Penggunaan Algoritma A-Star Untuk Strategi Penyebaran Pengunjung pada Pusat Belanja
Lukman Hakim 1 , Chyquitha Danuputri 2* , Destriana Widvaninqrum 3 1,2,3 Universitas Bunda Mulia, Jakarta Utara, Indonesia Email: 1 lhakim2710@gmail.com, 2* chyquitha.vivaldy@gmail.com, 3 des3ana@gmail.com
(Naskah masuk: 19 Maret 2022, diterima untuk diterbitkan: 20 April 2022)

## Abstrak
Pusat  belanja  seperti  mall  yang  memiliki  banyak  tenant  atau  toko  membuat  banyak  orang  kesulitan  dalam pencarian  toko  yang  dituju  dan  sebaran  pengunjung  yang  tidak  merata,  adanya  sarana  peta  atau  petunjuk memberikan kemudahan dalam mengetahui toko yang dituju, Bay walk  mall yang memiliki  jumlah toko ± 100 dengan bangunan yang cukup luas, hal tersebut harus diperhatikan bagaimana penyebaran dan navigasi pencarian toko lebih mudah. Penelitian ini menggunakan algoritma A-Star untuk mencari rute terpendek, berdasarkan toko yang dituju. Pengujian aplikasi navigasi dilakukan pada pengunjung Baywalk Mall dengan persentase keberhasilan sebesar 86,6%.
Kata kunci: A*Star, Aplikasi Navigasi,  rute terpendek

## The A-Star Algorithm for the Strategy of Disseminating Visitors to Shopping Centers

## Abstract
Shopping  centers  such  as  malls  that  have  many  tenants  or  shops  make  it  difficult  for  many  people  to  find  the intended store and the distribution of visitors is uneven, the existence of maps or instructions makes it easy to find the target shop, Bay walk mall which has ± 100 shops with buildings which is quite broad, it should be noted how the deployment and navigation of store search is easier. This study uses the A-Star algorithm to find the shortest route, based on the destination store. Navigation application testing was conducted on Baywalk Mall visitors with a success percentage of 86.6%.
Keyword: A*Star, Navigation Application, shortest route

