## Perbandingan Haversine Formula dan Euclidean Distance dalam Pencarian Jarak Terdekat Rumah Penampungan Hewan (Shelter)
Sarwati Rahayu 1 , Ramziani Fanni 2 , Kuswara Bima *3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana Jl. Raya, RT.4/RW.1, Meruya Sel., Kec. Kembangan, Jakarta, Daerah Khusus Ibukota Jakarta Email: 1 sarwati@mercubuana.ac.id, 2 fanniramziani@gmail.com, * 3 bimakuswara2103@gmail.com
*) Korespondensi author
( received: 17-02-22, revised: 03-03-22, accepted: 29-03-22)

## Abstract
Animal cages (shelters) and animal hospitals still receive less attention from some people, and also lack of information and education about the number of animals (shelters) and animal hospitals, animal shelters have a noble mission for abandoned or abandoned animals by their owners. as well as hospitals where people  can  bring  their  pets  for  treatment  while  keeping  their  pets  so  that  we  as  owners  know  what  our animals are suffering from at that time and also to avoid diseases that can harm us as owners. Geographic Information System (GIS) has the ability to present information in graphic form using a map as an interface, so that it can be used as a presentation of information related to animal shelters. where  the public can obtain data and information about animal shelters for personal and organizational or agency needs. The development researcher uses the haversine algorithm to be used as a search for the closest distance between the user and the location of the animal's house, as well as the Euclidian distance as a comparison to find the appropriate distance accuracy. From the results of these calculation it can be concluded that haversine and google maps this method has an accuracy level that is almost close to accurate with a percentage value of 99.88% with manual calculations.
Keywords: website, haversine, euclidian, animal shelter

## Abstrak
Kandang  hewan  (shelter)  dan  rumah  sakit  hewan  masih  kurang  mendapat  perhatian  dari  sebagian masyarakat, dan juga kurangnya informasi dan edukasi tentang banyaknya hewan (shelter) dan rumah sakit hewan, shelter hewan memiliki misi yang mulia untuk hewan yang terlantar atau terlantar oleh pemiliknya. serta  rumah  sakit  dimana  masyarakat  dapat  membawa  hewan  peliharaannya  untuk  berobat  pada  saat memelihara hewan peliharaannya agar kita sebagai pemilik mengetahui apa yang diderita hewan kita saat itu  dan  juga  untuk  menghindari  penyakit  yang  dapat  merugikan  kita  sebagai  pemilik.  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  berkemampuan  menyajikan  suatu  informasi  dalam  bentuk  grafik  dengan  peta  sebagai antarmuka, sehingga bisa dipergunakan sebagai presentasi informasi terkait penampungan hewan. dimana masyarakat dapat memperoleh data dan informasi tentang penampungan hewan untuk keperluan pribadi maupun  organisasi  atau  instansi.  Peneliti  pengembangan  memanfaatkan  algoritma  haversine  digunakan sebagai  pencarian  jarak  terdekat  diantara  pengguna  dengan  lokasi  rumah  hewan,  serta  jarak  euclidian sebagai  pembanding  untuk  mencari  akurasi  jarak  yang  sesuai.  Dari  hasil  perhitungan  tersebut  dapat disimpulkan bahwa haversine dan google maps metode ini memiliki tingkat akurasi yang hamper mendekati akurat dengan nilai presentase 99.88% dengan perhitungan manual .
Kata kunci : website, haversine, euclidian, rumah penampungan hewan

