Algoritma dan Struktur Data
|
|
- Suhendra Susman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Algoritma dan Struktur Data Click to edit Master subtitle style Pertemuan 3 Pengantar Analisis Efisiensi Algoritma
2 Analisa efisiensi algoritma bertujuan mengestimasi waktu dan memori yang dibutuhkan untuk mengeksekusi sebuah algoritma atau fungsi Ø Ø Efisiensi waktu seberapa cepat algoritma dieksekusi Efisiensi memori berapa banyak memori yang dibutuhkan untuk menjalankan algoritma
3 Faktor apa yang mempengaruhi efisiensi waktu sebuah algoritma? Ukuran input banyaknya data input yang diolah oleh algoritma Contoh :??? Basic operation bagian dari algoritma yang yang dieksekusi berulang - ulang
4 Algorithm sequential search (A[0..n-1], K) // searches for a given value in a given array by sequential search // input: an array A[0..n-1] and a search key K // output: returns the index of the first element of A that matches K or -1 if there are no matching elements i 0 1 x while i n and A[i] K do 2 x i i x if i n return i 2 x else return -1 1 x Jelaskan isi algoritma di atas
5 Berapa ukuran input algoritma sequential search? Tunjukkan basic operationnya Ø Ø Basic operation selalu merupakan bagian loop paling dalam. Mengapa??? Bagian program non basic operation memberi tambahan sangat kecil pada waktu eksekusi program
6 Sequential Search i 0 1 x while i n and A[i] K do 2 x i i x if i n return i 2 x else return -1 1 x Estimasikan waktu eksekusi algoritma sequential search!
7 T(n) = cop x C(n) T(n) = estimasi waktu eksekusi algoritma untuk input berukuran n Cop = waktu untuk mengeksekusi basic operation satu kali. Biasanya ditentukan 1 satuan waktu. Pada contoh sequential search, 1 satuan waktu kira - kira membutuhkan berapa clock CPU???
8 T(n) = cop x C(n) C(n) berapa kali basic operation dieksekusi untuk data berukuran n Pada kasus sequential search nilai C(n) tergantung dari posisi elemen yang akan dicari
9 Best Case, Worst Case, Average Case Best-case Anda beruntung. Nilai yang dicari ada pada posisi awal array. Setelah nilainya ditemukan, algoritma selesai dieksekusi. C(n) = 1 dan T(n) = 1 satuan waktu Worst-case Anda sial. Nilai yang dicari ada di posisi terakhir array atau tidak ada di array. C(n) = n dan T(n) = n satuan waktu Average-case Kasus paling umum. Nilai yang dicari bisa terletak di elemen
10 Average Case Asumsikan 1. Data yang dicari memang ada pada array 2. Probabilitas data yang dicari terdapat di elemen tertentu sama besar untuk semua elemen array. Sehingga probabilitas sebuah data muncul pada elemen ke i adalah 1/n
11 Average Case Banyaknya eksekusi basic operation jika data yang dicari ada pada posisi 1st position = 1 2nd position = 2. ith position = i. nth position = n
12 C(n) atau banyaknya eksekusi basic operation untuk data berukuran n 1 (1/n) + 2 (1/n) + 3 (1/n) i (1/ n) + + n (p/n) = (1/n)( n) = (1/n)(n(n+1))/2 = (n+1)/2 Average Case T(n) = (n+1)/2 satuan waktu
13 Catatan Ø Ø Tujuan utama mencari T(n) bukan mencari waktu eksak yang dibutuhkan untuk mengeksekusi sebuah algoritma Tetapi untuk mengetahui tingkat pertambahan waktu eksekusi algoritma jika ukuran input bertambah (order of growth)
14 Orders of Growth Tingkat pertambahan waktu eksekusi algoritma jika ukuran input bertambah
15 Orders of Growth Urutkan waktu eksekusi algoritma di bawah ini berdasarkan order of growthnya T1 (n) = n2 T1 (10) = 100 T1 (100) = 10,000 T2(n) = 2n T2(10) = 1,028 T2(100) = 1.3 x 030 T3(n) = n3 T3(10) = 1,000 T3(100) = 1,000,000 T4(n) = n T4(10) = 10 T4(100) = 100 T5(n) = log2 n T5(10) = 3.3 T5(100) = 6.6
16 Orders of Growth C constant, we write O(1) logn logarithmic N linear NlogN N2 quadratic N3 cubic 2N exponential N! factorial Ø Makin ke bawah, order of growth makin besar Ø Untuk input data berukuran besar, algoritma dengan order of growth besar eksekusi waktunya jauh lebih lama dari algoritma dengan order of growth kecil
17 The Big-Oh Notation f(n) Є O(g(n)) Cara membaca f(n) berada pada kelas g(n) f(n) Є O(g(n)) Jika orders of growth f(n) kurang atau sama dengan(n).
