Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1366

## Sistem Informasi Geografis Pencarian Lokasi Kafe di Medan Menerapkan Algoritma Tabu Search (TS)

## Julianti
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
Abstrak– Bisnis  kafe  di  Kota  Medan  saat  ini  sedang  berkembang  sangat  pesat.  Hal  ini  dapat  dilihat  banyaknya  kafe  yang bermunculan, dikarenakan kafe sudah menjadi lifestyle bagi kebanyakan orang di jaman sekarang. Keberadaan lokasi kafe di kota medan sangat banyak dan hampir disetiap kota medan terdapat kafe yang lebih dari satu. Karena jumlahnya yang menyebar membuat orang menjadi bingung bahkan tidak tahu letak-letak keberadaan lokasi kafe tersebut. Mengharuskan adanya suatu sistem  untuk  melakukan  pengecekan lokasi  yang  dituju.  Berdasarkan permasalahan  tersebut  maka  penulis  akan  membahas tentang pembuatan Sistem Informasi Geografis Pencarian Lokasi Kafe Di Kota Medan Dengan Menggunakan Algoritma Tabu Search. Sistem ini dibuat dengan menggunakan berbasis android, Dimana didalam sistem ini terdapat informasi lokasinya, yang terdiri dari alamat, serta jalur rute yang dapat digunakan untuk menuju lokasi kafe tersebut. Dalam proses ini hanya admin yang dapat memproses input data, edit data dan hapus data. Sedangkan user hanya dapat melihat mencari informasi lokasi kafe yang ada  di kota  medan.  Dengan tampilan  sistem  yang  sederhana  dan  mudah dipahami  masyarakat  dalam  mengakses  informasi pencarian  lokasi  kafe  dapat  digunakan  sebagai  upaya  pengenalan  teknologi  berbasis  sistem  informasi  geografis  kepada masyarakat.
Kata Kunci: Sistem Informasi Geografis, Algoritma Tabu Search
Abstract– The cafe business in Medan is currently growing very rapidly. This can be seen by the many cafes that have sprung up, because cafes have become a lifestyle for most people today. The existence of the location of cafes in the city of Medan very  much  and  almost  every  city  of  Medan  there  are  more  than  one  cafe.  Because  the  amount  that  spreads  makes  people confused even do not know the location of the location of the cafe. Requires a system to check the intended location. Based on these problems, the writer will discuss about making a Geographic Information System for Locating Cafe Locations in the City of Medan Using the Tabu Search Algorithm. This system is made using Android-based, where in this system there is location information, consisting of an address, as well as route routes that can be used to get to the location of the cafe. In this process only the admin can process input data, edit data and delete data. While users can only look for information on the location of cafes in the city of Medan. With a simple and easy-to-understand system for the public to access information on the search for cafe locations, it can be used as an effort to introduce technology based on geographic information systems to the public.
Keywords : Sistem Informasi Geografis, Algoritma Tabu Search

