## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan)
Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4068

## IMPLEMENTASI PENGGUNAAN ALGORITMA GREEDY BEST  FIRST  SEARCH  UNTUK  MENENTUKAN  RUTE TERPENDEK DARI CILACAP KE YOGYAKARTA
Raden Dewa Saktia Purnama 1* , Faridatun Nisa 2 , Tundo 3 , Khafid Nurohman 4 , Fakhrurrofi 5 , Lutfi Nugrahaini 6 , Dalail 7 1,2,4,5,6,7 Informatika, Universitas Nahdlatul Ulama Al-Ghazali Cilacap
3 Informatika, Universitas 17 Agustus 1945 Jakarta

## Riwayat artikel:
Received: 27 Januari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Shortest path finding; Greedy algorithm; Travel; City.
Corespondent Email: radendewasaktiapurnama17 @gmail.com
Abstrak. Saat  kita  berencana  untuk  melakukan  perjalanan,  pertimbangan mengenai  rute  perjalanan  menjadi  hal  yang  umum  dipertimbangkan.  Oleh karena itu, perlu dipikirkan opsi perjalanan yang optimal dari satu tempat ke tujuan,  terutama  jika  menuju  destinasi  wisata,  agar  perjalanan  dapat diselesaikan dengan efisien. Selain itu, aspek waktu juga harus diperhitungkan agar tidak menghabiskan terlalu banyak waktu dalam perjalanan. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan  rute  alternatif  terpendek  dari UNUGHA  Cilacap  (node  1)  ke  Titik  Nol  Kilometer  Yogyakarta  (node  83), dengan mempertimbangkan faktor jarak dan waktu  menggunakan  algoritma greedy.  Untuk  menentukan  rute  perjalan  dengan  jarak  terpendek  dan  waktu yang cepat dapat dilakukan dengan menggunakan solusi pendekatan algoritma greedy. Algoritma Greedy membentuk solusi langkah perlangkah dan terdapat beberapa  pilihan  yang  meberikan  hasil  terbaik  dengan  membuat  pilihan optimum lokal pada setiap langkah sehingga diperoleh solusi optimum global. Metode pengumpulan data menggunakn teknik dasar studi literatur, observasi dan  memahami  permasalahan  objek  penelitian  selanjutnya  dilakukan  alur penelitian  untuk  memudahkan  dalam  implementasi  analisa  pemilihan  rute. Berdasarkan hasil dan pembahasan pada objek penelitian diperoleh pencarian rute  terpendek  dari  node  1  menuju  node  83  dengan  jarak  345,8  kilometer merupakan alternif terbaik dari 3 rute alternatif.
Abstract.  When  we  plan  to  travel,  it  is  common  to  consider  the  route. Therefore, it is necessary to think about the optimal travel options from one place to the destination, especially if it is to a tourist destination, so that the journey can be completed efficiently. In addition, the time aspect must also be taken into account so as not to spend too much time travelling. The purpose of this research is to find the shortest alternative route from UNUGHA Cilacap (node 1) to  Yogyakarta Kilometer Zero Point (node 83),  by considering the distance and time factors using the greedy algorithm. To determine the travel route with the shortest distance and fast time can be done by using the greedy algorithm  approach  solution.  The  Greedy  Algorithm  forms  a  step-by-step solution  and  there  are  several  options  that  give  the  best  results  by  making local  optimum  choices  at  each  step  so  that  a  global  optimum  solution  is obtained. The data collection method uses the basic techniques of literature study,  observation  and  understanding  the  problems  of  the  research  object, then the research flow is carried out to facilitate the implementation of route selection analysis. Based on the results and discussion of the research object, it was found that searching for the shortest route from node 1 to node 83 with a  distance  of  345.8  kilometers  was  the  best  alternative  out  of  3  alternative routes.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era kemajuan teknologi informasi yang  pesat,  mencari  rute  terpendek  menjadi
salah satu tantangan utama dalam pengembangan  sistem  navigasi. Greedy  Best First  Search (GBFS)  merupakan  algoritma
pencarian yang terbukti efektif dalam menentukan  rute  terpendek  dalam  berbagai konteks.  Tujuan  jurnal  ini  adalah  untuk menyelidiki penerapan GBFS dalam menentukan  rute  terpendek  dari  Cilacap  ke Yogyakarta,  suatu  tantangan  yang  relevan dalam konteks transportasi dan perjalanan.
