2428 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2428-2437 E- ISSN 2503-2933

## Implementasi Algoritma IWD Dalam Aplikasi Mobile Untuk Penentuan Rute Penjemputan-Pengantaran Travel
Indra Maryati* 1
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Ciputra Surabaya e-mail: * ,1 indra.maryati@ciputra.ac.id

## Abstrak
Transportasi berubah menjadi kebutuhan primer, seperti ride hailing, travel antar kota, bahkan  antar  jemput  sekolah  atau  karyawan,  menjadi  hal  yang  banyak  dicari.  Jenis transportasi  tersebut  sangat  populer  karena  menyediakan  fleksibilitas  dalam  lokasi penjemputan  dan  pengantaran.  Pada  kendaraan  antar  jemput  akan  terdapat  beberapa penumpang  dimana  sopir  harus  memikirkan  rute  yang  paling  efisien  untuk  melakukan penjemputan  dan  pengantaran.  Untuk  mengurutkan  lokasi  tujuan  dengan  efisien,  sopir  akan membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan  wawasan  yang  luas  mengenai  lokasi.  Sistem  yang dapat  menentukan  rute  penjemputan  dan  pengantaran  tentunya  sangat  diperlukan  karena sangat  membantu  kinerja  sopir.  Sistem  dilengkapi  fitur  navigasi  untuk  memudahkan  sopir melakukan  penjemputan.  Dalam  menyelesaikan  sistem  ini  akan  menggunakan  algoritma Intelligent  Water  Drops  (IWD)  dalam  menentukan  urutan  penjemputan  atau  pengantaran. Proses data master, report, menjalankan algoritma untuk mencari rute terbaik dilakukan oleh admin  perusahaan  travel.  Hasil  rute  terbaik  yang  telah  diproses  akan  dikirimkan  ke  aplikasi mobile  sopir,  dimana  akan  terdapat  fitur  navigasi  dengan  bantuan  Google  Maps  yang  dapat dimanfaatkan  oleh  sopir.  Dengan  sistem  yang  dibuat  dapat  membantu  sopir  untuk menyelesaikan  tugasnya  dalam  menjemput  dan  mengantar  customer  dengan  waktu  dan  jarak yang  lebih  efisien.  Dengan  bantuan  Google  Maps,  sopir  juga  dapat  mengetahui  durasi penjemputan atau pengantaran dan kondisi lalu lintas yang akan dilaluinya.
Kata kunci —Algoritma Intelligent Water Drops, Permasalahan Rute, Google Maps API, Layanan Travel, Ride Hailing

## Abstract
Transportation  has  turned  into  a  primary  need,  such  as  ride-hailing,  inter-city  travel, and even pick-up and drop-off for schools or employees, which are much sought after. This type of  transportation  is  very  popular  because  it  provides  flexibility  in  pick-up  and  drop-off locations. On the shuttle vehicle there will be several customers where the driver has to think of the most efficient route to pick-up. To efficiently find the routes, the driver will need quite a long time  and  extensive  knowledge  about  the  location.  A  system  that  can  determine  pick-up  and drop-off routes is certainly needed by the driver. System is equipped with navigation features to make  it  easier  for  drivers  to  done  pick-up. In  completing  this system, Intelligent Water  Drops (IWD) algorithm will be used to determine the pick-up or drop-off route. The process of master data, reports, running IWD to find the best route is carried out by an admin. Best route result will be  sent to the  mobile application used by  driver,  there  will  be  a  navigation  feature using Google Maps that can be used by the driver. With the system created, it can help drivers finish their work of pick-up and drop-off costumer in better efficiency of time and distance. With the help of Google Maps, the driver can also find out the duration of the pick-up or drop-off and the traffic conditions.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Keywords —Intelligent Water Drops Algorithm, Routing Problem, Google Maps API, Shuttle Service, Ride Hailing

## 1. PENDAHULUAN
ebutuhan  transportasi,  baik  dalam  kota  maupun  luar  kota,  yang  merupakan  kebutuhan sekunder  saat  ini  sudah  berubah  menjadi  kebutuhan  primer.  Transportasi  seperti ride hailing , travel antar kota, bahkan antar jemput sekolah atau karyawan, menjadi hal yang sangat  diperlukan  masyarakat  perkotaan.  Jenis  transportasi  tersebut  sangat  populer  di masyarakat  karena  menyediakan  layanan door  to  door ,  yang  dimaksud door  to  door adalah menjemput  dari  lokasi  penjemputan  dan  mengantar  ke  lokasi  tujuan  yang  diinginkan penumpang. Proses pemesanan atau booking yang dilakukan penumpang juga bervariasi khusus untuk ride hailing , seperti menggunakan aplikasi Gojek, Grab, dan lain sebagainya. Untuk jenis travel antar kota dan antar jemput, proses pemesanan dilakukan dengan cara lebih konvensional atau  manual  dimana  penumpang  menelpon  ke  perusahaan  dan  dicatat.  Kemudian  dari  daftar alamat  penumpang  diproses  oleh  admin  perusahaan  travel,  dan  sopir  akan  diberikan  daftar alamat penjemputan dan pengantaran. Sopir harus mengurutkan daftar alamat tersebut dan tidak jarang sopir harus menghubungi penumpang untuk menanyakan alamat pasti atau lokasi acuan untuk mencapai lokasi penumpang.
