Pengembangan Teori Graf dan Algoritma Prim untuk Penentuan Rute Penerbangan Termurah pada Agen Penyusun Perjalanan Udara Daring

dokumen-dokumen yang mirip
Pengaplikasian Graf dalam Menentukan Rute Angkutan Kota Tercepat

Penerapan Travelling Salesman Problem dalam Penentuan Rute Pesawat

Aplikasi Pohon dan Graf dalam Kaderisasi

Penggunaan Algoritma Dijkstra dalam Penentuan Lintasan Terpendek Graf

Pengaplikasian Graf dan Algoritma Dijkstra dalam Masalah Penentuan Pengemudi Ojek Daring

Aplikasi Pewarnaan Graf Pada Pengaturan Warna Lampu Lalu Lintas

Aplikasi Shortest Path dengan Menggunakan Graf dalam Kehidupan Sehari-hari

Aplikasi Teori Graf dalam Permainan Instant Insanity

Aplikasi Algoritma Dijkstra dalam Pencarian Lintasan Terpendek Graf

Aplikasi Pewarnaan Graf pada Penjadwalan Pertandingan Olahraga Sistem Setengah Kompetisi

Penerapan Teori Graf untuk Menentukan Tindakan Pertolongan Pertama pada Korban Kecelakaan

Penerapan Algoritma Prim dan Kruskal Acak dalam Pembuatan Labirin

TEORI GRAF DALAM MEREPRESENTASIKAN DESAIN WEB

Analisa Lalu Lintas dan Keamanan di Kota Bandung dengan Penerapan Teori Graf dan Pohon

Perancangan Rute Kunjungan Terpendek ke Objek- Objek Wisata di Jakarta dengan Menggunakan Algoritma Prim

Penerapan Graf dalam Pemetaan Susunan DNA

Implementasi Graf dalam Penentuan Rute Terpendek pada Moving Object

Penerapan Pohon Keputusan pada Penerimaan Karyawan

Permodelan Pohon Merentang Minimum Dengan Menggunakan Algoritma Prim dan Algoritma Kruskal

PEWARNAAN GRAF SEBAGAI METODE PENJADWALAN KEGIATAN PERKULIAHAN

Penerapan Graf pada PageRank

Aplikasi Graf pada Fitur Friend Suggestion di Media Sosial

Penerapan Graf dalam Algoritma PageRank Mesin Pencari Google

I. PENDAHULUAN. Gambar 1: Graf sederhana (darkrabbitblog.blogspot.com )

Algoritma Brute-Force dan Greedy dalam Pemrosesan Graf

Algoritma Prim sebagai Maze Generation Algorithm

Aplikasi Graf pada Penentuan Jadwal dan Jalur Penerbangan

Menyelesaikan Topological Sort Menggunakan Directed Acyclic Graph

Aplikasi Shortest Path dalam Strategy Game Mount & Blade: Warband

Representasi Hierarki Kebutuhan Maslow Menggunakan Teori Graf

Penerapan Pewarnaan Graf dalam Perancangan Lalu Lintas Udara

Aplikasi Pohon Merentan Minimum dalam Menentukan Jalur Sepeda di ITB

Penerapan Algoritma Branch and Bound pada Penentuan Staffing Organisasi dan Kepanitiaan

Aplikasi Teori Graf dalam Penggunaan Cairan Pendingin pada Proses Manufaktur

Aplikasi Algoritma Prim dalam Penentuan Pohon Merentang Minimum untuk Jaringan Pipa PDAM Kota Tangerang

Penerapan Algoritma Greedy untuk Memecahkan Masalah Pohon Merentang Minimum

Aplikasi Graf Berarah Pada Item Dalam Game DOTA 2

Aplikasi Pohon Merentang Minimum dalam Rute Jalur Kereta Api di Pulau Jawa

Representasi Graf dalam Menjelaskan Teori Lokasi Industri Weber

I. PENDAHULUAN II. DASAR TEORI. Penggunaan Teori Graf banyak memberikan solusi untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi di dalam masyarakat.

