sistem informasi geografis pencarian lokasi …eprints.unisnu.ac.id/1545/11/artikel.pdfsalah satu...

Jurnal Sistem Informasi | UNISNU Jepara | 2018 1

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENCARIAN LOKASI TERDEKAT

PERUSAHAAN MEBEL DI KABUPATEN JEPARA BERBASIS WEB DENGAN

METODE ALGORITMA A*(STAR)

Ahmad Taufiq

Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi

Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara

Email: [email protected]

Abstract

The furniture craftman is people who sell various types of furniture products. There are many

furniture craftman in Jepara, where residents and tourists did not know the location of craftman

furniture that provide the type of furniture products their needed. So, a Geographic Information

System is created to overcome that situation. This system can displayed the location of furniture

craftman in Jepara and also can determine the shortest route from the location of the starting point

to the location of the destination point. This system is created using the A * (Star) Algorithm

method. A * (Star) algorithm is an algorithm that searches the shortest route from the starting

point to the destination point that refers to the smallest price (f). The result of this system is users

can find information about the location of the furniture craftman easily.

Keywords: Furniture, Geographic Information System, A * (Star) Algorithm..

1. PENDAHULUAN

Salah satu sentra kerajinan mebel di Jawa Tengah adalah Kabupaten Jepara. Kabupaten Jepara

merupakan salah satu kota yang mempunyai banyak sentra mebel yang bisa berpotensi menambah

pendapatan pengrajin sentra mebel di Kabupaten Jepara. Kurangnya informasi yang diperoleh

untuk mencari lokasi tempat sentra mebel di Kabupaten Jepara ini menyebabkan penjualan mebel

dari pengrajin mebel di Kabupaten Jepara masih belum mendapatkan hasil yang maksimal.

Keberadaannya juga belum diimbangi dengan sistem informasi yang menunjang untuk memberikan

informasi secara lengkap mengenai lokasi sentra mebel di Kabupaten Jepara. masyarakat maupun

wisatawan tidak mengetahui lokasi-lokasi yang memproduksi mebel yang sesuai dengan jenis yang

diinginkan, sedangkan masyarakat ataupun wisatawan membutuhkan informasi untuk dapat

mencari lokasi tempat sentra mebel di Kabupaten Jepara.

Maka dari itu penulis merancang sistem yang dapat memudahkan masyarakat dalam mencari

lokasi mebel, jenis produk mebel, maupun alamat perusahaan mebel dengan menggunakan sistem

informasi geografis. Sistem informasi geografis yang dirancang menggunakan pemilihan rute

terpendek yaitu dengan metode Algoritma A*(Star). Algoritma A* menggunakan estimasi jarak

terpendek untuk mencapai titik tujuan dan memiliki nilai heuristik yang dipakai sebagai alat dasar

pertimbangan. Jadi masyarakat langsung mengetahui jalan menuju lokasi perusahaan mebel

tersebut.

Berdasar latar belakang diatas, penulis akan merancang sebuah sistem berbasis web yang

dapat dimanfaatkan untuk memberikan informasi kepada masyarakat tentang lokasi perusahaan

mebel di Kabupaten Jepara dengan judul “SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENCARIAN

LOKASI TERDEKAT PERUSAHAAN MEBEL DI KABUPATEN JEPARA BERBASIS WEB

DENGAN METODE ALGORITMA A*(STAR)”.

2. LANDASAN TEORI

2.1 Sistem Informasi Geografis

Sistem informasi geografis (SIG) atau yang biasa disebut Geographic Information System

(GIS) merupakan sustu sistem informasi berbasis komputer yang digunakan untuk memproses

suatu data spasial yang ber -georeferensi (detail, fakta, kondisi dan sebagainya) yang disimpan

dalam suatu basis data dan berkaitan dengan persoalan dan juga keadaan dunia nyata (real world).