## 1. PENDAHULUAN
Sistem Informasi Geografis (SIG) atau yang juga dikenal dengan Sistem Informasi keruangan adalah sistem informasi  berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan,  menyimpan,  menggabungkan,  mengatur, mentransformasi, memanipulasi  dan menganalisis data yang bergeoreferensi. Sistem Informasi Geografis (SIG) akan menghasilkan informasi yang lebih berkualitas dan informasi yang disajikan tersebut dapat dengan mudah dipahami oleh pengguna, sesuai dengan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi  terkini pembuatan peta pun bisa dilakukan tidak dengan cara konvensional (sederhana).
Perkembangan bisnis kafe di Kota Medan saat ini sedang berkembang sangat  pesat. Hal ini dapat dilihat banyaknya  kafe  yang  bermunculan,  dikarenakan  kafe  sudah  menjadi lifestyle bagi  kebanyakan  orang  di  jaman sekarang. Demi membuat kafe ramai dikunjungi orang, para pengelolah menerapkan berbagai cara untuk menarik perhatian  para  pengunjung  dengan  desain  yang  bagus.  Hal  ini  juga  dapat  dilakukan  dengan  memberikan  harga yang sesuai, memberikan pelayanan yang maksimal serta menawarkan suasana yang nyaman dan menyenangkan.
Adapun masalah yang timbul dalam pencarian lokasi kafe saat ini adalah. Keberadaan lokasi kafe di kota medan  sangat  banyak  dan  hampir  disetiap  tempat  terdapat  kafe  yang  lebih  dari  satu.  Karena  jumlahnya  yang menyebar membuat  orang menjadi  bingung  bahkan tidak tahu letak-letak keberadaan lokasi  kafe tersebut. Dan mengharuskan adanya suatu sistem untuk melakukan pengecekan lokasi yang dituju. Dimana di dalam sistem ini terdapat  informasi  lokasinya,  yang  terdiri  dari  alamat,  serta  lokasi  yang  dapat  digunakan  untuk  menuju  kafe tersebut dengan menggunakan algoritma tabu search berbasis android. Tabu Search merupakan salah satu algoritma yang berada dalam ruang lingkup metode heuristik. Algoritma ini menggunakan memory untuk menjaga agar proses pencarian tidak terjebak pada nilai optimum lokal. Algoritma ini menggunakan tabu list untuk menyimpan sekumpulan solusi yang baru saja di evaluasi. Selama proses optimasi pada setiap iterasi, solusi yang akan dievaluasi akan dicocokkan terlebih dahulu dengan isi tabu list untuk melihat apakah  solusi  tersebut  sudah  ada  pada tabu  list [1].  Dalam  proses  optimasi  ini  dengan  cara  kerja  untuk mendapatkan hasil maksimum atau minimum dari satu fungsi yang tertentu Dengan penyelesaian masalalahnya yang optimal sesuai dengan masalah yang harus dipenuhi.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Sistem Informasi Geografis
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1366
Sistem Informasi Geografi (SIG) merupakan suatu sistem informasi yang didesain untuk bekerja dengan data yang direferensikan  oleh  spasial  atau  koordinat  geografi  yang  terkomputerisasi.  Dengan  kata  lain,  Sistem  Informasi Geografi (SIG) adalah sistem informasi berbasis komputer yang digunakan untuk mengolah dan menyimpan data atau informasi geografis [2]. Sistem informasi geografis dapat kita simpulkan sebagai gabungan kartografi.
Komponen-komponen yang membangun sebuah sistem informasi geografis adalah [2]:
1. Computer System and Software
Merupakan sistem computer dan kumpulan piranti lumak yang digunankan untuk mengelolah data.
2. Spesial data
Merupakan data spesial (bereferensi keruangan dan kebumian) yang akan diolah.
3. Data Management and Analysis Procedure
Managemen data dan analisa prosedur oleh database management system.
4. People
Entitas sumber data manusia yang akan mengoperasikan sistem informasi geografis.

## 2.2 Konsep Real Word
Konsep real  word merupakan sebuah cara bagaimana SIG mengubah realitas fisik  sebuah dunia menggunakan model menjadi sebuah sistem informasi geografis yang dapat disimpan, dimanipulasi, diproses dan dipresentasikan [2].
Konsep real word memiliki beberapa tahapan sebagai berikut:
1. Physicial Reality
Merupakan tahapan di mana menganalisa dunia nyata yang akan dibuat menjadi SIG.
2. Real Word Model
Tahapan mengubah obyek-obyek yang ada di dunia nyata menjadi model.
3. Data Model
Tahapan yang mengubah model-model obyek dunia nyata menjadi sebuah tipe data.
4. Database
Menyimpan keseluruhan data model ke dalam sistem basis data.
5. Maps/Reports
Merupakan  hasil  akhir  dunia  nyata  yang  telah  dikonversi  menjadi  sebuah  sistem  informasi  geografis. menggunakan model menjadi sebuah sistem informasi geografis
2.3 Jalur Terpendek
Proses penghitungan rute terpendek adalah proses mencari jarak terpendek atau biaya terkecil suatu rute dari node awal ke node tujuan dalam sebuah jaringan. Pada proses penghitungan rute terpendek terdapat dua macam proses yaitu  proses  pemberian  label  dan  proses  pemeriksaan  node.  Metode  pemberian  label  adalah  metode  untuk memberikan  identifikasi  pada  setiap  node  dalam  jaringan.  Pada  sebagian  besar  algoritma  penghitungan  rute terpendek, terdapat 3 label informasi yang dikelola untuk setiap node i pada proses pemberian label yaitu: label jarak d (i), parentnode p (I), dan status node S (i) [3].

## 2.4 Kafe
Kafe berasal  dari  bahasa Perancis yaitu cafe yang berarti coffee , dalam bahasa Indonesia kopi  atau coffe house dalam bahasa Indonesia kedai kopi, istilah ini muncul pada abad ke 18 di Inggris. Kafe (cafe) yang pertama dibuka di Constantinople, ibu kota kerajaan Kerajaan Ottoman, Turki, pada tahun 1555. Ini bertepatan dengan pembukaan toko yang menyediakan kopi, di distrik Tahtakale oleh Hakam dan Shams, imigran Turki dari Aleppo Cafe (Kafe) [4].

