## PERBANDINGAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN FLOYD-WARSHALL DALAM MENENTUKAN RUTE TERPENDEK STASIUN GUBENG MENUJU WISATA SURABAYA
Hendra 1) , Yosefina Finsensia Riti 2)
1,2 Program Studi Ilmu Informatika Fakultas Teknik, Universitas Katolik Darma Cendika, Jl. Dr. Ir. H. Soekarno No.201, Surabaya, Jawa Timur Co Responden Email: hendra@student.ukdc.ac.id
Article history
Received 07 Jul 2022 Revised 22 Sep 2022 Accepted 03 Oct 2022 Available 27 Oct 2022
Keywords Algorithm Comparison, Shortest-Path Problem, Dijkstra, Floyd-Warshall.

## Abstract
The issue of determining the shortest-path problem has become a common thing to discuss with regard to the way it is solved using graphs. The solution is generally used with the aim of optimizing certain aspects, for example in terms of fuel use and travel time. This solution can be achieved by applying one of the components in  the  graph,  called  algorithm.  This  journal  was  written  to  help  the  public, especially tourists, in providing information related to the most efficient route from the  starting  point  of  the  station  to  various  tourist  destinations  in  the  city  of Surabaya  with  the  application  of  the  Dijkstra  algorithm  and  Floyd-Warshall algorithm. The techniques used in the calculations were carried out manually and the help of programs with language C. Through the research, the results obtained by the Dijkstra Algorithm had a higher efficiency in terms of calculations and the complexity  of  the  program.  The  calculations  carried  out  in  the  two  algorithms show results in the form of the same and correct minimum weight value, as well as  information  related  to  the  shortest  trajectory  that  can  be  applied  by  the community to increase efficiency in traveling in the city of Surabaya. The shortest route obtained in the comparison of the two algorithms is on the journey with the starting point of Gubeng Station to Jalan Taman Apsari with a distance of 1.2 km.
Riwayat Diterima 07 Jul 2022 Revisi 22 Sep 2022
Disetujui 03 Okt 2022 Terbit 27 Okt 2022
Kata Kunci Perbandingan Algoritma, Rute Terpendek, Dijkstra,
Floyd-Warshall.

## Abstrak
Persoalan  penentuan  rute  terpendek  sudah  menjadi  hal  umum  untuk  dibahas berkaitan  dengan  cara  penyelesaiannya  yang  menggunakan  graf.  Penyelesaian tersebut umumnya digunakan dengan tujuan untuk mengoptimalisasi aspek tertentu, contohnya  dalam  hal  penggunaan  bahan  bakar  dan  waktu  tempuh.  Penyelesaian tersebut  dapat  diraih  dengan  penerapan  salah  satu  komponen  dalam  graf  yaitu algoritma.  Jurnal  ini  ditulis  guna  membantu  masyarakat  terlebih  para  turis  dalam memberikan informasi terkait rute yang paling efisien dari titik awal stasiun menuju ke  berbagai  destinasi  wisata  kota  Surabaya  dengan  penerapan  Algoritma  Dijkstra dan  Algoritma Floyd-Warshall. Teknik  yang  digunakan  dalam  perhitungan dilaksanakan  secara  manual  dan  bantuan  program  dengan  Bahasa  C.  Melalui penelitian tersebut, hasil yang diperoleh Algoritma Dijkstra memiliki efisiensi yang lebih tinggi dari segi perhitungan dan kompleksitas programnya. Perhitungan yang dilaksanakan pada kedua algoritma menunjukkan hasil berupa nilai bobot minimum yang sama dan tepat, adapun juga informasi terkait lintasan terpendek yang dapat diterapkan  masyarakat  guna  meningkatkan  efisiensi  dalam  berwisata  di  kota Surabaya.  Untuk  rute  terpendek  yang  diperoleh  pada perbandingan  dua  algoritma adalah  pada  perjalanan  dengan  titik  awal  Stasiun  Gubeng  menuju  Jalan  Taman Apsari dengan jarak tempuh sejauh 1,2 km.

