Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 29(1): 73-82. Doi: https://doi.org/10.35760/ik.2024.v29i1.10661
Maula et al, Implementasi Penggunaan Algoritma… https://doi.org/10.35760/ik.2024.v29i1.10661

## IMPLEMENTASI PENGGUNAAN ALGORITMA A* PADA PENENTUAN JARAK TERPENDEK DARI CILACAP KE YOGYAKARTA
1 Ahmad Satria Rizqi Maula, 2* Tundo, 3 Sopan Adrianto, 4 Kastum, 5 Nandang
Sutisna
1 Program Studi Informatika Universitas Nahdlatul Ulama Al Ghazali
Cilacap
2*, 3,4,5 Program Studi Teknik Informatika,Sekolah Tinggi Ilmu Komputer
Cipta Karya Informatika (STIKOM CKI)
1 satriariz4@gmail.com, 2* asna8mujahid@gmail.com,
4 sopan@stikomcki.ac.id, 5 kastum@stikomcki.ac.id,
6 nandang.sutisna@stikomcki.ac.id *) Penulis Korespondensi

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  efisiensi  penentuan  rute  terpendek  dari Cilacap  ke  Yogyakarta  dengan  menerapkan  Algoritma  A*.  Metode  penelitian  ini  melibatkan tahap  pengumpulan  data  perjalanan  untuk  memahami  kondisi  jalan  dan parameter  lain  yang memengaruhi  perjalanan.  Data  tersebut  kemudian  digunakan  untuk  membentuk  representasi graf,  menciptakan  suatu  model  yang  merefleksikan  koneksi  antar  lokasi  dan  memfasilitasi implementasi  Algoritma  A*.  Penggunaan  Algoritma  A*  memungkinkan  penemuan  jalur terpendek  dengan  meminimalkan  biaya  perjalanan.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa implementasi  ini  berhasil  meningkatkan  efisiensi  penentuan  rute  dengan  perbedaan  waktu tempuh yang signifikan dibandingkan dengan metode tradisional. Dalam konteks perancangan keputusan,  penelitian  ini  mengintegrasikan  kemampuan  pengambilan  keputusan  otomatis berdasarkan  analisis  data,  memungkinkan  sistem  untuk  merespons  perubahan  kondisi  jalan secara dinamis. Sehingga, penelitian ini tidak hanya meningkatkan akurasi penentuan rute tetapi juga berpotensi memberikan kontribusi pada pengembangan sistem navigasi yang adaptif dan efisien .
Kata Kunci : algoritma A*, cilacap, heuristik, rute, yogyakarta.

## Abstract
This research aims to improve the efficiency of determining the shortest route from Cilacap to  Yogyakarta  by  applying  the  A*  Algorithm.  The  research  method  involves  a  travel  data collection stage to understand road conditions and other parameters that affect travel. The data is then used to form a graph representation, creating a model that reflects the connections between locations and  facilitating  the  implementation  of  the  A*  Algorithm.  The  use  of  A*  Algorithm enables the discovery of shortest paths by minimising travel costs. Analytical results show that this  implementation  successfully  improves  routing  efficiency  with  a  significant  difference  in travelling time compared to traditional methods. In the context of decision design, this research integrates automated decision-making capabilities based on data analysis, allowing the system to dynamically  respond  to  changing  road  conditions.  Thus,  this  research  not  only  improves  the accuracy of route determination but also has the potential to contribute to the development of adaptive and efficient navigation systems.
Keywords : A* algorithm, cilacap, heuristic, route, Yogyakarta.

