PENGURUTAN DATA. A. Tujuan

dokumen-dokumen yang mirip
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW

Bab III Analisis Rantai Markov

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB III SKEMA NUMERIK

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

Bab III Analisis dan Rancangan Sistem Kompresi Kalimat

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM)

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 8 Bandar Lampung. Populasi dalam

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

Nama : Crishadi Juliantoro NPM :

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN I-1

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :

ALGORITMA UMUM PENCARIAN INFORMASI DALAM SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI BERBASIS METODE VEKTORISASI KATA DAN DOKUMEN

IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

UKURAN GEJALA PUSAT &

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

Dalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

Abstraksi. Abstraksi. Abstraksi. Property SP (single short shortest path) 4/29/2010. Berapa pa th yang mungkin dari garaph G tadi?

BAB I PENDAHULUAN. suatu komputer digital [12]. Citra digital tersusun atas sejumlah elemen.

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL

BAB III. Monte Carlo dan metode least-square, maka pada bab ini diantaranya akan

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian

BAB III METODE KOMPRESI DAN DEKOMPRESI. untuk setiap B X. fraktal. Penjelasan dimulai dengan pengenalan Multiple Reduction Copy

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

INFERENSI FUNGSI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

III PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN :

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Modul ini adalah modul ke-8 dalam mata kuliah Matematika. Isi modul ini

BAB I PENDAHULUAN. konsep strategi yang cocok untuk menghadapi persaingan baik itu mengikuti marketing

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Tinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal

EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD

BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.

2.1 Sistem Makroskopik dan Sistem Mikroskopik Fisika statistik berangkat dari pengamatan sebuah sistem mikroskopik, yakni sistem yang sangat kecil

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB IV APLIKASI. Pada bagian ini akan dibahas bagaimana contoh mengestimasi. parameter model yang diasumsikan memiliki karateristik spasial lag

IMPLEMENTASI INTERPOLASI LAGRANGE UNTUK PREDIKSI NILAI DATA BERPASANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MATLAB

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

Bab II Tinjauan Pustaka

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)

BAB III METODE PENELITIAN

BAB II LANDASAN TEORI

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting

OPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS

PENENTUAN KELAS DENGAN NEAREST NEIGHBOR CLUSTERING DAN PENGGUNAAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DOKUMEN

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK

DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA

MODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan

BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi:

PENGURUTAN DATA A. Tuuan Pembahasan dalam bab n adalah mengena pengurutan data pada sekumpulan data. Terdapat beberapa metode untuk melakukan pengurutan data yang secara detl akan dbahas ddalam bab n. Tuuan dar akhr pembahasan n, pembaca dharapkan: 1. Memaham konsep pengurutan data dengan beberapa metode yatu buble sort, selecton, nserton sort, quck sort, dan merger sort 2. Mampu menganalsa metode-metode pengurutan data sehngga dapat memlh metode yang tepat dalam melakukan pngurutan data. B. Pengurutan (Sortng) Sekumpulan data yang banyak, dalam pemanfaatanya kadang-kadang dperlukan suatu pengrutan (sortng). Dalam kenyataanya, banyak sekal kasus yang dapat dumpa. Sebaga contoh daftar nama pegawa atau lembar absens basanya dcetak berdasarkan urutan abad. Buku-buku ddalam perpustakaan dsusun berdasarkan urutan tertentu. Pengurutan data basanya uga dgunakan untuk mempermudah pencaran data. Pengurutan atau sortng merupakan sebuah proses untuk menyusun kembal kumpulan entr-entr data yang telah dmasukan dengan suatu aturan tertentu. secara umum terdapat dua macam pengurutan yatu pengurutan secara menak (ascendng) dan pengurutan secara menurun (descendng). Pada saat data dmasukan kedalam komputer, proses memasukan data tersebut tdak dlakukan pengurutan terlebh dahulu. Beberapa hal yang menyebabkan data tdak durutkan pada saat dmasukan adalah proses memasukan data secara keseluruhan tdak selalu dmasukan pada saat yang sama, selan tu dbutuhkan waktu yang cukup lama untuk melakukan pengurutan data secara manual. Proses pengurutan data akan lebh mudah apabla data telah dmasukkan kedalam komputer dan proses pengurutan n akan dlakukan oleh komputer. 1

