## IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA DALAM PENENTUAN JALUR TERPENDEK MENUJU OBJEK WISATA DI KABUPATEN TEGAL
Syefudin 1) , Ahmad Muzakky Zain 2) , Gunawan 3)
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK YMI Tegal, Jl. Pendidikan No.1 Pesurungan Lor Margadana, Kota Tegal, Jawa Tengah, Indonesia Email: syefudin5@gmail.com 1) , muzakkyzain@gmail.com 2) gunawan.gayo@gmail.com 3)
Nomor Telp : 085742711806 1) , 081225681248 2) , 08170990360 3)
Asal Negara: Indonesia

## ABSTRAK
Pencarian jalur terpendek pada sebuah graf berbobot mengacu pada pencarian jalur dengan jumlah bobot simpul  terkecil,  yang  membentuk  jalur  tersebut.  Oleh  karena  itu,  jalur  yang  ditemukan  merupakan  jalur  yang memiliki jumlah bobot simpul atau jarak yang paling minim. Pencarian jalur terpendek dilakukan pada pencarian objek wisata di Kabupaten Tegal yang akan membentuk suatu graf berarah dan berbobot. Sebelum menjalankan algoritma Dijkstra , dibutuhkan data jarak dari setiap simpul terlebih dahulu untuk menentukan jalur terpendek. Tujuan wisata yang menjadi favorit adalah lokasi yang diminati oleh penduduk setempat maupun para wisatawan. Berdasarkan hasil survei, terdapat satu objek wisata yang paling populer di Kabupaten Tegal, yaitu Objek Wisata Guci. Bobot tiap simpul diambil dari geolocation objek wisata Guci. Dari hasil proses algoritma Dijkstra dapat diketahui jalur yang dihasilkan oleh algoritma Dijkstra sudah cukup akurat atau tepat. Kemudian dari data jarak yang didapatkan, kemudian dihitung waktu tempuh menuju objek wisata Guci dengan memasukkan variabel bobot kemacetan  dan  rata-rata  kecepatan  yang  diasumsikan  dari  kendaraan  roda  2  dan  roda  4.  Pada  penelitian  ini, perhitungan jalur terpendek rute terpendek yang didapatkan dari titik awal di Taman Rakyat Slawi menuju Objek Wisata Guci sejauh 28,7 km. Sedangkan data waktu tempuh didapat dari kondisi jalan yang diasumsikan normal tanpa hambatan kecuali bobot kemacetan.
Kata kunci: Algoritma Dijkstra , Jalur Terpendek, Objek Wisata, Graf, Waktu Tempuh

## ABSTRACT
Searching for the shortest path in a weighted graph refers to finding the path with the smallest number of node weights that make up the path. Therefore, the path found is the path that has the minimum number of node weights  or  distances.  The search for the shortest path  is carried out  in  the search for tourist objects in  Tegal Regency which will form a directed and weighted graph. Before running Dijkstra's algorithm, distance data from each node is needed to determine the shortest path. The intended tourist object is a tourist object that is of interest to residents or tourists, there is one tourist object that is most in demand in Tegal Regency according to the survey results, namely, the Jar Tourism Object. The weight of each node is taken from the geolocation of the Guci tourist attraction. From the process results of Dijkstra's algorithm, it can be seen that the path generated by Dijkstra's algorithm is quite accurate or  precise. Then from the distance data  obtained, then the travel  time to  the Guci tourist attraction is calculated by entering the variable congestion weight and the assumed average speed of 2- wheeled and 4-wheeled vehicles. In this study, the shortest route calculation was obtained from the starting point at Slawi People's Park to the Jar Tourism Object as far as 28.7 km. While the travel time data is obtained from road conditions which are assumed to be normal without obstacles except for the weight of congestion.
Keywords: Climate Change, Community Environmental Disputes, Global Warming, Pollution,  Environmental Degradation.

