapat  pada  sebuah cluster  tertentu.  Jika  diinginkan,  Anda  juga  dapat menggunakan cluster tengah. Dengan demikian, rata- rata bukan hanya satu ukuran yang digunakan.
5. Lakukan itersi  dari  proses no 3 sampai 4, sampai anggota tiap cluster tidak berubah.
Seperti  pengelompokan  pelanggan,  analisis data, dan pemetaan wilayah bagian di dalamnya juga memuat landasan teori sebagai rangkuman teori-teori literatur  yang  mendukung  penelitian  dan  penjelasan untuk memecahkan masalah melalui berbagai konsep dasar dan prinsip-prinsip yang diperlukan. Landasan teori  dapat  berupa  deskripsi  kualitatif,  model matematis atau alat bantu yang langsung berhubungan  dengan  masalah  yang  diteliti.  Sumber kepustakaan  yang  dimaksud  dalam  bagian  ini  harus disebutkan,  misalnya  dalam  kalimat/bagian  yang dikutip dan dalam daftar pustaka.

## Travelling Salesman Problem (TSP)
TSP  adalah  penjual  yang  harus  mengunjungi beberapa kota yang terletak pada jarak yang diketahui satu sama lain[14]. Penjual harus mendatangi semua kota  yang  ada  dan  hanya  dapat  mendatangi  kota tersebut satu kali. Persoalannya adalah bagaimana si
penjual bisa mengatur rute perjalanannya sedemikian rupa sehingga jarak yang ditempuh paling kecil. Ada berbagai macam metode yang dapat digunakan untuk mengatasi TSP, antara lain metode hill climbing, ant colony  system,  dan  dynamic  programming [15]. Metode lain yang dapat digunakan untuk menyelesaikan  TSP  adalah  algoritma  genetika. Algoritma  genetika  adalah  algoritma  yang  meniru fungsi  proses  genetika  pada  organisme  hidup,  di mana terjadi proses memilah, kombinasi, dan mutasi untuk menghasilkan kromosom yang baik[5].

## Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  adalah  algoritma  yang hampir  sama  dengan  proses  genetika  pada  makhluk hidup,  dimana  sebuah  genetikan  terjadi  proses seleksi,  kombinasi,  dan  mutasi  untuk  menghasilkan kromosom yang terbaik. Seseorang dapat menemukan  solusi  untuk  masalah  nyata.  Sebelum menjalankan algoritma, kode yang cocok untuk tugas tersebut  harus  dirancang,  sebagai  solusi  yang  layak dalam ruang masalah dalam bentuk kromosom yang terdapat komponen genetik terkecil atau gen Dengan menggunakan sebuah teori evolusi dan teori genetika. Penerapan  algoritma  ini  melibatkan  beberapa  teori yaitu repoduksi crossover dan mutasi[16].
Algoritma  genetika  juga  dapat  dipahami sebagai  algoritma  evolusi  yang  dipopulerkan  oleh John Hollan dan timnya pada tahun 1970, digunakan untuk menemukan solusi, atau solusi perkiraan, untuk menemukan dan mengoptimalkan masalah. Algoritma genetika adalah algoritma pencarian acak yang  memecahkan  masalah  pada  fungsi  kontinu (dapat  dibedakan  atau  tidak  dapat  dibedakan)  dan mengoptimalkan  fungsi  diskrit.  Algoritma  genetika memakai strategi evolusi yang terinspirasi oleh dasar evolusi biologis. Pada tahap perkembangannya, suatu populasi  terdiri  atas  sejumlah individu tertentu yang disebut filamen atau kumpulan kromosom[17].

## METODE
Penelitian ini kuantitatif dengan
mengumpulkan data yang dilakukan untuk menyelesaikan sebuah optimasi rute pengiriman buah kelapa  dari supplier ke  tingkat  pedagang  pasar tradisional yang berlokasi di wilayah Mojokerto.
Gambar 1. Metode Penelitian
Tahap awal adalah pengumpulan data, dimana stok kelapa di supplier (pusat pasar) berjumlah 2000 kelapa yang akan dikirim ke pasar tradisional wilyah Mojokerto  dengan  jumlah  200  kelapa  per  pasar, setelah  pengumpulan  data  selesai,  dilanjutkan  ke tahap  berikutnya  yaitu  pengelompokan  data  pasar menjadi  2 cluster karena  pasar  di  mojokerto berjumlah 15 pasar, maka supplier perlu mendatangkan  kelapa  sejumlah  3000  kelapa  untuk menjangkau  permintaan  pasar,  tahap  selanjutnya pengujian metode algoritma genetika untuk menemukan  hasil  yang  relevan. Berikut  Langkah- langkah penelitian yang akan dilakukan.

