## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 727-738 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.5028

## Pencarian Rute Terpendek Dalam Pendistribusian Darah di Palang Merah Indonesia (PMI) dengan Algoritma Dijkstra
Catur Hidayatullah * , Rakhmat Kurniawan R, Armansyah
Fakultas Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email : 1,* caturhidayat427@gmail.com, 2 rakhmat.kr@uinsu.ac.id, 3 armansyah@uinsu.ac.id, Email Penulis Korespodensi : caturhidayat427@gmail.com
Abstrak− Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  merupakan  sebuah  organisasi  independen  dan  netral  di  Indonesia yang  bergerak  dalam bidang kemanusiaan. Salah satu bidang dalam Palang Merah Indonesia adalah unit donor darah. Unit Donor Darah (UDD) PMI Deli Serdang  adalah  salah  satu  kantor  Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  di  kabupaten  Deli  Serdang  yang  mengurusi  bidang  sosial kemanusiaan  seperti  donor  darah,  rekrutmen  relawan,  tanggap  darurat  dan  lainnya.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  dalam pendistribusian  darah  adalah  banyaknya  rute  yang  harus  ditempuh  yang  mengakibatkan  banyaknya  waktu  yang  terbuan g  dan pengiriman  darah  menjadi  lebih  lama.  Akibat  dari  masalah  dalam  perdistribusian  darah  tersebut  maka  diperlukannya  sebuah penerapan  kecerdasan buatan dalam  menentukan rute terpendek agar pengiriman darah dapat dilakukan  secara optimal dan cepat. Penerapan kecerdasan buatan ( Artificial intelligence ) dalam pemecahan masalah ( problem solving ) pada bidang ilmu komputer telah mengalami perkembangan  yang  pesat dari tahun ke tahun seiring perkembangan kecerdasan buatan itu sendiri. Dalam  menentukan rute terpendek kita dapat menggunakan beberapa algoritma salah satunya yaitu algoritma djikstra. Digunakan untuk menyelesaikan masalah  dalam  sebuah  graf  untuk  menentukan  rute  terpendek.  Dalam  prosesnya  algoritma dijkstra menentukan  titik  yang  akan menjadi  bobot  jarak  yang  terhubung  satu  titik  ke  titik  lain  sehingga  menghasilkan  node  yang  diinginkan.  Untuk  itu  diperlukan adanya  suatu  aplikasi  untuk  mencari  rute  terdekat  agar  pengiriman  darah  lebih  menghemat  waktu. Dalam  perhitungan  manual menggunakan algoritma tersebut, ditemukan bahwa rute terpendek dari UDD (Unit Donor Darah PMI Deli Serdang) ke GM (Rumah Sakit Grand Medistra) adalah melalui jalan UDD → A → B → C → D → GM =  0 + 300 m + 250 m + 1.500 m + 35 m + 90 m dengan  total  jarak  2.175  meter  atau  2,1  kilometer  dalam  waktu  5  menit.  Dengan  demikian,  penggunaan  algoritma  Dijkstra  dapat membantu dalam menentukan rute tercepat dan optimal untuk pendistribusian darah, menghemat waktu dan meningkatkan efisiensi pengiriman.
Kata kunci: Palang Merah Indonesia; Algoritma Dijkstra ; Kecerdasan Buatan; Darah; Graf
Abstract −The  Indonesian  Red  Cross  (PMI)  is  an  independent  and  neutral  organization  in  Indonesia  engaged  in  humanitarian activities. One of the departments  within the Indonesian Red Cross is the blood donor unit. The Blood Donor Unit (UDD) of PMI Deli Serdang is one of the Indonesian Red Cross offices in the Deli Serdang district, which deals with social humanitarian activities such  as  blood  donation,  volunteer  recruitment,  emergency  response,  and  others.  One  common  issue  in  blood  distribution  is  the numerous routes that need to be taken, resulting in wasted time and delayed blood deliveries. Due to this issue, the implementation of artificial  intelligence  is  needed  to  determine  the  shortest  route  for  optimal  and  fast  blood  delivery.  The  application  of  artificial intelligence  in  problem-solving  in  the  field  of  computer  science  has  seen  rapid  development  over  the  years  in  line  with  the advancement  of  artificial  intelligence  itself.  In  determining  the  shortest  route,  several  algorithms  can  be  used,  one  of  which  is  the Dijkstra  algorithm.  It  is  used  to  solve  problems  in  a  graph  to  determine  the  shortest  route.  In  the  process,  the  Dijkstra  algorithm determines  the  points  that  will  become  the  distance  weights  connected  from  one  point  to  another,  resulting  in  the  desired  nodes. Therefore, an application is needed to find the nearest route to make blood delivery more time-efficient. In manual calculations using the  algorithm,  it  was  found  that  the  shortest  route  from  UDD  (PMI  Deli  Serdang  Blood  Donation  Unit)  to  GM  (Grand  Medistra Hospital) is through the route UDD → A → B → C → D → GM = 0 + 300 m + 250 m + 1,500 m + 35 m + 90 m with a total distance of  2,175  meters  or  2.1  kilometers  in  5  minutes.  Thus,  the  use  of  the  Dijkstra  algorithm  can  assist  in  determining  the  fastest  and optimal route for blood distribution, saving time and improving delivery efficiency.
Keywords: Indonesian Red Cross; Dijkstra's Algorithm; Artificial Intelligence; Blood; Graph

