## APLIKASI PENCARIAN SHELTER TSUNAMI TERDEKAT DI KOTA PADANG MENGGUNAKAN METODE BEST FIRST SEARCH
Anisya 1) , Ganda Yoga Swara 2)
Dosen Teknik Informatika 1,2
Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Padang Email : anisya@itp.ac.id 1

## Abstrak
Salah  satu  kota  di  sumatera  yang  rawan  akan  bencana  tsunami  adalah  kota  padang,  dimana  kota padang  ini  berada  pada  pertemuan  2  lempeng  aktif  yang  merupakan  sumber  gempa  kuat  yang  berpotensi tsunami.  Proses  evakuasi  yang  tepat  akan  membantu  masyarakat  kota  padang  dalam  menghadapi  bencana tersebut. Serta penyebaran penduduk yang tidak merata disetiap wilayah kota padang juga akan berpengaruh kepada  proses  evakuasi  masyarakat.  Dalam  penelitian  ini  membahas  mengenai  penentuan  jalur  terpendek dengan menggunakan metode heuristik best first search. Dan dalam penentuan waktu tempuh saat evakuasi menggunakan model optimasi waktu minimum. Kota padang sendiri sebagai obyek penelitian dibagi menjadi 10  cluster/bagian,  yang  masing-masing  cluster  mempunyai  beberapa safe  area atau  disebut  juga  dengan shelter.  Hasil  perhitungan  numerik  yang  diperoleh  diimplementasikan  pada  sebuah  sistem  berbasis smartphone.  Dalam  penentuan  lokasi  awal  pengguna  menggunakan  2  cara,  manual  dan  otomatis (geolocator).keluaran dari sistem ini nantinya menampilkan  beberapa jalur evakuasi beserta perkiraan waktu tempuh, panjang jalur, dan kepadatan penduduk yang akan  melalui jalur tersebut.
Kata kunci : shelter tsunami, heuristik, smartphone

## 1.Pendahuluan
1.1 Latar Belakang Masalah
Kota  Padang  merupakan  ibu  kota Provinsi  Sumatera  Barat,  yang  juga  daerah rawan bencana gempa bumi dan tsunami, yang dikarenakan posisi kota Padang ini berada pada pertemuan  2  lempeng  Hindia  dan  Asia  pada pesisir  pantai  barat  kota  Padang  serta  dilalui oleh sesar semangko. Wilayah laut kota Padang merupakan  wilayah  patahan  subduksi  yang merupakan  sumber  gempa  kuat  dan  sumber pembangkit  tsunami.  Selain  merupakan  daerah rawan bencana, penyebaran kepadatan populasi juga  sangat  memprihatinkan  karna  setengah dari  penduduk  kota  Padang  bertempat  tinggal dekat  daerah  pantai  dan  berada  pada  elevasi lima  meter  di  atas  permukaan  laut,  sedangkan untuk  daerah  evakuasi  itu  sendiri  harus melebihi sepuluh meter di atas permukaan laut.
Berdasarkan  catatan  gempa  yang  terjadi sejak tahun 2006, 2007, dan 2009, kota Padang memiliki  permasalahan  dalam  hal  evakuasi tsunami.  Hal  ini  disebabkan  beberapa  faktor antara lain : infrastruktur jalan yang tegak lurus arah pantai menuju daerah tinggi sangat sedikit. Banyaknya  sungai-sungai  yang  melewati  kota Padang,  jika  tsunami  terjadi  maka  daerah sekitar  aliran  sungai  sangat  rawan  terhadap
genangan  tsunami  dalam  radius  200  meter. Banyaknya jalur evakuasi yang harus melewati jembatan sedangkan secara teori jembatan tidak tahan  terhadap  gempa  dan  tsunami.  Dan  juga permasalahan  yang  dihadapi  pada  pengalaman gempa  yang  pernah  terjadi  adalah  kemacetan pada  ruas-ruas  jalan  di  kota  Padang  (Fauzan, 2011).
Heuristic sendiri  menjelaskan  sebuah teknik  yang  mengembangkan  efisiensi  dalam proses  pencarian,  namun  dengan  kemungkinan mengorbankan  kelengkapan  (T.Sutojo,  2011). Beberapa tools  heuristic telah  berkembang dalam  2  dekade  terakhir  dalam  hal  pemecahan masalah yang sebelumnya sulit untuk dipecahkan, teknik ini menemukan  solusi yang paling  besar  kemungkinan  untuk  terjadi  dalam suatu penelitian di mana heuristic ini memiliki kemampuan untuk mengoptimalisasikan kelengkapan  kondisi  ke  fungsi  objek  yang berbeda (  Balirsingh,  2011) . Algoritma  yang diperoleh akan diimplementasikan pada perangkat smartphone, guna memperoleh informasi  secara  cepat  dan  mudah  dalam pencarian  lokasi shelter tsunami terdekat  di kota  Padang  dengan  memanfaatkan  algoritma heuristic .
Oleh  karena  itu  perlu  dibangun  suatu kecerdasan buatan yang dapat membantu warga Kota  Padang  dalam  memperoleh  informasi shelter tsunami terdekat.
Penelitian ini sebelumnya telah dilakukan oleh peneliti dalam studi Pascasarjana,  dan  peneliti  ingin  melanjutkan penelitian  ini  yang  jadi  pembedanya  pada perangkat  yang  akan  digunakan  nantinya  dan cara  membaca  lokasi  pengguna  berada.  Dalam penelitian  ini,  penulis  membangun  aplikasi untuk pencarian shelter tsunami pada perangkat smartphone agar  mudah  diakses  dimana  saja dan kapan saja. Pencarian shelter tsunami yang penulis  buat  adalah  dengan  menggunakan metode Best First Search .

