## SISTEM PENCARIAN HOTEL BERDASARKAN RUTE PERJALANAN TERPENDEK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN DAYA TARIK WISATA MENGGUNAKAN ALGORITMA GREEDY
Audrey Maximillian Herli 1), Indra Kharisma Raharjana 2) , Purbandini 3)
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga
Kampus C Mulyorejo, Surabaya
1) audreymaxi-11@fst.unair.ac.id,
2) indra.kharisma@fst.unair.ac.id
3) purbandini@fst.unair.ac.id
Abstrak—  Pencarian  hotel  merupakan  hal  yang  penting  dilakukan  wisatawan  dalam  melakukan  perjalanan wisata.  Wisatawan  akan  mempertimbangkan  kriteria  hotel  seperti  kelas,  harga  dan  review  hotel.  Selain  itu faktor  jarak  hotel  dan  tempat  wisata  yang  dikunjunginya  adalah  hal  yang  penting  untuk  dipertimbangkan. Pada  penelitian  ini  dibangun  sistem  untuk  melakukan  pencarian  hotel  berdasarkan  rute  perjalanan  wisata terpendek  dengan  daya  tarik  wisata  mengunakanalgoritma  greedy  untuk  memudahkan  wisatawan  dalam melakukan efisensi jarak perjalanan wisata serta  membantu dalam pemilihan hotel. Penelitian ini dilakukan melalui  empat  tahap,  tahap  pertama  adalah  pengumpulan  data  dan  informasi  daya  tarik  wisata  dan  hotel. Tahap kedua adalah analisa data dengan algoritma greedy serta melakukan penyesuian pengunaan algoritma berdasarkan karakteristik perjalanan yang dilakukan wisatawan. Tahap ketiga adalah pembangunan sistem, dan  tahap  terakhir  adalah  melakukanevaluasi  sistem  bersama  para  ahli  yang  telah  berpengalaman  dalam bidang  pariwisata  dan  calon  penguna  aplikasi  ini.Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  yang  dapat memberikan  rekomendasi  rute  dan  urutan  perjalanan  terpendek  antara  hotel  dan  daya  tarik  wisata berdasarkan algoritma greedy.

## Kata Kunci— Hotel, Daya Tarik Wisata, Algoritma Greedy, Rute Perjalanan Terpendek
Abstract—  Hotel  search  was  an  important  thingfor  travelers  in  their  traveling  journey.  Travelers  would consider criteria  such as class,  price  and  review  of  the hotel.Beside  those  things,  distance  between  Hotel  and tourist  attractionswasalsoimportant  factor  to  be  considered.  In  this  research,  system  was  constructed  to perform  a  hotels  search  by  shortest  travelling  route  using  Greedy  Algorithm.  This  research  was  conducted through  four stages,  the first stage  wasdata  and information collectingof tourist  attraction and  hotel. Second stagewasdata  analysis  with  greedy  algorithm  in  purpose  to  classify  the  data  and  implementing  greedy algorithm  with  manual  calculation  to  the  problem  research.    The  third  stage  was  the  development  of  the system,  and  the  last  stage  wasevaluating  the  system  with  the  experts  who  are  experienced  in  the  field  of tourism  and  the  prospective  user  of  this  application.  Results  from  this  study  was  the  system  can  provide recommendations  and  sequence  the  shortest  journey  between  the  hotel  and  tourist  attraction  based  on  the greedy algorithm.
Keywords— Hotel, Tourist Attraction, Greedy Algorithm, Travelling Salesman Problem

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  dengan  34  provinsi  dan  lebih  dari 13000  pulau  Indonesia  memiliki  berbagai  macam kekayaan alam serta budaya dan beragam sehingga Indonesia  juga  menjadi  tujuan  pariwisata  dengan daya  tarik  wisata  yang  sangat  menarik  yang tersebar  di  berbagai  daerah.  Dengan  adanya banyak daya tarik wisata di Indonesia, hal ini juga diikuti  oleh  bertambahnya  jumlah  hotel  sebagai tempat singgah para wisatawan.Dari fenomena ini, banyaknya  pilihan  daya  tarik  wisata  dan  hotel seringkali  menimbulkan  permasalahan  bagi  para wisatawan  yaitu  dalam  mencari  atau  menentukan hotel  berdasarkan  rute  perjalanan  terdekat  dengan daya tarik wisata yang beraneka ragam tersebut.