Pengaplikasian Graf dalam Pendewasaan Diri

Aplikasi Graf dalam Rute Pengiriman Barang

Penggunaan Graf Semi-Hamilton untuk Memecahkan Puzzle The Hands of Time pada Permainan Final Fantasy XIII-2

Penerapan Graf dan Algoritma Prim dalam Perancangan Rute Wisata di Kota Tokyo yang Efisien

Penerapan Teori Graf dan Kombinatorik pada Teknologi Sandi Masuk Terkini

Penggunaan Graf dan Pohon Merentang Minimum dalam Menentukan Jalur Terpendek Bepergian di Negara-negara Asia Tenggara dengan Algoritma Prim

Pemanfaatan Directed Acyclic Graph untuk Merepresentasikan Hubungan Antar Data dalam Basis Data

SIMPLE 3D OBJECTS AND THEIR ANIMATION USING GRAPH

Aplikasi Graf dalam Formasi dan Strategi Kesebelasan Sepakbola

Graf Sosial Aplikasi Graf dalam Pemetaan Sosial

Graf dan Pengambilan Rencana Hidup

Aplikasi Teori Graf dalam Algoritma Pengalihan Arus Lalu Lintas

Pemanfaatan Algoritma Sequential Search dalam Pewarnaan Graf untuk Alokasi Memori Komputer

Aplikasi Graf dan Pohon Merentang untuk Pemilihan Kegiatan yang akan Dilakukan Seorang Individu

Penerapan Pewarnaan Graf dalam Alat Pemberi Isyarat Lalu Lintas

Aplikasi Graf untuk Penentuan Aksi Robot Sepak Bola (Robosoccer)

PENERAPAN GRAF DAN POHON DALAM SISTEM PERTANDINGAN OLAHRAGA

I. PENDAHULUAN. Gambar 1. Contoh-contoh graf

Penerapan Pewarnaan Graf pada Permainan Real- Time Strategy

Pencarian Lintasan Terpendek Pada Aplikasi Navigasi Menggunakan Algoritma A*

Pemanfaatan Pohon Biner dalam Pencarian Nama Pengguna pada Situs Jejaring Sosial

Penerapan Teori Graf dan Graf Cut pada Teknik Pemisahan Objek Citra Digital

Aplikasi Pewarnaan Graf untuk Sistem Penjadwalan On-Air Stasiun Radio

G r a f. Pendahuluan. Oleh: Panca Mudjirahardjo. Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut.

Aplikasi Graf pada Hand Gestures Recognition

Pendeteksian Deadlock dengan Algoritma Runut-balik

Penerapan Teori Graf dalam Pemetaan Sosial

Penerapan TSP pada Penentuan Rute Wahana dalam Taman Rekreasi

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

Pengelompokan Organisme Dengan Menggunakan Algoritma Kruskal

APLIKASI GRAF DALAM BISNIS TRAVEL BANDUNG-BOGOR

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

Aplikasi Teori Graf dalam Manajemen Sistem Basis Data Tersebar

Penerapan Graf pada Rasi Bintang dan Graf Bintang pada Navigasi Nelayan

Penyelesaian Teka-Teki Sudoku dengan Didasarkan pada Teknik Pewarnaan Graf

Asah Otak dengan Knight s Tour Menggunakan Graf Hamilton dan Backtracking

Perancangan Sistem Transportasi Kota Bandung dengan Menerapkan Konsep Sirkuit Hamilton dan Graf Berbobot

Aplikasi Graf dalam Merancang Game Pong

Penerapan Graf pada Database System Privilege

Aplikasi Graf dalam Pembuatan Game

Menentukan Arah Pukulan Terbaik dalam Pertandingan Bulutangkis Kategori Tunggal dengan Teori Graf Terbalik

TEORI GRAF UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER ILHAM SAIFUDIN PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK. Selasa, 13 Desember 2016

APLIKASI GRAF DALAM PEMBUATAN JALUR ANGKUTAN KOTA

Menghitung Pendapatan Mata Uang Digital Menggunakan Graf dan Rekursi

Menghitung Pendapatan Mata Uang Digital Menggunakan Graf dan Rekursi

Representasi Graf dalam Jejaring Sosial Facebook

Penggunaan Algoritma Greedy dalam Membangun Pohon Merentang Minimum

Penerapan Graf Terhubung untuk Menentukan Klasifikasi Sidik Jari

Aplikasi Graf Berarah dan Pohon Berakar pada Visual Novel Fate/Stay Night

Penggunaan Pohon Biner Sebagai Struktur Data untuk Pencarian

Kasus Perempatan Jalan

RANCANG BANGUN APLIKASI MINIMUM SPANNING TREE (MST) MENGGUNAKAN ALGORITMA KRUSKAL

Penerapan Graf Dalam File Sharing Menggunakan BitTorrent

Aplikasi Graf dalam Situs Jejaring Sosial

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

Penerapan Graf dalam Optimasi Jalur Penerbangan Komersial dengan Floyd-Warshall Algorithm

