## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 607-613 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of the Best Route Search to Find Out the Location of Parking Places in the E-Parking System Using the Dijkstra Algorithm and Best First Search
Implementasi Pencarian Rute Terbaik untuk Mengetahui Lokasi Tempat Parkir pada Sistem E-Parking Menggunakan Algoritma Dijkstra dan Best First Search
Nava Gia Ginasta 1* , Supriady 2
1,2 Program Studi S1 Bisnis Digital, Fakultas Logistik Teknologi dan Bisnis, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Bandung, Indonesia
E-Mail: 1 navagia@ulbi.ac.id, 2 supriady@ulbi.ac.id
Received Dec 27th 2023; Revised Feb 07th 2024; Accepted Mar 10th 2024 Corresponding Author: Nava Gia Ginasta

## Abstract
Searching for the best route is the problem of finding the best route from the starting point to the destination point of the parking  lot.  Using  an  algorithm  that  can  be  used  to  solve  a  problem  finding  the  best  route  is  the  Dijkstra  Algorithm. Dijkstra's algorithm is used to find the best route that will be taken by parking space seekers to store their vehicles. Selecting the best route with the Dijkstra algorithm and Best First Search (BFS), Best First Search (BFS) is allowed to search to visit a node at a lower level, if a node at a higher level has a bad value, there are 10 location object points parking block, from the entry location point to the destination parking block location. To speed up travel time and the direction of the destination that has been determined by the Dijkstra Algorithm, the parking space searcher optimizes the travel distance to the destination location so that the time needed is more efficient. Apart from that, storing vehicles in the parking lot will be faster because the destination path for the vehicle to be stored has been determined.
Keyword: Best First Search, Dijkstra Algorithm, Parking Lot, Route

## Abstrak
Pencarian rute terbaik yaitu untuk permasalahan mencari sebuah rute terbaik dari titik awal ke titik tujuan tempat parkir. Dengan menggunakan algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah pencarian rute terbaik adalah Algoritma Dijkstra. Algoritma Dijkstra digunakan untuk mencari rute terbaik yang akan dilalui oleh pencari tempat parkir untuk menyimpan kendaraannya. Pemilihan rute terbaik dengan algoritma dijkstra dan Best First Search (BFS), Best First Search (BFS) diperbolehkan dalam mencari untuk mengunjungi suatu node pada levelnya yang lebih rendah, jika node pada levelnya lebih tinggi maka memiliki nilai tidak baik, terdapat 10 titik objek lokasi blok parkir, dari titik lokasi tempat masuk  ke  lokasi  blok  parkir  tujuan.  Untuk  mempercepat  waktu  tempuh  dan  arah  tujuan  yang  sudah  ditentukan  oleh Algoritma Dijkstra maka pencari tempat parkir untuk mengoptimalkan jarak tempuh menuju lokasi tujuan sehingga dapat mengefesiensi waktu yang dibutuhkan. Selain itu penyimpanan kendaraan pada tempat parkir akan lebih cepat karena sudah ditentukan jalur tujuan kendaraan yang akan disimpan.
Kata Kunci: Algoritma Dijkstra, Best First Search, Rute, Tempat Parkir

## 1. PENDAHULUAN
Parkir  yaitu  keadaan    kendaraan  tidak  bergerak  yang  tidak  bersifat  sementara  [1].  Pada  saat  parkir kendaraan  yang  berhenti  ditempat  tertentu  yang  sesuai  dengan  rambu  lintas  ataupun  tidak,  menyimpan kendaraan  bukan  untuk  menaikkan  dan  atau  menurunkan  orang  atau  barang  dapat  bilang  sebagai  kegiatan parkir. Kegiatan parkir ini, sudah diatur dalam  peraturan pemerintah atau undang-undang dasar (UUD) yang salah  satunya  yaitu  pemanfaatan  pada  fasilitas  parkir.  Pada  saat  ini,  parkir  yang  dipakai adalah  manajemen konvensional. Manajemen konvesional yaitu pencatatan transaksi pada parkir dilakukan karcis retribusi manual tanpa tercatat pada sistem ataupun aplikasi.
