## ALGORITMA BEST FIRST SEARCH MENENTUKAN LINTASAN JALUR TERPENDEK PADA KOTA WISATA BUKITTINGGI

## Yosdarso  Afero
Manajemen Informatika, AMIK KOSGORO, Jl. Koto Panjang, Tj. Harapan, Kota Solok, Sumatera Barat email: yosfero@gmail.com

## Abstract
Searching is a method that is often used in solving cases of finding the shortest route, one method that is often used is the Best First Search method. The work process uses a heuristic function system. The problem in this case is the search for the shortest route by using a search with a graph system to change the point from one city to another to express the distance between cities. The purpose of this study is to determine the shortest path so that tourists can easily find locations and save time and costs in visiting tourist objects in the city of Bukittinggi. The advantage of the Best First Search Algorithm is that it is easy to find a solution to measure the distance between points to be visited. Using this algorithm, you will find the optimal solution. The use of BFS in geographic information systems can be used as a pathway to assist in system decision making. The results of the research to determine the shortest route obtained the value of the mileage of 12.3 km, travel time of 70 km and length of visit 270 minutes.

## Keywords: Searching, Best First Search Algorithm, Bukittinggi Tourism City, Distance

## Abstrak
Searching  merupakan  sebuah  metode  yang  sering digunakan  dalam  penyelesaian  kasus  pencarian rute  terpendek,  salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  yaitu  metode  Best  First  Search  Dengan proses kerja menggunakan sistim fungsi heuristik. Permasalahan pada kasus ini adalah pencarian rute  terpendek    dengan  menggunakan  pencarian  dengan  sistim  grap  mengubah  titik  kota  satu dengan  kota  yang  lainnya  untuk  menyatakan  jalur  jarak  antar  kota.  Tujuan  Penelitian  ini  adalah menentukan jalur terpendek agar para wisatawan mudah mencari lokasi serta penghematan waktu dan  biaya  dalam  mengunjungi  Objek  Wisata  yang  ada  di  Kota  Bukittinggi.  Kelebihan  Algoritma Best First Search mudah menemukan solusi untuk mengukur jarak antar titik yang akan dikunjungi, Dengan menggunakan algoritma ini akan menemukan solusi yang Optimal. Penggunaan BFS pada Sistim Informasi geografis bisa dijadikan sebagai jalur untuk membantu dalam Pengambilan  sistim keputusan. Hasil penelitian penentuak rute terpendek diperoleh nilai  Jarak Tempuh sebanyak 12,3 km, waktu tempuh 70 km dan lama kunjungan 270 menit.
Kata kunci : Searching, Algoritma Best First Search, Kota Wisata Bukittinggi, Jarak

## 1. PENDAHULUAN
Bukittingi  Merupakan  Kota  yang  terkenal dengan  Kota  Wisata  dan  pusat  perbelanjaan. Kota  Bukittinggi  memiliki  potensi  dalam perekonomian  urutan  ke  dua  di  propinsi sumatra Barat selain itu Kota Bukittinggi juga pernah sabagai ibu Kota Indonesia pada orde Pemerintahan  Republik  Indonesia.  Kota
Bukittinggi Kota  yang  memiliki  Pesona  yang luar  biasa  sehingga  para  wisatawan  baik  dari luar  daerah  maupun  luar  Negri  selalu menjadikan  kota  bukittingi  sebagai  tempat wisata yang selalu dikunjungi. Tujuan Utama Penelitian  ini  berupa  sistem  informasi penentuan rute terpendek agar para wisatawan mengetahui  jalur  yang  harus  dilewati  karena jarak  tempat  rekseasi  berdekatan,  sehingga diperlukan  informasi  jarak  rute  yang  paling
dekat  dan  tidak  melewati  rute  secara berulang.  Manfaat  dari  penelitian  ini  bagi wisatawan  adalah  penghematan  biaya,  waktu untuk mengunjungi tempat wisata yang ada di Kota Bukittinggi.
