Perbandingan Algoritma Brute-Force dan Algoritma A Untuk Mencari Rute Terpendek Antar Klinik Kecantikan di Kota Medan Chapter III V
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
Analisis sistem merupakan tahapan yang menjelaskan beberapa permasalahan yang akan
membantu proses perancangan model sistem yang nantinya akan diimplementasikan dan
menjadi penyelesaian dari masalah yang dikaji. Aplikasi Pencarian Klinik Kecantikan
Terdekat Di Kota Medan ini merupakan aplikasi untuk menentukan rute terpendek yang
paling efektif untuk mencapai tempat tersebut.Pembuatan aplikasi ini melalui beberapa
tahapan untuk mempermudah perancangan dan pembuatannya.
3.1.1 Analisis Masalah
Banyak cara untuk mencapai suatu tempat yang diinginkan dengan mudah, dalam hal ini
untuk menuju Klinik Kecantikan yang diinginkan diperlukan suatu cara yang cepat dalam
mencari rute terpendeknya dan dapat memilih solusi yang paling optimal, sehingga dapat
menghemat waktu dan membuat perjalanan lebih efektif dan efisien. Dengan dasar ini
penulis mencari suatu cara untuk mencari Klinik Kecantikan terdekat di Kota Medan dengan
menggunakan dua buah algoritma yaitu algoritma Brute Force dan A*.
Permasalahan pada penelitian ini, bukan hanya sebatas pencarian rute terdekat dengan dua
buah algoritma Brute Force dan A*, tetapi juga dengan membandingkan jarak dan hasil
kerja kedua algoritma tersebut dan dalam pengaplikasiannya graf dibentuk dengan
mengikuti peta Kota Medan, dimana vertex ditentukan berdasarkan beberapa nama Klinik
Kecantikan yang telah di pilih yang terdapat di Kota Medan, dan edge merupakan panjang
jarak jalan yang akan dilalui nantinya dari Klinik Kecantikan satu ke Klinik Kecantikan
lainnya.
Terdapat 10 nama Klinik Kecantikan di Kota Medan yang telah dipilih dan akan diterapkan
kedalam graf pada sistem yang dibuat, nama-nama Klinik Kecantikan yang digunakan dapat
dilihat pada Tabel 3.1 berikut:
Tabel 3.1 Nama-Nama Klinik Kecantikan yang Menjadi Vertex
No
1
Nama Klinik Kecantikan
Klinik Kecantikkan by dr. Erwin
Universitas Sumatera Utara
2
Natasha Skin Clinic Center
3
Miracle Aesthetic Clinic
4
Klinik Kusuma
5
Klinik Kecantikan EUROSKINLAB
6
Erhaclinic
7
Yasmin Skin Care
8
Skinos
9
Vernal Skin Solution
10 The Clinic Medan
Pada penelitian ini, penulis membatasi masalah hanya dengan 10 buah simpul (vertex),
diharapkan akan ada penelitian lebih lanjut untuk menyelesaikan masalah yang serupa
dengan memperbanyak jumlah simpul untuk Klinik Kecantikan yang ada di Kota Medan.
Berikut peta rute/jalan dari 10 Klinik Kecantikan yang telah dipilih untuk menuju Klinik
Kecantikan yang diinginkan di Kota Medan dan dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.1 Peta atau Rute Klinik Kecantikan di Kota Medan
Dalam representasi graf, penentuan hubungan antar simpul (vertex) dan sisi (edge) pada graf
Klinik Kecantikan di Kota Medan sangat diperlukan, dengan memperhatikan bobot agar
dapat dilakukan proses yang lebih optimal, hubungan antar sebuah simpul (vertex) dengan
simpul (vertex) lainnya saling berkaitan karna tiap simpul memiliki sisi (edge) yang
menghubungkan sebuah simpul (vertex) dengan simpul (vertex) lainnya agar dapat
membentuk graf. Data simpul (vertex) pada graf Klinik Kecantikan di Kota Medan yang
telah dipilih dapat lihat pada Tabel 3.2.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.2 Data Simpul (Vertex) Pada Graf Klinik Kecantikan di Kota Medan
No
1
Nama Vertex
Klinik Kecantikkan by dr.
Erwin
Natasha Skin Clinic Center
2
Miracle Aesthetic Clinic
3
Klinik Kusuma
Nama Tetangga
Bobot
Natasha Skin Clinic Center
6,1 km
Miracle Aesthetic Clinic
7,6 km
Klinik Kusuma
5,2 km
Klinik Kecantikan
EUROSKINLAB
4,3 km
Klinik Kecantikkan by dr.
Erwin
6,1 km
Yasmin Skin Care
4,7 km
Klinik Kusuma
3,3 km
Klinik Kecantikkan by dr.
Erwin
7,6 km
Skinos
3,1 km
Erhaclinic
4,7 km
Miracle Aesthetic Clinic
4,3 km
Natasha Skin Clinic Center
5,2 km
Erhaclinic
3,3 km
Natasha Skin Clinic Center
4,3 km
Vernal Skin Solution
2,3 km
Klinik Kusuma
4,7 km
Klinik Kecantikan
EUROSKINLAB
3,3 km
Skinos
9,7 km
The Clinic Medan
5,6 km
Miracle Aesthetic Clinic
4,7 km
4
5
6
7
Klinik Kecantikan
EUROSKINLAB
Erhaclinic
Yasmin Skin Care
Universitas Sumatera Utara
8
9
Skinos
The Clinic Medan
4,6 km
Vernal Skin Solution
5,2 km
Klinik Kusuma
3,1 km
The Clinic Medan
1,1 km
Erhaclinic
2,3 km
Yasmin Skin Care
5,6 km
Skinos
4,6 km
Vernal Skin Solution
1,1 km
Vernal Skin Solution
10 The Clinic Medan
Dalam mengidentifikasi suatu masalah dapat menggunakan diagram Ishikawa (fishbone
diagram). Diagram Ishikawa merupakan suatu alat visual untuk mengidentifikasi,
mengeksplorasi, dan secara grafik menggambarkan secara detail semua penyebab yang
berhubungan dengan suatu permasalahan. Diagram Ishikawa bentuknya menyerupai
kerangka tulang ikan yang bagian-bagiannya meliputi kepala, sirip, dan duri dimana
digambarkan seperti susunan tulang ikan yang terbagi atas dua bagian yaitu bagian kepala
ikan yang merupakan masalah, bagian utama tulang belakang merupakan kemungkinankemungkinan penyebab masalah. Diagram Ishikawa sistem ini dapat dilihat pada Gambar
3.2.
Material
Sulit Menentukan
Jarak
Metode
Metode Yang Tepat
Rute
Node Asal dan Tujuan
Belum Mengetahui Informasi
li ik
Tidak Mengetahui
ik
Belum ada metode Yang Menampilkan
Perbandingan Kedua Algoritma
Belum Adanya Aplikasi Untuk
Penentuan Rute Terpendek
Klinik Kecantikan
dengan Algoritma
Mencari Tempat Klinik Kecantikan
Cara Kerja Algoritma
User
Sistem
Gambar 3.2 Diagram Ishikawa
Universitas Sumatera Utara
Diagram Ishikawa diatas terbagi atas 2 (dua) bagian yaitu head dan bone. Bone terdiri dari 4
aspek yaitu material, metode, user dan sistem. Material adalah apa saja yang diperlukan
dalam menjalankan sistem yaitu jarak dan rute yang digunakan untuk mengetahui seberapa
jauh jalan yang akan ditempuh dan rute yang akan dilalui. Metode adalah kebutuhan yang
spesifik dari proses yang terdiri dari 3 (tiga) bagian yaitu bagian algoritma Brute Force,
algoritma A* dan Hasil Pencarian dan Perbandingan kedua algoritma yang akan digunakan
untuk menjalankan hasil graf yang terbentuk. User adalah apa saja yang akan diketahui dari
sistem yang akan dikerjakan diamana user sebelumnya user belum mengetahui cara kerja
sistem. Sistem adalah hal yang akan dilakukan atau dibuat yaitu dengan membuat aplikasi
pencarian Klinik Kecantikan terdekat di Kota Medan dengan menggunakan algoritma Brute
force dan algoritma A*, melakukan perbandingan dari hasil kerja kedua algoritma tersebut.
3.1.2 Analisis Persyaratan
Terdapat dua bagian pada analisis persyaratan, yaitu persyaratan fungsional dan persyaratan
non-fungsional.
3.1.2.1 Persyaratan Fungsional
Analisis kebutuhan fungsional disini mendekripsikan tentang sistem yang disediakan. sistem
ini melakukan perhitungan, perbandingan rute dan waktu pencarian Klinik Kecantikan
terdekat di Kota Medan dengan membandingkan dua buah algoritma yaitu Brute Force dan
A*, terdapat beberapa persyaratan fungsional antara lain:
1. Sistem ini menggunakan graf Klinik Kecantikan di Kota Medan yang telah dipilih
dan dapat ditampilkan pada sistem sesuai dengan representasi graf yang telah
ditentukan.
2. Sitem yang dibangun menggunakan simpul (vertex) dan sisi (edge) pada graf dan
dapat ditampilkan pada sistem beserta nama, bobot, alamat dan rute yang akan dilalui
menuju Klinik Kecantikan tersebut dari setiap sisi (edge) yang terhubung dengan
simpul (vertex).
3. Sistem mampu menambahkan simpul (vertex) baru, sisi (edge), alamat dan rute yang
akan dilalui menuju Klinik Kecantikan tersebut dengan menambahkannya pada fitur
yang telah tersedia.
4. Sitem ini mendapatkan hasil pencarian dengan graf menggunakan dua algoritma yaitu
Brute Force dan A* dapat diterapkan pada sistem.
5. Sistem mendapatkan hasil pada graf dengan menggunakan dua algoritma Brute Force
dan A* yang dapat menentukan rute mana saja yang akan dilalui yang diterapkan
dalam sistem.
Universitas Sumatera Utara
3.1.2.2 Persyaratan Non-Fungsional
Kebutuhan non-fungsional adalah kebutuhan yang berisi kinerja operasional dan performance
dari suatu sistem. Terdapat beberapa persyaratan non-fungsional yang harus dipenuhi
diantaranya :
1. User Friendly
Sistem yang akan dibangun harus mudah digunakan (user friendly), artinya sistem ini
akan mudah digunakan oleh user dengan tampilan yang sederhana dan dapat
dimengerti.
