## PENENTUAN RUTE TERCEPAT UNTUK RESPONDEN PERTAMA MENGGUNAKAN ALGORITMA A* (A-STAR)
Moch. Nurul Kafi, Asep Id Hadiana, Herdi Ashaury Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cimahi, Jawa Barat, Indonesia nurulkafi21@gmail.com

## ABSTRAK
Responden pertama adalah individu atau kelompok yang bertugas untuk memberikan pertolongan pertama pada  saat  terjadinya  bencana  atau  kecelakaan.  Mereka  memiliki  pelatihan  dan  keterampilan  dasar  dalam memberikan pertolongan pertama. Responden pertama perlu cepat mencapai lokasi bencana untuk memberikan pertolongan  medis  yang  efektif.  Untuk  itu,  diperlukan  navigasi  yang  menawarkan  rute tercepat,  menggunakan algoritma Dijkstra dan A*. Efisiensi pencarian rute juga dipengaruhi oleh kondisi lalu lintas dan jenis jalan, di mana kemacetan dapat memperlambat perjalanan. Jenis jalan memiliki lebar jalan dan kecepatan paling rendah yang  didesain  khusus  untuk  jenis  jalan  tersebut. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  aplikasi  yang mampu  melakukan  pencarian  rute tercepat  dengan  mempertimbangkan  parameter  kondisi  lalu  lintas  dan  jenis jalan.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  perbedaan  pada  rute,  terdapat  perbedaan  waktu  eksekusi  dengan  rata-rata waktu eksekusi yang berbeda dengan data node 42 pada Tabel 6, menghasilkan waktu rata rata eksekusinya yaitu 0.007563353  ms,  dan  dengan  data  node  pada  Tabel  7,  menghasilkan  waktu  rata  rata  eksekusinya  yaitu 0.008669555  ms.  Aplikasi  yang  dirancang  dalam  penelitian  ini  untuk  membantu  responden  pertama  mencapai lokasi terjadinya bencana dengan efisien.
Kata kunci :  Responden Pertama, Algoritma A* (A Star)