18 The Big-Oh Notation C constant, we write O(1) logn logarithmic N linear NlogN N2 quadratic N3 cubic 2N exponential N! factorial N2 Є O(N2) paling presisi NlogN Є O(N2) N Є O(N2) log2n Є O(N2) logn Є O(N2) C Є O(N2)
19 O(1) Waktu pelaksanaan algoritma adalah tetap, tidak bergantung pada ukuran masukan. O(log n) Kompleksitas waktu logaritmik berarti laju pertumbuhan waktunya berjalan lebih lambat daripada pertumbuhan n. Rinaldi M/IF2091 Strukdis 1919
20 O(n) Bila n dijadikan dua kali semula, maka waktu pelaksanaan algoritma juga dua kali semula. O(n log n) Bila n dijadikan dua kali semual, maka n log n menjadi lebih dari dua kali semula (tetapi tidak terlalu banyak) Rinaldi M/IF2091 Strukdis 2020
21 O(n2) Bila n dinaikkan menjadi dua kali semula, maka waktu pelaksanaan algoritma meningkat menjadi empat kali semula. O(n3) Bila n dinaikkan menjadi dua kali semula, waktu pelaksanan algoritma meningkat menjadi delapan kali semula. Rinaldi M/IF2091 Strukdis 2121
22 O(2n) Bila n dijadikan dua kali semula, waktu pelaksanaan menjadi kuadrat kali semula! O(n!) Bila n dijadikan dua kali semula, maka waktu pelaksanaan algoritma menjadi faktorial dari 2n. Rinaldi M/IF2091 Strukdis 2222
23 Nilai masing-masing fungsi untuk setiap bermacam-macam nilai n log n n n log n n 2 n 3 2 n n! (terlalu besar ) Rinaldi M/IF2091 Strukdis 2323
24 Tugas v Implementasikan bubble sort dalam bahasa C v Hitung T(n) untuk bubble sort v Efisiensi waktu bubble sort berada pada kelas apa? v v Dikumpulkan dan dibahas pada pertemuan pertama setelah libur lebaran Tugas dipresentasikan oleh mahasiswa yang memiliki nomor urut mod 10 == 8
Design and Analysis Algorithm
Design and Analysis Algorithm Pertemuan 02 Drs. Achmad Ridok M.Kom Fitra A. Bachtiar, S.T., M. Eng Imam Cholissodin, S.Si., M.Kom Aryo Pinandito, MT Contents 31 2 Analisis Algoritma Analisis Efisiensi
Lebih terperinciPendahuluan. Ukuran input (input s size)
Kompleksitas Algoritma Sesi 14 Pendahuluan Sebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus mangkus (efisien). Algoritma yang mangkus ialah algoritma yang meminimumkan kebutuhan waktu dan ruang.
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma
Kompleksitas Algoritma Bahan Kuliah IF2120 Matematika Disktit Rinaldi M/IF2120 Matdis 1 Rinaldi M/IF2120 Matdis 2 Pendahuluan Sebuah masalah dapat mempunyai banyak algoritma penyelesaian. Contoh: masalah
Lebih terperinciPengantar Analisa Algoritma
Pengantar Analisa Algoritma Pendahuluan Suatu permasalahan memungkinkan untuk diselesaikan dengan lebih dari satu algoritma (pendekatan) Bagaimana kita memilih satu diantara beberapa algoritma tersebut.
Lebih terperinciAnalisa dan Perancangan Algoritma. Ahmad Sabri, Dr Sesi 1: 9 Mei 2016
Analisa dan Perancangan Algoritma Ahmad Sabri, Dr Sesi 1: 9 Mei 2016 Apakah algoritma itu? Asal istilah: Al Khwarizmi (± 800 M), matematikawan dan astronomer Persia. Pengertian umum: "suatu urutan langkah-langkah
Lebih terperinciLogika dan Algoritma Yuni Dwi Astuti, ST 2
ALGORITMA Istilah algoritma pertama kali diperkenalkan oleh seorang ahli matematika yaitu Abu Ja far Muhammad Ibnu Musa Al Khawarizmi. Yang dimaksud dengan algoritma adalah : Urutan dari barisan instruksi
Lebih terperinciDesign and Analysis Algorithm
Design and Analysis Algorithm Pertemuan 04 Drs. Achmad Ridok M.Kom Imam Cholissodin, S.Si., M.Kom M. Ali Fauzi, S.Kom., M.Kom. Ratih Kartika Dewi, ST, M.Kom Contents Dasar Analisis Algoritma Rekursif 2
Lebih terperinciDesign and Analysis Algorithm. Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom. Pertemuan 03
Design and Analysis Algorithm Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom Pertemuan 03 Contents 31 2 Fungsi Rekursif Format Fungsi Rekursif 3 Analisa Efisiensi Algoritma Rekursif 2 Apa itu fungsi rekursif? Fungsi
Lebih terperinciBAB III ANALISIS KOMPLEKSITAS ALGORITMA
BAB III ANALISIS KOMPLEKSITAS ALGORITMA 3.1 Kompleksitas Algoritma Suatu masalah dapat mempunyai banyak algoritma penyelesaian. Algoritma yang digunakan tidak saja harus benar, namun juga harus efisien.