2. Kinerja
Sistem atau perangkat lunak yang akan dibangun harus dapat menunjukkan hasil jalan
terpendek dan rute Klinik Kecantikan dari algoritma yang diterapkan yaitu algoritma
Brute Force dan A*
3. Hemat Biaya
Sistem atau perangkat lunak yang digunakan tidak memerlukan perangkat
tambahan yang dapat mengeluarkan biaya.
4. Manajemen Kualitas
Sistem atau perangkat lunak yang akan dibangun harus memiliki kualitas yang
baik yaitu dapat menunjukkan perbandingan jarak, rute Klinik Kecantikan yang
akan dilalui dan hasil kerja dari kedua algoritma yang dibandingkan.
3.1.3 Analisis Proses
Pembangunan sistem menggunakan bahasa pemrograman C#. Algoritma yang digunakan
untuk mencari Klinik Kecantikan terdekat di Kota Medan adalah Brute Force dan A*, hasil
kerja dari kedua algoritma tersebut akan dibandingkan untuk mendapatkan hasil yang baik
dari graf yang telah terbentuk.
3.1.4 Flowchart
Flowchart adalah suatu bagan dengan simbol-simbol tertentu yang menggambarkan urutan
proses secara mendetail dan hubungan antara suatu proses (instruksi) dengan proses lainnya
dalam suatu program.
Universitas Sumatera Utara
3.1.4.1 Flowchart Sistem
Flowchart dari sistem yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Mulai
Menampilkan graf, Nama
dan Jarak Klinik
Kecantikan
Masukkan Titik Awal
dan Titik Tujuan
Membentuk Graf Rute
Terpendek
Menampilkan Hasil Lintasan
Teependek Klinik Kecantikan Di
Kota Medan
Hasil : Total Jarak, Rute
dan Running Time
Selesai
Gambar 3.3 Flowchart Sistem
Universitas Sumatera Utara
3.2 Perancangan Sistem
Pada bagian ini digunakan Unified Modeling Languange (UML) sebagai bahasa spesifikasi
standar suatu model yang berfungsi untuk membantu merancang sistem. Sistem ini dibangun
dengan membuat use case diagram, sequence diagram dan activity diagram.
3.2.1 Use Case Diagram
Use case adalah gambaran fungsionalitas dari suatu sistem, sehingga user paham dan
mengerti mengenai kegunaan sistem yang dibangun, dimana penggambaran sistem dari sudut
pandang user itu sendiri sehingga use case lebih di titik beratkan pada fungsionalitas yang
ada pada sistem, bukan berdasarkan alur atau urutan kejadian.
Berikut use case diagram dapat dilihat pada Gambar 3.4.
Gambar 3.4 Use Case Diagram
Universitas Sumatera Utara
3.2.2. Activity Diagram
Activity diagram dapat menggambarkan proses bisnis dan urutan aktivitas dalam sebuah
proses, serta dapat menggambarkan alur aktivitas kerja pada sistem yang sedang dirancang
atau pun berjalan, bagaimana masing-masing alur berawal, decision yang mungkin terjadi,
dan bagaimana berakhir.
Activity diagram pada gambar 3.5 menjelaskan proses kerja dari sistem untuk proses
menentukan titik awal dan akhir serta memilih algoritma yang akan digunakan oleh user.
Activity diagram sistem pada aplikasi yang dibuat dapat dilihat pada Gambar 3.5.
Gambar 3.5 Activity Diagram Cara Kerja Sistem
Universitas Sumatera Utara
3.2.3 Sequence Diagram
Sequence diagram mengilustrasikan bagaimana message dikirim dan diterina diantara objek,
dan diurutan yang sama, sequence membantu untuk menggambarkan data yang masuk dan
keluar sistem. Sequence diagram sistem ini dapat dilihat pada Gambar 3.6
Gambar 3.6 Sequence Diagram Sistem
3.3 Perancangan Antarmuka (Interface)
Perancangan antarmuka (interface) merupakan bagian penting dalam membangun sebuah
sistem.Antarmuka yang baik perlu memperhatikan faktor pengguna dalam menggunakan
sistem, selain untuk mempermudah pengguna dalam menggunakan sistem yang dibangun
juga perlu diperhatikan kenyamanan dari pengguna dalam menggunakan sistem tersebut.
Adapun antarmuka yang terdapat pada sistem ini adalah halaman menu Home, Klinik
Kecantikan ke Klinik Kecantikan, Pengaturan, Bantuan dan Tentang.
3.3.1 Halaman Menu Home
Halaman Home merupakan halaman utama yang ditampilkan dari sistem ketika sistem
dijalankan.Tampilan rancangan halaman menu Home dapat dilihat pada Gambar 3.7 dan
keterangan gambar rancangan halaman pada Tabel 3.3.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.7 Rancangan Antarmuka Halaman Menu Home
Tabel 3.3 Keterangan Gambar Rancangan Antarmuka Halaman Home
No
Keterangan
1
Label untuk menampilkan keterangan judul sistem
2
Menu “Pengujian” untuk menampilkan graf , rute dan perbandingan
hasil algoritma
3
Menu “Pengolahan Data” untuk mengelola vertex dan edge
4
Menu “Bantuan” untuk menampilkan halaman petunjuk penggunaan
sistem
5
Menu “Tentang” untuk menampilkan data dari penulis
6
Label untuk menampilkan nama dan NIM
7
Picture Box untuk menampilkan logo Universitas Sumatera Utara
8
Label untuk menampilkan program studi
Universitas Sumatera Utara
3.3.2 Halaman Menu Pengujian
Halaman Pengujian merupakan halaman yang tampil saatpengguna memilih menu Pengujian
pada halaman utama.Pada halaman ini pengguna dapat melihat graf yang akan ditampilkan,
memilih algoritma yang akan digunakan, serta melihat hasil total jarak, rute dan execution time
dari kedua algoritma tersebut. Rancangan halaman menu Pengujian dapat dilihat pada Gambar
3.8 dan keterangan gambar rancangan halaman pada Tabel 3.4.
Gambar 3.8 Rancangan Antarmuka Halaman Menu Pengujian
Tabel 3.4 Keterangan Gambar Rancangan Menu Pengujian
No
Keterangan
1
Combo Box untuk node asal
2
Combo Box untuk node tujuan
3
Button untuk menampilkan hasil
4
Group Box untuk grup A*
Universitas Sumatera Utara
5
Group Box untuk grup Brute Force
6
Check Box untuk menampilkan graf A*
7
Label untuk menampilkan hasil pengujian A*
8
Textbox untuk menampilkan rute A*
9
Check Box untuk menampilkan graf Brute Force
10
Label untuk menampilkan hasil pengujian Brute Force
11
Textbox untuk menampilkan rute Brute Force
12
WPF Element Host untuk menampilkan Graf
13
Button untuk mengembalikan pengaturan kesemula
3.3.3 Halaman Menu Pengolahan Data
Halaman Pengolahan Data merupakan halaman yang tampil saat pengguna memilih menu pada
menubar. Pada halaman ini pengguna dapat mengelola graf yang akan ditampilkan,
memasukkan graf, menambahkan node (vertex), menghapus node (vertex), mengubah tag,
memasukkan nama dari node (vertex) dan memasukkan rute yang akan dilalui dari setiap node
(vertex). Rancangan halaman menu Pengolahan Data dapat terbagi menjadi dua yaitu :
3.3.3.1 Tabel Node
Pada menu Tabel Node digunakan untuk menambah data node, menghapus atau mengubah data
node yang akan diolah. Rancangan menu Tabel Node dapat dilihat pada gambar 3.9 dan
keterangan dapat dilihat pada tabel 3.5
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.9 Rancangan Antarmuka Tabel Node
Tabel 3.5 Keterangan Gambar Rancangan Antarmuka Tabel Node
No
Keterangan
1
Data Gride View untuk menampilkan vertex yang telah ditambah
2
Textbox untuk mengisi nama tempat yang akan ditambah
3
Textbox untuk mengisi alamat tempat yang akan ditambah
4
Textbox untuk mengisi posisi X tempat yang akan ditambah
5
Textbox untuk mengisi posisi Y tempat yang akan ditambah
6
Textbox untuk mengisi latitude tempat yang akan ditambah
7
Textbox untuk mengisi longitude tempat yang akan ditambah
8
Button untuk menambahkan node
9
Textbox untuk menampilkan ID
10
Textbox untuk menampilkan nama tempat
11
Textbox untuk menampilkan alamat tempat
12
Textbox untuk menampilkan posisi X tempat
Universitas Sumatera Utara
13
Textbox untuk menampilkan posisi Y tempat
14
Textbox untuk menampilkan latitude tempat
15
Textbox untuk menampilkan longitude tempat
16
Button untuk menghapus data node
17
Button untuk mengedit data node
3.3.3.2 Tabel Koneksi
Pada menu Tabel Koneks digunakan untuk menambah data vertext, menghapus atau mengubah
data vertext yang akan diolah. Rancangan menu Tabel Vertex dapat dilihat pada gambar 3.10 dan
keterangan dapat dilihat pada tabel 3.6
Gambar 3.10 Rancangan Antarmuka Tabel Vertex
Tabel 3.6 Keterangan Gambar Rancangan Antarmuka TabelVertext
No
Keterangan
1
Data Gride View untuk menampilkan vertex yang telah tersedia
2
ComboBox untuk mengisi tempat asal
3
ComboBox untuk mengisi tempat tujuan
4
Textbox untuk mengisi jarak antara tempat asal ke tempat tujuan
Universitas Sumatera Utara
5
Button untuk menambah data dari tempat asal ke tempat tujuan
6
Textbox untuk menampilkan ID
7
ComboBox untuk menampilkan tempat asal
9
ComboBox untuk menampilkan tempat tujuan
9
Textbox untuk mengisi jarak antara tempat asal ke tempat tujuan
10 Button untuk mengedit data Vertex
11 Button untuk menghapus data Vertex
3.3.4 Halaman Menu Tentang Penulis
Halaman Tentang Penulis merupakan halaman yang tampil saat pengguna memilih menu
Tentang pada halaman utama. Pada halaman ini pengguna dapat melihat biodata dari penulis.