## Pengumpulan data
Pengumpulan  data  adalah  teknik  yang digunakan  dalam  mengumpulkan  data  yang  akan digunakan  dalam  sebuah  penilitian.  Ada  beberapa metode  pengumpulan  data  yang  biasa  digunakan seperti  survei,  wawancara,  observasi,  studi  kasus, analisis  dokumen  dan  eksperimen.  Setiap  metode memiliki  barbagai  kelebihan  dan  kekurangan  dan dapat  digunakan  tergantung  pada  tujuan  penelitian, sumber daya yang tersedia dan karakteristik populasi penelitian.  Hasil  yang  akurat  dan  andal  dapat dipastikan  dengan  metode  pengumpulan  data  yang tepat.
Berdasarkan  penelitian  yang  akan  dilakukan tahapan  pertama  adalah  mengumpulan  atau  mencari data  sebagai  acuan.  Pada  penelitian  yang  akan digunakan  sumber  data  yang  digunakan  adalah sebuah  website  yang  menyediakan  kebutuhan  data perdagangan pada wilayah kabupaten Mojokerto.
Tabel 1. Tabel Pasar Wilayah Mojokerto
Sumber data : https://perdagangan.sinergismart.mojokertokab.go.i d/lihat/pasar) Nama Pasar Latitude Longitude Id Pasar Raya Mojosari -7,5143 112,5565 1 Pasar Bagusan -7,4570 112,4297 2
Gedek Pasar Bangsal -7,4994 112,4970 3 Pasar Canggu  -7,4229 112,4664 4 Pasar Dinoyo  -7,5911 112,4291 5 Pasar Dlanggu -7,5663 112,4839 6 Pasar kedungmalin g -7,5215 112,4137 7 Pasar Kuterjo  -7,5680 112,5120 8 Pasar Ngoro -7,5498 112,6135 9 Pasar  Niaga Mojosari -7,5229 112,5632 10 Pasar Pacet -7,6648 112,5382 11 Pasar Perning  -7,4066 112,4885 12 Pasar Pohjejer -7,6126 112,4739 13 Pasar Pungeran -7,6118 112,4885 14 Pasar Gempolkerep -7,4570 112,3882 15 Data Latitude dan Longitude yang dimasukkan pada tabel  pasar  hanya  menggunakan  4  digit  dibelakang koma dengan tujuan tidak memenuhi ruang.

## Clustering Data
Clustering atau
menganalisa pengelompokan  adalah  metode  mengelompokkan data  berdasarkan  kesamaan  (proximity).  Clustering adalah  proses  membagi  data  dari  kumpulan  yang menjadi  berbagai  kelompok  yang  mempunyai karakter  kemiripan  data  dengan  karakter  data  yang lain.  Pada  penelitian  ini  jumlah cluster di  bagi menjadi dua cluster