## PENDAHULUAN
Yogyakarta, atau sering dikenal dengan “Jogja” telah menjadi destinasi wisata favorit di  Indonesia.  Keberagaman  seni,  budaya, warisan  sejarah,  dan  keindahan  alam  yang dimiliki membuat kota ini dikenal sebagai kota budaya. Segala aspek keindahannya berpengaruh besar pada minat para wisatawan lokal maupun mancanegara untuk berkunjung. Yogyakarta juga dikenal sebagi Kota Pelajar, tercatat  129.853  mahasiswa  berkuliah  di Yogyakarta  per  tanggal  22  Desember  2023. Banyaknya  wisatawan  dan  mahasiswa  dari Cilacap  yang  singgah  dan  tinggal  di Yogyakarta membuat peneliti ingin berkontribusi  untuk  meningkatkan  efisiensi perjalanan masyarakat. Kendala yang dihadapi oleh  para  pelancong  yang  akan  menuju Yogyakarta dari Cilacap minimnya akses yang mereka  terima  terakait  rute  tersebut.  Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang dapat membantu pengguna dalam menemukan lokasi dan  kriteria  makanan  yang  diinginkan  [1]. Salah satu metode tersebut adalah menggunakan  algoritma  A*  (A  Star)  yang dapat membantu dalam mencari rute terpendek untuk mencapai tujuan tertentu [2]. Algoritma A* merupakan salah satu algoritma pencarian rute  yang  dianggap  optimal  dan  lengkap  [3]. Keoptimalan  terkait  dengan  kemampuannya menghasilkan rute terbaik, sedangkan kelengkapannya terkait dengan
kemampuannya  mencapai  tujuan  yang diharapkan [4].
Algoritma A* (A Star) merupakan suatu metode  pencarian  yang  digunakan  untuk menemukan  rute  terpendek  atau  terbaik  dari satu  titik  ke  titik  lain  dalam  suatu  struktur grafik  [5],[6].  Algoritma  ini  menggabungkan dua  aspek  utama  dalam  proses  pencarian, yakni biaya aktual untuk mencapai suatu titik tertentu  (g(n))  dan  estimasi  biaya  yang diperlukan  untuk  mencapai  tujuan  dari  titik tersebut  (h(n))  [7].  Selain  hal  itu,  perlu mempertimbangkan  kedua  faktor  ini,  A* berusaha untuk meminimalkan total biaya (f(n) =  g(n)  +  h(n))  [8].  Algoritma  A*  sendiri merupakan perkembangan dari algoritma BFS ( Breadth  First  Search )  yang  menggabungkan Uniform  Cost  Search dan Greedy  Best-First Search [9].  Dibandingkan  dengan  cara  kerja BFS, A* memperkenalkan penilaian cost dari keadaan  saat  ini  ke  tujuan  dengan menggunakan  fungsi heuristic .  Berbeda dengan BFS, A* juga mempertimbangkan total cost yang telah ditempuh dari keadaan awal ke keadaan saat ini.
Berikut  ini  beberapa  penelitian  serupa yang  peneliti  ambil  sebagai  bahan  dalam pembuatan  penelitian  ini.  Penelitian  pertama menurut  Andryana  S.,dkk  [10]  yang melakukan  penelitian  tentang  Penerapan Algoritma  A-star  dan Brute  Force pada Aplikasi  Jakvel  (Jakarta  Travel)  Berbasis Android  dengan  akurasi  pencarian  jalur terpendek  menggunakan  algoritma  A-star menghasilkan  persentase  sebesar  70%, pengujian  menggunakan  algoritma  A-star  ini berhasil  di  7 lokasi  dari  10  lokasi yang  telah
melewati tahap pengujian
dengan membandingkan  jalur  Google  Maps  berbasis Android.  Kedua,  menurut  Arsyad,  dkk  [11] dalam  pencarian  rute  terbaik  menghasilkan kriteria  yang  cukup  memuaskan  dengan persentasi sebesar 100%. Sementara hasil dari penelitian  ketiga  dengan  judul  penelitian Implementasi  Algoritma  A*  (A  Star)  Dalam Penentuan  Rute  Terpendek  Yang  Dapat Dilalui Non  Player  Character pada Game Good  Thief ,  tingkat  kepuasan  yang  didapat sebesar 83.22% [12].
