Sistem Pengantaran Makanan dengan Pendayagunaan Vehicle Menggunakan Geographical Information System (GIS) dan Algoritma A Star (A )

BAB 2
LANDASAN TEORI

2.1. Geographical Information System (GIS)
Geographical Information System (GIS) yang dalam bahasa Indonesia dikenal sebagai
Sistem Informasi Geografis (SIG) didefenisikan sebagai sebuah sistem informasi yang
digunakan untuk memasukkan, menyimpan, mengambil, memanipulasi, menganalisa,
dan menghasilkan data geospasial atau data yang mengacu secara geografis. GIS
digunakan dalam rangka mendukung pengambilan keputusan untuk perencanaan dan
pengelolaan dari penggunaan lahan, sumber daya alam, lingkungan, transportasi,
fasilitas perkotaan, dan rekam administrasi lainnya (Murai, 1999).
Komponen utama dari GIS adalah sistem komputer, pengguna, dan data
geospasial, seperti ditunjukkan pada Gambar 2.1.

Gambar 2.1. Komponen Utama GIS

Universitas Sumatera Utara

8

Sistem komputer untuk GIS terdiri dari hardware, software dan prosedur yang

didesain untuk mendukung pengambilan data, pemrosesan, penganalisaan, pemodelan
dan tampilan dari data geospasial.
Sumber dari data geospasial adalah peta digital, fotografi udara, gambar satelit,
tabel statistikal, dan dokumen terkait lainnya. Data geospasial diklasifikasikan ke
dalam data grafik (atau disebut data geometrik) dan atribut (atau disebut data
thematik). Data grafik memiliki 3 elemen, yaitu titik (atau disebut node), garis (atau
disebut arc) dan area (atau disebut polygon) di salah satu bentuk raster atau vector
yang melambangkan geometri dari topologi, ukuran, bentuk, posisi, dan orientasi.
Peranan dari user atau pengguna adalah untuk memilih informasi yang
berhubungan, menentukan standar penting, mendesain skema penetapan harga efisien,
menganalisa keluaran GIS untuk tujuan yang berkaitan, dan merencanakan penerapan.
Peralatan penerima GIS berbasis mobile adalah komputer berukuran kecil atau
terminal yang bisa menampilkan peta dan informasi lokasi ke pengguna akhir.
Komponen hardware termasuk CPU, memori, peralatan penyimpanan, koneksi
masukan/keluaran, dan fungsi tampilan atau screen (Tsou, 2004). PC saku, smart
phone, tablet PC atau PDA adalah komponen penerima GIS mobile yang terkenal.
Komputer notebook juga bisa menjadi penerima GIS mobile apabila dikoneksikan ke
GPS dan komponen GIS lainnya. Namun, kebanyakan penerima GIS mobile meminta
peralatan hardware berukuran kecil untuk mencapai tujuan portable atau bisa dibawa
kemana-mana.

Keuntungan lain dari solusi GIS berbasis mobile adalah bahwa kerangka kerja
GIS bisa diintegrasikan dengan peralatan GPS yang bisa menyediakan pengukuran
geodesi komprehensif dan fungsi navigasi. Dengan keunggulan dan penggabungan
dari GPS, internet, dan teknologi komunikasi wireless, GIS berbasis mobile memiliki
potensial yang hebat untuk memainkan peran penting dalam bidang akuisisi dan
validasi data dan layanan jalur transportasi.
Komponen penyedia GIS menyediakan fungsi geospasial untuk banyak
location-based system (LBS) termasuk informasi peta, visualisasi peta dan layanaan
folder. Google Maps dengan API bisa dikategorikan sebagai provider GIS (Kushwaha
& Kushwaha, 2011).