Masing-masing  sopir  akan  dibekali  oleh handphone oleh  perusahaan  travel  untuk  dapat menghubungi  penumpang.  Jenis handphone yang  dimiliki  oleh  sopir  tidak  jarang  adalah smartphone  Android yang  harganya  terjangkau.  Untuk  itu  dibuatlah  sebuah  aplikasi mobile di Android yang dapat menentukan rute penjemputan dan pengantaran ke alamat yang ingin dituju oleh  penumpang,  sehingga  sopir  tidak  dipusingkan  lagi  dalam  dalam  menentukan  rute penjemputan dan pengantaran.
IWD  adalah  algoritma  yang  dibuat  dari  hasil  pengamatan  keadaan  alam,  yaitu  aliran air pada sungai [1], dimana air mengalir pada sungai akan menemukan rute paling efisien menuju ke  tujuannya.  Algoritma  IWD  terinsirasi  dari  alam  dan  tergolong  ke  algoritma  meta-heuristik. Inti dari algoritma IWD adalah dimana selama pergerakan tetesan air dapat merubah lingkungan yang  dilaluinya  dan  lingkungan  juga  dapat  mempengaruhi  rute  tetesan  air  [1][2].  IWD  dapat diterapkan  pada  beberapa  permasalahan  seperti  permasalahan Traveling  Salesman  Problem (TSP)  [3],  Penjadwalan  Kegiatan  Belajar  Mengajar  [4],  Penjadwalan  Ujian  [5],  atau Vehicle Routing Problem (VRP) [6]. Permasalahan yang terjadi pada TSP adalah dalam penentuan rute seorang salesman , hal ini sangat mirip dengan permasalahan yang peneliti hadapi dimana sopir travel  harus  menemukan  rute  untuk  dapat  menjemput  semua  penumpangnya.  Pada  penelitian [3],  dilakukan  perbandingan  antara  algoritma  Backtrack  dengan  algoritma  IWD.  Algoritma IWD akan  memberikan solusi terbaik, dari sisi waktu, jika permasalahan terdapat banyak kota yang  harus  dikunjungi.  Algoritma  Backtrack  akan  memproses  permasalahan  lebih  lama  jika kota  yang  harus  dikunjungi  lebih  dari  11  kota,  demikian  sebaliknya.  Algoritma  IWD  akan memproses permasalahan lebih lama jika kota yang harus dikunjungi dibawah 11 kota. Hal ini dikarenakan algoritma IWD menggunakan rumus probabilitas acak [1] dalam menemukan kota berikutnya untuk dikunjungi.
Dikarenakan  jumlah  penumpang  sekali  pengantaran  atau  penjemputan  tergantung  dari mobil  yang  digunakan  untuk  menjemput,  rata-rata  12-15  orang  dengan  mobil  minibus,  maka pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  IWD  untuk  menentukan  rute  penjemputan  atau pengantaran.
K
2430 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2428-2437 E-ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN
Pada subbab ini akan dijelaskan tata cara pengerjaan penelitian ini mulai dari awal hingga akhir. Peneliti juga akan membahas lebih detail mengenai proses perubahan data alamat hingga menhasilkan rute penjemputan dan pengantaran. Gambar 1 adalah tahapan pengerjaan penelitian ini.
Gambar 1.  Tahap Penelitian
2.1   Perubahan Alamat Menjadi Latitude dan Longitude [7]
Proses  perubahan  alamat  menjadi latitude dan longitude dilakukan  dengan  bantuan Google  Maps .  Setiap  kali  penumpang  akan  melakukan  pemesanan  akan  diminta  data  alamat penjemputan dan pengantaran oleh admin perusahaan travel dengan menggunakan situs. Proses pencarian alamat akan dibantu oleh Google Maps API untuk  menampilkan posisi alamat yang dicari dan Google Places API for Android .