C. Metode Pengurutan Data Pengurutan data terdapat beberapa metode yang dapat dgunakan. Metode-metode pengurutan data tersebut adalah metode penyspan (nserton sort), metode gelembung (buble sort), metode seleks (selecton sort), metode penggabungan (merge sort), dan metode quck sort. Metode-metode tersebut akan secara detl dbahas dalam baganbagan berkutnya. 1. Metode Gelembung(Buble Sort) Metode pengurutan data secara gelembung adalah metode pengurutan data dengan cara menukar data yang memlk nla besar akan berpndah pada ndeks yang besar sedangkan data dengan nla kecl akan berpndah pada ndeks yang kecl. Proses berpndahnya data yang satu dengan data yang lan dlkukan dengan penukaran. Metode n serng dsebut uga dengan metode exchange (penukaran). Proses pertukaran data pada metode gelembung n dlakukan mula data yang pertama. Data yang pertama akan dbandngkan dengan data berkutnya, ka data berkutnya lebh kecl dar data pertama maka dlakukan penukaran. Perbandngan n dlakukan mula dar data ke dua sampa dengan data terakhr. Untuk memberkan gambaran yang lebh detl dar algortma pengurutan data dengan metode gelembung dberkan sebah data yatu: 10,9,6,8,2,3,1,7 pada fase pertama, data pertama (10) akan dbandngkan dengan data kedua (9), karena data kedua lebh kecl maka data akan dtukar sehngga 9,10,6,8,2,3,1,7. Berkutnya data pertama (9) akan dbandngkan dengan data ketga (6), karena data ketga lebh kecl dar data pertama maka dlakukan penukaran sehngga data menad 6,10,9,8,2,3,1,7. Selanutnya data pertama (6) akan dbandngkan dengan data keempat (8) karena data pertama lebh kecl maka tdak dlakukan penukaran dan data mash tetap. Data pertama (6) akan dbandngkan dengan data kelma (2), karena data kelma lebh kecl maka dlakukan penukaran sehngga data menad 2,10,9,8,6,3,1,7. Selanutnya data pertama (2) akan dbandngkan dengan data keenam (3), karena data keenam lebh besar maka tdak dlakukan penukaran. Selanutnya data pertama (2) akan dbandngkan dengan data ketuuh (1), karena data ketuuh lebh kecl maka dlakukan penukaran sehngga data 2