## 1. PENDAHULUAN
Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  adalah  sebuah  badan  independen  dan  netral  di  Indonesia  yang  bertugas  dalam  bidang kemanusiaan.  Palang  Merah  Indonesia  memiliki  tujuan  untuk  membantu  sesama  tanpa  melakukan  diskriminasi berdasarkan politik, ras, suku, atau agama. Mereka juga tidak membedakan dalam pelaksanaannya, dengan fokus utama pada keselamatan jiwa, terutama dalam situasi darurat seperti pengiriman darah. PMI bekerja sama dengan pemerintah Indonesia  dalam  bidang  sosial  dan  kemanusiaan,  terutama  dalam  kegiatan  kepalangmerahan  seperti  kesiapsiagaan penanggulangan bencana, pelatihan pertolongan pertama, layanan kesehatan masyarakat, dan transfusi darah (Mahendra et al., 2019).
Menurut World  Health  Organization (WHO)  pada  tahun  2015,  Indonesia  mengalami  defisit  produksi  darah nasional  sebesar  sekitar  500  ribu  kantong  setiap  tahunnya  (Buleleng,  2021).  Di  kota  Medan  sendiri  kebutuhan  stok darah  sebanyak  5.500  sampai  6.000  kantong  darah  perhari  sedangkan  selama  pandemi  COVID-19,  stok  darah  yang tersedia di PMI Kota Medan hanya mencapai 4.000 kantong per hari (yogi ardhi, 2021).
Seringkali,  pendistribusian  darah  menghadapi  masalah  dengan  jumlah  rute  yang  harus  dilalui,  menyebabkan pemborosan  waktu  dan  penyaluran  darah  menjadi  lebih  lambat.  Akibat  dari  masalah  dalam  perdistribusian  darah tersebut maka diperlukannya sebuah penerapan kecerdasan buatan dalam menentukan rute terpendek agar pengiriman darah  dapat  dilakukan  secara  optimal  dan  cepat.  Untuk  itu  diperlukan  adanya  suatu  aplikasi  untuk  mencari  rute terdekat agar pengiriman darah lebih menghemat waktu (Furqan et al., 2021).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 727-738 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.5028
Kemajuan  penerapan  kecerdasan  buatan  dalam  menyelesaikan  masalah  di  bidang  ilmu  komputer  telah berkembang  pesat  seiring  dengan  perkembangan  teknologi  kecerdasan  buatan  itu  sendiri  (Ramadhan  &  Udjulawa, 2020).  Contoh  dari  kecerdasan  buatan  yang  saat  ini  sedang  populer  adalah  algoritma  pencarian  (Rafi,  2020).  Dalam pengembangannya  algoritma  pencarian  ( searching  algorithm )  berbeda  dalam  setiap  kumpulan node untuk  mencapai goal  state .  Ketika  akan  menentukan  suatu  rute  tujuan  terdapat  banyak  lintasan-lintasan,  dari  banyaknya  lintasan  yang ada  maka  kita  harus  mencari  rute  terdekat  untuk  cepat  sampai  ke  rute  tujuan  yang  kita  inginkan.  Dalam  menentukan rute  terpendek  kita  dapat  menggunakan  beberapa  algoritma  salah  satunya  yaitu  algoritma djikstra (Girsang,  2017) . Ketika  akan  menentukan  suatu  rute  tujuan  terdapat  banyak  lintasan-lintasan,  dari  banyaknya  lintasan  yang  ada  maka kita  harus  mencari  rute  terdekat  untuk  cepat  sampai  ke  rute  tujuan  yang  kita  inginkan.  Dalam  menentukan  rute terpendek kita dapat menggunakan beberapa algoritma salah satunya yaitu algoritma djikstra (Budihartono, 2016). Algoritma dijkstra merupakan  salah  satu  bentuk  dari  algoritma greedy (Harsadi  &  Nugroho,  2020).  Algoritma ini dikembangkan oleh seorang ilmuwan komputer asal Belanda bernama Edsger Dijkstra pada tahun 1959. Digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam sebuah graf dengan tujuan menentukan rute terpendek.
Dalam  prosesnya,  algoritma  Dijkstra  menentukan  titik  yang  menjadi  bobot  jarak  yang  terhubung  satu  titik  ke titik lainnya, menghasilkan node yang diinginkan. Jika kita menggambarkan titik sebagai kota, garis sebagai jalan, dan bobot  sebagai  jarak,  maka  algoritma dijkstra melakukan  perhitungan  untuk  setiap  kemungkinan  bobot  terkecil  dari setiap  titik.  Kesimpulannya,  algoritma dijkstra menghitung  lintasan  dengan  jarak  terpendek  antara  setiap  kota  yang dilalui (Budihartono, 2016).
Dari  jurnal  penelitian  didapatkan  hasil  implementasi  algoritma dijkstra berdasarkan  lintasannya,  maka  dapat diambil kesimpulan bahwa dalam penentuan jalur terpendek, algoritma dijkstra beroperasi dari node awal atau sumber ke  node  tujuan.  Setiap  node  memiliki  nilai  jarak  yang  telah  ditetapkan.  Dengan  menggunakan  metode dijkstra ,  dapat ditentukan  jalur  terpendek  dari  sebuah  jalur  perjalanan  dengan  menentukan  vertex  awal  dan  vertex  tujuan  serta membandingkan nilai vertex tersebut. (Harahap & Khairina, 2017).
Menurut  jurnal  berjudul  "Implementasi  Algoritma Dijkstra Dan  Metode Haversine Pada  Penentuan  Jalur Terpendek  Pendakian  Gunung  Merapi  Jalur  Selo  Berbasis  Android,  peneliti  berhasil  merancang  dan  membangun implementasi  Algoritma Dijkstra pada  penentuan  jalur  terpendek  pendakian  Gunung  Merapi  jalur  Selo  berbasis Android. Aplikasi ini membantu pendaki dalam memilih rute terpendek di antara beberapa cabang jalur di dalam rute pendakian  jalur  Selo.  Validitas  aplikasi  tersebut  dibuktikan  melalui  perbandingan  hasil  perhitungan  manual  dengan perhitungan  sistem  yang  menghasilkan  nilai  yang  sama.  Selain  itu,  hasil  uji  kelayakan  sistem  menunjukkan  kategori "Baik". (Harsadi & Nugroho, 2020).
Menurut  hasil  kesimpulan  jurnal  yang  berjudul  "Penerapan  Algoritma  Dijkstra  Untuk  Sistem  Pendukung Keputusan  Bagi  Penentuan  Jalur  Terpendek  Pengiriman  Paket  Barang  Pada  Travel",  ditemukan  bahwa  untuk mendapatkan  rute  alternatif  yang  efektif,  perlu  mempertimbangkan  beberapa  faktor  seperti  Jenis  Arah,  Tingkat Kemacetan,  Lebar  Jalan,  Kondisi  Jalan,  Volume  Lalu  Lintas,  Jarak,  dan  Jumlah  Simpangan.  Jumlah  simpangan memengaruhi durasi perjalanan karena setiap simpangan mungkin memiliki lampu lalu lintas yang dapat memperlambat waktu tempuh. Kondisi jalan yang rusak juga dapat mempengaruhi kecepatan perjalanan, karena banyaknya jalan rusak atau  berlubang  dapat  menghambat  perjalanan.  Selain  itu,  jenis  arah  jalan  (searah  atau  dua  arah)  juga  berpengaruh,  di mana  jalan  searah  cenderung  mempercepat  perjalanan.  Algoritma Dijkstra dianggap  sebagai  model  yang  tepat  untuk menghasilkan rute efektif dalam pengiriman barang (Budihartono, 2016).
Melalui fenomena yang dijelaskan, peneliti memutuskan untuk memilih judul "Pencarian Rute Terpendek Dalam Pendistribusian Darah Di Palang Merah Indonesia (PMI) Deli Serdang Dengan Algoritma Dijkstra." Tujuan dari judul ini adalah memberikan informasi tentang rute tercepat untuk mempercepat pendistribusian darah dari PMI Deli Serdang ke rumah sakit tujuan pendistribusian darah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  metodologi  penelitian  merujuk  pada  pendekatan  yang  digunakan  oleh  peneliti  untuk mengumpulkan data penelitian tanpa menyimpang dari tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya. Cara kerja penelitian dalam menentukan rute terpendek dengan menggunakan algoritma Dijkstra dapat dilihat dalam gambar 1 berikut ini:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 727-738 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.5028

