Sistem informasi pencarian lintas terpendek menggunakan pemrograman dinamis

SISTEM INFORMASI PENCARIAN LINTASAN TERPENDEK

MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS

Gerdyandanu Nilanto

PROGRAM STUDI MATEMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI

SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

2011 M /1432 H

SISTEM INFORMASI PENCARIAN LINTASAN TERPENDEK

MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS

Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains

Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Oleh:

Gerdyandanu Nilanto 107094003005

PROGRAM STUDI MATEMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI

SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

2011 M /1432 H

ii

PENGESAHAN UJIAN

Skripsi berjudul “Sistem Informasi Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Pemrograman Dinamis” yang ditulis oleh Gerdyandanu Nilanto, NIM 107094003005 telah diuji dan dinyatakan lulus dalam Sidang Munaqosyah Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta pada tanggal 10 Juni 2011. Skripsi ini telah diterima sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Strata Satu (S1) Program Studi Matematika.

Menyetujui, Penguji I,

Nur Inayah, M.Si NIP. 19740125 200312 2 001

Penguji II,

Gustina Elfiyanti, M.Si NIP. 19820820 200901 2 006 Pembimbing I,

Drs. Slamet Aji Pamungkas, M.Eng NIP. 19670618 199301 1 001

Pembimbing II,

Yanne Irene, M.Si NIP. 19741231 200501 2 018 Mengetahui,

Ketua Program Studi Matematika,

Yanne Irene, M.Si NIP. 19741231 200501 2 018 Dekan Fakultas Sains dan Teknologi,

Dr. Syopiansyah Jaya Putra, M.Sis NIP. 19680117 200112 1 001

iii

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI BENAR-BENAR HASIL KARYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIAJUKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.

Jakarta, 16 Juni 2011

Gerdyandanu Nilanto NIM. 107094003005

iv

PERSEMBAHAN

Skripsi ini aku persembahkan untuk ayahku Tarto, ibuku Ratini, adik-adikku (Mige, Bahy), saudara-saudaraku, sahabat-sahabatku

dan kepada seluruh keluarga besar Prodi Matematika, terimakasih atas segalanya.

Semoga kita selalu diridoi Allah SWT dan selalu dalam lindungan-Nya.

serta selalu dibukakan pintu rahmat, kasih sayang dan hidayah-Nya kepada kita semua. Amiin.

MOTTO

“Orang yang sukses adalah orang yang siap untuk sukses”.

“Hai orang-orang yang beriman, jadikanlah sabar dan shalat sebagai penolongmu, sesungguhnya Allah beserta orang-orang yang sabar”.

(QS. Al Baqarah: 153)

“Jika kebahagiaan itu memang ada, maka carilah kebahagiaan itu. Dan jangan pernah menyerah”

(Naruto)

Ingat 4S (© Gerdy)

Siap : siapkan apa yang akan anda lakukan. Sabar : sabar dalam mengejakan apapun.

Senyum : tersenyumlah agar semuanya baik-baik saja_^, Dan Syukur : syukuri apa yang didapat.

v ABSTRAK

Pada skripsi ini akan dibahas sebuah sistem informasi untuk mencari lintasan terpendek. Pencarian lintasan terpendek merupakan salah satu permasalahan pada graf yang diaplikasikan dalam kehidupan sehari-hari dengan mencari jarak minimal dari suatu tempat ke tempat lain melalui beberapa lintasan. Dapat dikatakan permasalahan ini merupakan sebuah permasalahan optimasi. Selanjutnya metode yang coba digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah dengan menggunakan pemrograman dinamis.

Pemrograman dinamis merupakan sebuah metode penyelesaian masalah dengan cara menguraikan permasalahan menjadi subpermasalahan yang berkaitan untuk menghasilkan solusi optimal. Kemudian dengan mengimplementasikan suatu bahasa pemrograman dan pengoperasian basis data maka skripsi ini menghasilkan sebuah sistem informasi yang berguna untuk mempermudah dalam pencarian lintasan terpendek.

vi ABSTRACT

In this paper will be explained a information system of looking for shortest path. Looking for the shortest path is one of problem in graph, which is applied in daily life to look for a minimal distance from a place to another place through some path. This problem can be said a optimation problem. Furthermore the method will be used to complete this problem by using dynamic programming.

Dynamic Programming is a finishing method problem which analyze a problem become subproblem that related to get optimal solution. Then to implement a programming language and operation database, so this paper get a result a information of that can be useful to look for the shortest path.

vii

KATA PENGANTAR

Segala puji bagi Allah SWT, Alhamdulillah atas segala karunia-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Sistem Informasi Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Pemrograman Dinamis”.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini dapat diselesaikan karena dukungan dan bantuan dari berbagai pihak yang tidak dapat penulis balas dengan seimbang budi baik mereka karena keterbatasan penulis sebagai manusia biasa. Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada :

1. DR. Syopiansyah Jaya Putra, M.Sis, Dekan Fakultas Sains dan Teknologi. 2. Yanne Irene, M.Si, Ketua Program Studi Matematika sekaligus sebagai

pembimbing II penulis, terima kasih atas ketulusan dan kesabaran ibu dalam membimbing penulis baik dari segi materi skripsi maupun penyemangat penulis untuk menyelesaikan skripsi.

3. Suma’inna, M.Si, Sekertaris Program Studi Matematika yang selalu

memberikan semangat kepada mahasiswa, terima kasih banyak ibu.

4. Drs. Slamet Aji Pamungkas, M.Eng, sebagai pembimbing I penulis yang telah banyak membantu penulis dalam menyelesaikan aplikasi skripsi ini sampai selesai, terimaksih banyak bapak.

5. Kepada Ayah dan Ibuku tersayang, atas kasih sayang dan dukungan yang tidak henti-hentinya, terima kasih banyak karena telah memberikan jalan untuk hidup ini, serta kepada adik-adikku terhebat yang selalu ceria,amin. Aku sayang kalian.

viii

6. Pak Taufik Edy Sutanto, M.ScTech, yang sudah mau direpotkan oleh penulis dari sebelum penulisan skripsi sampai skripsi ini selesai. Terimakasih banyak dan semangat selalu ngajarnya pak.

7. Ka Dennis Sugianto, S.Si, terima kasih banyak atas bantuan laptopnya dan sudah menjadi teman yang baik sampai saat ini, thanks for all ka’,

8. Serta, terima kasih kepada seluruh dosen Prodi Matematika yang telah memberikan ilmu-ilmunya yang bermanfaat selama kuliah.

9. Aghia, Ari, Nova, Dendy, Hamza, Ubai, Adil, sahabat-sahabat matsos, teman-teman angkatan 2007, Nur, Selly, Derry, teman-teman-teman-teman angkatan 2008, Maya (FAH) serta seluruh keluarga besar matematika atas semangat yang telah diberikan saya ucapkan terimakasih banyak, Sukses Buat Kalian Semua Ya!! Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan laporan ini masih banyak kekurangannya. Oleh karena itu, penulis memohon kritik dan saran yang dapat membangun tulisan skripsi ini agar lebih baik lagi sehingga dapat bermanfaat untuk orang banyak.