POLA PERMAINAN SEPAK BOLA DENGAN REPRESENTASI GRAF

Implementasi Graf pada Metode Crawling dan Indexing di dalam Mesin Pencari Web

Pencarian Lintasan Hamilton Terpendek untuk Taktik Safe Full Jungle Clear dalam Permainan League of Legends

Penerapan Algoritma A* dalam Penentuan Lintasan Terpendek

Transkripsi:

Pengembangan Teori Graf dan Algoritma Prim untuk Penentuan Rute Penerbangan Termurah pada Agen Penyusun Perjalanan Udara Daring Jeremia Kavin Raja Parluhutan / 13514060 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia 13514060@std.stei.itb.ac.id Abstrak Penggunaan aplikasi penyusun perjalanan udara daring sudah semakin diminati. Banyak orang yang mencari tiket penerbangan murah dengan cara menggunakan agen penyusun perjalanan udara daring. Tetapi, pada hari libur, banyak harga tiket penerbangan yang sangat mahal, terutama pada rute-rute sibuk. Hal ini menyebabkan sebagian orang mengeluarkan uang lebih banyak agar tetap bisa pergi ke tempst tujuan, ada juga yang membatalkan rencana perjalanannya karena harga tiket yang terlalu mahal. Banyak orang tidak mengetahui bahwa rute transit bisa jadi memiliki harga lebih murah daripada rute penerbangan langsung. Dengan teori graf dan modifikasi dari algoritma Prim, penulis membuat suatu algoritma yang bisa mencari rute manakah yang termurah, baik rute perjalanan langsung, maupun rute perjalanan transit. Kata Kunci Agen Perjalanan Daring, Algoritma Prim, Graf, Rute Termurah I. PENDAHULUAN Kecanggihan teknologi informasi saat ini membuat informasi dapat menyebar lebih cepat. Kini, kita merasa lebih mudah untuk mendapatkan informasi. Teknologi informasi yang berkembang pun semakin beragam. Salah satu teknologi informasi yang selalu berkembang ialah interconnected network atau yang biasa disebut dengan internet. Sekarang ini, internet semakin menjadi kebutuhan dasar manusia. Orang mencari-cari gadget tercanggih, operator internet tercepat, ISP (internet service provider) dengan bandwidth terbesar, dan masih banyak lagi untuk dapat menikmati kemudahan informasi melalui internet. Informasi yang didapatkan melalui internet sangatlah mempengaruhi kehidupan manusia. Banyak orang yang mencari informasi melalui internet. Salah satunya informasi penerbangan atau perjalanan udara. Semakin banyaknya penerbangan dan semakin murahnya harga tiket penerbangan membuat orang semakin banyak yang melakukan perjalanan udara. Dahulu banyak orang yang membeli tiket penerbangan melalui travel, agen perjalanan ataupun di kantor maskapai penerbangan itu sendiri. Dengan semakin canggihnya teknologi informasi, maskapai mulai memberlakukan pemesanan tiket melalui situs maskapainya sendiri. Tiket untuk penerbangan mulai berubah dari yang dahulunya tiket biasa menjadi electronic ticket (e-ticket). Penumpang tidak perlu membawa tiket ke dalam bandara untuk bisa menaiki penerbangan yang diinginkannya, tetapi hanya dengan membawa kode booking atau catatan perjalanan (flight itinerary), penumpang bisa menaiki penerbangan yang dia inginkan. Seiring berjalannya waktu, mulai muncul agen perjalanan daring. Beberapa fasilitas bisa kita dapatkan saat membeli melalui agen perjalanan daring. Salah satunya adalah membandingkan seluruh penerbangan yang ada dan mencari harga yang paling murah dari seluruh penerbangan pada rute tersebut. Gambar 1: Salah satu situs agen perjalanan dan penyusun perjalanan daring, traveloka.com (sumber: http://anekatempatwisata.com/wpcontent/uploads/2014/01/traveloka.jpg) Terkadang masalah sering muncul saat-saat liburan. Pada saat liburan, maskapai penerbangan akan menaikkan harga tiket untuk penerbangan pada rute-rute sibuk. Banyak orang yang akhirnya memilih mengeluarkan lebih banyak uang untuk membeli tiket penerbangan ke tempat tujuan mereka, namun banyak juga yang akhirnya tidak jadi berangkat dikarenakan harga tiket yang mahal. Tetapi, tidak banyak yang tahu bahwa transit di kota lain