## 2.1 Perencanaan
Dalam  penelitian  ini,  metodologi  penelitian  mengacu  pada  pendekatan  yang  peneliti  gunakan  untuk  mengumpulkan data penelitian tanpa menyimpang dari tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya. Cara kerja langkah-langkah penelitian dijelaskan berikut ini:
a. Menyusun rencana penelitian dengan mengidentifikasi masalah apa yang sedang di hadapi oleh peneliti.
b. Mengumpulkan data yang dibutuhkan untuk penelitian kemudian data tersebut diolah sehingga dapat diketahui apakah data tersebut bisa digunakan dan akurat.
c. Setelah data lengkap kemudian peneliti menganalisis kebutuhan data dan kemudian merancang aplikasi.
d. Selanjutnya tahapan implementasi yaitu penerapan dari seluruh proses yang telah dirancang oleh peneliti dengan baik sehingga menghasilkan aplikasi yang berguna.

## 2.2 Pengumpulan Data
Dalam  tahap  ini,  peneliti  mengumpulkan  data  yang  diperlukan  untuk  pembuatan  aplikasi.  Terdapat  dua  cara  yang dilakukan peneliti dalam pengambilan data , yaitu : a. Data Kualitatif
Data kualitatif jenis data yang tidak diekspresikan dalam bentuk angka. Contohnya adalah:
1. Data  mengenai jalan,    mencakup  informasi  seperti  kode jalan,  nama jalan, jenis arah, tingkat kemacetan, lebar jalan, kondisi jalan, dan volume jalan.
2. Data mengenai rute, berisi informasi tentang kode tujuan, nama jalan, alternatif 1, alternatif 2, alternatif 3 yang setiap alternatif rute mencakup nama jalan, jarak, dan jumlah simpangan.
b. Data Kuantitatif
Data kuantitatif adalah jenis data yang diungkapkan dalam bentuk angka untuk menghasilkan informasi. Contohnya adalah data jarak dari titik awal ke titik tujuan.
Adapun  metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam  menunjang  proses  pengumpulan  data yaitu dengan cara wawancara. Metode ini dilakukan oleh peneliti untuk mendapatkan data rumah sakit yang akan dituju dalam pendistribusian darah.

## 2.3 Analisis Kebutuhan
Analisis dilakukan setelah data yang dikumpulkan oleh peneliti  telah lengkap dan selanjutnya mulai dalam merancang aplikasi.  Pada  saat  menganalisa  kebutuhan  data,  ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan,  yaitu  mengidentifikasi kebutuhan  aplikasi,  fungsi  aplikasi,  merancang  implementasi,  serta  merancang  antarmuka  pengguna  ( interface )  yang akan dibangun  (Hidayat, 2020). Data  yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah pendistribusian darah dari Palang Merah Indonesia Deli Serdang menuju ke RSU di Kabupaten Deli Serdang..
Dalam  menganalisis  kebutuhan  pada  sistem  ada  beberapa  kebutuhan  yang  diperlukan  dalam  sistem  (Dewi, 2010).  Sistem  yang  dianalisis  adalah  sistem  yang  sedang  peneliti  kerjakan  yaitu  berupa  data  atau  informasi  tentang segala sesuatu yang berkaitan dengan pencarian rute terpendek dengan algoritma dijkstra. Data tersebut dibagi menjadi data masukan, data proses, dan data keluaran (Ratnasari et al., 2013). Adapun data-data tersebut, yaitu:
a. Data Masukan, yaitu darah di distribusikan dari Unit Donor Darah Palang Merah Indonesia Deli Serdang (sebagai posisi awal). Selanjutnya darah di distribusikan ke RSU di  Kabupaten Deli Serdang (posisi tujuan) dan pemilihan rute yang tepat agar darah sampai dengan cepat ke tujuan.
b. Data  Proses,  yaitu  proses  untuk  mencari  rute  terpendek  dalam  pendistribusian  darah  dari  posisi  awal  ke  tempat tujuan. Algoritma dijkstra adalah metode yang tepat untuk menghasilkan rute yang efektif bagi pengiriman barang.
c. Data  Keluaran,  setelah  dilakukannya  sebuah  proses  maka  akan  didapatkan  data  keluaran  yaitu  hasil  yang  didapat dari pemilihan rute yang tepat agar darah sampai dengan cepat ke tujuan.