## 1. PENDAHULUAN
Objek  wisata  adalah  suatu  tempat  yang dikunjungi  oleh  seseorang  untuk  menikmati keindahan alam semesta dan melepaskan kejenuhan dari  rutinitas  dalam  kehidupan  sehari-hari,  tempat- tempat  wisata  ini  juga  menjadi  pilihan  yang sempurna untuk berlibur bersama keluarga(Pratama et al., 2020). Dengan banyaknya objek wisata yang ada  di  Kabupaten  Tegal,  tentunya  perlu  adanya informasi  mengenai  jalur  terpendek  untuk  menuju
objek wisata yang diinginkan. Namun, masalah yang sering  dihadapi  adalah  sulitnya  wisatawan  untuk menemukan  jalur  terpendek  menuju  objek  wisata yang  dituju.  Hal  ini  dapat  berdampak  pada menurunnya minat wisatawan untuk berkunjung ke objek wisata yang ada di Kabupaten Tegal (Pintoko
& L., 2018)
Untuk  mencari  jalur  terpendek  terdapat beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan,  seperti penelitian tentang penerapan algoritma Dijkstra dan
algoritma semut atau Ant Colony untuk membandingkan  kedua  algoritma  yang  diterapkan menghasilkan  akurasi  algoritma Dijkstra dan algoritma Ant  Colony sama-sama  baiknya,  namun algoritma Dijkstra memerlukan  bobot  antar  titik tetapi  proses  perhitunganya  lebih  cepat  yaitu dibandingkan  algoritma Ant  Colony yang  tidak memerlukan bobot dan mengunjungi tiap titik untuk mencari data jarak tetapi waktu perhitunganya lebih lama (Sunardi et al., 2019). Algoritma Dijkstra dapat digunakan  untuk  mengoptimalkan  penjadwalan pengiriman  catering  ke  5  pabrik  dalam  satu  kali pengantaran mengacu pada jarak terpendek, dengan menghitung jarak menggunakan persamaan Haversine Formula (Putri et al., 2020) . Penerapan algoritma Dijkstra juga dilakukan untuk merancang aplikasi C-Hos (Covid-19 Hospital) berbasis android yang  bertujuan  untuk  memberikan  informasi  yang membantu masyarakat  dalam  mencari  jalur terpendek  menuju  rumah  sakit  rujukan  Covid-19 (Ismail  et  al.,  2021).  Selain  itu,  algoritma Dijkstra juga  dapat  menjadi  pilihan  yang  tepat  untuk diterapkan  dalam  pembuatan  peta  UNTAR  karena dapat  menghitung  jarak  terpendek  antara  dua  titik tertentu  untuk  memberikan  jalur  tercepat  bagi  user ketika  menggunakan  peta  tersebut  (Sutrisno  et  al., 2020).
Algoritma Dijkstra merupakan metode yang dipakai  dalam  menangani  permasalahan  jarak terpendek  pada  suatu  graf  yang  memiliki  arah (Cantona  et  al.,  2020).  Pada  algoritma Dijkstra , dilakukan  operasi  pembuatan  sebuah  pohon  jalur terpendek  dari  titik  pertama  hingga  mencapai  titik akhir  (Yosua  et  al.,  2021).  Pemilihan  algoritma Dijkstra untuk menentukan jalur terpendek menjadi pilihan  yang  tepat,  karena  algoritma Dijkstra merupakan sebuah metode yang sangat efektif dalam menemukan  jarak  terpendek  antara  dua  lokasi tertentu dengan prinsip dasar dari algoritma Dijkstra yaitu  menentukan  dua  jalur  terpendek  yang  ada  di antara  lokasi  awal  dan  lokasi  tujuan (Galih  & Krisdiawan,  2018) .  Namun,  algoritma Dijkstra hanya  dapat  digunakan  untuk  menentukan  jalur terpendek  jika  bobot  yang  digunakan  adalah bilangan  positif,  jika  terdapat  bobot  yang  bernilai negatif,  maka  algoritma  ini  tidak  dapat  digunakan (Herlambang et al., 2022). Pencarian rute terpendek algoritma Dijkstra hanya bisa mencari 1 rute tujuan dalam  satu  proses  pencarian (Yuswardi  &  Balia, 2022) .
Dari  permasalahan  yang  ada,  karakteristik algoritma Dijkstra perlu  dianalisa  untuk  diketahui bagaimana  penerapanya  dalam  mencari  rute terpendek.  Hasil  penerapan  algoritma Dijkstra dalam  menentukan  jalur  terpendek  menuju  objek wisata  di  Kabupaten  Tegal  diharapkan  tidak  hanya memberikan  rincian  jarak  terpendeknya  saja, melainkan  juga  informasi  waktu  tempuh  ke  titik tujuan  atau  wisata  yang  dituju.  Sehingga  dengan adanya informasi jalur terpendek, biaya transportasi
dan  waktu  akan  lebih  efisien (Erik  Prasetyo  & Marisa, 2021) .

