Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 275-281 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Perencanaan Rute Optimal Kunjungan Destinasi Wisata Bandung dengan Algoritma Dijkstra Pada C++
Farhan Ramadhan Khoir1 a , Anatasia Aulienda Subandri 2 b , Fatih Nurrobi Alanshori 3 c , Zulfa Maylafaiza Hadiatus Solihah4 d , Munawir 5 e ,  Abdi Surya Perdana6 f
a,b,c,d,e,f Teknik Komputer, Kampus UPI di Cibiru, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia
Submitted: 19-12-2023, Reviewed: 08-01-2024, Accepted 20-04-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i2.1167

## Abstract
Bandung City, a well-known tourist destination, needs to improve travel efficiency to optimize the tourist experience. This research focuses on utilizing Dijkstra's algorithm to improve travel efficiency in Bandung City. Through literature study and data collection, 8 major tourist destinations were identified, where 1 starting point of departure is Bandung Station and the other 7 are famous tourist destinations in Bandung. These destinations include Bandung Grand Mosque, Braga, Asia Africa Museum,  Gedung  Sate,  Geological  Museum,  Botanical  Forest  Park,  and  Lembang  Farm  House.  Dijkstra's  algorithm  is implemented  in  C++  to  determine  the  shortest  route,  compared  with  Bellman-Ford  and  Floyd-Warshall  algorithms. Evaluation is done based on weighted path parameters and accessibility levels, resulting in an optimal solution in planning tourist routes. This research proves that the use of Dijkstra's algorithm provides an optimal and effective solution in planning tourist routes in Bandung City. As a future step, this research can be extended to consider additional factors such as traffic conditions, weather information, mobile technology integration, environmental sustainability aspects, and the development of more sophisticated optimization methods to provide a more optimal and sustainable tourism experience for visitors to Bandung City.
Keywords: Algoritma Dijkstra, Bandung, Bahasa pemrograman C++, Pariwisata.

## Abstrak
Kota  Bandung,  sebuah  destinasi  wisata  terkenal,  memerlukan  peningkatan  efisiensi  perjalanan  untuk  mengoptimalkan pengalaman  wisatawan.  Penelitian  ini  berfokus  pada  pemanfaatan  algoritma  Dijkstra  untuk  meningkatkan  efisiensi perjalanan  di  Kota  Bandung.  Dengan  studi  literatur dan  pengumpulan data, dilakukan identifikasi  terhadap  8 destinasi wisata  utama,  dimana  1  titik  awal  keberangkatan  adalah  Stasiun  Bandung  dan  7  lainnya  merupakan  destinasi  wisata terkenal  di  Bandung.  Destinasi  tersebut  mencakup  Masjid  Raya  Bandung,  Braga,  Museum  Asia  Afrika,  Gedung  Sate, Museum Geologi, Taman Hutan Raya, dan Lembang Farm House. Algoritma Dijkstra diimplementasikan dalam bahasa C++  untuk  menentukan  rute  terpendek,  dibandingkan  dengan  algoritma  Bellman-Ford  dan  Floyd-Warshall.  Evaluasi dilakukan berdasarkan parameter jalur berbobot dan tingkat aksesibilitas, menghasilkan solusi optimal dalam perencanaan rute wisata. Penelitian ini membuktikan bahwa penggunaan algoritma Dijkstra memberikan solusi optimal dan efektif dalam perencanaan  rute  wisata  di  Kota  Bandung.  Sebagai  langkah  mendatang,  penelitian  ini  dapat  diperluas  untuk mempertimbangkan faktor-faktor tambahan seperti kondisi lalu lintas, informasi cuaca, integrasi teknologi mobile, aspek keberlanjutan lingkungan, dan pengembangan metode optimisasi yang lebih canggih guna memberikan pengalaman wisata yang lebih optimal dan berkelanjutan bagi para pengunjung Kota Bandung.
Kata Kunci: Algoritma Dijkstra, Bandung, Bahasa pemrograman C++, Pariwisata.