## 2.4 Perancangan Sistem
Setelah  analisa  data  dilakukan  terdapat  tahapan  perancangan  sistem  untuk  proses  perancangan  aplikasi,  diantaranya yaitu mengidentifikasi kebutuhan aplikasi, fungsi aplikasi, serta merancang flowchart pada aplikasi (Asmawati S, dkk , 2022). a. Flowchart Algoritma Dijkstra
Diagram  alur  untuk  algoritma  Dijkstra  dalam  menentukan  rute  terpendek  dalam  pendistribusian  darah  di  Palang Merah Indonesia Deli Serdang dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 727-738 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.5028
Gambar 2. Flowchart algoritma dijkstra
Penjelasan flowchart algoritma dijkstra di atas adalah sebagai berikut:
1. Pertama, dilakukan inisialisasi atau pemberian nilai pada titik awal dan jarak setiap node. Node awal diberi label (node  keberangkatan),  sedangkan  node  lain  diberi  label  (belum  terlewati).  Bobot  0  diberikan  untuk  node  awal atau node keberangkatan, dan bobot ∞ untuk node lainnya .
2. Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  jarak  awal  ke  node  tetangga.  Node  dengan  jarak  terkecil  kemudian  diberi label sebagai node terlewati .
3. Proses ini melibatkan perhitungan jarak dan menghasilkan jarak dengan bobot terpendek .
4. Jika semua node sudah terlewati,  maka proses selesai dan jarak terpendek adalah jarak terakhir  yang bobotnya minimum. Namun, jika masih ada node yang belum terlewati, maka proses akan kembali ke langkah 3 .
Dengan demikian, algoritma Dijkstra berfungsi untuk mencari jalur terpendek dari node awal ke node tujuan dengan melakukan langkah-langkah tersebut secara berulang hingga seluruh node telah terlewati . b. Flowchart Aplikasi
Flowchart  yang  merancang  algoritma  Dijkstra  untuk  menemukan  rute  terpendek  dalam  distribusi  darah  di  Palang Merah Indonesia Deli Serdang dapat ditemukan dalam Gambar 2.3, berikut ini:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 727-738 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.5028
Penjelasan flowchart algoritma dijkstra di atas yaitu sebagai berikut:
1. Pada  penjelasan flowchart diatas  dimulai  dengan user login  ke  dalam  aplikasi,  kemudian  jika  proses  login berhasil  perangkat  akan  membawa  ke  dalam  halaman  utama.  Apabila  terjadi  kesalahan  terhadap  proses  login maka akan kembali ke proses login (ulang).
2. Di  dalam  menu  utama admin akan  menginput  (memilih)  rute  awal  dan  kemudian admin akan  memilih  rute tujuan yang diinginkan.
3. Selanjutnya  apabila  admin  sudah  menentukan  rute  tujuan  yang  diinginkan,  program  memproses  algoritma dijkstra  dan  akan  memproses  pencarian  rute  dengan  mencari  rute  terdekat  yang  akan  di  keluarkan  program. Apabila  ingin  melakukan  pengujian  ulang  maka  admin  dapat  mengulang  kembali  pencarian  rute  apabila  tidak maka admin dapat logout dari program.

## 2.5 Implementasi Sistem
Tahap implementasi  merujuk pada proses penulisan  kode program berdasarkan analisis dan perancangan sebelumnya. Bahasa  pemrograman  yang  dipilih  oleh  peneliti  untuk  mengembangkan  aplikasi  ini  adalah  Python  (Yulita  &  Said, 2021).  Pada tahapan ini peneliti akan mengaplikasikan pencarian rute terpendek dalam pendistribusian darah di Palang Merah  Indonesia  Deli  Serdang  dengan  algoritma dijkstra berbasis  web  yang  nantinya  akan  diimplementasikan  atau diterapkan.  Apakah  algoritma dijkstra merupakan  pilihan  terbaik  dalam  menentukan  rute  terpendek  dalam pendistribusian darah di Palang Merah Indonesia Deli Serdang .
Selanjutnya  dilakukan  implementasi  sistem  ke  dalam  aplikasi web agar  dapat  diketahui  apakah  program  sudah sesuai dengan semestinya, mulai dari mempersiapkan kebutuhan program baik dari segi perangkat keras dan perangkat lunak komputer serta dari segi bahasa pemrograman yang digunakan. Pada awal proses nya user akan melakukan login ke dalam aplikasi, kemudian jika proses login berhasil perangkat akan membawa ke dalam menu utama (R et al., 2015). Di dalam menu utama user akan memilih titik awal lokasi yaitu di Palang Merah Indonesia Deli Serdang dan memilih titik  tujuan  ke  Rumah  Saskit  Umum  Di  Kabupaten  Deli  Serdang.  Setelah  selesai  menentukan  lokasi  tujuan  program akan mengimplementasikan algoritma dan akan mencari rute terpendek dengan mencari jarak minimum dari setiap jalan yang dilalui, dan hasilnya akan di tampilkan dalam aplikasi OpenStreetMaps.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Penelitian  ini  akan  membahas  beberapa  tahap,  yaitu,  analisis  data,  representasi  data,  hasil  analisis  data,  dan perancangan, yaitu sebagai berikut:

## 3.1.1 Analisis Data
Langkah-langkah  yang  diperlukan  oleh  peneliti  dalam  menganalisis  pembuatan  aplikasi  berbasis  web  untuk menentukan  rute  terpendek  pendistribusian  darah  pada  PMI  Deli  Serdang  meliputi  analisis  masalah,  analisis persyaratan, dan analisis proses, sebagaimana dijelaskan berikut ini:
a. Analisis Masalah
Analisis  dimulai  setelah  peneliti  mengumpulkan  data  yang  lengkap,  yang  kemudian  digunakan  untuk  merancang aplikasi  dengan  tujuan  mengidentifikasi  masalah  yang  muncul  selama  proses  pembuatan  aplikasi.  Masalah  yang dihadapi peneliti dalam penelitian ini adalah bagaimana peneliti dalam menentukan vertex atau titik-titik rumah sakit tempat  tujuan  darah  didistribusikan.  Selanjutnya  peneliti  memasukan vertex ke  dalam OpenStreetMap di  dalam aplikasi  dan  kemudian  memasukan  metode  algoritma dijkstra untuk  menentukan  rute  terpendek  dalam pendistribusian darah di UDD PMI Deli Serdang.
Dalam menentukan vertex nya peneliti menentukan titik awal vertex di UDD PMI Deli Serdang dengan titik tujuan  ke  rumah  sakit  yang  bekerja  sama  dengan  UDD  PMI  Deli  Serdang  dalam  pendistribusian  darah.  Adapun rumah  sakit  yang  berkerja  sama  dengan  UDD  PMI  Deli  Serdang  dalam  pendistribusian  darah  yaitu  Rumah  Sakit Umum Grand Medistra, Rumah Sakit Umum Sembiring, Rumah Sakit Umum Hidayah, Rumah Sakit Umum Citra Medika,  Rumah  Sakit  Umum  Sawit  Indah,  Rumah  Sakit  Umum  Patar  Asih,  Rumah  Sakit  Umum  Melati,  Rumah Sakit  Umum  Trianda,  Rumah  Sakit  Ibu  dan  Anak  Maharani,  Rumah  Sakit  Ibu  dan  Anak  Pramaliesa.  Adapun permasalahan  yang  dihadapi  peneliti  dalam  mencari  rute  terpendek  adalah  bagaimana  mengimplementasikan algoritma dijkstra ke dalam aplikasi.
b. Analisis Persyaratan
Analisis  persyaratan  fungsional  terbagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  analisis  persyaratan  fungsional  dan  analisis persyaratan non-fungsional . 1. Persyaratan fungsional
Persyaratan  fungsional  dalam  penelitian  ini  menggambarkan  fitur  yang  harus  dimiliki  oleh  aplikasi.  Aplikasi harus memiliki antarmuka yang mudah digunakan (user-friendly), yang berarti sistem pada aplikasi harus dapat dioperasikan dengan mudah oleh pengguna dan memiliki tampilan yang intuitif. Adapun tampilan yang terdapat dalam aplikasi ini antara lain:
a) Tampilan fasilitas login page pengguna untuk masuk kedalam aplikasi.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 727-738 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.5028
b) Tampilan fasilitas mengelola akun operator.
c) Tampilan halaman utama dimana terdapat tampilan OpenStreetMap, tampilan daftar lokasi rumah sakit dan tampilan form pengujian pemilihan rute rumah sakit dengan memilih titik awal dan titik tujuan.
2. Persyaratan Non-Fungsional Persyaratan ini mencakup kinerja operasional aplikasi. Kinerja operasional dalam aplikasi ini meliputi:
a) Login page pengguna digunakan sebagai akses untuk masuk kedalam aplikasi. Pada tampilan ini user harus memasukan id dan password untuk masuk ke halaman utama.
b) Halaman operator digunakan admin untuk membuat akun operator. Pada halam ini admin dapat membuat id dan password operator serta dapat mengedit seperti mengganti password atau menghapus akun operator.
c) Halaman utama digunakan untuk menampilkan topik dari suatu fitur. Dalam penelitian terdapat 3 fitur yang digunakan yaitu:
1) Fitur OpenStreetMap digunakan aplikasi untuk  mengetahui vertex atau  titik-titik lokasi rumah  sakit dan menentukan arah tujuan dalam pendistribusian darah.
2) Fitur  form pengujian pencarian rute rumah sakit untuk  menguji aplikasi  yang digunakan  untuk  memilih titik awal ke titik tujuan lalu menampilakan hasil rute terpendek.
3) Fitur daftar lokasi rumah sakit digunakan untuk mengetahui lokasi rumah sakit mana yang menjadi tujuan dalam menentukan rute distribusi darah dan jarak dari vertex satu ke vertex lain. c. Analisis Proses
Aplikasi  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman Python sebagai back-end ,  sementara JavaScript dan  HTML digunakan sebagai front-end . Algoritma yang dipilih untuk menentukan rute terpendek dalam pendistribusian darah adalah algoritma dijkstra.

