Penentuan Rute Fasilitas Pelayanan Kesehatan Terdekat dengan Algoritma Bellman Ford

Abstract

ABSTRAK

Akses cepat menuju fasilitas pelayanan kesehatan sangat diperlukan terutama pada kondisi darurat, sehingga dibutuhkan sistem yang mampu menentukan rute tercepat secara akurat. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Bellman-Ford pada sistem pemetaan interaktif untuk menentukan rute terpendek menuju fasilitas pelayanan kesehatan terdekat. Jaringan jalan dimodelkan sebagai graf berbobot yang diekstraksi dari data peta, di mana bobot setiap ruas jalan tidak hanya mempertimbangkan jarak geometris tetapi juga kondisi lapangan melalui pemberian penalti, seperti kemacetan dan adanya lampu merah. Algoritma Bellman-Ford digunakan untuk menghitung jarak minimum dari lokasi pengguna menuju fasilitas kesehatan dengan melakukan proses relaksasi secara berulang pada seluruh sisi graf. Hasil perhitungan divisualisasikan menggunakan Leaflet sehingga pengguna dapat melihat rute optimal secara langsung. Sistem yang dibangun mampu memberikan rekomendasi rute yang lebih realistis dan optimal berdasarkan kondisi lalu lintas yang disimulasikan, serta dinilai efektif untuk wilayah dengan jumlah simpul graf yang tidak terlalu besar.

ABSTRACT

Fast access to healthcare facilities is crucial, especially in emergency situations that require immediate medical attention. This research implements the Bellman-Ford algorithm in an interactive mapping system to determine the shortest route to the nearest healthcare facility. The road network is modeled as a weighted graph obtained from digital map data, where the weight on each road segment considers not only geometric distance but also real-world conditions through penalty adjustments, such as traffic congestion and the presence of traffic lights. The Bellman-Ford algorithm computes the minimum path from the user’s location to healthcare facilities by repeatedly relaxing all graph edges until the optimal solution is achieved. The generated path is visualized using Leaflet, allowing users to observe optimal routes directly on the map interface. The results show that the system can provide more realistic and optimal route recommendations based on simulated traffic conditions and is effective for areas with relatively small to medium-sized graphs.