## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 10  No. 2 Desember 2024, pp. 201-210

## SIMULASI ALGORITMA UCS UNTUK OPTIMASI RUTE PERJALANAN DARI KAWASAN INDUSTRI MODERN CIKANDE KE KANTOR KP3B
Mochammad Darip 1 , Abdul Halim 2 , Irvan Septiandi 3 1,2,3 Ilmu Komputer, Ilmu Komputer, Universitas Bina Bangsa Email: darif.uniba@gmail.com

## ABSTRACT
The road to the Banten Provincial Government Headquarters (KP3B), which is the main destination for various administrative activities and public services, often becomes a traffic jam, even though this congestion only occurs in certain locations, it is still a problem. Generally, people or road users who want to travel to/through this area use the main highway or provincial highway, especially for people who are not familiar with the route/travel route from  the  direction  of  the  modern  industrial  area of  Cikande  District.  However,  judging  from  the  distance  and traffic, this route is quite busy. To overcome these problems, a systematic approach is needed to optimize travel. One technique for finding routes/travel paths is to use the Uniform Cost Search (UCS) algorithm approach. The results of the analysis and implementation carried out show that the alternative route recommended by the UCS algorithm is more effective than the route currently generally used, based on the criteria of distance, traffic density, road conditions and travel time.
Keywords: Algorithm, Design, Model, Optimal, Uniform Cost Seacrh.