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan  kontribusi  positif  dan  solusi efektif untuk meningkatkan kualitas perjalanan  antarkota  serta  memberikan pengalaman  yang  lebih  nyaman  bagi  para pelancong  dan  mahasiswa  yang mengunjungi Yogyakarta.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam
penelitian  ini  mencakup  pengumpulan  data yang bersumber dari penentuan titik-titik lokasi yang dilalui menuju lokasi tujuan menggunakan  fitur My  Map yang  ada  pada platform  Google  Maps,  selanjutnya  dengan melakukan eliminasi data yang kurang optimal pada  tahapan Pre-Processing .  Setelah  data terkumpul  dan  tersaring,  barulah  memproses data  yang  telah  ada  dengan  menggunakan algoritma  A* [13].  Berikut  ini  penjelas masing-masing proses yang peneliti lakukan:

## Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, pengumpulan data dilakukan melalui beberapa tahapan. Pertama, kami memanfaatkan fitur Google Maps untuk mengumpulkan informasi terkait jarak, waktu tempuh, dan rute yang diperlukan. Kemudian, kami  melakukan  analisis  kondisi  lalu  lintas real-time  sebagai  dasar  untuk  perhitungan algoritma  A*.  Langkah  terakhir  adalah mendapatkan informasi terbaru tentang waktu tempuh rute.
Tahapan Algoritma A Star Algoritma A* digunakan untuk menemukan  jalur  terpendek  dengan  biaya paling  minimal.  Algoritma  ini  merupakan kombinasi  dari  algoritma  pencarian Uniform Cost dan Greedy-Best First [14]. Implementasinya  mampu  memberikan  solusi optimal dengan efisiensi waktu. Karakteristik yang membedakan
algoritma  A*  adalah  pengembangan  dari konsep  "daftar  tertutup"  yang  mencatat  area yang  telah  dievaluasi.  Daftar  tertutup  ini berfungsi  sebagai  catatan  untuk  area  sekitar yang  telah  dinilai,  dengan  menghitung  jarak yang sudah ditempuh dari "titik awal" ke "titik tujuan"  sebagai  perhitungan  estimasi  [15]. Algoritma  A*  mengevaluasi  node  -  n  dengan menggabungkan  g(n),  yang  merupakan  biaya yang telah dikeluarkan untuk mencapai node, dan  h(n),  yang  merupakan  estimasi  biaya untuk  mencapai  tujuan  dimulai  dari  node tersebut.
Persamaan matematika yang menggambarkan  evaluasi  ini  adalah  tampak pada persamaan (1) : f(n) = g(n)+h(n) (1)
Dimana f(n) adalah biaya estimasi total,
g(n ) adalah biaya yang telah dikeluarkan dari titik awal sampai keadaan node n, sedang h(n) adalah  estimasi  biaya  untuk  mencapai  titik tujuan dimulai dari keadaan node n.

## Analisis Data
Data  yang sudah berhasil dikumpulkan kemudian  dianalisis  dengan  perhitungan  grid rute terdekat dimulai dari titik awal berangkat
(Alun-Alun  Cilacap)  menuju  ke  titik  akhir  di Titik  Nol  KM  Yogyakarta.  Langkah selanjutnya dengan menggunakan perhitungan heuristic yang menjadikan algoritma A* lebih akurat  perhitungannya  dibanding  dengan algoritma lain.
Tahapan penelitian Perancangan sistem adalah
menggambarkan  sistem  yang  akan  dilakukan dalam  pencarian  rute  dari  Cilacap  menuju  ke titik nol Yogyakarta. Adapun rancangan pada penelitian  ini  digambarkan  dalam  bentuk flowchart yang tampak pada Gambar 1.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Rute perjalanan kota Cilacap menuju ke titik nol Yogyakarta. Diketahui bahwa terdapat  beberapa  kecamatan  kabupaten yang  dilalui.  Setiap  kecamatan  yang dilewati  kami  beri  beberapa  node  (titik),
yang  terlihat  pada  Gambar  2.  Kemudian dari  data  pada  Gambar  2,  disajikan  nilai jarak  sebenarnya  dari  setiap  kecamatan dari  Kota  Cilacap  ke  Yogyakarta  yang disertai  nilai  h(n)  dan f(n) yang  tampak pada Tabel 1.

