## Algoritma Haversine pada Sistem Informasi Geografis: Tinjauan Literatur Sistematis
Mau’idzoh Hasanah 1 , Aries Suharso 2
1,2 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361 Email: 1 mauidzoh123@gmail.com , 2 aries.suharso@unsika.ac.id

## Abstrak
Seiring perkembangan zaman, semakin banyak pembangunan yang dilakukan, mulai dari pembangunan gedung, perumahan, supermall, hotel, dan sebagainya. Bangunan yang semakin banyak  mengakibatkan  tatanan  pada  permukaan  bumi  berubah  dan  menjadikan  semakin banyaknya  jalan.  Jalan  yang  semakin  banyak  dan  sempit,  membuat  masyarakat  menjadi  sulit dalam menempuh perjalanan ke suatu tempat tujuan, terlebih di daerah asing. Berangkat dari masalah ini, muncul keresahan masyarakat yang tidak mengetahui jarak tempat tujuan sehingga sulit  untuk  berpergian  ke  mana  pun.  Namun,  dengan  hadirnya  teknologi  yang  semakin berkembang,  dapat  dijadikan  solusi  praktis  untuk  masalah  tersebut.  Teknologi  yang  dapat dimanfaatkan tersebut dapat disebut dengan Sistem Informasi Geografis (SIG). Dengan bantuan dengan  algoritma  haversine  untuk  perhitungan  jarak,  SIG  memberikan  informasi  geografis permukaan bumi dalam bentuk sistem. Tinjauan ini bertujuan untuk menyajikan gambaran yang komprehensif  tentang  keakuratan  algoritma  haversine  pada  sistem  informasi  geografis  yang berguna untuk membantu persoalan masyarakat tersebut.
Kata  Kunci — Algoritma  Haversine,  Sistem  Informasi  Geografis,  SIG,  Tinjauan  Literatur Sistematis

## Abstract
Along with the times, more and more developments are being carried out, starting from the construction of buildings, housing, supermalls, hotels, and so on. More and more buildings cause  the  order  on  the  earth's  surface  to  change  and  make  more  and  more  roads.  Roads  are becoming  more  and  more  narrow,  making  it  difficult  for  people  to  travel  to  a  destination, especially in foreign areas. Departing from this problem, there is anxiety among the people who do not know the distance to their destination, making it difficult to go anywhere. However, with the presence of increasingly developing technology, it can be used as a practical solution to this problem. The technology that can be utilized is called a Geographic Information System (GIS). With  the  help  of  the  haversine  algorithm  for  distance  calculation,  GIS  provides  geographic information  on  the  earth's  surface  in  the  form  of  a  system.  This  review  aims  to  present  a comprehensive  picture  of  the  accuracy  of  the  haversine  algorithm  in  geographic  information systems that is useful for helping these community problems.
Keywords — Haversine Algorithm, Geographic Information System, GIS, Systematic Literature Review
Diajukan: 20 June 2023 Disetujui: 25 June 2023 Dipublikasi: 11 July 2023

## 1. PENDAHULUAN
Jalan merupakan sarana bagi manusia  untuk  melakukan  segala  aktivitas, terutama sebagai landasan untuk sampai ke tempat  tujuan.  Begitu  pentingnya  sebuah jalan, hampir menjadikannya sebagai kebutuhan primer bagi manusia [1]. Namun,
seiring  perkembangan  zaman,  terdapat peningkatan  jumlah  pendirian  bangunan, seperti  gedung,  perumahan, supermall , hotel,  dan  sebagainya.  Bangunan  yang semakin  banyak  mengakibatkan  tatanan pada permukaan bumi berubah dan menjadikan semakin banyaknya jalan. Jalan yang  semakin  banyak  dan  sempit,  justru membuat  masyarakat  menjadi  sulit  dalam menempuh  perjalanan  ke  suatu  tempat tujuan,  terlebih  di  daerah  asing.  Berangkat dari  masalah  tersebut,  muncul  keresahan masyarakat  yang  tidak  mengetahui  jarak tempat tujuan sehingga sulit untuk berpergian  ke  mana  pun.    Namun,  dengan hadirnya teknologi yang semakin berkembang,  dapat  dijadikan  solusi  praktis untuk  masalah  tersebut.  Teknologi  yang dapat  dimanfaatkan  tersebut  dapat  disebut dengan Sistem Informasi Geografis (SIG).