## 1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas maka rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  berupa bagaimana  merancang  sebuah  aplikasi  android yang  dapat  membantu  masyarakat  dalam penentuan lokasi shelter terdekat.

## 1.3 Batasan Masalah
Agar penulis tidak keluar dari permasalahan  yang  ada  dan  hasil  penelitian dapat  diperoleh  dengan  baik,  sempurna  dan terarah, maka penulis membatasi ruang lingkup pembahasan. Selain itu, mengingat keterbatasan  waktu,  biaya  dan  kemampuan penulis,  maka  penelitian  mengambil  batasan  - batasan masalah sebagai berikut :
1. Penelitian  ini  hanya  ditujukan  untuk mengatasi  masalah-masalah  yang  terdapat dalam  lingkungan  masyarakat  mengenai lokasi evakuasi.
2. Dibatasi  hanya  untuk  mengatasi  kesulitan masyarakat  dalam  pemilihan  jalur  evakuasi terdekat  khusus  zona  merah  (wilayah  tepi pantai).
3. Dibatasi  pada  data-data  yang  diperoleh  di daerah rawan atau 2 km dari garis pantai.
4. Keragaman  datanya  difokuskan  di  kota Padang

## 1.4 Tujuan Penelitian
Melalui  hasil  penelitian  ini  diharapkan  akan dihasilkan sebuah yang mampu :
1. Menghasilkan  suatu  sistem  aplikasi  yang dapat membantu masyarakat dalam mendapatkan  informasi  shelter  tsunami terdekat  di  Kota  Padang  secara mobile
dengan  menggunakan  aplikasi  kecerdasan buatan metode heuristic .
2. Publikasi Ilmiah.
2. Tinjauan  Pustaka 2.1  Tinjauan Pustaka Sebagai tinjauan pustaka peneliti menggunakan beberapa referensi dari penelitian-penelitian yang sudah ada sebelumnya. Diantaranya adalah, Shanty Dewi, 2010  dengan  judul  penelitian  Perancangan Aplikasi  Informasi  Pencarian  Shelter  Transit Transjakarta  dengan  Metode Breadth  First Search. Serta  Ifatul  Faizah,  2010,  dengan
Rancang  Bangun  Perangkat  Lunak Penentuan Rute. Perjalanan Wisata di Malang Menggunakan Algoritma Dijkstra.