Rancangan halaman menu Tentang dapat dilihat pada Gambar 3.11dan keterangan gambar
rancangan halaman pada Tabel 3.7.
Gambar 3.11 Rancangan Antarmuka Tentang
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.7 Keterangan Gambar Rancangan Antarmuka Tentang
No
Keterangan
1
PictureBox menampilkan foto dari penulis
2
Texbox menampilkan nama dan NIM dari penulis
3
Texbox menampilkan judul dari penulis
3.3.5 Halaman Menu Bantuan
Halaman Bantuan merupakan halaman yang tampil saat pengguna memilih menu Bantuan pada
halaman utama. Pada halaman ini pengguna dapat melihat bagaimana cara menggunakan
aplikasi dari. Rancangan halaman menu Bantuan dapat dilihat pada Gambar 3.12 dan keterangan
gambar rancangan halaman pada Tabel 3.8.
Gambar 3.12 Rancangan Antarmuka Bantuan
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.8 Keterangan Gambar Rancangan Antarmuka Bantuan
No
Keterangan
1
PictureBox menampilkan screenshot dari halaman Home
2
Label menampilkan isi dari penggunaan masing – masing menu
3
PictureBox menampilkan screenshot dari halaman pengolahan data
4
Label menampilkan isi dari penggunaan pengolahan data
5
PictureBox menampilkan screenshot dari halaman Pengujian
6
Label menampilkan cara melakukan pengujian pada setiap algoritma
Universitas Sumatera Utara
BAB 4
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1. Implementasi
Pada penelitian ini, sistem dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman C# dengan
bantuan perangkat lunak pengembang Sharp Develop. Implementasi dilakukan dengan
mengikuti analisis yang sudah diuraikan pada bab sebelumnya.
4.1.1. Halaman awal
Halaman awal merupakan halaman yang berisi tautan ke halaman yang lain dan merupakan
halaman pertama yang ditampilkan sistem. Halaman awal dapat dilihat pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1 Implementasi Halaman Awal
4.1.2. Halaman Pengujian
Halaman pengujian merupakan halaman dimana pengguna melakukan uji coba untuk mencari
jarak terdekat dari rute asal menuju rute tujuan. Pengguna dapat melakukan pengujian dengan
menggunakan algoritma Brute Force atau A* seperti yang tersedia pada Gambar 4.2.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2. Implementasi Pengujian
4.1.3. Halaman Pengolah Data
Halaman pengolah data merupakan halaman yang digunakan untuk menambah, mengubah
atau menghapus data dari tempat – tempat Klinik Kecantikan yang ada didaerah sekitar kota
medan yang akan digunakan sebagai Node atau pun Vertex. Pada halaman menu pengolah
data terbagi menjadi dua yaitu :
4.1.3.1 Tabel Node
Pada menu Tabel Node digunakan untuk menambah data node, menghapus atau mengubah
data node yang akan diolah. Rancangan menu Tabel Node dapat dilihat pada gambar 4.3
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3. Implementasi Halaman Tabel Node
4.1.3.2 Tabel Koneksi
Pada menu Tabel Koneksi digunakan untuk menghubungkan dua buah data node, serta
menghapus atau mengubah hubungan antara data node yang akan diolah. Rancangan menu
Tabel Koneksi dapat dilihat pada gambar 4.4
Gambar 4.4. Implementasi Halaman Tabel Koneksi
4.1.4. Halaman Tentang
Halaman Tentang berisi informasi dari biodata penulis dan sistem yang dibangun
sebagaimana terlihat pada gambar 4.5
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.5 Implementasi Halaman Tentang
4.1.5. Halaman Bantuan
Halaman Bantuan merupakan halaman yang digunakan untuk memberikan informasi cara
pemakaian sistem. Sistem yang dibangun sebagaimana terlihat pada gambar 4.6
Gambar 4.6 Implementasi Halaman Bantuan
4.2 Pengujian
4.2.1 Data Node
Berikut ini adalah data node yang digunakan untuk sebagai sampel pada penelitian :
Tabel 4.1 Data Keterangan Klinik Sebagai Node
No
Nama Klinik
1 Klinik Kecantikkan by dr. Erwin
2 Natasha Skin Clinic Center (Skin Care) Medan Plaza
3 Klinik Kecantikan EUROSKINLAB Medan
4 Miracle Aesthetic Clinic Medan
5 Klinik Kusuma
6 Erhaclinic
7 Yasmin Skin Care by dr. Angginta
8 Skinos Medan
9 Vernal Skin Solution
10 The Clinic Medan
Alamat
Jl. Gatot Subroto
Plaza Medan Fair
Jl Perintis Kemerdekaan
Jl. Hayam Wuruk
Jalan H. Misbah
Jl. Iskandar Muda
Jl. Gagak Hitam
JL. Asia
Jl. Bambu II
Jl. Sekip
Latitude
Longitude
3,5969583
98,611345
3,5901958
98,6532813
3,597099
98,679077
3,5816027
98,6615962
3,575614
98,682255
3,588245
98,661092
3,5827929
98,626354
3,586415
98,697616
Universitas
Sumatera Utara
3,60686
98,6760779
3,594361
98,666676
4.2.2. Pengujian Proses Algoritma A*
Proses pencarian Klinik Kecantikan dengan menggunakan algoritma A* dapat dilihat pada
Gambar 4.7.
Gambar 4.7 Tampilan Pengujian Pencarian Klinik Kecantikan dengan Algoritma
A* (Rute Orange)
Untuk perhitungan manual tentukan node yang akan menjadi titik asal kemudian tentukan
node yang akan menjadi titik tujuan. Diketahui :
Titik Asal : A dan Titik Tujuan : H
1. List Open : Node A
G = 0; H = 9.645803; F = G + H = 9.645803
Elemen dengan nilai F terkecil : A
2. Node Aktif : A
Dari node yang aktif dicari node tetangga nya. Jika Node ada di list open, maka
nilainya dicek
Jika nilai F dari tetangga lebih kecil dari pada node yang sama yang berada dalam list
open, maka nilai diupdate
List Open : Node B
G = 6.1; H = 4.938026; F = G + H = 11.03803
Node D
G = 7.6; H = 4.032881; F = G + H = 11.63288
Universitas Sumatera Utara
Elemen dengan nilai F terkecil : B
3. Node aktif : B
Dari node yang aktif dicari node tetangga nya,
Jika Node ada di list open, maka nilainya dicek
Jika nilai F dari tetangga lebih kecil daripada node yang sama yang berada dalam list
open, maka nilai diupdate
List Open : Node D
G = 7.6; H = 4.032881; F = G + H = 11.63288
Node E
G = 11.3; H = 2.085047; F = G + H =13.38505
Node C
G = 10.4; H = 2.3758; F = G + H = 12.7758
Elemen dengan nilai F terkecil : D
4. Node aktif : D
Dari node yang aktif dicari node tetangga nya,
Jika Node ada di list open, maka nilainya dicek
Jika nilai F dari tetangga lebih kecil daripada node yang sama yang berada dalam list
open, maka nilai diupdate
List Open : Node E
G = 10.9; H = 2.085047; F = G + H = 12.98505
Node C
G = 10.4; H = 2.3758; F = G + H = 12.7758
Node G
G = 12.3; H = 7.919182; F = G + H = 20.21918
Elemen dengan nilai F terkecil : C
5. Node aktif : C
Dari node yang aktif dicari node tetangga nya,
Jika Node ada di list open, maka nilainya dicek
Jika nilai F dari tetangga lebih kecil daripada node yang sama yang berada dalam list
open, maka nilai diupdate
LIST OPEN = NODE C
G = 10.9; H = 2.085047; F = G + H = 12.98505
NODE G
Universitas Sumatera Utara
G = 12.3; H = 7.919182; F = G + H = 20.21918
NODE F
G = 13.7; H = 4.059044; F = G + H = 17.75904
Elemen dengan nilai F terkecil : E
6. Node aktif : E
Dari node yang aktif dicari node tetangga nya,
Jika Node ada di list open, maka nilainya dicek
Jika nilai F dari tetangga lebih kecil daripada node yang sama yang berada dalam list
open, maka nilai diupdate
List Open : Node G
G = 12.3; H = 7.919182; F = G + H = 20.21918
NODE F
G = 13.7; H = 4.059044; F = G + H = 17.75904
NODE H
G = 14; H = 0; F = G + H = 14
Elemen dengan nilai F terkecil : H
7. Node aktif : H
Dari node yang aktif dicari node tetangga nya,
Jika Node ada di list open, maka nilainya dicek
Jika nilai F dari tetangga lebih kecil daripada node yang sama yang berada dalam list
open, maka nilai di update
H adalah node tujuan dengan nilai terkecil.
Sehingga Didapat total jarak adalah nilai G yang dimiliki oleh node tujuan yaitu : 14
Berdasarkan penjelasan diatas sehingga dapat dilihat hasilnya pada Tabel 4.2 berikut ini :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Hasil Pengujian Klinik Kecantikan dengan Algoritma A*
No
1
2
3
4
5
6
Node
A
B
D
D
E
C
E
C
G
E
G
F
G
F
H
G
0
6.1
7.6
7.6
11.3
10.4
10.9
10.4
12.3
10.9
12.3
13.7
12.3
13.7
14
H
9.645803
4.938026
4.032881
4.032881
2.085047
2.3758
2.085047
2.3758
7.919182
2.085047
7.919182
4.059044
7.919182
4.059044
0
F
9.645803
11.03803
11.63288
11.63288
13.38505
12.7758
12.98505
12.7758
20.21918
12.98505
20.21918
17.75904
20.21918
17.75904
14
4.2.3 Pengujian Proses Algoritma Brute Force
Proses pencarian Klinik Kecantikan dengan menggunakan algoritma Brute force dapat
dilihat pada Gambar 4.8.
Gambar 4.8 Tampilan Pengujian Pencarian Klinik Kecantikan
dengan Algoritma Brute Force (Rute Hijau)
Universitas Sumatera Utara
Untuk perhitungan manual tentukan node yang akan menjadi titik asal kemudian tentukan
node yang akan menjadi titik tujuan. Diketahui pada gambar di atas titik asal dari Klinik
Kecantikan dr.Erwin(A) menuju ke titik tujuan Klinik Kusuma (E) :
Titik Asal : A dan Titik Tujuan : E
Dalam algoritma brute force, dilakukan percobaan terhadap semua rute yang mungkin
dilalui dari titik asal.