## 3.1.2 Representasi Data
Representasi  data  digunakan  untuk  memproses  bagaimana  peneliti  mengolah  data-data  dari  hasil  riset  kemudian mengimplementasikannya ke dalam algoritma dikstra. Dalam melakukan kalkulasi terhadap penentuan jalur terpendek dalam algoritma dijkstra pada pendistribusian darah UDD PMI Deli Serdang, titik lokasi awal dan tujuan yang sudah di tentukan dan selanjutnya dilakukan kalkulasi terhadap bobot terkecil dari masing-masing titik tersebut hingga mendapat hasil  menuju  titik  akhir  yang  di  tentukan.  Selanjutnya  menentukan  status  pada node yang  belum  terpilih  dengan menginisialisasikan node tersebut  sebagai  “0”  dan node yang  sudah  terpilih  diberi  label  sehingga  akan  dimulai  dari node tersebut, dilanjutkan dengan menentukan bobot node yang terhubung dengan node sumber sehingga kalkulasi pada algoritma dijkstra dapat  dijalankan.  Seperti  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  4  merupakan  sebuah  graf  berarah  dan berbobot dimana peneliti menetapkan vertex sebanyak 12 titik node yang dimana titik awal dimulai dari UDD PMI Deli Serdang. Berikut tampilan graf rute pendistribusian darah UDD PMI Deli Serdang :

## Gambar 4. Graf rute pendistribusian darah

## 3.1.3 Hasil Analisis
Adapun hasil analisis yang dilakukan peneliti dalam mengolah data-data antara lain : a. Pencarian rute dari UDD Ke GM
Atau jika di pohon faktorkan:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 727-738 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.5028
Gambar 6. Pohon pencarian rute dari UDD Ke GM
Titik Awal : UDD PMI Deli Serdang (UDD) Titik Tujuan   : Rumah Sakit Grand Medistra (GM) Waktu : 5 menit Rute : UDD Jalan Karya Jaya (A) Jalan Tanjung Garbus (B) Jalan Raya Medan - Tebing Tinggi (C) jalan depan Rumah Sakit (D) Rumah Sakit Grand Medistra (GM) Pada tabel 1 merupakan perhitungan manual :
Tabel 1. Tabel perhitungan manual dari UDD ke GM Node Rumus UDD ke GM  c + d  = UDD A B C D GM
=  0 + 300 m + 250 m + 1.500 m + 35 m + 90 m
= 2.175 m atau 2,1 km
1. Pada  saat  pemilihan  rute  terpendek  menuju  GM  terdapat  1  jalur  yang  akan  dilewati  (titik  awal  UDD),    yaitu: UDD A B C D GM  =    0 +  300  m  +  250  m  +  1.500  m  +  35  m  +  90  m  =  2.175  m  atau  2,1  km. Karena hanya terdapat 1 jalur , maka jalur yang dipilih jalur dengan jarak terpendek yaitu 2.175 m atau 2,1 km dalam waktu 5 menit.
Tabel 2. Hasil langkah-langkah pencarian dijkstra UDD ke GM c UDD A B C D GM UDD 0 300 m A 0 0 550 m B 0 0 0 2.050 m C 0 0 0 0 2.085 m D 0 0 0 0 0 2.175 m Keterangan : A = Jalan Karya Jaya B = Jalan Tanjung Garbus C, E, J = Jalan Raya Medan-Tebing Tinggi
D
= Jalan Depan Rumah Sakit
F
= Jalan Karya Jasa
G
= Jalan SM. Raja
H = Jalan Mesjid Agung I = Jalan Karya Utama UDD = PMI Unit Donor Darah Deli Serdang GM
= Rumah Sakit Grand Medistra
c = saat ini
= tak terbatas (tidak terhubung) d = jarak

## 3.1.4 Perancangan
Perancangan dilakukan untuk mengetahui bagaimana aplikasi yang dibuat berjalan sesuai atau tidak dengan kebutuhan yang diterapkan dalam penelitian yang dilakukan peneliti. Adapun langkah-langkah atau proses yang dilakukan peneliti dalam merancang aplikasi yang dibangun, yaitu :

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 727-738 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.5028
a. Use Case Diagram
Gambar 7. use case diagram pada aplikasi
Use  case diagram  berfungsi  untuk  mengetahui  kegiatan-kegiatan  yang  dilakukan  admin  dalam  aplikasi  yang dibangun oleh peneliti (Haviluddin, 2011). Pada gambar 7 tentang diagram use case aplikasi menjelasan bagaimana aktivitas  yang  dilakukan  aktor  dalam  menjalankan  aplikasi.  Adapun  penjelasan  pada  gambar  7  diatas  dijelaskan dalam tabel 3 di bawah ini :
Tabel 3. Penjelasan use case diagram pada aplikasi
No Aktor Deskripsi 1. Admin Admin dapat mengelola semua kegiatan dalam aplikasi, seperti membuat akun untuk operator dan mengaplikasikan program seperti melakukan pencarian rute
2. Operator  Operator hanya memiliki akses tertentu pada aplikasi dan hanya bisa mengaplikasikan pencarian rute
b. Activity Diagram Pencarian Rute
Gambar 8. activity diagram pencarian rute
Pada  gambar  8  atas  menjelaskan  tentang  bagaimana  pengguna  menentukan  pencarian  rute  (Ruddell  &  Kumar, 2005). Dalam menu home ini terdapat fitur-fitur seperti maps, form pengujian pencarian rute terpendek, dan daftar rumah sakit yang menjadi vertex tujuan pendistribusian darah. Pada saat pengguna ingin melakukan pendistribusian darah  dengan  mencari  rute  terpendek  maka  pengguna  menginputkan  titik  awal  dan  titik  tujuan  yang  ada  di  f orm pengujian pencarian rute terpendek, selanjutnya operator harus mengklik tombol kalkulasi jarak dan hasil pencarian rute  menggunakan  algoritma dijkstra akan  keluar  dan  akan  di  tampilkan  juga  pada  maps.  Apabila  pengguna  ingin mencari  rute  terdekat  yang  lain  maka  operator  harus  mengulang  lagi  memasukan  titik  awal  dan  titik  tujuan.  Jika pengguna tidak akan melakukan pencarian lagi maka pengguna dapat keluar atau logout dari aplikasi.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 727-738 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.5028
c. Flowchart
Flowchart merupakan  diagram  alir  yang  menjelaskan  tentang  aliran  sistem  pada  saat  proses  membuat  aplikasi. Berikut flowchart yang ada dalam aplikasi, yaitu : 1. Flowchart Pencarian Dijkstra
Gambar 9. flowchart pencarian dijkstra
Penjelasan  pada  gambar  9  yaitu  dalam  halaman  utama  pada  menu  home  ini  terdapat  fitur-fitur  seperti  maps, form pengujian pencarian rute terpendek, dan daftar rumah sakit yang menjadi vertex tujuan pendistribusian darah. Pada saat admin ingin  melakukan  pendistribusian darah dengan mencari rute terpendek  maka  admin  menginputkan titik awal dan titik tujuan yang adadi form pengujian pencarian rute terpendek, selanjutnya admin harus mengklik tombol kalkulasi  jarak  dan  hasil  pencarian  rute  menggunakan  algoritma dijkstra akan  keluar  dan  akan  di  tampilkan  juga pada maps. Apabila admin ingin mencari rute terdekat yang lain maka admin harus mengulang lagi memasukan titik awal  dan  titik  tujuan.  Jika  admin  tidak  akan  melakukan  pencarian  lagi  maka  admin  dapat  keluar  atau logout dari aplikasi.