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma
Kompleksitas Algoritma Pendahuluan Sebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus mangkus (efisien). Algoritma yang bagus adalah algoritma yang mangkus. Kemangkusan algoritma diukur dari berapa
Lebih terperinciDesign and Analysis of Algorithm
Design and Analysis of Algorithm Week 3: Notasi Asymptotic dan Kelas Dasar Efisiensi Dr. Putu Harry Gunawan 1 1 Department of Computational Science School of Computing Telkom University Dr. Putu Harry
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma
Kompleksitas Algoritma Sebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus mangkus (efisien). Algoritma yang bagus adalah algoritma yang mangkus. Kemangkusan algoritma diukur dari berapa jumlah
Lebih terperinciMatematika Diskrit Kompleksitas Algoritma. Instruktur : Ferry Wahyu Wibowo, S.Si., M.Cs.
Matematika Diskrit Kompleksitas Algoritma Instruktur : Ferry Wahyu Wibowo, S.Si., M.Cs. Pendahuluan Sebuah masalah dapat mempunyai banyak algoritma penyelesaian. Contoh: masalah pengurutan (sort), ada
Lebih terperinciSebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus mangkus (efisien). Algoritma yang bagus adalah algoritma yang mangkus.
Waktu komputasi (dalam detik) Kompleksitas Algoritma Sebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus mangkus (efisien). Algoritma yang bagus adalah algoritma yang mangkus. Kemangkusan algoritma
Lebih terperinciLangkah Awal menuju Analisis Kompleksitas Algoritma
Langkah Awal menuju Analisis Kompleksitas Algoritma Isi Proses Desain dan Analisis Algoritma Tipe-tipe Problem yang penting Kebutuhan akan algoritma yang efisien Analisis framework 2 Proses Desain dan
Lebih terperinciDesign and Analysis Algorithm. Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom. Pertemuan 04
Design and Analysis Algorithm Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom Pertemuan 04 Contents 31 2 Asymptotic Analysis Brute Force Algorithm 1 2 Asymptotic Analysis Asymptotic Notation Think of n as the number
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma
Kompleksitas Algoritma 1 Pendahuluan Sebuah masalah dapat mempunyai banyak algoritma penyelesaian. Contoh: masalah pengurutan (sort), ada puluhan algoritma pengurutan Sebuah algoritma tidak saja harus
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma
Kompleksitas Algoritma Pendahuluan Mengapa kita memerlukan algoritma yang mangkus? Waktu komputasi (dalam detik) 10 5 10 4 10 3 10 2 1 0 1 10-1 1 hari 1 jam 1 detik 1 menit 5 1 0 1 5 2 0 10-4 x 2 n 10-6
Lebih terperinciAnalisisFramework. Mengukur ukuran atau jumlah input Mengukur waktu eksekusi Tingkat pertumbuhan Efiesiensi worst-case, best-case dan average-case
AnalisisFramework Review Tujuan analisa : mengukur efesiensi algoritma Efisiensi diukur dari diukur dari: waktu (time) dan memori(space). Dua besaran yang digunakan: kompleksitas algoritma 1. Kompleksitas
Lebih terperinciAnalisa Kompleksitas Algoritma. Sunu Wibirama
Analisa Kompleksitas Algoritma Sunu Wibirama Referensi Cormen, T.H., Leiserson, C.E., Rivest, R.L., Stein, C., Introduction to Algorithms 2nd Edition, Massachusetts: MIT Press, 2002 Sedgewick, R., Algorithms
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma dalam Strategi Algoritma Sorting
Kompleksitas Algoritma dalam Strategi Algoritma Sorting Emilia Andari Razak/13515056 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung
Lebih terperinciAlgoritma dan Struktur Data. Performansi Algoritma
Algoritma dan Struktur Data Performansi Algoritma Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang 2016 Mana yang lebih baik? pilihan 1 : Algoritma biasa dengan komputer yang cepat. pilihan 2 : Menggunakan
Lebih terperinciAnalisis Algoritma Bubble Sort
Analisis Algoritma Bubble Sort Ryan Rheinadi NIM : 13508005 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha 10, Bandung e-mail: if18005@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciKompleksitas Komputasi
Kompleksitas Komputasi Big O Notation O(f(n)) Kompleksitas komputasi pada sebuah algoritma dibagi menjadi dua bagian, yaitu Kompleksitas Waktu T(n) Kompleksitas Ruang S(n) Kompleksitas Waktu diukur dari
Lebih terperinciAnalisis Kecepatan Sorting Dengan Notasi Big O
Analisis Kecepatan Sorting Dengan Notasi Big O Rama Aulia NIM : 13506023 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : ramaaulia@yahoo.co.id Abstrak Sorting
Lebih terperinciPENGGUNAAN BIG O NOTATION UNTUK MENGANALISA EFISIENSI ALGORITMA
PENGGUNAAN BIG O NOTATION UNTUK MENGANALISA EFISIENSI ALGORITMA Ikhsan Fanani NIM : 13505123 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : ikhsan_fanani@yahoo.com
Lebih terperinciPendahuluan. Sebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus efisien. Algoritma yang bagus adalah algoritma yang efektif dan efisien.