## 1. PENDAHULUAN
Pusat  perbelanjaan  merupakan  sekelompok penjual eceran dan usahawan komersial lainnya yang merencanakan, mengembangkan, mendirikan, memiliki  dan  mengelola  sebuah  properti  tunggal. Biasanya pusat  perbelanjaan yang sering  dikunjungi sebagai  tempat  berbelanja  suatu  produk  dan berekreasi  dengan  keluarga,  teman,  dan  sebagainya adalah  mall,  banyaknya  toko  di  mall  yang  memiliki beragam  konsep untuk  menarik  masyarakat, seperti: restaurant , cafe ,  salon, bread  shops , clothes  shop , dan  lainnya[6].  Namun  lokasi  toko  yang  tersebar terkadang  membingungkan  pengunjung.  Aplikasi navigasi yang akan dikembangkan, akan berguna bagi pengunjung  sebagai  petunjuk  rute  tercepat  untuk mencapai  tenant  atau  toko  yang  diinginkan, menggunakan  algoritma  A-Star.  Algoritma  A-Star seringkali digunakan untuk mencari rute terpendek[4] dari  lokasi  pengunjung  ke  tenant  yang  diinginkan. Akan  tetapi  jika  mencari  rute  terpendek,  sistem navigasi  ini  hanya  memberikan  keuntungan  dan kenyamanan berdasarkan pihak pengunjung
sedangkan berdasarkan analisis bisnis sistem navigasi seperti  ini  akan  memberikan  dampak  negatif,  bagi penyewa  tenant  mall.  Maka  dari  itu,  penulis merancang  sistem  navigasi  yang  dapat  melakukan penyebaran pengunjung.
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi Navigasi Pusat Perbelanjaan dapat menentukan rute toko yang dipilih, dengan algoritma A-Star  yang  dipadukan  untuk  strategi  penyebaran pengunjung. Aplikasi yang dibuat dapat mengoptimalkan track traffic pada setiap lantai mall agar  tidak  adanya  kesenjangan  antara  toko  satu dengan  toko  yang  lainnya.  Selain  itu,  dapat meningkatkan sebaran pengunjung  ke secara merata pada  setiap  toko,  serta  membuat  pengunjung  lebih mudah  mendapatkan  rute  terbaik  dalam  pencarian toko.
Oleh  karena  itu  perlu  diketahui  bagaimana  hasil dari  penerapan  algoritma  A-Star  pada  aplikasi Navigasi  Pusat  Perbelanjaan  yang  berbasis  Indoor Positioning System dan bagaimana aplikasi navigasi pusat  perbelanjaan  ini  dapat  menentukan  rute
Lukman Hakim 1 , Chyquitha Danuputri 2 , Destriana Widvaninqrum 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol . 19,  No. 1, April 2022, hlm. 48-55
berdasarkan  pemilihan  toko  yang  diinginkan  oleh pengunjung  kemudian  dipadukan  dengan  strategi sebaran pengunjung mall.
Agar  penelitian  dapat  berjalan  dengan  baik  dan terarah  maka  diberikan  beberapa  batasan  yaitu Aplikasi hanya dapat mencari rute di GF dan Lantai 1.  Aplikasi  hanya  dapat  menentukan  lokasi pengunjung ketika pengunjung menekan menu show my location, dan ketika pengunjung sampai di lokasi tujuan. Aplikasi tidak bisa selalu menunjukan lokasi ter-update  user  ketika  user  sedang  berjalan.  Ketika pengunjung sudah sampai ke lokasi yang diinginkan maka aplikasi hanya mengeluarkan output text bahwa user sudah sampai ke lokasi A.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Global Positioning System (GPS) Global  Positioning  System (GPS)  adalah  sistem yang  digunakan  untuk  menentukan  letak  di permukaan  bumi  dengan  bantuan  penyelarasan (synchronization) sinyal satelit. GPS akan ditentukan berdasarkan  titik-titik  koordinat  derajat  lintang  dan bujur[17].
Sinyal yang digunakan oleh GPS akan dikirimkan secara  terus-menerus  kepada  perangkat  penerima untuk menentukan letak, kecepatan, arah, dan waktu. Semakin  lama  waktu  yang  digunakan  untuk menyampaikan  sinyal,  berarti  semakin  jauh  posisi sebuah satelit dari perangkat penerima[16]

## 2.2 Java
Java  merupakan  pengembangan  dari  bahasa pemrograman  c++.  Saat  ini  Java  merupakan  bahasa pemrograman  yang  paling  populer  digunakan  dan secara  luas  dimanfaatkan  dalam  pengembangan berbagai  jenis  perangkat  lunak  aplikasi  ataupun aplikasi berbasis web [12].
Java  memiliki  beberapa  kelebihan  dari  bahasa pemrograman yang lain, kelebihan itu antara lain bisa dijalankan di  berbagai  jenis sistem operasi  sehingga java dikenal sebagai bahasa pemrograman multiplatform. Java bersifat pemrograman berorientasi  objek (PBO) dan memiliki library yang cukup lengkap [12].

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses yang membedakan kelas data untuk memprediksi  kelas dari  objek yang label  kelasnya  tidak  diketahui.  Beberapa  algoritma klasifikasi  yang  banyak  digunakan,  antara  lain decision  , Bayesian  classifiers atau  Naïve  Bayes classifiers,  Neural  networks,  Analisa  Statistik, Algoritma Genetika, Rough sets , k-nearest neighbor, Metode  Rule  Based , Memory  based  Reasoning ,  dan Support Vector Machines (SVM) [10].