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) juga  dapat  diterapkan  untuk  menjadi  solusi atas  masalah  yang  berhubungan  dengan pemetaan.  SIG  diimplementasikan  dengan memakai informasi berdasarkan pengolahan sejumlah data, yaitu data geografis atau data yang  berkaitan  dengan  posisi  obyek  di permukaan  bumi  [2].  Dalam  perhitungan jarak, dapat menggunakan algoritma haversine yang  menggunakan konsep geometri dalam perhitungannya.
Algoritma  haversine  merupakan langkah persamaan dalam menghitung jarak antara  dua  titik  dalam  sebuah  permukaan bola.  Dalam  sistem  navigasi,  algoritma  ini merupakan  persamaan  penting,  yang  di mana  akan  menghasilkan  hasil  jarak  yang dinilai  akurat  antara  dua  titik  karena memperhatikan radius permukaan bumi [3]. Pada  permukaan  bumi,  data  titik  lokasi diambil dari garis bujur ( longitude ) dan garis lintang  ( latitude )  [4],  [5]  yang  umumnya koordinat ini diperoleh dari GPS [6], [7]. Penggunaan  algoritma  haversine pada Sistem Informasi Geografis (SIG) telah diimplementasikan pada penelitian-
penelitian  sebelumnya  dalam  beberapa tahun terakhir. Beberapa studi literatur yang telah dipublikasi, antara lain:
• Aplikasi  sebaran  titik  lokasi  suatu tempat  [8],  dengan  memakai  Maps API untuk pemetaan suatu tempat.
• Aplikasi  pencarian  lokasi  suatu tempat terdekat [9], tempat terdekat akan  muncul  di  paling  atas  pada daftar, dan berurut ke bawah sampai pada yang terjauh.
• Aplikasi  layanan  informasi  rute antara  dua  lokasi  [10],  informasi terkait  rute  antara  dua  lokasi  yang dihitung berdasarkan titik koordinat garis bujur dan garis lintang.
Studi-studi tersebut telah menunjukkan penerapan algoritma
haversine  pada  sistem  informasi  geografis. Namun,  tidak  banyak  yang  menjelaskan mengenai  keakuratan  algoritma  haversine dibanding algoritma lain dalam menghitung jarak pada sistem informasi geografis.
Oleh  karena  itu,  dalam  artikel  ini kami mencoba melakukan tinjauan literatur sistematis  dengan  menggunakan  metode meta-analisis  dari  penelitian  sebelumnya menggunakan  algoritma  haversine  pada sistem  informasi  geografis.  Pembuatan evaluasi yang lebih jelas dan ringkas dengan menggunakan  metode  meta-analisis  dan tinjauan sistematis. Keuntungan dari tinjauan  sistematis  dapat  diperluas  lebih lanjut  jika  terdapat  lebih  banyak  penelitian tentang  subyek  serupa.  Selain  itu,  tinjauan sistematis  dapat  membantu  para  ilmuwan mengungkap faktor lebih cepat, mengurangi bias  data,  mendefinisikan  variabel  dengan lebih akurat, menemukan tren yang mungkin terlewatkan  oleh  peneliti  sebelumnya,  dan memilih arah topik studi di masa depan [11]. Tinjauan  sistematis  pula  dapat  membantu peneliti dalam membandingkan, memperdebatkan, dan memilih dari literatur yang lebih besar tingkat relevansinya untuk mendapatkan  hasil  yang  dapat  dipercaya [12].

## 2. METODE PENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini diharapkan dapat menjawab empat pertanyaan penelitian atau research question
(RQ) berikut ini.
• RQ1:  Publikasi  apa  yang  menjadi target  utama  analisis  algoritma
haversine  pada  sistem  informasi geografis?
• RQ2:  Lingkungan  seperti  apa  yang diamati  untuk  analisis  algoritma haversine  pada  sistem  informasi geografis? Data apa yang
digunakan?
• RQ3:  Apakah  algoritma  haversine terbukti  akurat  daripada  algoritma lainnya  pada  sistem  informasi geografis?
• RQ4:  Bagaimana  kinerja  algoritma haversine  dalam  menyelesaikan masalah  pada  sistem  informasi geografis? Setelah pertanyaan penelitian ditentukan,  menyaring paper literatur  dan memilih paper yang  paling  relevan, mengolah  datanya,  maka  langkah  yang terakhir adalah mensintesis hasilnya. Untuk setiap  pertanyaan  penelitian,  hasilnya disajikan dalam bentuk tabel atau grafik.