Pola 1 : dimulai dari node A
Terdapat 2 Node yang terhubung langsung dengan A yaitu node D dan node B, sehingga
dari pola pertama dikembangkan menjadi
Pola 2 : A →D
Pola 3: A→B
Dari dua pola di atas kembali dikembangkan, sebagai contoh proses pengembangan dari
pola 2 adalah sebagai berikut :
Pola 2 : A→D
Ditinjau node yang terhubung dengan node D yaitu node E dan node G, sehingga
didapatkan pola lanjutan
A→D→E
A→D→G
Dilakukan proses yang sama sampai didapatkan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.3 Hasil Pengujian Algoritma Brute Force
No
Rute
Jarak
1 AB
6.1
2 ABC
10.4
3 ABCD
∞
4 ABCE
∞
5 ABCF
13.7
6 ABCFD
∞
Universitas Sumatera Utara
7 ABCFE
18.4
8 ABCFG
∞
9 ABCFH
∞
10 ABCFI
16
11 ABCFID
∞
12 ABCFIE
∞
13 ABCFIG
∞
14 ABCFIH
21.2
15 ABCFIHD
∞
16 ABCFIHE
24.3
17 ABCFIHG
30.9
18 ABCFIHGD
35.6
19 ABCFIHGDE
38.9
20 ABCFIHGDJ
∞
21 ABCFIHGE
∞
22 ABCFIHGJ
36.5
23 ABCFIHGJD
∞
24 ABCFIHGJE
∞
25 ABCFIHJ
25.8
26 ABCFIHJD
∞
27 ABCFIHJE
∞
28 ABCFIHJG
31.4
29 ABCFIHJGD
36.1
30 ABCFIHJGDE
39.4
31 ABCFIHJGE
32 ABCFIJ
∞
17.1
33 ABCFIJD
∞
34 ABCFIJE
∞
Universitas Sumatera Utara
35 ABCFIJG
22.7
36 ABCFIJGD
27.4
37 ABCFIJGDE
30.7
38 ABCFIJGDH
∞
39 ABCFIJGE
∞
40 ABCFIJGH
32.4
41 ABCFIJGHD
∞
42 ABCFIJGHE
35.5
43 ABCFIJH
21.7
44 ABCFIJHD
∞
45 ABCFIJHE
24.8
46 ABCFIJHG
31.4
47 ABCFIJHGD
36.1
48 ABCFIJHGDE
39.4
49 ABCFIJHGE
∞
50 ABCFJ
∞
51 ABCG
∞
52 ABCH
∞
53 ABCI
∞
54 ABCJ
∞
55 ABD
∞
56 ABE
11.3
57 ABF
∞
58 ABG
∞
59 ABH
∞
60 ABI
∞
61 ABJ
∞
62 AC
∞
Universitas Sumatera Utara
63 AD
7.6
64 ADB
∞
65 ADC
∞
66 ADE
10.9
67 ADF
∞
68 ADG
12.3
69 ADGB
∞
70 ADGC
∞
71 ADGE
∞
72 ADGF
∞
73 ADGH
22
74 ADGHB
∞
75 ADGHC
∞
76 ADGHE
25.1
77 ADGHF
∞
78 ADGHI
27.2
79 ADGHIB
∞
80 ADGHIC
∞
81 ADGHIE
∞
82 ADGHIF
29.5
83 ADGHIFB
∞
84 ADGHIFC
32.8
85 ADGHIFCB
37.1
86 ADGHIFCBE
42.3
87 ADGHIFCBJ
∞
88 ADGHIFCE
∞
89 ADGHIFCJ
∞
90 ADGHIFE
34.2
Universitas Sumatera Utara
91 ADGHIFJ
∞
92 ADGHIJ
28.3
93 ADGHIJB
∞
94 ADGHIJC
∞
95 ADGHIJE
∞
96 ADGHIJF
∞
97 ADGHJ
26.6
98 ADGHJB
∞
99 ADGHJC
∞
100 ADGHJE
∞
101 ADGHJF
∞
102 ADGHJI
27.7
103 ADGHJIB
∞
104 ADGHJIC
∞
105 ADGHJIE
∞
106 ADGHJIF
30
107 ADGHJIFB
∞
108 ADGHJIFC
33.3
109 ADGHJIFCB
37.6
110 ADGHJIFCBE
42.8
111 ADGHJIFCE
112 ADGHJIFE
∞
34.7
113 ADGI
∞
114 ADGJ
17.9
115 ADGJB
∞
116 ADGJC
∞
117 ADGJE
∞
118 ADGJF
∞
Universitas Sumatera Utara
119 ADGJH
22.5
120 ADGJHB
∞
121 ADGJHC
∞
122 ADGJHE
25.6
123 ADGJHF
∞
124 ADGJHI
27.7
125 ADGJHIB
∞
126 ADGJHIC
∞
127 ADGJHIE
∞
128 ADGJHIF
30
129 ADGJHIFB
∞
130 ADGJHIFC
33.3
131 ADGJHIFCB
37.6
132 ADGJHIFCBE
42.8
133 ADGJHIFCE
134 ADGJHIFE
∞
34.7
135 ADGJI
19
136 ADGJIB
∞
137 ADGJIC
∞
138 ADGJIE
∞
139 ADGJIF
21.3
140 ADGJIFB
∞
141 ADGJIFC
24.6
142 ADGJIFCB
28.9
143 ADGJIFCBE
34.1
144 ADGJIFCBH
∞
145 ADGJIFCE
∞
146 ADGJIFCH
∞
Universitas Sumatera Utara
147 ADGJIFE
26
148 ADGJIFH
∞
149 ADGJIH
24.2
150 ADGJIHB
∞
151 ADGJIHC
∞
152 ADGJIHE
27.3
153 ADGJIHF
∞
154 ADH
∞
155 ADI
∞
156 ADJ
∞
157 AE
∞
158 AF
∞
159 AG
∞
160 AH
∞
161 AI
∞
162 AJ
∞
Dari percobaan di atas, didapatkan rute terpendek dari A ke E adalah A→D→E dengan
jarak 10.9 km.
4.3 Real Running-Time
Untuk mencari real running time harus dilakukan proses pengujian sistem dengan algoritma
A* dan algoritma Brute Force dimana sebelum mengetahui real running timenya user harus
memilih titik awal Klinik Kecantikan dia berada untuk menuju Klinik Kecantikan yang akan
dikunjungi. Akan dilakukan dua kali proses pengujian. Proses pengujian pertama akan dicari
Klinik Kecantikan “A” ke Klinik Kecantikan “H” dengan menggunakan algoritma A* dan
Brute Force dan dapat dilihat pada Gambar 4.9.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.9 Hasil Pengujian Pertama Pencarian Klinik Kecantikan
Dari pengujian pertama didapatkan total jarak dengan algoritma A* dan Brute Force yaitu 14
km dan execution time yang didapat algoritma A* yaitu 3.3643ms dan execution time yang
didapat algoritma Brute Force yaitu 7.6715ms. Jadi untuk percobaan pertama algoritma A*
dan algoritma Brute Force dengan total jarak yang sama dan execution time yang berbeda
yaitu algoritma A* lebih cepat dari algoritma Brute Force.
Untuk pengujian kedua, akan dilakukan perbuahan yaitu proses pengujian yang dicari
yaitu Klinik Kecantikan “A” ke Klinik Kecantikan “E” Hasil pengujian kedua dengan
menggunakan algoritma A* dan Brute Force dapat dilihat pada gambar 4.10.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.10 Hasil Pengujian Kedua Pencarian Klinik Kecantikan
Dari pengujian kedua didapatkan total jarak dengan algoritma A* dan
Brute
Force yaitu 10,9 km dan execution time yang didapat algoritma A* yaitu 285.9306ms dan
execution time yang didapat algoritma Brute Force yaitu 33594.9261ms. Jadi untuk
percobaan pertama algoritma A* dan algoritma Brute Force dengan total jarak yang sama
dan execution time yang berbeda yaitu algoritma A* lebih cepat dari algoritma Brute
Force.
Setelah dilakukannya pengujian, maka hasil dari kesembilan pengujian dengan
menggunakan algoritma Brute-Force dan algoritma A*, ditampilkan juga hasil rata-rata
running time dari kedua algoritma dapat dilihat pada Tabel 4.4
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Hasil Running Time Dari Kedua Pengujian Algoritma
Pengujian
Node
Ke
Algoritma BruteForce
(ms)
Algoritma A*
(ms)
1
A–J
1,4953
0,0356
2
B–J
1,4601
0,0271
3
C–J
0,9824
0,0158
4
D–J
0,9326
0,0222
5
E–J
0,8143
0,0198
6
F–J
1,4163
0,0117
7
G–J
3,9278
0,0076
8
H–J
0,8564
0,0081
9
I–J
4,9435
0,0076
1,8698
0,0172
Rata-Rata
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah:
1. Pencarian rute terpendek digambarkan kedalam graph yang hasilnya berupa jarak dan
jalur dari satu node menuju node lainnya sampai node tujuan .
2. Terdapat dari hasil pengujian pencarian jarak terpendek untuk Klinik Kecantikan
algoritma A* memiliki excecution time yang lebih cepat dalam pengujian dari pada
algoritma Brute Force hal ini disebabkan karena algoritma Brute Force yang
mencoba setiap jalan, sehingga menghasilkan waktu yang relatif lebih lama.
3. Proses pencarian rute terpendek dengan algoritma A* dan algoritma Brute Force
selalu menghasilkan rute yang sama yaitu rute terdekat dari tempat tujuan asal
mencapai daerah tujuan akhir.
Universitas Sumatera Utara
5.2. Saran
Saran yang dapat diberikan pada penulis untuk pengembangan dan perbaikan sistem
lebih lanjut adalah:
1. Sistem ini menggunakan dua jenis algoritma yaitu Brute-Force dan A* . Untuk
pengembangan selanjutnya sebaiknya menggunakan lebih dari dua algoritma
untuk lebih mengoptimalkan pencarian jarak terpendek dan mengetahui
perbandingan kinerja tiap algoritma.
2. Sistem yang dirancang diharapkan dapat langsung menunjukkan lokasi melalu
google map atau gambar peta yang dapat langsung dilihat oleh user.