## 2. METODE
Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Tegal, dimana objek yang akan diteliti yaitu, objek wisata yang  ada  di  Kabupaten  Tegal.  Dengan  banyaknya objek  wisata  diperlukan  informasi  bagi  wisatawan yang  ingin  menuju  objek  wisata  favoritnya  atau objek  wisata  yang  ingin  dituju.  Oleh  karena  itu, dibutuhkan  observasi  data  dan  pengumpulan  data yang  kemudian  akan  diimplementasikan  ke  dalam algoritma Dijkstra untuk  mendapatkan  informasi yang dibutuhkan,  yaitu berupa data jalur terpendek dan  waktu  tempuh  yang  dapat  digunakan  sebagai bahan pertimbangan untuk menuju objek wisata.
2.1 Pengumpulan Data Penelitian  ini  diawali  dengan  menganalisa kebutuhan data, yaitu data mengenai objek wisata di Kabupaten  Tegal  yang  sering  didatangi  oleh masyarakat.  Oleh  karena  itu,  survey  dilakukan dengan menggunakan tools Google Form .
Gambar 1. Tools google form
Penggunaan Google  Form memudahkan observasi  atau  pengumpulan  data  objek  wisata terfavorit atau yang ingin dikunjungi. Pada gambar 1,  terlihat  hasilnya  terdapat  40  responden  yang memilih  1  dari  13  objek  wisata  yang  dijadikan pilihan  yaitu  Waduk  Cacaban,  Objek  Wisata  Guci, Pantai  Purwahamba  Indah  (Purin),  Museum Semedo, Museum Pendidikan Slawi, Curug Luhur, Curug  Pengantin,  Curug  Jejeg,  Curug  Permadi Jembatan  Gantung  Danawarih,  Jembatan  Tanjung Lebaksiu, Goa Lawa dan Rumah Wayang. Terdapat satu  objek  wisata  yang  sering  dikunjungi  atau diminati  masyarakat,  yaitu  97,5%  orang  memilih Objek Wisata Guci.
2.2 Jalur Terpendek ( Shortest Graph ) Jalur terpendek adalah jalur yang menghubungkan  simpul  asal  dan  simpul  tujuan dengan mempertimbangkan jarak dan waktu tempuh tercepat (Darnita & Toyib, 2019) . Shortest path problem  (SPP)  merupakan  penyelesaian  masalah yang  bertujuan  untuk  menemukan  jalur  terpendek antara  dua  atau  lebih  simpul  pada  graf  berbobot, bobot  sisi-sisi  yang  dilewati  harus  dijumlahkan sehingga  menghasilkan  total  bobot  yang  paling minimum (Hutapea et al., 2021). Untuk menghitung jalur terpendek, digunakan graf yang memiliki bobot
( weighted  graph ),  bobot  graf  dihitung  berdasarkan jarak dan waktu tempuh antara simpul-simpul yang terdapat  dalam  graf  (Marlim  et  al.,  2020).  Sesuai dengan hasil pengumpulan data pada gambar 1, jalur terpendek  yang  akan  dicari  yaitu  jalur  terpendek menuju  Objek  Wisata  Guci.  Pencarian  jalur terpendek  menjadi  kasus  yang  sering  diterapkan bersama  dengan algoritma Dijkstra ,  karena algoritma Dijkstra adalah suatu metode yang efektif dalam menemukan jalur terpendek. 2.3 Algoritma Dijkstra Algoritma Dijkstra dapat  dimanfaatkan dalam  menangani  masalah  jarak  terpendek  pada sebuah graf yang memiliki arah (Chatrin Bunaen et al.,  2022).  Algoritma Dijkstra juga  merupakan algoritma  yang  umumnya  dimanfaatkan  untuk menyelesaikan  masalah  yang  berkaitan  dengan optimasi  atau  biasa  disebut  algoritma Greedy (Chatrin Bunaen et al., 2022).
Edsger W. Dijkstra merupakan penemu teori algoritma Dijkstra melalui  artikelnya  dengan  judul "A  Note  on  Two  Problems  in  Connexion  with Graphs" diterbitkan di jurnal Numerische Mathematik,  Volume  1,  Halaman  269-271  pada tahun 1959 (Marlim et al., 2020).