## ABSTRAK
Jalan menuju Kantor Pusat Pemerintahan Provinsi Banten (KP3B) yang menjadi tujuan utama berbagai aktivitas administratif dan layanan publik sering kali menjadi titik kemacetan, meskipun kemacetan ini hanya terjadi pada beberapa lokasi tertentu namun masih menjadi masalah. Umumnya masyarakat atau pengguna jalan yang hendak melakukan rute perjalanan menuju/melewati kawasan tersebut menggunakan jalur jalan raya utama atau jalan raya provinsi, khususnya bagi masyarakat yang belum familiar terhadap rute/jalur perjalanan dari arah kawasan industri modern Kecamatan Cikande. Padahal jika dilihat dari jarak dan lalu lintas perjalanan, rute ini cukup padat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan pendekatan sistematis guna mengoptimalkan perjalanan. Salah satu pendekatan  teknik  pencarian  rute/jalur  perjalanan  adalah  dengan  menggunakan  pendekatan  algoritma Uniform Cost  Search (UCS).  Hasil  analisis  dan  implementasi  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  rute  alternatif  yang direkomendasikan oleh algoritma UCS lebih efektif dibandingkan dengan jalur yang saat ini umumnya digunakan, berdasarkan kriteria jarak, kepadatan lalu lintas, kondisi jalan dan waktu tempuh.
Kata Kunci: Algoritma, Desain, Model, Optimal, Uniform Cost Search.
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 20-06-2024
Tanggal revisi : 26-06-2024
Tanggal terbit : 28-07-2024
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v10i2.10089
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2024 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Jalan  menuju  Kantor  Pusat  Pemerintahan  Provinsi Banten (KP3B) yang menjadi tujuan utama berbagai aktivitas administratif dan layanan publik sering kali menjadi  titik  kemacetan,  terutama  pada  jam-jam sibuk.  Kemacetan  ini  tidak  hanya  mengganggu efisiensi  operasional  pemerintahan  bagi  para pegawai,  tetapi  juga  berdampak  negatif  pada produktivitas masyarakat(Permatasari, 2020), meskipun kemacetan ini hanya terjadi pada beberapa lokasi  tertentu  namun  masih  menjadi  masalah khususnya bagi para pegawai, masyarakat setempat dan  pengguna  jalan  lainnya.  Untuk  mengatasi permasalahan  ini,  diperlukan  pendekatan  yang sistematis guna mengoptimalkan perjalanan, khususnya  masyarakat  yang  memiliki  rencana  ke kantor pusat pemerintahan atau yang akan melewati rute tersebut.
Salah  satu  pendekatan  teknik  pencarian  rute  atau jalur  perjalanan  adalah  dengan  menggunakan pendekatan  algoritma Uniform  Cost  Search (UCS) yang merupakan salah satu metode dalam teori graf yang  dapat  digunakan  untuk  menemukan  jalur dengan  biaya  terendah  dari  satu  titik  ke  titik lainnya(Asanto, 2024). Algoritma ini bekerja dengan mencari  jalur  yang  memiliki  bobot  atau  biaya terendah, yang dapat diartikan sebagai jarak, waktu tempuh,  atau  faktor-faktor  lain  yang  relevan. Penerapan  UCS  dalam  simulasi  rute  diharapkan dapat memberikan solusi optimal dalam menentukan jalur yang paling efisien menuju atau melewati jalan pusat  pemerintahan  Provinsi  Banten,  sehingga masyarakat  yang  akan  mengunjungi  atau  melewati jalur  perjalanan  tersebut  dapat  mengurangi  atau menghindari  titik-titik  lokasi  kemacetan  dan meningkatkan efektivitas bertransportasi.
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi dan  ketersediaan  data  geografis,  simulasi  jalur menggunakan  algoritma  UCS  menjadi  semakin feasibel dan dapat diandalkan. Data-data seperti peta jalan,  kondisi  lalu  lintas,  dan  titik-titik  kepadatan dapat diintegrasikan ke dalam model simulasi untuk menghasilkan  jalur  yang  optimal(Sulastio  et  al., 2021). Penelitian ini bertujuan untuk mendesain dan memodelkan  simulasi  algoritma  UCS  untuk mengoptimalkan  rute  menuju  pusat  pemerintahan Provinsi  Banten,  serta  menganalisis  efektivitasnya dibandingkan  dengan  jalur  yang  saat  ini  umumnya digunakan.
Penelitian ini tidak hanya berfokus pada aspek teknis dari  penerapan  algoritma  UCS,  tetapi  juga  pada implikasi praktis dari hasil yang diperoleh. Dengan menggunakan  simulasi  ini,  diharapkan  pemerintah provinsi dapat mengambil langkah-langkah strategis untuk  memperbaiki  infrastruktur  jalan,  mengatur lalu lintas dengan lebih baik, dan menginformasikan masyarakat  tentang  jalur  alternatif  yang  lebih efisien.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  juga  dapat menjadi  acuan  bagi  penelitian  lebih  lanjut  dalam
bidang optimasi jalur dan manajemen transportasi di wilayah lainnya.
Penelitian terkait penerapan algoritma Uniform Cost Search (UCS) dalam pencarian jalur terpendek telah dilakukan  oleh  Diaz  RA  (2023)  dengan  judul penelitian  “Implementasi  Algoritma Uniform  Cost Search untuk  Menentukan  jalur  Terpendek”, penerapan  algoritma  ini  mampu  mengurangi  jarak secara signifikan sehingga lebih efisien secara waktu dan  biaya.  jalur  perjalanan  yang  sebelumnya membutuhkan  waktu  lama  dan  biaya  operasional tinggi  menjadi  lebih  cepat  dan  biaya  operasional relatif  rendah  dengan  menerapkan  algoritma tersebut,  hal  ini  dilihat  dari  pengujian  yang  ia lakukan  dengan percentage  error dengan  tingkat kesalahan  sebesar  0%  dan  1%(Aprilliando  Rizqi, 2023).  Selain  itu  algoritma  UCS  dapat  diterapkan dan  diintegrasikan  ke  dalam  sistem  rekomendasi atau  sistem  pendukung  keputusan,  salah  satu contohnya  penelitian  telah  dilakukan  oleh  Rellisa Dewi  ZA,  dkk  (2022)  yang  berjudul  “Penerapan Algoritma Uniform  Cost  Search (UCS)  untuk Rekomendasi Pembangunan Rumah”. Hasil penelitiannya  menunjukan  bahwa  sistem  yang  ia bangun  dapat  memberikan  kemudahan  bagi user . Algoritma  UCS  diterapkan  dalam  hal  perhitungan data  finansial user ,  dengan  melakukan  input finansial  yang  terdapat  pada  menu,  sistem  secara otomatis  akan  memberikan  rekomendasi  berupa bentuk rumah, tipe rumah dan luas tanahnya(Asmara Zita Dewi et al., 2021).
Berdasarkan  kedua  penelitian  di  atas,  peneliti  akan mengembangkan  sebuah  model  menggunakan metode penelitian kuantitatif(Hasugian et al., 2022). Langkahnya adalah dengan mensimulasikan algoritma uniform  cost  search ke  dalam  pencarian jalur  terbaik  yang  menuju  kawasan  Kantor  Pusat Pemerintahan  Provinsi  Banten.  Tujuannya  adalah untuk membantu masyarakat menghindari titik-titik lokasi  kemacetan  atau  mengurangi  kemacetan  di beberapa  jalur  menuju  kawasan  tersebut.  Model simulasi ini diharapkan dapat memberikan informasi atau  rekomendasi  mengenai  jalur  perjalanan  yang dapat  digunakan oleh masyarakat  sebagai  alternatif untuk mencapai atau melintasi lokasi tersebut.

