Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI) MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal Homepage: https://journal.
id/index.
php/malcom Vol.
5 Iss.
3 July 2025, pp: 953-961
ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575
Analysis of the Shortest Route to Universitas Pamulang Using the Implementation of Dijkstra's Algorithm Analisis Rute Terpendek Menuju Universitas Pamulang dengan Implementasi Algoritma Dijkstra Angga Pramadjaya1*.
Istiqomah Rohmawati2 Program Studi Sistem Informasi.
Fakultas Ilmu Komputer.
Universitas Pamulang E-mail: 1dosen10029@unpam.
id, 2dosen10010@unpam.
Received Feb 24xth 2025.
Revised Jun 22th 2025.
Accepted Jul 12 th 2025.
Available Online Jul 31th 2025.
Published Jul 31th 2025 Corresponding Author: Angga Pramadjaya Copyright A 2025 by Authors.
Published by Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI) Abstract In daily life, we often travel from one place to another, such as going to campus.
Finding the shortest route is essential for students of Universitas Pamulang to reach their campus efficiently.
In many cases, students tend to take the routes they frequently use without knowing whether those routes are actually the shortest.
If the chosen route is not the shortest, it results in a longer travel distance and higher costs.
To address this issue, a shortest route search system is developed using Dijkstra's Algorithm as the search process.
Dijkstra's Algorithm is used to find the shortest path in a series of steps based on the Greedy principle, which states that at each step, the edge with the minimum weight is selected and added to the solution set.
This algorithm is highly suitable for finding the shortest route to Universitas Pamulang.
Based on research and testing, it can be concluded that Dijkstra's Algorithm is effective in finding the shortest route, thereby reducing travel costs, with an average execution speed of 0.
057 seconds.
Keywords: Dijkstra's Algorithm.
Pamulang University.
Shortest Route Search.
Shortest Path Algorithm Abstrak Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering melakukan perjalanan dari satu tempat ke tempat lain salah satunya yaitu berangkat ke kampus, pencarian rute terpendek sangat diperlukan bagi mahasiswa Universitas Pamulang untuk berangkat ke kampus.
Pada banyak kasus, para mahasiswa hanya mengambil rute yang sering dikemudianinya saja tanpa mengetahui apakah rute tersebut adalah rute terpendek menuju kampus.
Dan apabila rute tersebut bukanlah rute yang terpendek maka hal ini menyebabkan semakin panjang rute yang ditempuh maka akan memakan biaya yang lebih besar.
Untuk menyelesaikan masalah tersebut, maka dibangun sistem pencarian rute terpendek dengan menggunakan algoritma Dijkstra sebagai proses pencariannya.
Algoritma Dijkstra adalah algoritma yang digunakan untuk mencari lintasan terpendek dalam sejumlah langkah dengan menggunakan prinsip Greedy yang menyatakan bahwa pada setiap langkah kita memilih sisi yang berbobot minimum dan memasukkannya ke dalam himpunan solusi.
Algoritma Dijkstra sangat tepat digunakan untuk mencari rute terpendek menuju Universitas Pamulang.
Dari hasil penelitian dan pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa algoritma Dijkstra cukup efektif dalam mencari rute yang terpendek sehingga mengurangi biaya yang diperlukan dengan rata-rata kecepatan eksekusi sebesar 0,057 detik.
Kata Kunci: Algoritma Dijkstra.
Pencarian Rute Terpendek.
Shortest Path Algorithm.
Universitas Pamulang
PENDAHULUAN
Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering melakukan perjalanan dari satu tempat ke tempat lain dengan mempertimbangkan efisiensi, waktu dan biaya sehingga diperlukan ketepatan dalam menentukan rute terpendek .
Pencarian rute terpendek berguna bagi masyarakat dalam memenuhi informasi lokasi khususnya bagi mereka yang banyak melakukan pekerjaan atau aktifitas di luar bangunan .
Hasil dari penentuan rute terpendek akan menjadi pertimbangan dalam pengambilan keputusan untuk menentukan jalur yang akan ditempuh.
Pencarian rute terpendek diperlukan untuk mengurangi kerugian yang terjadi .
Pada era digital saat ini, penerapan algoritma pencarian jalur seperti Algoritma Dijkstra telah menjadi metode andalan untuk menentukan rute tercepat atau paling efisien antara dua titik dalam suatu jaringan .
Banyak mahasiswa yang datang dari penjuru kota dan sering kali memunculkan sebuah kendala dalam DOI: https://doi.
org/10.