Dalam  menyaring  dan  memilih literatur yang paling relevan, kami menggunakan metode PRISMA [13] sebagai strategi  pencarian  untuk  meninjau  secara komprehensif dan sistematis dari penelitian sebelumnya terkait algoritma haversine pada sistem  informasi  geografis.  Alat  pencarian yang  digunakan  berupa software bernama Harzing’s  Publis  or  Perish.  Pada  mesin pencari literatur ini dipilih sumber data dari Google  Scholar  dan  Crossref  dengan mencari  judul  “Haversine  for  Nearest” dengan kata kunci “haversine”  dan “geographic  information  system”  pada periode tahun 2018 hingga 2020.
Penelitian  yang  tidak  memakai algoritma  haversine  dan  sistem  informasi geografis dihilangkan dari kumpulan artikel yang  diperoleh.  Setiap  artikel  dinilai berdasarkan penggunaan basis data algoritma  haversine,  sistem  informasi geografis  atau  layanan  berbasis  lokasi, akurasi hasil, dan tahun publikasi. Terdapat sekitar 86 artikel tentang algoritma haversine  pada  sistem  informasi  geografis yang dipublikasikan dari tahun 2018 hingga 2020  (Gambar  1).  Pencarian  literatur dilakukan  pada  tanggal  23  Oktober  2022 melalui software Harzing’s Publis or Perish pada dua sumber data terbuka yaitu Google
Scholar  dan  Crossref  dengan  konteks judul artikel  “Haversine  for  Nearest”  dan  kata kunci “haversine” dan “geographic information  system”,  dengan  membatasi periode  publikasi  antara  tahun  2018  dan 2020.
Proses pemilihan pencarian literatur pada  Gambar  1  dilakukan  sesuai  dengan konsep PRISMA, penjelasan rinci dipaparkan sebagai berikut. 1) Identification: pencarian awal diperoleh  3  artikel  dari  Google Scholar dan 83 artikel dari Crossref. Hasilnya  terdapat  86  artikel  yang didapatkan  dari  proses  identifikasi ini. 2) Screening: dari  86  artikel  ternyata terdapat  4  artikel  yang  merupakan duplikasi sehingga diperoleh
(n=82).  Proses  pada  tahap  ini digunakan aplikasi Microsoft Excel. Selanjutnya,  artikel  yang  tidak relevan  yaitu  tidak  mengandung teks  “haversine”  atau  “sistem informasi  geografis”  pada  bagian abstrak  dibuang.  Terdapat  n=29 yang  dihilangkan,  sehingga  tersisa 53 artikel.
3) Eligibility: pada  tahap  ini,  teks lengkap  artikel  diperiksa  yang bertujuan untuk menemukan artikel penelitian  yang  secara  konsisten menerapkan  algoritma  haversine dan mengandung analisis kuantitatif atau  nilai  akurasi.  Sebanyak  n=26 artikel dibuang karena tidak terdapat algoritma  haversine  di  dalamnya. Lalu,  terdapat  n=12  yang  tidak mengandung  analisis  kuantitatif dikeluarkan.  Sehingga  tersisa  n=15 artikel.
4) Included: artikel  tersisa  n=15  yang memuat konteks “algoritma
haversine”  dan  atau  “sistem informasi  geografis”,  dengan  jenis artikel  berupa  eksperimen  atau observasi, bukan paper review . Hal ini  dikarenakan  tinjauan  bersifat sistematis  dan  meta-analisis,  bukan tinjauan naratif. Artikel yang terpilih ini akan diolah datanya dan
dijadikan  referensi  untuk  tinjauan literatur sistematis.
Gambar 1. Diagram alur kerja PRSIMA untuk tinjauan literatur sistematis

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pencarian studi literatur menggunakan metode PRISMA mengahasilkan  lima  belas  artikel  yang kemudian dianalisis secara mendalam, yang dapat menjawab empat pertanyaan penelitian (RQ). Menjawab RQ1, Gambar 2 menunjukkan persentase jumlah artikel pada masing-masing jurnal.