Jakarta, April 2010 Penulis

ix

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ... i

PENGESAHAN UJIAN ... ii

PERNYATAAN ... iii

PERSEMBAHAN DAN MOTTO ... iv

ABSTRAK ... v

ABSTRACT ... vi

KATA PENGANTAR ... vii

DAFTAR ISI ... ix

DAFTAR TABEL ... xii

DAFTAR GAMBAR ... xiii

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1Latar Belakang ... 1

1.2Perumusan Masalah ... 3

1.3Pembatasan Masalah ... 3

1.4 Tujuan ... 3

1.5 Manfaat ... 4

BAB II LANDASAN TEORI ... 5

2.1 Konsep Dasar Teori Graf ... 5

2.2 Lintasan Terpendek ... 8

2.3 Representasi Graf dalam Matriks ... 8

x

2.5 Algoritma Pemrograman Dinamis ... 14

2.6 Basis Data ... 15

2.7 Normalisasi ... 17

2.8 Entity Relathionship Diagram (ERD) ... 18

2.9 MySQL ... 18

2.10 Hypertext Preprocessor (PHP) ... 19

BAB III METODOLOGI PERANCANGAN SISTEM ... 20

3.1 Metode Pengumpulan Data ... 20

3.2 Metode Pengolahan Data ... 20

3.3 Rancangan Sistem ... 20

3.3.1 Entity Relathionship Diagram (ERD) ... 21

3.3.2 Logical Record Structure (LRS) ... 21

3.3.3 Normalisasi ... 22

3.3.4 Kamus Data ... 23

3.3.5 Data Flow Diagram (DFD) ... 25

3.4 Analisis Algoritma Pemrograman Dinamis ... 27

3.5 Alur Sistem ... 28

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 29

4.1 Pembahasan Data ... 29

4.2 Tampilan Sistem Informasi ... 30

4.2.1 Tampilan Antar Muka (Menu Home) ... 30

4.2.2 Menu ... 31

4.3 Pengujian ... 36

xi

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 38

5.1 Kesimpulan ... 38

5.2 Saran ... 39

DAFTAR PUSTAKA ... 40 LAMPIRAN

xii

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Tahap 1 ... 12

Tabel 2.2 Tahap 2 ... 12

Tabel 2.3 Tahap 3 ... 12

Tabel 2.4 Tahap 4 ... 12

Tabel 2.5 Tahap 5 ... 12

Tabel 2.6 Tahap 6 ... 13

Tabel 2.7 Solusi Pendekatan Maju ... 13

Tabel 2.1 Tahap 6 ... 13

Tabel 2.2 Tahap 5 ... 13

Tabel 2.3 Tahap 4 ... 13

Tabel 2.4 Tahap 3 ... 13

Tabel 2.5 Tahap 2 ... 14

Tabel 2.6 Tahap 1 ... 14

Tabel 2.7 Solusi Pendekatan Mundur ... 14

Tabel 3.1 Normalisasi Pertama ... 22

Tabel 3.2 Normalisasi Kedua ... 22

Tabel 3.2 Struktur Data Tabel Kasus ... 23

Tabel 3.2 Struktur Data Tabel Vertek ... 23

Tabel 3.2 Struktur Data Tabel Edge ... 24

Tabel 3.2 Struktur Data Tabel Komentar ... 24

Tabel 3.2 Struktur Data Tabel Admin ... 25

xiii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Contoh Graf ... 5

Gambar 2.2 (a) Graf Terhubung dan (b) Graf Tak Terhubung ... 7

Gambar 2.3 Graf Berlabel ... 7

Gambar 2.4 Graf dan Matriks Ketetanggaan ... 8

Gambar 2.5 Graf dan Matriks Bersisian ... 9

Gambar 2.6 Contoh Permasalahan Lintasan Terpendek ... 11

Gambar 3.1 ERD ... 21

Gambar 3.2 LRS ... 21

Gambar 3.3 DFD Level 0 ... 25

Gambar 3.4 DFD Level 1 ... 26

Gambar 3.5 Flowchart Sistem ... 28

Gambar 4.1 Tampilan Antar Muka ... 30

Gambar 4.2 Tahap Input pertama (Form AkunBaru) ... 31

Gambar 4.3 Tahap Input kedua (Form Vertek) ... 32

Gambar 4.4 Tahap Input ketiga (Form Edge) ... 32

Gambar 4.5 Tabel Relationship Input ... 33

Gambar 4.6 Tabel Relationship Komentar ... 33

Gambar 4.7 Fitur View ... 34

Gambar 4.8 Fitur View Data Kasus ... 35

Gambar 4.9 Fitur View Matriks ... 35

1

BAB I PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Graf G(V,E) adalah pasangan dua himpunan (V,E) dimana V adalah himpunan elemen-elemen tak kosong yang disebut simpul dan E adalah himpunan pasangan tak terurut yang mungkin kosong dari simpul yang disebut sisi [6]. Secara umum graf merupakan suatu diagram yang memuat informasi-informasi yang dapat diaplikasikan ke dalam kehidupan sehari-hari.

Salah satu aplikasi graf yang ada dalam kehidupan sehari-hari adalah mencari lintasan terpendek antara dua buah simpul. Sebagai contoh, misalnya terdapat banyak lintasan yang menghubungkan kota asal ke kota tujuan seseorang, maka yang akan dicari adalah lintasan mana yang jaraknya paling pendek dari kota asal menuju kota tujuan. Jadi, kita dapat mengartikan lintasan terpendek adalah jarak minimal dari suatu lintasan. Dapat disimpulkan juga, permasalahan pencarian lintasan terpendek merupakan permasalahan optimasi dimana akan dicari nilai minimum dari beberapa lintasan. Banyak metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan optimasi, salah satunya adalah pemrograman dinamis.

Pemrograman dinamis merupakan metode pemecahan masalah dengan cara menguraikan solusi menjadi sekumpulan langkah atau tahapan sedemikian sehingga solusi dari persoalan dapat dipandang dari serangkaian keputusan yang saling berkaitan [7]. Agar permasalahan diatas dapat optimal, maka rangkaian

2 keputusan untuk menentukan solusi permasalahan tersebut haruslah optimal. Pada pemrograman dinamis, rangkaian keputusan optimal dibuat dengan menggunakan prinsip optimalitas. Prinsip optimalitas, yaitu suatu kebijakan optimal mempunyai sifat bahwa apapun keadaan dan keputusan awal, keputusan selanjutnya harus

membentuk suatu kebijakan optimal yang berkaitan dengan keadaan yang

dihasilkan dari keputusan awal [1]. Dengan prinsip optimalitas ini, dijamin bahwa pengambilan keputusan pada suatu tahap adalah keputusan yang benar untuk tahap-tahap selanjutnya [7].

Intinya, pemrograman dinamis adalah metode penyelesaian masalah dengan memecah permasalahan menjadi subpermasalahan yang berkaitan sehingga menghasilkan solusi optimal [11]. Hasil solusi optimal ini adalah informasi yang akan digunakan sebagai penyelesaian permasalahan. Agar informasi ini dapat bermanfaat dan berguna oleh banyak orang, dibutuhkan fasilitas yang tepat untuk menyajikan informasi tersebut. Sesuai perkembangannya, teknologi internet merupakan teknologi informasi yang perkembangannya cepat saat ini. Maka dari itu, diyakini tepat untuk menyajikan informasi di internet saat ini.

Maka berdasarkan latar belakang tersebut, penulis membuat skripsi dengan judul “Sistem Informasi Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Pemrograman Dinamis”.

3

1.2Perumusan Masalah

Sesuai latar belakang tersebut, permasalahan yang akan dibahas pada skripsi ini yaitu mengaplikasikan teori graf pada permasalahan lintasan terpendek yang diselesaikan menggunakan metode pemrograman dinamis. Kemudian menyediakan fasilitas pencarian lintasan terpendek tersebut berbasis web.

1.3Pembatasan Masalah

Pembatasan masalah dalam skripsi ini adalah:

1. Graf yang digunakan adalah graf berhingga, graf terhubung, graf tak berarah dan graf berlabel.

2. Data yang digunakan adalah data jarak antar kota di Jawa Barat.

3. Pemrograman dinamis yang digunakan hanya pada permasalahan lintasan terpendek.

4. Keluaran yang dihasilkan hanya berupa jarak terpendeknya beserta simpul-simpul yang dilewatinya.

1.4Tujuan

Tujuan yang ingin dicapai dalam skripsi ini adalah menerapkan teori graf pada permasalahan lintasan yang diselesaikan dengan metode pemrograman dinamis. Pada skripsi ini akan disediakan sebuah fasilitas pencarian lintasan terpendek berbasis web dengan mengimplementasikan suatu bahasa pemrograman dan pengoperasian basis data.

4

1.5 Manfaat

Manfaat yang ingin dicapai dalam skripsi ini adalah untuk memberikan fasilitas kepada pengguna yang ingin mencari atau menemukan lintasan terpendek sehingga mempermudah pengguna dalam mengambil keputusan untuk menuju ke suatu tempat dengan jarak yang lebih pendek dan memungkinkan dapat sampai ke tempat tujuan lebih cepat.

5

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Konsep Dasar Teori Graf

Graf (V,E) adalah himpunan yang terdiri dari himpunan simpul V yang tak kosong dan himpunan sisi E yang mungkin kosong yang merupakan pasangan tak terurut dari dua buah simpul [6]. Elemen-elemen di himpunan simpul dinotasikan dengan V = {v1, v2, …, vn}, sedangkan elemen-elemen di himpunan sisi yang

merupakan pasangan tak terurut dari elemen-elemen di himpunan simpul dinotasikan dengan E = {e1, e2, …, en}. Jika sisi e1 menghubungkan simpul v1

dengan v2maka sisi e1dinotasikan dengan e1=(v1,v2)=(v2,v1).

Gambar 2.1 Contoh Graf

Dalam sebuah graf seperti gambar diatas, dapat dimungkinkan terdapat sisi lebih dari satu dengan sepasang simpul yang sama, contohnya e4dan e5. Sisi-sisi

dengan pasangan simpul yang sama ini disebut sisi paralel. Graf yang mengandung sisi paralel tersebut disebut graf ganda.

Dalam teori graf banyak istilah-istilah dasar mengenai graf yang perlu diketahui, antara lain:

1. Ketetanggaan

Dua simpul dikatakan bertetangga jika terdapat sisi yang menghubungkan kedua simpul tersebut. Misalnya e={u,v} adalah sebuah sisi dalam graf G,

6 maka dapat dikatakan simpul u bertetangga dengan simpul v karena ada sisi e

yang menghubungkan simpul u dan v. Contohnya pada Gambar 2.1 yaitu v1

bertetangga dengan v2.

2. Bersisian

Jika sebuah sisi menempel pada sebuah simpul sebagai titik ujungnya, maka sisi tersebut dikatakan bersisian dengan simpul tersebut demikian juga sebaliknya. Misalnya e={u,v} adalah sisi pada sebuah graf G, maka dapat dikatakan sisi e bersisian terhadap simpul u dan v. Contohnya pada Gambar 2.1 yaitu v1 besisian dengan e3 dan v2 bersisian dengan e3.

3. Derajat

Derajat suatu simpul adalah jumlah sisi yang bersisian pada simpul v. Derajat tersebut dinotasikan dengan d(v). Simpul v dikatakan genap atau ganjil tergantung dari jumlah d(v) genap atau ganjil. Contohnya pada Gambar 2.1 yaitu d(v1) = 3 dan d(v2) = 4.

4. Simpul Pendan

Simpul pendan adalah simpul yang memiliki derajat satu. Contohnya pada Gambar 2.1 adalah v5.

