http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Penggunaan Bahan Bakar Menuju Kampus UINSU Tuntungan menggunakan Algoritma Greedy

## Fuel Usage Towards UINSU Tuntungan Campus using Greedy Algorithm
1 Muhammad Alfarizi*, 2 Abdul Halim Hasugian
1,2 Program Studi Ilmu Komputer,  Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia.
e-mail: * alfarizicord123@gmail.com , abdulhasugian12@gmail.com
( received: 16 June 2024, revised: 24 June 2024, accepted: 21 July 2024)

## Abstrak
Universitas  Islam  Negeri  Sumatera  Utara  (UINSU)  merupakan  salah  satu  institusi  pendidikan  tinggi yang  terus  berkembang  di  wilayah  Tuntungan,  Medan.  Sebagai  universitas  yang  terus  berupaya meningkatkan kualitas pendidikan dan fasilitas bagi mahasiswanya. Penggunaan bahan bakar yang tidak efisien dapat menyebabkan pemborosan sumber daya, peningkatan biaya operasional, serta berdampak negatif terhadap lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan algoritma  greedy  dalam  menentukan  rute  perjalanan  yang  efisien  bagi  mahasiswa,  dosen,  dan  staf administrasi  menuju  kampus  UINSU  Tuntungan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma Greedy  terbukti  efektif  dalam  menentukan  rute  terpendek  di  antara  beberapa  titik,  hasil  uji  coba menunjukkan  bahwa  aplikasi  ini  mampu  menghasilkan  rute  optimal  dengan  cepat.  Pengguna  dapat dengan mudah menentukan jalur terpendek dan mengestimasi kebutuhan bahan bakar untuk perjalanan menuju kampus sehingga aplikasi ini sangat membantu dalam perencanaan perjalanan yang efisien. Kata kunci: algoritma greedy; graf; rute tependek; efisiensi

## Abstract
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara (UINSU) is one of the growing higher education institutions in Tuntungan, Medan. As a university that continues to improve the quality of education and facilities for its students. Inefficient use of fuel can lead to waste of resources, increased operational costs, as well as  a  negative  impact on  the  environment.  This  research  aims  to  develop  and  implement  greedy algorithm  in  determining  efficient  travel  routes  for  students,  lecturers,  and  administrative  staff  to UINSU  Tuntungan  campus.  The  results  showed  that  the  Greedy  algorithm  proved  effective  in determining the shortest route between several points, the test results showed that this application was able to generate the optimal route quickly. Users can easily determine the shortest path and estimate fuel requirements for travel to campus so that this application is very helpful in efficient travel planning. Keywords: greedy algorithm; graph; dependent routing; efficiency

