## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/

## PENENTUAN RUTE TERPENDEK LOKASI BADAN PUSAT STATISTIK KOTA BANDUNG DENGAN ALGORITMA DIJKSTRA
Arjun Yuda Firwanda 1 , Cahyo Prianto 2 , Woro Isti Rahayu 3
Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia Email : arjunyudafirwanda@gmail.com 1 , cahyoprianto@poltekpos.ac.id 2 , woroisti@poltekpos.ac.id 3

## ABSTRAK
Dalam kehidupan sehari-hari teknologi informasi sangat berkembang pesat dengan kinerja yang cepat. Seseorang sering menggunakan teknologi untuk melakukan perjalanan dari suatu tempat ke tempat tujuan. Dengan kebutuhan perjalanan yang menuntut adanya pemilihan rute dalam jangka waktu yang singkat dan efisien terhadap waktu dan biaya yang dibutuhkan untuk mencapai ke tempat tujuan.
Oleh  karena  itu  dari  permasalah  tersebut  peneliti  menyimpulkan  bahwa  dalam menentukan  rute  atau  jalur  terpendek  akan  digunakan  metode  Algoritma  Dijkstra  yang diterapkan untuk memberikan rekomendasi rute perjalanan terpendek.
Hasil  dari  penelitian  ini  rute  terpendek  menggunakan  perhitungan Excel dan percobaan coding Python dan R .  Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  semua  hasil pengujian menghasilkan rute terpendek yang dilalui adalah N1, N2, N5, N13, N15, N17, N20, N30, N32, N34, N36, N37, N38 dengan jarak dari titik awal N1 (Politeknik Pos Indonesia) ke titik akhir (Badan Pusat Statistik Kota Bandung) adalah 10.24 KM.
Kata Kunci: Teknologi Informasi, Algoritma Dijkstra, Rute Terpendek, Google Maps

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  saat  ini  sudah berkembang kepada seluruh sektor kehidupan  manusia.  Teknologi  informasi terdiri dari perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software) yang membantu dalam proses mengelola informasi (Yoga & Ardhana, 2019).
Dalam  kehidupan  sehari-hari  sering kali  melakukan  perjalanan  dari  suatu tempat ke tempat yang lainnya (I Gede & Ni Putu  Linda  Santiari,  2020).  Dengan kebutuhan akan perjalanan yang menuntut adanya pemilihan rute atau jalur yang akan
dilalui dalam jangka waktu yang singkat dan efisien  terhadap  waktu  dan  biaya  yang dibutuhkan  untuk  mencapai  ke  tempat tujuan.
Saat  ini  perkembangan  teknologi yang  berkembang  pada  sektor  geografis terutama  pada  implementasi  pencarian rute  terpendek  biasanya  menggunakan sistem Google  Maps terhadap  suatu perjalanan  yang  dilakukan  oleh  seseorang (Sudibyo  et  al.,  2020).  Dengan  hal  ini teknologi  belum  sepenuhnya  diterapkan dalam  hal  mencari  rute  atau  jalur perjalanan yang dapat menghambat waktu,
tenaga  dan  biaya  yang  seharusnya  dapat diminimalisir  oleh  sistem  yang  dapat merokemendasikan  tempat  atau  rute perjalanan yang mudah dilalui dan tentunya rute terpendek (Kadim et al., 2020).
II. LANDASAN TEORI 2.1   Sistem Informasi Geografis Sistem Informasi Geografis merupakan  suatu  sistem  yang  mengolah data  yang  mempunyai  informasi  spasial (keruangan) (Gautama & Hermanto, 2020). Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan  suatu  sistem  yang  secara  luas mengidentifikasi  karakteristik  lingkungan sebuah  wilayah  dan  visualisasinya  dalam bentuk peta (Hidayah et al., 2021).

## 2.2 Algoritma Dijkstra
Algoritma Dijkstra merupakan algoritma  dalam  pemecahan  masalah mencari
lintasan terpendek
yang mempunyai panjang minimum dari vertex a ke  z  (Latuconsina  et  al.,  2021).  Algoritma Dijkstra  ini  mencari  lintasan  terpendek dalam  sejumlah  langkah  (Rachmat  & Arman, 2020). Algoritma Dijkstra dirancang untuk  menyelesaikan  masalah  untuk pencarian  rute  menuju  titik  tertentu  dan menghasilkan rute terpendek (Luthfianto et al., 2017).