## 2.2 Metode Heuristic
Heuristic  search adalah  suatu  strategi untuk  melakukan  proses  pencarian  secara selektif  dan  dapat  memandu  proses  pencarian yang  memiliki  kemungkinan  sukses  paling besar, namun dengan kemungkinan mengorbankan  kelengkapan (completeness). Untuk menerapkan pencarian heuristik diperlukan  suatu  fungsi  heuristik.  Fungsi heuristik  adalah  aturan-aturan  yang  digunakan untuk mendapatkan solusi yang diinginkan
Heuristic  search ini  dapat  mengatasi beberapa  kendala  yang  muncul  pada  metode- metode  sebelumnya,  seperti  memecahkan masalah  yang  memiliki  kompleksitas  yang tinggi.
Pencarian heuristik terdiri dari :
1. Generate and test
2. Hill Climbing
3. Best-First-Search
4. Algoritma A*
5. Simulated Annelaing Dalam  penelitian  ini,  algoritma  yang digunakan   akan   menggunakan heuristic Best-First Search .
2.2.1 Alasan Menggunakan Metode Heuristic
Beberapa  Alasan  yang  mendasari penulis memilih cara heuristic dalam penelitian ini antara lain :
1. Mudah dimengerti dan mudah diimplementasikan. Membantu dalam
melatih  orang  sehingga  kreatif  dan  dapat digunakan untuk masalah yang lain.
2. Menghemat waktu perumusan.
3. Menghemat  pemrograman  dan  kebutuhan penyimpanan pada komputer.
4. Menghemat  waktu  pemrosesan  komputer yang tak perlu (kecepatan).
5. Seringkali  menghasilkan  berbagai  solusi yang dapat diterima.
Pendekatan logic  heuristic melibatkan  hal-hal berikut:
1. Skema klasifikasi yang mengenalkan struktur ke dalam permasalahan.
2. Analisis  karakteristik  dari  elemen-elemen masalah.
3. Aturan-aturan  untuk  seleksi  elemen  dari setiap  kategori  untuk  mendapatkan  strategi pencarian yang efisien.
4. Aturan-aturan  untuk  seleksi  lebih  lanjut, bila diperlukan.
5. Fungsi  tujuan  yang  digunakan  untuk mengecek  kelayakan  solusi  pada  setiap tahapan seleksi atau pencarian.