## I. Pendahuluan
Jakarta ialah kota megapolitan, Survei Penduduk Antar Sensus (SUPAS) memperkirakan penduduk DKI Jakarta  akan  meningkat  72.000  menjadi  10,57  juta  pada  2020.  Menurut  data  BPS  dan  Bappenas, peningkatan jumlah ini sekitar 0,7 % dibandingkan tahun sebelumnya yang berjumlah sekitar 10.504.100 orang.  Populasi  terbesar  ditemukan  pada  jenis  kelamin  perempuan  -  5,30  juta  orang  dan  5,26  laki-laki. Sedangkan dari segi umur, distribusi terbesar pada kelompok umur 25-29 tahun meliputi 942.400 orang. Distribusi  terbesar  berikutnya  terjadi  pada  usia  35-39  tahun  yaitu  927,9  ribu.  Hanya  ada  127.600  orang dalam kelompok usia 75 tahun ke atas, dan ini persebaran paling sedikit. [1] Pastinya dengan banyaknya penduduk di Jakarta mengikuti tren tren atau gaya hidup sudah bukan hal yang baru lagi seperti tren gaya hidup memanglah Memang bukan sesuatu yang asing bagi semua orang, makna trend gaya hidup itu sendiri merupakan bagian dari kebutuhan sekunder manusia yang mungkin berbeda dengan waktu atau keinginan untuk mengubah gaya hidup seseorang. Alfred Adler dan Ferdinand Bull menemukan kata "gaya hidup" pada  tahun  1929.  Sejak  tahun  1961,  makna  yang  lebih  besar,  seperti  yang  kita  pahami  sekarang,  telah digunakan.  Cara  seseorang  berpakaian,  rutinitas  mereka,  cara  mereka  merawat  hewan  peliharaan,  dll., mengungkapkan gaya hidup mereka. Pendapat orang lain dapat digunakan untuk mengevaluasi gaya hidup seseorang.  Gaya hidup  juga  dapat  diberikan  sebagai  contoh  dan  juga dianggap  tabu.  Contoh  pola  hidup sehat  antara  lain  makan,  minum,  dan  sering  istirahat  sejenak,  serta  mengonsumsi  makanan  4  sehat  5 sempurna, dan sebagainya. Contoh gaya hidup yang buruk: berbicara tidak tepat, makan sembarangan, dll. Memelihara  hewan  juga  bisa  dikatakan  gaya  hidup  yang  baik  yang  dapat  dikatakan  karena  memelihara hewan adalah hal yang baik karena tingkah laku dan tingkah laku hewan tersebut yang membuat pemiliknya menyukai perilaku lucu hewan peliharaan mereka.  Menurut Drh. Dodik Prasetyo, Wakil Direktur RSHP UB, hewan yang dijadikan teman maupun peliharaan akan memberikan efek psikologis yang baik kepada sang pemilik, karena dapat memberikan kesenangan. Memelihara hewan peliharaan bukanlah hal baru bagi semua orang. Bahkan tidak jarang banyak orang hanya ingin mengikuti trend yang ada atau malah menjadi masalah  ketika  merasa  terjebak  dengan  konsekuensi  dan  segala  tanggung  jawab  atas  hal-hal  yang  tidak terbayangkan. jangka panjang, yang akhirnya mengabaikan hewan peliharaan tersebut.
Padahal harus menjadi catatan penting bahwa hewan merupakan makhluk hidup yang harus dirawat secara bertanggung  jawab.  Pentingnya  memberikan  perawatan  pada  hewan  peliharaan  terutama  dari  segi kesehatan sudah menjadi tanggung jawab utama bagi seorang penjaga. Pasal 302 KUHP mengatur bahwa barang  siapa  tanpa  tujuan  yang  tepat  atau  melampaui  batas,  dengan  sengaja  atau  melukai  hewan  atau mengganggu kesehatannya, tidak menyediakan makanan yang diperlukan untuk hidup hewan itu, diancam dengan pidana penjara paling lama tiga bulan. [2] Hewan hewan terlantar baik itu di terlantarkan pemiliknya maupun  hewan  yang  kabur  dari  pemiliknya  banyak  sekali  terjadi  didunia,  terutama  di  Indonesia  hal  ini pastinya merugikan hewan hewan tersebut, dikarenakan dari hal penelantaran tersebut hewan hewan yang terlantar  bisa  menjadi  sakit,  kelaparan  hingga  kematian.  Tentunya  hal  ini  mengundang  segi  negatif  dan positif, seperti hal positifnya yaitu, para pencinta hewan berlomba lomba memiliki shelter atau disebut juga penampungan hewan.
Meninjau dari permasalahan tersebut penulis ingin membuat suatu sistem informasi geografis yang terdapat suatu informasi mengenai rumah penampungan hewan serta menerapkan metode perhitungan jarak terdekat menggunakan metode haversine dengan perbandingan yang akan dilakukan antara haversine dan euclidian distance  serta  google  maps  sebagai  acuan  ketepatan  akurasi  pengukuran  terhadap  2  formula  tersebut. Peneliti sebelumnya telah menggunakan pendekatan untuk menentukan jarak, namun hasil keakurasiannya ataupun ketepatannya bervariasi tergantung pada kasus tertentu.
Yusup  dkk.  pada  tahun  2020  melakukan  studi  kasus  penempatan  staf  yang  membandingkan  Euclidian distance, haversine, dan Manhattan distance dengan tingkat keakurasian antara 3 formula, yang memiliki niali hampir mencapai 99% hanya euclidian distance dan haversine, sedangkan manhattan distance diurutan ke 3 yang hanya memiliki tingkat keakurasian 75%
Berbeda  dengan  chandra  dan  dkk,  pada  tahun  2021  chandra  dkk  melakukan  penelitian  implementasi haversine formula dalam pencarian jarak paling dekat ke rumah sakit rujukan covid-19, dimana penelitian ini berhasil dan memiliki perbandingan selisih terhadap nearest tool dan google maps dengan rata rata nilai 3meter berselisih pada perhitungan haversine.
Dari  penelitian  sebelumnya,  selain  penerapan  metode  perhitungan  jarak  terdekat  peneliti  ingin membandingkan  tingkat  akurasi  antara  haversine  dan  euclidian  distance  serta  google  maps  seperti  yang sudah disebutkan sebelumnya.