Universitas Sumatera Utara
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
Analisis sistem merupakan tahapan yang menjelaskan beberapa permasalahan yang akan
membantu proses perancangan model sistem yang nantinya akan diimplementasikan dan
menjadi penyelesaian dari masalah yang dikaji. Aplikasi Pencarian Klinik Kecantikan
Terdekat Di Kota Medan ini merupakan aplikasi untuk menentukan rute terpendek yang
paling efektif untuk mencapai tempat tersebut.Pembuatan aplikasi ini melalui beberapa
tahapan untuk mempermudah perancangan dan pembuatannya.
3.1.1 Analisis Masalah
Banyak cara untuk mencapai suatu tempat yang diinginkan dengan mudah, dalam hal ini
untuk menuju Klinik Kecantikan yang diinginkan diperlukan suatu cara yang cepat dalam
mencari rute terpendeknya dan dapat memilih solusi yang paling optimal, sehingga dapat
menghemat waktu dan membuat perjalanan lebih efektif dan efisien. Dengan dasar ini
penulis mencari suatu cara untuk mencari Klinik Kecantikan terdekat di Kota Medan dengan
menggunakan dua buah algoritma yaitu algoritma Brute Force dan A*.
Permasalahan pada penelitian ini, bukan hanya sebatas pencarian rute terdekat dengan dua
buah algoritma Brute Force dan A*, tetapi juga dengan membandingkan jarak dan hasil
kerja kedua algoritma tersebut dan dalam pengaplikasiannya graf dibentuk dengan
mengikuti peta Kota Medan, dimana vertex ditentukan berdasarkan beberapa nama Klinik
Kecantikan yang telah di pilih yang terdapat di Kota Medan, dan edge merupakan panjang
jarak jalan yang akan dilalui nantinya dari Klinik Kecantikan satu ke Klinik Kecantikan
lainnya.
Terdapat 10 nama Klinik Kecantikan di Kota Medan yang telah dipilih dan akan diterapkan
kedalam graf pada sistem yang dibuat, nama-nama Klinik Kecantikan yang digunakan dapat
dilihat pada Tabel 3.1 berikut:
Tabel 3.1 Nama-Nama Klinik Kecantikan yang Menjadi Vertex
No
1
Nama Klinik Kecantikan
Klinik Kecantikkan by dr. Erwin
Universitas Sumatera Utara
2
Natasha Skin Clinic Center
3
Miracle Aesthetic Clinic
4
Klinik Kusuma
5
Klinik Kecantikan EUROSKINLAB
6
Erhaclinic
7
Yasmin Skin Care
8
Skinos
9
Vernal Skin Solution
10 The Clinic Medan
Pada penelitian ini, penulis membatasi masalah hanya dengan 10 buah simpul (vertex),
diharapkan akan ada penelitian lebih lanjut untuk menyelesaikan masalah yang serupa
dengan memperbanyak jumlah simpul untuk Klinik Kecantikan yang ada di Kota Medan.
Berikut peta rute/jalan dari 10 Klinik Kecantikan yang telah dipilih untuk menuju Klinik
Kecantikan yang diinginkan di Kota Medan dan dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.1 Peta atau Rute Klinik Kecantikan di Kota Medan
Dalam representasi graf, penentuan hubungan antar simpul (vertex) dan sisi (edge) pada graf
Klinik Kecantikan di Kota Medan sangat diperlukan, dengan memperhatikan bobot agar
dapat dilakukan proses yang lebih optimal, hubungan antar sebuah simpul (vertex) dengan
simpul (vertex) lainnya saling berkaitan karna tiap simpul memiliki sisi (edge) yang
menghubungkan sebuah simpul (vertex) dengan simpul (vertex) lainnya agar dapat
membentuk graf. Data simpul (vertex) pada graf Klinik Kecantikan di Kota Medan yang
telah dipilih dapat lihat pada Tabel 3.2.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.2 Data Simpul (Vertex) Pada Graf Klinik Kecantikan di Kota Medan
No
1
Nama Vertex
Klinik Kecantikkan by dr.
Erwin
Natasha Skin Clinic Center
2
Miracle Aesthetic Clinic
3
Klinik Kusuma
Nama Tetangga
Bobot
Natasha Skin Clinic Center
6,1 km
Miracle Aesthetic Clinic
7,6 km
Klinik Kusuma
5,2 km
Klinik Kecantikan
EUROSKINLAB
4,3 km
Klinik Kecantikkan by dr.
Erwin
6,1 km
Yasmin Skin Care
4,7 km
Klinik Kusuma
3,3 km
Klinik Kecantikkan by dr.
Erwin
7,6 km
Skinos
3,1 km
Erhaclinic
4,7 km
Miracle Aesthetic Clinic
4,3 km
Natasha Skin Clinic Center
5,2 km
Erhaclinic
3,3 km
Natasha Skin Clinic Center
4,3 km
Vernal Skin Solution
2,3 km
Klinik Kusuma
4,7 km
Klinik Kecantikan
EUROSKINLAB
3,3 km
Skinos
9,7 km
The Clinic Medan
5,6 km
Miracle Aesthetic Clinic
4,7 km
4
5
6
7
Klinik Kecantikan
EUROSKINLAB
Erhaclinic
Yasmin Skin Care
Universitas Sumatera Utara
8
9
Skinos
The Clinic Medan
4,6 km
Vernal Skin Solution
5,2 km
Klinik Kusuma
3,1 km
The Clinic Medan
1,1 km
Erhaclinic
2,3 km
Yasmin Skin Care
5,6 km
Skinos
4,6 km
Vernal Skin Solution
1,1 km
Vernal Skin Solution
10 The Clinic Medan
Dalam mengidentifikasi suatu masalah dapat menggunakan diagram Ishikawa (fishbone
diagram). Diagram Ishikawa merupakan suatu alat visual untuk mengidentifikasi,
mengeksplorasi, dan secara grafik menggambarkan secara detail semua penyebab yang
berhubungan dengan suatu permasalahan. Diagram Ishikawa bentuknya menyerupai
kerangka tulang ikan yang bagian-bagiannya meliputi kepala, sirip, dan duri dimana
digambarkan seperti susunan tulang ikan yang terbagi atas dua bagian yaitu bagian kepala
ikan yang merupakan masalah, bagian utama tulang belakang merupakan kemungkinankemungkinan penyebab masalah. Diagram Ishikawa sistem ini dapat dilihat pada Gambar
3.2.
Material
Sulit Menentukan
Jarak
Metode
Metode Yang Tepat
Rute
Node Asal dan Tujuan
Belum Mengetahui Informasi
li ik
Tidak Mengetahui
ik
Belum ada metode Yang Menampilkan
Perbandingan Kedua Algoritma
Belum Adanya Aplikasi Untuk
Penentuan Rute Terpendek
Klinik Kecantikan
dengan Algoritma
Mencari Tempat Klinik Kecantikan
Cara Kerja Algoritma
User
Sistem
Gambar 3.2 Diagram Ishikawa
Universitas Sumatera Utara
Diagram Ishikawa diatas terbagi atas 2 (dua) bagian yaitu head dan bone. Bone terdiri dari 4
aspek yaitu material, metode, user dan sistem. Material adalah apa saja yang diperlukan
dalam menjalankan sistem yaitu jarak dan rute yang digunakan untuk mengetahui seberapa
jauh jalan yang akan ditempuh dan rute yang akan dilalui. Metode adalah kebutuhan yang
spesifik dari proses yang terdiri dari 3 (tiga) bagian yaitu bagian algoritma Brute Force,
algoritma A* dan Hasil Pencarian dan Perbandingan kedua algoritma yang akan digunakan
untuk menjalankan hasil graf yang terbentuk. User adalah apa saja yang akan diketahui dari
sistem yang akan dikerjakan diamana user sebelumnya user belum mengetahui cara kerja
sistem. Sistem adalah hal yang akan dilakukan atau dibuat yaitu dengan membuat aplikasi
pencarian Klinik Kecantikan terdekat di Kota Medan dengan menggunakan algoritma Brute
force dan algoritma A*, melakukan perbandingan dari hasil kerja kedua algoritma tersebut.
3.1.2 Analisis Persyaratan
Terdapat dua bagian pada analisis persyaratan, yaitu persyaratan fungsional dan persyaratan
non-fungsional.
3.1.2.1 Persyaratan Fungsional
Analisis kebutuhan fungsional disini mendekripsikan tentang sistem yang disediakan. sistem
ini melakukan perhitungan, perbandingan rute dan waktu pencarian Klinik Kecantikan
terdekat di Kota Medan dengan membandingkan dua buah algoritma yaitu Brute Force dan
A*, terdapat beberapa persyaratan fungsional antara lain:
1. Sistem ini menggunakan graf Klinik Kecantikan di Kota Medan yang telah dipilih
dan dapat ditampilkan pada sistem sesuai dengan representasi graf yang telah
ditentukan.
2. Sitem yang dibangun menggunakan simpul (vertex) dan sisi (edge) pada graf dan
dapat ditampilkan pada sistem beserta nama, bobot, alamat dan rute yang akan dilalui
menuju Klinik Kecantikan tersebut dari setiap sisi (edge) yang terhubung dengan
simpul (vertex).
3. Sistem mampu menambahkan simpul (vertex) baru, sisi (edge), alamat dan rute yang
akan dilalui menuju Klinik Kecantikan tersebut dengan menambahkannya pada fitur
yang telah tersedia.
4. Sitem ini mendapatkan hasil pencarian dengan graf menggunakan dua algoritma yaitu
Brute Force dan A* dapat diterapkan pada sistem.
5. Sistem mendapatkan hasil pada graf dengan menggunakan dua algoritma Brute Force
dan A* yang dapat menentukan rute mana saja yang akan dilalui yang diterapkan
dalam sistem.
Universitas Sumatera Utara
3.1.2.2 Persyaratan Non-Fungsional
Kebutuhan non-fungsional adalah kebutuhan yang berisi kinerja operasional dan performance
dari suatu sistem. Terdapat beberapa persyaratan non-fungsional yang harus dipenuhi
diantaranya :
1. User Friendly
Sistem yang akan dibangun harus mudah digunakan (user friendly), artinya sistem ini
akan mudah digunakan oleh user dengan tampilan yang sederhana dan dapat
dimengerti.
