SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW PENCARIAN RUTE TERPENDEK : TREN PENELITIAN, METODE, DATASET

Abstract

Pencarian rute terpendek merupakan permasalahan fundamental dalam Kecerdasan Buatan dan ilmu computer yang paling banyak diterapkan pada system navigasi, transportasi cerdas, logistic, dan pariwisata. Seiring meningkatnya kompleksitas data spasial dan variasi algoritma yang digunakan, diperlukan kajian sistematis untuk memetakan metode yang dominan dan membandingkan kinerjanya. Permasalahan yang dihadapi adalah belum adanya perbandingan kinerja yang jelas dan komprehensif antara algoritma pencarian rute terpendek yang paling sering digunakan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengidentifikasi algoritma yang paling popular serta menganalisis metode yang memberikan hasil paling optimal dalam pencarian rute terpendek. Metode penelitian yang digunakan Adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan pendekatan analisis deskriptif komparatif terhadapa 30 jurnal dan prosiding yang relevan. Evaluasi dilakukan bedasarkan  popularitas algoritma, hasil kinerja berdasarkan penelitian terdahulu, tren publikasi, dan konteks aplikasi. Hasil penelitian menunjukan bahwa algoritma Djikstra merupakan algoritma yang paling sering digunakan dan mampu menghasilkan rute optimal secara konsisten, sedangkan algoritma A* lebih unggul dari sisi efisiensi waktu komputasi pada jaringan data spasial berskala besar. Selain itu, puncak tren publikasi terjadi pada tahun 2022 dengan dominasi dataset pada bidang transportasi dan navigasi. Penelitian ini diharapkan menjadi referensi dalam pemilihan algoritma pencarian rute terpendek sesuai kebutuhan aplikasi.