IKI 20100: Struktur Data & Algoritma
|
|
|
- Yuliana Gunawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 IKI : Struktur Data & Algoritma Graph Ruli Manurung & Ade Azurat ( Setiawan (acknowledgments: Denny, Suryana Fasilkom UI Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
2 Materi Motivasi Definisi dan Istilah Representasi Graph Algoritma mencari shortest path Topological Sort Minimum spanning tree Prim's Algoritma Kruskal's Algoritma Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
3 Penggunaan Graph Jaringan Peta Mencari jalur terpendek ( Proyek Penjadwalan (Perencanaan Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 3
4 Definisi Sebuah graph G = (V, E terdiri dari: ( vertices/nodes V: kumpulan simpul E: kumpulan sisi/busur (edge yang menghubungkan simpul-simpul. Sebuah sisi e = (a, b memiliki informasi dua simpul yang dihubungkannya. Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
5 Istilah undirected graph directed graph adjacent vertices: adalah simpul-simpul yang dihubungkan ( edge oleh sebuah sisi degree (of a vertex: adalah jumlah simpul lain yang terhubung langsung melalui sebuah sisi. Untuk kategori directed graph in-degree out-degree Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
6 Weighted Graph weighted graph: setiap sisi memiliki bobot/nilai. V = {V, V, V, V 3, V, V, V 6 } V V 3 V V 3 V 8 6 V V 6 V,V,, V,V3,, V,V3, 3, V,V, V 3,V,, V 3,V6,, V 3,V, 8, V 3,V, V,V,, V,V,, V,V, 6, V,V, 6 6 V = 7; E = Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 6
7 Istilah Jalur/path: urutan simpul (vertices v, v,...v k sedemikian sehingga simpul yang berurutan v i dan v i+ adalah simpul yang terhubung. simple path: tidak ada simpul yang diulang. cycle: simple path, dengan catatan simpul awal sama dengan simpul akhir DAG (Directed Acyclic Graph: Graph dengan busur/sisi yang memiliki arah dan tidak memiliki cycles. V V V V 3 V 3 8 V V 6 6 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 7
8 Istilah connected graph: tiap simpul terhubung dengan simpul lain subgraph: bagian simpul dan sisi yang dapat membentuk graph Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 8
9 Representasi Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 9
10 Representasi: Edge List Struktur edge list hanya menyimpan simpul dan sisi dalam sebuah list yang tidak terurut. Pada tiap sisi disimpan informasi simpul yang terhubung oleh sisi tersebut. mudah diimplementasikan. Tidak efisien dalam keperluan mencari sisi bila diketahui simpulnya. Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
11 ( traditional Representasi: Adjancency List Adjacency list dari sebuah vertex v adalah sekumpulan vertex yang terhubung dengan v Merepresentasikan graph, dengan menyimpan daftar adjacency lists dari seluruh vertex. struktur adjacency list dapat digabungkan dengan struktur edge list. Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
12 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
![( traditional Representasi: Adjacency Matrix matrix M dengan eleman setiap pasang simpul M[i,j] = true artinya ada sisi dari simpul (i,j](/docs-images/56/38327177/images/13-0.png "di graph. M[i,j] = false artinya tidak ada sisi dari simpul (i,j di graph.")
13 ( traditional Representasi: Adjacency Matrix matrix M dengan eleman setiap pasang simpul M[i,j] = true artinya ada sisi dari simpul (i,j di graph. M[i,j] = false artinya tidak ada sisi dari simpul (i,j di graph. Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 3
14 Representation: Adjancency Matrix Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
15 Shortest Path: Vertex awal: V Bila sisi tidak memiliki bobot, gunakan algoritma BFS (Breadth First Search. V V 3 V V 3 V V V 6 3 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
16 Dijkstra s Algorithm Banyak masalah weighted graph (mis: jaringan transport Algoritma Dijkstra menghitung jarak tiap simpul dari simpul awal hingga akhirnya diketahui jarak terpendek simpul akhir yang diinginkan. Algoritma mengingat simpul mana saja yang telah dihitung jarak terpendeknya dan dinyatakan dalam kelompok hijau (pada literatur dinyatakan sebagai awan putih/white cloud. Untuk simpul yang baru sebagian dihitung jaraknya dan belum bisa dipastikan apakah itu jarak terpendek, dinyatakan dengan kelompok abu-abu. Untuk simpul yang sama sekali belum dihitung, dinyatakan dalam kelompok hitam. Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 6
17 Dijkstra s Algorithm Algoritma menggunakan label D[v] untuk menyimpan perkiraan jarak terpendek antara s dan v. Ketika sebuah simpul v ditambahkan kedalam kelompok aba-abu nilai D[v] sama dengan bobot antara s dan v. pada awalnya, nilai label D untuk setiap simpul adalah: D[s] = D[v] = untuk v s Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 7
18 Dijkstra s Algorithm: stages Awal: Tentukan simpul awal. V V V V 3 V 8 V V 6 3 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 8
19 Expanding the White Cloud Setiap penambahan simpul, kita harus uji apakah jalur melalui u lebih baik. Misalkan u adalah sebuah simpul yang tidak berada di kelompok hijau, tapi sudah diketahui jarak terpendeknya dari s tambahkan u ke dalam kelompok hijau hitung jarak simpul lain dengan algoritma berikut: Untuk tiap simpul z yang terhubung ke u lakukan: jika z tidak di kelompok hijau maka if D[u] + bobot(u,z < D[z] then ( bobot(u,z D[z] = D[u] + Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 9
20 Dijkstra s Algorithm: stages setelah V ditambahkan ke kelompok hijau, hitung D[V x ] untuk setiap V x yang terhubung ke V V V V V 3 V 8 V V 6 3 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