2. Kinerja
Sistem atau perangkat lunak yang akan dibangun harus dapat menunjukkan hasil jalan
terpendek dan rute Klinik Kecantikan dari algoritma yang diterapkan yaitu algoritma
Brute Force dan A*
3. Hemat Biaya
Sistem atau perangkat lunak yang digunakan tidak memerlukan perangkat
tambahan yang dapat mengeluarkan biaya.
4. Manajemen Kualitas
Sistem atau perangkat lunak yang akan dibangun harus memiliki kualitas yang
baik yaitu dapat menunjukkan perbandingan jarak, rute Klinik Kecantikan yang
akan dilalui dan hasil kerja dari kedua algoritma yang dibandingkan.
3.1.3 Analisis Proses
Pembangunan sistem menggunakan bahasa pemrograman C#. Algoritma yang digunakan
untuk mencari Klinik Kecantikan terdekat di Kota Medan adalah Brute Force dan A*, hasil
kerja dari kedua algoritma tersebut akan dibandingkan untuk mendapatkan hasil yang baik
dari graf yang telah terbentuk.
3.1.4 Flowchart
Flowchart adalah suatu bagan dengan simbol-simbol tertentu yang menggambarkan urutan
proses secara mendetail dan hubungan antara suatu proses (instruksi) dengan proses lainnya
dalam suatu program.
Universitas Sumatera Utara
3.1.4.1 Flowchart Sistem
Flowchart dari sistem yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Mulai
Menampilkan graf, Nama
dan Jarak Klinik
Kecantikan
Masukkan Titik Awal
dan Titik Tujuan
Membentuk Graf Rute
Terpendek
Menampilkan Hasil Lintasan
Teependek Klinik Kecantikan Di
Kota Medan
Hasil : Total Jarak, Rute
dan Running Time
Selesai
Gambar 3.3 Flowchart Sistem
Universitas Sumatera Utara
3.2 Perancangan Sistem
Pada bagian ini digunakan Unified Modeling Languange (UML) sebagai bahasa spesifikasi
standar suatu model yang berfungsi untuk membantu merancang sistem. Sistem ini dibangun
dengan membuat use case diagram, sequence diagram dan activity diagram.
3.2.1 Use Case Diagram
Use case adalah gambaran fungsionalitas dari suatu sistem, sehingga user paham dan
mengerti mengenai kegunaan sistem yang dibangun, dimana penggambaran sistem dari sudut
pandang user itu sendiri sehingga use case lebih di titik beratkan pada fungsionalitas yang
ada pada sistem, bukan berdasarkan alur atau urutan kejadian.
Berikut use case diagram dapat dilihat pada Gambar 3.4.
Gambar 3.4 Use Case Diagram
Universitas Sumatera Utara
3.2.2. Activity Diagram
Activity diagram dapat menggambarkan proses bisnis dan urutan aktivitas dalam sebuah
proses, serta dapat menggambarkan alur aktivitas kerja pada sistem yang sedang dirancang
atau pun berjalan, bagaimana masing-masing alur berawal, decision yang mungkin terjadi,
dan bagaimana berakhir.
Activity diagram pada gambar 3.5 menjelaskan proses kerja dari sistem untuk proses
menentukan titik awal dan akhir serta memilih algoritma yang akan digunakan oleh user.
Activity diagram sistem pada aplikasi yang dibuat dapat dilihat pada Gambar 3.5.
Gambar 3.5 Activity Diagram Cara Kerja Sistem
Universitas Sumatera Utara
3.2.3 Sequence Diagram
Sequence diagram mengilustrasikan bagaimana message dikirim dan diterina diantara objek,
dan diurutan yang sama, sequence membantu untuk menggambarkan data yang masuk dan
keluar sistem. Sequence diagram sistem ini dapat dilihat pada Gambar 3.6
Gambar 3.6 Sequence Diagram Sistem
3.3 Perancangan Antarmuka (Interface)
Perancangan antarmuka (interface) merupakan bagian penting dalam membangun sebuah
sistem.Antarmuka yang baik perlu memperhatikan faktor pengguna dalam menggunakan
sistem, selain untuk mempermudah pengguna dalam menggunakan sistem yang dibangun
juga perlu diperhatikan kenyamanan dari pengguna dalam menggunakan sistem tersebut.
Adapun antarmuka yang terdapat pada sistem ini adalah halaman menu Home, Klinik
Kecantikan ke Klinik Kecantikan, Pengaturan, Bantuan dan Tentang.
3.3.1 Halaman Menu Home
Halaman Home merupakan halaman utama yang ditampilkan dari sistem ketika sistem
dijalankan.Tampilan rancangan halaman menu Home dapat dilihat pada Gambar 3.7 dan
keterangan gambar rancangan halaman pada Tabel 3.3.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.7 Rancangan Antarmuka Halaman Menu Home
Tabel 3.3 Keterangan Gambar Rancangan Antarmuka Halaman Home
No
Keterangan
1
Label untuk menampilkan keterangan judul sistem
2
Menu “Pengujian” untuk menampilkan graf , rute dan perbandingan
hasil algoritma
3
Menu “Pengolahan Data” untuk mengelola vertex dan edge
4
Menu “Bantuan” untuk menampilkan halaman petunjuk penggunaan
sistem
5
Menu “Tentang” untuk menampilkan data dari penulis
6
Label untuk menampilkan nama dan NIM
7
Picture Box untuk menampilkan logo Universitas Sumatera Utara
8
Label untuk menampilkan program studi
Universitas Sumatera Utara
3.3.2 Halaman Menu Pengujian
Halaman Pengujian merupakan halaman yang tampil saatpengguna memilih menu Pengujian
pada halaman utama.Pada halaman ini pengguna dapat melihat graf yang akan ditampilkan,
memilih algoritma yang akan digunakan, serta melihat hasil total jarak, rute dan execution time
dari kedua algoritma tersebut. Rancangan halaman menu Pengujian dapat dilihat pada Gambar
3.8 dan keterangan gambar rancangan halaman pada Tabel 3.4.
Gambar 3.8 Rancangan Antarmuka Halaman Menu Pengujian
Tabel 3.4 Keterangan Gambar Rancangan Menu Pengujian
No
Keterangan
1
Combo Box untuk node asal
2
Combo Box untuk node tujuan
3
Button untuk menampilkan hasil
4
Group Box untuk grup A*
Universitas Sumatera Utara
5
Group Box untuk grup Brute Force
6
Check Box untuk menampilkan graf A*
7
Label untuk menampilkan hasil pengujian A*
8
Textbox untuk menampilkan rute A*
9
Check Box untuk menampilkan graf Brute Force
10
Label untuk menampilkan hasil pengujian Brute Force
11
Textbox untuk menampilkan rute Brute Force
12
WPF Element Host untuk menampilkan Graf
13
Button untuk mengembalikan pengaturan kesemula
3.3.3 Halaman Menu Pengolahan Data
Halaman Pengolahan Data merupakan halaman yang tampil saat pengguna memilih menu pada
menubar. Pada halaman ini pengguna dapat mengelola graf yang akan ditampilkan,
memasukkan graf, menambahkan node (vertex), menghapus node (vertex), mengubah tag,
memasukkan nama dari node (vertex) dan memasukkan rute yang akan dilalui dari setiap node
(vertex). Rancangan halaman menu Pengolahan Data dapat terbagi menjadi dua yaitu :
3.3.3.1 Tabel Node
Pada menu Tabel Node digunakan untuk menambah data node, menghapus atau mengubah data
node yang akan diolah. Rancangan menu Tabel Node dapat dilihat pada gambar 3.9 dan
keterangan dapat dilihat pada tabel 3.5
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.9 Rancangan Antarmuka Tabel Node
Tabel 3.5 Keterangan Gambar Rancangan Antarmuka Tabel Node
No
Keterangan
1
Data Gride View untuk menampilkan vertex yang telah ditambah
2
Textbox untuk mengisi nama tempat yang akan ditambah
3
Textbox untuk mengisi alamat tempat yang akan ditambah
4
Textbox untuk mengisi posisi X tempat yang akan ditambah
5
Textbox untuk mengisi posisi Y tempat yang akan ditambah
6
Textbox untuk mengisi latitude tempat yang akan ditambah
7
Textbox untuk mengisi longitude tempat yang akan ditambah
8
Button untuk menambahkan node
9
Textbox untuk menampilkan ID
10
Textbox untuk menampilkan nama tempat
11
Textbox untuk menampilkan alamat tempat
12
Textbox untuk menampilkan posisi X tempat
Universitas Sumatera Utara
13
Textbox untuk menampilkan posisi Y tempat
14
Textbox untuk menampilkan latitude tempat
15
Textbox untuk menampilkan longitude tempat
16
Button untuk menghapus data node
17
Button untuk mengedit data node
3.3.3.2 Tabel Koneksi
Pada menu Tabel Koneks digunakan untuk menambah data vertext, menghapus atau mengubah
data vertext yang akan diolah. Rancangan menu Tabel Vertex dapat dilihat pada gambar 3.10 dan
keterangan dapat dilihat pada tabel 3.6
Gambar 3.10 Rancangan Antarmuka Tabel Vertex
Tabel 3.6 Keterangan Gambar Rancangan Antarmuka TabelVertext
No
Keterangan
1
Data Gride View untuk menampilkan vertex yang telah tersedia
2
ComboBox untuk mengisi tempat asal
3
ComboBox untuk mengisi tempat tujuan
4
Textbox untuk mengisi jarak antara tempat asal ke tempat tujuan
Universitas Sumatera Utara
5
Button untuk menambah data dari tempat asal ke tempat tujuan
6
Textbox untuk menampilkan ID
7
ComboBox untuk menampilkan tempat asal
9
ComboBox untuk menampilkan tempat tujuan
9
Textbox untuk mengisi jarak antara tempat asal ke tempat tujuan
10 Button untuk mengedit data Vertex
11 Button untuk menghapus data Vertex
3.3.4 Halaman Menu Tentang Penulis
Halaman Tentang Penulis merupakan halaman yang tampil saat pengguna memilih menu
Tentang pada halaman utama. Pada halaman ini pengguna dapat melihat biodata dari penulis.
Rancangan halaman menu Tentang dapat dilihat pada Gambar 3.11dan keterangan gambar
rancangan halaman pada Tabel 3.7.