Manfaat SIG secara umum yaitu memberikan suatu informasi yang hampir mendekati kondisi

dunia nyata, memprediksi hasil dari suatu perencanaan yang strategis (Masykur, 2014) .

mailto:141250000073@

2 Jurnal Sistem Informasi | UNISNU Jepara | 2018

Secara umum SIG bekerja berdasarkan integrasi dari 5 komponen yaitu data, software,

hardware, user dan aplikasi. Pada gambar 2.1 ditunjukkan relasi 5 komponen dalam SIG adalah

sebagai berikut :

Gambar 2.1 Komponen SIG (Masykur, 2014)

a. Data

Data merupakam komponen SIG yang penting. Secara fundamental SIG bekerja

berdasarkan 2 tipe data yaitu model data vektor dan data raster.

b. Software

Sebuah software SIG haruslah bisa mengerjakan penyimpanan data, analisis data dan

menampilkan informasi data geografis.

c. Hardware

SIG memerlukan hardware atau perangkat komputer yang mempuni dalam menjalankan

software-software SIG, seperti kapasitas dari memory (RAM), harddisk, processor serta

VGA Card. Hal yang demikian disebabkan karena data-data yang diterapkan dalam

memerlukan ruang yang besar dan dalam proses analisa datanya membutuhkan kapasitas

memori yang besar dan prosesor yang cepat.

d. User

Teknologi SIG tidaklah menjadi berguna tanpa manusia yang mengelola sistem dan

membangun perencanaan yang bisa diterapkan sesuai keadaan dunia nyata. SIG memiliki

tahapan tertentu, dari mendesain dan memelihara sistem hingga pada pengguna yang

menerapkan SIG untuk membantu pekerjaan mereka sehari-hari.

e. Aplikasi

SIG yang baik mempunyai keserasian antara rencana aturan dunia nyata dan desain yang

baik. Terdapat banyak tools yang dapat diterapkan untuk mengimplenentasikan SIG, mulai

yang berbasis desktop sampai yang berbasis pada website. Tools yang berbasis desktop

antara lain ArcView, ArcGis, Map Info dan sebagainya. Sedangkan tools yang berbasis

website yaitu layanan Open Source yang telah disediakan oleh Google (Google maps).

Salah satu keuntungannya yaitu layanan yang free dan dapat dikembangkan sesuai dengan

keinginan sebab Google sendiri telah menyediakan library bagi para pengembang yang

ingin memanfaatkan layanan Google Maps. Google Maps API adalah pengembangan dari

Google Maps. Dengan memakai Google Maps API ini, dimungkinkan untuk bisa

menerapkan Google Maps di dalam sebuah Website. walaupun awalnya Google maps

Sistem Informasi

Geografis

Data

Software

Hardwar

e

User

Aplikasi


hanya JavaScript API, Maps API diperluas untuk menyertakan sebuah API untuk aplikasi

Adobe flash.

2.2 Metode Algoritma A Star

Algoritma ini memakai fungsi distance – plus – cost (umumnya dinotasikan dengan

f(x)) untuk menentukan urutan kunjungan pencarian node yang ada di dalam tree.

Gabungan jarak – plus – biaya yaitu penjumlahan dari dua fungsi, yaitu fungsi path – cost

(selalu dinotasikan dengan g(x), dimungkinkan bernilai heuristik maupun tidak), dan

sebuah kemungkinan penerimaan atas “perkiraan heuristik “ jarak ke lokasi titik tujuan

(dinotasikan dengan h(x)). Fungsi path – cost g(x) merupakan jumlah biaya yang harus

dikeluarkan dari awal node menuju akhir (tujuan) node. Dengan terlebih dahulu mencari

rute yang tampaknya mempunyai kemungkinan besar menuju ke arah tujuan, algoritma

tersebut mengambil jarak perjalanan ke arah tujuan (dimana g(x) bagian dari heuristik

merupakan biaya dari awal). Sebagian terminologi dasar yang terdapat dalam algoritma ini

yakni starting point, simpul (nodes), A, open list,closed list, harha (cost), halangan

(unwalkable) (Syukriah dkk., 2016).