Pencarian  hotel  membuat  pengunjung  perlu menentukan  hotel  yang  tepat  dengan  membuat sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  hotel sesuai  dengan  kriterianya(Fariza,  Setyowati,  & Putra,  2012).  Salah  satu  kriteria  pemilihan  hotel yang  penting  adalah  jarak  menuju  lokasi  hotel (Pristanto,  Wahyuni,  &  Handini,  2012)sehingga faktor  jarak  dari  penelitian  ini  dapat  diketahui bahwa jarak merupakan hal yang dipertimbangkan oleh  pengunjung  sehingga  dalam  penelitian  yang akan  dilakukan  jarak  akan  digunakan  sebagai elemen  utama  dalam  menentukan  pencarian hotel.Hal  ini  pertimbangan  untuk  mengangkat permasalahan  pencarian  hotel  berdasarkan  rute perjalanan  terpendek  dengan  daya  tarik  wisata karena  merupakan  masalah  yang  penting  dan
menarik  untuk  diselesaikan  mengingat  potensi Jawa  Timur  sebagai  daya  tarik  wisata  yang  terus berkembang.
Solusi yang dapat menyelesaikan permasalahan ini  adalah  dengan  membangun  suatu  sistem  yang dapat  melakukan  pencarian  hotel  yang  memiliki rute perjalanan terpendek dengan daya tarik wisata yang akan dikunjungi. Para calon wisatawan dapat memilih  daya  tarik  wisata  yang  akan  dikunjungi melalui sistem kemudian sistem akan memberikan daftar  hotel  beserta  rute  perjalanan  terpendek dengan daya tarik wisata yang dipilihnya dan calon wisatawan juga dapat menentukan rute dari current location mereka.
Manfaat dari dilaksanakan penelitian ini adalah agar  memudahkan  pencarian  hotel  dan  urutan perjalanan  wisata  berdasarkan  rute  perjalanan terpendek  dengan  daya  tarik  wisata  bagi  para wisatawan yang menggunakan sistem ini
Solusi  yang  ditawarkan  akan  diwujudkan menggunakan Algoritma Greedy. Algoritma Greedy  merupakan  algoritma  yang  membentuk solusi  langkah  per  langkah.  Pada  setiap  langkah tersebut  akan  dipilih  keputusan  yang  paling optimal.Algoritma ini adalah salah satu penyelesaian Travelling  Salesman  Problem  (TSP), TSP  adalah  permasalahan  untuk  mencari  rute perjalanan  terpendek  setelah  mengunjungi  semua titik lokasi  sehingga hal  ini  dapat  diterapkan pada penelitian,  wisatawan  dapat  mencari  hotel  dengan rute  perjalanan  terpendek  setelah  mengunjungi seluruh titik daya tarik wisata secara optimal.
Mengingat  para  pengguna  sistem  adalah  para wisatawan  yang  selalu  berpindah-pindah  tempat dalam  melakukan  perjalanan  wisata  maka  sistem akan dibangun dengan Android mobile platform.Android    menyediakan  platform  terbuka bagi para pengembang untuk menciptakan  aplikasi (Nazruddin, 2012).