21 Dijkstra s Algorithm: stages tambahkan ke dalam kelompok hijau simpul pada kelompok abu-abu yang memiliki nilai D[V] minimum. Pada contoh adalah simpul V 3 V V V V 3 V 8 V V 6 3 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
22 Dijkstra s Algorithm: stages setelah V 3 ditambahkan ke kelompok hijau, hitung D[V x ] untuk setiap V x yang terhubung dengan V 3. Simpul-simpul tersebut menjadi kelompok abu-abu. V V V V 3 V 8 6 V V 6 3 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
23 Dijkstra s Algorithm: stages pilih dari kelompok abu-abu, simpul yang memiliki nilai D[V] paling minimum dan tambahkan pada kelompok hijau. V V V V 3 V 8 6 V V 6 3 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 3
24 Dijkstra s Algorithm: stages setelah V ditambahkan ke kelompok hijau, hitung D[V x ] untuk setiap V x yang terhubung dengan V. Simpul-simpul tersebut menjadi kelompok abu-abu. V V V V 3 V 8 V V 6 3 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
25 Dijkstra s Algorithm: stages pilih dari kelompok abu-abu, simpul yang memiliki nilai D[V] paling minimum dan tambahkan pada kelompok hijau. V V V V 3 V 8 V V 6 3 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
26 Dijkstra s Algorithm: stages setelah V ditambahkan ke kelompok hijau, hitung D[V x ] untuk setiap V x yang terhubung dengan V. Simpul-simpul tersebut menjadi kelompok abuabu. V V V V 3 V 7 8 V V 6 3 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 6
27 pilih dari kelompok abu-abu, simpul yang memiliki nilai D[V] paling minimum dan tambahkan pada kelompok hijau. setelah V ditambahkan ke kelompok hijau, hitung D[V x ] untuk setiap V x yang terhubung dengan V. Simpul-simpul tersebut menjadi kelompok abu-abu. V V V V 3 V 7 8 V V 6 3 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 7
28 pilih dari kelompok abu-abu, simpul yang memiliki nilai D[V] paling minimum dan tambahkan pada kelompok hijau. setelah V 6 ditambahkan ke kelompok hijau, hitung D[V x ] untuk setiap V x yang terhubung dengan V 6. V V V V 3 V 7 8 V V 6 3 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 8
29 pilih dari kelompok abu-abu, simpul yang memiliki nilai D[V] paling minimum dan tambahkan pada kelompok hijau. setelah V ditambahkan ke kelompok hijau, hitung D[V x ] untuk setiap V x yang terhubung dengan V. V V V V 3 V 7 8 V V 6 3 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 9
30 Variasi shortest path problem Negative-weighted Shortest-path V V 3 - V V 3 V 8 6 V V 6 All-Pair Shortest Path: Floyd Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 3
31 Topological Sorting Sebuah topological sort dari sebuah directed acyclic graph adalah sebuah urutan simpul sehingga tiap sisi/busur terurut dari kiri ke kanan (atau sebaliknya. Setiap DAG memiliki minimal satu topological sort. Gunakan algoritma depth-first search untuk menentukan topological sort dari sebuah DAG. sebuah graph yang memiliki cycle, tidak memiliki topological sort. Contoh permasalahan: Urutan pengerjaan proyek bangunan Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 3
32 Topological Sorting: Algoritma Mulai dari sebuah simpul dengan in-degree = (. tersebut (Tidak ada panah/sisi yang menuju simpul buang semua sisi yang berasal dari simpul tersebut. Sesuaikan nilai in-degree simpul lain-nya. V V 3 V V 3 V 3 V V 6 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 3
33 Topological Sorting V V V V 3 V V V 6 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 33
34 Topological Sorting V V V V 3 V V V 6 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 3
35 Topological Sorting V V V V 3 V V V 6 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 3
36 Topological Sorting V V V V 3 V V V 6 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 36
37 Topological Sorting V V V V 3 V V V 6 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 37
38 Topological Sorting V V V V 3 V V V 6 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 38
39 Topological Sorting V V V V 3 V V V 6 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 39
40 Topological Sorting V V 3 V V 3 V 8 6 V V 6 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
41 Topological Sorting V V 3 V V 3 V 8 6 V V 6 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
42 Minimum Spanning Tree (MST Adalah sebuah struktur tree yang terbentuk dari graph, dimana sisi-sisi yang menghubungkan setiap simpul memiliki nilai total paling kecil. Nilai total dari sebuah spanning tree, adalah jumlah total bobot tiap sisi dalam tree tersebut. Penerapan: Mencari jumlah biaya kabel paling minimum untuk menghubungkan sebuah kelompok perumahan atau perkotaan. Mencari biaya minimum terendah untuk menghubungkan jaringan komputer. Mencari biaya produksi total terendah untuk pengerjaan proyek. Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
43 ( MST Minimum Spanning Tree Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 3
44 Minimum Spanning Tree: a graph V V 3 V 3 V V V 6 V 7 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
45 Minimum Spanning Tree V V V 3 V 6 V V 6 V 7 Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
46 Prim s Algorithm mulai dari sebuah simpul bangun tree dengan menambahkan sebuah sisi/busur satu persatu. secara berulang pilih sisi terkecil yang dapat menyambung tree. greedy algorithms: Pilihan langkah diambil berdasarkan pilihan terbaik secara local tanpa memperhatikan pengaruhnya secara global. Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 6