## Gambar 2. Rute Cilacap ke Yogyakarta
Tabel 1. Nilai F(N) dari Setiap Kecamatan Titik Node Kecamatan g(n)  h(n) f(n) 1 Alun-Alun Kota Cilacap 0 174 174 2 Kecamatan Cilacap Utara 6,3  168  175.3 3 Kecamatan Kesugihan 13 164 177 4 Kecamatan Maos 25 164 189 5 Kecamatan Rawalo 30 159 189 6 Kecamatan Kroya 32 152 184 7 Kecamatan Kemranjen 42 142 184 8 Kecamatan Tambak 49 131 180 9 Kecamatan Sumpiuh 44 136 180 10 Kecamatan Patikraja 39 162 201 11 Kecamatan Purwokerto Selatan 48 167 215 12 Kecamatan Purwokerto Barat 48 171 219 13 kecamatan Banyumas 43 153 196 14 Kecamatan Sokaraja 51 161 212 15 Kecamatan Kalibagor 52 156 208 16 Kecamatan Kemangkon 62 156 218
17 Kecamatan Bukateja 64 149 213 18 Kecamatan Purwareja Klampok  61 142 203 19 Kecamatan Mandiraja 65 139 204 20 Kecamatan Purwanegara 76 135 211 21 Kecamatan Bawang 83 128 211 22 Kecamatan Banjarnegara 92 119 211 23 Kecamatan Sigaluh 106  104 210 24 Kecamatan Buayan 56 120 176 25 Kecamatan Gombong 62 118 180 26 Kecamatan Karanganyar 69 111 180 27 Kecamatan Sruweng 75 102 177 28 Kecamatan Pejagoan 85 100 185 29 Kecamatan Kebumen 81 99 180 30 Kecamatan Kutowinangun 92 89 181 31 Kecamatan Ambal 96 81 177 32 Kecamatan Prembun 99 82 181 33 Kecamatan Butuh 106 77 183 34 Kecamatan Kutoarjo 111 73 184 35 Kecamatan Bayan 114 68 182 36 Kecamatan Purwodadi 127  134 261 37 Kecamatan Leksono 111 99 210 38 Kecamatan Selomerto 118 92 210 39 Kecamatan Wonosobo 121 94 215 40 Kecamatan Kertek 126 85 211 41 Kecamatan Kejajar 137  100 237 42 Kecamatan Kledung 141 81 222 43 Kecamatan Parakan 146 76 222 44 Kecamatan Bulu 143 76 219 45 Kecamatan Temanggung 156 65 221 46 Kecamatan Kranggan 161 40 201 47 Kecamatan Candiroto 151 91 242 48 Kecamatan Bejen 163  100 263 49 Kecamatan Secang 169 54 223 50 Kecamatan Magelang Utara 170 46 216 51 Kecamatan Magelang Tengah 167 44 211 52 Kecamatan Magelang Selatan 111 42 153 53 Kecamatan Mertoyudan 166 39 205 54 Kecamatan Mungkid 170 34 204 55 Kecamatan Muntilan 172 28 200 56 Kecamatan Salam 180 21 201 57 Kecamatan Kokap 140 38 178 58 Kecamatan Temon 133 39 172 59 Kecamatan Pengasih 145 36 181 60 Kecamatan Wates 133 32 165 61 Kecamatan Sentolo 153 20 173 62 Kecamatan Sukorejo 173  106 279 63 Kecamatan Pagerruyung 173  110 283 64 Kecamatan Weleri 230  170 400 65 Kecamatan Ringinarum 233  128 361 66 Kecamatan Ngampel 170  164 334 67 Kecamatan Kaliwungu 256  147 403 68 Kecamatan Ampel 212 66 278 69 Kecamatan Boyolali 225 54 279
70 Kecamatan Mojosongo 233 53 286 71 Kecamatan Tempel 178 18 196 72 Kecamatan Sleman 182 14 196 73 Kecamatan Mlati 175  5.4  180.4 74 Kecamatan Kalasan 188 17 205 75 Kecamatan Godean 165 11 176 76 Kecamatan Gamping 166 5 171 77 Kecamatan Tegalrejo 172  4.1  176.1 78 Kecamatan Jetis 172  3.4  175.4 79 Ngampilan 170 1 171 80 Titik Nol Yogyakarta 170 0 170 Setelah  proses  pengumpulan  data
didapatkan, masuk ke tahap penentuan rute terpendek  dan  tercepat  dari  Cilacap  ke Yogyakarta dengan tujuan akhir adalah titik 0 km Yogyakarta  dengan menggunakan algoritma A* yang tampak sebagai berikut: Langkah I :
Menentukan tempat sebagai titik awal atau titik star  untuk  memulai  perjalanan  adapun tempat yang  digunakan  untuk  memulai  perjalanan adalah  Alun-Alun  Cilacap  dengan  titik kooordinator 1, perpindahan node dari titik satu menuju  titik  4  yaitu  Kecamatan  Maos,  yang tampak pada Gambar 3.