Aplikasi  AI  menjangkau  jauh  dan  tersebar luas.  Seseorang  dapat  dengan  mudah  melihat berbagai  aplikasi  area  langsung  dari  militer, aplikasi,  area  konsumen,eksplorasi  ruang angkasa  .  Kecerdasan  buatan (artificial Intelegence ) saat ini mampu membuka sebuah fenomena  baru  diberbagsai  bidang  seperti dibidang  pemerintahan  dan  bisnis, artificial intelegence saat  ini  mampu  menyelesaikan permasalahan  yang  lengkap  dalam  berbagai permasalahan. Konsep utama pada kecerdasan  buatan  untuk  membuat  dan menciptakan  sebuah  mesin  yang  mampu membantu pekerjaan manusia (al azizi, 2020). Artificial Intelegence sangat Populer saat(Sobron & Lubis, 2021). Dengan kemampuan  seperti  belajar,  penyimpangan, penilaian,  menyeles    aikan  masalah,  memori, pengetahuan  danpemahaman  bahasa  alami manusia(Chanda  Halim  &  Hendri  Prasetyo, 2018).
Serta  memperluas  fungsi  otak  manusia Kecerdasan  buatan (artificial  Intelegence ) saat  ini  mampu  membuka  sebuah  fenomena baru  diberbagsai  bidang  seperti  dibidang pemerintahan dan bisnis, artificial intelegence saat  ini  mampu  menyelesaikan  permasalahan yang  lengkap  dalam  berbagai  permasalahan. Konsep  utama  pada  kecerdasan  buatan  untuk membuat  dan  menciptakan  sebuah  mesin yang mampu membantu pekerjaan manusia.
Kecerdasan buatan
(artificial Intelegence ) saat ini mampu membuka sebuah fenomena  baru  diberbagsai  bidang  seperti dibidang  pemerintahan  dan  bisnis, artificial intelegence saat  ini  mampu  menyelesaikan permasalahan  yang  lengkap  dalam  berbagai permasalahan. Konsep utama pada kecerdasan  buatan  untuk  membuat  dan menciptakan  sebuah  mesin  yang  mampu membantu pekerjaan manusia.
Algoritma  pencarian  adalah  mekanisme pemecahan  masalah  yang  paling  umum  di dalam inteligensi buatan(Rafi, 2020). Metode Algoritma  Best  First  Search  adalah  sebuah bentuk metode dengan proses kerja membangkitkan  simpul  dari  simpul  yang sebelumnya.  Metode  BFS  yang  proses memilih simpul yang baru dengan biaya yang
paling  terkecil  dari  semua  simpul  yang memiliki  nilai  terdalam  dan  pernah  juga simpul tersebut dibangkitkan. Fungsi evaluasi  f(n)  merupakan  sebuah  fungsi evaluasi    best  first  search  dengan  penentuan simpul  terbaik.  Fungsi  ini  dapat  diperkirakan sebagai  simpul  yang  memiliki  simpul perkiraan  untuk  mencapai  nilai  Goal,  atau disebut  juga  sebagai  penggabungan  biaya perkiraan  atau  biaya  yang  sebenarnya.Dalam proses  pencarian  terbaik  pertama,kita  harus menyeleksi  node  node  yang  menggunakan fungsi heuristik yang sudah memadai di setip node  atau  simpul  dengan  menggunakan aturan  aturan  untuk  memperoleh  hasil pengganti.Pada  Fungsi  Heuristik  bagian  dari suatu  strategi  dalam  melakukan  proses pencarian ruang secara selektif,dengan konsep  kemungkinan  benar  paling  besar (Kuliah & Kuliah, 2019).