5. Jalan

Jalan dari simpul u ke v dengan panjang n pada graf G adalah suatu barisan

u=v0,v1,v2,v3, … vn-1,vn = v sedemikian sehingga (vi-1,vi) adalah sisi di G untuk

setiap i = 1,2, … , n. Jalan dikatakan tertutup jika v0 = vn, dan dikatakan

7 6. Lintasan

Lintasan adalah suatu jalan yang semua simpulnya berbeda. Contohnya pada Gambar 2.1 yaitu v1, e4, v3, e6, v4, e7, v5.

7. Trail

Trail adalah suatu jalan yang sisi-sisinya hanya muncul sekali. Contohnya pada Gambar 2.1 yaitu v1, e4, v3, e6, v4, e2, v2.

8. Graf Berhingga

Sebuah graf G(V,E) adalah berhingga jika V berhingga dan E berhingga. Perlu diketahui bahwa sebuah graf G dengan jumlah simpul V berhingga secara otomatis mempunyai jumlah sisi E yang berhingga.

9. Graf Terhubung

Graf dikatakan terhubung jika terdapat sebuah lintasan antara sembarang dua simpulnya. Jika tidak demikian maka graf tersebut disebut graf tak terhubung.

Gambar 2.2 (a) Graf Terhubung dan (b) Graf Tak Terhubung 10.Graf Berlabel

Sebuah graf dikatakan berlabel jika setiap sisinya diberikan sebuah data.

8

2.2 Lintasan Terpendek

Dalam kehidupan sehari-hari kita pernah dihadapkan pada permasalahan untuk menentukan lintasan terpendek dari suatu tempat ke tempat lain. Sebagai contoh, misalnya terdapat banyak lintasan yang menghubungkan kota asal ke kota tujuan yang ingin dituju oleh seseorang, maka yang akan dicari adalah lintasan mana yang jaraknya paling pendek dari kota asal menuju kota tujuan. Jadi, kita dapat mengartikan lintasan terpendek sebagai jarak minimal dari beberapa lintasan.

Oleh karena itu, permasalahan pencarian lintasan terpendek dalam graf merupakan salah satu permasalahan optimasi [6]. Graf yang digunakan dalam pencarian lintasan terpendek adalah graf berlabel, yaitu graf yang setiap sisinya diberikan suatu data. Data pada sisi graf dapat menyatakan jarak, waktu, ongkos dan sebagainya, sedangkan simpul pada graf menyatakan kota asal atau tujuan.

Ada beberapa macam kasus pada permasalahan lintasan terpendek, yaitu: a. Lintasan terpendek antara dua buah simpul tertentu,

b. Lintasan terpendek antara semua pasangan simpul,

c. Lintasan terpendek dari simpul tertentu ke semua simpul yang lain,

d. Lintasan terpendek antara dua buah simpul melalui beberapa simpul tertentu.

2.3 Representasi Graf dalam Matriks

Matriks dapat digunakan untuk menyatakan suatu graf. Matriks ini dapat membantu untuk membuat sebuah program komputer yang berhubungan dengan graf. Dengan menyatakan graf menjadi sebuah matriks, maka perhitungan-perhitungan yang diperlukan dalam komputer jadi lebih mudah dilakukan [9].

9 Misalkan G adalah sebuah graf dengan simpul-simpul v1, v2, v3, … , vm dan

sisi-sisinya e1, e2, e3, … , en.

1. Matriks Ketetanggaan

Matriks ketetanggaan didefinisikan sebagai berikut, misalkan A = (aij) adalah

matriks m × m yang didefinisikan oleh,

Maka A disebut matriks ketetanggaan dari G. Perhatikan aij = aji , sehingga A

adalah sebuah matiks simetris.

Gambar 2.4 Contoh Graf dan Matriks Ketetanggaan 2. Matriks Bersisian

Matriks bersisian didefinisikan sebagai berikut, misalkan B = (bij) adalah

matriks m × n yang didefinisikan oleh,

Maka B disebut matriks bersisian dari G.

10

2.4 Pemrograman Dinamis

Pemrograman Dinamis adalah metode pemecahan masalah dengan cara menguraikan masalah menjadi sekumpulan langkah atau tahapan sedemikian sehingga solusi dari persoalan dapat dipandang dari serangkaian keputusan yang saling berkaitan [7]. Pada pemrograman dinamis, rangkaian keputusan yang optimal dibuat dengan menggunakan prinsip optimalitas. Prinsip optimalitas yaitu, suatu kebijakan optimal mempunyai sifat bahwa apapun keadaan dan keputusan awal, keputusan selanjutnya harus membentuk suatu kebijakan optimal yang

berkaitan dengan keadaan yang dihasilkan dari keputusan awal [1]. Dengan prinsip optimalitas ini dijamin bahwa pengambilan keputusan pada suatu tahap adalah keputusan yang benar untuk tahap-tahap selanjutnya [7].

Ada dua pendekatan dalam penyelesaian masalah dengan pemrograman dinamis yaitu maju dan mundur. Misalkan x1, x2, …, xn menyatakan peubah

keputusan yang harus dibuat masing-masing untuk tahap 1, 2, …, n. Maka [7], 1. Pendekatan Maju

Pemrograman dinamis maju bekerja mulai dari tahap 1, terus maju ke tahap 2, 3, dan seterusnya sampai tahap n. Runtunan peubah keputusan adalah x1, x2,

…,xn.

2. Pendekatan Mundur

Pemrograman dinamis mundur bekerja mulai dari tahap n, terus mundur ke tahap n – 1, n – 2, dan seterusnya sampai tahap 1. Runtunan peubah keputusan adalah xn, xn-1, …, x1.

11 Contoh penerapan pemrograman dinamis pada permasalahan lintasan terpendek, tentukan lintasan terpendek dari Jakarta ke Tasikmalaya dari Gambar 2.6. Jakarta Bekasi Depok Bogor Sukabumi Karawang Cianjur Purwakarta Tasikmalaya Bandung Sumedang Garut 49 32 61 68 50 86 41 24 54 65 80 24 60 41

1 2 3 4 5 6

95

Gambar 2.6 Contoh Permasalahan Lintasan Terpendek

Misalkan x1, x2, .., x6 = xk adalah simpul-simpul yang dikunjungi pada tahap k (k =

1, 2, 3, 4, 5, 6) dengan k adalah banyaknya tahap. Berikut adalah rumusan pemrograman dinamis pada permasalahan lintasan terpendek ini [7]:

1. Pendekatan Maju

fk(s) =

fk(s) = {fk(xk ,s)}, dengan fk(xk , s) = + fk-1(xk)

2. Pendekatan Mundur

fk(s) =

fk(s) = {fk(s, xk)} , dengan fk(s, xk) = + fk+1(xk)

Keterangan:

s : simpul-simpul pada setiap tahap disebut status.

: label sisi dari s ke xk.

fk(s, xk) : total label lintasan dari s ke xk.

12 Maka penyelesaian masalah pada contoh diatas adalah sebagai berikut:

1. Penyelesaian Dengan Pendekatan Maju a. Tahap 1 : f1(s) =

Tabel 2.1 Tahap 1

s Solusi Optimum f1(s) x1*

Bekasi 41 Jakarta Depok 24 Jakarta Bogor 54 Jakarta b. Tahap 2 : f2(s) = { + f1(x2)}

Tabel 2.2 Tahap 2

x2

s

f2(x2 , s) = + f1(x2) Solusi Optimum

Bekasi Depok Bogor f2(s) x2*

Karawang 65 104 149 65 Bekasi Sukabumi - - 119 119 Bogor c. Tahap 3 : f3(s) = { + f2(x3)}

Tabel 2.3 Tahap 3

x3

s

f3(x3 , s) = + f2(x3) Solusi Optimum

Karawang Sukabumi f3(s) x3*

Purwakarta 106 - 106 Karawang Cianjur - 151 151 Sukabumi d. Tahap 4 : f4(s) = { + f3(x4)}

Tabel 2.4 Tahap 4

x4

s

f4(x4 , s) = + f3(x4) Solusi Optimum

Purwakarta Cianjur f4(s) x4*

Bandung 166 212 166 Purwakarta e. Tahap 5 : f5(s) = { + f4(x5)}

Tabel 2.5 Tahap 5

x5

s

f5(x5 , s) = + f4(x5) Solusi Optimum

Bandung f5(s) x5*

Sumedang 216 216 Bandung Garut 234 234 Bandung

13 f. Tahap 6 : f6(s) = { + f5(x6)}

Tabel 2.6 Tahap 6

x5

s

f5(x6 , s) = + f5(x6) Solusi Optimum

Sumedang Garut f5(s) x6*

Tasikmalaya 302 283 283 Garut Solusi optimum dapat dibaca pada tabel di bawah ini:

Tabel 2.7 Solusi Pendekatan Maju

x1 x2 x3 x4 x5 x6 N

Jumlah Label Jakarta Bekasi Karawang Purwakarta Bandung Garut Tasikmalaya 283

2. Penyelesaian Dengan Pendekatan Mundur a. Tahap 6 : f6(s) =

Tabel 2.8 Tahap 6

s Solusi Optimum f6(s) x6*

Sumedang 86 Tasikmalaya Garut 49 Tasikmalaya b. Tahap 5 : f5(s) = { + f6(x5)}

Tabel 2.9 Tahap 5

x5

s

f5(s,x5) = + f6 (x5) Solusi Optimum

Sumedang Garut f5(s) x5*

Bandung 136 117 117 Garut c. Tahap 4 : f4(s) = { + f5(x4)}

Tabel 2.10 Tahap 4

x4

s

f4(s,x4) = + f5 (x4) Solusi Optimum

Bandung f4(s) x4*

Purwakarta 177 177 Bandung Cianjur 178 178 Bandung d. Tahap 3 : f3(s) = { + f4(x3)}

