PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA A* PADA APLIKASI ANGKOT-FINDER DI KOTA BANDUNG UNTUK SMARTPHONE BERBASIS ANDROID

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Penerapan Algoritma A* (A Star) Sebagai Solusi Pencarian Rute Terpendek Pada Maze

Pertemuan-07 INFORMATIKA FASILKOM UNIVERSITAS IGM

Simulasi Pencarian Rute Terpendek dengan Metode Algoritma A* (A-Star) Agus Gustriana ( )

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1.2 Perumusan Masalah

IMPLEMENTASI SISTEM PARKIR CERDAS DI UNIVERSITAS TELKOM. SUBSISTEM : APLIKASI MOBILE

BAB I PENDAHULUAN UKDW. dalam kehidupan kita sehari-hari, terutama bagi para pengguna sarana

SIMULASI ALGORITMA A* UNTUK MENYELESAIKAN PATHFINDING

Penerapan Algoritma A-star (A*) Untuk Menyelesaikan Masalah Maze

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Penerapan Algoritma A* Untuk Pencarian Rute Terdekat Pada Permainan Berbasis Ubin (Tile Based Game)

Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2011

MANAJEMEN BASIS DATA SARANA KAMPUS UNIVERSITAS BENGKULU MENGGUNAKAN ALGORITMA A* BERBASIS SPASIAL

Optimasi Rute Angkutan Kota Secara Simultan Menggunakan Algoritma Exhaustive Search (Studi Kasus: Sepuluh Trayek Kota Bandung)

PENERAPAN ALGORITMA A* (STAR) UNTUK MENCARI RUTE TERCEPAT DENGAN HAMBATAN

Rancang Bangun Aplikasi Pemilihan Alat Transportasi Umum Kota Surabaya Menggunakan Metode Spanning Tree Pada Smartphone Android.

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK PENCARIAN RUTE TERPENDEK MENUJU PELABUHAN BELAWAN BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS SKRIPSI

APLIKASI PENCARIAN RUTE TRANSPORTASI UMUM BERBASIS ANDROID

MENENTUKAN LINTASAN TERPENDEK SUATU GRAF BERBOBOT DENGAN PENDEKATAN PEMROGRAMAN DINAMIS. Oleh Novia Suhraeni 1, Asrul Sani 2, Mukhsar 3 ABSTRACT

PENERAPAN ALGORITMA A* PADA PERMASALAHAN OPTIMALISASI PENCARIAN SOLUSI DYNAMIC WATER JUG

STUDI PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA A* DALAM MENENTUKAN RUTE TERPENDEK PADA ROBOT PEMADAM API

ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA PATHFINDING GREEDY BEST-FIRST SEARCH DENGAN A*(STAR) DALAM MENENTUKAN LINTASAN PADA PETA

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Dibimbing oleh : 1. Dr. Suryo Widodo, M.Pd 2. Risky Aswi Ramadhani, M.Kom

KAJIAN TARIF ANGKUTAN KOTA (Studi Kasus Kota Bandung)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Budaya Supir Angkot di Kota Bandung. Kelompok 10 B Antropologi

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

PENERAPAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL A* PADA MOBILE NAVIGATION SYSTEM

I-1 BAB I PENDAHULUAN

ANALISIS ALGORITMA A* DAN BDA* PADA PERMASALAHAN PLANNING (STUDI KASUS: LOGISTIK)

BAB III ALGORITMA GREEDY DAN ALGORITMA A* membangkitkan simpul dari sebuah simpul sebelumnya (yang sejauh ini terbaik di

Algoritma A* untuk AI Path Finding bagi NPC

PENCARIAN LOKASI FASILITAS UMUM TERDEKAT DILENGKAPI DENGAN RUTE KENDARAAN UMUM LYN

ABSTRAK. Kata Kunci : Mobile Android, Bengkel, Dijkstra

Evaluasi dan Usaha Optimalisasi Algoritma Depth First Search dan Breadth First Search dengan Penerapan pada Aplikasi Rat Race dan Web Peta

PENENTUAN RUTE TERPENDEK DENGAN METODE FLOYD WARSHALL PADA PETA DIGITAL UNIVERSITAS SUMATERA UTARA SKRIPSI DHYMAS EKO PRASETYO

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

OPTIMASI RUTE PERJALANAN AMBULANCE MENGGUNAKAN ALGORITMA A-STAR. Marhaendro Bayu Setyawan