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Kota Bandung merupakan destinasi wisata terkenal di Indonesia, dengan beragam tempat menarik dan arsitektur yang mencerminkan sejarah dan warisan budaya.  Pengembangan  sektor  pariwisata  di Bandung tidak hanya menciptakan daya tarik bagi wisatawan, tetapi juga berkontribusi pada pembangunan  infrastruktur  serta  akomodasi. Dengan partisipasi aktif pemerintah dan penduduk, menjadikannya destinasi strategis dan menarik bagi pengunjung, baik regional maupun internasional. Pengunjung  yang  tertarik  dengan  pariwisata  di Bandung menyadari pentingnya rute yang optimal
untuk memastikan pengalaman yang luar biasa dan berkesan. Pengalaman ini termasuk jalur, biaya dan transportasi,  dimana  transportasi  ini  adalah  suatu jasa  yang  diberikan,  guna  menolong  orang  dan barang  untuk  dibawa  dari  suatu  tempat  ke  tempat lainnya[12].  Oleh  karena  itu,  perencanaan  rute optimal  dan  efisien  menjadi  permasalahan  yang perlu diselesaikan, sebagai upaya memaksimalkan pengalaman  wisatawan  yang  berkunjung  ke Bandung. Dalam implementasinya dalam penelitian  ini  menggunakan  8  destinasi  wisata  di bandung,  dengan  titik  awal  berada  di  stasiun  KAI
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 275-281 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Bandung yang di anggap sangat popular dan tidak melebihi jarak 11Km dari titik awal. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan algoritma Dijkstra  menggunakan  bahasa  pemrograman  C++ untuk  meningkatkan  efisiensi  perjalanan  ke destinasi  wisata.  Karakteristik  unik  Bandung, dengan kompleksitas jaringan rute yang melibatkan berbagai  destinasi  wisata  dan  jalur,  menuntut pendekatan terstruktur dan efisien. Hal ini menjadi latar  belakang  penggunaan  Algoritma  Dijkstra, dengan efektifitas dalam penentuan jalur terpendek menggunakan  graf  berbobot  [2].  Dalam  konteks perencanaan  rute  ke  destinasi  wisata,  di  mana kecepatan  dan  efisiensi  perjalanan  sangat  berarti, penggunaan algoritma Dijkstra diharapkan memberikan  solusi  yang  optimal.  Penelitian  ini tidak hanya menyumbangkan implementasi algoritma  Dijkstra  dalam  konteks  pariwisata  di Bandung,  tetapi  juga  membuka  peluang  untuk pengembangan sistem perencanaan rute yang lebih adaptif dan optimal. Perbandingan kinerja Algoritma Dijkstra dengan algoritma Bellman-Ford dan  Floyd-Warshall,  memberikan  pemahaman yang  lebih  mendalam  tentang  keunggulan  dan kelemahan masing-masing
algoritma.
Perbandingan ini dapat dilihat mulai dari algoritma Bellman-Ford yang bergantung pada sifat graf yang digunakan  [1]  dan  Floyd-Warshall  membutuhkan kompleksitas  waktu  yang  tinggi  [20],  sehingga algoritma  Djikstra  sangat  lebih  cocok  digunakan untuk  navigasi  jalan  karena  lebih  efisien  dalam menentukan  jalur  terpendek  dari  satu  titik  ke  titik lain.
Dengan  demikian,  penelitian  ini  membawa kontribusi signifikan dalam mengevaluasi kelayakan  dan  efektivitas  metode-metode  tersebut dalam  konteks  perencanaan    rute  wisata.  Hal  ini berkaitan dengan tujuan penelitian yaitu menemukan rute terpendek antar destinasi wisata di Bandung dengan fokus utama pada evaluasi kriteria seperti waktu tempuh, jarak dan tingkat aksesibilitas.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga memperlihatkan perbandingan kinerja untuk memahami  keunggulan  dan  keterbatasan  antar algoritma  Dijkstra,  Bellman-Ford,  dan  Floyd- warshall.  Setelah  mengetahui  keunggulan  dan keterbatasannya  maka  dapat  dinilai  mengenai adaptasi  sistem  yang  dirancang.  Hal  ini  dapat menjadi  sumber  penunjang  daya  saing  dan pertumbuhan  dalam  dunia  pariwisata  di  Bandung, baik  dalam  segi  pengalaman  wisatawan  maupun kesejahteraan masyarakat setempat.
