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

## Algoritma Greedy untuk Mendukung Keputusan Pemilihan Rute Distribusi Bantuan Tercepat Pasca Banjir

## Greedy Algorithm to Support the Decision of Choosing the Fastest Aid
Distribution Route After Flooding
1 Sukma Ananda Harahap*, 2 Triase
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
e-mail: sukmahrp77@gmail.com , triase@uinsu.ac.id ( received: 24 June 2024, revised: 3 July 2024, accepted: 21 July 2024)

## Abstrak
Banjir  merupakan  salah  satu  bencana  alam  yang  sering  terjadi  di  Indonesia,  termasuk  di Kecamatan  Merbau,  Kabupaten  Labuhan  Batu  Utara,  Sumatera  Utara.  Bencana  ini  dapat menimbulkan kerugian yang besar, baik  materi  maupun non-materi. Salah satu upaya untuk mengurangi dampak banjir adalah dengan segera mendistribusikan bantuan kepada masyarakat yang terdampak. Distribusi bantuan pasca banjir membutuhkan perencanaan yang matang agar dapat  berjalan  dengan  cepat  dan  tepat  sasaran.  Dalam  penelitian  ini,  kami  mengusulkan penggunaan algoritma greedy untuk mendukung keputusan pemilihan rute distribusi bantuan pasca banjir di  Kecamatan Merbau. Algoritma greedy adalah algoritma yang memilih  solusi terbaik  pada  setiap  langkahnya,  dengan  harapan  dapat  menemukan  solusi  optimal  secara keseluruhan.  Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data lokasi titik bencana, lokasi titik  distribusi  bantuan, dan  jarak  antar  titik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma greedy dapat menghasilkan rute distribusi bantuan yang lebih cepat dibandingkan dengan rute konvensiona.
Kata kunci: algoritma greddy, distribusi pasca banjir,bencana alam

## Abstract
Flooding is one of the most common natural disasters in Indonesia, including in Merbau Sub- district, North  Labuhan Batu  Regency, North  Sumatra. This  disaster can cause huge losses, both  material  and  non-material.  One  of  the  efforts  to  reduce  the  impact  of  flooding  is  to immediately distribute aid to affected communities. The distribution of post-flood aid requires careful planning so that it can run quickly and on target. In this research, we propose the use of  greedy  algorithm  to  support  the  decision  of  choosing  post-flood  aid  distribution  route  in Merbau District. The greedy algorithm is an algorithm that chooses the best solution at each step, hoping to find the optimal solution as a whole. This research was conducted using data on  the  location  of  disaster  points,  the  location  of  aid  distribution  points,  and  the  distance between  points.  The  results  showed  that  the  greedy  algorithm  can  produce  a  faster  aid distribution route compared to the conventional route.
Keywords: greddy's algorithm, post-flood distribution, natural disaster

## 1 Pendahuluan
Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di Indonesia. Bencana ini dapat  menimbulkan  kerugian  yang  besar,  baik  materi  maupun  non-materi.  Salah  satu  upaya untuk  mengurangi  dampak  banjir  adalah  dengan  segera  mendistribusikan  bantuan  kepada masyarakat yang terdampak. Distribusi bantuan pasca banjir membutuhkan perencanaan yang matang agar dapat berjalan dengan cepat dan tepat sasaran.  Banjir adalah salah satu bencana alam yang paling sering melanda Indonesia. Banjir terjadi ketika suatu daerah terendam oleh
air dalam jumlah yang besar. Kedatangan banjir dapat diprediksi dengan memperhatikan curah hujan dan aliran air. Namun, banjir juga dapat terjadi secara tiba-tiba akibat dari angin badai atau  kebocoran  tanggul  [1].  Penanganan  bencana  di  Indonesia  masih  belum  optimal,  salah satunya  karena  paradigma  penanganan  bencana  yang  parsial,  sektoral,  dan  kurang  terpadu. Paradigma ini menyebabkan penanganan bencana hanya fokus pada upaya pemerintah, sebatas pemberian bantuan fisik, dan dilakukan hanya pada fase kedaruratan.  Banjir yang mmebuat luapan di beberapa sungai yang menyebabkan kerugian  ekonomi  dan sosial yang cukup besar [2].
Banyak wilayah di Indonesia tidak memiliki alat untuk mengukur curah hujan dan debit sungai  secara  real-time.  Akibatnya,  masyarakat  tidak  dapat  memprediksi  kapan  akan  terjadi banjir di wilayahnya. Hal ini membuat masyarakat tidak dapat mengurangi dampak negatif dari banjir yang terjadi [3], salah satunya ialah kecamatan merbau. Kecamatan Merbau, salah satu wilayah  di  Kabupaten  Labuhan  Batu  Utara,  memiliki  luas  wilayah  355,90  km²  dan  sekitar 36,532  jiwa yang tersebar di 18 desa. Kecamatan ini memiliki risiko cukup tinggi terhadap bencana  banjir,  yang  dapat  berdampak  serius  secara  sosial  dan  ekonomi  bagi  masyarakat setempat.  Banjir  di  Kecamatan  Merbau  telah  merendam  ratusan  rumah  di  beberapa  desa, memaksa  warga  untuk  mengungsi  ke  tempat-tempat  yang  lebih  aman.  Tim  Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) bersama dengan TNI dan Polri telah bergerak cepat dalam  menyediakan  fasilitas  dapur  umum  dan  posko  kesehatan  untuk  memberikan  bantuan kepada warga yang terdampak. Stagnansi persoalan banjir di atas juga disebabkan kurangnya sinergi dan koordinasi dalam tataran pemerintahan untuk bersama- sama mengatasi banjir [4].
Salah satu tantangan utama dalam situasi pasca banjir adalah pengiriman bantuan dengan cepat  dan  efisien  ke  lokasi  yang  membutuhkan.  Dengan  banyaknya  rute  yang  terendam  air menuju posko darurat, menentukan rute tercepat untuk distribusi bantuan menjadi tugas yang rumit. Inilah tempat di mana algoritma greedy muncul sebagai solusi yang menarik. Algoritma greedy  memungkinkan  kita  untuk  memilih  langkah  terbaik  pada  setiap  langkahnya,  dengan fokus pada kriteria jarak terdekat atau waktu tempuh minimum.
Dalam  penelitian  ini,  Algoritma  greedy  bekerja  sama  dengan  Algoritma  historical, Algoritma historical dan algoritma greedy dapat digunakan untuk mencari rute terpendek dalam graf  berbobot.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  pertama:  untuk  mengevaluasi  efisiensi  dan efektivitas  penggunaan  algoritma  greedy  dalam  menentukan  rute  distribusi  bantuan  tercepat pasca banjir di kecamatan Merbau. Dengan menggunakan algoritma greedy, diharapkan dapat ditemukan  rute  distribusi  yang  optimal  dalam  waktu  yang  relatif  singkat.  Kedua:  untuk mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya  yang  tersedia  dalam  menentukan  rute  distribusi bantuan tercepat pasca banjir di kecamatan Merbau. Dengan menggunakan algoritma greedy, diharapkan dapat  ditemukan rute distribusi  yang  dapat  menghemat  waktu, tenaga, dan biaya dalam proses distribusi bantuan pasca banjir. Manfaat penelitian ini adalah penelitian ini akan memberikan  manfaat  langsung  bagi  kecamatan  Merbau  sebagai  tempat  penelitian.  Dengan menggunakan algoritma greedy untuk menentukan rute distribusi bantuan tercepat, penelitian ini dapat membantu meningkatkan efisiensi dan efektivitas penyaluran bantuan pasca banjir. Hal  ini  akan  berdampak  positif  pada  respon  dan  penanganan  bencana  banjir  di  kecamatan Merbau, sehingga membantu masyarakat yang terdampak secara cepat dan efisien.