## 1 Pendahuluan
Universitas  Islam  Negeri  Sumatera  Utara  (UINSU)  merupakan  salah  satu  institusi  pendidikan tinggi yang terus berkembang di wilayah Tuntungan, Medan. Sebagai universitas yang terus berupaya meningkatkan kualitas pendidikan dan fasilitas bagi mahasiswanya, UINSU juga menghadapi berbagai tantangan  terkait  efisiensi  dan  keberlanjutan  operasional.  Salah  satu  tantangan  utama  adalah penggunaan  bahan  bakar  untuk  transportasi,  baik  bagi  mahasiswa,  dosen,  maupun  staf  administrasi yang melakukan perjalanan ke kampus setiap hari. Dengan semakin meningkatnya jumlah mahasiswa dan kebutuhan transportasi, efisiensi dalam penggunaan bahan bakar menjadi semakin penting [1] [2] [3].
Penggunaan  bahan  bakar  yang  tidak  efisien  dapat  menyebabkan  pemborosan  sumber  daya, peningkatan  biaya  operasional,  serta  berdampak  negatif  terhadap  lingkungan.  Oleh  karena  itu, diperlukan solusi yang efektif untuk mengoptimalkan penggunaan bahan bakar menuju kampus UINSU Tuntungan  [4][5].  Salah satu  pendekatan  yang  dapat digunakan  untuk mengatasi  masalah ini adalah dengan  menerapkan  algoritma  greedy.  Algoritma  greedy  adalah  metode  dalam  ilmu  komputer  yang
membuat  keputusan  optimal  lokal  pada  setiap  langkah  dengan  harapan  bahwa  keputusan  ini  akan mengarah  pada  solusi  optimal  secara  keseluruhan  [6].  Dalam  konteks  penggunaan  bahan  bakar, algoritma  greedy  dapat  digunakan  untuk  menentukan  rute  perjalanan  yang  paling  efisien  dan  hemat bahan bakar [7][8]. Algoritma greedy memiliki keunggulan dalam hal kesederhanaan dan kecepatan dalam menemukan solusi [9]. Meskipun mungkin tidak selalu menghasilkan solusi yang paling optimal secara global, pendekatan ini sering kali cukup efektif dalam situasi di mana keputusan cepat dan efisien diperlukan. Dengan menggunakan algoritma greedy, diharapkan dapat ditemukan rute perjalanan yang meminimalkan  penggunaan  bahan  bakar,  sehingga  mengurangi  biaya  operasional  dan  dampak lingkungan[10][11][12].
Melalui implementasi algoritma greedy, penelitian ini tidak hanya berfokus pada aspek teknis dari  optimisasi  rute  perjalanan,  tetapi  juga  pada  penerapan  praktisnya  dalam  konteks  sehari-hari  di kampus UINSU. Diharapkan hasil penelitian ini dapat menjadi referensi bagi pengambilan kebijakan dan perencanaan transportasi yang lebih baik, tidak hanya di UINSU tetapi juga di institusi pendidikan lainnya yang menghadapi tantangan serupa.
Penelitian  ini  berfokus  pada  penggunaan  bahan  bakar  untuk  perjalanan  menuju  kampus Universitas Islam Negeri Sumatera Utara (UINSU) Tuntungan dengan menerapkan algoritma greedy untuk mengoptimalkan rute perjalanan. Tujuan dari penelitian skripsi yang mengkaji penggunaan bahan bakar menuju kampus Uinsu Tuntungan Menggunakan Algoritma Greedy adalah untuk memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang algoritma greedy dalam konteks penggunaan bahan bakar. Tujuan khusus dari penelitian ini adalah  Mengetahui proses algoritma Greedy dalam menentukan bahan bakar menuju  kampus  uinsu  tuntungan  dan  Mengetahui  rute  kampus  uinsu  tuntungan  menggunakan algoritma greedy.