## 2.3   Rute Terpendek
Rute  terpendek (Shortest  Path) dahulu  hampir  tidak  dianggap.  Jalur terpendek  didefinisikan  sebagai  masalah kombinatorial dalam grafik bobot terbatas. Persoalan  rute  terpendek  (Sulaiman  et  al., 2020).  Rute  terpendek  merupakan  entitas yang  merepresentasikan  rute  dari  suatu vertex ke vertex yang lain (Lesmana, 2020).
2.4 Google Maps
Google  Maps merupakan  sebuah layanan pemetaan web yang dikembangkan oleh Google dan  tentunya disediakan  oleh Google secara gratis (Pratama et al., 2020).
Google Maps menyediakan peta dan satelit untuk digunakan di seluruh dunia (Muharrom,  2020).  Layanan Google  Maps digunakan  pada  kehidupan  sehari-hari karena  mudah  dan  cepat  dengan  mengisi lokasi  awal  dan  lokasi  tujuan  yang kemudian  akan  memunculkan  jalur  yang dapat dilewati (Muzakir, 2020).
III. Metodologi Penelitian 3.1   Diagram Alur Metodologi Penelitian Metode Algoritma Dijkstra merupakan  sebuah  metode Greedy yang sering  digunakan  dalam  memecahkan masalah  yang  berhubungan  dengan  suatu optimasi  (Fadlil  et  al.,  2020).  Metode Algoritma  Dijkstra  memiliki  prinsip  kerja Greedy sehingga  disetiap  langkahnya mengambil  pilihan  terbaik  (Fitri  &  Fuzi, 2020).
Gambar 3.1 Diagram Proses Flowchart Algoritma Dijkstra

## 3.2   Tahapan-tahapan Metodologi
Penelitian
a. Menentukan node awal atau titik awal  dan  node  akhir  atau  titik akhir (Arabigh et al., 2020). Proses  menentukan  node  awal atau  titik  awal  dilihat  dari Google  My Maps sebagai  tools  yang  menetapkan node awal (N1) adalah lokasi Politeknik Pos  Indonesaia.  Dan  untuk  node  akhir (N38) adalah lokasi tujuan Badan Pusat Statistik Kota Bandung.
b. Membaca  histori  rute  yang pernah  dilalui  sesuai  node  awal dan  node  akhir  (Arabigh  et  al., 2020).
Dalam  proses  membaca  histori dilihat  dari  proses  perhitungan  pada Excel yakni menetapkan nilai node yang diambil  paling  terkecil,  sehingga  dapat diteruskan ke node berikutnya. Pada file Excel terdapat  warna  merah  yang artinya  node  tersebut  sudah  pernah dilewati  yang  artinya  node  tersebut tidak  boleh  dilewati (infinity) atau  tak terhingga.
c. Menentukan jarak minimum sementara (Arabigh et al., 2020). Proses
menentukan jarak minimum dilihat dari jarak antara node awal  (N1)  ke  node  akhir  (N38)  yaitu sesuai  dengan  yang  ada  pada  google maps yaitu 11.4 KM. Jadi jarak minimum sementara antara Politeknik Pos Indonesia ke Badan Pusat Statistik Kota Bandung adalah 11.4 KM. d. Pemberian  nilai  bobot  pada masing-masing  pasangan  node (Arabigh et al., 2020). Proses  pemberian  nilai  bobot pada masing-masing node ini
ditentukan  misalnya  dari  N1  ke  N3 adalah 0.65 KM. Nilai 0.65 KM diperoleh dari  google  maps.  Proses  ini  sama  juga untuk proses node yang lainnya.
e. Menghitung jarak antara
pasangan  node  (Arabigh  et  al., 2020).
Proses  menghitung  jarak  antara pasangan  node  dengan  melihat  jarak antar  node  dalam  satuan  kilometer. Misalnya  Node  1  dengan  Node  3 memiliki nilai bobot 0.65 KM. Proses ini sama  dengan  proses  pemberian  nilai bobot. Nilai bobot ini dapat dilanjutkan untuk proses perhitungan iterasi.
f. Mengeliminasi  pasangan  node dengan jarak lebih besar (Arabigh et al., 2020).
Proses  mengeliminasi  pasangan node  dengan  jarak  yang  lebih  besar yaitu  terlihat  dari  hasil  file Excel misalnya dengan melihat iterasi pertama, hasil iterasi pertama menghasilkan  N3  adalah  0.65.  Nilai tersebut  paling  terkecil  daripada  hasil iterasi  pertama  dengan  node  lain. Dengan begitu N3 sebagai iterasi kedua, karena pada N3 ini tidak dapat dilewati kembali.
g. Mencari  node  berikutnya dengan jarak  terdekat  pada  node  akhir (Arabigh et al., 2020).
Pada  proses  ini  hamper  sama dengan  mengeliminasi  node  dengan jarak  yang  lebih  besar,  artinya  iterasi melibatkan semua node. Node dihitung nilai  bobotnya,  kemudian  diambil  nilai paling terkecil dari iterasi tersebut.
h. Terjadi kondisi jika terdapat node lain maka proses selesai. Jika tidak terdapat  node  maka  proses  akan kembali  ke  proses  menghitung jarak  antara  pasangan  node (Arabigh et al., 2020).
Proses  ini  terjadi  ketika  misalnya rute N15 terdapat 2 jalur yaitu N17 dan N18.  Artinya  N15  dapat  dilanjutkan proses  perhitungan  iterasi  dengan melihat  rute  dari  model Graph yang sudah dibuat.