## 2.4 Route Selection
Route Selection adalah proses untuk memilih rute yang akan ditempuh berdasarkan hasil penghitungan dari sebuah algoritma tertentu. Route Selection akan
dilakukan  setelah  hasil  inputan  dari  beberapa  user sudah  berhasil  diolah  ke  dalam  algoritma  yang digunakan.

## 2.5 Algoritma A*Star
Algoritma A Star (A*) adalah algoritma pencarian terbaik  dalam  mencari  jalur  terpendek  dengan perhitungan  terkecil  pada  jalur  dengan  simpul  awal menuju  simpul  akhir.  Algoritma  ini  pertama  kali dideskripsikan pada tahun 1968 oleh Peter Hart, Nils Nilsson,  dan  Bertram  Raphael.  Dalam  makalah mereka,  disebut  dengan  Algoritma  A.  Lalu  dengan optimasi  heuristik,  disebut  dengan  A  Star  (A  *)[4]. Perhitungan  pada  Algoritma  A  Star  (A*)  dapat ditentukan sebagai berikut:
𝑓(𝑛) = 𝐺(𝑛) + 𝐻(𝑛) …………………………….(1)
Dimana:
a. G(n) adalah nilai pada pergerakan simpul awal menuju simpul berikutnya.
b. H(n)  adalah  perkiraan  nilai  pergerakan  simpul awal  menuju  tujuan  akhir  simpul.  Fungsi  ini seringkali  disebut  dengan  fungsi  heuristik, dinamakan heuristik karena perhitungan tersebut berdasarkan perkiraan ( guess ).
c. F(n)  adalah  jumlah  nilai  dari  fungsi  G(n)  dan H(n).  dengan  nilai  terkecil  F(n)  adalah  jalur terpendek menuju tujuan akhir.

## 2.6 Flowchart
Flowchart  adalah  langkah-langkah  dan  urutan- urutan prosedur dari suatu program yang digambarkan  secara  grafik.  Langkah  dan  urutan prosedur  ini  akan  sangat  membantu  dalam memecahkan masalah. Flowchart adalah representasi dalam  bentuk  grafik  dari  algoritma  atau  prosedur untuk menyelesaikan masalah[9].
Flowchart  sangat  membantu  analyst  serta programmer dalam menganalisa cara-cara lain dalam pengembangan suatu program [1].

## 2.7 Use Case
Use case digunakan untuk membantu menggambarkan keperluan dari  sistem yang dimana akan  memvisualisasikan  interaksi  aktor  dengan sistem.  Skenario  Use  case  harus  dapat  memberikan penjelasan  secara  deskriptif  detail  interaksi  antar aktor  dengan  sistem.  Maka  dari  itu  baik  use  case diagram  dan  use  case  scenario  harus  dapat memberikan  penjelasan  yang  lengkap  mengenai fungsionalitas dari sistem [20].

## 3. HASIL DAN PENULISAN

## 3.1 Tampilan Aplikasi
Pada  Gambar  3.1  merupakan  tampilan  program utama navigasi pencarian tenant pada Baywalk Mall sebagai berikut:
Lukman Hakim 1 , Chyquitha Danuputri 2 , Destriana Widvaninqrum 3
Gambar 1. Tampilan Home Aplikasi Navigasi Baywalk Mall
Dari  gambar  1  dapat  dilihat  ada  2  buah  tombol yang  dapat  digunakan  untuk  menunjukan  peta  yang digunakan  serta  lokasi  yang  sudah  ditempatkan sebelumnya.  Sedangkan  tombol  yang  lainnya  akan digunakan  untuk  memunculkan  daftar  tenant  untuk dipilih.
Gambar 2 tampilan daftar pilihan tenant atau toko yang  ada  pada  mall  Baywalk,  memberikan kemudahan  konsumen  untuk  menuju  lokasi  yang diinginkan, untuk jelasnya dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 2 Gambar tampilan List Tenant
Gambar 2 Menampilkan list tenant yang sudah di data terlebih dahulu, apabila di klik/touch maka akan menentukan titik tujuan.
Gambar 3 tampilan titik lokasi  konsumen pada mall baywalk,  dengan  adanya  informasi  ini  memberikan kemudahan  konsumen  untuk  menelusuri  toko  yang dituju, dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3 Gambar tampilan Location and Destination
Gambar  3  menampilkan  lokasi  awal  user,  dan tujuan  user  yang  sudah  dipilih  pada  layar  daftar tenant/toko.