## Sistem Informasi Geografis
SIG, muncul pada awal 1980-an. SIG ialah sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan mengelola  data  spasial  dan  data  atribut  yang  terhubung  secara  geografis.  GIS  didefinisikan  oleh Dangermond  22  sebagai  perkumpulan  data  terorganisir  dari  perangkat  keras  dan  lunak  komputer,  data geografis, serta anggota yang dimaksudkan untuk mengumpulkan, menyimpan, memperbaiki, mengubah, menganalisis, dan mendemonstrasikan semua jenis informasi yang terkait secara geografis. Sementara itu, definisi lain dari SIG yaitu kumpulan teknik komputer dan manusia yang digunakan untuk menyimpan dan mengubah data yang terkait secara geografis atau data geospasial. GIS adalah sistem yang terhubung ke informasi geografis, meskipun memiliki definisi yang berbeda-beda. Dalam pengertian terbatas, GIS ialah sistem berbasis komputer untuk menyimpan dan menganalisis objek dan peristiwa, dengan posisi geografis menjadi properti penting untuk analisis.

## Formula Haversine
Rumus  Haversine  merupakan  persamaan  penting  pada  sistem  navigasi;  nanti  akan  digunakan  untuk menghitung  jarak  terpendek  diantara  dua  tempat,  seperti  pada  bola  berdasarkan  garis  bujur  dan  garis lintang. Rumus ini pertama kali ditemukan oleh Jamez Andrew pada 1805 dan pertama kali digunakan oleh Josef de Mendoza y Ros pada 1801. Prof. James Inman menciptakan kata haversine pada tahun 1835. Dalam studinya tentang “Principal Problems of Maritime Astronomy” (Proc. Royal Soc, 22 Des. 1796), Josef de Mendoza y Ros menggunakan haversine untuk pertama kalinya. Haversine untuk menentukan jarak antar bintang. Rumus Haversine merupakan persamaan navigasi yang menghitung jarak melingkar diantara dua tempat di permukaan bola (bumi) menurut garis bujur dan garis lintang. Rumus Haversine adalah teknik untuk menghitung jarak antara dua tempat dengan asumsi bumi adalah permukaan datar dengan berbagai tingkat kelengkungan. Penerapan rumus ini mengandaikan pengabaian efek ellipsoidal, yang relatif akurat untuk memprediksi tingginya bukit dan dalamnya lembah di permukaan bumi. Berikut merupakan formula untuk haversine:

## Euclidean Distance
Jarak Euclidean yaitu metode untuk memperkirakan jarak antara dua lokasi  pada ruang Euclidean yang mengeksplorasi  hubungan  antara  sudut  dan  jarak  [12].  Dalam  matematika,  jarak  Euclidean  untuk mengukur dua titik dalam satu dimensi, menghasilkan hasil yang mirip dengan perhitungan Pythagoras [13]. Euclidean ini terhubung dengan Teorema Pythagoras dan sering digunakan untuk 1, 2, dan 3 dimensi. Namun juga mudah bila diterapkan pada dimensi yang lebih besar. Biasanya, jarak Euclidean digunakan untuk membantu proses kategorisasi dalam data mining. k-nearest neighbor adalah contoh algoritma yang
menggunakan  jarak  ini.  Jarak  Euclidean  juga  dapat  digunakan  untuk  algoritma  image  retrival.  Metode Euclidean  Distance  dipilih  sebagai  metode  untuk  menganalisis  permasalahan  yang  ada  yaitu  karena peneliti  ingin  melihat  bagaimana  jarak  terdekat  yang  dapat  di  tempuh  dan  mempermudah  lokasi,  serta memberikan  gambaran  akurasi  yang  dapat  dari  rumah  penampungan  hewan.  Euclidean  Distance  juga merupakan  fungsi  heuristik  berdasarkan  jarak  langsung  bebas  hambatan  yang  digunakan  dalam menghitung  panjang  garis  diagonal  dalam  segitiga.  Namun,  sebelum  memperoleh  hasil,  kedua  titik diharuskan dinyatakan dalam koordinat 2 dimensi (x, y). Dua titik pl – (x1, y1, dan p2 = (x2, y2).
Berikut adalah persamaan euclidean distance :

## Kerangka berpikir
Kerangka berpikir dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 Kerangka Berfikir
II. Metode Penelitian

## Metode Pengumpulan Data
Proses ini terdiri dari:
1. Metode Pengembangan Sistem
Pada  Extreme  Programming  terdapat  4  framework  yang  dilakukan  diantaranya  Perencanaan, Design, Coding dan Pengujian:
Gambar 2 extreme programming [11]
Berikut merupakan proses Extreme Programming:
1) Perencanaan
Kegiatan  perencanaan  dilakukan  dengan  mengumpulkan  cerita-cerita  pengguna,  yang menjelaskan  tentang  keluaran,  karakteristik  dan  fungsi  dari  perangkat  lunak  yang  dibangun. Kompilasi  cerita  pengguna  memungkinkan  tim  pengembang  untuk  memahami  konteks  bisnis aplikasi  yang  sedang  dikembangkan  dan  untuk  membuat  program  secara  fleksibel  untuk memenuhi  persyaratan  dan  fungsionalitas  utamanya.  Cerita  pengguna  berfungsi  sebagai  sarana komunikasi antara pelanggan dan tim pengembangan, memungkinkan perbaikan dilakukan selama fase perencanaan.

## 2) Design
Design XP mengikuti prinsip KIS (Keep it Simple). Design yang sederhana lebih disukai daripada desain yang kompleks. Untuk desain yang kompleks, XP menyarankan untuk menggunakan Spike Solution, di mana desain langsung ke intinya. XP juga mendukung refactoring, proses mengubah software sistem menjadi lebih sederhana.