Langkah II:
Langkah  ke  2  pada  titik  node  4  mengalami percabangan  yaitu  titik  node  5  dan  6  Pada bagian ini menurut perhitungan algoritma A* dihasilkan suatu f(n) =184 yang nilainya lebih kecil, yang terlihat pada Gambar 4.
Langkah III :
Langkah  ke-3  pada  titik  node  titik  61 mempunyai persimpangan antara node 75 dan 76  perhitungan  algoritma  ini  menghasilkan f(n)  =171  nilai  terkecil  maka  titik  75  artinya open , yang terlihat pada Gambar 5.
Langkah IV :
Langkah IV adalah langkah terakhir melewati node tujuan, yang terlihat pada Gambar 6.
Gambar 3. Node Langkah 1
Gambar 4. Node Langkah 2
Gambar 5. Node Langkah 3

## Gambar 6. Node Langkah 4
Berdasarkan rute perjalanan didapatkan nilai f(n) total adalah dari semua jalur. Karena pada open terdapat 2 simpul yaitu (4 dan 61), maka Nilai best node karena nilai f(n) paling
kecil (yaitu f= 170) karena best node tersebut merupakan goal berarti solusi telah ditemukan. Rute yang dihasilkan adalah 1 → 2 → 3 → 4 → 6 → 7 → 8 → 9 → 24 → 25 → 26 → 27 → 28
→ 29 → 30 → 31 → 32 → 34 → 35 → 36 → 57 → 58 → 59 → 61 → 76 → 80 (Alun-Alun Cilacap → Cilacap  Utara → Kesugihan → Maos → Korya → Kemranjen → Tambak → Sumpiuh → Buayan → Gombong → Karanganyar → Sruweng → Pejagoan →
Kebumen → Kutowinangun → Ambal → Prembun → Kutoarjo → Buayan → Purwodadi → Kokap → Temon → Pengasih → Sentolo → Gamping → Titik  Nol Yogyakarta)  dengan  total  jarak  dengan perhitungan algoritma A star yaitu 4.371,3 km.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  kami berhasil  menemukan  rute  tercepat  dari  Kota Cilacap  ke  Kota  Yogyakarta  dengan  jarak 4.371,  3  Km,  dan  penelitian  ini  semakin
menguatkan bahwa penggunaan algoritma a* lebih  efektif  dibanding  dengan  metode  lain.
Dikarenakan dicoba dengan  menggunakan algoritma searching seperti Greedy Best First Search berdasar titik awal dan arah tujuan yang sama menghasilkan jarak tercepat adalah 4.574,3 Km.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  kami, pencarian rute terdekat dapat disimpulkan dari pengkajian  yang  dilakukan  pada  algoritma secara manual dengan bantuan aplikasi Google Maps memiliki hasil yang baik dengan corak yang sama, yaitu berdasarkan perancangan dan hasil  industri  aplikasi  yang  dilakukan  saat memberikan  rekomendasi  jalur  dari  Cilacap menuju ke Yogyakarta.
Sehingga  adanya  sistem  informasi pencarian  rute  tercepat  dapat  mempersingkat jarak  dan  waktu  tempuh  perjalanan,  dimana dalam penelitian ini rute tercepat dari Cilacap- Yogyakarta adalah 4.574,3 Km.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. D. S. Purnama et al. , “IMPLEMENTASI  PENGGUNAAN ALGORITMA GREEDY BEST FIRST SEARCH  UNTUK  MENENTUKAN RUTE TERPENDEK DARI CILACAP KE  YOGYAKARTA,” JITET  (jurnal Inform.  dan  Tek.  Elektro  Ter. ,  vol.  12, no. 2, 2024.
[2] N.  Padila,  B.  Basri,  and  C.  R.  Sari, “Sistem  informasi  geografis  dengan algoritma a-star untuk menentukan jalur terdekat,” J.  Peqguruang  Conf.  Ser. , vol. 5, no. 1, p. 370, 2023.