47 Prim s Algorithm V known d V p V V V V 3 V V V 6 V 7 V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 7
48 Prim s Algorithm V V known d V p V V V V 3 V V V V V 6 V 7 V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 8
49 Prim s Algorithm d V p V V V known V V V 3 V V V V 7 V V 6 8 V V 7 V V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 9
50 Prim s Algorithm d V p V V V known V V V 3 V V V V 7 V V 6 8 V V 7 V V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
51 Prim s Algorithm d V p V V V known V V V 3 V V V V 7 V V 6 V 3 V 7 V V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
52 Prim s Algorithm d V p V V V known V V V 3 V V V V 6 V 7 V 6 V 7 V 7 V V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
53 Prim s Algorithm d V p V V V known V V V 3 V V V V 6 V 7 V 6 V 7 V 7 V V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 3
54 Prim s Algorithm d V p V V V known V V V 3 V V V V 6 V 7 V 6 V 7 V 7 V V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
55 Prim s Algorithm d V p V V V known V V V 3 V V V V 6 V 7 V 6 V 7 V 7 V V V 3 V V 6 V 7 6 V V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu
56 Kruskal s Algorithm Tambahkan sebuah sisi terkecil pada tiap iterasi. Seluruh sisi dapat di urutkan dulu berdasarkan bobot-nya. Sisi dapat ditambahkan hanya jika tidak menimbulkan cycle, atau tidak menuju simpul yang sudah dikunjungi. Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 6
57 Kruskal s Algorithm Edge (V, V (V 6, V 7 (V, V (V 3, V (V, V (V, V 3 (V, V 7 (V 3, V 6 (V, V 7 Weight Action V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 7
58 Kruskal s Algorithm Edge (V, V (V 6, V 7 (V, V (V 3, V (V, V (V, V 3 (V, V 7 (V 3, V 6 (V, V 7 Weight Action A V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 8
59 Kruskal s Algorithm Edge (V, V (V 6, V 7 (V, V (V 3, V (V, V (V, V 3 (V, V 7 (V 3, V 6 (V, V 7 Weight Action A A V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 9
60 Kruskal s Algorithm Edge (V, V (V 6, V 7 (V, V (V 3, V (V, V (V, V 3 (V, V 7 (V 3, V 6 (V, V 7 Weight Action A A A V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 6
61 Kruskal s Algorithm Edge (V, V (V 6, V 7 (V, V (V 3, V (V, V (V, V 3 (V, V 7 (V 3, V 6 (V, V 7 Weight Action A A A A V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 6
62 Kruskal s Algorithm Edge (V, V (V 6, V 7 (V, V (V 3, V (V, V (V, V 3 (V, V 7 (V 3, V 6 (V, V 7 Weight Action A A A A 3 R R A V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 6
63 Kruskal s Algorithm Edge Weight Action (V, V A (V6, V7 A (V, V A (V3, V A (V, V 3 R (V, V3 R (V, V7 A (V3, V6 R (V, V7 6 A V V 3 V V 6 V 7 V 6 V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 63
64 Kruskal s Algorithm Edge Weight Action (V, V A (V6, V7 A (V, V A (V3, V A (V, V 3 R (V, V3 R (V, V7 A (V3, V6 R (V, V7 6 A V V 3 V V 6 V 7 6 V V Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu 6
Algoritma Brute-Force dan Greedy dalam Pemrosesan Graf
Algoritma Brute-Force dan Greedy dalam Pemrosesan Graf Marvin Jerremy Budiman / 13515076 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Aplikasi Algoritma Dijkstra dalam Pencarian Lintasan Terpendek Graf
Aplikasi Algoritma Dijkstra dalam Pencarian Lintasan Terpendek Graf Nur Fajriah Rachmah - 0609 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jalan
Minimum Spanning Trees algorithm
Minimum Spanning Trees algorithm Algoritma Minimum Spanning Trees algoritma Kruskal and algoritma Prim. Kedua algoritma ini berbeda dalam metodologinya, tetapi keduanya mempunyai tujuan menemukan minimum
CRITICAL PATH. Menggunakan Graph berbobot dan mempunya arah dari Critical Path: simpul asal : 1 simpul tujuan : 5. Graph G. Alternatif
CRITICAL PATH Menggunakan Graph berbobot dan mempunya arah dari Critical Path: simpul asal : 1 simpul tujuan : 5 Graph G Path Bobot Alternatif 1 4 5 16 1 2 5 15 1 2 3 5 24 1 4 3 5 19 1 2 3 4 5 29 1 4 3
Representasi Graph Isomorfisme. sub-bab 8.3
Representasi Graph Isomorfisme sub-bab 8.3 Representasi graph:. Adjacency list. Adjacency matrix 3. Incidence matrix Contoh: undirected graph Adjacency list : tiap vertex v :, 3, di-link dengan 3:,, 5
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI.. Definisi Graf Secara matematis, graf G didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V,E) ditulis dengan notasi G = (V, E), yang dalam hal ini: V = himpunan tidak-kosong dari simpul-simpul
Pertemuan 11 GRAPH, MATRIK PENYAJIAN GRAPH
Pertemuan 11 GRAPH, MATRIK PENYAJIAN GRAPH GRAPH Suatu Graph mengandung 2 himpunan, yaitu : 1. Himpunan V yang elemennya disebut simpul (Vertex atau Point atau Node atau Titik) 2. Himpunan E yang merupakan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Graf (Graph) Graf G didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V, E) yang dinotasikan dalam bentuk G = {V(G), E(G)}, dimana V(G) adalah himpunan vertex (simpul) yang tidak kosong
x 6 x 5 x 3 x 2 x 4 V 3 x 1 V 1
. PENGANTAR TEORI GRAF Definisi : Secara umum merupakan kumpulan titik dan garis. NET terdiri atas : 1. Himpunan titik (tidak boleh kosong) 2. Himpunan garis (directed line) 3. Setiap directed line menentukan
Struktur Data & Algoritme (Data Structures & Algorithms)
Struktur Data & Algoritme (Data Structures & Algorithms) Wrap Up Denny (denny@cs.ui.ac.id) Suryana Setiawan (setiawan@cs.ui.ac.id) Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia Semester Genap - 2004/2005
Struktur Data dan Algoritme. Struktur Data & Algoritme (Data Structures & Algorithms) Struktur Data dan Algoritme. Objectives.