## 2 Tinjauan Literatur
Adapun Kajian Terdahulu yang pernah di teliti sebelumnya antara lain: Penelitian ini dilakukan oleh Sopianto dan Mesran [5], Mereka merancang sebuah aplikasi game yang disebut "Maze Escape" dengan  menerapkan  algoritma Greedy untuk  mencari  jalur  terpendek  di  dalam  labirin.  Game  ini bertujuan  untuk  memberikan  hiburan,  mengisi  waktu  luang,  menghilangkan  kejenuhan,  dan  melatih otak pemain.Pada zaman modern, permainan yang membutuhkan ruang luas dan sumber daya besar seperti permainan maze mulai menghilang, tetapi teknologi mengembangkan permainan seperti " Maze Escape "  dalam  bentuk  simulasi  komputer.  Penelitian  ini  merancang  game  tersebut  dengan  tujuan memberikan pengalaman bermain yang menyenangkan, menghilangkan kebosanan, dan melatih otak pemain.  Game  ini  berfokus  pada  mencari  jalur  terpendek  dalam  labirin.Dalam  game  ini,  pengguna mengendalikan seorang karakter tikus yang harus mencari jalur terpendek untuk mengambil keju dan keluar  dari  labirin.  Pencarian  jalur  terpendek  dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma Greedy . Algoritma Greedy adalah metode optimasi yang memecahkan masalah langkah demi langkah, di mana pada setiap langkah, pilihan yang terbaik dipilih dengan harapan akan mencapai solusi optimum global. Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  permainan "Maze  Escape "  yang  menawarkan  dua  tingkat  kesulitan. Pada  setiap  tingkat,  karakter  tikus  harus  mengumpulkan  sejumlah  keju  dan  menghindari  kucing penjaga.  Algoritma Greedy digunakan  untuk  mencari  jalur  terpendek  yang  optimal  dalam  melewati labirin  dan  menyelesaikan  misi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  hiburan  dan tantangan  kepada  pemain,  serta  menunjukkan  penerapan  algoritma Greedy dalam  mencari  jalur terpendek  dalam  konteks  permainan.  Dengan  adanya  permainan  ini,  diharapkan  pemain  dapat mengembangkan keterampilan logika dan pemecahan masalah mereka sambil menikmati waktu luang.
Penelitian  ini  dilaksanakan  oleh  Fariszal  et  al  [2],  Mereka  melakukan  penelitian  tentang penerapan Algoritma Greedy dalam pencarian jalur terpendek pada masjid-masjid di Kota Samarinda. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  solusi  efisien  dalam  mencari  jalur  terpendek  untuk mengunjungi masjid-masjid di Kota Samarinda, khususnya bagi para ustadz, kyai, dan ulama yang ingin mengadakan safari dakwah. Instansi terkait seperti Kementerian Agama juga membutuhkan informasi tentang jalur terpendek untuk tujuan pendataan masjid. Algoritma Greedy digunakan dalam penelitian ini untuk mencari jalur terpendek. Algoritma ini bekerja dengan mencari titik bobot terkecil berdasarkan perhitungan jalur yang dilalui dan mempertimbangkan bobot tahapan yang telah dilewati serta bobot tahap itu sendiri. Tujuan dari penelitian  ini adalah untuk menciptakan solusi optimal dalam mencari
rute perjalanan terpendek dengan waktu yang paling efisien. Penelitian ini diuji menggunakan data dari 7 masjid di tengah Kota Samarinda yang sering dikunjungi untuk safari dakwah dan aktivitas lainnya. Langkah-langkah penelitian meliputi pemilihan masjid-masjid yang akan dikunjungi, penentuan waktu singgah di setiap masjid, pengumpulan data waktu tempuh antar titik masjid menggunakan algoritma Google  Maps,  dan  perhitungan  waktu  perjalanan  serta  waktu  singgah  secara  keseluruhan.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma greedy dapat  memberikan  rute  terpendek  untuk mengunjungi  semua  masjid  yang  diuji.  Rute  tercepat  dimulai  dari  masjid  Al  Khairiyah  ke  masjid Maninjau dengan total alokasi waktu 62 menit. Kemudian dilanjutkan dari masjid Maninjau ke masjid Syeikh Mahmuddin dengan total alokasi waktu 64 menit. Dari masjid Syeikh Mahmuddin ke masjid Al Khair dengan total alokasi waktu 62 menit. Dari masjid Al Khair ke masjid Al Ma’aruf dengan total alokasi waktu 65 menit. Dari masjid Al Ma’aruf ke masjid Islamic Center dengan total alokasi waktu 71 menit. Dan jalur terakhir dari masjid Islamic Center ke tujuan akhir masjid Al Muaawanah dengan total  alokasi  waktu  70  menit.  Kesimpulan  dari  penelitian ini  adalah bahwa  algoritma Greedy efektif digunakan  dalam  mencari  jalur  terpendek  untuk  mengunjungi  masjid-masjid  di  Kota  Samarinda. Penelitian ini memberikan solusi praktis dalam menentukan jalur terbaik untuk safari dakwah dan tujuan lainnya, dengan mempertimbangkan faktor waktu dan efisiensi perjalanan.
