## APLIKASI BERBASIS ANDROID UNTUK MENCARI LOKASI PUSKESMAS TERDEKAT DENGAN ALGORITMA A-STAR DI PROVINSI DKI JAKARTA
Vicky Budiman 1 , Yogi Swara Hendro Leksmono 2 , Halim Agung 3
Teknik Informatika Fakultas Teknologi dan Desain Universitas Bunda Mulia 1
vickybudiman25@gmail.com , yogis170195@gmail.com , hagung@bundamulia.ac.id

## Abstrak
Menurut Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta, pertumbuhan penduduk di DKI Jakarta  cukup  signifikan  tiap  tahunnya.  Salah  satu  aspek  yang  perlu  diperhatikan untuk kesejahteraan masyarakat oleh pemerintah adalah kesehatan. Pemerintah telah menyediakan fasilitas kesehatan untuk masyarakat, salah satunya adalah Puskesmas. Namun keterbatasan informasi mengenai Puskesmas yang dimiliki oleh masyarakat menjadi  kendala,  seperti  ketidaktahuan  lokasi  Puskesmas  terdekat  dan  jalan  yang harus ditempuh menuju Puskesmas. Penelitian ini menghasilkan aplikasi pencarian Puskesmas  terdekat  dan  rute  terpendek  menuju  Puskesmas  dengan  menerapkan algoritma A-Star . Algoritma A-Star merupakan salah satu algoritma pencarian graph terbaik  yang  mampu  menemukan  jalur  dengan  biaya  pengeluaran/jarak  paling sedikit dari titik permulaan yang diberikan sampai ke titik tujuan yang diharapkan. Setelah  pengujian  sebanyak  50  kali  untuk  menentukan  rute  terpendek  antara algoritma A-Star dengan Google  Maps menghasilkan  44  kali  algoritma A-Star berhasil menampilkan rute terpendek dan 6 kali algoritma A-Star gagal menampilkan rute terpendek. Tingkat keberhasilan algoritma A-Star mencapai 80% sehingga dapat disimpulkan  algoritma  A-star  berhasil  menunjukkan  jarak  terpendek  menuju Puskesmas tujuan.
Kata kunci: Android, Algoritma A*, GPS, Puskesmas, Rute Terpendek

## Abstract
According  to  Badan  Pusat  Statistik  Prvinsi  DKI  Jakarta,  population  growth  in Jakarta is quite significantly every year. Health is one aspect that the government needs to pay attention to. The government has provided healthcare facilities for the society, one of  which is Puskesmas. But the limited information about Puskesmas that  owned  by  the  society  becomes  an  obstacle,  such  as  ignorance  of  nearby Puskesmas  location  and  route  to  Puskesmas.  This  research  resulted  in  the  search application of  the  nearest  Puskesmas  and  the  shortest  route  to  the  Puskesmas  by applying the A-Star algorithm. The A-Star algorithm is one of the best graph search algorithms that is able to find the path with the least expense / distance cost from the starting  point  given  to  the  expected  destination  point.  After  testing  50  times  to determine the shortest route between the A-Star algorithm and Google Maps yields 44 times the A-Star algorithm successfully displays the shortest route and 6 times the A-Star algorithm fails to display the shortest route. The success rate of the A-Star algorithm reaches 80% so it can be concluded that the A-star algorithm successfully shows the shortest distance to the destination Puskesmas.
Keywords: Android, A* Algorithm, GPS, Puskesmas, Shortest Route

## 1. P ENDAHULUAN
Menurut  data  sensus  kependudukan yang  dilakukan  oleh  Badan  Pusat  Statistik Provinsi DKI Jakarta menunjukkan pertumbuhan  jumlah  penduduk  yang  cukup signifikan  di  tiap  tahunnya.  Salah  satu  aspek yang  perlu  diperhatikan  dan  dikembangkan oleh pemerintah untuk kesejahteraan masyarakat  adalah  di  bidang  kesehatan. Semakin bertambahnya penduduk di Provinsi DKI  Jakarta,  maka  diperlukan  fasilitas kesehatan yang memadai, salah satunya yaitu Puskesmas.  Puskesmas  tersebar  pada  tingkat Kabupaten/Kota  agar  mampu  melayani masyarakat secara merata .