Tabel 2.11 Tahap 3

x3

s

f3(s,x3) = + f4 (x3) Solusi Optimum

Purwakarta Cianjur f3(s) x3*

Karawang 218 - 218 Purwakarta Sukabumi - 210 210 Cianjur

14 e. Tahap 2 : f2(s) = { + f3(x2)}

Tabel 2.12 Tahap 2

x2

s

f2(s,x2) = + f3 (x2) Solusi Optimum

Karawang Sukabumi f2(s) x2*

Bekasi 242 - 242 Karawang Depok 298 - 298 Karawang Bogor 313 275 275 Sukabumi f. Tahap 1 : f1(s) = { + f2(x1)}

Tabel 2.13 Tahap 1

x1

s

f1(s,x1) = + f2 (x1) Solusi Optimum

Bekasi Depok Bogor f1(s) x1*

Jakarta 283 322 329 283 Bekasi Solusi optimum dapat dibaca pada tabel di bawah ini:

Tabel 2.14 Solusi Pendekatan Mundur

1 x1 x2 x3 x4 x5 x6

Jumlah Label Jakarta Bekasi Karawang Purwakarta Bandung Garut Tasikmalaya 283

Dapat dilihat hasil penyelesaian dari pendekatan maju dan mundur pada Tabel 2.7 dan Tabel 2.14 menghasilkan hasil yang sama. Maka disimpulkan jarak terpendek dari Jakarta ke Tasikmalaya dengan menggunakan metode pemrograman dinamis adalah 283. Sedangkan kota-kota yang dilewatinya yaitu, Jakarta Bekasi Karawang Purwakarta Bandung Garut Tasikmalaya.

2.5 Algoritma Pemrograman Dinamis

Agoritma adalah tahap-tahap well-define (jelas) yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan. Algoritma ditulis dalam tata caranya sendiri yang disebut PSEUDOCODE. Setiap algoritma memiliki kompleksitasnya masing-masing. Kompleksitas algoritma adalah suatu ukuran dari banyaknya perhitungan

15 yang dilakukan. Dengan komplesitas ini dapat diketahui sebuah algoritma apakah efisien atau tidak.

Dibawah ini adalah algoritma pemrograman dinamis untuk menyelesaikan permasalah lintasan terpendek dengan menggunakan pendekatan maju.

for (k=1 n,k++) for (i=1 n,i++)

for (j=1 n,j++)

A(i,j) = min{A(i,j) , A(i,k) + A(k,j)} end

end end

2.6 Basis Data

Data adalah fakta mengenai objek, orang, dan lain-lain. Sedangkan informasi adalah hasil analisis dan sintesis terhadap data. Basis data adalah kumpulan data sistematis yang digunakan untuk menyimpan informasi atau data [10]. Data akan disimpan dalam tabel-tabel yang ada pada basis data. Tabel-tabel tersebut terdiri dari baris dan kolom yang didalamnya terdapat nama kolom (field) dan isi kolomnya (record) [8].

Untuk mengelola data pada basis data diperlukan suatu perangkat lunak yang disebut Database Management System (DBMS). DBMS merupakan suatu sistem perangkat lunak yang memungkinkan pengguna untuk membuat, memelihara, mengontrol dan mengakses basis data secara praktis dan mudah.

16 Contoh DBMS adalah Relationship Database Management System (RDBMS) yang merupakan salah satu jenis DBMS yang mendukung adanya hubungan antar tabel [8]. Beberapa perangkat lunak DBMS yang sering digunakan yaitu Oracle, MySQL, SQL Server dan lain-lain.

Keuntungan yang dapat diperoleh dari penerapan DBMS, yaitu: 1. Kebebasan data dan akses data yang efisien.

2. Pengembangan aplikasi yang cepat. 3. Integritas dan keamanan data. 4. Administrasi keseragaman data.

5. Akses bersamaan dan perbaikan dari terjadinya tabrakan dari proses serentak. Data dalam DBMS dapat digambarkan dalam tiga level abstraksi, yaitu: 1. Konseptual, adalah skema yang mendefinisikan struktur logika.

2. Fisik, adalah skema yang menggambarkan file dan indeks yang digunakan. 3. Eksternal adalah skema yang menggambarkan cara user dalam melihat data.

Skema-skema tersebut dapat didefinisikan menggunakan DDL dan dimodifikasi dengan menggunakan DML. Data Definition Language (DDL) adalah skema basis data dengan menggunakan perintah SQL yang berhubungan dengan pendefinisian suatu struktur basis data dan tabel. Perintah DDL diantaranya:

1. CREATE, digunakan untuk membuat database atau tabel baru.

2. ALTER, digunakan untuk merubah, menambah,dan menghapus tabel.

17 Data Manipulation Language (DML) adalah skema basis data dengan menggunakan perintah SQL yang berhubungan dengan manipulasi atau pengolahan data dalam tabel. Perintah DML antara lain:

1. SELECT, perintah untuk memilih data pada tabel.

2. INSERT, perintah untuk menambahkan data baru pada tabel.

3. UPDATE, perintah untuk merubah data pada tabel.

4. DELETE, perintah untuk menghapus data pada tabel.

2.7Normalisasi

Normalisasi merupakan suatu teknik yang menstrukturkan data untuk membantu mengurangi atau mencegah timbulnya masalah pada pengolahan data dalam basis data dan untuk memperolah logical design yang valid sehingga mampu menghindari duplikasi data dan menghasilkan struktur data yang baik serta mudah dimengerti.

Aturan-aturan normalisasi dinyatakan dalam istilah bentuk normal. Bentuk normal adalah suatu aturan yang dikenakan pada relasi-relasi dalam basis data dan harus dipenuhi oleh relasi-relasi tersebut pada level-level normalisasi. Berikut urutan aturan normalisasi.

1. Bentuk Normal Pertama (1st NF)

Pada bentuk normal pertama ini, data dibentuk dari satu record demi satu

record dan nilai dari setiap field-nya berupa atomic value, serta masih adanya perulangan dari atribut-atributnya.

18 2. Bentuk Normal Kedua (2nd NF)

Dalam bentuk normal kedua, bentuk normal pertama harus sudah dipenuhi dan semua atribut bukan kunci hanya bergantung pada primary key.

2.8 Entity Relationship Diagram (ERD)

ERD merupakan suatu pemodelan data berisi kumpulan entitas dan relasi. Entitas adalah objek yang dapat dibedakan dengan objek lain berdasarkan atribut-atributnya. Relasi adalah hubungan alamiah yang terjadi antara satu atau lebih entitas. ERD dapat merepresentasikan seluruh fakta dari penggambarannya yang sistematis sehingga memberikan kefleksibelan dalam mendesain skema basis data.

2.9 MySQL

MySQL merupakan Database Management System (DBMS) tools open source yang mendukung multiuser, multithreaded [4]. MySQL dimiliki dan disponsori oleh sebuah perusahaan komersial asal Swedia yaitu MySQL AB, dimana perusahaan tersebut memegang seluruh hak cipta atas kode sumbernya.

Beberapa kelebihan menggunakan DBMS seperti MySQL diantaranya: 1. Free (Bebas diunduh).

2. Fleksibel dengan berbagai pemrograman.

3. Stabil dan memberi kemudahan manajemen basis data. 4. Mudah dipelajari.

19

2.10 Hypertext Preprocessor (PHP)

PHP adalah bahasa pemorgraman yang memungkinkan para web developer untuk membuat dan mengembangkan aplikasi web yang dinamis dengan cepat [10]. PHP ditulis dan diperkenalkan pertama kali oleh Rasmus Lerdorf pada 1994. PHP merupakan salah satu bahasa script yang tersedia secara bebas dan masih memungkinkan untuk dikembangkan lebih lanjut. Karakteristik yang paling unggul dan paling kuat dalam PHP adalah lapisan integrasi basis data. Basis data yang didukung PHP diantaranya Oracle, MySQL, dBase, ODBC, Unix dbm, PostgreSQL, dan lain-lain.

20

BAB III

METODOLOGI PERANCANGAN SISTEM

3.1 Metode Pengumpulan Data

Graf yang digunkan untuk menerapkan sistem informasi ini adalah berupa data dengan simpulnya adalah kota-kota dan sisinya adalah nama-nama jalan yang menghubungkan antar kota dengan label setiap sisinya adalah jarak antar kota tersebut. Data yang coba digunkan adalah data jarak antar kota di Jawa Barat. Data tersebut dapat diperoleh dari hasil pencarian di google map.

3.2 Metode Pengolahan Data

Dalam sistem informasi ini, data diolah dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP (Hypertext Preprocessor) Version 5.2.5 dan bahasa pengoperasian basis data MySQL Version 5.0.51 yang disimulasikan menggunakan tools XAMPP.

3.3 Rancangan Sistem

3.3.1 Entity Relationship Diagram (ERD)

ERD merupakan suatu permodelan data utama yang akan membantu mengorganisasikan data dalam suatu proyek ke dalam entitas-entitas dan menentukan hubungan antar entitas tersebut. Berikut adalah gambar ERD pada sistem informasi ini.