Menurut  Penelitian  (Apriandi  et  al., 2018b), menghasilkan Best-First Search (BFS) merupakan    metode  yang  membangkitkan simpul  berikutnya dari sebuah simpul terbaik diantara  semua leaf  nodes (simpul-simpul pada level terdalam) yang pernah dibangkitkan. Best-First Search (BFS) merupakan  kombinasi  dari  kelebihan  metode Depth-First dan Breath-First    Search .  Pada setiap  langkah  proses  BFS,    dipilih  simpul- simpul  dengan  menerapkan    fungsi  heuristik yang  memadai  pada  setiap    simpul  yang dipilih  dengan  menggunakan    aturan-aturan tertentu untuk menghasilkan penggantinya. Menurut  Pemaparan  solusi  (Bayi  & Anak,  2020)  Pada  ilmu  searching    algoritma Best First Seacrh dalam proses pencarian nilai solusi terbaik. Model bentuk Teknik best first search  menggunakan  bentuk  Teknik  dalam menggunakan  sebuah  pengetahuan  maslah yang  mana  menggunakan  penelusuran  yang menggunakan  arah  mencarian  menuju  arah penemuan.  Untuk  aplikasi  tipikal  seperti masalah jalur terpendek, fungsi evaluasi akan akurat  karena  memperhitungkan  jarak  atau nilai absolut.
Untuk  memperoleh  Hasil  yang  baik  dari metode  pencarian,ada  4  hal  yang  harus diperhatikan diantaranya:
1. Mendefeniikan  Permasalahan  dengan baik dan jelas
2. Menganalisa Masalah yang ada
Wisata Bukittinggi ,138-145 | 140
3. Mengumpulkan  serta  mempresentasikan ilnu pengetahuan dalam masalah
pencarian
4. Memilih  cara  dalam    pemecahan masalah, sehingga masalah bisa diselesaikan  (Hutahaean,  2018).  Metode Searching  dibagi  menjadi  dua  bagian yaitu : 1. Pencarian buta (Blind Search)
2. Pencarian terbimbing (Heuristic Search)  (Alfarisi,  2016)  Menurut  Penelitian
(Climbing,  2017)  bawah  ini  adalah  contoh penyelesaian  kasus  Traveling  Salesman Problem

## Gambar 1. Implementasi TSP
Rumus  yang  digunakan  untuk  pencarian nilai  Traveling Salesman Problem adalah n!
Rumus  TSP  (1) 2! (n-2)!
Pencarian  heuristik    terdiri  dari beberapa bagian,diantaranya:
a. Algoritma hill climbing
b. Best first search
c. Generate  and  Test  (pembangkitan  dan pengujian
d. algoritma A*,
e. Simulated annealing
Dalam  merancang  suatu  sistem  yang terkomputerisasi,  analisa  sistem  memiliki peranan  yang  sangat  penting  dalam  membuat rincian  aplikasi  yang  akan  dibuat.  Analisa sistem  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan mengevaluasi  permasalahan  yang  ada  dan nantinya diharapkan dapat menciptakan suatu sistem  yang  lebih  baik.  Kelemahan  dari algoritma Sequential Searching hanya mampu menyelesaikan  permasaahan  pada  tabel  yang elemennya  sudah  terurut  baik  menaik ( ascendin g)  maupun  menurun  ( descending ) (Rizaldi, 2020).
Pencarian Travelling Salesman Problem  merupakan  sebuah  masalah  mudah dimengerti  namun  susah  untuk  diselesaikan dalam pengerjaannya.TSP membahas masalah yang berhubungan dengan penentuan jarak  terpendek  dalam  proses  melakukan perjalanan  melewati  titik  tertendu  dengan ketentuan hanya boleh melewati satu kali titik dan  tidak  boleh  terjadi  sistem  perulangan melewati  titik  tersebut  atau  istilah  hanya boleh  melewati  1  kali  titi  tersebut.Bisa diartikan  jika  titik  tersebut  di  ibaratkan dengan  suatu  kota  atau  wilayah  yang  akan dilewati.Berdasarkan pembagiannya TSP dibedakan  menjadi  2  bagian  yaitu  simetris dan  asimetris  dengan  ketentuan  berdasarkan besarak  jarak  antar    2  kota  yang  akan diproses. Banyak metode pencarian data yang bisa  digunakan,  akan  tetapi  dibutuhkan sebuah metode yang bisa menjamin keakuratan  dan  keefesienan  proses  pencarian data  Masalah  dalam  pencarian  (Rizaldi,
2020).