Gambar 1. Ilustrasi Algoritma Dijkstra
Pencarian  rute  terpendek  menggunakan algoritma Dijkstra memerlukan sebuah bobot setiap simpulnya.  Gambar  2  memperlihatkan  sebuah  graf pencarian  rute  terpendek  dari  V1  menuju  ke  V7 dengan beberapa titik rute yang memiliki bobot pada setiap simpul yang menghubungkan setiap titik.
Algoritma Dijkstra menjalankan  suatu algoritma dengan menemukan rute terpendek ke satu simpul  optimum  pada  tiap  tahapnya,  dimana  pada tahap  ke-n,  akan  ada  n  simpul  yang  memiliki  jalur terpendek yang diketahui, algoritma secara bertahap memperbarui  jalur  terpendek  ke  setiap  simpul  saat bergerak  dari  simpul  ke  simpul  untuk  menemukan jalur  terpendek  dari  titik  awal  ke  simpul  tujuan (Ismail et al., 2021). Untuk lebih jelasnya, berikut ini urutan untuk menghitung jarak terpendek menggunakan algoritma Dijkstra :
1. Tentukan  simpul  awal  dan  akhir  yang  ingin dicari jarak terpendeknya.
2. Inisialisasi  semua  simpul  dengan  jarak  tak terhingga  (inf)  kecuali  simpul  awal,  yang diinisialisasi dengan jarak 0.
3. Tentukan  simpul  dengan  jarak  terdekat  dari simpul awal yang belum dikunjungi. Simpul ini akan menjadi simpul saat ini.
4. Untuk setiap simpul tetangga dari simpul saat ini,  hitung  jarak  total  dari  simpul  awal  ke simpul  tetangga.  Jika  jarak  total  lebih  kecil dari jarak sebelumnya, perbarui jarak simpul tetangga.
5. Tandai  simpul  saat  ini  sebagai  telah dikunjungi.
6. Ulangi  langkah  3  -  5  sampai  semua  simpul telah  dikunjungi  atau  simpul  akhir  sudah ditemukan.
7. Jika simpul akhir ditemukan, jarak terpendek adalah  jarak  dari  simpul  awal  ke  simpul akhir. Jika tidak, tidak ada jalur dari simpul awal ke simpul akhir.
Dari  langkah-langkah  di  atas,  setelah diketahui titik yang saling terhubung pada graf dan bobot  tiap simpulnya, maka kita dapat  menghitung bobot terpendek menuju titik tujuan rumus:
𝑫(𝒗𝒊) = 𝐦𝐢𝐧⁡(𝑫(𝒗𝒋), 𝑫(𝒗𝒊) + 𝑾(𝒗𝒊, 𝒗𝒋))
Rumus 1. Bobot Terpendek
Rumus 1 menunjukan bagaimana suatu bobot akan  dihitung  untuk  menentukan  titik  mana  yang akan  disimpan  sebagai  tujuan  berikutnya,  dimana D(v i ) merupakan jumlah bobot terkecil dari v i ke v j dan  W(v i ,v j )  merupakan  bobot  simpul  dari  v i ke  v j yang  akan  dihitung  dengan  menghitung  minimal bobot  terkecil  dari  D(v i )  menuju  D(v j ).  Rumus tersebut diterapkan pada setiap titik yang ada untuk kemudian  dicari  bobot  yang  terkecil.  Untuk menerapkan  rumus  tersebut,  dalam  mencari  jalur terpendek menggunakan algoritma Dijkstra terapkan:
1. Definisikan L = {} dan V = {V1, V2, V3, V4, ….,Vn},
2. Untuk  iterasi  berikutnya  lakukan  D(v i )  = W(v i ,v j ),
3. Apabila Vn belum menjadi titik tetap atau Vn ∉ L maka  :
a. Pilih  titik  v k ∈ V  –  L  dengan  D(v k ) terkecil, lalu L = L ∪ {v k } maka jadikan v k sebagai titik permanen.
b. Untuk setiap v j ∈ V –  L terapkan, jika D(v k )  +  W(v k ,v j )  <  D(v j )  ubah  D(v j ) dengan D(v k ) + W(v k ,v j ).