Gambar 1. Sumber publikasi artikel terpilih
Pada  grafik  tersebut  dapat  diambil persentase  publikasi  yang  paling  banyak memunculkan jurnal yang terpilih. Peringkat pertama yakni IEEE 23% (n=3), kedua IOP Publishing  dan  EAI  15%  (n=2),  ketiga Lembaga  Publikasi  Ilmiah  dan  Penerbitan Universitas  Muhammadiyah  Purwokerto,
STMIK  Budi  Darma,  Universitas  Serang Raya, Universitas Muhammadiyah Magelang,  Sunan  Gunung  Djati  State Islamic  University  of  Bandung,  LPPM Universitas  Ibn  Khaldun  Bogor,  dan Lembaga  Layanan  Pendidikan  Wilayah  IV 7%  (n=1).  Rincian  nama-nama  jurnal  lebih jelas dapat dilihat pada Tabel I. Tabel I. Sumber publikasi artikel terpilih Nama Jurnal Publikasi Tahun Jumlah CyberneticsCom IEEE 2019 1 Journal of Physics IOP Publishing 2020 1 Jurnal Online Informatika Sunan Gunung Djati  State Islamic University of Bandung 2019 1 ICCED IEEE 2018 1 IES IEEE 2020 1 IOP  Conference Series IOP Publishing 2020 1 Krea-TIF LPPM Universitas Ibn Khaldun Bogor 2019 1 Jurnal Komtika Universitas Muhammad iyah Magelang 2018 1 ICONISTECH EAI 2020 1 Jurnal  Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) STMIK Sinar Nusantara Surakarta 2020 1 ICONISTECH EAI 2020 1 Jurnal Media Informatika Budidarma STMIK Budi Darma 2020 1 JUITA: Jurnal Informatika LPIP Universitas Muhammad iyah Purwokerto 2019 1 JSiI (Jurnal Sistem Informasi) Universitas Serang Raya 2019 1 Jurnal Tekno Insentif LLDIKTI Wilayah IV 2020 1
Untuk  menjawab  pertanyaan  RQ2, kami melihat melalui artikel yang dipilih dan kemudian mencari metadata yang berkaitan dengan  lokasi  penelitian  masing-masing paper dan keadaan lingkungan dari cakupan area.  Tabel  II  mencantumkan  lokasi,
lingkungan  sekitar,  dan  data  yang  diambil untuk  algoritma  haversine  pada  sistem informasi geografis.
Tabel II. Data dan lingkungan artikel terpilih Referensi Lingkungan Data [14] Syiah Kuala University (Banda Aceh) JSON [15] Samarinda Location-Based Service (LBS) [16] Tangerang Website Kementerian Agama [17] Sukabumi LBS [18] Surabaya Data Aktivitas Parkir [19] Yogyakarta Fact-finding [20] Bogor Observasi [21] Magelang Observasi [22] Bandung Observasi, interview, studi literatur, internet [23] Gunung Merapi Jalur Selo (Magelang) Observasi dan Studi Pustaka [24] Jawa Barat Website Kementerian Agama [25] Yogyakarta Observasi, studi literatur, wawancara [26] Tasikmalaya Observasi [27] Banten Studi literatur, wawancara [28] Bandung Location-Based Service (LBS) Tabel III. Tingkat akurasi tiap algoritma Algoritma Referensi Akurasi Haversine [14],  [15],  [17], [19],  [21],  [22], [24], [26], [28] 99 99,89 98 93 90 98 99,62 83 98,66 Euclidean [15], [24], [28] 99,78 99,58 98,51 Djikstra [23] 93 Manhattan [28] 75,98 Tabel IV. Peran tiap algoritma pada sistem informasi geografis Referensi Algoritma Tugas [14], [16], [26] Haversine Pencarian lokasi tempat terdekat [15], [24] Haversine, Euclidean [17], [22], [25] Haversine Penzonaan dengan radius tertentu [18], [19], [20], [21], [27] Haversine Persebaran lokasi tempat [23] Haversine, Djikstra Penentuan rute terpendek [28] Haversine, Euclidean, Manhattan Perhitungan jarak akurat
Dilihat  dari  Tabel  II  ternyata sebagian  besar  penelitian  menggunakan observasi  dalam  pengambilan  datanya.
Namun,  beberapa  penelitian  menggunakan data  yang  berasal  dari Location  Based Services (LBS) yang umumnya menggunakan  Maps  API  dan  dengan bantuan Global  Positioning  System (GPS) untuk  mengambil  data  koordinat  pengguna melalui smartphone .