Sistem  juga  akan  diintegerasikan  dengan Google  Map  untuk  penentuan  lokasi  hotel,  daya tarik  wisata,  rute  dan  navigasi  peta  digital.  Studi kasus dalam penelitian ini akan menggunakan daya tarik  wisata  dan  hotel  yang  ada  di  wilayah  Jawa Timur.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Algoritma  Greedy  memiliki  pendekatan  untuk membangun  solusi  secara  bertahap  melalu  urutan yang terus berkembang sampai solusi dari masalah telah  tercapai  (Levitin  &  Mukherjee,  2007). Greedy  memberikan    alternatif    optimal  lokal dengan harapan setiap alternatif lokal menghasilkan  alternatif  global  yang  optimal secara keseluruhan.Algoritma Greedy dapat menyelesaikan  Travelling  Salesman  Problem dengan  menghitung  nilai  lokal  optimal  setiap mengunjungi kota dan mendapatkan nilai optimasi global  pada  akhir  perjalanan.(Lukman,  AR,  & Nurhayati, 2011)
Algoritma  Greedy  dalam  penelitian  terdahulu dapat diimplementasikan dalam melakukan optimasi  jarak  seperti  dalam  menentukan  jarak terdekat  atau  shortest  path  dan  Travelling Salesman Problem (TSP).TSPmerupakan
representasi  masalah  dalam  penelitian  ini  yaitu menentukan rute perjalanan terpendek antara hotel dengan  daya  tarik  wisata  setelah  mengunjungi seluruhnya.
Algoritma  Greedy  dapat  menentukan  jalur mana yang akan diambil terlebih dahulu atau dapat disebut  dengan  jalur  optimum  lokal  sehingga sampai seluruh jalur diambil pada akhir perjalanan dan  menciptakan  rute  perjalanan  terpendek  atau disebut  dengan  optimum  global  sehingga  dapat pula  menyelesaikan  TSP.  Dari  sini  dapat ditentukan  nilai  rute  perjalanan  terpendek  antara hotel dengan daya tarik wisata.
Persoalan  optimasi  dalam  konteks  Algoritma Greedy disusun oleh komponen-komponen sebagai berikut (Efendi, Pinto, & Tempake, 2012) :
a) Himpunan Kandidat (C) : Merupakan himpunan yang berisi elemen-elemen pembentuk  solusi.  Pada  setiap  langkah,  satu buah kandidat diambil dari himpunannya.
b) Himpunan Kandidat, (C) : Himpunan Kandidat  merupakan  himpunan  yang  berisi mengenai elemen pembentuk Solusi.
c) Himpunan Solusi, (S):  Himpunan Solusi merupakan  himpunan-himpunan  yang  berisi elemen solusi pemecahan masalah.
d) Fungsi  Seleksi :   Fungsi Seleksi adalah  fungsi yang  pada  setiap  langkah  memilih  kandidat yang  paling  memungkinkan  mencapai  solusi optimal.  Kandidat  yang  sudah  dipilih  pada suatu    langkah  tidak  pernah  dipertimbangkan lagi pada langkah selanjutnya.
e) Fungsi  Kelayakan  :  Fungsi  Kelayakan merupakan  fungsi  yang  memeriksa  apakah suatu kandidat  yang dipilih dapat memberikan solusi  yang  layak,  yakni  kandidat  tersebut bersama-sama  dengan  himpunan  solusi  yang sudah terbentuk tidak melanggar kendala yang ada.
f) Fungsi  Obyektif  :Fungsi  Obyektif  merupakan fungsi yang memaksimumkan atau meminimumkan   nilai solusi.

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Pengumpulan Data dan Informasi
Teknik  pengumpulan  data  dan  informasi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan melakukan  studi  literatur  dan  wawancara.  Teknik pengumpulan data yang digunakan untuk membantu proses penelitian diantaranya adalah :
1) Studi  Literatur  :  Melakukan  studi  literatur untuk mengetahui dan memahami lebih mendalam
bagaimana  Algoritma  Greedy  dapat  melakukan penentuan rute perjalanan  terpendek.
2) Wawancara : Melakukan wawancara dengan  Kepala  Seksi  Promosi  dan  Kerjasama Dinas  Kebudayaan  dan  Pariwisata  Provinsi  Jawa Timur untuk memperoleh data-data yang diperlukan dalam melakukan penelitian.
3) Pencarian  data  koordinat:  Melakukan
pencarian data koordinat lokasi Daya Tarik Wisata dan  Hotel  melalui  Google  Map  dan  jarak  antar lokasi yang akan diterapkan pada sistem.