KECERDASAN BUATAN METODE HEURISTIK / HEURISTIC SEARCH ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST., M.KOM

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

APLIKASI BERBASIS ANDROID PENCARIAN JARAK TERPENDEK DAN REKOMENDASI RUTE ANGKUTAN KOTA DI MEDAN MENGGUNAKAN ALGORITMA A*

ISSN: PROBLEM SOLVING PERMAINAN PUZZLE 8 MENGGUNAKAN ALGORITMA A* Beny Hakim Halimsah, Eggy Margiso

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

Perancangan Aplikasi Wisata Kabupaten Lebak Menggunakan Algoritma A* (A-Star) Berbasis Android

PENGEMBANGAN APLIKASI GAME ARCADE 3D MARI SELAMATKAN HUTAN INDONESIA

Jurusan Teknik Elektro ITS Surabaya, Jurusan Teknik Elektro ITS Surabaya, Jurusan Teknik elektro ITS Surabaya

Pembahasan Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan A*

Sistem Navigasi Indoor Menggunakan Sinyal Wi-fi dan Kompas Digital Berbasis Integrasi dengan Smartphone untuk Studi Kasus pada Gedung Bertingkat

IMPLEMENTASI ALGORITMA GREEDY BEST FIRST SEARCH PADA APLIKASI PERMAINAN CONGKLAK UNTUK OPTIMASI PEMILIHAN LUBANG DENGAN POLA BERFIKIR DINAMIS

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Perbandingan Pencarian Rute Optimal Pada Sistem Navigasi Lalu Lintas Kota Semarang Dengan Menggunakan Algoritma A* Dan Algoritma Djikstra

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

ABSTRAK. Kata Kunci: City Guide,TOPSIS,Unified Modeling Language

Yudi Yansyah, Prihastuti Harsani, M.Si, Erniyati M.Kom Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Pakuan ABSTRACT

Penerapan Algoritma A* Sebagai Algoritma Pencari Jalan Dalam Game

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Representasi Graf Berarah dalam Mencari Solusi Jalur Optimum Menggunakan Algoritma A*

PENYELESAIAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) MENGGUNAKAN ALGORITMA RECURSIVE BEST FIRST SEARCH (RBFS)

ABSTRAK. Kata kunci: Google Maps, travelling salesman problem, pencarian rute, Branch and Bound. vi Universitas Kristen Maranatha

SEARCHING SIMULATION SHORTEST ROUTE OF BUS TRANSPORTATION TRANS JAKARTA INDONESIA USING ITERATIVE DEEPENING ALGORITHM AND DJIKSTRA ALGORITHM

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

Tujuan Instruksional

Aplikasi Teori Graf untuk Pencarian Rute Angkutan Kota Terdekat untuk Tempat-tempat di Bandung

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB 1 PENDAHULUAN UKDW

ABSTRACT. Keyword: Algorithm, Depth First Search, Breadth First Search, backtracking, Maze, Rat Race, Web Peta. Universitas Kristen Maranatha

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Kecerdasan Buatan. Pertemuan 03. Pencarian Branch & Bound dan Heuristik (Informed)

Sistem Pencarian Trayek Bis Antar Kota dengan Memanfaatkan Algoritma A*

Politeknik Negeri Sriwijaya BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

Oleh : CAHYA GUNAWAN JURUSAN SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG 2012

APLIKASI BERBASIS ANDROID PENCARIAN ATM MANDIRI TERDEKAT MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA

TIP 163. Game Engine. Topik 5 (Pert 6) Graf, Representasi Dunia, dan Algoritma Pencari Jalur (Pathfinding) Dosen: Aditya Wikan Mahastama

Penerapan Algoritma A Star Pada Permainan Snake

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

PENCARIAN JALUR TERPENDEK PENGIRIMA N BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA A* STUDI KASUS KANTOR POS BESAR MEDAN)

Penerapan Greedy pada Jalan Jalan Di Bandung Yuk! V1.71

BAB I PENDAHULUAN. ekspedisi. Permasalahan distribusi tersebut mencakup kemudahan untuk

STMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2011/2012

Analisis Pengimplementasian Algoritma Greedy untuk Memilih Rute Angkutan Umum

BAB I PENDAHULUAN. juga menurut Direktorat Lalu Lintas Polda Jatim, jumlah kendaran pribadi di