## PENDAHULUAN
Graf merupakan struktur yang bertujuan untuk  merepresentasikan  suatu  objek-objek diskrit  serta  hubungan  dari  objek-objek tersebut.  Graf  memiliki  2  himpunan,  yaitu
himpunan titik/simpul ( vertices ) dan himpunan sisi ( edges ) yang sekaligus menjadi komponen  utama  dalam  adanya  suatu  Graf. Konsep  dari  Graf  ini  tentunya  juga  dapat diimplementasikan  ke  berbagai  aspek  dalam
Tangerang, Oktober 2022, pp 297-309                                                                                                  E ISSN : 2722-2713
kehidupan  sehari-hari,  salah  satunya  yaitu mengenai penentuan rute terpendek.
Persoalan  penentuan  rute  terpendek ( shortest-path problem ) pada satu tempat awal menuju tujuan tertentu sudah menjadi hal yang umum  dibahas  dan  penerapan  graf  berperan besar dalam menemukan penyelesaian terhadap  persoalan  ini.  Dengan  adanya penentuan rute yang paling efisien ini tentunya akan membawa dampak positif seperti halnya mampu meminimalisir suatu biaya operasional,  selain  itu  optimalisasi  waktu tempuh  yang  semakin  baik  antar  destinasi, yang sekaligus menjadi alasan yang mendasari dibuatnya jurnal ini.  Jurnal ini secara khusus membahas  terkait  proses  dan  hasil  analisa perbandingan  antara  Algoritma Dijkstra dan Floyd-Warshall berdasarkan  parameter  yang telah ditentukan dengan objek penelitian yaitu penentuan rute terpendek dari Stasiun Gubeng menuju  berbagai  destinasi  wisata  di  Kota Surabaya.
Penelitian  terkait  penentuan  rute terpendek sudah banyak dilakukan,
diantaranya seperti yang dilakukan oleh Masri, dkk. (Masri et al., n.d.). Membahas mengenai penentuan  rute  terpendek  dengan  algoritma Dijkstra yang dapat ditempuh pada suatu titik menuju  tempat  wisata  di  daerah  objek pariwisata  Danau  Toba  dan  sekitarnya,  yang diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis web  dengan  menggunakan script  PHP dan MySQL untuk pengolahan databasenya. Hasil dari  pencarian  rute  terpendek  tersebut  juga dilengkapi  dengan  jarak  dan  waktu  tempuh dari satu titik menuju tujuan wisatawan.
Penelitian selanjutnya yaitu oleh Napiah,  dkk.  (Napiah  &  Darma  Astuti,  n.d.). Dimana  penerapan  algoritma  ini  diupayakan dalam  meminimalisir  kemacetan  pada  suatu kota dengan mobilitas yang tinggi dari wilayah Jelambar  menuju  kampus  STMIK  NUSA MANDIRI Cengkareng, dengan menghasilkan luaran  ( output )  berupa  rute  tercepat  dan terpendek  dari  tempat  asal  menuju  tempat tujuan tanpa terhalang oleh kemacetan.
Penelitian  serupa  juga  telah  dilakukan oleh  Delby  T.Salaki  (Salaki,  n.d.),  bahasan dalam  penelitian  tersebut  membahas  terkait mencari  lintasan  terpendek  dari  FMIPA menuju kantor rektorat dan ke fakultas lainnya. Hasil  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini adalah berupa lintasan terpendek dari FMIPA dengan  minimum  lokal  atau  akses  dengan
jarak terdekat dari setiap lokasi yang kemudian digabungkan  menjadi  sebuah  kumpulan lintasan  dari  satu  lokasi  menuju  lokasi  lain dengan jarak yang paling minimum menggunakan algoritma Dijkstra dan penerapan pada pemrograman Pascal .
Penelitian  selanjutnya  yaitu  oleh  Aldy, dkk.  (Cantona,  Fauziah,  &  Winarsih,  2020). Penelitian ini secara khusus membahas terkait pengkalkulasian  jarak  paling  dekat  dari  satu titik  menuju  museum  yang  menjadi  tempat tujuan  di  Jakarta.  Hasil  yang  diperoleh  dari penelitian ini berupa rute terpendek dari posisi pengguna menggunakan GPS ( Global Positioning System ) pada smartphone berbasis android. Teknik GPS ini memiliki peran untuk membantu  guna  meningkatkan  kualitas  dan kuantitas  pada  aktivitas  yang  secara  khusus memerlukan  teknik  ini,  penerapan  GPS  ini juga  dinilai  dapat  menaikkan  pendapatan  dan kesejahteraan hidup pada aspek tertentu seperti pada penelitian yang dilakukan oleh Apriliani, dkk.  (Apriliani,  Herawati,  Khan,  Dewanti,  & Rizal,  2018).  Berdasarkan  penelitian  oleh Aldy, dkk, penggunaan GPS berbasis android tersebut  dapat  mempersingkat  efektivitas waktu setiap pengguna untuk mencari museum di Jakarta.
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan oleh  Andiany  F  &  Hadikurniawati  W. (Andiany & Hadikurniawati, 2018). Persoalan yang  dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah mengenai  bagaimana  rute  terpendek  serta estimasi  biaya  bakar  bagi  setiap  pegawai perusahaan memperoleh fasilitas untuk menunjang pekerjaan, khususnya bagi pegawai  yang  mempunyai  mobilitas  tinggi. Hasil dari penelitian tersebut berupa algoritma untuk  menentukan  rute  paling  efisien  serta dapat  mengestimasi  biaya  bahan  bakar  yang kemudian algoritma tersebut diterapkan dalam web  resmi  sebagai  sarana  untuk  melakukan peminjaman mobil dinas.
Penerapan selanjutnya juga telah dibahas oleh Muharrom M, (Muharrom, 2020) dijelaskan  bahwa  algoritma Dijkstra disini dapat  digunakan  dalam  menentukan  jarak menuju  kampus  terdekat  dimana  dalam pembahasan  ini  yaitu  dari  Bekasi  menuju STMIK Nusa Mandiri, sehingga rute perjalanan  dapat  ditempuh  dengan  cepat  dan lebih  efisien  dalam  waktu,  tenaga,  dan  biaya bahan bakar di tengah-tengah kemacetan yang marak  di  kota  Jakarta.  Adapun  faktor-faktor
yang  dinilai  dapat  diperhitungkan  dalam mencari  rute  tercepat  dalam  pembahasan  ini, seperti waktu tempuh dari satu persimpangan menuju persimpangan lainnya, adanya pedagang  kaki  lima,  volume  kendaraan  yang digunakan, serta lalu lintas yang beroperasi.
Penerapan dari algoritma ini dapat pula diterapkan  untuk  proses  evakuasi  bencana, seperti  halnya  pada  penelitian  oleh  Hanif Lyonnais. (Lyonnais, 2011). Algoritma Dijkstra berperan dalam mencari jalan dengan bantuan algoritma A* ( A-Star ) dari node awal hingga node tujuan  pada  graf.  Dengan memanfaatkan algoritma tersebut, dapat dicari rute  paling  dekat  menuju  tempat  yang  aman saat  evakuasi  bencana.      meningkatkan efisiensi  dan  memberikan  solusi  atas  suatu permasalahan.
Adapun perbandingan yang telah dilakukan oleh beberapa penelitian sebelumnya,  salah  satu  contohnya  pada penelitian  oleh  Wildan,  dkk.  (Wildan  et  al., 2020).  Tujuan  dari  penelitian  tersebut  adalah membandingkan  performa  dari  penerapan algoritma Dijkstra dan algoritma A* ( A-Star ) untuk  penyelesaian  game Pac-Man .  Hasil yang diperoleh berupa kesimpulan bahwa dari kedua algoritma yang dijadikan sebagai bahan perbandingan, algoritma A* memiliki performa  yang  lebih  bagus  dan  mampu mendapatkan skor terbaik.
Penelitian  serupa  juga  sudah  pernah dilakukan  oleh  Rizaldy,  dkk.  (Rizaldy,  n.d.). Bahasan terkait perbandingan pada  algoritma Dijkstra ,  algoritma Floyd-Warshall ,  dan algoritma Johnson untuk memecahkan masalah  pada  topik  bahasan,  seperti  mencari rute  terpendek  yang  menghubungkan  antara dua  kota  berlainan  tertentu  ( Single-source Single-destination  Shortest  Path ),  mencari semua lintasan terpendek masing-masing dari suatu  kota  ke  setiap  kota  lainnya.  ( Single- source Shortest Path Problems ), dan mencari semua  lintasan  terpendek  masing-masing antara  setiap  kemungkinan  pasang  kota  yang berbeda. ( All-pairs Shortest Path Problems ).
Penelitian  selanjutnya,  dibahas  oleh Wijaya,  dkk.  (Wijaya  et  al.,  2016).  Bahasan terkait  penerapan  sirkuit Hamilton untuk menentukan rute terpendek perjalanan salesman  di  PT.  Health  Wealth  International (HWI).  Penelitian  ini  menganalisis  dan merancang  aplikasi  rute  perjalanan  salesman dengan  sirkuit Hamilton yang  mencakup