B. Analisa Data dengan Algoritma Greedy
Data yang telah terkumpul selanjutnya dianalisa  melalui  tahap  analisa  data  dengan Algoritma Greedy. Adapun beberapa langkah pada tahapan ini, antara lain :
a) Pengelompokan Data : Melakukan pengelompokkan data dari tahapan pengumpulan  data  yang  akan  digunakan dalam langkah-langkah perhitungan Algoritma Greedy untuk melakukan pencarian rute perjalanan terpendek.
b) Penerapan Data : Menerapkan data yang siap untuk digunakan untuk perhitungan Algoritma  Greedy  dan  menganalisa  hasil perhitungan dengan Algoritma Greedy.
Data  koordinat  daya  tarik  wisata  dan  hotel yang  telah  diperoleh  dari  tahapan  pengumpulan data  dan  informasi  akan  berperan  sebagai  vertex, sedangkan  jarak  antar  daya  tarik  wisata  dan  hotel yang  diambil  dari  Google  Map  akan  berperan sebagai  edge.  Penyelesaian  pada  penelitian  ini digambarkan  dengan  graph  dan  diselesaikan dengan perhitungan Algoritma Greedy yang mana akan menghasilkan total rute perjalanan terpendek antara hotel dengan daya tarik wisata.
Dari  hasil-hasil  perhitungan  data  dengan Algoritma  Greedy  ini  dapat  diketahui  hotel  yang mana  yang  akan    memberikan  rute  perjalanan terpendek  dengan  daya  tarik  wisata-wisata  yang akan  dikunjungi  oleh  para  wisatawan  sehingga akan  memudahkan  wisatawan  dalam  mendukung keputusan dalam memilih hotel.
Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  data-data  yang diperoleh dapat diterapkan pada Algoritma Greedy dan  dapat  menciptakan  solusi  masalah  penelitian yang akan diimplementasikan pada sistem.

## C. Pembangunan Sistem
Dalam melakukan pembangunan sistem, sistem akan terlebih dahulu dilakukan perancangan sistem dengan Use Case Diagram, Activity Diagaram dan Perancangan Antarmuka yang menjelaskan fungsi- fungsi pada sistem dengan Actor calon wisatawan Untuk  perancangan  antarmuka  akan  dibagi menjadi  beberapa  tahapan  yaitu  Tahapan  Input berada  pada  tahapan  1-3,  Tahapan  Proses  pada tahapan  4  dan  Output  pada  tahapan  5.  Tahapan-
tahapan  keseluruhan  yang  ada  dalam  sistem adalah:
1) Pemilihan  Kota  Tujuan  Wisata  :  Pemilihan kabupaten/kota  tujuan  merupakan  Input  dari pengguna,  pengguna  akan  memilih  kota-kota tujuan  wisata  yang  sudah  ada  di  dalam database sistem. Data Kabupaten/kota berjumlah 38.
2) Pemilihan  Daya  Tarik  Wisata  :  Pemilihan daya tarik wisata adalah Input kumpulan daya tarik  wisata  yang  ada  di  dalam  setiap kabupaten/kota  yang  telah  dipilih  daya  tarik yang  ada  di  Jawa  Timur  total  berjumlah kurang lebih  767  wisata.
3) Pemilihan  Hotel  Menurut  Kriteria  :  Pada tahapan  Input  ini  pengguna  dapat  menginput jenis  hotel  sesuai  kriteria  yang  telah ditetapkan  dalam  sistem,  kriteria  tersebut adalah Kelas, Harga, dan Review.Semua data mengenai kriteria diambil dari situs pencarian hotel TripAdvisor.com, Booking.com, Hotels.com dan Google Map.
4) Proses  Pencarian  Hotel  Berdasarkan  Rute Perjalanan  Terpendek  Daya  Tarik  Wisata  : Tahapan  ini  adalah  tahapan  Proses  berupa perhitungan Algoritma Greedy dalam menentukan  rute  perjalanan  terpendek  hotel menuju tempat wisata dengan sistem.
5) Proses  Pencarian  Hotel  Berdasarkan  Rute Perjalanan  Terpendek  Daya  Tarik  Wisata  : Tahapan  ini  adalah  output  dari  sistem  yaitu daftar  hotel dengan rute perjalanan terpendek dengan daya tarik wisata beserta urutan lokasi perjalanan yang dapat dilalui.