Pendahuluan Sebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus efisien. Algoritma yang bagus adalah algoritma yang efektif dan efisien. Algoritma yang efektif diukur dari berapa jumlah waktu dan
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SELECTION SORT DENGAN MERGE SORT
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SELECTION SORT DENGAN MERGE SORT Disusun untuk memenuhi tugas UTS mata kuliah : Analisis Algoritma Oleh : Eka Risky Firmansyah 1110091000043 Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciAlgoritma Sorting (Selection Insertion)
Algoritma Sorting (Selection Insertion) Algoritma Insertion Sort Dengan Algoritma Insertion bagian kiri array terurut sampai seluruh array Misal pada data array ke-k, data tersebut akan disisipkan pada
Lebih terperinciAlgoritma dan Kompleksitas Algoritma
Algoritma dan Kompleksitas Algoritma Algoritma Algoritma adalah urutan logis langkah-langkah penyelesaian masalah yang ditinjau secara sistematis. Asal Usul Algoritma Kata ini tidak muncul dalam kamus
Lebih terperinciQuick Sort dan Merge Sort. Arna Fariza Yuliana Setiowati
Quick Sort dan Merge Sort Arna Fariza Yuliana Setiowati Ide Quicksort Tentukan pivot. Bagi Data menjadi 2 Bagian yaitu Data kurang dari dan Data lebih besar dari pivot. Urutkan tiap bagian tersebut secara
Lebih terperinciAturan Untuk Menentukan Kompleksitas Waktu Asimptotik. Penjelasannya adalah sebagai berikut: T(n) = (n + 2) log(n 2 + 1) + 5n 2
Aturan Untuk Menentukan Kompleksitas Waktu Asimptotik 1. Jika kompleksitas waktu T(n) dari algoritma diketahui, Contoh: (i) pada algoritma cari_maksimum T(n) = n 1 = O(n) (ii) pada algoritma pencarian_beruntun
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Algoritma Algoritma adalah prosedur komputasi yang didefinisikan dengan baik yang mengambil beberapa nilai yaitu seperangkat nilai sebagai input dan output yang menghasilkan
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA BINARY SEARCH
ANALISIS ALGORITMA BINARY SEARCH Metode Binary search Binary search merupakan salah satu algoritma untuk melalukan pencarian pada array yang sudah terurut. Jika kita tidak mengetahui informasi bagaimana
Lebih terperinciPERBANDINGAN KOMPLEKSITAS ALGORITMA PENCARIAN BINER DAN ALGORITMA PENCARIAN BERUNTUN
PERBANDINGAN KOMPLEKSITAS ALGORITMA PENCARIAN BINER DAN ALGORITMA PENCARIAN BERUNTUN Yudhistira NIM 13508105 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika ITB Jalan Ganesha No.10 Bandung e-mail: if18105@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciSorting Algorithms. Algoritma dan Struktur Data. Sorting algorithms
1. Insertion 2. Selection 3. Bubble 4. Shell 5. Quick 6. Merge Sorting Algorithms Sorting algorithms Metode Insertion, selection dan bubble sort memiliki worst-case performance yang bernilai quadratik
Lebih terperinciLangkah Awal menuju Analisis Kompleksitas Algoritma
Langkah Awal menuju Analisis Kompleksitas Algoritma Analisis dan Strategi Algoritma CS3024-FAZ 1 Isi Proses Desain dan Analisis Algoritma Tipe-tipe Problem yang penting Kebutuhan akan algoritma yang efisien
Lebih terperinciSTRATEGI DIVIDE AND CONQUER
Pemrogram bertanggung jawab atas implementasi solusi. Pembuatan program akan menjadi lebih sederhana jika masalah dapat dipecah menjadi sub masalah - sub masalah yang dapat dikelola. Penyelesaian masalah
Lebih terperinciJARINGAN UNTUK MERGING
SORTING - Merging Definisi: A = {a 1, a 2,..., a r } B = {b 1, b 2,..., b s } merupakan dua deret angka yang terurut naik; merge A dan B merupakan deret C = {c 1, c 2,..., c r+s } yang juga terurut naik,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Algoritma Secara informal, sebuah algoritma adalah prosedur komputasi yang didefinisikan dengan baik yang mengambil beberapa nilai, atau seperangkat nilai sebagai input dan menghasilkan
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma (1)
Kompleksitas Algoritma (1) Pendahuluan Sebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus efisien Algoritma yang bagus adalah algoritma yang efisien. Kebutuhan waktu dan ruang suatu algoritma bergantung
