## FARABI Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika

## Penerapan Matematika Algoritma dalam Bidang Komputer
Zulaini Masruro Nst 1 , Miranda Meylissa Siadari 2 , Intan Julia Sari Saragih 3 , Ika Okta Kirana 4 , Zulia Almaida Siregar 5
1,4 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa
2, 3 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa
5 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STIKOM Tunas Bangsa email: miranda.my23@gmail.com , intansaragih2020@gmail.com, zulaini@amiktunasbangsa.ac.id, ikaokta@amiktunasbangsa.ac.id , zulia.al@amiktunasbangsa.ac.id

## ABSTRAK
Algoritma adalah kunci utama dalam pemrograman komputer yang berisi urutan dari langkah-langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis. Kata logis merupakan kata kunci dari sebuah algoritma yang harus dibuat secara runut agar komputer mengerti dan mampu mengeksekusinya. Analisis kasus sangat dibutuhkan  dalam  membuat  sebuah  algoritma,  misalnya  proses  apa  saja  yang  sekiranya  dibutuhkan  untuk menyiapkan  sebuah  persoalan  yang  harus  diselesaikan.  Tahap  pemecahan  masalah  adalah  proses  dari masalah  hingga  terbentuk  suatu  algoritma.  Tahap  implementasi  adalah  proses  penerapan  algoritma  hingga menghasilkan  solusi.  Solusi  yang  dimaksud  adalah  suatu  program  yang  merupakan  implementasi  dari algoritma yang disusun. Dalam dunia pemrograman komputer, algoritma berguna untuk merancang berbagai jenis  program  mulai  dari  program  sederhana  hingga  program  yang  sangat  kompleks.  Algoritma  berperan sebagai logika untuk menentukan program yang akan dibuat. Algoritma juga sangat penting diterapkan pada komputer dan kehidupan  sehari-hari karena dengan algoritma komputer dapat digunakan untuk  memproses data,  melakukan  perhitungan,  membuat  inferensi  otomatis  dan  memecahkan  masalah  di  komputer.  Dalam matematika  algoritma  adalah  sebuah  prosedur  atau  langkah-langkah  untuk  proses  penghitungan  yang digunakan untuk memecahkan sebuah  masalah dalam  matematika, pemrosesan data dan penalaran  otomatis sehingga bisa dilakukan dengan baik dan benar secara berurutan. Algoritma dalam matematika dan komputer saling berkaitan, mempengaruhi dan berhubungan karena memiliki tujuan yang sama.
Kata kunci: Algoritma, Komputer, Matematika, Program

## ABSTRACT
An algorithm is the main key in computer programming  which contains a sequence of logical steps to solve problems that are arranged systematically. The word logical is the keyword for an algorithm which must be created  sequentially  so  that  the  computer  understands  and  is  able  to  do  it  and  execute  it.  Case  analysis  is really needed in  creating an algorithm. For example,  what  processes are needed to  prepare for a problem that has just been solved The problem-solving stage is the process of solving the problem until an algorithm is  formed.  The  implementation  stage  is  the  process  of  applying  the  algorithm  to  produce  a  solution.  The solution  in  question  is  a  program  which  is  an  implementation  of  the  algorithm  prepared.  In  the  world  of computer  programming,  algorithms  are  useful  for  designing  various  types  of  programs,  ranging  from  the simplest programs to the most complex programs. Algorithms also act as a logic to determine the program to be  created.  Algorithms  are  also  very  important  to  apply  to  computers  and  everyday  life  because  computer algorithms can be used to process data, perform calculations, make automatic inferences and solve problems on computers. In mathematics, an algorithm is a procedure or steps for the calculation process that is used to  solve  problems,  a  problem  in  mathematics,  data  processing  and  automatic  reasoning,  so  that  it  can  be done well and correctly sequentially. Algorithms in mathematics and computers are interrelated, influential and relatable because they have the same goals.
Keywords: Algorithm, Computer, Mathematics, Program
A. Pendahuluan Mata pelajaran matematika merupakan  mata  pelajaran  yang  wajib dipelajari  mulai  dari  Sekolah  Dasar sampai  dengan  Perguruan  Tinggi.  Mata pelajaran  matematika  merupakan  ilmu dasar  serta  pendukung  ilmu  pengetahuan di  bidang  lain,  seperti  fisika,  ekonomi, biologi  yang  tidak  terlepas  dari  peran matematika.  Banyak  siswa  yang  kurang paham  dalam  belajar  matematika.  Salah satu  penyebabnya,  sebagian  siswa  masih menganggap  matematika  sebagai  mata pelajaran  yang  sulit  bila  dibandingkan dengan mata pelajaran yang lain. Matematika  merupakan  ilmu  pasti  yang berkaitan  dengan  angka  perlu  yang  perlu dipahami  setiap  orang,  terutama  siswa yang masih berada pada jenjang pendidikan.  Pembelajaran  matematika siswa  diharapkan  dapat  menumbuhkan kemampuan  pemahaman  sehingga  dapat berpikir  kritis,  logis,  sistematis,  cermat dan  efisien  dalam  memecahkan  masalah. (Dinda Zhila Azhari, 2022)
Kemajuan ilmu pengetahuan mengambil bagian yang signifikan dalam menangani
persoalan-persoalan di
kehidupan sehari-hari. Permasalahan yang ada sering kali menyangkut-pautkan beberapa  aspek,  dalam  menyelesaikan masalah  memerlukan suatu metode penalaran  tertentu  atau  ilmu  tertentu. Salah  satu  bidang  ilmu  yang  dapat digunakan untuk menangani suatu permasalahan  saat  ini  adalah  aritmatika.