## 2.3 Algoritma Best First Search
Algoritma Best-First  Search adalah algoritma  pencarian  yang  membahas  grafik dengan memperluas simpul paling menjanjikan dipilih sesuai dengan aturan yang ditentukan.
Algoritma (T.Sutojo : 2011):
1. Buat  sebuah  stack,  inisialisasi,  sebagai node akar (node pertama).
2. Bila  node  pertama  ≠  goal,  node  dihapus dan diganti dengan anak-anaknya.
3. Selanjutnya, keseluruhan node  yang  ada di Stack  di-sort  Ascendingg  berdasarkan fungsi heuristic yang digunakan.
4. Bila  node  pertama  ≠  GOAL,  ulangi langkah point b.
5. Bila  node  pertama  =  GOAL,  cari  solusi dengan cara menelusuri jalurdari GOAL ke node akar.
6. Selesai.
a. Fungsi Algoritma Best-First Search Best-First  Search dalam  bentuk  yang paling  umum  adalah  algoritma  pencarian heuristik sederhana. " Heuristic " di sini mengacu  pada  aturan  umum  pemecahan masalah  atau  seperangkat  aturan  yang  tidak menjamin  solusi  terbaik  atau  bahkan  solusi
apapun,  tetapi  berfungsi  sebagai  panduan  yang berguna  untuk  pemecahan  masalah. Best-First Search adalah  algoritma  pencarian  berbasis grafik,    yang  berarti  bahwa  ruang  pencarian dapat  direpresentasikan  sebagai  serangkaian node yang terhubung oleh jalan.
Nama  " Best-First "  mengacu  pada metode  mengeksplorasi node dengan  yang terbaik "skor" pertama. Sebuah fungsi evaluasi digunakan untuk menetapkan skor untuk setiap node kandidat.  Algoritma  memelihara  dua daftar,  satu  berisi  daftar  calon  belum mengeksplorasi  ( OPEN ),  dan  satu  berisi  daftar node dikunjungi  ( CLOSED ).  Karena  semua belum  dikunjungi  penerus node dari  setiap node yang  dikunjungi  termasuk  dalam  daftar OPEN , algoritma ini tidak dibatasi untuk hanya mengeksplorasi node penerus dari simpul yang terakhir dikunjungi. Dengan kata lain, algoritma  selalu  memilih  yang  terbaik  dari semua node belum  dikunjungi  yang  telah digambarkan,  bukannya  dibatasi  untuk  hanya sebagian  kecil,  seperti  tetangga  dekat.  Strategi pencarian  lainnya,  seperti  kedalaman  dan keluasan-pertama-pertama, memiliki pembatasan  ini.  Keuntungan  dari  strategi  ini adalah  bahwa  jika  algoritma  mencapai node buntu, ia akan terus berusaha node lain.
Best-First  Search dalam  bentuk  yang  paling dasar  terdiri  dari  algoritma  berikut:  langkah pertama  adalah  untuk  menentukan  daftar OPEN dengan node tunggal, node awal. Langkah  kedua  adalah  untuk  memeriksa apakah  atau  tidak BUKA kosong.  Jika  kosong, maka algoritma mengembalikan kegagalan  dan keluar. Langkah ketiga adalah untuk menghapus node dengan  nilai  terbaik, n ,  dari OPEN dan  tempatkan  di CLOSED .  Langkah keempat  "mengembang" node n ,  di  mana ekspansi  identifikasi node penerus n .  Langkah kelima  kemudian  memeriksa  setiap node penerus  untuk  melihat  apakah  atau  tidak  salah satu  dari  mereka  adalah  simpul  tujuan.  Jika penerus apapun adalah simpul tujuan, algoritma  mengembalikan  kesuksesan  dan solusi, yang terdiri dari jalan ditelusuri mundur dari  tujuan  ke node awal.  Jika  tidak,  algoritma melanjutkan  ke  langkah  keenam.  Untuk  setiap simpul  penggantinya,  algoritma  menerapkan fungsi  evaluasi, f .  Untuk  itu,  kemudian memeriksa  untuk  melihat  apakah node telah baik OPEN atau TERTUTUP . Jika node belum baik,  itu  akan  ditambahkan  ke OPEN . Akhirnya, langkah ketujuh menetapkan struktur
perulangan  dengan  mengirimkan  algoritma kembali  ke  langkah  kedua.  Loop  ini  hanya akan  patah  jika  algoritma  mengembalikan keberhasilan dalam lima langkah atau kegagalan pada langkah dua.
b. Fungsi Evaluasi Fungsi evaluasi tertentu yang digunakan  untuk  menentukan  nilai  dari  sebuah node tidak  tepat  didefinisikan  dalam  algoritma di  atas,  karena  fungsi  yang  sebenarnya digunakan  untuk  penentuan programmer ,  dan dapat bervariasi tergantung pada kekhasan dari ruang  pencarian.  Sementara  fungsi  evaluasi dapat  menentukan  untuk  sebagian  besar efektivitas dan efisiensi pencarian, untuk tujuan memahami algoritma pencarian kita tidak perlu khawatir dengan kekhasan fungsi.
Sebagai  contoh,  dapat  digunakan  oleh agen  musuh  untuk  menemukan  lokasi  pemain dalam  dunia  permainan.  Dalam  kasus  tersebut, algoritma  pencarian  memperlakukan  setiap ubin  sebagai  simpul,  dengan  tetangga  ubin diblokir  menjadi node penggantinya,  dan simpul tujuan menjadi benteng tujuan (Koenig, 2004).
A B C D E F G 10 4 6 4 4 4 6 6 14 Gambar 1. Node Best-First Search
Jarak  dalam gambar adalah  jarak nyata  antara node.  Jarak yang  tersisa diperkirakan ke  tujuan,  G adalah: From A 16 (Irrelevant) From D 2 From B 4 From E 1 From C 16 From F 4
A 0+16 B 10+4 C 4+16 C 14+16 D 16+2 B 8+4 E
10+1 E 22+1 F 20+4 D 14+2 D 16+2 G 24
E 20+1 F 18+4 G 22 1 2 3 8 6 5 7 4
Gambar 2. Flow Best-First Search
Open Closed A16 B14 C20 A16 D18 A16 B14 C20 E23 F24 A16 B14 D18 E11 B12 F24 A16 C20 D18 B12 F24 G24 A16 C20 E11 D16 F24 G24 A16 B12 C20 E11 F22 G24 A16 B12 C20 D16 E11 G22 A16 B12 C20 D16 E11F2 Fungsi heuristic , h adalah  tidak monoton,  namun. h (C)  =  16, h (B)  =  4,  dan biaya (C, B) = 4, sehingga h (C) - h (B) > biaya (C, B). Oleh karena itu kami memiliki kejadian pertama  simpul D ,  yang  kemudian  kembali ditempatkan oleh baik D . Estimasi optimis, jadi kita  tahu  bahwa  jalan  yang  ditemukan  adalah yang  terbaik.  Tetapi  jika  kita  mengganti perkiraan  jarak  dari F ke G dengan  8  kita mendapatkan:
Open Closed A16 B14 C20 A16 D18 A16 B14 C20 E23 F28 A16 B14 D18 E11 B12 F28 A16 C20 D18 B12 G24 F28 A16 C20 E11 D16 G24 F28 A16 B12 C20 E11 G24 F26 A16 B12 C20 D16 E11 Sekarang  kita  memiliki G24 sebagai tujuan  yang  pas,  jadi  kami  menghentikan pencarian.  Kami  telah  menemukan  solusi menurut  untuk  metode A ,  tetapi  tidak  yang terbaik.  Perkiraan  besar F menyembunyikan solusi terbaik.