Cilacap  dan  Yogyakarta  merupakan  dua kota  penting  di  Indonesia  yang memiliki  jarak geografis  yang  signifikan.  Pemilihan  rute terpendek  antara  keduanya  menjadi  sangat penting,  terutama  untuk  meminimalkan  waktu perjalanan dan meningkatkan efisiensi transportasi. Algoritma
GBFS, yang menggunakan  pendekatan  serakah,  dapat memberikan  solusi  yang  cepat  dan  memadai dalam  mengatasi  permasalahan  semacam  ini. Penerapan  GBFS  dalam  pencarian  rute antarkota tidak hanya memberikan solusi yang efisien, tetapi juga dapat diterapkan secara luas dalam  berbagai  aplikasi  navigasi  modern, termasuk  aplikasi  perjalanan  online,  sistem manajemen transportasi, dan lainnya. Keunggulan GBFS terletak pada
kemampuannya  untuk  menjelajahi  ruang pencarian  dengan  memberi  prioritas  pada langkah-langkah  yang  memiliki  nilai  heuristik paling rendah, sehingga dapat mencapai solusi dengan cepat.
Dalam  jurnal  ini,  akan  diuraikan  langkah- langkah implementasi GBFS, dilakukan analisis performa algoritma dalam menentukan rute  terpendek,  dan  dilakukan  evaluasi keefektifannya  dalam  konteks  perjalanan  dari Cilacap ke Yogyakarta. Penelitian ini juga akan membahas  potensi  pengembangan  lebih  lanjut dan  penerapan  algoritma  ini  dalam  skenario perjalanan  dunia  nyata.  Oleh  karena  itu, diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam pengembangan teknologi navigasi dan transportasi di Indonesia [1].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Rute Rute adalah  jarak  atau  arah  yang  harus ditempuh  dan  dilaui  dengan  urut.  Rute terpendek  yaitu  lintasan  atau  jalur  perjalanan yang memiliki jjarak atau waktu tempuh paling singkat  antara  dua  atau  lebih  lokasi  dan  titik tertentu.  Dimana  tujuannya  adalah  mencari jalur  tercepat  atau  terpendek  antara  titik  awal dan titik tujuan.[2]

## 2.2. Algoritma Greedy Best First Search
Algoritma  Greedy merupakan  suatu algoritma  yang  memiliki  metode  pendekatan untuk  membangun  solusi  optimal  dengan mencari  rute  terpendek  dengan  waktu  yang optimum. [3]
Algoritma  Greedy termasuk  dalam kategori  algoritma  informed  search  (pencarian heuristik).  Prinsip  Greedy  adalah  mengambil keputusan  terbaik  pada  saat  terjadi  masalah yang  diharapakan  keputusan  tersebut  menjadi solusi  terbaik.  Oleh  karena  itu,  karena keputusan yang diambil tidak dapat diubah lagi. Greedy  Best  First  Search (GBFS)  memiliki sebuah  fungsi  evaluasi  f(n).  Nilai  fungsi evaluasi  pada Greedy  Best  First  Search bergantung  pada  nilai  fungsi  heuristic  h(n)  itu sendiri. Fungsi heuristic h(n) akan memberikan estimasi  arah  yang  benar,  sehingga  pencarian jalur  terpendek  dapat  sangat  cepat  [4].  Secara matematis  fungsi  evaluasi  pada Greedy  Best First Search dapat ditulis sebagai berikut:
f(n) = h’(n) (1) Dimana: f(n) : fungsi evaluasi h’(n)
:  estimasi  biaya  untuk  sampai pada suatu tujuan mulai dari n.
