Simulasi Pencarian Rute Terpendek Bagi Pengguna. Transportasi Bus Trans Jakarta Indonesia

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

Aplikasi Teori Graf dalam Optimasi Pembangunan Trayek Transjakarta

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN, DAN ANALISIS DATA

Penerapan Exhaustive Search dan Algoritma A Star untuk Menentukan Rute Terbaik dari KRL Commuter Line dan Bus Transjakarta

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

Halte yang dilalui bus Transjakarta koridor 1 adalah:

PENDAHULUAN. Pada umumnya, manusia merupakan makhluk sosial dimana mereka selalu

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM Spesifikasi Perangkat Keras dan Piranti Lunak

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

Analisis Pengimplementasian Algoritma Greedy untuk Memilih Rute Angkutan Umum

IMPLEMENTASI ALGORITMA GENERATE AND TEST PADA PENCARIAN RUTE TERPENDEK

Perbandingan Algoritma Dijkstra dan Algoritma Floyd-Warshall dalam Penentuan Lintasan Terpendek (Single Pair Shortest Path)

Kertas Kerja Audit Auditee : BLU Transjakarta

SIMULASI ALGORITMA A* UNTUK MENYELESAIKAN PATHFINDING

BAB I PENDAHULUAN. Masalah lintasan terpendek berkaitan dengan pencarian lintasan pada graf

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

BAB I PENDAHULUAN. yang juga diterapkan dalam beberapa kategori game seperti real time strategy

PENERAPAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND DALAM MENENTUKAN RUTE TERPENDEK UNTUK PERJALANAN ANTARKOTA DI JAWA BARAT

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. 3.1 Gambaran Umum BLU TransJakarta Busway

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

Penentuan Rute Belanja dengan TSP dan Algoritma Greedy

Penentuan Lintasan Terbaik Dengan Algoritma Dynamic Programming Pada Fitur Get Driving Directions Google Maps

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

Penghematan BBM pada Bisnis Antar-Jemput dengan Algoritma Branch and Bound

LOKASI MIX TRAFFIC PADA KORIDOR BUSWAY

ALGORITMA PENCARIAN SIMPUL SOLUSI DALAM GRAF

VARIASI PENGGUNAAN FUNGSI HEURISTIK DALAM PENGAPLIKASIAN ALGORITMA A*

BAB III GAMBARAN UMUM BADAN LAYANAN UMUM

NILAI WAKTU PENGGUNA TRANSJAKARTA

BAB I PENDAHULUAN. ekonomi, sosial, dan budaya suatu bangsa (L. A. van Mhanoorunk, 2011). Atas

Penerapan strategi BFS untuk menyelesaikan permainan Unblock Me beserta perbandingannya dengan DFS dan Branch and Bound

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

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

METODE BRANCH AND BOUND UNTUK MENEMUKAN SHORTEST PATH

Bab IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Berikut adalah data kedatangan yang didapat dari pihak manajemen (Tabel yang lebih

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

APLIKASI PENCARIAN RUTE JALUR BUS TRANS SEMARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA

Analisis Beberapa Algoritma dalam Menyelesaikan Pencarian Jalan Terpendek

Aplikasi Graf pada Persoalan Lintasan Terpendek dengan Algoritma Dijkstra

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

Penerapan Search Tree pada Penyelesaian Masalah Penentuan Jalur Kota Terpendek.

Penerapan Pohon dengan Algoritma Branch and Bound dalam Menyelesaikan N-Queen Problem

Aplikasi Algoritma Greedy untuk Pergerakan Musuh pada Permainan Pac-Man

Penyelesaian Permainan Sliding Puzzle 3x3 Menggunakan Algoritma Greedy Dengan Dua Fungsi Heuristik

Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi

Aplikasi Graf Berbobot dalam Menentukan Jalur Angkot (Angkutan Kota) Tercepat

Pengembangan Teknik Pencarian Optimal Menggunakan Algoritma Generate and Test dengan Diagram Precedence (GTPRE)

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

BAB I: PENDAHULUAN Latar Belakang.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Dalam mengevaluasi travel time dan headway, tidak akan terlepas dari

Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi

Aplikasi dan Analisis Algoritma BFS dan DFS dalam Menemukan Solusi pada Kasus Water Jug

