## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 148 − 154 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1015

## Game Edukasi Pembelajaran Menghitung Susunan Angka Pada Puzzle- 8 Menggunakan Metode Steepest Ascent Hill Climbing

## Padma Mike Putri M
Teknik Komputer, AMIK Kosgoro, Solok, Sumatera Barat, Indonesia Email: miekemandri90@gmail.com Email Penulis Korespondensi: miekemandri90@gmail.com Submitted: 11/12/2021 ; Accepted: 25/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Game Edukasi merupakan game yang sangat banyak di minati anak prasekolah saat ini dalam melakukan aktivitasnya karena  pada  dasarnya  bermain  game  ini  menggunakan  istilah  bermain  sambil  belajar,  game  ini  sangat  bermanfaat  dalam perkembangan otak anak prasekolah untuk menambah data berfikir dalam mengasah otak. , game ini terdiri dari 8 urutan angka yang tidak berurutan disusun menjadi angka berurutan menjadi Puzzle -8 yang berpedoman pada konsep aturan dalam algoritma. Permasalahan  dalam  hal  ini  adalah  kurangnya  minat  anak  dalam belajar  berhitung  dan  menyusun angka  karena  sulit  dipahami. Dengan  adanya  pembelajaran  permainan,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  anak  usia  dini  dalam  menghitung  barisan bilangan  yang  biasanya  sulit  dipahami.  Dengan  adanya  game  ini  dapat  dijadikan  arena  permainan  namun  mengandung  unsur pembelajaran dan menyusun puzzle angka 8. Metode yang digunakan menggunakan Algoritma Ascent Hill Climbing yang mana proses  kerja  dari  algoritma  ini  dapat  menghasilkan  barisan  bilangan  beraturan  dengan  menggunakan  konsep  pergeseran  nilai bilangan sesuai aturan yang ada pada algoritma Metode Pendakian Bukit Terjal.
Kata Kunci: Game Edukasi; Puzzle-8; Algoritma Steepest Ascent Hill Climbing; Serching; Kecerdasan Buatan
Abstract −Learning games are games that are very much in the interest of preschool children today in carrying out activities because basically this game playing uses the term play while learning, this game is very useful in brain development for preschool children to increase thinking data in sharpening the brain, this game consists of 8 sequences of numbers that are not sequentially arranged into consecutive numbers to become Puzzle -8 guided by the concept of the rules in the algorithm. The problem in this case is the children's lack of interest in learning to count and compiling numbers because it is difficult to understand. With the learning game, the  aim  of  this  research  is  to help  early  childhood  children  in  calculating the  sequence  of  numbers  that  are  usually difficult  to understand. With this game, it can be used as a game arena but contains elements of learning and compiling puzzle numbers 8. The method used uses the Ascent Hill Climbing Algorithm which is the process of The work of this algorithm can produce  a regular array of numbers by using the concept of shifting the value of numbers according to the existing rules in the Steepest Ascent Hill Climbing Method algorithm.
Keywords: Educational Game; Puzzle-8; Steepest Ascent Hill Climbing Algorithm; Searching; Artificial Intelegence

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang sangat cepat harus didukung dengan perkembangan dan implementasi algoritma yang baik,  sehingga  teknologi  tersebut  dapat  memberikan  hasil  yang  baik,  efektif  dan  efisien.  Pada  saat  ini,  banyak algoritma  yang  berkembang  untuk  mencapai  solusi  dari  sebuah  permasalahan Puzzle merupakan  salah  satu  jenis permainan yang cukup memeras otak untuk menyelesaikannya. Pemain ditantang untuk berpikir kreatif bagaimana untuk membuat semua bagian puzzle terletak pada posisi sebenarnya. menggerakan dari suatu keadaan ke keadaan yang  baru.  Game  saat  ini  sangat  banyak  digunakan  dalam  permainan  oleh  anak  anak  mulai  dari  usian  dua  tahun, bahkan orang dewasa juga sering menggunakan game ini. Game yang sering digunakan salah satu nya adalah game Puzzle-8  yang  merupakan  permainan  sususan  anggka  yang  mana  data  awalnya  angka  tersebut  tidak beraturan,sehingga  disusun  menjadi  angka  yang  beraturan  dari  kotak  1  sampai  kotak  angka  8.  Anak  anak  saat  ini sangat tertarik dengan game ini, game ini mempunyai manfaat yang begitu besar untuk meningkatkan daya mengasa otak dan bagus untuk perkembangan dalam pemikiran untuk dapat berfikir secara kreatif agar mampu menyusun kotak puzel 1-8 yang sudah teracak kembali kepada posisi awal.  Perkembangan game yang ada saat ini begitu pesat dan menjadi bagian dari gaya hidup. Game puzzle adalah sebuah aplikasi permainan untuk mengasah kemampuan berpikir, dimana pengguna harus menyusun puzzle dengan cara menggeser potongan gambar dengan waktu tersingkat untuk mendapatkan score tertinggi. Pada game ini, pengguna dapat memilih dua level permainan puzzle yaitu 3X3 atau 4X4 dan memilih gambar puzzle yang ingin dimainka [1].