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN

APLIKASI PENCARI RUTE OPTIMUM PADA PETA GUNA MENINGKATKAN EFISIENSI WAKTU TEMPUH PENGGUNA JALAN DENGAN METODE A* DAN BEST FIRST SEARCH 1

PERANCANGAN APLIKASI KAWASAN BALI TOURISM DEVELOPMENT CORPORATION (BTDC) DENGAN MENGGUNAKAN METODE LOCATION-BASED SERVICE (LBS) BERBASIS ANDROID

PERANCANGAN SISTEM PEMBAYARAN ALAT TRANSPORTASI SUBWAY DENGAN MENGGUNAKAN MAGNETIC CARD

SEARCHING. Blind Search & Heuristic Search

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA A*(STAR) UNTUK MENENTUKAN JALUR DENGAN MULTIPLE GOAL PADA PERGERAKAN NPC(NON-PLAYABLE CHARACTER)

Implementasi Algoritma A Star pada Pemecahan Puzzle 8

IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK MENENTUKAN JALUR TERPENDEK WILAYAH PISANGAN DAN KAMPUS NUSA MANDIRI TANGERANG

AI sebagai Masalah Pelacakan. Lesson 2

Penyelesaian N-Puzzle Menggunakan A* dan Iterative Deepening A*

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

PENERAPAN ALGORITMA A* PATHFINDING DALAM MENGATUR PRILAKU PERGERAKAN KERBAU DALAM GAME 3D MAKEPUNG KOMPETENSI REKAYASA PERANGKAT LUNAK SKRIPSI

Transkripsi:

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA A* PADA APLIKASI ANGKOT-FINDER DI KOTA BANDUNG UNTUK SMARTPHONE BERBASIS ANDROID DESIGN AND IMPLEMENTATION OF A* ALGORITHM IN BANDUNG ANGKOT- FINDER APPLICATION FOR ANDROID SMARTPHONE Didik Setiawan 1, Astri Novianty 2, Surya Michrandi Nasution 3 123 Prodi S1 Sistem Komputer, Universitas Telkom Bandung 1 didiks_1@yahoo.com, 2 astri_nov@yahoo.com, 3 surya.michrandi@gmail.com Abstak Sebagian besar orang Bandung masih menggunakan angkutan umum sebagai alat transportasi, salah satunya adalah angkot (Angkutan Kota). Karena kota Bandung adalah kota terbesar di Propinsi Jawa Barat, maka terdapat banyak jalan menyebabkan banyaknya jalur angkot. Sekarang permasalahannya adalah bagaimana cara orang-orang ada di kota Bandung dapat mengetahui jalur angkot tersebut. Hal ini dikarenakan kota Bandung merupakan kota memiliki banyak pendatang baru, seperti para mahasiswa merantau masih awam kota Bandung. Oleh karena itu, diperlukan sebuah aplikasi mobile dapat membantu untuk menemukan angkot digunakan. Aplikasi ini membantu pengguna untuk mengetahui angkot mana harus ditumpangi sesuai jalur terbaik. Aplikasi ini dirancang untuk berjalan pada sistem operasi android. Metode digunakan pada saat pencarian jalur adalah algoritma A*. Algoritma A* ini mencari jalur angkot dari posisi awal menuju tujuan diinginkan. Aplikasi ini mampu memberikan rekomendasi angkot dan jalur digunakan untuk sampai ke tujuan berdasarkan tarif dan jarak. Kata Kunci : Bandung, Angkutan Kota, Angkot, Algoritma A*, Android. Abstract Most people in Bandung still using public transport as a transportation, one of them is angkot (Angkutan Kota/Public Transportation). Because the city is the largest city in West Java, there are many streets that lead to many angkot route. Now the problem is how the people in the city can find out the angkot route. Because the city of Bandung is a city that has a lot of newcomers, such as the students who go abroad are still unfamiliar with the city of Bandung. Therefore, we need a mobile application that can help to find out the angkot that will be used. This application helps the user to determine which ones should be rode in accordance with the best track. This application is designed to run on Android operating system. The method used when searching a path is A * Algorithm. A * algorithm will search angkot path from the initial position to the desired destination. This application is able to provide recommendations of angkot and path that will be used to reach a destination based on the costs and distances. Keywords: Bandung, Public Transportation, Angkot, Algorithm A *, Android. 1. Pendahuluan Kota Bandung merupakan kota memiliki wilayah cukup luas sekaligus merupakan kota terbesar di Propinsi Jawa Barat. Untuk mencapai suatu tempat diinginkan, masyarakat membutuhkan alat transportasi. Namun tidak semua orang memiliki alat transportasi pribadi sehingga mereka menggunakan angkutan umum. Angkutan umum sering digunakan adalah angkot (Angkutan Kota). Banyaknya jumlah angkot ada di kota Bandung, tentu saja membuat masyarakat membutuhkan informasi dan petunjuk mengenai jalur angkot. Masyarakat sering kali mengalami kesulitan pada saat mencari angkot harus ditumpangi dan jalur mana saja harus dilalui untuk mencapai tujuan mereka. Oleh karena itu, diperlukan sebuah aplikasi mobile bisa menunjukkan jalur angkot sehingga bisa mencapai tujuan diinginkan. Aplikasi ini akan membantu pengguna untuk mengetahui angkot mana harus ditumpangi sesuai jalur terbaik. Dengan mengimplementasikan Artificial Intelligence pada aplikasi ini, aplikasi ini dapat memilih jalur secara optimal, yaitu berdasarkan jarak terpendek dan tarif murah. Metode digunakan dalam pencarian jalurnya adalah algoritma A*. Algoritma A* ini akan mencari jalur angkot dari posisi awal menuju tujuan diinginkan. Harapan ingin dicapai dari pembuatan aplikasi ini adalah dapat membantu masyarakat kota Bandung dalam mencari angkutan kota akan ditumpangi sehingga sampai ke tujuan diinginkan.