2.4 Waktu Tempuh Pengambilan keputusan dalam memilih jalur menuju  suatu  tempat  tidak  hanya  berpatokan  pada pencarian  rute  atau  jalur  terpendeknya  saja, perhitungan waktu tempuh menjadi hal yang penting dalam mengestimasi waktu menuju sebuah titik atau lokasi  yang  ingin  dituju.  Waktu  tempuh  menjadi dapat digunakan untuk mengetahui efisiensi sebuah jalur  yang  akan  dilalui  setelah  mengetahui  jalur terpendek menuju suatu tempat.
𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 = 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 (𝐾𝑒𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛⁡𝑥⁡𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡⁡𝐾𝑒𝑚𝑎𝑐𝑒𝑡𝑎𝑛) ⁡𝑥⁡60 Rumus 2. Waktu Tempuh
Setelah jarak
terpendek diketahui, selanjutnya untuk  menentukan waktu  tempuh jarak akan  dibagi  dengan  rata-rata  kecepatan  dikalikan dengan  bobot  kemacetan  seperti  yang  ditunjukan pada rumus 2.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembentukan Graf
Dari  hasil  survey  kemudian  dilakukan geolocation atau  pembentukan  jalur  menggunakan Google  Maps  dengan  titik  awal  di  Taman  Rakyat Slawi  yang  akan  diuji  pada  algoritma Dijkstra dengan  pengujian  pada  2  objek  wisata  yang  paling diminati.
Pembentukan  jalur  atau  graf  menuju  Objek Wisata  Guci,  menunjukan  16  titik  dengan  titik  A sebagai  titik  awal  yaitu  di  Taman  Rakyat  Slawi hingga  ke  titik  P  sebagai  tujuan  akhir  yaitu  Objek Wisata Guci, dimana setiap titik disimbolkan dengan huruf yang mendefinisikan setiap tempat yang akan dilalui.
Gambar 2. Jalur Menuju Objek Wisata Guci
Setelah dilakukan geolocation menggunakan Google Maps maka akan terlihat bahwa, dari titik ke titik memiliki jarak yang berbeda-beda. Satuan jarak yang digunakan adalah kilometer (km). Ketiga data jalur  beserta  jaraknya  kemudian  akan  diproses kedalam algoritma.
3.2 Implementasi Algoritma Dijkstra
Dari pembentukan graf yang telah dilakukan untuk  objek  wisata  pilihan  sesuai  data  yang didapatkan,  proses  selanjutnya  yaitu  mencari  jalur terpendek  suatu  simpul  secara  bertahap  hingga menemukan simpul terpendek menggunakan rumus seperti  pada  rumus  1  untuk  menghitung  bobot terpendek tiap simpul.
Data  bobot  jalur  yang  akan  dilalui  menuju objek  wisata  Guci  dapat  dilihat  pada  graf pada gambar  3.  Dengan  demikian  dapat  dilakukan perhitungan dengan perhitungan sebagai berikut:
1. L       = {A} D(A)   = 0 D(E) = ∞ D(I) = ∞D(M) =∞ D(B) = ∞ D(F) = ∞ D(J)= ∞ D(N) = ∞ D(C) = ∞ D(G) = ∞ D(K)= ∞D(O) = ∞ D(D) = ∞ D(H) = ∞ D(L)= ∞D(P) = ∞
Rute terpendek dari titik A adalah titik B dan C dengan D (A) = 0, D (B) = ∞ dan D (C) = ∞ maka:
D (B) = min(D (B) ,D (A) + W (A,B) ) = min(∞,0+0,4) = min(∞,0,4) = 0,4
D (C) = min(D (C) ,D (A) + W (A,C) ) = min(∞,0+0,6) = min(∞,0,6) = 0,6 Nilai D (B) < D (C) sehingga titik B terpilih sebagai titik selanjutnya.
2. Iterasi 1: L = {A,B} D (F) = min(D (F) ,D (B) + W (B,F) ) = min(∞,0,4+2,5) = min(∞,2,9) = 2,9 Dari hasil iterasi hanya titik F yang terhubung pada titik B dengan nilai D (F) =
2,9 maka titik F terpilih sebagai titik selanjutnya.
3. Iterasi 2: L = {A,B,F} D (G) = min(D (G) , D (F) + W (F,G) ) = min(∞,2,9+4) = min(∞,6,9) = 6,9 Dari hasil iterasi hanya titik G yang terhubung pada titik F dengan nilai D (G) =
6,9 maka titik G terpilih sebagai titik selanjutnya.