[3] H.  Mukhtar,  Y.  Hendri,  and  S.  Soni, “Implementasi Algoritma a Star Dalam
Pencarian  Rute  Terpendek  (Shortest Path  Problem)  Pada  Sistem  Pencarian Kantor  Pos  Di  Kota  Pekanbaru,” J.
Softw. Eng. Inf. Syst. , vol. 2, no. 1, pp.
111–119, 2021.
[4] W.  Bismi,  W.  Gata,  and  T.  Asra, “Penerapan  Algoritma  Hybrid  Dalam Menentukan  Rute  Terpendek  Antara Cabang Kampus,” Univ. Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[5] M.  A.  Muktadir  Gasba,  “Implementasi Algoritma  A*  (A  Star)  Dalam
Menentukan  Jarak  Terpendek  Menuju Rumah Sakit Rujukan COVID-19,” Bul. [11]
p. 879, 2021.
M.  A.  Arsyad,  D.  Supriyadi,  A.
[6]
Sist. Inf. dan Teknol. Islam , vol. 3, no. 3, pp. 203–212, 2022. D. Marcelina and E. Yulianti, “Aplikasi Veronica,  L.  N.  Hidayah,  and  D.  P. Pratiwi,  “Penerapan  Algoritma  A  Star Untuk  Pencarian  Rute  Terpendek Pencarian  Rute  Terpendek  Lokasi Kuliner Khas Palembang Menggunakan Puskesmas Rawat Inap Di Banyumas,” Conf.  Electr.  Eng.  Telemat.  Ind. Algoritma  Euclidean  Distance  Dan Technol. Creat. Media 2019 , pp. 74–82, a*(Star),” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol.  9,  no.  2,  pp.  195–202,
[12] 2019. R. F. Oktanugraha and S. R. Nudin, 2020. “Implementasi  Algoritma  A*  (A  Star)
[7] R.  Dwi  Septiana,  D.  Abisono Punkastyo, and N. Nugroho, “Algoritma Greedy  dan  Algoritma  A*  Untuk Penentuan Cost Pada Routing Jaringan,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. Implementasi , vol. 3, no. 2, pp.
181–187, 2022.
[8] M. Mayadi and R. Azhar,
“Perbandingan  Perhitungan  Manual Dengan  Algoritma  a  Star  Dalam Pencarian  Jalur  Terpendek  Untuk Pengiriman  Pesanan  Dodol  Khas
Lombok,” J.  Inform.  dan  Rekayasa
Elektron. , vol. 2, no. 2, p. 27, 2019.
[9] R. Idayat and I. Handayani, “Penerapan Algoritma A*Star Menggunakan Graph Untuk  Menentukan  Rute  Terpendek Berbasis  Web,” Pendidik. dan  Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2022.
[10] S. Andryana, A. Andrianingsih, and N. Farhan,  “Penerapan  Algoritma  A-star dan  Brute  Force  pada  Aplikasi  Jakvel (Jakarta  Travel)  Berbasis  Android,” J.
Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3,
dalam Penentuan Rute Terpendek yang Dapat  Dilalui  Non  Player  Character pada Game Good Thief,” J. Informatics Comput. Sci. , vol. 2, no. 01, pp. 74–85,
2020.
[13] Nurzaenab,  A.  Y.  Muniar,  and  A. Taqwim, “SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS  PENCARIAN  TOKO KERAJINAN TANGAN MENGGUNAKAN  ALGORITMA  A STAR (A*),” J. Instek , vol. 8, no. April, pp. 410–421, 2023.
[14] B.  T.  D.  Irianto,  S.  Andryana,  and  A. Gunaryati,  “Penerapan  Algoritma  A- Star Dalam Mencari Jalur Tercepat dan Pergerakan  NonPlayer  Character  Pada Game  Petualangan  Labirin  Tech-Edu,”
J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no.
3, p. 953, 2021.
[15] I. H. Santi and D. Budianti, “Penerapan Algoritma Greedy Dalam Mencari Rute Terdekat Lokasi SPBU Berbasis Web,”
Metta J. Penelit. Multidisiplin Ilmu , vol.
2, no. 1, pp. 1225–1234, 2023.