MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Desember 2020

## Algoritma Dijkstra untuk Penentuan Jarak Tempuh Terpendek Pengantaran Katering Pabrik

## THETA DINNARWATY PUTRI, WINARNO SUGENG, EKA SAFITRI
Program Studi Informatika Institut Teknologi Nasional Bandung Email: theta@itenas.ac.id
Received 25 Oktober 2020 | Revised 11 November 2020 | Accepted 30 November 2020

## ABSTRAK
Algoritma Dijkstra digunakan untuk menemukan jalur terpendek antara titik pada graf dan persamaan Haversine digunakan untuk mengukur jarak dari lokasi awal menuju  lima  lokasi  tujuan  yang  mana  lokasi  tersebut  merupakan  pabrik  yang berada di kota Cikarang dan lokasinya ada di sekitaran penyedia rumah catering. Perhitungan  dilakukan  setelah  sistem  mendapatkan  koordinat  latitude  dan longitude  pengguna  dan  lokasi  pabrik  yang  dituju.  Pada  penelitian  ini,  lokasi pengguna  dan  lokasi  pabrik  dilakukan  di  kota  Cikarang.  Sistem  mampu menampilkan prediksi jarak dan waktu tempuh untuk  rekomendasi dari urutan lima  pengantaran  dengan  penerapan  metode  algoritma  Dijkstra  dimana  proses yang  dilakukan  sistem  adalah  memperhitungkan  jarak  menggunakan  Haversine Formula, sehingga didapatkan waktu tempuh berdasarkan parameter kemacetan. selain  itu  API  mampu  memvisualisasikan  rute  setiap  tujuan  dari  titik  lokasi katering.
Kata  kunci :  Dijkstra,  Formula  Haversine,  PHP,  Jarak  terpendek,  Kecerdasan Buatan.

## ABSTRACT
The algorithm is used to find the shortest path between points on a graph. The Haversine formula is used to measure the distance from the initial location to the five  destination  locations  where  the  factory  is  located  in  Cikarang  and  the location is around the location catering house. Calculations are carried out after the system gets  the user’s latitude and longitude coordinates and  the intended factory.  In  this  study,  the  location  of  the  user  and  the  location  of  the  factory were carried out in the city of Cikarang. The system is suitable to display distance and travel time predictions for recommendations from the order of five deliveries by applying the Dijkstra algorithm method. The process that is carried out by the system, calculates the distance using Haversine formula. Thus, the travel time is obtained bases on congestion parameters. In Addition, besides the API is able to visualize the route of each destination from the catering location point.
Keywords :  Dijkstra,  Haversine  Formula,  PHP,  Shortest  Path,  Artificial Intelligence.

## 1. PENDAHULUAN
Pangan merupakan usaha yang prospektif di Indonesia, sehingga perkembangan pangan dalam  bidang  industri  menghasilkan  minat  untuk  menekuni  bisnis  bidang  ini.  Bisnis katering  saat  ini  cukup  banyak (Harahap  &  Khairina,  2017) Beberapa  faktor  seperti faktor  manajemen  yang  masih  sederhana,  strategi  pemasaran  dan  berpindahnya konsumen untuk mencari alternatif produsen lain menyebabkan katering kurang mampu bertahan  lama (Budihartono,  2016) . Kurangnya  pelayanan  yang  diberikan  seperti konsumen tidak merasa puas atas keterlambatan dalam pengantaran makanan sehingga kualitas  makanan  menjadi  berkurang (Kamil,  Anra,  &  Sastypratiwi,  2015) . Manajemen  waktu  juga  harus  diperhatikan  baik  dalam  satu  kali  pengantaran menggunakan satu kendaraan agar dapat menghemat bahan bakar serta dari segi jumlah armada yang digunakan (Wijayanti, Prihandono, & Kusnandar, 2015) . Setiap jarak antar  pabrik  tentu  berbeda  namun  untuk  mengejar  waktu  jam  makan  karyawan  agar tidak adanya  keterlambatan  diperlukan perhitungan jarak terpendek untuk memilih jalur terbaik (Prianto & Kusnadi, 2018) . Pemilihan jarak terpendek dihitung dari titik awal pengiriman  titk  pengantaran  pabrik  yang  mana  untuk  meminimalisir  waktu  pengantaran katering pabrik di jam makan karyawan.
