Algoritma Python Apa Saja
Mana yang Harus Dipelajari Terlebih Dahulu?
Jika membicarakan bahasa mana dulu yang harus dipelajari, kita harus ingat bahwa perbedaan SQL dan Python ada bukan untuk menunjukkan bahasa mana yang lebih superior, melainkan untuk mendukung satu sama lain.
Memilih bahasa mana untuk dipelajari lebih dahulu tergantung pada kebutuhan Anda. Sebagian orang mungkin merasa SQL lebih mudah dipelajari karena Anda akan mendapatkan pengetahuan dasar mengenai bahasa pemrograman yang akan memudahkan Anda saat ingin mempelajari bahasa lain seperti Python. Akan tetapi, jika Anda ingin menjadi developer Python, mempelajari Python terlebih dahulu adalah langkah yang sama baiknya.
Menguasai keduanya dapat memberikan manfaat positif bagi perkembangan karier Anda ke depannya. Anda akan sanggup melakukan pengembangan back-end, menganalisa data, scientific computing, artificial intelligence, dan lain sebagainya.
Berdasarkan penjabaran di atas, SQL adalah bahasa permintaan standar yang memungkinkan Anda untuk mengakses dan memanipulasi data dari database. Sementara itu, Python adalah bahasa pemrograman multifungsi yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi web, software, dan lain sebagainya. Perbedaan SQL dan Python yang paling utama terletak pada kemampuan pengoperasiannya.
Nah, jika Anda makin tertarik untuk mempelajari perbedaan SQL dan Python, Anda bisa mengikuti pelatihan data science di Algoritma Data Science School. Kunjungi website-nya sekarang juga dan temukan kelas berjadwal fleksibel yang cocok untuk Anda!
Kalian pasti pernah bahkan sering menjumpai berbagai jenis data khususnya data angka yang berantakan. Atau bahkan juga bingung bagaimana caranya mengurutkan data numerik dengan bahasa pemrograman. Tenang saja, algoritma sorting adalah jawabannya. Secara singkatnya sorting adalah metode untuk pengurutan data.
Secara garis besarnya, Sorting (Pengurutan) adalah suatu proses penyusunan kembali kumpulan objek menggunakan tata aturan tertentu. Sorting disebut juga sebagai suatu algoritma untuk meletakkan kumpulan elemen data ke dalam urutan tertentu berdasarkan satu atau beberapa kunci dalam tiap-tiap elemen. Pengurutan atau sorting merupakan proses dasar yang ada dalam sebuah algoritma dan struktur data. Penggunaan algoritma sorting dapat pula diaplikasikan pada algoritma Python.
Tujuan utama dari proses pengurutan atau sorting adalah untuk mengurutkan data berdasarkan keinginan baik itu dari yang terendah maupun yang tertinggi, sehingga data yang dihasilkan akan lebih terstruktur, teratur dan sesuai dengan kebutuhan.
Terdapat beberapa algoritma python yang cukup populer dalam mengurutkan data. Seperti misalnya insertion sort, selection sort, merge sort, heap sort, quick sort, bubble sort, shell sort, comb sort, counting sort, bucket sort, radix sort.
Tentunya pengaplikasian algoritma sorting pada algoritma python memiliki banyak keuntungannya. Hal yang paling utama dalam penggunaannya yakni untuk mempersingkat dalam penggunaan waktu dalam pembuatan proses program, karena jika saja tidak menggunakan sorting, bisa anda bayangkan kembali jika data yang anda buat lebih dari ratusan hingga ribuan, akankah anda akan mengurutkan data satu persatu hingga kesekian.
Dengan demikian, penggunaan algoritma sorting ini sangat memudahkan pengguna dan efisien untuk melakukan pengurutan data. Terlebih jika sewaktu-waktu ada beberapa kesalahan dalam metode penyortingan sangat mudah untuk mengubah proses pengurutannya karena metode sorting ini hanya menggunakan mungkin saja satu rumus utama yang digunakan untuk semua data.
Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai algoritma sorting dengan menggunakan Python. Artikel ini khusus dibuat teruntuk kalian para data lovers di bidang data untuk mengetahui penerapan algoritma sorting khususnya pada Python. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
Algoritma bubble sort cukup populer dan sederhana. Proses pada bubble sort dilakukan dengan pertukaran data di sebelahnya secara terus menerus hingga dalam suatu iterasi tertentu tidak ada lagi perubahan atau pertukaran. Algoritma bubble sort termasuk ke dalam kategori algoritma comparison sort, karena menggunakan perbandingan pada operasi antar elemen nya.