## 1. PENDAHULUAN
Responden  pertama  adalah  sebutan  untuk individu  atau  kelompok  yang  bertugas  untuk memberikan pertolongan pertama pada saat terjadinya bencana  atau  kecelakaan.  Responden  pertama  ini bertugas untuk  memberikan  bantuan darurat sebelum tim  medis  atau  tim  penanganan  bencana  datang. Responden  pertama  juga  bertugas  untuk  mengatur evakuasi  dan  membantu  masyarakat  yang  terdampak bencana.  Responden  pertama  biasanya  terdiri  dari petugas keamanan, warga sipil, dan tokoh masyarakat setempat  yang  memiliki  keahlian  dalam  menangani bencana. Mereka memiliki pelatihan dan keterampilan dasar  dalam  memberikan  pertolongan  pertama  pada saat terjadi bencana [1].
Responden  pertama  harus  segera  melakukan penanganan  awal  dengan  cepat  untuk  sampai  ke tempat  terjadi  bencana.  Dengan  demikian,  tingkat keberhasilan penanganan korban  bencana alam dapat ditingkatkan, yaitu  dengan mengurangi  risiko kematian dan  insiden kecacatan pada korban. Hal ini sangat  penting  untuk  memastikan  bahwa  korban bencana  alam  mendapatkan  pertolongan  medis  yang cepat  dan  efektif,  yang  dapat  mempengaruhi  hasil akhir dari kejadian bencana alam yang dialami [2].
Untuk  sampai  ke  tempat  terjadinya  bencana dibutuhkan  navigasi  yang  mampu  memberikan  opsi rute-rute  yang  paling  tercepat  yang  dapat  membantu mempercepat  responden  pertama  untuk  sampai  ke tempat terjadi bencana.
Untuk  mencari  rute  tercepat,  dapat  diterapkan beberapa algoritma seperti Algoritma Dijkstra [3], dan algoritma  a*(a-star)  [4].  Algoritma  dijkstra  juga dikenal sebagai algoritma greedy, yaitu sebuah metode
untuk  menyelesaikan  masalah  dengan  cara  mencari nilai  maksimum,  algoritma  dijkstra  ini  merupakan sebuah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi jarak  minimal  dari  suatu  vertex  ke  vertex  lain  pada sebuah grafik yang memiliki bobot, dimana jarak antar vertex ditentukan oleh nilai bobot dari setiap edge pada grafik tersebut [5], [6].
Algoritma  a*(A-Star)  adalah  salah  satu  metode pencarian rute yang efisien dan komprehensif. Efisien berarti bahwa rute yang dihasilkan adalah yang terbaik dan  komprehensif  berarti  bahwa  algoritma  ini  dapat mencapai tujuan yang ditentukan. Dalam penggunaannya,  A*  (A-Star)  menggunakan  jarak sebagai kriteria untuk menghitung nilai terbaik [4], [7].
Kedua algoritma tersebut dapat digunakan untuk mencari  rute  tercepat,  namun  keduanya  memiliki perbedaan dalam efektifitas penggunaannya, Algoritma  A*  lebih  cepat  dalam  menentukan  waktu proses pencarian rute tercepat dibandingkan algoritma Dijkstra [6].
Selain waktu proses pencarian rute tercepat pada algoritma,  kondisi  lalu  lintas  juga  berpengaruh terhadap  efisiensi  pencarian  rute  tercepat.  Tentunya, jika  terjadi  kemacetan  di  suatu  tempat,  hal  tersebut akan  mempengaruhi  seberapa  cepat  suatu  rute  dapat ditempuh. Faktor lain yang turut berperan melibatkan jenis  jalan.  Terdapat  beberapa  kategori  jalan berdasarkan  fungsinya.  Sebagai  contoh,  jalan  arteri primer  didesain  untuk  mencapai  kecepatan  rencana paling  rendah  60  km/jam,  dengan  lebar  badan  jalan minimal  11  meter.  Lalu  lintas  jarak  jauh  tidak  boleh terganggu oleh lalu lintas ulang alik, lalu lintas lokal, dan kegiatan lokal. Jumlah jalan masuk ke jalan arteri primer dibatasi, serta tidak boleh terputus di kawasan
perkotaan.  Selain  itu,  terdapat  berbagai  jenis  jalan lainnya  yang  tentunya  memiliki  lebar  jalan  dan kecepatan  paling  rendah  yang  didesain  khusus  untuk jenis  jalan  tersebut  [8].  Semua  faktor  ini  juga memengaruhi penentuan jalur tercepat.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan aplikasi  yang  mampu  melakukan  pencarian  rute tercepat dengan mempertimbangkan parameter kondisi  lalu  lintas  dan  jenis  jalan.  Aplikasi  ini dirancang  untuk  membantu  responden  pertama mencapai  lokasi  terjadinya  bencana  dengan  efisien. Penelitian ini akan menggunakan algoritma A*, dipilih karena  kemampuannya  menemukan  rute  tercepat dengan waktu proses lebih cepat dibandingkan dengan algoritma  Dijkstra  [6].  Namun  dalam  penelitian  ini, akan  digunakan  fungsi  heuristik  yang  berbeda,  yaitu algoritma haversine dengan penambahan bobot berupa tingkat  kemacetan  atau  kondisi  lalu  lintas  dan  jenis jalan.  Kecepatan  proses  pencarian  rute  ini  menjadi sangat  penting  dalam  konteks  penelitian,  mengingat responden  pertama  yang  menjadi  fokus  penelitian memiliki  kebutuhan  mendesak  untuk  tiba  di  lokasi bencana secepat mungkin

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Algoritma A-Star
Algoritma  A-Star  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  menemukan  jalur  terpendek  dalam suatu  permasalahan.  Algoritma  ini  menonjol  karena kemampuannya yang optimal dan komprehensif dalam pencarian  rute  terdekat.  Konsep  dasar  algoritma  ini dapat dibagi menjadi dua bagian, yakni titik-titik yang dapat  dilewati  (Open  List)  dan  titik-titik  yang  sudah diperiksa  (Close  List).  Close  List  berperan  untuk mencegah  algoritma  mengulang  pemeriksaan  pada titik-titik yang sudah dilewati sebelumnya, menghasilkan  proses  pencarian  rute  yang  lebih  cepat dan  efisien.  Eksekusi  algoritma  ini  akan  dihentikan jika tidak ada lagi titik dalam Open List atau jika titik akhir telah ditentukan [9], [10]. Berikut adalah rumus perhitungan  yang  digunakan  dalam  implementasi algoritma A*(A-Star):
F(n) = g(n) + h’(n) (1)
Keterangan:
a) f(n) adalah biaya estimasi
b) g(n) adalah biaya dari node awal ke node n.
c) h(n)  adalah  biaya  perkiraan  dari  node  n  ke node tujuan.
d) h’(n) adalah nilai Heuristik h(n)  dapat  dihitung  menggunakan  algoritma Haversine, sebuah metode yang memperhitungkan jarak antara dua titik pada permukaan bumi berdasarkan koordinat garis bujur  dan  garis  lintang  [11].  Berikut merupakan rumus Haversine : x = (lon2 - lon1) * cos(lat1 + lat2) / 2
(2)
y = ( 𝑙𝑎𝑡 2 − 𝑙𝑎𝑡 1) (3)
d = sqrt (x * x + y * y) * R (4)
Keterangan : a) R = Radius Bumi (6371 Km) b) 1 derajat = 0,0174532925 radian
c) 𝑦 = latitude
d) x = longitude
e) d = jarak

