Optimasi Rute Perjalanan Kunjungan Sekolah dengan Menggunakan Genetic Algorithm - Veraldo; Klaudius Audie Irsansaputra; Yohannes (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan rute perjalanan kunjungan sekolah di Kota Palembang menggunakan Algoritma Genetika berbasis data jaringan jalan nyata dari OpenStreetMap. Dataset yang digunakan terdiri dari 187 sekolah dengan titik awal perjalanan berada di Gedung Sudirman UMDP. Permasalahan dimodelkan sebagai Travelling Salesman Problem (TSP) dengan mempertimbangkan jaringan jalan berbentuk directed graph sehingga mampu merepresentasikan kondisi lalu lintas satu arah dan konektivitas jalan secara realistis. Untuk mengurangi kompleksitas ruang solusi, dilakukan strategi proximity-based clustering dengan membagi sekolah ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kedekatan geografis sebelum proses optimasi dilakukan. Algoritma Genetika diimplementasikan menggunakan kombinasi Order Crossover (OX), swap mutation, dan seleksi elitis dengan parameter 50 generasi dan ukuran populasi sebanyak 20 individu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil memetakan seluruh sekolah ke dalam 37 rute kunjungan dengan total jarak akumulatif sebesar 648,51 km dan rata-rata 17,53 km per rute. Algoritma menunjukkan performa optimal dengan rata-rata pencarian solusi terbaik yang mengonvergi pada generasi ke-5. Penggunaan data jaringan jalan nyata memberikan representasi rute yang lebih akurat dibandingkan pendekatan jarak Euclidean karena mampu memperhitungkan aturan jalan satu arah dan konektivitas asimetris. Sistem yang dibangun berpotensi dikembangkan sebagai alat bantu pengambilan keputusan bagi instansi pendidikan dalam menyusun jadwal dan rute kunjungan sekolah secara lebih terstruktur, efisien, dan terdokumentasi.