Gambar 3.11 Rancangan Antarmuka Tentang
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.7 Keterangan Gambar Rancangan Antarmuka Tentang
No
Keterangan
1
PictureBox menampilkan foto dari penulis
2
Texbox menampilkan nama dan NIM dari penulis
3
Texbox menampilkan judul dari penulis
3.3.5 Halaman Menu Bantuan
Halaman Bantuan merupakan halaman yang tampil saat pengguna memilih menu Bantuan pada
halaman utama. Pada halaman ini pengguna dapat melihat bagaimana cara menggunakan
aplikasi dari. Rancangan halaman menu Bantuan dapat dilihat pada Gambar 3.12 dan keterangan
gambar rancangan halaman pada Tabel 3.8.
Gambar 3.12 Rancangan Antarmuka Bantuan
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.8 Keterangan Gambar Rancangan Antarmuka Bantuan
No
Keterangan
1
PictureBox menampilkan screenshot dari halaman Home
2
Label menampilkan isi dari penggunaan masing – masing menu
3
PictureBox menampilkan screenshot dari halaman pengolahan data
4
Label menampilkan isi dari penggunaan pengolahan data
5
PictureBox menampilkan screenshot dari halaman Pengujian
6
Label menampilkan cara melakukan pengujian pada setiap algoritma
Universitas Sumatera Utara
BAB 4
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1. Implementasi
Pada penelitian ini, sistem dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman C# dengan
bantuan perangkat lunak pengembang Sharp Develop. Implementasi dilakukan dengan
mengikuti analisis yang sudah diuraikan pada bab sebelumnya.
4.1.1. Halaman awal
Halaman awal merupakan halaman yang berisi tautan ke halaman yang lain dan merupakan
halaman pertama yang ditampilkan sistem. Halaman awal dapat dilihat pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1 Implementasi Halaman Awal
4.1.2. Halaman Pengujian
Halaman pengujian merupakan halaman dimana pengguna melakukan uji coba untuk mencari
jarak terdekat dari rute asal menuju rute tujuan. Pengguna dapat melakukan pengujian dengan
menggunakan algoritma Brute Force atau A* seperti yang tersedia pada Gambar 4.2.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2. Implementasi Pengujian
4.1.3. Halaman Pengolah Data
Halaman pengolah data merupakan halaman yang digunakan untuk menambah, mengubah
atau menghapus data dari tempat – tempat Klinik Kecantikan yang ada didaerah sekitar kota
medan yang akan digunakan sebagai Node atau pun Vertex. Pada halaman menu pengolah
data terbagi menjadi dua yaitu :
4.1.3.1 Tabel Node
Pada menu Tabel Node digunakan untuk menambah data node, menghapus atau mengubah
data node yang akan diolah. Rancangan menu Tabel Node dapat dilihat pada gambar 4.3
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3. Implementasi Halaman Tabel Node
4.1.3.2 Tabel Koneksi
Pada menu Tabel Koneksi digunakan untuk menghubungkan dua buah data node, serta
menghapus atau mengubah hubungan antara data node yang akan diolah. Rancangan menu
Tabel Koneksi dapat dilihat pada gambar 4.4
Gambar 4.4. Implementasi Halaman Tabel Koneksi
4.1.4. Halaman Tentang
Halaman Tentang berisi informasi dari biodata penulis dan sistem yang dibangun
sebagaimana terlihat pada gambar 4.5
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.5 Implementasi Halaman Tentang
4.1.5. Halaman Bantuan
Halaman Bantuan merupakan halaman yang digunakan untuk memberikan informasi cara
pemakaian sistem. Sistem yang dibangun sebagaimana terlihat pada gambar 4.6
Gambar 4.6 Implementasi Halaman Bantuan
4.2 Pengujian
4.2.1 Data Node
Berikut ini adalah data node yang digunakan untuk sebagai sampel pada penelitian :
Tabel 4.1 Data Keterangan Klinik Sebagai Node
No
Nama Klinik
1 Klinik Kecantikkan by dr. Erwin
2 Natasha Skin Clinic Center (Skin Care) Medan Plaza
3 Klinik Kecantikan EUROSKINLAB Medan
4 Miracle Aesthetic Clinic Medan
5 Klinik Kusuma
6 Erhaclinic
7 Yasmin Skin Care by dr. Angginta
8 Skinos Medan
9 Vernal Skin Solution
10 The Clinic Medan
Alamat
Jl. Gatot Subroto
Plaza Medan Fair
Jl Perintis Kemerdekaan
Jl. Hayam Wuruk
Jalan H. Misbah
Jl. Iskandar Muda
Jl. Gagak Hitam
JL. Asia
Jl. Bambu II
Jl. Sekip
Latitude
Longitude
3,5969583
98,611345
3,5901958
98,6532813
3,597099
98,679077
3,5816027
98,6615962
3,575614
98,682255
3,588245
98,661092
3,5827929
98,626354
3,586415
98,697616
Universitas
Sumatera Utara
3,60686
98,6760779
3,594361
98,666676
4.2.2. Pengujian Proses Algoritma A*
Proses pencarian Klinik Kecantikan dengan menggunakan algoritma A* dapat dilihat pada
Gambar 4.7.
Gambar 4.7 Tampilan Pengujian Pencarian Klinik Kecantikan dengan Algoritma
A* (Rute Orange)
Untuk perhitungan manual tentukan node yang akan menjadi titik asal kemudian tentukan
node yang akan menjadi titik tujuan. Diketahui :
Titik Asal : A dan Titik Tujuan : H
1. List Open : Node A
G = 0; H = 9.645803; F = G + H = 9.645803
Elemen dengan nilai F terkecil : A
2. Node Aktif : A
Dari node yang aktif dicari node tetangga nya. Jika Node ada di list open, maka
nilainya dicek
Jika nilai F dari tetangga lebih kecil dari pada node yang sama yang berada dalam list
open, maka nilai diupdate
List Open : Node B
G = 6.1; H = 4.938026; F = G + H = 11.03803
Node D
G = 7.6; H = 4.032881; F = G + H = 11.63288
Universitas Sumatera Utara
Elemen dengan nilai F terkecil : B
3. Node aktif : B
Dari node yang aktif dicari node tetangga nya,
Jika Node ada di list open, maka nilainya dicek
Jika nilai F dari tetangga lebih kecil daripada node yang sama yang berada dalam list
open, maka nilai diupdate
List Open : Node D
G = 7.6; H = 4.032881; F = G + H = 11.63288
Node E
G = 11.3; H = 2.085047; F = G + H =13.38505
Node C
G = 10.4; H = 2.3758; F = G + H = 12.7758
Elemen dengan nilai F terkecil : D
4. Node aktif : D
Dari node yang aktif dicari node tetangga nya,
Jika Node ada di list open, maka nilainya dicek
Jika nilai F dari tetangga lebih kecil daripada node yang sama yang berada dalam list
open, maka nilai diupdate
List Open : Node E
G = 10.9; H = 2.085047; F = G + H = 12.98505
Node C
G = 10.4; H = 2.3758; F = G + H = 12.7758
Node G
G = 12.3; H = 7.919182; F = G + H = 20.21918
Elemen dengan nilai F terkecil : C
5. Node aktif : C
Dari node yang aktif dicari node tetangga nya,
Jika Node ada di list open, maka nilainya dicek
Jika nilai F dari tetangga lebih kecil daripada node yang sama yang berada dalam list
open, maka nilai diupdate
LIST OPEN = NODE C
G = 10.9; H = 2.085047; F = G + H = 12.98505
NODE G
Universitas Sumatera Utara
G = 12.3; H = 7.919182; F = G + H = 20.21918
NODE F
G = 13.7; H = 4.059044; F = G + H = 17.75904
Elemen dengan nilai F terkecil : E
6. Node aktif : E
Dari node yang aktif dicari node tetangga nya,
Jika Node ada di list open, maka nilainya dicek
Jika nilai F dari tetangga lebih kecil daripada node yang sama yang berada dalam list
open, maka nilai diupdate
List Open : Node G
G = 12.3; H = 7.919182; F = G + H = 20.21918
NODE F
G = 13.7; H = 4.059044; F = G + H = 17.75904
NODE H
G = 14; H = 0; F = G + H = 14
Elemen dengan nilai F terkecil : H
7. Node aktif : H
Dari node yang aktif dicari node tetangga nya,
Jika Node ada di list open, maka nilainya dicek
Jika nilai F dari tetangga lebih kecil daripada node yang sama yang berada dalam list
open, maka nilai di update
H adalah node tujuan dengan nilai terkecil.
Sehingga Didapat total jarak adalah nilai G yang dimiliki oleh node tujuan yaitu : 14
Berdasarkan penjelasan diatas sehingga dapat dilihat hasilnya pada Tabel 4.2 berikut ini :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Hasil Pengujian Klinik Kecantikan dengan Algoritma A*
No
1
2
3
4
5
6
Node
A
B
D
D
E
C
E
C
G
E
G
F
G
F
H
G
0
6.1
7.6
7.6
11.3
10.4
10.9
10.4
12.3
10.9
12.3
13.7
12.3
13.7
14
H
9.645803
4.938026
4.032881
4.032881
2.085047
2.3758
2.085047
2.3758
7.919182
2.085047
7.919182
4.059044
7.919182
4.059044
0
F
9.645803
11.03803
11.63288
11.63288
13.38505
12.7758
12.98505
12.7758
20.21918
12.98505
20.21918
17.75904
20.21918
17.75904
14
4.2.3 Pengujian Proses Algoritma Brute Force
Proses pencarian Klinik Kecantikan dengan menggunakan algoritma Brute force dapat
dilihat pada Gambar 4.8.
Gambar 4.8 Tampilan Pengujian Pencarian Klinik Kecantikan
dengan Algoritma Brute Force (Rute Hijau)
Universitas Sumatera Utara
Untuk perhitungan manual tentukan node yang akan menjadi titik asal kemudian tentukan
node yang akan menjadi titik tujuan. Diketahui pada gambar di atas titik asal dari Klinik
Kecantikan dr.Erwin(A) menuju ke titik tujuan Klinik Kusuma (E) :
Titik Asal : A dan Titik Tujuan : E
Dalam algoritma brute force, dilakukan percobaan terhadap semua rute yang mungkin
dilalui dari titik asal.