## 2.5 Google Maps API
Maps adalah  aplikasi  dan  teknologi  layanan  pemetaan  berbasis  web  yang  menampilkan  citra  satelit  beresolusi tinggi untuk peta jalan, rute sepeda, pejalan kaki, mobil serta penentuan lokasi bisnis di kota-kota berbagai negara seluruh  dunia  yang  di  sediakan  oleh DigitalGlobe dengan  satelitnya QuickBird ,  serta  data  dari Geographic Information System (GIS) buatan Tele Atlas, NAVTEQ, dan MapABC [5].

## 2.6 Algoritma Tabu Search
Algoritma Tabu  Search merupakan  salah  satu  algoritma  yang  berada  dalam  ruang  lingkup  metode  heuristik. Algoritma ini  menggunakan short-term  memory untuk  menjaga  agar  proses  pencarian  tidak  terjebak  pada  nilai optimum  lokal.  Algoritma  ini  menggunakan tabu  list untuk  menyimpan  sekumpulan  solusi  yang  baru  saja dievaluasi. Selama proses optimasi pada setiap iterasi, solusi yang akan dievaluasi akan dicocokkan terlebih dahulu dengan isi tabu list untuk melihat apakah solusi tersebut sudah ada pada tabu list [6]. Langkah-langkah kerja dari algoritma Tabu Search pada aplikasi simulasi penentuan rute terpendek lokasi kafe di Kota Medan yaitu [7]:
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1366
1. Inisial variabel titik awal atau lokasi awal tempat kafe yang ingin dikunjungi dan titik akhir atau lokasi akhir tempat kafe yang ingin dikunjungi.
2. Kemudian inisial MaxIterasi yang merupakan jumlah iterasi yang akan dilakukan dalam pencarian rute.
3. Mulai dengan sebuah solusi awal dengan indeks solusi pertama. Solusi awal diperoleh dari tahap inisialisasi dan  merupakan  jalur  awal  yang  diperoleh  secara  acak.  Selanjutnya  dilakukan  proses  perulangan membandingkan setiap titik sampai titik tujuan yang dipilih dan memilih secara acak titik mana saja yang bisa dilewati untuk menjadi rute solusi awalnya.
4. Akan dihitung total jaraknya (panjang). Solusi awal yang telah diperoleh akan dimasukkan dalam tabu list.
5. Proses selanjutnya menginisialisasi solusi Tabu Search . Jalur yang ada pada proses pencarian akan dilakukan iterasi dengan menukarkan posisi setiap jalur untuk mendapatkan rute alternatifnya.
6. Kemudian dilakukan proses penghitungan setiap jaraknya. Jika jarak solusi lebih kecil dari total jarak solusi awal (p < pnjg), maka solusi2 masuk ke dalam tabu list dan dilakukan proses iterasi selanjutnya.
7. Rute terpendek yang didapat dari hasil proses pencarian tersebut akan ditampilkan pada peta.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Keberadaan  lokasi  kafe  di  kota  medan  saat  ini  sangat  banyak,  Dan  dikarenakan  keberadaannya  menyebar mengharuskan adanya suatu sistem, dimana didalam sistem ini terdapat informasi dan pengecekan jalur rute dan lokasi yang dituju. Maka dari itu untuk melihat lokasi kafe dengan detail di handphone , mungkin tidak asing lagi dengan  program  dari google, yaitu google  maps, dengan  itu  bisa  mengetahui  perkiraan  posisi  kita berada,  dan mulai posisi keberadaan sampai tujuan. Seperti posisi awal dari STMIK BUDI DARMA menuju kafe terdekat .

## Langkah 1 :
Inisial variabel titik awal atau lokasi awal tempat kafe yang ingin dikunjungi dan titik akhir atau lokasi akhir tempat kafe yang ingin dikunjungi.
Posisi : STMIK BUDIDARMA
A : Cafe Mila Alamat : Jl. Sisingamangaraja
B : Cafe Kembar
Alamat : Sakti Lubis
C : Cafe Garnis Alamat : Jl. Sisingamangaraja
D : I-Gallery Cafe Alamat : Jl. Sisingamangaraja
E : Amizu Cafe & Coffe
Alamat : Sakti Lubis
F : Cafe Kombur
Alamat : Jl. Sisingamangaraja
G : D’Caldera Coffe
Alamat : Jl. Sisingamangaraja