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

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

Aplikasi Algoritma Greedy pada Optimasi Pelaksanaan Misi dalam Permainan Assassins Creed : Revelations

PENENTUAN JALUR ALTERNATIF UNTUK MENGHINDARI KEMACETAN LALU LINTAS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA (Studi Kasus: Simpang Empat Waspada Medan)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

UNNES Journal of Mathematics

Tujuan Instruksional

Penerapan Graf pada Peta Jaringan Transjakarta (Moda Transportasi Bis di DKI Jakarta)

Penggunaan Program Dinamis untuk Penyelesaian Persoalan Jalan Terpendek pada Jalan-Jalan di Jakarta

Pencarian Lintasan Terpendek Pada Aplikasi Navigasi Menggunakan Algoritma A*

Penentuan Rute Terbaik pada Permainan Taxi Rider

Aplikasi Branch and Bound Pada Pencarian Jalan Pada Software Navigasi

Penerapan Algoritma Branch and Bound untuk Penentuan Jalur Wisata

PERANCANGAN APLIKASI SISTEM INFORMASI PEMETAAN TRAYEK ANGKUTAN UMUM DI KOTAMADYA MEDAN SKRIPSI FERRY TM SILABAN

PENJADWALAN JALUR BUS DALAM KOTA DENGAN ALJABAR MAX-PLUS

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS BERBASIS WEB UNTUK MENENTUKAN JARAK TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA (Studi Kasus : Plaza / Mall Dikota Medan)

PENCARIAN RUTE TERPENDEK ANGKUTAN UMUM MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA BERBASIS WEBGIS (STUDI KASUS DINAS PERHUBUNGAN KOTA BATAM)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1.2 Perumusan Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN UKDW

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

ANALISA KEBUTUHAN WAKTU PADA PROSES PENYELESAIAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM

Penentuan Jarak Terpendek dan Jarak Terpendek Alternatif Menggunakan Algoritma Dijkstra Serta Estimasi Waktu Tempuh

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Algoritma Branch & Bound untuk Optimasi Pengiriman Surat antar Himpunan di ITB

Analisis Penggunaan Algoritma Backtracking dalam Penjadwalan Kuliah

PERBANDINGAN ALGORITMA BFS DAN DFS DALAM PEMBUATAN RUTE PERJALANAN OBJEK PERMAINAN 2 DIMENSI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

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

Penerapan Algoritma Greedy dan Backtrackng Dalam Penyelesaian Masalah Rubik s Cube

BAB 2 LANDASAN TEORI. untuk menghasilkan tujuan bersama dengan menerima input dan menghasilkan output

UJM 3 (1) (2014) UNNES Journal of Mathematics.

BAB I PENDAHULUAN DKI Jakarta memiliki jumlah penduduk jiwa. Menurut dinas

1-1.

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Umum. Indonesia, telah banyak mengalami perkembangan yang pesat dalam

Breadth/Depth First Search. Bahan Kuliah IF2211 Strategi Algoritmik Oleh: Rinaldi Munir Update: Masayu Leylia Khodra 22 September 2013

Pencarian Jalur Terpendek dengan Menggunakan Graf dan Greedy dalam Kehidupan Sehari-hari

SISTEM APLIKASI PENENTUAN RUTE TERPENDEK PADA JARINGAN MULTI MODA TRANSPORTASI UMUM MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA

Branch and Bound untuk Rute Terpendek Tur Pengenalan Labtek V Gedung Benny Subianto Chita Najmi Nabila /

Menentukan Titik Evakuasi Selanjutnya bagi Sekelompok Regu Tim SAR dengan Algoritma Branch and Bound

PENYUSUNAN JADWAL PRAKTIKUM MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE BEST FIRST SEARCH ABSTRAK

BAB I PENDAHULUAN. yaitu angkutan/kendaraan pribadi dan angkutan umum atau publik.

PENERAPAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL A* PADA MOBILE NAVIGATION SYSTEM

Aplikasi Teori Graf dalam Pencarian Jalan Tol Paling Efisien

Pelacakan dan Penentuan Jarak Terpendek terhadap Objek dengan BFS (Breadth First Search) dan Branch and Bound

APLIKASI METODE DJIKSTRA PADA SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN JALUR TRANSPORTASI MENGGUNAKAN TEKNOLOGI GIS

Penerapan Algoritma Greedy dan Breadth First Search pada Permainan Kartu Sevens

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

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

Transkripsi:

Novie Theresia Br. Pasaribu dan Ratnadewi Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Kristen Maranatha, Bandung Abstract Traffic jams occur in the capital city of Jakarta. The price increase of fuel, daily tasks/activities demand that everyone have fast journey with economical cost, and save energy. The Jakarta s residents then make use of Trans Jakarta Bus Indonesia (Bus Way) facility as one solution to get faster transportation, comfortable seats, and economical cost. This research proposes the design and simulation realization of searching the shortest route for the Trans Jakarta Bus Indonesia by using a combination of Iterative Deepening (ID) and Djikstra Algorithm. It is expected that the busway commuters can choose the right route to reach their destination with cost-effective travels. ID Algorithm is a searching algorithm which expands all possible routes from the initial to the final state. Djikstra Algorithm is a searching algorithm of the solution value that considers distance depending on the smallest cost (the shortest path). The shortest route searching simulation using the combination of ID and Djikstra Algorithm has successfully been recognized. By using 12 testing samples of the various traveling cases, the researchens notice the average processing time of this application, namely 0.733 second. The simulation program gives the information of the shortest route, most efficient cost, and best public facilities for the bus way commuters. Keywords: Simulation, the shortest route, Iterative Deepening Algorithm, Djikstra Algorithm. I. Pendahuluan Kemacetan lalu lintas yang terjadi selama melakukan suatu perjalanan darat, harga Bahan Bakar Minyak (BBM) yang melonjak dan beban pekerjaan/ aktifitas yang semakin meningkat, menuntut setiap orang untuk dapat melakukan suatu perjalanan lebih cepat, hemat biaya dan hemat tenaga. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu cara untuk menanggulangi permasalahan tersebut, agar dalam mencapai suatu tempat dengan menggunakan transportasi darat bisa lebih cepat, dengan cara mencari lintasan terpendek dari tempat asal ke tempat tujuan. Bagi penduduk DKI Jakarta, dengan disediakannya fasilitas transpostasi darat Bus Trans Jakarta Indonesia merupakan salah satu solusi yang diharapkan bisa memberikan jasa angkutan yang lebih cepat, nyaman dan biaya yang terjangkau bagi warga Jakarta. Penelitian ini melakukan perancangan dan realisasi simulasi pencarian rute terpendek bagi pengguna transportasi bus Trans Jakarta Indonesia dengan menggunakan kombinasi Algoritma ID dan Algoritma Djikstra. Pembukaan pohon pencarian diselesaikan setiap tingkat dengan Algoritma ID, kemudian prinsip perhitungan jarak lintasan dengan menggunakan Algoritma Dijktra dan program direalisasikan dengan menggunakan Microsoft Visual C++. 12

(Novie Theresia Br. Pasaribu dan Ratnadewi) II. Tinjauan Pustaka 2.1 Algoritma Iterative Deepening [1,2,5] Algoritma ID adalah algoritma gabungan dari Breadth-First Search (BFS) dan Depth-First Search (DFS). Prinsip dasar dari Algoritma ID adalah mengunjungi simpul-simpul dengan teknik BFS, namun terdapat batas kedalaman yang semakin lama semakin bertambah sampai ditemukannya simpul solusi. Gambar 1 merupakan contoh pengolahan pohon pencarian pada proses ID hingga kedalaman level tiga. Gambar 1 Pohon Pencarian dengan Iterative Deeping hingga Level 3 2.2 Algoritma Djikstra [2,3,5] Algoritma Djikstra adalah algoritma yang digunakan untuk mencari lintasan terpendek pada sebuah graf berarah. Algoritma Djikstra merupakan salah satu varian dari Algoritma Greedy, yaitu salah satu bentuk algoritma populer dalam pemecahan persoalan yang terkait dengan masalah optimasi. Sifatnya sederhana (straightforward) sesuai dengan artinya yang secara harfiah yaitu tamak atau rakus. Algoritma Djikstra hanya memikirkan solusi terbaik yang akan diambil pada setiap langkah tanpa memikirkan konsekuensi kedepan. III. Metode Penelitian Adapun metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2 : Studi Literatur Analisa Kebutuhan Sistem Perancangan Aplikasi Simulasi Pencarian Rute Terpendek Implementasi Aplikasi Simulasi Pencarian Rute Terpendek Gambar 2 Metode Penelitian Pengujian Aplikasi Simulasi Pencarian Rute Terpendek 13