Analogi algoritma bubble sort :
Bandingkan nilai pada data ke satu dengan data ke dua
Apabila nilai data ke satu lebih besar dari data ke dua maka tukar posisinya
Kemudian data yang lebih besar tersebut dibandingkan lagi dengan data ketiga
Apabila data ke tiga lebih kecil dari data ke dua maka tukar posisinya
Dan begitu seterusnya hingga semua data yang ada menjadi terurut
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
Algoritma selection sort merupakan pengurutan dengan konsep memilih elemen dengan nilai paling rendah dan menukar elemen tersebut dengan elemen ke i. Nilai dari i dimulai dari 1 ke n, yang dimana n merupakan jumlah total elemen dikurangi satu.
Analogi algoritma selection sort :
Memulai pengecekan data dari data ke 1 hingga data ke n.
Menentukan bilangan dengan index terkecil dari data pada bilangan tersebut.
Menukar bilangan index terkecil dengan bilangan pertama.
Begitu seterusnya hingga data berhasil diurutkan semuanya.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
Algoritma insertion sort merupakan suatu metode pengurutan data dengan melakukan penempatan setiap elemen data pada posisinya dengan membandingkan dengan data-data yang telah ada. Prinsip dari insertion sort adalah dengan membagi data yang akan diurutkan menjadi dua kelompok, satu kelompok yang belum diurutkan dan yang satunya lagi sudah diurutkan, Elemen yang pertama diambil dari kelompok list yang belum diurutkan dan kemudian ditempatkan sesuai posisinya pada bagian lain yang belum diurutkan.
Analogi Algoritma insertion sort
Membandingkan data kedua dengan data kesatu
Apabila data ke dua lebih kecil maka tukar posisinya
Data ketiga dibandingkan dengan data kesatu dan kedua
Apabila data ketiga lebih kecil tukar lagi posisinya
Data keempat dibandingkan dengan data ketiga hingga kesatu
Apabila data keempat lebih kecil dari ketiga maka letakkan data keempat ke posisi paling depan
Begitu seterusnya hingga tidak ada lagi data yang dapat dipindahkan.
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Banyak pertanyaan berseliweran soal apa itu Python dan fungsinya. Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia. Python mirip dengan bahasa Inggris, bahkan kabarnya Python menjadi salah satu mata pelajaran wajib di Prancis. Jadi, Python memang dianggap sebagai bahasa yang penting untuk dipelajari. Masih bingung Python untuk apa? Simak bahasan lengkapnya berikut ini.
Python adalah sebuah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membuat aplikasi, perintah komputer, dan melakukan analisis data. Sebagai general-purpose language, Python bisa digunakan untuk membuat program apa saja dan menyelesaikan berbagai permasalahan. Selain itu, Python juga dinilai mudah untuk dipelajari. Namun, jangan salah, Python termasuk bahasa pemrograman tingkat tinggi. Mulai dari profesi back-end developer, IT, sampai data scientist, Python benar-benar menjadi pilihan favorit.
Mengenal NumPy Array
NumPy merupakan salah satu library terpenting dalam bahasa pemrograman python. Fungsi NumPy array mirip dengan manipulasi data pada python. Beberapa manipulasi array dasar adalah atribut array, pengindeksan array, pembentukan baris, dan penggabungan-pemisahan array. Manipulasi array yang biasanya banyak digunakan adalah menggabungkan beberapa array menjadi satu atau memisahkan satu array menjadi beberapa bagian.
Langkah pertama saat ingin menggunakan library numpy adalah melakukan import dengan menggunakan coding library numpy as np. Penggunaan as disini, artinya kita menggantikan pemanggilan numpy dengan prefix np untuk proses berikutnya.
Untuk melakukan pengecekan tipe pada array menggunakan fungsi type() seperti gambar di bawah ini
Array df memiliki tipe data int32 dan int64 yang keduanya sama-sama bertipekan integer. Perbedaan keduanya pada kapasitas penyimpanan data.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis : Salsabila Miftah
Editor : Annissa Widya Davita
Analisis Kompleksitas Waktu dan Ruang
Selection Sort memiliki kompleksitas waktu sebesar O(n^2) baik pada kasus terbaik, kasus rata-rata, maupun kasus terburuk. Hal ini disebabkan oleh dua loop bersarang yang masing-masing berjalan sebanyak n kali. Meskipun Selection Sort tidak efisien untuk daftar yang sangat besar, algoritma ini memiliki beberapa kelebihan, seperti kesederhanaan dan kemudahan implementasi.