Algoritma Greedy dapat memilih sebuah rute  yang  diambil  dahulu  untuk  memberikan suatu  alternatif  lokal  agar  menghasilkan alternatif optimal dengan menyeluruh sehingga diperoleh  rute  terpendek  dari  Cilacap  ke Yogyakarta.  Selain  itu Algoritma  Greedy juga membuat beberapa pilihan terbaik yang didapat Ketika  itu  juga.  Beberapa  permasalahan optimasi  dalam  lingkup Algoritma  Greedy berikut yaitu;
1. Himpunan  Kandidat  (C):  Himpunan  ini berisi  sebuah  elemen  penilai  solusi.  Tiap Langkah kandidat diambil dari himpunannya.
2. Himpunan  Solusi  (S):  Himpunan  kandidat yang terpilih menjadi solusi dari permasalahan.
3. Fungsi Seleksi: Merupakan fungsi yang tiap langkahnya memilih kandidat terbaik untuk menuju solusi optimal.
4. Fungsi  Kelayakan  (Feasible):  Dinyatakan fungsi  kelayakan  apabila  telah  berhasil
memeriksa kandidat untuk memberi solusi layak dan tidak melanggar kendala.
5. Fungsi  Objektif:  Fungsi  yang  berguna untuk memaksimalkan atau meminimalkan nilai solusi.[5]

## 2.3. Kelebihan dan Kekurangan

## Algoritma  Greedy  Best  First  Search
(GBFS)  melakukan  proses  searching  pada semua  node  berada  pada  level  atau layer  yang sama  terlebih  dahulu  sebelum  melanjutkan proses searching pada node di level berikutnya. Kelebihan Algoritma Greedy :
1. Kesederhanaan: Algoritma  Greedy seringkali  sederhana  dan  mudah dipahami,  sehingga  dapat  diaksses oleh  pemogram  dari  semua  tingkat keahlian. Hal ini melibatkan pengambilan  pilihan  yang  optimal secara  lokal  pada  setiap  Langkah, dibandingkan  mencoba  menemukan solusi yang optimal secara global.
2. Efisiensi: Algoritma  Greedy bisa sangat efisien dalam hal kompleksitas  ruang  dan  waktu. Mereka biasanya melibatkan pengulangan  masukan  masalah  satu kali,  dan  solusinya  sering  kali memiliki  kompleksitas  waktu  linier atau logaritmik.
3. Fleksibilitas: Algoritma Greedy dapat  diterapkan  pada  berbagai masalah,  mulai  dari  penjadwalan, traversal  grafik,  hingga  kompresi data.  Mereka  adalah  alat  serbaguna
yang dapat digunakan dalam berbagai konteks.
4. Intuisi: Algoritma Greedy sering kali membuat pilihan intuitif yang mudah dipahami  dan  dijelaskan.  Hal  ini menjadikannya  alat  yang  berguna untuk  mengajarkan  keterampilan pemecahan masalah dan memperkenalkan  mahasiswa  pada ilmu komputer.
5. Pendekatan: Algoritma Greedy dapat digunakan  untuk  menemukan  solusi perkiraan  terhadap  masalah  yang sulit atau tidak mungkin diselesaikan secara  tepat.  Meskipun  solusi  ini mungkin  tidak  optimal,  namun dalam praktiknya masih berguna.
Kekurangan Algoritma Greedy : 1. Optimalitas Lokal: Algoritma Greedy membuat  pilihan  optimal secara lokal disetiap Langkah, tanpa mempertimbangkan  konteks  yang lebih  luas.  Artinya,  hal  tersebut mungkin  tidak  selalu  menghasilkan solusi optimal secara global.