Ketika admin telah memilih alamat yang diinginkan pada Google Place , maka map akan menampilkan  lokasi  pada  alamat  yang  dipilih.  Namun  tidak  selalu Google  Place  API menghasilkan  alamat  tepat  hingga  nomor  alamat  rumahnya,  sehingga  admin  dapat  menggeser posisi pin .  Ketika pin digeser  alamat  lengkap  dari  posisi pin akan  ditampilkan  pada text  field , posisi pin pada Google Map akan dikonversi menjadi latitude dan longitude .

## 2.2   Perhitungan Jarak dan Waktu
Pada  subbab  sebelumnya  adalah  proses  konversi  alamat  yang  diinputkan  admin  dan diubah menjadi latitude dan longitude . Setelah didapatkan latitude dan longitude , data tersebut akan disimpan pada database . Setelah semua pemesanan dari beberapa penumpang terkumpul, dimana  masing-masing  pemesanan  menyimpan latitude dan longitude ,  berikutnya  dari  lokasi penjemputan dan pengantaran akan didapatkan jarak dan waktu antar pemesanan.
Untuk  mendapatkan  jarak  dan  waktu  akan  dibantu  oleh Google  Maps  Direction  API . Google  Maps  Direction  API akan  menghasilkan  banyak  kemungkinan  rute  untuk  mencapai lokasi  tujuan  dari  lokasi  asal.  Setiap  rute  yang  dihasilkan  akan  terdapat  data  jarak  dan  waktu tempuh.  Setiap latitude dan longitude yang  tersimpan  pada  jadwal  keberangkatan  yang  sama akan diproses dengan Google Maps Direction API untuk diperoleh jarak dan waktu tempuhnya. Rute  yang  dihasilkan  tidak  cuma  satu  karena  itu  pengguna  sistem  ini  diminta  untuk menginputkan lebih prioritas waktu atau jarak. Jika prioritasnya adalah jarak, maka dari banyak rute  yang  didapatkan  akan  dipilih  jarak  yang  terpendek  dan  berlaku  sebaliknya.  Setelah diperoleh data jarak dan waktu tersebut akan disimpan pada database .
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 2.3   Penerapan Algoritma Intelligent Water Dops (IWD)
Sebelum menjalankan algoritma, data jarak dan waktu yang telah disimpan pada database akan  diakses  dan  disimpan  pada  variabel.  Variabel  penampung  akan  bersifat  array  2  dimensi atau matriks, sehingga memudahkan untuk mengakses pada saat menjalankan algoritma.
IWD adalah algoritma yang dibuat dari hasil pengamatan keadaan alam [8], yaitu aliran air  pada  sungai  [1],  dimana  air  mengalir  pada  sungai  akan  menemukan  rute  paling  efisien menuju  ke  tujuannya.  Inti  dari  algoritma  IWD  adalah  dimana  selama  pergerakan  tetesan  air dapat  merubah  lingkungan  yang  dilaluinya  dan  lingkungan  juga  dapat  mempengaruhi  rute tetesan  air  [1][2].  Untuk  menyelesaikan  masalah  penentuan  rute  yang  efisien  ini  menjadi masalah yang cocok diselesaikan dengan IWD. Setiap alamat yang akan dikunjungi oleh travel akan  dimodelkan  sebagai  sebuah node /verteks  pada  graf.  Untuk edge / link mempresentasikan jalur yang menghubungkan antar alamat tersebut.
Dalam algoritma IWD ini, beberapa tetesan air buatan ( drops ) digunakan untuk merubah lingkungan sehingga jalur optimal dinyatakan sebagai salah satu dengan jumlah tanah terendah pada edge [2]. Properti penting pada IWD adalah jumlah soil yang dibawa oleh tetesan air dan velocity (kecepatan)  dari  masing  masaing  tetesan  air  yang  bergerak.  IWD  bekerja  dengan membuat aliran buatan yang mengalir antara alamat-alamat yang telah dipresentasikkan menjadi sebuah  graf.  Untuk  menangani  perhitungan  algoritma  yang  mengunjungi  alamat  yang  sama lebih  dari  satu  kali  maka  digunakan  sebuah  list  yang  akan  mencatat  semua  data  alamat  yang telah dikunjungi oleh IWD. Dengan demikian tujuan alamat yang dikunjungi berikutnya adalah alamat-alamat yang tidak ada pada list tersebut.