Game Based Learning (GBL) atau permainan pembelajaran merupakan sebuah permainan yang memasukkan unsur  pembelajaran  dari  dari  sebuah  pelajaran  pada  permainan  tersebut.  Pembelajaran  sejarah  identik  dengan pembelajaran  teori.  Sebagaimana  telah kita  singgung  sebelumnya,  bahwa  ketika  sebuah permainan  diadopsi  untuk dimainkan  di  dalam  kelas  sebagai  alat  pembelajaran  maka  nilai  pedagogi  pembelajaran  harus  diperhatikan.  [2]. Metode steepest  ascent  hill  climbing merupakan  metode  algoritma  yang  banyak  digunakan  untuk  permasalahan optimasi.  Salah  satu  penerapannya  adalah  untuk  mencari  rute  yang  terpendek  dengan  cara  memaksimumkan  atau meminimumkan nilai dari fungsi optimasi yang ada. Fungsi optimasi yang dimaksud yaitu penggantian titik pengguna, sehingga  mempengaruhi  rute  terpendek  yang  dicari  [3].  Kecerdasan  Buatan  Merupakan  sebuah  ilmu  yang berhubungan dengan mesin komputer yang mampu mengerjakan pekerjaan seperti yang dikerjakan oleh manusia itu sendiri [4]. Menurut Pemaparan [5], Menghasilkan pemikiran bahwa  Pencarian pertama terbaik adalah jenis algoritma pencarian grafik. Di sini node diperluas satu per satumemilih nilai evaluasi terendah. Nilai evaluasi ini merupakan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 148 − 154 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1015
hasil dari fungsi heuristik yang memberikan ukuran jarak ke node tujuan. Untuk aplikasi tipikal seperti masalah jalur terpendek, fungsi evaluasi akan akurat karena memperhitungkan jarak atau nilai absolut.
Program di rancang untuk mensimulasikan jarak antar lokasi yang di gambarkan sebagai graph kemudian di hasilkan  lintasan  terpendek  sebagai  hasil  akhir  menggunakan  GIS,  adalah  sistem  komputer  yang  digunakan  untuk memasukkan (capturing), menyimpan, memeriksa, mengintegrasikan, memanipulasi, menganalisa dan menampilkan data  data yang  berhubungan dengan  posisiposisi  di  permukaan  bumi.  SIG  juga dapat di  artikan  sebagai  kumpulan yang terorganisir dari perangkat keras komputer, perangkat lunak, data geografi dan personil yang dirancang secara efisien untuk memperoleh semua bentuk informasi yang bereferensi geografi. [6]. Dengan demikian diumpamakan ruang  keadaan  =  seluruh  kemungkinan  posisi  kota  pada  puzzle  8  kita  masukkan  posisi  puzzle  pada  angka  7  yang berada pada keadaan awal dengan posisi  [7]. Cara Kerja Algoritma Hill Climbing  Menurut [8] adalah memahami bentuk intial state, apabila state merupakan goal state, harus kempali pada state untuk menemukan solusi dan keluar dan  lakukan  sampai  solusi  bisa  ditemukan  atau  sampai  tidak  ada  pilihan  aturan  produksi  atau  operator,  agar  bisa diterpkan pada  curent state, langkah proses peyelesaian. Menurut pendapat [9] menjelaskan bahwa  Algoritma Hill Climbing mampu menyelesaikan permasalahan kasus karena motode Algoritma Hill Climbing  ini memiliki berbagai macam  variasi  sehingga  mampu  memproses  part  dengan  tujuan  mendapatkan  hasil  akhir  berupa  goal  melalui pencarian  heuristik  Menurut  [10],  Hasil  penelitian  yang  dikemungkakan  Algoritma  simple  hill  climbing  mampu menyelesaikan  permasalahan  yang  terjadi  dilihat  dari  jarak  terdekat.  Tujuan  utama  pencarian  ini  adalah  memberi petunjuk untuk mempermudah menyelesaikan perhitungan jarul terpendek untuk mengefesiakan tenaga dan waktu [11].  Untuk  aplikasi  tipikal  seperti  masalah  jalur  terpendek,  fungsi  evaluasi  akan  akurat  karena  memperhitungkan jarak atau nilai absolut. Untuk memperoleh Hasil yang baik dari metode pencarian,ada 4 hal yang harus diperhatikan diantaranya:
a) Mendefenisikan Permasalahan dengan baik dan jelas;
b) Menganalisa Masalah yang ada;
c) Mengumpulkan serta mempresentasikan ilnu pengetahuan dalam masalah pencarian;
d) Memilih cara dalam  pemecahan masalah,  sehingga masalah bisa diselesaikan  [12]. Metode Searching dibagi menjadi dua bagian yaitu:
1) Pencarian buta (Blind Search);
2) Pencarian terbimbing (Heuristic Search) [13] Menurut Penelitian [14] bawah ini adalah contoh penyelesaian kasus Traveling Salesman Problem.
Gambar 1. Implementasi TSP Rumus yang digunakan untuk pencarian nilai Traveling Salesman Problem adalah
n!/2! (n-2)! (1)
Pencarian heuristik  terdiri dari beberapa bagian, diantaranya:
a) Algoritma hill climbing;
b) Best first search;
c) Generate and Test (pembangkitan dan pengujian;
d) algoritma A*;
e) Simulated annealing.
Dalam merancang suatu sistem yang terkomputerisasi, analisa sistem memiliki peranan yang sangat penting dalam membuat rincian aplikasi yang akan dibuat. Analisa sistem bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan yang ada dan nantinya diharapkan dapat menciptakan suatu sistem yang lebih baik.  Kelemahan dari algoritma Sequential Searching hanya mampu menyelesaikan permasaahan pada tabel yang elemennya sudah terurut baik menaik ( ascendin g) maupun menurun [12]. Algoritma yang bagus adalah algoritma yang menjeleskan dengan luas  bagian  dari  masukkan  dapat  dilihat  dari  permasalahan  dan  menghasilkan  sebuah  solusi  untuk  masalah  yang dihadapi.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  [13]  menjelaskan bahwa  metode yang dipakai pada  penelitian  ini  adalah Simple hill climbing dan Ascent Hill Climbing. Banyak metode Algoritma yang mampu  menyelesaikan permasalahan diantaranya; optimasi Alghoritma Breadth First Search Pada Game Engine 3D Third Person Shooter Maze Berbasis Agen Cerdas Android[14]. Pencarian Jalur Terpendek Pengirima N Barang Menggunakan Algoritma A* Studi Kasus Kantor  POS  Besar  Medan[15].  Aplikasi  Informed  dan  Uninformed  Search  Dalam  Penentuan  Rute  Liburan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 148 − 154 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1015
Keluarga[16]. Penerapan metode best first search (BFS) untuk pencarian lokasi spbu terdekat menggunakan arduino berbasis android [17]. Aturan aturan yang harus dilewati diantaranya: Posisi kotak awal kosong(x,y) X= Baris kotak yang masih kosong Y= Kolom kotak yang masih kosong a) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke atas Puzzle dimana if x>1 then (x-1, y);
b) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke bawah Puzzle  if x<3 then (x+1, y);
c) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke kanan Puzzle  if x<3 then (x+1, y);
d) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke kiri Puzzle  if x>1 then (x,y-1)[18].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode yang dipakai pada penelitian ini adalah Simple hill climbing dan Ascent Hill Climbing. Proses penyelesaian penelitian ini dengan cara mencari,mengumpulkan,serta mempelajari dan menganalisi contoh karya penelitian yang terdahulu serta mencari buku dan sumber sumber yang akurat agar memperoleh penelitian yang bagus. Tahap tahap yang dikemukakan [19] penelitian ini adalah :
Gambar 2. Desain Penelitian
Tahap tahap dalam proses penyelesaian penelitian diantaranya:
a) Identifikasi Masalah
Langkah awal yang dilakukan dalam penelitian ini adalah meng identifikasi masalah atau pokok permasalahan dalam menentukan objek sebagai materi yang akan dikaji dalam penelitian ini.