Namun keterbatasan
informasi mengenai  Puskemas  yang  dimiliki  oleh masyarakat  dapat  menjadi  kendala,  seperti: ketidaktahuan  lokasi Puskesmas terdekat dan jalan yang harus ditempuh menuju Puskesmas. Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  aplikasi yang dapat memberi informasi di mana letak lokasi  Puskesmas  terdekat  dari  lokasi pengguna  dan  jalan  mana  yang  harus ditempuh  untuk  menuju  Puskesmas  terdekat tersebut.  Penulis  dalam  penelitian  ini menerapkan  algoritma  A*  ( A-Star )  untuk menentukan  jalur  terpendek  yang  bisa ditempuh  dari  lokasi  pengguna  menuju Puskesmas tujuan.
Algoritma A-Star merupakan salah satu algoritma  pencarian graph terbaik  yang mampu  menemukan  jalur  dengan  biaya pengeluaran  ( cost )  paling  sedikit  dari  titik permulaan  yang  diberikan  sampai  ke  titik tujuan  yang  diharapkan  (Setyawan  et  al, 2012).
Penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah Provinsi  DKI  Jakarta  yang  terdiri  dari  5 bagian,  yaitu:  Jakarta  Utara,  Jakarta  Pusat, Jakarta  Timur,  Jakarta  Barat,  dan  Jakarta Selatan.  Diharapkan  dengan  adanya  aplikasi ini  dapat  membuat  masyarakat  semakin mudah  untuk  mengakses  Puskesmas  untuk berobat.
Pada penelitian terdahulu membuktikan bahwa  algoritma A-Star dapat  memberikan
informasi  rute  terdekat  yang  akurat  dalam membuat  aplikasi  pencarian  lokasi  gedung dan ruangan Universitas  Islam Negeri Sultan Syarif  Kasim  Riau  (Irsyad  et  al,  2015).  Lalu penelitian  dalam  optimasi  rute  perjalanan ambulance menghasilkan  pencarian  jarak terpendek dengan algoritma A-Star (Setiawan et al, 2015).
Kemudian, penelitian untuk studi kasus perjalanan  wisata  di  Kota  Yogyakarta menghasilkan  bahwa  algoritma A-Star dapat diaplikasikan  dalam  kehidupan  sehari-hari seperti  menentukan  rute  perjalanan  wisata terpendek  agar  dapat  meminimkan  biaya operasional (Rizki, 2015).

## 2. M ETODE P ENELITIAN
Dalam  perancangan  aplikasi  ada beberapa  tahapan  yang  perlu  dilakukan. Tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan  untuk merancang
aplikasi tersebut adalah Kepustakaan, Literatur, Observasi,
Dokumentasi.
Detail langkahnya sebagai berikut:
1. Kepustakaan.  Menggunakan  buku-buku sebagai bahan referensi dalam
mendapatkan  informasi  yang  dapat diperoleh di
perpustakaan untuk mendapatkan konsep-konsep teoritis.
2. Literatur.  Mengkaji  dan  mempelajari materi  yang  berhubungan  dengan penelitian  yang  bersumber  dari website , jurnal, maupun e-book .
3. Observasi. Yaitu suatu teknik pengumpulan data yang diperoleh dengan jalan  melakukan  pengamatan  dan pencatatan  secara  langsung  pada  objek yang diteliti.
4. Dokumentasi. Metode pengumpulan data yang  dilakukan  untuk  melengkapi penelitian,  berupa  gambar  (foto)  yang berkaitan dengan penelitian.
Flowchart
pencarian Puskesmas terdekat,  aplikasi  ini  dibuka  oleh  pengguna, lalu memberikan akses GPS dan internet maka akan  tampil  daftar  beberapa  Puskesmas terdekat  dari  lokasi  pengguna  dalam  radius
tertentu.
Bila  dalam  radius  tertentu  tidak menampilkan  Puskesmas  terdekat,  pengguna dapat  mengubah  nilai  radius  pencarian.  Lalu pengguna dapat memilih salah satu Puskesmas yang ingin dituju, maka proses pencarian rute menuju Puskesmas terpilih akan menampilkan rute terpendek dan rute alternatif lainnya.
Pencarian rute menurut media transportasi  juga  dapat  dilakukan.  Pencarian rute  mendukung  media  transportasi  meliputi: kendaraan roda empat dan roda dua, serta bagi pejalan kaki.