Proses yang dijalankan dalam mencari lokasi tempat parkir untuk menyimpan kendaraan yaitu memutari lokasi tempat parkir. Setiap melakukan parkir kendaraan, proses mencari lokasi parkir yang konvensional yaitu memutar-mutar untuk mencari tempat parkir, sehingga bisa mengganggu kendaraan lain yang akan parkir dan tidak efisien dalam segi waktu karena harus mencari tempat parkir yang  kosong. Dalam sistem parkir dapat diusulkan  sistem  yang  bisa  menunjukan  ke  suatu  tempat  parkir  yang  dituju  untuk  dapat  ditempuh  melalui beberapa lintasan yang tidak efesien untuk menyimpan kendaraan. Dalam hal ini, akan menentukan fitur untuk mengklasifikasikan lokasi tempat parkir. Selain itu jalan manakah yang harus dilalui sehingga dapat mencari tempat tujuan untuk menyimpan kendaraan dengan jarak terbaik.
Algoritma  Dijkstra  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  pencarian  rute  yang  efesien  dengan menggunakan graf pada  simpul  yang  bernilai  tidak  negatif.  Algoritma  Dijkstra yaitu  algoritma  yang  sering digunakan untuk menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan suatu optimasi [2].  Dalam pencarian tempat parkir untuk menyimpan kendaraan dari mulai pertama kali masuk ke tempat parkir harus mencari tujuan untuk tempat kendaraan itu disimpan yang optimal untuk optimasi baik rute maupun efesiensi waktu yang ditempuh untuk sampai ke blok tempat parkir membutuhkan waktu (±) 5 menit. Memilih rute dengan algoritma Dijkstra digunakan  algortima Best  First  Search  (BFS) , Best  First  Search  (BFS) dimana  pencarian  rute  boleh mengunjungi node pada level rendah jika node pada level tinggi memiliki nilai tidak baik, dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah pencarian rute terbaik untuk tujuan tempat parkir. Selain itu Algoritma Dijkstra dapat menentukan rute yang menghubungkan tempat tempat yang dituju.  Maka akan memudahkan pencari tempat parkir untuk menyimpan kendaraannya dengan rute yang terbaik, pencari tempat parkir tidak perlu lagi mencari tempat untuk menyimpan kendaraannya.
Penelitian Yosdarso Afero (2021), berjudul “ Algoritma Best First Search Menentukan Lintasan Jalur Terpendek Pada Kota Wisata Bukittinggi” menjelaskan tentang  kelebihan dari Algoritma Best First Search yaitu  untuk  memudahkan  dalam  menemukan  solusi  mengukur  suatu  jarak  dari  titik  yang  akan  dikunjungi, dengan menggunakan algoritma Best First Search ini akan menemukan solusi yang optimal. Penggunaan Best First Search pada Sistem Informasi geografis bisa dijadikan sebagai jalur untuk membantu dalam Pengambilan sistim  keputusan  [3].  Penelitian  Syaiful  Ahdana,  Setiawansyah  (2020),  berjudul  “Pengembangan  Sistem Informasi Geografis Untuk Pendonor Darah dengan Algoritma Dijkstra berbasis Android” menjelaskan tentang kontribusi dalam penelitian ini yaitu untuk merancang sebuah sistem yang bisa menemukan pendonor di darah wilayah  Bandar  lampung  menggunakan  teknologi  geolokasi  dan  algoritma  dijkstra  untuk  menentukan  rute terpendek [4]. Penelitian Zepri Pratama, Dedy Hartama (2020), berjudul  “Penerapan Metode Dijkstra untuk Menentukan Jalur Lintasan Terpendek Kota Kisaran Menuju Objek Wisata Simalungun” menjelaskan tentang menentukan sebuah jalur pada lintasan terdekat dari kota Kisaran (Titik Awal) yang menuju salah satu Objek tempat