## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Metode Dijkstra untuk Menentukan Jalur Lintasan Terpendek Kota Kisaran Menuju Objek Wisata Simalungun
Zepri Pratama 1,* , Dedy Hartama 1 , Muhammad Ridwan Lubis 2 , Sundari Retno Andani 3 , Ika Okta Kirana 1
1 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
3 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1* zepripratama@gmail.com
Abstrak− Kota Kisaran merupakan salah satu kota yang berada di Provinsi Sumatera Utara, dan objek wisata simalungun merupakan destinasi wisata yang terletak di Kabupaten Simalungun Provinsi sumatera utara. Tujuan dari makalah ini adalah untuk menentukan jalur  lintasan  terpendek  atau  rute  alternatif  dari  kota  Kisaran  (Titik  Awal)  menuju  salah  satu  Objek  Wisata  di  Simalungun  yang mengambil 18 sampel destinasi wisata. Metode yang digunakan pada usulan makalah ini adalah metode Djikstra yang sering digunakan oleh para peneliti maupun akademisi untuk menentukan rute terpendek atau jalur tercepat pada sebuah perjalanan (ekspedisi). D ata penelitian yang digunakan hanya dari goole map untuk menghitung setiap jalur lintasan antar kota menuju objek wisata di kabupaten simalungun. Aplikasi yang digunakan adalah program web PHP untuk simulasi akhir tampilan proses mencari jalur terpendek. Hasil dari penelitian ini berupa informasi  agar penduduk kota  Kisaran lebih mengetahui rute terpendek  dan tercepat untuk menuju objek wisata yang ada di Kabupaten Simalungun.
Kata Kunci: Djikstra, Rute Terpendek, Objek Wisata, Kota Kisaran, Kabupaten Simalungun
Abstract− Kisaran City is one of the cities in North Sumatra Province, and Simalungun tourism object is a tourist destination located in Simalungun Regency, North Sumatra Province. The purpose of this paper is to determine the shortest path or alternative route from the town of Kisaran (the starting point) to one of the tourist objects in Simalungun which took 18 samples of tourist destinations. The method used in this proposed paper is the Djikstra method which is often used by researchers and academics to determine the shortest route or the fastest route on a journey (expedition). The research data used is only from the google map to calculate each route between cities to tourist objects in Simalungun district. The application used is a PHP web program to simulate the final display of the process of finding the shortest path. The results of this research are in the form of information so that the residents of Kisaran city will know better about the shortest and fastest route to get to tourist objects in Simalungun Regency.
Keywords : Dijkstra, Shortest Route, Tourist Object, Kisaran City, Simalungun Regency

## 1. PENDAHULUAN
Algoritma dijkstra merupakan sebuah metode yang mampu menyelesaikan masalah untuk mencari sebuah rute terdekat yang akan di lalui oleh setiap orang untuk menentukan tujuan lokasi. Algoritma dijkstra salah satu algoritma yang begitu efektif untuk menentukan lintasan terpendek dari suatu lokasi  ke lokasi lainnya, prinsip dari algoritma dijkstra ini yakni menentukan dua lintasan yang paling kecil [1] . Algoritma dijkstra juga merupakan metode yang mampu menentukan jalur awal menuju jalur akhir. Jalur lintasan terpendek merupakan suatu cara untuk mencari keputusan tertentu untuk menuju suatu tempat atau lokasi, dimana lokasi dikategorikan sebuah kunjungan atau tempat bertemunya seseorang dalam satu titik tujuan. Jalur terpendek sangatlah penting dalam penyusunan sistem dengan jalur terpendek dapat dihitung dari hal- hal yang memiliki nilai profit tinggi serta menentukan dan meminimalkan jarak [2]. Algoritma Djikstra merupakan salah satu algoritma Kecerdasan Buatan yang mampu menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks seperti halnya SPK [3]– [12], Data Mining [13]–[22], JST [23]–[32] dan sebagainya.