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Pada penelitian yang dilakukan, simulasi algoritma UCS dimodelkan dalam bentuk graf dan tree . Graf dapat merepresentasikan sebuah struktur yang dapat memberikan  gambaran  solusi  untuk  beberapa masalah  relevan. Graf adalah  struktur  matematika yang  digunakan  untuk  memodelkan  hubungan  atau koneksi  antara  objek-objek, graf didefinisikan sebagai  pasangan  terurut(Buhaerah  et  al.,  2022). Sebagai  representasi  visual,  ia  menggambarkan hubungan  antar  simpul-simpul  yang  memiliki kemungkinan  pengelompokan  beragam  dengan beberapa  kriteria  tertentu(Laila,  2022). Graf memiliki  struktur  yang  beragam  sehingga  perlu memahami
metode pendekatan untuk
pengelompokannya. Merepresentasikan sebuah graf dapat dilakukan
dengan menggunakan diagram(Ulandari  &  Zahra,  2023).  Dalam  diagram titik-titik  dinyatakan  sebagai  noktah  dan  tiap  sisi dinyatakan sebagai kurva yang menghubungkan tiap dua titik. Contoh pengaplikasian graf, misalnya pada jaringan  komputer,  peta  atau  navigasi,  sosial network analysis, bioinformatika dan lain sebagainya(Aziz, 2021). Intinya teori graf menyediakan kerangka kerja untuk memodelkan dan menganalisis  struktur  yang  terdiri  dari  objek-objek yang  saling  terhubung.  Berbagai  jenis  graf  dan algoritma  yang  terkait  memungkinkan  untuk menyelesaikan  berbagai  masalah  dalam  banyak bidang, mulai dari ilmu komputer hingga ilmu sosial.
Masalah jalur terpendek dalam graf adalah masalah menemukan  jalur  dengan  biaya  minimum  dari  satu simpul  ke  simpul  lainnya(Nafiah,  2020).  Biaya sering  kali  dinyatakan  sebagai  jumlah  bobot  dari sisi-sisi yang dilalui dalam jalur/rute tersebut. Teori jalur terpendek merupakan bagian penting dari teori graf dan  komputasi(Rahmadi  &  Sandariria,  2023), dengan  berbagai  algoritma  yang  dirancang  untuk menangani  masalah  yang  berbeda-beda  terkait dengan  jalur  /rute  terpendek.  Aplikasi  praktis  dari teori  ini  sangat  luas  dan  penting  dalam  banyak bidang,  mulai  dari  navigasi  hingga  perencanaan jaringan.  Salah  satu  contohnya  untuk  menemukan jalur terdekat adalah algoritma UCS. Uniform Cost Search atau  yang  biasa  disingkat  UCS  adalah algoritma  pencarian  graf  yang  digunakan  untuk menemukan  jalu/rute  dengan  biaya  terendah  dari simpul awal ( s ) ke ke simpul tujuan ( 𝑔 ) dalam graf berbobot(Hindarto  et  al.,  2022).  UCS  merupakan variasi  dari  algoritma Breadth-First  Search (BFS) yang  memperhitungkan  biaya  ( jarak ).  Algoritma Uniform Cost Search adalah alat yang efektif untuk menemukan jalur/rute dengan
biaya terendah(Yondra  et  al.,  2021).  Algoritma  ini memanfaatkan  antrian  prioritas  untuk  memastikan eksplorasi  simpul  dengan  biaya  terendah  terlebih dahulu, menjadikannya ideal untuk berbagai aplikasi dalam pengoptimalan rute/jalur.

## 1.3. Metodologi Penelitian
Pendekatan metode penelitian kuantitatif digunakan dalam mengumpulkan data-data numerik(Ali et  al., 2022),  seperti  jalan  utama  menuju  Kantor  Pusat Pemerintahan  Provinsi  Banten,  jarak  dari  berbagai titik rute atau jalur perjalanan, dan data -data lainya. Penggunaan metode ini bertujuan untuk memberikan gambaran  yang  akurat dan  terukur  dalam menerapkan  salah  satu  teknik  pencarian  jarak terdekat/terpendek  menggunakan  algoritma  UCS. Adapun langkah-langkah penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut:
Pengumpulan Data Implementasi Analisis Desain Model dan Simulasi
Gambar 1. Langkah langkah penelitian
a. Pengumpulan Data.
Data  ini  diperoleh  dari  instansi  pemerintah terkait,  seperti  Dinas  Perhubungan  Provinsi Banten,  serta  dari  peta  digital  yang  tersedia secara online, seperti Google Maps dan Globe . Verifikasi  dan  validasi  data  dilakukan  untuk memastikan  akurasi  dan  keandalan  data  yang digunakan  dalam  simulasi  Algoritma Uniform Cost Search (UCS).
b. Desain Model dan Simulasi. Dalam  penelitian  ini,  desain  model  dilakukan dengan menggunakan data jalan utama menuju Kantor  Pusat  Pemerintahan  Provinsi  Banten yang  direpresentasikan  dalam  bentuk graf . Model ini  mencakup  titik-titik  simpul  yang mewakili  lokasi-lokasi  penting  di  Provinsi Banten  dan  sisi-sisi  yang  mewakili  jalan-jalan yang menghubungkan lokasi-lokasi tersebut(Prayoga  Permana  et  al.,  2021).  Setiap sisi  diberi  bobot  berdasarkan  jarak  atau  waktu tempuh  antara  dua  titik  simpul.  Sedangkan simulasi pengujian model graf dalam penelitian ini  dilakukan  dengan  menggunakan  Algoritma Uniform Cost Search (UCS). Simulasi dilakukankan dalam bentuk tree untuk menentukan  jalur  terdekat  dari  berbagai  titik awal  di  Provinsi  Banten  menuju  kantor  pusat. Hasil  simulasi  mencakup  jalur  optimal,  waktu tempuh,  dan  jarak,  yang  akan  dianalisis  untuk mengevaluasi efektivitas algoritma UCS dalam optimasi rute perjalanan.
c. Analsis Dalam  penelitian  ini,  analisis  model  dilakukan untuk  mengevaluasi  efektivitas  Algoritma Uniform Cost Search (UCS) dalam mengoptimalkan  rute  menuju  Kantor  Pusat Pemerintahan  Provinsi  Banten.  Model  yang telah  dirancang  dalam  simulasi  memberikan hasil  berupa  jalur  optimal,  waktu  tempuh,  dan jarak  yang  ditempuh  dari  berbagai  titik  di Provinsi  Banten  ke  kantor  pusat.  Analisis  ini bertujuan untuk membandingkan hasil simulasi dengan jalur yang biasa digunakan, serta untuk menilai  kemampuan  Algoritma  UCS  dalam memberikan solusi efisien.
d. Implementasi Model  graf  yang  telah  dirancang,  yang mencakup  simpul-simpul  dan  sisi-sisi  dengan bobot  berdasarkan  jarak  atau  waktu  tempuh, diimplementasikan  ke  dalam  perangkat  lunak menggunakan bahasa pemrograman Dart(Octavian & Hermawan, 2023).