2. Kurangnya Pelacakan Mundur:
Sekali Algoritma  Greedy membuat keputusan,  akan  sulit  atau  tidak mungkin untuk mundur dan membatalkan  keputusan  tersebut. Hal  ini  dapat  menyebabkan  solusi yang  kurang  optimal  atau  bahkan hasil yang salah.
3. Sensitivitas Terhadap Masukan:
Algoritma Greedy sering kali sensitif terhadap  urutan  data  masukan.
Mengubah masukan dapat
menghasilkan  keluaran  yang  sangat berbeda, sehingga sulit untuk menggeneralisasi algoritma ke konteks baru.
4. Penerapan Yang Terbatas: Meskipun Algoritma  Greedy dapat  digunakan untuk menyelesaikan berbagai macam  masalah,  ada  beberapa  jenis masalah  yang  tidak  cocok  untuk pendekatan  ini.  Secara  khusus, permasalahan yang melibatkan banyak  kendala  atau  tujuan  yang saling bertentangan mugnkin memerlukan  teknik  yang  lebih canggih. 5. Kesulitan Dalam Analisis: Menganalisis kebenaran dan efisiensi Algoritma  Greedy dapat menjadi tantangan, memerlukan pemahaman mendalam tentang masalah  dan  algoritma  itu  sendiri. Hal ini dapat mempersulit pengoptimalan algoritma atau mengidentifikasi potensi kesalahan.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Pengumpulan Data
Dari  penelitian  yang  akan  dilakukan, peneliti  dapat  menunjukkan  suatu  algoritma yang  berfungsi  untuk  menghasilkan  rute alternatif  terpendek  dengan  menggunakan Algoritma  Greedy .  Teknik  pengumpulan  data yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Studi  Literatur:  Dalam  proses  ini peneliti sebelumnya harus mempelajari dan memahami tentang Algoritma Greedy.
2. Dimana Algoritma  Greedy dapat menganalisa  dan  mencari  solusi secara  cepat  dalam  menentukan rute alternatif terpendek.
3. Observasi  :  Observasi  ini  sutau kegiatan  sebagai  pengaplikasian suatu data yang sudah diambil dan bertujuan  untuk  memastikan  data yang benar dan akurat. [6]
Berikut  Gambaran  rute  alternatif  yang terbentuk  dari  Cilacap  ke  Yogyakarta  tampak pada Gambar 1.

## Gambar 1 Rute Cilacap ke Yogyakarta

## 3.2. Analisis Data
Untuk  menyimpulkan  hasil  penelitian tersebut maka dilakukan analisis data. Dimana data  yang  telah  dipastikan  valid  dan  akurat, selanjutnya akan dikumpulkan dan dikelompokkan  untuk  dianalisa  menggunakan tahap  analisa  data  dengan Algoritma  Greedy .
Berikut beberapa tahapannya:
1. Pengelompokan  data:  Dalam  tahapan ini  data  yang  telah  terkumpul  akan dikelompokkan untuk dilakukan tahapan terhapap langkah-langkah perhitungan Algoritma  Greedy untuk menghasilkan rute alternatif terpendek.
2. Penerapan data: Dalam proses ini data yang  siap  akan  diaplikasikan  untuk diperhitungkan dalam Algoritma Greedy .
Data hasil perhitungan Algoritma greedy ini akan mendapatkan jarak dan waktu tempuh yang  optimal  dari  tempat  asal  menuju  tempat tujuan  sehingga  akan  mempercepat  jarak tempuh.  Hasil  dari  penelitian  ini  bertujuan untuk  melakukan  observasi  masalah  yang dihadapi dan untuk menunjukkan atau
menemukan solusi rute alternatif terpendek dari Kota Cilacap menuju Kota Yogyakarta dengan menggunakan  metode Algoritma  Greedy . Sehingga diperoleh hasil penelitian yang dapat memberian manfaat.