57152/malcom.
MALCOM-05.
: 953-961
bidang kemudian lintas khususnya bagi mahasiswa yang belum terkemudian mengenal rute menuju Universitas Pamulang.
Saat ini para mahasiswa menuju ke kampus hanya mekemudiani rute yang diketahuinya saja, tentu ini menjadi tidak efisien apabila rute tersebut bukan rute terpendek dalam menuju ke kampus .
Permasalah pencarian rute menuju universitas pamulang yaitu dengan pencarian rute terpendek dan biaya yang dianggarkan minimum.
Jalur terpendek .
hortest pat.
adalah masalah untuk menemukan jalur antara dua atau lebih simpul dalam graf berbobot yang bobot sisi gabungan dari graf yang dikemudiani adalah minimum .
Algoritma Dijkstra memecahkan masalah pencarian jalur terpendek antara dua simpul dalam graf berbobot dengan jumlah total terkecil, dengan mencari jarak terpendek antara simpul awal dan simpul lainnya, sehingga jalur yang terbentuk dari simpul awal ke simpul tujuan memiliki jumlah bobot terkecil .
Untuk membantu menyelesaikan masalah tersebut maka diperlukan sistem yang mampu mencari rute terpendek dan mengurangi kerugian yang terjadi, pencarian jalur terpendek merupakan pencarian sebuah jalur pada graf berbobot yang meminimalkan jumlah bobot sisi pembentuk jalur tersebut, dengan begitu jalur yang dihasilkan merupakan jalur yang memiliki bobot atau jarak paling sedikit .
Ada beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk mencari jalur terpendek seperti algoritma Ant Colony Optimization, algoritma Greedy, algoritma Bellman-Ford dan juga algoritma Dijkstra yang paling terkenal untuk mencari jalur terpendek, algoritma Dijkstra memberikan hasil yang konsisten dan tepat daripada algoritma Ant Colony Optimization dan menggunakan lebih sedikit memory yaitu rata-rata 82,204 KB sedangkan algoritma Ant Colony Optimization menggunakan rata-rata 90,404 KB memory .
Algoritma Dijkstra mampu lebih efisien dari segi performa dan waktu eksekusi dibandingkan algoritma Bellman-Ford Algoritma Dijkstra dipilih sebagai pendekatan utama karena kemampuannya dalam menangani graf berbobot dan menjamin solusi optimal dalam mencari jalur terpendek .
Mekemudiani representasi jaringan jalan di sekitar Universitas Pamulang sebagai graf, setiap simpul menggambarkan titik persimpangan atau lokasi penting, sedangkan sisi antar simpul merepresentasikan hubungan antar jalan dengan bobot yang menunjukkan jarak atau waktu tempuh.
Pendekatan ini tidak hanya bermanfaat dalam konteks akademik, tetapi juga dapat diterapkan dalam pengembangan sistem navigasi berbasis teknologi untuk meningkatkan kualitas pelayanan transportasi .
Algoritma Dijkstra menyelesaikan masalah jalur terpendek secara efektif dan dalam proses manajemen dapat meminimalisir biaya.
Penelitian ini dengan pencarian jalur terpendek algoritma Dijkstra berhasil menyelesaikan masalah dan mengurangi waktu dengan signifikan.
Algoritma Dijkstra sebagai metode mencari rute terpendek yang berfungsi untuk mengurangi cost yang dikeluarkan dalam perjalanan .
Selain itu, kemajuan teknologi informasi dan penggunaan sistem informasi geografis (GIS) telah memungkinkan pengumpulan data jalan yang lebih akurat dan real-time .
Data tersebut dapat diintegrasikan dengan algoritma dijkstra untuk menghasilkan analisis rute yang lebih relevan dan dapat diterapkan secara langsung dalam sistem navigasi modern .
Dengan demikian, analisis rute terpendek menuju Universitas Pamulang mekemudiani implementasi Algoritma Dijkstra tidak hanya memberikan kontribusi pada efisiensi transportasi, tetapi juga mendukung pengembangan sistem navigasi yang responsif terhadap kebutuhan pengguna di era digital .
Keterpaduan antara teori graf, algoritma optimisasi, dan teknologi GIS menjadi landasan yang kuat dalam menyelesaikan persoalan mobilitas di kawasan perkotaan yang padat .
BAHAN DAN METODE
Djikstra merupakan salah satu varian bentuk algoritma popular dalam pemecahan persoalan terkait masalah optimasi pencarian lintasan terpendek sebuah lintasan yang mempunyai panjang minimum dari verteks a ke z dalam graph berbobot, bobot tersebut adalah bilangan positif jadi tidak dapat dikemudiani oleh node negatif.