Wisata di daerah Simalungun yang mengambil delapan belas sampel dari destinasi wisata. Metode yang digunakan pada makalah ini yaitu metode algoritma Djikstra yang digunakan para peneliti untuk menentukan rute jalur tercepat pada sebuah perjalanan [5]. Perbedaan dalam penelitian terdahulu dengan penelitian yang dibuat  yaitu  algoritma  Dijkstra  dalam  untuk  menerapkan  pencarian  rute  terbaik  dalam  pemodelan graph jaringan jalan di lokasi blok tempat parkir. Pemilihan jalur dalam algoritma Dijkstra dilakukan menggunakan algoritma Best First Search (BFS), BFS digunakan untuk pencarian rute yang diperbolehkan mengunjungi node awal yang levelnya lebih rendah jika node yang levelnya lebih tinggi mempunyai nilai tidak baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Algoritma Dijkstra
Algoritma Dijkstra digunakan untuk mencari jalur terpendek. Algoritma Dijkstra yaitu algoritma untuk pencarian jalur pendek berdasarkan edge yang terkecil dari lokasi ke lokasi wisata tempat kuliner yang dituju. Data  wisata  kuliner  diperoleh  jalan  dari Google  Earth atau Google  maps .  Penggunaan  metode  algoritma Dijkstra  untuk  memberikan  solusi  menyampaikan  keluaran  berupa  jalur  tercepat  [6].  Algoritma  Dijkstra digunakan untuk menentukan rute yang terpendek menggunakan graph berarah atau graph tak berarah untuk memiliki bobot secara eksplinsit dari semua rute alternatif yang mungkin menjadi solusi rute optimal. Prinsip dari algoritma dijkstra untuk menentukan suatu rute terpendek pada masalah jaringan yang dimodelkan dalam graph adalah pada waktu penentuan rute alternatif yang kemungkinan menjadi solusi, setiap bobot dari vertek yang belum dipilih akan dianalisis, lalu dipilih vertek dengan bobot yang paling kecil [7]. Algoritma dijkstra merupakan  salah  satu  jenis  algoritma  yang  sering  dipakai  dalam  pemecahan  persoalan  yang  terkait  dengan masalah optimasi dan bersifat sederhana bila dibandingkan dengan algoritma lainnya [9].
Algoritma Dijkstra dapat memecahkan suatu masalah pencarian jalur dengan menggunakan suatu graf pada setiap simpul yang bernilai tidak negatif.  Algoritma dijkstra untuk menyelesaikan persoalan pencarian rute terpendek ataupun lintasan terpendek dari satu vertex ke vertex lainnya pada suatu graph berbobot, jarak antara vertex adalah nilai bobot dari setiap edge pada graph [10].
Dalam mencari jalur terpendek dengan algoritma dijkstra dengan mencari nilai yang minimal dari suatu graf berbobot, jarak terdekat akan diperoleh dari atau lebih dari suatu titik graf dan nilai total yang didapat adalah yang bernilai kecil.
Misalkan  G  pada  graf  berarah  berlabel  pada  titik V(G) = {v1,v2,…,vn} dengan path terpendek  yang dicari yaitu dari v1 ke vn . Algoritma ini dimulai dengan titik v1 . Algoritma akan mencari satu titik yang jumlah bobotnya  dari  titik  1  lebih  kecil.  Titik  yang  terpilih  dipisahkan,  titik  tersebut  diabaikan  dalam  iterasi selanjutnya[11]. Adapunt langkah-langkah dalam menentukan lintasan terdekat pada algoritma dijkstra yaitu:
1. Dengan awalnnya menentukan node yang bersumber sebagai node awal, diinisialkan dengan ‘1’.
2. Bentuk data pada tabel yang terdiri dari node , status, bobot, dan predecessor . Dengan melengkapi kolom bobot yang diperoleh dari jarak node ke semua node yang langsung terhubung dengan node sumbernya.