Algoritma IWD akan dijalankan dengan menentukan jumlah iterasi dan drops pada awal inisialisasi.  Semakin  banyak  iterasi  dan drops yang  ditentukan  makin  besar  kemungkinan algoritma  ini  menghasilkan  rute  yang  paling  efisien.  Pengaplikasian  algoritma  ini  akan menggunakan  bahasa  PHP.  Algoritma  IWD  akan  dijalankan  dengan  membuat class . Class ini akan  terdiri  dari  properti  dan  fungsi-fungsi  yang  diperlukan  oleh  algoritma.  Dengan  adanya class maka akan membuat program menjadi lebih rapi dan efisien. Diagram Alir dari algoritma IWD dapat dilihat pada gambar 2. Penerapan Algoritma IWD pada aplikasi ini sebagai berikut: 1. Mengubah lokasi penjemputan atau pengantaran menjadi longitude - latitude . Masing-masing lokasi ini akan menjadi sebuah Node .
2. Menghubungkan masing-masing Node hingga setiap Node saling berhubungan.
3. Memberikan  bobot  untuk  hubungan  antara Node .  Bobot  adalah  jarak  antara  lokasi penjemputan atau pengantaran yang didapatkan dari Google API .
4. Melakukan perhitungan dengan Algoritma IWD.
2432 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2428-2437 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 2.  Diagram Alir Algoritma IWD

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pengujian,  dilakukan  pengujian  ke  7  lokasi  penumpang  yang  berbeda  dengan penggunaan  mobil  Toyota  kijang  innova.  Seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  subbab  2,  proses pencarian  rute  diawali  dengan  mengubah  lokasi  penjemputan  menjadi latitude dan longitude , kemudian  admin  perusahaan  travel  dapat  memilih  apakah  akan  mementukan  rute  berdasarkan prioritas  jarak  atau  waktu.  Dan  algoritma  IWD  akan  dijalankan  dan  akan  didapatkan output berupa urutan kota. Urutan kota tersebut akan disimpan pada tabel pemesanan sehingga untuk pengaksesan  tidak  perlu  menjalankan  algoritma  berulang  ketika  ingin  menampilkan  urutan penjemputan dan pengantaran.
Untuk  menampilkan  urutan  penjemputan  dan  pengantaran  pada map akan  dibantu  oleh Google  Maps  API  JavaScript [9]  untuk web dan Google  Maps  API  for  Android [10]  untuk aplikasi mobile sehingga  visualisasi akan  lebih  baik  dan  dimengerti  oleh  pengguna.  Gambar  3 merupakan  gambar  yang  menunjukan  perbedaan  rute  yang  dihasilkan  ketika  prioritas  yang dipilih berbeda.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 3.  Perbandingan Visualisasi Rute Prioritas Jarak dan Waktu
Gambar  kiri  adalah  prioritas  jarak  dan  gambar  kanan  adalah  prioritas  terhadap  waktu. Dapat dilihat perbedaanya ketika mengunjungi lokasi ke-2 atau B sudah berbeda, yaitu prioritas waktu  memilih  lokasi  ke-3  prioritas  jarak  sebagai  lokasi  ke-2  dan  sebaliknya  terjadi  pada prioritas  jarak.  Untuk  7  lokasi  yang  diurutkan  jika  menggunakan  prioritas  jarak  akan menghasilkan  total  jarak  32.863  meter  dengan  waktu  5.321  detik.  Sedangkan  untuk  prioritas waktu  akan  menghasilkan  total  jarak  35.888  dengan  5.068  detik.  Rute  terpilih  kemudian dilakukan pemilihan sopir yang dapat mengerjakannya dan dikirimkan ke aplikasi mobile sopir yang bertugas.
Untuk aplikasi mobile Android sendiri, pertama sopir akan mendapatkan notifikasi job list pada smartphone miliknya  atau  dapat  memilih  job  list  pada  dashboard  aplikasi  sopir. Job  list merupakan pekerjaan penjemputan atau pengantaran yang harus dilakukannya dimana pekerjaan ini  diatur  oleh  admin  perusahaan  travel.  Pada  aplikasi  sopir  terdapat  3  menu  yaitu Job  List , Inbox dan Log Out . Job list digunakan untuk menampilkan job list yang harus dikerjakan oleh sopir. Inbox digunakan untuk  menampilkan data notifikasi yang telah diterima oleh sopir. Log out digunakan  untuk  menghapus  data  pengguna  yang  sedang login pada database aplikasi mobile. Untuk tampilan menu dashboard pada aplikasi sopir dapat dilihat pada gambar 4. Lalu, pada  gambar  4  bagian  kanan  merupakan  notifikasi  yang  muncul  jika  sopir  mendapatkan pekerjaan baru.