Objek  wisata  merupakan  tempat  seseorang  berkunjung  dan  menikmati  rasa  keindahan  alam  semesta  untuk menghilangkan rasa jenuh yang ada di setiap aktivitas sehari-hari,  objek wisata ini juga dimana tempat yang tepat untuk berlibur oleh sanak keluarga. Makalah ini mengangkat judul objek wisata dalam menentukan rute yang paling terpendek jarak tempuhnya dari titik awal kota Kisaran menuju objek-objek wisata yang ada  kabupaten Simalungun, agar penduduk masyarakat kota Kisaran maupun masyarakat daerah lain yang sedang berada di Kota Kisaran mengetahui objek wisata yang ada di kabupaten Simalungun dan dapat mengunjunginya dengan cepat dan dapat memilih alternatif rute perjalanan yang diinginkan.
Penelitian terkait masalah penelitian ini diantaranya tentang Sistem Informasi Geografis Pencarian Rute Terpendek Kampus Teknik di Kota Malang dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini bahwa  rute  terpendek  di  kota  malang  untuk  penentuan  rute  kampus  sejauh  4.94  KM  dari  penentuan  rute  kedua  [33]. Selanjutnya penelitian untuk menentukan Rute Terpendek menuju daerah Tujuan Wisata dengan menggunakan Algoritma Semut. Penelitian ini menggunakan 5 kota sebagai contoh, dengan titik awal Kota 1 (K1) dan titik tujuan Kota 5 (K5). Berdasarkan  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma  semut  terhadap  penentuan  rute  terpendek,  diperoleh  rute terpendek dan tercepat oleh semut 4 dengan rute K1→K4→K5 dengan jarak tempuh 140 KM [34]. Penelitian selanjutnya yang  berkaitan  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  Algoritma  Dijkstra  untuk  menentukan  rute  wisata tercepat ke Kota Semarang, dengan adanya panduan rute tercepat menuju destinasi wisata di kota Malang menggunakan algoritma Djikstra maka perjalanan wisatawan menjadi lebih efisien [35]. Riset tentang penentuan rute terpendek menuju pusat perbelanjaan yang berada dikota Jakarta menggunakan algoritma  djikstra memberikan hasil yang akurat 93 % yang dilakukan  hasil  perhitungan  oleh  peneliti  [36].  Riset  tentang  implementasi   algoritma  Djikstra  untuk  menentukan rute

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
terpendek fasilitas kesehatan BPJS kota Bengkulu memberikan gambaran aplikasi web informasi mana yang paling dekat untuk tempat tinggal peserta BPJS kesehatan [37].
Berdasarkan latar belakang serta penelitian-penelitian terkait yang telah diuraikan, maka diusulkan makalah ini untuk menentukan jalur lintasan terpendek dari Kota Kisaran menuju Objek Wisata yang ada di kabupaten Simalungun.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Pengumpulan Data
Prosedur pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan data skunder yang sudah ada di google map secara digital. Dataset yang diambil dari google map adalah data digital dan akan dipindahkan menjadi data ke excel.
Tabel 1. Data Objek Wisata Kisaran - Simalungun No ObjekWisata Jenis Wisata Kabupaten Latitude Longitude 1 Kota Kisaran Pusat Kota Asahan 2.9831633 99.6278715 2 Simarjarunjung Pemandangan Simalungun 2.8178556 98.7755840 3 Tinggi Raja Alam Simalungun 3.1483333 98.7808333 4 Tigaras Pantai Simalungun 2.7871288 98.8059596 5 Haranggaol Pantai dan Pemandangan Simalungun 2.8719851 98.6683097 6 Kawah Putih Alam Simalungun 3.1496524 98.7866167 7 Air Terjun Katasa Alam Simalungun 2.8572056 99.223861 8 Air Terjun Tonduhan Alam Simalungun 2.8097465 99.1884996 9 Kebun Teh Sidamanik Pemandangan Simalungun 2.8563119 98.9078674 10  Pemandian Aek Manik Alam Simalungun 2.8652362 98.9202413 11  Air Terjun Bah Biak Alam Simalungun 2.8345981 98.8972507 12  Pemandian Alam Swimbath Pemandangan Simalungun 3.1154527 99.1815498 13  Pemandian Alam Sejuk Pas Alam Simalungun 2.9697147 99.1684603 14  Pemandian Alam ManigomNauli Alam Simalungun 2.9812984 99.0635066 15  Tanjung Unta Pemandangan Simalungun 2.7721265 98.8083073 16  Aek Nauli Alam Simalungun 2.7177555 98.9401007 17  Bukit Gundul Sipiso-piso Pemandangan Simalungun 2.9238045 98.5355527 18  Pantai Paris Pantai Simalungun 2.7874848 98.8059001 19.  Perdagangan Rute 1 Asahan 3.1707177 99.3284683 20.  Serbelawan Rute 2 Simalungun 2.7707297 99.3419777 21.  Mandoge Rute 3 Asahan 3.1338 99.147491

## 2.2  Alur Kerangka Kerja Penelitian
Alur kerangka kerja penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Berdasarkan kerangka alur kerja penelitian yang disajikan pada gambar 1, dapat dijelaskan bahwa:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
a. Menentukan titik yang akan menjadi node awal, kemudian memberi bobot jarak pada titik pertama ke node terdekat satu persatu, Dijkstra akan melakukan pengembangan pencarian dari satu titik ketitik lain dan ketitik selanjutnya tahap demi tahap.