Lebih terperinciAnalisis Algoritm. Fundamentals of the Anlysis of Algorithm Efficiency
Analisis Algoritm Fundamentals of the Anlysis of Algorithm Efficiency Hendri Karisma Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 2013 Review An algorithm is a sequence of unambiguous
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Kriptografi (cryptography) berasal dari Bahasa Yunani: cryptós artinya
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kriptografi Kriptografi (cryptography) berasal dari Bahasa Yunani: cryptós artinya secret (rahasia), sedangkan gráphein artinya writing (tulisan), jadi kriptografi berarti secret
Lebih terperinciDesign and Analysis Algorithm
Design and Analysis Algorithm Pertemuan 05 Drs. Achmad Ridok M.Kom Imam Cholissodin, S.Si., M.Kom M. Ali Fauzi, S.Kom., M.Kom. Ratih Kartika Dewi, ST, M.Kom 1 Contents 31 1.1 Algoritma Brute Force Exhaustive
Lebih terperinciAlgoritma Heap Sort. Sekolah Teknik Elektro & Informatika Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung
Algoritma Heap Sort Paul Gunawan Hariyanto 1, Dendy Duta Narendra 2, Ade Gunawan 3 Sekolah Teknik Elektro & Informatika Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung
Lebih terperinciDesign and Analysis of Algorithms CNH2G3- Week 4 Kompleksitas waktu algoritma rekursif part 1
Design and Analysis of Algorithms CNH2G3- Week 4 Kompleksitas waktu algoritma rekursif part 1 Dr. Putu Harry Gunawan (PHN) Quiz I 1. Tentukan operasi dasar, c op dan C(n) untung masing-masing algoritma
Lebih terperinciSorting Algorithms. Buble Sort
1. Insertion 2. Selection 3. Bubble 4. Shell 5. Quick 6. Merge Sorting Algorithms 1 Buble Sort Metode gelembung (bubble sort) disebut dengan metode penukaran (exchange sort) adalah metode yang mengurutkan
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma Pengurutan Selection Sort dan Insertion Sort
Kompleksitas Algoritma Pengurutan Selection Sort dan Insertion Sort Setia Negara B. Tjaru (13508054) Program Studi Teknik Informatika ITB Bandung e-mail: if18054@students.if.itb.ac.id ABSTRAK Makalah ini
Lebih terperinciDecrease and Conquer
Decrease and Conquer Bahan Kuliah IF2211 Strategi Algoritma Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB 1 Decrease and conquer: metode desain algoritma
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA. Disusun Oleh: Analisis Masalah dan Running Time. Adam Mukharil Bachtiar Teknik Informatika UNIKOM
ANALISIS ALGORITMA Analisis Masalah dan Running Time Disusun Oleh: Adam Mukharil Bachtiar Teknik Informatika UNIKOM adfbipotter@gmail.com AGENDA PERKULIAHAN DEFINISI MASALAH f x = a 0 + a n cos nπx +
Lebih terperinciDesign and Analysis Algorithm. Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom. Pertemuan 07
Design and Analysis Algorithm Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom Pertemuan 07 Contents 31 2 3 4 35 Divide and Conguer MinMax Problem Closest Pair Sorting Problem Perpangkatan 2 Algoritma divide and conquer
Lebih terperinciAlgoritma Brute Force (Bagian 1) Oleh: Rinaldi Munir
Algoritma Brute Force (Bagian 1) Oleh: Rinaldi Munir Bahan Kuliah IF2251 Strategi Algoritmik 1 Definisi Brute Force Brute force : pendekatan yang lempang (straightforward) untuk memecahkan suatu masalah
Lebih terperinciPenyelesaian Barisan Rekursif dengan Kompleksitas Logaritmik Menggunakan Pemangkatan Matriks
Penyelesaian Barisan Rekursif dengan Kompleksitas Logaritmik Menggunakan Pemangkatan Matriks Luqman Arifin Siswanto - 13513024 Program Sarjana Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut
Lebih terperinciProgram Attributes. Algorithm Analysis. Time Consumption. Algoritma
Algorithm Aalysis Kita perlu memproses jumlah data yag sagat besar. Harus diyakika bahwa program berheti dalam batas waktu yag wajar (reasoable) Tidak terikat pada programmig laguage atau bahka metolodologi
Lebih terperinciStudi Mengenai Perbandingan Sorting Algorithmics Dalam Pemrograman dan Kompleksitasnya
Studi Mengenai Perbandingan Sorting Algorithmics Dalam Pemrograman dan Kompleksitasnya Ronny - 13506092 Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Email : if16092@students.if.itb.ac.id 1. Abstract