lintasan  terpendek  pada  sebuah  grap termasuk  kedalam  bagian  optimasi.Grap biasanya  digunakan  dalam  mencari  lintasan terpendek, (weighted graph) adalah grap yang sesiap sisi diberi nilai atau bobot, bobot yang dimiliki sebagai jarak antar kota, tempat, dan waktu  pengiriman  barang  di  umpamakan sebagai  bobot  yang  memiliki  nilai  positif .Bentuk  lintasan  terpendek  (Rafi,  2020).  dek pada  jaringan  atau  kerangka  jalur  sebagai petunjuk  dalam perjalanan  suatu simpul atau titik  ke  simpul  lainnya.    tujuan  perjalanan beberapa  pilihan  jalur  yang  mungkin  untuk dijalani.  Saat  ini  banyak  metode  pencarian data  yang  bisa  digunakan,  namun  dibalik  itu dibutuhkan juga sebuah metode yang menjamin  keefesienan,  keakuratan  dalam proses  pencarian  dan  mempu  menyelesaikan permasalahan  tersebut  (Apriandi  et  al., 2018a).
Fungsi optimasi dalam sebuah pencarian nilai  dan  variabel  bisa  dikatakan  sebagai pencarian  yang  optimal,efektif  dan  efesien untuk memperoleh hasil yang diinginkan.Banyak
permasalah yang
berhubungan  dengan  optimasi  diantaranya permasalahan rute kendaraan (Vehicle
Routing  Problem/VRP).  Didalam  pencarian rute  yang  harus  dilalui,  masih  banyak  orang yang  menggunakan  peta  manual,  baik  itu untuk jalur yang harus dilalui dari satu lokasi
ke lokasi yang lainnya ataupun untuk sekedar mencari  suatu  lokasi  atau  tempat  tertentu (Ilwaru et al., 2017).
Menurut   (Juniansyah & Mesterjon, 2016) aplikasi  penentuan  rute  terpendek  untuk bagian pemasaran  Produk roti surya  dengan metode  best  first  search  menghasilkan kesimpulan  Ketepatan  dan  kecepatan  dalam melakukan perhitungan sehingga memberikan kemudahan dalam menentukan jarak
sehinggan pemasaran produk roti lebih efektif dan efiesien.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  membuat  Sebuah  Perancangan    yang terstruktur  dan  terkomputerisasi,  diperlukan sebuah  analisa  yang  berperan  sangat  penting untuk  memperoleh  bentuk  rincian  aplikasi yang  akan  diciptakan.Untuk  menyelesaikan permasalahan diharapkan mampu
menciptakan  sebuah  sistem    lebih  bagus (Siahaan, 2016) teknik pengumpulan datanya dilakukan secara gabungan, Untuk mendapatkan hasil Best First Search dibutuhkan juga sebuah analis dalam membuat  sebuah  perancangan    sistim  dan dapat  diintegrasikan  menjadi  sebuah  system dan  mampu  menyelesaika    permasalahan sebagai  mana  mestinya.  Langkah  selanjutnya yaitu  melakukan  pengujian  system,  dan  di lanjutukan  dengan  Analisa  terhadap  hasil yang  diperoleh  apakah  system  tersebut  sudah bekerja dengan baik.
Untuk  menyelesaikan  pencarian  rute terpendek  penentuak  lokasi  wisata  di  Kota bukitinggi adalah :
Gambar 2. Metode Penelitian
a. Pengumpulan Data
Untuk memperoleh hasil yang maksimal dibutuhkan informasi dan survai langsung  untuk  mendapatkan  hasil  yang akurat.
b. Menentukan titik awal Kota Wisata Proses  pertama  dalam  menyelesaikan kasus  Algoritma  Best  First  Search berupa  penentuan  titik  awal  dalam penentuan State awal.
c. Menghitung jarak tempat wisata. Dalam menentukan jarak masing masing tempat  wisata  diperlukan  Perhitungan agar  mudah  memilih  jalur  yang  paling terdekat  dan  menghindari  jalur  yang sama untuk mengunjungi tempat wisata.