## 2.2. Graf
Graf  adalah  kumpulan  simpul  (nodes)  yang dihubungkan  satu  sama  lain  melalui  sisi  atau  busur. Graf  digunakan  sebagai  representasi  objek-objek diskrit beserta hubungan di antara mereka. Visualisasi graf mencakup penggunaan titik, bulatan, atau noktah untuk  menggambarkan  objek,  sementara  garis digunakan  untuk  menyatakan  hubungan  di  antara objek  tersebut. Pencarian  rute optimal  dari  titik  awal ke  titik  akhir,  dengan  beban  terkecil  atau  minimal dibandingkan  dengan  rute-rute  lainnya,  melibatkan penggunaan  berbagai  algoritma,  termasuk  salah satunya algoritma A* [12], [13].

## 2.3. MapBox
Mapbox  merupakan  sebuah  platform  peta  dan lokasi  yang  menyajikan  sejumlah  layanan  dan perangkat  bagi  para  pengembang  aplikasi.  Melalui antarmuka  pemrograman  aplikasi  (API)  dan  Kit Pengembangan  Perangkat  Lunak  (SDK),  Mapbox memberikan  kemampuan  bagi  pengembang  untuk menyisipkan peta interaktif ke dalam aplikasi mereka. Beberapa  fitur  utama  yang  ditawarkan  mencakup pemetaan interaktif, visualisasi data lokasi, geokoding, navigasi,  dan  kemampuan  kustomisasi  desain  peta. Penggunaan  Mapbox  tersebar  luas  dalam  berbagai aplikasi,  seperti  perjalanan,  transportasi,  dan  e- commerce,  memberikan  akses  yang  efektif  dan menarik terhadap informasi lokasi [14].

## 2.4. HERE Traffic API
HERE  Traffic  API  merupakan  REST  API  yang memberikan  informasi  aliran  lalu  lintas  dan  kejadian secara real-time. API ini memungkinkan akses ke data aliran  lalu  lintas  dalam  format  XML  atau  JSON, termasuk informasi terperinci mengenai kecepatan dan kepadatan lalu lintas di wilayah yang spesifik. Selain itu,  API  ini  memfasilitasi  permintaan  peta  lalu  lintas untuk memvisualisasikan data yang tersedia. Berguna untuk  mendapatkan  informasi  terkumpul  mengenai kejadian  lalu  lintas,  seperti  jenis,  lokasi,  status,  dan data relevan, API ini membantu dalam mengoptimalkan perhitungan rute secara dinamis. API ini  sering  digunakan  untuk  memvisualisasikan  pola lalu lintas real-time dan dapat diakses melalui berbagai bahasa pemrograman serta alat pengembangan [15].

## 2.5. Jenis Jalan
Peraturan  Pemerintah  Nomor  34  Tahun  2006 lebih  lanjut  menguraikan  bahwa  penyelenggaraan jalan  sebaiknya  dipandang  sebagai  suatu  sistem jaringan  jalan  yang  menyeluruh,  memperhitungkan keterhubungan  antarkawasan,  baik  dalam  kawasan
perkotaan  maupun  perdesaan.  Dalam  konteks  ini, terdapat dua istilah utama, yaitu sistem jaringan jalan primer dan sekunder. Pengelompokan jalan berdasarkan  status  memberikan  kewenangan  kepada Pemerintah  dan  pemerintah  daerah  sesuai  dengan prinsip-prinsip otonomi daerah.

## 2.5.1. Sistem Jaringan Jalan
Sistem  jaringan  jalan  dikembangkan  sesuai dengan  rencana  tata  ruang  wilayah,  memperhatikan keterhubungan  antarkawasan,  baik  dalam  kawasan perkotaan  maupun  perdesaan.  Sistem  jaringan  jalan dapat dibagi menjadi 2 jalan yaitu sistem jaringan jalan primer untuk  mendistribusikan  barang atau  jasa pada pengembangan wilayah nasional, dan sistem jaringan jalan sekunder yang dimana berdasarkan rencana tata ruang wilayah kabupaten/kota.

## 2.5.2. Fungsi Jalan
Berdasarkan  fungsinya,  jalan  dibagi  menjadi beberapa  kategori,  termasuk  jalan  arteri,  kolektor, lokal,  dan  lingkungan.  Setiap  kategori  memiliki perbedaan dalam desain kecepatan, lebar badan jalan, dan  fungsinya  dalam  menghubungkan  pusat-pusat kegiatan di berbagai tingkatan [8].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan yang  dilakukan,  tahap  pertama  yaitu  pengumpulan data, tahap kedua yaitu tahap pemprosesan data, tahap ketiga yaitu implementasi Algoritma A * (A-Star), dan tahap terakhir yaitu pengujian.
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
3.1. Analisis Sistem
Sistem yang akan dikembangkan dalam penelitian ini merupakan sebuah aplikasi berbasis web yang  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan
JavaScript.  Aplikasi  ini  akan  melibatkan  dua  tahap utama,  yakni  perancangan  sistem  dan  implementasi sistem.  Dalam  satu  aplikasi,  terdapat  dua  antarmuka utama,  yaitu antarmuka untuk pengguna atau pelapor dan  antarmuka  untuk  administrator  atau  petugas pemadam  kebakaran.  Antarmuka  administrator  akan mencakup beberapa menu, seperti node, graf, dan opsi untuk  melakukan  pencarian  rute  menggunakan algoritma  A*.  Sementara  itu,  antarmuka  pengguna akan memuat halaman untuk mengirimkan data lokasi sebagai titik tujuan dalam pencarian rute.