Gambar 1. Flowchart Pencarian Puskesmas
Terdekat
Hubungan  data  antara  tabel  dalam database disebut  relasi.  Relasi  digunakan untuk  meringkas,  adapun  gambar  dari  relasi antar  tabel  yang  digunakan  pada  aplikasi  ini dapat terlihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Relasi Tabel
Tabel  puskesmas  berfungsi  untuk menyimpan  id  Puskesmas,  id  bagian,  nama Puskesmas, alamat Puskesmas, nomor telepon Puskesmas,  lokasi latitude dan longitude koordinat Puskesmas. Tabel bagian berfungsi untuk menyimpan id dan nama bagian.
Dalam ilmu komputer, algoritma A* ( A- Star )  merupakan  salah  satu  algoritma pencarian graph terbaik  yang  mampu menemukan  jalur  dengan  biaya  pengeluaran ( cost ) paling sedikit dari titik permulaan yang diberikan  sampai  ke  titik  tujuan  yang diharapkan (Setyawan et al, 2012).
Algoritma  ini  (Setyawan  et  al,  2012) menggunakan fungsi jarak ( distance ) ditambah  biaya  ( cost )  yang  biasanya dinotasikan  dengan f(x) untuk  menentukan urutan  kunjungan  pencarian  node  di  dalam tree . Perhitungan jarak didapatkan dari fungsi path - cost yang  selalu  dinotasikan  dengan g(x) , dimungkinkan bernilai heuristik ataupun tidak.  Sedangkan,  biaya  didapatkan  dari sebuah  kemungkinan  penerimaan  atas "perkiraan heuristis" jarak ke titik tujuan yang dinotasikan dengan h(x) .
Fungsi g(x) adalah  jumlah  biaya  yang harus dikeluarkan dari node awal menuju node yang  akan  dituju.  Dengan h(x) bagian  dari fungsi f(x) yang  harus  dapat  heuristis,  yang mana  tidak  diperbolehkan  untuk  terlalu  jauh memperkirakan  jarak  ke  arah  tujuan.  Oleh karena itu untuk aplikasi seperti routing , h(x) mungkin  mewakili  garis  lurus  jarak  ke  titik
tujuan,  karena  hal  ini  secara  nyata dimungkinkan  adanya  jarak  terpendek  di antara  dua  titik  yang  dapat  dirumuskan sebagai :
Perhitungan Perkiraan Biaya secara Heuritis:
Dimana x adalah koordinat x dari node awal, x1 adalah koordinat x dari node lokasi ke n ,  dan y adalah  koordinat y dari node awal, serta y1 adalah koordinat y dari node lokasi ke
n.
Jadi algoritma A-Star dapat dirumuskan seperti berikut:
Perhitungan Algoritma A-Star :
Dimana f(x) merupakan  biaya  estimasi terendah, g(x) adalah biaya dari node awal ke node  n ,  dan  h (x) :  perkiraan  biaya  dari node awal ke node akhir.
OPEN = node asal CLOSE array = 0 g = 0 f’ = h’
Ulangi sampai node tujuan ditemukan If {OPEN = 0} Then Gagal Else BestNode  =  node  yang  ada  di  OPEN  dengan  f’ minimal Pindahkan  node  terbaik  tersebut  dari  OPEN  ke CLOSE If {BestNode = Goal } Then
Sukses
Else Bangkitkan  semua  suksesor  BestNode  tapi jangan buat pointer Untuk setiap suksesor kerjakan : Hitung g(suksesor) = g(BestNode) + actual cost (dari BestNode ke suksesor) {Proses Periksa Suksesor} If {suksesor ada di OPEN} Then {sudah  pernah  dibangkitkan  tapi  belum diproses}
OLD = isi OPEN tersebut Tambahkan OLD ke BestNode Bandingkan  nilai  g(OLD)  dengan  g(isi OPEN) If {g(OLD) lebih baik} Then Ubah parent isi OPEN ke BestNode Ubah nilai g dan f’ pada isi OPEN End Else
(1)
(2)
If {suksesor ada di CLOSE} Then {sudah  pernah  dibangkitkan  dan  sudah diproses} OLD = isi CLOSE Tambahkan  OLD  sebagai  suksesor BestNode Bandingkan  nilai  g(OLD)  dengan  g(isi CLOSE) If {g(OLD) lebih baik} Then Ubah parent isi CLOSE ke BestNod Ubah nilai g dan f’ pada isi CLOSE Propogasi  untuk  semua  suksesor OLD dengan penelusuran DFS Ulangi sampai node suksesor tidak ada di OPEN atau tidak punya suksesor If {suksesor ada di OPEN} Then Propogasi diteruskan Else If {nilai g via suksesor lebih baik} Then Propogasi diteruskan Else Propogasi diteruskan End End End Else {suksesor tidak ada di OPEN  maupun CLOSE} Masukkan suksesor ke OPEN Tambahkan  suksesor  tersebut  sebagai suksesor BestNode Hitung f’ = g(suksesor) + h’(suksesor) End End End End Gambar 3 Pseudocode Algoritma A- Star

## 3. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil penelitian ini adalah membangun sebuah  aplikasi  berbasis Android untuk menemukan  lokasi  Puskesmas  terdekat  dan menunjukkan rute terpendek menuju Puskesmas tersebut dari lokasi pengguna.