pembelian,  penjualan,  dan  rute  perjalanan. Untuk  metodologi  yang  digunakan  adalah metode Breadth First Search (BFS) dan Depth First  Search (DFS),  serta  untuk  tools menggunakan Data  Flow  Diagram (DFD).
Hasil  dari  penelitian  ini  menyatakan  bahwa pencarian  dengan  metode  BFS  dinilai  lebih efektif  dan  lebih  cepat  dibandingkan  dengan metode DFS. Luaran ( output ) berupa aplikasi rute  perjalanan dengan  sirkuit Hamilton pada PT.  Health  Wealth  International  yang terkomputerisasi untuk menyediakan informasi rute perjalanan dan bertujuan untuk meningkatkan  efektivitas  pengiriman  barang perusahaan.
Penelitian  terkait  algoritma Dijkstra juga  ada  seperti  yang  ditulis  oleh  Iqbal,  dkk. (Iqbal,  Zhang,  Iqbal,  &  Tariq,  2018). Mendeskripsikan mengenai bagaimana penerapan  dari  algoritma Dijkstra yang kemudian  dikembangkan  menjadi  algoritma MDSP  ( modified  Dijkstra’s  shortest  path algorithms ).  Pada  penelitian  tersebut,  penulis menggunakan  beberapa  parameter  untuk menemukan  rute  terpendek  yang  lebih  valid lagi  untuk  jaringan  pada  jalan  dengan penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya menggunakan algoritma Dijkstra yang dinilai masih membutuhkan banyak modifikasi untuk meningkatkan  efisiensi  serta  mengurangi kompleksitas.  Hasil  yang  diperoleh  penulis adalah  bahwa  benar  algoritma  MDSP  ini dinilai jauh lebih baik dan dapat memberikan informasi  rute  terpendek  yang  lebih  valid dengan  kompleksitas  waktu  yang  minimum untuk beberapa lintasan jalan.
Penelitian terkait penentuan rute terpendek  juga  dapat  dilakukan  antara algoritma Dijkstra dengan  algoritma  lain seperti  halnya  yang  ditulis  oleh  Fitro,  dkk. (Fitro,  Saeful  Bachri,  Ilham,  Purnomo,  & Frendianata,  2018)  yaitu  dengan  algoritma node  combination berbasis  pada  sistem  GIS ( Geographic Information Systems ). Untuk data yang  digunakan  berlokasi  pada  Kecamatan Taman, Sidoarjo, Jawa Timur dengan 17 node dan  72  simpul.  Jarak  yang  dihitung  adalah berdasarkan  nilai  lintang  dan  bujur  yang diperoleh  melalui Google  Maps  API dan dengan teknik pencarian dua algoritma, untuk menghasilkan produk berupa sistem pencarian rute  terpendek  yang  tidak  hanya  optimal namun juga mampu memberikan efisiensi dari aspek memory  usage .  Berdasarkan  penelitian
Tangerang, Oktober 2022, pp 297-309                                                                                                  E ISSN : 2722-2713
yang  telah  dilaksanakan  oleh  penulis, didapatkan hasil bahwa kedua teknik pencarian dengan algoritma Dijkstra dan node combination tersebut  berhasil  menemukan jalur optimal dengan studi kasus di Kecamatan Taman,  Sidoarjo,  Jawa  Timur  dengan  hasil berupa rute dari titik awal hingga titik akhir.
Pengembangan  dari  aplikasi  algoritma Dijkstra selanjutnya  oleh  Kien  Hua  & Abdullah,  (Kien  Hua  &  Abdullah,  2018). Menjelaskan  mengenai  WSDA  ( Weighted Sum-Dijkstra’s  Algorithm )  yang  merupakan kombinasi dari  metode WSM ( Weighted Sum Method ) dan algoritma Dijkstra yang digunakan pula untuk menyelesaikan persoalan  pada network yang  memiliki beberapa  kriteria  yang  dinilai  dapat  bekerja lebih  baik  dan  efektif  dibandingkan  dengan penggunaan  algoritma Dijkstra saja  yang hanya  dapat  menyelesaikan  permasalahan dengan  satu  kriteria.  Inovasi  tersebut  dapat meningkatkan efisiensi pada identifikasi rute.
Algoritma  kedua  terkait  algoritma
Floyd-Warshall
memiliki beberapa implementasi  seperti  halnya  menggunakan prosedur melalui program dan kode MATLAB. MATLAB merupakan software komputer yang dapat menyelesaikan persoalan pada berbagai materi  di  bidang  matematika,  antara  lain seperti penyelesaian operasi dasar matematika, turunan,  integral,  limit,  begitu  pula  dengan vektor,  matriks,  dan  pembuatan  grafik. (Estining,  Lufianawati,  Adipura,  &  Dan Masjudin,  2021).  Implementasi MATLAB diterapkan  seperti  pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Sakharov,  dkk.  (Sakharov, Chernyi,  Saburov,  &  Chertkov,  2021). Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh algoritma Floyd-Warshall merupakan algoritma  yang  dinamis  dalam  menentukan rute terpendek antara semua titik/simpul pada graf  berarah  yang  tidak  memiliki  siklus  dan dapat  diimplementasikan  pada  graf  yang memiliki bobot negatif.
Adapun implementasi algoritma Floyd- Warshall guna menyelesaikan suatu persoalan seperti  pada  penelitian  oleh  Sudarya  Triana. (Sudarya Triana & Syahputri, 2018). Persoalan yang  dibahas  adalah  terkait  jalur  garasi terpendek  yang  didasarkan  karena  tingginya jumlah  kendaraan  yang  dimiliki  suatu pengguna,  tentunya  kebutuhan  akan  garasi menjadi  semakin  lebih  tinggi.  Garasi  disini sangat diperlukan khususnya ketika kendaraan
mengalami  masalah  di  lokasi  yang  tidak diketahui. Karenanya, algoritma Floyd- Warshall dapat diaplikasikan guna menyelesaikan  persoalan  tersebut  dan  pada penelitian  yang  dilaksanakan  penerapan algoritma  diimplementasikan  pada  aplikasi berbasis android yang dilengkapi sistem GPS dan Google Maps .
Algoritma Floyd-Warshall merupakan algoritma  yang  dari  segi  input  adalah  berupa graf  matriks  dan  menghasilkan  luaran  berupa rute  terpendek,  pada  penelitian  tersebut dijelaskan bahwa dalam implementasi algoritma Floyd-Warshall ini  memiliki  dua kemungkinan, yakni rute terpendek sebenarnya  berasal  dari node yang  berada diantara  1  dan  k,  dan  biasanya  terdiri  dari beberapa  baris  dari  simpul  i  ke  k+1,  begitu pula  dengan  k+1  ke  j  dalam  penentuan  rute terpendek.  Diperoleh  hasil  bahwa  dengan implementasi yang dilakukan penulis, algoritma Floyd-Warshall dapat  digunakan untuk menyelesaikan persoalan yang bertujuan dalam hal penentuan rute terpendek, contohnya  dalam  hal  mencari  jarak  garasi terpendek.
Permasalahan  yang  digambarkan  pada
Jurnal  ini  yaitu  mengenai  perbandingan algoritma  tertentu  untuk  penentuan  rute terpendek  ( shortest-path  problem ),  dimana konsep penentuan rute terpendek ini merupakan suatu permasalahan dengan menemukan sebuah jalur antara 2 node dengan jumlah  bobot  seminimal  mungkin.  Kedua algoritma  yaitu  algoritma Dijkstra dan algoritma Floyd-Warshall dapat  digunakan untuk mencari lintasan yang paling efektif dari suatu  graf  permasalahan.  Cara  kerja  dari algoritma Dijkstra ini adalah dengan membandingkan bobot terkecil dari node awal sampai kepada node tujuan untuk menemukan lintasan  yang  paling  efisien  untuk  dapat dilalui.  (Masri  et  al.,  n.d.).  Sedangkan, algoritma Floyd-Warshall merupakan algoritma yang bekerja di antara semua pasang simpul.
Stasiun Surabaya Gubeng (SGU) adalah salah  satu  stasiun  yang  terletak  di  daerah Gubeng, kota Surabaya, Jawa Timur. Dikenal juga  sebagai  Stasiun  Gubeng,  stasiun  ini merupakan  salah  satu  dari  stasiun  terpopuler yang  sering  menjadi  tujuan  warga  antarkota. Adanya  penelitian  ini  bertujuan  untuk menghasilkan  luaran  ( output )  berupa  rute
Tangerang, Oktober 2022, pp 297-309                                                                                                  E ISSN : 2722-2713
maupun jalur yang paling efisien untuk dapat ditempuh  dari  Stasiun  Gubeng  menuju berbagai  macam  destinasi  yang  seringkali menjadi tujuan para wisatawan.