## 2 Tinjauan Pustaka
Penelitian yang dilakukan  oleh Nur Najmi Sania dan Ilmiyati Sari pada tahun 2019 yang berjudul  Implementasi  Rencana  Perjalanan  Wisata  di  Kota  Bogor  Menggunakan  Algoritma Greedy  Berbasis  Website.  Pada  penelitian  ini  telah  dibuat  suatu  website  rencana  perjalanan wisata di kota Bogor menggunakan algoritma Greedy dengan permasalahan Knapsack. Website tersebut memberikan informasi mengenai 20 tempat wisata di Kota Bogor. Pengguna website tersebut  dapat  menentukan rute perjalanan wisata di  kota Bogor dengan waktu tempuh yang
paling optimal. Hasil uji  coba website menggunakan pengujian blackbox menunjukkan bahwa semua  fungsi  pada  website  dapat  berjalan  dengan  baik.  Rute  yang  dihasilkan  pada  website hanya mempertimbangkan waktu pada saat tertentu tidak mempertimbangkan waktu yang riil [3].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Akhmad  Roihan,  Khairuddin  Nasution,  dan  Mhd Zulfansyuri  Siambaton  pada  tahun  2022  yang  berjudul  Implementasi  Algoritma  Greedy Kombinasi  dengan  Perulangan  pada  Aplikasi  Penjadwalan  Praktikum.  Pada  penelitian  ini dibuat aplikasi penjadwalan praktikum yang menerapkan algoritma greedy kombinasi dengan perulangan yang menggunakan parameter dua ruangan, 4 dosen yang mengajar, dengan 12 mata kuliah  praktikum  dan  8  kali  pertemuan  setiap  mata  kuliah  praktikum,  sehingga  didapatkan kesimpulan, pembuatan jadwal lebih efisien waktu dan hasil jadwal yang tidak terjadi bentrok dan  output  yang  sesuai  dengan  algoritma  yang  digunakan.  Aplikasi  ini  menjadwalkan praktikum  sesuai  semester,  hanya  dilakukan  pada  dua  ruangan,  serta  dosen  dan  mata  kuliah praktikum sehingga implementasi dari algoritmanya kurang maksimal untuk kedepannya dalam pemanfaatan  algoritma  ini  bisa  dilakukan  dengan  permasalahan  lain  yang  mana  bisa memaksimalkan  potensi  dari  algoritma  ini.  Selain  itu,  aplikasi  ini  menggunakan  algoritma greedy  dengan  perulangan  untuk  implementasi  pada  pembuatan  jadwal  praktikum Laboratorium  Program  Studi  Teknik  Informatika  yang  mana  ada  beberapa  batasan  dalam penggunaaanya [4].
Penelitian yang dilakukan oleh Harming Puja Kekal, dkk pada tahun 2021 yang berjudul Analisa  Pencarian  Rute  Tercepat  Menuju  Tempat  Wisata  Pulau  Kumala  Kota  Tenggarong Menggunakan Algoritma Greedy. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan rute tercepat dari Samarinda  ke  Pulau  Kumala  dengan  mempertimbangkan  jarak  dan  waktu  menggunakan algoritma greedy. Untuk menentukan rute perjalanan dengan jarak terpendek dan waktu yang cepat  dapat  dilakukan dengan menggunakan solusi  pendekatan  algoritma Greedy.  Algoritma Greedy  membentuk  solusi  langkah  per  langkah  dan  terdapat  beberapa    pilihan  yang memberikan hasil terbaik dengan membuat pilihan optimum lokal pada setiap langkah sehingga diperoleh  solusi  optimum  global.  Pencarian  rute  tercepat  tersebut  dapat  membantu  untuk menentukan  sebuah  rute  tercepat  dari  tempat  asal  menuju  tempat  lain  dengan mempertimbangkan  jarak  perjalanan.  Dengan  demikian  kita  tidak  akan  membuang  banyak waktu dalam perjalanan. Implementasi dalam algoritma Greedy yaitu  mencari sebuah rute atau jalan alternatif terpendek yang memiliki jarak antar node [5].
Kesimpulan  dari  penelitian  sebelumnya  menghasilkan  bahwa  algoritma  Greedy memberikan  alternatif  langkah  yang  optimal  sehingga  mengifiensikan  waktu  dan  biaya, sedangkan  peneliti  melakukan  penelitian  ini  membandingkan  algoritma  greedy  yang berbanding  dengan  algoritma  Dijkstra  dalam  pemilihan  rute  distribusi  bantuan  pasca  banjir. Simulasi  pada  data  peta  wilayah  banjir  Indonesia  menunjukkan  bahwa  algoritma  Dijkstra menghasilkan waktu tempuh rata-rata yang lebih pendek, namun algoritma greedy lebih mudah diimplementasikan  dan  lebih  hemat  memori.  Pilihan  algoritma  optimal  tergantung  pada ketersediaan informasi, prioritas distribusi, dan sumber daya yang tersedia. Serta dibandingkan dengan algoritma Greedy yang terdahulu ialah penelitian yang saya lakukan ini berbasis website dan  dapat  diakses  secara  online  dibandinkan  penelitian  yang  tedahulu  hanya  melakukan perhitungan manual saja.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kecamatan  Merbau  Kabupaten  Labuhan  Batu  Utara, Kecamatan Merbau, terletak di kabupaten Labuhan Batu Utara, memiliki luas wilayah sekitar 355,90 km² dan dihuni oleh sekitar 36,532 jiwa yang tersebar di 18 desa, seperti Aek Hitetoras, Aek  Tapa,  Babusalam,  Belungkut,  Lobu  Rampah,  Marbau  Selatan,  Perkebunan  Brussel, Perkebunan  Merbau  Selatan,  Perkebunan  Milano,  Perkebunan  Pernantian,  Pulo  Bargot,
Simpang Empat, Sipare-pare Hilir, Sipare-pare Tengah, Sumber Mulyo, dan Tubiran. Namun, Kecamatan  Merbau  adalah  wilayah  yang  sering  menghadapi  risiko  tinggi  terhadap  bencana banjir, yang dapat berdampak signifikan pada aspek sosial dan ekonomi masyarakat setempat. Prosedur  penelitian  adalah  tahapan-tahapan  yang  digunakan  dalam  penelitian.  Prosedur penelitian  ini  memungkinkan  penelitian  dilakukan  secara  sistematis  dan  objektif,  sehingga menghasilkan penelitian yang berkualitas dan bermanfaat [5]. Metode kuantitatif yaitu sebuah metode  penelitian  yang  menggunakan  data  berupa  angka  untuk  menjawab  pertanyaan penelitian. Tujuan penelitian kuantitatif adalah untuk menguji hipotesis tentang fenomena yang diteliti melalui pengumpulan data yang dapat dihitung . Proses pengolahan data dimulai dengan mempelajari  seluruh  informasi  yang  tersedia  dari  berbagai  macam  sumber,  yaitu  dari  hasil wawancara,  pengamatan  langsung,  dokumen  pribadi  subjek  penelitian,  dokumen  resmi pemerintah, gambar, dan foto [6]. Metode kuantitatif merupakan salah satu metode penelitian yang  paling  banyak  digunakan.  Metode  ini  disebut  tradisional  karena  telah  digunakan  sejak lama  dan  dianggap  sebagai  standar  dalam  penelitian.  Metode  ini  disebut  positivistik  karena didasarkan  pada  filsafat  positivisme,  yang  menekankan  pada  pentingnya  data  empiris  dan objektivitas. Metode ini disebut ilmiah karena memenuhi kaidah-kaidah ilmiah, yaitu empiris, konkret, terukur, objektif, sistematis, dan rasional. Metode ini disebut discovery karena dapat dikembangkan  sesuai  dengan  perkembangan  ilmu  pengetahuan  [7].  Metode  penelitian kuantitatif dapat dibedakan berdasarkan tujuan, desain, dan teknik pengumpulan data [8].