3.3. Perancangan Sistem Dalam membangun sebuah sistem dengan  menggunakan Algoritma  Greedy , tahapan  ini  bertujuan  untuk  membantu kebutuhan  pengguna  dalam  penggunaannya. Dalam  penerapan  ini  peneliti  membangun terlebih  dahulu  Diagram  Flowchart (Alur Algoritma Greedy) dimana dalam membangun program ini terdiri dari beberapa perintah yaitu input  data,  hasil  pengolahan,  dan  riwayat pengolahan.
Untuk perancangan data yang didalamnya  terdapat  tahapan  sebuah  perintah inputan atau masukan dan output atau keluaran. Berikut beberapa tahapan-tahapannya: 1. Asal lokasi: Asal lokasi ini bertujuan sebagai  inputan  dimana  pengguna akan memilih suatu titik lokasi yang telah ditentukan sistem yang keberadaan  terdekat  dengan  asal lokasi pengguna.
2. Pemilihan  rute  alternatif  terpendek: Pemilihan  alternatif  rute  terpendek ini  merupakan  perhitungan  dalam Algoritma  Greedy ,  dimana  akan menunjukkan  sebuah  alternatif  rute terpendek  yang  akan  ditempuh  oleh pengguna.
3. Lokasi tujuan: Lokasi tujuan bertujuan sebagai output atau keluaran  dimana  pengguna  akan memilih  suatu  titik  lokasi  tujuan yang telah ditentukan oleh sistem.[7] 3.3.1 Alur Greedy Best First Search Untuk  proses  pencarian  rute  alternatif terpendek  dengan  metode Greedy  Best  First Search ditunjukkan  gambar  dibawah.  Proses pencarian  rute  alternatif  terpendek  dimulai dari  menentukan  lokasi  awal  dan  lokasi tujuan, penentuan lokasi tersebut diambil dari bantuan Google Maps. Selanjutnya pengguna menentukan  beberapa  rute  yang  ingin ditempuh.  Saat  telah  menentukan  beberapa rute yang telah ingin ditempuh, maka diambil data  lokasi  awal  dan  lokasi  tujuan  untuk dilanjutkan ke proses pencarian rute terpendek dengan metode Greedy Best First Search .
Proses pencarian dengan metode Greedy Best  First  Search dimulai  dari  pengecekan lokasi  awal  berurut  atau  terhubung  dengan lokasi  tujuan,  jika  lokasi  awal  sudah  berurut atau  terhubung  dengan  lokasi  tujuan  maka pencarian  jarak  terpendek  dengan  metode Greedy  Best  First  Search telah  selesai  dan apabila  lokasi  awal  tidak  berurut  atau  tidak terhubung  dengan  lokasi  tujuan  maka  akan dilakukan proses inisialisasi semua node atau titik yang akan dilalui. Setelah menginisialisasi semua titik yang akan dilalui dilanjutkan dengan proses penghitungan nilai h(n), Penghitungan nilai h(n) dilakukan untuk mendapatkan nilai f(n) terkecil. Semua proses perulangan akan dilakukan sampai lokasi awal telah  berurut  atau  terhubung  dengan  lokasi tujuan yang terlihat pada Gambar 2.[8]

## Gambar 2 Diagram Alir Greedy Best First Search

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implemntasi Algoritma  Greedy dalam penyelesaian masalah dalam melakukan pencarian rute alternatif terpendek dari Cilacap ke Yogyakarta dibuat dalam skenario berikut:
4.1. Kasus : Rute Terpendek dari Cilacap ke Yogyakarta
Penamaan  titik  node  kecamatan  dari Cilacap ke Yogyakarta, Kesugihan (UNUGHA) disimbolkan  dengan  angka  1  sampai  ke  Titik Nol (Yogyakarta) dengan angka 83, sedangkan
titik  node  kecamatan  lain  yang  dilalui disimbolkan  dengan  angka  dan  lingkaran (node), seperti terlihat pada Gambar 3 dan nama daerah untuk setiap node tampak pada Tabel 1.