b. Memberi nilai bobot (jarak) untuk setiap titik ketitik lainnya, kemudian set nilai 0 pada node awal dan nilai tak hingga terhadap node lain (belum terisi).
c. Set semua node yang belum dilalui dan mengatur node awal sebagai “Titik keberangkatan”.
d. Dari  node  keberangkatan,  pertimbangkan  node  tetangga  yang  belum  dilalui  dan  hitung  jaraknya  dari  titik keberangkatan. Jika jarak ini lebih kecil dari jarak sebelumnya (yang telah terhitung nilainya) hapus data lama, simpan ulang data jarak dengan jarak yang baru.
e. Setelah selesai mempertimbangkan setiap jarak terhadap node tetangga, tandai titik yang telah dilalui sebagai “Node yang dilalui”. Titik yang sudah dilalui tidak akan pernah dicek kembali, jarak yang disimpan adalah jarak terakhir dan yang paling minimal bobotnya.
f. Atur  “Titik  yang  belum  dilewati”  dengan  jarak terkecil  (dari  titik  keberangkatan)  sebagai  “Node Keberangkatan” selanjutnya dan ulangi langkah 5 hingga node tujuan tercapai.

## 2.3 Diagram Aktivitas Kerja Penelitian
Diagram  analisis  aktivitas  kerja  penelitian  ini  berisi  tentang  bagaimana  alur  tahapan-tahapan  pada  penelitian  ini  yang sedang  dilakukan  dan  keterkaitan  dengan  software  yang  diperlukan  yakni  Bahasa  Pemrograman  Web  PHP  untuk melakukan proses penelitian data.
Tidak YA Melakukan Evaluasi Melakukan Pelatihan Data Data Jalur Google Map ke Excel Mengumpulkan Data Penelitian dari Google Map Jalur Lintasan Kisaran Menuju Objek Wisata Menentukan Rumusan Masalah Selesai Input serta Mengelola data & Transformasi ke Software web PHP Analisis Kebutuhan Membuat Kesimpulan dan Saran Valid Mulai Menentukan Algoritma Menetapkan Tujuan Penelitian
Gambar 2. Diagram Aktivitas Kerja Penelitian
Keterangan : a. Peneliti memulai dalam menentukan materi dan pengumpulan materi.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
b. Rumusan  masalah,  peneliti  mencari  cara  untuk  memodelkan  dalam  untuk  menentukan  lintasan  ke  objek  wisata Simalungun yang ada di sidamanik.
c. Analisis kebutuhan, penulis mencari yang dibutuhkan dalam menentukan penelitian.
d. Menetapkan tujuan penelitian, penulis tetap melakukan penelitian untuk lintasan terpendek objek wisata.
e. Mengumpulkan data penelitian dari google map jalur lintasan kisaran menuju objek wisata, lalu data jalur google map di ubah dalam bentuk excel, penulis lalu melakukan menentukan algoritma, jika data yang dukumpulkan valid maka penulis melakukan input serta mengelola data dan transformasi ke Bahasa Pemrograman Web, software dan peneliti melakukan pelatihan terhadap data dan melakukan evaluasi, dan penulis melakukan tahap terakhir kesimpulan dan saran.