Matematika  adalah  salah  satu  cabang pengetahuan yang dapat digunakan untuk mempermudah penyajian dan pemahaman masalah. Salah satu alat yang dapat membantu menyederhanakan penyajian masalah adalah model matematika.  Pada  pembahasan  model matematika,  suatu  masalah  dapat  lebih sederhana  untuk  dipahami,  disajikan dianalisis,  dan  diselesaikan,  baik  secara numerik  maupun  secara  analitik.  (Ririn Mufidatur Rohmawati, 2022)
Seiring  dengan  kemajuan  ilmu pengetahuan  dan  teknologi  saat  ini,
teknologi  informasi  selalu  beriringan dengan segala aktivitas di dalam kehidupan  manusia,  karena  kemampuan komputer untuk mengolah dan menyimpan  data  melebihi  kecepatan manusia.  Dengan  pesatnya  kemajuan telekomunikasi dan komputer itu memungkinkan  penyimpanan  dilakukan secara  digital  oleh  pengguna  (A.K. Prastyo,  2014).  Penggunaan  teknologi informasi,  media,  dan  komunikasi  dapat mempengaruhi  pola  hidup  masyarakat seiring  dengan  perkembangan  zaman secara menyeluruh. Kondisi ini mengakibatkan maraknya terjadi penipuan melalui berbagai media komunikasi. Hal ini biasa dilakukan oleh kelompok  atau  pihak-pihak  yang  tidak bertanggung  jawab  untuk  mengambil keuntungan  dari  masyarakat  awam  yang tidak  paham  atas  ketentuan  hukum  yang berlaku.  (Imelda  Asih  Rohani  Simbolon, 2020)
Peranan  ilmu  matematika  tidak bisa  dilepas  dalam  kemajuan  teknologi dan  ilmu  pada  saat  ini.  Hampir  semua permasalahan  yang  ada  pada  kehidupan baik  itu  teknologi  atau  ilmu  pengetahuan yang  terjadi  peranan  ilmu  matematika sangat  memberikan  solusi  yang  bisa digunakan  baik  itu  dalam  konseptual maupun  yang  lain.  Dalam  banyak  hal yang  ada  didalam  kehidupan  ini  yang meliputi  unsur  kajian  umum,  ilmu  murni maupun  ilmu  terapan  yang  ada  pada bidang  teknologi  dan  ilmu  pengetahuan sangat memerlukan peranan ilmu matematika. (Fajar Mahardika, 2019)
Di  dalam  dunia  pendidikan  atau setiap  bidang  pasti  memiliki  istilah khusus yang berhubungan dengan bidang tersebut, begitu juga untuk ilmu komputer. Istilah ilmu komputer merupakan kata atau gabungan kata yang mengungkapkan  suatu  makna,  konsep, proses,  dan  keadaan  yang  berhubungan dengan ilmu komputer. Untuk mendapatkan informasi istilah-istilah ilmu  komputer  maka  dibutuhkan  kamus
istilah ilmu komputer. (Dwipa
Handayani, 2019) Pandangan  mengenai  komputer sebagai  sebuah  mesin  yang  “pintar” adalah  pendapat  yang  salah,  karena komputer hanyalah suatu alat yang diberi serangkaian perintah oleh manusia sehingga dapat menyelesaikan
permasalahan secara cepat, akurat, bahkan  berulang-ulang  tanpa  kenal  lelah dan  bosan.  Sekumpulan  instruksi  yang merupakan  penyelesaian  masalah  itu dinamakan program. Agar program dapat dilaksanakan  oleh  komputer,  program tersebut  harus  ditulis  dalam  suatu  bahasa yang  dimengerti  oleh  komputer.  Bahasa komputer yang digunakan dalam menulis perogram dinamakan bahasa pemrograman.  Urutan  langkah-langkah yang  sistematis  untuk  menyelesaikan sebuah  masalah  dinamakan  algoritma. (Edy Budiman, 2015)
Algoritma adalah independen terhadap  bahasa  pemrograman  tertentu, artinya  algoritma  yang  telah  dibuat  idak boleh  hanya  dapat  diterapkan  pada bahasa  pemrograman  tertentu.  Penulisan algoritma  yang  tidak  terikat  pada  suatu aturan tertentu, tetapi harus jelas maksudnya  untuk  tiap  langkah  algoritma nya. (Edy Budiman, 2015)
Menurut  KBBI  (Kamus  Besar Bahasa  Indonesia),  pengertian  komputer adalah  sebuah  alat  elektronik  otomatis yang  mana  bisa  menghitung  maupun mengolah  data  secara  cermat  menurut dengan yang diinstruksikan, serta memberikan  hasil  pengolahan,  dan  juga bisa untuk menjalankan sistem
multimedia (film, musik, televisi, faksmile,  dan  sebagainya),  yang  mana umumnya  terdiri  dari  unit  pemasukan, unit  pengeluaran,  unit  penyimpanan,  dan juga unit pengontrolan.
Algoritma dalam bidang komputer diharapkan dapat
menyelesaikan  masalah  atau  persoalan logika  dan  matematika  dengan  bantuan komputer.  Algoritma  juga  digunakan untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah
pemrograman, terutama dalam komputasi numeris. Tanpa algoritma yang dirancang dengan  baik,  maka  proses  pemrograman akan  menjadi  salah,  rusak,  atau  lambat dan tidak  efisien. Algoritma juga berperan sebagai logika untuk menentukan  program  yang  akan  dibuat. Jadi,  algoritma  pemrograman  adalah serangkaian  proses  yang  wajib  ketika melakukan perhitungan penyelesaian masalah,  khususnya  program  komputer. Algoritma juga sangat penting diterapkan pada komputer dan kehidupan sehari-hari karena  dengan  algoritma  komputer  akan dapat memproses data, melakukan perhitungan,  membuat  inferensi  otomatis dan memecahkan masalah di komputer.
Terbukti bahwa penerapan matematika  algoritma  dalam  bidang komputer dapat mengembangkan perangkat lunak yang dapat menyelesaikan  tugas  tertentu.  Tujuan utama  dalam  algoritma  yaitu  membantu memecahkan  masalah  tertentu  dengan logis  dan  sistematis.  Algoritma  dapat digunakan  lebih  dari  satu  kali  untuk menyelesaikan  masalah  yang  sama  dan juga  dapat  digunakan  untuk  membantu memecahkan  masalah  yang  kompleks dengan lebih sederhana. Algoritma dalam bidang  komputer  umumnya  digunakan untuk merancang langkah-langkah sistematis yang membantu dalam memecahkan  berbagai  masalah  seperti salah satunya yaitu dalam ilmu komputer.
Adapun manfaat algoritma yang diterapkan  dalam  kehidupan  sehari-hari yaitu  dengan  adanya  algoritma  dapat memperkecil kesalahan atau tingkat error dan  juga  bisa  menjadi  panduan  untuk membuat langkah sistematis sesuai rumus dan untuk mencari kesalahan dari sebuah program yang dibuat.
B. Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan metode  review  jurnal  dan  review  buku. Peneliti  jurnal  mencari  jurnal  dan  buku menggunakan kata kunci algoritma dalam
bidang  komputer.  Pengumpulan  data dilakukan dengan mendokumentasi semua jurnal yang diperoleh pada laporan penelitian  ini.  Jurnal  yang  digunakan pada  penelitian  ini  sebanyak  11  artikel jurnal (2018-2023) dan 1 buku online (E- Book) (2015) yang diperoleh dari Google Scholar dan website penyedia E - Book .
Jurnal  yang  dipilih  adalah  jurnal-jurnal yang  memiliki  penelitian  serupa  lalu artikel  dianalisis  dan  dirangkum.  Hasil penelitian  kemudian  dijadikan  kedalam satu  pembahasan  yang  utuh  pada  jurnal ini.
Dengan  membuat  jurnal  ini, diharapkan dapat mengembangkan sebuah  penelitian  yang  telah  dilakukan serta  menjadi  acuan  untuk  para  peneliti lain  yang  sedang  melakukan  penelitian sejenis. Umumnya, jurnal ilmiah memiliki  cakupan  pembahasan  materi yang  luas  dan  padat,  yang  setiap kalimatnya  bernilai  ilmu  pengetahuan. Dengan  demikian,  tujuan  dari  penulisan jurnal ini juga diharapkan dapat mempublikasikan  hasil  penelitian  yang original,  valid,  dan  ter-verifikasi  secara akademis dalam suatu bidang tertentu.
Artikel dalam jurnal ilmiah biasanya  melewati  proses  peer-review, yaitu  proses  penilaian  oleh  para  ahli sebidang  yang  independen  dan  objektif sebelum akhirnya  diterbitkan.  Me-review jurnal  dan  buku  juga  diharapkan  dapat menjadi  sarana  komunikasi  akademik antara  para  peneliti,  pengembangan budaya  akademik  di  perguruan  tinggi, pertukaran informasi untuk menghasilkan ide-ide baru terkait ilmu pengetahuan dan teknologi, dan juga diseminasi
(penyebaran) hasil-hasil penelitian.
Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  me- review  jurnal  dan  buku  yang  digunakan dalam  metode  penelitian  jurnal  ini diharapkan  dapat  membantu  sesorang memahami  lebih  dalam  tentang  artikel jurnal  sehingga  dapat  dijadikan  rujukan pembaca  untuk  penelitian  yang  akan dilakukan,  meningkatkan  kemampuan penulis  tentang  topik  tertentu  yang menyangkut penelitian terkait, dan memahami  tata  bahasa  dalam  penelitian jurnal ilmiah.

## C. Hasil Dan Pembahasan
Tabel 1. Hasil Penelitian Jurnal No. Jurnal Judul Jurnal Hasil Penelitian 1 Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi  Tingkat  Pemahaman  Siswa Pada Mata Pelajaran Matematika (Dinda  Zhila  Azhari,  Irfan  Sudahri Damanik dan Dedi Suhendro, 2022) Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk  membentuk decision  tree berdasarkan  training data.  Atribut  yang  digunakan  yaitu  minat  belajar siswa,  komunikasi,  cara  belajar  siswa,  suasana pembelajaran, media pembelajaran, dan cara mengajar guru.  Hasil  Perhitungan  nilai  entropy  dan  gain diperoleh  18  rule  keputusan  pemahaman  siswa  pada mata  pelajaran  matematika  dengan  9  rules  berstatus paham  dan  9  rules  berstatus tidak  paham.  Pemodelan klasifikasi  dengan  Algoritma  C4.5  pada  Rapidminer diperoleh akurasi sebesar 95.19%.
2 Penerapan Algoritma Welch-Powell Pada Penyusunan Jadwal Perkuliahan di Program Studi Pendidikan Matematika (Ririn  Mufidatur  Rohmawati,  M.Ivan Ariful Fathoni dan Ismanto, 2022) Teori  graf  dapat  diterapkan  dalam  penjadwalan  mata kuliah  di  Program  Studi  Pendidikan  Matematika UNUGIRI  dengan  menggunakan  pewarnaan  graf. Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu algoritma Welch-Powell . Berdasarkan algoritma Welch-Powell diperoleh  matriks  kesiapan  mengajar mata  kuliah  semester  ganjil  Th.  2022/2023  dengan enam  warna  yang  berbeda.  Keenam  warna  tersebut merepresentasikan penjadwalan 26 matakuliah Program  Studi  Pendidikan  Matematika  UNUGIRI  ke dalam enam hari tanpa adanya tumpang tindih ( cross- over ).
No. Jurnal Judul Jurnal Hasil Penelitian 3 Penerapan  Teori  Graf  Pada  Jaringan Komputer Dengan Algoritma Kruskal (Fajar Mahardika, 2019) Teori graf merupakan sebuah cabang ilmu matematika yang  mempelajari  tantang  grafik  dari  sebuah permasalahan  yang  muncul.  Dalam  teori  graf  ini banyak  metode  yang  dipelajari  diantaranya  yaitu
Minimum  Spanning  Tree  (MST) .  Metode MST ini terdapat  sebuah  algoritma  yang  diantaranya  yaitu algoritma  kruskal  yang  digunakan  untuk  menentukan jarak terpendek atau pohon minimum dari sebuah graf. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  teori  graf  bisa  bisa diterapkan  pada  jaringan  computer,  jumlah  perangkat yang  dibutuhkan  bisa  diketahui  dan  dalam  percobaan ini algoritma sangat memberikan total yang digunakan sangat minimum.
