PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA JALUR TERPENDEK ANTAR OBJEK WISATA DANAU TOBA
Abstract
Penentuan rute terpendek dalam sistem navigasi pariwisata memiliki peran penting dalam meningkatkan efisiensi perjalanan wisatawan, terutama di kawasan yang memiliki banyak destinasi seperti Danau Toba. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Dijkstra dalam pencarian rute tercepat antar lokasi wisata utama di kawasan Danau Toba. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif berbasis pemodelan graf, di mana simpul-simpul (nodes) merepresentasikan titik-titik wisata dan sisi (edges) menunjukkan hubungan antar lokasi yang diukur berdasarkan jarak aktual dari Google Maps. Simulasi dilakukan menggunakan titik-titik wisata yang direpresentasikan sebagai node A hingga L, yaitu: Balige (A), Sitorang (B), Dolok Sanggul (C), Porsea (D), Hutagalung (E), Parapat (F), Parbuluan (G), Dolok Pardamean (H), Paropo (I), Tiga Rungu (J), Saribu Dolok (K), dan Merek (L). Salah satu contoh hasil simulasi menunjukkan bahwa lintasan A → B → D → F → H → K → L merupakan rute tercepat dengan jarak tempuh terpendek. Implementasi algoritma Dijkstra terbukti efektif dalam menyelesaikan persoalan penentuan rute optimal berdasarkan parameter jarak. Temuan ini berpotensi untuk diterapkan dalam pengembangan sistem navigasi lokal berbasis wisata guna menunjang kenyamanan dan efisiensi perjalanan. Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengintegrasikan variabel waktu tempuh, kondisi lalu lintas secara real-time, dan preferensi pengguna untuk hasil rekomendasi rute yang lebih relevan.
References
[2] S. Yuliani, M. Rozahi Istambul, and E. Angga Laksana, “Dijkstra’s Algorithm to Find Shortest Path of Tourist Destination in Bandung,” Artic. Turkish J. Comput. Math. Educ., vol. 12, no. 8, pp. 1163–1168, 2021, [Online].
[3] A. Lusiani, E. Sartika, A. Binarto, E. Habinuddin, and I. Azis, “Determination of the Fastest Path on Logistics Distribution by Using Dijkstra Algorithm,” Proc. 2nd Int. Semin. Sci. Appl. Technol. (ISSAT 2021), vol. 207, no. Issat, pp. 246–250, 2021, doi: 10.2991/aer.k.211106.039.
[4] T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, and C. Stein, Introduction to Algorithms 2nd version. 2001. [Online].
[5] V. Tiara, “Optimizing Urban Transportation Networks : Comparative Analysis of Dijkstra ’ s Algorithm in Graph-Based Shortest Path Solutions,” 2025.
[6] N. M. Yalçınkaya, D. Arca, and H. Keskin Citiroglu, “Producing alternative tourism routes using network analysis to promote Seferihisar cittaslow concept,” Inf. Technol. Tour., 2025, doi: 10.1007/s40558-025-00319-1.
[7] C. M. Muriuki and B. Kenduiywo, “A Multimedia Web GIS Portal for Promotion of Tourism in Kenya,” J. Geogr. Inf. Syst., vol. 13, no. 01, pp. 19–35, 2021, doi: 10.4236/jgis.2021.131002.
[8] A. Kim, G. Valiant, M. Wootters, and A. Rubinstein, “CS 161 ( Stanford , Winter 2024 ) Lecture 11 Dijkstra and Bellman-Ford Dijkstra ’ s Algorithm,” vol. 161, pp. 1–9, 2024.
[9] G. Gunawan, S. Handayani, and S. Anandianskha, “Application of ant colony algorithm to optimize waste transport distribution routes in Tegal,” J. Mantik, vol. 8, no. 1, pp. 798–807, 2024, doi: 10.35335/mantik.v8i1.5223.
[10] T. Kien Hua and N. Abdullah, “Weighted Sum-Dijkstra’s Algorithm in Best Path Identification based on Multiple Criteria,” J. Comput. Sci. Comput. Math., vol. 8, no. 3, pp. 107–113, 2018, doi: 10.20967/jcscm.2018.04.008.
[11] E. Iskandar, E. Prayitno, D. Kurniawati, and A. A. A. Imron, “Development of The Nearest Tourism Determination Application using Dijkstra Algorithm,” J. Int. Conf. Proc., vol. 2, no. 1, 2019, doi: 10.32535/jicp.v2i1.421.
[12] B. Marussig and U. Reif, “Surface patches with rounded corners,” Comput. Aided Geom. Des., vol. 97, pp. 1–15, 2022, doi: 10.1016/j.cagd.2022.102134.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
_uk200_pxl.jpg)
_Barcode3.png)
