Definisi Algoritma

-
Algoritma dibuat pada tahapan perancangan program. Algoritma inilah yang memiliki peran penting untuk menghubungkan antara keluaran yang dikehendaki dan masukan-masukan yang tersedia.

Algoritma adalah sekumpulan langkah rinci yang ditujukan untuk komputer dalam menyelesaikan suatu masalah. Langkah-langkah yang dimkasud adalah agar bisa dituangkan ke dalam program, sehingga bisa dieksekusi oleh komputer. walaupun demikian, untuk algoritma yang sederhana, langkah-langkah yang terdapat di algoritma dapat di uji secara manual.
note : istilah algoritma berasal dari nama Abu Ja'far Mohamed ibn Musa al-Khawarizmi, seorang ilmuan Arab yang menggagas empat dasar operasi aritmatika (penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian).
Berikut contoh algoritma cara menghitung keliling persegi panjang berdasarkan masukan panjang dan lebar suatu persegi panjang.

  1. Masukan nilai panjang persegi panjang dan catat di varaibel Panjang.
  2. Masukan nilai lebar persegi panjang dan catat di variabel Lebar.
  3. Hitung keliling persegi panjang dengan menggunakan rumus :
    • Keliling = 2 x (Panjang + Lebar)
  4. Tampilkan Keliling.

Gambar 1.1 pengertian keliling persegi panjang

Algoritma diatas sering disederhanakan ke dalam bentuk pseudokode atau kode yang lebih ringkas daripada kalimat yang digunakan manusia. Pseudokode sering dikatakan sebagai salah satu metode untuk menyatakan algoritma. Pseudokode sendiri agak mengarah ke bahasa pemrograman. maka sebab itu pseudokode tidak bisa di eksekusi oleh komputer.

contoh pseudokode algoritma menghitung keliling persegi panjang:

Panjang <-- panjang persegi panjang
Lebar <-- lebar persegi panjang
Keliling <-- 2*(Panjang + Lebar)
Tampilkan Keliling

Agar algoritma (atau pseudokode) bisa dituangkan ke dalam program, ada 3 hal yang perlu diperhatikan, yaitu tidak ambigu, dapat dieksekusi, dan berurutan (Brown, 2012). Berikut penjelasan untuk masing-masing.

  • "tidak ambigu" berarti setiap instruksi hanya mempunyai satu interpretasi.
  • "dapat dieksekusi" berarti setiap instruksi dapat di eksekusi oleh orang atau komputer tanpa memerlukan informasi tambahan.
  • "berurutan" berarti instruksi-instruksi di dalam algoritma telah tersusun urut, sehingga dapat digunakan untuk melaksanakan tugas dengan tepat.
Menurut Knuth (1973) dan Horwitz, dkk. (1999), terdapat lima ciri-ciri penting yang harus dimiliki oleh suatu algoritma, yaitu berupa keberhinggaan, kepastian, masukan, keluaran, dan efektivitas.
  1. Keberhinggan disini menyatakan bahwa suatu algoritma harus berakhir untuk semua kondisi setelah memproses sejumlah langkah.
  2. Kepastian menyatakan bahwa setiap langkah dinyatakan dengan jelas (tidak rancu atau mendua arti).
  3. Masukan, setiap algoritma bisa tidak memiliki masukan, tetapi umumnya memiliki satu atau beberapa masukan. Masukan merupakan suatu besaran yang diberikan di awal sebelum algoritma di proses.
  4. Keluaran, Setiap algoritma memiliki keluaran, entah hanya sebuah keluaran atau banyak keluaran. Keluaran merupakan besaran yang mempunyai kaitan atau hubungan dengan masukan
  5. Efektivitas, setiap algoritma diharapkan bersifat efektif, dalam arti semua operasi yang dilaksanakan oleh algoritma haruslah sederhana dan dapat dikerjakan dalam waktu yang singkat.




Sumber : "Dasar Logika Pemrograman Komputer", Karya : Abdul Kadir
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