Saat  aplikasi  pertama  kali  dibuka,  maka akan  menampilkan  menu  utama  yaitu  Cari Puskesmas Terdekat.

## Gambar 4. Tampilan Awal Aplikasi
Gambar  4.  menampilkan  menu  utama Cari Puskesmas terdekat yang terdiri dari logo aplikasi,  pesan  informasi  penggunaan  akses lokasi  pengguna  ( GPS ),  dan  tombol  “Cari Puskesmas  Terdekat”  yang  bila  ditekan  akan mengakses  lokasi  pengguna  dan  mencari Puskemas terdekat dalam radius 3.000 m.
Tampilan  menu  aplikasi  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Menu Aplikasi
Gambar  5  menampilkan sidebar menu aplikasi  yang  terdiri  dari  Cari  Puskesmas
Terdekat  untuk  mencari  lokasi  dan  rute terpendek  menuju  Puskesmas  terdekat, Bantuan  untuk  menampilkan  petunjuk pemakaian  aplikasi,  dan  Tentang  untuk melihat informasi mengenai aplikasi.
Setelah mengakses menu Cari Puskesmas Terdekat, maka akan menampilkan hasil  pencarian  beberapa  Puskesmas  terdekat dalam  radius  3.000  m  ( default )  seperti  yang terlihat pada Gambar 5.
Gambar 6 .Tampilan Daftar Puskesmas Terdekat
Gambar  6  menampilkan  beberapa Puskesmas terdekat dari lokasi pengguna. Bila tidak  ditemukan  lokasi  Puskesmas  terdekat dalam  radius  yang  dimasukkan,  pengguna dapat  mengubah  nilai  radius  untuk  mencari ulang  lokasi-lokasi  Puskesmas  di  sekitar lokasi pengguna.
Setelah  memilih  salah  satu  Puskesmas yang  ingin  dituju,  maka  selanjutnya  akan menampilkan  rute  terpendek  dan  rute alternatif lainnya disertai informasi jarak yang ditempuh  pada  masing-masing  rute  seperti yang terlihat pada Gambar 6.

## Gambar 7. Tampilan Rute Menuju Puskesmas
Gambar 7 menampilkan rute terpendek dan  rute  alternatif  menuju  Puskesmas  yang dipilih pada menu Daftar Puskesmas Terdekat sebelumnya.  Pengguna  dapat  memilih  rute mana  yang  ingin  ditempuh.  Secara default , pencarian  rute  disesuaikan  dengan  media transportasi kendaraan roda empat. Pengguna dapat  mengubah  media  transportasi  untuk mendapatkan  rute  yang  sesuai.  Dukungan media  transportasi  meliputi:  kendaraan  roda empat dan roda dua, serta pejalan kaki.
Pengujian dilakukan dengan
membandingkan  hasil  pencarian  jarak terpendek  dari  algoritma A-Star dengan Google  Maps versi Android dari  lokasi pengguna  yang  berada  di  Universitas  Bunda Mulia,  Lodan,  Jakarta  menuju  50  titik  lokasi Puskesmas yang berbeda.
Berikut  pada  Gambar  8  menampilkan contoh hasil pencarian rute terpendek dengan algoritma A-Star dibandingkan  dengan Gambar 9 yang menampilkan contoh hasil dari Google Maps .