## IV. Simulasi Data
4.1   Menentukan Data Sampel Lokasi
Pada proses menentukan Node atau titik  dalam  menentukan  rute  terpendek (Santoso et al., 2018).

## Tabel 4.1
Menentukan Data Node Node Nama Tempat Koordinat (Latitude,Longitu de) N1 (NOD E AWA L) Politeknik Pos Indonesia -6.87319, 107.57597 N2 Kue Balok Sarijadi -6.86982, 107.58106 N3 Donat Madu -6.8771, 107.58007 N4 AHASS Sukses -6.87682, 107.57809
Group Sarijadi N5 Ayam Geprek Pangeran Gegerkalon g -6.86882, 107.58692 N6 Ganesha Operation Sarimanah -6.87836, 107.57722 N7 Enka -6.88024, 107.57852 N8 Bank BRI Unit Sarijadi -6.8812, 107.57655 N9 Toko Dede -6.8808, 107.57888 N10 CV Dwi Agung -6.8809, 107.58117 N11 Hachi Grill Sutami Bandung -6.87786, 107.58764 N12 ZEN Family Spa & Reflexology (Pasteur) -6.89026, 107.58172 N13 SCUTO Bandung Setiabudi -6.87822, 107.59793 N14 Columbus pasirkaliki -6.90082, 107.59762 N15 Haagen- Dazs Setiabudi Supermarke t Bandung -6.88249, 107.60056 N16 Living Plaza Pasirkaliki -6.90619, 107.59787 N17 Puri Cipaganti -6.88523, 107.6014 N18 Hammy Go Petshop -6.88325, 107.60332 N19 Tony Djajakusum ah Prof DR Dr SpKK -6.9161, 107.59863
N20 Alfamart Cihampelas 128 -6.89674, 107.60403 N21 KOMA Fine Coffee -6.88483, 107.61247 N22 Pasteur Trans -6.8852, 107.61411 N23 Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) -6.88689, 107.61527 N24 Kantor Regional 2 Jawa Barat OJK -6.88682, 107.61391 N25 Taman Gedung Sate -6.90146, 107.61871 N26 The Luxton Hotel -6.90368, 107.61134 N27 Museum Geologi Bandung -6.90071, 107.62145 N28 Hotel UTC Bandung -6.90612, 107.61077 N29 Service Center Hitachi -6.91512, 107.62993 N30 Holland Bakery -6.90719, 107.61076 N31 Pegadaian Cikudapate uh -6.9176, 107.62699 N32 Balai Diklat PU Wilayah IV -6.91477, 107.61192 N33 Cilok Laswi Sari Rasa -6.92168, 107.63084 N34 UPT Puskesmas Tamblong -6.91815, 107.61268 N35 Carsome Indonesia Bandung -6.92336, 107.62846
Inspection Center N36 SMK Negeri 15 Bandung -6.92284, 107.61862 N37 The Papandaya n -6.92334, 107.62344 N38 (NOD E AKHI R) BPS Kota Bandung -6.9236, 107.62464