menad 1,10,9,8,6,3,2,7. Akhr dar fase pertama data pertama (1) dbandngkan dengan data terakhr (7), karena data terakhr lebh besar maka tdak dlakukan penukaran. Dar fase yang pertama n dperoleh sebuah nla terkecl akan menempat pada ndeks yang pertama. Pada fase kedua dlakukan perbandngan mula data kedua terhadap data setelah data kedua sampa data terakhr. Dengan cara yang sama pada fase pertama maka akan dperoleh data terkecl kedua akan menempat ndeks kedua. Demkan langkah n dlakukan sampa pada fase terakhr yatu n-1. proses penukaran n akan memperoleh data terurut dar kecl ke besar. Untuk melhat proses lebh detl dapat dgambarkan pada penelasan berkut: Data = 10,9,6,8,2,3,1,7 Tabel 1. Fase pengurutan data dengan metode buble short Fase Data Perbandngan Data Hasl 1 10,9,6,8,2,3,1,7 Ke-1 (10) dengan ke-2 (9) 9,10,6,8,2,3,1,7 Ke-1 (9) dengan ke-3 (6) 6,10,9,8,2,3,1,7 Ke-1 (6) dengan ke-4 (8) 6,10,9,8,2,3,1,7 Ke-1 (6) dengan ke-5 (2) 2,10,9,8,6,3,1,7 Ke-1 (2) dengan ke-6 (3) 2,10,9,8,6,3,1,7 Ke-1 (2) dengan ke-7 (1) 1,10,9,8,6,3,2,7 Ke-1 (1) dengan ke-8 (7) 1,10,9,8,6,3,2,7 2 1,10,9,8,6,3,2,7 Ke-2 (10) dengan ke-3 (9) 1,9,10,8,6,3,2,7 Ke-2 (9) dengan ke-4 (8) 1,8,10,9,6,3,2,7 Ke-2 (8) dengan ke-5 (6) 1,6,10,9,8,3,2,7 Ke-2 (6) dengan ke-6 (3) 1,3,10,9,8,6,2,7 Ke-2 (3) dengan ke-7 (2) 1,2,10,9,8,6,3,7 Ke-2 (2) dengan ke-8 (7) 1,2,10,9,8,6,3,7 3 1,2,10,9,8,6,3,7 Ke-3 (10) dengan ke-4 (9) 1,2,9,10,8,6,3,7 Ke-3 (9) dengan ke-5 (8) 1,2,8,10,9,6,3,7 Ke-3 (8) dengan ke-6 (6) 1,2,6,10,9,8,3,7 Ke-3 (6) dengan ke-7 (3) 1,2,3,10,9,8,6,7 Ke-3 (3) dengan ke-8 (7) 1,2,3,10,9,8,6,7 4 1,2,3,10,9,8,6,7 Ke-4 (10) dengan ke-5 (9) 1,2,3,9,10,8,6,7 Ke-4 (9) dengan ke-6 (8) 1,2,3,8,10,9,6,7 Ke-4 (8) dengan ke-7 (6) 1,2,3,6,10,9,8,7 Ke-4 (6) dengan ke-8 (7) 1,2,3,6,10,9,8,7 5 1,2,3,6,10,9,8,7 Ke-5 (10) dengan ke-6 (9) 1,2,3,6,9,10,8,7 Ke-5 (9) dengan ke-7 (8) 1,2,3,6,8,10,9,7 Ke-5 (8) dengan ke-8 (7) 1,2,3,6,7,10,9,8 3

Fase Data Perbandngan Data Hasl 6 1,2,3,6,7,10,9,8 Ke-6 (10) dengan ke-7 (9) 1,2,3,6,7,9,10,8 Ke-6 (9) dengan ke-8 (8) 1,2,3,6,7,8,10,9 7 1,2,3,6,7,8,10,9 Ke-7 (10) dengan ke 8 (9) 1,2,3,6,7,8,9,10 Penelasan datas secara detl telah menggambarkan bagamana langkah-langkah pengurutan data dengan metode gelembung (buble sort). Berkut n adalah algortma dan contoh program dar kasus pengurutan data dengan metode gelembung. Algortma urut_buble. Deklaras nt Data[ ] nt tampung, I,; Deskrps ula for 0 to n-1 do for +1 to n do If Data[] > Data[] then tampung Data[] Data[] Data[] Data[] tampung Akhr f Akhr for Akhr for Selesa Program Pengurutan dengan buble short #nclude <cono.h> #nclude <stdo.h> man() nt Data[10]; nt tampung,,; for (=0;<10;++) prntf("inputkan Data angka:");scanf("%d",&data[]); /*mula pengurutan dengan metode buble sort*/ for (=0;<10;++) for (=+1;<=10;++) f (Data[]>Data[])//ka Data ke > data ke, proses tukar data tampung=data[]; // data ke dsmpan dlm varabel tampung Data[]=Data[]; // skrg data ke ds dg s dg data ke 4

Data[]=tampung; // skrg data ke ds dg data ke yg dsmpan sementara dlm varabel tampung /*menamplkan Data yang sudah terurut*/ prntf("data Terurut adalah:"); for (=0;<10;++) prntf("\n%d",data[]); getch(); Hasl output program: 2. Metode Penyspan (Inserton Sort) Metode penyspan adalah metode pengurutan data dengan cara menyspkan data agar menad urut. Jka terdapat sebuah lark data yan akan durutkan ( A1 An), dengan menggunakan metode penyspan n data akan dsusun pada kelompok yang terurut yatu dar A1 sampa dengan A-1 dengan dmula dar 2 dengan pertambahan 1. Penempatan pada kelompok terurut nlah yang menggunakan metode penyspan. Untuk memberkan lustras yang lebh detl dar metode penyspan n dberkan data sebaga berkut: ndeks Elemen array A 4 3 5 3 2 5