Gambar 8 Hasil Algoritma A- Star
Gambar 9 Hasil Google Maps

## Tabel 1. Hasil Pengujian Algoritma A-Star dengan
Google Maps
Lokasi Awal Puskesmas Tujuan Algoritma A-Star Google Maps Universitas Bunda Mulia, Lodan, Jakarta Utara Penjaringan II Kecamatan Penjaringan, Jakarta Utara 5,8 KM 6,1 KM
Berikut  adalah  hasil  pengujian  50  titik lokasi Puskesmas yang berbeda.
Tabel 2. Hasil Pengujian Algoritma A- Star dengan Google Maps N o Jaka rta Puskesmas A- Star G- Maps Hasil 1 Utar a Kelurahan Ancol Kecamatan Pademanga n 1,6 KM 1,6 KM Sesuai 2 Utar a Kelurahan Pademanga n Timur Kecamatan Pademanga n 3,5 KM 6,1 KM Sesuai 3 Utar a Penjaringan I Kecamatan Penjaringan 2,8 KM 2,8 KM Sesuai 4 Utar a Penjaringan II Kecamatan Penjaringan 5,8 KM 6,1 KM Sesuai 5 Utar a Kalibaru Kecamatan Cilincing 14,1 KM 14 KM Tidak Sesuai 6 Utar a Kelurahan Sukapura Kecamatan Cilincing 15,5 KM 17 KM Sesuai 7 Utar a Kelapa Gading + RB Kecamatan Kelapa Gading 13,1 KM 14 KM Sesusai 8 Utar a Kelapa Gading Timur Kecamatan Kelapa Gading 14,9 KM 17 KM Sesuai 9 Utar a Tugu Selatan Kecamatan Koja 13,9 KM 15 KM Sesuai 1 0 Utar a Lagoa kecamatan Koja 11,9 KM 17 KM Sesuai 11 Utar a Kelurahan Kebon Bawang I Kecamatan Tanjung Priok 10,2 KM 14 KM Sesuai 1 2 Utar a Warakas Kecamatan Tanjung Priok 10,2 KM 10 KM Tidak Sesuai 1 Pusa Mangga 4,2 4,5 Sesuai
3 t Dua Sel Kecamatan Sawah Besar KM KM 1 4 Pusa t
Cempaka Putih Kecamatan Cempaka Putih 12.9 KM 17 KM Sesuai 1 5 Pusa t
Rawasari Kecamatan Cempaka Putih 12,3 KM 15 KM Sesuai 1 6 Pusa t Gambir + RB Kecamatan Gambir 8,1 KM 8,1 KM Sesuai 1 7 Pusa t Duri Pulo Kecamatan Gambir 6,5 KM 6,3 KM Tidak Sesuai 1 8 Pusa t Johar Baru I Kecamatan Johar Baru 10,8 KM 11 KM Sesuai 1 9 Pusa t Galur Kecamatan Johar Baru 10 KM 17 KM Sesuai 2 0 Pusa t Serdang Kecamatan Kemayoran 8,4 KM 8,4 KM Sesuai 2 1 Pusa t Cempaka Baru Kecamatan Kemayoran 9,1 KM 10 KM Sesuai 2 2 Pusa t Menteng Kecamatan Menteng 10,5 KM 10 KM Tidak Sesuai 2 3 Pusa t Pegangsaan Kecamatan Menteng 11,8 KM 10 KM Tidak Sesuai 2 4 Pusa t Pasar Baru Kecamatan Sawah Besar 6,2 KM 6,7 KM Sesuai 2 5 Pusa t Senen + RB Kecamatan Senen 8,9 KM 9 KM Sesuai 2 6 Pusa t Bungur Kecamatan Senen 6,8 KM 9,4 KM Sesuai 2 7 Pusa t Kampung Bali Kecamatan Tanah Abang 8,8 KM 15 KM Sesuai 2 8 Pusa t Bend Hilir Kecamatan Tanah Abang 13,6 KM 15 KM Sesuai 2 9 Timu r Cakung + RB Kecamatan Cakung 16,6 KM 20 KM Sesuai 3 Timu Cakung 20,2 30 Sesuai
0 r Barat Kecamatan Cakung KM KM 3 1 Timu r Cipayung Kecamatan Cipayung 35,9 KM 34 KM Tidak Sesuai 3 2 Timu r Bambu Apus II Kecamatan Cipayung 33,2 KM 34 KM Sesuai 3 3 Timu r Ciracas Kecamatan Ciracas 37 KM 40 KM Sesuai 3 4 Timu r Cibubur Kecamatan Ciracas 37,3 KM 40 KM Sesuai 3 5 Timu r Duren Sawit Kecamatan Duren Sawit 25,1 KM 30 KM Sesuai 3 6 Timu r Klender II Kecamatan Duren Sawit 22,6 KM 27 KM Sesuai 3 7 Timu r Bidara Cina I Kecamatan Jatinegara 15,7 KM 24 KM Sesuai 3 8 Timu r Bidara Cina II