Pembangunan sistem pencarian hotel berdasarkan  rute  perjalanan  terpendek  dengan daya tarik wisata menggunakan Algoritma Greedy diimplementasi  berupa  aplikasi  mobile    yang menggunakan  Java  sebagai  bahasa  pemrograman dan  database  yang  digunakan  adalah  SQLLite. Sedangkan  IDE  yang  digunakan  adalah  Eclipse Android Developer Tools (ADT 22.0) dan Google Map.Google  Maps  merupakan  sebuah  layanan peta  dunia  virtual  berbasis  web    yang  disediakan oleh Google (Riyanto, 2010)
Hasil dari tahapan pembangunan sistem adalah sebuah aplikasi mobile  yang  dapat menyelesaikan permasalahan  penelitian  berdasarkan  Algoritma Greedy.

## D. Evaluasi Sistem
Evaluasi  sistem  akan  dilakukan  oleh  seorang ahli  dalam  bidang  travelling  seperti  Traveller, Pengembang Aplikasi Pemetaan dan Pemilik Biro Wisata  untuk  menguji  solusi  yang  diberikan  oleh sistem sehingga para ahli akan memberikan kritik
serta saran mengenai kinerja sistem selain itu juga akan  dilakukan  suvey  pada  sejumlah  end-user untuk menjalankan sistem.
IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pengumpulan Data dan Informasi
Pengumpulan  Data  dan  Informasi  dilakukan dengan  beberapa  cara  yaitu  studi  literatur, wawancara dan pencarian data berikut adalah hasil dari  tahapan  pengumpulan  data  dan  informasi. Hasil  dari  studi  literatur  adalah  menghasilkan Tinjauan  Pustaka  yang  diambil  dari  buku referensi,  jurnal  dan  skripsi  yang  diterbitkan  oleh universitas-universitas di Indonesia untuk menyelesaian permasalahan penelitian yaitu tinjauan  pustaka  mengenai  Travelling  Salesman Problem, Teori Graph, dan Algoritma Greedy
1) Outline  Wawancara  :  Hasil  wawancara adalah berupa outline wawancara yang berisi :
a) Data  daftar  Kabupaten  dan  Kota  di  Jawa Timur.
b) Data  daftar  Daya  Tarik  Wisata  di  Jawa Timur.
c) Data daftar Hotel di Jawa Timur.
d) Kriteria Hotel di Jawa Timur.
e) Fakta  pendukung  :jarak  rute  perjalanan terpendek  merupakan  faktor  penting  dalam pemilihan  hotel  dan  daya  tarik  wisata  serta penyebaran  informasi  wisata  yang  dilakukan pemerintah masih kurang efektif.
2) Koordinat  Lokasi  :  Hasil  pencarian  data adalah    koordinat  lokasi  hotel  dan  daya  tarik wisata  melalui  Google  Map  yang  berdasarkan Data  Daftar  Hotel  dan  Daya  Tarik  Wisata  dari tahapan wawancara menghasilkan :
a) Koordinat  latitude  dan  longitude  Hotel  dan Daya Tarik Wisata (vertex).
b) Jarak  Antar  Hotel  dan  Daya  Tarik  Wisata (edge)
B. Hasil Analisa Data dengan Algoritma Greedy
Data  yang  diperoleh  dari  proses  pengumpulan data  dan  informasi  selanjutnya  diolah  dengan menganalisa  pengelompokkan  data-data  yang  ada yang  sesuai  dengan  kebutuhan  perhitungan Algoritma  Greedy.  Data-data  yang  digunakan adalah :
a) Daftar  Nama  Hotel  dan  Daya  Tarik  Wisata sebagai vertex.