Berdasarkan  analisis  pada  setiap artikel  yang  memberikan  akurasi  algoritma perhitungan  jarak  yang  terlihat  pada  Tabel III,  didapat  empat  algoritma  yang  paling banyak  digunakan  untuk  perhitungan  jarak pada  sistem  informasi  geografis.  Terbukti
bahwa  algoritma  haversine  merupakan algoritma penghitung jarak terakurat dengan tingkat  akurasi  (99,89  persen  di  [15]), euclidean (99,78 persen di [15]), djikstra (93 persen di [23]), dan manhattan (75,98 persen di [28]).
Meskipun algoritma euclidean bersaing  dengan  haversine  di  antara algoritma  lain  dengan  nilai  akurasi  terbaik kedua,  pada  kenyataannya,  tidak  sedikit peneliti yang memilih pendekatan euclidean. Hal ini bisa menjadi perbandingan hasil dari sejumlah  situasi  permasalahan  dan  fakta yang berbeda.
Menjawab pertanyaan RQ4, terlihat pada tabel IV, terdapat lima tugas yang dapat
dilakukan  oleh  tiap  algoritma  khususnya haversine. Tugas yang dapat dilakukan yaitu pencarian lokasi tempat terdekat [14], [15], [16],  [24],  [26],  penzonaan  dengan  radius tertentu  [17],  [22],  [25],  persebaran  lokasi tempat [18], [19], [20], [21], [27], penentuan rute  terpendek  [23],  dan  perhitungan  jarak terdekat [28].
Tinjauan kami terhadap hasil akurasi  tertinggi  pada  literatur  [15],  [24], [28],  memperlihatkan  algoritma  haversine sangat  baik  dalam  menghitung  jarak,  yang kemudian disusul oleh algoritma euclidean. Ketiga literatur tersebut saling membandingkan antara dua algoritma yaitu haversine dan euclidean. Perhitungan algoritma  haversine  yang  menggunakan konsep trigonometri menggambarkan bentuk asli dari bumi itu sendiri yakni, bola. Dengan mengikutsertakan radius permukaan bumi  dalam  perhitungan,  menjadikan  hasil perhitungan  jarak  dari  algoritma  haversine sangat  tepat  dan  akurat,  karena  serupa dengan  bentuk  aslinya.  Berikut  rumus algoritma haversine pada persamaan (1).
ℎ𝑎𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑛 ( 𝑑 𝑟 ) =  ℎ𝑎𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑛(𝜙 2 − 𝜙 1 )
+ cos(𝜙 1 ) cos(𝜙 2 )
ℎ𝑎𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑛(𝜆 2 − 𝜆 1 )
Ket: r=Jari-jari bumi  d=Jarak
𝜙 1 = Latitude 1 𝜙 2 = Latitude 2 𝜆 1 = Longitude 1 𝜆 2 = Longitude 2
Data yang digunakan dalam
perhitungan  haversine  menggunakan  garis bujur ( longitude ) dan garis lintang ( latitude ) yang diperoleh dari GPS ( Global Positioning System ) pada perangkat pengguna. Koordinat pengguna dan
koordinat  tempat  tujuan  dijadikan  dua  titik yang  ditarik  garis  lurusnya,  serta  dihitung jaraknya  dengan  formula  haversine  dengan memasukkan kemiringan bumi.
Euclidean menjadi algoritma dengan tingkat akurasi hampir mirip dengan haversine.  Algoritma  ini  menggunakan konsep  ruang  Euklidis  dalam  menghitung jarak  dua  titik.  Euclidean  menggunakan konsep phytagoras dalam menghitung jarak
antara  dua  titik.  Namun,  keakuratan  dari algoritma  ini  masih  kalah  dibanding haversine karena
mengabaikan kelengkungan  bumi  (bola).  Berikut  rumus algoritma euclidean pada persamaan (2).
𝑑 =   √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) + (𝑦 1 − 𝑦 2 )
Ket: x
1 = Latitude 1  x 2 = Latitude 2 y 1 = Longitude 1  y 2 = Longitude 2 d=Jarak
Meskipun  ketiganya  menggunakan berbagai metodologi dan aturan pengamatan masing-masing  dengan  batasannya  sendiri, hingga  saat  ini,  ketiga  literatur  tersebut menghasilkan  hasil  terbaik  daripada  yang lainnya.  Namun,  penelitian  lebih  lanjut masih  diperlukan  untuk  mencapai  hasil dengan tingkat keakuratan lebih tinggi, dan cakupan  yang  lebih  luas.  Studi  selanjutnya kemungkinan  akan  menyertakan  lebih banyak  algoritma  perhitungan  jarak  pada sistem informasi geografis sehingga keakuratan dari algoritma haversine maupun algoritma  lainnya  dapat  dibuktikan  secara tepat  dan  lebih  terpercaya.  Hal  ini  akan menjadi  manfaat  bagi  penelitian  sistem informasi  geografis  dengan  implementasi nyata di masyarakat.