b) Mempelajari Literatur
Mencari sumber sumber yang berhubungan dengan kasus yang akan diteliti agar tidak keluar dari konsep.
c) Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian harus menghasilkan sebuah output yang benar agar bermanfaat bagi peneliti yang lain.
d) Mengumpulkan Data.
Tujuan  dalam  pengumpulan  data  adalah  untuk  mendapatkan  data-data  berupa  jurnal,  buku  dan  sumber  yang lainnya.
e) Analisa Data
Setelah semua data yang diperlukan terkumpul, penulis akan mengolah data dengan menganalisis dengan  metode searching.
f) Proses Algoritma
Proses algoritma berupa prosedur dari semuah aturan yang dijalankan harus mengikuti konsep yang sudah ada.
g) Pengujian Algoritma
Setelah melakukan proses algoritma maka selanjutnya menguji hasil dengan konsep pencarian algoritma.
h) Kesimpulan
Penarikan  hasil  dapat  diketahui  setelah  data  didapatkan,  diidentifikasi,  diolah  berdasarkan  rancangan  dan pengujian penelitian yang mana akan menghasilkan output kesimpulan dan saran untuk penelitian.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 148 − 154 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1015

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  algoritma    menggunakan  proses  iterasi  awal  hingga  menemukan  solusi  sehingga  angkat  puzzle-8  tersesun sesuai goal. Proses penyelesaian dapat dilihat dalam penyelesaian kasus dibawah ini:
a) Iterasi 1 Tujuan                                         Keadaan awal
1 2 3 4 5 6
7 8
h=1                       h=1
b) Iterasi  2
Tujuan KeadaanAwal 1 2 3
4 5 6 7 8
h=2                                h=1                          h=1
c) Iterasi 3
Tujuan
Keadaan Awal
1 2 3
4 5 6 7
8
1 3 6 5 2 8 4 7
1 3 6 5 2 8 4
7
1 3 6
5 2 4 7 8
1 3 6 5 2 8
4 7 1 3 6 5 2 4 7 8 1 3 6 5 2 4
7 8
1 3
5 2 6 4
7 8
1 3 6
5 2 4 7 8
1 3 6 5 2 8 4 7 1 3 5 2 6 4 7 8
1 3 5 2 6 4 7 8
1 3 6
5 2 4 7 8
1 3
5 2 6 4 7 8

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 148 − 154 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1015
d) Iterasi  4
Tujuan Keadaan Awal 1 2 3
4 5 6
7 8
h=2                     h=4                             h=1
e) Iterasi 5
Tujuan Keadaan awal 1 2 3
4 5 6
7 8
h=5                    h=3                         h=3                          h=4
f) Iterasi  6
Tujuan
Keadaan Awal
1 2 3
4 5 6 7 8
h=4                     h=4                         h=6
1 3
5 2 6 4
7 8
1 3
5 2 6 4 7 8 1 3 5 2 6 4 7 8 1 2 3 5 6 4 7 8 1 3 5 2 6 4 7 8 1 2 3 5 6 4 7 8 1 2 3 5 6 4 7 8
1 2 3
5 6 4
7 8 1 3 5 2 6 4 7 8
1 2 3
5 6 4 7 8 1 2 3 5 7 6 4 8 1 2 3 5 6 4 7 8
1 2 3 5 6 4 7 8 2 3
1 5 6 4 7 8
1 2 3 5 6 4 7 8 1 2 3 4 5 6
7 8

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 148 − 154 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1015
g) Iterasi 7
Tujuan Keadaan Awal 1 2 3
4 5 6 7
8
h=7                               h=5
