Cara Menghitung Time Complexity

Admin TeknoBgt 28 November 2023MENGHITUNG3,811 Views

Halo Sobat TeknoBgt! Pada artikel kali ini, kita akan membahas mengenai cara menghitung time complexity. Time complexity adalah pengukuran seberapa banyak waktu yang dibutuhkan oleh sebuah program untuk menyelesaikan tugasnya. Ini adalah faktor penting dalam pengembangan software karena semakin tinggi time complexity, semakin lama program itu akan dijalankan.

Daftar Isi tampilkan

Apa itu Time Complexity?

Sebelum kita membahas cara menghitung time complexity, penting untuk memahami apa itu time complexity dan mengapa itu penting. Time complexity adalah ukuran seberapa banyak waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan sebuah program. Ini adalah faktor penting dalam pengembangan software karena semakin tinggi time complexity, semakin lama program itu akan dijalankan. Semakin lama program dijalankan, semakin banyak sumber daya yang dibutuhkan untuk menjalankannya.

Dalam pengembangan software, kita ingin membuat program yang efisien, yaitu program yang dapat dijalankan dengan cepat dan tidak membutuhkan terlalu banyak sumber daya. Untuk membuat program yang efisien, kita perlu memahami time complexity dan bagaimana menghitungnya.

Mengapa Time Complexity Penting?

Time complexity sangat penting dalam pengembangan software karena mempengaruhi kinerja program. Semakin tinggi time complexity, semakin lama program itu akan dijalankan, dan semakin banyak sumber daya yang dibutuhkan untuk menjalankannya.

Ini dapat mengakibatkan masalah pada program karena dapat memperlambat kinerja program, membuat program menjadi tidak responsif, dan bahkan dapat menyebabkan program crash.

Dengan memahami time complexity dan bagaimana menghitungnya, kita dapat membuat program yang lebih efisien dan menghindari masalah yang disebabkan oleh time complexity yang tinggi.

Cara Menghitung Time Complexity

Ada beberapa cara untuk menghitung time complexity, namun pada artikel ini, kita akan membahas dua cara umum untuk menghitung time complexity: Big O notation dan perhitungan loop.

Big O Notation

Big O notation adalah metode untuk mengukur time complexity dengan mengidentifikasi fungsi yang paling mempengaruhi waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan program. Fungsi ini kemudian diwakili oleh O(n), di mana n adalah ukuran masukan program.

Seperti contoh, jika kita memiliki program yang mengurutkan array dengan algoritma bubble sort, time complexitynya adalah O(n^2). Ini karena algoritma bubble sort memiliki dua loop bersarang, yang masing-masing berjalan sebanyak n kali.

Dalam contoh ini, fungsi yang paling mempengaruhi waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan program adalah loop yang berjalan sebanyak n kali. Oleh karena itu, time complexitynya diwakili oleh O(n^2).

Perhitungan Loop

Metode kedua untuk menghitung time complexity adalah dengan menghitung jumlah operasi yang dilakukan pada setiap loop dan mengalikannya dengan jumlah iterasi loop. Misalnya, jika kita memiliki loop yang berjalan sebanyak n kali dan melakukan satu operasi pada setiap iterasi, time complexitynya adalah O(n).

Dalam contoh di atas, kita hanya memiliki satu loop yang berjalan sebanyak n kali dan melakukan satu operasi pada setiap iterasi. Oleh karena itu, time complexitynya adalah O(n).

Penting untuk diingat bahwa metode ini hanya berlaku untuk loop tunggal. Jika program memiliki beberapa loop yang bersarang, metode ini tidak akan bekerja dan Anda harus menggunakan Big O notation untuk menghitung time complexity.

Contoh Perhitungan Time Complexity

Sekarang, mari kita lihat sebuah contoh perhitungan time complexity menggunakan metode Big O notation. Kita akan menghitung time complexity dari algoritma pencarian biner.

Algoritma Pencarian Biner

Algoritma pencarian biner adalah algoritma pencarian yang digunakan pada array yang diurutkan. Algoritma ini bekerja dengan membandingkan elemen tengah array dengan elemen yang ingin dicari. Jika elemen tersebut sama dengan elemen yang dicari, algoritma berakhir. Jika tidak, algoritma memeriksa apakah elemen yang dicari lebih besar atau lebih kecil dari elemen tengah. Jika lebih besar, algoritma mengulangi proses untuk setengah array yang lebih besar. Jika lebih kecil, algoritma mengulangi proses untuk setengah array yang lebih kecil.

Berikut adalah kode untuk algoritma pencarian biner:

function binarySearch(arr, x) {let start = 0;let end = arr.length - 1;while (start <= end) {let mid = Math.floor((start + end) / 2);if (arr[mid] === x) {return mid;} else if (arr[mid] < x) {start = mid + 1;} else {end = mid - 1;}}return -1;}

Sekarang, mari kita hitung time complexity dari algoritma pencarian biner menggunakan metode Big O notation.

Perhitungan Time Complexity dengan Big O Notation

Pertama-tama, kita perlu mengidentifikasi fungsi yang paling mempengaruhi waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan program. Fungsi ini adalah loop while pada baris 4-13.

Loop while ini berjalan sebanyak log n kali, di mana n adalah ukuran array. Ini karena setiap iterasi loop mengurangi setengah ukuran array yang harus dicari.

Oleh karena itu, time complexity dari algoritma pencarian biner adalah O(log n).

FAQ

Apa itu time complexity?

Time complexity adalah ukuran seberapa banyak waktu yang dibutuhkan oleh sebuah program untuk menyelesaikan tugasnya.

Mengapa time complexity penting dalam pengembangan software?

Apa yang dimaksud dengan Big O notation?

Apa yang dimaksud dengan perhitungan loop?

Perhitungan loop adalah metode untuk menghitung time complexity dengan menghitung jumlah operasi yang dilakukan pada setiap loop dan mengalikannya dengan jumlah iterasi loop.

Penutup

Semoga artikel ini bermanfaat untuk Sobat TeknoBgt dalam memahami cara menghitung time complexity. Dengan memahami time complexity, kita dapat membuat program yang lebih efisien dan menghindari masalah yang disebabkan oleh time complexity yang tinggi. Sampai jumpa di artikel menarik lainnya!