Bahasa Pemrograman, Kompiler dan Intrepreter

-

Bahasa Pemrograman

0 dan 1 atau dinamakan kode biner menjadi dasar saat sebuah komputer bekerja, jika dinyatakan dalam keadaan tombol on/off pada PC atau perangkat elektronik lainnya, kode 0 menyatakan shutdown atau mati dan kode 1 menyatakan nyala. Atas dasar inilah, program pada masa awal terciptanya komputer dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman yang berbasis pada kode biner dan dinamakan bahasa mesin.

Pembuatan bahasa pemrograman dengan bahasa mesin tentu saja memakan waktu yang lama dan membosankan. Itulah sebabnya muncul bahasa rakitan, untuk lebih memudahkan dalam pembuatan program. Pada bahas ini, kode-kode singkat, seperti MOV untuk menyalin data dan CMP untuk melakukan pembandingan data digunakan. Contoh instruksi dalam bahasa mesin dan bahasa rakitan untuk menyatakan operasi yang serupa untuk menambahkan dua bilangan pada suatu jenis komputer. Kode dalam bahasa rakitan terlihat lebih mudah dipahami oleh manusia dari pada kode dalam bahasa mesin.

Gambar. Contoh instruksi bahasa mesin dan rakitan


Bahasa rakitan dan bahasa mesin tergolong sebagai bahasa beraras rendah (low level language), yang lebih berorientasi pada mesin. Artinya, pemrogram harus benar-benar memahami hal-hal mengenai mesin bersangkutan untuk dapat menuliskan program.Untuk mengatasi kelemahan ini, muncul bahasa beraras tinggi lebih pada manusia. Artinya perintah ditulis dengan kata-kata dalam bahasa manusia atau dalam bentuk kode yang lebih mudah dipahami oleh manusia. Dalam hal ini umumnya kata-kata dalam bahasa inggris yang digunakan.

  • Bahasa Beraras Tinggi : C, C++, Java, Python, PHP, dll.
  • Bahasa Beraras Rendah : bahasa mesin dan bahasa rakitan.
Program apapun bentuknya, dibuat menggunakan bahasa pemrograman. kode yang digunakan untuk menyusun program biasa disebut kode program atau kode sumber (source code). 
Contoh  kode sumber bahasa pemrograman python untuk menampilkan hello world
print('Hello World')

Kompiler dan Interpreter

Kode sumber yang ditulis oleh pemrograman perlu diterjemahkan ke dalam kode biner yang dipahami oleh komputer mengingat komputer hanya mengenali kode tersebut. dalam hal ini, perangkat lunak bernama kompiler atau interpreter berperan dalam melaksanakan penerjemahan.

Interpreter menerjemeahkan instruksi pada saat program diminta untuk dieksekusi. penerjemah ini memerlukan kode sumber untuk diproses. Setiap kali suatu baris instruksi dapat dipahami oleh komputer, instruksi tersebut dijalankan. Selanjutnya, baris berikutnya dalam kode sumber akan diproses oleh interpreter. Model penerjemahan seperti ini terdapat pada Python JavaScript. pada masa sekarang, bahasa pemrograman yang menggunakan interpreter biiasa disebut bahasa skrip (scripting language). Adapun kode sumber pada bahasa skrip biasa disebut skrip.



Gambar perbedaan interpreter dan kompiler dalam menerjemahkan program.


Berbeda dengan interpreter, kompiler menerjemahkan instruksi ke dalam kode objek secara keseluruhan (untuk semua instruksi). Kode objek ini disimpan dalam bentuk file. Proses penerjemahan kode sumber ke kode objek disebut kompilasi. Kompilasi biasanya digabungkan dengan proses linking, yaitu proses untuk menggabungkan kode objek dan pustaka-pustaka yang disediakan bahasa pemrograman menjadi kode yang bersifat dapat dieksekusi secara langsun oleh komputer. Bahasa seperti Pascal dan C++ tergolong sebagai bahasa yang menggunakan kompiler.




Sumber : Abdul Kadir, Judul Buku : "Dasar Logika Pemrograman"
Lokasi: Losari, Cirebon, West Java, Indonesia

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

6 Fase CRISP-DM (Cross-Industry Standard For Data Mining)

-
Gambar
CRISP-DM dikembangkan tahun 1996 oleh analis dari beberapa industri seperti DaimlerChrisler, SPSS, dan NCR. CRISP-DM menyediakan standar proses data mining sebagai strategi pemecahan masalah secara umum dari bisnis atau unit penelitian. Dalam CRISP-DM sebuah proyek data mining memiliki siklus hidup yang terbagi dalam enam fase. Keseluruhan fase berurutan yang ada tersebut bersifat adaptif. Fase berikutnya dalam urutan bergantung kepada keluaran dari fase sebelumnya. Hubungan penting antarfase digambarkan dengan panah. Sebagai contoh, jika proses berada pada fase modeling . Berdasar pada perilaku dan karakteristik model, proses mungkin harus kembali kepada fase data preparation untuk perbaikan lebih lanjut terhadap data atau berpindah maju kepada fase evaluation. Gambar Proses Data Mining Menurut CRISP-DM Berikut enam fase CRISP-DM (Larose, 2005): Fase pemahaman bisnis (B isnis Understanding Phase ) Penentuan tujuan proyek dan kebutuhan secara detail dal
Baca selengkapnya

Data Mining

-
Gambar
Suatu istilah yang digunakan untuk mengurai penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining merupakan proses yang menggunakan teknik statistik, matematik, kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengekstrasi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan berbagai pengetahuan yang terakit dari berbagai database besar (Tuban, dkk. 2005). Menurut Gradner Group d ata mining adalah suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola, dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematik (Larose, 2005). Faktor-faktor yang mendorong kemajuan luar biasa dalam bidang data mining antara lain (Larose, 2005): Pertumbuhan yang cepat dalam perkumpulan data. Penyimpanan data dalam  data warehouse , sehingga seluruh perusahaan memiliki akses ke dalam database yang andal. Adanya peningkatan akses data melalui navigasi web dan internet. Tekanan kompetisi
Baca selengkapnya

Penyusunan Algoritma

-
Gambar
Masukan dan keluaran perlu diidentifikasi terlebih dahulu sebelum melakukan penyusunan algoritma. Gambar 1.0 dibawah memperjelas hal ini. Setelah masukan dan keluaran dikenali, hubungan antara keluaran dan masukan dapat disusun sedemikian rupa, sehingga dengan masukan yang tersedia, keluaran dapat diperoleh. Gambar 1.0 Algoritma memiliki masukan dan keluaran. Algoritma yang menghubungkan masukan dan keluaran dapat diperoleh dengan berbagai cara, seperti berikut: Didasarkan pada pengetahuan masukan dan keluaran; Menanyakan kepada orang yang mengetahui hubungan tersebut; Membaca buku-buku yang terkait dengan masalah tersebut; Mencari jawaban di internet; Mencoba membuat sendiri solusinya. Mencoba membuat solusi sendiri pada opsi terakhir mungkin akan tidak mudah. Namun, suatu saat jika menemukan kondisi seperti itu, kemampuan kita akan dituntut untuk bisa menyelesaikan nya sendiri. Berikut contoh penyelesaian masalah pada setiap masalah, masukan dan keluaran pe
Baca selengkapnya