## Gambar 4  Gambar tampilan Route Selection
Pada gambar 4 Aplikasi akan mencari rute dengan algoritma  A*Star  dan  setelah  ditemukan,  maka  user akan mengikuti jalur tersebut. Jika user sudah sampai ke tenant, maka user akan menekan tombol lanjutkan, dan  kemudian  Rute  yang  diambil  akan  di  blok sehingga rute tersebut tidak dapat diakses sementara. Dan  sistem  harus  mencarikan  jalan  lain  untuk  ke tujuan berikutnya.

## Gambar 5 Gambar Tampilan User Developer
Berdasarkan  Gambar  5  dimana rute yang  sudah dipilih, akan ditandai dengan warna hitam sehingga block yang  berwarna  hitam  tidak  akan  dilewati kembali,  akan  tetapi  demi  mengutamakan estetika penulis  memberi  warna transparan pada  aplikasi sehingga user merasa nyaman.

## 3.2 Implementasi Algoritma A-Star
Pertama-tama  akan  dilakukan  pencarian  jarak terdekat yang akan disimpan oleh sistem saat pertama kali  menjalankan  aplikasi.  Kemudian  setelah pencarian  jarak  terdekat  dilakukan,  maka  rute  yang telah  diambil  tersebut  akan  diberikan  syarat  bahwa rute  yang  sudah  ditempuh  tidak  dapat  ditempuh dalam  beberapa  waktu.  Rute  yang  diambil  tidak selalu  rute  terpendek  melainkan  dipilih  secara random  berdasarkan  waktu  pemrosesan  tiap-tiap kemungkinan yang membuat rute yang diambil oleh sistem  merupakan  rute  yang  acak  atau  tidak  pasti. Tabel 1 merupakan hasil pengujian Algoritma A-Star:
Lukman Hakim 1 , Chyquitha Danuputri 2 , Destriana Widvaninqrum 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol . 19,  No. 1, April 2022, hlm. 48-55

## Tabel 1. Hasil Pengujian Algoritma
No Skenario Test Hasil Pengujian Berhasil  / Gagal 1 Start :  Main Lobby Finish :
Customer Service Berhasil
2 Start :
Diorama Finish : Customer
Service Berhasil 3 Start : Diorama Finish :  Pull & Bear
Berhasil
4 Start :
Giordano Finish : Toko Kasur Berhasil 5 Start : Main Lobby Finish :
Tous Les Jours Berhasil 6 Start :
JCO Finish :
Tous Les
Jours Berhasil 7 Start :
Starbucks
Finish :  Pull
& Bear
Berhasil 8 Start :
Catton On Finish : Stardivarius Berhasil 9 Start : Break Talk Finish :
Toko  Baju 1
Berhasil 10 Start :
Bebek  Tepi Sawah Finish : Copia Gagal 11 Start :
Bershka Finish : Sleep Center Berhasil 12 Start : Francisan Bakrey Finish : Toko  Baju 2
Berhasil 13 Start :
Bebek  Tepi Sawah Finish :  The Body Shop
Berhasil 14 Start : Nama
Shusi Finish : Main Lobby Berhasil 15 Start :
Coffee Beans  and Leaf Finish : Stacato
Berhasil
Lukman Hakim 1 , Chyquitha Danuputri 2 , Destriana Widvaninqrum 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol . 19,  No. 1, April 2022, hlm. 48-55
16 Start : Catton On Finish : Bandar
D’Jakarta Berhasil 17 Start :
Giordano Finish : Catton On Berhasil 18 Start :  Main Lobby Finish :
Starbucks
Berhasil 19 Start :
Starbucks Finish : Pluit Manageme nt Berhasil 20 Start :  Toko
Baju 1
Finish : Excalator
Go  to  1 st floor Berhasil
Berdasarkan  Tabel  3.1,  menunjukan  bahwa  19 percobaan Algoritma A-Star dinyatakan berhasil dari 20  percobaan  yang  ada.  Sedangkan  1  percobaan gagal.
3.3 Perhitungan Algoritma A*Star
3.3.1 Alur Sistem
Flowchart  dan  use  case  yang  akan  menjelaskan alur dari algoritma, dapat dilihat pada gambar 6 dan 7 sebagai berikut :