Lebih terperinciOutline STRUKTUR DATA. VII. Sorting
STRUKTUR DATA VII. Sorting 1 Outline Beberapa algoritma untuk melakukan sorting: Bubble sort Selection sort Insertion sort Shell sort Merge sort Quick sort Untuk masing-masing algoritma: Ide dasar Contoh
Lebih terperinciKOMPLEKSITAS ALGORITMA PENGURUTAN (SORTING ALGORITHM)
KOMPLEKSITAS ALGORITMA PENGURUTAN (SORTING ALGORITHM) Andi Kurniawan Dwi Putranto / 3508028 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Jln. Ganesha
Lebih terperinciBubble Sort dan Shell-Sort. Yuliana Setiowati
Bubble Sort dan Shell-Sort Yuliana Setiowati Bubble Sort Disebut juga exchange sort : metode yang mengurutkan data dengan cara membandingkan masing2 elemen, kemudian melakukan penukaran bila perlu. Algoritma
Lebih terperinciSORTING. Hartanto Tantriawan, S.Kom., M.Kom
SORTING DASAR PEMROGRAMAN Hartanto Tantriawan, S.Kom., M.Kom TUJUAN PERKULIAHAN Mahasiswa mengetahui konsep mengurutkan sekumpulan elemen Mahasiswa dapat menggunakan teknik sorting dalam kasus yang diberikan
Lebih terperinciSetelah mempelajari topik Analisis Algoritma di kuliah SDA, ada beberapa kompetensi yang perlu Anda kuasai:
Setelah mempelajari topik Analisis Algoritma di kuliah SDA, ada beberapa kompetensi yang perlu Anda kuasai: Menentukan kompleksitas waktu (Big-Oh) dari beberapa algoritma (logaritmik, linier, kuadratik,
Lebih terperinciAnalisis Kompleksitas Waktu Untuk Beberapa Algoritma Pengurutan
Analisis Kompleksitas Waktu Untuk Beberapa Algoritma Pengurutan Dibi Khairurrazi Budiarsyah, 13509013 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciMETODE DEVIDE AND CONQUER (DANDC)
METODE DEVIDE AND CONQUER (DANDC) Di dalam metode ini, kita mempunyai suatu fungsi untuk menghitung input. Kemudian n input tersebut dipartisi menjadi k subset input yang berbeda (1< k n) k subproblem
Lebih terperinciPROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO. Oky Dwi Nurhayati, ST, MT email: okydn@undip.ac.id
PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO Oky Dwi Nurhayati, ST, MT email: okydn@undip.ac.id Kinerja yang perlu ditelaah pada algoritma: beban komputasi efisiensi penggunaan memori Yang perlu
Lebih terperinciDesign and Analysis of Algorithms CNH2G3- Week 5 Kompleksitas waktu algoritma rekursif part 2: Metode Karakteristik
Design and Analysis of Algorithms CNH2G3- Week 5 Kompleksitas waktu algoritma rekursif part 2: Metode Karakteristik Dr. Putu Harry Gunawan (PHN Review 1. Tentukan kompleksitas waktu Big-Oh untuk relasi
Lebih terperinciSEARCHING & SORTING. Pendahuluan
SEARCHING & SORTING Pendahuluan Sorting dan searching merupakan salah satu operasi dasar dalam ilmu komputer. Sorting merupakan suatu proses (operasi) yang mengurutkan data dalam suatu urutan yang diberikan
Lebih terperinciStruktur Data & Algoritma
Struktur Data & Algoritma Pengenalan Analisa Algoritma Suryana Setiawan, Ruli Manurung & Ade Azurat (acknowledgments: Denny) Fasilkom UI 1 Algoritma al go rithm n. 1 Math. a) any systematic method of solving
Lebih terperinciAlgoritma Divide and Conquer (Bagian 2)
Algoritma Divide and Conquer (Bagian 2) Bahan Kuliah IF2251 Strategi Algoritmik Oleh: Rinaldi Munir 1 (c) Quick Sort Termasuk pada pendekatan sulit membagi, mudah menggabung (hard split/easy join) Tabel
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma Euclidean dan Stein(FPB Biner)
Kompleksitas Algoritma Euclidean dan Stein(FPB Biner) Okharyadi Saputra (13510072) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung
Lebih terperinciStruktur Data Linier. Input. Program untuk menyelesaikan masalah. Algoritma Penyelesaian. Proses. Masalah. Struktur Data. Output
Tujuan Mahasiswa mampu memilih struktur/type data yang tepat pada setiap variabel yang digunakan dalam program guna meningkatkan efisiensi penggunaan memori (Space) sehingga berdampak pada peningkatan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Kriptografi adalah ilmu sekaligus seni untuk menjaga keamanan pesan (message).