## 3.2. Perancangan Sistem
Pada  perancangan  sistem  ini  dapat  dilihat  pada Gambar  2  yang  dimulai  dari  antarmuka  dari  sistem yang akan melakukan input data lokasi awal dan lokasi tujuan.  Kemudian  sistem  akan  membuat  sebuah  graf yang  akan  digunakan  sesuai  dengan  lokasi  dan melakukan  perbaharuan  terhadapa  kondisi  lalu  lintas melalui  API.  Setelah  itu,  masuk  ke  dalam  proses algorimat A* dan akan menampilkan rute terbaik.

## Gambar 2. Perancangan Sistem
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Proses Hitung Manual Algoritma A-Star
Proses perhitungan  manual  Algoritma A* untuk mencari jalur tercepat, sebagai contoh, disini kita akan mencari  rute  dari  simpul  A  ke  simpul  F.  Proses  ini melibatkan  =  64)  beberapa  tabel  yang  memberikan informasi  mengenai  jenis  jalan,  node  atau  simpul beserta atributatributnya, graf yang merepresentasikan keterhubungan antar simpul, bobot yang menunjukkan nilai  seberapa  baik  suatu  jalur,  dan  heuristik  yang memberikan  estimasi  jarak  ke  simpul  tujuan.  Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
F(n) = g(n) + h’(n)
Untuk  nilai  heuristik,  digunakan  algoritma haversine  yang  ditambahkan  dengan  bobot  dari simpul, yaitu Tingkat kemacetan dan jenis jalan.
Table 1. Jenis Jalan Bobot Label 1 Jalan Arteri Primer 2 Jalan Arteri Sekunder 3 Jalan Kolektor Primer 4 Jalan Kolektor Sekunder Bobot Label 5 Jalan Lokal Primer 6 Jalan Lokal Sekunder 7 Jalan Lingkungan Primer 8 Jalan Lingkungan Sekunder
Tabel  2  menggambarkan  bobot  dan  label  untuk setiap jenis jalan yang digunakan dalam atribut simpul, serta perhitungan bobot pada tabel selanjutnya.
Table 2. Simpul (Node) Simpul Latitude Longitude Tingkat Kemacetan Jenis Jalan A -6.8919699992068 107.53083243659 0 1 B -6.8919520273026 107.53030357459 0 2 C -6.8936895560846 107.52988091702 0 2 D -6.8909549791497 107.52839927753 0 2 E -6.8928200115223 107.5275857027 0 2 F -6.8919442307018 107.52796689723 0 2
Tabel  3  merupakan  informasi  tentang  simpul- simpul  yang  terlibat  dalam  pencarian  jalur.  Atribut simpul mencakup latitude, longitude, tingkat kemacetan, dan jenis jalan.
Table 3. Graf Simpul Mulai Simpul Tujuan Jarak A B 0.06 B C 0.20 B D 0.24 C E 0.27 E F 0.11 D F 0.12
Tabel  4  menunjukkan  keterhubungan  antar simpul  dengan  menyajikan  jarak  antar  simpul  mulai dan simpul tujuan.
Table 4 Bobot Simpul Mulai Simpul Tujuan Bobot A B 3.06 B C 4.2 B D 4.24 C E 4.27 E F 4 D F 4.1
Tabel  5  memberikan  bobot  untuk  setiap  jalur yang menghubungkan dua simpul. Bobot ini dihitung dengan  menjumlahkan atribut-atribut dari  jenis  jalan, tingkat kemacetan, dan jarak.
Table 5. Heuristik Simpul Mulai Simpul Tujuan h(n) A F 3.31 B F 4.25 C F 4.28 D F 4.1 E F 4
Tabel  6  berisi  nilai  estimasi  jarak  (h(n))  dari setiap simpul mulai ke simpul tujuan. Dalam kasus ini, diberikan  contoh  estimasi  menggunakan  fungsi haversine  dan  dijumlahkan  dengan  atribut-atribut simpul  tingkat  kemacetan  dan  jenis  jalan.  Dengan menggunakan  tabel-tabel  yang  telah  diuraikan sebelumnya,  grafik  beserta  perhitungannya  dapat terlihat pada Gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3. Grafik Perhitungan Manual
Setelah  melakukan  perhitungan,  ditemukan  dua jalur, yaitu A-B-D-F dengan total bobot 11.4 dan A-B- C-E-F  dengan  bobot  15.52.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan bahwa rute tercepat untuk perjalanan dari simpul A ke D adalah melalui jalur A-B-D-F.