## 4.2   Menentukan  Jarak  Bobot  Antar Node
Bobot  atau  nilai  jarak  pada  setiap node  (Fatma  et  al.,  2020).  Algoritma Dijkstra mempunyai panjang minimum dari vertex N1 sampai N38 dalam sebuah Graph
berbobot, bobot tersebut sebagai bilangan positif  jadi  tidak  dapat  dilalui  oleh  node negatif. Namun jika terjadi maka penyelesaiannya yaitu infinity (tak terhingga) (Saputra & Marlim, 2019).
Pada proses menentukan jarak antar Node  dengan  melihat  jarak  antar  node dalam  satuan  kilometer.  Misalnya  Node  1 dengan  Node  3  memiliki  nilai  bobot  0.65 kilometer diperoleh dengan melihat google map  jarak  antara  (N1  Politeknik  Pos Indonesia)  dan  (N3  Donat  Madu).  Berikut adalah model Graph berbobot.
Gambar 4.1

## Model Graph

## 4.3   Menentukan Iterasi
Pada  proses  menentukan  iterasi. Iterasi  merupakan  proses  perhitungan manual  yang  dilakukan  secara  berulang dalam  implementasi  program  komputasi (Susdarwono,  2021).  Setiap  node  akan dilakukan  proses  iterasi.  Jika  node  dalam arah yang sama maka node tersebut dapat dihitung.  Jika  node  berbeda  arah  maka node  tidak  dapat  dihitung  atau  (tak terhingga).
Pada  proses  iterasi  dibawah  ini terdapat  simbol  yang  berwarna  kuning artinya  iterasi  tersebut  sudah  dilakukan. Dan  simbol  yang  berwarna  merah  artinya iterasi sudah dilakukan.
Pada simbol berwarna kuning menjelaskan  tentang  hasil  perhitungan melalui  interasi  yang  dilakukan  dengan mengambil hasil angka yang paling terkecil. Kemudian diturunkan ke iterasi setelahnya. Misalnya hasil dari iterasi N1 menunjukkan hasil  iterasi  yang  paling  terkecil  berada  di
N2.  Nilai  iterasi  N2  tersebut  dijadikan sebagai  nilai  yang  telah  dikunjungi.  Dan interasi  kedua  berada  pada  N2  dengan menghasilkan node N5 yang paling terkecil hasil  iterasinya.  Maka  N5  dilakukan  iterasi ketiga. Kemudian dilakukan secara berulang pada hasil nilai iterasi yang paling terkecil.
Dari  hasil  menentukan  iterasi, diperoleh  jumlah  data  iterasi  yakni sebanyak  12  iterasi  dan  dengan  hasil tersebut diperoleh rute terpendek yaitu N1, N2, N5, N13, N15, N17, N20, N30, N32, N34, N36, N37, N38.
Gambar 4.2 Menentukan Iterasi