3. Jika node sumber ditemukan maka node akan dipilih.
4. Selanjutnya tetapkan node dipilih menggunakan label permanen dan perbaharui node yang langsung terhubung.
5. Selanjutnya tentukan node sementara untuk yang terhubung pada node yang sudah dipilih sebelumnya dan merupakan bobot  yang terkecil dilihat dari data  tabel dan dapat ditentukan sebagai node terpilih berikutnya.
6. Jika node yang dipilih merupakan suatu node tujuan, maka kumpulan node terpilih atau predecessor merupakan rangkaian lintasan terpendek.
2.2. Graph
Graph yaitu  model-model yang berguna untuk  diimplementasikan sangat yang luas. Walaupun teori graph dari bidang ilmu  matematika, tapi pada penerapannya, teori graph bisa digunakan diberbagai bidang ilmu dan juga kehidupan sehari-hari [12]. Graf untuk merepresentasikan suatu objek-objek yang diskrit dan hubungan dari objek-objek tersebut. Dengan diberikannya peta, maka dapat mengetahui apakah ada lintasan antara  jalan  dua  buah  kota.  Selain  itu,  bila  jalan  panjang  kereta  api  antara  dua  buah  kota  yang  bertetangga diketahui, maka dapat ditentukan rute perjalanan ditiadakan dari kota A ke kota B [13]. Graf yang digunakan untuk  merepresentasikan  suatu  objek-objek  diskrit.  Banyak  persoalan  pada  kehidupan  sehari-hari  yang sebenarnya merupakan representasi visual dari suatu graf [14]. Contoh salah satu representasi dari visual dari graf yaitu peta. Banyak hal yang bisa didapat dari representasi tersebut, diantaranya yaitu menentukan jalur terpendek  dari  satu  tempat  ke  tempat  lainnya,  dengan  menggambarkan  dua  tempat  yang  bertetangga menggunakan warna yang berbeda pada peta, dengan menentukan tata letak dari jalur transportasi, pengaturan jaringan komunikasi [15].
Gambar 1. Graf beberapa blok parkiran
Secara ini graf dapat didefinisikan sebagai berikut: Graf G yaitu dapat didefinisikan sebagai pasangan dari suatu himpunan (V, E) yang dalam hal ini: V    =  dijelaskan suatu himpunan tidak kosong dari suatu simpul ( vertices atau node ): {v1, v2,…, vn } E    = dijelaskan suatu himpunan sisi ( edges atau arcs ) yang akan menghubungkan sepasang  simpul: {e 1 ,e 2 ,…,e n }  atau dapat dinotasi G = (V,E).
2.3. Best First Search
Best  First  Search  adalah  metode  yang  menghasilkan node dari  node  sebelumnya.  Best  First  Search memilih  node  baru  yang  mempunyai cost paling  rendah  atau  kecil  diantara  semua  node  leaf  yang  telah dimunculkan. Penentuan node terbaik bisa dilakukan menggunakan fungsi yang disebut sebagai fungsi evaluasi f(n),  fungsi  dari  evaluasi  pencarian  terbaik  pertama  dapat  berupa  perkiraan  biaya  dari  suatu  node  ke  suatu tujuan  atau  kombinasi  antara  biaya  aktual  dan  perkiraan  biaya  [16].  Best  First  Search  bekerja  dengan  cara memperluas node atau  simpul  yang  mendekati  kecocokan  yang  sesuai  dengan  aturan [17] . Pencarian  rute terbaik  dengan (Best  First  Search) merupakan  cara  yang menggabungkan  keuntungan  untuk  kelebihan  dari
pencarian Breadth  First dan Depth  First [18][19].  Cara  kerja  Algoritma  Best  First  Search  yaitu  dengan menggunakan  nilai-nilai  heuristic  dalam  mencari  solusi  permasalahannya  [20].  Pada  setiap  langkah  proses pencarian  terbaik  pertama,  memilih  simpul-simpul  ( node )  yang  paling  menjanjikan  sesuatu.  Kemudian, dikembangkan  simpul  yang  sudah  terpilih  itu  langsung  menggunakan  aturan-aturan  untuk  menghasilkan penggantinya [21]. Jadi salah satu pada simpul merupakan solusi, maka  pencarian akan berhenti. Jika suatu simpul bukan solusi, maka semua pada suatu simpul baru itu ditambahkan pada suatu himpunan simpul yang telah dibuat. Setelah itu, simpul kembali akan memilih yang paling diharapkan atau sesuai dan melanjutkan prosesnya.  Namun,  jika  suatu  proses  tidak  bisa  mendapatkan  solusi,  selanjutnya  pencabangan  akan  mulai mencari titik simpul yang tidak menjanjikan sesuatu pada cabang di tingkat puncak yang telah diabaikan. Di titik ini, cabang yang lebih menjanjikan sesuatu dan telah terabaikan.