## Gambar 6. Flowchart Program
Langkah-langkah  dari  program  ini  adalah  awal aplikasi  dimana  user  menentukan  posisinya  dengan memilih titik dimana ia berada, kemudian user akan menentukan tujuannya melalui list tenant yang sudah disediakan,  kemudian  akan  dihitung  apakah  jarak antar  tenant  lebih  dari  tujuh  tenant,  jika  ya,  maka jarak akan dilakukan penambahan sebanyak beberapa blok yang ditentukan, pada penelitian kali ini, penulis menggunakan  8  tenant  sebagai  jaraknya.  Jika  tidak, maka akan dilakukan pencarian rute terdekat namun tidak  sama  dengan  rute  yang  sudah  diambil sebelumnya.  Jika  rute  sudah  ditemukan,  maka  user akan di perlihatkan rute yang dibuat oleh sistem, jika user  sudah  sampai  di  tenant  tujuan,  maka  user  akan menekan  tombol  lanjut  untuk  menentukan  tujuan berikutnya  dan  memblokir  rute  sebelumnya  dalam beberapa periode tertentu.

## Gambar 7 Use Case Diagram Program navigasi
Gambar  7  menunjukkan  use  case  diagram  dari sistem  yang  dibuat  dimana  relationship  antara  user (pengguna) dengan sistem. Dari gambar dapat dilihat bahwa  user  dapat  melihat  map  atau  memilih  tenant yang akan dituju dan kemudian setelah tenant tujuan ditentukan,  maka  sistem  akan  menunjukan  rute kepada user
Lukman Hakim 1 , Chyquitha Danuputri 2 , Destriana Widvaninqrum 3

## Gambar 8. Activity Diagram aplikasi  navigasi
Gambar    adalah  activity  diagram  untuk mencarikan rute yang akan ditampilkan kepada user, tentunya  tetap  dengan  sudut  pandang  bisnis marketing.  Tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan adalah,  pertama  user  akan  menekan  tombol  select tenant  lalu sistem akan menampilkan list  tenant  dan user  dapat  melakukan  pencarian  berdasarkan  nama. Ketika  user  memilih  tenant,  maka  deskripsi  singkat mengenai  tenant  tersebut  akan  ditampilkan.  Setelah memilih  beberapa  tenant,  maka  sistem  akan melakukan penghitungan dengan A*Star menggunakan  persyaratan  minimal  cost  agar  dapat dipraktikan  membantu  dari  segi  bisnis  marketing. Setelah  rute  dipilih,  maka  rute  tersebut  akan ditampilkan dan dilihat oleh pengguna.
Gambar 9.Sequence Diagram Program navigasi
Gambar 9 adalah sequence diagram dari pencarian rute dengan menggunakan A*Star pada aplikasi yang sedang  dikembangkan.  Pengguna  akan  memilih tenant  yang  akan  dikunjungi,  bisa  juga  melakukan
pencarian.  Setelah  memilih  maka  sistem  akan melakukan  penghitungan  rute  dengan  algoritma A*Star  dengan  kondisi  yang  diberikan.  Kemudian setelah rute ditemukan, rute akan ditampilkan kepada user.