Pencarian menggunakan algoritma A* ini menghasilkan jalur yang optimal mulai dari

lokasi tempat awal kemudian melalui graf menuju lokasi tempat yang dituju. Metode ini

berdasarkan formula:

F(n) = g(n) + h(n) (1)

Keterangan:

h(n) = biaya estimasi heuristik (prakiraan dari n ke tujuan)

g(n) = jarak dari lokasi awal ke n

f(n) = solusi jarak estimasi terpendek dari node n ke tujuan

Prinsip algoritma A* yaitu dengan mencari jalur paling pendek dari titik awal ke titik

tujuan dengan memperhatikan harga (f) yang paling terkecil. Diawali dengan

menempatkan simpul A pada titik awal, lalu memasukkan seluruh simpul yang bertetangga

dan tidak memiliki atribut rintangan dengan simpul A ke dalam open list, mencari nilai H

terkecil dari simpul-simpul dalam open list tersebut, memindahkan simpul A ke simpul

yang memiliki nilai H terkecil. Simpul sebelum simpul A disimpan sebagai parent dari

simpul A dan dimasukkan ke dalam closed list. Apabila terdapat simpul lain yang

bertetangga dengan simpul A (yang sudah berpindah) namun belum termasuk kedalam

anggota open list, maka masukkan simpul-simpul tersebut kedalam open list. Selain itu,

bandingkan nilai G yang ada dengan nilai G sebelumnya. Jika nilai G sebelumnya lebih

kecil maka simpul A kembali ke posisi awal. Simpul yang pernah dicoba dimasukkan

kedalam closed list. Hal tersebut dilakukan berulang-ulang hingga terdapat solusi atau

tidak ada lagi simpul lain yang berada pada open list (Syukriah dkk., 2016).

Gambar 2.2 menggambarkan bagaimana cara kerja dari algoritma A* secara

konseptual.


Gambar 2.2 konseptual Algoritma A* (Syukriah dkk., 2016)

Dengan mengaplikasikan heuristik, algoritma tersebut dapat menghilangkan langkah-

langkah yang tidak perlu dengan pertimbangan bahwa langkah yang dihilangkan

merupakan langkah yang tidak akan menemukan solusi. Dalam ilmu komputer, A* yaitu

salah satu algoritma pencarian graf terbaik yang dapat menemukan jalur dengan biaya

pengeluaran paling rendah dari titik awal sampai titik tujuan (Wulandari dkk., 2013). 2.3 Fungsi Heuristik

Algoritma A* adalah algoritma pencarian rute yang memakai fungsi heuristik untuk

menentukan pencarian sebuah rute, terlebih dalam hal pengembangan dan pemeriksaan

node-node pada peta (Adipranata, Handojo, dan Setiawan, 2007). Adapun fungsi heuristik

yang biasanya digunakan dalam algoritma A* diantaranya (Ananda dkk., 2010):

1. Manhattan

Fungsi ini hanya akan menjumlahkan selisih dari nilai x dan y dari dua buah titik.

Fungsi heuristik manhattan dinamakan Manhattan karena di kota Manhattan yang

berada di Amerika, jarak dari dua lokasi umumnya dihitung berdasarkan dari blok-

blok yang harus dilalui saja dan tentunya tidak dapat dilintasi secara diagonal.

Perhitungannya dapat ditulis seperti pada rumus berikut :

ℎ(𝑛) = (𝑥2 − 𝑥1) + (𝑦2 − 𝑦1) (2)

Dimana h(n) dapat di definisikan sebagai perkiraan jarak dari node n ke node tujuan

dimana dihitung dengan fungsi heuristik. Variabel 𝑥1 dapat di definisikan sebagai

koordinat x dari node n, sedangkan 𝑦1 dapat di definisikan sebagai koordinat y dari

node n. Variabel 𝑥2 dapat di definisikan sebagai koordinat x dari node tujuan dan 𝑦2


merupakan dapat di definisikan sebagai y dari node tujuan. Nilai dari h(n) akan selalu

bernilai positif.

2. Euclidian

Heuristik ini akan menghitung jarak berdasarkan dari panjang garis yang bisa

ditarik dari dua buah titik. Perhitungannya dapat ditulis sebagai berikut :

ℎ(𝑛) = |√(𝑥1 − 𝑥2) 2 + (𝑦1 − 𝑦2) 2| = √∑ 𝑛𝑖=1 (3)

Dalam kasus ini, skala relatif nilai g mungkin akan tidak sesuai lagi dengan nilai

fungsi heuristik h. Sebab jarak Euclidian akan selalu lebih pendek dari jarak

Manhattan, maka dapat dipastikan selalu akan didapatkan jalur terpendek, meski

secara komputasi lebih berat.