Fungsi heuristic h(n) yaitu estimasi cost dari n pada simpul tujuan. Dalam hal ini sangat penting untuk memilih fungsi heuristic yang lebih baik. Misalkan h*(n) yatu cost sebenarnya dari suatu simpul n ke simpul tujuan [22][23], maka pada algoritma dijkstra dapat beberapa kemungkinan yang bisa terjadi pada pemilihan fungsi heuristic yang sedang digunakan yaitu:
1. Jika h (n) = 0, maka hanya g(n) yang terbilata yaitu A* dengan bekerja seperti hanya algoritma dijkstra.
2. Jika h(n) < h*(n), maka algoritma dijkstra akan mengembangkan pada titik dengan nilai paling terendah dan  algoritma dijkstra akan  menjamin  mendapatkan  lintasan  terpendek.  Nilai  h(n)  terendah  akan membuat algoritma  untuk mengembangkan lebih banyak simpul. Jika h(n) < h*(n), maka h(n)  dapat dikatakan heuristic yang admissible .
3. Jika h(n) = h*(n), dijkstra akan mengikuti pada lintasan. Tetapi hal ini tidak akan terjadi pada semua kasus. Informasi yang sesuai akan mempercepat kinerja dijkstra.
4. Jika h(n) > h*(n), dijkstra tidak menjamin untuk pencarian rute terpendek, tetapi akan berjalan dengan lebih cepat.
5. Jika  h(n)  lebih  tinggi  relative  dengan g(n) sehingga  akan  hanya h(n) yang  bekerja,  maka  dijkstra berubah jadi Greedy Best First Search .

## 3. HASIL DAN DISKUSI
3.1. Pengukuran
Terdapat 10 titik objek lokasi blok parkir, dari titik lokasi tempat masuk tempat pakrir ke tempat lokasi blok parkir yang dituju dengan pemodelan graph untuk menghitung algoritma dijkstra untuk mendapatkan rute terbaik dari titik awal  blok tempat parkir menuju titik tujuan lokasi blok tempat parkir. Dalam graph ini, titik pada objek lokasi tempat parkir yaitu node , sedangkan pada vertex dijalan merupakan suatu garis atau edge yang terhubung antara titik objek lokasi tempat parkir, pada bobot dari jarak terdapat titik yang dihitung dengan jarak  garis  lurus  antara  dua  titik node .  Untuk  menerapkan  algoritma  dijkstra pada  pencarian  rute  terbaik dibutuhkan pemodelan dengan graph pada jaringan jalan di lokasi blok tempat parkir. Pemilihan rute menggunakan  algoritma  dijkstra  dilakukan  menggunakan  metode  Best  First  Search (BFS) ,  metode  best  first  search  akan  diperbolehkan  untuk  mengunjungi node yang  mempunyai  level  lebih rendah jika node yang mempunyai level lebih tinggi memiliki nilai heuristik yang tidak baik. Dari penjelasan algoritma dijkstra dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada graph yang  berarah  mempunyai  G  dan  sumber vertexs didalam  G  dan  V  merupakan  suatu himpunan semua vertices dalam graph G, pada hal ini graph berarah yang berbobot dan sumber dari vertexs dapat disimpulkan sebagai inputan dari algoritma dijkstra. Setiap sisi dari graph adalah pasangan vertices (u,v) yang melambangkan hubungan dari vertex u ke vertex v.