Struktur Data & Algoritme (Data Structures & Algorithms) Wrap Up Denny (denny@cs.ui.ac.id) Suryana Setiawan (setiawan@cs.ui.ac.id) Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia Semester Genap - 2004/2005
GRAF. Graph seperti dimaksud diatas, ditulis sebagai G(E,V).
GRAF GRAF Suatu Graph mengandung 2 himpunan, yaitu : 1. Himpunan V yang elemennya disebut simpul (Vertex atau Point atau Node atau Titik) 2. Himpunan E yang merupakan pasangan tak urut dari simpul. Anggotanya
Denny Setyo R. Masden18.wordpress.com
Denny Setyo R. masden18@gmail.com Masden18.wordpress.com Graph adalah kumpulan dari simpul dan busur yang secara matematis dinyatakan sebagai : Dimana G = (V, E) G = Graph V = Simpul atau Vertex, atau
Penggunaan Algoritma Dijkstra dalam Penentuan Lintasan Terpendek Graf
Penggunaan Algoritma Dijkstra dalam Penentuan Lintasan Terpendek Graf Rahadian Dimas Prayudha - 13509009 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Struktur. Bab 6: 4/29/2015. Kompetensi Dasar. Mahasiswa mendapatkan pemahaman mengenai cara kerja dan penyajian graph
Struktur Bab 6: Prio Handoko, S. Kom., M.T.I. Program Studi Teknik Informatika Universitas Pembangunan Jaya Jl. Boulevard - Bintaro Jaya Sektor VII Tangerang Selatan Banten 15224 Kompetensi Dasar. Mahasiswa
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Graf adalah salah satu metode yang sering digunakan untuk mencari solusi dari permasalahan diskrit dalam dunia nyata. Dalam kehidupan sehari-hari, graf digunakan untuk
TEKNIK INFORMATIKA. Teori Dasar Graf
Teori Graf mulai dikenal pada saat seorang matematikawan bangsa Swiss, bernama Leonhard Euler, berhasil mengungkapkan Misteri Jembatan Konigsberg pada tahun 1736. Di Kota Konigsberg (sekarang bernama Kalilingrad,
MATEMATIKA DISKRIT II ( 2 SKS)
MATEMATIKA DISKRIT II ( 2 SKS) Rabu, 18.50 20.20 Ruang Hard Disk PERTEMUAN XI, XII RELASI Dosen Lie Jasa 1 Matematika Diskrit Graf (lanjutan) 2 Lintasan dan Sirkuit Euler Lintasan Euler ialah lintasan
Aplikasi Teori Graf dalam Manajemen Sistem Basis Data Tersebar
Aplikasi Teori Graf dalam Manajemen Sistem Basis Data Tersebar Arifin Luthfi Putranto (13508050) Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha 10, Bandung E-Mail: xenoposeidon@yahoo.com
Permodelan Pohon Merentang Minimum Dengan Menggunakan Algoritma Prim dan Algoritma Kruskal
Permodelan Pohon Merentang Minimum Dengan Menggunakan Algoritma Prim dan Algoritma Kruskal Salman Muhammad Ibadurrahman NIM : 13506106 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha
LANDASAN TEORI. Bab Konsep Dasar Graf. Definisi Graf
Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1. Konsep Dasar Graf Definisi Graf Suatu graf G terdiri atas himpunan yang tidak kosong dari elemen elemen yang disebut titik atau simpul (vertex), dan suatu daftar pasangan vertex
GRAF. V3 e5. V = {v 1, v 2, v 3, v 4 } E = {e 1, e 2, e 3, e 4, e 5 } E = {(v 1,v 2 ), (v 1,v 2 ), (v 1,v 3 ), (v 2,v 3 ), (v 3,v 3 )}
GRAF Graf G(V,E) didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V,E), dengan V adalah himpunan berhingga dan tidak kosong dari simpul-simpul (verteks atau node). Dan E adalah himpunan berhingga dari busur (vertices
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Graf 2.1.1 Definisi Graf Graf adalah pasangan himpunan (V, E), dan ditulis dengan notasi G = (V, E), V adalah himpunan tidak kosong dari verteks-verteks {v 1, v 2,, v n } yang
Bagaimana merepresentasikan struktur berikut? A E
Bagaimana merepresentasikan struktur berikut? B D A E F C G Bagaimana merepresentasikan struktur berikut? Contoh-contoh aplikasi graf Peta (jaringan jalan dan hubungan antar kota) Jaringan komputer Jaringan
Graf. Program Studi Teknik Informatika FTI-ITP
Graf Program Studi Teknik Informatika FTI-ITP Pendahuluan Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut. Gambar di bawah ini sebuah graf yang menyatakan
INTRODUCTION TO GRAPH THEORY LECTURE 2
INTRODUCTION TO GRAPH THEORY LECTURE Operasi-Operasi Pada Graph Union Misal G dan H adalah dua graph yang saling asing. Union G H adalah graph dengan V(G H)=V(G) V(H) dan E(G H)=E(G) E(H). Join Join dari
Analisis Algoritma: Anany Levitin, Introduction to Design and Analysis of Algorithm, 3 rd Edition, Pearson Education, Inc.
