Manfaat Struktur Data
Menurut Tech
Skill Guru, ada beberapa alasan mengapa kamu harus mempelajari struktur data, di antaranya seperti membantu pemecahan
masalah, mendesain algoritma pemrograman, dan berbagai manfaat lain struktur data lainnya yang akan
dibahas di bawah ini.
· Problem solving: Struktur
data menjadi alat untuk menangani pemecahan masalah. Memahami struktur data
dapat membantumu membangun program yang mampu menangani masalah secara efisien.
· Desain algoritma: Untuk
menyimpan dan memodifikasi data, banyak algoritma yang mengandalkan struktur
data. Pemahaman yang mendalam tentang struktur data diperlukan untuk
mengembangkan algoritma yang efektif.
· Persyaratan pekerjaan: Pengetahuan
struktur data seringkali dibutuhkan untuk pekerjaan sebagai pengembang
atau programmer. Maka dari itu bagi kamu yang tertarik
berkarir di sini, penting untuk mendalami tentang struktur data dan algoritma.
· Pemahaman Ilmu Komputer yang lebih
baik: Struktur data merupakan konsep fundamental dalam ilmu komputer.
Memahaminya akan membantumu memperdalam pemahaman di bidang komputer secara
keseluruhan
Menurut Geeks for Geeks, jenis struktur data terbagi menjadi dua, yakni struktur
data linear dan non linear.
1. Struktur data linear
Data struktur linear berarti struktur data yang
elemen-elemen datanya disusun secara berurutan (linier), yang mana setiap
elemen tertaut pada elemen-elemen sebelum dan selanjutnya yang berdekatan. Data
struktur linear dibagi lagi menjadi dua, yakni statis dan dinamis.
Struktur data statis: Struktur
data statis memiliki ukuran memori yang tetap. Contoh struktur data statis
yakni Array
Struktur
data dinamis: Dalam struktur data dinamis, ukurannya tidak tetap dan
dapat diperbarui secara acak selama runtime. Hal ini dianggap
efisien sehubungan dengan kompleksitas memori kode. Contoh struktur data
dinamis yakni Queue, Stack, dan Linked List.
2. Struktur data non-linear
Struktur
data ini berarti elemen datanya tidak ditempatkan secara berurutan. Dalam
struktur data non-linear, pengguna tidak dapat melintasi semua elemen dalam
satu proses saja. Beberapa contoh struktur data non-linear yakni Tree dan
Graph.
Berikut ini beberapa contoh struktur data serta
pembahasannya mulai dari Array, Linked List, Stack, hingga Graph.
1. Array
Array adalah kumpulan data yang disimpan pada lokasi
memori yang berdekatan. Tujuannya adalah agar data-data sejenis bisa disimpan
di satu tempat sehingga lebih mudah diakses dan diproses.
Contohnya,
jika kamu punya data nilai mahasiswa, kamu bisa simpan di dalam array nilai.
Setiap data nilai menempati satu slot di array dan setiap slot di cek
berdasarkan indeksnya. Dengan array, kamu bisa dengan mudah mengakses, mengurutkan, mencari, atau menghapus data nilai mahasiswa.
Penerapan Array di kehidupan sehari-hari:
·
Digunakan untuk menampung data untuk perhitungan matematika.
·
Digunakan dalam pemrosesan gambar.
·
Digunakan dalam manajemen catatan.
·
Diterapkan pada halaman buku.
2. Linked
List
Linked
list adalah struktur data linier di mana elemennya tidak disimpan pada lokasi
memori yang berurutan, melainkan dihubungkan menggunakan pointer. Linked
List terbagi menjadi beberapa jenis seperti berikut
Singly-linked list: setiap
node hanya menunjuk ke node berikutnya
·
Doubly linked list: setiap
node menunjuk ke node sebelum dan sesudahnya
·
Circular linked list: node
terakhir menunjuk ke node pertama membentuk lingkaran
·
Doubly circular linked list: gabungan
circular dan doubly linked list
Penerapan Linked List di kehidupan sehari-hari:
- Dalam Round-Robin scheduling, menggunakan linked
list untuk mengatur giliran.
- Pada aplikasi penampil gambar, gambar sebelumnya dan berikutnya
dihubungkan melalui linked list, sehingga dapat diakses dengan
tombol sebelumnya dan berikutnya.
- Pada
daftar putar musik, lagu-lagu terhubung dengan lagu sebelumnya dan berikutnya
untuk pemutaran yang lancar.
3. Stack
Stack
adalah struktur data linier yang menggunakan aturan LIFO (Last in First
out), yang berarti data yang masuk paling akhir akan keluar paling
awal. Penambahan data disebut push, sedangkan pengambilan data
disebut pop. Beberapa operasi yang bisa dilakukan menggunakan stack
antara lain recurtion, sorting, menghapus elemen tengah stack, dan
lainnya
Penerapan Stack di kehidupan sehari-hari:
· Tumpukan piring makanan yang disusun satu di atas yang lain.
Ketika mengambil satu piring dari tumpukan, kamu dapat menempatkan piring
tersebut di bagian atas tumpukan. Namun, piring ini adalah piring yang baru
ditambahkan. Jika kamu menginginkan piring di bagian bawah tumpukan, kamu harus
memindahkan semua piring di atasnya.
· Browser menggunakan
struktur data stack untuk melacak situs-situs yang telah dikunjungi sebelumnya.