Penentuan  jarak  terpendek  dilakukan  dengan  menggunakan  peta  yang  sudah  ada (Gonzalez,  2016) dengan  cara  memilih  jalur  terbaik  dan  terpendek  dari  titik  awal  ke titik  tujuan,  sehingga  didapatkan  hasil  yaitu  waktu  tempuh  perjalanan  dan  urutan pengantaran yang mana terlebih dahulu diantar (Junanda, 2016) . Namun hal tersebut dirasa  kurang  maksimal  karena  memakan  waktu  untuk  menentukan  sendiri  dari  jalur  - jalur yang ada dan memperkirakan sendiri perhitungan jarak terpendek dari tempat asal ke  tempat  yang  dituju (Effensi  &  Rosmala,  2018) .  Hal  tersebut  dikarenakan permasalahan  yang  muncul  seperti  pemutusan  jalur  terpendek dengan  adanya  kegiatan masyarakat,  kemacetan,  atau  jalan  rusak (Cantona,  Fauziah,  &  Winarsih,  2020) . Untuk itu diperlukan sistem yang dapat menentukan jarak terpendek dari titik asal ke titik tujuan untuk dapat membantu menemukan rute terpendek dan terbaik (Ismantohadi & Iryanto,  2018) .  Dalam  hal  ini  digunakan  algoritma Dijkstra  dalam  penentuan  jarak terpendek  tersebut  dengan  menerapkan Haversine  formula  yang  diterapkan  pada penentuan pengantaran katering dari titik awal yaitu rumah katering dan titik tujuan yaitu lima pabrik yang lokasinya berada di sekitar rumah katering tersebut yang mana masih di dalam  satu  kota  yang  sama  yaitu  kota  Cikarang.  Studi  kasus  dari  penelitian  ini  secara langsung  diambil  dari  satu  perusahaan  katering  di  kota  Cikarang,  kemampuan  dari katering tersebut adalah lima pengantaran dalam satu waktu. Permasalahan  utama dari perusahan katering tersebut adalah menentukan urutan pengantaran, hal mana kendala kondisi  jalan  dalam  hala  ini  kemacetan  jalan  setiap  waktu  berbeda,  sehingga  waktu pengiriman sangat berhubungan dengan penjadwalan. Oleh karena itu diperlukan sistem optimasi  penjadwalan  untuk  mendapatkan  waktu  optimum  dalam  pengantaran  katering berdasarkan  rute  atau  jarak  tempuh  terpendek  serta  meminimalisir  waktu  pengantaran katering di jam makan siang pabrik di satu kota untuk tujuan lokasi pabrik yang berada di sekitaran lokasi rumah pabrik.
Setiap  jarak  antar  pabrik  tentu  berbeda  namun  untuk  mengejar  waktu  jam  makan karyawan agar tidak adanya keterlambatan diperlukan perhitungan jarak terpendek untuk memilih jalur terbaik (Prianto & Kusnadi, 2018) . Algoritma Dijkstra digunakan sebagai metode  untuk  memecahkan  permasalahan  pencarian  rute  terpendek  dengan memperhatikan  kondisi  jalan  yang  ada.Dengan  menerapkan Haversine  formula  untuk membantu menghitung jarak  antara titik di permukaan Bumi menggunakan latitude dan longitude  yang  ada.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sistem  optimasi
penjadwalan  untuk  mendapatkan  waktu  optimum  dalam  pengantaran  katering berdasarkan rute atau jarak tempuh terpendek dengan menerapkan algotima Dijkstra dan Haversine formula, serta sistem dapat menampilkan model lintasan terpendek dan waktu yang dibutuhkan dalam pengantaran katering menuju setiap lokasi pabrik.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  di  kota  Cikarang  yang  mana  membutuhkan  data  jalanan, persimpangan yang ada, serta info jalur satu arah pada kota tersebut. Proses selanjutnya adalah  mengolah  data  tersebut  untuk  dapat  digambar.  Data latitude  dan longitude  dari map  sangat  dibutuhkan  untuk  proses  penggambaran  lokasi  pabrik  untuk  selanjutnya dilakukan proses intersection dengan batas wilayah kota Cikarang. Data yang telah masuk lalu  diproses  dengan  menghitung  jarak  tempuh  kendaraan.  Informasi  jarak  di  gunakan untuk  mengetahui  waktu  yang  optimum  menuju  lokasi  pabrik.  Status  kemacetan diputuskan  dengan  menyesuaikan  nilai  kecepatan  kendaraan  dengan  tabel  klasifikasi jalan. Informasi ini tertuju pada pihak pengguna.