## 2.4 Pemodelan Algoritma Djikstra
Model algoritma Dijkstra menggunakan jalur lintasan terpendek dan menggunakan google map, dapat dilihat pada gambar
Gambar 3. Model Algoritma Djikstra
Berdasarkan gambar 3 dapat dijelaskan bahwa algoritma Djikstra menggunakan jalur lintasan terpendek, menggunakan google map dapat dipresentasikan kedalam sebuah graph dan disajikan sebagai berikut : a. Kota vertex titik awal diberi tanda bulatan berwarna hitam.
b. Kota vertex titik akhir diberi tanda bulatan berwarna biru.
c. Sedangkan jalur tanda panah berwarna merah dan berupa bulatan berwarna kuning merupakan jalur antar kotayang akan dilintasi setiap arahnya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Penentuan Graph
Tahap penentuan graph pada titik kordinat yang  sudah ditentukan  berdasarkan penjelasan gambar 1 dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Rute Kisaran → Wisata Simalungun No Titik Awal Rute Tujuan Jarak Titik Awal ke Rute Jarak Rute ke Tujuan 1 Kota Kisaran Serbelawan Simarjarunjung 76,8 KM 69,2 KM Perdagangan Tinggi Raja 50,6 KM 60,8 KM Mandoge Tigaras 47,5 KM 90 KM 2 Kota Kisaran Serbelawan Haranggaol 76,8 KM 97,3 KM Perdagangan Kawah Putih 50,6 KM 103 KM Mandoge Air Terjun Katasa 47,5 KM 30,5 KM 3 Kota Kisaran Serbelawan Air Terjun Tonduhan 76,8 KM 58,1 KM Perdagangan Kebun Teh Sidamanik 50,6 KM 65,9 KM

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
No Titik Awal Rute Tujuan Jarak Titik Awal ke Rute Jarak Rute ke Tujuan Mandoge Pemandian Aek Manik 47,5 KM 67,0 KM 4 Kota Kisaran Serbelawan Air Terjun Bah Biak 76,8 KM 56,2 KM Perdagangan Pemandian Alam Swimbath 50,6 KM 26,4 KM Mandoge Pemandian Alam Sejuk Pas 47,5 KM 51,9 KM 5 Kota Kisaran Serbelawan Pemandian Alam Manigom Nauli 76,8 KM 45,4 KM Perdagangan Tanjung Unta 50,6 KM 86,3 KM Mandoge Aek Nauli 47,5 KM 240 KM 6 Kota Kisaran Serbelawan Bukit Gundul 76,8 KM 101 KM Perdagangan Pantai Paris 50,6 KM 87,4 KM
Gambar 4. Tampilan Objek Graph
Setelah  diperoleh  nilai  graph  dari  setiap  objek  wisata,  selanjutnya  mengubah  nilai  dari  graph  sesuai  dengan kordinat yang digunakan. Berikut adalah hasil perhitungan graph dengan pengujian pertama dengan tipe usual:
Tabel 3. Titik Kordinat GPS Node Awal Node Akhir Latitude Longitude Latitude Longitude 3.1338 99.147491 2.8178556 98.7755840 3.1707177 99.3284683 3.1483333 98.7808333 2.7707297 99.3419777 2.7871288 98.8059596 3.1338 99.147491 2.8719851 98.6683097 3.1707177 99.3284683 3.1496524 98.7866167 2.7707297 99.3419777 2.8572056 99.223861 3.1338 99.147491 2.8097465 99.1884996 3.1707177 99.3284683 2.8563119 98.9078674 2.7707297 99.3419777 2.8652362 98.9202413 3.1338 99.147491 2.8345981 98.8972507 3.1707177 99.3284683 3.1154527 99.1815498 2.7707297 99.3419777 2.9697147 99.1684603 3.1338 99.147491 2.9812984 99.0635066 3.1707177 99.3284683 2.7721265 98.8083073 2.7707297 99.3419777 2.7177555 98.9401007 3.1338 99.147491 2.9238045 98.5355527 3.1707177 99.3284683 2.7874848 98.8059001 a. Mencari Nilai Jarak Terpendek Dari Pengujian Graph Pertama
Berikut adalah nilai pengujian graph pertama yang disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Nilai Jarak Dari Graph Pengujian No Node Awal Node Akhir Jarak 1 Serbelawan (B) Simarjarunjung 69,2 KM 2 Perdagangan (C) Tinggi Raja 60,8 KM

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