Pola 1 : dimulai dari node A
Terdapat 2 Node yang terhubung langsung dengan A yaitu node D dan node B, sehingga
dari pola pertama dikembangkan menjadi
Pola 2 : A →D
Pola 3: A→B
Dari dua pola di atas kembali dikembangkan, sebagai contoh proses pengembangan dari
pola 2 adalah sebagai berikut :
Pola 2 : A→D
Ditinjau node yang terhubung dengan node D yaitu node E dan node G, sehingga
didapatkan pola lanjutan
A→D→E
A→D→G
Dilakukan proses yang sama sampai didapatkan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.3 Hasil Pengujian Algoritma Brute Force
No
Rute
Jarak
1 AB
6.1
2 ABC
10.4
3 ABCD
∞
4 ABCE
∞
5 ABCF
13.7
6 ABCFD
∞
Universitas Sumatera Utara
7 ABCFE
18.4
8 ABCFG
∞
9 ABCFH
∞
10 ABCFI
16
11 ABCFID
∞
12 ABCFIE
∞
13 ABCFIG
∞
14 ABCFIH
21.2
15 ABCFIHD
∞
16 ABCFIHE
24.3
17 ABCFIHG
30.9
18 ABCFIHGD
35.6
19 ABCFIHGDE
38.9
20 ABCFIHGDJ
∞
21 ABCFIHGE
∞
22 ABCFIHGJ
36.5
23 ABCFIHGJD
∞
24 ABCFIHGJE
∞
25 ABCFIHJ
25.8
26 ABCFIHJD
∞
27 ABCFIHJE
∞
28 ABCFIHJG
31.4
29 ABCFIHJGD
36.1
30 ABCFIHJGDE
39.4
31 ABCFIHJGE
32 ABCFIJ
∞
17.1
33 ABCFIJD
∞
34 ABCFIJE
∞
Universitas Sumatera Utara
35 ABCFIJG
22.7
36 ABCFIJGD
27.4
37 ABCFIJGDE
30.7
38 ABCFIJGDH
∞
39 ABCFIJGE
∞
40 ABCFIJGH
32.4
41 ABCFIJGHD
∞
42 ABCFIJGHE
35.5
43 ABCFIJH
21.7
44 ABCFIJHD
∞
45 ABCFIJHE
24.8
46 ABCFIJHG
31.4
47 ABCFIJHGD
36.1
48 ABCFIJHGDE
39.4
49 ABCFIJHGE
∞
50 ABCFJ
∞
51 ABCG
∞
52 ABCH
∞
53 ABCI
∞
54 ABCJ
∞
55 ABD
∞
56 ABE
11.3
57 ABF
∞
58 ABG
∞
59 ABH
∞
60 ABI
∞
61 ABJ
∞
62 AC
∞
Universitas Sumatera Utara
63 AD
7.6
64 ADB
∞
65 ADC
∞
66 ADE
10.9
67 ADF
∞
68 ADG
12.3
69 ADGB
∞
70 ADGC
∞
71 ADGE
∞
72 ADGF
∞
73 ADGH
22
74 ADGHB
∞
75 ADGHC
∞
76 ADGHE
25.1
77 ADGHF
∞
78 ADGHI
27.2
79 ADGHIB
∞
80 ADGHIC
∞
81 ADGHIE
∞
82 ADGHIF
29.5
83 ADGHIFB
∞
84 ADGHIFC
32.8
85 ADGHIFCB
37.1
86 ADGHIFCBE
42.3
87 ADGHIFCBJ
∞
88 ADGHIFCE
∞
89 ADGHIFCJ
∞
90 ADGHIFE
34.2
Universitas Sumatera Utara
91 ADGHIFJ
∞
92 ADGHIJ
28.3
93 ADGHIJB
∞
94 ADGHIJC
∞
95 ADGHIJE
∞
96 ADGHIJF
∞
97 ADGHJ
26.6
98 ADGHJB
∞
99 ADGHJC
∞
100 ADGHJE
∞
101 ADGHJF
∞
102 ADGHJI
27.7
103 ADGHJIB
∞
104 ADGHJIC
∞
105 ADGHJIE
∞
106 ADGHJIF
30
107 ADGHJIFB
∞
108 ADGHJIFC
33.3
109 ADGHJIFCB
37.6
110 ADGHJIFCBE
42.8
111 ADGHJIFCE
112 ADGHJIFE
∞
34.7
113 ADGI
∞
114 ADGJ
17.9
115 ADGJB
∞
116 ADGJC
∞
117 ADGJE
∞
118 ADGJF
∞
Universitas Sumatera Utara
119 ADGJH
22.5
120 ADGJHB
∞
121 ADGJHC
∞
122 ADGJHE
25.6
123 ADGJHF
∞
124 ADGJHI
27.7
125 ADGJHIB
∞
126 ADGJHIC
∞
127 ADGJHIE
∞
128 ADGJHIF
30
129 ADGJHIFB
∞
130 ADGJHIFC
33.3
131 ADGJHIFCB
37.6
132 ADGJHIFCBE
42.8
133 ADGJHIFCE
134 ADGJHIFE
∞
34.7
135 ADGJI
19
136 ADGJIB
∞
137 ADGJIC
∞
138 ADGJIE
∞
139 ADGJIF
21.3
140 ADGJIFB
∞
141 ADGJIFC
24.6
142 ADGJIFCB
28.9
143 ADGJIFCBE
34.1
144 ADGJIFCBH
∞
145 ADGJIFCE
∞
146 ADGJIFCH
∞
Universitas Sumatera Utara
147 ADGJIFE
26
148 ADGJIFH
∞
149 ADGJIH
24.2
150 ADGJIHB
∞
151 ADGJIHC
∞
152 ADGJIHE
27.3
153 ADGJIHF
∞
154 ADH
∞
155 ADI
∞
156 ADJ
∞
157 AE
∞
158 AF
∞
159 AG
∞
160 AH
∞
161 AI
∞
162 AJ
∞
Dari percobaan di atas, didapatkan rute terpendek dari A ke E adalah A→D→E dengan
jarak 10.9 km.
4.3 Real Running-Time
Untuk mencari real running time harus dilakukan proses pengujian sistem dengan algoritma
A* dan algoritma Brute Force dimana sebelum mengetahui real running timenya user harus
memilih titik awal Klinik Kecantikan dia berada untuk menuju Klinik Kecantikan yang akan
dikunjungi. Akan dilakukan dua kali proses pengujian. Proses pengujian pertama akan dicari
Klinik Kecantikan “A” ke Klinik Kecantikan “H” dengan menggunakan algoritma A* dan
Brute Force dan dapat dilihat pada Gambar 4.9.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.9 Hasil Pengujian Pertama Pencarian Klinik Kecantikan
Dari pengujian pertama didapatkan total jarak dengan algoritma A* dan Brute Force yaitu 14
km dan execution time yang didapat algoritma A* yaitu 3.3643ms dan execution time yang
didapat algoritma Brute Force yaitu 7.6715ms. Jadi untuk percobaan pertama algoritma A*
dan algoritma Brute Force dengan total jarak yang sama dan execution time yang berbeda
yaitu algoritma A* lebih cepat dari algoritma Brute Force.
Untuk pengujian kedua, akan dilakukan perbuahan yaitu proses pengujian yang dicari
yaitu Klinik Kecantikan “A” ke Klinik Kecantikan “E” Hasil pengujian kedua dengan
menggunakan algoritma A* dan Brute Force dapat dilihat pada gambar 4.10.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.10 Hasil Pengujian Kedua Pencarian Klinik Kecantikan
Dari pengujian kedua didapatkan total jarak dengan algoritma A* dan
Brute
Force yaitu 10,9 km dan execution time yang didapat algoritma A* yaitu 285.9306ms dan
execution time yang didapat algoritma Brute Force yaitu 33594.9261ms. Jadi untuk
percobaan pertama algoritma A* dan algoritma Brute Force dengan total jarak yang sama
dan execution time yang berbeda yaitu algoritma A* lebih cepat dari algoritma Brute
Force.
Setelah dilakukannya pengujian, maka hasil dari kesembilan pengujian dengan
menggunakan algoritma Brute-Force dan algoritma A*, ditampilkan juga hasil rata-rata
running time dari kedua algoritma dapat dilihat pada Tabel 4.4
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Hasil Running Time Dari Kedua Pengujian Algoritma
Pengujian
Node
Ke
Algoritma BruteForce
(ms)
Algoritma A*
(ms)
1
A–J
1,4953
0,0356
2
B–J
1,4601
0,0271
3
C–J
0,9824
0,0158
4
D–J
0,9326
0,0222
5
E–J
0,8143
0,0198
6
F–J
1,4163
0,0117
7
G–J
3,9278
0,0076
8
H–J
0,8564
0,0081
9
I–J
4,9435
0,0076
1,8698
0,0172
Rata-Rata
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah:
1. Pencarian rute terpendek digambarkan kedalam graph yang hasilnya berupa jarak dan
jalur dari satu node menuju node lainnya sampai node tujuan .
2. Terdapat dari hasil pengujian pencarian jarak terpendek untuk Klinik Kecantikan
algoritma A* memiliki excecution time yang lebih cepat dalam pengujian dari pada
algoritma Brute Force hal ini disebabkan karena algoritma Brute Force yang
mencoba setiap jalan, sehingga menghasilkan waktu yang relatif lebih lama.
3. Proses pencarian rute terpendek dengan algoritma A* dan algoritma Brute Force
selalu menghasilkan rute yang sama yaitu rute terdekat dari tempat tujuan asal
mencapai daerah tujuan akhir.
Universitas Sumatera Utara
5.2. Saran
Saran yang dapat diberikan pada penulis untuk pengembangan dan perbaikan sistem
lebih lanjut adalah:
1. Sistem ini menggunakan dua jenis algoritma yaitu Brute-Force dan A* . Untuk
pengembangan selanjutnya sebaiknya menggunakan lebih dari dua algoritma
untuk lebih mengoptimalkan pencarian jarak terpendek dan mengetahui
perbandingan kinerja tiap algoritma.
2. Sistem yang dirancang diharapkan dapat langsung menunjukkan lokasi melalu
google map atau gambar peta yang dapat langsung dilihat oleh user.
Universitas Sumatera Utara