d. Algoritma Best First Search
Algoritma  Best  First  Search  merupakan algoritma  yang  dijadikan  sebagai  acuan dalam  penentuan  jalur  terpendek  untuk memperoleh  informasi  dan  bermanfaat dalam penghematan waktu dan biaya
e. Rute Tependek Rute  terpendek  diperoleh  dari  proses pencarian  masing  masing  tempat  lokasi menggunakan pengukuran Faktorial dan sistim  perhitungan  KM  jarak  antar  sutu lokasi ke lokasi yang lain.
f. Hasil Akhir
Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses perhitungan  masing  masing  lokasi  yang akan  dikunjungi  sesuai  dengan  jarak terkecil.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data. Maka  proses  penyelesaian  kasus  untuk menentukan jarak objek wisata Kota Bukittinggi.  Data  yang  akan  diroses  berupa data jarak antar masing masing objek. Jumlah tempat  Rekreasi  di  kota  Bukittingginada  10 lokasi yang bisa dikunjungi oleh wisatawan.10  Tempat  yang  dikunjungi  di Kota Bukittinggi diantaranya : Tabel 1. Rute Perjalanan No Lokasi Kunjungan Gambar  Wisata  yang  akan dikunjungi
1
Jam Gadang
Pengumpulan Data Algoritma Best First Search Menentukan Titik Awal Pusat Kota Wisata Menghitung jarak tempat wisata Hasil Akhir
Wisata Bukittinggi ,138-145 | 142 2 Taman Margasatwa dan  Budaya Kinantan 3 Benteng  Fort de Kock 4 Jembatan Limpapeh 5 Lubang Japang 6
Ngarai Sianok
7 Rumah Kelahiran Bung Hatta
8 Janjang Saribu
9
Balai Kota

## 10 Sungai Jernih
Gambar di atas merupakan masing masing gambar  yang  akan  dilewati  wisatawan  yang akan  mengunjungi  Kota  wisata  Bukittinggi, sehingga  bisa  melihat  jarak  dan  rute  yang paling dekat dikunjungi terlebih dahulu.

## 3.1 PENENTUAN RUTE
Untuk  mengetahui  jarak  antar  masing masing  objek  wisata  maka  dibuat  sebuah analisi  yang  menggambarkan  Rute  wisata- Jarak  Tempuh,  Waktu  yang  digunakan  dan lama  waktu  kunjungan  di  objek  wisata tersebut. Dibawah ini merupakan gambar rute State awal yang akan di kunjungi.
Gambar 3. State Awal
Dibawah ini merupakan gambaran lokasi state  terakhir  yang  akan  dikungjungi  oleh para wisatawan agar memperoleh waktu yang semaksimal mungkin  dan  menghemat biaya yang akan dikeluarkan.

## Gambar  4. State Akhir
Berikut  ini  dapat  dilahat  masing  masing analisi:
Tabel 2. Rute Perjalanan No. Rute Wisata Jarak Tempuh Waktu Tempuh Waktu Kunjung - Start- Rumah Kelahiran Bung Hatta - - - 1 Rumah Kelahiran Bung Hatta- JamGadan g-Taman Margasatw a
dan Budaya Kinantan- Museum Rumah AdatBaanj uang- Jembatan Limpapeh- Benteng Fort de Kock-
Lubang Japang- Ngarai Sianok 1,2 km 6 Menit 120 menit 2 Ngarai Sianok- Jenjang Seribu 4,9 km 14 menit 45 menit 3 Jenjang Seribu- Balai Kota 6,0 km 18 Menit 60 menit 4 Balai Kota - Sungai jernih 13,8  km km 32 Menit 45 menit

## 3.2 HASIL GRAP
Hasil  gambar  grap  dari  ke  empat  ebjek wisata yang ada di kota bukittinggi adalah:
Gambar 5. Hasil Grap
Proses  pencarian  graf  bisa  dilakukan dengan  penyelesaian  algoritma  Best  First Search. Proses penyelesaian bisa digambarkan dengan flow chat dibawah ini:
Gambar 6. Aliran Flowchart
Berdasarkan tabel di atar rute yang akan di tempuh    diperoleh  keberhasilan  sistim Algoritma  sebesar  90%  untdengan    10  rute, namu  rute  rumah  Kelahiran  Bung  Hatta-Jam Gadang-Taman  Margasatwa  dan  Budaya Kinantan-Museum  Rumah  Adat  Baanjuang- Jembatan  Limpapeh-Benteng  Fort  de  Kock- Lubang  Japang-  Ngarai  Sianok  berada berdekatan berada pada 1 lokasi wisata maka rute  yang  dicari  hanya  rute  yang  memiliki jarak  yang  jauh  seperti  Jenjang  seribu,  balai kota dan Sungai Jernih.
