Pada penelitian ini penulis melakukan studi kasus di PLN UP2D Banten. Dikarenakan pada kantor PLN UP2D Banten tidak memiliki kantin sebagai sarana tempat makan. Sehingga para karyawan harus keluar dari lingkungan kantor untuk mencari warung makan. Menanggapi adanya permasalahan diatas perlu membangun suatu sistem yang dapat melakukan pemesanan makanan dengan merekomendasikan warung makan terdekat dengan radius 1 km dari lokasi karyawan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi dalam memudahkan karyawan dalam pemesanan makanan dengan warung makan terdekatmenggunakan metode haversine. Metode haversine merupakan sebuah persamaan yang memberikan jarak lingkaran besar (radius) antara dua titik pada permukaan bola (bumi) berdasarkan garis bujur dan garis lintang. Penerapan metode haversine pada penelitian ini digunakan untuk menghitung jarak antara karyawan dan
warung makan. Dari hasil penelitian ini, tercipta aplikasi pemesanan makanan dengan merekomendasikan warung makan terdekat dengan lokasi karyawan. Dalam pencarian warung makan terdekat, data yang digunakan berasal dari database server.

In this study the authors conducted a case study at PLN UP2D Banten. This is because the PLN UP2D Banten office does not have a canteen as a place to eat. So that employees have to leave the office environment to find food stalls. Sometimes employees are also busy with a lot of work that makes employees not pay attention to regular eating patterns. Responding to the above problems, it is necessary to build a system that can place food orders by recommending the nearest food stall with a radius fo 1 km from the employee's location. The purpose of this research is to make an application to make it easier for employees to order food with nearby food stalls using the haversine method.
The haversine method is an equation that gives a large circular distance (radius) between two points on the surface of the sphere (earth) based on longitude and latitude. The
application of the haversine method in this study is used to calculate the distance between employees and food stalls. From the results of this study, a food ordering application was created by recommending the nearest food stall to the employee's location. In searching for the nearest food stall, the data used comes from a database server.