## 2. PEMBAHASAN
2.1. Pengumpulan Data
Melalui  observasi  dan  pengamatan  langsung  di lapangan, umumnya masyarakat atau pengguna jalan yang hendak melakukan rute perjalanan menuju/melewati  Kawasan  Pusat  Pemerintahan Provinsi  Banten  (KP3B)  menggunakan  jalur  jalan
raya utama atau jalan raya provinsi, khususnya bagi masyarakat yang belum familiar terhadap rute/jalur perjalanan  dari  arah  kawasan  industri  modern Kecamatan Cikande. Padahal  jika dilihat dari jarak dan lalu lintas perjalanan, jalan raya ini cukup padat karena  melewati  beberapa  titik  lokasi  keramaian (kemacetan).  Adapun  jalur  umum  yang  biasa digunakan  masyarakat/pengguna  jalan  dari  arah timur (Tangerang/Ibu Kota Jakarta) adalah melewati Kecamatan  Cikande  –  Kecamatan  Kibin  – Kecamatan  Kragilan  –  Kecamatan  Ciruas  dan Terminal  Pakupatan.  Oleh  karena  itu,  untuk mengoptimalkan  rute  perjalanan  dan  mengurangi kepadatan  lalu  lintas,  dilakukan  simulasi  algoritma Uniform  Cost  Search yang  bertujuan  menemukan jalur alternatif yang lebih efisien dan aman menuju KP3B. Data yang dikumpulkan meliputi jarak antar titik  lokasi  penghubung,  kepadatan  lalu  lintas, kondisi  jalan,  serta  faktor  keamanan/keselamatan perjalanan yang dianalisis untuk merekomendasikan rute optimal melalui aplikasi berbasis Android.

## 2.2. Model dan Simulasi Algoritma UCS
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah model  pemetaan graf yang  terdiri  dari  simpul  dan edge . Edge menggambarkan  sebagai  ruas  jalan (jalur/rute)  dengan  bobot  yang  mewakili  biaya perjalanan (jarak) dari satu simpul ke simpul lainnya. Sedangkan  simulasi  algoritma  UCS,  di  mulai  dari simpul  awal  dan  secara  bertahap  mengeksplorasi semua  simpul  yang  dapat dicapai dengan menemukan  jalur  terdekat/terpendek  dari  simpul awal ke simpul tujuan. Gambar 2 berikut ini adalah model graf yang dipetakan menggunakan algoritma UCS:

## Gambar 2. Model graf
Berdasarkan gambar 2 di atas, kita dapat melakukan pemetaan  ke  dalam  algoritma  UCS  untuk menemukan  rute  terbaik  perjalanan,  dalam  hal  ini kita ambil contoh initial state dari Modern Cikande dengan goal  state KP3B,  berikut  langkah-langkah pemetaaan model simulasinya:
Start Open Initial Path (Enter in the Open) Input Initial State and Goal State Browse Path End Close the Path (Enter in the Close) There are Still Other Paths Yes Is this the Optimal Path No No Goal State Y es
Gambar 3. Flowchart pemetaan model algoritma uniform cost search
a. State awal yaitu Modern Cikande yang memiliki tiga  pilihan  jalur  yaitu  Kecamtan  Pamarayan, Kecamatan  Bandung  dan  Kecamatan  Kibin sehingga  kita  dapat  repsentasikan  pohon pencariannya sebagai berikut:

## Gambar 4. Pemetaan iterasi 1
Open: Pamarayan, Bandung, Kibin Close: Modern Cikande.
b. Karena  rute  ke  Kecamatan  Bandung  memiiki jarak  terdekat  dari initial  state ,  maka  menjadi rute  pertama  yang  akan  ditelusuri.  Dan  dari Kecamatan  Bandung  ke  Kecamatan  Cikeusal jaraknya  8,4  km  dengan  total  jaraknya  dari initial  state sebesar  15  km,  maka  dilanjutkan penelusuran ke rute yang lain yang lebih dekat dengan initial state yiatu Kecamatan Pamarayan dengan jarak sebesar 9,8 km.