·
Log panggilan di ponsel.
4. Queue
Queue
(antri) adalah struktur data linier yang mengikuti aturan FIFO (First
in First out), artinya data yang masuk paling awal akan keluar paling awal.
Penambahan data pada queue disebut enqueue, sedangkan pengambilan
data disebut dequeue.
Berbeda dengan stack, penambahan dan pengambilan data
pada queue bisa dilakukan dari dua ujung, yaitu depan dan
belakang. Beberapa operasi yang bisa dilakukan pada queue antara
lain reversing queue (menggunakan rekursi atau tidak).
Penerapan Queue di kehidupan sehari-hari:
· Antrian seperti jalan satu arah di mana kendaraan yang pertama
masuk akan keluar terlebih dahulu.
· Antrian pada loket tiket, di mana orang-orang yang mengantri
lebih dulu akan dilayani lebih dulu.
· Antrian kasir pada toko, di mana pelanggan yang mengantre lebih
dulu akan melakukan pembayaran terlebih dahulu sebelum yang lainnya.
· Orang-orang yang mengantri di eskalator, orang yang sudah berada
di depan akan keluar terlebih dahulu sebelum yang berada di belakangnya.
5. Tree
Tree adalah struktur data non-linear dan berhierarki di
mana elemennya diatur dalam struktur seperti pohon. Pada Tree, node paling
atas disebut node akar (root). Setiap node berisi beberapa data dan
bisa berupa tipe data apa saja.
Tree terdiri dari node pusat, node struktural, dan sub-node yang
dihubungkan dengan edge (garis penghubung). Struktur data tree memudahkan
akses ke data karena sifatnya non-linear. Tree memiliki berbagai istilah
seperti node, root, edge, tinggi tree, derajat tree,
dan lainnya.
Ada beberapa istilah yang terdapat pada tipe
Tree, di antaranya:
·
Root: node yang
terletak di paling atas.
·
Child node: turunan
dari setiap node.
·
Parent node: node yang
berisi sub-node.
·
Siblings: node yang
asalnya dari parent node yang sama.
·
Leaf node: node yang
tidak memiliki turunan lagi.
Adapun struktur data Tree dibagi menjadi beberapa jenis:
·
Binary tree
·
Binary search tree
·
AVL tree
·
B-tree
Penerapan Tree di kehidupan sehari-hari:
·
Membantu dalam proses pengindeksan di database.
·
Sebagai alat pembelajaran mesin yang efisien, terutama dalam
analisis keputusan, karena strukturnya yang menyerupai diagram alur yang
mempermudah pemahaman data.
·
Domain Name Server juga mengandalkan struktur data Tree
dalam operasinya.
·
Situs jejaring sosial
6. Graph
Graph
adalah struktur data non-linier yang terdiri dari vertex (node)
dan edge (sisi).
Graph terbentuk dari himpunan vertex dan
himpunan edge yang menghubungkan sepasang node.
Struktur data ini digunakan untuk
memecahkan masalah pemrograman yang paling kompleks. Beberapa istilah yang ada
pada Graph seperti path, derajat, vertex bersebelahan,
komponen terhubung, dan lainnya.
Penerapan Graph di kehidupan
sehari-hari:
· Digunakan pada Google Maps, di mana kota-kota diwakili sebagai simpul dan
jalur yang menghubungkan mereka sebagai tepi grafik.
· Jejaring sosial juga merupakan contoh grafik dunia nyata, di mana setiap
anggota jaringan merupakan simpul, dan hubungan pertemanan mereka menjadi tepi
grafik.
· Digunakan dalam studi molekul dalam bidang fisika dan kimia sebagai cara
untuk memahami hubungan antar atom dan ikatan kimia.
Kelebihan dan
Kekurangan Struktur Data
Setelah mengetahui mulai dari pengertian, jenis, hingga
contoh, kamu juga perlu tahu apa kelebihan dan kekurangan dari mempelajari
struktur data.
Kelebihan
·
Penyimpanan data yang lebih baik dan efisien.
·
Pemulihan dan manipulasi data yang lebih cepat.
·
Mempermudah dalam merancang algoritma untuk masalah yang
kompleks.
·
Mempermudah tugas pembaruan dan pemeliharaan data.
·
Memberikan pemahaman yang lebih jelas tentang hubungan antar
data.
·
Meningkatkan kemampuan penggunaan ulang kode.
·
Meningkatkan kemampuan dalam memecahkan masalah.
·
Mengurangi penggunaan memori.
·
Meningkatkan keamanan data.
Kekurangan
·
Peningkatan beban komputasi dan penggunaan memori
·
Kesulitan dalam merancang dan mengimplementasikan struktur data
kompleks
·
Skalabilitas dan fleksibilitas yang terbatas
·
Kesulitan dalam debugging dan pengujian
·
Sulit memodifikasi struktur data yang sudah ada
·
Dibutuhkan tenaga ahli untuk membuat dan memelihara aplikasi
dengan banyak struktur data, sehingga meningkatkan biaya
·
Semakin banyak struktur data yang digunakan, semakin sulit
dipahami dan dikelola
·
Beberapa struktur data memberikan performa akses data yang lebih
lambat
·
Perlu perencanaan dan pengujian yang matang agar struktur data
bekerja dengan baik
Kesalahan
perancangan struktur data dapat menyebabkan performa yang buruk