## METODE PENELITIAN

## Analisa Kebutuhan
Pada  proses  penulisan  jurnal  ini, diperlukan  beberapa  aplikasi  tambahan  guna mendukung  implementasi  graf,  diantaranya seperti draw.io dalam  pembuatan flowchart . Google  Earth , Google  Maps guna  membuat tampilan graf. Kemudian, setelah perhitungan manual pada masing-masing algoritma, implementasi akan diterapkan dengan bantuan bahasa pemrograman C serta source code akan dieksekusi  melalui Online  C  Compiler ( https://www.onlinegdb.com/online_c_compil er ), untuk source code yang digunakan selama penelitian  ditampilkan  pada  pembahasan dalam jurnal ini.

## Tahap Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode komparatif,  dimana  metode  ini  digunakan untuk  perbandingan  terhadap  satu  variabel terhadap satu maupun lebih variabel pembanding.  Teknik  pengumpulan  data dilakukan  secara  kualitatif,  dalam  arti  data tidak  hanya  berupa  angka  atau  numerik, melainkan  dapat  berupa  kata-kata  dan  data pendukung lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  menghasilkan  luaran  ( output ) berupa  perbandingan  dari  kedua  algoritma yang digunakan dalam penerapan graf dengan titik  awal  Stasiun  Surabaya  Gubeng  (SGU) menuju destinasi lokasi wisata yang cenderung populer  di  masyarakat.  Perbandingan  ini didasarkan  pada  dua  aspek  yang  menjadi parameter  terhadap  hasil  penelitian  terhadap ketiga algoritma, diantaranya :
1. Perhitungan manual dan program
2. Kompleksitas Berdasarkan  tujuan  tersebut,  penelitian dilakukan dengan beberapa tahapan, diantaranya :
1. Menentukan  objek  penelitian  serta mengumpulkan  data  dan  informasi sebanyak mungkin.
2. Melakukan penelitian sesuai perhitungan yang telah ditentukan.
3. Melakukan penelitian dengan
implementasi serta perbandingan
berdasarkan  parameter  yang  telah ditentukan.
4. Menarik kesimpulan dari hasil implementasi pada objek penelitian.
Gambar 1. Flowchart tahap penelitian
Untuk data yang diperoleh, dilansir dari www.javatravel.net terkait 10 destinasi wisata yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini, diantaranya    Tugu  Pahlawan,  Ekowisata Mangrove  Wonorejo,  Surabaya  North  Quay, Kebun  Bibit  Wonorejo,  Taman  Bungkul, Kampung  Bulak,  Hutan  Bambu  Keputih, Pantai Ria Kenjeran, Jalan Taman Apsari, dan Kebun Binatang Surabaya.

## Parameter Perbandingan
Untuk  parameter  pertama  yaitu  terkait perbandingan  terhadap  perhitungan  secara manual  dan  secara  program.  Pada  parameter ini, dilakukan perbandingan terhadap perhitungan  manakah  yang  dinilai  paling efektif untuk mencari rute terpendek berdasarkan  titik  awal  dan  tujuan  tertentu. Untuk  perhitungan  secara  manual  dilakukan oleh  penulis  dengan  menganalisa  data,  graf, dan  proses  perhitungan  total  secara  manual. Kemudian, untuk perhitungan secara program akan  dilakukan  dengan  bantuan  bahasa pemrograman  C  untuk  melihat  apakah  hasil yang  diperoleh  sama  besar  dan  perhitungan mana  yang  paling  efektif  dan  efisien  untuk digunakan  dalam  jangka  waktu  yang  lebih cepat dan praktis.
Untuk parameter kedua, yakni mengenai  kompleksitas.  Pada  perbandingan ini,  ketiga  algoritma  yang  digunakan  akan dilihat seberapa efisien penggunaan algoritma tersebut  untuk  menentukan  rute  terpendek pada  graf  yang  tersedia.  Kompleksitas  disini
berbicara  mengenai  rumit  atau  tidaknya algoritma  yang  digunakan,  sehingga  indikasi yang  dapat  dijadikan  yaitu  seberapa  efisien rute yang terbentuk oleh suatu algoritma yang dapat ditempuh oleh wisatawan, sehingga para wisatawan dapat melakukan perjalanan menuju  destinasi  tertentu  dengan  cepat  dan dengan rute yang paling tepat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dilansir dari www.javatravel.net , adapun  data  yang  akan  digunakan  untuk perhitungan :
Tabel 1. Data tempat dan keterangan
No Nama Tempat Keterangan 1 Stasiun Surabaya Gubeng Titik awal 2 Tugu Pahlawan Destinasi wisata 3 Ekowisata Mangrove Wonorejo Destinasi wisata 4 Surabaya North Quay Destinasi wisata 5 Kebun Bibit Wonorejo Destinasi wisata 6 Taman Bungkul Destinasi wisata 7 Kampung Bulak Destinasi wisata 8 Hutan Bambu Keputih Destinasi wisata 9 Pantai Ria Kenjeran Destinasi wisata 10 Jalan Taman Apsari Destinasi wisata 11 Kebun Binatang Surabaya Destinasi wisata Untuk  graf  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  graf  berbobot  dimana simpul dalam graf ini merepresentasikan nama tempat  dari  titik  awal  termasuk  destinasi wisata, dan sisi/ edges sebagai rute dengan nilai bobot (jarak) dalam satuan meter berdasarkan data  pada  Tabel  1.  dan software tambahan yang  digunakan,  yaitu Google  Earth dan Google Maps .

## Gambar 2. Tampilan graf

## Penerapan Algoritma Dijkstra
Perhitungan  berdasarkan  data  dan  graf yang  telah  dibuat  dilakukan  dengan  2 perhitungan, yaitu perhitungan secara manual dan  perhitungan  melalui  bantuan  bahasa pemrograman C. Berikut merupakan penerapan  algoritma Dijkstra yang  dilakukan secara  manual.  Langkah  pertama  diawali dengan  membuat  Matriks  Ketetanggaan ( Adjacency  Matrix )  berdasarkan  simpul,  sisi, dan nilai bobot pada graf (dalam kilometer).