Penelitian  ini  berfokus  pada  perencanaan  rute terbaik  dalam  pariwisata  di  Bandung  dengan membandingkan kinerja algoritma Dijikstra, Bellman-Ford  dan  Floyd-Warshall  dalam  konsep efektivitasnya.

## METODE PENELITIAN
2.1 Tahap Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan metode  studi  literatur dan  pengumpulan  data.  Penelitian  dilakukan  di Bandung.  Bandung  adalah  salah  satu  destinasi wisata  di  Jawa  Barat  yang  menarik  dan  banyak pengunjung.  Menurut  Dinas  Pariwisata  dan Kebudayaan,  sebanyak  825  tempat  pariwisata tersebar di Bandung [5],[15],[16]. Delapan tempat pariwisata  yang  sangat  populer  dan  akan  menjadi sampel,  dengan  titik  awal  Stasiun  KAI  Bandung, dengan  jarak  maksimal 11 km  yaitu,  braga  sejauh 1,7km, masjid raya Bandung 1,9km, museum asia afrika  1,9km,  tahura  8,3km  [19],  gedung  sate 2,9km, museum geologi 3,8km [7], kiara artha park 5,6km,  dan farm house 11km. Berikut adalah titik lokasi yang  ditunjukkan pada Gambar 1 menggunakan  google  earth  dan  merupakan  data sekunder  untuk mencari jarak antar setiap titik:
Gambar 1. Titik-titik yang digunakan untuk penelitian
2.2 Rute Terpendek Optimasi  perjalanan  dari  stasiun  Bandung  ke tempat  wisata  merupakan  hal  penting  dalam perjalanan.  Algoritma  Dijkstra  dipilih  untuk mencari  rute  terpendek  karena  dapat  menentukan rute terpendek dengan menggunakan graf berbobot [10]. Menemukan rute terpendek dalam suatu graf merupakan  masalah  yang  melibatkan  pencarian rute antara dua atau lebih simpul dalam suatu graf. Rute  terpendek  dengan  titik  awal  dan  titik  tujuan didefinisikan sebagai rute terpendek dengan bobot minimum dan berupa rute sederhana (simple path) [3].
2.3 Algoritma Dijkstra Pada tahun 1959, Edsger.Wybe Dijkstra menemukan  Algoritma  Dijkstra  sebagai  solusi untuk  masalah  pencarian  jalur  terpendek  dalam graf,  di  mana  setiap  simpul  memiliki  nilai  non- negatif.  Algoritma  ini  termasuk  dalam  kategori algoritma greedy yang umumnya digunakan untuk menyelesaikan  permasalahan  optimasi.  Dalam pelaksanaan pencarian jalur terpendeknya, Algoritma Dijkstra beroperasi dengan mencari nilai bobot terkecil pada graf berbobot. Jalur terpendek
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 275-281 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
antara dua atau lebih titik dalam graf diidentifikasi dengan  nilai  total  yang  paling  minimal.  Sebagai algoritma  greedy,  Algoritma  Dijkstra  khususnya digunakan  untuk  mencari  jalur  terpendek  dalam graf berbobot yang memiliki simpul bernilai positif dan  berarah.  Tujuan  utama  penggunaan  algoritma ini  adalah  menentukan  rute  terpendek  dari  suatu perjalanan  untuk  meminimalkan  biaya  perjalanan. [6] [7] [10] [11]. Fokus utama Algoritma Dijkstra adalah  menemukan  rute  terpendek  dengan  bobot terkecil  dari  satu  titik  keberangkatan  menuju  titik tujuan [2]. Dalam penelitian ini digunakan bahasa C++,  yaitu  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi, biasanya digunakan untuk pengembangan software, pemrograman,  dan  sistem  pengoperasian.  Konsep penerapan Algoritma Djikstra dalam penelitian ini yaitu  menggunakan  parameter  berupa  tempat  asal dan  tempat  tujuan  [4],  selain  itu  ditentukan  juga koordinat wilayahnya berupa latitude dan longitude [17].  Langkah  inti  dalam  menentukan  rute terpendek  dengan  algoritma  Dijkstra  melibatkan pemilihan simpul awal, penentuan simpul terpilih, pembaharuan  bobot  dan  status  simpul-simpul terhubung  [18].  Berikut  pseudocode  untuk menghitung jarak, lihat Gambar 2:
start Langkah 0: float cost[N][N]; int i, j; float w; int source, tujuan, x, y; Langkah 1: for (i = 1; i < N; i++) for (j = 1; j < N; j++) cost[i][j] = IN; Langkah 2: for (x = 1; x < N; x++) { for (y = x + 1; y < N; y++) { printf("Masukan nilai dari simpul %d ke %d: ", x, y); scanf("%f", &w); cost[x][y] = cost[y][x] = w;
}
} Langkah 3: printf("\n"); end
Gambar 2. Pseudocode menghitung jarak
Pseudocode  di  atas  memberikan  langkah-langkah untuk  menginisialisasi  matriks  bobot  cost  pada algoritma Dijkstra. Langkah-langkah ini mencakup inisialisasi variabel, pengisian matriks dengan nilai tak terhingga, penginputan bobot untuk setiap sisi, dan  output.  Adapun  untuk  langkah  0  digunakan
untuk  mendeklarasikan  variabel  dan  matriks  yang digunakan  dalam  implementasi  algoritma  dijkstra ini,  untuk  langkah  1  bertujuan  menginisialisasi matriks  biaya  dengan  nilai  tak  hingga,  yang selanjutnya  digunakan  dalam  langkah  2,  pada lahkah  2  ini  pengguna  diminta  untuk  memasukan nilai antar simpul yang mana proses ini dilakukan pada  setiap  pasang  simpul,  dan  akan  di  cetak  di langkah  ke  3.    Adapun  flowchart  dari  algoritma Dijkstra, lihat Gambar 3:
Gambar 3. Flowchart algoritma Dijkstra
Algoritma ini bekerja dengan cara menandai setiap simpul dalam graf sebagai "tidak dikunjungi" atau "diunjungi".  Pada  awalnya,  hanya  simpul  sumber yang  ditandai  sebagai  "diunjungi".  Kemudian, algoritma memeriksa semua simpul yang terhubung ke simpul yang telah dikunjungi.
2.4 Perbandingan  Algoritma  Dijkstra  dengan Algoritma Bellman-Ford dan Floyd-Warshall. Algoritma Djikstra, terkenal karena kecepatan dan efisiensinya.  Jika  dibandingkan  dengan  Bellman- Ford  dan  Floyd-Warshall,  algoritma  Dijkstra memiliki  kompleksitas  waktu  yang  lebih  rendah khususnya  dalam  kasus  graf,  hal  ini  disebabkan oleh  pendekatan  greedy  dalam  algoritma  Djikstra [1].  Selain  itu,  algoritma  Dijkstra  cocok  untuk skenario rute dengan graf berarah yang signifikan, lain  halnya  dengan  Bellman-Ford  dan  Floyd- Warshall  yang  menangani  graf  berarah  dengan kompleksitas  yang  sebenarnya  kurang  dibutuhkan dalam  penelitian  ini  [9].    Perbedaan  dalam pengambilan  graf  juga  terlihat  pada  bobotnya, dimana  Dijkstra  menggunakan  bobot  positif  yang dalam  konteks  perencanaan  rute  seperti  jarak  dan waktu  tempuh  adalah  bobot  positif  secara  asumsi yang realistis [14]. Dalam optimas perjalanan juga algoritma  Dijkstra  ini  sangat  menonjol  karena
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 275-281 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
kemampuannya dalam menghasilkan rute terpendek  secara  akurat  [8].  Untuk  penerapan dalam penelitian ini algoritma Dijkstra ini dianggap lebih  sederhana  dan  mudah  dipahami,  khususnya dalam pengimplementasian dalam bahasa C++, lain halnya  dengan  Floyd-Warshall  yang  biasanya menggunakan web PHP [13].