No Node Awal Node Akhir Jarak 3 Mandoge (D) Tigaras 90 KM 4 Serbelawan (E) Haranggaol 97,3 KM 5 Perdagangan (F) Kawah Putih 103, KM 6 Mandoge (G) Air Terjun Katasa 30,5 KM 7 Serbelawan (H) Air Terjun Tonduhan 58,1 KM 8 Perdagangan (I) Kebun Teh Sidamanik 65,9 KM 9 Mandoge (J) Pemandian Aek Manik 67,0 KM 10 Serbelawan (K) Air Terjun Bah Biak 56,2 KM 11 Perdagangan (L) Pemandian Alam Swimbath 26,4 KM 12 Mandoge (M) Pemandian Alam Sejuk Pas 51,9 KM 13 Serbelawan (N) Pemandian Alam Manigom Nauli 45,4 KM 14 Perdagangan (O) Tanjung Unta 86,3 KM 15 Mandoge (P) Aek Nauli 240 KM 16 Serbelawan (Q) Bukit Gundul Sipiso-piso 101 KM 17 Perdagangan (R) Pantai Paris 87,4 KM
b. Menentukan nilai Star Point, End Point dan Jarak Rute KM
Setelah  nilai  pengujian  didapatkan  menggunakan  google  rute,  selanjutnya  masuk  kedalam  tahap  penentuan  start point dan end point serta jarak KM dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai Start Pont, End Point Dan Jarak Rute Pertama
Start Point, End Point Jarak Titik Awal ke Rute Jarak Objek Hasil Jarak (B) Simarjarunjung 69,2 KM 76,8 KM 146 KM (C) Tinggi Raja 60,8 KM 50,6 KM 112 KM (D) Tigaras 90 KM 47,5 KM 138 KM (E) Haranggaol 97,3 KM 76,8 KM 175 KM (F) Kawah Putih 103 KM 50,6 KM 154 KM (G) Air Terjun Katasa 30,5 KM 47,5 KM 79  KM (H) Air Terjun Tonduhan 58,1 KM 76,8 KM 135 KM (I) Kebun Teh Sidamanik 65,9 KM 50,6 KM 117 KM (J) Pemandian Aek Manik 67,0 KM 47,5 KM 115 KM (K) Air Terjun Bah Biak 56,2 KM 76,8 KM 133 KM (L) Pemandian Alam Swimbath 26,4 KM 50,6 KM 77 KM (M) Pemandian Alam Sejuk Pas 51,9 KM 47,5 KM 100 KM (N) Pemandian Alam Manigom Nauli 45,4 KM 76,8 KM 134 KM (O) Tanjung Unta 86,3 KM 50,6 KM 137 KM (P) Aek Nauli 240 KM 47,5 KM 288 KM (Q) Bukit Gundul Sipiso-piso 101 KM 76,8 KM 177 KM (R) Pantai Paris 87,4 KM 50,6 KM 138
c. Perhitungan Jarak Terpendek Antar Kondisi
Setelang menghitung nilai pengujian maka masuk kedalam tahap perhitungan ini akan didapatkan rute dan pengujian keberapa yang mendapatkan hasil rute dan jarak terpendek seperti yang terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Jarak Terpendek Antar Kondisi No Nama Rute Nama Objek Jarak Terdekat 1 Kisaran → Mandoge Air Terjun Katasa 79 KM 2 Kisaran → Perdagangan Pemandian Alam Swimbath 77 KM 3 Kisaran → Serbelawan Air Terjun Bah Biak 133 KM
Berdasarkan  tabel  6,  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  3  objek  yang  sangat  direkomendasikan  untuk  wisata  terbaik berdasarkan  3  rute  yang  sudah  ditentukan  yaitu  Kisaran → Perdangan,  Kisaran → Serbelawan  dan  Kisaran → Mandoge dengan jarak terpendek yang didapatkan dari  google rute. Maka dapat  disimpulkan dari  3 objek diatas yang  paling  terpendek  adalah  pada  objek  Objek Wisata  Air  Terjun  Katasa,  Pemandian  Alam  Swimbath  dan  Air Terjun Bah Biak
3.2. Algoritma Djikstra Menggunakan Bahasa Pemrograman WEB GIS (Geografic Information System)
Pada bagian ini berisi tampilan sistem dengan menggunakan algoritma Djikstra. Berikut diantaranya :
a. Data Graph Objek Wisata
Daftar  Graph  objek  wisata  merupakan  data  yang  diambil  dari  data  google  maps  yang  direkomedasikan  menjadi objek wisata Simalungun.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 5. Tampilan Daftar Graph Objek Wisata b. Daftar Graph
Daftar  Graph  merupakan  data  graph  yang  sudah  ditentukan  dan  didapatkan  dari  penentuan  objek  wisata menggunakan google maps.