## 3.1 Algoritma Greedy
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu  algoritma  Greedy,  Algoritma  greedy bekerja dengan memilih  langkah  terbaik  pada  setiap  langkahnya,  tanpa  harus mempertimbangkan  dampak  keseluruhan.  Algoritma  greedy  adalah  satu  teknik  penyelesain masalah yang biasa digunakan untuk menyelesaikan permasalahan optimasi [9]. Algoritma ini Algoritma  yang  dapat  memilih  sebuah  rute  yang  diambil  dahulu  untuk  memberikan  suatu alternatif lokal agar menghasilkan alternatif optimal dengan menyeluruh sehinggadiperoleh rute tercepat  dari  lokasi  awal  hingga  lokasi  yang  dituju.  Algoritma  Greedy  bekerja  dengan  cara mencari rute terpendek dari satu node ke node lainnya, dengan mempertimbangkan jarak antar node [10]. Algoritma Greedy juga bekerja mencari rute terpendek dari satu titik ke titik lainnya, dengan  memilih  titik  terdekat  pada  setiap  langkahnya  [11].  Algoritma  Greedy  merupakan algoritma  yang  mudah  dipahami  dan  dapat  diterapkan  pada  berbagai  masalah,  dengan  hasil yang cukup optimal [12]. Untuk mendapatkan gambaran yang lebih terperinci tentang aplikasi pencarian lokasi sekolah terdekat, maka dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart
1. Pertama dengan kata awal mulai yaitu  user membuat sistem algoritma greedy rute terdekat
dengan memilih tepi terkecil hingga semua simpul dijangkau.
2. Kemudian, ia menerima input untuk memilih simpul awal dan tujuan. Dan sistem menunggu input pemilihan simpul awal dan tujuan.
3. Kemudian,  sistem  meminta  input  dari  pengguna  untuk  memilih  simpul  tujuan.  Pengguna dapat  memilih  simpul  tujuan  dengan  berbagai  cara,  seperti  dengan  memasukkan  nama simpul,  koordinat  simpul,  atau  nomor  simpul.  Setelah  simpul  tujuan  dipilih,  sistem  akan mulai menghitung rute terpendek dari simpul awal ke simpul tujuan.
4. Dengan diberikan data melalui simpul maka algoritma greedy bekerja dengan memecahkan masalah  dengan  membuat  pilihan  yang  terbaik  yang  tersedia  pada  saat  itu,  tanpa memperhatikan konsekuensi  ke depan. Karena pada hakikatnya Algoritma Greedy adalah algoritma untuk menemukan solusi optimal untuk masalah optimasi dengan menyelesaikan masalah langkah demi langkah
5. Setelah  mendapatkan  pilihan  atau  simpul  yang  optimat,algoritma  greedy  otomatis menujukan hasil simpul mana yang terbaik untuk mencapai tempat tujuan.