akan lebih murah dibanding penerbangan langsung ke kota tujuan mereka, terutama di rute-rute sibuk pada saat liburan. Sebagai contoh, penerbangan Jakarta-Medan pada saat akhir bulan Desember biasanya memiliki harga termurah sekitar Rp2 juta. Tentunya orang-orang dari Jakarta yang ingin ke Medan tidak perlu membayar mahal apabila mereka mengetahui dan mau untuk membeli tiket penerbangan yang transit di kota lain. Sebagai contoh, penerbangan Jakarta-Pekanbaru pada saat akhir bulan Desember biasanya memiliki harga termurah sekitar Rp600.000,-. Kemudian, penerbangan Pekanbaru-Medan pada saat yang sama biasanya memiliki harga termurah sekitar Rp300.000,-. Apabila dijumlahkan harga tiket perjalanan Jakarta-Pekanbaru dan Pekanbaru-Medan, tentunya harga tersebut tidak akan semahal harga tiket penerbangan langsung Jakarta-Medan. Oleh karena itu, dengan adanya makalah ini, penulis berharap bahwa fitur-fitur yang terdapat pada aplikasi penyusun perjalanan udara daring yang sudah banyak saat ini dapat dikembangkan. Pengembangan pada aplikasi tersebut akan membuat aplikasi memiliki fitur dapat memperhitungkan dan mencari rute penerbangan termurah, baik penerbangan langsung maupun penerbangan transit, untuk melengkapi pilihan konsumen dalam memilih rute penerbangan termurah II. TEORI MENGENAI GRAF DAN ALGORITMA PRIM 2.1. Graf Graf adalah representasi objek-objek yang dinyatakan dengan noktah dan hubungan antarobjek yang dinyatakan dengan garis. Noktah tersebut disebut simpul atau node. Garis tersebut disebut sisi atau edge. Graf biasanya dinyatakan dengan G = (V,E), dimana V adalah himpunan tidak kosong dari simpul-simpul, dan E adalah himpunan sisi. Gambar 2: Contoh graf dengan 6 simpul dan 7 sisi (Sumber: https://id.wikipedia.org/wiki/berkas:6ngraf.svg) 2.2. Klasifikasi Graf Graf dapat diklasifikasi ke dalam beberapa jenis. Berdasarkan ada tidaknya gelang atau sisi ganda, graf dapat dibedakan menjadi graf sederhana dan graf taksederhana. Graf sederhana adalah graf yang tidak memiliki sisi ganda dan gelang. Graf tak-sederhana terbagi atas graf ganda dan graf semu. Graf ganda adalah graf yang memiliki sisi ganda. Graf semu adalah graf yang memiliki gelang. Berdasarkan jumlah simpul suatu graf, graf dapat dibedakan menjadi graf berhingga dan graf tak berhingga. Graf berhingga adalah graf yang jumlah simpulnya berhingga. Graf tak berhingga adalah graf yang jumlah simpulnya tidak berhingga. Berdasarkan arah sisi, graf dibedakan menjadi graf tak berarah dan graf berarah. Graf tak berarah adalah graf yag sisinya tidak mempunyai orientasi arah. Sementara, graf berarah adalah graf yang sisinya memiliki orientasi arah. Pada suatu sisi di graf berarah, simpul asal busur disebut simpul asal dan simpul yang ditunjuk oleh busur disebut simpul terminal. 2.3. Terminologi Graf Terdapat beberapa istilah yang digunakan dalam teori graf. 1. Bertetangga Dua simpul yang dihubungkan dengan sebuah sisi dapat dikatakan bertetangga 2. Bersisian Simpul-simpul yang terhubungkan dengan sisi e dapat dikatakan bersisian dengan e 3. Derajat Pada graf tak berarah, derajat suatu simpul adalah jumlah sisi yang bersisian dengan simpul tersebut. Pada graf berarah, derajat simpul v dinyatakan dengan: d in(v) = jumlah busur yang masuk ke v d out(v) = jumlah busur yang keluar ke v dan d(v) = d in(v) + d out(v) 4. Lintasan Lintasan adalah barisan selang-seling antara simpul dan sisi dari simpul awal v o ke simpul tujuan v n. 5. Terhubung Dua simpul dikatakan terhubung jika ada lintasan dari simpul awal ke simpul akhir. 6. Simpul terpencil Simpul terpencil adalah simpul yang tidak memiliki sisi yang bersisian dengannya. 7. Graf kosong Graf kosong adalah graf yang himpunan sisinya adalah himpunan kosong. 8. Siklus atau sirkuit Siklus atau sirkuit adalah lintasan yang berawal dan berakhir pada sebuah simpul. 2.4. Algoritma Prim Di dalam teori graf, dipelajari juga Algoritma Prim yang berfungsi dalam mencari hubungan dengan bobot minimum atau maksimum yang menghubungkan semua

