Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOINTECOMS (Journal of Information Technology and Computer Science)
Dimas Lumban Gaol
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Website Pencarian Lokasi Tempat Makan Terdekat Menggunakan Algoritma Dijkstra dan K-Means Clustering Dimas Lumban Gaol; Felicia Sylviana; Ressa Priskila
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2026): JOINTECOMS : Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47111/jointecoms.v6i2.26336

Abstract

Pengguna yang berada di wilayah baru atau kawasan padat tempat makan sering kesulitan menemukan pilihan yang efisien karena tidak adanya pengelompokan spasial yang jelas dan rute yang optimal. Penelitian ini membangun sebuah website pencarian lokasi tempat makan terdekat yang mengintegrasikan algoritma K-Means Clustering dan Dijkstra. K-Means digunakan untuk mengelompokkan 114 data restoran di Kota Palangka Raya berdasarkan kedekatan geografis dan rating, sedangkan Dijkstra menghitung rute terpendek berbasis graf jaringan jalan dari posisi pengguna menuju restoran. Evaluasi kualitas cluster menggunakan Silhouette Coefficient dan Metode Elbow menentukan K=8 sebagai jumlah cluster optimal dengan nilai Silhouette 0,812. Akurasi rute diukur melalui Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan membandingkan jarak Dijkstra terhadap Google Maps pada 20 titik uji. Hasil menunjukkan MAPE sebesar 9,61% dengan korelasi Pearson 0,95, mengindikasikan akurasi yang baik. Pengujian blackbox terhadap seluruh fitur sistem menunjukkan hasil 100% berhasil. Sistem ini membuktikan bahwa integrasi clustering spasial dan perutean terpendek mampu menghadirkan rekomendasi tempat makan yang relevan, efisien, dan berbasis lokasi nyata.
Co-Authors Felicia Sylviana Priskila, Ressa