## Pengujian Algoritma Genetika
Pengujian  algoritma  genetika  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  empat tahapan  diantaranya  Inisialisasi  Populasi,  Seleksi Crossover, Proses Mutasi dan Terminasi. Dibawah ini merupakan  tabel  parameter  yang  digunakan  dalam pengujian Algoritma Genetika.
Tabel 2. Parameter Algoritma Genetika Populasi Crossover Mutasi K1 K2 Uji 1 Uji 2 Uji 1 Uji 2 7 8 0,6 0,4 0,8 0,7
Tahap  pertama  adalah  inisialisasi  populasi membutuhkan kromosom, setiap kromosom terdapat gen.  Gen  adalah  representasi  atau  kode  dari  pasar yang telah ditentukan. Susunan kromosom merupakan deret yang berbeda, generasi gen diambil dengan cara k-means. Populasi  asli untuk penelitian ini  berisi  2  kromosom  dengan  hingga  10  gen  dan  5 gen dari setiap kromosom. Di bawah ini adalah tabel kromosom  yang  dikelompokkan  berdasarkan K- means.
Tabel 3. Clustering Kromosom Kromosom Gen K1 10 8 2 3 9 5 6 1 4 7 K2 5 1 3 4 2 8 10 9 7 6
Tahap Kedua adalah proses  seleksi. seleksi adalah  proses  pemilihan  kromosom  dari  populasi yang sudah ditentukan melalui proses clastering yang digunakan untuk proses crossover .
Tahap  ketiga  adalah  proses crossover . Proses  adalah  sebuah  proses  bertujuan  untuk menentukan kromosom baru atau dengan membandingkan  kromosm  sebelumnya.  Ditentukan dengan menganalisa dari jarak terpendek

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  Implementasi  yang  didapatkan, hasil  cluster  yang  telah  ditentukan  beserta  dengan latitude dan longtitude menggunakan Rapidminer.
Tabel 4. Hasil pengujian Algoritma Genetika No Lokasi Data Rute Jarak 1. Pasar Mojokerto 10, 8, 2, 3, 9, 5, 6, 1, 4 7  92.5205 KM 2. 5, 1, 3, 4, 2
36.5935 KM

## Gambar 2. Hasil Pengujian Cluster Pertama
Gambar  di  atas  menjukan  hasil  penentuan  rute berdasarkan  cluster  1  dengan  jumlah  populasi  10. Pada gambar tersebut menunjukan rute optimal pada cluster  1  adalah  titik  10-8-2-3-9-5-6-1-4-7  dengan jarak  optimal  92.5205  Km.  Dari  titik  awal keberangkatan.
Gambar di atas menjukan hasil penentuan rute berdasarkan cluster 2 dengan jumlah populasi 5. Pada gambar  tersebut  menunjukan  rute  optimal  pada cluster  2  adalah  titik  rute  5-1-3-4-2  dengan  jarak optimal 36.5935 Km dari awal keberangkatan

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan pengujian menggunakan algoritma  genetika  hasil  yang  di  dapatkan  dalam penelitian  ini  Sebagai  optimasi  rute  distribusi  buah kelapa  ke  pasar  tradisonal  di  seluruh  kabupaten mojokerto  mendapati  hasil  rute  optimal  dengan Jumlah 15 pasar, kelapa yang datang perhari melalui distributor  berjumlah  2000  kelapa  per  muatan, sedangkan  permintaan  kelapa  per  pasar  adalah  200, sehingga perlu adanya sistem cluster K-Means untuk menentukan  kluster  pengiriman  kelapa  di  pasar tradisional Mojokerto. Dengan menggunakan cluster K-means  jumlah  pasar  terbagi  menjadi  2  kluster, dimana cluster pertama  berjumlah  10  pasar  dengan jarak  92.205  Km, cluster kedua  berjumlah  5  pasar dengan jarak  36.5935 Km. Maka  untuk menentukan jarak  optimal  pada  kedua cluster membutuhkan metode algoritma genetika.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. A. Septiana, R. Hidayattulloh, J. Machmudin, and N. F. Anggraeni, “Optimasi Biaya Pengiriman Kelapa Menggunakan Model Transportasi Metode Stepping Stone,” J. Rekayasa Sist. Ind. , vol. 5, no.
2, pp. 111–115, 2020, doi: 10.33884/jrsi.v5i2.1909. [2]
W.  F.  Mahmudy,  “Optimasi  Multi  Travelling Salesman Problem (M-TSP) Menggunakan Algoritma Genetika,” Semin. Nas. Basic Sci. , vol. 1,  no.  2,  pp.  1–6,  2016,  [Online].  Available: http://wayanfm.lecture.ub.ac.id/files/2014/03/200 802-Wayan-Basic-Science-mTsp-GAs.pdf
[3] B.  Lesmana,  “Pengelompokan  Pengiriman  Hasil Kelapa  Sawit  Berdasarkan  Tonase  dan  Kwalitas Menggunakan  Metode  Clustering  (Studi  Kasus: KUD  Bumi  Pusaka),” Semin.  Nas.  Inform. ,  pp. 154–165, 2021.
[4] R.  P.  Ritonga,  M.  Zakaria,  and  S.  Syukriah, “Penugasan  Rute  Distribusi  Menggunakan Algoritma Tabu Search Pada Pt. Yakult Indonesia Persada Cabang Lhokseumawe,” Ind. Eng. J. , vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.53912/iejm.v10i1.626.
[5] D. A. Suprayogi and W. F. Mahmudy, “Penerapan Algoritma Genetika Traveling Salesman Problem with  Time  Window:  Studi  Kasus  Rute  Antar Jemput Laundry,” J. Buana Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 121–130, 2015, doi: 10.24002/jbi.v6i2.407.
[6] A.  A.  Ismail  and  S.  Herdjunanto,  “Penerapan Algoritma  Ant  System  dalam  Menemukan  Jalur Optimal pada Traveling Salesman Problem ( TSP ) dengan Kekangan Kondisi Jalan,” vol. 1, no. 3, pp. 1–6, 2012.
[7] M. A. Rosita, Yesy Diah Rosita and Rosyida, Erly Ekayanti  and  Rudiyanto,  “Implementation  of dijkstra  algorithm  and  multi-criteria  decision- making  for  optimal  route  distributionNo  Title,”
Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  161,  pp.  378--385,
2019.
[8] S.  Asmiatun,  “Penerapan  Metode  K-Medoids Untuk  Pengelompokkan  Kondisi  Jalan  Di  Kota Semarang,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 171–180, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v6i2.193.
[9] R.  Sulistiorini  and W.  F.  Mahmudy,  “Penerapan algoritma  evolution  strategies  untuk  optimasi distribusi barang dua tahap,” Repos. J. Mhs. , vol. 5, no, no. 11, p. 12, 2015.
[10] M. S. Lauryn and M. Ibrohim, “Sistem Informasi Geografis Tingkat Kerusakan Ruas Jalan Berbasis Web,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 6, no. 1, p. 20, 2019, doi: 10.30656/jsii.v6i1.1022.
[11] F.  Y.  Saptaningtyas,  “Multi  Traveling  Salesman Problem  (Mtsp)  Dengan  Algoritma  Genetika Untuk  Menentukan  Rute  Loper  Koran  Di  Agen Surat  Kabar,” PYTHAGORAS  J.  Pendidik.  Mat. , vol. 7, no. 2, pp. 55–64, 2012.
[12] M.  Ali  Hasymi,  A.  Faisol,  and  F.  Ariwibisono, “Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan  Warga Kurang  Mampu  Di  Kelurahan  Karang  Besuki Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 284– 290, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3269.
[13]
“Mahasiswa mampu menguasai teori Unsupervised Learning | Clustering TA 2022/2023 Program  Studi  Teknik  Informatika  |  Universitas Islam Majapahit,” 2023.
[14] Y. D. Rosita, Pemrograman Matlab Untuk Sistem Informasi Geografis Berbasis Kecerdasan
Buatan: Graha Ilmu . 2019.
[15] A.  Hanafi,  R.  C.  Wihandika,  and  P.  P.  Adikara, “Penyelesaian  Multiple  Travelling  Sales  man Problem  (  M-TSP  )  Dengan  Menggunakan Algoritme Genetika : Studi Kasus Pendistribusian Barang  Di  Kantor  Pos  Lumajang,” J.  Pengemb. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ.  Brawijaya , vol. 2, no. 5, pp. 2000–2006, 2018.
[16] T.  Sefuro  and  S.  Sudaryanto,  “Analisis Perbandingan Algoritma Genetika dan Algoritma Fuzzy  Evolusi  Dalam  Penyelesaian  Traveling Salesman Problem,” Udinus , pp. 1–12, 2015.
[17] S. Lukas, T. Anwar, and W. Yuliani, “Penerapan Algoritma  Genetika  Untuk  Traveling  Salesman Problem  Dengan  Menggunakan  Metode  Order Crossover  Dan  Insertion  Mutation,” Semin.  Nas. Apl. dan Teknol. Inf. (SNATI 2005) , vol. 2005, no. Snati, pp. 1–5, 2005.