Penelitian yang di lakukan oleh Yulia dan Rozali [4], Pencarian instansi penting ini penting bagi orang-orang dari luar daerah yang melakukan perpindahan sementara atau menetap di wilayah tersebut. Faktor kesulitan dalam mengakses jarak dan waktu perlu diperhitungkan untuk mendapatkan informasi mengenai posisi instansi yang akurat. Algoritma Greedy bekerja dengan mencari titik bobot terkecil berdasarkan rute yang dilalui. Perhitungan bobot tergantung pada tahapan yang dilewati dan bobot pada tahap  itu  sendiri.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  perhitungan  waktu  tempuh  antara  instansi-instansi seperti Kantor Pemda, Capil, Polres, Pemadam Kebakaran, PLN, dan RSUD. Setiap instansi memiliki alokasi  waktu  yang  berbeda  untuk  dikunjungi.  Penggunaan  Algoritma Greedy dimaksudkan  untuk menemukan  jalur  terpendek  yang  meminimalkan  waktu  kunjungan  dan  perjalanan.  Pada  contoh perhitungan  manual,  jalur  terpendek  yang  ditemukan  adalah  Polres  -  Pemadam  Kebakaran  -  RSUD dengan total waktu 5 jam 55 menit. Aplikasi berbasis web  juga telah dibuat untuk membantu dalam pencarian jalur terpendek. Aplikasi ini menampilkan menu utama yang berisi pilihan Rute Terpendek, Daftar Instansi, dan Tentang. Pengguna dapat memilih instansi yang ingin dikunjungi, dan aplikasi akan menampilkan  hasil  pencarian  rute  terpendek  serta  menampilkan  peta  yang  menunjukkan  jalur  yang diambil.  Melalui  aplikasi  ini,  pengguna  dapat  dengan  mudah  mengetahui  jalur  terpendek  untuk mengunjungi  instansi-instansi  penting  di  kota  tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  Algoritma Greedy digunakan  untuk mencari  solusi  optimal  lokal  dengan  harapan  bahwa solusi lokal  yang  dipilih  pada setiap langkah akan menghasilkan solusi global yang optimal secara keseluruhan. Penerapan algoritma ini pada konteks pencarian jalur terpendek dapat membantu dalam mengoptimalkan waktu perjalanan dan memberikan informasi yang lebih efisien bagi mereka yang membutuhkan.
Salah satu kontribusi penelitian yang dapat dilakukan pada topik yang berjudul dengan topik " Penggunaan Bahan Bakar Menuju Kampus Uinsu Tuntungan Menggunakan Algoritma Greedy " adalah sebagai berikut: Optimalisasi Rute Perjalanan: Penelitian ini mengembangkan dan mengimplementasikan algoritma greedy untuk menentukan rute perjalanan yang paling efisien dalam penggunaan bahan bakar menuju kampus UINSU Tuntungan. Hasilnya dapat membantu mahasiswa, dosen, dan staf administrasi mengurangi biaya transportasi sehari-hari dan waktu tempuh. Penghematan Bahan  Bakar:  Dengan  mengurangi  penggunaan  bahan  bakar,  penelitian  ini  berkontribusi  pada penghematan biaya operasional kendaraan dan menurunkan emisi gas rumah kaca. Hal ini mendukung upaya  keberlanjutan  lingkungan  dan  mengurangi  jejak  karbon  institusi.  Peningkatan  Efisiensi Transportasi: Penelitian ini menyediakan model optimasi rute yang dapat digunakan oleh pihak kampus dan institusi lainnya untuk meningkatkan efisiensi sistem transportasi mereka. Model ini dapat menjadi dasar bagi perencanaan transportasi yang lebih baik dan lebih efisien di masa depan. Pengembangan Algoritma  dalam  Konteks  Nyata:  Penelitian  ini  menambah  wawasan  mengenai  aplikasi  praktis  dari algoritma greedy dalam konteks nyata, khususnya dalam pengelolaan transportasi dan logistik. Hal ini juga memberikan kontribusi pada literatur ilmiah di bidang algoritma dan optimasi.
Ditinjau dari penelitian terdahulu jadi dapat disimpulkan bahwa pemilihan rute perjalanan yang tepat  dapat  mengefiiensikan  waktu,  biaya  dan  mempercepat  sampai  ke  tujuan.  Penelitian  yang  akan dilakukan peneliti bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan algoritma greedy dalam
menentukan rute perjalanan yang efisien bagi mahasiswa, dosen, dan staf administrasi menuju kampus UINSU  Tuntungan.  Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  dihasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat memberikan rekomendasi rute perjalanan yang hemat bahan bakar, sehingga mendukung upaya UINSU dalam menciptakan kampus yang lebih hijau dan berkelanjutan. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  efisiensi  penggunaan  bahan  bakar  dalam perjalanan  ke  kampus,  seperti  kondisi  lalu  lintas,  jarak  tempuh,  dan  kecepatan  kendaraan.  Dengan demikian, hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam upaya peningkatan  efisiensi  transportasi  di  lingkungan  UINSU  dan  memberikan  manfaat  bagi  pengelolaan transportasi di institusi pendidikan lainnya.