21 terdapat _Kasus no_simpul Simpul Sisi terdapat Komentar memuat id_simpul nm_simpul

kode_kasus _{nama_kasus} pass_kasus tanggal

nama_pembuat kode_kasus kode_kasus id_komen komentar komentator

no_sisi id_sisi nm_sisi

asal bobot tuju kode_kasus kontrol Admin id_admin nm_admin

password agama nm_lengkap

alamat

pekerjaan

email kontak jml_kasus

berhubungan _kontrol

Gambar 3.1 ERD

3.3.2 Logical Record Structure (LRS)

Admin id_admin nm_admin password jml_kasus nm_lengkap alamat agama pekerjaan kontak email Komentar id_komen kode_kasus komentator komentar <pk>no_edge<pk Kasus kode_kasus nm_pembuat nm_kasus pass_kasus tanggal <pk>kode_kasus Simpul no_simpul id_simpul nm_simpul kode_kasus Sisi no_sisi id_sisi nm_sisi asal tuju bobot kode_kasus

22

3.3.3 Normalisasi

Pada pembuatan basis data di sistem informasi ini, dilakukan normalisasi sampai ke tahap 2. Berikut normalisasi tabelnya:

Tabel 3.1 Normalisasi Pertama

Tabel 3.2 Normalisasi Kedua Kasus kode_kasus nm_pembuat nm_kasus pass_kasus tanggal Simpul no_simpul id_ simpul nm_ simpul kode_kasus Sisi no_sisi id_sisi nm_sisi asal tuju bobot kode_kasus Komentar id_komen kode_kasus komentator komentar <pk>no_edge<pk Admin id_admin nm_admin password nm_lengkap alamat agama pekerjaan kontak jml_kasus Kasus kode_kasus nm_pembuat nm_kasus pass_kasus tanggal Simpul id_simpul nm_simpul kode_kasus Sisi id_sisi nm_sisi asal tuju bobot kode_kasus Komentar id_komen kode_kasus komentator komentar <pk>no_edge<pk Admin id_admin nm_admin password nm_lengkap alamat agama pekerjaan kontak jml_kasus

23

3.3.4 Kamus Data

Kamus data merupkan suatu penjabaran atau pendeskripsian struktur-struktur atribut secara jelas dalam suatu proyek dari setiap entitas-entitas yang ada. Berikut ini adalah tabel-tabel kamus data yang digunakan pada sistem informasi ini.

a) Tabel Kasus

Nama Tabel : kasus

Deskripsi : tempat penyimpanan data registrasi

Primerykey : kode_kasus

Foreignkey : -

Tabel 3.3 Struktur Data Tabel Kasus

Field Type Size Keterangan

kode_kasus Varchar 10 Kode kasus nm_pembuat Varchar 50 Nama pembuat nm_kasus Varchar 100 Nama kasus pass_kasus Varchar 32 Password kasus

tanggal Date Tanggal pembuatan kasus

b) Tabel Simpul

Nama Tabel : simpul

Deskripsi : tempat penyimpanan data input simpul

Primerykey : no_simpul

Foreignkey : kode_kasus, id_simpul

Tabel 3.4 Struktur Data Tabel Simpul

Field Type Size Keterangan

no_simpul Int auto_increment No simpul id_simpul Int 11 Identitas simpul nm_simpul Varchar 50 Nama simpul kode_kasus Varchar 10 Kode kasus

24

c) Tabel Sisi

Nama Tabel : sisi

Deskripsi : tempat penyimpanan data input sisi Primery key : no_sisi

Foreign key : kode_kasus, asal, dan tuju

Tabel 3.5 Struktur Data Tabel Sisi

Field Type Size Keterangan

no_sisi Int auto_increment No sisi id_sisi Int 11 Identitas sisi nm_sisi Varchar 100 Nama sisi

asal Int 11 Identitas simpul asal tuju Int 11 Identitas simpul tujuan bobot Int 11 Bobot

kode_kasus Varchar 10 Kode kasus

d) Tabel Komen

Nama Tabel : komen

Deskripsi : tempat penyimpanan komentar setiap kasus

Primerykey : id_komen

Foreignkey : kode_kasus

Tabel 3.6 Struktur Data Tabel Komen

Field Type Size Keterangan

id_komen Int auto_increment Identitas setiap komentar kode_kasus Varchar 10 Kode kasus

komentator Varchar 30 Nama pengomentar komentar Varchar 500 Isi komentar

e) Tabel Admin

Nama Tabel : admin

Deskripsi : pengontrol sistem informasi

Primery key : id_admin

25

Tabel 3.7 Struktur Data Tabel Admin

Field Type Size Keterangan

id_admin Varchar 10 Identitas Admin

nm_admin Varchar 20 Nama panggilan Admin password Varchar 32 Password Admin nm_lengkap Varchar 50 Nama Lengkap Admin jml_kasus Int 11 Jumlah Keseluruhan Kasus alamat Varchar 200 Alamat Admin

pekerjaan Vvarchar 50 Pekerjaan Admin agama Varchar 10 Agama Admin

kontak Varchar 20 Kontak Personal Admin email Varchar 30 Email Admin

3.3.5 Data Flow Diagram (DFD)

Data Flow Diagram merupakan suatu diagram yang menggambarkan aliran data dan semua prosesnya dalam suatu sistem. Dibawah ini adalah DFD dari sistem informasi yang dibuat.

1. DFD Level 0

Gambar 3.3 DFD Level 0 Penjelasan Gambar 3.2 :

a. Proses

Nama proses : Sisitem Informasi Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Pemrograman Dinamis

26 b. Arus Data

Masukkan : login, registrasi, input data, edit data, hapus data, hapus kasus,dan komentar

Keluaran : daftar kasus, view data kasus, solusi, komentar. c. Entitas Luar : Admin, Umum

2. DFD Level 1

1.0* Manajemen pengguna kasus Admin Umum registrasi, password data registrasi 2.0* Manajemen simpul

simpul data Input

3.0* Manajemen

sisi sisi data input

4.0* Manajemen komentar komentar Admin Umum Input komentar Input komentar profile admin, display data dispay data display data, ubah data, hapus data display data display data display data display data display data, hapus data, komentar login hapus data, komentar

Gambar 3.4 DFD Level 1 Penjelasan Gambar 3.4 :

a. Proses 1.0*

Ringkasan prosesnya yaitu, pengguna (umum) dapat masuk ke sistem ini dan dapat membuat akun serta dapat melihat semua data yang ada. Sedangkan admin dengan login terlebih dahulu dan dapat melihat semua data.

27 b. Proses 2.0*

Ringkasan prosesnya yaitu, setelah membuat akun pengguna (umum) dapat memasukkan data simpul dengan cara input secara manual.

c. Proses 3.0*

Ringkasan prosesnya yaitu, setelah memasukkan data simpul, pengguna (umum) selanjutnya memasukkan data sisi dengan cara input secara manual. d. Proses 4.0*

Ringkasan prosesnya yaitu, setelah registrasi selesai, pengguna dapat melihat data yang sudah dimasukkan. Dan dapat memberikan komentar terhadap kasus yang dibuat. Jika ada komentar yang masuk, maka admin dapat membalas komentar tersebut.

3.4 Analisis Algoritma Pemrograman Dinamis

for (k=1 n,k++) n+1 for (i=1 n,i++) (n+1).n

for (j=1 n,j++) ((n+1).n).n A(i,j) = min{A(i,j) , A(i,k) + A(k,j)}

end end

end +

n3 + 2n2 + 2n + 1

Didapat kompleksitas algoritma pemrograman dinamis adalah Order n3 (O(n3)) artinya ketika permasalahan membesar banyaknya operasi yang dilakukan

28 akan bertambah lebih besar. Maka dapat disimpulakan algoritma pemrograman dinamis kurang efisien penggunaanya saat permasalahan besar.

3.5 Alur Sistem

Untuk memudahkan membuat sistem maka dibuat alur sistem yang menunjukkan proses sistem dari awal sampai mendapatkan kesimpulan. Alur dari sistem informasi dapat dilihat pada gambar flowchart dibawah ini.

Start

Tema

Design

Membuat ERD, LRS, Kamus Data dan DFD

Pengambilan Data

Pemilihan Data

Pemrograman Dinamis

Kesimpulan

End Ya Tidak

Hasil Input Data

29

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Pembahasan Data

Data yang didapat dari google map [5], diurutkan berdasarkan asal dan tujuannya. Data yang dambil adalah data jalan besar yang umum dilalui saja dari beberapa kota besar di Jawa Barat. Berikut data-datanya, dapat dilihat pada Tabel 4.1 dibawah ini.

Tabel 4.1 Data Jarak Antar Beberapa Kota Di Jawa Barat

No Kota Asal Kota Tujuan Nama Jalan Jarak(km)

1 Jakarta Bekasi Tol Jakarta - Cikampek 41 2 Jakarta Depok Jalan Margonda 24 3 Jakarta Bogor Jalan Citayam 54 4 Bekasi Karawang Jalan Raya Rengas -

Lemahabang 24 5 Depok Karawang

Tol Lingkar Luar TMII - Cikunir dan Tol Jakarta – Cikampek

80 6 Bogor Sukabumi Jalan Raya Sukabumi 65 7 Bogor Karawang Jalan Jendral S. Parman dan Tol

Jakarta - Cikampek 95 8 Karawang Purwakarta Jalan Raya Curug 41 9 Sukabumi Cianjur Jalan Sukabumi - Cianjur 32 10 Purwakarta Bandung Tol Cipularang 60 11 Cianjur Bandung Jalan Raya Bandung dan Jalan

Raya Raja Mandala 61 12 Bandung Sumedang Jalan Raya Jatinangor 50 13 Bandung Garut Jalan Cicalengka - Nagrek 68 14 Sumedang Tasikmalaya Jalan Malangbong - Ciawi 86 15 Garut Tasikmalaya Jalan Garut – Tasikmalaya 49

30

4.2 Tampilan Sistem Informsi

4.2.1 Tampilan Antar Muka (Menu Home)

Gambar 4.2 adalah tampilan awal saat pertama kali sistem informasi ini dibuka. Pada tampilan awal ini, terdapat dua fitur utama yaitu menu home dan menu sistem informasi. Pada memu home dijelaskan tentang pendahuluan sistem informasi ini dibuat dengan tujuan mempermudah pengguna dalam mencari lintasan terpendek. Sistem informasi ini dapat membantu menyelesaikan permasalahan lintasan terpendek sesuai penggunanya dan dapat menggunakan permasalahan dari pengguna yang lain jika tidak menggunakan password.