## 3.4 Hasil
Penelitian ini melakukan uji data sebanyak 30 kali pada  tiap  satu  datanya  dengan  hasil  86,6% keberhasilan  user  mencapai  jalur  dengan  jalur penyebaran  yang  bersifat  random.  Pengujian dilakukan dengan beberapa orang yang mengunjungi Baywalk  Mall.  Dimana  yang  diuji  apakah  user tersebar  saat  mengelilingi  Baywalk  Mall.  Hasil  dari pengujian dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2 Hasil Uji Subjek Sampai Tanggapan 1 Ya Arah berputar 2 Ya Sudah Baik 3 Ya Arah berputar 4 Ya Sudah Baik 5 Ya Sudah Baik 6 Tidak Kurang  pointer 7 Tidak Kurang  pointer 8 Ya Sudah Baik 9 Ya Sudah Baik 10 Ya Arah berputar 11 Ya Arah berputar 12 Ya Sudah Baik 13 Ya Kurang jelas ketika perpindahan lantai 14 Ya Tidak ada pilihan ke pintu keluar 15 Ya Kurang jelas ketika perpindahan lantai 16 Ya Sudah Baik 17 Ya Kurang jelas ketika perpindahan lantai 18 Ya Tidak ada pilihan ke pintu keluar 19 Ya Kurang Pointer 20 Ya Sudah Baik 21 Ya Sudah Baik 22 Tidak Sudah Baik 23 Ya Sudah Baik 24 Ya Sudah Baik 25 Ya Kurang  pointer 26 Ya Tidak ada pilihan ke pintu keluar 27 Ya Kurang  pointer 28 Tidak Kurang  pointer 29 Ya Sudah Baik 30 Ya Sudah Baik Subject 1:
Gambar 10 Uji Coba user 1, lokasi 1
Lukman Hakim 1 , Chyquitha Danuputri 2 , Destriana Widvaninqrum 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol . 19,  No. 1, April 2022, hlm. 48-55
Gambar 10 menunjukan ketika user 1 dari lokasi A  ke  lokasi  B , yaitu: Main  Lobby ke Pull  &  Bear . Sehingga  algoritma A-Star akan  mencari  rute terdekat.

## Gambar 11 Uji Coba user 1, lokasi 2
Berikut  pada  gambar  11  rute  yang  ditampilkan untuk  user  dari  Pull  &  Bear  ke  lokasi  selanjutnya yaitu  The  Body  Shop.  Maka  user  akan  ditampilkan rute terdekat.
Gambar 12 Uji Coba user 1, lokasi 3
Pada  gambar  12  menunjukan  ketika  user  dari lokasi:  The  Body  Shop  ke  Cotton  On.  Dikarenakan user sudah melewati rute yang hampir sama dengan sebelumnya  dan  rute  sebelumnya  sudah  diblock, maka  algoritma  A-Star  akan  mencari  rute  lain  guna pengunjung dapat tersebar.
Subject 2:
Gambar 13 Uji Coba user 2, lokasi 1
Gambar  13  menunjukan  ketika user 2  dari L’Occitane menuju Stradivarius . Maka algoritma A- Star akan  mencari  rute  terdekat,  sehingga  akan ditampilkan seperti gambar 13.
Gambar 14 Uji Coba user 2, lokasi 2
Kemudian  pada  gambar  14  menjelaskan  ketika  user ingin menuju lokasi selanjutnya yaitu Cotton On dari Stradivarius maka  algoritma  A- Star akan  tetap mencari  rute terdekat  akan tetapi  sedikit  menyerong dikarenakan rute sebelumnya sudah ditutup.