## 3 Metode Penelitian
Lokasi Penelitian ini di Durian Jangak, Kec. Pancur Batu, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara. Kerangka penelitian merupakan sebuah skema yang membagi tahapan-tahapan yang dilakukan dalam melakukan klasifikasi penelitian. Fungsi dari kerangka penelitian adalah untuk menentukan arah dan memberikan gambaran dalam proses pembuatan program aplikasi Greedy [4]. Tahap yang harus dilakukan untuk menyelesaikan algoritma ini terdapat pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Proses algoritma greedy
1. Titik  Awal  Dan  Titik  Akhir:  Dalam  algoritma  greedy,  penentuan  titik  awal  dan  titik  akhir memegang peranan krusial. Titik awal merupakan posisi awal dari pencarian, sementara titik akhir adalah tujuan yang ingin dicapai. Pemilihan titik awal harus mempertimbangkan informasi lokal yang relevan, sedangkan titik akhir menjadi acuan utama dalam proses pencarian jalur. Langkah- langkah ini merupakan fondasi penting sebelum menjalankan algoritma greedy, yang pada setiap tahapannya memilih langkah terbaik untuk mencapai tujuan secara optimal.
2. Node  Tetangga:  Dalam  algoritma  greedy,  konsep  node  tetangga  merujuk  pada  titik-titik  yang berdekatan dengan posisi saat ini dalam ruang pencarian. Pemahaman yang baik terhadap node tetangga  menjadi  kunci  untuk  mengeksplorasi  jalur  secara  efisien.  Dalam  konteks  ini,  greedy memprioritaskan pemilihan node tetangga yang paling menjanjikan atau mendekatkan pada titik akhir.  Proses  ini  dilakukan  berulang  kali  pada  setiap  langkah,  memastikan  pergerakan  menuju solusi  secara  incremental.  Oleh  karena  itu,  pemahaman  yang  cermat  terhadap  struktur  dan ketersediaan node tetangga sangat diperlukan untuk meningkatkan kinerja algoritma greedy dalam menemukan solusi optimal.
3. Node  Terdekat:  Dalam  algoritma  greedy,  konsep  node  terdekat  menjadi  aspek  penting  dalam pengambilan keputusan. Node terdekat merujuk pada titik atau keadaan yang paling mendekat dari posisi saat ini, tanpa mempertimbangkan keseluruhan lintasan menuju solusi. Algoritma greedy cenderung memilih node terdekat dengan harapan bahwa pemilihan ini akan membawa ke solusi yang memadai. Kriteria jarak atau heuristik sering digunakan untuk menentukan tingkat kedekatan suatu node. Oleh karena itu, pemahaman yang baik tentang bagaimana menilai dan memilih node terdekat  adalah  kunci  dalam  mengoptimalkan  langkah-langkah  algoritma  greedy.  Meskipun cenderung  menghasilkan  solusi  lokal  yang  baik,  perlu  diingat  bahwa  algoritma  ini  tidak  selalu menjamin solusi optimal global.
4. Hitung  Jarak  Node  Terdekat:  Perhitungan  jarak  node  terdekat  menjadi  langkah  penting  untuk menentukan  node  mana  yang  akan  dipilih  selanjutnya.  Jarak  ini  dapat  diukur  menggunakan
heuristik atau metrik khusus, tergantung pada sifat masalah yang sedang dipecahkan. Misalnya, dalam  masalah  peta  atau  graf,  jarak  dapat  diukur  dalam  satuan  waktu,  jarak  fisik,  atau  metrik lainnya  sesuai  kebutuhan.  Penentuan  cara  mengukur  jarak  ini  akan  memengaruhi  keputusan algoritma dalam menentukan node terdekat selanjutnya. Oleh karena itu, pemahaman mendalam tentang perhitungan jarak dan bagaimana hal itu mempengaruhi kinerja algoritma greedy sangatlah krusial.