Proses selanjutnya adalah melakukan rancang bangun sistem untuk satu kali pengantaran makanan dari satu perusahaan katering menuju ke banyak pabrik. Sistem mengolah data jarak,  dan  waktu  tempuh  setiap  tujuan.  Terdapat  parameter  bobot  kemacetan  untuk menghasilkan  urutan  rekomendasi  pengantaran  yang  didahulukan.  Titik  A    yaitu  lokasi awal katering berada, menuju beberapa pabrik   dengan notasi yang berbeda yaitu (  ,
, .
Pada Gambar 1 dijelaskan bahwa katering sebagai titik awal lokasi mencari urutan lokasi tujuan  yaitu  beberapa  pabrik  yang  tidak  ditentukan  jumlahnya  (Pabrik  1,  Pabrik  2,  …. Pabrik  n)  dimana  penentuan  urutan  diilakukan  berdasarkan  waktu  tempuh  paling optimum.
Gambar 1. Quick Design Proses Kerja Sistem yang Dibangun

## Gambar 2. Skema Umum Perancangan Sistem Penentuan Jarak
Pada Gambar 2  dijelaskan bahwa sistem diimplementasikan pada mobile device  sebagai client dan web application sebagai server. Setelah GPS menerima transmisi sinyal satelit dan  mendapatkan  koordinat user,  user  kemudian  diarahkan  untuk  memasukkan  tujuan secara  manual  sehingga Cloud  Database  membaca  data  besaran  koordinat  latitude  dan longitude.  Setelah  itu  dilakukan  proses  perhitungan  Algoritma  Dijkstra  untuk mendapatkan  rute  terpendek.  Input  awal  dan  tujuan  berupa node  diproses  dengan menghitungkan  nilai Dijkstra  dan  nilai  heuristic  yang  nodenya  termasuk  pada  openset. Setelah  itu  dilakukan  perhitungan  dan  didapat node    yang  dapat  dimungkinkan  untuk dilalui  dan  ditampilkan  pada  peta  sebagai path  terpilih. Logika Algoritma Dijkstra  yaitu lokasi  yang  berdekatan  dijadikan  satu  simpul  pada  graf  sedangkan  jalan  yang berpotongan  secara  langsung  dijadikan  sisi  dalam  graf.  Setelah  membentuk  model  graf kemudian menentukan jarak terpendek  menggunakan perhitungan Haversine. Haversine Formula digunakan untuk mengetahui jarak antar titik di permukaan Bumi dimana latitude dan longitude digunakan sebagai variabel masukan (Junanda, 2016) .
Gambar  3  merupakan flowchart  keseluruhan  sistem  penerapan  rute  terpendek  dengan tahapan sebagai berikut.
1. Pengguna  melakukan  pendataan  lokasi  pabrik-pabrik  kemudian Geometry  Location mengembalikan informasi spasial termasuk nilai koordinat dari lokasi yang dimasukkan oleh pengguna.
2. Sistem menampilkan lokasi awal dan tujuan beserta koordinat.
3. Dari koordinat lokasi awal dan tujuan yang telah didapat, sistem memproses dengan melakukan perhitungan jarak berdasarkan rumus Haversine formula dan menerapkan Algoritma Dijkstra untuk pencarian rute terpendek.