## 4.4   Perhitungan Rute Terpendek
Rute Terpendek = Titik 0 => Titik N1 => Titik N2 => Titik N5 => Titik N13 => Titik N15 => Titik N17 => Titik N20 => Titik N30 => Titik N32 => Titik N34 => Titik N36 => Titik N37  =>  Titik  N38.  Jadi  untuk  Penjumlahan Rute terpendek dari N1 sampai ke N38 = 0.2 + 0.5 + 1.8 + 0.55 + 0.2 + 1.5 + 1.8 + 1.0 + 0.6 + 1.4 + 0.55 + 0.14 = 10.24 KM.
4.5   Hasil Perhitungan Rute Terpendek Jadi dari hasil simulasi data menggunakan Excel dengan
mempersiapkan  Node,  menentukan  jarak, menentukan  iterasi  antar  node,  dan menghitung  data  hasil  iterasi  dengan mengambil nilai rute terpendek. Kemudian dihitung  dari  nilai  bobot  N1  (node  awal Politeknik  Pos  Indonesia)  sampai  ke  N38 (node  akhir  Badan  Pusat  Statistik  Kota Bandung) adalah 10.24 kilometer.
Perbedaan antara proses yang sudah dilakukan  dengan  proses  yang  ada  pada
Google  Maps ,  yaitu  terletak  pada  rute perjalanan  yang  dilalui.  Pada  sistem pencarian  lokasi (Google  Maps) yaitu rerekomendasikan  rute perjalanan  dengan mengutamakan  estimasi  waktu  tempuh dengan  jarak  dari  N1  (Politeknik  Pos Indonesia)  menuju  N38  (Badan  Pusat Statistik Kota Bandung) 11.5 Kilometer.
Gambar 4.3
Hasil Pencarian Rute Menggunakan Google Maps Sedangkan pada implementasi Algoritma  Dijkstra  pada  pengujian  di  atas yaitu  mengutamakan  rute  terpendek  yang akan  dilalui  dan  jarak  tempuh  yang  sesuai dengan rute yang dilalui. Dalam hal ini jarak tempuh  dari  Politeknik  Pos  Indonesia sampai ke lokasi Badan Pusat Statistik Kota Bandung yaitu 10.24 KM dengan rute yang dilewati adalah N1, N2, N5, N13, N15, N17, N20, N30, N32, N34, N36, N37, N38.
Gambar 4.4 Hasil Pencarian Rute Menggunakan Algoritma Dijkstra Keterangan Gambar Sebagai berikut: 1) Ikon  berwarna  Kuning  menunjukkan lokasi awal (N1).
2) Ikon  berwarna  Hijau  menunjukkan
lokasi tujuan (N38).
3) Ikon  berwarna  Biru  menunjukkan node atau titik yang akan dilalui (N1, N2,  N5,  N13,  N15,  N17,  N20,  N30, N32, N34, N36, N37, N38). 4) Edge  (Garis)  berwarna  cokelat menunjukkan jalur terpendek. Diketahui: a) Total Node adalah 38 Node, 38 Node diperoleh dari hasil penentuan node yakni sebanyak 38 Node sampel data. b) Jumlah  Iterasi  adalah  12  Iterasi, diperoleh  dari  hasil  perhitungan menggunakan  Excel  sebanyak  12
Iterasi.
Ditanya:
1) Menghitung  presentase  node  yang diperlukan  untuk  mencapai  node akhir?
Jawab:
Presentase  (%)  =  (Jumlah  Iterasi)/(Jumlah Total Node) x 100%
= 12/38 x 100% = 0.3157 x 100% = 31.57 % Proses perhitungan presentase menggunakan  rumus  di  atas  yang  dapat dijelaskan  bahwa  jumlah  Iterasi  dibagi jumlah  node  yang  sudah  diketahui.
Mengapa  dibagi  dengan  N38?  Karena  N38 merupakan  jumlah  total  node  yang  sudah diketahui  yakni  sebanyak  38  Node. Kemudian dikalikan dengan 100%. Sehingga hasil dari perhitungan presentase tersebut yaitu 31.57% node untuk mencapai ke node akhir  atau  tiba  ke  tempat  tujuan  yaitu Badan Pusat Statistik Kota Bandung.
4.6   Hasil Simulasi Python
Gambar 4.5
Hasil Simulasi Python
Dari  hasil  gambar  di  atas,  didapat output yakni Jarak Rute Terpendek Adalah 10.24  KM  dan  Node  yang  Dilewati  Adalah N1, N2, N5, N13, N15, N17, N20, N30, N32, N34,  N36,  N37,  N38.  Hasil  simulasi menggunakan Bahasa pemograman Python adalah  hasilnya  sama  dengan  perhitungan menggunakan Excel .

