Bepergian telah menjadi kebutuhan esensial bagi banyak orang untuk memenuhi
kebutuhan psikologis mereka. Secara umum, wisatawan ingin mengunjungi destinasi
baru selama beberapa hari. Untuk mendapatkan panduan rute (jadwal kunjungan),
wisatawan biasanya menggunakan jasa agen perjalanan, namun layanan ini tidak dapat
disesuaikan dengan keinginan wisatawan. Dalam penelitian sebelumnya, banyak yang
telah menyelesaikan permasalahan rute wisata satu hari dan multi-hari yang dianalogikan
dengan Traveling Salesman Problem (TSP). Namun, penelitian ini belum menekankan
optimasi harian untuk rute multi-hari karena rute harian hanya dibagi berdasarkan batasan
waktu. Salah satu pendekatan yang memungkinkan untuk mengoptimalkan rute wisata
per hari adalah dengan analogi penyelesaian Vehicle Routing Problem (VRP). Dalam
penelitian ini, kami mengusulkan model baru yang mengoptimalkan Whale Optimization
Algorithm (WOA) dengan strategi Variable Neighborhood Search (VNS) yang dikenal sebagai
WOA-VNS untuk merekomendasikan rute wisata multi-hari, yang dianalogikan dengan
VRP untuk mengatasi kekurangan dengan analogi TSP. Jumlah kendaraan disesuaikan
dengan jumlah hari kunjungan wisatawan, sehingga memastikan rute harian yang optimal.
Sistem ini mempertimbangkan preferensi pengguna untuk popularitas, peringkat, dan waktu
menggunakan konsep Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Nilai MAUT digunakan
sebagai nilai fitness. Lima metrik (nilai fitness, jumlah Point of Interest (POI), durasi
perjalanan, biaya, dan atribut peringkat) diuji pada beberapa skenario. WOA-VNS-VRP
menunjukkan kinerja terbaik dengan nilai rata-rata fitness tertinggi (0,6221), jumlah
rata-rata POI yang dikunjungi tertinggi (21,18), rata-rata rating tertinggi (4,5519), total
biaya terendah (Rp 82.430), dan durasi perjalanan terpendek (8,5488 hari). Uji statistik
Wilcoxon Rank-Sum mendukung hasil ini dengan menunjukkan perbedaan yang signifikan
secara statistik antara WOA-VNS-VRP dan algoritma konvensional lainnya.
Kata kunci: recommender system, multi-day tourist routes, vehicle routing problem,
whale optimization algorithm, variable neighborhood search strategy