4. Iterasi 3 : L = {A,B,F,G} D (J) = min(D (J) , D (G) + W (G,J) ) =
min(∞,6,9+1,5) = min(∞,8,4) = 8,4
Dari hasil iterasi hanya titik J yang terhubung pada titik G dengan nilai D (J) = 8,4 maka titik J terpilih sebagai titik selanjutnya. 5. Iterasi 4 : L = {A,B,F,G,J} D (K) = min(D (K) , D (J) + W (J,K) ) = min(∞,8,4+11) = min(∞,19,4) = 19,4 Dari hasil iterasi hanya titik K yang terhubung pada titik J dengan nilai D (K) = 19,4 maka titik K terpilih sebagai titik selanjutnya.
6. Iterasi 5 : L = {A,B,F,G,J,K} D (L) = min(D (L) , D (K) + W (K,L) ) =
min(∞,19,4+17) = min(∞,36,4) =
36,4 D (N) = min(D (N) , D (K) + W (K,N) ) = min(∞,19,4+4) = min(∞,23,4) = 23,4 Dari hasil iterasi terdapat 2 titik yang terhubung dengan titik K yaitu titik L dan N dengan nilai D (N) < D (L) maka titik N terpilih sebagai titik selanjutnya.
7. Iterasi 6 : L = {A,B,F,G,J,K,N} D (O) = min(D (O) , D (N) + W (N,O) ) = min(∞,23,4+0,8) = min(∞,24,2) = 24,2 Dari hasil iterasi hanya titik O yang terhubung pada titik N dengan nilai D (O) =
24,2 maka titik O terpilih sebagai titik selanjutnya.
8. Iterasi 7 : L = {A,B,F,G,J,K,N,O}
D (P) = min(D (P) , D (O) + W (O,P) ) = min(∞,24,2+4,5) = min(∞,28,7) = 28,7 Dari hasil iterasi hanya titik P yang terhubung pada titik O dengan nilai D(P) = 28,7 yang sekaligus menjadi jalur terakhir menuju objek wisata Guci di titik P dengan L = {A, B, F, G, J, K, N, O, P}, maka jalur terpendek menuju objek wisata Guci adalah dari titik A→B→F→G→J→K→N→O→P dengan jarak tempuh 28,7 km.
3.3 Analisis Hasil
Setelah  mengetahui  seluruh  data  jalur terpendek  menuju  objek  wisata  Guci  di  Kabupaten Tegal,  selanjutnya  akan  dihitung  waktu  tempuh perjalanan  menuju  objek  wisata  dengan  ketentuan bobot  kemacetan  yang  dikelompokkan  menjadi  3 kategori yaitu lancar, ramai lancar dan macet dengan asumsi bobot kemacetan.

## Tabel  1. Bobot Kemacetan
Kondisi Jalan Bobot Kemacetan Lancar 1 Ramai Lancar 0,75 Macet 0,5
Dari kategori  asumsi bobot  kemacetan  yang sudah ada  pada Tabel  1,  kemudian dengan melihat kondisi jalur yang ada diasumsikan bahwa kecepatan rata-rata  berkendara  untuk  kendaraan  roda  2,  yaitu 60 km/jam dengan jalan lancar, 50 km/jam dengan jalan  ramai  lancar  dan  40km/jam  dengan  jalan macet.  Kecepatan  rata-rata  berkendara  untuk kendaraan  roda  4  yaitu  50km/jam  dengan  jalan lancar,  40km/jam  dengan  jalan  ramai  lancar  dan 30km/jam dengan jalan macet. Waktu tempuh dapat dihitung  setelah  mengetahui  jarak  tempuh,  bobot kemacetan  dan  kecepatan  rata-rata  berkendara dengan rumus 2.
Setelah  dilakukan  penerapan  algoritma Dijkstra untuk menemukan jalur terpendek menuju objek  wisata  Guci  yang  paling  diminati  di Kabupaten  Tegal,  didapati  hasil  jalur  yang  akan dilewati oleh wisatawan beserta jenis kendaraan dan waktu tempuhnya.