4 Kamus  Istilah  Ilmu  Komputer  Dengan Algoritma Boyer Moore Berbasis Web (Dwipa  Handayani  dan  Abrar  Hiswara,
2019) Bidang  ilmu  komputer  pasti  memiliki  istilah  khusus yang berhubungan dengan komputer, maka dibutuhkan  kamus  istilah  komputer,  saat  ini  kamus yang  ada  masih  bersifat  konvensional  yang  dalam penggunaannya tidak efektif dan efisien. Perancangan dan  pembuatan  aplikasi  menggunakan  algoritma dengan  melakukan urutan  langkah-langkah  logis  pada penyelesaian  masalah  yang  disusun  secara  sistematis. Algoritma untuk pencarian pun saat ini sudah semakin berkembang dari hari ke hari. Algoritma boyer moore merupakan  salah  satu  algoritma  pencarian  yang dianggap  memiliki  hasil  paling  baik  yaitu  algoritma yang bergerak mencocokkan string dari arah kanan ke kiri. Dengan kamus istilah berbasis web ini diharapkan pemakai  bisa  mendapatkan  informasi  dengan  cepat, tanpa adanya batasan ruang dan waktu. 5 Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Pemilihan  Program  Studi  Fakultas  Ilmu Komputer (Ultach Enri, 2018) Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  dan menentukan  pemilihan  Program  Studi  pada  fakultas ilmu  komputer  yang  dapat  dipilih  oleh  siswa  setelah lulus,  sesuai  dengan  nilai  masing-masing  variabel yang  digunakan  untuk  mendapatkan  model  berupa decision  tree dengan  menggunakan  algoritma  C4.5. Dimana  algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  algoritma dalam metode klasifikasi dalam data mining.
6
Penerapan  Teknik  Pewarnaan Graph Pada Penjadwalan Ujian Dengan Algoritma Welch-Powell (Supiyandi dan Muhammad Eka, 2018)
Graph  coloring dan  penyamarataannya  menggunakan tools dalam  membuat  model  yang  beraneka  ragam untuk  menyelesaikan  masalah  penjadwalan  dan masalah  pemberian  tugas.  Salah  sau  aplikasi  dalam graph  theory adalah  memberikan  warna  pada  sebuah simpul,  baik  warna  minimum  maupun  warna maksimum.  Proses  pewarnaan  dilakukan  dengan menghindari  warna  yang  sama  pada vertex yang edjacency , sehingga dapat diperoleh warna  minimum. Dengan demikian pengguna dapat  lebih  mudah dalam pembuatan jadwal. 7 Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Diabetes Berbasis Web Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
(Yohanes  Bowo  Widodo,  Silvia  Ayu Anggraeini dan Tata Sutabri, 2021)
Algoritma Naïve  Bayes merupakan  pengklasifikasian dengan nilai probabilitas dan statistik yang memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman  di  masa  sebelumnya.  Berdasarkan  hasil analisa,  sistem  ini  dapat  menangani  proses  konsultasi pengguna  dengan  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi. Hasil  pengujian  sistem  pakar  diagnosis  penyakit diabetes dengan  menguji rule diagnosis  menggunakan algoritma naïve  bayes yang  dilakukan  melalui  dataset
No. Jurnal Judul Jurnal Hasil Penelitian uji  sebanyak  30  kali,  maka  hasilnya  sudah  sesuai dengan  kepakaran  yang  didapat  melalui  data  hasil pengujian sistem whitebox dan blackbox testing . 8 Seleksi Penerimaan Asisten Laboratorium  Menggunakan  Algoritma AHP Pada AMIK-STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
(Anjar Wanto dan Eko Kurniawan, 2018) Penelitian  ini  bertujuan  unuk  membangun  sistem pendukung  keputusan  yang  mempunyai  kemampuan menganalisa pemilihan asisten laboratorium menggunakan Algoritma Algoritma Analytical Hierarchy  Prrocess  (AHP) pada  AMIK-STIKOM Tunas  Bangsa  Pematangsiantar.  Seleksi  penerimaan asisten laboratorium menggunakan Analytical Hierarchy  Prrocess  (AHP) ini  nantinya  dapat menghasilkan  alternatif  terbaik,  dengan  kriteria- kriteria  yang  ditentukan  berupa  wawancara,  ujian tertulis, ujian praktek, dan IPK.
9 Penerapan Algoritma AES 128-Bit Dalam Pengamanan Data Kependudukan Pada Diknas Dukcapil Kota Pematangsiantar (Imelda  Asih  Rohani  Simbolon,  Indra Gunawan, Ika Okta Kirana, Rafiqa Dewi dan S.Solikhun, 2020) Advanced Encryption Standart (AES) adalah salah satu metode yang digunakan dalam pengaman data/informasi.  Pengimplementasian  algoritma  AES dalam pengaman data penduduk. Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  menunjukkan bahwa  metode  tersebut  dapat  menghasilkan  pesan yang  tidak  dapat  dibaca  maupun  dimengerti  oleh manusia (enkripsi) dan menghasilkan pesan yang sama seperti plaintext awal yang di- input -kan (deskripsi).
10. Pencarian Rute Terbaik Pendistribusian BBM dari Terminal BBM ke SPBUWilayah Kota Medan Menggunakan Algoritma Dijkstradengan LogikaFuzzysebagai Penentu Bobot pada Graf (Muhammad Arif, James Piter Marbun, 2023) Algoritma  Dijkstra  adalah  salah    satu    varian    bentuk algoritma    popular    dalam    pemecahan    persoalan terkait    masalah    optimasi  pencarian  lintasan terpendek    sebuah    lintasan    yang    mempunyai panjang  minimum  dari    verteks  a  ke  z  dalam  graf berbobot positif. Data diambil berdasarkan data primer berupa    data    Terminal    BBM,    SPBU,    peta    jalan Kota    Medan    dari Google    Maps dan    survei kepadatan    setiap  jalan    dapat    disusun  gambar jaringan    jalan    dan  membentuk  sebuah    graf. Selanjutnya    dari  gambar  graf    dapat  diperoleh    rute terbaik  menggunakan  algoritma Dijkstra.  Terdapat  2 parameter  yaitu  panjang  jalan  dan  kepadatan  jalan untuk  menghasilkan  bobot  berupa  kemacetan  yang dihasilkan    menggunakan    logika Fuzzy .  Berdasarkan hasil  analisis,  diperoleh  7  rute  terbaik  untuk  masing- masing SPBU yang direkomendasikan 11. A Comprehensive Bibliometric Analysis of Deep Learning Techniques for Breast Cancer Segmentation: Trends and Topic Exploration (2019-2023) (Agus Perdana Windarto, Anjarwanto, Solikhun, Ronal W) This  emphasizes  the  importance  of  machine  learning in the advancement of image segmentation algorithms and convolutional neural networks, which have shown exceptional  effectiveness  in  image  analysis  tasks. Furthermore,  the  utilization  of  latent  Dirichlet Allocation  (LDA)  to  identify  topics  resulted  in  a relatively uniform distribution, with each topic having an equivalent number of abstracts. This indicates that the  data  set  encompasses  a  diverse  range  of  topics within the field of deep learning as it relates to breast cancer  image  segmentation.  However,  it  should  be noted that topic 4 has the highest level of significance, suggesting  that  the  application  of  deep  learning  for diagnosis was extensively explored in this study
Tabel 2. Hasil Penelitian Buku No. Buku Judul Buku Hasil Penelitian 1 Belajar  Dasar  Algoritma  & Pemrograman (Edy Budiman, 2015) Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  buku  mengenai Belajar  Dasar  Algoritma  &  Pemrograman  bahwa algoritma  berarti  solusi.  Algoritma  dalam  bidang komputer  berarti  solusi  dari  suatu  masalah  yang  harus dipecahkan dengan menggunakan komputer. Algoritma harus  dibuat  secara  runut  agar  komputer  mengerti  dan mampu  mengeksekusinya.  Analisis  kasus  sangat dibutuhkan dalam membuat sebuah algoritma,
misalnya  proses  apa  saja  yang  sekiranya  dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah yang harus diselesaikan.