## Gambar 5. Pemetaan itersi 2
Open: Pamarayan, Kibin, Cikeusal Close: Modern Cikande. Bandung
c. Kecamatan Pamarayan memiliki dua jalur, yaitu ke  Simpang  Boru  25,1  km  dan  ke  Kecamatan Cikeusal  sebesar  14,1  km.  Jarak  terdekat  ke Kecamatan Cikeusal diantara dua jalur tersebut, jalur  dari  Kecamatan  Bandung  memiliki  jarak terpendek.  Maka  jalur  dari  arah  kecamatam Pamarayan tidak akan ditelusuri. Jalur berikutnya  yang  akan  ditelusuri  adalah  dari Kecamatan  Pamarayan  ke  Simpang  Boru  25,1 km dengan total  jarak dari initial  state sebesar 34,9 km, namun jarak ini pun masih lebih jauh dari arah Kecamatan Bandung. Maka yang akan ditelusuri untuk jalur berikutnya yaitu Kecamatan Kibin.

## Gambar 6. Pemetaan itersi 3
Open: Kibin, Cikeusal, Simpang Boru Close: Modern Cikande. Bandung, Pamarayan
d. Kecamatan  Kibin  memiliki  dua  jalur  yaitu  ke Kecamatan Cikeusal 15,8 km dan ke Kecamatan Kragilan  5,1  km.  Namun  rute  ke  Kecamatan
Cikeusal  jika hitung dari initial state , jaraknya cukup jauh sebesar 26,3 km maka rute ini tidak akan  ditelusuri.  Sedangkan  ke  Kecamatan Kragilan  adalah  sebesar  15,6  km,  tetapi  jika dibandingkan  dengan  dengan  dari initial  state sebelumnya yaitu Kecamatan Bandung- Cikeusal  masih  relatif  lebih  pendek.  Maka penelusuran  berikutnya  adalah  Kecamatan Cikeusal.

## Gambar 7. Pemetaan itersi 4
Open: Cikeusal, Simpang Boru, Kragilan
Close: Modern Cikande. Bandung, Pamarayan,
Kibin
e. Karena Kecamatan Bandung-Kecamatan Cikeusal  memilki  jalur  terpendek  dari initial state ,  maka  jalur  ini  yang  akan  ditelusuri. Kecamatan Cikeusal memiliki jalur ke Simpang Boru dan ke Kecamatan Kragilan. Tetapi jarak ke  Kecamatan  Kragilan  lebih  dekat  jika menggunakan jalur Kecamatan Kibin 15,6 km, sedangkan  jika  menggunakan  jalur  Kecamatan Bandung-Cikeusal sebesar 26,2 km, maka jalur ini tidak akan telusuri. Untuk jalur kedua, yaitu ke Simpang Boru total jaraknya 25,2 km. Total jarak Kecamatan Pamarayan ke Simpang Boru 34,9 km, maka jalur ini pun tidak akan telusuri karena  terdapat  jalur  yang  lebih  dekat,  yaitu Kecamatan Bandung-Kecamatan Cikesual-
Simpang Boru sebesar 25,2 km, tetapi jalur ini jika dibandngkan dengan rute Kecamatan Kibin
–  Kecamatn  Kragilan  masih  lebih  jauh.  Maka penelusuran berikutnya adalah arah Kecamatan Kibin – Kecamatan Kragilan.

## Gambar 8. Pemetaan itersi 5
Open: Simpang Boru, Kragilan Close: Modern Cikande. Bandung, Pamarayan,
Kibin, Cikeusal
f. Kecamatan  Kragilan  terdapat  satu  jalur  yang bisa ditelusuri, yaitu Kecamatan Ciruas 5,6 km dengan total jarak dari initial state sebesar 21,2 km  dan  masih  lebih  pendek  dibandingkan  dari Kecamatan  Bandung  –  Kecamatan  Cikeusal  – Simpang  Boru  25,2  km.  Maka  penelususran berikutnya adalah rute Kecamatan Ciruas.

## Gambar 9. Pemetaan itersi 6
Open: Simpang Boru, Ciruas
Close: Modern Cikande. Bandung, Pamarayan, Kibin, Cikeusal, Kragilan
g. Kecamatan  Ciruas  memiliki  dua  jalur  yaitu  ke Simpang Boru 11,4 km dan Pakupatan 4,8 km. Jika  dihitung  dari initial  state ,  maka  untuk Simpang  Boru  masih  lebih  besar  jaraknya dibandingkan menggunakan jalur dari Kecamatan Cikeusal. Begitupun untuk penelusaran jalur kedua yaitu Pakupatan. Maka penelusarn berikutnya adalah melalui Kecamatan  Bandung  –  Kecamatan  Cikeusal  – Simpang Boru.