Namun jika terjadi demikian, maka penyelesaian yang diberikan adalah infinity (Tak Hingg.
Pada algoritma Dijkstra, node digunakan karena algoritma Dijkstra menggunakan graph berarah untuk penentuan rute lintasan terpendek.
Adapun tahapan algoritma Dijkstra dapat dilihat pada Gambar 1 yaitu dengan menginputkan graf, node awal dan node tujuan dan diberikan label sementara, dan memberikan bobot terkecil dari node tersebut.
Setelah itu dengan memberikan label permanen, kemudian cari bobot selanjutnya yang dibandingkan antar Jika bobot baru lebih besar daripada bobot lama, maka bobot tidak akan di perbaharui, jika tidak, maka bobot di perbaharui dan menetapkan bobot yang terkecil.
Jika node sudah sampai di tujuan, maka jalur terpendek ditemukan dan tahapan selesai.
Jika sebaliknya jika node belum sampai di tujuan, maka cari bobot selanjutnya dan bandingkan antar bobot.
Sedangkan untuk metodologi penelitian dapat ditunjukkan pada Gambar 2.
Analisis Rute Terpendek Menuju Universitas Pamulang.
(Pramadjaya and Rohmawati, 2.
ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575 Gambar 1.
Tahapan Algoritma Dijkstra Gambar 2.
Alur Metode Penelitian Tahapan implementasi seperti pada Gambar 2 merupakan tahap kelanjutan dari kegiatan perancangan Wujud dari hasil implementasi ini nantinya adalah sebuah sistem yang siap untuk diuji dan Pemodelan Dijkstra yaitu:
Inisialisasi W berisi mula-mula hanya vs, field minpath tiap verteks v dengan weight .
s, .
, jika tersedia sisi tersebut, atau.
O jika tidak tersedia.
Kemudian, dalam iterasi lakukan hingga (V-W) tak tersisa .
tau dalam versi lain: jika ve ditemuka.
dari field minpath tiap verteks cari verteks w dalam (V-W) yang memiliki minpath terkecil yang bukan tak hingga.
Jika tersedia data w maka masukkan w dalam W.
Perbarui minpath pada tiap verteks t adjacent dari w dan berada dalam (VW) dengan: minimum .
, minpath.
, .
MALCOM - Vol.
5 Iss.
3 July 2025, pp: 953-961 MALCOM-05.
: 953-961
Algoritma Dijkstra membuat label yang menunjukkan simpul-simpul, label-label ini melambangkan jarak dari simpul asal ke suatu simpul lain.
Lihat Gambar 3.
Gambar 3 Simpul dengan label sementara dan permanen Algoritma dimulai dengan menginisialisasi simpul manapun di dalam graf .
isalkan simpul A) dengan label permanen bernilai 0 dan simpul-simpul sisanya dengan label sementara bernilai 0.
Lihat Gambar 4.
Gambar 4 Inisialisasi awal algoritma Dijkstra Algoritma ini kemudian memilih nilai sisi terendah yang menghubungkan simpul dengan label permanen .
alam hal ini simpul A) ke sebuah simpul lain yang berlabel sementara .
isalkan simpul B).
Kemudian label simpul B diperbarui dari label sementara menjadi label permanen.
Nilai simpul B merupakan penjumlahan nilai sisi dan nilai simpul A.
Lihat Gambar 5.
Gambar 5 Nilai simpul B menjadi permanen Langkah selanjutnya ialah menemukan nilai sisi terendah dari simpul dengan label sementara, baik simpul A maupun simpul B .
isalkan simpul C).
Ubah label simpul C menjadi permanen, dan ukur jarak ke simpul A dan proses ini berulang hingga semua label simpul menjadi permanen.
Lihat Gambar 6.
Gambar 6.
Nilai simpul C berubah dan nilai semua simpul menjadi permanen HASIL DAN ANALISIS Antarmuka merupakan salah satu layanan yang disediakan sistem operasi sebagai sarana interaksi antara pengguna dengan sistem yang dibuat.
Berikut ini tampilan yang ada dalam sistem pencarian rute Analisis Rute Terpendek Menuju Universitas Pamulang.
(Pramadjaya and Rohmawati, 2.
ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575 Use Case Diagram Use case diagram digunakan untuk memvisualisasikan interaksi antara aktor dan sistem dalam konteks pengembangan aplikasi.