Gambar 6. Tampilan Daftar Graph
c. Daftar Objek Wisata
Daftar Objek Wisata merupakan data yang diambil data pihak google maps yang dimana berfungsi untuk mengambil data kordinat.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
d. Daftar Perbandingan Jarak Kordinat Objek
Daftar  Perbandingan  Jarak  Kordinat  Objek  merupakan  penilaian  Node  Awal  dan  Node  Akhir  terhadap  masing- masing data graph kordinat yang dibandingkan.
Gambar 8. Tampilan Daftar Perbandingan Jarak Kordinat Objek
e. Hasil Jarak Perbandingan Titik Kordinat
Berikut merupakan Tampilan hasil nilai jarak tiap node awal dan node akhir pertama.
Gambar 9. Tampilan Hasil Perbandingan Titik Kordinat
f. Hasil Hasil Nilai Start Point, End Point
Berikut merupakan Tampilan hasil nilai start point dan end point.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
g. Hasil Akhir Perbandingan Antar Kondisi
Tampilan hasil akhir perbandingan antar kondisi dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Hasil Akhir Perbandingan Antar Kondisi
Hasil  perbandingan  menunjukkan  sebagian  besar  hasil  perhitungan  pada  kondisi  kedua  lebih  kecil  nilainya dibandingkan kondisi pertama. Semakin kecil data selisih yang terhitung, semakin baik hasil perhitungan dan jarak yang diperoleh menjadi lebih singkat. Dengan begitu, peneliti menyimpulkan bahwa jumlah data akan mempengaruhi kualitas hasil perhitungan jarak terdekat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dijabarkan  dalam  artikel  ini,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa menentukan Jalur Lintasan Terpendek Kota Kisaran  menuju Objek Wisata Simalungun  dengan Menggunakan Metode Dijkstra dapat menjadi pertimbangan pengambil jalur lintasan terpendek dari kota Kisaran menuju objek wisata terdekat. Berdasarkan hasil perhitungan manual dan sistem, diperoleh hasil dengan jarak terpendek adalah : Kisaran menuju rute 3 (Mandoge) menuju objek wisata air terjun Katasa jarak terdekatnya 79 KM. Kisaran menuju rute 2 (Perdagangan) menuju objek  wisata  pemandian  alam  Swimbath  jarak  terdekatnya  77  KM.  Kisaran  menuju  rute  1  (Sebelawan)  menuju  objek wisata air terjun Bah Biak jarak terdekatnya 133 KM.

## REFERENCES
[1] E. C. Galih and R. A. Krisdiawan, “Implementasi Algoritma Djikstra Pada Aplikasi Wisata Kuningan Berbasis Android,” vol. 12, pp. 9–19, 2018.
[2] Z. Delima, H. Budiati, and S. S. Berutu, “Simulasi Rute terpendek Lokasi Pariwisata Di Nias Dengan Metode Breadth First Search Dan Tabuh Search,” vol. 1, pp. 30–41, 2016.
[3] M. Mesran et al. , Sistem Pendukung Keputusan & Data Mining . Medan: Green Press, 2020.