## 4. KESIMPULAN
Tinjauan literatur sistematis ini telah memberikan analisis kuantitatif dan kualitatif  yang  sangat  diperlukan  dalam bidang  sistem  informasi  geografis  yang berkembang pesat ini.
Sejak tahun 2018 hingga 2020, lebih dari  86  artikel  jurnal  dan  konferensi  telah dikumpulkan,  dan  tinjauan  sistematis  ini diperkirakan akan terus berkembang di masa mendatang.  Penyaringan  dilakukan  dan mendapatkan  lima  belas paper penelitian yang dikaji serta ditinjau secara mendalam. Artikel paling banyak muncul pada sumber data  terbuka  IEEE  sebanyak  tiga paper , disusul  oleh  IOP  Publishing  sebanyak  dua paper .
Algoritma  haversine  pada  sistem informasi geografis adalah bidang penelitian
(1)
(2)
yang sedang dibutuhkan di era pembangunan  yang  menjadikan  jalanan semakin  banyak.  Algoritma  haversine terbukti akurat dalam menyelesaikan masalah  perhitungan  jarak  antara  dua  titik karena  menyertakan  kelengkungan  bumi daripada  algoritma  lainnya.  Disusul  oleh algoritma  euclidean  yang  memiliki  tingat akurasi tinggi di bawah haversine.

## 5. SARAN
Tinjuan literatur sistematis ini masih perlu  ditingkatkan  dalam  segi  algoritma yang dibandingkan. Algoritma yang dibandingkan dapat lebih diperbanyak untuk menghasilkan  bukti  akurasi  yang  kuat. Kemudian, cakupan literatur yang diperoleh dapat  diperluas  terkait  sistem  informasi geografis sehingga akan dapat menghasilkan solusi  yang  nyata  bagi  permasalahan  di masyarakat. Maka dari itu, kami menyarakan  untuk  penelitian  selanjutnya dapat lebih baik dan memperbaiki kekurangan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Hartanti, D., Lubis, H., dan Handayani,  D.,  “Rancang  Bangun Sistem Informasi Geografis Pendataan Infrastruktur  Jalan  Berbasis  Android
(Studi Kasus: Kota Bekasi)”, PETIR:
Jurnal  Pengkajian  dan  Penerapan Teknik Informatika , vol. 11, no. 2, hal. 148-163, 2018, doi: 10.33322/petir.v11i2.346.
[2]  Kurniawan,  K.  dan  Antoni,  D., “Visualisasi  Data  Penduduk  Dalam Membangun  E-government  Berbasis Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)”,
Jurnal SISFOKOM: Sistem Informasi dan Komputer , vol. 9, no. 3, hal. 310- 316, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.828. [3]  Fauzi, A., Pernando, F.,  dan Raharjo, M.,  “Penerapan  Metode  Haversine Formula  Pada  Aplikasi  Pencarian
Lokasi Tempat Tambal Ban
Kendaraan Bermotor Berbasis Mobile Android”, Jurnal  Teknik  Komputer
AMIK  BSI ,  vol.  4,  no.  2,  hal.  56-63,
2018, doi: 10.31294/jtk.v4i2.3512.
[4]  Nugroho,  A.,  Jumardi,  R.,  dan Ramadhania,  N.  F.,  “Penerapan Metode  Haversine  Formula  Untuk Penentuan Titik Kumpul pada Aplikasi  Tanggap  Bencana”, Jurnal
METIK , vol. 4, no. 2, hal. 70-75, 2020, doi: 10.47002/metik.v4i2.190.
[5]  Mahatmi, M. F., Hasanuddin, T.,  dan Umar,  F.,  “Implementasi  Metode Haversine Formula untuk Menentukan Jarak  Terdekat  pada  Pengantaran  Air Galon  Depot  Anantama  Berbasis Android”, Buletin  Sistem  Informasi dan Teknologi Islam , vol. 3, no. 1, hal. 69-78, 2022, doi: 10.33096/busiti.v3i1.1098.