## Tabel 2. Matriks ketetanggaan
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 0 4 ∞ 1 0 ∞ 4 ∞ ∞ 1 0 1 5 2 4 0 ∞ 7 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 3 ∞ 3 ∞ ∞ 0 ∞ 4 ∞ ∞ 9 1 4 ∞ ∞
4 1 0 7 ∞ 0 ∞ ∞ 1 3 ∞ 1 3 ∞ ∞ 5 ∞ ∞ 4 ∞ 0 ∞ ∞ 6 ∞ ∞ 7
6 4 ∞ ∞ ∞ ∞ 0 ∞ ∞ ∞ 3 1
7 ∞ ∞ ∞ 1 3 ∞ ∞ 0 ∞ 2 ∞ ∞ 8 ∞ ∞ 9 ∞ 6 ∞ ∞ 0 6 ∞ ∞
9 1 0 ∞ 1 4 1 3 ∞ ∞ 2 6 0 ∞ 1 3 1 0 1 3 ∞ ∞ ∞ 3 ∞ ∞ ∞ 0 ∞
1 1 5 ∞ ∞ ∞ 7 1 ∞ ∞ 1 3 ∞ 0 Setelah matriks ketetanggaan terbentuk, maka selanjutnya dapat dilakukan perhitungan secara  manual  dengan  menerapkan  algoritma Dijkstra .  Hasil  didapatkan  melalui  pencarian rute  terpendek  secara  manual  dari  titik  awal menuju  titik  akhir  sesuai  baris  dan  kolom tabel, kemudian rute yang paling pendek yang akan dijadikan sebagai nilai (dalam kilometer) dari  masing-masing  baris  dan  kolom.  Untuk
hasil  rute  terpendek  direpresentasikan  oleh baris  pertama,  dikarenakan  fokus  dari pembahasan ini adalah untuk mencari lintasan yang  paling  efisien  dari  titik  awal  Stasiun Surabaya  Gubeng  (SGU)  yang  diwakilkan oleh simpul nomor 1.

## Tabel 3. Hasil penerapan algoritma dijkstra
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 0 4 16 10 12 4 12 16 10 1 5 2 4 0 21 7 16 6 19 20 13 3 7 3 16 20 0 26 4 13 17 9 14 16 12 4 10 7 25 0 21 13 13 19 13 9 14 5 12 16 4 21 0 8 14 6 12 12 7 6 4 6 13 13 8 0 16 14 13 3 1 7 12 19 17 13 14 16 0 8 2 13 15 8 16 20 9 19 6 14 8 0 6 17 13 9 10 13 14 13 12 13 2 6 0 11 13 10 1 3 16 9 12 3 13 17 11 0 4 11 5 7 12 14 7 1 15 13 13 4 0
Baris 1 merepresentasikan hasil pencarian rute terpendek dari Stasiun Surabaya Gubeng  (SGU)  menuju  ke  semua  titik destinasi.  Rute  yang  terbentuk  terdiri  dari beberapa  lintasan  dengan  adanya  pembulatan pada nilai bobot (jarak) nya untuk mempermudah penulisan.
1 → 1 = 0 km
1 → 2 = 1 – 10 – 2 =  3,9 = 4 km
1 → 3 = 1 – 11 – 5 – 3 = 16,3 = 16 km
1 → 4 = 1 – 4 = 9,9 = 10 km
1 → 5 = 1 – 11 – 5 = 12,1 = 12 km
1 → 6 = 1 – 6 = 3,9 = 4 km
1 → 7 = 1 – 9 – 7 = 11,9 = 12 km
1 → 8 = 1 – 9 – 8 = 15,6 = 16 km
1 → 9 = 1 – 9 = 9,5 = 10 km
1 → 10 = 1 – 10 = 1,2 = 1 km
1 → 11 = 1 – 11 = 4,8 = 5 km
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  3. diperoleh  bahwa  rute  terpendek  (dalam kilometer)  dari  Stasiun  Gubeng  menuju beberapa  destinasi  wisata  di  Kota  Surabaya, diantaranya  dengan  tujuan  Tugu  Pahlawan dapat ditempuh dengan jarak 4 km melalui rute dari Stasiun Gubeng melewati destinasi wisata Jalan  Taman  Apsari  dan  sampai  pada  Tugu Pahlawan. Kemudian, dengan tujuan Ekowisata Mangrove Wonorejo memiliki rute terpendek  sejauh  16  km  dari  Stasiun  Gubeng menuju  ke  Kebun  Binatang  Surabaya,
kemudian  ke  arah  Kebun  Bibit  Wonorejo hingga sampai pada tujuan. Untuk tujuan dari Stasiun Gubeng menuju Surabaya North Quay dapat  ditempuh  sejauh  10  km,  Kebun  Bibit Wonorejo  sejauh  12  km  dengan  rute  melalui Kebun  Binatang  Surabaya  terlebih  dahulu, Taman  Bungkul  4  km,  lalu  dengan  tujuan  ke Kampung Bulak sejauh 12 km, Hutan Bambu Keputih memiliki rute terpendek sejauh 16 km dengan  arah  yang  sama  yaitu  melalui  Pantai Ria  Kenjeran,  untuk  Pantai  Ria  Kenjeran sendiri  dapat  ditempuh  dari  Stasiun  Gubeng sejauh  10  km,  kemudian  untuk  tujuan  Jalan Taman  Apsari  sejauh  1  km  dan  Kebun Binatang  Surabaya  sejauh  5  km.  Untuk  rute terpendek dari Stasiun Gubeng menuju wisata Kota  Surabaya  diperoleh  pada  rute  1-10, dengan keterangan titik awal Stasiun Gubeng dan tujuan ke Jalan Taman Apsari yang dapat ditempuh  hanya  sejauh  1,2  km  atau  1  km (dalam pembulatan).
Kemudian, untuk perhitungan selanjutnya  yaitu  menggunakan  bantuan program.  Disini  bahasa  pemrograman  yang digunakan  adalah  bahasa  C,  yang  dimana proses  eksekusi  program  dilakukan  dengan Online  C  Compiler .  Berikut  merupakan  kode program untuk implementasi algoritma Dijkstra terhadap  data  dan  graf  yang  sudah tersedia.
Gambar 3. Program algoritma dijkstra
Gambar 4. Program algoritma dijkstra
Melalui  penerapan  bahasa  C  tersebut, pertama  akan  diminta  inputan  mengenai seberapa  banyak  jumlah node yang  akan digunakan, node disini  berperan  dalam menentukan seberapa banyak node yang akan membentuk  ukuran  matriks. Node yang  telah diinputkan  akan  dilanjutkan  dengan  proses menginput  jarak  setiap node dalam  bentuk matriks,  bisa  ditulis jarak  menyerupai  bentuk matriks  dengan  bantuan  spasi  pada keyboard hingga muncul inputan berikutnya. Kemudian, akan diminta inputan mengenai titik awal dan titik tujuan sehingga dapat diperoleh maksimal nilai  bobot  pada  rute  tersebut.  Untuk penentuan hasil digunakan node sebanyak 11, kemudian  untuk  jarak node dalam  bentuk matriks digunakan tampilan yang menyerupai seperti  pada  Tabel  3.  Kemudian  dilakukan perhitungan  oleh  program  berdasarkan  titik awal dan titik tujuan yang diinputkan.
Gambar 5. Hasil program dijkstra
Berdasarkan program tersebut, dilakukan input untuk titik awal dari Stasiun Surabaya Gubeng (SGU) menuju ke beberapa tujuan wisata, hasil menyatakan  bahwa  diperoleh  nilai  bobot minimal  yang  sama  seperti  hasil  pada perhitungan yang dilakukan secara manual.