Algoritma  adalah  independen  terhadap bahasa  pemrograman  tertentu,  artinya algoritma  yang  telah  dibuat  tidak  boleh hanya  dapat  diterapkan  pada  bahasa pemrograman  tertentu.  Penulisan  algoritma tidak  terikat  pada  suatu  aturan  tertentu, tetapi  harus  jelas  maksudnya  untuk  tiap langkah algoritmanya. Namun pada dasarnya algoritma dibagi menjadi beberapa macam  berdasarkan  format  penulisannya, yaitu:
1. Deskriptif
Algoritma bertipe deskriptif maksudnya adalah algoritma yang ditulis dalam bahasa manusia  sehari-hari  (misalnya  bahasa Indonesia  atau  bahasa  Inggris)  dan  dalam bentuk kalimat.
Setiap
langkah algoritmanya  diterangkan  dalam  satu  atau beberapa kalimat.
Sebagai  contoh  misalnya  algoritma menentukan bilang terbesar dari 3 bilangan berikut ini:
Algoritma Menentukan_Bilangan_Terbesar_Dari_ 3_Bilangan:
1. Meminta  input  3  bilangan  dari user , misalkan bilangan a, b, dan c.
2. Apabila  bilangan  3  lebih  besar  dari  b maupun  c,  maka  bilangan  a  merupakan bilangan terbesar
3. Jika  tidak  (bilangan  a  tidak  lebih  besar dari  b  atau  c)  berarti  bilangan  a  sudah pasti bukan bilangan terbesar. Kemungkinannya  tinggal  bilangan  b atau  c.  Apabila  bilangan  b  lebih  besar dari  c,  maka  b  merupakan  bilangan terbesar.  Sebaliknya  apabila  bilangan  b
tidak  lebih  besar  dari  c,  maka  bilangan c merupakan yang terbesar.
4. Selesai.

## 2. Pseudocode
Pseudo berarti  imitasi  dan code berarti  kode  yang  dihubungkan  dengan instruksi  yang  ditulis  dalam  bahasa komputer  (kode  bahasa  pemrograman). Apabila  diterjemahkan  secara  bebas, maka  pseudocode  berarti  tiruan  atau imitasi  dari  kode  bahasa  pemrograman. Pada  dasarnya,  pseudocode  merupakan suatu  bahasa  yang  memungkinkan programmer  untuk  berpikir  terhadap permasalahan  yang  harus  dipecahkan tanpa harus memikirkan syntax di dalam pseudocode. Jadi pseudocode digunakan untuk  menggambarkan  logika  urut- urutan  dari  program  tanpa  memandang bagaimana bahasa pemrogramannya.
3. Flowchart
Dalam structure  English /  struktur Indonesia digambarkan tahap-tahap penyelesaian masalah dengan menggunakan kata-kata (teks). Kelemahan  cara  ini  adalah  dalam penyusunan algoritma sangat dipengaruhi oleh tata bahasa pembuatnya,  sehingga  kadang-kadang orang  lain  sulit  memahaminya.  Oleh sebab  itu  kemudian  dikembangkan metode  yang  menggambarkan  tahap- tahap  pemecahan  masalah  dengan merepresentasikan symbol-symbol
tertentu yang mudah dimengerti, mudah digunakan dan standar.
Penerapan  algoritma  dalam  bidang komputer memiliki beberapa contoh yaitu:
a) Algoritma C4.5
Salah satu algoritma yang paling terkenal adalah  C4.5  yang  dikembangkan  oleh Quinlan  pada  tahun  1996  sebagai perbaikan  dari  ID3,  dimana  algoritma C4.5 ini menggunakan konsep
information  gain  atau  entropy  reduction untuk  memilih  pembagian  yang  optimal (Han&Kamber, 2006). Ada tiga kelompok  penting  yang  menjadi  syarat pengujian  pada  node  (Prasetyo,  2014) yaitu:
1) Fitur  Biner,  yaitu  fitur  yang  hanya mempunyai dua nilai berbeda.
2) Fitur  Bertipe  Kategorikal,  yaitu  fitur yang nilainya bertipe kategorikal (nominal atau  ordinal)  bisa  mempunyai  beberapa nilai berbeda.
3) Fitur  Bertipe  Numerik,  yaitu  fitur bertipe  numerik  dengan  syarat  pengujian dalam  node  (akar  maupun  internal) dinyatakan dengan pengujian perbandingan. Secara umum tahapan algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan (Kusrini & Luthfi, 2009) adalah:
1) Salah  satu  algoritma  yang  paling  terkenal adalah  C4.5  yang  dikembangkan  oleh Quinlan pada tahun
2) Pilih  atribut  sebagai  akar,  dengan  cara menghitung  nilai  gain  dari  masing-masing atribut,  nilai  gain  yang  tertinggi  akan menjadi  akar.  Sebelum  menghitung  nilai gain  kita  harus  menghitung  terlebih  dahulu nilai entropy.