Universitas Sumatera Utara

9

2.2. Algoritma A Star atau A*
Algoritma A Star atau A* adalah salah satu algoritma pencarian yang menganalisa
input, mengevaluasi sejumlah jalur yang mungkin dilewati dan menghasilkan solusi.
Algoritma A* adalah algoritma komputer yang digunakan secara luas dalam graph
traversal dan penemuan jalur serta proses perencanaan jalur yang bisa dilewati secara

efisien di sekitar titik-titik yang disebut node (Reddy, 2013).
Algoritma A* menggabungkan fitur dari pencarian cost dan pencarian heuristik
untuk menghitung solusi optimal secara efisien. Karena keakuratan dan kinerjanya, A*
digunakan secara luas. Peter Hart, Nils Nilsson, dan Bertram Raphael menemukan
algoritma ini pada tahun 1968. Algoritma ini adalah penyempurnaan dari algoritma
Edsger Dijkstra. Algoritma A* memperoleh kinerja lebih baik (dalam hal waktu)
dengan menggunakan heuristik.

2.2.1. A Star-Pendekatan Heuristik
Karakteristik yang menjelaskan algoritma A* adalah pengembangan dari “daftar
tertutup” untuk merekam area yang dievaluasi. Daftar tertutup ini adalah sebuah daftar
untuk merekam area berdekatan yang sudah dievaluasi, kemudian melakukan
perhitungan jarak yang dikunjungi dari “titik awal” dengan jarak diperkirakan ke “titik
tujuan” (Reddy, 2013).
Daftar terbuka yang sering disebut “open list” adalah dafar semua lokasi
secara langsung berdekatan dengan area yang sudah dieksplor dan dievaluasi (daftar
tertutup). Daftar tertutup adalah rekaman seluruh lokasi yang sudah dieksplor dan
dievaluasi dengan algoritma A*.

Universitas Sumatera Utara

10

2.2.2. Cara Kerja Algoritma A*
Contoh dari implementasi algoritma A* adalah Disneyland Paris di bawah ini (Reddy,
2013) seperti pada Gambar 2.2.

Gambar 2.2. Disneyland Paris
Keterangan dari gambar di atas adalah:
-

Pintu gerbang adalah node inisial atau asal.

-

Magic Kingdom adalah tujuan akhir.

-

Ada 2 jalur yang bisa diambil dan ditandai dengan node.

-

Setiap node akan memiliki fungsi f(x), g(x), dan h(x).

-

Akan ditunjukkan pada setiap node dan diindikasikan node selanjutnya yang
akan dikunjungi berdasarkan cost jalur terendah.
Contohnya, apabila seseorang sedang berada di pintu gerbang Disneyland

Paris dan dia hendak menuju Magic Kingdom. Ada dua jalur berbeda yang tumpang
tindih di tengah. Dua pilihan ini adalah:
-

Yang berwarna ungu dengan yang tertinggi f(x).

-

Yang berwarna hijau dengan nilai lebih rendah f(x).

Seperti yang disebutkan sebelumnya, A* akan memilih jalur dengan f(x)

terendah. Ketika node tujuan dimunculkan di daftar prioritas, lalu pencarian selesai.

Universitas Sumatera Utara

11

Algoritma A* menggunakan path paling rendah ke node yang membuatnya
sebagai algoritma pencarian nilai pertama yang terbaik atau best first search.
Menggunakan rumus f(x) = g(x) + h(x), dimana:
-

g(x) adalah jarak total dari posisi asal ke lokasi sekarang.

-

h(x) adalah fungsi heuristik yang digunakan untuk memperkirakan jarak dari
lokasi sekarang ke lokasi tujuan. Fungsi ini jelas berbeda karena ini adalah
perkiraan semata dibandingkan dengan nilai aslinya. Semakin tinggi

keakuratan heuristik, semakin cepat dan bagus lokasi tujuan ditemukan dan
dengan tingkat keakuratan yang lebih bagus. Fungi f(x) = g(x) + h(x) ini
adalah perkiraan saat ini dari jarak terdekat ke tujuan.