2. Material dan Metodologi 2.1 Angkutan Kota Angkutan kota merupakan salah satu angkutan umum. Angkutan kota adalah alat transportasi kota berupa kendaraan umum rute sudah ditentukan. Angkot digunakan sebagai metode transportasi untuk jarak pendek dan menengah terutama di daerah pinggiran kota[1]. Tujuannya adalah untuk membantu seseorang menjangkau tempat diinginkan. Angkutan kota dapat menaikkan dan menurunkan penumpang dimana saja asalkan masih berada dalam rute angkot itu sendiri. Tarif angkutan kota biasanya ditetapkan oleh pemerintah daerah setempat, namun orang menumpang jarak pendek atau anak sekolah biasanya dikenai tarif lebih murah. Hal ini tidak dirumuskan dalam peraturan tertulis, namun menjadi praktik umum digunakan oleh sopir-sopir angkutan kota. Umumnya sebuah angkutan kota memiliki peratutan berkaitan jumlah maksimal penumpang dan jumlah maksimal berat barang harus dibawa. Tetapi tidak jarang hal ini dilanggar oleh para pemilik angkutan kota. Terkadang juga sebuah angkutan kota sering menepi dalam waktu lama untuk menunggu penumpang agar bisa terisi penuh. Jalur operasi sebuah angkutan kota dapat diketahui melalui warna atau kode berupa huruf atau angka ada di badannya. 2.2 Algoritma A* Algoritma A* merupakan algoritma Best First Search menggabungkan Uniform Cost Search Greedy Best-First Search[2]. Beberpa terminologi dasar terdapat pada algoritma a* adalah : - Simpul (node) adalah petak-petak kecil sebagai representasi dari area pencarian (pathfinding). - Simpul asal/mulai (source node) adalah sebuah teminologi untuk posisi awal sebuah benda. - Simpul akhir/tujuan (destination node) adalah tmpat tujuan ingin dicapai pada pencarian. - Simpul sekarang (current node) adalah simpul terbaik sebelumnya dipilih dan menjadi titik acuan untuk membangkitkan simpul tetangganya (adjacent). - Simpul tetangga (neighbor node) adalah simpul-simpul bertetangga current node. - Open list adalah tempat menyimpan data simpul diakses dari simpul asal (source node) atau dari tetangga simpul sekarang (current node) belum pernah berada di open list maupun closed list. - Closed list adalah tempat menyimpan simpul pernah menjadi simpul sekarang (current node). - Came from adalah tempat menyimpan data ketetanggaan dari suatu simpul, misalnya y came from x artinya neighbor node y dari current node x - Walkability adalah sebuah atribut menyatakan apakah sebuah simpul dapat atau tidak dapat dilalui oleh current node f(x) = g(x) + h(x) (1) Dalam persamaan 1, g(x) adalah biaya sebenarnya (actual cost), biasanya berupa jarak pernah ditempuh. Tapi dalam kasus tertentu, g(x) dapat berupa penjumlahan antara jarak biaya medan (terrain cost). Sedangkan h(x) adalah biaya heuristiknya (heuristic cost), biasanya berupa perkiraan jarak dari simpul sekarang (current node) ke simpul tujuan (destination node). Dan f(x) adalah total biaya, jumlah dari biaya sebenarnya dan biaya heuristik. Seperti ditunjukkan dalam persamaan 1, algoritma ini menggunakan fungsi biaya heuristik simpul x untuk menentukan urutan akan melintasi dalam prioritas antrian[3]. Fungsi biaya dapat dibagi menjadi dua bagian, yaitu fungsi biaya jalan terakhir dan fungsi biaya jalan masa depan[3]. 3. Pembahasan 3.1 Gambaran Umum Sistem Aplikasi akan dibuat diberi nama angkot-finder. Angkot-Finder merupakan aplikasi mobile berbasis android berguna untuk memberikan informasi kepada pengguna mengenai jalur maupun informasi angkutan kota atau sering disebut angkot. Dengan mengimplementasikan Artificial Intelligence pada aplikasi ini, aplikasi ini dapat memberikan hasil optimal berdasarkan jarak terpendek dan harga termurah. Metode digunakan pada saat pencarian jalur adalah algoritma A*.