Analisis Algoritma: Anany Levitin, Introduction to Design and Analysis of Algorithm, 3 rd Edition, Pearson Education, Inc., Addison-Wesley Agenda. Introduction Bab 6: Transform-and-Conquer Fakultas Teknologi
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graf 2.1.1 Defenisi Graf Graf G didefenisikan sebagai pasangan himpunan (V,E), ditulis dengan notasi G = (V,E), yang dalam hal ini V adalah himpunan tidak kosong dari simpul-simpul
Konsep. Graph adalah suatu diagram yang memuat informasi tertentu. Contoh : Struktur organisasi
GRPH 1 Konsep Graph adalah suatu diagram yang memuat informasi tertentu. Contoh : Struktur organisasi 2 Contoh Graph agan alir pengambilan mata kuliah 3 Contoh Graph Peta 4 5 Dasar-dasar Graph Suatu graph
Algoritma dan Pemrograman Pendekatan Pemrograman Modular
PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO Algoritma dan Pemrograman Pendekatan Pemrograman Modular Oky Dwi Nurhayati, ST, MT email: okydn@undip.ac.id Pendahuluan Teknik Pemrograman Penekanan
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Graf Definisi 2.1.1 Sebuah graf didefinisikan sebagai pasangan terurut himpunan dimana: 1. adalah sebuah himpunan tidak kosong yang berhingga yang anggotaanggotanya
Sirkuit Euler & Sirkuit Hamilton SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA 2012/2013
Sirkuit Euler & Sirkuit Hamilton SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA 2012/2013 Sirkuit Euler Lintasan Euler ialah lintasan yang melalui masing-masing sisi di dalam graf tepat satu kali. Sirkuit Euler
RANCANG BANGUN APLIKASI MINIMUM SPANNING TREE (MST) MENGGUNAKAN ALGORITMA KRUSKAL
RANCANG BANGUN APLIKASI MINIMUM SPANNING TREE (MST) MENGGUNAKAN ALGORITMA KRUSKAL Naskah Publikasi diajukan oleh: Trisni jatiningsih 06.11.1016 kepada JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN
PENERAPAN TEORI GRAF UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH MINIMUM SPANNING TREE (MST) MENGGUNAKAN ALGORITMA KRUSKAL
PENERAPAN TEORI GRAF UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH MINIMUM SPANNING TREE (MST) MENGGUNAKAN ALGORITMA KRUSKAL Swaditya Rizki Program Studi Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas
Penerapan Teori Graf Pada Algoritma Routing
Penerapan Teori Graf Pada Algoritma Routing Indra Siregar 13508605 Program Studi Teknik Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jalan Ganesha 10, Bandung
ANALISIS JARINGAN LISTRIK DI PERUMAHAN JEMBER PERMAI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PRIM
ANALISIS JARINGAN LISTRIK DI PERUMAHAN JEMBER PERMAI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PRIM SKRIPSI diajukan guna melengkapi tugas akhir dan memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan Program Studi Pendidikan
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Konsep Dasar Graph Sebelum sampai pada pendefenisian masalah lintasan terpendek, terlebih dahulu pada bagian ini akan diuraikan mengenai konsep-konsep dasar dari model graph dan
Pemanfaatan Directed Acyclic Graph untuk Merepresentasikan Hubungan Antar Data dalam Basis Data
Pemanfaatan Directed Acyclic Graph untuk Merepresentasikan Hubungan Antar Data dalam Basis Data Winson Waisakurnia (13512071) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut
APLIKASI PEWARNAAN SIMPUL GRAF UNTUK MENGATASI KONFLIK PENJADWALAN MATA KULIAH DI FMIPA UNY
APLIKASI PEWARNAAN SIMPUL GRAF UNTUK MENGATASI KONFLIK PENJADWALAN MATA KULIAH DI FMIPA UNY Latar belakang Masalah Pada setiap awal semester bagian pendidikan fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Universitas
TUGAS AKHIR PENCARIAN POHON MERENTANG MINIMUM MENGGUNAKAN ALGORITMA PRIM DAN ALGORITMA KRUSKAL TERHADAP PEMECAHAN MASALAH
TUGAS AKHIR PENCARIAN POHON MERENTANG MINIMUM MENGGUNAKAN ALGORITMA PRIM DAN ALGORITMA KRUSKAL TERHADAP PEMECAHAN MASALAH OPTIMASI JALUR REL PADA RENCANA PEMBANGUNAN P E R K E R E T A A P I A N D I B A
ALGORITMA PENCARIAN SIMPUL SOLUSI DALAM GRAF
ALGORITMA PENCARIAN SIMPUL SOLUSI DALAM GRAF Anthony Rahmat Sunaryo NIM: 3506009 Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung email : if6009@students.if.itb.ac.id Abstract -- Makalah ini membahas tentang analsis
Penggunaan Algoritma Greedy dalam Membangun Pohon Merentang Minimum
Penggunaan Algoritma Greedy dalam Membangun Pohon Merentang Minimum Gerard Edwin Theodorus - 13507079 Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung, email: if17079@students.if.itb.ac.id Abstract Makalah ini
BAB 2 LANDASAN TEORITIS
xvi BAB 2 LANDASAN TEORITIS Dalam penulisan laporan tugas akhir ini, penulis akan memberikan beberapa pengertian yang berhubungan dengan judul penelitian yang penulis ajukan, karena tanpa pengertian yang
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Algoritma Algoritma adalah teknik penyusunan langkah-langkah penyelesaian masalah dalam bentuk kalimat dengan jumlah kata terbatas tetapi tersusun secara logis dan sitematis
Mata Kuliah Penelitian Operasional II OPERATIONS RESEARCH AN INTRODUCTION SEVENTH EDITION BY HAMDY A. TAHA BAB 6.