b) Nilai  edge  antar  vertex  sebagai  elemen Himpunan Kandidat (C)
Terdapat  beberapa  kebiasaan  pengguna  dalam melakukan  perjalanan  wisata  dan  pencarian  hotel berdasarkan rute perjalanan terpendek yang dibagi menjadi  beberapa  skenario  menurut  vertex  awal dan akhirnya yang berbeda seperti berikut :
a) Skenario 1 : Hotel – DTW – Hotel
b) Skenario 2 : Home-DTW-Home
c) Skenario 3 : Home – DTW– Hotel
d) Skenario 4 : Hotel – DTW – Home
e) Skenario 5 : Hotel – DTW – Another Hotel
Vertex  Hotel  merupakan  Lokasi  Hotel  yang dipilih user sesuai kriteria.Vertex DTW merupakan  Daya  Tarik  Wisata  yang  dipilih  user sesuai  kriteria.Vertex  Another  Hotel  merupakan lokasi  Hotel  lain  terdekat  dengan  Hotel  yang dipilih user sesuai kriteria.Vertex Home merupakan  user  current  location  yang  diambil secara  otomatis  dari  sistem  melalui  GPS  apabila user  ingin  melakukan  perjalanan  dari  tempat asalnya. Sedangkan daftar hotel yang dapat dipilih akan difilter berdasarkan kriteria kelas, harga, dan review yang diinput oleh user
Untuk  melakukan  penerapan  perhitungan Algoritma  Greedy  graph  dengan  data  yang  telah diperoleh, Gambar 1 merupakan urutan perjalanan optimal  berdasarkan  Algoritma  Greedy  sesuai dengan  Skenario  1  berangkat  dari titik A kembali ke titik A :
T ABEL 1. PEMILIHAN EDGE SKENARIO 1

## Gambar 1. Graph Perhitungan Greedy Skenario 1
Berdasarkan Tabel diatas  rute perjalanan terpendek yang harus  ditempuh  dari  vertex  A    menuju  ke seluruh Daya  Tarik  Wisata  kemudian  kembali  ke  vertex  A adalah  melalui  rute  A-C-E-B-D-A.Perhitungan  total edge  yang  telah  dioptimasi  dengan  Algoritma  Greedy adalah sebagai berikut :
Cost (A-C) = 2,15 km Cost (C-E) = 3,36 km Cost (E-B) = 1,16 km Cost (B-D) = 8,86 km Cost (D-A) = 2,68 km
Optimasi  :2,15+3,36+1,16+8,86+2,68 =18,21 km
Pada  Skenario  1  memiliki  penyelesaian  yang sama  dengan  Skenario  2  karena  vertex  awal  dan akhir  yang  sama  atau  dinamakan  dengan Travelling  Salesman  Problem.Skenario  2  diawali dengan  perjalanan  awal  dari  rumah  calon
wisatawan  kemudian  kembali  ke  rumah  tanpa menginap  di  hotel  setelah  mengunjungi  tempat wisata.
T ABEL 2. PEMILIHAN EDGE SKENARIO 2
Gambar 2. Solusi Perhitungan Greedy Skenario 2
Optimasi : 45,28+4,71+3,36+1,16+53,25 =106,76 km Urutan    : A-D-C-E-B-A
Namun,  pada  Skenario  3,  4,  dan  5  akan memiliki  penyelesaian  Algoritma  Greedy  yang berbeda karena vertex awal dan akhirnya berbeda yaitu  cukup  dengan  melakukan  penyesuaian dengan  melakukan  pergantian  pada  vertex  dan edge menuju vertex akhir.
T ABEL 3. PEMILIHAN EDGE SKENARIO 3
Gambar 3. Solusi Perhitungan Greedy Skenario 3
Optimasi : 45,28+4,71+3,36+1,16+6,23 = 60,74 km Urutan : A-D-C-E-B-F
Pada  Skenario  3  wisatawan  akan  melakukan perjalanan  berawal  dari  rumah  wisatawn  yang dipilihnya  kemudian  menuju  hotel  yang  dipilih wisatawan setelah mengunjungi seluruh daya tarik wisata.

## Tabel 4. PEMILIHAN EDGE SKENARIO 4

## Gambar 4. Solusi Perhitungan Greedy Skenario 4
Optimasi :2,15+3,36+1,16+8,86+45,28 = 60,81 km Urutan    : F-C-E-B-D-A
Pada  Skenario  4  wisatawan  akan  melakukan perjalanan  wisata  berawal  dari  hotel  yang dipilihnya  kemudian  menuju  rumah  wisatawan setelah mengunjungi seluruh daya tarik wisata.