noktah. Caranya adalah dengan mencari hubungan yang berbobot paling ekstrim (minimum/maksimum) yang bersisian dari suatu simpul, kemudian mencari hubungan yang berbobot paling ektrim yang bersisian dari simpulsimpul yang bertetanggaan sebelumnya. Algoritma Prim banyak dikembangkan untuk mencari jalan terpendek. Yang terkenal adalah algoritma Dijkstra untuk mencari jalan terpendek (shortest path). Dalam hal ini, penulis akan mencoba mengembangkan teori graf dan algoritma Prim yang penulis dapatkan dalam mata kuliah IF2120 Matematika Diskrit dengan tujuan untuk mencari rute penerbangan termurah, baik langsung maupun transit, pada agen penyusun perjalanan udara daring. Database tersebut adalah daftar rute penerbangan yang menghubungkan kota A, B, C, dan D beserta harga tiket termurah yang bisa didapatkan. Dari database tersebut, dapat kita buat graf sebagai representasinya yang dapat digambarkan sebagai berikut. III. METODOLOGI 3.1. Pembentukan Graf Pada saat merepresentasikan harga-harga tiket penerbangan, penulis dapat menggunakan graf untuk merepresentasikannya. Dalam hal ini, penulis dapat menggunakan graf berbobot untuk merepresentasikannya. Kita dapat menganggap simpul/node sebagai suatu kota, dan sisi/edge sebagai rute penerbangan yang tersedia. Bobot dari masing-masing sisi dapat kita anggap sebagai harga termurah dari rute penerbangan tersebut. Perlu diketahui bahwa satu graf hanya dapat diberlakukan pada suatu saat saja dan tidak bisa diberlakukan di saat yang lain mengingat harga tiket yang berubah setiap waktunya. Yang pertama kita harus memberi batasan mengenai batasan transit seseorang. Misalkan, seseorang biasanya hanya mau transit 1-2 kali untuk menuju kota tujuan mereka. Berarti, batasan yang diberikan adalah 1-2 kali transit. Karena itu, kita harus bisa mencari bagian dari database yang dapat memenuhi batasan kita. Misalkan, seseorang ingin pergi dari kota A ke kota C. Dari seluruh database yang ada, kita cari bagian database yang memenuhi batasan tersebut untuk menjadi database kita. Dari cara tersebut, misalkan, kita mendapatkan bagian database sebagai berikut. Asal Tujuan Harga tiket termurah A B Rp745.000,- A C Rp1.859.000,- A D Rp638.700,- B A Rp673.000,- B C Rp290.000,- B D Rp547.000,- C A Rp896.800,- C B Rp375.900,- C D Rp534.500,- D A Rp429.000,- D B Rp837.200,- D C Rp978.000,- Tabel 1: Tabel database harga tiket penerbangan termurah Gambar 3: Contoh graf yang dapat digunakan untuk merepresentasikan rute penerbangan yang terdapat dalam database aplikasi Graf yang dibentuk merupakan graf berbobot dan graf berarah. Hal ini merupakan representasi dari database yang menyatakan bahwa harga tiket termurah untuk penerbangan dari satu kota ke kota lain belum tentu sama dengan harga tiket termurah untuk penerbangan dengan arah sebaliknya pada suatu waktu. Dengan fakta tersebut, dibentuklah graf berarah untuk membedakan harga tiket penerbangan untuk suatu rute dengan harga tiket penerbangan untuk rute dengan arah sebaliknya. 3.2. Modifikasi Algoritma Dalam mencari rute transit termurah, penulis dapat menggunakan algoritma Prim yang telah dimodifikasi. Algoritma hasil modifikasi yang penulis dapatkan memiliki cara sebagai berikut. 1. Pilih titik asal yang merupakan kota asal yang diinginkan oleh konsumen 2. Pilih lintasan menuju kota tujuan apabila ada. Kemudian simpan bobot tersebut dalam harga minimum. 3. Pilih lintasan dari kota asal yang bobot nya paling sedikit. 4. Ulangi langkah ketiga dengan kota tujuan yang didapatkan dari langkah sebelumnya menjadi kota asal dan lintasan yang dicari tidak mengarah ke kota sebelumnya/kota yang pernah dilalui. Berhenti apabila sudah menemukan kota tujuan yang diinginkan. 5. Jumlahkan bobot yang didapatkan dari langkah-langkah tadi, lalu bandingkan dengan harga minimum awal. Apabila jumlah tersebut