3. Euclidian kuadrat

Dalam beberapa literatur juga disebutkan Jika nilai g sama dengan 0, maka jarak

komputasi operasi pengakaran pada heuristik jarak Euclidian dihilangkan, dan

menghasilkan rumus sebagai berikut (Ananda dkk., 2010):

ℎ(𝑛) = (𝑥1 − 𝑥2) 2 + (𝑥1 − 𝑦2)

2 (4) 2.4 Mebel

Mebel berasal dari kata movable, yang mempunyai arti bergerak. Mebel juga selalu disebut

juga sebagai furniture. Mebel dapat didefinisikan sebagai prabot yang dibutuhkan, berguna, atau

disukai, seperti barang atau benda yang bisa dipindah-pindah, dipakai untuk melengkapi rumah,

kantor dan sebagainya. Kursi, meja dan almari merupakan contoh sederhana dari mebel (Kartajaya,

2005).

3. METODE PENELITIAN

3.1 Prosedur Penelitian

Dalam penelitian ini, ada beberapa tahapan prosedur penelitian yang dilakukan. Gambaran

prosedur penelitian dapat dilihat pada gambar 3.1 :

Analisis Kebutuhan

Desain Sistem

Implementasi Sistem

Pengujian Sistem

Gambar 3.1 Prosedur Penelitian


Adapun kerangka sistem dari dapat dilihat pada gambar 3.2 di bawah ini : Kerangka Sistem Sistem Informasi Geografis

Data Lokasi

Perusahaan Mebel di

Kabupaten Jepara

Menghitung rute

terdekat dengan

perhitungan

Algoritma AStar

Info Rute terdekat dari

lokasi awal

Gambar 3.2 Kerangka Sistem

3.2 Objek Penelitian

Pada penelitian ini penulis memilih objek penelitian atau studi kasus pada Dinas Koperasi,

UMKM, Tenaga Kerja dan Transmigrasi kabupaten Jepara. Dengan dipilihnya Dinas Koperasi,

UMKM, Tenaga Kerja dan Transmigrasi kabupaten Jepara ini sebagai tempat penelitian, maka

penulis menemukan permasalahan yang timbul dalam pencarian lokasi mebel di Kabupaten Jepara

yakni belum adanya pemanfaatan teknologi untuk membantu masyarakat maupun wisatawan dalam

pencarian lokasi mebel di Kabupaten Jepara.

Dinas Koperasi, UMKM, Tenaga Kerja dan Transmigrasi kabupaten Jepara beralamat di jl.

Pesajen, Demaan. Dinas Koperasi, UMKM, Tenaga Kerja dan Transmigrasi Kabupaten Jepara

dipimpin oleh Ibu Amrina Rosyida, S.Psi, MH selaku kepala Dinas, sedangkan Kepala Bidang

UMKM adalah Ibu Dra. Ririen Hariyanti, MM.

3.3 Metode Pengumpulan Data

Tahap pengumpulan data merupakan tahapan terpenting dalam penelitian ini, data yang

digunakan dalam penelitian ini berasal dari:

1. Studi Referensi

Studi pustaka berfungsi untuk mendukung penelitian yang akan dilaksanankan.

Pengumpulan teori-teori yang bersumber dari buku, jurnal dan penelitian yng

terkait dengan sistem informasi geografis, algoritma A*.

2. Wawancara

Wawancara berfungsi untuk mengumpulkan informasi yang akan berguna dalam

pembuatan sistem yaitu data perusahaan mebel di Kabupaten Jepara, wawancara

dilakukan di Dinas Koperasi, UMKM, Tenaga Kerja dan Transmigrasi Kabupaten

Jepara bidang UMKM. 3.4 Perancangan Database

Perancangan database pada sistem ini menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD).

Adapun ERD dari sistem dapat dilihat pada gambar 3.3.