2434 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2428-2437 E-ISSN 2503-2933
Gambar 4.  Halaman Dashboard Aplikasi Mobile Sopir dan Notifikasi
Gambar  5  merupakan  tampilan  daftar  tugas  dari  sopir  yang  login  pada  aplikasi.  Pada header  job  list (gambar  5  bagian  kiri)  tampak  ada  perbedaan  warna  pada job  list dimana terdapat  warna  abu-abu  dan  dengan  yang  tidak.  Hal  ini  bertujuan  untuk  membedakan  untuk yang  berwarna  abu-abu  artinya  admin  perusahaan  travel  belum  memproses  pemesanan penumpang pada jadwal atau job list tersebut. Ketika admin perusahaan travel telah memproses atau  menjalankan  algoritma  untuk  mengurutkan  lokasi  penjemputan  dan  pengantaran,  maka jadwal  yang  diproses  tersebut  otomatis  akan  dapat  diklik.  Data job  list didapat  dengan melakukan permintaan data pada tabel jadwal dan pemesanan di web service yang telah dibuat.
Gambar 5.  Halaman Job List dan Rinciannya
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Pada  gambar  5  bagian  tengah  dan  kanan  adalah  gambar  untuk  menampilkan detail dari job  list .  Tampilan  ini  akan  tampil  setelah  sopir  menekan  salah  satu header  job  list yang  telah diproses  oleh  admin  perusahaan  travel.  Pada detail  job  list ini  akan  menampilkan  data  alamat yang harus dijemput dan alamat pengantaran. Semua alamat penjemputan dan pengantaran telah diurutkan dengan rute terbaik. Pada masing-masing data alamat akan terdapat tombol complete , tombol  ini  berguna  ketika sopir telah selesai  menjemput atau  mengantar  pada  alamat  tersebut. Tab pada bagian atas digunakan untuk memisahkan antara alamat penjemputan dengan alamat pengantaran.
Data  urutan  yang  ditampilkan  tidak  diberi  nomor,  tetapi  ditampilkan  urut  dari  yang pertama di posisi atas hingga terakhir di posisi bawah. Pada bagian bawah terdapat dua tombol yaitu navigate dan complete .  Tombol navigate digunakan  untuk  membantu  sopir  ketika  sopir tidak  mengetahui  jalan  untuk  menjemput  atau  mengantar  masing-masing  penumpang.  Ketika tombol navigate ditekan  akan  menampilkan  aplikasi Google  Maps dengan  mengubah  semua lokasi  yang  belum  selesai  dijemput  atau  diantar  ke  dalam  aplikasi Google  Maps .  Tombol complete digunakan  untuk  mengubah  status  dari job  list dan  jadwal  bahwa  telah  selesai dilakukan  oleh  sopir  yang  bersangkutan.  Tombol complete dapat  ditekan  ketika  semua penumpang  telah  diantar  oleh  sopir.  Jika  sopir  tidak  sengaja  menekan  tombol complete , sedangkan  masih  terdapat  penumpang  yang  belum  diantar,  maka  akan  terdapat  pesan  bahwa masih terdapat penumpang yang belum diantar.
Gambar 6 . Aplikasi Google Maps Dengan
Lokasi Penjemputan
2436 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2428-2437 E-ISSN 2503-2933
Pada  gambar  6  adalah  gambar  dari  aplikasi Google  Maps yang  telah  berisi  lokasi  dari penjemputan  atau  pengantaran  penumpang.  Ketika  menekan  tombol navigate ,  aplikasi  sopir akan membuka aplikasi Google Maps dan melemparkan semua lokasi pada tab yang aktif, baik itu penjemputan atau pengantaran. Dapat dilihat terdapat 6 stops dan 1 tujuan akhir. Semua stop tersebut  telah  diurutkan  oleh  algoritma  IWD  yang  telah  diproses  sebelumnya  oleh  admin perusahaan travel. Sopir dapat kembali ke aplikasi dengan menekan tombol back beberapa kali.