Zenit Volume 1 Nomor 1 April 2012 IV. Hasil Dan Pembahasan 4.1 Diagram Alir Program Gambar 3 merupakan diagram alir program simulasi pencarian rute terpendek : START Tampilan Form Trans Jakarta Masukan : Halte Asal & Halte Tujuan Tekan Tombol Searching Proses Searching Pilihan Tampilan = Adjency = Distance = Transfer Halte = Clear Tekan Tombol Adjency Tekan Tombol Distance Tekan Tombol Transfer Halte Tekan Tombol Clear Tampilan Matriks Adj Tampilan Matriks Distance Tampilan Matriks T. Halte END Gambar 3 Diagram Alir Program Simulasi Pencarian Rute Terpendek Pada saat program pertama kali dijalankan, maka akan tampil Form Trans Jakarta. Masukan Halte Asal dan Halte Tujuan ke dalam program, kemudian tekan Tombol Searching. Pada proses searching, pencarian rute terpendek diawali dengan Algoritma ID dengan cara menghitung jumlah transfer halte yang ada dari halte asal dan pada halte tujuan. Pohon pencarian dibuka satu per satu setiap tingkat dari halte asal hingga ke halte tujuan. Setelah semua kemungkinan jalur yang dibuka oleh Algoritma ID, semua keadaan ini disimpan. Kemudian Algoritma Djikstra mulai menghitung jarak yang diperoleh dari halte asal ke tujuan. Semua kalkulasi jarak yang diperoleh dari Algoritma Djikstra, diambil jumlah jarak yang terkecil (terpendek) dari Halte Asal menuju Halte Tujuan, kemudian ditampilkan ke layar beserta informasi yaitu kalkulasi jarak, harga tiket, dan fasilitas umum yang ada pada halte tujuan. 14

(Novie Theresia Br. Pasaribu dan Ratnadewi) 4.2 Tampilan Antarmuka Program Gambar 4 adalah tampilan program setelah dimasukan halte asal dan halte tujuan dan ditekan tombol searching, kemudian jika tombol adjency, tombol distance serta tombol transfer halte ditekan. Harga tiket Total jarak tempuh Jalur yang ditempuh Informasi fasilitas umum terdekat dengan halte tujuan Gambar 4 Tampilan Program Simulasi Gambar 5 memperlihatkan peta perjalanan sesungguhnya, yaitu gambar peta Transportasi Trans Jakarta Indonesia yang diambil pada 2 Juni 2007 pukul 13.22 WIB. Tabel I merupakan keterangan koridor Trans Jakarta Indonesia. 15

Zenit Volume 1 Nomor 1 April 2012 Gambar 5 Peta Trans Jakarta Tabel I Keterangan Koridor Trans Jakarta Indonesia Koridor Ditandai dengan Warna Keterangan 1 Merah Terminal Blok M - Stasiun Kota Jakarta 2 Biru Muda Terminal Pulo Gadung - Harmoni Central Busway 3 Kuning Terminal Kali Deres - Pasar Baru 4 Hijau Dukuh Atas - Terminal Pulo Gadung 5 Oranye Ancol - Terminal Kampung Melayu 6 Coklat Ragunan - Laturharhary 7 Merah Muda Terminal Kampung Melayu - Kampung Rambutan 16