## Penerapan Algoritma Floyd-Warshall
Perhitungan  selanjutnya  adalah  dengan menerapkan algoritma Floyd-Warshall , dengan  algoritma  tersebut  akan  dilakukan proses  secara  manual  dan  secara  program menggunakan  bahasa  C.  Perhitungan  dengan algoritma Floyd-Warshall ini,  terdiri  dari  3 variabel  diantaranya  k,  i,  dan  j.  Dimana nantinya untuk perhitungan akan diselesaikan dengan menggunakan rumus :
𝑋[𝑖, 𝑗] >  𝑋[𝑖, 𝑘] + 𝑋[𝑘, 𝑗] (1) Keterangan : [𝑖, 𝑗] = baris dan kolom
𝑘 = matriks ke-n
Berdasarkan  pada  graf  di  Gambar  2. Langkah  awal  untuk  menerapkan  algoritma Floyd-Warshall ini  adalah  dengan  membuat
Tangerang, Oktober 2022, pp 297-309                                                                                                  E ISSN : 2722-2713
matriks  hubung  graf  (K  =  0)  terlebih  dahulu. Untuk variabel i, j, dan k diketahui :
𝐼  =   {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11}
𝐽  =   {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11} 𝐾  =   {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11}
Berikut merupakan matriks hubung graf (K  =  0)  yang  telah  dibuat.  Matriks  berikut dibuat  berdasarkan  derajat  yang  mewakili setiap simpul pada graf (dalam kilometer).

## Tabel 4. Matriks hubung graf
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 0 4 ∞ 10 ∞ 4 ∞ ∞ 10 1 5 2 4 0 ∞ 7 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 3 ∞
3 ∞ ∞ 0 ∞ 4 ∞ ∞ 9 14 ∞ ∞ 4 10 7 ∞ 0 ∞ ∞ 13 ∞ 13 ∞ ∞ 5 ∞ ∞ 4 ∞ 0 ∞ ∞ 6 ∞ ∞ 7 6 4 ∞ ∞ ∞ ∞ 0 ∞ ∞ ∞ 3 1
7 ∞ ∞ ∞ 13 ∞ ∞ 0 ∞ 2 ∞ ∞ 8 ∞ ∞ 9 ∞ 6 ∞ ∞ 0 6 ∞ ∞ 9 10 ∞ 14 13 ∞ ∞ 2 6 0 ∞ 13 10 1 3 ∞ ∞ ∞ 3 ∞ ∞ ∞ 0 ∞
11 5 ∞ ∞ ∞ 7 1 ∞ ∞ 13 ∞ 0
Setelah  diperoleh  matriks  hubung  graf seperti pada Tabel 4. Langkah berikut adalah dengan  menentukan  masing-masing  matriks, dengan ketentuan K = (1, 2, 3, …, n) dimana nilai dari K ini mewakilkan matriks ke-berapa yang dibuat serta baris dan kolom berapa yang diharuskan  memiliki  letak  yang  tetap  pada matriks, nilai pada variabel K juga harus sama dengan jumlah simpul yang terdapat pada graf. Apabila nilai K = 1, maka baris dan kolom 1 haruslah  berada  pada  angka  yang  sama, kemudian  dilakukan  perhitungan  pada  baris dan  kolom  lainnya  dengan  menggunakan Persamaan 1.

## Tabel 5. Matriks K = 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 0 4 ∞ 10 ∞ 4 ∞ ∞ 10 1,2 4,8
2 4 0 ∞ 7 ∞ 8 ∞ ∞ 14 3 9 3 ∞ ∞ 0 ∞ 4 ∞ ∞ 9 14 ∞ ∞
4 10 7 ∞ 0 ∞ 14 13 ∞ 13 11 15
5 ∞ ∞ 4 ∞ 0 ∞ ∞ 6 ∞ ∞ 7 6 4 8 ∞ 14 ∞ 0 ∞ ∞ 14 3 1 7 ∞ ∞ ∞ 13 ∞ ∞ 0 ∞ 2 ∞ ∞ 8 ∞ ∞ 9 ∞ 6 ∞ ∞ 0 6 ∞ ∞
9 10 14 14 13 ∞ 14 2 6 0 11 13 10 1 3 ∞ 11 ∞ 3 ∞ ∞ 11 0 6
11 5 9 ∞ 15 7 1 ∞ ∞ 13 6 0 Tabel 6. Matriks K = 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
1 0 4 ∞ 10 ∞ 4 ∞ ∞ 10 1 5 2 4 0 ∞ 7 ∞ 8 ∞ ∞ 14 3 9 3 ∞ ∞ 0 ∞ 4 ∞ ∞ 9 14 ∞ ∞ 4 # 7 ∞ 0 ∞ 14 13 ∞ 13 10 15 5 ∞ ∞ 4 ∞ 0 ∞ ∞ 6 ∞ ∞ 7 6 4 8 ∞ 14 ∞ 0 ∞ ∞ 14 3 1 7 ∞ ∞ ∞ 13 ∞ ∞ 0 ∞ 2 ∞ ∞ 8 ∞ ∞ 9 ∞ 6 ∞ ∞ 0 6 ∞ ∞ 9 1 14 14 13 ∞ 14 2 6 0 11 13
10 1 3 ∞ 10 ∞ 3 ∞ ∞ 11 0 6 11 5 9 ∞ 15 7 1 ∞ ∞ 13 6 0
Pada Tabel 6. Ditemukan dua nilai yang mengalami perubahan dari matriks sebelumnya pada Tabel 5. Hal ini dikarenakan adanya  nilai  yang  lebih  kecil  ketika menggunakan Persamaan 1. Dimana 𝑋[𝑖, 𝑘] + 𝑋[𝑘, 𝑗] memiliki  nilai  yang  lebih  kecil  dari 𝑋[𝑖, 𝑗] nya.  Untuk  algoritma Floyd-Warshall ini terdiri dari 11 matriks dimulai dari K = 1, sehingga  diperoleh  hasil  pada  saat  matriks berada pada K = 11.