Mata Kuliah Penelitian Operasional II OPERATIONS RESEARCH AN INTRODUCTION SEVENTH EDITION BY HAMDY A. TAHA BAB 6 Analisis Jaringan Dipresentasikan oleh: Herman R. Suwarman, S.Si Pendahuluan- Ilustrasi
TUGAS KELOMPOK STRUKTUR DATA. (Yuniasyah) GRAPH
TUGAS KELOMPOK STRUKTUR DATA (Yuniasyah) GRAPH Disusun oleh : Agung Juliansyah (1031123) Akbar Aswad (1031089) Nafisatul Hasanah (1031085) Indra Putra (1031095) Nurhadi Jumain Fantri (1031099) UNIVERSITAS
SHORTEST PATH ALGORITHM (Dijkstra, Bellman-Ford)
SHORTEST PATH ALGORITHM (Dijkstra, Bellman-Ford) SHORTEST PATH ALGORITHM Macam macam shortest Path Shortest path dapat dibedakan menjadi : Single Source Shortest Path Menentukan shortest path dari verteks
ALGORITMA GREEDY : MINIMUM SPANNING TREE. Perbandingan Kruskal dan Prim
ALGORITMA GREEDY : MINIMUM SPANNING TREE Perbandingan Kruskal dan Prim AGENDA Pendahuluan Dasar Teori Contoh Penerapan Algoritma Analisis perbandingan algoritma Prim dan Kruskal Kesimpulan PENDAHULUAN
Algoritma Greedy (lanjutan)
Algoritma Greedy (lanjutan) 5. Penjadwalan Job dengan Tenggang Waktu (Job Schedulling with Deadlines) Persoalan: - Ada n buah job yang akan dikerjakan oleh sebuah mesin; - tiap job diproses oleh mesin
Kode MK/ Pemrograman Terstruktur 2
Kode MK/ Pemrograman Terstruktur 2 ZK Abdurahman Baizal KK Algoritma dan Komputasi Graf 1 8/25/2015 Pendahuluan Dalam bab ini kita akan membahas struktur data graf Struktur data graf banyak digunakan sebagai
Kode MK/ Matematika Diskrit
Kode MK/ Matematika Diskrit TEORI GRAF 1 8/29/2014 Cakupan Himpunan, Relasi dan fungsi Kombinatorial Teori graf Pohon (Tree) dan pewarnaan graf 2 8/29/2014 1 TEORI GRAF Tujuan Mahasiswa memahami konsep
Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut. Demak Semarang. Kend al. Salatiga.
GRAF PENDAHULUAN Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut. Gambar di bawah ini sebuah graf yang menyatakan peta jaringan jalan raya yang menghubungkan
Algoritma Dijkstra dan Bellman-Ford dalam Pencarian Jalur Terpendek
Algoritma Dijkstra dan Bellman-Ford dalam Pencarian Jalur Terpendek Yudi Retanto 13508085 Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung
NASKAH UJIAN UTAMA. JENJANG/PROG. STUDI : DIPLOMA TIGA / MANAJEMEN INFORMATIKA HARI / TANGGAL : Kamis / 18 FEBRUARI 2016
NASKAH UJIAN UTAMA MATA UJIAN : LOGIKA DAN ALGORITMA JENJANG/PROG. STUDI : DIPLOMA TIGA / MANAJEMEN INFORMATIKA HARI / TANGGAL : Kamis / 18 FEBRUARI 2016 NASKAH UJIAN INI TERDIRI DARI 80 SOAL PILIHAN GANDA
ANALISIS JARINGAN LISTRIK DI PERUMAHAN JEMBER PERMAI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PRIM
ANALISIS JARINGAN LISTRIK DI PERUMAHAN JEMBER PERMAI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PRIM SKRIPSI diajukan guna melengkapi tugas akhir dan memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan Program Studi Pendidikan
Aplikasi Shortest Path dengan Menggunakan Graf dalam Kehidupan Sehari-hari
Aplikasi Shortest Path dengan Menggunakan Graf dalam Kehidupan Sehari-hari Andika Mediputra NIM : 13509057 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
SATUAN ACARA PERKULIAHAN PERANCANGAN DAN ANALISIS ALGORITMA ** (S1/TEKNIK INFORMATIKA) PTA 2010/2011
SATUAN ACARA PERKULIAHAN PERANCANGAN DAN ANALISIS ALGORITMA ** (S1/TEKNIK INFORMATIKA) PTA 2010/2011 KODE : / 3 SKS Pertemuan Pokok Bahasan dan TIU Sub Pokok Bahasan dan TIK Teknik Pembelajaran 1 Pendahuluan
UNIVERSITAS GUNADARMA
UNIVERSITAS GUNADARMA SK No. 92 / Dikti / Kep /1996 Fakultas Ilmu Komputer, Teknologi Industri, Ekonomi,Teknik Sipil & Perencanaan, Psikologi, Sastra Program Diploma (D3) Manajemen Informatika, Teknik
Matematik tika Di Disk i r t it 2
Matematika tik Diskrit it 2 Teori Graph Teori Graph 1 Kelahiran Teori Graph Masalah Jembatan Konigsberg g : Mulai dan berakhir pada tempat yang sama, bagaimana caranya untuk melalui setiap jembatan tepat
IKI 20100: Struktur Data & Algoritma
IKI 20100: Struktur Data & Algoritma B Tree Ruli Manurung & Ade Azurat ( Setiawan (acknowledgments: Denny, Suryana Fasilkom UI Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI20100 2007/2008 Ganjil Minggu
BAB 1 PENDAHULUAN. minimum secara langsung didasarkan pada algoritma MST (Minimum Spanning
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Hubungan antara titik-titik dalam graf kadang-kadang perlu diperjelas. Hubungannya tidak cukup hanya menunjukkan titik-titik mana yang berhubungan langsung, tetapi
Pencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra
Volume 2 Nomor 2, Oktober 207 e-issn : 24-20 p-issn : 24-044X Pencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra Muhammad Khoiruddin Harahap Politeknik Ganesha Medan Jl.Veteran No. 4 Manunggal choir.harahap@yahoo.com