4. Sistem menampilkan data urutan pengantaran yang didahulukan, rute pada peta dan disertakan jarak, waktu tempuh pada antarmuka aplikasi smartphone.
Gambar  4 merupakan  subproses  dari  pendataan  lokasi  pabrik.  Pendataan  disini dimaksudkan  untuk  mengetahui  data  spasial  berupa  koordinat  setiap  pabrik  sebelum memulai aplikasi pada smartphone.
1. Data yang dibutuhkan yaitu nama  pabrik, alamat lokasi pabrik beserta titik koordinat lokasi pabrik.
2. Koordinat didapat dari Google API dengan proses geocoding. Untuk jumlah data yang dimasukkan  dan  disimpan  pada  sistem  adalah  minimal  satu  dan  tidak  ada  batasan maksimum.
Gambar 3. Flowchart  Sistem Penerapan Rute Terpendek
Gambar 4. Flowchart Pendataan Lokasi Pabrik
Gambar 5. Flowchart Perhitungan Menggunakan Algoritma Djikstra
Gambar 5 yang merupakan flowchart subproses perhitungan algoritma dijkstra. Sebelum sampai pada penentuan rute, ada beberapa tahapan untuk menghasilkan keluaran sistem yang diharapkan. Jarak diperhitungkan menggunakan Haversine formula yang merupakan salah  satu  persamaan  akurat  untuk  menentukan  jarak  antara  titik  -    titik  bumi  dengan memperhitungan  lengkung  bumi  untuk  penjelasannya  dapat  dilihat  pada  Gambar  6. Setelah  didapatkan  jarak  tempuh,  perhitungan  waktu  tempuh  dapat  dimulai  dengan dipengaruhi  bobot  kemacetan.  Algoritma Dijkstra  dapat  merekomendasikan  lintasan terpendek  berdasarkan  bobot  waktu  tempuh  yang  didapat  dengan  menerapkan  matriks Dijkstra.
Pada  Gambar  6  dijelaskan  mengenai  proses  perhitungan  jarak  tempuh  menggunakan persamaan Haversine formula dengan parameter katering dan pabrik-pabrik yang dituju. Variabel  yang  telah  diinisialisasikan  dengan  x  dan  y  adalah  koordinat latitude  dan longitude.  Pada  titik  awal  katering  divariabelkan  sebagai  x1,y1  dan  koordinat  pabrik diinsialisasikan  sebagai  x2n  dan  y2n  karena  jumlah  pabrik  tidak  dibatasi.  Proses perhitungan  jarak  dilakukan  dari node  terdekat  lokasi  awal  dan  node  terdekat  lokasi tujuan.  Setelah  mendapatkan  koordinat,  perhitungan  dilakukan  secara  berulang  dari tujuan pabrik awal hingga pabrik ke- n.
Gambar 6. Flowchart Perhitungan Haversine Formula

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Studi Kasus
Pada subbab ini dilakukan studi kasus untuk mencari jarak tempuh, waktu tempuh, dan perhitungan  matriks dijkstra.  Pada  kasus  ini  dilakukan  satu  titik  lokasi  perusahaan katering dengan pengantaran menuju dua perusahaan pabrik untuk diketahui mana yang dapat  didahulukan  pengantarannya.  Berikut  ini  adalah  tahapan-tahapan  yang  dibahas dalam studi kasus ini.
1. Mencari jarak tempuh setiap node.

## Gambar 7. Pencarian Jarak Tempuh Setiap Node
Gambar  7 merupakan  tampilan  peta  kota  Cikarang  yang  didalamnya  terdapat  gambar anak panah berwarna hijau menunjukan titik lokasi  Tistas sebagai lokasi awal katering. PT1  dan  PT2  merupakan  lokasi  tujuan.  Persimpangan  jalan  pada  peta  disebut node dimana node-node tersebut ditandai oleh titik merah pada tampilan peta.