Menariknya, disini memungkin pengguna dapat menyelesaikan permasalahan sendiri dengan input data sendiri atau dengan data yang sudah ada dalam basis data sistem informasi ini. Jika ada yang berminat untuk mengetahui bagaimana cara pembuatanya bisa menghubungi kontak yang juga diberikan pada tampilan antar muka ini.

31

4.2.2 Menu

Didalam menu sistem informasi ini terdapat dua buah fitur yaitu input dan

view. Fitur input digunakan untuk membuat akun baru dengan kasus yang baru pula dengan memasukkan nama pembuat kasus dan nama kasusnya dengan atau tanpa password. Selanjutnya, setelah akun selesai dibuat kemudian masukkan data-data simpul dan sisinya. Maka tahap input akan selesai dilakukan. Berikut gambar tahap input pada sistem informasi ini.

32

Gambar 4.3 Tahap Input kedua (Form Simpul)

33

Setiap data yang akan dimasukkan, data tersebut akan masuk ke dalam basis data sistem informasi ke dalam tabel yang berbeda-beda sesuai dengan tabelnya masing-masing. Data akun baru akan masuk ke dalam tabel kasus, sedangkan data simpul akan masuk ke dalam tabel simpul dan terakhir data sisi akan masuk ke dalam tabel sisi. Tabel-tabel tersebut merupakan tabel-tabel yang saling berhubungan. Untuk memperjelas hubungan ketiga tabel tersebut, berikut adalah gambar dari hubungan ketiganya.

memiliki Simpul

Kasus

Sisi

memiliki terdapat

Gambar 4.5 Tabel Relationship Input

Fitur view merupakan fitur untuk melihat daftar-daftar kasus yang sudah dimasukkan kedalam basis data sistem informasi ini sehingga semua kasus yang sudah masuk dapat ditampilkan dan digunakan untuk mencari lintasan terpendek. Kemudian pada setiap kasus diberikan fitur komentar untuk memberikan komentar pada setiap kasusnya. Setiap komentar yang masuk akan masuk ke dalam basis data dengan tabel yang bernama komentar. Berikut adalah tabel hubungan antara kasus dan komentar.

memiliki Komentar

Kasus

34

Dalam fitur view juga terdapat fitur searching yang dapat membantu untuk mencari kasus sesuai dengan keinginan (jika ada). Dibawah ini adalah tampilan gambar dari fitur view.

Gambar 4.7 Fitur View

Kemudian dari fitur view ini, kita dapat melihat data yang sudah ada dalam basis data. Data seperti nama kasus, nama-nama simpul, dan nama-nama sisi beserta bobotnya akan tampil setelah mengklik salah satu kasus yang ada pada daftar fitur view ini. Didalamnya akan terdapat fitur seperti fitur matriks yang akan memberikan gambaran tentang hubungan antara kedua simpul yang salaing berhubungan atau bertetangga.

Kemudian fitur selanjutnya adalah fitur utama dalam sistem informasi ini, yaitu tentu saja fitur output untuk memperoses pencarian lintasan terpendek dengan memilih titik asal dan tujuan yang ingin dicari lintasan terpendeknya. Dan dibawah ini adalah gambar fitur hasil dari fitur view.

35

Gambar 4.8 Fitur viewdata kasus

36

4.3 Pengujian

Pada bab sebelumnya sudah dibahas pencarian lintasan terpendak dari Jakarta ke Tasikmalaya dengan perhitungan secara manual dan lintasan terpendeknya adalah 283 km. Sekarang sistem informasi ini akan coba di uji apakah dapat memberikan hasil yang sama dengan perhitungan secara manualnya. Dari data yang sama yaitu pada Tabel 4.1 akan dicari lintasan terpendek dari Jakarta ke Tasikmalaya. Dibawah adalah gambar dari hasil pencariannya.

37

Dapat dilihat hasilnya bahwa lintasan terpendek dari Jakarta ke Tasikmalaya adalah 283 km dan kota-kota yang dilewatinya yaitu Jakarta Bekasi Karawang Purwakarta Bandung Garut Tasikmalaya. Kesimpulannya hasil perhitungan dari sistem informasi ini dengan menggunakan pemrograman dinamis pada pencarian lintasan terpendek dari Jakarta ke tasikmalaya akan memberikan hasil yang sama dengan hasil secara manual.

4.4 Proses Pengembangan

Pada sistem informasi ini belum semua fitur dapat berjalan dengan baik, terdapat fitur yang masih dalam tahap pengembangan. Pada fitur input yang masih dalam tahap pengembangan adalah fitur Import yang akan menginputkan data dari

Microsoft Excel ke dalam basis data sistem informasi.

Fitur tersebut belum selesai dibuat atau masih dalam pengembangan dikarenakan keterbatasan waktu dalam pembuatan sistem informasi ini. Sistem informasi ini terbuka untuk pengembangan lebih lanjut dalam penelitian selanjutnya.

38

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Aplikasi graf pada permasalahan lintasan terpendek dapat diselesaikan menggunakan metode pemrograman dinamis dan dapat diimplementasikan dengan suatu bahasa pemrograman dan basis data sehingga menghasilkan sebuah sistem informasi pencarian lintasan terpendek yang dapat mempermudah dalam pengambilan keputusan untuk setiap permasalahan pencarian lintasan terpendek. Sistem informasi ini dapat digunakan oleh siapa saja yang dapat memberikan kemudahan pada setiap pengguna dalam mencari lintasan terpendek yang ingin dituju oleh setiap penggunanya.

5.2 Saran

Sistem informasi ini masih belum sempurna karena keterbatasan waktu penulis sehingga membatasi masalah dalam pembuatan sistem informasi ini. Sistem informasi ini dibuat hanya sebatas membuat fitur yang dibutuhkan dalam pencarian lintasan terpendek dengan menggunakan pemrograman dinamis. Saran dari penulis agar sistem informasi ini dapat lebih disempurnakan lagi yaitu dengan:

1. Agar hasil lebih akurat, gunakan graf berarah dalam permasalahan lintasan terpendek karena ada kemungkinan jarak suatu jalan dari A ke B tidak selalu sama dengan jarak dari B ke A.

39

2. Gunakan pula data yang lebih akurat untuk memperoleh hasil yang lebih akurat.

3. Agar sistem informasi lebih menarik dan terlihat jelas, dengan menampilkan graf atau diagram pada setiap permasalahan lintasan terpendeknya.

4. Sistem informasi pencarian lintasan terpendek ini dapat dimodifikasi menjadi pencarian lintasan tercepat atau termurah dengan ditambahkan parameter-parameter pendukungnya. Atau dengan penggabungan dari dua atau bahkan tiga pencarian maka akan menghasilkan sebuah sistem informasi pencarian lintasan yang lebih sempurna.

Nama Lengkap : Marsa Gerdiyandanu Nilanto NIM : 107094003005

Tempat Tanggal Lahir : Jakarta, 04 Juli 1989

Alamat : Jl. Nirmala V Cipondoh Makmur Blok P.I/9 Rt.06/07 CIPONDOH TANGERANG 15148 Phone / Hand Phone : 02156108788 / 08568722654

Email : geer_diee@yahoo.com / gerdy.marsa@gmail.com

Jenis Kelamin : laki-laki

1. S1 : Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta, Tahun 2007 - 2011

2. SMA : SMAN 84 Kalideres Jakarta Barat, Tahun 2004 - 2007 3. SMP : SMPN 204 Pegadungan Jakarta Barat, Tahun 2001 - 2004 4. SD : SDN 08 pagi Kalideres,Tahun 1995 - 2001

5. TK : Al - Fathir Cipondoh Tangerang, Tahun 1993 - 1995

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Data Pribadi

Riwayat Pendidikan BIODATA PENULIS

40

DAFTAR PUSTAKA

[1] Dynamic Programming : Universitas Oxford. pada tanggal 27 Mei 2011 pukul 10.05 WIB. http://

www.oxford-mphil.com/images/c/.../Dynamic-programming-4-principle.pdf.

[2] Gunawan. Ellen dan A. Wirda Mulya, “Pengantar Riset Operasi Jilid 1”. Edisi Kelima, Erlangga, 1990.

[3] Hakim. Lukmanul, “Membongkar Trik Rahasia Para Master PHP”

Lokomedia, 2008.

[4] Kristanto. Andri, “Kupas Tuntas PHP & MySQL”. Klaten: Cable Book, 2010.

[5] Mencari Data Jarak Antar Kota Di Jawa Barat, pada tanggal 29 April 2011 pukul 14.10 WIB, http://map.google.co.id.