## 3.2 Sistem Informasi Geografi
GIS  dapat  digunakan  untuk  menyediakan  data  spasial  yang  diperlukan  oleh  algoritma greedy. Data spasial ini dapat berupa data titik, data garis, data poligon, atau data raster [13] Misalnya, jika kita ingin mencari rute terpendek antara  dua kota, kita dapat menggunakan GIS untuk  membuat  peta  yang  menunjukkan  lokasi  kedua  kota  tersebut.  Peta  tersebut  kemudian dapat digunakan oleh algoritma greedy untuk mencari rute terpendek berdasarkan jarak antara kedua  kota  tersebut.  GIS  dan  algoritma  greedy  dapat  saling  melengkapi  dalam  mencari  rute terpendek.  GIS  dapat  digunakan  untuk  menyediakan  data  spasial  yang  diperlukan  oleh algoritma greedy. Algoritma greedy kemudian dapat digunakan untuk mencari rute terpendek berdasarkan data spasial tersebut.

## 3.3   Metode Pengembangan
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  model waterfall. Model ini dipilih karena memiliki tahapan-tahapan yang jelas dan terstruktur. Setiap tahapan  harus  diselesaikan  terlebih  dahulu  untuk  menghindari  terjadinya  kesalahan  dan memastikan hasil yang diinginkan tercapai. Tahapan-tahapan model waterfall dapat dilihat pada Gambar  2 berikut.

## Gambar 2. Tahapan waterfall
Metode Waterfall ini mempunyai Tahapan seperti dibawah ini:
1. Analisa  Kebutuhan  :  Kebutuhan  sistem  dikumpulkan  dari  pengguna  untuk  dianalisis  dan dirancang agar sistem  dapat memenuhi kebutuhan pengguna. Seperti menentukan simpul awal dan tujuan, Simpul awal adalah  simpul  tempat perjalanan dimulai, sedangkan simpul tujuan  adalah  simpul  tempat  perjalanan  berakhir.dan  menetukan  kriteria  ini  dapat  berupa jarak, waktu, atau biaya.
2. Perancangan  Sistem  :  Perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  dirancang  untuk  memenuhi kebutuhan sistem yang telah dianalisis.Sistem pencarian rute terpendek meliputi identifikasi kebutuhan  pengguna,  pemodelan  sistem,  perancangan  antarmuka  pengguna,  dan perancangan basis data.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
3. Implementasi:  Sistem  yang  telah  dirancang  diimplementasikan  dengan  menggabungkan unit-unit  program  menjadi  satu  kesatuan.  Implementasi  pencarian  rute  terpendek  dimulai dengan pembuatan kode program, dilanjutkan dengan pengujian unit, dan diakhiri dengan pengujian sistem."
4. Testing: Sistem yang telah diimplementasikan diuji untuk memastikan bahwa sistem dapat memenuhi kebutuhan pengguna.  Terdapat dua jenis pengujian  yaitu  Pengujian  fungsional: Tahap ini penting untuk dilakukan  agar sistem
Informasi dapat menjalankan fungsi-fungsinya secara benar. Pengujian fungsional dapat membantu untuk memastikan bahwa sistem informasi dapat memenuhi kebutuhan pengguna. Pengujian  non-fungsional:  Tahap  ini  penting  untuk  dilakukan  agar  sistem  informasi  dapat memenuhi aspek-aspek non-fungsional, seperti kinerja, keamanan, dan keandalan. Pengujian non-fungsional dapat membantu untuk memastikan bahwa sistem informasi dapat digunakan dengan  aman  dan  dapat  diandalkan  [14].  Pada  penenelitian  ini  penulis  akan  menggunakan metode  pengembangan  system  waterfall  dalam  mengembangkan  pencarian  rute  distribusi bantuan  tercepat  pasca  banjir  di  kecamatan  merbau  mengunakan  algoritma  greedy.  Karena Secara umum, analisa kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan testing  merupakan empat  tahap  penting  dalam  pengembangan  sistem  informasi.  Tahap-tahap  ini  penting  untuk dilakukan  agar  sistem  informasi  yang  dibangun  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna  dan dapat berfungsi dengan baik.