Graf. Matematika Diskrit. Materi ke-5
Graf Materi ke-5 Pendahuluan Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut. Gambar di bawah ini sebuah graf yang menyatakan peta jaringan jalan raya
IMPLEMENTASI GRAF DENGAN MENGGUNAKAN STRATEGI GREEDY
IMPLEMENTASI GRAF DENGAN MENGGUNAKAN STRATEGI GREEDY Erdiansyah Fajar Nugraha (13508055) Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha 10,Bandung e-mail: if18055@students.if.itb.ac.id
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graf 2.1.1 Defenisi Graf Suatu graf G adalah suatu himpunan berhingga tak kosong dari objek-objek yang disebut verteks (titik/simpul) dengan suatu himpunan yang anggotanya
PENENTUAN RUTE TERPENDEK PADA OPTIMALISASI JALUR PENDISTRIBUSIAN BARANG DI PT. X DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA FLOYD-WARSHALL
PENENTUAN RUTE TERPENDEK PADA OPTIMALISASI JALUR PENDISTRIBUSIAN BARANG DI PT. X DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA FLOYD-WARSHALL Vera Apriliani Nawagusti 1), Ali Nurdin 2), Aryanti aryanti 3) 1),2),3 ) Jurusan
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Graf Graf G didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V, E), ditulis dengan notasi G = (V, E). Dalam hal ini, V merupakan himpunan tidak kosong dari simpul-simpul (vertices atau
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Algoritma Algoritma merupakan urutan langkah langkah untuk menyelesaikan masalah yang disusun secara sistematis, algoritma dibuat dengan tanpa memperhatikan bentuk
PEMBERIAN NOMOR VERTEX PADA TOPOLOGI JARINGAN GRAF WHEEL, GRAF HELM DAN GRAF LOLLIPOP
PEMBERIAN NOMOR VERTEX PADA TOPOLOGI JARINGAN GRAF WHEEL, GRAF HELM DAN GRAF LOLLIPOP Oleh : MUHAMAD SIDIQ NIM. M0108095 SKRIPSI Ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memeperoleh gelar
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Teori Graf Teori graf merupakan pokok bahasan yang sudah tua usianya namun memiliki banyak terapan sampai saat ini. Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan
Struktur Data dan Algoritma
Struktur Data dan Algoritma Pengantar Suryana Setiawan, Ruli Manurung & Ade Azurat ( Denny (acknowledgments: Fasilkom UI SUR HMM AA Fasilkom UI - IKI20100/ IKI80110P 2009/2010 Ganjil Minggu 1 Tujuan Mata
Aplikasi Pohon Merentang Minimum dalam Rute Jalur Kereta Api di Pulau Jawa
Aplikasi Pohon Merentang Minimum dalam Rute Jalur Kereta Api di Pulau Jawa Darwin Prasetio ( 001 ) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl.
DIMENSI METRIK PADA BEBERAPA KELAS GRAF
DIMENSI METRIK PADA BEBERAPA KELAS GRAF oleh DWI RIA KARTIKA M0112025 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika FAKULTAS MATEMATIKA DAN
Aplikasi Graf pada Persoalan Lintasan Terpendek dengan Algoritma Dijkstra
Aplikasi Graf pada Persoalan Lintasan Terpendek dengan Algoritma Dijkstra Adriansyah Ekaputra 13503021 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung Abstraksi Makalah
BAB I PENDAHULUAN. Di tengah masyarakat dengan aktivitas yang tinggi, mobilitas menjadi hal yang penting.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Di tengah masyarakat dengan aktivitas yang tinggi, mobilitas menjadi hal yang penting. Namun pada kenyataannya, terdapat banyak hal yang dapat menghambat
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Graph Graf adalah struktur data yang terdiri dari atas kumpulan vertex (V) dan edge (E), biasa ditulis sebagai G=(V,E), di mana vertex adalah node pada graf, dan edge adalah rusuk
IMPLEMENTASI ALGORITMA PRIM DENGAN TEORI GRAPH PADA APLIKASI WPF GRAPH
ISSN : 1978-6603 IMPLEMENTASI ALGORITMA PRIM DENGAN TEORI GRAPH PADA APLIKASI WPF GRAPH *Trinanda Syahputra #1, Muhammad Dahria #2, Iskandar Zulkarnain #3 #1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna
Graf dan Pengambilan Rencana Hidup
Graf dan Pengambilan Rencana Hidup M. Albadr Lutan Nasution - 13508011 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung e-mail: albadr.ln@students.itb.ac.id
Analisis Algoritma: Anany Levitin, Introduction to Design and Analysis of Algorithm, 3 rd Edition, Pearson Education, Inc.
Analisis Algoritma: Anany Levitin, Introduction to Design and Analysis of Algorithm, 3 rd Edition, Pearson Education, Inc., Addison-Wesley Bab 3: Brute Force and Agenda. Definition Sequential Search and
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Sistem Tahap analisa merupakan tahap awal penulis dalam pembuatan aplikasi perangkat lunak, pada tahap ini penulis menganalisa kebutuhan sistem yang dibuat.