Tabel 1. Keterangan dari Pemodelan Graf Blok Keterangan A Blok A B Blok B C Blok C D Blok D E Blok E F Blok F G Blok G H Blok H I Blok I J Blok J

## 3.2. Hasil
Algoritma Dijkstra untuk mencari lintasan terdekat dari node a ke node g menggunakan graph berbobot yang terhubung. Dengan hasil graph pada jaringan dijalan dari blok lokasi tempat parkir, maka akan dilakukan pencarian dengan Best First Search untuk mencari lintasan terpendek untuk dibandingkan dari titik awal ke titik  terdekat.  Best  First  Search  yaitu  membandingan  terlebih  dahulu  jarak  antara  node  awal  ke node yang terdekat yang mempunyai nilai terkecil maka akan dilalui. Dari hasil pencarian dari titik awal yaitu Blok A ke Blok G dengan rute algoritma dijkstra yang dilakukan menggunakan algorima Best First Search.
Tabel 2. Hasil Best First Search dari simpul a ke simpul yang berhubungan. Langkah Pertama Pada  node  ini  dicari  jalur  terpendek  dari vertex sumber A ke vertex lain. Langkah Kedua Dari  hasil  pencarian  jalur  terpendek  pada langkah pertama antara vertex C dan vertex B maka  dihasilkan vertex B  adalah  jalur terpendek yang mempunyai jarak 10 m. Langkah Ketiga Dari  hasil  pencarian  jalur  terpendek  pada langkah  kedua  antara vertex E  dan vertex F maka  dihasilkan vertex E  adalah  jalur terpendek yang mempunyai jarak 5 m, vertex
E yang berhubungan langsung dengan vertex
G yaitu vertex tujuan.
Hasil dari algoritma dijkstra yaitu jalur terbaik mulai dari simpul asal a= Blok A menuju simpul tujuan g= Blok G. Dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil dijkstra dari Blok A ke Blok G Asal ke Tujuan Rute Keterangan Jarak Total A-G (A-B-F-G) Blok A – Blok B – Blok F – Blok G (10+7+5+5) 27 (A-B-F-G) Blok A – Blok B – Blok F – Blok G (10+7+5+5) 27 (A-B-E-G ) Blok A - Blok B - Blok E - Blok G (10+5+5) 20
Gambar 3. Hasil dijkstra dari Blok A ke Blok G
Dalam hasil pencarian rute dengan algoritma dijkstra yang dilakukan menggunakan Best First Search dengan sistem yang telah dibuat dari titik A (Blok A) hingga titik G (Blok G). Dengan hasil Best First Search yaitu membandingan terlebih dahulu jarak antara node awal ke node yang terdekat yaitu A (Blok A) hingga titik C (Blok C) dengan jarak 25 meter, sedangkan A (Blok A) ke titik B (Blok B) dengan jarak 10 meter, maka yang mempunyai nilai terkecil akan dilalui. Dari hasil pencarian dari titik awal yaitu A (Blok A) hingga titik G (Blok G) dihasilkan rute tebaik dengan rute yang dilalui yaitu Blok A - Blok B - Blok E - Blok G dengan total jarak 20 meter.

## 4. KESIMPULAN
Permasalahan  pencarian  lokasi  parkir  terbaik,  pemodelan  menggunakan graph untuk  menghitung algoritma dijkstra untuk mendapatkan rute terbaik dari titik  awal ke titik akhir dari lokasi blok parkir.  Pada graph ini titik objek pada lokasi parkir merupakan node awal, sedangkan jalan merupakan garis atau edge yang terhubung antara titik lokasi tempat parkir yang mempunyai bobot jarak antara titik didapat menggunakan perhitungan  dari  jarak  garis  lurus  antara  dua  titik node .  Untuk  menerapkan  pada  algoritma  dijkstra  untuk pencarian rute terbaik diperlukan pemodelan graph pada jaringan jalan di lokasi blok tempat parkir. Pemilihan untuk rute dalam algoritma dijkstra dilakukan dengan menggunakan algoritma Best First Search (BFS), best first  search  diperbolehkan  untuk  mengunjungi node pada  level  lebih  kecil  jika node pada  level  lebih  tinggi memiliki nilai tidak baik.