2.5 Diagram graph
Untuk  menentukan  rute  terpendek,  dimanfaatkan graph  berbobot.  Graph  berbobot  memungkinkan pemodelan  jarak  sebagai  nilai  positif,  rute terpendek diartikan sebagai rute sederhana dengan bobot minimum. Diagram graph memberi visualisasi tentang kompleksitas jaringan rute antar destinasi  wisata  di  Bandung,  diagram  ini mempermudah  identifikasi  pola,  keterhubungan, dan jarak antar destinasi secara intuitif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini mendemonstrasikan pemanfaatan dari algoritma  dijkstra  yang  dapat  digunakan  dalam perencanaan rute pada 8 tempat wisata di Bandung dan  menunjukan  hasil  yang  memuaskan  berupa keefesiensiannya  dan  keoptimalannya.  Algoritma Dijkstra mampu menemukan rute terpendek dengan baik dan membantu wisatawan dengan meminimalkan waktu di perjalanan pada saat ingin berwisata di Bandung.
Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  studi  literatur  yang  memiliki  berbagai keunggulan  yang  sekiranya  dapat  memudahkan dalam proses pembuatan penelitian ini. Metodologi ini  memungkinkan  untuk    mendapatkan  berbagai data  dari  berbagai  sumber  yang  nantinya  akan dianalisa  dan  dicantumkan  pada  penelitian  ini. Namun, perlu diingat bahwasannya metodologi ini memiliki  kekurangan  berupa  keterbatasan  dalam akses  informasi  dan  reliabilitas.  Diperlukan kecermatan dan ketelitian dalam mencari data-data yang  nantinya  akan  diimplementasikan  pada penelitian ini, agar bisa memaksimalkan hasil yang diinginkan  dan  menghindari  dari  kesalahpahaman terkait informasi yang ada.
Dalam  penelitian  ini,  titik-titik  yang  dianggap sebagai tempat wisata di Kota Bandung digrafikkan di Google Earth. Berikut merupakan graf dari hasil pemetaan melalui google earth, lihat gambar 4.
Gambar 4. Graf dari titik google earth Pada  table  1.  berisikan  jarak  dari  graf  yang terhubung, jarak suatu titik ke titik lain (KM), dan X  yang  menunjukan  titik  tersebut  tidak  memiliki keterkaitan karena tidak ada sisi yang terhubung ke titik lain.
Tabel 1. Jarak dari graf
A B C D E F G H
I A 0 1,9 1,8 X X 2,9 X 8,3 11,2 B 1,9 0 1,8 0,6 X X X X X C 1,8 1,8 0 1,3 5,3 2,6 X X X D X 0,6 1,3 0 4,7 X X X X E X X 5,3 4,7 X 3,8 4,8 X X F 2,9 X 2,6 X 3,8 0 0,6 6,2 X G X X X X 4,8 0,6 0 7 X H 8,3 X X X X 6,2 7 0 11,7 I 11,2 X X X X X X 11,7 0
Pada  table  2.  berikut  berisikan  tujuan  dari destinasi  wisata  beserta  titik  awal  dan  keterangan tempat  yang  digunakan  sebagai  acuan  dari penelitian ini
Tabel 2.Tempat destinasi wisata
Inisialisasi Tempat Keterangan A Stasiun Bandung Titik Awal B Masjid Raya Bandung Destinasi Wisata C Braga Destinasi Wisata D Museum Asia Afrika Destinasi Wisata E Kiara Artha Park Destinasi Wisata F Gedung Sate Destinasi Wisata G Museum Geologi Destinasi Wisata H Tahura Destinasi Wisata I Farm House Destinasi Wisata
Dalam  menentukan  jalur  terpendek  dari  titik  awal ke  titik  lainnya  dapat  ditentukan  dengan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 275-281 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
perhitungan titik dengan jarak terpendek yang dapat dimulai dari node dengan bobot terendah.
a. Jarak  yang  diperoleh  pada  saat  menentukan jarak terpendek dari Stasiun Bandung menuju Kiara Artha Park begitupun sebaliknya.
A → B = 1,9 A → C = 1,8 A → F = 2,9 C → B = 1,8
C → D = 1,3 C → E = 5, 3 C → F = 2,6 B → D = 0,6 D → E = 4,7 F → E = 3,8
b. Dari  jarak-jarak  yang  diperoleh  di  atas  dapat ditentukan jarak yang memiliki bobot terkecil, lalu dijumlahkan.