## 2. Tampilan Peta yang Diperbesar
Gambar 8. Peta yang Diperbesar
Gambar  8 merupakan  tampilan  peta  pada  Gambar  7  yang  telah  diperbesar  sehingga nama-nama node terlihat jelas. Sebelum dilakukan tahapan proses pencarian jarak antar node terdapat delapan node yang terdeteksi yaitu N6365, N14569, N2636, N1851, N6013, N3382, N15898.
Tabel 1. Inisialisasi Penamaan Node Nama node asli Inisialisasi N6365 a N6013 b N3382 c N14569 d N15898 e N2636 f N1851 g N7862 h
Tabel  1 merupakan  inisialisasikan  nama-nama node  yang  asli  menjadi  nama  lain  yaitu huruf  abjad  berurut,  bertujuan  untuk  memudahkan  saat  penggambaran  tabel  proses matriks pencarian bobot terkecil setiap node yang masing-masing punya keterhubungan.
Tabel 2. Latitude dan Longitude Lokasi Perusahaan Lokasi Latitude Longitude Node Terdekat Tistas Catering (Start) Jalan Kedasih XI blok G1 no.2c -6.301847 107.163662 a PT1 Jalan Kedasih VII no.22 -6.301295 107.163995 g PT2 Jalan Kedasih V no.5 -6.300991 107.164768 e
Tabel 2 merupakan keterangan koordinat latitude dan longitude yang didapat dari sistem menggunakan Google  geocoding.  Setelah  koordinat  lokasi  didapatkan,  sistem  mencari node  yang  paling  dekat  untuk  dijadikan  titik  acuan  lokasi  node.Seperti  pada  kasus  ini
bahwa lokasi CT berdekatan dengan node a dan PT2 berdekatan dengan node e. Berikut dijelaskan perhitungan jarak tempuh menggunakan rumus Haversine Formula.
Tabel 3. Bobot Kemacetan Kondisi Jalan Bobot Normal 1 Ramai Lancar 0.8 Macet 0.65 Macet Parah 0.4
Tabel 3 merupakan penjelasan setiap nilai bobot kemacetan. Bobot ruas jalan didapatkan dari  asumsi  ruas  jalan  yang  memiliki  kapasitas  maksimal  kendaraan  yang  terdiri  dari kendaraan beroda empat dengan kecepatan rata – rata  40 km/jam. sehingga dipastikan pada  ruas  jalan  akan  terjadi  kemacetan  dengan  begitu  dapat  dipilih  salah  satu  jalur alternative  dengan  diiasumsikan  perbedaan  bobot  setiap  persimpangan  jalan  bahwa kondisi normal  merupakan  jalan  lancar  sehingga  diberi  bobot  1  yaitu  100%  kondisi  dari kecepatan  rata-rata  yang  didata.  Bobot  0.8  merupakan  80%  kondisi  jalan  ramai  lancar. Bobot 0.65 merupakan kondisi 65% dari kondisi normal yang berarti jalan macet dan 0.4 adalah macet parah.
Tabel 4. Jarak dan Hubungan Setiap Node Node Koordinat Hubungan Jarak antar node (km) Node Bobot Kemacetan a -6.301840782165527 107.16505432128906 b 0.4 0.03 h 1 0.158 b -6.301568984985452 107.16505432128906 c 0.4 0.031 g 0.65 0.159 a 0.65 0.03 c -6.330718040466309 107.1871109008789 d 1 0.028 f 0.4 0.159 b 0.8 0.031 d -6.301036357879639 107.1650390625 e 0.4 0.158 f 1 0.028 e -6.309691905975342 d 0.4 0.158 107.1411890930175781 f 0.8 0.028 f -6.311672687530518 107.14118194580078 e 0.65 0.028 c 0.65 0.159 g 0.65 0.031 g -6301599502563477 107.16361236572266 b 1 0.159 f 0.65 0.031 h 0.8 0.03 h -6.296785831451416 a 0.65 1.5 107.15249633789062 g 1 0.03
Tabel  4 yang  berisikan  hubungan  setiap node  dan  bobot  kemacetan  yang  telah ditentukan  dari  sistem.  Jarak  didapat  dari  perhitungan  yang  telah  dicontohkan sebelumnya.  Berikut  tahapan-tahapan  Pencarian  rute  terpendek  dan  waktu  tempuh dengan Algoritma Dijkstra menggunakan bobot kemacetan.