Gambar 3.1 Gambaran Umum Sistem Pada gambar 3.1, terlihat bagaimana cara kerja aplikasi. Pada saat pengguna ingin menggunakan aplikasi angkot-finder, Pengguna harus megaktifkan internet terlebih dahulu. Setelah itu, pengguna bisa memilih jalan atau tempat diinginkan sebagai titik awal dan titik tujuan ingin dicapai. Aplikasi ini kemudian akan mengirimkan data dimasukkan oleh pengguna dari Smartphone android ke server. Server akan mengolah data dikirimkan dan hasilnya akan dikirim kembali ke Smartphone android pengguna. 3.2 Skema Aplikasi Skema umum aplikasi akan dibangun dapat dilihat pada gambar di bawah ini : Gambar 3.2 Skema Aplikasi Angkot-Finder Beberapa penjelasan mengenai skema di atas adalah : 1. Pengguna memilih nama jalan atau tempat diinginkan sebagai titik awal dan titik tujuan ingin dicapai. 2. Masukan diterima akan dikirim oleh aplikasi ke server. 3. Server mengolah data dikirim oleh aplikasi menginplementasikan data-data ada pada database. 4. Hasil dari pengolahan data di server akan dikirim kembali dan ditampilkan pada Smartphone dalam bentuk string berupa informasi mengenai angkot harus digunakan. 3.3 State space - Pada pencarian, menjadi state adalah simpul/node pada graf mempresentasikan jalan dilalui angkot. - Karena alternatif next-state mungkin dipilih itu dihasilkan oleh pemilihan angkot, maka dalam permasalahan ini angkot dapat berperan seperti operator penghasil alternatif next-state. - Karena target ingin dicapai adalah tarif perjalanan semurah mungkin, maka dapat dirancang fungsi evaluasi sebagai berikut. Biaya sebenarnya (actual cost) = g(n) = nilai tarif ketika menggunakan angkot tertentu. Biaya perkiraan (estimation cost) = h(n) = estimasi tarif pada sisa perjalanan masih ada. Jika target point/node ada pada rute angkot telah dipilih, h(n) = 0. Jika tidak, h(n) = tarif angkot terakhir dinaiki + (sisa jarak / total jarak tempuh angkot) x tarif angkot. Biaya total = f(n) = g(n) + h(n). - Untuk mendapatkan target ingin dicapai adalah jarak perjalanan sedekat mungkin, maka dapat dirancang fungsi evaluasi sebagai berikut. Biaya sebenarnya (actual cost) = g(n) = jarak telah dicapai hingga node/point tertentu.

