Evaluasi metode klastering untuk optimasi distribusi dan penjadwalan pengiriman menunjukkan efektivitasnya dalam mengelompokkan pelanggan berdasarkan lokasi, mengurangi jarak dan waktu tempuh. Algoritma sequential partitioning terbukti adaptif untuk distribusi pelanggan yang tidak merata. Dalam TSP, terdapat trade-off antara waktu komputasi dan kualitas solusi rute, dimana metode exact akurat namun lambat, sementara heuristik seperti nearest neighbor lebih cepat namun kurang optimal. Model Graph Neural Network (GNN) berhasil memprediksi urutan pembacaan meter yang realistis dengan akurasi 83%, mendukung efisiensi kerja petugas lapangan. Saran untuk pengembangan lebih lanjut meliputi penyesuaian metode klastering berdasarkan karakteristik lokasi, penggunaan metode metaheuristik untuk TSP jika sumber daya memadai, dan eksplorasi Genetic Algorithm with Tuning (GAT) sebagai alternatif GCN untuk meningkatkan akurasi solusi.