## Gambar 15 Uji Coba user 2, lokasi 3
Pada  gambar  15  menunjukan  ketika user dari lokasi: Cotton  On ingin  menuju  lokasi  Bebek  Tepi Sawah.  Maka rute yang  diambil  akan  sedikit memutar,  dikarenakan rute yang  dilingkari  penulis sudah  digunakan  sehingga  algoritma  A- Star akan mencari rute lain, sehingga pengunjung dapat tersebar dengan  baik  yang  dimana  sesuai  dengan  konsep strategi  penyebaran  pengunjung  yang  diteliti  oleh penulis

## 4. KESIMPULAN
Pencarian  jalur  terpendek  menggunakan  A*Star dalam  sebuah  mall  dapat  dengan  mudah  membantu user mencapai tenant yang dituju sebesar 86,6% dari 30  kali  percobaan  dengan  subjek  yang  berbeda. Sistem rute yang sama tidak dapat ditempuh sebanyak 2  kali  juga  sangat  membantu  dari  segi  strategi pemasaran dan dapat membuat user berjalan melihat- lihat  tenant  yang  seharusnya  tidak  ia  lewati.  Rute yang  ditempuh  tidak  selalu  rute  yang  terdekat dikarenakan adanya A*Star bersyarat. Dalam proses penelusuran,  Algoritma  A*Star  tidak  mengunjungi semua jalur jika titik sudah ditemukan.
Pihak  Baywalk  Mall  menyediakan  pendanaan untuk  pemanfaatan  navigasi  dalam  mall  baik  dalam bentuk  web  maupun  aplikasi  dikarenakan  pemetaan mall  dan  penempatan  eskalator  tidak  seperti  mall pada  umumnya  dan  dapat  membuat  masyarakat umum bingung. Pihak Baywalk Mall menata kembali peletakkan masing masing tenant untuk mengoptimasi  pengalaman  berbelanja  dan  berjalan-
Lukman Hakim 1 , Chyquitha Danuputri 2 , Destriana Widvaninqrum 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol . 19,  No. 1, April 2022, hlm. 48-55
jalan  para  pengunjungnya  dan  juga  menambah keuntungan bagi para tenant.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adelia,  Jimmy  Setiawan.  2011.  Implementasi Customer  Relationship  Management  (CRM)  pada Sistem  Reservasi  Hotel  berbasis  Website  dan Desktop. Jurnal Sistem Informasi. Vol. 6, No. 2.
[2] Ahmad,  ImamdanWahyu  Widodo.  2018.Penerapan Algoritma  A-Star  (A*)  pada  Game  Petualangan Labirin Berbasis Android. Jurnal Khazanah Informatika, Vol.3, No.2, Online  ISSN: 2477-698X.
[3] Asade, Andre.2011. Sistem Pencarian Rute Terpendek  A*  pada  Jalan  Protokol  di  Kota  Medan Berbasis
WeGIS.http://digilib.its.ac.id/repository/undergradua te
[4] Budiman,  Vicky.,  dkk.  (2018).Aplikasi  Berbasis Android Untuk Mencari Lokasi Puskesmas Terdekat Dengan  Algoritma  A-Star Di  Provinsi  DKI Jakarta. Jurnal JUST IT, Vol. 9, No.1, p-ISSN: 2089 – 0265, e-ISSN: 2598-3016.
[5] Fariani,  Rida  Indah.,  dkk.  2015.  Pengembangan Aplikasi Mobile Untuk Navigasi di Pusat Perbelanjaan. Jurnal Unwahas, Vol. 1, No. 1.