Kecamatan Jatinegara 23,4 KM 23 KM Sesuai 3 9 Timu r Kramat Jati Kecamatan Kramat Jati 29,7 KM 31 KM Sesuai 4 0 Timu r Balai Kambang Kecamatan Kramat Jati 27,9 KM 32 KM Sesuai 4 1 Timu r Makassar Kecamatan Makasar 29 KM 31 KM Sesuai 4 2 Timu r Halim II Kecamatan Makasar 26,1 KM 30 KM Sesuai 4 3 Timu r Matraman Kecamatan Matraman 21 KM 22 KM Sesuai 4 4 Timu r Pisangan Baru Kecamatan Matraman 18,2 KM 19 KM Sesuai 4 5 Timu r Pasar Rebo Kecamatan Pasar Rebo 36,7 KM 39 KM Sesuai 4 6 Timu r Cijantung Kecamatan Pasar Rebo 34,5 KM 38 KM Sesuai 4 7 Timu r Jati I Kecamatan Pulo Gadung 17,2 KM 19 KM Sesuai 4 8 Timu r Rawamangu n Kecamatan Pulo 14,4 KM 21 KM Sesuai
Gadung 4 9 Bara t Taman Sari Kecamatan Taman Sari 3,4 KM 3,4 KM Sesuai 5 0 Bara t Tambora Kecamatan Tambora 4,5 KM 4,7 KM Sesuai Dari  hasil  pengujian  sebanyak  50  kali mencari jarak terpendek dari lokasi pengguna menuju Puskesmas
yang diinginkan menunjukkan  44  kali  algoritma A-Star berhasil  menghasilkan  jarak  terpendek  atau sama  dengan Google  Maps ,  dan  6  kali algoritma A-Star menunjukkan  jarak  yang lebih jauh dibandingkan Google Maps .
Tingkat
keberhasilan penerapan algoritma A-Star dalam  mencari  jarak terpendek  menuju  Puskesmas  tujuan  cukup tinggi yaitu 80% sehingga dapat disimpulkan algoritma A-star berhasil  menunjukkan  jarak terpendek menuju Puskesmas tujuan.

## 4. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Sesuai  dengan  hasil  pengujian  yang sudah  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan bahwa  dari  50  kali  pengujian  mencari  jarak terpendek  dari  lokasi  pengguna  menuju Puskesmas  yang diinginkan menunjukkan 44 kali  algoritma A-Star berhasil  menghasilkan jarak  terpendek  atau  sama  dengan Google Maps ,  dan  6  kali  algoritma A-Star menunjukkan  jarak  yang  lebih  jauh dibandingkan
Google Maps .
Tingkat keberhasilan  penerapan  algoritma A-Star dalam  mencari  jarak  terpendek  menuju Puskesmas  tujuan  cukup  tinggi  yaitu  80%. Maka, algoritma A-Star berhasil menunjukkan jarak terpendek menuju Puskesmas tujuan.

## Saran
Penelitian  yang  penulis  lakukan  tentu masih  banyak  kekurangan,  baik  dari  segi penulisan,  sistem,  dan  teori  yang  digunakan. Diharapkan  ke  depannya  aplikasi  Cari Puskesmas  ini  dapat  dikembangkan  dengan sistem  antrian online pada  Puskesmas sehingga  melengkapi  fitur  yang  dibutuhkan oleh  pasien  Puskesmas  sehingga  selain mengetahui lokasi dan rute menuju Puskesmas
tapi  juga  dapat  mengambil  nomor  antrian secara online sehingga  tidak  terjadi penumpukan antrian saat di Puskesmas.

## D AFTAR P USTAKA
Anhar.  2010. Panduan  Menguasai  PHP  & MySQL  secara  Otodidak .  Mediakita. Jakarta. ISBN: 9797942414 Arifianto.  Teguh.  2011. Membuat  Interface Aplikasi Android Lebih Keren dengan LWUIT .  Andi.  Yogyakarta.  ISBN: 9789792927061
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  DKI  Jakarta.
