Luasnya daerah wisata di Malang yang dapat dijangkau para wisatawan dapat membuat kesulitan para wisatawan untuk mencari rute optimum, baik dari segi jarak, waktu, maupun biaya yang dikeluarkan untuk berpergian dari satu tempat wisata ke tempat wisata lain. Salah satu faktor yang dapat mempengaruhi besarnya pengeluaran saat berwisata adalah biaya transportasi. Hal yang berhubungan erat dengan transportasi adalah jarak tempuh yang dilalui oleh para wisatawan menuju tempat wisata. Banyak wisatawan yang merasa terlalu banyak membuang waktu dalam perjalanan menuju tempat wisata dikarenakan salah dalam pemilihan rute yang ditempuh. Karena Malang memiliki tempat wisata yang banyak, maka dibutuhkan optimasi dalam pencarian rute optimum jalur perjalanan dari posisi awal menuju posisi tujuan. Dipilihnya algoritma bee colony dikarenakan algoritma ini dirasa memiliki kemampuan untuk keluar dari local minimum dan dapat secara efisiensi digunakan untuk optimasi. Algoritma bee colony dirasa mampu menyelesaikan permasalahan TSP (Traveling SalesmanProblem) lebih baik dibandingkan dengan algoritma lain yang juga didasarkan pada kecerdasan berkelompok. Pada pengujian, didapatkan hasil bahwa penggunaan algoritma bee colony telah mengalami konvergensi dalam pencarian solusi terbaiknya, dilihat dari fitness terbaik yang dihasilkan. Salah satu yang terbaik telah mengalami konvergensi pada jumlah bee colony  sebanyak 30 dari 100 jumlah bee colony . Selain itu konvergensi juga dapat dilihat pada jumlah iterasi 20 dari jumlah maksimum iterasi 100.