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

## 4.1 Analisis Sistem Berjalan
Analisis sistem yang sedang berjalan merupakan penjelasan tentang sistem yang sedang berjalan  pada  kecamatan  Merbau  kabupaten  Labuhan  Batu  Utara  untuk  mendistribusikan bantuan banjir.Bantuan banjir di bawa oleh petugas BNPB (Badan Nasional Penanggulangan Bencana)  namun  masih  menggunakan  cara  sederhana  yaitu  melihat  google  maps  dan  tidak menunjukan jalan yang cepat untuk menuju ke tempat tujuan. Google Maps tidak selalu dapat menghasilkan hasil yang optimal. Misalnya, jika kondisi  lalu lintas berubah secara tiba-tiba, maka  Google  Maps  mungkin  tidak  dapat  memperhitungkan  perubahan  tersebut  secara cepat,Google maps mencari jalan yang hanya tersedia namun tidak mencari jalan tercepat untuk mencapai  posko  tersebut  makanya  sering  terjadi  keterlambatan  dalam  pengiriman  bantuan. Berikut flow map sistem yang sedang berjalan  ditampilkan dalam Gambar 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Adapun  sistem  yang  berjalan  saat  ini  di  masyarakat  Merbau  saat  ingin  membantu memberikan bantuan pasca banjir adalah menyerahkanya kepada pihak BPBD dan petugasnya membawa mengikuti rute yang diberikan oleh google maps.
a. Masyarakat/pemerintah memberikan bantuan kepada petugas BNPB yang sedang bertugas di berbagai tempat yang terkena banjir.
b. Kemudian  petugas  mengecek/memeriksa  bantuan  yang  diberikan  apakah  layak  dan  tepat dengan kebutuhan yang diperlukan korban di posko,biasanya ialah obat- obatan,sembako,pakaian  dan  lain  sebagainya.jika  layak  akan  dibawa  dan  jika  tidak  layak akan dikembalikan.
c. Jika layak maka petugas akan membawa ke posko tempat para korban di ungsikan dengan menggunakan google maps yang menampikan rute untuk mencapai tujuan.
d. Dan  jika  sudah  sampai  petugas  akan  memberikan  bantuan  tersebut  kepada  korban  yang sedang membutuhkan. Adapun kelemahan menggunakan google maps untuk menunjukan rute menuju posko tujuan ialah :
1. Goggle  Maps  tidak  mmeberikan  rute  tercepat  untuk  menuju  ke  tempat  tujuan,kita membutuhkan  sistem  yang  bisa  menunjukan  rute  tercepat  karena  bantuan  itu  sangat penting untuk korban banjir yang tidak pasti keadaanya.
2. Google Maps juga tidak memberikan informasi terkait lokasi yang di tuju karena Google Maps hanya memberikan informasi rute saja.
Oleh karena itu,penulis berinisiatif untuk membuat trobosan baru karena adanya sebuah peluang  dengan  cara  memanfaatkan  perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat menggunakan  Algoritma  Greedy  untuk  mendukung  keputusan  para  petugas  BNPB  memilih rute  tercepat  sampai  tujuan,dengan  adanya  sistem  yang  sedang  penulis  buat  ini  diharapkan bahwa  pengiriman  bantuan  akan  lebih  efisien,efektif  dan  aman  agar  para  korban  dapat diselamatkan dan meminimalisir jatuhnya korban yang meninggal dunia.

## 4.2 Analisis Sistem Usulan
Menganalisis sistem merupakan langkah berikutnya setelah mengumpulkan data penting dalam penelitian  ini.  Langkah ini bertujuan untuk memahami sistem yang ada sehingga dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  merancang  atau  memperbaiki  sistem  tersebut  [15].  Analisis kerangka kerja saat ini merupakan proses penting untuk mengidentifikasi dan menilai masalah yang ditimbulkan oleh kerangka tersebut.  Proses  tersebut  menghasilkan jawaban yang dapat digunakan  untuk  memperbaiki  dan  menyempurnakan  permasalahan  yang  dibuat  secara mekanis.  Berikut  adalah  penjelasan  singkat  kerangka  kerja  yang  saat  ini  aktif,  yang  dapat digunakan untuk memahami cara  kerja kerangka tersebut ditampilkan dalam Gambar 4.
Gambar 4. Analisis sistem usulan
Pertama admin dapat mengakses website dan akan menampilkan menu utama,selanjutnya admin akan diperintahkan memasukan password dan user name jika benar maka akan dibawa ke laman admin jika salah maka akan Kembali  ke menu login,setelah memasukan username dan password admin akan menambah tujuan destinasi dengan menambahkan data tempat dan system akan memunculkan daftar destinasinya.

## 4.3 Use Case Diagram (UCD)
Use  Case  Diagram  (UCD)  adalah  diagram  yang  digunakan  untuk  menggambarkan interaksi antara kerangka kerja dengan pengguna. Diagram ini berisi seri langkah yang dapat dilakukan  oleh  pengguna  untuk  berinteraksi  dengan  kerangka  kerja  [16]  ditampilkan  dalam Gambar 5.

## Gambar 5. Use case diagram
Disini admin memegang kendali penuh atas website ini dimana admin dapat login/logout jika  diperlukan,admin  dapat  juga  mencari  destinasi  tempat  yang  akan  dituju  dan  dapat  juga menambah data destinasi tempat yang akan dituju. tidak hanya mencari destinasi, tujuan admin juga  dapat  mecari  node  tujuan  tempat  serta  membuat  graph dan  jalur sedangkan pengunjung hanya dapat mencari destinasi tujuan dan mencari jalur saja.