STUDI STRATEGI PENGGUNAAN ALGORITMA GREEDY UNTUK MEMBANGUN MINIMUM SPANNING TREE PADA GRAF BERBOBOT (WEIGHTED GRAPH) SKRIPSI
STUDI STRATEGI PENGGUNAAN ALGORITMA GREEDY UNTUK MEMBANGUN MINIMUM SPANNING TREE PADA GRAF BERBOBOT (WEIGHTED GRAPH) SKRIPSI SAHAT HAMONANGAN SIMORANGKIR 050803025 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Pada bab 2, telah delaskan mengenai pemilihan negative cycle yang akan mengalami proses canceling tanpa menggunakan aturan-aturan tertentu. Dengan kondisi tersebut,
STUDI DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA, BELLMAN-FORD DAN FLOYD-WARSHALL DALAM MENANGANI MASALAH LINTASAN TERPENDEK DALAM GRAF
STUDI DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA, BELLMAN-FORD DAN FLOYD-WARSHALL DALAM MENANGANI MASALAH LINTASAN TERPENDEK DALAM GRAF Apri Kamayudi NIM : 13505009 Program Studi Teknik Informatika, Institut
Struktur dan Organisasi Data 2 G R A P H
G R A P H Graf adalah : Himpunan V (Vertex) yang elemennya disebut simpul (atau point atau node atau titik) Himpunan E (Edge) yang merupakan pasangan tak urut dari simpul, anggotanya disebut ruas (rusuk
SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA 2012/2013. Graf Berarah
SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA 2012/2013 Graf Berarah Graf Berarah Suatu graf berarah (Direct Graf/Digraf) D terdiri atas 2 himpunan : 1. Himpunan V, anggotanya disebut Simpul. 2. Himpunan A, merupakan
IMPLEMENTASI GRAF DENGAN MENGGUNAKAN STRATEGI GREEDY
IMPLEMENTASI GRAF DENGAN MENGGUNAKAN STRATEGI GREEDY Arief Latu Suseno NIM : 13505019 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : Abstrak Graf merupakan
Penerapan Algoritma Greedy untuk Memecahkan Masalah Pohon Merentang Minimum
Penerapan Algoritma Greedy untuk Memecahkan Masalah Pohon Merentang Minimum Bramianha Adiwazsha - NIM: 13507106 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Semakin dengan berkembangnya teknologi fotografi di Indonesia, khususnya di Kota Medan, fotografi tidak hanya sebagai sarana atau alat untuk mengabadikan suatu kejadian
Algoritma Prim dengan Algoritma Greedy dalam Pohon Merentang Minimum
Algoritma Prim dengan Algoritma Greedy dalam Pohon Merentang Minimum Made Mahendra Adyatman 13505015 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung
Penentuan Rute Terpendek Tempat Wisata di Kota Tasikmalaya Dengan Algoritma Floyd-warshall
Penentuan Rute Terpendek Tempat Wisata di Kota Tasikmalaya Dengan Algoritma Floyd-warshall Muhamad Fikri Alhawarizmi - 13513009 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut
8. Algoritma Greedy. Oleh : Ade Nurhopipah
8. Algoritma Greedy Oleh : Ade Nurhopipah Pokok Bahasan : 1. Minimum Connector Problem 2. Travelling Salesman Problem Sumber : Aldous, Joan M.,Wilson, Robin J. 2004. Graph and Applications. Springer: UK.
TEORI GRAF UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER ILHAM SAIFUDIN PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK. Selasa, 13 Desember 2016
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER TEORI GRAF ILHAM SAIFUDIN Selasa, 13 Desember 2016 Universitas Muhammadiyah Jember Pendahuluan 1 OUTLINE 2 Definisi Graf
BAB 2 LANDASAN TEORI. Algoritma adalah urutan atau deskripsi langkah-langkah untuk memecahkan suatu masalah.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Algoritma Algoritma adalah urutan atau deskripsi langkah-langkah untuk memecahkan suatu masalah. Algoritma merupakan jantung ilmu komputer atau informatika. Banyak
PENDAHULUAN MODUL I. 1 Teori Graph Pendahuluan Aswad 2013 Blog: 1.
MODUL I PENDAHULUAN 1. Sejarah Graph Teori Graph dilaterbelakangi oleh sebuah permasalahan yang disebut dengan masalah Jembatan Koningsberg. Jembatan Koningsberg berjumlah tujuh buah yang dibangun di atas
PENDISTRIBUSIAN BARANG FARMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA (STUDI KASUS : PT. AIR MAS CHEMICAL)
ISSN : 1978-6603 PENDISTRIBUSIAN BARANG FARMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA (STUDI KASUS : PT. AIR MAS CHEMICAL) Sulindawaty #1, Hendryan Winata #2,Trinanda Syahputra #3 #1,2 Program Studi Sistem Informasi,
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graph 2.1.1 Definisi Graph Menurut Dasgupta dkk (2008), graph merupakan himpunan tak kosong titik-titik yang disebut vertex (juga disebut dengan node) dan himpunan garis-garis
1. Minimal spanning tree 2. Shortest-route algorithm 3. Maximum flow algorithm
Model Jaringan 1 Topik Yang dibahas 1. Minimal spanning tree 2. Shortest-route algorithm 3. Maximum flow algorithm 2 Definisi Jaringan Jaringan (network) = (N, A); N=node, A=arc = sisi=busur. Arc (sisi)
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Teori Graph 2.1.1 Graph Tak Berarah dan Digraph Suatu Graph Tak Berarah (Undirected Graph) merupakan kumpulan dari titik yang disebut verteks dan segmen garis yang
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Sebelum memulai pembahasan lebih lanjut, pertama-tama haruslah dijelaskan apa yang dimaksud dengan traveling salesman problem atau dalam bahasa Indonesia disebut sebagai persoalan
Studi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot
Studi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot Vandy Putrandika NIM : 13505001 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if15001@students.if.itb.ac.id