## 4.2.   Pengujian
Pengujian  merupakan  tahap  yang  dilakukan setelah  implementasi  sistem  selesai.  Terdapat  tiga jenis pengujian yang akan dilakukan : Pertama , akan dilakukan pengujian waktu eksekusi dari algoritma A* yang  akan  diuji  menggunakan  data  dan  berbagai kondisi  parameter.  Kedua,  pengujian  akan  dilakukan terhadap  rute  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  A* dengan menggunakan data dan kondisi parameter yang
berbeda. Berikut adalah data data yang akan digunakan untuk  pengujian  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  6 dibawah ini :
Table 6. Data Note 1 ID Nama Lat Lng Tingkat Kemacetan Jenis Jalan 1 Kantor Pemadam Kebakaran -6.9018171475575 107.53609397738 0 1 2 Jl. Raya Baros -6.9015093806595 107.53551046936 0 1 3 Cimahi Selatan -6.9025970631897 107.53500052744 1.6 1 4 Jalan Baros No. 16, Utama -6.9009089972772 107.53585702298 0 1 5 Jalan Baros No. 16, Utama -6.9009621207617 107.53599830919 0 7 6 The Edge Super Block -6.89991298764 107.53655620834 0 7 7 Jalan Pilar Mas 2 -6.9001206833131 107.53744670241 0 1 8 Jalan Pilar Mas -6.9005840063389 107.5373501427 0 1 9 Cimahi Selatan -6.9027424933536 107.53511132395 0 1 10 Jl. Leuwigajah 66 (baru)/236 (lama) -6.902746178247 107.53672518787 0 1 11 Jalan Mahar Martanegara No. 206 -6.9024639273607 107.5369665867 0 1 12 SMKN 1 Cimahi -6.9006833926427 107.53764564927 0 1 13 Jalan Baros No. 16, Utama -6.9004455416883 107.53607609325 0 1 Table 7. Data Note 2 ID Nama Lat Lng Tingkat Kemacetan Jenis Jalan 1 Kantor Pemadam Kebakaran -6.9018171475575 107.53609397738 0 1 2 Jl. Raya Baros -6.9015093806595 107.53551046936 0 1 3 Cimahi Selatan -6.9025970631897 107.53500052744 1.6 1 4 Jalan Baros No. 16, Utama -6.9009089972772 107.53585702298 0 1 5 Jalan Baros No. 16, Utama -6.9009621207617 107.53599830919 0 7 6 The Edge Super Block -6.89991298764 107.53655620834 0 7 7 Jalan Pilar Mas 2 -6.9001206833131 107.53744670241 0 1 8 Jalan Pilar Mas -6.9005840063389 107.5373501427 0 1 9 Cimahi Selatan -6.9027424933536 107.53511132395 2 8 10 Jl. Leuwigajah 66 (baru)/236 (lama) -6.902746178247 107.53672518787 2 8 11 Jalan Mahar Martanegara No. 206 -6.9024639273607 107.5369665867 2 8 12 SMKN 1 Cimahi -6.9006833926427 107.53764564927 0 1 13 Jalan Baros No. 16, Utama -6.9004455416883 107.53607609325 0 1 Table 8. Data Graf ID Start_Id End_Id Jarak 1 1 2 0.07 2 2 4 0.08 3 4 13 0.06 4 4 5 0.02 5 5 6 0.13 6 6 7 0.10 7 7 8 0.05 8 8 12 0.03 9 2 3 0.13 10 3 9 0.02 11 9 10 0.18 12 10 11 0.04 13 11 12 0.21
Tahap  Kedua melakukan  pengujian  sebanyak 10  kali  percobaan  untuk  menghitung  nilai  rata-rata efektivitas  waktu  eksekusi  dari  algoritma,  sehingga data  yang  dihasilkan  menjadi  lebih  valid.  Akan dilakukan  dua  pengujian  dengan  data  node  yang berbeda  yaitu  data  node  pada  Tabel  7  dan  data  node pada  Tabel  6  yang  berbeda  dari  kedua  tabel  tersebut yaitu bobot tingkat kamacetan dan jenis jalan. Berikut
pengujian efektifitas waktu eksekusi pada yang dapat dilihat pada Tabel 9 dan Tabel 10 dibawah ini :