Diagram ini membantu menggambarkan fungsi-fungsi utama yang diharapkan dari sistem berdasarkan kebutuhan pengguna.
Dalam bagian hasil dan analisis, use case diagram memberikan gambaran awal tentang struktur fungsional sistem yang akan dibangun, serta menjadi dasar dalam mengidentifikasi alur proses yang mendukung kebutuhan pengguna secara sistematis dan efisien.
Use case diagram pada penelitian ini ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7.
Use Case Diagram Implementasi Algoritma Dijkstra Sequence Diagram Sequence diagram digunakan untuk menggambarkan alur interaksi antar objek dalam sistem berdasarkan urutan waktu.
Diagram ini menampilkan bagaimana pesan dikirim antar komponen untuk menjalankan suatu proses.
Pada bagian hasil dan analisis, sequence diagram memberikan pemahaman mendalam tentang dinamika komunikasi dalam sistem, serta membantu mengidentifikasi logika proses dan urutan eksekusi yang terjadi selama interaksi antar aktor dan sistem.
Sequence Diagram pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8.
Sequence Diagram Implementasi Algoritma Dijkstra MALCOM - Vol.
5 Iss.
3 July 2025, pp: 953-961 MALCOM-05.
: 953-961
Class Diagram Class diagram digunakan untuk memodelkan struktur statis dari sistem dengan menggambarkan kelaskelas, atribut, metode, serta relasi antar kelas.
Pada bagian hasil dan analisis, class diagram berperan penting dalam menjelaskan desain arsitektur sistem secara rinci, termasuk bagaimana data disimpan dan bagaimana fungsi-fungsi diorganisasi.
Diagram ini menjadi dasar dalam pengembangan kode program, memastikan bahwa struktur sistem sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah ditentukan.
Class Diagram pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9.
Class Diagram Implementasi Algoritma Dijkstra Halaman Cari Rute Halaman cari rute pada Gambar 10 merupakan halaman untuk melakukan pencarian rute terpendek menuju Universitas Pamulang dengan menggunakan algoritma Dijkstra.
Implementasi antarmuka dan penjelasan komponen-komponen pada halaman cari rute pada sistem pencarian rute terpendek.
Gambar 10.
Implementasi Halaman Cari Rute Analisis Rute Terpendek Menuju Universitas Pamulang.
(Pramadjaya and Rohmawati, 2.
ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575 Struktur menu Tabel 1 yang terdapat pada halaman cari rute yang dapat diakses oleh pengguna sistem pencarian rute terpendek.
Tabel 1.
Struktur Menu Halaman Rute Menu Combo box pilih kampus Deskripsi Komponen ini digunakan untuk memilih kampus yang akan dituju.
Komponen ini digunakan untuk proses pencarian rute terpendek menuju kampus dengan menggunakan algoritma Dijkstra Komponen ini menampilkan hasil jarak yang ditempuh dari pencarian rute terpendek Tombol Cari Rute Terpendek Field jarak yang ditempuh Pengujian Sistem 1 Pengujian Blackbox Pengujian Blackbox merupakan pengujian software berfokus pada persyaratan fungsionalnya.
Percobaan dapat mendefinisikan kumpulan kondisi masukan dan melakukan pengujian pada spesifikasi fungsional program.
Rancangan pengujian dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.
Tabel Rencana Pengujian.
Kelas Uji Menu utama Cari rute terpendek Butir Uji Tampil halaman cari rute Tampil halaman profil Tampil halaman info Pencarian rute terpendek dengan algoritma Dijkstra Jenis Pungujian Blackbox Blackbox Blackbox Blackbox Berdasarkan rencana pengujian yang telah disusun, maka dapat dilakukan pengujian yang terdiri dari Pengujian menu utama dirunjukkan pada tabel Tabel 3 dan Pengujian cari rute terpendek ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 3.
Pengujian Menu Utama Skenario Pengujian Memilih tombol cari rute Memilih tombol profil Memilih tombol info Hasil yang diharapkan Menampilkan halaman cari rute Menampilkan halaman Menampilkan halaman Hasil Pengujian Menampilkan halaman cari Kesimpulan Mempilkan halam profil Berhasil Menampilkan halaman Berhasil Berhasil Tabel 4.