## 3) Coding XP
Coding  XP  dimulai  dengan  melakukan  serangkaian  tes,  tes  yang  dilakukan  harus  fokus  pada implementasi untuk lulus tes. Di XP, pemrograman berpasangan juga direkomendasikan, di mana dua  pemrogram  menulis  program  pada  satu  komputer  untuk  mendapatkan  pemecahan  masalah waktu nyata dan jaminan kualitas waktu nyata.
4) Pengujian
Pengujian  unit  dilakukan  melalui  pengujian  kode.  XP  juga  menyarankan  untuk  melakukan customer  test,  yaitu  pengujian  yang  dilakukan  oleh  pelanggan  yang  berfokus  pada  fitur  dan fungsionalitas  sistem  secara  menyeluruh.  Tes  pelanggan  ini  didasarkan  pada  penerapan  cerita pengguna.1

## Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan strategi pengumpulan data dengan mengolah studi dari buku, literatur, catatan, dan laporan yang relevan. Dalam penelitian ini, penulis melakukan studi pustaka dengan mengumpulkan referensi dari buku-buku yang membahas metode Euclidean Distance dan metode Haversine.
Diagram Alir Penelitian
Gambar 3 Diagram alir penelitian
Gambar 3 menunjukkan diagram alir dari sistem yang dibangun. Termasuk perhitungan Rumus Haversine dan Jarak Euclidean, yang proses perhitungannya dijelaskan pada Bagian 4 poin 1 dan 2
III. Hasil Dan Pembahasan
Perhitungan Jarak Secara Manua l
Jarak  antar  dua  koordinat  sebenarnya  dihitung  secara  manual.  Jarak  yang  disediakan  oleh  perhitungan manual ini berfungsi sebagai patokan untuk akurasi yang digunakan oleh setiap program untuk menghitung jarak.

## Haversine
Selanjutnya, hitung jarak menggunakan rumus haversine dengan koordinat dari Tabel 3 sampel data.
Perhitungan dengan sample data :

## Euclidean Distance
Langkah selanjutnya adalah menghitung jarak dengan menggunakan perhitungan Euclidean dari Tabel 3 sampel data.
Keterangan : 𝑑 =   √(x1 − x2)2 + (𝑦1 − 𝑦2)2
𝑑 = 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑥1 = 𝐾𝑜𝑜𝑟𝑑𝑖𝑛𝑎𝑡 𝑙𝑎𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒 1 𝑥2 = 𝐾𝑜𝑜𝑟𝑑𝑖𝑛𝑎𝑡 𝑙𝑎𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒 2 𝑦1 = 𝐾𝑜𝑜𝑟𝑑𝑖𝑛𝑎𝑡 𝑙𝑜𝑛𝑔𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒 1 𝑦2 = 𝐾𝑜𝑜𝑟𝑑𝑖𝑛𝑎𝑡 𝑙𝑜𝑛𝑔𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒 2
Perhitungan dengan sample data:

## Membandingkan Hasil Perhitungan Setiap Metode dengan Perhitungan Jarak Manual
Hasil  perhitungan  jarak  setiap  metode  dibandingkan  dengan  perhitungan  jarak  manual  menggunakan Google Maps untuk mengetahui perbedaan hasil perhitungan jarak masing-masing metode.
1. Hasil Tabel Perhitungan Antara Haversine dan Euclidian Distance dengan hasil tetap manual menggunakan google maps
Hasil Tabel Perhitungan Jarak Haversine dan Euclidian Distance dengan hasil tetap manual menggunakan google  maps  untuk  mendapatkan  Hasil  akurasi  dari  masing-masing  metode  penghitungan  jarak,  akurasi penghitungan jarak, yang kemudian akan dibandingkan secara manual menggunakan google maps untuk melihat metode mana yang lebih baik untuk mengidentifikasi lokasi terdekat dengan tempat penampungan hewan
2. Menghitung tingkat presentase Akurasi
akurasi = A−A ² 𝐴 x 100 %
Dimana,  A  yaitu  nilai  tetap  yang  didapatkan  secara  manual  menggunakan  google  maps, dan A ² yaitu nilai hasil yang didapat dari perhitungan menggunakan haversine maupun Euclidean distance .
Tablel 1 Perbandingan Euclidian Distance dengan nilai manual menggunakan google maps
No Latitude Longitude Manual Euclidean Distance Ketepatan 1 -6,173092464 106,6843368 2,768072 2,784332 99,42% 2 -6,153630649 106,7087115 2,655418 2,666303 99,59% 3 -6,15885654 106,6299788 8,980143 9,033965 99,40% 4 -6,176886408 106,708452 0,094784 0,094722 100,07% 5 -6,178148417 106,7074397 0,017847 0,017776 100,40% Rata-Rata Ketepatan : 99,78%
Tabel 2 Perbandingan Haversine dengan nilai manual menggunakan google maps
No Latitude Longitude Manual Haversine Ketepatan 1 -6,173092464 106,6843368 2,768072 2,765611 99,91% 2 -6,153630649 106,7087115 2,655418 2,663334 100,30% 3 -6,15885654 106,6299788 8,980143 8,974443 99,94% 4 -6,176886408 106,708452 0,094784 0,094435 99,63% 5 -6,178148417 106,7074397 0,017847 0,017776 99,60% Rata-Rata Ketepatan : 99,88% Tabel 3 Sample data Latitude Longitude Titik Awal -6,177581448 106,7089429 Tujuan 1 -6,173092464 106,6843368 Tujuan 2 -6,153630649 106,7087115 Tujuan 3 -6,15885654 106,6299788 Tujuan 4 -6,176886408 106,708452 Tujuan 5 6,178148417 106,7074397