## Gambar 3 Rute Dari Cilacap ke Yogyakarta Table 1 Daftar Nama Kecamatan
Node Nama Kecamatan h’(n) 1 Kesugihan (UNUGHA) 163 2 Maos 157 3 Adipala 154 4 Doplang 160 5 Kroya 151 6 Binangun 140 7 Nusawungu 132 8 Jetis 99 9 Kebumen 97 10 Ayah 125 11 Karangbolong 111 12 Suwuk 108 13 Tambakmulyo 106 14 Petanahan 97 15 Klirong 94 16 Buluspesantren 87 17 Ambal 79 18 Mirit 71 19 Grabag 65 20 Ngombol 55 21 Purwodadi 121 22 Temon 38 23 Wates 32 24 Pengasih 26 25 Sentolo 20 26 Sedayu 13 27 Gamping 4,5 28 Kasihan 7,3 29 Sewon 4,3 30 Mergangsan 2,4 31 Jatilawang 165 32 Banyumas 171 33 Rawalo 159
34 Cindaga 158 35 Kebasen 155 36 Sumpiuh 135 37 Gombong 118 38 Sruweng 102 39 Kebumen 97 40 Lundong 87 41 Prembun 82 42 Butuh 75 43 Kutoarjo 70 44 Purworejo 48 45 Banyuurip 63 46 Purwodadi 51 47 Bagelen 49 48 Sokaraja 160 49 Somagede 149 50 Susukan 149 51 Purwareja Klampok 142 52 Klampok 147 53 Kaliwinasuh 143 54 Mandiraja 138 55 Banjarnegara 141 56 Purwonegoro 143 57 Bawang 127 58 Sigaluh 103 59 Wonosobo 93 60 Sawangan 103 61 Selomerto 91 62 Kertek 84 63 Kalikajar 81 64 Sapuran 75 65 Kepil 67 66 Kaliangkrik 58 67 Magelang 45 68 Kledung 83 69 Temanggung 68 70 Parakan 77 71 Madureso 65 72 Bengkal 59 73 Secang 56 74 Mertoyudan 41 75 Mungkid 35 76 Muntilan 29 77 Salam 25 78 Sucen 14 79 Baledono 1 80 Tempel 18 81 Sleman 11 82 Ngaglik 14 83 Titik Nol (Yogayakarta) 0
Untuk  melakukan  penerapan  Algoritma Greedy,  dibuat  diagram  alir  dengan  data  yang telah  diambil.  Gambar  2  merupakan  urutan proses  perjalanan  berdasarkan Algoritma Greedy dengan skenario dari lokasi awal di titik 1  Kesugihan  (UNUGHA)  menuju  ke  lokasi tujuan  di  titik  83  (Titik  Nol  Yogayakarta). Untuk  menentukan  apakah  rute  yang  dipilih hasil Algoritma Greedy merupakan yang paling optimal pada setiap langkahnya. [9], [10], [11].

## 4.2. Hasil Pengujian
Contoh penyelesaian kasus mencari rute alternatif terpendek dari Cilacap ke Yogyakarta menggunakan Algoritma Greedy :[12]
1. Langkah 1
OPEN  berisi  satu  simpul  yaitu  (1).  Karena  di OPEN  hanya  terdapat  satu  simpul,  maka  (1) terpilih  sebagai  best  node  yang  akan dipindahkan ke CLOSED. Kemudian, bangkitkan suksesor  dari  (1)  yaitu  (2).  Karena suksesor  (2)  belum  pernah  ada  di  OPEN maupun  CLOSED,  maka  (2)  dimasukan  ke OPEN. Langkah pertama menghasilkan OPEN = (2) dan CLOSED = (1).
2. Langkah 2
Karena di OPEN hanya terdapat satu simpul, maka  (2)  terpilih  sebagai  best  node  dan dipindahkan ke CLOSED. Kemudian,
bangkitkan  suksesor  dari  (2)  yaitu  (3). Karena  suksesor  (3)  belum  pernah  ada  di OPEN maupun CLOSED, maka (3) dimasukkan  ke  OPEN.  Langkah  kedua menghasilkan OPEN = (3) dan CLOSED (1, 2).