## 3. Metode Penelitian
3.1 Jenis Penelitian
Jenis  Penelitian  yang  penulis  lakukan  ini adalah  penelitian  tentang  pembuatan  sistem pencarian  jalur  pencarian  shelter  tsunami terdekat dengan menggunakan metode heuristik  –  best  first  search.  Bertujuan  untuk menghasilkan  dan  mengembangkan  inovasi- inovasi  yang  baru  dan  berguna  untuk membantu  masyarakat  jika  terjadi  bencana tsunami.

## 3.2 Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  kampus Institut  Teknologi  Padang,  dengan  cara menganalisa,  merancang,  dan  membangun database.

## 3.3 Kerangka Kerja
Pada  penelitian  ini,  penulis  terlebih dahulu  menjabarkan  kerangka  kerja,  sesuai dengan  Siklus  Hidup  Pengembangan  Sistem atau System  Development  Life  Cycle (SDLC), yang  merupakan  langkah-langkah  (pedoman) yang  harus  diikuti  untuk  mengembangkan, merancang sebuah sistem.
Gambar 3. Kerangka Kerja Penelitian
3.4 Rancangan Context Diagram PENGGUNA 0 APLIKASI PENCARIAN JALUR TERDEKAT JALUR TERDEKAT, ALTERNATIF JALUR LOKASI
Gambar 4. Context Diagram
Pada  gambar  4  diatas  menggambarkan garis  besar  dari    aplikasi  pencarian  jalur terdekat  dengan  melibatkan  1  entity  saja,  yaitu pengguna.

## 3.5 Rancangan Input/Output
Berikut  rancangan  dari  tampilan  form  utama, dimana  form  ini  nantinya  akan  dijalankan  di browser smartphone atau langsung dari android masyarakat.
Kebijakan dan Perencanaan  Sistem Analisa Sistem Perancangan Sistem Pembangunan Sistem Pengujian Sistem Implementasi  Sistem Evaluasi Sistem
Lokasi Anda
CARI PETA ALTERNATIF JALUR EVAKUASI 1. A – B – C = JARAK = JUMLAH PENDUDUK SISTEM EVAKUASI TSUNAMI KOTA PADANG

## Gambar 5. Rancangan Halaman Utama

## 4. Pembahasan dan Hasil
4.1. Safe Area
Berdasarkan  jumlah  penduduk  kota  padang  di high  risk  zone  tahun  2016,  kecamatan  padang barat merupakan kecamatan yang penduduknya berada  pada  daerah  tsunami  paling  banyak disusul oleh kecamatan padang utara.

## Tabel 1. Jumlah Penduduk
No. Kelurahan Jumlah Penduduk (orang) Jumlah Penduduk di Zona Tsunami
Orang Persen 1 Bungus Teluk Kabung 23,858 0 0 2 Lubuk Kilangan 51,847 0 0 3 Kuranji 135,787 0 0 4 Pauh 64,864 0 0 5 Lubuk Begalung 113,217 108 7 0.96 6 Padang Selatan 58,780 386 8 6.58 7 Koto Tangah 174,567 188 18 10.78 8 Nanggalo 59,137 167 30 28.29 9 Padang Timur 78,789 300 42 38.13 10 Padang Utara 70,051 619 18 88.39 11 Padang Barat 45,781 457 81 100
Dari  hasil penelitian  yang telah dilakukan oleh Siska  Anggria  dalam  Pemodelan  Optimasi Evakuasi  Tsunami  di  Kota  Padang  ,  dimana Siska  mengelompokkan  kota  padang  dalam beberapa cluster dan setiap cluster terdapat safe area atau bisa disebut juga dengan shelter.
Tabel  2. Panjang Jalur (meter)
Selain itu, juga menghasilkan optimasi waktu minimum untuk menuju safe area dengan formula (1).
ijk ijk ijk ijk ik ijk v L d ijk l N T            * 1 *
....(1)