1. Menentukan kecepatan rata-rata kendaraan .
2. Menghitung matriks Dijkstra set node awal N6365 (lokasi katering)
3. Perhitungan bobot waktu tempuh (jam)
4. Konversikan waktu tempuh dari jam menjadi menit Selanjutnya  nilai  bobot  kemacetan  antara node  a  dengan  node  b  adalah  0.4  dan  jarak yang  didapat  adalah  0.03  km.  Setelah  waktu  tempuh  antar node  didapat,  selanjutnya dilakukan  penentuan  rute  terpendek  menggunakan  matriks dijkstra.  Berikut  dijabarkan terlebih  dahulu  hasil  waktu  tempuh  yang  telah  diperhitungkan  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Waktu Tempuh Seluruh Node Node keberangkatan Node tujuan Bobot Kemacetan Jarak tempuh Waktu tempuh a b 0,4 0,03 0,1125 c 1 0,158 0,237 b c 0,4 0,031 0,11625 g 0,65 0,159 0,366923 a 0,65 0,03 0,069231 c d 1 0,028 0,042 f 0,4 0,159 0,59625 b 0,8 0,031 0,058125 d e 0,4 0,158 0,5925 c 1 0,028 0,042 e d 0,4 0,158 0,5925 f 0,8 0,028 0,0525 f e 0,65 0,028 0,064615 c 0,65 0,159 0,366923 g 0,65 0,031 0,071538 g b 1 0,159 0,2385 f 0,65 0,031 0,071538 h 0,8 0,03 0,05625 h a 0,65 1,5 3,461538 g 1 0,03 0,045
Tabel 5 merupakan hasil waktu tempuh seluruh node yang telah didapat dari perhitungan bobot  tempuh.  Dimana  parameternya  terdapat node  keberangkatan  menuju  masing-
masing  titik  tujuan.  Titik  tujuan  tersebut  adalah node  yang  terhubung.  Waktu  tempuh yang didapat tersebut merupakan bahan yang diolah pada matriks dijkstra.
Tabel 6. Hasil Pengujian Pengantaran Katering Pabrik
Terdapat  5  lokasi  pabrik  yang  dimasukkan  dalam  daftar  tujuan  pengantaran  katering  di waktu yang sama. Sehingga dicarikan urutan pabrik mana yang pertama sampai terakhir untuk diantarkan makanannya. Hasil pengujian pertama didapatkan urutan pertama yaitu PT  Supernova  Flexible  Packaging  Cikarang  Plant,  urutan  kedua  adalah  PT  Supernova Flexible  Packaging  Cikarang  Plant,  urutan  ketiga  adalah  PT.  Bina  Niaga  MultiUsaha,  PT. Dinamika  Makmur  Sentosa  dan  pengantaran  terakhir adalah  PT.Asahi  Indonesia.  Urutan didapatkan berdasarkan jarak tempuh dan waktu tempuh dimana urutan pertama adalah waktu  dan  jarak  yang  bernilai  kecil.  Gambar  9  merupakan  hasil  implementasi  pada smartphone  berdasarkan  pengujian  yang  ada  pada  Tabel  6.  Dimana  urutan  pertama hingga akhir sama seperti keterangan Tabel 6.