## Table 9. Pengujian Efektifitas Waktu Eksekusi Data Node
Tabel 6 No Time(MS) 1 0.006519079 2 0.006881952 3 0.007231951 4 0.006073951 5 0.007448912 6 0.009852171 7 0.008355141 8 0.006556988 9 0.007352829 10 0.006826878 Rata-rata 0.007563353 Table 10. Pengujian Efektifitas Waktu Eksekusi Data Node Tabel 4.7 No Waktu Ekseski(ms) 1 0.010286808 2 0.006673098 3 0.01017499 4 0.009294033 5 0.010127068
No Waktu Ekseski(ms) 6 0.007548094 7 0.009008884 8 0.008608103 9 0.008608103 10 0.008608103 Rata-rata 0.008669555
Dari  dua  pengujian  yang  dilakukan  dengan menggunakan  data  graf  yang  sama  namun  data  node yang  berbeda,  dihasilkan  rute  yang  berbeda.  Selain perbedaan  pada  rute,  terdapat  perbedaan  waktu eksekusi  dengan  rata-rata  waktu  eksekusi  yang berbeda  dengan  data  node  42  pada  Tabel  6, menghasilkan  waktu  rata  rata  eksekusinya  yaitu 0.007563353 ms, dan dengan data node pada Tabel 7, menghasilkan  waktu  rata  rata  eksekusinya  yaitu 0.008669555 ms.
Setelah  dianalisis,  perbedaan  ini  terjadi  karena variasi  data  node  yang  menghasilkan  rute  yang berbeda,  meskipun  grafnya  sama.  Namun,  perbedaan ini  juga  berpengaruh  pada  ratarata  waktu  eksekusi algoritma.  Dengan  data  node  pada  tabel  7,  waktu eksekusi algoritma cenderung lebih lambat, disebabkan  oleh  jumlah  node  tetangga  yang  lebih banyak  pada  data  node  tersebut.  Hal  ini  membuat algoritma  A-star  menjadi  lebih  lambat,  mengingat prinsipnya  yang  tidak  mengulang  node  yang  sudah dilalui, tetapi akan mengunjungi node tetangga.
4.3.  Implementasi Interface User Petugas
Pemadam Kebakaran
Antarmuka  halaman  node  ini  merupakan halaman yang menampilkan data node beserta terdapat fungsi  untuk  tambah  data  node,  edit  data  node  dan hapus data node. Tampilan halaman node dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Implementasi Halaman Node
Setelah  menentukan  node  makan  user  dapat menambahkan  graf  pada  halaman  graf  yang  dapat dilihat pada Gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Implementasi Halaman Tambah Data Graf
Setelah  menentukan  node  dan  garf  maka selanjutnya  user  dapat  mencari  rute  dengan menggunakan algoritma Dijkstra yang akan menampilkan  pembaruan  terkait  kondisi  lalu  lintas, tombol  untuk  memperbarui  kondisi  lalu  lintas,  serta opsi  untuk  memilih  titik  awal  dan  tujuan  pencarian rute.  Halaman  ini  juga  menampilkan  peta  rute  dan tabel  navigasi  jika  rute  telah  ditemukan.  Anda  dapat melihat  tampilan  halaman  pencarian  rute  algoritma Dijkstra ini  pada  Gambar  6  dan  Gambar  7  yang disertakan.
Gambar 6. Implementasi Halaman Pencarian Rute Algoritma Dijkstra
Gambar 7. Implementasi Halaman List Rute Tercepat Algoritma Dijkstra
Kemudian  user  pelapor  kabaran  dapat  melihat laporan  dan  dapat  melakukan  pengiriman  data  lokasi kebakaran  kepada  petugas  pemadam  kebakaran, dimana dapat dilihat pada Gambar 8 dibawah ini.
Gambar 8. Implementasi Antar Muka User Pelapor