𝐄𝐧𝐭𝐫𝐨𝐩𝐲(𝐒)     ∑ −𝐩𝐢. 𝐥𝐨𝐠 𝟐 𝐏𝐢 𝐧 𝐢=𝟏 =
Dimana:
𝐒 = Himpunan kasus 𝐧 = Jumlah partisi 𝑆 𝐩𝐢 = proporsi 𝑆𝑖 terhadap 𝑆
3) Setelah  itu hitung nilai gain, dengan rumus sebagai berikut:
𝐆𝐚𝐢𝐧(𝐒, 𝐀)       =     𝐄𝐧𝐭𝐫𝐨𝐩𝐲 (𝐒)  − ∑
|𝐒𝐢| |𝐒| 𝐧
𝐢=𝟏
∗ 𝐄𝐧𝐭𝐫𝐨𝐩𝐲(𝐒𝐢)
Dimana:
𝐒 = Himpunan kasus 𝐀 = fitur 𝐧 = Jumlah partisi atribut 𝐴 |𝐒𝐢| = proporsi 𝑆𝑖 terhadap 𝑆 |𝐒| = jumlah kasus dalam 𝑆
4) Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
5) Bagi kasus dalam cabang.
6) Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas yang sama. Pada penerapan algoritma C4.5
memiliki  beberapa  saran  yang  dapat diberikan yaitu:
1) Penggunaan  data  yang  lebih  besar  dan pembatasan pengklasifikasian program studi.
2) Penggunaan atribut selection.
3) Penggunaan  algoritma  yang  berbeda  untuk penelitian sejenis.
4) Penilitian  dapat  dikembangkan  dengan menggunakan  metode  optimasi,  seperti
Particle Swarm Optimizaion (PSO), Genetic Algorithm (GA), Simulated Annealing  (SA),  Ant  ColonyOptimization (ACO) serta Artificial Bee Colony
Algorithm (ABC). b) Algoritma Welch-Powell Algoritma Welch-Powell
dapat digunakan untuk mewarnai sebuah graph G secara  efisien.  Algoritma  ini  tidak  selalu memberikan  jumlah  warna  minimum  yang diperlukan  untuk  mewarnai  G,  namun algoritma ini cukup praktis untuk digunakan dalam pewarnaan simpul sebuah graph.  Algoritma  Welch-Powell  hanya cocok  digunakan  untuk  graph  dengan  orde yang  kecil.  Oleh  karena  itu  algoritma Welch-Powell  hanya  dapat  menentukan batas  atas  warna.  Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1) Langkah  1 (melabeli  titik  dengan derajatnya).  Label  titik  V1,  V2,  …, Vn  sedemikian  hingga  derajat  (V1)  > derajat (V2) > … > derajat (Vn).
2) Langkah  2 (warnai  titik  belum berwarna  pertama  dari  titik-titik belum berwarna yang berdekat dengan  titik  itu). Berikan  warna  yang belum  digunakan  pada  titik  belum berwarna  yang  pertama  pada  daftar
titik  itu.  Lakukan  hal  itu  pada  semua titik  dalam  daftar  secara  terurut, berikan  warna  baru  ini  pada  setiap titik  yang  tidak  berdekatan  dengan setiap  titik  lain  yang  telah  diwarnai ini.
3) Langkah 3 (graphnya telah diwarnai?).  Jika  beberapa  titiknya belum berwarna, maka  kembalilah  ke langkah 2.
4) Langkah 4 (selesai). Pewarnaan graph telah dilakukan.
c) Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve  Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode
probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh  ilmuan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.  Naïve  Bayes  didasarkan  pada asumsi penyederhanaan bahasa nilai atribut secara  kondisional  saling  bebas  jika diberikan  nilai  output.  Dengan  kata  lain, diberikan nilai output, probabilitas mengamati  secara  bersama  adalah  produk dari probabilitas individu.
Keuntungan  penggunaan  Naïve  Bayes adalah bahwa metode ini hanya membutuhkan jumlah data pelatihan (Training Data) yang kecil untuk menentukan  estimasi  parameterr  yang diperlukan  dalam  proses  pengklasifikasian. Naïve  Bayes  sering  bekerja  jauh  lebih  baik dalam kebanyakan situasi dunia nyata yang kompleks dari pada yang diharapkan. (Alfa Shaleh: 2016)
Persamaan dari teorema Bayes adalah:
𝐏 (𝐇|𝐗)   = 𝐏(𝐗|𝐇)𝐏(𝐇)

## 𝐏(𝐗)
Keterangan:
𝐗 : Data  dengan  class  yang  belum diketahui
𝐇
:  Hipotesis  data  merupakan  suatu class spesifik 𝐏(𝐇|𝐗) :  Probabilitas  hipotesis 𝐇 berdasar kondisi 𝐗 ( posteriori probabilitas ) 𝐏(𝐇) :  Probabilitas  hipotesis 𝐇 ( prior probabilitas )
𝐏(𝐇|𝐗)
:  Probabilitas 𝐗 berdasarkan kondisi pada hipotesis 𝐇 𝐏(𝐗) : Probabilitas 𝐗 Untuk  menjelaskan  metode Naïve Bayes,  perlu  diketahui  bahwa  proses klasifikasi  memerlukan  sejumlah  petunjuk untuk  menentukan  kelas  apa  yang  cocok bagi  sampel  yang  dianalisis  tersebut. Karena  itu,  metode  Naïve  Bayes  di  atas disesuaikan sebagai berikut:
𝐏(𝐂|𝐅𝟏 … 𝐅𝐧)      = 𝐏(𝐂)𝐏(𝐅𝟏 … 𝐅𝐧|𝐂) 𝐏(𝐅𝟏 … 𝐅𝐧) Di  mana  Variabel 𝐂 merepresentasikan kelas, sementara variabel 𝐅𝟏 … 𝐅𝐧 merepresentasikan  karakteristik  petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi. Maka rumus tersebut menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya sampel  karakteristik  tertentu  dalam  kelas 𝐂 (Posterior) adalah peluang munculnya kelas 𝐂 (sebelum  masuknya  sampel  tersebut, seringkali  disebut  prior),  dikali  dengan peluang kemunculan karakteristik- karakteristik  sampel  pada  kelas 𝐂 (disebut juga  likelihood),  dibagi  dengan  peluang kemunculan karakteristik-karakteristik sampel secara global (disebut juga evidence).  Karena  itu,  rumus  di  atas  dapat pula  ditulis  secara  sederhana  sebagai berikut:

## 𝐏𝐨𝐬𝐭𝐞𝐫𝐢𝐨𝐫     = 𝐩𝐫𝐢𝐨𝐫 𝐱 𝐥𝐢𝐤𝐞𝐥𝐢𝐡𝐨𝐨𝐝 𝐞𝐯𝐢𝐝𝐞𝐧𝐜𝐞
Nilai Evidence selalu tetap untuk setiap kelas pada satu sampel. Nilai dari Posterior tersebut nantinya akan dibandingkan dengan nilai-nilai Posterior tersebut nantinya  akan  dibandingkan  dengan  nilai- nilai Posterior kelas lainnya untuk menentukan ke kelas apa suatu sampel akan diklasifikasikan.  Penjabaran  lebih  lanjut rumus  Bayes  tersebut  dilakukan  dengan menjabarkan  ( 𝐂|𝐅 𝟏 , … , 𝐅𝐧 )  menggunakan aturan perkalian sebagai berikut: 𝐏(𝐂|𝐅 𝟏 , …  , 𝐅𝐧 = 𝐅𝐧𝐏(𝐂)𝐏(𝐅 𝟏 , … , 𝐅𝐧|𝐂) = 𝐏(𝐂)𝐏(𝐅 𝟏 |𝐂)𝐏(𝐅 𝟐 , …  , 𝐅𝐧|𝐂, 𝐅 𝟏 ) = 𝐏(𝐂)𝐏(𝐅 𝟏 |𝐂)𝐏(𝐅 𝟐 |𝐂, 𝐅 𝟏 )(𝐏(𝐅 𝟑 , … , 𝐅𝐧|𝐂, 𝐅 𝟏 , 𝐅 𝟐 = (𝐂)𝐏(𝐅 𝟏 |𝐂)𝐏(𝐅 𝟐 |𝐂, 𝐅 𝟏 )𝐏(𝐅 𝟑 |𝐂, 𝐅 𝟏 , 𝐅 𝟐 )𝐏(𝐅 𝟒 , … , 𝐅 𝐧 |𝐂, 𝐅 𝟏 , 𝐅 𝟐 , 𝐅 𝟑 ) = 𝐏(𝐂)𝐏(𝐅 𝟏 |𝐂)𝐏(𝐅 𝟐 |𝐂, 𝐅 𝟏 )𝐏(𝐅 𝟑 |𝐂, 𝐅 𝟏 , 𝐅 𝟐 ) … 𝐏(𝐅 𝐧 |𝐂, 𝐅 𝟏 , 𝐅 𝟐 , 𝐅 𝟑 , … , 𝐅 𝐧−𝟏 )
Dapat  dilihat  bahwa  hasil  penjabawan tersebut menyebabkan semakin banyak dan semakin  kompleksnya  faktor-faktor  syarat yang mempengaruhi nilai probabilitas, yang hampir  mustahil  untuk  dianalisa  satu persatu.  Akibatnya,  perhitungan  tersebut menjadi sulit untuk masing-masing petunjuk ( 𝐅 𝐢 , 𝐅 𝟐 … 𝐅 𝐧 ) saling bebas (independen)  satu  sama  lain.  Dengan asumsi  tersebu,  maka  berlaku  suatu kesamaan sebagai berikut:
𝐏(𝐅 𝐢 |𝐅 𝐣 ) = 𝐏(𝐅 𝐢 ∩ 𝐅 𝐣 ) 𝐏(𝐅 𝐣 ) = 𝐏(𝐅 𝐢 )𝐏(𝐅 𝐣 ) 𝐏(𝐅 𝐣 ) = 𝐏(𝐅 𝐢 )
Untuk i≠j, sehingga:
𝐏(𝐅 𝐢 |𝐂, 𝐅 𝐣 ) = 𝐏(𝐅 𝐢 |𝐂)
Persamaan  di  atas  merupakan  model dari teorema Naïve Bayes yang selanjutnya akan digunakan dalam proses  klasifikasi.  Untuk  klasifikasi dengan  data  kontinyu  digunakan  rumus Densitas Gauss :
𝐏(𝐗 𝐢 = 𝐱 𝐢 |𝐘 = 𝐲 𝐣 ) = 𝟏 √𝟐𝛑𝛔 𝐢𝐣 𝐞 − (𝐱𝐢−𝛍𝐢𝐣) 𝟐 𝟐𝛔𝟐𝐢𝐣

## Keterangan:
𝐏 : Peluang 𝐗 𝐢 : Atribut ke 𝒊 𝐱 𝐢 : Nilai atribut ke 𝒊
𝐘 : Kelas yang di cari
𝐲 𝐢 : Sub kelas 𝐘 yang dicari 𝛍 : Mean , menyatakan rata-rata dari seluruh atribut
𝛔 : Devisi standar, menyatakan varian dari seluruh atribut.
d) Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytic Hierarchy Process merupakan  suatu  pendekatan  praktis untuk memecahkan masalah keputusan yang kompleks. Pengambilan keputusan dengan algoritma AHP memungkinkan sistem  untuk  menyajikan  hubungan hierarki anara faktor, atribut, karakteristik  atau  alternative  dalam pengambilan keputusan (Anwar
Muhammad,  2016).  Algoritma  AHP bersifat multi kriteria karena menggunakan  banyak  kriteria  dalam penyusunan  suatu  prioritas  sistem pendukung  keputusan.  Ada  beberapa langkah  dalam  perhutungan  AHP antara lain:
1) Mendefenisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan. 2) Membuat struktur hierarki dimulai dari tujuan umum, dilanjutkan dengan kriteria- kriteria dan alternatif pilihan. 3) Membuat  matriks  perbandingan berpasangan yang menggambarkan  kontribusi  relatif atau  pengaruh  setiap  elemen terhadap  tujuan  atau  kriteria  yang setingkat di atasnya.
4) Menormalkan  data  yaitu  dengan membagi  nilai  dari  setiap  elemen di dalam matriks yang berpasangan  dengan  nilai  total dari setiap kolom. 5) Menghitung  nilai  bobot  setiap elemen  (eigen  vector)  dengan rumus:
𝐂𝐈 = (𝛌 𝐦𝐚𝐤𝐬 − 𝐧) 𝐧 , 𝐧 = banyak elemen 6) Mengulangi  langkah  3,  4  dan  5 untuk seluruh tingkat hirarki.