T ABEL 5. PEMILIHAN EDGE SKENARIO 5

## Gambar 5. Solusi Perhitungan Greedy Skenario 5
Optimasi :2,15+3,36+1,16+8,86+4,74 = 20,28 km Urutan    :  A-C-E-B-D-F
Pada  Skenario  5  wisatawan  akan  melakukan perjalanan  berawal  dari  hotel  yang  dipilihnya kemudian menuju hotel lain terdekat mengunjungi seluruh daya tarik wisata.
Dari  perhitungan  Algoritma  Greedy  itu  dapat dituliskan  dalam  bahasa  pemrograman  Java  yang nanti  akan  dapat  diterapkan  pada  aplikasi  sebagai berikut :
double terkecil=999999999; int start=0; int vertex=start; double optimasi=0; int kecil=0;
for(int x=0;x<5;x++){ terkecil=999999999; System.out.println("vertex = "+vertex); for (int y=0; y<5; y++){ if (matrix[vertex][y]<terkecil && vertex !=y && cek(node, y)==false){ terkecil=matrix[vertex][y]; kecil=y; } } optimasi = optimasi + terkecil; System.out.println(" y["+kecil+"] "+terkecil); vertex=kecil; node[xx]=vertex; xx++; } System.out.println("optimasi="+optimasi); for (int y=0; y<5; y++){ System.out.println(" "+node[y]); }

## Listing1 Implementasi algoritma Greedy
}

## C. Hasil Pembangunan Sistem
Dalam  tahapan  pembangunan  sistem  adalah mengahasilkan output utama sistem yaitu perhitungan  algoritma  greedy  yang  telah  ditulis dalam  bahasa  pemrograman  java  dan  diterapkan pada aplikasi android berbasis mobile mengunakan  Google  Map  APIdengan  antarmuka sesuai seperti pada gambar 6.

## D. Hasil Evaluasi Sistem
Evaluasi  dilakukan  dengan  mengunakan  studi kasus  pencarian  hotel  di  kota  batu  dengan mengunjungi  4  daya  tarik  wisata  di  daerah tersebut.  Sistem  dan  para  ahli  diminta  untuk memberikan  rekomendasi  berdasarkan  5  skenario pola perjalanan yaitu:
a) Dari  hotel  ke  hotel  dengan  mengunjungi  4 daya tarik wisata.
b) Dari rumah ke rumah dengan mengunjungi 4 daya tarik wisata.
c) Dari  rumah  ke  hotel  dengan  mengunjungi  4 daya tarik wisata.
d) Dari  hotel  ke  rumah  dengan  mengunjungi  4 daya tarik wisata.
e) Dari  hotel  ke  hotel  yang  lain  dengan mengunjungi 4 daya tarik wisata.
Para ahli dipilih dari pengusaha biro perjalanan serta  traveler  (  orang  yang  sering  berwisata).Para ahli memberikan rekomendasi rute serta hotel yang dipilihnya  untuk  menginap  sebelum  atau  sesudah mengunjungi daya tarik wisata berdasarkan kriteria dan  skenario  yang  telah  ditentukan.  Setelah  itu para  ahli  diberikan  hasil  rekomendasi  rute  dan hotel hasil dari sistem untuk dibandingkan dengan hasil rekomendasi milik para ahli, para ahli diminta pendapatnya  tentang  perbandingan  rute  tersebut, apakah  setuju  dengan  rute  dan  rekomendasi  hotel yang dihasil oleh sistem atau tidak.
Hasil  dari  evaluasi  tersebut  adalah  kesamaan rekomendasi  sistem  dan  ahli  adalah  46,7  %. Ketika rekomendasi antar sistem dan ahli berbeda, Para  ahli  sebagian  besar  akan  mengikuti  rute  dan hotel yang direkomendasikan sistem dengan syarat jalur  yang  diberikan  memang  lebih  pendek  dan lebih nyaman untuk dilalui.