## Tabel 7. Hasil algoritma floyd-warshall
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 0 4 16 10 12 4 12 16 10 1 5 2 4 0 18 7 14 6 16 20 14 3 7 3 15 18 0 25 4 12 16 9 14 15 11 4 10 7 25 0 21 13 13 19 13 10 14 5 12 14 4 21 0 8 14 6 12 11 7 6 4 6 12 13 8 0 16 14 14 3 1 7 3 16 16 13 14 16 0 8 2 13 15 8 7 20 9 19 6 14 8 0 6 17 13 9 1 14 14 13 12 14 2 6 0 11 13 10 1 3 15 10 11 3 13 17 11 0 4 11 5 7 11 14 7 1 17 13 13 4 0
Dari Tabel 7. dapat diperoleh hasil rute terpendek  dari  titik  awal  Stasiun  Surabaya Gubeng  (SGU)  yang  direpresentasikan  oleh baris  pertama  menuju  ke  semua  titik  lainnya yang  merupakan  destinasi  wisata  di  Kota Surabaya. Berikut merupakan hasil untuk rute dengan bobot paling minimum.
1 → 1 = 0 km
1 → 2 = 4 km
1 → 3 = 16 km
Tangerang, Oktober 2022, pp 297-309                                                                                                  E ISSN : 2722-2713
1 → 4 = 10 km 1 → 5 = 12 km 1 → 6 = 4 km
1 → 7 = 12 km
1 → 8 = 16 km
1 → 9 = 10 km
1 → 10 = 1 km
1 → 11 = 5 km
Berdasarkan  Tabel  7.  hasil  yang diperoleh juga memiliki nilai bobot yang sama pada masing-masing rute dengan perhitungan pada  algoritma  sebelumnya,  untuk  jarak  dari Stasiun  Gubeng  menuju  Tugu  Pahlawan memiliki  rute  terpendek  sejauh  4  km,  untuk tujuan  ke  Ekowisata  Mangrove  Wonorejo sejauh 16 km, Surabaya North Quay sejauh 10 km,  Kebun  Bibit  Wonorejo  sejauh  12  km, Taman Bungkul sejauh 4 km, kemudian untuk tujuan  menuju  Kampung  Bulak  dapat ditempuh sejauh 12 km, Hutan Bambu Keputih dengan  jarak  16  km,  Pantai  Ria  Kenjeran dengan jarak 10 km, dan untuk tujuan ke Jalan Taman  Apsari  sejauh  1  km  dan  Kebun Binatang  Surabaya  sejauh  5  km.  Rute terpendek  dan  paling  dekat  yang  diperoleh untuk mengunjungi destinasi wisata Surabaya dengan titik awal Stasiun Gubeng adalah pada rute  1-10  yaitu  dari  Stasiun  Gubeng  menuju Jalan  Taman  Apsari  dengan  total  jarak minimum sebesar 1 km dalam pembulatan.
Hasil  tersebut  juga  dilaksanakan  pada pemrograman. Dengan perhitungan selanjutnya  yaitu  secara  program,  disini digunakan bahasa C untuk mengeksekusi code untuk  melihat  apakah  hasil  yang  menjadi luaran  sudah  tepat  dan  sama  seperti  yang dikerjakan  dengan  cara  manual.  Untuk compiler,  menggunakan Online  C  Compiler dan  diperoleh  hasil  yang  menyatakan  bobot minimum  dari  inputan  titik  awal  dan  titik tujuan.
Gambar 6. Program algoritma floyd-warshall
Gambar 7. Program algoritma floyd-warshall
Code  tersebut  dieksekusi,  sehingga luaran  akan  menampilkan  beberapa  inputan terlebih  dahulu  seperti  halnya  banyak node , jarak node dalam  matriks  guna  mendata keseluruhan komponen sehingga dapat terbentuk  menjadi  sebuah  matriks  dan  dapat diketahui  bobot  minimal  pada  titik  awal  dan tujuan  dengan  bantuan  program.  Dilakukan beberapa percobaan terkait inputan titik untuk melihat  apakah bobot minimum yang dihasilkan sama dengan bobot pada pengerjaan dengan cara manual.
Gambar 8. Hasil program floyd-warshall
Untuk  hasil  yang  diperoleh  memiliki nilai bobot (jarak) minimal yang sama seperti hasil  pada  perhitungan  secara  manual  pada titik awal dan titik tujuan tertentu.

## Hasil Perbandingan Algoritma
Berdasarkan  dua  algoritma  yang  telah dikerjakan  dengan  cara  manual  dan  program, yaitu algoritma Dijkstra dan algoritma Floyd-
Warshall , diperoleh hasil yang mengacu pada parameter  yang  digunakan  sebagai  indikator untuk  mengukur  algoritma  mana  yang  paling tepat  dan  efisien  dalam  menentukan  rute terpendek  dari  Stasiun  Surabaya  Gubeng (SGU) menuju ke berbagai destinasi wisata di kota  Surabaya.  Untuk  parameter  pertama, adalah terkait  perhitungan secara  manual  dan program,  kedua  algoritma  dikerjakan  dengan kedua  perhitungan  tersebut  dengan  baik,  dan diperoleh hasil rute terpendek dan paling dekat yang  sama  baik  dengan  cara  manual  maupun dengan program yaitu pada perjalanan dengan titik  awal  Stasiun  Gubeng  menuju  Jalan Taman  Apsari  dengan  jarak  yang  harus ditempuh  sejauh  1  km.  Untuk  efektivitas pengerjaan, algoritma Floyd-Warshall terutama  dengan  cara  manual  memerlukan waktu  pengerjaan  yang  lebih  lama  serta memerlukan  lebih  banyak  penggunaan  tabel serta  perhitungan  jika  dibandingkan  dengan pengerjaan  manual  pada  algoritma Dijkstra .
Selain  itu,  diperlukan  ketelitian  yang  tinggi untuk  memperoleh  penyelesaian  dengan Algoritma Floyd-Warshall . Untuk output yang diperoleh,  kedua  algoritma  memiliki  hasil yang sama efektif dan tepat. Sedangkan untuk kompleksitas program, algoritma Floyd-Warshall disini juga dinilai lebih kompleks jika dibandingkan  dari segi  baris source  code pada  penerapan algoritma Dijkstra seperti halnya pada Gambar 3. dan Gambar 4.