h) Iterasi  8
Tujuan Keadaan Awal 1 2 3
4 5 6
7 8
h=8                                h=7
Tujuan Akhir 1 2 3 4 5 6 7 8
Proses pencarian algoritma ini harus mengikuti prosedur aturan yang ada. Puzzle sequence 8 menggunakan iterasi  1  -  8  iterasi.  Setiap  shift  1  posisi  dianggap  sebagai  proses  melalui  1  penyelesaian  untuk  mendapatkan  nilai tujuan. Jika dalam penyelesaian ditemukan bahwa nilai h memiliki nilai yang sama, maka perhatikan kembali posisi puzzle-8 yang mana yang paling dekat dengan pencapaian tujuan terlebih dahulu. Untuk melihat hasil posisi yang benar dapat menggunakan sistem biner dengan angka 0 dan 1. Proses perhitungan biner dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Tabel 1. Proses Iterasi Nomor Proses Iterasi Hasil 1 1+0+0+0+0+0+0+0 1 2 1+0+0+0+0+1+0+0 2 3 1+0+1+0+0+1+0+0 3 4 1+1+1+0+0+1+0+0 4 5 1+1+1+1+1+0+0+0 5 6 1+1+1+1+1+1+0+0 6 7 1+1+1+1+1+1+0+1 7 8 1+1+1+1+1+1+1+1 8 1 2 3
4 5 6 7 8
1 2 3 4 5 6
7 8
1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 5 6 4 7 8
1 2 3 4 5 6 7
8
1 2 3 4 5 6 7
8
1 2 3 4 5 6 7 8
1 2 3 4 5 6 7 8

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 148 − 154 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1015
State  goal  telah  menemukan  solusi  dimana  nilai  posisi  puzzle  -8  sesuai  dengan  state  awal  dengan  menyelesaikan langkah iterasi. Sehingga hasil puzzle  -8 menemukan nilai posisi yang benar dan pencarian dihentikan. Jika dalam memecahkan  suatu  kasus  teka-teki  menemukan  nilai  kebenaran  yang  kompleks,  maka  dilakukan  pencarian  untuk menemukan tujuan akhir meskipun iterasi menggunakan proses waktu dan jumlah yang tidak ditentukan.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan akhir bahwa Algoritma Pendakian Bukit Terjal mampu menyelesaikan kasus game pembelajaran Puzzle -8 mencari keadaan tujuan dengan menggunakan proses iterasi 8 tahap. Penyelesaian algoritma harus mengikuti aturan yang  telah  ditetapkan,  seperti  menggeser  ubin  ke  kiri,  menggeser  ubin  ke  kanan,  menggeser  ubin  ke  atas  dan menggeser ubin ke bawah, jika mengikuti aturan ini maka status tujuan hasilnya mudah ditemukan. Game Edukasi Pembelajaran  menggunakan  Algoritma  Pendakian  Bukit  Terjal  dapat  diterapkan  dalam  berbagai  kasus  sehingga menghasilkan keadaan tujuan.

## REFERENCES
[1] Prasetyo, B., Agustina, I., & Gufroni, M. (2017). Perancangan Game Puzzle Pemadam Kebakaran Menggunakan Metode Linear  Congruential  Generator  (LCG). JOINTECS  (Journal  of  Information  Technology  and  Computer  Science) , 2 (2). https://doi.org/10.31328/jointecs.v2i2.473.
[2] Novayani, W. (2019). Game genre untuk permainan pembelajaran sejarah berdasarkan kebutuhan Pedagogi dan Learning Content. Jurnal Komputer Terapan , 5 (2), 54–63. https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/.