## Gambar 10. Pemetaan itersi 7
Open: Simpang Boru, Pakupatan Close: Modern Cikande. Bandung, Pamarayan, Kibin, Cikeusal, Kragilan, Ciruas
h. Penelusuran  jalur  Kecamatan  Bandung  – Kecamatan  Cikeusal  –  Simpang  Boru  sudah menemukan  titik  lokasi  tujuan  ( Goal  State ) dengan  total  jarak  28,5  km,  karena  algoritma UCS  merupakan  teknik  pencarian  rute/jalur terpendek,  maka  penelusuran  tidak  langsung berhenti sebelum menemukan rute/jalur optimal dengan jarak  terpendek.  Maka  langkah selanjutnya menelusuri jalur terminal Pakupatan.
Gambar 11. Pemetaan itersi 8
Open: Pakupatan Close: Modern Cikande. Bandung, Pamarayan, Kibin,  Cikeusal,  Kragilan,  Ciruas,  Simpang Boru
i. Dari  ketiga  jalur  melalui  Pakupatan,  jalur  Jl. RSUD  Banten  dengan  jarak  terpendek  yang akan  ditelusuri  pertama,  kemudian  Jl.  Samsat Serang dan Jl. Serang-Pandeglang.

## Gambar 12. Pemetaan itersi 9
Open: Jl. RSUD Banten, Jl. Samsat Serang, Jl. Ser-Pan Close: Modern Cikande. Bandung, Pamarayan, Kibin,  Cikeusal,  Kragilan,  Ciruas,  Simpang
Boru, Pakupatan
j. Penelusuran jalur Jl. RSUD Banten
Open: Jl. Samsat Serang, Jl. Ser-Pan Close: Modern Cikande. Bandung, Pamarayan, Kibin,  Cikeusal,  Kragilan,  Ciruas,  Simpang Boru, Pakupatan, Jl. RSUD Banten
k. Penelusuran jalur Jl. Samsat Serang

## Gambar 14. Pemetaan itersi 11
Open: Jl. Ser-Pan Close: Modern Cikande. Bandung, Pamarayan, Kibin,  Cikeusal,  Kragilan,  Ciruas,  Simpang Boru, Pakupatan, Jl. RSUD Banten, Jl. Samsat Serang
l. Penelusuran jalur Jl. Serang-Pandeglang

## Gambar 15. Pemetaan itersi 12
Open: - Close: Modern Cikande. Bandung, Pamarayan, Kibin,  Cikeusal,  Kragilan,  Ciruas,  Simpang Boru, Pakupatan, Jl. RSUD Banten, Jl. Samsat Serang, Jl. Ser-Pan
Setelah  dilakukan  pemetaan  dari  beberapa  jalur  di atas, berikut hasil pemetaan jalur dari yang terdekat hingga terjauh menggunakan algoritma UCS:
1. Modern Cikande (6,6 km) - Bandung (8,4 km) – Cikeusal (10,2) – Simpang Boru (3,3) – KP3B = 28,5 km.
2. Moden  Cikande  (10,5  km)  –  Kibin  (5,1  km)  – Kragilan  (5,6)  –  Ciruas  (4,8)  –  Pakupatan  (6,3 km) – Jl. RSUD Banten (4,3 km) – KP3B = 36,6 km
3. Modern Cikande (10,5 km) – Kibin (5,1 km) – Kragilan  (5,6  km)  –  Ciruas  (4,8  km)  –
Pakupatan  (7,9  km)  –  Jl.  Samsat  Serang  (3,2 km) – KP3B = 37,1 km
4. Modern Cikande (10,5 km) – Kibin (5,1 km) – Kragilan  (5,6  km)  –  Ciruas  (4,8  km)  – Pakupatan (11,5) km)  –  Jl. Serang Pandeglang (1,5 km) – KP3B = 38,9 km

## 2.3. Analisis
Masyarakat yang tinggal sekitar atau yang melewati kawasan industri modern cikande dengan tujuan ke atau melewati kawasan KP3B umumnya menggunakan dua jalur utama, yaitu:
1. Bandung – Cikeusal – Simpang Boru – KP3B.
2. Kibin  –  Kragilan  –  Ciruas  –  Pakupatan  –  Jl. RSUD Banten – KP3B.
Dari kedua jalur di atas, terlihat jalur nomor 1 lebih pendek  jaraknya  sekitar  +28.5  km.  Namun  pada algoritma  UCS  rute  perjalanan  optimal  adalah merupakan jalur dengan biaya terendah. Biaya dapat diartikan sebagai  jarak, waktu  tempuh, atau faktor- faktor lain yang relevan.
▪ Berdasarkan catatan peneliti untuk jalur nomor satu  jika  masyarakat  dalam  rute  perjalanan menuju  kantor  KP3B  menggunakan  jenis kendaraan  roda  empat,  jalur  nomor  1  tidak optimal,  hal  ini  dikarenakan  jalur  tersebut melewati jalan dengan lebar badan utama jalan relatif  lebih  kecil  dibandingakn  jalan  nasional atau provinsi. Dan alangkah lebih baiknya bagi pengguna  roda  empat  menggunakan  jalur  tol yang terdapat di pintu exit tol cikande yang jarak dari initial state ke titik tersebut sekitar 7,5 km.
▪ Jika  akan  menggunakan  jalur  nomor  2, pengguna jalan baik roda 4 maupun roda 2 agar mempertimbangkan  waktu  perjalanan.  Karena terdapat  beberapa  titik  lokasi  kemacetan  jika menggunakan jalur tersebut, di antaranya jalan raya  nasional  di  depan  Kawasan  Industri  PT Nikomas, Pasar Tambak Kecamatan Kibin, Exit tol  Kecamatan  Kragilan,  Pasar  Kecamatan Ciruas,  Pasar  Kalodran  menuju  terminal
Pakupatan  sehingga  akan  menyebabkan  biaya (transpotasi) lebih tinggi dibandingkan menggunakan alternatif jalur yang lain.
▪ Jika  perjalanan  dilakukan  malam  hari,  jalur nomor 1 relatif tidak optimal, karena miniminya penerangan rambu-rambu lalu lintas dibandingkan  dengan  menggunakan  jalur nomor 2.
▪ Jalur  Cikande  (10,5  km)  –  Kibin  (5,1  km)  – Kragilan  (5,6)  –  Ciruas  (4,8)  –  Simpang  Boru (11.4)  –  KP3B  =  36,6  km,  meskipun  dalam model simulasi algoritma UCS tidak ditelusuri karena  memiliki  jarak  yang  relatif  lebih  besar dibandingkan  dengan  jalur  nomor  1,  jalur  ini bisa  dijadikan  alternatif  untuk  menghindari kemacetan  di  titik  lokasi  menuju  terminal Pakupatan.