## Tabel 5. Perbandingan algoritma berdasarkan
parameter kompleksitas Algoritma Parameter pengujian Kompleksitas (Bahasa C) Dijkstra 60 baris Floyd-Warshall 69 baris Berdasarkan  tabel tersebut, maka algoritma Dijkstra memiliki  kompleksitas pada source code yang lebih kecil dibandingkan dengan penerapan pada algoritma Floyd-Warshall ,  berarti  bahwa algoritma Dijkstra memiliki  efisiensi  yang lebih tinggi dalam menentukan rute terpendek berdasarkan  inputan  titik  awal  dan  titik tujuannya.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah dilaksanakan  sebelumnya,  diperoleh  hasil bahwa  perbandingan  kedua  algoritma,  yakni algoritma Dijkstra dan  algoritma Floyd- Warshall dalam penentuan rute terpendek dari Stasiun  Surabaya  Gubeng  menuju  berbagai destinasi  wisata  Kota  Surabaya  dilaksanakan dengan perhitungan manual dan menggunakan bantuan  program.  Hasil  yang  diperoleh menunjukkan bahwa dari kedua cara pengerjaan tersebut menghasilkan luaran yang tepat,  sekaligus  dengan  penggunaan  dua algoritma  yang  dapat  memberikan  output dengan  nilai  bobot sama.  Data  dan  graf  yang dibuat  juga  dapat  diimplementasikan  dengan baik. Dengan demikian, algoritma Dijkstra dan algoritma Floyd-Warshall dapat  digunakan untuk menyelesaikan persoalan rute terpendek. Namun,  tidak  menutup  kemungkinan  akan hasil yang berbeda pada kasus lainnya.
Mengacu  pada  parameter  yang  telah dibuat, diperoleh kesimpulan bahwa algoritma Dijkstra merupakan  algoritma  yang  lebih
Tangerang, Oktober 2022, pp 297-309                                                                                                  E ISSN : 2722-2713
efisien  dan  lebih  praktis  serta  dapat memberikan output dengan rute terpendek dan nilai  bobot  yang  tepat  pula.  Penerapan algoritma Dijkstra juga lebih mudah dipahami dan diterapkan khususnya dalam menentukan rute  terpendek  pada  suatu  objek  penelitian. Rute  terpendek  serta  informasi  jarak  yang dihasilkan pun  juga  diharapkan dapat membantu  masyarakat  terutama  para  turis yang  ingin  mengunjungi  berbagai  destinasi wisata di Kota Surabaya dengan lebih efisien, selain  itu  guna  untuk  mengoptimalkan penggunaan  kebutuhan  seperti  bahan  bakar, estimasi waktu untuk menempuh perjalanan..

## REFERENSI

## Andiany, F. E., & Hadikurniawati, W. (2018).
Implementasi  Algoritma  Dijkstra  Untuk Mencari  Rute  Terpendek  Antar  Kantor Dan Estimasi Penggunaan Bahan Bakar Kendaraan  (Studi  Kasus  PT.  Telkom Indonesia Regional IV Jateng-DIY) .
Apriliani,  I.  M.,  Herawati,  H.,  Khan,  A.  M., Dewanti,  L.  P.,  &  Rizal,  A.  (2018). Pengenalan Teknologi Global Positioning  System  (GPS)  Sebagai  Alat Bantu  Operasi  Penangkapan  Ikan  Di
Pangandaran (Vol. 7).
Cantona,  A.,  Fauziah,  &  Winarsih.  (2020).
Implementasi  Algoritma  Dijkstra  Pada Pencarian Rute Terpendek ke Museum di Jakarta. Jurnal Teknologi Dan Manajemen Informatika , 6 (1). Retrieved from
http://http://jurnal.unmer.ac.id/index.php /jtmi
Estining,  D.,  Lufianawati, T.,  Adipura,  C.,  &
Dan  Masjudin,  W.  (2021).  Pelatihan Software  Matlab  Untuk  Penyelesaian Masalah Di Bidang Matematika. Dharmakarya :  Jurnal  Aplikasi  Ipteks Untuk Masyarakat , 10 (1), 14–16.
https://doi.org/10.24198/dharmakarya.v
10i1.30015
Fitro,  A.,  Saeful  Bachri,  O.,  Ilham,  A., Purnomo,  S.,  &  Frendianata,  I.  (2018).
Shortest  Path  Finding  in  Geographical
Information Systems using Node
Combination  and  Dijkstra  Algorithm.
International  Journal  of  Mechanical Engineering  and  Technology  (IJMET ,
9 (2), 755–760. Retrieved from http://www.iaeme.com/IJMET/index.asp 755http://www.iaeme.com/IJMET/issue s.asp?JType=IJMET&VType=9&IType =2http://www.iaeme.com/IJMET/issues. asp?JType=IJMET&VType=9&IType= 2http://www.iaeme.com/IJMET/index.as p756
Iqbal,  M.,  Zhang,  K.,  Iqbal,  S.,  &  Tariq,  I. (2018).  A  Fast  and  Reliable  Dijkstra Algorithm  for  Online  Shortest  Path.  In
SSRG International Journal of Computer Science and Engineering ( SSRG-IJCSE
) (Vol. 5). Retrieved from http://www.internationaljournalssrg.org
Kien  Hua,  T.,  &  Abdullah,  N.  (2018). Weighted  Sum-Dijkstra’s  Algorithm  in Best  Path  Identification  based  on Multiple  Criteria. Journal  of  Computer Science  &  Computational  Mathematics ,
8 (3), 107–113. https://doi.org/10.20967/jcscm.2018.04. 008
Lyonnais,  H.  (2011). Metode  Pencarian Lintasan Terpendek Graf untuk Evakuasi Bencana .
Masri, M., Kiswanto, A. P., Santri Kusuma, B., Dosen, ), Alumni, ), & Abstrak, U. (n.d.). Implementasi Algoritma Dijkstra Dalam Perancangan  Aplikasi  Penentuan  Rute Terpendek  Pada  Objek  Pariwisata Danau  Toba  Dan  Sekitarnya .  Retrieved from http://maps.google.com.Google
Muharrom, M. (2020). Implementasi
Algoritma  Dijkstra  Dalam  Penentuan Jalur  Terpendek  Studi  Kasus  Jarak Tempat  Kuliah  Terdekat. Indonesian
Journal of Business Intelligence (IJUBI) ,
3 (1),
25. https://doi.org/10.21927/ijubi.v3i1.1229
Napiah,  M.,  &  Darma  Astuti,  R.  (2022).
Implementasi Algoritma Dijkstra Menentukan  Jarak  Terdekat  Jelambar Kampus STMIK Nusa Mandiri
Cengkareng (Vol. 7). Rizaldy,  M.  R.  (n.d.). Pencarian  Jalur Terpendek dalam GPS dengan Menggunakan  Teori  graf  Using  Graph Theory for Finding Shortest Path in GPS .
Sakharov,  V.,  Chernyi,  S.,  Saburov,  S.,  & Chertkov,  A.  (2021).  Automatization
Search  for  the  Shortest  Routes  in  the
Transport  Network  Using  the  Floyd- warshell Algorithm. Transportation Research  Procedia , 54 ,  1–11.  Elsevier B.V.
https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.02.0
41
Salaki,  D.  T.  (n.d.). Penentuan  Lintasan Terpendek Dari FMIPA Ke Rektorat Dan Fakultas  Lain  Di  UNSRAT  Manado Menggunakan Algoritma Dijkstra .
Sudarya  Triana,  Y.,  &  Syahputri,  I.  (2018). Implementation Floyd-Warshall Algorithm  for  the  Shortest  Path  of Garage.  In International  Journal  of Innovative Science and Research
Technology (Vol.  3).  Retrieved  from www.ijisrt.com
Wijaya, E., & Vera. (2016). Penerapan Sirkuit Hamilton  Untuk  Menentukan  Rute Terpendek  Perjalanan  Salesman  PT Health  Wealth  International  (HWI).  In Jurnal TIMES .
Wildan,  A.,  Ramadhan,  R.,  &  Udjulawa,  D.
(2020). Perbandingan Algoritma Dijkstra dan  Algoritma  A  Star  Pada  Permainan Pac-Man. In Jurnal Algoritme (Vol. 1).