2.2.3. Pseudo Code dari Algoritma A*
Berikut ini adalah pseudo code dari algoritma A* (Reddy, 2013):
function A*(start,goal)
1

closed = empty set

2

q = makequeue(path(start))

3

while q is not empty do

4

p = removefirst(q)

5

x = lastnode(p)

6

if x in closed then

7

end if

8

if x = goal then

9

return p

10

end if

11

add x to closed

12

for y successor(x) do
enqueue(q, p, y)

13
14

end for

15

return Failure

16

end while

17 end function
Gambar 2.3. Algoritma A* (Reddy, 2013)

Universitas Sumatera Utara

12

2.3. Global Positioning System (GPS ) Android
GPS

adalah alat yang bisa menyediakan informasi koordinat berbasis geografis

(ketinggian X, Y, dan Z) dan mengirimnya ke penerima GIS mobile. GPS
menggunakan sinyal satelit untuk menghitung posisi dari unit GPS. Aplikasi GIS
membutuhkan GPS dalam area perkotaan untuk memperoleh hasil yang memuaskan
(Tsou, 2004).
Data geospasial, yaitu latitude (garis lintang) dan longitude (garis bujur) diatur
oleh lapisan GIS pada aplikasi GIS mobile (Tsou, 2004). Layanan pengumpulan lokasi
dalam rangka mendapatkan latitude dan longitude untuk pengguna dibutuhkan.
Komponen ini bisa diakses secara langsung seperti melalui penerima GPS di smart
phone. Module data mengontrol akses data dalam smart phone Andoid. Ini
memungkinkan pengaksesan data dan juga untuk mengambil informasi lokasi
menggunakan GPS (Kushwaha & Kushwaha, 2011).

2.4. Graph
Graph didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V, E), ditulis dengan notasi G = (V,
E), yang dalam hal ini V adalah himpunan tidak kosong dari simpul-simpul (vertices
atau nodes) dan E adalah himpunan sisi (edges atau arcs) yang menghubungkan
sepasang simpul (Munir, 2005).
Berdasarkan ada tidaknya gelang atau sisi ganda pada suatu graf maka graf
digolongkan menjadi dua jenis:
1. Graf sederhana (simple graph)
Graf yang tidak mengandung gelang maupun sisi ganda dinamakan graf
sederhana.
2. Graf tak sederhana (unsimple graph)
Graf yang mengandung sisi ganda atau gelang dinamakan graf tak sederhana
(unsimple

graph).

Contoh

dari

graf

tak

sederhana

adalah

graf

ganda (multigraph). Graf ganda adalah graf yang mengandung sisi ganda.

Universitas Sumatera Utara

13

Contoh dari tiga buah graph (Fitria, 2005), yaitu G1, G2, dan G3
dideskripsikan pada Gambar 2.4.

Gambar 2.4. (G1) Graph Sederhana, (G2) Multigraph, dan (G3) Multigraph

Keterangan dari gambar di atas adalah sebagai berikut:
-

G1 adalah graph dengan himpunan simpul V dan himpunan sisi E adalah:
V = {1, 2, 3, 4}
E = {(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4)}

-

G2 adalah graph dengan himpunan simpul V dan himpunan sisi E adalah:
V = {1, 2, 3, 4}
E = {(1, 2), (2, 3), (1, 3), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (3, 4)}
= {e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7}

-

G3 adalah graph dengan himpunan simpul V dan himpunan sisi E adalah:
V = {1, 2, 3, 4}
E = {(1, 2), (2, 3), (1, 3), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (3, 4), (3, 3)}
= {e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8}

2.4.1. Lintasaan Terpendek
Masalah lintasan terpendek atau shortest path untuk menemukan nilai travel minimum
satu atau lebih titik asal ke satu atau lebih tujuan melalui jaringan terhubung. Ini
adalah masalah penting karena cakupan yang luas untuk pengaplikasiannya di bidang
transportasi. (Lim & Kim, 2005).