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kriptografi Kriptografi adalah ilmu sekaligus seni untuk menjaga keamanan pesan (message). Kata cryptography berasal dari kata Yunani yaitu kryptos yang artinya tersembunyi
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma Dalam Algoritma Pengurutan
Kompleksitas Algoritma Dalam Algoritma Pengurutan Rio Cahya Dwiyanto Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung, email: kasrut_desu@yahoo.co.id Abstract Makalah ini membahas tetang beberapa algoritma, terutama
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Algoritma Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis dan logis. Kata Logis merupakan kata kunci dalam Algoritma.
Lebih terperinciDesign and Analysis Algorithm. Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom. Pertemuan 08
Design and Analysis Algorithm Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom Pertemuan 0 Contents 4 Decrease and Conguer Insertion and Selection Sort DFS and BFS Binary Search Tree Decrease and conquer. Mengurangi
Lebih terperinciBAB VI SORTIR ATAU PENGURUTAN
BAB VI SORTIR ATAU PENGURUTAN SORTIR TERHADAP RECORD File adalah Himpunan record, misalkan suatu perusahaan mempunyai file yang berisi seluruh data yang diperlukan oleh perusahaan itu tentang para pegawainya.
Lebih terperinciDesign and Analysis Algorithm. Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom. Pertemuan 05
Design and Analysis Algorithm Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom Pertemuan 05 Contents 31 2 3 Brute Force Algorithm 2 Exhaustive Search Teknik Heuristik 2 Algoritma Brute Force 2 3 Pencocokan String (String
Lebih terperinciPencarian pada Array. Tim PHKI Modul Dasar Pemrograman Fakultas Ilmu Komputer UDINUS Semarang
Pencarian pada Array Tim PHKI Modul Dasar Pemrograman Fakultas Ilmu Komputer UDINUS Semarang Latar Belakang Merupakan proses yang penting karena sering dilakukan terhadap sekumpulan data yang disimpan
Lebih terperinciSORTING (BAGIAN II) Proses kelima
SORTING (BAGIAN II) I. INSERTION SORT Mirip dengan cara orang mengurutkan kartu, selembar demi selembar kartu diambil dan disisipkan (insert) ke tempat yang seharusnya. Pengurutan dimulai dari data ke-2
Lebih terperinciKemangkusan Algoritma Pada Beberapa Variasi Quick Sort
Kemangkusan Algoritma Pada Beberapa Variasi Quick Sort Alifa Nurani Putri (13511074) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung
Lebih terperinciBAB VII ALGORITMA DIVIDE AND CONQUER
BAB VII ALGORITMA DIVIDE AND CONQUER Pemrogram bertanggung jawab atas implementasi solusi. Pembuatan program akan menjadi lebih sederhana jika masalah dapat dipecah menjadi sub masalah - sub masalah yang
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA SISTEM
BAB 3 ANALISA SISTEM Untuk merancang sebuah sistem dengan baik maka dibutuhkan analisa yang tepat agar proses desain sistem lebih terarah dan memudahkan untuk mengimplementasikan sistem. 3.1 Analisa Analisis
Lebih terperinciAplikasi OBE Untuk Mengurangi Kompleksitas Algoritma Program Penghitung Determinan Matriks Persegi
Aplikasi OBE Untuk Mengurangi Kompleksitas Algoritma Program Penghitung Determinan Matriks Persegi Alif Bhaskoro / 13514016 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Kamus Kamus menurut KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia) merupakan buku acuan yang memuat kata dan ungkapan, biasanya disusun menurut abjad berikut keterangan dan makna,
Lebih terperinciAlgoritma Brute Force
Algoritma Brute Force Deskripsi Materi ini membahas tentang algoritma brute force dengan berbagai studi kasus Definisi Brute Force Straighforward (lempeng) Sederhana dan jelas Lebih mempertimbangkan solusi
Lebih terperinciAlgoritmaBrute Force. Desain dan Analisis Algoritma (CS3024)
AlgoritmaBrute Force Desain dan Analisis Algoritma (CS3024) Definisi Brute Force Brute forceadalah sebuah pendekatan yang lempang (straightforward) untuk memecahkan suatu masalah, biasanya didasarkan pada