## Kebakaran

## 4.4.   Pengujian Kinerja Algoritma A Star
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah algoritma  ini  mampu  menghasilkan  rute  yang  sesuai dengan  kondisi  lalu  jenis  jalan.  Hasil  dari  pengujian kinerja  ini  akan  memberikan  wawasan  yang  lebih mendalam  mengenai keefektifan algoritma A* dalam menangani variasi kondisi jalan dan lalu lintas.
Pengujian akan dua kali menggunakan data node pada  Tabel  6  dan  data  node  pada  Tabel  7  dengan perbedaan  dari  datanya  hanya  dari  bobot  tingkat kemacetan  dan  jenis  jalan,  untuk  data  graf  akan menggunakan data graf yang sama yaitu data graf pada Tabel 8. Titik mulai dan titik tujuannya itu juga sama yaitu  titik  mulainya  dari  kantor  pemadam  kebakaran dengan ID 1 dan tujuannya SMKN 1 Cimahi dengan ID  12.  Berikut  adalah  pengujian  dengan  data  node pada Table 6 dibawah ini :
Gambar 9. Pengujian Pencarian Rute Data Node Pada
Tabel 6
Gambar 10. Hasil Rute Tercepat Untuk Data Node Pada Tabel 6
Gambar 11. Hasil Rute Alternatif 1 Untuk Data Node Pada Tabel 6
Berikut adalah pengujian dengan data node pada Table 7 :
Gambar 12. Pengujian Pencarian Rute Data Node
Pada Tabel 7
Gambar 13. Hasil Rute Tercepat Untuk Data Node Pada Tabel 7
Gambar 14. Hasil Rute Alternatif 1 Untuk Data Node Pada Tabel 7
Berikut adalah pengujian dengan data node pada tabel 6 dan 7 tanpa bobot tingkat kemacetan dan bobot jenis jalan
Gambar 15. Pengujian Data Node Tabel 6 dan Tabel 7
Gambar 16. Hasil Rute Tercepat Untuk Data Node
Pada Tabel 6 dan Tabel 7
Gambar 17. Hasil Rute Alternatif 1 Untuk Data Node Pada Tabel 6 dan Tabel 7
Berikut  Tabel  11  dibawah  ini  menampilkan hasil kecepatan data node yaitu sebagai berikut.
Table 11. Hasil Kecepatan Data Node Pada Tabel 6 dan Tabel 7
Parameter Data Jarak Tercepat (km) Jarak Alternatif   (km) Waktu Tempuh Tercepat (menit) Waktu Tempuh Alternatif (menit) Tingkat Kemacetan Dan  Jenis Jalan Data Node Tabel 4.6 0.65 0.48 0.21 0.43
Parameter Data Jarak Tercepat (km) Jarak Alternatif   (km) Waktu Tempuh Tercepat (menit) Waktu Tempuh Alternatif (menit) Tingkat Kemacetan Dan  Jenis Jalan Data Node Tabel 4.7 0.48 0.65 0.18 0.46 Tanpa Parameter Data Node Tabel 4.6 Dan 4.7 0.48 0.65 0.48 0.65 Setelah menjalankan pengujian dengan menggunakan data node yang berbeda dalam hal bobot tingkat kemacetan dan jenis jalan, terdapat perbedaan rute.  Pada  pengujian  menggunakan  data  node  dari Tabel 6, rute yang terpilih  memiliki  jarak  yang  lebih panjang  dibandingkan  dengan  rute  alternatif.  Hal  ini disebabkan  oleh  bobot  jenis  jalan  dan  Tingkat Kemacetan  pada  data  ini  lebih  rendah  dibandingkan dengan  rute  alternatif.  Sebaliknya,  pada  pengujian dengan menggunakan data dari Tabel 7 menghasilkan rute  yang  berbeda,  yakni  rute  dengan  jarak  lebih pendek. Bobot jenis jalan dan Tingkat Kemacetan pada data  ini  juga  lebih  rendah  daripada  rute  alternatif. Namun,  jika  data node dari Tabel 6 dan 7 digunakan untuk  algoritma  A*  tanpa  mempertimbangkan  bobot dari  tingkat  kemacetan  dan  jenis  jalan,  algoritma  ini akan  menghasilkan  rute  yang  jaraknya  lebih  dekat. Dari  ketiga  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa penambahan  parameter  dapat  mempercepat  waktu tempuh ke titik tujuan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulannya  adalah  bahwa  data  lalu  lintas dapat  diperoleh  melalui  HERE  Traffic  API  yang kemudian  akan  memperbarui  atribut  simpul,  seperti tingkat  kemacetan.  Dalam  implementasinya,  kondisi lalu lintas dan jenis jalan memiliki pengaruh terhadap pemilihan  rute  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  A*. Ketika menghasilkan dua rute yang berbeda, algoritma ini  akan  memilih  rute  yang  paling  cepat,  meskipun jaraknya  lebih  jauh,  selama  tingkat  kemacetan  dan jenis  jalan  lebih  baik.  Jika  algoritma  A*  dieksekusi tanpa  bobot  dari  tingkat  kemacetan  dan  jenis  jalan, algoritma  ini  akan  memilih  rute  dengan  jarak  paling dekat,  tetapi  dengan  waktu  tempuh  yang  lebih  lama. Namun, algoritma A* dengan menggunakan parameter tingkat kemacetan dan  jenis  jalan  ini  lebih cepat dibandingkan dengan algoritma A* yang hanya mempertimbangkan jarak dalam hal waktu tempuh ke titik tujuan. Secara efektivitas, algoritma A* tergolong cepat  dalam  hal  waktu  eksekusi,  walaupun  hal  ini bergantung  pada  data  node  dan  struktur  graf  itu sendiri.  