Universitas Sumatera Utara

14

Jaringan transportasi bisa dirancang dalam bentuk graph yang terdiri dari titiktitik dan sisi yang menghubungkan titik-titik. Algoritma berbeda-beda telah diajukan
untuk menemukan jalur terpendek antara 2 simpul di graph. Semua algoritma yang
diajukan berdasarkan graph berbobot (Gutenschwager et al., 2012).
Contoh graph untuk jarak terpendek adalah jaringan yang terdiri dari
sekumpulan N dari n simpul dan sekumpulan E dari e sisi (arcs). Setiap
menghubungkan dua simpul (i,j), nilai dari sebuah sisi ditandai sebagai d(i,j) untuk
koneksi langsung yang diberikan, sedangkan untuk semua koneksi lain (melalui
simpul lain) d(i,j) menandai jarak terdekat.
Contoh digraph bernilai, untuk menentukan jalur terpendek berararah dari s
menuju t (Princeton, 2013). Nilai dari jalur = total nilai sisi dalam jalur dicontohkan
seperti pada Gambar 2.5.

Gambar 2.5. Digraph untuk Lintasan Terpendek

2.5. Penelitian Terdahulu
Penelitian tentang pencarian shortest path (jalur terpendek) telah banyak dilakukan
dengan beberapa metode. Pergerakan objek berdasarkan lokasi (location-based object
movement) juga sudah banyak dilakukan dengan metode yang berbeda-beda pula.
Pada dasarnya, gabungan shortest path dan pergerakan objek berdasarkan lokasi ini
digunakan untuk kepentingan transportasi.
Pada tahun 2004, Tsou, M. melakukan penelitian untuk melacak keberadaan
objek berdasarkan lokasi dengan cara sederhana. Penulis tersebut menggunakan
Mobile GIS Software. Namun, pada penelitian ini tidak disertakan penelitian tentang
shortest path.

Universitas Sumatera Utara

15

Selanjutnya pada tahun 2010, Siboro, R. melakukan penelitan untuk
menentukan jalur terpendek dengan metode algoritma Genetika. Penulis dalam hal ini
tidak mengikutsertakan penelitian mengenai pergerakan objek berdasarkan lokasi
(location-based object movement).
Selanjutnya, pada tahun 2010, Kurniawan, I. juga melakukan penelitian untuk
menentukan jalur terpendek dengan metode algoritma Dijkstra. Seperti yang lain,
penulis hanya membatasi penelitian sampai pada penentuan jalur terpendek, tanpa
meneliti tentang pergerakan objek berdasarkan lokasi (location-based object
movement).
Pada tahun 2011, Kushwaha A. & Kushwaha V. melakukan penelitian untuk
pergerakan objek berdasarkan lokasi dengan metode LBS pada Android Mobile.
Metode ini juga membatasi penelitian sampai pada pelacakan objek saja. Dalam
penelitian ini, tidak ditemukan penentuan shortest path.
Pada tahun 2014, Hutabarat, J. menggunakan metode Dijkstra untuk
menentukan rute terpendek berbasis mobile GIS dengan studi kasus Universitas
Sumatera Utara (USU). Penulis merancang aplikasi ini untuk sistem operasi Android
berbasis mobile. Pada metode yang diterapkan oleh penulis tersebut, tidak disertai
pembahasan mengenai pergerakan objek berdasarkan lokasi (location-based object
movement). Rangkuman dari penelitian terdahulu dapat dilihat pada Tabel 2.1.

Tabel 2.1. Penelitian Terdahulu
Metode yang Digunakan
No.

Peneliti

Tahun

Shortest Path

Object Movement

1

Tsou, M.

2004

-

Mobile GIS Software

2

Siboro, R.

2010

Genetika

-

3

Kurniawan, I.

2010

Dijkstra

-

4

Kushwaha A. & 2011

-

Location

Based

Services

(LBS)

Kushwaha V.

Android Mobile
5

Hutabarat, J.

2014

Dijkstra

-

Universitas Sumatera Utara