## 3. Langkah 3
Karena  di  OPEN  hanya  terdapat  satu  simpul, maka  (3)  terpilih  sebagai  best  node  dan dipindahkan ke CLOSED. Kemudian, bangkitkan  suksesor  dari  (3)  yaitu  (4,  31). Karena  suksesor  (4,  31)  belum  pernah  ada  di OPEN  maupun  CLOSED,  maka  (4,  31) dimasukan ke OPEN. Langkah ketiga menghasilkan OPEN = (4, 31) dan CLOSED (1, 2, 3).

## 4. Langkah 4
Karena  Greedy  Best  First  Search  hanya menghitung biaya perkiraan, maka f (n) = h (n), (4) dengan biaya terkecil (yaitu f = (4) = h(4)  =  160)  terpilih  sebagai  best  node  dan dipindahkan  ke  CLOSED.  Selanjutnya, suksesor (4) dibangkitkan, yaitu (5). Karena
di  suksesor  (5)  belum  pernah  ada  OPEN maupun  CLOSED,  maka  (5)  dimasukan  ke OPEN.  Langkah  keempat  menghasilkan OPEN (5, 31) dan CLOSED (1, 2, 3, 4). Begitu  seterusnya,  sampai  semua  suksesor berada  di  dalam  CLOSED,  dimana  semua hasil akhir berhenti pada langkah 31.

## 5. Langkah 31
Karena di OPEN terdapat tiga simpul yaitu [31, 47,  83],  maka  evaluasi  ketiga  simpul  tersebut dan [83] terpilih sebagai best node karena biaya perkiraan paling kecil (yaitu f = 83 = h [83] = 0). Karena best node tersebut merupakan goal, berarti solusi telah ditemukan.
Rute yang dihasilkan ialah 1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6 → 7 → 8 → 9 → 10 → 11 → 12 → 13 → 14 → 15 → 16 → 17 → 18 → 19 → 20 → 21 → 22 → 23 → 24 → 25 → 26 → 27 → 28 → 29 → 30 → 83  (  Kesugihan  (UNUGHA Cilacap) → Maos → Adipala → Doplang → Kroya → Binangun → Nusawungu → Jetis → Kebumen → Ayah → Karangbolong → Suwuk → Tambakmulyo → Petanahan → Klirong → Buluspesantren → Ambal → Mirit → Grabag → Ngombol → Purwodadi → Temon → Wates → Pengasih → Sentolo → Sedayu → Gamping → Kasihan → Sewon → Mergangsan → Titik Nol (Yogyakarta)) dengan total jarak 345,8 km.
5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut: a. Berdasarkan hasil pengujian penelitian  diatas  didapatkan  rute terpendek  dari  UNUGHA  Cilacap menuju  ke  Titik  Nol  Kilometer dengan menggunakan metode Algoritma Greedy Best First Search ialah 1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6 → 7 → 8 → 9 → 10 → 11 → 12 → 13 → 14 → 15 → 16 → 17 → 18
→ 19 → 20 → 21 → 22 → 23 → 24 → 25 → 26 → 27 → 28 → 29 →
30 → 83  dengan  jarak  345,8 kilometer.