- A → E = A → B + B → D + D → E = 7,2
- A → E = A → C + C → B + B → D + D → E = 8,9
- A → E = A → C + C → D + D → E = 7,8
- A → E = A → C + C → F + F → E = 8
- A → E = A → F + F → E = 6,7
c. Setelah dilakukan perhitungan untuk menentukan setiap rute terpendek, selanjutnya dibuat  sebuah  tabel  penentuan  rute  terpendek pada  table  3.  untuk  setiap  tempat  wisata  dari titik awal yaitu stasiun Bandung.

## Tabel 3. Penentuan rute terpendek
No Titik Awal Tujuan Rute Jarak 1 St. Bandung Masjid Raya Bandung St Bandung - Masjid  Raya Bandung 1900 meter
2 St. Bandung Braga St Bandung - Braga 1800 meter 3 St. Bandung Museum Asia Afrika St Bandung - Masjid  raya Bandung - Museum Asia Afrika 2500 meter
4 St.
Bandung Kiara
Artha Park St Bandung - Gedung  Sate - Kiara Artha
Park
6700 meter
5 St. Bandung Gedung Sate St Bandung - Gedung Sate 2900 meter 6 St. Bandung Museum Geologi St Bandung - Gedung  Sate - Museum Geologi 3500 meter
7 St.
Bandung Tahura St Bandung - Tahura 8300 meter 8 St. Bandung Farm House St Bandung - Farm House 11200 meter
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  dari pencarian  rute  terpendek,  dapat  ditemukan  8  rute terpendek yang bisa dilalui untuk menuju titik - titik yang  diasumsikan  sebagai  tempat  wisata  di  Kota Bandung dengan titik awal stasiun Kota Bandung. Setelah mendapatkan hasil di atas maka selanjutnya dilakukan implementasi hasil perancangan menggunakan bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman  yang  digunakan  yaitu  bahasa pemrograman  c++.  Berikut  merupakan  kode  hasil implementasi dari algoritma dijkstra dalam bahasa pemrograman c++, lihat Gambar 5.
#include <iostream> #include <limits> using namespace std; #define IN numeric limits<float>::infinity() void dijkstra(float** cost, int source, int tujuan, int N) { float dist[N], d; int prev[N], selected[N] = {0}, i, m, start, j; char path[N]; for (i = 1; i < N; i++) { dist[i] = IN; prev[i] = -1; } start = source; selected[start] = 1; dist[start] = 0; while (selected[tujuan] == 0) { float min = IN; m = 0; for (i = 1; i < N; i++) { d = dist[start] + cost[start][i];
if (d < dist[i] && selected[i] == 0) { dist[i] = d; prev[i] = start; } if (min > dist[i] && selected[i] == 0) { min = dist[i]; m = i; } } start = m; selected[start] = 1; } start = tujuan; j = 0; while (start != -1) { path[j++] = start + 'A' - 1; start = prev[start]; } path[j] = '\0'; cout << "\nPath: " << path << endl; cout << "Bobot yang dilalui: " << dist[tujuan] <<
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 275-281 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
endl; } int main() { float** cost = new float*[N]; for (int i = 0; i < N; ++i) { cost[i] = new float[N]; } for (int i = 1; i < N; ++i) { for (int j = 1; j < N; ++j) { cost[i][j] = IN; } } char vertices[] = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I'};
char edges[][2] = {{'A', 'B'}, {'A', 'C'}, {'A', 'F'}, {'A', 'H'}, {'A', 'I'},
{'B', 'D'}, {'C', 'B'}, {'C', 'D'}, {'C', 'E'}, {'C', 'F'},
{'E', 'G'}, {'E', 'F'}, {'F', 'G'}, {'F', 'H'}, {'G', 'H'}, {'H', 'I'}};
for  (int  x  =  0;  x  <  sizeof(edges)  / sizeof(edges[0]); x++) { char from = edges[x][0]; char to = edges[x][1]; cout << "Masukan bobot dari simpul " << from << " ke " << to << ": "; cin >> cost[from - 'A' + 1][to - 'A' + 1]; cost[to - 'A' + 1][from - 'A' + 1] = cost[from - 'A' + 1][to - 'A' + 1];
}
int source, tujuan; char opt; label_continue: cout << "Masukan asal simpul (A-I): "; cin >> opt; source = opt - 'A' + 1; cout << "Masukan tujuan simpul (A-I): "; cin >> opt; tujuan = opt - 'A' + 1; dijkstra(cost, source, tujuan, N);
Gambar 5. Kode hasil implementasi algoritma Dijkstra
Dibawah  ini  merupakan  hasil  dari  program yang  sudah  dibuat  dapat  dilihat  pada  Gambar  6. Program  akan  meminta  untuk  memasukan  bobot dari  setiap  simpul  atau  dari  titik  awal  hingga  titik tujuan.  Setelah  itu  program  akan  meminta  untuk memasukan  titik  awal  dari  rute  yang  ingin  dilalui untuk  kasus  ini  titik  awal  yang  akan  dipilih  yaitu stasiun  Bandung,  selanjutnya  program  akan meminta  untuk  memasukan  titik  tujuan  dari  rute yang dipilih. Setelah itu program akan menghasilkan keluaran berupa titik mana saja yang dilalui  dan  jarak  terpendek  dari  titik  awal  ke  titik tujuan.