Kompleksitas ruang dari Selection Sort adalah O(1), karena algoritma ini hanya membutuhkan ruang tambahan yang konstan untuk variabel temporer dalam proses penukaran elemen.
Baca juga: Analisis Performa Algoritma Backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan
Dapatkan Bot dengan Decision Tree Based di Sociobot
Nah, itu dia beberapa informasi yang bisa kamu peroleh mengenai decision tree, khususnya pada sistem bot. Untuk kamu yang ingin menggunakan bot dengan decision tree-based method, kamu bisa mengandalkan Ivosights dengan produk Sociobot! Hubungi Ivosights melalui situs resmi ini dan kamu akan mendapatkan penjelasan lebih lanjutnya!
Struktur data dan algoritma pada python merupakan dua konsep mendasar dalam dunia computer science. Kedua konsep tersebut merupakan tools yang paling diperlukan oleh programmer di seluruh dunia. Struktur data pada python berhubungan dengan penyimpanan database sedangkan algoritma python merupakan serangkaian instruksi rinci yang membantu dalam pemrosesan data untuk tujuan tertentu. Struktur data adalah serangkaian cara untuk mengatur dan menyimpan data serta berisi hubungan data dan berbagai operasi logis yang bisa diterapkan pada data. Struktur data dibagi menjadi dua, yaitu struktur data primitif dan non primitif. Data yang termasuk kedalam tipe primitif adalah integer, float, strings, dan boolean, sedangkan yang termasuk data non primitif adalah array, list, tuple, dictionary, sets, dan files, Beberapa tipe data non primitif seperti list, tuple, dictionary, dan sets sudah ada di dalam python.
Algoritma python merupakan sekumpulan instruksi yang dijalankan untuk mendapatkan solusi dari masalah yang ada. Algoritma tidak hanya dikhususkan untuk bahasa, oleh karena itu algoritma dapat diimplementasikan dalam beberapa bahasa pemrograman. Tidak ada aturan standar untuk menulis algoritma. Algoritma ini bergantung pada sumber daya dan masalah yang akan dipecahkan. Namun, ada konstruksi kode umum yang bisa digunakan, seperti flow control (if-else) dan loop (do, while, for). Pada artikel kali ini DQLab akan membahas struktur data dan algoritma pada python. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
Implementasi Quick Sort di Python
Berikut adalah implementasi Quick Sort dalam bahasa Python.
# Fungsi untuk melakukan partisi
def partition(arr, low, high):
pivot = arr[high] # Mengambil elemen terakhir sebagai pivot
i = low – 1 # Indeks dari elemen yang lebih kecil
for j in range(low, high):
# Jika elemen saat ini lebih kecil atau sama dengan pivot
# Tukar elemen arr[i] dan arr[j]
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
# Tukar elemen pivot ke posisi yang tepat
arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]
# Fungsi utama quicksort
def quicksort(arr, low, high):
# Pi adalah indeks partisi
pi = partition(arr, low, high)
# Mengurutkan elemen sebelum dan sesudah partisi
quicksort(arr, low, pi – 1)
quicksort(arr, pi + 1, high)
arr = [10, 7, 8, 9, 1, 5]
quicksort(arr, 0, n – 1)
print(f”Hasil pengurutan: {arr}”)
Pemilihan pivot adalah aspek yang sangat penting dalam Quick Sort. Pilihan pivot yang buruk dapat menghasilkan pembagian yang tidak seimbang pada setiap iterasi, yang meningkatkan waktu eksekusi hingga mencapai O(n2)O(n^2)O(n2). Berikut beberapa strategi umum dalam memilih pivot:
Untuk meningkatkan performa dalam skenario terburuk, banyak implementasi Quick Sort modern menggunakan teknik pemilihan pivot acak atau strategi median-of-three yang memilih pivot dari median tiga elemen (elemen pertama, tengah, dan terakhir).
Berikut implementasi Quick Sort dengan pemilihan pivot acak:
def partition(arr, low, high):
pivot_index = random.randint(low, high)
arr[pivot_index], arr[high] = arr[high], arr[pivot_index] # Tukar pivot dengan elemen terakhir
for j in range(low, high):
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]
def quicksort(arr, low, high):
pi = partition(arr, low, high)
quicksort(arr, low, pi – 1)
quicksort(arr, pi + 1, high)
arr = [10, 7, 8, 9, 1, 5]
quicksort(arr, 0, n – 1)
print(f”Hasil pengurutan dengan pivot acak: {arr}”)
By: Finn Christoffer K.