lebih kecil daripada harga minimum awal, maka jumlah itu akan menjadi harga minimum awal dan rute-rute yang dilewati akan dicatat dalam suatu database. 6. Ulangi langkah ketiga hingga kelima tetapi pada saat mencari rute pertama, cari yang bobotnya lebih besar daripada rute pertama sebelumnya. 7. Ulangi juga langkah ketiga hingga kelima untuk setiap rute pertama yang didapatkan dari langkah keenam, tetapi pada saat mencari rute kedua, cari yang bobotnya lebih besar daripada rute kedua yang didapatkan sebelumnya. 8. Ulangi langkah tersebut dengan setiap ruterute awal didapat dari langkah sebelumnya, tetapi pada saat mencari rute ke-n, cari yang bobotnya lebih besar daripada rute ke-n yang didapatkan sebelumnya. Variabel n yang dimaksud adalah batasan transit yang sudah ditetapkan sebelumnya. Dengan cara tersebut akan ditemukan harga tiket penerbangan manakah yang termurah yang menghubungkan kota asal ke kota tujuan. 3.3. Perhatian khusus dan Tambahan Terdapat hal-hal yang perlu diperhatikan dalam penggunaan algoritma ini. Waktu rute penerbangan dan rute transit harus diperhitungkan. Itu berarti harga tiket juga bisa berbeda dan/atau bukan lagi menjadi yang termurah pada saat itu Diperlukan waktu untuk memproses pencarian database yang bisa melayani batasan transit yang ditentukan Berdasarkan analisa pada algoritma yang tadi dibahas, maka diperlukan beberapa database yang harus dipersiapkan oleh program, yaitu database untuk menyimpan bagian dari database penerbangan yang kita perlukan, database untuk mencatat harga dan setiap rute yang dilakukan, dan database untuk mencatat harga termurah dan rute yang dilakukan untuk mendapatkan harga termurah tersebut. IV. STUDI KASUS Studi kasus yang akan dikerjakan kali ini adalah sebagai berikut. 4.1. Studi Kasus I Seorang penumpang ingin membeli tiket dari kota A ke kota C. Dia memberi batasan maksimal transit adalah 2 kali transit. Dengan pencarian otomatis didapatkan bagian dari seluruh database yang menjadi database kita, yaitu database yang tertulis pada bagian sebelumnya (Tabel 1). Dari database tersebut, dapat dibuat graf sepeerti yang terdapat di bagian sebelumnya (Gambar 3). Dengan algoritma yang kita tetapkan sebelumnya. Kita dapat menemukan hal-hal sebagai berikut. i. Penerbangan langsung A ke C memiliki harga Rp1.859.000,-. Harga termurah sekarang: Rp1.859.000,-. ii. Dari A, penerbangan termurah adalah menuju D. Dari D, penerbangan termurah adalah menuju B. Dan dari B, penerbangan termurah = Rp638.700,- + Rp837.200,- + Rp290.000,- = Rp1.765.900.-. Harga termurah sekarang: Rp1.765.900,-. iii. Dari A, penerbangan termurah kedua adalah = Rp745.000,- + Rp290.000,- = Rp1.035.000,-. iv. Dari A, penerbangan termurah adalah menuju D. Dari D, penerbangan termurah kedua = Rp638.700,- + Rp978.000,- = Rp1.616.700,-. v. Dari A penerbangan termurah kedua adalah kedua adalah menuju D. Dari D, penerbangan kedua = Rp745.000,- + Rp547.000,- + Rp978.000,- = Rp2.270.000,-. Dari perhitungan tersebut, ditemukan bahwa harga tiket termurah yang bisa didapatkan penumpang tersebut untuk terbang dari A ke C adalah Rp1.035.000,-. Harga yang didapatkan tersebut merupakan harga tiket penerbangan termurah untuk masing-masing rute A-B dan B-C. Dalam hal ini, penumpang tersebut akan transit sebanyak satu kali di kota B sebelum tiba di kota C. 4.2. Studi Kasus II Di saat yang sama dengan studi kasus I, seorang penumpang ingin pergi dari kota D ke kota C. Dia memberi batasan transit sebanyak satu kali. Dari hasil pencarian ditemukan database berikut ini. Asal Tujuan Harga tiket termurah A C Rp1.859.000,- A D Rp638.700,- B C Rp290.000,- B D Rp547.000,- C A Rp896.800,- C B Rp375.900,- C D Rp534.500,-