Biaya perkiraan (estimation cost) = h(n) = estimasi jarak dari node/point terakhir hingga ke tujuan. Biaya total = f(n) = g(n) + h(n). 3.4 Algoritma Pencarian Jalur Pada aplikasi dibuat, algoritma pencarian jalur menggunakan algoritma A*. Algoritma A* adalah algoritma Best First Search menggabungkan Uniform Cost Search Greedy Best-First Search[2]. Ya Tidak Tidak Ya Gambar 3.4 Alur pencarian jalur menggunakan algoritma A* Beberapa penjelasan mengenai alur pencarian pada gambar 3.4 : 1. Mencari angkot awal dan simpul tetangga dari node awal dimasukkan oleh pengguna. 2. Melakukan pengulangan syarat awal tidak sama tujuan maka akan mebandingkan tarif dari angkot didapat dari proses sebelumnya, jika awal sama tujuan maka proses perulangan selesai dan akan mendapatkan hasil. 3. Setelah membandingkan tarif, angkot memiliki tarif paling murah, akan dimasukkan ke dalam hasil, node tetangganya akan menjadi asal untuk pencarian angkot berikutnya. 4. Angkot awal belum masuk ke hasil di masukkan ke dalam open list untuk dibandingkan angkot di dapat dalam pencarian berikutnya. Tabel 3.1 Pengujian white box pencarian jalur berdasarkan harga dan jarak Kasus dan Hasil Uji (Data Normal) Data Yang Masukkan Berdasarkan Harga Berdasarkan Jarak Bumi Asri Residence 04. Abdul Muis Elang Tarif 04. Abdul Muis Elang Jl. Aksan : 3.500 Tarif : 3.500 Total Tarif : Rp 7.000 Total Tarif : Rp 7.000 Bumi Asri Residence 34. Sadang Serang Caringin 34. Sadang Serang Jl. Babakan Tarif : Rp 4.500 Caringin Tarif : Rp 4.500 Ciparay Total Tarif : Rp 8.000 Total Tarif : Rp 8.000 Bumi Asri 21. Ciroyom Cikudapateuh 27. Cijerah Ciwastra Residence Tarif : Rp 4.000 Derwati Tarif : Rp 4.500 Jl. BKR 35. Cibaduyut Karang Total Tarif : Rp 7.500 Setra Tarif : Rp 4.500 Total Tarif : Rp 12.500 Pengamatan Kesimpulan Bumi Asri

Residence Jl. Sudirman Total 23. Sederhana Cijerah Total Tarif : Rp 7.000 Data masukkan dari tabel 3.1 di masukkan ke dalam tabel 3.2 di bawah untuk dilihat optimasi pencarian jalur angkot berdasarkan jarak dan harga. Tabel 3.2 Pengujian terhadap optimasi pencarian jalur angkot Pengujian Menampilkan informasi jalur Informasi jalur angkot direkomendasikan Informasi Berdasarkan jarak dan harga angkot Benar Salah Optimal Tidak 1 2 3 4 Keterangan untuk tabel 4.4 : - Pengujian 1 : Bumi Asri Residence Jl. Aksan - Pengujian 2 : Bumi Asri Residence Jl. Babakan Ciparay - Pengujian 3 : Bumi Asri Residence Jl. BKR - Pengujian 4 : Bumi Asri Residence Jl. Sudirman 4.Kesimpulan Berdasarkan dari hasil pengujian dan analisan pada bab iv dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Aplikasi angkot-finder dibangun sudah berhasil menampilakn info mengenai jalur dan angkot harus digunakan. 2. Pencarian jalur mengimplementasikan algoritma A* berjalan cukup baik. 3. Aplikasi mampu memberikan rekomendasi jalur dan angkot harus digunakan untuk sampai ke tujuan berdasarkan harga. 4. Aplikasi mampu memberikan rekomendasi jalur dan angkot harus digunakan untuk sampai ke tujuan berdasarkan jarak meskipun dari segi harga masih belum optimal.dari hasil pengujian dilakukan, performa aplikasi bergantung pada trafik jaringan provider digunakan oleh smartphone dan trafik jaringan pada server. Semakin padat trafik jaringan maka semakin menurun performa aplikasi, begitu pula sebaliknya DAFTAR PUSTAKA [1] Kuntara, I, Ridha, M, Sabran, K.U. (2014). Best price algortihm in finding routes based on unconventional public transportation : Indonesian suburban regions. Cyber and IT Service Management (CITSM), 75-77. [2] Suyanto, (2007) Artificial Intelligence Searching, Reasoning, Planning dan Learning, Bandung : INFORMATIKA. [3] S. Rabin, (2000) A* Speed Optimizations. In Game Programming Gems, edited by Mark Deloura. Hingham, M A : Charles River Media.