## 4.7   Hasil Simulasi R
Gambar 4.6 Hasil Simulasi R
Dari  hasil  gambar  di  atas,  didapat output yakni Jarak Rute Terpendek Adalah 10.24 KM dan Node yang Dilewati Adalah 1, 2, 5, 13, 15, 17, 20, 30, 32, 34, 36, 37, 38. Hasil simulasi menggunakan Bahasa
pemograman R adalah  hasilnya  sama dengan perhitungan menggunakan Excel .

## V. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  di  atas mengenai penentuan rute terpendek dapat diambil kesimpulan:
a. Pada proses implementasi Algoritma
Dijkstra  untuk  menentukan  rute
terpendek  sangat  efektif  terutama dalam  memberikan  informasi  jarak dari titik awal hingga titik akhir. b. Pada proses implementasi Algoritma Dijkstra  pada  sistem  yang  dibangun menggunakan Bahasa Pemrograman PHP menjelaskan  deskripsi  aplikasi pencarian  rute  terpendek  yang mengutamakan kebutuhan pengguna. c. Berdasarkan  pengujian  yang  sudah dilakukan  baik  pengujian Excel ,
Program Python dan R menghasilkan output yang  sama  yakni  rute terpendeknya  adalah  N1,  N2,  N5, N13, N15, N17, N20, N30, N32, N34, N36,  N37,  N38.  Dengan  rute terpendeknya  10.24  KM  dari  titik awal N1 (Politeknik Pos Indonesia) ke titik akhir N38 (Badan Pusat Statistik Kota Bandung).