## 3.2 Hasil
Dalam tahapan ini peneliti akan membahas hasil dari implementasi dan pengujian pada aplikasi, yaitu:

## 3.2.1 Implementasi
Implementasi dilakukan apabila perancangan sistem telah dibuat yang akan diterapkan ke dalam sebuah aplikasi yang akan membantu user dalam menentukan vertex rumah sakit pada pendistribusian darah UUD PMI Deli Serdang. Dalam aplikasi yang dibuat peneliti tedapat 2 fitur tampilan, yaitu:
a. Tampilan Halaman Login Page

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 727-738 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.5028
Gambar  10  menggambarkan  form  login  yang  hanya  dapat  diakses  oleh  administrator.  Untuk  mengakses  aplikasi, administrator  harus  memasukkan  ID  dan  password  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Sebagai  administrator, mereka memiliki akses penuh terhadap seluruh fitur dalam aplikasi.
b. Tampilan Halaman Utama Operator Admin
Gambar 11. tampilan halaman utama operator admin
Gambar 11 menggambarkan tentang halaman utama operator admin yang berisi tentang input data dalam membuat dan menghapus akun baru pada aplikasi.
c. Tampilan Halaman Utama Home
Gambar 12. tampilan halaman utama home
Gambar 12 menggambarkan tentang halaman utama home yang berisi maps dan beberapa fitur seperti input titik awal dan input titik tujuan.

## 3.2.2 Pengujian
Pengujian  dilakukan  setelah  aplikasi  memenuhi  semua  persyaratan  yang  telah  ditetapkan.  Proses  pengujian  aplikasi dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  hasil  yang  diperoleh  secara  manual  konsisten  dengan  hasil  yang  dihasilkan  oleh aplikasi. Adapun pengujian aplikasi berupa maps sebagai berikut :
a. Representasi perjalanan dari titik awal UDD ke titik tujuan GM

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 727-738 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.5028
Gambar 13 menggambarkan tentang representasi perjalanan dari titik awal UDD ke titik tujuan GM, pada gambar tersebut terdapat titik biru yang merupakan node pada setiap vertex (persimpangan) yang dilalui dari titik awal ke titik tujuan.

## 4. KESIMPULAN
Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  merupakan  organisasi  independen  dan  netral  di  Indonesia,  fokus  pada  bidang kemanusiaan,  termasuk  Unit  Donor  Darah  (UDD).  PMI  Deli  Serdang,  sebuah  kantor  di  kabupaten  Deli  Serdang, menangani berbagai kegiatan sosial seperti donor darah, rekrutmen relawan, dan tanggap darurat. Permasalahan umum dalam pendistribusian darah adalah banyaknya rute dan waktu yang terbuang. Solusi yang diusulkan adalah menerapkan kecerdasan  buatan,  khususnya  algoritma  Dijkstra,  untuk  menentukan  rute  terpendek  secara  optimal  dan  cepat.  Dalam algoritma  tersebut,  titik  awal  dan  tujuan  ditentukan,  kemudian  dilakukan  kalkulasi  bobot  terkecil  dari  masing-masing titik.  Node  yang  belum  dipilih  diberi  status  "0",  sedangkan  yang  terpilih  diberi  label.  Algoritma  dijkstra  kemudian dijalankan  untuk  menentukan  bobot  node  yang  terhubung.  Implementasi  dalam  aplikasi  menunjukkan  kemampuan sistem dalam menemukan rute terdekat, membandingkan semua rute secara keseluruhan untuk pengiriman darah yang cepat  dan  optimal  dengan  estimasi waktu  tercepat. Dalam  perhitungan  manual  menggunakan  algoritma  tersebut, ditemukan  bahwa  rute  terpendek  dari  UDD  (Unit  Donor  Darah  PMI  Deli  Serdang)  ke  GM  (Rumah  Sakit  Grand Medistra) adalah melalui jalan UDD → A → B → C → D → GM =  0 + 300 m + 250 m + 1.500 m + 35 m + 90 m dengan  total  jarak  2.175  meter  atau  2,1  kilometer  dalam  waktu  5  menit.  Dengan  demikian,  penggunaan  algoritma Dijkstra dapat membantu dalam menentukan rute tercepat dan optimal untuk pendistribusian darah, menghemat waktu dan meningkatkan efisiensi pengiriman.