[4] D. M. Sinaga, R. R, R. Alfah, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Jurnal Sains dan Informatika,” Jurnal Sains dan Informatika , vol. 5, no. 2, pp. 129–135, 2018.
[5] N. Nasution, G. W. Bhawika, A. Wanto, N. L. W. S. R. Ginantra, and T. Afriliansyah, “Smart City Recommendations Using the TOPSIS Method,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 846, no. 1, pp. 1–6, 2020.
[6] R. Simarmata, R. W. Sembiring, R. Dewi, A. Wanto, and E. Desiana, “Penentuan Masyarakat Penerima Bantuan Perbaikan Rumah di Kecamatan Siantar Barat Menggunakan Metode ELECTRE,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 1, no. 2, pp. 68–75, 2020.
[7] V. V. Sianipar, A. Wanto, and M. Safii, “Decision Support System for Determination of Village Fund Allocation Using AHP Method,” The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) ISSN , vol. 4, no. 1, pp. 20–28, 2020.
[8] K. Fatmawati et al. , “Analysis of Promothee II Method in the Selection of the Best Formula for Infants Under Three Years,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, Aug. 2019.
[9] P. Alkhairi, L. P. Purba, A. Eryzha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “The Analysis of the ELECTREE II Algorithm in Determining the Doubts of the Community Doing Business Online,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[10]  D. R. Sari, N. Rofiqo, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis of the Factors Causing Lazy Students to Study Using the ELECTRE II Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, p. 012007, Aug. 2019.
[11]  M. Widyasuti, A. Wanto, D. Hartama, and E. Purwanto, “Rekomendasi Penjualan Aksesoris Handphone Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP),” Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer (KOMIK) , vol. I, no. 1, pp. 27– 32, 2017.
[12]  L. P. Purba, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Faktor Terbesar Rendahnya Minat Ber-KB (Keluarga Berencana) dengan Metode ELECTRE II,” Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , vol. 1, no. 1, pp. 369–374, 2018.
[13]  D. N. Batubara, A. P. Windarto, A. Wanto, D. Hartama, and E. Irawan, “Penerapan Datamining Klastering Pada Perusahaan Industri Mikro di Indonesia,” Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , pp. 330–335, 2020.
[14]  N. A. Febriyati, A. D. Gs, and A. Wanto, “GRDP Growth Rate Clustering in Surabaya City uses the K- Means Algorithm,” International Journal of Information System & Technology , vol. 3, no. 2, pp. 276–283, 2020.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
[15]  F.  S.  Napitupulu,  I.  S.  Damanik,  I.  S.  Saragih,  and  A. Wanto,  “Algoritma  K-Means  untuk  Pengelompokkan Dokumen  Akta Kelahiran pada Tiap Kecamatan di Kabupaten Simalungun,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Volume , vol. 2, no. 1, pp. 55–63, 2020.
[16]  S. Hajar, A. A. Novany, A. P. Windarto, A. Wanto, and E. Irawan, “Penerapan K-Means Clustering Pada Ekspor Minyak Kelapa Sawit Menurut Negara Tujuan,” Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , pp. 314–318, 2020.
[17]  A. Wanto et al. , Data Mining : Algoritma dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[18]  A.  P.  Windarto,  J.  Na,  and  A.  Wanto,  “Bagian  2 :  Model  Arsitektur  Neural  Network  dengan  Kombinasi  K-  Medoids  dan Backpropagation pada kasus Pandemi COVID-19 di Indonesia,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 1175– 1180, 2020.
[19]  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  Poningsih,  S.  R.  Andani,  and  W.  Saputra,  “Decision  Tree  Optimization  in  C4.5 Algorithm Using Genetic Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, Aug. 2019.
[20]  A. Pradipta, D. Hartama, A. Wanto, S. Saifullah, and J. Jalaluddin, “The Application of Data Mining in Determining Timely Graduation Using the C45 Algorithm,” IJISTECH (International Journal of Information System & Technology) , vol. 3, no. 1, p. 31, 2019.