b. Adapun dalam praktek dikehidupan, Algoritma  Greedy  dapat  digunakan untuk  mencari  alternatif  jarak tempuh  terpendek  dalam  safari destinasi wisata atau tujuan lainnya yang  memerlukan  analisa  waktu optimal untuk mengunjungi beberapa  kota  seperti  halnya  dari UNUGHA  Cilacap  ke  Titik  Nol
Kilometer Yogyakarta.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Alhamdulillahhirobbil’alamin. Segala puji  dan  syukur  penulis  panjatkan  kehadirat Allah SWT, karena dengan izin-Nya lah penulis dapat  menyelesaikan  penelitian  ini.  Shalawat dan  salam  semoga  senantia  tercurah  kepada junjungan penulis, yakni Nabi besar
Muhammad SAW.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Afrianto Dan N. B. Ginting, “Implementasi  Metode  Greedy  Best  First Search  Untuk  Penjadwalan  Perkuliahan
(Studi  Kasus:  Fakultas  Teknik  Dan  Sains Universitas Ibn Khaldun Bogor).” [Daring]. Tersedia Pada: Http://Pkm.Uika- Bogor.Ac.Id/Index.Php/Prosiding/Index [2] A. S. Syathirah, P. Daru Kusuma, Dan C. S. Ningsih,  “Analisis  Routing  Pada  Aplikasi Pemanggilan Darurat Menggunakan
Algoritma Hill Climbing Dan Greedy.”
[3] F. Nova Arviantino, W. Gata, L. Kurniawati, Y.  A.  Setiawan,  Dan  D.  Priansyah, “Penerapan  Algoritma  Greedy  Dalam
Pencarian  Jalur  Terpendek  Pada  Masjid–
Masjid  Di  Kota  Samarinda,” Metik  Jurnal , Vol.  5,  No.  1,  Hlm.  8–11,  Jun  2021,  Doi: 10.47002/Metik.V5i1.188.
[4] A.  Dhiyaanisafa  Goenawan,  A.  Faqih,  Dan M.  P.  Pulungan,  “2  Nd  Seminar  Nasional Mahasiswa  Fakultas  Teknologi  Informasi (Senafti) 21 Maret 2023-Jakarta,” 2023.
[5] N. F. Lakutu,  S. L. Mahmud,  M.  R.  Katili, Dan N.  I. Yahya, “Algoritma Dijkstra Dan
Algoritma  Greedy  Untuk  Optimasi  Rute Pengiriman  Barang  Pada  Kantor  Pos Gorontalo,” Euler : Jurnal Ilmiah
Matematika, Sains Dan Teknologi , Vol. 11,
No.  1,  Hlm.  55–65,  Jun  2023,  Doi:
10.34312/Euler.V11i1.18244. [6] S.  Saifulloh  Dan  R.  E.  Fitriyani,  “Analisa Pencarian  Rute  Tercepat  Menuju  Telaga Sarangan Menggunakan Algoritma Greedy.” [7] U.  Al Dkk. ,  “Analisa  Pencarian  Rute Tercepat  Menuju  Tempat  Wisata  Pulau Kumala  Kota  Tenggarong  Menggunakan Algoritma  Greedy,” Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer , Vol. 7, No. 1, 2021.
[8] A. Subagio, B. Rahayudi, Dan M. A. Fauzi, “Analisis  Performansi  Algoritma  Greedy Best  First  Search  Dan  Dijkstra  Pada Aplikasi  Pencarian  Jalur  Pendonor  Darah Terdekat,”  2019.  [Daring].  Tersedia  Pada:
Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
[9] Algoritma Greedy
[10] M.  Rute  Terbaik  Dari  Bolok  Menuju Lasiana,  “"Penerapan  Metode  Pencarian Greedy Best First Search Dalam.”
[11] Y.  Darnita  Dan  R.  Toyib,  “Penerapan Algoritma  Greedy  Dalam  Pencarian  Jalur Terpendek…  Penerapan  Algoritma  Greedy Dalam  Pencarian  Jalur  Terpendek  Pada Instansi-Instasi Penting Di Kota Argamakmur  Kabupaten  Bengkulu  Utara,” 2019.
[12] M.  Furqan,  Y.  R.  Nasution,  Dan  T.  S. Nurdianti,  “Penerapan  Algoritma  Greedy Untuk  Menentukan  Rute  Terpendek  Antar Klinik  Gigi,” Csrid  (Computer  Science Research  And  Its  Development  Journal) , Vol.  12,  No.  3,  Hlm.  170,  Mar  2021,  Doi: 10.22303/Csrid.12.3.2020.170-178.