Tabel  2. Jalur Terpendek dan Waktu Tempuh Roda 2 Jenis Ken dara an Ob jek Wi sat a Jalur Terpendek Ja ra k (k m )
Ko ndi si Jala n Wa ktu (M enit ) Roda 2 Ob jek Wi sat a Gu ci A→B→F→G→ J→K→N→O→ P
28 ,7
Lan car 29 Ra mai Lan car 46 Ma cet 86
Roda 4 Ob jek Wi sat a Gu ci A→B→F→G→ J→K→N→O→ P
28 ,7
Lan car 34 Ra mai Lan car 57
Ma cet 115
Untuk  menuju  2  objek  wisata  Guci menggunakan  kendaraan  roda  2  dan  roda  4,  jarak akan selalu berbanding lurus dengan waktu tempuh, ketika  jarak  semakin  jauh  maka  waktu  tempuhnya juga  akan  semakin  lama,  namun  juga  waktu  akan dipengaruhi  oleh  kecepatan  berkendara  dan  bobot kemacetan  yang  ada.  Tabel  2  menunjukan  hasil perhitungan  waktu  tempuh  setelah  jarak  terpendek diketahui.  Perhitungan  waktu  tempuh  yang  ada merupakan  perhitungan  dengan  nilai  kecepatan berkendara  dan  kondisi  jalan  (bobot  kemacetan) yang diasumsikan.
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan pencarian  jalur  terpendek  menggunakan  algoritma Dijkstra dapat  dihitung  dengan  akurasi  yang  baik, dengan  bantuan geolocation dari  Google  Maps dalam  melakukan  pembobotan  tiap  simpul.  Untuk memberikan  informasi  yang  lebih  mengenai  objek wisata  terdekat,  disajikan  hasil  perhitungan  waktu tempuh  yang  berbeda-beda  tergantung  pada  jarak yang ditempuh dan bobot kemacetanya.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  algoritma Dijkstra pada  kasus penentuan jalur terpendek terbukti berhasil. Dengan pembobotan pada graf yang kemudian setiap simpul diminimalisasikan kemudian setiap simpul terpendek  akan  dipilih  sebagai  simpul  berikutnya hingga  terhubung  ke  simpul  akhir.  Bobot  yang digunakan  adalah  bobot  dengan  nilai  positif,  jika bernilai  negatif  maka  jalur  terpendek  tidak  dapat dihitung. Dalam penelitian ini, dari perhitungan jalur terpendek Rute terpendek yang didapatkan dari titik awal di Taman Rakyat Slawi menuju Objek Wisata Guci yaitu sejauh 28,7 km.
Dengan  data  rute  terpendek  yang  sudah didapatkan  maka  dapat  ditentukan  waktu  tempuh dengan  bobot  kemacetan  dan  kecepatan  rata-rata yang  diasumsikan.  Data  waktu  tempuh  yang didapatkan merupakan data waktu tempuh perjalanan  secara  umum  atau  dengan  kondisi  jalan yang  normal  tanpa  hambatan  dengan  bobot kemacetan dan kecepatan rata-rata yang
diasumsikan, sehingga perlu data yang lebih akurat mengenai  hambatan-hambatan  dijalan  dan  yang akan  mempengaruhi  dalam  menentukan  waktu tempuh. Diharapkan perhitungan algoritma Dijkstra yang telah diterapkan dapat diimplementasikan pada sebuah  sistem  untuk  dapat  digunakan  dikemudian hari.

## DAFTAR PUSTAKA
Cantona,  A.,  Fauziyah,  &  Winarsih.  (2020).
Implementasi Algoritma Dijkstra Pada Pencarian  Rute  Terpendek  ke  Museum  di Jakarta. Jurnal  Teknologi  Dan  Manajemen Informatika , 6 (1), 27–34.