Langkah- langkah urut untuk menyelesakan pengurutan data datas adalah: a. Dmula dar data pada ndeks ke-1 (ndeks data kedua) dan ndeks =. ndeks 4 3 5 3 2 Lakukan perulangan ka: Konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh. Karena konds terpenu maka lakukan pertukaran data A[] dan A[-1] 3 4 5 3 2 Lakukan decrement yatu = -1. 3 4 5 3 2 Setelah decrement = 0.karena perulangan syaratnya > 0 maka perulangan berhent dsn. b. Indeks bertambah sehngga menad = 2, maka =, atau = 2 3 4 5 3 2 Lakukan perulangan ka : 6

konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh. Karena konds tdak terpenuh maka pertukaran data tdak terad. Tdak ada pula decrement c. Indeks bertambah sehngga menad = 3, maka =, atau = 3 3 4 5 3 2 Lakukan perulangan ka : konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds terpenuh maka pertukaran data terad yatu antara data A[] dg A[ -1] atau A[3] dg A[2] 3 4 3 5 2 decrement, = -1 maka =3-1 = 2 [0] [1] [2] [3] [3] 3 4 3 5 2 konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds terpenuh maka pertukaran data terad yatu antara data A[] dg A[ -1] atau A[2] dg A[1] 3 3 4 5 2 decrement, = -1 maka =2-1 = 1 7

3 3 4 5 2 konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds tdak terpenuh maka pertukaran data tdak terad. d. Indeks bertambah sehngga menad = 4, maka =, atau = 4 3 3 4 5 2 Lakukan perulangan ka : konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds terpenuh maka pertukaran data terad yatu antara data A[] dg A[ -1] atau A[4] dg A[3] 3 3 4 2 5 decrement, = -1 maka =4-1 = 3 3 3 4 2 5 konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds terpenuh maka pertukaran data terad yatu antara data A[] dg A[ -1] atau A[3] dg A[2] 8

3 3 2 4 5 decrement, = -1 maka =3-1 = 2 3 3 2 4 5 konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds terpenuh maka pertukaran data terad yatu antara A[ ] dg A[ -1] atau A[ 2 ] dg A[ 1] 3 2 3 4 5 decrement, = -1 maka =2-1 = 1 3 2 3 4 5 konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds terpenuh maka pertukaran data terad yatu antara A[ ] dg A[ -1] atau A[ 1 ] dg A[ 0] 2 3 3 4 5 9

decrement, = -1 maka =1-1 = 0 2 3 3 4 5 konds > 0 AND A[] < A[-1] terpenuh?. Karena konds tdak terpenuh maka pertukaran data tdak terad. Perulangan berakhr. e. Indeks bertambah sehngga menad = 5, maka =, atau = 5. 2 3 3 4 5 Karena ndeks elemen hanya sampa =4 maka loop berakhr. Algortma Inserton Sort dalam bentuk pseudecode adalah : Deklaras: nt, ; nt tampung; nt A[ ]=4,3,5,3,2; Deskrps: Mula For =0 to = n -1 do J= Whle ( >0 && A[]< A[-1]), lakukan pertukaran data A[] dan A[ -1] tampung A[]; A[ ] A[ -1]; A [ -1] tampung; --; end whle end for selesa 10

Program. Pengurutan data dengan metode nserton short #nclude <cono.h> #nclude <stdo.h> man( ) nt A[5]; nt tampung,,; for (=0;<5;++) prntf("masukkan nla A:");scanf(" %d",&a[]); for (nt = 0; < 5; ++) = ; whle ( >0 && A[]< A[-1]) tampung= A[]; A[] = A[-1]; A[-1] = tampung; --; prntf("\ndata terurut:"); for( =0;<5;++) prntf(" %d",a[]); getch(); Output dar Program: 11