## 2.4. Implementasi
Proses  implementasi  simulasi  model  graf  dengan algoritma UCS dalam Dart melibatkan pengkodean struktur  graf,  algoritma  pencarian,  dan  antarmuka pengguna untuk visualisasi hasil. Bahasa pemrograman Dart merupakan bahasa pemrograman yang  menyediakan  lingkungan  yang  efisien  untuk mengelola data dan operasi graf. Berikut desain user interface yang merupakan tampilan aplikasi berbasis Android dengan menggunakan bahasa pemrograman Dart.
Ketika  aplikasi  diaktifkan,  layar smartphone  user akan  tampil  seperti  berikut  yang  mengindikasikan bahwa aplikasi sedang diproses ( loading ).

## Gambar 16. Interface applikasi
Selanjutnya  setelah  selesai  loading,  maka  akan tampil  menu  utama,  dan  user  dapat  memilih  atau mengklik tombol searching location .
Kemudian  diminta  untuk  memasukan  titik  awal lokasi  dan  tujuan  lokasi  pencarian  yaitu  Kawasan Pusat  Pemerintahan  Provinsi  Banten  (KP3B),  dan secara  otomatis  sistem  akan  mendeteksi  lokasi tersebut.  Setelah  input  selesai, user diminta  untuk mengklik  tombol search  route yang  terdapat  pada apalikasi tersebut, sehingga sistem akan menampilkan  titik  lokasi  awal  dan  tujuan  lokasi yang diminta user dalam bentuk peta serta informasi rute perjalanan. Untuk informasi rute tersebut, user dapat mengklik tombol information sehingga sistem akan  menampilkan  informasi  tambahan  terhadap rute perjalanan.
Gambar 18. Inteface menu pencarian
Gambar 19. Interface informasi hasil pencarian
Selain  itu  user  dapat  mengklik  tombol more  route untuk mencari alternatif rute/jalur. Maka sistem akan menampilkan  pilihan  jalur  alternatif  yang  telah mengimplementasikan  algoritma uniform  cost search ke dalam kode bahasa pemrograman.
Gambar 20. Interface alternatif rute

## 3. KESIMPULAN
Model graf yang  disimulasikan  menggunakan algoritma
Uniform
Cost Search
serta direpresentasikan ke dalam bentuk/model tree untuk pencarian  jalur  optimal  menuju  kawasan  pusat pemerintahan Provinsi Banten
dapat diimplementasikan  ke  dalam  sistem  berbasis Android  menggunakan  bahasa  pemrograman  Dart. Dengan  adanya  aplikasi  ini,  pengguna  jalan  atau masyarakat  yang  hendak  melakukan  perjalanan  ke kawasan  tersebut  dapat  mencari  jalur  optimal berdasarkan  informasi  yang  diberikan  oleh  sistem. Rekomendasi rute perjalanan optimal yang disimulasikan  menggunakan  algoritma Uniform Cost  Search memberikan  informasi  jarak  terdekat, namun pengguna tetap disarankan untuk memperhatikan  informasi  yang  disajikan  dalam aplikasi  tersebut  serta  mempertimbangkan  faktor- faktor lain dalam melakukan perjalanan. Selain itu, analisis  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  rute alternatif  yang  direkomendasikan  oleh  algoritma Uniform  Cost  Search lebih  efektif  dibandingkan dengan  jalur  yang  saat  ini  umumnya  digunakan, berdasarkan  kriteria  jarak,  kepadatan  lalu  lintas, kondisi jalan dan waktu tempuh.