Dalam  kasus  tertentu,  kinerja  algoritma  A* dapat  menjadi  lebih  lambat  jika  memilih  data  node pada graf yang memiliki banyak node tetangga dalam struktur  graf  tersebut.  Adapun  saran  yang  penulis dapat saat melakukan penelitian, diantaranya Memperbanyak data lokasi (simpul) akan memungkinkan  algoritma  A*  mempertimbangkan lebih banyak rute alternatif tanpa penambahan manual. Selain  itu,  memperbarui  data  jenis  jalan  dengan informasi  aktual  dapat  meningkatkan  akurasi  sistem.
Pengembangan  aplikasi  untuk  smartphone  dan penambahan sistem navigasi juga akan meningkatkan fungsionalitas sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Badan  Riset  Dan  Invovasi  Nasional  and  Badan Tenaga  Nuklir  Nasional,  “Pelatihan  First Responder untuk pengenalan Kedaruratan Nuklir.”  Accessed:  Dec.  08,  2022.  [Online]. Available:
http://www.batan.go.id/index.php/id/home- psta/alamat-psta/5950-pelatihan- first-responder- untuk-pengenalan-kedaruratan-nuklir
[2]  A.  Mulyadi,  “First  Responder  Emergency Training Dan Perilaku Petugas Satuan Pengamanan Dalam Penanganan Korban
Kegawatdaruratan,” Journal of Applied Nursing (Jurnal Keperawatan Terapan) , vol. 4, no. 1, pp. 6–13, 2018.
[3]  M. K. Harahap and N. Khairina, “Pencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra,” Sinkron: jurnal  dan  penelitian  teknik  … ,  2017, [Online]. Available:
http://polgan.ac.id/jurnal/index.php/sinkron/artic le/view/61
[4]  S. Purnama, D. A. Megawaty, and Y. Fernando, “Penerapan  Algoritma  A Star Untuk Penentuan Jarak  Terdekat  Wisata  Kuliner  di  Kota Bandarlampung,” Jurnal teknoinfo , 2018,
[Online]. Available: http://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinf o/article/view/37
[5]  P.  M.  Hasugian,  “Analisa  dan  implementasi algoritma  bellman  ford  dalam  mnentukan  jalur terpendek  pengantaran  barang  dalam  kota,” Jurnal Mantik Penusa , vol. 18, no. 2, 2015.
[6]  A. C. Prasetyo, M. P. Arnandi, H. S. Hudnanto, and  ...,  “Perbandingan  Algoritma  Astar  dan Dijkistra  Dalam  Menentukan  Rute  Terdekat,” …, 2019, [Online].
Available:
http://www.sisfotenika.stmikpontianak.ac.id/ind ex.php/ST/article/view/456
[7]  B.  Pratama  and  A.  T.  Priandika,  “Sistem Informasi Location Based Service Sentra Keripik Kota  Bandar  Lampung  Berbasis  Android,”
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi ,2020,[Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/sisteminfor masi/article/view/237
[8]  DINAS  PEKERJAAN  UMUM  PERUMAHAN DAN KAWASAN PERMUKIMAN KABUPATEN KULON PROGO,
“KLASIFIKASI  JALAN  BERDASARKAN FUNGSI,”  DINAS  PEKERJAAN  UMUM PERUMAHAN DAN KAWASAN PERMUKIMAN KABUPATEN KULON
PROGO.
[9]  M.  A.  Mustaqov  and  D.  A.  Megawaty, “Penerapan  Algoritma  A-Star  Pada  Aplikasi Pencarian Lokasi Fotografi Di Bandar Lampung berbasis Android,”
Jurnal Teknoinfo , 2020,[Online]. Available:
http://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinf o/article/view/509
[10]  U.  Anwar,  A.  P.  Sari,  and  R.  Nasution, “Perancangan Aplikasi Wisata Kabupaten Lebak Menggunakan  Algoritma  A*(A-Star)  Berbasis Android,” Simnasiptek  2017 ,  vol.  1,  no.  1,  pp. 230–234, 2017
[11]  F.  Antono  and  S.  Dwiasnati,  “Implementasi
Absensi  Karyawan  Menggunakan  Algoritma Haversine  dengan  Global  Posisitioning  System Berbasis  Android,” Jurnal  Esensi  Infokom: Jurnal  Esensi  Sistem  Informasi  dan  Sistem Komputer , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[12]  I.  B.  G.  W.  A.  Dalem,  “Penerapan  algoritma A*(Star) menggunakan graph untuk menghitung jarak  terpendek,” Jurnal  RESISTOR  (Rekayasa Sistem Komputer) , vol. 1, no. 1, pp. 41–47, 2018.
[13]  R. A. Nugraeni, M. Mulyono, and R. Rochmad, “Penerapan  Algoritma  A*  Dalam  Penyelesaian Rute Terpendek Pendistribusian Barang,” UNNES  Journal  of  Mathematics ,  vol.  4,  no.  1, 2015.
[14]  MapBox, “About MapBox,” MapBox.
[15]  HERE  Traffic,  “HERE  Traffic  API  v6  - Developer Guide,” HERE Traffic.