## Hasil Grafik Rata Rata Ketepatan
Dari  hasil  pada  pengujian  tingkat  ketepatan  setiap  metode  perhitungan  dengan  membandingkan  jarak sebenarnya dengan referensi google maps, perhitungan dengan haversine memiliki akurasi tertinggi yaitu 99,88% dibandingkan Euclidean yang memiliki persentase akurasi 99,78%.

## Gambar 4 Grafik Tingkat Keakurasian

## IV. Kesimpulan dan Saran

## Kesimpulan
Dari  hasil  perhitungan  pada  jarak  Euclidean  memiliki  nilai  rata-rata  akurasi  99,78%  dan  haversine didapatkan  bahwa  nilai  rata-rata  ketepatan  99,88%  dengan  dibandingkannya  menggunakan pengukuran  jarak  google  maps,  dari  hasil  perhitungan  tersebut  kesimpulannya  yaitu  haversine mempunyai  rata-rata  yang  lebih  tinggi  ketepatannya  dibandingan  Euclidian  distance

## Saran
Berikut ini yaitu ada beberapa saran diajukan untuk penelitian selanjutnya:
1. Penghitungan/pengujian masih dilakukan secara manual dengan fitur-fitur yang ada di google maps,  diharapkan  dapat  dikembangkan  dengan  menggunakan  fitur/metode  lain  untuk penghitungan/pengujian yang akurat dan presisi
2. Dapat  disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya  dilakukan  dengan  beberapa  metode perhitungan  jarak  sehingga  mencapai  tingkat  ketelitian  yang  lebih  presisi  sehingga mendapatkan hasil yang maksimal
3. Pengujian dapat dilakukan pada studi kasus lain, selain menghitung jarak di permukaan bumi untuk  memperoleh data dan mengetahui kelebihan dan kekurangan masing-masing metode antar jarak.

## V. Daftar Pustaka
[1]   Miftahuddin  Yusup,  Uaroh  Sofia,  Karim  Fahmi  Rabiul,  2020,  “Perbandingan  Metode  Perhitungan Jarak Euclidean Haversine Dan Manhattan Dalam Penentuan Posisi Karyawan (Studi Kasus : Institut
Teknologi Nasional
Bandung)”,
J.Tekno. Inf, vol.14, no.2, pp.69-77,
doi: https://doi.org/10.36787/jti.v14i2.270
99,78% 99,88% 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% 110,00% Euclidean Distance Haversine