Dari  hasil  masukan  dari  ahli,  ditemukan  fakta bahwa  kondisi  jalan  dan  tingkat  kemacetan dipertimbangkan  oleh  ahli.Sistem  ini  hanya melakukan analisa rute berdasarkan jarak mengunakan data dari Google Map API, sehingga terjadi  ketidaksesuaian  hasil  rekomendasi  antara ahli dan sistem.Selain itu ahli juga mengakui tidak melakukan  perhitungan  jarak  perjalanan  secara teliti,  namun  hanya  berdasarkan  perkiraan  dan pengalaman.
Evaluasi  juga  dilakukan  pada  fitur  yang dimiliki oleh sistem dengan mekanisme kuisioner.Berdasarkan  kuisioner  didapatkan  hasil sebagai  berikut  :  tujuan  dari  sistem  dapat  100% dimengerti oleh para responden, 60% menyatakan bahwa  aplikasi  ini  memudahkan  para  wisatawan, 65%  menganggap  bahwa  sistem  cukup  mudah untuk dioperasikan, dan tampilan aplikasi dianggap 55% menarik oleh user.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan
hasil evaluasi,
dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  greedy  dapat digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  rute perjalanan  serta  pemilihan  hotel  untuk  menginap sebelum  dan  atau  setelah  wisatawan  melakukan kunjungan wisata.
Sistem  memberikan  solusi  pemilihan  hotel yang  tidak  sama  dengan  pilihan  ahli  karena  ahli memiliki pertimbangan tersendiri untuk jalan yang ditempuh. dan tidak menghitung secara rinci jarak antar  lokasi,  namun  para  ahli  setuju  untuk mengunakan  hasil  rekomendasi  rute  dan  hotel yang dihasilkan oleh sistem.
Hasil evaluasi fitur sistem dapat disimpulkan bahwa sistem memberikan rekomendasi pemilihan hotel  dan  urutan  rute  perjalanan  wisata  secara benar  sesuai  dengan  mempetimbangan  jarak perjalanan.Penguna  merasa  mudah  memahami tujuan serta cara pengunaan aplikasi ini, selain itu penguna  merasa  bahwa  aplikasi  ini  akan membantu wisatawan dalam merencanakan perjalanan wisata terutama  dalam pemilihan  hotel dan penentuan rute perjalanan.

## D AFTAR P USTAKA
Efendi,  F.  S.,  Pinto,  M.,  &  Tempake,  H.  S.  (2012).
Implementasi Algoritma Greedy Untuk Melakukan Graph  Coloring:  Studi  Kasus  Peta  Propinsi  Jawa Timur. Jurnal Informatika vol 4 edisi 2 , 440-448.
Fariza,  A.,  Setyowati,  Y.,  &  Putra,  B.  J.  (2012).
Decision  Support  System  of  Hotel  Selection  in Surabaya  Based  on  Android  Platform.  The  14th Industrial  Electronics  Seminar  2012  (IES  2012). Surabaya:  Electronic  Enggineering  Polytechnic Institute of Surabaya.
Levitin, A., & Mukherjee, S. (2007). Introduction to the design  &  analysis  of  algorithms.  Vol.  2.  Pearson Addison-Wesley.
Lukman, A., AR, R., & Nurhayati. (2011). Penyelesaian Travelling Salesman Problem dengan  Algoritma  Greedy.  Makassar:  Prosiding Konfrensi  Nasional  Forum  Pendidikan  Tinggi Teknik Elektro Indonesia (FORTEI) 2011.
Pristanto,  Y.,  Wahyuni,  S.,  &  Handini,  Y.  D.  (2012).
Analisis Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Keputusan  Menginap  Pada  Hotel  Bintang  Mulia Jember.  Ilmu  Administrasi,  Fakultas  Ilmu  Sosial dan Ilmu Politik. Skripsi Universitas Jember.
Riyanto.  (2010).  Pemrograman  Aplikasi  Mobile
Smartphone  dan  Tablet  PC  Berbasis  Android. Yogyakarta: Andi.
[This Page Intentionally Left Blank]