[6]  Purnawan,  S.  I.,  Marisa,  F.,  dan Wijaya,  I.  D.,  “Aplikasi  Pencarian Pariwisata  Dan  Tempat  Oleh-Oleh Terdekat Menggunakan Metode Haversine  Berbasis  Android”, JIMP: Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan ,  vol.  3,  no.  2,  hal.  10-16, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i2.166.
[7]  Prihantoro, D. D.  dan Wahyuddin M. I., “Implementasi Algoritma Haversine  Formula  dan  Location Based Service Pada Aplikasi Pencarian Lokasi Bird Contest Berbasis  Android”, Jurnal  Media Informatika Budidarma , vol. 6, no. 1, hal. 663-671, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3546.
[8]  Jatnika, H., Rifai, M. F., Purwanto, Y. S., dan Sitohang J. H., “Implementasi Metode  Haversine  Formula  Pada
Aplikasi  Android  Untuk  Menentukan Zona  Titik  Pencarian  Ikan:  Studi Kasus Nelayan Kabupaten Indramayu”, PETIR: Jurnal Pengkajian  dan  Penerapan  Teknik Informatika ,  vol.  13,  no.  2,  hal.  168-
179, 2020, doi: 10.33322/petir.v13i2.1045.
[9]  Hidayat, D. K. dan Harjanta, A. T. J.,
“Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem Informasi  Geografis  (Sig)  Pencarian Masjid Terdekat Berbasis Android Di
Kota  Semarang  Dengan  Metode
Geolocation Dan Haversine Formula”, Transformatika , vol. 17, no. 1, hal. 34- 40, 2019, doi: 10.26623/transformatika.v17i1.1253. [10] Kartika, S., Suendri, dan Putri, R. A.,
“Sistem  Pencarian  Lokasi  Dan  Rute
Terdekat Menggunakan Metode Haversine  Formula  Pada  Aplikasi Donatur  Pakaian  Berbasis  Android”,
Al Ulum: Sains dan Teknologi , vol. 7, no.  1,  hal.  14-20,  2021,  doi: 10.31602/ajst.v7i1.5678.
[11] Suharso,  A.,  Hendiyeni,  Y.,  Tarigan, S. D., dan Arkeman, Y., “The Role of Machine Learning in Remote Sensing for  Agriculture  Drought  Monitoring: A  Systematic  Review”, IJACSA: International  Journal  of  Advanced
Computer  Science  dan  Applications , vol.  13,  no.  12,  hal.  764-771,  2022, doi: 10.14569/IJACSA.2022.0131290.
[12] O’Hagan,  E.  C.,  Matalon,  S.,  dan Riesenberg,  L.  A.,  “Systematic Reviews  of  The  Literature:  A  Better Way  of  Addressing  Basic  Science Controversies”, Am  J  Physiol  Lung Cell Mol Physiol , vol. 314, hal. L439- L442, 2018, doi: 10.1152/ajplung.00544.2017.
[13] Page, M. J. dkk., “The PRISMA 2020 Statement: An Updated Guideline For Reporting Systematic Reviews”, BMJ ,
vol. 372, 2021, doi: 10.1136/bmj.n71.
[14] Saputra, K., Nazaruddin,  Yunardi, D. H., dan
Andriyani, R., “Implementation of Haversine Formula  on  Location  Based  Mobile Application in Syiah Kuala
University”, 2019 IEEE International Conference on Cybernetics dan Computational  Intelligence  (IEEE CYBERNETICSCOM) , 2019, doi:
10.1109/cyberneticscom.2019.88756
86.
[15] Maria,  E.,  Budiman,  E.,  Haviluddin, dan  Taruk,  M.,  “Measure  distance locating nearest public facilities using Haversine  dan  Euclidean  Methods”,
Journal of Physics: Conference
Series ,  2019,  doi:  10.1088/1742-
6596/1450/1/012080.
[16] Setyorini,  I.,  dan  Ramayanti,  D., “Finding  Nearest  Mosque  Using Haversine Formula on Android Platform”, JOIN:  Jurnal  Online Informatika , vol. 4, no. 1,  hal. 57-62, 2019, doi: 10.15575/join.v4i1.267.
[17] Suryana, A., Reynaldi, F., Pratama, F., Ginanjar,  G.,  Indriansyah,  I.,  dan Hasman,  D.,  “Implementation  Of Haversine Formula On The Limitation Of  E-Voting  Radius  Based  On Android”, 2018  4th  International Conference on Computing, Engineering,  dan  Design  (ICCED) , 2018, doi: 10.1109/icced.2018.00050.