Gambar 6. Hasil program dalam cmd

## SIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  membuktikan bahwa  penggunaan  algoritma  dijkstra  untuk menentukan  rute  terpendek  ke  delapan  destinasi wisata  di  Bandung  sangat  efektif.  Hal  tersebut dikarenakan  penggunaan  bobot  yang  tidak  negatif serta  graf  yang  digunakan  sederhana  dan  mudah dimengerti.  Hal  ini  terbukti  karena  kecepatan penyelesaiannya  lebih  cepat  daripada  algoritma lainnya.
Sebagai langkah mendatang, penelitian ini dapat  diperluas  untuk  mempertimbangkan  faktor- faktor  tambahan  seperti  kondisi  lalu  lintas, informasi cuaca, integrasi teknologi mobile, aspek keberlanjutan  lingkungan,  dan  pengembangan metode  optimisasi  yang  lebih  canggih  guna memberikan pengalaman wisata yang lebih optimal dan berkelanjutan bagi para pengunjung Kota Bandung.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada dosen pengampu mata kuliah  Struktur  Data  dan  Algoritma,  asisten  lab dan  teman-teman  anggota  kelompok  yang  telah bekerja  keras  untuk  menyelesaikan  jurnal  ini. Semoga  dengan  dibuatnya  jurnal  ini  mampu membantu para wisatawan yang ingin berwisata ke Bandung dan mampu memaksimalkan waktu pada saat berwisata di Bandung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  A.  Pratiwi,  W.  Yahya,  and  M.  Data,  "Analisis perbandingan kinerja algoritme dijkstra , bellman-ford, dan floyd-warshall untuk  penentuan  jalur  terpendek pada  arsitektur  jaringan  software  defined  network,"
Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , vol. 3, no. 1, pp. 809-814, 2019.
[2] A.  Cantona,  F.  Fauziah,  and  W.  Winarsih, "Implementasi  algoritma  dijkstra  pada  pencarian  rute terpendek ke museum di Jakarta," Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika , vol. 6, no. 1, pp. 27-34, 2020.
[3] A.  Y.  Firwanda,  C.  Prianto,  and  W.  I.  Rahayu, "Penentuan rute terpendek lokasi badan pusat statistik Kota  Bandung  dengan  algoritma  dijkstra," Jurnal Teknik Informatika (JUTEKIN), vol. 9, no. 1, 2021.
[4]    Azdy, R. A., & Darnis, F. (2019). Implementasi Bellman- Ford  untuk  Optimasi  Rute  Pengambilan  Sampah  di Kota  Palembang.  JNTETI  (Jurnal  Nasional  Teknik
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 275-281 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Elektro  Dan  Teknologi  Informasi),  8(4),  327.
https://doi.org/10.22146/jnteti.v8i4.532 [5] Diskominfo Kab. Bandung, “Ekonomi | portal satu data Kab. Bandung,”
Bandungkab.go.id ,2023. https://satudata.bandungkab.go.id/dataset/jumlah- destinasi-keseluruhan (accessed Dec. 12, 2023).
[6] Eko  Sulistyono  Sulistyono,  “Model  Rute  Perjalanan Minimal  Dengan  Menggunakan  Vehicle  Routing Problem  Pada  PT  X,”  Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi Bisnis, vol. 4, no. 2, pp. 293–299, Jul. 2022
[7] H. Pratiwi, “Application Of The Dijkstra Algorithm To Determine  The  Shortest  Route  From  City  Center Surabaya To Historical Places,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, vol. 4, no. 1, pp. 213–223, Jan.