## Tingkat Keakurasian
[2]  R.  H.  D.  Putra,  H.  Sujiani,  N.  Safriadi,  2015,  “Penerapan  Metode  Haversine  Formula  Pada  Sistem Informasi Geografis Pengukuran Luas Tanah”, J. Sist. dan Teknol. Inf, vol.10, no.2, pp.1262-1270, https://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/12904
[3] H. Chandra, H. K. Dwi, C. H. Prillysca, 2020, “Implementasi Haversine Formula Untuk Pembuatan SIG Jarak Terdekat RS Rujukan Covid-19”, J.  Resti,  vol.4,  no.5,  pp.874-883, http://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/2255
[4]  M.  I.  Sa’ad,  M.  Surahmanto,  M.  R.  P.  Soemari,  Kusrini,  M.  S.  Mustafa,  2020,  “Sistem  Informasi Geografis (SIG) Pemetaan Kost-Kosan Menggunakan Metode Formula Haversine”, J. Sains Komp & Inf (J-SAKTI), vol.4, no.1, pp.54-65, http://tunasbangsa.ac.id/ejurna/jsakti/
[5] Pamungkas, C. A, 2019, “Aplikasi Penghitung Jarak Koordinat Berdasarkan Latitude Dan Longitude Dengan Metode Euclidean Distance Dan Metode Haversine”, Informa Politeknik Indonusa Surakarta, vol.5, no.2, pp8-13, https://informa.poltekindonusa.ac.id/index.php/informa/article/view/74
[6]  Farid,  Yunus.  Y,  2017,  “Analisa  Algoritma  Haversine  Formula  Untuk  Pencarian  Lokasi  Terdekat Rumah Sakit Dan Puskesmas Provinsi Gorontalo”. ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 9, no. 3, pp. 353-355, https://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/ILKOM/article/view/178
[7]  M.  A.  Nur,  N.  Wardhani,  2018  “Penerapan  Formula  Haversine  dalam  Perhitungan  Luas
WilayahMenggunakan Koordinat Google Maps,”
J. IT, vol.9, no.1, pp.58–64, https://garuda.ristekbrin.go.id/documents/detail/1024138
[8] Maharani, S, Harsa K, A, Nalarwati, A. T, 2017, “Sistem Informasi Geografi (SIG) Pencarian ATM Bank  Kaltim  Terdekat  Dengan  Geolocation  Dan  Haversine  Formula  Berbasis  Web” JURNAL INFOTEL , vol. 9 ,no.1,pp.1-8, doi: 10.20895/infotel.v9i1.13
[9]  C.  Veness,  2019,  “Calculate  Distance  and  Bearing  Between  Two  Latitude/Longitude  Points  Using Haversine Formula”, MIT Open Source, https://www.movabletype.co.uk/scripts/latlong.html
[10] Sa’ad M. I, Surahmanto M, Soemari, M. R. P, Mustafa M. S, 2020, “Sistem Informasi Geografis (SIG) Pemetaan Kost-Kosan Menggunakan Metode Formula Haversine”, J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , vol.4, no.1, pp.54. https://doi.org/10.30645/j-sakti.v4i1.187
[11]  A.  Supriyatna,  2018,  “Metode  Extreme  Programming  Pada  Pembangunan  Web  Aplikasi    Seleksi Peserta Pelatihan Kerja”, J. Tek. Inform, vol. 11, no.1, pp. 1–18
[12]  Derisma,  Firdaus,  Yusya  R.  P,  2016,  “Perancangan  Ikat  Pinggang  Elektronik  Untuk  Tunanetra Menggunakan  Mikrokontroller  Dan  Global  Positioning  System  (Gps)  Pada  Smartphone  Android”. Jurnal Teknik Elektro ITP, vol.5, no.2, pp.130-136
[13]  Mustofa,  Zaenal,  Suasana,  Imam  Saufik,  2018,  “Algoritma  Clustering  K-Medoids  Pada    E- Gorvernment  Bidang  Information  dan  Communication    Technology  Dalam  Penentuan  Status  Edgi, Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol.9, no.1, pp.1-10
[14] Hidayat Muhammad, Wahab Abdi, 2019, “Aplikasi Sales Busa Clean Laundry Management Berbasis Website Pada Bisnis Usaha Jasa Laundry Dengan Metode Extreme Programming”, Jukomika (Jurnal Ilmu Komputer dan Komunikasi), vol.1, no.1.