## 3.1 Rencana Pembahasan
Untuk  mencapai  sistem  yang  bagus  dilakukan  perencanaan  yang  bagus  pula.  Maka  dari  itu tahapan  untuk  algoritma Greedy dalam  menentukan  rute  terpendek  dalam  aplikasi  berbasis  Website yang terdapat pada Gambar 2 berikut [15][16]:
Gambar 2. flowchart rencana pembahasan

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini menjelaskan proses analisis data yang didapatkan pada saat penelitian dengan analisis sebagai berikut:

## 4.1 Algoritma Greedy
Model masalah ini dapat kita representasikan sebagai graf berarah (directed graph), di mana setiap simpul (node) merepresentasikan suatu lokasi dan setiap sisi (edge) merepresentasikan jalan yang menghubungkan dua lokasi dengan bobot (weight) tertentu yang menunjukkan konsumsi bahan bakar untuk melalui jalan tersebut ditampilkan dalam Gambar 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Graf berarah algoritma greedy

## 4.2 Shortest Path
Untuk menemukan  jalur terpendek  dari  node  A  ke  node  L menggunakan  algoritma greedy pada gambar, kita akan mengikuti langkah-langkah berikut:
1. Inisialisasi node saat ini sebagai A.
2. Pilih sisi dengan bobot terkecil yang mengarah dari node saat ini. Pindah ke node yang dipilih dan ulangi proses ini sampai kita mencapai node L atau tidak ada lagi node yang bisa dieksplorasi ditampilkan dalam Gambar 4.
Gambar 4. Graf berarah shortest path
Langkah-langkah Rinci:
1. Mulai di Node A:
a. Dari A, kita memiliki pilihan ke node B (150 M), node C (120 M), node D (130 M), dan node E (140 M).
b. Pilih jalan dengan bobot terkecil, yaitu A ke C (120 M).
2. Pindah ke Node C:
a. Dari C, kita memiliki pilihan ke node B (50 M) dan node G (160 M).
b. Pilih jalan dengan bobot terkecil yang belum dikunjungi, yaitu C ke B (50 M).
3. Pindah ke Node B:
a. Dari B, kita memiliki pilihan ke node F (100 M) dan node D (50 M).
b. Pilih jalan dengan bobot terkecil, yaitu B ke D (50 M).
4. Pindah ke Node D:
a. Dari D, kita memiliki pilihan ke node E (60 M) dan node F (60 M).
b. Pilih jalan dengan bobot terkecil, yaitu D ke E (60 M).
5. Pindah ke Node E:
a. Dari E, kita memiliki pilihan ke node F (100 M) dan node A (140 M).
b. Pilih jalan dengan bobot terkecil, yaitu E ke F (100 M).
6. Pindah ke Node F:
a. Dari F, kita memiliki pilihan ke node B (100 M), node G (170 M), node I (130 M), dan node D (60 M).
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
b. Pilih jalan dengan bobot terkecil yang belum dikunjungi, yaitu F ke I (130 M).
7. Pindah ke Node I:
a. Dari I, kita memiliki pilihan ke node H (120 M), node J (120 M), node K (130 M), dan node G (100 M).
b. Pilih jalan dengan bobot terkecil yang belum dikunjungi, yaitu I ke G (100 M).
8. Pindah ke Node G:
a. Dari G, kita memiliki pilihan ke node K (120 M) dan node F (170 M).
b. Pilih jalan dengan bobot terkecil yang belum dikunjungi, yaitu G ke K (120 M).
9. Pindah ke Node K:
a. Dari K, kita memiliki pilihan ke node I (130 M), node J (130 M), dan node G (120 M).
b. Pilih jalan dengan bobot terkecil yang belum dikunjungi, yaitu K ke J (130 M).
10. Pindah ke Node J:
a. Dari J, kita memiliki pilihan ke node H (120 M), node I (120 M), dan node L (140 M).
b. Pilih jalan dengan bobot terkecil, yaitu J ke L (140 M).
Jadi, jalur terpendek dari node A ke node L menggunakan algoritma greedy adalah:
A -> C -> B -> D -> E -> F -> I -> G -> K -> J -> L
Bobot total jalur tersebut adalah:
120 M (A ke C) + 50 M (C ke B) + 50 M (B ke D) + 60 M (D ke E) + 100 M (E ke F) + 130 M (F ke I) + 100 M (I ke G) + 120 M (G ke K) + 130 M (K ke J) + 140 M (J ke L) = 1,000 M

## 4.3 Estimasi Konsumsi Bahan Bakar
1. Data Konsumsi Bahan Bakar Sepeda Motor di jelaskan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Data konsumsi bahan bakar sepeda motor No. Tipe Motor Konsumsi Bahan Bakar Per Liter 1 Revo 110 FI 62,2 km/l 2 Blade 125 FI 61,8 km/l 3 Supra X 125 FI 61,8 km/l ... ... ... 22 CB 150X 45,3 km/l
Sumber : ( https://www.hondacengkareng.com/daftar-konsumsi-bbm-sepeda-motor-honda/comment- page-2/