2022.
[8] H. S. Sidhu and G. Krishan, "Research on Dijkstra’s, A, “Bellman-ford,  and  floyd-warshall  path  finding algorithms," International  Research  Journal  of
Modernization in Engineering Technology and Science , vol. 04, no. 01, pp. 1-5, 2022.
[9]                  Mahmudah,  H.,  Ibrahim,  M.  F.,  Puspitorini,  O., Wijayanti, A., & Siswandari, N. A. (2022). Penerapan
Floyd-Warshall untuk Pencarian Rute Terpendek pada Aplikasi  Notifikasi  Kecelakaan  Lalu  Lintas.  JNTETI (Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  Dan  Teknologi Informasi), 11(4), 251–257. https://doi.org/10.22146/jnteti.v11i4.2201
[10] M.  C. Bunaen,  H.  Pratiwi, and  Y.  F.  Riti,  "Penerapan algoritma  dijkstra  untuk  menentukan  rute  terpendek dari pusat Kota Surabaya ke tempat bersejarah," Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Bisnis ,  vol.  4,  no.  1, 2022.
[11] M. Mohamad, I. Ahmad, and Y. Fernando, "Pemetaan potensi pariwisata Kabupaten Waykanan menggunakan algoritma dijkstra," Jurnal Komputer  Terapan , vol. 3, no. 2, pp. 169-178, 2017.
[12] Mutiara  Yetrina  and  Defby  Seswita  Nainggolan, “Penentuan Rute Distribusi Untuk Meminimasi Biaya Distribusi di UKM Habil Snack,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, vol. 3, no. 1, pp. 247–253, Jan.
2021.
[13]            Muzakir,  A.,  &  Hutrianto,  H.  (2020).  Bellman-Ford
Algorithm  for  completion  of  route  determination:  an experimental  study.  JITEKI :  Jurnal  Ilmiah    Teknik
Elektro  Komputer  Dan  Informatika,  6(1),  29. https://doi.org/10.26555/jiteki.v16i1.16943
[14] N.  Maesari,  D.  Suganda,  and  C.  U.  Rakhman, "Pengembangan  wisata  edukasi  berkelanjutan  di museum  geologi  Bandung," Jurnal  Kepariwisataan: Destinasi,  Hospitalitas  Dan  Perjalanan , vol.  3, no. 1, pp. 8-17, 2019.
[15] “Open
data
Provinsi Jawa Barat,” opendata.jabarprov.go.id . https://opendata.jabarprov.go.id/id/dataset/jumlah- tempat-rekreasi-berdasarkan-kabupatenkota-di-jawa- barat (accessed Dec. 12, 2023).
[16] “Open data,”
opendata.cimahikota.go.id . https://opendata.cimahikota.go.id/dataset/jumlah- industri-pariwisata-di-kota-cimahi  (accessed  Dec.  12, 2023).
[17]         Putri, T. D., Sugeng, W., & Safitri, E. (2020). Algoritma
Dijkstra  untuk  Penentuan  Jarak  Tempuh  Terpendek Pengantaran  Katering  Pabrik.  MIND  (Multimedia Artificial  Intelligent  Networking  Database)  Journal, 5(2), 108-120 [18]        R. R. Al Hakim, M. H. Satria, Y. Z. Arief, A. Pangestu, A.  Jaenul,  R.  D.  Hertin,  and  D.  Nugraha,  "Aplikasi algoritma  dijkstra  dalam  penyelesaian  berbagai masalah," Expert , vol. 11, no. 1, p. 345994, 2021.
[19]      S. Qory, S. Ulya, W. Royani, and Y. Dewi, "Destinasi pariwisata  halal  di  Kota  Bandung," Likuid  Jurnal Ekonomi Industri Halal , vol. 1, no. 1, pp. 99-106, 2021.
[20]          T.  S.  Dermawan,  "Comparison  of  dijkstra  dan  floyd- warshall algorithm to determine the best route of train," IJID  (International  Journal  on  Informatics  for Development) , vol. 7, no. 2, 2019.