Mencari Lokasi Fasilitas Kesehatan (Faskes) Rujukan Terdekat Berbasis Voronoi Diagram - Nurhendratno, Slamet Sudaryanto; ., Sudaryanto (Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim, 2021)
Istilah lokasi mengacu pada posisi suatu titik lokasi (point location) yang relatif terhadap subdivisi geometris atau sekumpulan objek geometris yang terputus-putus. Contoh yang paling terkenal adalah masalah lokasi titik, di mana pembagian ruang menjadi daerah-daerah yang terpisah diberikan, dan masalahnya adalah mengidentifikasi daerah mana yang berisi titik kueri tertentu. Masalah ini banyak digunakan di bidang-bidang seperti grafik komputer, sistem informasi geografis, dan robotika. Lokasi titik adalah juga digunakan sebagai metode untuk pencarian kedekatan, bila diterapkan bersama dengan diagram voronoi. Pada tulisan paper ini akan membahas metode identifikasi lokasi titik fasilitas kesehatan (faskes) rujukan seperti rumah sakit,poliklinik,puskesmas terdekat. Seringkali pengguna mencari lokasi faskes rujukan terdekat akan memakan waktu yang lama, terutama ketika ada ribuan pengguna yang menggunakan aplikasi secara bersamaan. Data obyek faskes sebagai obyek titik pencarian selalu tumbuh , begitu juga perangkat pencariaan bergerak sebagai mobile navigation. Sehingga untuk memenuhui kemudahan pencarian data terutama untuk pencari data melalui perangkat mobile diperlukan pengelolaaan data dengan baik dan benar. Studi ini ditunjukan dengan menerapkan bebarapa metode pencarian terutama untuk pencarian berbasis voronoi pada mobile navigator. Terdapat metode yang digunakan untuk pencarian yaitu K-d Trees, namun performa yang dihasilkan masih belum memuaskan. Metode lain yang diusulkan adalah algoritme Voronoi Continuous K Nearest Neighbor (VCKNN) yang menggunakan diagram Voronoi untuk membantu pencarian nodes sebagai obyek pada data spasial. Penggunaan algoritme VCKNN merupakan pengembangan dari algoritma Continuous K Nearest Neighbor (KNN). VCKNN dalam melakukan pencarian lokasi data di dalam poligon Voronoi memiliki cara pembagian node (split nodes ) sperti dalam metode K-d Trees. Pada penelitian ini akan dilakukan perbandingan antara algoritme VCKNN dan K-d Trees dalam mengelola pencarian lokasi obyek tertentu.