Tempat Memiliki

Kategori

id_tempat

nama_tempat

pemilik

lokasi

telp

email

jenis_produk

id_kategori

lat

lng

keterangan

kategori

id_kategori

1

User

id_user

user

Mengelola

Visitor

Melihat Mencari

Mencari

N

1

N

1 1

N N

1

N

N

ip_address

pass

nama

email

telp

Gambar 3.3 Entity Relationship Diagram

Sedangkan relasi antar tabel dapat dilihat pada gambar 3.4 :

Tabel Tempat Tabel Kategori

Tabel User

Id_tempatPK

nama_tempat

pemilik

lokasi

telp

email

jenis_prosduk

id_kategori

lat

lng

keterangan

id_kategoriPK

Kategori

id_userPK

user

pass

nama

email

telp

Gambar 3.4 Rancangan Relasi Tabel

3.5 Perancangan Sistem

Perancangan sistem merupakan tahap penggambaran sistem yang akan menghasilkan sebuah

aplikasi sesuai dengan yang direncanakan. perancangan sistem dibuat dengan menggunakan Data

Flow Diagram (DFD) yaitu sebuah teknik grafis yang menggambarkan aliran informasi dan

transformasi yang digunakan pada saat data bergerak dari input menjadi output.


Berikut perancangan diagram konteks dari perancangan sistem dapat dilihat pada gambar 3.4

berikut:

User

SIG PENCARIAN LOKASI

TERDEKAT PERUSAHAAN

MEBEL DI KABUPATEN

JEPARA BERBASIS WEB

DENGAN METODE

ALGORITMA A*(STAR)

Visitor

Data Lokasi mebel

Data Kategori Mebel

Info Lokasi mebel

Info Kategori Mebel

Data Lokasi mebel

Data Kategori Mebel

Gambar 3.4 Diagram Konteks

DFD level 0 membahas tentang penjabaran dari rancangan sistem berdasarkan diagram

konteks. Berikut rancangan DFD level 0 dari perancangan sistem dapat dilihat pada gambar 3.5

berikut :

User

1.0

Input data

kategori mebel

tb_kategoriData kategori mebel Data kategori mebel

Info kategori mebel

2.0

Input data lokasi

mebel

tb_lokasiData lokasi mebel Data lokasi mebel

Info lokasi

Data kategori mebel

Visitor3.0

Cari lokasi mebelData lokasi mebel

Info lokasi

Data lokasi mebel

Data kategori mebel

Gambar 3.5 Data Flow Diagram

Rancangan user interface dapat dilihat pada gambar di bawah ini :

Dasboard

Peta

Lokasi

Kategori

User

LogoutSELAMAT DATANG DI APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

PERUSAHAAN MEBEL DIKABUPATEN JEPARA

Copyright © Sistem Informasi Geografis Pencarian Lokasi Terdekat Perusahaan Mebel di Kabupaten Jepara dengan Metode Algoritma A*2018

Sistem Informasi Geografis Pencarian Lokasi Terdekat Perusahaan Mebel di Kabupaten Jepara Dengan Metode Algoritma A*

Dasboard

Peta

Lokasi

Kategori

User

Logout

Dashboard / Daftar Lokasi Mebel

No Nama Tempat Nama Pemilik Lokasi Telp Email Jenis Produk Kategori Lat Lng Aksi

Edit Hapus

TambahPencarian...

<< 1 2 3 >>




Dasboard

Peta

Lokasi

Dashboard / Peta Lokasi Mebel

Peta Lokasi Mebel



Dasboard

Peta

Lokasi

Dashboard / Detail Lokasi



Sistem Informasi Geografis Perusahaan Mebel di Kabupaten Jepara

Dasboard

Peta

Lokasi

Copyright © Sistem Informasi Geografis Perusahaan Mebel di Kabupaten Jepara 2018

Dashboard / Detail Peta

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil Penelitian

4.1.1 Implementasi Sistem

Implementasi sistem merupakan tahap pembuatan aplikasi yang telah dirancang sebelumnya.

Adapun implementasi dari aplikasi website lokasi perusahaan mebel di Kabupaten Jepara.

Adapun implementasi sistem adalah sebagai berikut :

a. Halaman Homepage Admin

Berikut merupakan tampilan halaman homepage admin dapat dilihat pada gambar 4.1

berikut :

Gambar 4.1 Halaman Homepage Admin


b. Halaman Input Lokasi

Berikut merupakan tampilan halaman input lokasi dapat dilihat pada gambar 4.2 berikut :

Gambar 4.2 Halaman Input Lokasi

c. Halaman Input Kategori

Berikut merupakan tampilan halaman input kategori dapat dilihat pada gambar 4.3 berikut :

Gambar 4.3 Halaman Input Kategori

d. Halaman Peta Visitor

Berikut tampilan halaman peta visitor. Pada halaman ini terdapat 3 halaman yaitu halaman

peta lokasi mebel, halaman detail lokasi dan halaman detail rute. Halaman peta lokasi

mebel berisi seluruh lokasi mebel yang tersimpan di dalam database dalam bentuk peta.