## Langkah 2 :
Kemudian inisial MaxIterasi yang merupakan jumlah iterasi yang akan dilakukan dalam pencarian rute sebanyak 3 jalur.
Jalur 1 : 43,56M + 100,00M + 412,76M + 285,58M =  850,9M Jalur 2 : 43,56M + 145,36M + 56,88M + 412,76M + 285,58M = 6.584,26M Jalur 3: 40,432M+581,34M + 56,88M + 412,76M + 285,58M  =1.376,991M

## Langkah 3 :
Mulai dengan sebuah solusi awal dengan indeks solusi pertama. Solusi awal diperoleh dari tahap inisialisasi dan merupakan  jalur  awal  yang  diperoleh  secara  acak.  Selanjutnya  dilakukan  proses  perulangan  membandingkan setiap  titik  sampai  titik  tujuan  yang  dipilih  dan  memilih  secara  acak  titik  mana  saja  yang  bisa  dilewati  untuk menjadi rute solusi awalnya.
1. Posisi A
Jalur 1 : 43,56M + 100,00M + 412,76M + 285,58M =  850,9M Jalur 2 : 43,56M + 145,36M + 56,88M + 412,76M + 285,58M = 6.584,26M Jalur 3: 40,432M+581,34M + 56,88M + 412,76M + 285,58M  =1.376,991M
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1366
2. Posisi B
Jalur 1 : 40,432M + 581,34M + 598,69M + = 1.220,461M Jalur 2 : 43,56M + 145,36M + 581,34M =  770,26M Jalur 3 : 43,56M + 145,36M + 14,451M + 292,55M + 703,16M + 598,69M = 1. 797,771M 3. Posisi
C
Jalur 1 : 43,56M + 100,00M + 412,76M + 285,58M + 358,62M + 372,56M = 1.573,08M Jalur 2 : 43,56M + 100,00M + 412,76M + 285,58M + 358,62M + 552,64M + 667,38M + 199,22M + 928,37M + 372,56 = 3.288,69M Jalur 3 : 43,56M + 145,36M + 56,88M + 412,76M + 285,58M + 358,62M + 372,56M  = 1. 675,32M 4. Posisi D
Jalur 1 : 43,56M + 100,00M + 212,06M + 294,86M =  650,48M Jalur 2 : 40,431M + 581,34M + 145,36M + 43,56M + 100,00M + 212,06M +  294,86M = 1.417,611M Jalur 3 : 40,431M + 581,34M + 598,69M + 703,16M + 292,55M + 14,451M + 145,36M + 43,56M + 100,00M +212,06M + 294,86M = 3.026,462M 5. Posisi E Jalur 1 : 40,431M + 581,34M = 621,771M Jalur 2 : 43,56M + 145,36M + 581,34M =  770,26M Jalur 3: 40,431M + 581,34M + 598,69M + 703,16M + 292,55M + 14,451M + 145,36M + 43,56M + 212,06M + 294,86M = 3.026,462M 6. Posisi F
Jalur 1 : 43,56M + 100,00M + 412,76M + 285,58M + 358,62M + 372,56M + 928,37M + 606,49M  = 3.107,94M
Jalur  2  :  43,56M  +  100,00M  +  412,76M  +  285,58M  +  358,62M  +  552,64M  +  667,38M  +  199,38M+ 928,22M + 606,49M = 4.154,62M
7. Posisi G
Jalur 1 : 43,56M + 100,00M + 412,76M + 285,58M + 358,62M + 372,56M + 928,37M + 606,49M + 835,52M  =  3.943,46M Jalur 2 : 43,56M + 100,00M + 412,76M + 285,58M + 358,62M + 552,64M + 667,38M+199,38M+ 928,22M+606,49M+835,52M = 4.990,14M Jalur 3 : 43,56M + 145,36M + 56,88M + 412,76M + 285,58M + 358,62M + 372,56M + 928,37M + 606.49M + 835,52M   = 4.045,7M Langkah 4 :
Kemudian  solusi  awal  yang  diperoleh  akan  dihitung  total  jaraknya  (panjang).  Solusi  awal  yang  telah diperoleh akan dimasukkan dalam tabu list.