## DAFTAR PUSTAKA
Arabigh,  H.,  Saurina,  N.,  Wijaya,  U.,  & Surabaya,  K.  (2020). Melek  IT . 6 (2),
47–54.
Fadlil,  A.,  Riadi,  I.,  &  Saefuloh,  M.  (2020).
Aplikasi  Penentuan  Jalur  Lokasi Penjemputan Mengunakan Algoritma Dijkstra Berbasis Mobile. It Journal  Research  and  Development , 4 (2), 157–163. https://doi.org/10.25299/itjrd.2020. vol4(2).4041 Fatma,  Y.,  Gunawan,  F.,  &  Mukhtar,  H. (2020).  Aplikasi  Pencarian  Rute Terpendek  Tempat  Wisata  Di  Kota Pekanbaru Menggunakan Floyd Warshall. Jurnal Fasilkom , 10 (1), 54–
60.
https://doi.org/10.37859/jf.v10i1.14 22
Fitri, M., & Fuzi, R. (2020). Jurnal Comasie
ANDROID . 01 .
Gautama, I. P.  W., & Hermanto, K.  (2020). Penentuan  Rute  Terpendek  dengan Menggunakan  Algoritma  Dijkstra pada  Jalur  Bus  Sekolah. Jurnal Matematika , 10 (2), 116. https://doi.org/10.24843/jmat.2020.
v10.i02.p128
Hidayah,  Z.,  Wiyanto,  D.  B.,  Studi,  P., Kelautan, I., Pertanian, F., Madura, U. T., Kelautan, J. I., Udayana, U., Bukit,
K., & Badung, K. S. (2021). Pemodelan Sistem  Informasi  Geografis  untuk Pemetaan Kesesuaian Wilayah Perairan  dan  Pesisir  Selat  Madura . 14 (1), 17–25.
I  Gede,  S.  R.,  &  Ni  Putu  Linda  Santiari. (2020).  Penentuan  Rute  Evakuasi
Bencana  Kebakaran  Menggunakan Algoritma  Dijkstra  berbasis  Web Framework Vue.js. Jurnal Sistem Dan Informatika  (JSI) , 14 (2),  80–88. https://doi.org/10.30864/jsi.v14i2.2 52 Kadim, A., Sunardi, S., & Yudhana, A. (2020). Perbandingan Algoritma Dijkstra Dan Algoritma Ant Colony Dalam Penentuan Jalur Transportasi Umum.
Jurnal  Sistem  Komputer , 10 (1),  24–
27. https://doi.org/10.14710/jsk.v10i1.1 69
Latuconsina, M. N., Triayudi, A., Gunaryati, A.,  Informatika,  T.,  Manila,  J.  S., Minggu, P., Selatan, K. J., & Ibukota, D.  K.  (2021). KONTRAKAN  BERBASIS
ALGORITMA  DIJKSTRA  DAN . 08 (1), 15–27.
Lesmana,  D.  (2020). Algoritma  Dijkstra untuk  Menentukan  Jalur  Tercepat pada Pendistribusian Barang Berbasis Mobile Dijkstra ’ s Algorithm for Determining  the Fastest  Path for Mobile-Based  Goods  Distribution . 08 (4), 362–368. https://doi.org/10.26418/justin.v8i4. 42250
Luthfianto, T., Studi, P., Elektro, T., Teknik, F.,  &  Purwokerto,  U.  M.  (2017). Menggunakan  Metode  Algoritma Menggunakan  Metode  Algoritma . VIII (2).
Muharrom, M. (2020). Algoritma, Implementasi  Dalam,  Dijkstra  Jalur, Penentuan  Kasus,  Studi  Tempat,
Jarak  Terdekat,  Kuliah. International Journal of Business Intelegence , 3 (1),
25–30.
Muzakir,  A.  (2020).  Algoritma  Floyd Warshall  Dan  Collaborative  Filtering
Untuk  Penentuan  Rekomendasi  Dan
Rute  Terpendek  Pencarian  Apotek: Studi Eksperimen. InfoTekJar : Jurnal Nasional  Informatika  Dan  Teknologi Jaringan , 5 (1), 9–13. https://doi.org/10.30743/infotekjar. v5i1.2496 Pratama,  Z.,  Hartama,  D.,  Lubis,  M.  R., Andani,  S.  R.,  &  Kirana,  I.  O.  (2020). Penerapan  Metode  Dijkstra  untuk Menentukan Jalur Lintasan Terpendek  Kota  Kisaran  Menuju Objek Wisata Simalungun . 1 (2).
Rachmat, N., & Arman, M. (2020). Rancang Bangun Aplikasi Penerimaan Peserta
Didik  Baru  Sekolah  Swasta  Berbasis Web. Jurnal  Teknologi  Informasi Mura , 12 (02), 99–110. https://doi.org/10.32767/jti.v12i02. 1065
Santoso,  A.,  Rony,  M.  A.,  Studi,  P., Informatika,  T.,  Informasi,  F.  T., Luhur,  U.  B.,  Utara,  P.,  Lama,  K.,
Dijkstra,  A.,  Sosial,  L.,  &  Sekitar,  P. (2018). SOSIAL MENGGUNAKAN
ALGORITMA  DIJKSTRA  BERBASIS .
1 (2), 439–447.
Saputra, F., & Marlim, Y. N. (2019). Sistem Informasi Pencarian  Service Ac Mobil Menggunakan  Algoritma  Dijkstra. Jurnal  Mahasiswa  Aplikasi  Teknologi Komputer  Dan  Informasi , 1 (3),  135–
140.
Sudibyo, N. A., Setyawan, P. E. K. A., Surya, Y.  P.,  &  Hidayat,  R.  (2020).
Implementasi Algoritma Dijkstra Dalam  Pencarian  Implementation Dijkstra  Algorithm  in  Searching  the
Shortest Path Tourism Route . 2 (1), 1– 9.
Sulaiman,  H.,  Yuliani,  Y.,  Fitri,  E., Herlinawati, N., & Watmah, S. (2020). Algoritma Dijkstra untuk Pendistribusian  Carica  Nida  Food Wonosobo  Dijkstra  ’  s  Algorithm  for Distributing Carica Nida Food Wonosobo. Jurnal Sistem Dan Teknologi  Informasi , 8 (2),  63–66. https://doi.org/10.26418/justin.v8i2. 38223 Susdarwono, E. T. R. I. (2021). IMPLEMENTATION  OF  BABILONIA CENTRAL ITERATION AND

## THE
BAKHSHALI METHOD IN . 3 (1), 9–20.
Yoga,  V.,  &  Ardhana,  P.  (2019). Sistem Informasi  Manajemen  Kepegawaian Berbasis  Web  di  BPR  Kabupaten Lombok Tengah Web Based Employee Management  Information  System  at BPR Central Lombok Regency . 2 (May), 4–7.