Berikut merupakan tampilan halaman peta visitor dapat dilihat pada gambar 4.4 berikut :

Gambar 4.4 Halaman Peta Visitor (Halaman Peta Lokasi Mebel)

Halaman detail lokasi berisi informasi detail dari perusahaan mebel. Berikut merupakan

tampilan halaman peta visitor dapat dilihat pada gambar 4.5 berikut :

Gambar 4.5 Halaman Peta Visitor (halaman detail Lokasi)


halaman detail rute berisi rute dari posisi kita ke posisi lokasi mebel yang sebelumnya

dipilih. Berikut merupakan tampilan rute detail dapat dilihat pada gambar 4.6 berikut :

Gambar 4.6 Halaman Peta Visitor (Halaman Detail Rute)

e. Halaman Daftar Lokasi Mebel

Halaman daftar lokasi mebel berisi seluruh lokasi mebel yang tersimpan di dalam database

dalam bentuk tabel. Berikut tampilan halaman daftar lokasi mebel dapat dilihat pada

gambar 4.7 berikut :

Gambar 4.7 Halaman Daftar Lokasi Mebel

4.2 Pembahasan

4.2.1 Proses Perhitungan A*

Berikut perhitungan Algoritma A* dari titik awal (Jepara Digital Valley) ke titik tujuan

(Jawara Furniture), dimana pengambilan nodenya berdasarkan persimpangan jalan. Hasil dari

proyeksi peta dapat dilihat pada gambar 4.8 berikut :

Gambar 4.8 Gambaran Peta

Selanjutnya gambar peta dikonversikan kedalam bentuk matriks, dimana setiap index matriks

mewakili jarak 20 meter. Hasil dari konversi peta kedalam bentuk matriks dapat dilihat pada

gambar 4.9 berikut :


Gambar 4.9 Peta Dalam Bentuk Matriks

Marker merah melambangkan lokasi titik awal (Jepara Digital Valley), marker biru

melambangkan lokasi titik tujuan (Jawara Furniture) sedangkan marker hijau melambangkan

nodenya.

Keterangan :

Titik Koordinat

A (0,0)

B (5,7)

C (5,0)

D (5,13)

E (29,7)

F (29,0)

G (41,16)

H (41,9)

Tahap selanjutnya merupakan menghitung fungsi heuristik. Fungsi Heuristik yang digunakan

oleh penulis yaitu Euclidean Distance alasan penulis menggunakan fungsi heuristik ini karena

fungsi ini dapat memberikan hasil yang lebih baik (mendekati jarak sebenarnya) dibandingkan

dengan fungsi heuristik yang lain. Berikut rumus menghitung fungsi heuristik euclidean distance

dan penyelesaiannya dapat dilihat sebagai berikut :

7 B 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 E

6 1 1

5 1 1

4 1 1

3 1 1

2 1 1

1 1 1

0 A 1 1 1 1 C 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 F 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1

2 1 1 1

3 1 1 1

4 1 1

5 1 1

6 1 1

7 1 1

8 1 1 1 1 1 1

9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 H

10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

12 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

13 D 1 1 1 1 1 1 1

14 1 1 1 1

15 1 1 1 1 1

16 1 1 1 G

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41


Setelah nilai heuristik dari masing-masing node telah didapat selanjutnya adalah pencarian

dalam algoritma A* yaitu dengan mencari f(n) dengan rumus :

f(n) = h(n) + g(n) dimana,

h(n) = Nilai heuristik antar koordinat

g(n) = Jarak koordinat ke titik tujuan

A (0,0) ke C (5,0)

C(5,0) ke F(29,0)

F (29,0) ke H (41,9)

C(5,0) ke B (5,7)

B (5,7) ke E (29,7)

E (29,7) ke F (29,0)

C (5,0) ke D (5,13)

D (5,13) ke G (41,16)