[6] Harianto,  Lany.  2019.  “Aplikasi  Indoor  Positioning System  Pada  Mall  Artha  Gading  -Menggunakan Algoritma K-Nearest dan Algoritma Flord Warshall Berbasis  Android”.  Fakultas  Teknik  Desain, Universitas Bunda Mulia, Jakarta.
[7] Irsyad,  Muhammad.  2015.  Aplikasi  Pencarian Gedung  dan  Ruangan  Universitas  Islam  Negeri Sultan  Syarif  Kasim  Riau  pada  Platform  Android menggunakan Algoritma A-Star (A*). Jurnal CoreIT, Vol.1, No.2 ISSN: 2460-738X.
[8] Jonson,  Jennifer.,  dkk.  2017.Aplikasi  Sirkulasi Kualitatif pada Interior  Pasar  Atom  Mall  di Surabaya. Jurnal Intra, Vol. 5, No. 2.
[9] Lasminiasih, Sandhi P, Ali Akbar, Miftah Andriansyah,  Rooswhan  B.    Utomo.  2016. Perancangan  Sistem    Informasi  Kredit  Mikro Mahasiswa  Berbasis  Web.  Jurnal  Sistem  Informasi (JSI). Vol. 8, No. 1.
[10] Leidiyana,  Henny.  2013.  Penerapan  algoritma  K- Nearest  Neighbor  untuk  Penentuan  Resiko  Kredit Kepemilikan Kendaraan Bermotor. Jurnal Penelitian
Ilmu Komputer, I(1), pp.65-76. [11] Mutmainnah,Siti Anwirotul dan Indyah
Martiningrum. 2018. Pola Persebaran Pengunjung di Mall  Olympic  Garden  Malang.  Jurnal  Mahasiswa Jurusan Arsitektur, Vol. 6, No.3.
[12] Nofriadi.  2015. Java  Fundamental  dengan  Netbeans 8.0.2. Yogyakarta: Deepublish.
[13] Pamungkas, Agung., dkk. 2014. Penerapan Algoritma A* (A Star) Pada Game Edukasi The Maze Island Berbasis Android. Jurnal IJCCS.
http://eprints.mdp.ac.id/id/eprint/1191
[14] Pugas,  Diana  Okta.,  dkk.  (2009).Pencarian  Rute Terpendek  Menggunakan Algoritma  Dijkstra  dan A Star  (A*)  Pada  SIG  Berbasis  Web  Untuk  Pemetaan Kota Sawahlunto. Jurnal Informatika, 1-2.
[15] Puspika,  Blasius  Neri,  Antonius  Rachmat  C.,  dan Erick  Kurniawan.  2012.  Implementasi  Algoritma Dijkstra  dalam  Penentuan  Jalur  Terpendek  di  93 Yogyakarta Menggunakan GPS dan Qt Geolocation. Jurnal Informatika, VIII(2), pp.141-149.
[16] Rifai,  Ahmad.  2013.  Sistem  Informasi  Pemantauan Posisi  Kendaraan  Dinas  Unsri  Menggunakan Teknologi  GPS.  Jurnal  Sistem  Informasi,  V(2), pp.603-610.
[17] Santoso,  Kartika  Imam  dan  Muhamad  Nur  Rais. 2015.  Implementasi  Sistem  Informasi  Geografis Daerah Pariwisata Kabupaten Temanggung Berbasis Android  dengan  Global  Positioning  System  (GPS). Scientific Journal of Informatics, II(1), pp.29-40.
[18] Suryanto,  Hizkia  Juan,  Antonius  Rachmat  C.,  dan Yuan  Lukito.  2016.  Indoor  Positioning  System dengan Algoritma K-Means dan KNN. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, II(3), pp.370-381.
[19] Syoufa, Ade dan Helen Hapsari. 2014.Pengaruh Pola Sirkulasi  Pusat  Perbelanjaan  Mal  Terhadap  Pola Penyebaran  Pengunjung.Jurnal  Desain  Konstruksi, Vol. 13, No. 2.
[20] Tri  A.  Kurniawan.  2018.  Pemodelan  Use  Case (UML):  Evaluasi  Terhadap  Beberapa  Kesalahan dalam Praktik. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK). Vol. 5, No. 1.