(Novie Theresia Br. Pasaribu dan Ratnadewi) Hubungan koridor ke koridor dalam rute Trans Jakarta disediakan transfer halte. Pada beberapa koridor terdapat transfer halte yang mempunyai dua muka atau yang dinamakan halte skywalk. Hal ini maksudnya dalam satu transfer halte, pengguna busway dapat berpindah tempat untuk melanjutkan perjalanan ke koridor selanjutnya (proses ini terjadi di dalam satu gedung). Sebagai contoh Halte Dukuh Atas 1 dan Dukuh Atas 2 di koridor 1, Halte Senen dan Halte Senen Sentral di koridor 2, Halte Matraman 1 dan Matraman 2 di koridor 4. Gambar 6 merupakan visualisasi model sebenarnya terhadap lokasi penempatan koridor yang didalam koridor terdapat halte transfer dan beberapa diantaranya menyediakan halte fasilitas skywalk. Gambar 6 Pemodelan Tujuh Koridor Busway 4.3 Pengujian Program Kombinasi dari Algoritma ID dan Algoritma Dijkstra dapat digunakan untuk melakukan simulasi pencarian rute terpendek, dengan melakukan pengujian program disertai contoh sebagai berikut (Gambar 7). Misalkan pada tampilan utama program dimasukan Halte Asal : Stasiun Kota Jakarta (koridor 1) dan Halte Tujuan : Pasar Jatinegara (koridor 5). Gambar 7 Contoh Pengujian Tampilan Program Simulasi 17

Zenit Volume 1 Nomor 1 April 2012 Algoritma ID memulai proses dari halte Asal : Stasiun Kota Jakarta dibuka pohon pencarian transfer halte yang satu koridor dengan halte asal yaitu : Harmoni dan Dukuh Atas1. Kemudian dilanjutkan lagi pencarian solusi dari level per level dimulai dari level 1, 2, 3 dan seterusnya, pada halte transfer yang satu koridor dengan halte tujuan. Setelah semua jalur tersedia, dengan menggunakan Algoritma Djikstra dicari rute yang memiliki biaya yang paling kecil (jarak terpendek). Rute perjalanan dari Stasiun Kota Jakarta ke Pasar Jatinegara pada Gambar 8 : Halte Asal 3320 SK 8010 HR DA1 2700 850 1308 0 PC JD DA2 3206 SN 2748 2916 MT2 3550 MT1 0 3150 PJ Halte Tujuan Gambar 8 Rute Perjalanan dari Stasiun Kota Jakarata ke Pasar Jatinegara Keterangan : SK Stasiun Kota (Halte Asal) Jakarta HR Harmoni DA1 Dukuh Atas 1 SN Senen PC Pecenongan JD Juanda DA2 Dukuh Atas 2 MT1 Matraman 1 MT2 Matraman 2 PJ Pasar Jatinegara (Halte Tujuan) Terdapat empat jenis kemungkinan rute yang terbentuk dari Stasiun Kota Jakarata ke Pasar Jatinegara : SK - HR - SN - MT1 - PJ = 12.720 km SK - HR - PC - SN - MT1 - PJ = 14.076 km SK - HR - JD - SN - MT1 - PJ = 14.076 km SK - DA1 - DA2 - MT2 - MT1 - PJ = 14.076 km Dari hasil searching, maka diperoleh rute terpendek dari Stasiun Kota Jakarta ke Pasar Jatinegara yang memiliki biaya terkecil adalah : Stasiun Kota - Harmoni - Senen - Matraman 1 - Pasar Jatinegara dengan total jarak tempuh 12.720 km. 18

(Novie Theresia Br. Pasaribu dan Ratnadewi) 4.4 Hasil Analisis Pengujian Program Simulasi pencarian rute terpendek bagi pengguna Transportasi Trans Jakarta Indonesia dengan kombinasi Algoritma ID dan Algoritma Djikstra, telah diuji pada beberapa keadaan dan dihitung waktu pemrosesan program simulasi (Tabel II). Tabel II Tabel Data pengamatan hasil pengujian program simulasi Gambar Koridor Koridor Halte Hasil Simulasi Asal Tujuan Asal Tujuan Rute Tempuh Jarak Tempuh Waktu Pemrosesan Blok M - 1 4 Terminal Utan Dukuh Atas - Blok M Kayu Matraman - 9.250 km 0,7 detik Utan Kayu Terminal Pulo Gadung - 2 6 Terminal Dukuh Atas - Ragunan Pulo Gadung Ragunan 22.201 km 0,7 detik Stasiun Stasiun Kota Jakarta - Kota Pasar Harmoni - Senen - 1 5 12.720 km 0,7 detik Jakarta Jatinegara Pasar Jatinegara Terminal Kalideres - 3 2 Terminal Harmoni - Senen - Istiqlal Kalideres Istiqlal 23.666 km 0,7 detik 4 2 Halimun Kwitang Halimun - Dukuh Atas 2 - Dukuh Atas 1-7.740 km 0,7 detik Harmoni - Kwitang 3 5 Jembatan Baru - Matraman 1 - Pasar Jatinegara Jembatan Pasar Harmoni - Senen - Baru Jatinegara Senen Sentral - 24.100 km 0,8 detik Ancol - Senen Sentral - 5 7 Ancol Bidara Matraman 1 - Cina Kampung Melayu - 13.751 km 0,7 detik Bidara Cina 19