[5]6 Munir. Rinaldi, “Matematika Diskrit”. Bandung: Informatika, 2007. [6]7 Munir. Rinaldi, “Diktat Kuliah IF2251 Program Dinamis (Bagian 1)”.

Bandung: Informatika ITB.

[7]8 Puspitosari. Heni, “Pemrograman Web Database dengan PHP MySQL”. Skripta. 2011.

[8]9 Siang. Jong Jek, “Matematika Diskrit dan Aplikasinya pada Ilmu Komputer”, Edisi keempat. Yogyakarta: ANDI, 2009.

[9]10 Simarmata. Janner, “Basis Data”, Edisi kesatu. Yogyakarta: ANDI, 2006. [10]11 Subagyo. Pangestu, Marwan Asri dan T. Hani Handoko. “Dasar-Dasar

41

LAMPIRAN

1. Data Definition Language (DDL):

1. Membuat Database

CREATE DATABASE `lintasan` ; 2. Membuat Tabel Kasus

CREATE TABLE `lintasan`.`kasus` (

`kode_kasus` VARCHAR( 10 ) NOT NULL , `nm_pembuat` VARCHAR( 50 ) NOT NULL , `nm_kasus` VARCHAR( 100 ) NOT NULL , `pass` VARCHAR( 32 ) NOT NULL , `tanggal` DATE NOT NULL ,

PRIMARY KEY ( `kode_kasus` ) ) 3. Membuat Tabel Simpul

CREATE TABLE `lintasan`.`simpul` (

`no_simpul` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `id_simpul` INT NOT NULL ,

`nm_simpul` VARCHAR( 50 ) NOT NULL , `kode_kasus` VARCHAR( 10 ) NOT NULL , PRIMARY KEY ( `no_simpul` ))

4. Membuat Tabel Sisi

CREATE TABLE `lintasan`.`sisi` (

42

`id_sisi` INT NOT NULL ,

`nm_sisi` VARCHAR( 50 ) NOT NULL , `asal` INT NOT NULL ,

`tuju` INT NOT NULL , `bobot` INT NOT NULL ,

`kode_kasus` VARCHAR( 10 ) NOT NULL , PRIMARY KEY ( `no_sisi` ) )

5. Membuat Tabel Komentar

CREATE TABLE `lintasan`.`komentar` ( `id_komen` INT( 11 ) NOT NULL ,

`kode_kasus` VARCHAR( 10 ) NOT NULL , `komentator` VARCHAR( 50 ) NOT NULL , `komentar` VARCHAR( 200 ) NOT NULL , PRIMARY KEY ( `id_komen` ) )

6. Membuat Tabel Admin

CREATE TABLE `lintasan`.`admin` ( `id_admin` VARCHAR( 10 ) NOT NULL , `nm_admin` VARCHAR( 20 ) NOT NULL , `password` VARCHAR( 32 ) NOT NULL , `nm_lengkap` VARCHAR( 50 ) NOT NULL , `jml_kasus` INT( 11 ) NOT NULL ,

`alamat` VARCHAR( 200 ) NOT NULL , `pekerjaan` VARCHAR( 50 ) NOT NULL ,

43

`agama` VARCHAR( 10 ) NOT NULL , `kontak` VARCHAR( 20 ) NOT NULL , `email` VARCHAR( 30 ) NOT NULL , PRIMARY KEY ( `id_admin` ) )

2. Data Manipulation Languange (DML)

1. Registrasi

"INSERT INTO ssp

VALUES('$kode','$_POST[nm]','$_POST[nk]','no',now())". 2. Input Simpul

“INSERT INTO simpul(no,id_simpul,nama_simpul,kode_kasus)

VALUES('','$no','$nv[$i]','$rst4[0]')”. 3. Input Sisi

"INSERT INTO sisi(no,id_sisi,nama_sisi,asal,tuju,bobot,kode_kasus) VALUES ('','$no','$ne[$p]','$asal[$p]','$tuju[$p]','$bobot[$p]','$rst5[0]')". 4. View Kasus

“SELECT * FROM ssp ORDER BY kode Desc Limit $posisi,$batas". 5. View Data Simpul

“SELECT id_simpul,nama_simpul FROM simpul WHERE kode_kasus='$h1' ORDER BY id_simpul ASC”.

6. View Data Sisi "SELECT

44

FROM simpul p,sisi q, simpul r WHERE p.kode_kasus=r.kode_kasus AND r.kode_kasus=q.kode_kasus AND q.kode_kasus='$h1' AND p.id_simpul=q.asal AND r.id_simpul=q.tuju ORDER BY q.no ASC". 7. View Matriks

"SELECT * FROM simpul WHERE kode_kasus='$row[0]' ORDER BY id_simpul"

"SELECT * FROM sisi WHERE asal=$simpul1[$j] OR tuju=$simpul1[$j] AND kode_kasus='$row[0]' Order By id_sisi".

8. Proses PD

"SELECT DISTINCT id_simpul FROM simpul WHERE kode_kasus='G4789001' ORDER BY id_simpul"

"SELECT bobot FROM sisi WHERE asal=$i AND tuju=$j AND kode_kasus='G4789001'"

SISTEM INFORMASI PENCARIAN

LINTASAN TERPENDEK MENGGUNAKAN

PEMROGRAMAN DINAMIS

Oleh:

Gerdyandanu Nilanto (107094003005)

SIDANG SKRIPSI

1

LATAR BELAKANG

Sidang Skripsi Gerdy

2

Graf

Aplikasi Graf

Pencarian Lintasan Terpendek

Metode Penyelesaian

Pemrograman Dinamis

Informasi Lintasan Terpendek

LATAR BELAKANG

Sidang Skripsi Gerdy

3

Informasi Lintasan Terpendek

Bahasa

Pemrograman

Basis Data

SISTEM

INFORMASI

PERUMUSAN MASALAH

1. Bagaimana penggunaan graf pada sebuah sistem informasi.

2. Menyelesaikan permasalahan lintasan terpendek dengan pemrograman

dinamis.

3. Menyediakan fasilitas pencarian lintasan terpendek berbasis

web

.

PEMBATASAN MASALAH

1. Graf yang digunakan adalah graf berhingga, graf terhubung, graf tak berarah

dan graf berlabel.

2. Data yang digunakan adalah data jarak antar kota di Jawa Barat.

3. Pemrograman dinamis yang digunakan hanya pada permasalahan lintasan

terpendek.

4. Keluaran yang dihasilkan hanya berupa jarak terpendeknya beserta

simpul-simpul yang dilewatinya.

TUJUAN

Tujuan yang ingin dicapai dalam skripsi ini adalah menerapkan teori graf

pada permasalahan lintasan yang diselesaikan dengan metode pemrograman

dinamis. Pada skripsi ini akan disediakan sebuah fasilitas pencarian lintasan

terpendek

berbasis

web

dengan

mengimplementasikan

suatu

bahasa

pemrograman dan pengoperasian basis data.

Sidang Skripsi Gerdy

5

MANFAAT

Manfaat yang ingin dicapai dalam skripsi ini adalah untuk memberikan

fasilitas kepada pengguna yang ingin mencari atau menemukan lintasan

terpendek sehingga mempermudah pengguna dalam mengambil keputusan untuk

menuju ke suatu tempat dengan jarak yang lebih pendek dan memungkinkan

dapat sampai ke tempat tujuan lebih cepat.

LANDASAN TEORI

1.

Graf

Graf adalah himpunan yang terdiri dari himpunan simpul yang tak kosong dan

himpunan sisi yang mungkin kosong yang merupakan pasangan tak terurut

dari dua buah simpul.

Matriks ketetanggaan didefinisikan sebagai berikut, misalkan

A =

(

a

_ij

) adalah

matriks

m × m

yang didefinisikan oleh,

Maka

A

disebut matriks ketetanggaan dari

G

.

Contoh :

LANDASAN TEORI

2.

Lintasan Terpendek

lintasan terpendek dapat diartikan sebagai jarak paling terpendek

dari beberapa lintasan.

Gambar 2.1

7

Sidang Skripsi Gerdy

Jakarta Bekasi Depok Bogor Sukabumi Karawang Cianjur Purwakarta Tasikmalaya Bandung Sumedang Garut 49 32 61 68 50 86 41 24 54 65 80 24 60 41

1

2

3

4

5

6

LANDASAN TEORI

3.

Pemrograman Dinamis

Pemrograman Dinamis adalah suatu metode pemecahan masalah

dengan

cara

menguraikan

solusi

menjadi

sekumpulan

tahap

sedemikian sehingga solusi dari permasalahan dapat dipandang dari

serangkaian keputusan yang saling berkaitan.

Rangkaian keputusan yang optimal dibuat dengan menggunakan

prinsip optimalitas. Prinsip optimalitas yaitu,

“s

uatu kebijakan optimal mempunyai sifat bahwa apapun keadaan

dan keputusan awal, keputusan selanjutnya harus membentuk suatu

kebijakan optimal yang berkaitan dengan keadaan yang dihasilkan

dari keputusan awal

”

Ada

dua

pendekatan

dalam

penyelesaian

masalah

dengan

pemrograman dinamis yaitu maju dan mundur.

8

LANDASAN TEORI

3.

Pemrograman Dinamis

Rumusan Pemrograman Dinamis:

9

LANDASAN TEORI

3.

Pemrograman Dinamis

Penyelesaian PD dengan Pendekatan Maju pada permasalahan

gambar 2.1

:

…

10

LANDASAN TEORI

3.