7) Menghitung  eigen  vector  dari setiap matriks perbandingan berpasangan, 8) Menguji konsistensi hirarki Hitung Rasio Konsistensi/ Consistency Ratio
( 𝐂𝐑 ) dengan Rumus:
𝐂𝐑 = 𝐂𝐈 𝐈𝐑 dimana:
𝐂𝐑 = Consistency Ratio 𝐂𝐈 = Consistency Index 𝐈𝐑 = Index Random Consistency

## D. Kesimpulan dan Saran
1. Kesimpulan
Algoritma  merupakan  urutan  logis pengambilan keputusan untuk memecahkan sebuah  masalah  matematika  yang  berarti harus  dapat  dibuktikan  kebenaran  nya  dan
dapat ditentukan nilai nya benar atau salah. Suatu  langkah  yang  tidak  benar  dapat memberikan  suatu  permasalahan  yang salah.  Pada  dasarnya,  sebuah  algoritma disusun melalui langkah atau instruksi yang berurutan  dan  logis.  Setiap  langkah  dari instruksi  tersebut  yang  dilakukan  untuk mengerjakan sebuah program harus disertai algoritma  yang  baik.  Algoritma  juga merupakan  suatu  jantung  ilmu  komputer atau  informatika.  Banyak  cabang  ilmu komputer  yang  diacu  dalam  teknologi algoritma  namun  algoritma  tidak  selalu identik  dengan  ilmu  komputer.  Komputer hanyalah salah satu sarana untuk menjalankan  sebuah  program  algoritma. Program adalah perwujudan atau
implementasi  teknik  algoritma  yang  ditulis dalam bahasa pemrograman tertentu sehingga dapat dilaksanakan oleh komputer.
Adapun alasan mengapa algoritma banyak digunakan dalam pemrograman:
a) Pembuatan  atau  penulisan  algoritma  tidak bergantung  pada  bahasa  pemrograman apapun.
b) Notasi  algoritma  dapat  diterjemahkan  ke dalam berbagai bahasa pemrograman.
c) Apapun bahasa pemrogramannya, outputnya  akan  sama  karena  algoritma  nya sama

## 2. Saran
Adapun        saran        yang        dapat diberikan  penulis      untuk      pengembangan penelitian   ini adalah :
a. perkembangan  ilmu  algoritma  sangat  luas dan  berkembang,  sehingga  penulis  perlu banyak mencari referensi dalam
perkembangan ilmu algoritma.
b. algoritma merupakan ilmu yang sangat erat kaitannya dengan ilmu komputer, sehingga algoritma  menjadi  salah  satu  metode penelitian  yang  dilakukan  dalam  ilmu komputer.

## F.     Daftar Pustaka
Arif, Muhammad.,  & Marbun, James Piter.
(2023).  Pencarian  Rute  Terbaik Pendistribusian BBM dari Terminal  BBM  ke  SPBU  Wilayah Kota Medan Menggunakan
Algoritma  Dijkstra  dengan  Logika Fuzzy sebagai Penentu Bobot pada Graf. FARABI : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika , 6(1), 10-19.
Azhari,  Dinda  Zhila,  Damanik,  Irfan  dan Suhendro, Dedi. (2022). Penerapan
Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi Tingkat  Pemahaman  Siswa  Pada Mata
Pelajaran Matematika. FATIMAH:  Penerapan  Teknologi dan Sistem Komputer . 1(1), 11.
Budiman,  Edy.  (2015). Belajar  Dasar
Algoritma & Pemrograman . Samarinda.  Kalimantan  Timur: Pemula.
Enri,  Ultach.  (2018).  Penerapan  Algoritma C4.5  Dalam  Pemilihan  Program Studi  Fakultas  Ilmu  Komputer. Jurnal  Rekayasa  Informasi .  7(1), 3-6.
Handayani,  Dwipa  dan  Hiswara,  Abrar.
(2019). Kamus Istilah Ilmu Komputer Dengan Algoritma Boyer Moore Berbasis Web. Jurnal Informatika . 19(2), 91.
Mahardika,  Fajar.  (2019).  Penerapan  Teori Graf  Pada  Jaringan  Komputer Dengan Algoritma Kruskal. Jurnal
Informatika: Jurnal Pengembangan  IT  (JPIT) .  04(01),
48.
Rahmawati,  Ririn  Mufidatur,  Fathoni,  M.
Ivan  Ariful  dan  Ismanto.  (2022). Penerapan
Algoritma Welch-
Powell Pada  Penyusunan  Jadwal Perkuliahan  di  Program  Studi Pendidikan  Matematika. EULER: Jurnal  Ilmiah  Matematika,  Sains dan Teknologi . 10(2), 200.
Simbolon,  Imelda  Asih  Rohani,  Gunawan, Indra,  Kirana,  Ika  Okta,  Dewi, Rafiqa  dan  Solikhun,  S.  (2020).
Penerapan Algoritma AES 128-Bit Dalam Pengamanan Data Kependudukan Pada Diknas Dukcapil  Kota  Pematangsiantar. Journal  of  Computer  System  and Informatics (JoSYC) . 1(2),54.
Supiyandi  dan  Eka,  Muhammad.  (2018).
Penerapan Teknik Pewarnaan Graph Pada  Penjadwalan  Ujian Dengan  Algoritma  Welch-Powell. ALGORITMA: Jurnal Ilmu Komputer  dan  Informatika .  03(01) 60.
Wanto, Anjar dan Kurniawan, Eko. (2018).
Seleksi Penerimaan Asisten Laboratorium Menggunakan Algoritma  AHP  Pada  AMIK- STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar. Jurnal Informatika dan Komputer (JIKO) .
3(1), 12-13.
Widodo, Yohanes Bowo,  Anggraeini, Silva
Ayu  dan  Sutabri,  Tata.  (2021). Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Diabetes Berbasis Web Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes. Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer  MH.  Thamrin .    7(1),
215-217.
Windarto,  Agus  Perdana.,  Wanto,  Anjar.,
Solikhun.,  &  W,  Ronal. (2023).  A Comprehensive Bibliometric Analysis of Deep Learning Techniques  for  Breast  Cancer Segmentation:  Trends  and  Topic Exploration (2019-2023) . JURNAL RESTI  :  Rekayasa  Sistem  dan Teknologi  Informasi .  7(5),  1155- 1164.