Pengujian ke- Koordinat Katering Koordinat Pabrik Jarak Waktu Hasil Latitude Longitude Nama Pabrik Latitude Longitude Tempuh (km) Tempuh (menit) Urutan ke- - 6.3019297 107.16500840 000003 PT Supernova Flexible Packaging Cikarang Plant - 6.3098703,1 07 107.160201599 99994 1.58 3.25 2 - 6.3019297 107.16020159 999994 PT. Adaywinsa Electrical and Power -6.3072119 107.162996799 99997 1.64 3.17 1 - 6.3019297 107.16020159 999994 PT. Bina Niaga MultiUsaha -6.3097986 107.155240699 99992 1.91 3.75 4 1 Tistas Catering (start) - 6.3019297 107.16020159 999994 PT. Dinamika Makmur Sentosa - 6.312513999 99 107.154426100 00002 1.74 3.60 3 - 6.30192 97 107.16020159 999994 PT.Asahi Indonesia -6.3161217 107.179800800 00007 3.17 6.70 5
Algoritma Dijkstra untuk Penentuan Jarak Tempuh Terpendek Pengantaran Katering Pabrik
Gambar 9. Hasil Implementasi Pengujian Pengantaran Katering Pabrik

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian sistem didapatkan kesimpulan yaitu sistem dapat menerapkan Algoritma Dijkstra  untuk  optimasi  penjadwalan  berdasarkan  jarak  tempuh  terpendek  dengan perhitungan  jarak  menggunakan Haversine Formula. Berdasarkan perancangan studi kasus yang  telah  diterapkan  pada  sistem,  sistem  berhasil  memberi  alternatif  antrian  pengantaran ke  beberapa  pabrik  dengan  maksimal  lima  pabrik  dalam  satu  kali  pengantaran,  dimana urutan selanjutnya dijadikan pengantaran selanjutnya. Setelah di masukkan dua lokasi yang berdekatan,  sistem  menunjukkan  kegagalan  yaitu  sistem  tidak  dapat  melakukan  proses perhitungan sehingga hasil yang didapat adalah jarak tempuh dengan nilai 999999.0 km dan waktu tempuh 99999.0 menit. Dikarenakan pada kasus ini lokasi tujuan sangat berdekatan sehingga sistem hanya membaca satu koordinat dari node terdekat tersebut.

## DAFTAR RUJUKAN
Budihartono,  E.  (2016).  Penerapan  Algoritma  Dijkstra  untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Bagi  Penentuan  Jalur  Terpendek  Pengiriman  Paket  Barang  pada  Travel. Teknik Komputer Politeknik Harapan Bersama.
Cantona,  A.,  Fauziah,  F.,  &  Winarsih,  W.  (2020).  Implementasi  Algoritma  Dijkstra  pada Pencarian Rute Terpendek ke Musem di Jakarta.
Effensi,  I.,  &  Rosmala,  D.  (2018).  Pengukuran  Tingkat  Keakurasian  Jarak  dengan
Menerapkan Algoritma Dijkstra pada Sistem Zonasi.
Gonzalez,  A.  (2016).  Measurement  of  Areas  on  A  Sphere  using  Fibonnaci  and  Latitude  - Longitude Lattices.
Harahap, M. K., & Khairina, N. (2017). Pencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra. Jurnal & Penelitian Teknik Informatika.
Ismantohadi,  E.,  &  Iryanto.  (2018).  Penerapan  Algoritma  Dijkstra  Untuk  Penentuan  Jalur Terbaik  Evakuasi  Tsunami  -  Studi  Kasus  :  Kelurahan  Sanur  Bali. Jurnal  Teknologi Terapan.
Junanda, B. (2016). Pencarian Rute Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra Pada Sistem Infirmasi  Geografis  Pementaan  Statiun  Pengisian  Bahan  Bakar  Umum  .  Universitas Negeri Padang.
Kamil, M. I., Anra, H., & Sastypratiwi, H. (2015). Rancang Bangun Aplikasi Pencarian Rute Terpendek Lokasi Wisata Kuliner Kota Pontianak Berbasis Mobile.
Prianto,  C.,  &  Kusnadi,  M.  (2018).  Penerapan  Algoritma  Dijktra  untuk  Menentukan  Rute Terbaik pada Mobile E-Parking Berbasis Sistem Informasi Geografis.
Wijayanti,  S.,  Prihandono,  B.,  &  Kusnandar,  D.  (2015).  Mencari  Lintasan  Terpendek  dan Optimalisasi Kendaraan Pengangkut Sampah di Pontianak.