[18] Safitri,  R.  R.,  Pratiarso,  A.,  dan Zainudin,  A.,  “Mobile-based  Smart
Parking Reservation System with Rate
Display  Occupancy  Using  Heuristic Algorithm  dan  Haversine  Formula”, 2020 International Electronics Symposium (IES) , 2020, doi: 10.1109/ies50839.2020.9231654.
[19] Lee,  G.  T.  S.,  Arisandi,  D.,  dan Wasino,  “Travel  App  -  showing nearest  tourism  site  using  Haversine formula  dan  directions  with  Google Maps”, IOP  Conf.  Series:  Materials Science  dan  Engineering ,  2019,  doi: 10.1088/1757-899X/852/1/012161.
[20] Ikhsan,  S.  H.  A.,  Fatimah,  F.,  dan Irawan,  R.  S.,  “Aplikasi  Android Sebaran  Lokasi  UMKM  di  Kota
Bogor  Dengan  Formula  Haversine”, KREA-TIF: Jurnal Teknik Informatika , vol. 7, no. 2, hal. 88-102, 2019, doi:
10.32832/kreatif.v7i2.2654.
[21] Dewantara,  H.,  Hanafi,  M.,  dan Nugraha,  S.,  “Aplikasi  Pencari
Tambal Ban Area Magelang Berbasis Android Dengan Menggunakan Metode Haversine”, Jurnal Komtika –
Komputasi  dan  Informatika ,  vol.  2, no.  1,  hal.  38-48,  2018,  doi: 10.31603/komtika.v2i1.2111.
[22] Syaripudin, U., Fauzi, N. A., Uriawan,
W., “Haversine Formula Implementation to Determine Bandung  City  School  Zoning  Using Android Based Location Based
Service”, ICONISTECH  2019 ,  2019, doi: 10.4108/eai.11-7-2019.2303558.
[23] Sumaryo,  R.  Y.,  Harsadi,  P.,  dan Nugroho,
D., “Implementasi Algoritma  Dijkstra  Dan  Metode Haversine  Pada  Penentuan  Jalur
Terpendek Pendakian Gunung Merapi Jalur Selo Berbasis Android” Electr. – J. Rekayasa dan Teknol. Elektro, vol.
3,  no.  1,  hal.  164–173,  2016,  doi:
10.30646/tikomsin.v8i1.483.
[24] Ramdania,  D.  R.,  Andrian,  R.,  Irfan, M., dan Abidin, R. Z., “On Designing Application of Finding Nearby Islamic  Boarding  Schools  in  West Java  using  Haversine  Formula  dan Euclidean  Distance  Algorithms”, ICONISTECH 2019 , 2019, doi: 10.4108/eai.11-7-2019.2297517.
[25] Winoto,  S.,  Fadlil,  A.,  dan  Umar,  R., “Penerapan  Haversine  Formula  Pada Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  Jalur Zonasi”, Jurnal  Media  Informatika
Budidarma ,  vol.  4,  no.  1,  hal.  103– 109, 2020, doi:
10.30865/mib.v4i1.1573.
[26] Abdillah, A. M., Rianto, dan Kurniati, N.  I.,  “Penerapan  Metode  Haversine
pada  Aplikasi  Layanan  Perbaikan Kendaraan  Berbasis  Location  Based Service”, JUITA: Jurnal Informatika , vol.  7,  no.  2,  hal.  81-92,  2019,  doi: 10.30595/juita.v7i2.4141.
[27] Malik,  D.,  dan  Rosalina,  V.,  “Sistem Pemesanan Makanan tradisional Berbasis Android menggunakan Metode  Haversine  Formula”, JSiI: Jurnal Sistem Informasi , vol. 6, no. 1, hal. 12–19, 2019, doi: 10.30656/jsii.v6i1.1079. [28] Miftahuddin,  Y.,  Umaroh,  S.,  dan Karim,  F.  R.,  “Perbandingan  Metode Perhitungan Jarak Euclidean, Haversine,  dan  Manhattan  dalam Penentuan  Posisi  Karyawan  (Studi
Kasus  :  Institut  Teknologi  Nasional Bandung)”, Jurnal Tekno Insentif , vol. 14,  no.  2,  hal.  69–77,  2020, doi: 10.36787/jti.v14i2.270.