## 4.4 Nama Lokasi
Lokasi pada kecamatan Merbau ini sangat sering dilanda banjir maka dari itu didirikan 4 posko banjir antara lain di jelaskan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Lokasi posko banjir Tempat Posko Besar Posko Pengungsi SDN 114355 Bulungihit 40Meter x 20Meter 200 jiwa Lapangan Pancasila sakti 50Meter x 25Meter 250 jiwa Sipare-Pare Hilir 40Meter x 25Meter 300 jiwa Marbau Selatan 50Meter x 25Meter 300 jiwa
Lokasi yang penulis ambil adalah posko memang sering mengalami banjir dan kesulitan untuk menemukan rute tercepat antar posko saat banjir. Diketahui bahwa titik awalnya adalah SDN 114355 Bulungihit yang akan menuju lapangan pancasila sakti Merbau,Adapun rute yang akan dijalani menuju tempat itu seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Nama lokasi Simbol Nama Tempat A SDN 114355 Bulungihit B Desa Kmp 5 Bulungihit C Desa 5K D Desa Perk. Brussel E Desa Aek Hitetoras F Desa Belungkut G Perkebunan Kelapa sawit H Desa Taman Sari I Lapangan Brussel J Desa Simpang 4 K Merbau L Lapangan Merbau
Tabel diatas menjelaskan nama-nama titik rute yang akan dijalanin dari titik A menuju ke titik L dengan bobot setiap sisi menyatakan jarak dari titik satu ke titik yang lain. Selanjutnya ialah rumus Algoritma Greedy,untuk mencari rute terpendek menuju posko saya mengunakan algoritma Greedy sebagai pendukung,Algoritma Greedy dalam mencari rute terpendek dapat dirumuskan sebagai berikut
1. Periksalah semua sisi yang berbatasan langsung dengan node a, dan pilih sisi dengan bobot terkecil.nah sisi inilah yang pertama menjadi jalur terpendek,disimbolkan misalnya L(1)
2. Hitung: d(i) = panjang L(1) + bobot tepi dari simpulterakhir L(1) ke simpul i yang lain. Pada langkah ini, kita menghitung  jarak dari simpul  a  ke simpul  i.  Jarak tersebut  didefinisikan sebagai panjang jalur dari simpul a ke simpul i. Panjang jalur tersebut dapat dihitung dengan menjumlahkan bobot dari semua tepi yang dilewati.
3. Pilih d(i) yang terkecil. Bandingkan d(i) dengan bobot tepi (a, i).Jika bobot tepi (a, i) kurang dari d (i), maka L(2) =  L(1) U (tepi  simpul  akhir L (i) di  simpul  i). ada  langkah ini, kita memilih simpul i yang memiliki jarak terpendek dari simpul a. Jika  bobot tepi (a, i) lebih kecil dari jarak dari simpul a ke simpul i, maka simpul i akan menjadi simpul berikutnya dalam jalur.
Untuk memperjelas disini penulis akan mmebuat contoh, Misalkan sebuah graph ditampilkan dalam Gambar 6.

## Gambar 6. Contoh graph
Kita ingin menghitung jalur terpendek dari simpul A ke simpul C.
Langkah 1: Asumsikan bahwa simpul awal adalah simpul A. Langkah 2: Mulai dengan jalur kosong, L(1).
Langkah 3: Hitung jarak dari simpul A ke setiap simpul lain dalam graf. Ae B =1, A ke C =2, A ke D =2, A ke E = 4 Langkah 4: Pilih simpul dengan jarak terkecil, yaitu simpul B. Langkah 5: Tambahkan simpul B ke jalur, L(1). L(1)= A ke B
Langkah  6:  Perbarui  jarak  dari  simpul  A  ke  setiap  simpul  lain  dalam  graf,  dengan mempertimbangkan  jarak  dari  B A ke B =1, A ke C =2, A ke D =2, A ke E = 4,   B ke C =1 Langkah 7: Ulangi langkah 4-6 hingga semua simpul dalam graf telah dikunjungi. Pada langkah ini, kita akan berhenti karena semua simpul dalam graf telah dikunjungi. Jadi, jalur terpendek dari simpul A ke simpul C adalah A -> B -> C. Adapun screen maps dari posku pertama ke kedua yang daimbil dari aplikasi ditampilkan dalam Gambar 7.
Gambar 7. Screen maps

## 4.5 Pemilihan Rute
Berikut  adalah graf gambar  jarak antar  rute yang akan dilalui mulai  dari SDN 114355 Bulungihit sebagai posko pertama sampai lapangan sepak bola Merbau sebagai posko kedua yang sudah diberikan simbol ditampilkan dalam Gambar 8.

## Gambar 8. Peta jarak posko
Jalur  awal  yang  akan  dilalui  adalah  dari  titik  A  ke  titik  B  dengan  bobot  800M  dan estimasi waktu yang ditempuh 4 menit  dan  titik  A ke titik  C dengan  bobot 3,74KM  serta estimasi waktu  yang  ditempuh  ialah  10  menit,  sehingga memilih titik AB  dan AC karena ada 2 pilihan. agar lebih jelas ditampilkan dalam Gambar 9.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 9. Rute yang dipilih AB dan AC sebagai R1 dan R2
Dengan ditandainya garis berwarna biru sebagai petanda rute, kemudian mencari titik yang terdekat dari AB dan titik AC,titik AB berdekatan dengan titik BD dengan bobot 600M dan estimasi waktu yang ditempuh 3 menit ditampilkan dalam Gambar 10.
Gambar 10. Yang dipilih dari titik AB ke BD untuk R1
Dengan ditandainya garis berwarna hitam sebagai petanda rute, kemudian mencari titik yang  terdekat  dari  titik  BD  yaitu  titik  DH  dengan  bobot  850M  dan  estimasi  waktu  yang dibutuhkan adalah 3 menit ditampilkan dalam Gambar 11.

