<![CDATA[Autonomous navigation in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) requires an efficient pathfinding method capable of operating under limited memory and computational resources. This study proposes an iterative implementation of the Depth-First Search (DFS) algorithm using a Stack data structure within a JavaFX-based drone pathfinding simulator. The algorithm was evaluated in a two-dimensional grid environment consisting of 200 × 400 cells (80,000 grid cells) with static obstacles. Performance evaluation focused on execution time, memory consumption, and the quality of the generated path. Experimental results demonstrate that the proposed implementation completed the pathfinding process in 0.0259 seconds while requiring only 0.5013 MB of peak memory usage. Although the generated route was less optimal than those produced by queue-based search algorithms, the iterative DFS approach provided high memory efficiency and stable computational performance. These findings indicate that DFS is a suitable alternative pathfinding method for UAV navigation systems operating on resource-constrained hardware. Keywords: DFS Algorithm; Drone Pathfinding; Grid Environment; Memory Efficiency; JavaFX Simulation. Abstrak Navigasi otonom pada Unmanned Aerial Vehicle (UAV) memerlukan metode pathfinding yang mampu menghasilkan proses pencarian jalur secara efisien, khususnya pada perangkat yang memiliki keterbatasan kapasitas memori dan kemampuan pemrosesan. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Depth-First Search secara iteratif dengan memanfaatkan struktur data Stack pada simulator pathfinding drone berbasis JavaFX. Pengujian dilakukan menggunakan lingkungan grid 2D berukuran 200 × 400, setara dengan 80.000 sel yang dilengkapi rintangan statis. Evaluasi difokuskan pada pengukuran waktu eksekusi, penggunaan memori, serta kualitas lintasan yang dihasilkan algoritma. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa implementasi DFS mampu menyelesaikan proses pencarian jalur dalam waktu 0,0259 detik dengan penggunaan memori puncak sebesar 0,5013 MB. Walaupun lintasan yang diperoleh belum optimal dibandingkan algoritma pencarian berbasis antrean, pendekatan DFS iteratif mampu mempertahankan efisiensi penggunaan memori dan stabilitas proses komputasi. Oleh karena itu, algoritma DFS berpotensi diterapkan sebagai alternatif metode pathfinding pada sistem navigasi drone yang beroperasi pada perangkat dengan sumber daya komputasi terbatas.]]>