Chatrin  Bunaen,  M.,  Pratiwi,  H.,  &  Finsensia  Riti,
Y.  (2022).  Penerapan  Algoritma  Dijkstra Untuk  Menentukan  Rute  Terpendek  Dari Pusat  Kota  Surabaya  Ke  Tempat  Bersejarah. 4 (1), 213–223. https://doi.org/https://doi.org/10.47233/jteksis .v4i1.407 ISSN
Darnita,  Y.,  &  Toyib,  R.  (2019).  Penerapan Algoritma  Greedy  Dalam  Pencarian  Jalur Terpendek  Pada  Instansi-Instansi  Penting  Di Kota  Argamakmur  Kabupaten  Bengkulu Utara. Jurnal  Media  Infotama , 15 (2),  57. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.37676/jmi .v15i2.867
Erik  Prasetyo,  L.,  &  Marisa,  F.  (2021).  Sistem Optimasi Pendistribusian Bahan Makanan dan Snack  dengan  Algoritma  Ant  Colony Optimization (ACO). AITI: Jurnal Teknologi
Informasi , 18 (1), 88–96. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.24246/aiti
.v18i1.88-96
Galih,  E.  C.,  &  Krisdiawan,  R.  A.  (2018). Implementasi Algoritma Dijkstra Pada Aplikasi Wisata Kuningan Berbasis Android. Nuansa Informatika , 12 (1). https://doi.org/10.25134/nuansa.v12i1.1344 Herlambang, B. A., Pradana, S. O., & Waliyansyah, R.  R.  (2022).  Sistem  Informasi  Geografis
Pencarian  Rute  Optimum  Lokasi  Obyek Wisata Kota Semarang Menggunakan Algoritma  Dijkstra. Journal  of  Applied
Science and Technology , 2 (01), 16. https://doi.org/10.30659/jast.2.01.16-25
Hutapea, Y. P., Montolalu, C. E. J. C., & Komalig, H.  A.  H.  (2021).  Algoritma  Dijkstra  untuk Penentuan  Lintasan  Terpendek  Pada  Kasus Tujuh Hotel di Kota Manado Menuju Bandara Sam  Ratulangi  Manado. D’Cartesian , 9 (2), 158. https://doi.org/10.35799/dc.9.2.2020.29146 Ismail, M. T., Andryana, S., & Gunaryati, A. (2021). Implementasi  Algoritma  Dijkstra  untuk Pencarian  Rute  Terpendek  Menuju  Rumah Sakit  pada  Aplikasi  C-Hos  (Covid-19 Hospital). Jurnal Media Informatika
Budidarma , 5 (3), 888. https://doi.org/10.30865/mib.v5i3.3077 Marlim,  Y.  N.,  Jollyta,  D.,  &  Saputra,  F.  (2020). Analisis Sistem Jalur Terpendek Menggunakan Algoritma Djikstra dan Evaluasi Usability . 6 (1), 54–60. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.26418/jp.v 6i1.37627 Pintoko,  B.  M.,  &  L.,  K.  M.  (2018).  Analisis Sentimen  Jasa  Transportasi  Online  pada
Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier. E-Proceeding of Engineering , 5 (3), 8121–8130.
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), 68–77.
Putri,  T.  D.,  Sugeng,  W.,  &  Safitri,  E.  (2020). Algoritma  Dijkstra  untuk  Penentuan  Jarak Tempuh  Terpendek  Pengantaran  Katering Pabrik. Journal  MIND  Journal , 5 (2),  108– 120. https://doi.org/https://doi.org/10.26760/mindj ournal.v5i2.108 Sunardi, S., Yudhana, A., &  Kadim, A.  A. (2019). Implementasi Algoritma Dijkstra dan Algoritma  Semut  Untuk  Analisis  Rute Transjogja  Berbasis  Android. IT  JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT , 4 (1), 1–
9.
https://doi.org/10.25299/itjrd.2019.vol4(1).24
83 Sutrisno, T., Yosua, Nugraha, M. A., & Joni. (2020). Penerapan Algoritma Dijkstra Dalam Pembuatan Peta Untar. Jurnal Komputer Dan Informatika , 15 (1), 308–316. https://doi.org/https://journal.untar.ac.id/inde x.php/JKI/article/view/8699 Yosua,  S.,  Sigalingging,  C.,  Jipesya,  J.,  & Jumaryadi, Y. (2021). Implementasi Algoritma  Dijkstra  dalam  Pencarian  Klinik Hewan Terdekat. Jurnal Ilmiah FIFO , 13 (1),
85. https://doi.org/10.22441/fifo.2021.v13i1.009 Yuswardi,  &  Balia.  (2022).  Distribusi  Gas  LPG Dengan Mencari Rute Terpendek Perbandingan  Algoritma  Dijkstra  Dan  Ant Colony  Wilayah  Kabupaten  Pidie. Jurnal Sains Riset , 12 (1), 132–138. https://doi.org/10.47647/jsr.v10i12