## Gambar 11. Yang dipilih dari titik BD ke DH untuk R1
Dengan ditandainya garis berwarna hitam sebagai petanda rute, kemudian mencari titik yang  terdekat  dari  titik  DH  yaitu  titik  HI  dengan  bobot  380M  dan  estimasi  waktu  yang dibutuhkan adalah  1 menit, ditampilkan dalam Gambar 12.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 12. Yang dipilih dari titik DH ke HI untuk R1
Dengan ditandainya garis berwarna hitam sebagai petanda rute, kemudian mencari titik yang  terdekat  dari  titik  DH  yaitu  titik  IJ  dengan  bobot  2,8KM  dan  estimasi  waktu  yang dibutuhkan adalah  11 menit, ditampilkan dalam Gambar 13.
Gambar 13. Yang dipilih dari titik HI  k e IJ
Dengan ditandainya garis berwarna hitam sebagai petanda rute, kemudian mencari titik yang  terdekat  dari  titik  IJ  yaitu  titik  JK  dengan  bobot  1,2KM  dan  estimasi  waktu  yang dibutuhkan adalah  5 menit, ditampilkan dalam Gambar 14.
Gambar 14. Yang dipilih dari titik IJ  k e JK
Dengan ditandainya garis berwarna biru sebagai petanda rute, kemudian mencari titik yang terdekat dari titik JK,sampailah kita pada tujuan yaitu lapangan sepak bola Merbau tempat dimana  posko  kedua  didirikan  dengan  memilih  rute  dari  titik  JK  dengan  bobot  900KM  dan estimasi waktu yang diberikan ialah 4 menit, ditampilkan dalam Gambar 15.
Gambar 15. Yang dipilih dari titik JK ke KL
Sampailah  kita  pada  tujuan  kita  yaitu  lapangan bola  kecamatan  merbau  dan  dapat disimpulkan  antara  lain;
Rute Pertama :AB BD
DH HI IJ JK KL Rute Kedua    :AC CF FJ JK KL Rute Alternatif :AB BE EG GH HI
IJ JK KL
Maka perhitungan optimasi dengan algoritma greedy di jelaskan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan
Dihasilkan optimasi sebagai berikut;
Rute 1: 800m + 600m + 860m + 380m + 2,84km + 1,28km + 930m = 7,7km dan total estimasi waktu yg dibutuhkan ialah(31Menit)
Rute  2  :3,74km  +  1,5km  +  4,7km  +  410m  +  1,74km  =12km  dan  total  estimasi  waktu  yg dibutuhkan ialah(55 Menit)
Rute  Alternatif  :1,6km  +  2,5km  +  2km  +  980m  +  1,94km  +  410m  +  1,74km  =  11km  dan total  estimasi waktu  yg dibutuhkan ialah(47 Menit)
Maka dari 3 pilihan rute terpendek yang harus ditempuh dari posko pertama ke posko kedua untuk mendistribusikan bantuan pasca banjir di kecamatan Merbau dengan urutan jalur 1  A-B-D-H-I-J-K  dan  jalur  2  dengan  urutan  A-C-F-J-K  serta  rute  tambahan  untuk  alternatif dengan  urutan  A-B-E-G-H-I-J-K  dan  dihasilkan  rute  terpendek  yaitu  dengan  jarak  tempuh 7,7km dan estimasi waktu yang dibutuhkan adalah 31 Menit dari lokasi SDN 114355 Bulungihit sebagai  posko  pertama  sampai  lapangan  sepak  bola  Merbau  sebagai  posko  kedua  dengan melewati rute 1.
Rute 1 Rute 2 Rute Alternatif Waktu R1 Waktu R2 Waktu RA A-B=800M A-C=3,74KM A-E=2,3KM 4 Menit 12 Menit 11 Menit B-D=600M C-F=1,5KM E-G=2,6KM 3 Menit 6 Menit 13 Menit D-H=860M F-J=4,7KM G-H=2KM 3 Menit 20 Menit 10 Menit H-I=380M J-K=410M H-I=380M 1 Menit 1 Menit 1 Menit I-J=2,84KM K-L=1,74KM I-J=2,84KM 11Menit 6 Menit 11 Menit J-K=1,28KM J-K=1,29KM 5 Menit 5 Menit K-L=930M K-L=930M 4 Menit 4 Menit
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 4.6 Implementasi Sistem
Halaman Login ditampilkan dalam Gambar 16.

## Gambar 16. Halaman login
Pada saat awal akan menampilkan menu login yaitu sebuah form yang harus pengguna masukan username dan password agar dapat mengakses sistemnya ditampilkan dalam Gambar 17.

## Gambar 17. Menu admin
Kemudian  menu admin  adalah tempat  admin mengisi segala data yang akan di  input seperti  menambah  data  destinasi,data  node,data  graph,hanya  admin  yang  bisa  mengisi  titik lokasi yang akan ditambahkan dan direkomendasikan ditampilkan dalam Gambar 18.

## Gambar 18. Mencari hasil rute terpendek
Kemudian  hasil  dari  pencarian  rute  terpendek  dengan  ditandai  marker  merah  sebagai pencari  rute  terpenek  dengan  memperhiungkan  jarak  hingga  sampai  ke  tempat  yang  sudah direkomendasikan beserta hasil jarak yang ditempuh dan juga durasi waktu yang ditempuh.