## 2. Hitung Konsumsi Bahan Bakar
Konsumsi  Bahan  Bakar  Dari  Hasil  Greedy  Untuk  menghitung  jumlah  liter  bahan  bakar  yang digunakan per kilometer, kita perlu menghitung kebalikannya. Jika sebuah kendaraan bisa menempuh 58 kilometer per liter (BeAT eSP) bahan bakar, kita bisa menghitung liter per kilometer dengan cara berikut: 𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟 𝑝𝑒𝑟 𝑘𝑖𝑙𝑜𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 = 1 58 = 0,017
Hasil greedy = 1000 M Konversi meter ke kilo meter : 1000 M = 1 km 1 Km x 0,017 = 0,017 L Hasil Akhir dari estimasi penggunaan bahan bakar adalah 0,017 L untuk jarak 1 Km

## 4.4 Pengujian Aplikasi
Pengujian  aplikasi  merupakan  tahap  penting  dalam  pengembangan  perangkat  lunak  untuk memastikan kualitas dan kinerja aplikasi sebelum dirilis ke pengguna akhir. Dalam konteks aplikasi ini, yang melibatkan perhitungan rute terpendek dan estimasi konsumsi bahan bakar, pengujian dilakukan untuk memverifikasi keakuratan hasil perhitungan serta memastikan bahwa aplikasi berfungsi dengan baik dalam berbagai skenario ditampilkan dalam Gambar 5.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1679-1688

## Gambar 5. Informasi dan destinasi
Greedy  Informasi  Data  Destinasi"  dirancang  untuk  membantu  pengguna  merencanakan perjalanan  mereka  dengan  cara  yang  efisien,  termasuk  menghitung  kebutuhan  bahan  bakar.  Dengan fitur pencarian destinasi, pengguna dapat menemukan lokasi tujuan seperti "UINSU Tuntungan" dan mendapatkan informasi lengkap mengenai jarak tempuh dari lokasi mereka saat ini ditampilkan dalam Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan titik node
Tampilan ini bertujuan untuk membantu pengguna mengukur penggunaan bahan bakar secara efisien  dalam  perjalanan  menuju  destinasi  tertentu,  seperti  "UINSU  Tuntungan"  ditampilkan  dalam Gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan graph jalur
Graph jalur dalam aplikasi "Greedy Informasi Data Destinasi" adalah representasi visual dari rute perjalanan dari titik awal hingga destinasi akhir, dengan menampilkan semua titik-titik node yang signifikan  di  sepanjang  rute  tersebut.  Graph  ini  membantu  pengguna  dalam  memahami  struktur
perjalanan  dan  menentukan  jalur  yang  optimal  untuk  mencapai  tujuan  mereka  ditampilkan  dalam Gambar 8.

## Gambar 8. Hasil aplikasi
Tampilan  ini  menghasilkan  perhitungan  yang  optimal  untuk  penggunaan  bahan  bakar  dalam perjalanan menuju destinasi tertentu dengan menggunakan algoritma greedy. Dengan pendekatan ini, aplikasi secara efisien memilih langkah terbaik pada setiap titik keputusan dalam rute perjalanan, tanpa mempertimbangkan langkah yang akan datang.

## 5 Kesimpulan.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, algoritma Greedy terbukti efektif dalam menentukan rute terpendek di antara beberapa titik. Algoritma ini bekerja dengan memilih opsi terbaik yang tersedia pada  setiap  langkah,  tanpa  mempertimbangkan  kemungkinan  langkah-langkah  berikutnya.  Hal  ini membuat algoritma Greedy menjadi solusi cepat dan efisien untuk masalah-masalah yang memerlukan optimasi lokal. Dalam konteks aplikasi yang dirancang untuk menghitung rute terpendek dan estimasi konsumsi  bahan  bakar,  hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa  aplikasi  ini  mampu  menghasilkan  rute optimal dengan cepat. Pengguna dapat dengan mudah menentukan jalur terpendek dan mengestimasi kebutuhan  bahan  bakar  untuk  perjalanan  mereka,  sehingga  aplikasi  ini  sangat  membantu  dalam perencanaan perjalanan yang efisien.