[3] V., Nurhasanah, Y. I., Umaroh, S., Halimah, N., & Ghoniyyah, A. (2021). Pencarian Rute Optimal Dengan te… . 4 (2), 113– 124.
[4] Wijaya, E. (2013). Jurnal TIME , Vol. II No 2 : 18-26, 2013 ISSN. Time , II (2), 18–26.
[5] Potdar,  G.  P.,  &  Thool,  R.  C.  (2014).  Comparison  of  Various  Heuristic  Search  Techniques  for  Finding  Shortest  Path. International Journal of Artificial Intelligence & Applications , 5 (4), 63–74. https://doi.org/10.5121/ijaia.2014.5405
[6] Dangkua, E. V., Gunawan, V., & Adi, K. (2015). Penerapan Metode Hill Climbing Pada Sistem Informasi Geografis Untuk Mencari Lintasan Terpendek. Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 5 (1), 19–25. https://doi.org/10.21456/vol5iss1pp19-25.
[7] Lumenta, A. S. M. (2014). Perbandingan Metode Pencarian Depth-First Search, Breadth-First Search Dan Best-First Search Pada Permainan 8-Puzzle. E-Journal Teknik Elektro Dan Komputer , 1–6.
[8] Aida, S. Aries, P. D. (2017). Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan Algoritma Hill Climbing. Prosiding Seminar Nasional Informatika Dan Sistem Informasi , 1 , 98–105.
[9] Nurdin,  N.,  &  Harahap,  S.  (2016).  Implementasi  Algoritma  Hill  Climbing  Dan  Algoritma  A*  Dalam  Penyelesaian Penyusunan Suku Kata Dasar Dengan Pola Permainan Bintang Kejora. Jurnal Informatika , 10(2) . https://doi.org/10.26555/jifo.v10i2.a5064
[10]  Ilwaru, V. Y. I., Sumah, T., Lesnussa, Y. A., & Leleury, Z. A. (2017). Perbandingan Algoritma Hill Climbing Dan Algoritma Ant  Colony  Dalam  Penentuan  Rute  Optimum. BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika  dan  Terapan , 11 (2),  139–150. https://doi.org/10.30598/barekengvol11iss2pp139-150
[11]  Abrori,  M.,  &  Setiyani,  R.  N.  (2015).  Implementasi  Algoritma  Best-First  Search  (BeFS)  pada  Penyelesaian  Traveling Salesman  Problem  (TSP)  (Studi  Kasus:  Perjalanan  Wisata  Di  Kota  Yogyakarta). Jurnal  Fourier , 4 (2),  93. https://doi.org/10.14421/fourier.2015.42.93-111
[12]  Rizaldi, R. (2020). Komparasi Algoritma Sequential Searching dan Interpolation Searching Pada Studi Kasus Pencarian Data Tilang Pengadilan Negeri Samarinda. Jurti , 4 (1), 86–92.
[13]  Juniansyah, A., & Mesterjon. (2016). Aplikasi Penentuan Rute Terpendek Untuk Bagian Pemasaran. Media Infortama , 12 (1), 31–40.
[14]  Putri, A. N. (2016). Optimasi Alghoritma Breadth First Search Pada Game Engine 3D Third Person Shooter Maze Berbasis Agen Cerdas Android. Jurnal Transformatika , 14 (1), 50. https://doi.org/10.26623/transformatika.v14i1.349
[15]  Alfarisi, W. (2016). Pencarian Jalur Terpendek Pengirima N Barang Menggunakan Algoritma A* Studi Kasus Kantor POS Besar Medan). JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 3 (1), 90–95. http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v3i1.58
[16]  Rafi, F. M. (2020). Aplikasi Informed dan Uninformed Search Dalam Penentuan Rute Liburan Keluarga.
[17]  Apriandi, R., Rismawan, T., & Midyanti, D. M. (2018). Penerapan Metode Best First Search (BFS) Untuk Pencarian Lokasi Spbu Terdekat Menggunakan Arduino Berbasis Android. Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan , 06 (1), 1–11.
[18]  Auditya, L., Kartiko, C., & Wiguna, C. (2020). Jurnal Edik Informatika Jurnal Edik Informatika. Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika , 7 (1), 9–18.