Pemrograman Dinamis

Penyelesaian PD dengan Pendekatan Mundur pada permasalahan

gambar 2.1

:

…

11

LANDASAN TEORI

12

3.

Pemrograman Dinamis

Hasil penyelesaian dari pendekatan maju dan mundur menghasilkan

hasil solusi lintasan terpendek yang sama. Maka disimpulkan jarak

terpendek dari Jakarta ke Tasikmalaya dengan menggunakan metode

pemrograman dinamis adalah

283

. Sedangkan kota-kota yang

dilewatinya yaitu,

Jakarta -> Bekasi -> Karawang -> Purwakarta -> Bandung -> Garut

Tasikmalaya.

LANDASAN TEORI

13

4.

Algoritma Pemrograman Dinamis

For (k=1->n,k++)

For (i=1->n,i++)

For (j=1->n,j++)

A(i,j)=min{A(i,j) , A(i,k) + A(k,j)}

end

end

end

Hasil:

K=1

i=1

j=1 -> : A(1,1)=min{A(1,1), A(1,1)+A(1,1)} = 0

j=2 -> : A(1,2)=min{A(1,2), A(1,1)+A(1,2)} = 41

j=3 -> : A(1,3)=min{A(1,3), A(1,1)+A(1,3)} = 24

j=4 -> : A(1,4)=min{A(1,4), A(1,1)+A(1,4)} = 54

…

i=2

…

…

K=2

…

LANDASAN TEORI

5.

Basis Data

Basis data adalah kumpulan data sistematis yang digunakan untuk

menyimpan informasi atau data.

6.

MySQL

MySQL adalah

Database Management System

(DBMS)

tools open

source

yang mendukung

multiuser.

7.

PHP

PHP adalah bahasa pemrograman yang memungkinkan para

web

developer

untuk membuat aplikasi

web

yang dinamis dengan cepat.

14

PERANCANGAN SISTEM

1.

Metode Pengumpulan Data

15

PERANCANGAN SISTEM

2.

Metode Pengolahan Data

Tools Yang digunakan antara lain:

- Bahasa Pemrograman

Version

5.2.5

- Basis Data

Version

5.0.51

- Software

Version 1.6.5

16

PERANCANGAN SISTEM

3.

Rancangan Sistem

DFD (Data

Flow

Diagram)

DFD Level 0

Sistem

Informasi

Pencarian

Lintasan

Terpendek

UMUM

ADMIN

registrasi

view data kasus

Input data daftar kasus

view data kasus komentar

komentar

edit dan hapus data hapus kasus

login

solusi daftar kasus

komentar

17

PERANCANGAN SISTEM

3.

Rancangan Sistem

DFD (Data

Flow

Diagram)

DFD Level 1

18

Sidang Skripsi Gerdy

1.0* Manajemen pengguna kasus Admin Umum registrasi, password data registrasi 2.0* Manajemen simpul

simpul data Input

3.0* Manajemen

sisi

sisi data input

4.0* Manajemen komentar komentar Admin Umum Input komentar Input komentar profile admin, display data dispay data display data, ubah data, hapus data display data display data display data display data display data, hapus data, komentar login hapus data, komentar

PERANCANGAN SISTEM

3.

Rancangan Sistem

Alur Sistem :

19

Sidang Skripsi Gerdy

Start

Tema

Design

Membuat ERD, LRS, Kamus Data dan DFD

Pengambilan Data

Pemilihan Data

Pemrograman Dinamis

Kesimpulan

End Ya

Tidak

Hasil Input Data

HASIL DAN PEMBAHASAN

1.

Registras

i

QUERY :

INSERT INTO

kasus

VALUES('$kode','$

_POST[nm]','$_PO

ST[nk]','no',now())

20

HASIL DAN PEMBAHASAN

2.

Input Simpul

QUERY :

INSERT INTO

simpul(no,id_simp

ul,nama_simpul,k

ode_kasus)

VALUES('','$no','$n

v[$i]','$rst4[0]')

21

HASIL DAN PEMBAHASAN

3.

Input Sisi

QUERY :

INSERT INTO

sisi(no,id_sisi,nam

a_sisi,asal,tuju,bo

bot,kode_kasus)

VALUES

('','$no','$ne[$p]','

$asal[$p]','$tuju[$

p]','$bobot[$p]','$r

st5[0]')

22

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.

View Kasus

QUERY :

SELECT * FROM

komen WHERE

kode_kasus='$rst6

[0]'

23

HASIL DAN PEMBAHASAN

5.

View Data

QUERY :

--view

simpul-SELECT id_simpul,nama_simpul

From simpul WHERE

kode_kasus='$h1' Order By

id_simpul ASC

--view sisi

—

SELECT

q.id_sisi,q.nama_sisi,p.nama_si

mpul,r.nama_simpul,q.bobot,q.

no FROM simpul p,sisi q, simpul

r Where

p.kode_kasus=r.kode_kasus

And

r.kode_kasus=q.kode_kasus

And q.kode_kasus

='$h1’ And

p.id_simpul=q.asal And

r.id_simpul=q.tuju

Order By q.no ASC

24

HASIL DAN PEMBAHASAN

6.

Hasil

25

KESIMPULAN DAN SARAN

1.

Kesimpulan

Dengan menggunakan metode pemrograman dinamis dapat

dihasilkan solusi optimum dalam setiap permasalahan lintasan terpendek.

Dan

metode

ini

dapat

diimplementasikan

dengan

suatu

bahasa

pemrograman dan basis data sehingga dapat menghasilakan sebuah

sistem

informasi

pencarian

lintasan

terpendek

yang

dapat

mempermudah dan mempercepat dalam pengambilan keputusan untuk

setiap permasalahan pencarian lintasan terpendek.

26

KESIMPULAN DAN SARAN

2.

Saran

a. Agar hasil lebih akurat, gunakan graf berarah dalam permasalahan

lintasan terpendek karena ada kemungkinan jarak suatu jalan dari A

ke B tidak selalu sama dengan jarak dari B ke A.

b. Gunakan pula data yang lebih akurat untuk menghasilakan hasil yang

lebih akurat. Misalanya pergunakan bobot atau jarak sedetil mungkin

tidak hanya sebuah bilangan bulat saja.

c. Agar aplikasi lebih menarik dan terlihat jelas, tampilkan graf atau

diagram pada setiap permasalahan lintasan terpendeknya.

d. Aplikasi pencarian lintasan terpendek ini dapat dimodifikasi menjadi

pencarian lintasan tercepat atau termurah dengan ditambahkan

parameter-parameter pendukungnya. Atau dengan penggabuangan

dari kedua atau bahkan ketiga pencarian maka akan menghasilakan

sebuah aplikasi pencarian yang lebih sempurna.

27

28

PENUTUP

SEKIAN & TERIMAKASIH

WASSALAM . . .

PERANCANGAN SISTEM

3.

Rancangan Sistem

b. Normalisasi

29

PERANCANGAN SISTEM

3.

Rancangan Sistem

a. ERD

30

Sidang Skripsi Gerdy

terdapat _Kasus no_simpul Simpul Sisi terdapat Komentar memuat id_simpul nm_simpul

kode_kasus _{nama_kasus} pass_kasus tanggal nama_pembuat kode_kasus kode_kasus id_komen komentar komentator no_sisi id_sisi nm_sisi

asal bobot tuju kode_kasus kontrol Admin id_admin nm_admin

password agama nm_lengkap alamat pekerjaan

email kontak jml_kasus

31

KESIMPULAN DAN SARAN

1. Kesimpulan

Dengan menggunakan metode pemrograman dinamis dapat dihasilkan solusi optimum dalam setiap permasalahan lintasan terpendek.

Dan metode ini dapat diimplementasikan dengan suatu bahasa

pemrograman dan basis data sehingga dapat menghasilakan sebuah

sistem informasi pencarian lintasan terpendek yang dapat

mempermudah dan mempercepat dalam pengambilan keputusan untuk setiap permasalahan pencarian lintasan terpendek.

KESIMPULAN DAN SARAN

2. Saran

a. Agar hasil lebih akurat, gunakan graf berarah dalam permasalahan lintasan terpendek karena ada kemungkinan jarak suatu jalan dari A ke B tidak selalu sama dengan jarak dari B ke A.

b. Gunakan pula data yang lebih akurat untuk menghasilakan hasil yang lebih akurat. Misalanya pergunakan bobot atau jarak sedetil mungkin tidak hanya sebuah bilangan bulat saja.

c. Agar aplikasi lebih menarik dan terlihat jelas, tampilkan graf atau diagram pada setiap permasalahan lintasan terpendeknya.

d. Aplikasi pencarian lintasan terpendek ini dapat dimodifikasi menjadi pencarian lintasan tercepat atau termurah dengan ditambahkan parameter-parameter pendukungnya. Atau dengan penggabuangan dari kedua atau bahkan ketiga pencarian maka akan menghasilakan sebuah aplikasi pencarian yang lebih sempurna.

PENUTUP

PERANCANGAN SISTEM

3. Rancangan Sistem

PERANCANGAN SISTEM

3. Rancangan Sistem

a. ERD terdapat _Kasus no_simpul Simpul Sisi terdapat Komentar memuat id_simpul nm_simpul

kode_kasus _{nama_kasus} pass_kasus tanggal

kode_kasus

id_komen

komentar komentator

no_sisi id_sisi nm_sisi

asal bobot tuju kode_kasus kontrol Admin id_admin nm_admin

password agama nm_lengkap

alamat

pekerjaan

email kontak jml_kasus