Hasil yang diperoleh maka dapat disimpulkan  bahwa  untuk  Para  Wisatawan yang berkunjung ke Kota Bukittinggi memerlukan  jarak  tempuk  sebanyak,  waktu tempuh dan lama kunjungan.
Untuk menghitung kombinasi daerah yang dilewati oleh para wisatawan dilakukan sistim pergitungan untuk menentukan rute terpendek dalam menyelesaikan kasus Best First Search dapat  dilihat  dengan  penggunaan  rumus dibawah ini
=         4!
2!(4-2)!
=        4!   =6 2!   2!
Hasil percarian terdapat 6 angka kombinasi  dengan  memperhatikan  titik  awal grap  dimulai,  dan  tidak  boleh  melewati  kota lebih dari 1 kali.

## 3.3  HASIL KOMBINASI
Hasil  Kombinasi  grap  utuk  menentukan Jalur  Pariwisata  dapat  dilihat  Pada  Gambar Dibawah ini:
Tabel 3. Proses Pemutasi
Hasil
perhitungan Permutasi
memperoleh  nilai  1.4.3.2  sebagai  rute terpendek.  Totak  Perhitungan  Keseluruhan yang  diperoleh Jarak  Tempuh  sebanyak  12,3
km, waktu tempuh 70 km dan lama kunjungan 270 menit.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  akhir  implementasi Algoritma Best First Search dalam penentuan Rute  terpendek  untuk  mengunjungi  tempat wisata  di  Kota  Bukittinggi    diperoleh  nilai keberhasilan 90% dari hasil implementasi rute awal  yang  dikunjungi  terlebih  dahulu  yaitu Rumah  Kelahiran  Bung  Hatta-JamGadang- Taman  Margasatwa  dan  Budaya  Kinantan- Museum  Rumah  Adat  Baanjuang-Jembatan Limpapeh-Benteng  Fort  de  Kock-Lubang Japang-  Ngarai  Sianok-Jenjang  Seribu-Balai Kota dan Kota terakhir yang dikunjungi yaitu Sungai  jernih.  Waktu  yang  diperlukan  dalam perjalanan  wisata  dikota  Bukittinggi  adalah nilai  Jarak Tempuh sebanyak 12,3 km, waktu tempuh  70  km  dan  lama  kunjungan  270 menit.  Nilai  Jarak,  waktu  tempuh  dan  lama kunjungan    diperoleh  dari  penjumlahan keseluruhan  nilai  rute  yang  hasilkan  sebagai sistIm pengambilan Keputusan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Al azizi,  khalid mahfudh. (2020). Penerapan Algoritma Best First Search Pada Sistem Pakar  Untuk  Menentukan  Penyakit Pepaya  Berbasis  Web. InfoTekJar :
Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi  Jaringan , 2 (Vol  4,  No  2 (2020):  InfoTekJar  Maret:  in  PRESS), 0–4.
https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infote kjar/article/view/2344 Alfarisi, W. (2016). Pencarian Jalur Terpendek Pengirima N Barang
Menggunakan  Algoritma  A*  Studi Kasus  Kantor  POS  Besar  Medan). JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , 3 (1), 90–95.
http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v3i1.