## PUSTAKA
Ali,  Mm.,  Hariyati,  T.,  &  Yudestia  Pratiwi,  M. (2022). Metodologi Penelitian Kuantitatif Dan Penerapan  Nya  Dalam  Penelitian. Education Journal , 2 (2), 1–6.
Aprilliando  Rizqi,  D.  (2023).  Implementasi
Algoritma Uniform Cost Search (UCS) untuk Menentukan  Rute  Terpendek. Universitas Islam  Negeri  Maulana  Malik  Ibrahim . http://etheses.uin-malang.ac.id/59496/ Asanto,  A.  (2024).  Rancang  Bangun  Aplikasi  GIS Untuk Menentukan Lokasi Fasilitas Kesehatan Peserta BPJS Faskes I Dengan Menggunakan Algorithma A-Star Dan Scrapping Pada Kota Tangerang  Selatan. JURNAL  REKAYASA APLIKASI,  MULTIMEDIA  DAN  SISTEM
INFORMASI  (REKLAMASI) , 3 (1),  1–4. https://maklumatika.i- tech.ac.id/index.php/reklamasi Asmara  Zita  Dewi,  R.,  Yusuf,  R.,  &  Muharni,  S. (2021).  Penerapan  Algoritma  Uniform  Cost Search (UCS) Untuk Rekomendasi Pembangunan  Rumah. Journal  Computer Science & Information System , 1 (1), 1–8.
Aziz,  T.  A.  (2021).  Eksplorasi  Justifikasi  dan
Rasionalisasi Mahasiswa dalam Konsep Teori Graf. Jurnal Pendidikan Matematika Raflesia , 06 (02), 40–54. https://ejournal.unib.ac.id/index.php/jpmr
Buhaerah,  P.,  Busrah,  Z.,  &  Sanjaya,  H.  (2022).
Teori  Graf  Dan  Aplikasinya.  In Teori  Graf Dan  Aplikasinya .  Living  Spiritual  Quotient. https://repository.iainpare.ac.id/id/eprint/3489 /
Hasugian, I. A., Muhyi, K., & Firlidany, N. (2022). Simulasi  Monte  Carlo  Dalam  Memprediksi Jumlah  Pengiriman  Dan  Total  Pendapatan. Media Mahardhika , 17 (2), 133–138. ojs.stiemahardhika.ac.id Hindarto,  Sumarno,  &  Mochammad  Alfan,  R. (2022). Buku Ajar Kecerdasan Buatan/Artificial  Intelegent  (AI) (M.  T.
Multazam  &  M.  Darmawan,  Eds.;  Pertama, Vols.  978-623-464-034–2).  UMSIDA  Press. https://press.umsida.ac.id/index.php/umsidapr ess/article/view/1306
Nafiah,  A.  F.  (2020).  Perancangan  Aplikasi Pencarian  Rute  Terdekat  Jasa  Binatu  Online Berbasis  Android  Dengan  Menggunakan Metode Djikstra. Ubiquitous: Computers and Its Applications Journal , 3 (2), 99–106.
Octavian,  F.,  &  Hermawan,  L.  (2023).  Penerapan Algoritma  Pathfinding  A*  dalam  Game  Dual Legacy  berbasis  Android. Jurnal  Buana Informatika , 14 (1), 20–29. Laila, K. W. (2022). Perancangan Basis Data Graf Untuk Silsilah Keluarga . https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/417 49
Permatasari,  O.  (2020).  Dampak  Kemacetan  Lalu
Lintas  Terhadap  Produktivitas  Kerja  Di
Surabaya. Media  Mahardhika , 18 (2),  322–
331. https://ojs.stiemahardhika.ac.id/index.php/ma hardika/article/view/208 Prayoga Permana, A., Ainiyah, K., & Fahmi Hayati Holle,  K.  (2021).  Analisis  Perbandingan Algoritma  Decision  Tree,  kNN,  dan  Naive Bayes  untuk  Prediksi  Kesuksesan  Start-up.
JISKa , 6 (3),
178–188.
https://www.kaggle.com/manishkc06/startup- success-prediction. Rahmadi,  D.,  &  Sandariria,  H.  (2023).  Penerapan Minimum  Spanning  Tree  dalam  Menentukan Rute Terpendek Distribusi Naskah Soal USBN di  SMA  Negeri  se-Sleman. Basis:  Jurnal
Ilmiah Matematika , 2 (1),
66–71. http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/Bas
is
Sulastio, B. S., Anggono, H., & Putra, A. D. (2021).
Sistem Informasi Geografis Untuk Menentukan  Lokasi  Rawan  Macet  Di  Jam Kerja  Pada  Kota  Bandar  Lampung  Pada
Berbasis  Android. Jurnal  Teknologi  Dan Sistem  Informasi  (JTSI) , 2 (1),  104–111. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI Ulandari, S., & Zahra, A. (2023). Representasi Teori Graf  Dalam  Jejaring  Sosial  Instagram.
JURNAL OF EDUCATION IN MATHEMATICS, SCIENCE, AND TECHNOLOGY , 6 (2), 97–107.
http://jemst.ftk.uinjambi.ac.id/ Yondra, A. O., Darmanto, T., & Yulius, A. (2021). Penggunaan  Algoritma A*  Pada  Permainan Game  Godef  Berbasis  Android. Journal Widyatama: Masitika , 6 (Oktober 2021), 1–10.