D A Rp429.000,- D B Rp837.200,- D C Rp978.000,- Tabel 2: Tabel database studi kasus II Dengan database tersebut, dapat dibentuk graf sebagai berikut. itu belum tentu yang termurah dan bisa saja berubah. Selain itu juga diperlukan pengelolaan memori yang lebih banyak, mengingat proses ini memerlukan beberapa database. VI. UCAPAN TERIMA KASIH Saya mengucapkan terima kasih kepada Tuhan Yesus Kristus, atas berkat dan kasih-nya yang selalu melimpah dalam hidup saya. Puji Tuhan apabila saya dapat menyelesaikan makalah ini dengan baik. Saya mengucapkan terima kasih kepada Bapak Rinaldi dan Ibu Harlili sebagai dosen mata kuliah IF2120 Matematika Diskrit. Saya juga mengucapkan terima kasih kepada orang tua saya dan keluarga saya yang telah mendukung saya dalam doa. REFERENSI [1] Kenneth H. Rosen, Discrete Mathematics and Its Application. 7th Edition. New York: McGraw-Hill, 2012. [2] Rinaldi Munir, Diktat Kuliah IF2120: Matematika Diskrit. Bandung: Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, 2006. [3] http://ovieciinduts.blogspot.co.id/2012/01/teori-graf.html Waktu akses: 8 Desember 2015 pukul 22.10 WIB Gambar 4: Graf untuk Studi Kasus II Dengan menggunakan algoritma yang kita tetapkan sebelumnya, kita dapat menemukan. i. Penerbangan langsung D ke C memiliki harga tiket Rp978.000,-. ii. Dari D, penerbangan termurah adalah menuju A. Dari A, penerbangan termurah menuju D. = Rp429.000,- + Rp1.859.000,- = Rp2.288.000,-. iii. Dari D, penerbangan termurah kedua adalah = Rp837.200,- + Rp290.000,- = Rp1.127.200,-. Dari perhitungan tersebut, ditemukan bahwa harga tiket termurah yang bisa didapatkan penumpang untuk terbang dari D ke C adalah Rp978.000,-. Dalam hal ini, penumpang hanya perlu menaiki penerbangan langsung rute D-C tanpa perlu transit dimanapun. PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa makalah yang saya tulis ini adalah tulisan saya sendiri, bukan saduran, atau terjemahan dari makalah orang lain, dan bukan plagiasi. Bandung, 8 Desember 2015 Jeremia Kavin Raja Parluhutan - 13514060 V. KESIMPULAN Teori graf dan modifikasi dari algoritma Prim sangat berguna untuk menentukan rute penerbangan termurah pada agen penyusun perjalanan udara daring. Tetapi, perlu diperhatikan bahwa graf hanya bisa dibuat pada suatu waktu sehingga harus diperhatikan waktu penerbangan dan transit karena harga penerbangan yang tersedia saat