## 4.2 Halaman Utama
Halaman  utama  merupakan  halaman  awal untuk mengakses sistem. Pada sistem ini ada 2 cara  dalam  pmenginisialisasi  lokasi  awal pengguna,  yakni  secara  otomatis  maupun secara manual dengan dientrikan langsung.
Gambar 6. Tampilan Halaman Utama .
Gambar 7. Tampilan Jalur Evakuasi pada Sistem.
5. Kesimpulan
Pada  paper  ini  menggunakan  formulasi waktu optimum yang diperoleh berdasarkan dari kepadatan  penduduk  yang  akan  melakukan evakuasi,  serta  kepanjangan  lajur  yang  dilalui serta  dikombinasikan  menggunakan  metode heuristik  best  first  search  dalam  penentuan  jalur terpendek dengan tetap memperhatikan indikator lain  selain  panjang  jalur  yang  ditempuh.  Dan perhitungan  numerik  tersebut  diaplikasikan  ke sistem  berbasis  web.  Dimana  pengguna  nanti bisa langsung mengakses sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Afrianto,    Irawan    dan  Euis  Widiani  Jamilah. Oktober  2012. Penyelesaian  Masalah Minimum Spanning Tree (Mst)
Menggunakan    Ant  Colony  System (ACS). Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan
Informatika  (KOMPUTA)  Volume.  I
Nomor.  2,  Bulan  Oktober  2012.  Hal  35- 40. Alamsyah. 2010. Pemanfaatan Metode
Heuristik  dalam  Pencarian  Minimum Spanning  Tree    Dengan  Algoritma Semut .  MEKTEK  Tahun    XII    NO.  3,
September 2010. Alamsyah. 2010. Pemanfaatan Metode Heuristik pada Pencarian Jalur
Terpendek   dengan Algoritma Genetika . Jurnal  SMARTek,  Vol.  8  No.  4. Nopember  2010. Hal 307 – 316.
Anggria  ,Siska,dkk.  2016.  Pemodelan  Optimasi Evakuasi  Tsunami  di  Kota  Padang. Prosiding  Seminar  ACE  Fakultas  Teknik Sipil Universitas Andalas.
A.K.Balirsingh. 2011.
Robust FACTS Controller  Design  Employing  Modern Heuristic Optimization Techniques .
World  Academy  of  Science,  Engineering and Technology 56 2011.
Dekdouk,  Abdelkader.  2008. Intelligent  Mobile Search  Oriented  to  Global  eCommerce .
World  Academy  of  Science,  Engineering and Technology 16 2008.
Dewi,  Shanty.  2010. Perancangan  Aplikasi Informasi  Pencarian  Shelter  Transit Transjakarta  dengan  Metode  Breadth First Search . Universitas Gunadarma. E-Wolf Community. 2011. Buku Wajib Programmer  -  Syntax . Graha  Ilmu. Yogyakarta.
Faizah, Ifatul. 2010. Rancang Bangun Perangkat Lunak Penentuan Rute . Perjalanan Wisata di Malang Mengguna kan Algoritma Dijkstra .
Fauzan. Evaluasi  Existing  Building  dan Pembuatan  Peta  Evakuasi  Vertikal Terhadap  Tsunami  Di  Kota  Padang. UniversitasAndalas.
Hardianto.  2013. Implementasi  Algoritma Heuristik untuk Optimasi Rute Terpendek .    Jurnal  Teknologi  Informasi dan  Komunikasi,    Volume  4  No . 2
Agustus 201 3 . Hal 79-88 .
Kadir,  Abdul.  2008. Tuntunan  Praktis  Belajar Database  Menggunakan  MySQL .  Andi Yogyakarta :Yogyakarta. Kusumadewi,  Sri.  2010. Artificial  Intelligence . Yogyakarta: GrahaIlmu. Na’am,  Jufriadif.  2007. Komunikasi  Data  dan Jaringan Komputer . Padang Oktiari,  Dian.  2010. Model Geospasial  Potensi
Kerentanan  Tsunami  Kota  Padang . Jurnal Meteorologi Dan Geofisika Volume  11  Nomor  2  Tahun  2010  : 136  –
141.
Susanta,  Agus,  dan  Rusdi.  2006. Model Pendekatan  Heuristik  pada  Pemecahan Masalah dalam Pembelajaran Matematika  di  Sekolah  Dasar. Jurnal pendidikan dan pembelajaran Vol 4 No. 1, Universitas Lampung. Hal 13 -24.
T.  Sutojo,  dkk.  2011. Kecerdasan  Buatan . Semarang : Andi.
Taufikurrahman  ,  Andre  Nugroho,  dan  Ahmad
Rusdiansyah. 2014. Perancangan Algoritma  Heuristik  Untuk  Penyelesaian Permasalahan Swap-Body Vehicle Routing  Problem .  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember. Hal 1-4.