Fungsi sortir dapat digunakan untuk mengurutkan daftar dalam urutan naik, turun atau yang ditentukan pengguna. Tujuan utama dari proses sorting adalah untuk mengurutkan data, baik itu dari terendah ataupun tertinggi. Yang secara tidak langsung akan menjadikan data lebih terstruktur, rapi dan teratur.
Ada banyak algoritma populer untuk mengurutkan data, seperti : insertion sort, selection sort, merge sort, heap sort, quick sort, bubble sort, shell sort, comb sort, counting sort, bucket sort, radix sort. Tapi di artikel ini saya hanya akan menyebutkan salah satu jenis algoritma sort yaitu Selection Sort.
Selection Sort adalah perbaikan dari algoritma bubble sort, dengan mengurangi jumlah perbandingan. Dikatakan selection sort karena algoritma ini mencoba memilih satu per satu elemen data dari posisi awal, untuk mencari data paling kecil dengan mencatat posisi index-nya saja, lalu dilakukan pertukaran hanya sekali pada akhir setiap tahapan.
Selection sort merupakan metode pengurutan dengan mencari nilai data terkecil dimulai dari data diposisi 0 hingga diposisi N-1. Jika terdapat N data dan data terkoleksi dari urutan 0 sampai dengan N-1 maka algoritma pengurutan dengan metode selection sortadalah sebagai berikut:
Jika kita memiliki elemen array : {5, 1, 12, -5, 16, 2, 12, 14} maka cara pengurutannya
ID3 (Iterative Dichotomiser 3)
ID3 merupakan algoritma yang pertama kali diperkenalkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1979. Algoritma ini menggunakan entropy dan information gain untuk memutuskan atribut apa yang harus dipilih sebagai root node pada decision tree.
C4.5 adalah sebuah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk membangun model prediksi berdasarkan data yang tersedia. Algoritma ini termasuk dalam kelas algoritma decision tree, yang berarti bahwa ia membuat keputusan berdasarkan serangkaian pertanyaan yang terstruktur dalam bentuk pohon keputusan. C4.5 diperkenalkan oleh J. Ross Quinlan pada tahun 1993 dan merupakan evolusi dari algoritma ID3 (Iterative Dichotomiser 3) yang lebih lama.
C4.5 memiliki beberapa keunggulan dibandingkan algoritma decision tree lainnya, seperti kemampuan untuk menangani data numerik dan data kategorik serta kemampuan untuk mempertahankan akurasi model meskipun terjadi perubahan pada data. Algoritma ini sering digunakan dalam aplikasi machine learning untuk memprediksi keputusan atau klasifikasi suatu data berdasarkan fitur-fitur yang ada.
C5.0 adalah versi yang lebih modern dari C4.5 yang memiliki performa yang lebih baik. C5.0 diperkenalkan oleh J. Ross Quinlan pada tahun 2000 dan memiliki beberapa keunggulan dibandingkan algoritma C4.5, seperti kemampuan untuk menangani data dengan lebih baik dan menghasilkan model yang lebih sederhana dan mudah dipahami. Algoritma ini sering digunakan dalam aplikasi machine learning untuk memprediksi keputusan atau klasifikasi suatu data berdasarkan fitur-fitur yang ada.
Apa Saja Algoritma Decision Tree?
Ada beberapa algoritma yang sering digunakan dalam membangun decision tree, diantaranya adalah:
MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines)
MARS adalah algoritma yang menggunakan polinomial spline untuk membangun decision tree. Algoritma ini biasanya digunakan untuk data yang memiliki atribut kontinu dan dapat menghandle data yang memiliki banyak atribut.
RNN atau Recurrent Neural Network
Pernahkah Sahabat DQ memperhatikan ketika Sahabat DQ mulai mengetik sesuatu, Google secara otomatis melengkapi kalimat untuk Sahabat DQ! Sekarang, jika Sahabat DQ memikirkan cara kerjanya, rahasianya adalah RNN.
Recurrent Neural Networks telah mengarahkan siklus di antara node yang saling berhubungan. Mereka menggunakan memori mereka untuk memproses urutan input berikutnya untuk mengimplementasikan jenis fungsi fitur pelengkapan otomatis. RNN dapat mengambil serangkaian input tanpa batasan ukurannya, menjadikannya unik.
Google, Mesin Pencari, dan Peramban Web secara ekstensif menggunakan RNN untuk melengkapi kata dan kalimat secara otomatis. Aplikasi lain adalah Deteksi dan Pengenalan Teks, Menganalisis bingkai video, dll.