## 5 Kesimpulan
Kesimpulan  penelitian  Algoritma  Greedy  Untuk  Mendukung  Keputusan  Pemilihan Rute Distribusi Bantuan Tercepat Pasca Banjir Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering  terjadi  di  Indonesia.  Banjir  dapat  menyebabkan  kerusakan  infrastruktur  dan  kerugian materi. Untuk membantu korban banjir, diperlukan bantuan dari pemerintah dan masyarakat. Distribusi bantuan pasca banjir perlu dilakukan dengan cepat dan tepat agar korban dapat segera terbantu.  Algoritma  greedy  adalah  algoritma  yang  memilih  keputusan  terbaik  pada  saat  itu berdasarkan  informasi  yang  ada.  Algoritma  greedy  dapat  digunakan  untuk  menentukan  rute distribusi bantuan pasca banjir. Algoritma ini akan memilih rute yang memiliki jarak terpendek dari satu titik ke titik berikutnya. Kecamatan Merbau, salah satu wilayah di Kabupaten Labuhan Batu Utara, memiliki risiko cukup tinggi terhadap bencana banjir. Banjir di Kecamatan Merbau telah merendam ratusan rumah di beberapa desa, memaksa warga untuk mengungsi ke tempat- tempat  yang  lebih  aman.  Salah  satu  tantangan  utama  dalam  situasi  pasca  banjir  adalah pengiriman bantuan dengan cepat dan efisien ke lokasi yang membutuhkan. Dengan banyaknya rute  yang  terendam  air  menuju  posko  darurat,  menentukan  rute  tercepat  untuk  distribusi bantuan  menjadi  tugas  yang  rumit.  Algoritma  greedy  adalah  salah  satu  algoritma  komputasi yang  dapat  digunakan  untuk  mengatasi  tantangan  distribusi  bantuan  pasca  banjir.  Algoritma greedy  memungkinkan  kita  untuk  memilih  langkah  terbaik  pada  setiap  langkahnya.  dan dihasilkan  rute  terpendek  yaitu  dengan  jarak  tempuh  8,8km  dan  estimasi  waktu  yang dibutuhkan adalah 37 Menit dari lokasi SDN 114355 Bulungihit sebagai posko pertama sampai lapangan sepak bola Merbau sebagai posko kedua dengan melewati rute Desa Kampung 5, Desa Perk,Brussel, Desa Taman Sari, Desa Simpang 4 dan Merbau.

## Referensi
[1] S.  Miftakhudin,  “Strategi  Penanganan  Banjir  Rob  Kota  Pekalongan,” J.  Litbang  Kota Pekalongan , vol. 20, no. 1, pp. 29–38, 2021, doi:  10.54911/litbang.v20i.142.
[2] A. E. Putriasri et al. , “ Utilization of Mathematic and Lidar Modeling Technology in Wai Ruhu Ambon Flood Risk ,” J. Ilm. Desain dan Konstr. ,  vol. 19, no. 2, pp. 114–125, 2020.
[3] N.  N.  Sania  and  I.  Sari,  “Implementasi  Rencana  Perjalanan  Wisata  di  Kota  Bogor Menggunakan Algoritma Greedy Berbasis Website ,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 2, pp. 114–130, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i2.2390.
[4] A.  Roihan,  K.  Nasution,  and  M.  Z.  Siambaton,  “Implementasi  Algoritma Greedy Kombinasi  dengan  Perulangan  pada  Aplikasi  Penjadwalan  Praktikum,” sudo  J.  Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 42–50, 2022, doi: 10.56211/sudo.v1i2.8.
[5] 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.
[6] I. A. Siregar, “Analisis Dan Interpretasi Data Kuantitatif,” ALACRITY  J. Educ. , vol. 1, no. 2, pp. 39–48, 2021, doi: 10.52121/alacrity.v1i2.25.
[7] A. T. Hasibuan, M. Rosdiana Sianipar, A. D. Ramdhani, F. W. Putri, and N. Z. Ritonga, “Konsep dan Karakteristik Penelitian Kualitatif serta  Perbedaannya  dengan  Penelitian Kuantitatif,” J.  Pendidik.  Tambusai ,  vol.  6,  no.  Penelitian  Kualitatif,  p.  8690,  2022, [Online]. Available:  https://jptam.org/index.php/jptam/article/view/3730
[8] H. Syahrizal and M. S. Jailani,  “Jenis-Jenis Penelitian  Dalam+Penelitian Kuantitatif  dan Kualitatif,”  vol. 1, pp. 13–23, 2023.
[9] N.  N.  Sania  and  I.  Sari,  “Implementasi  Rencana  Perjalanan  Wisata  di  Kota  Bogor Menggunakan Algoritma  Greedy Berbasis Website,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 2, pp. 114–130, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i2.2390.
[10] 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.
[11] R.  Dwi  Septiana,  D.  Abisono  Punkastyo,  and  N.  Nugroho,  “KLIK:  Kajian  Ilmiah Informatika dan Komputer  Implementasi  Algoritma Greedy dan  Algoritma  A*  Untuk Penentuan Cost Pada Routing Jaringan,” Media Online) , vol. 3, no. 2, pp. 181–187, 2022, [Online]. Available:  https://djournals.com/klik
[12] A.  Roihan,  K.  Nasution,  and  M.  Z.  Siambaton,  “Implementasi  Algoritma Greedy Kombinasi  dengan  Perulangan  pada  Aplikasi  Penjadwalan  Praktikum,” sudo  J.  Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 42–50, 2022, doi: 10.56211/sudo.v1i2.8.
[13] M. A. Lasaiba, “Sistem Informasi Geografi dan Penginderaan Jauh dalam Pemetaan Zona Longsor Lahan di Kawasan Terbangun,” STRING  (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 7, no. 3, p. 344, 2023, doi: 10.30998/string.v7i3.16161.
[14] M. Usnaini, V. Yasin, and A. Z. Sianipar, “Perancangan sistem Informasi Inventarisasi Aset Berbasis Web Menggunakan metode Waterfall,” J.  Manajamen Inform. Jayakarta , vol. 1, no. 1, p. 36, 2021, doi: 10.52362/jmijayakarta.v1i1.415.
[15] I. R. Mukhlis, “Sistem Informasi Donor Darah Sistem Informasi Donor Darah Berbasis Web Menggunakan  Framework CodeIgniter Pada Unit  Transfusi Darah Palang Merah Indonesia (UTD PMI) Lumajang,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 1449–1465,  2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.2082.
[16] L. P. Arista, Y. S. Nugroho, P. Studi, T. Informatika, and U. M. Surakarta, “Pembelian Produk Berbasis Website Di Toko Sembako,” pp. 397–  404, 2020.