Zenit Volume 1 Nomor 1 April 2012 Tabel II Tabel Data pengamatan hasil pengujian program simulasi (lanjutan) Gambar Koridor Koridor Halte Hasil Simulasi Asal Tujuan Asal Tujuan Rute Tempuh Jarak Tempuh Waktu Pemrosesan 4 7 Manggarai Manggarai - Kampung Melayu - Cawang Otista Cawang Matraman 1 - Otista Matraman 2-7.150 km 0,8 detik 1 7 Karet BNN Karet - Dukuh Atas 1 - Dukuh Atas 2 - Matraman 2 - Matraman 1 - Kampung Melayu - BNN 11.185 km 0,8 detik Galur - Senen - Matraman 1-3 7 Indosiar PGC Kampung Melayu - (Cililitan) Gelanggang Remaja 16.556 km 0,7 detik 6 7 Latuharhary Latuharhary - Dukuh Atas 2 - Kampung Melayu - Pasar Kramat Jati Pasar Matraman 2 - Kramat Jati Matraman 1-13.900 km 0,8 detik 6 6 Latuharhary Depkes Latuharhary - Setia Budi Utara - Kuningan Madia Aini - Karet Kuningan - GOR Sumantri - Depkes 3.351 km 0,7 detik Rata - rata Waktu Pemrosesan Program 0,73 detik Dari 12 sampel data yang mewakili beberapa keadaan diperoleh waktu rata-rata pemrosesan program 0,733 detik. Program simulasi dapat mencari rute terpendek dari halte asal dan halte tujuan yang berbeda koridor maupun berada pada koridor yang sama, dikarenakan dari semua kemungkinan rute yang diperoleh dibandingkan dengan dan dicari rute yang memiliki biaya terkecil. V. Simpulan dan Saran 5.1 Simpulan Berdasarkan pengujian dan analisis terhadap program simulasi yang telah dibuat, maka dapat disimpulkan beberapa hal : 1. Program simulasi pencarian rute terpendek dengan menggunakan Algoritma Iterartive Deepening dan Dijkstra telah selesai dirancang dan direalisasikan. 2. Waktu rata-rata pemrosesan program dari 12 sampel yang telah dilakukan dengan berbagai variasi perjalanan adalah 0,733 detik. Pemrosesan program aplikasi busway yang cepat ini, bisa menghemat waktu bagi pengguna busway untuk mencari informasi. 3. Program simulasi ini memberikan informasi rute terpendek, biaya, jarak, fasilitas umum terdekat, yang bermanfaat bagi pengguna busway. 20

(Novie Theresia Br. Pasaribu dan Ratnadewi) 5.2 Saran Berikut beberapa saran yang perlu untuk perbaikan program simulasi ini : 1. Program simulasi ini dikembangkan menjadi aplikasi yang dapat digunakan pada ponsel, sehingga dapat diakses oleh siapa saja dan dimana saja. 2. Dilakukan perbandingan pencarian rute terpendek dengan menggunakan algoritma yang lain, seperti : A-Star (A*). Daftar Pustaka Darmawan, Aan dan Theresia, Novie. 2006. Diktat Pengantar Sistem Cerdas. Teknik Elektro. UKM. Munir, Rinaldi. 2007. Diktat Kuliah IF2251 Strategi Algoritmik. Program Studi Teknik Informatika. STEI ITB. Prijono, Agus dan Marcus, Teddy. 2006. Struktur Data. Informatika. Bandung. Raharjo, Budi. 2007. Pemograman C ++. Informatika Bandung. Russel, Stuart J and Norvig, Peter. 2003. Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasi). Graha Ilmu. Yogyakarta. 21