Dari hasil pembahasan dan pengujian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa algoritma Dijkstra telah berhasil diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan jalur terpendek dari rute asli menuju objek-objek blok tempat parkir sehingga menghasilkan efisiensi waktu. Pada sistem ini menghasilkan solusi rute dengan total jarak minimal dari titik awal Blok A menuju titik akhir Blok G dengan total jarak 20 meter.

## REFERENSI
[1] Angriani, H., & Saharaeni, Y. (2020). Implementasi Algoritma Best First Search Dalam Sistem Pakar Pertolongan Pertama Pada Bayi dan Anak. Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 10(2). https://doi.org/10.35585/inspir.v10i2.2575
[2] Bunaen, M. C., Pratiwi, H., & Riti, Y. F. (2022). PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK MENENTUKAN  RUTE  TERPENDEK  DARI  PUSAT  KOTA  SURABAYA  KE  TEMPAT BERSEJARAH. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 4(1).
[3] Bertarina, & Arianto, W. (2021). Analisis Kebutuhan Ruang Parkir (Studi Kasus pada Area Parkir ICT Universitas Teknokrat Indonesia). Jurnal SENDI, 02(02).
[4] Saputra, I., & Ahmad, D. (2020). Algoritma Genetika Untuk Menentukan Jalur Terpendek Wisata Kota Bukittinggi. Journal of Mathematics UNP, 3(1).
[5] Ahdan, S., & Setiawansyah. (2020). Pengembangan sistem informasi geografis untuk pendonor darah dengan algoritma dijakartaa berbasis android. Jurnal Sains Dan Informatika, 6(2).
[6] Pratama, Z., Hartama, D., Ridwan Lubis, M., Retno Andani, S., & Okta Kirana, I. (2020). Penerapan Metode  Dijkstra  untuk  Menentukan  Jalur  Lintasan  Terpendek  Kota  Kisaran  Menuju  Objek  Wisata Simalungun. Rekayasa Teknik Informatika Dan Informasi, 1(2).
[7] A Pahlevi, M. R., & Komalasari, R. T. (2022). Implementasi Algoritma Dijkstra Rute Terpendek pada Aplikasi  WisKul  PasMing.  Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi),  6(4). https://doi.org/10.35870/jtik.v6i4.554.
[8] Gautama, I. P. W., & Hermanto, K. (2020). Penentuan Rute Terpendek dengan Menggunakan Algoritma Dijkstra pada
Jalur Bus Sekolah. Jurnal Matematika, 10(2).
https://doi.org/10.24843/jmat.2020.v10.i02.p128
[9] Indrayanti,  I.,  Risqiati,  R.,  &  Setianto,  W.  (2020).  Penentuan  Rute  Terpendek  Perjalanan  Promosi Marketing Menggunakan Algoritma Dijkstra. IC-Tech.
[10] Hidayah,  A.  A.  (2022).  PENERAPAN  ALGORITMA  DIJKSTRA  PADA  APLIKASI  JASA TRANSPORTASI ONLINE DI KOTA MEDAN. AL-ULUM: JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI, 7(1). https://doi.org/10.31602/ajst.v7i1.5710
[11] Muharrom, M. (2020). IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA DALAM PENENTUAN JALUR TERPENDEK  STUDI  KASUS  JARAK  TEMPAT  KULIAH  TERDEKAT.  Indonesian  Journal  of Business Intelligence (IJUBI), 3(1). https://doi.org/10.21927/ijubi.v3i1.1229
[12] Supiyandi,  &  Eka,  M.  (2018).  Penerapan  Teknik  Pewarnaan  Graph  Pada  Penjadwalan  Ujian Dengan  Algoritma Welch-Powell. ALGORITMA: Jurnal Ilmu Matemattika Dan Komputer, 3(1).