[21]  Sudirman,  A.  P.  Windarto,  and A.  Wanto,  “Data  mining  tools  |  rapidminer:  K-means  method  on  clustering  of  rice  crops  by province as efforts to stabilize food crops in Indonesia,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 420, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[22]  M.  Anjelita,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  I.  Sudahri,  “Pengembangan  Datamining  Klastering  Pada  Kasus  Pencemaran Lingkungan Hidup,” Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , pp. 309–313, 2020.
[23]  A. Wanto, J. Na’am, Yuhandri, A. P. Windarto, and Mesran, “Analisis Penurunan Gradien dengan Kombinasi Fungsi Aktivasi pada Algoritma JST untuk Pencarian Akurasi Terbaik,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 2018, pp. 1197–1205, 2020.
[24]  I.  C.  Saragih,  D.  Hartama,  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Perkembangan  Jumlah  Pelanggan  Listrik  Menurut  Pelanggan  Area Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 2, no. 1, pp. 48–54, 2020.
[25]  A. A. Fardhani, D. Insani, N. Simanjuntak, and A. Wanto, “Prediksi Harga Eceran Beras Di Pasar Tradisional Di 33 Kota Di Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Jurnal Infomedia , vol. 3, no. 1, pp. 25–30, 2018.
[26]  J.  R.  Saragih,  D.  Hartama,  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Produksi  Susu  Segar  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma Backpropagation,” Jurnal Ilmiah Informatika , vol. 08, no. 01, pp. 58–65, 2020.
[27]  M. Situmorang, A. Wanto, and Z. M. Nasution, “Architectural Model of Backpropagation ANN for Prediction of Population - Based on Sub-Districts in Pematangsiantar City,” International Journal of Information System & Technology , vol. 3, no. 1, pp. 98–106, 2019.
[28]  I. Parlina, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Artificial Neural Network Pada Industri Non Migas Sebagai Langkah Menuju Revolusi Industri 4.0,” InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan , vol. 4, no. 1, pp. 155–160, 2019.
[29]  W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Resilient method in determining the best architectural model for predicting open unemployment in Indonesia,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[30]  S. P. Sinaga, A. Wanto, and S. Solikhun, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Resilient Backpropagation dalam Memprediksi Angka Harapan Hidup Masyarakat Sumatera Utara,” Jurnal Infomedia , vol. 4, no. 2, pp. 81–88, 2019.
[31]  A. Wanto and J. T. Hardinata, “Estimations of Indonesian poor people as poverty reduction efforts facing industrial revolution 4.0,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[32]  A. P. Windarto et al. , Jaringan Saraf Tiruan: Algoritma Prediksi dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[33]  B. P. T.P and N. O. Frydow, “Sistem Informasi Geografis Pencarian Rute Teependek Kampus Teknik di Kota Malang Dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony,” vol. 9, no. 1, pp. 39–47, 2017.
[34]  N. L. W. S. R. Ginantra, T. Taufiqurrahman, G. W. Bhawika, I. B. A. I. Iswara, and A. Wanto, “Determination of the Shortest Route Towards the Tourist Destination Area Using the Ant Algorithma,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[35]  T. M. Orlando, “Penerapan Algoritma Dijkstra Untuk Menentukan Rute Wisata Minimum Kota Semarang,” no. 13513038, 2015.
[36]  J.  Setiawan,  R.  S.  Prakoso,  and  K.  M.  Suryaningrum,  “Penentuan  Rute  Terpendek  Menuju  Pusat  Perbelanjaan  Di  Jakarta Menggunakan Algoritma Djikstra,” vol. 21, no. 3, pp. 156–165, 2019.
[37]  A. Wijaya and E. Kurniawan, “Implementasi Algorithma Dijkstra Dalam Pencarian Rute Terpendek Fasilitas Kesehatan Tingkat I ( Studi Kasus BPJS Kesehatan Kota Bengkulu ),” vol. 15, no. 2, pp. 87–92, 2019.
[38]  E. Kusuma, Jefri, and H. Agung, “Aplikasi Perhitungan Dan Visualisasi Jarak Terpendek Berdasarkan Data Coordinate Dengan Algoritma Dijkstra Dalam Kasus Pengantaran Barang Di Kawasan Jabodetabek,” vol. 08, pp. 14–23, 2019.