Jumlah Penduduk dan Laju
Pertumbuhan  Penduduk  Menurut Kabupaten/Kota  di  Provinsi  DKI Jakarta  2010,  2014,  dan  2015 . https://jakarta.bps.go.id/ linkTabelStatis/view/id/136.  Diakses 10 September 2017.
Brady,  Malcolm  &  John  Loonam.  2010. Exploring  the  user  of  entity- relationship
diagramming as technique to support grounded theory inquiry.  Qualitative  Research  in Organizations  and  Management:  An International  Journal  Vol.  5  No.  3. hal.224-237. ISSN: 1746-5648 Connolly,  Thomas  &  Carolyn  Begg.  2015. Database  Systems  -  A  Practical Approach To Design. Implementation. and  Management.  6th  Edition. Pearson . ISBN: 9780132943307 Date,  C.  J.,  A.  Kannan  dkk.  2006. An Introduction  to  Database  Systems  – Eighth  Edition.  Pearson. ISBN: 9788177585568 Harianja, Firman. 2013. Penerapan Algoritma A*  pada  Permasalahan  Optimalisasi Pencarian Solusi Dynamic Water Jug. Pelita  Informatika  Budi  Darma . Volume  :  IV.  Nomor:  3.  hal.48-53. ISSN: 2301 Irsyad,  Muhammad,  Endang  Rasila.  2015 . Aplikasi  Pencarian  Lokasi  Gedung dan  Ruangan  Universitas  Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau pada Platform  Android  Menggunakan Algoritma A-Star (A*). Jurnal CoreIT. Vol.1.  No.2.  hal.90-95.  ISSN:  2460- 738X
Jakarta  Open  Data. Data  Daftar  Puskesmas Jakarta. http://data.jakarta.go.id/dataset/dafta rpuskesmasjakarta.
Diakses
7 Oktober 2017. Krismiaji.  2010. Sistem  Informasi Akuntasi  - Edisi  Ketiga. UPP  STIM  YKPN. Yogyakarta. Kustiyahningsih,  Yeni  &  Devie  Rosa Anamisa.  2011. Pemrograman  Basis Data  Berbasis  Web  Menggunakan PHP  &  MySQL .  Graha  Ilmu. Yogyakarta. Maulana,  Imam.  2014 .  Pengukuran  GPS Geodetik dan Terestial Laser Scanner (TLS) untuk Pembangunan Rel Kereta Api  Baru  di  Menteng  Jaya  Jakarta. Skripsi Tesis (S1). hal.4-6 Mutiana, Veronica. 2013. Optimasi Pencarian Jalur
dengan Metode A-Star.
ULTIMATICS. Vol. V.  No.  2.  hal.42- 47. ISSN: 2085-4552 Nugroho,  Adi.  2010. Rekayasa  Perangkat Lunak Menggunakan UML dan JAVA. Andi. Yogyakarta. Pressman,  R.S..  2015. Rekayasa  Perangkat Lunak:  Pendekatan  Praktisi  Buku  I . Andi. Yogyakarta. Pugas,  Diana  Okta.  2011. Pencarian  Rute Terpendek  Menggunakan  Algoritma Dijkstra  dan  Astar  (A*)  pada  SIG Berbasis  Web  untuk  Pemetaan Pariwisata
Kota Sawahlunto.
TRANSMISI. 13 (1). 2011. hal.27-32. ISSN: 1411–0814 Safaat,  Nazruddin.  2012. Pemrograman Aplikasi  Mobile  Smartphone  dan Tablet
PC Berbasis Android.
Informatika. Bandung. Setyawan,  Marhaendro  Bayu  dkk.  2012. Optimasi Rute Perjalanan Ambulance Menggunakan Algoritma  A-Star. ITS Undergraduate. hal.1-6 Siallagan, Sariadin. 2009. Pemrograman Java Dasar-dasar Pengenalan
&
Pemahaman. Andi. Yogyakarta. Sutanta,  Edhy.  2011. Basis  Data  dalam Tinjauan Konseptual.
Andi.
Yogyakarta.
Tilawah, Hapsari. 2011. Penerapan Algoritma A-star  (A*)  Untuk  Menyelesaikan Masalah  Maze. Makalah  IF3051 Strategi  Algoritma  –  Sem.  I  Tahun
2010/2011. hal.1-5