## 4. KESIMPULAN
Beberapa  kesimpulan  yang  dapat  ditarik  setelah  melakukan  penelitian  dengan mengembangkan aplikasi mobile Android ini. Pertama dalam penggunaan algoritma IWD dalam menentukan  rute  penjemputan  dan  pengantaran  yang  efisien  cukup  efektif  dan  cepat  karena algoritma  IWD  tidak  perlu  melakukan  pengecekan  pada  seluruh  kemungkinan  rute  yang  ada. Yang  kedua,  algoritma  IWD  dapat  menghasilkan  rekomendasi  rute  lebih  cepat  dibandingkan algoritma  Backtrack  ketika  jumlah  lokasi  yang  diurutkan  semakin  banyak,  tetapi  lebih  lambat ketika  lokasi  yang  diurutkan  tidak  banyak.  Ketiga,  algoritma  IWD  tidak  selalu  dapat menghasilkan  rute  penjemputan  dan  pengantaran  yang  paling  efisien  karena  algoritma  ini terkadang  hanya  bisa  mendapatkan local  optimal ,  sedangkan  algoritma  Backtrack  akan  selalu mendapatkan rute penjemputan dan pengantaran yang paling efisien.

## 5. SARAN
Saran-saran  untuk  untuk  penelitian  lebih  lanjut  adalah  batasan  untuk  menentukan  rute yang  paling  efisien  bisa  lebih  dikembangkan  kembali  dari  yang  sudah  berjalan  saat  ini  yaitu hanya  berdasarkan  jarak  dan  waktu.  Dapat  dilakukan  peningkatan  akurasi  dari  hasil  algoritma IWD  dengan  tetap  mempertahankan  kecepatan  proses  dalam  menghasilkan  rute  yang  paling efisien.  Dapat  ditambahkan  fitur  chatting  untuk  memudahkan  sopir  dan  penumpang berkomunikasi.  Sehingga  tidak  lagi  harus  melakukan  telepon  atau  aplikasi  lain  untuk menghubungi penumpang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. S. Hosseini, “Problem Solving by Intelligent Water Drops,” in 2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation , 2007, pp. 3226–3231.
[2] H.  Shah-Hosseini,  “ The  Intelligent  Water  Drops  Algorithm:  A  Nature-Inspired  Swarm- Based Optimization Algorithm,” Int. J. Bio-inspired Comput. , Vol. 1, No. 1–2, pp. 71–79, 2009.
[3] I.  Maryati  and  Gunawan, “The  Comparison  of  Intelligent  Water  Drops  and  Backtrack Algorithm  in  Solving  Travelling  Salesman  Problem,” in 2013  Information  Systems International  Conference  (ISICO) ,  2013,  Vol.  2013,  pp.  269–273,  [Online].  Available: http://is.its.ac.id/pubs/oajis/index.php/file/download_file/1148.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[4] I.  Maryati, “Automatic  Scheduling  Using  Intelligent  Water  Drops  Algorithm,” in 2018 International  Conference  on  Sustainable  Information  Engineering  and  Technology (SIET) , 2018, pp. 127–131, doi: 10.1109/SIET.2018.8693232.
[5] B.  A.  Aldeeb et  al. , “Hybrid  Intelligent  Water  Drops  Algorithm  for  Examination Timetabling  Problem,”  J.  King  Saud  Univ.  -  Comput.  Inf.  Sci. ,  2021,  doi: https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2021.06.016.
[6] H. Shah-Hosseini, “Intelligent Water Drops Algorithm A New Optimization Method For Solving  The  Vehicle  Routing  Problem,” in IEEE  International  Conference  On  Systems, Man and Cybernetics (SMC) , 2010, pp. 4142–4146.
[7] C.  Delgado, “How  to  Convert  A  Text  Address  Into  Geographic  Coordinates  Using Google’s  Geocoding  API,” 2021.  https://ourcodeworld.com/articles/read/1387/how-to- convert-a-text-address-into-geographic-coordinates-using-googles-geocoding-api (accessed Aug. 17, 2021).
[8] N. H. Siddique and H. Adeli, Nature-Inspired Computing: Physics and Chemistry-Based Algorithms . CRC Press, 2017.
[9] Google, “Maps JavaScript API.” https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/overview  (accessed  Oct. 28, 2021). [10]  JournalDev, “Android Google Maps API Integration.” https://www.journaldev.com/10365/android-google-maps-api (accessed Oct. 29, 2021).