## Referensi
[1] M. I. Maulidan, G. Gunawan, and M. Y. Fajar, “Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor, Greedy dan Brute  Force dalam  Menentukan  Rute  Pengiriman  Barang,” Bandung  Conf.  Ser. Math. , vol. 3, no. 1, pp. 35–43, 2023, doi: 10.29313/bcsm.v3i1.6403.
[2] F. Nova Arviantino, W. Gata, L. Kurniawati, Y. A. Setiawan, and D. Priansyah, “Penerapan Algoritma Greedy Dalam Pencarian Jalur Terpendek Pada Masjid–Masjid Di Kota Samarinda,” Metik J. , vol. 5, no. 1, 2021, doi: 10.47002/metik.v5i1.188.
[3] H. Puja Kekal, W. Gata, S. Nurdiani, A. J. Setio Rini, and D. Sely Wita, “Analisa Pencarian Rute  Tercepat  Menuju  Tempat  Wisata  Pulau  Kumala  Kota  Tenggarong  Menggunakan Algoritma  Greedy,” J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  9–15,  2021,  doi: 10.35329/jiik.v7i1.179.
[4] Y. Darnita and R. Toyib, “Penerapan Algoritma Greedy Dalam Pencarian Jalur Terpendek… Penerapan Algoritma Greedy Dalam Pencarian Jalur Terpendek Pada Instansi-Instasi Penting Di Kota Argamakmur Kabupaten Bengkulu Utara,” 2019.
[5] N. Sopianto and M. Mesran, “Perancangan Aplikasi Game Maze Escape Dengan Menerapkan Algoritma Greedy Untuk Pencarian Jalur Terpendek,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 67, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3585.
[6] M.  I.  Bramantya,  I.  Santoso,  and  A.  Sofwan,  “Implementasi  Algoritma Greedy Sebagai Penentuan Alokasi Bandwidth Secara Dinamis,” Transient J. Ilm. Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, pp. 145–153, 2021, doi: 10.14710/transient.v10i1.145-153.
[7] M.  Zalfa  Jofie,  S.  Bahri,  and  A.  Iqbal  Baqi,  “Aplikasi  Algoritma Greedy  u ntuk  Pewarnaan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Wilayah Pada Peta Kota Padang Berbasis Teorema Empat Warna,” J. Mat. UNAND , vol. 9, no. 4, p. 294, 2021, doi: 10.25077/jmu.9.4.294-301.2020.
[8] A. N. Rahma, R. Rahmawati, and Z. Zukrianto, “Aplikasi Pewarnaan Graf pada Peta Provinsi Riau  Menggunakan  Algoritma Greedy, ” Sq.    J.  Math.  Math.  Educ. ,  vol.  3,  no.  1,  2021,  doi: 10.21580/square.2021.3.1.7410.
[9] F. U. Wahyuni, “Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Informasi Artikel Abstrak,” vol. 2, no. 2, pp. 90–95, 2021.
[10] E. W. Pratiwi and M. Z. Siambaton, “Aplikasi Penjadwalan Dokter Pada Rumah Sakit Umum Kota Pinang dengan menggunakan Algoritma Greedy ,” Hello World J. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: 10.56211/helloworld.v1i1.4.
[11] U.  Maftukhah,  S.  Amiroch,  and  M.  S.  Pradana,  “Implementasi  Algoritma Greedy Pada Pewarnaan Wilayah Kecamatan Sukodadi Lamongan,” Unisda J. Math. Comput. Sci. , vol. 6, no. 2, pp. 29–38, 2020, doi: 10.52166/ujmc.v6i2.2391.
[12] J. S. Vol, P. Di, S. Wilayah, and A. Thariq, “1316-Article Text-6381-1-10-20230617,” vol. 13, no. 1, pp. 690–696, 2020.
[13] Z. Tuasamu et al. , “Analisis Sistem Informasi Akuntansi Siklus Pendapatan Menggunakan DFD Dan Flowchart Pada Bisnis Porobico,” J. Bisnis Manaj. , vol. 1, no. 2, pp. 495–510, 2023.
[14] Masrizal, R. Hidayatullah, and M. Arif, “Sistem Informasi Pengolahan Data Alumni Dan Tracer Study Pada STMIK DUMAI,” Lentera Dumai , vol. 12, no. 1, pp. 19–27, 2021.
[15] R. dan, I. Aplikasi, S. Lapangan, and B. Wilayah, “dengan Atributnya , misalnya Nama Obyek , Alamat , Jenis Obyek , Dan Lain Sebagainya . Atribut juga disebut sebagai data elemen , data field  ,  item  elemen  atau  atribut  .  4  )  Database  Database  adalah  kumpulan  field-field  yang mempunyai kaitan antara satu f,” vol. 1, no. 2, pp. 88–103, 2022.