Pengujian Cari Rute Terpendek Skenario Pengujian memasukkan lokasi awal dan pilih kampus tujuan kemudian klik tombol cari rute Tidak memasukkan lokasi awal kemudian klik tombol cari rute Tidak memilih kampus tujuan kemudian klik tombol cari rute Hasil yang Hasil Pengujian Kesimpulan Dapat memproses pencarian rute dengan algoritma Dijkstra Menampilkan rute terpendek menuju kampus tujuan Berhasil Menampilkan pesan AuIsi lokasi awal & kampus tujuanAy Menampilkan pesan AuIsi lokasi awal & kampus tujuanAy Menampilkan pesan AuIsi lokasi awal & kampus tujuanAy Menampilkan pesan AuIsi lokasi awal & kampus tujuanAy Berhasil Berhasil 2 Pengujian Hasil Implementasi Untuk menguji sistem yang telah dibuat, maka akan dicoba untuk mencari rute dengan perbandingan sistem yang lain, dalam hal ini akan digunakan google maps sebagai data pembanding untuk melihat apakah benar sistem dengan algoritma Dijkstra mampu mencari rute terpendek atau tidak.
Pengujian akan dilakukan beberapa kali dengan tujuan kampus Universitas pamulang dengan titik lokasi awal yang sama dan pengujian akan diuraikan dan ditunjukkan pada Gambar 11 dan Gambar 12.
Pada Gambar 11 terlihat sistem dengan algoritma Dijkstra berhasil mencari rute dengan jarak 854,21 meter, sedangkan pada Gambar 12 secara default google maps akan menyarankan 3 rute dengan masing-masing jarak 2,7 km, 3,6 km dan terakhir 5,3 km.
MALCOM - Vol.
5 Iss.
3 July 2025, pp: 953-961 MALCOM-05.
: 953-961
Gambar 11.
Pencarian rute pertama dengan Algoritma Dijkstra Gambar 12.
Pencarian rute pertama dengan Google Maps Setelah pengujian pencarian rute dilakukan, selanjutnya akan dilakukan pengujian waktu eksekusi untuk melihat seberapa cepat sistem dengan algoritma Dijkstra dapat dieksekusi.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan maka akan dibuatkan tabel hasil pengujian pada Tabel 5.
Tabel 5.
Pengujian waktu eksekusi Pengujian ke Rata-rata waktu Waktu eksekusi .
0,042 0,071 0,068 0,044 0,068 0,037 0,056 0,065 0,056 0,067
0,057 detik Penelitian ini memiliki kebaruan karena mengaplikasikan algoritma Dijkstra secara kontekstual untuk menentukan jalur terpendek menuju Universitas Pamulang, yang belum banyak dikaji secara spesifik Keunggulan lainnya terletak pada penggunaan data geografis nyata serta integrasi parameter waktu tempuh untuk menghasilkan solusi rute yang lebih aplikatif dan relevan.
Dibandingkan dengan penelitian terdahulu yang hanya bersifat simulatif, studi ini mampu memberikan solusi praktis yang berpotensi untuk diimplementasikan dalam bentuk aplikasi pendukung transportasi berbasis kampus.
Analisis Rute Terpendek Menuju Universitas Pamulang.
(Pramadjaya and Rohmawati, 2.
ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa algoritma Dijkstra terbukti efektif dalam menentukan rute terpendek menuju Universitas Pamulang.
Algoritma ini menggunakan pendekatan graf berbobot dengan prinsip greedy untuk menghasilkan jalur yang optimal dari segi jarak tempuh dan efisiensi Implementasi sistem memanfaatkan data geografis nyata, sehingga solusi yang dihasilkan bersifat aplikatif dan relevan dengan kebutuhan mobilitas mahasiswa.
Selain itu, sistem berhasil diuji melalui metode Black Box dan User Acceptance Test (UAT).
Pengujian Black Box menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama sistem berjalan dengan baik sesuai skenario pengujian yang dirancang, tanpa adanya kesalahan logika atau kegagalan proses.
Sementara itu, hasil UAT menunjukkan bahwa lebih dari 90% pengguna menyatakan puas terhadap sistem, baik dari segi kemudahan penggunaan, ketepatan rute, maupun tampilan antarmuka.
Dengan rata-rata kecepatan eksekusi sebesar 0,057 detik, sistem menunjukkan performa yang cepat dan responsif dalam menampilkan hasil pencarian rute.
Oleh karena itu, sistem ini tidak hanya layak diterapkan dalam skala kampus tetapi juga memiliki potensi untuk dikembangkan sebagai solusi navigasi berbasis lokasi di area yang lebih luas, khususnya di kawasan perkotaan dengan tingkat mobilitas tinggi.
REFERENSI