## REFERENCES
Asmawati S, S.Kom., M.Pd., Nazaruddin Ahmad, M.T., Rika Ismayanti, S.Kom., M.Kom, Welda, S.Kom., M.T.I., Dr. Muhammad Ramdhan Olii, S.T., M.Eng., Nurfaizah, M.Kom., Rifaldo Pido, S.T., M.T., Andi Yulia Muniar, S.Si., M.T., Nur Syamsiyah, S.T., M.T.I., Fah, M. K. (2022). Sistem Pendukung Keputusan (M. K. Dudih Gustian, S.T.
(ed.)). Media Sains Indonesia. https://www.google.co.id/books/edition/Sistem_Pendukung_Keputusan/DB9ZEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=0
Budihartono,  E.  (2016).  Penerapan  Algoritma  Dijkstra  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Bagi  Penentuan  Jalur
Terpendek Pengiriman Paket Barang Pada Travel. Senit , 69–78.
https://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/prosiding/article/viewFile/360/344
Buleleng,  A.  (2021). Kenali  Manfaat  Rutin  Donor  Darah  bagi  Kesehatan .  Buleleng.Bulelengkab.Go.Id. https://buleleng.bulelengkab.go.id/informasi/detail/artikel/35-kenali-manfaat-rutin-donor-darah-bagi-kesehatan Dewi,  L.  J.  E.  (2010).  Pencarian  Rute  Terpendek  Tempat  Wisata  Di  Bali  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Dijkstra. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2010 (SNATI 2010) , 2010 (Snati), 46–49.
Furqan,  M.,  Nasution,  Y.  R.,  &  Nurdianti,  T.  S.  (2021).  Penerapan  Algoritma  Greedy  Untuk  Menentukan  Rute Terpendek  Antar  Klinik  Gigi. CSRID  (Computer  Science  Research  and  Its  Development  Journal) , 12 (3),  170. https://doi.org/10.22303/csrid.12.3.2020.170-178
Girsang, A. S. (2017). Algoritma Dijkstra . https://mti.binus.ac.id/2017/11/28/algoritma-dijkstra/ Harahap,  M.  K.,  &  Khairina,  N.  (2017).  Pencarian  Jalur  Terpendek  dengan  Algoritma  Dijkstra. SinkrOn , 2 (2),  18. https://doi.org/10.33395/sinkron.v2i2.61
Harsadi,  P.,  &  Nugroho,  D.  (2020).  Implementasi  Algoritma  Dijkstra  Dan  Metode  Haversine  Pada  Penentuan  Jalur Terpendek Pendakian Gunung Merapi Jalur Selo Berbasis Android. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN) , 8 (1), 61–67. https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i1.483
Haviluddin.  (2011).  Memahami  Penggunaan  UML  (  Unified  Modelling  Language  ). Memahami  Penggunaan  UML (Unified  Modelling  Language) , 6 (1),  1–15.  https://informatikamulawarman.files.wordpress.com/2011/10/01- jurnal-informatika-mulawarman-feb-2011.pdf
Hidayat,
F. (2020). Konsep Dasar Sistem Informasi Kesehatan . Deepublish.
https://books.google.co.id/books?id=dJfwDwAAQBAJ&dq=konsep+dasar+sistem&lr=&hl=id&source=gbs_navli nks_s
Mahendra, Y. D., Nuryanto, N., & Burhanuddin, A. (2019). Sistem Penentuan Jarak Terdekat Dalam Pengiriman Darah Di  Pmi  Kota  Semarang  Dengan  Metode  Algoritma  Greedy. Jurnal  Komtika , 2 (2),  136–142. https://doi.org/10.31603/komtika.v2i2.2601
R, W. E. Y., Istiadi, D., & Roqib, A. (2015). Pencarian Spbu Terdekat Dan Penentuan Jarak Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra. Jurnal Nasional Teknik Elektro , 4 (1), 89–93. Rafi,  F.  M.  (2020).  Aplikasi  Informed  dan  Uninformed  Search  Dalam  Penentuan  Rute  Liburan  Keluarga. Sekolah Teknik Elektro Dan Informatika Institut Teknologi Bandung .
Ramadhan, A. W. R., & Udjulawa, D. (2020). Perbandingan Algoritma Dijkstra dan Algoritma A Star pada permainan Pac-Man. Jurnal Algoritme , 1 (1), 12–20. https://doi.org/10.35957/algoritme.v1i1.411
Ratnasari, A., Ardiani, F., & A, F. N. (2013). Penentuan Jarak Terpendek dan Jarak Terpendek Alternatif Menggunakan Algoritma Dijkstra Serta Estimasi Waktu Tempuh. Semantik 2013 , 3 (1), 29–34.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 727-738 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.5028
Ruddell,  B.  L.,  &  Kumar,  P.  (2005).  Unified  modeling  language. Hydroinformatics:  Data  Integrative  Approaches  in Computation, Analysis, and Modeling , 10 , 9–20. https://doi.org/10.4018/jdm.2001010103 yogi  ardhi,  F.  carolio.  (2021). In  Picture:  Kebutuhan  Kantong  Darah  PMI  Medan  di  Masa  PPKM  Menurun . Republika.Co.Id. https://www.republika.co.id/berita/qz2kzs314/kebutuhan-kantong-darah-pmi-medan-di-masa- ppkm-menurun#:~:text=Kebutuhan stok darah di kota Medan sebanyak 5.500-6.000 kantong,7%2F9%2F2021).
Yulita  Molliq  Rangkuti,  Said  Iskandar  Al  Idrus,  D.  D.  T.  (2021). Pengantar  Pemrograman  Python .  Media  Sains Indonesia. https://www.google.co.id/books/edition/Pengantar_Pemrograman_Python/2ftLEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=0