[13] Baharudin, I., Purwanto, A. J., Budiman, T. R., & Fauzi, M. (2021). IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA  UNTUK  MENENTUKAN  JALUR  TERPENDEK  DALAM  DISTRIBUSI  BARANG. Jurnal  Lebesgue :  Jurnal  Ilmiah  Pendidikan  Matematika,  Matematika  Dan  Statistika,  2(2). https://doi.org/10.46306/lb.v2i2.74
[14] Mahardika,  F.  (2019).  Penerapan  Teori  Graf  Pada  Jaringan  Komputer  Dengan  Algoritma  Kruskal. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 4(1). https://doi.org/10.30591/jpit.v4i1.1032
[15] Arif,  A.,  &  Sasmita.  (2021).  IMPLEMENTASI  HANNAFIN  &  PECK  MODEL  PADA  APLIKASI ANIMASI PEMBELAJARAN TEORI GRAPH BERBASIS ANDROID. Jurnal Teknologi Informasi Mura, 13(1).
[16] Sulistiani,  H.,  Wardani,  F.,  &  Sulistyawati,  A.  (2019).  Application  of  Best  First  Search  Method  to Search  Nearest  Business  Partner  Location  (Case  Study:  PT  Coca  Cola  Amatil  Indonesia,  Bandar Lampung).  Proceedings  -  2019  International  Conference  on  Computer  Science,  Information Technology,
and Electrical Engineering, ICOMITEE 2019.
https://doi.org/10.1109/ICOMITEE.2019.8920905
[17] Liana, L. I., & Nudin, S. R. (2020). Implementasi Algoritma Best-First Search untuk Aplikasi Mesin Pencari  Handphone  pada  E-commerce  (Apenphone).  Journal  of  Informatics  and  Computer  Science (JINACS), 2(01). https://doi.org/10.26740/jinacs.v2n01.p67-73
[18] Sujaini, H., Perwitasari, A., & Januardi, T. (2023). Sistem Pembelajaran Algoritma Best First Search, Breadth First Search & Depth First Search. Jurnal Teknik Indonesia, 2(2). https://doi.org/10.58860/jti.v2i2.15
[19] Muhardono, A. (2023). Penerapan Algoritma Breadth First Search dan Depth First Search pada Game Angka. Jurnal Minfo Polgan, 12(1). https://doi.org/10.33395/jmp.v12i1.12340
[20] Herfandi,  H.,  Soleha,  U.,  Susilo  Yuda  Irawan,  A.,  Ahmad  Baihaqi,  K.,  &  Maulana,  R.  (2022). Implementasi  Algoritma  Best  First  Search  untuk  Pencarian  Rute  Terpendek  pada  Aplikasi  Cerdas Pendaftaran Santri Baru. Syntax : Jurnal Informatika, 11(01). https://doi.org/10.35706/syji.v11i01.6398
[21] Mardiana,  M.,  Despa,  D.,  Ardhi  Muhammad,  M.,  Septiana,  T.,  &  Lorenza,  T.  A.  (2022).  SISTEM NAVIGASI  AUGMENTED  REALITY  DENGAN  PENCARIAN  JALUR  TERBAIK  MENUJU LOKASI  PUSTAKA  (STUDI  KASUS  PADA  UPT  PERPUSTAKAAN  UNILA).  Jurnal  Profesi Insinyur Universitas Lampung, 3(2). https://doi.org/10.23960/jpi.v3n2.78
[22] Purwoko  Aji,  D.  K.,  Ririd,  A.  R.  T.  H.,  &  Setiyawan,  A.  (2019).  Pencarian  Jalur  Terpendek  Untuk Penjemputan  Barang  Kiriman  Pelanggan  Mitra  (Studi  Kasus  Pada  Kantor  Pos  Malang).  In  Jurnal Informatika Polinema (Vol. 5, Issue 2).
[23] Angriani, H., & Saharaeni, Y. (2020). Implementasi Algoritma Best First Search Dalam Sistem Pakar Pertolongan Pertama Pada Bayi dan Anak. Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 10(2). https://doi.org/10.35585/inspir.v10i2.2575