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma Rank Sort dan Implementasi pada Parallel Programming Dengan Menggunakan OpenMP
Kompleksitas Algoritma Rank Sort dan Implementasi pada Parallel Programming Dengan Menggunakan OpenMP Muhammad Indra NS - 23515019 1 Program Magister Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
Lebih terperinci5.3 RECURSIVE DEFINITIONS AND STRUCTURAL INDUCTION
5.3 RECURSIVE DEFINITIONS AND STRUCTURAL INDUCTION Rekursif Ada kalanya kita mengalami kesulitan untuk mendefinisikan suatu obyek secara eksplisit. Mungkin lebih mudah untuk mendefinisikan obyek tersebut
Lebih terperinciNASKAH 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
Lebih terperinciDesign and Analysis of Algorithm
Design and Analysis of Algorithm Week 5: Kompleksitas waktu algoritma rekursif part 2 Dr. Putu Harry Gunawan 1 1 Department of Computational Science School of Computing Telkom University Dr. Putu Harry
Lebih terperinciAlgoritma Brute Force
Algoritma Brute Force Definisi Brute Force Brute force adalah sebuah pendekatan yang lempang (straightforward( straightforward) ) untuk memecahkan suatu masalah, biasanya didasarkan pada pernyataan masalah
Lebih terperinciSorting. Struktur Data dan Algoritma. Suryana Setiawan, Ruli Manurung & Ade Azurat (acknowledgments: Denny) Fasilkom UI
Struktur Data dan Algoritma Sorting Suryana Setiawan, Ruli Manurung & Ade Azurat (acknowledgments: Denny) Fasilkom UI SUR HMM AA Fasilkom UI - IKI20100/ IKI80110P 2009/2010 Ganjil Minggu 5 Outline Beberapa
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA BUBBLE SORT, MERGE SORT, DAN QUICK SORT DALAM PROSES PENGURUTAN KOMBINASI ANGKA DAN HURUF
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA BUBBLE SORT, MERGE SORT, DAN QUICK SORT DALAM PROSES PENGURUTAN KOMBINASI ANGKA DAN HURUF Anisya Sonita 1, Febrian Nurtaneo 2 1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik,
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma dalam menentukan Solvabilitas Sliding N-Puzzle
Kompleksitas Algoritma dalam menentukan Solvabilitas Sliding N-Puzzle Audry Nyonata, 13515087 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciStruktur 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
Lebih terperinciStruktur 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
Lebih terperinciKompleksitas Algoritma Quick Sort
Komleksitas Algoritma Quick Sort Fachrie Lantera NIM: 130099 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Jln. Ganesha 10, Bandung E-mail : if099@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciBAB V Tujuan 5.1 Rekursi Dasar
BAB V Rekursi Tujuan 1. Memahami rekursi sebagai konsep yang dapat digunakan untuk merumuskan solusi sederhana dalam sebuah permasalahan yang sulit untuk diselesaikan secara iteratif dengan menggunakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Algoritma Algoritma berasal dari nama ilmuwan muslim dari Uzbekistan, Abu Ja far Muhammad bin Musa Al-Khuwarizmi (780-846M). Pada awalnya kata algoritma adalah istilah yang merujuk
Lebih terperinciRESUME ALGORITMA MERGE SORT DAN REKURENS
RESUME ALGORITMA MERGE SORT DAN REKURENS SRY WAHYUNI H12111292 Statistika Unhas ALGORITMA MERGE SORT Merge sort merupakan algoritma pengurutan dalam ilmu komputer yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan
Lebih terperinciDESAIN DAN ANALISIS STRUKTUR DATA NON LINIER ROOTED TREE DINAMIS (Kata kunci: Graf, Struktur data, tree, LCA, pemrograman dinamis)
PRESENTASI TUGAS AKHIR KI0131 DESAIN DAN ANALISIS STRUKTUR DATA NON LINIER ROOTED TREE DINAMIS (Kata kunci: Graf, Struktur data, tree, LCA, pemrograman dinamis) Penyusun Tugas Akhir : Nur Ahmad Wahid (NRP:
Lebih terperinciDesign and Analysis of Algorithms CNH2G3- Week 6 Brute Force Algorithm Part 1: Design Strategy
Design and Analysis of Algorithms CNH2G3- Week 6 Brute Force Algorithm Part 1: Design Strategy Dr. Putu Harry Gunawan (PHN) Daftar Isi 1 Introduction and Definitions........................... 2 2 Contoh-contoh
Lebih terperinci