G (41,16) ke H (41,9)

d 𝑥 + 𝑦 = (𝑥1 − 𝑥2)2+ (𝑦1 − 𝑦2)

2 = ∑ 𝑛𝑖=1

d 𝑥 + 𝑦 = (𝑥1 − 𝑥2)2+ (𝑦1 − 𝑦2)

2 = ( − )2 + ( − )2 = + = =

d 𝑥 + 𝑦 = (𝑥1 − 𝑥2)2+ (𝑦1 − 𝑦2)

2 = ( − )2 + ( − )2 = + = =

d 𝑥 + 𝑦 = (𝑥1 − 𝑥2)2+ (𝑦1 − 𝑦2)

2 = ( − )2 + ( − )2 = + = =

d 𝑥 + 𝑦 = (𝑥1 − 𝑥2)2+ (𝑦1 − 𝑦2)

2 = ( − )2 + ( − )2 = + = =

d 𝑥 + 𝑦 = (𝑥1 − 𝑥2)2+ (𝑦1 − 𝑦2)

2 = ( − )2 + ( − )2 = + = =

d 𝑥 + 𝑦 = (𝑥1 − 𝑥2)2+ (𝑦1 − 𝑦2)

2 = ( − )2 + ( − )2 = + = =

d 𝑥 + 𝑦 = (𝑥1 − 𝑥2)2+ (𝑦1 − 𝑦2)

2 = ( − )2 + ( − )2 = + = =

d 𝑥 + 𝑦 = (𝑥1 − 𝑥2)2+ (𝑦1 − 𝑦2)

2 = ( − )2 + ( − )2 = + = =

d 𝑥 + 𝑦 = (𝑥1 − 𝑥2)2+ (𝑦1 − 𝑦2)

2 = ( − )2 + ( − )2 = + = =


A

(0,0)

C

(5,0)

F(n)=h(n)+g(n)

=8,60+5

=13,6

B

(5,7)

D

(5,13)

F(n)=h(n)+g(n)

=13+13

=26

F(n)=h(n)+g(n)

=7+7

=14 F

(29,0)

F(n)=h(n)+g(n)

=24+24

=48

E

(29,7)

G

(41,16)

H

(41,9)

F(n)=h(n)+g(n)

=24+24

=48

F(n)=h(n)+g(n)

=36,12+55

=91,12

F(n)=h(n)+g(n)

=15+21

=36

F

(29,0)

H

(41,9)

F(n)=h(n)+g(n)

=7+7

=14

F(n)=h(n)+g(n)

=7+7

=14

H

(41,9)

F(n)=h(n)+g(n)

=15+21

=36

Gambar 4.10 Langkah 6 Perhitungan Algoritma A*

Titik F memiliki 1 cabang yaitu titik H, maka f(n) secara otomatis memilih cost pada titik H

sebagai titik akhir.

Dari ketiga rute didapatkan hasil sebagai berikut :

1. A – C – B – E – F – H

Dengan total f(n) 125,6, karena satu index koordinat mewakili 20 meter maka jarak

sebenarnya (dalam Meter) adalah 125,6 × 20 = 2512 meter dalam Kilometer = 2,5 Km.

2. A – C – D – G – H


sebenarnya (dalam Meter) adalah 144,72 × 20 = 2894,4 meter dalam Kilometer = 2,9

Km.

3. A – C – F – H


sebenarnya (dalam Meter) adalah 97,6 × 20 = 1952 meter dalam Kilometer = 1,9 Km.

Jadi dari ketiga rute yang telah dihitung dapat disimpulkan bahwa rute terpendek adalah A – C

– F – H dengan jarak 1,9 Km.

Berikut tampilan di sistem dapat dilihat pada gambar berikut :

1. Rute Pertama

Gambar 4.11 Hasil perhitungan A* di Sistem (Rute 1)


2. Rute Kedua


3. Rute Ketiga


4.2.2 Hasil Pengujian Sistem

Pengujian sistem yang digunakan dengan menggunakan metode black box testing. Berikut

hasil dari pengujian menggunakan metode black box testing adalah sebagai berikut :

Tabel 4.1 Pengujian Login Menggunakan Metode Black Box Testing

NO Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Kesimpulan

1. Input Username dan

Password benar lalu klik

Masuk

Sistem akan menampilkan

halaman admin

Berhasil

Test Case : Hasil Pengujian :

2. Input Username dan

Password salah atau kosong

lalu klik Masuk

Sistem akan menampilkan

pesan “Salah kombinasi

username dan password.”