## Tabel 1. Tabu List
TUJUAN  KEDEKATAN (SIMILARITY) RUTE A Jalur 1 850,9M Jalur 2 770,26M Jalur 3 1.376,991M B Jalur 1 1.220,461M Jalur 2 770,26M Jalur 3 1. 797,771M C Jalur 1 1.573,08M Jalur 2 3.288,69M Jalur 3 1. 675,32M D Jalur 1 650,48M Jalur 2 1.417,611M Jalur 3 3.026,462M E Jalur 1 621,771M Jalur 2 770,26M Jalur 3 3.026,462M F Jalur 1 3.107,94M Jalur 2 4.154,62M G Jalur 1 3.943,46M Jalur 2 4.990,14M Jalur 3 4.045,7M Langkah 5 :
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1366
Proses  selanjutnya  menginisialisasi  solusi Tabu  Search .  Jalur  yang  ada  pada  proses  pencarian  akan  dilakukan iterasi dengan menukarkan posisi setiap jalur untuk mendapatkan rute alternatifnya.
Tabel 2. Jalur Rute Terdekat NO KEDEKATAN (SIMILARITY) RUTE 1 Jalur A 850,9M 2 Jalur B 6.584,26M 3 Jalur C 1.573,08M 4 Jalur D 650,48M 5 Jalur E 770,26M 6 Jalur F 3.107,94M 7 Jalur G 3.943,46M
Langkah 6 :
Kemudian dilakukan proses penghitungan setiap jaraknya. Jika jarak solusi lebih kecil dari total jarak solusi awal (p < pnjg), maka solusi2 masuk ke dalam tabu list dan dilakukan proses iterasi selanjutnya.
Tabel 3. Penghitungan Jarak Terkecil NO Tabu List Jalur A 850,9M Jalur B 770,26M Jalur C 1.573,08M Jalur D 650,48M Jalur E 770,26M Jalur F 3.107,94M Jalur G 3.943,46M
Perbandingan Tabu List dari jarak posisi STMIK BUDI DARMA ke posisi Kafe yaitu : posisi D yaitu 650,48M dan ke A yaitu 850,9M, maka jarak yang lebih kecil adalah jalur D 650,48M. Sedangkan posisi D yaitu 650,48M, dibandingkan dengan jalur B 770,26M, maka posisi D 650,48M yang terkecil, Posisi D 650,48M, dibandingkan dengan  posisi  C  1.573,08M,  maka  posisi  D lebih  kecil  dari.  Posisi  D  650,48M.  dibandingkan  dengan  posisi  E 770,26M, maka jarak yang lebih kecil adalah jalur D. Sedangkan dari posisi D ke posisi F 3.107,94M lebih kecil yaitu posisi D 650,48M, Dari posisi D 650,48M, dibandingkan dengan posisi G 3.943,46M, maka yang lebih kecil yaitu D 650,48M.

## Langkah 7 :
Rute terpendek yang didapat dari hasil proses pencarian tersebut akan ditampilkan pada peta.
Gambar 1. Pencarian rute terpendek

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan yang telah dilakukan sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Algoritma Tabu  Search dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam  pencarian  lokasi  kafe berbasis android.
2. Dengan  menggunakan  bahasa  pemograman Java dan eclipse sebagai  aplikasinya  dapat  membuat  aplikasi pencarian  lokasi  kafe  yang  berbasis  android  dan  memberikan  hasil  kepada  pengguna  lebih  mudah  dalam pencarian lokasi kafe terdekat.

## REFERENCES
[1] L. Harlinda, “MEMBANTU PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENUJU ATM BANK BRI DENGAN METODE TABU SEARCH ALGORITHM ( TS ),” J. Ilm. Ilk. , vol. 8, no. Desember, pp. 234–241, 2016.
[2] E. Irwansyah, Sistem Informasi Geografis : Prinsip Dasar dan Pengembangan Aplikasi . Yogyakarta, 2013.
[3] W. E. Yulia, “Pencarian Spbu Terdekat Dan Penentuan Jarak Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra,” J. Nas. Tek.
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1366
Elektro , vol. 4, no. 1, pp. 89–93, 2015.
[4] E. H. S. Rojali Soni Afandi), “APLIKASI MOBILE INFORMASI KAFE 24 JAM DI YOGYAKARTA BERBASIS ANDROID,” J. Ilm. DASI Vol. , vol. 14, no. 04, pp. 49–53, 2013.
[5] E. T. Prabowo, “Sistem Informasi Geografis Dalam Pencarian Lokasi Museum Di Daerah Istimewa Yogyakarta,” vol. 1, no. 1, pp. 13–23, 2013.
[6] Hasugian, “PENGEMBANGAN APLIKASI UNTUK MEMPERMUDAH PENCARIAN,” vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2017.
[7] H.  P.  Sari, Simulasi  Penentuan  Rute  Terpendek  Menggunakan  Metode  Tabu  Search  (Studi  Kasus :  Lokasi  Wisata  di Palembang) . Palembang.