58 Apriandi,  R.,  Rismawan,  T.,  &  Midyanti,  D.
M.  (2018a).  Penerapan  Metode  Best First  Search  (  Bfs  )  Untuk  Pencarian Lokasi  Spbu  Terdekat  Menggunakan . Jurnal Coding , Sistem Komputer Untan ISSN : 2338-493X . 06 (1), 1–11.
Apriandi,  R.,  Rismawan,  T.,  &  Midyanti,  D. M. (2018b). Penerapan metode best first
No Permutasi Jumlah Jarak Tempuh 1 1-2-3-4 24,7 km 2 1-2-4-3 23,6 km 3 1-3-2-4 18 km 4 1-4-3-2 16,6 km 5 1-4-2-3 12,3 km 6 1-3-4-2 25,8 km

## 145 | Jurnal JOISIE, Volume  5, Nomor  2 Desember 2021
search (bfs) untuk pencarian lokasi spbu terdekat  menggunakan  arduino  berbasis android. Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan , 06 (1), 1–11.
Bayi,  P.,  &  Anak,  D.  A.  N.  (2020).
Implementasi  Algoritma  Best  First Search Dalam Sistem Pakar Pertolongan Pertama Pada Bayi Dan Anak.
Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi , 10 , 116–122. Chanda  Halim,  &  Hendri  Prasetyo.  (2018). Penerapan  Artificial  Intelligence  dalam Computer Aided
Instructure(CAI).
Jurnal  Sistem  Cerdas , 1 (1),  50–57. https://doi.org/10.37396/jsc.v1i1.6 Climbing,  A.  H.  (2017).  Algoritma  Hill Climbing  Lecture  Timetabling  Using
Hill  Climbing. Prosiding  nasional Nasional Informatika dan sistem
Informasi 1, 98–105 . Hutahaean,  H.  D.  (2018).  Penerapan  Metode Best  First  Search  Pada  Permainan  Tic Tac Toe. Journal Of Computer Networks, Architecture and High Performance  Computing , 1 (1),  10–15. https://doi.org/10.47709/cnapc.v1i1.3 Ilwaru, V.  Y. I., Sumah, T., Lesnussa, Y. A., &  Leleury,  Z.  A.  (2017).  Perbandingan Algoritma Hill Climbing Dan Algoritma
Ant  Colony  Dalam  Penentuan  Rute Optimum. BAREKENG:  Jurnal  Ilmu Matematika  dan  Terapan , 11 (2),  139– 150. https://doi.org/10.30598/barekengvol11i ss2pp139-150 Juniansyah, A., & Mesterjon. (2016). Aplikasi  Penentuan  Rute  Terpendek Untuk Bagian Pemasaran. Media
Infortama , 12 (1), 31–40. Kuliah,  M.,  &  Kuliah,  M.  (2019). No sistem penjadwalan  wisata  kabupaten  nganjuk menggunakan algoritma best first search berbasis android April , 33–35.
Rafi,  F.  M.  (2020).  Aplikasi  Informed  dan
Uninformed  Search  Dalam  Penentuan Rute  Liburan  Keluarga. Sekolah  Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung .
Rizaldi,  R.  (2020).  Komparasi  Algoritma Sequential  Searching  dan  Interpolation Searching  Pada  Studi  Kasus  Pencarian Data Tilang Pengadilan Negeri Samarinda. Jurti , 4 (1), 86–92.
Siahaan,  A.  P.  U.  (2016).  Implementasi
algoritma hill climbing dan algoritma a* dalam  penyelesaian  penyusunan  suku kata  dasar  dengan  pola  permainan bintang  kejora jurnal  informatika Vol. 10, No. 2, Jul 2016. Jurnal Informatika , 10 (2), 1233–1243.
Sobron,  M.,  &  Lubis.  (2021).  Implementasi Artificial  Intelligence  Pada  System Manufaktur  Terpadu. Seminar  Nasional Teknik (SEMNASTEK) UISU , 4 (1), 1–7. https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/semna stek/article/view/4134