Berhasil



Tabel 4.2 Pengujian Data Lokasi Mebel Menggunakan Metode Black Box Testing


1. Tambah data lokasi mebel

(tidak ada yang kososng) lalu

klik Simpan

Sistem sukses tambah data

lokasi mebel.

Berhasil


2. Tambah data lokasi mebel

(data yang di input ada yang

kososng) lalu klik Simpan

Sistem tidak akan menyimpan

ketika kolom tidak terisi

semua, sistem akan

menampilkan pesan Field

bertanda * tidak boleh kosong

Berhasil Test Case : Hasil Pengujian :

Tabel 4.3 Pengujian Data Kategori Mebel Menggunakan Metode Black Box Testing


1. Tambah data kategori mebel

(tidak ada yang kososng) lalu

klik Simpan

Sistem sukses tambah data

kategori mebel.

Berhasil


2. Tambah data kategori mebel

(data yang di input ada yang

kososng) lalu klik Simpan

Sistem tidak akan menyimpan

ketika kolom tidak terisi

semua, sistem akan

menampilkan pesan Field

bertanda * tidak boleh kosong



Tabel 4.4 Pengujian Pencarian Lokasi Mebel Menggunakan Metode Black Box Testing


1. Cari nama, lokasi, jenis

produk dan kategori sesuai

dengan Keyword lalu klik

Enter

Sistem sukses menampilkan

data sesuai Keyword.


2. Cari nama, lokasi, jenis

produk dan kategori tidak

sesuai dengan Keyword lalu

klik Enter

Sistem tidak menampilkan

data.


5. KESIMPULAN

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan selama membuat Sistem Informasi Geografis ini,

maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :

1. Sistem menampilkan lokasi perusahaan mebel dalam bentuk peta digital.

2. Sistem dapat menentukan rute terpendek dari titik awal menuju titik akhir dengan

menggunakan Algoritma A*(Star).

3. Sistem terhubung langsung dengan database untuk menampilkan data yang telah di

olah oleh Administrator.

6. REFERENSI

Adipranata, Rudy, Andreas Handojo, and Happy Setiawan. 2007. “APLIKASI PENCARI RUTE

OPTIMUM PADA PETA GUNA MENINGKATKAN EFISIENSI WAKTU TEMPUH

PENGGUNA JALAN DENGAN METODE A* DAN BEST FIRST SEARCH.” Jurnal

Informatika 8(2): 100–108.

Ananda, Nur Pandu Satria, Sri Wahjuni, and Endang Purnama Giri. 2010. “Penentuan Rute

Terpendek Menggunakan Variasi Fungsi Heuristik Algoritme A * Pada Mobile Devices.”

Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer 15(2): 17–24.

Kartajaya, Hermawan. 2005. Attracting Tourists Traders Investors. Gramedia Pustaka Utama.

https://id.wikipedia.org/wiki/Mebel (July 11, 2017).

Masykur, Fauzan. 2014. “Implementasi Sistem Informasi Geografis Menggunakan Google Maps

Api Dalam Pemetaan Asal Mahasiswa.” Jurnal SIMETRIS 5(2): 181–86.

Syukriah, Yenie, Falahah, and Hermi Solihin. 2016. “Penerapan Algoritma A* (Star) Untuk

Mencari Rute Tercepat Dengan Hambatan.” Seminar Nasional Telekomunikasi dan

Informatika (SELISIK) (Selisik): 219–24.

Wulandari, Hesty, Ragil Saputra, S Si, M Cs, Sukmawati Nur Endah, and M Kom. 2013. “SISTEM

INFORMASI GEOGRAFIS PARIWISATA JAKARTA SELATAN DENGAN PENCARIAN

RUTE TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA A* PADA PGROUTING.” Journal of

Informatics and Technology 2(2): 48–58. http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/joint (July

15, 2017).

sistem informasi geografis pencarian lokasi …eprints.unisnu.ac.id/1545/11/artikel.pdfsalah satu...

Documents