Kata siapa pemrograman itu cuma nulis kode? Ada yang lebih dalam lagi, yang bikin programmu jadi jagoan. Udah siap belajar?

Informatika Berpikir Komputasional

Oleh: Wawan pada 2025-06-22 20:32:29 | Diperbarui: Wawan pada 2025-07-02 03:20:09

Bagikan: Facebook | Twitter | Whatsapp | Linkedin Kunjungan: 9


Kata siapa pemrograman itu cuma nulis kode? Ada yang lebih dalam lagi, yang bikin programmu jadi jagoan. Udah siap belajar?

Pernah nggak sih kamu bertanya-tanya, "Duh, kok program ini lama banget ya jalaninnya?" atau "Kenapa aplikasi yang itu super cepat?" Nah, jawabannya ada di balik layar, namanya kompleksitas algoritma!

Kompleksitas algoritma: Si otak di balik kecepatan aplikasi

Secara simpel, kompleksitas algoritma itu kayak cara kita ngukur seberapa "sibuk" sebuah program komputer pas lagi ngerjain sesuatu. Ini bukan tentang berapa baris kodenya ya, tapi lebih ke berapa banyak langkah atau sumber daya (kayak memori) yang dibutuhkan sebuah algoritma untuk menyelesaikan masalahnya, terutama kalau datanya makin banyak.

Bayangin gini: kamu mau nyari kunci yang hilang di rumah. Ada dua cara:

  1. Algoritma pertama: Kamu bongkar semua isi rumah, satu per satu, sampai ketemu kunci. (Ini agak lambat kalau rumahnya gede!)
  2. Algoritma kedua: Kamu inget-inget terakhir naruh kunci di mana, terus langsung ke tempat itu. (Ini pasti lebih cepat!)

Nah, algoritma pertama itu punya kompleksitas yang lebih tinggi karena butuh lebih banyak "usaha" (membongkar semua barang) dibanding algoritma kedua.

Intinya, kita pengen algoritma yang efisien, yaitu yang kompleksitasnya rendah. Jadi, kalau kamu dengar tentang kompleksitas algoritma, itu kayak ngomongin "otak" di balik kecepatan suatu program. Makin "pintar" algoritmanya, makin cepat dan hemat sumber dayanya!

Gimana, jadi penasaran kan kenapa algoritma itu penting banget?

Meliputi apa saja Kompleksitas Algoritma itu?

Kompleksitas algoritma itu, simpelnya, seberapa boros sih sebuah algoritma dalam menggunakan sumber daya komputasi. Sumber daya di sini utamanya ada dua:

Waktu (Time Complexity)

Ini soal seberapa cepat algoritma itu jalan. Kita lihatnya bukan cuma berapa detik persisnya, tapi gimana waktu eksekusinya bertambah seiring dengan bertambahnya ukuran input.

Bayangin gini: kalau kamu nyortir 10 buku, mungkin cepat. Kalau 1.000 buku? Nah, algoritma yang bagus akan tetap "cepat" meskipun bukunya jadi banyak banget. Biasanya, kita pakai notasi Big O (misalnya O(n), O(n2), O(logn)) buat ngasih gambaran umumnya.

Ruang (Space Complexity)

Nah, kalau ini tentang seberapa banyak memori yang dipakai algoritma itu. Apakah dia butuh banyak tempat buat nyimpen data sementara pas lagi proses? Sama kayak waktu, kita juga lihat gimana kebutuhan memorinya bertambah seiring ukuran input.

Jadi, intinya, kompleksitas algoritma itu bikin kita bisa memprediksi dan membandingkan kinerja berbagai algoritma tanpa harus bener-bener ngejalaninnya. Ini penting banget buat nentuin mana algoritma yang paling efisien buat masalah tertentu. Seru, kan?

Cara mudah memahami Big-O

Gini lho, pernah nggak sih kamu mikir, "Wah, program ini kok lemot banget ya?" atau "Kenapa yang itu cepet banget selesainya?". Nah, di sinilah Notasi Big-O masuk!

Apa Itu Big-O?

Gampangnya, Big-O itu kayak cara kita ngukur seberapa "males" atau "rajin" sebuah program komputer. Bukan soal berapa lama tepatnya dia jalan, tapi lebih ke gimana performanya kalau datanya makin banyak.

Bayangin gini: kamu disuruh nyari buku di perpustakaan.

  • Kalau bukunya dikit banget, mau acak-acakan juga cepet nemu. Ini kayak program yang datanya dikit, pasti cepet.
  • Nah, kalau bukunya seabrek-abrek, dan kamu harus ngecek satu per satu, pasti lamaaa banget kan? Beda ceritanya kalau bukunya udah diurutin berdasarkan abjad, pasti lebih cepet nyarinya.

Kenapa Big-O penting banget?

Big-O inilah yang bantu kita lihat, algoritma mana yang bakal tetap oke performanya meskipun datanya membludak, dan mana yang bakal "ngos-ngosan" dan akhirnya bikin programmu jadi lelet banget. Jadi, kalau kamu pengen bikin aplikasi yang ngebut dan tahan banting, ngerti Big-O itu penting banget!

Penasaran kan gimana cara kerjanya Big-O ini buat bikin program makin joss?

Cara mudah memahami space complexity

Pernah dengar soal Space Complexity tapi langsung pusing duluan? Tenang, sebenarnya ini tuh gampang banget dipahaminya, kok!

Space complexity: sesimpel ini?

Bayangin gini: kamu punya dapur. Kalau kamu mau masak sesuatu, kan butuh tempat buat bahan-bahan, alat masak, dan piring-piring, kan? Nah, Space Complexity itu mirip kayak gitu, cuma ini buat program yang kamu bikin.

Singkatnya, Space Complexity itu ngomongin soal seberapa banyak "tempat" (memori) yang dipakai program kamu saat lagi jalan. Makin banyak data yang diolah atau disimpan sementara sama programmu, makin gede juga "tempat" yang dia butuhin.

Kenapa penting?

Kenapa sih kita perlu peduli sama ini? Karena, sama kayak dapur yang terlalu penuh bikin kamu susah gerak, program yang boros memori bisa jadi lambat, bikin komputer "ngos-ngosan", atau bahkan nge-hang! Apalagi kalau data yang diolah itu gede banget.

Jadi, tujuan kita itu gimana caranya bikin program yang selain cepat (itu urusan Time Complexity), juga efisien dalam pemakaian memori. Intinya, jangan sampai programmu jadi "rakus" memori cuma buat hal-hal yang sebenarnya bisa dihemat.

Gimana, udah mulai ada gambaran kan? Ternyata gak seserem namanya, kan?


Tinggalkan Komentar:
Cari
Video Tutorial

Tutorial Lainnya
Tautan Sumber Belajar
Hit Counter
IP Address Anda: 216.73.216.123
Browser Anda: Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)

Anda tamu ke: