Algoritma Pencarian di Internet
Saat Anda mencari informasi di internet melalui mesin pencari seperti Google, Anda menggunakan algoritma pencarian.
Algoritma ini memproses kata kunci yang Anda masukkan dan menampilkan hasil yang paling relevan berdasarkan sejumlah faktor, seperti popularitas situs, konten yang paling baru, dan relevansi informasi.
Contoh algoritma dalam kehidupan sehari-hari yang satu ini merupakan yang paling umum digunakan di era digital.
Baca juga: Mengenal Bukit Algoritma, Proyek Pemerintah untuk Membuat Silicon Valley
Algoritma tidak hanya diterapkan dalam dunia pemrograman atau komputer, tetapi juga dalam kehidupan sehari-hari yang mungkin terkesan remeh.
Beberapa contoh algoritma dalam kehidupan sehari-hari, mulai dari memasak hingga mengatur waktu, membutuhkan serangkaian langkah sistematis untuk membantu kita menyelesaikan tugas-tugas dengan lebih efisien.
Memahami bagaimana algoritma bekerja dapat membantu kita dalam mengoptimalkan berbagai aktivitas dan membuat keputusan yang lebih baik dalam kehidupan sehari-hari.
KOMPAS.com - Istilah algoritma erat kaitannya dengan teknik pemecahan masalah pada sistem komputasi. Misalnya saja dalam ilmu komputer, algoritma membentuk dasar pemorograman komputer yang digunakan untuk memecahkan masalah mulai dari penyortiran dan pencarian sederhana hingga kompleks, seperti Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning.
Dalam AI dan Machine Learning, algoritma digunakan untuk mengembangkan sistem yang dapat melakukan tugas-tugas seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan pengambilan keputusan.
Namun algoritma sendiri tak hanya berkutat pada sistem ilmu komputer, matematika, atau data. Tanpa disadari dalam kehidupan sehari-hari, aktivitas yang kita lakukan merupakan bagian dari algoritma. Untuk uraian lebih lanjut berikut ini beberapa contoh algoritma dalam ilmu komputer dan kehidupan sehari-hari.
Baca juga: Pengertian Algoritma Pencarian dan Jenis-jenisnya
Berikut ini beberapa contoha algoritma dalam ilmu komputer
Pencarian binary juga dikenal sebagai pencarian biner, adalah algoritma pencarian yang digunakan untuk mencari elemen tertentu dalam suatu daftar atau larik yang sudah diurutkan.
Metode ini bekerja dengan membandingkan elemen tengah dari daftar dengan elemen yang ingin dicari, dan berlanjut dengan membagi daftar menjadi dua bagian, kemudian mengabaikan salah satu bagian berdasarkan hasil perbandingan. Proses ini terus berlanjut hingga elemen yang dicari ditemukan atau daftar berkurang menjadi kosong.
Dalam konteks algoritma dan pemrograman, "Fibonacci" merujuk pada deret Fibonacci atau Sekuens Fibonacci, yang merupakan urutan angka yang dihasilkan berdasarkan aturan matematis tertentu. Deret Fibonacci sangat sering digunakan dalam berbagai algoritma dan masalah pemrograman. Salah satu contoh paling terkenal adalah perhitungan bilangan Fibonacci.
Pencarian Linear adalah salah satu jenis algoritma pencarian yang digunakan untuk mencari suatu elemen tertentu dalam kumpulan data atau daftar dengan cara menginspeksi satu per satu elemen dalam urutan linear, dari awal hingga akhir, hingga elemen yang dicari ditemukan atau seluruh daftar telah diperiksa.
Algoritma Flowchart Menjadi Pegawai Negeri Sipil (PNS)
Di masa pendaftaran CPNS ini, mamikos rasa kamu perlu tahu mengenai tahapan menjadi PNS secara lengkap.
Meskipun tidak begitu merepresentasikan contoh algoritma flowchart dalam kehidupan sehari-hari.
Namun, tahapan ini tidak berubah dalam seleksi penerimaan CPNS beberapa tahun ini.
Cara Membuat Flowchart di Google Docs, Mudah dan Cepat
Berdasarkan contoh algoritma flowchart dalam kehidupan sehari-hari di atas, kamu dapat melihat bahwa algoritma mencakup perhitungan, penalaran, dan pemrosesan data.
Selain itu, kamu dapat melihat tiga jenis algoritma, yaitu algoritma sequence (urutan), jenis algoritma yang ditandai dengan serangkaian langkah yang akan dieksekusi satu demi satu.
Kemudian yang Kedua adalah algoritma percabangan, jenis algoritma ini diwakili oleh masalah “jika-maka” (seperti contoh algoritma pasien di rumah sakit dan menjadi Pegawai Negeri Sipil (PNS)).
Jenis yang ketiga adalah algoritma loop. Pada jenis ini, proses berulang kali dieksekusi dalam kondisi tertentu, diwakili oleh masalah “sementara” dan “untuk”.
Namun, prosesnya baru akan berakhir setelah sejumlah loop dalam kondisi tersebut. Jeni algoritma ini juga dikenal sebagai “jenis pengulangan”.
Itu dia 10 contoh algoritma flowchart dalam kehidupan sehari-hari. Pada contoh-contoh keseharian yang seperti ini, simbol flowchart yang digunakan untuk menggambarkan algoritma hanya sedikit saja yang digunakan.
Misalnya, mulai (start), selesai (end), input-output, preparation, process, decision dan, flow line saja.
Namun, dalam implementasi pemrograman komputer, simbol yang digunakan akan lebih banyak dan lebih rumit lagi.
Nah, Setelah melihat contoh algoritma flowchart dalam kehidupan sehari-hari yang Mamikos sampaikan di atas, sekarang kamu baru sadar bahwa setiap hari kita melakukan aktivitas algoritma, bukan?
Semoga informasi diatas membantu pemahaman lebih dalam mengenai algoritma dan flowchart, ya. Selamat belajar!
Klik dan dapatkan info kost di dekat kampus idamanmu:
Kost Dekat UNPAD Jatinangor
Kost Dekat UNDIP Semarang
Kost Dekat Unnes Semarang
Kost Dekat ITB Bandung
Kost Dekat ITS Surabaya
Kost Dekat Unesa Surabaya
Kost Dekat UNAIR Surabaya
Kost Dekat UIN Jakarta
Dalam kehidupan sehari-hari, mungkin kita jarang mendengar kata algoritma. Padahal dalam kehidupan nyata prinsip-prinsip algoritma hampir selalu terjadi dan dapat diterapkan dalam kehidupan sehari-hari, lho. Ditinjau dari asal katanya, algoritma merupakan serapan bahasa Inggris yaitu algorithm dan bahasa Arab yaitu algorism.
Secara umum, algoritma adalah urutan langkah-langkah yang terstruktur untuk menyelesaikan suatu masalah atau tugas tertentu. Dikutip dari buku berjudul Dasar Pemrograman yang ditulis oleh Yan Watequlis Syaifudin dkk mendefinisikan algoritma adalah suatu urutan atau langkah-langkah logis yang disusun secara sistematis untuk menyelesaikan masalah.
Dalam dunia komputer dan ilmu komputer, algoritma sering digunakan untuk merancang solusi dalam bentuk instruksi yang dapat diikuti oleh komputer atau perangkat lainnya. Namun, konsep algoritma sebenarnya juga dapat diterapkan dalam kehidupan sehari-hari, di luar dunia teknologi.
SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT
Berikut contoh penerapan algoritma sederhana pada kehidupan sehari-hari:
Contoh Penerapan Algoritma dalam Kehidupan Sehari-hari
1. Siapkan alat dan bahan meliputi, alat jus (blender), pisau, gelas, alpukat, air, susu kental manis, dan gula.
2. Belah Alpukat menjadi 2, buang bijinya, dan potong-potong alpukat lalu masukkan ke dalam blender
3. Tambahkan air dan gula ke dalam blender, tutup blender, tekan tombol on, dan tunggu beberapa saat.
4. Jika ingin tanpa susu kental manis
4.1 Siapkan gelas kosong
4.2 Tuangkan jus ke dalam gelas
5. Jika ingin menggunakan susu kental manis
5.1 Siapkan gelas kosong
5.2 Tambahkan susu kental manis ke dalam pinggiran gelas
5.3 Tuang jus ke dalam gelas yang sudah ditambahkan susu kental manis
6. Jus alpukat siap dihidangkan.
1. Ukur beras dengan cangkir takar, dan masukkan ke dalam wadah
2. Cuci beras dengan air mengalir
3. Ketika sudah bersih, letakkan ke dalam penanak nasi (rice cooker atau panci)
4. Jika menggunakan rice cooker
3.1 Letakkan beras ke dalam wadah rice cooker
3.2 Tambahkan 1 1/2 cangkir air per 1 cangkir beras
3.3 Tutup rice cooker, dan nyalakan tombol on
3.4 Tunggu dan jangan buka tutup rice cooker hingga lampu tanda masak menyala
3.4 Jika sudah masak, tunggu 15 menit baru buka tutup rice cooker
4. Jika menggunakan panci
4.1 Letakkan beras yang sudah dicuci ke dalam panci
4.2 Tuangkan air sampai satu ruas jari telunjuk di atas permukaan beras.
4.3 Tutup rapat panci, masak nasi dengan api sedang.
4.4 Sambil menunggu, siapkan panci kukus untuk menanak nasi.
4.5 Setelah nasi dalam panci sudah setengah matang, pindahkan nasi ke dalam panci kukus.
4.6 Kukus nasi sekitar 15-30 menit sesuai porsi nasi yang dimasak.
5. Nasi siap dihidangkan.
1. Buka aplikasi penyedia layanan transportasi
2. Pilih layanan ojek atau ride atau motor
3. Masukkan alamat/ lokasi yang dituju pada kolom yang tersedia
4. Masukkan titik jemput
5. Jika mau menambahkan voucher diskon
5.1 Setelah melihat tarif pesanan yang tercantum pada aplikasi klik tombol diskon
5.2 Masukkan kode voucher atau pilih diskon yang tersedia
5.3 Lihat kembali ke laman sebelumnya, maka tarif akan terpotong dengan harga diskon
6. Pilih metode pembayaran
6.1 Jika ingin membayar dengan uang tunai, pilih tombol cash/ tunai
6.2 Jika ingin membayar dengan e-wallet, pilih tombol transaksi e-wallet
6.3 Jika ingin membayar dengan mobile banking, pilih tombol e-banking
7. Pastikan ulang pesanan ojek Anda, lalu tekan tombol pesan atau booking
Algoritma Mengatur Keuangan Pribadi
Banyak orang secara tidak sadar menerapkan algoritma ketika mengatur keuangan pribadi.
Biasanya, mereka akan menerapkan langkah mulai dari menentukan pendapatan bulanan, mengalokasikan anggaran untuk kebutuhan sehari-hari, menyisihkan uang untuk tabungan, hingga menetapkan batas pengeluaran untuk hiburan.
Proses sistematis tersebut akan membantu Anda dalam menjaga keseimbangan keuangan.
Algoritma Flowchart Mengganti Ban Mobil yang Pecah di Jalan
Contoh algoritma dalam kehidupan sehari-hari
Berikut ini beberapa contoh algoritma dalam aktivitas sehari-hari.
Sebelum memulai perjalanan, Anda akan mempertimbangkan banyak faktor, antara lain lokasi, waktu terbaik mengunjungi lokasi, cara transportasi, tempat wisata terdekat, akomodasi, dan lain sebagainya. Urutan tindakan ini disebut sebagai algoritma.
Ketika seorang siswa perlu menyelesaikan tugas, dia harus mengikuti urutan langkah-langkah tertentu. Misalnya, jika dia menerima tugas dari profesornya, dia harus mencari buku atau sumber yang tepat untuk menjawab pertanyaan tersebut.
Siswa dapat menggunakan Google atau meminta bantuan temannya sebelum menyelesaikan tugas. Sehingga seluruh prosedur ini bisa disebut algoritma.
Baca juga: Instagram Ungkap Rahasia dan Cara Kerja Algoritma Mereka
Saat membuat acara, Anda tentu akan merencanakan waktu acara, anggara, dan sebagainya. Anda akan merencanakan tema pesta, menu pesta, kue mana yang harus bagus, urutan acara, pengaturan waktu, dan sebagainya.
Semuanya tentu akan direncanakan dengan cermat. Anda juga akan meninjau rencana Anda beberapa kali untuk memastikannya seefektif mungkin. Proses ini bisa dikatakan sebagai sebuah algoritma.
Greedy Dalam Kehidupan Sehari-Hari: Pencarian Jalur Terpendek Dengan Menggunakan Graf Dan
Algoritma greedy adalah algoritma apa pun yang mengikuti metode heuristik dalam pemecahan masalah untuk membuat pilihan optimal secara lokal di setiap tahap.[1] Dalam banyak permasalahan, strategi greedy tidak menghasilkan solusi optimal, tetapi suatu heuristik greedy dapat menghasilkan solusi optimal lokal yang mendekati solusi optimal global dalam jangka waktu yang wajar.
Misalnya, strategi greedy untuk masalah penjual keliling (yang memiliki kompleksitas komputasi tinggi) adalah heuristik berikut: "Pada setiap langkah perjalanan, kunjungi kota terdekat yang belum dikunjungi." Heuristik ini tidak bertujuan untuk menemukan solusi terbaik, tetapi ia berakhir dalam sejumlah langkah yang wajar. Yang mana menemukan solusi optimal untuk masalah yang kompleks biasanya memerlukan banyak langkah yang tidak masuk akal. Dalam optimasi matematis, algoritma greedy secara optimal dapat menyelesaikan masalah kombinatorial yang memiliki sifat matroid dan memberikan hampiran faktor konstan untuk masalah optimasi dengan struktur submodular.
Algoritme greedy menghasilkan solusi yang baik pada beberapa masalah matematis, tetapi tidak pada masalah lainnya. Sebagian besar masalah yang algoritma greedy kerjakan memiliki dua properti:
Dimulai dari A, algoritma greedy yang mencoba menemukan nilai maksimum dengan mengikuti kemiringan terbesar akan menemukan maksimum lokal di "m", tanpa menyadari maksimum global di "M".
Untuk mencapai nilai terbesar, pada setiap langkah, algoritma greedy akan memilih apa yang tampak sebagai pilihan langsung yang optimal, sehingga ia akan memilih 12 dan bukannya 3 pada langkah kedua, dan tidak akan mencapai solusi terbaik, yaitu 99.
Algoritme greedy gagal menghasilkan solusi optimal untuk banyak masalah lain dan bahkan mungkin menghasilkan solusi unik yang paling buruk . Salah satu contohnya adalah masalah travelling salesman yang disebutkan di atas: untuk setiap jumlah kota, terdapat penetapan jarak antar kota dimana heuristik tetangga terdekat menghasilkan tur terburuk yang mungkin terjadi.[3] Untuk kemungkinan contoh lainnya, lihat efek cakrawala.
Algoritme greedy dapat dikategorikan sebagai algoritma yang 'berpandangan sempit', dan juga 'tidak dapat dipulihkan'. Algoritma ini hanya ideal untuk permasalahan yang memiliki 'substruktur optimal'. Meskipun demikian, untuk banyak masalah sederhana, algoritma yang paling cocok adalah algoritma greedy. Namun, penting untuk dicatat bahwa algoritma greedy dapat digunakan sebagai algoritma seleksi untuk memprioritaskan pilihan dalam pencarian, atau algoritma branch-and-bound. Ada beberapa variasi pada algoritma serakah:
Algoritma greedy memiliki sejarah panjang dalam studi optimasi kombinatorial dan ilmu komputer teoretis. Heuristik serakah diketahui memberikan hasil yang kurang optimal pada banyak masalah,[4] sehingga pertanyaan yang wajar adalah:
Sejumlah besar literatur menjawab pertanyaan-pertanyaan ini untuk kelas masalah umum, seperti matroid, serta untuk masalah khusus, seperti set cover.
Matroid adalah struktur matematika yang menggeneralisasi konsep independensi linier dari ruang vektor ke himpunan sembarang. Jika suatu masalah optimasi mempunyai struktur matroid, maka algoritma greedy yang sesuai akan dapat menyelesaikannya secara optimal.[5]
Sebuah fungsi f {\displaystyle f} didefinisikan pada himpunan bagian dari suatu himpunan Ω {\displaystyle \Omega } disebut submodular, jika untuk setiap S , T ⊆ Ω {\displaystyle S,T\subseteq \Omega } kita mempunyai f ( S ) + f ( T ) ≥ f ( S ∪ T ) + f ( S ∩ T ) {\displaystyle f(S)+f(T)\geq f(S\cup T)+f(S\cap T)} .
Misalkan seseorang ingin mencari sebuah himpunan S {\displaystyle S} yang memaksimalkan f {\displaystyle f} . Algoritma greedy, yang membangun satu himpunan S {\displaystyle S} dengan menambahkan elemen secara bertahap yang meningkatkan f {\displaystyle f} paling banyak pada setiap langkah, menghasilkan keluaran sebuah himpunan yang paling sedikit ( 1 − 1 / e ) max X ⊆ Ω f ( X ) {\displaystyle (1-1/e)\max _{X\subseteq \Omega }f(X)} .[6] Artinya, keserakahan bermain dalam faktor konstan ( 1 − 1 / e ) ≈ 0.63 {\displaystyle (1-1/e)\approx 0.63} sama baiknya dengan solusi optimal.
Jaminan serupa dapat dibuktikan ketika kendala tambahan, seperti batasan kardinalitas, [7] diterapkan pada keluaran. Meskipun sering kali diperlukan sedikit variasi pada algoritma greedy. Lihat[8] untuk ikhtisarnya.
Masalah lain yang mana algoritma greedy memberikan jaminan yang kuat, tetapi bukan solusi optimal, termasuk
Banyak dari permasalahan ini memiliki batas bawah yang sesuai, yaitu algoritma greedy tidak berkinerja lebih baik daripada jaminan dalam kasus terburuk.
Algoritme greedy biasanya (tetapi tidak selalu) gagal menemukan solusi optimal secara global karena algoritma tersebut biasanya tidak beroperasi secara mendalam pada semua data. Algoritma jenis ini dapat membuat komitmen pada pilihan-pilihan tertentu terlalu dini, sehingga mencegah mereka untuk menemukan solusi terbaik secara keseluruhan nantinya. Misalnya, semua algoritma pewarnaan serakah yang diketahui untuk masalah pewarnaan graf dan semua masalah NP-lengkap lainnya tidak secara konsisten menemukan solusi optimal. Namun, algoritma jenis ini berguna karena mereka cepat berpikir dan sering memberikan hampiran yang baik secara optimal.
Jika algoritma greedy dapat dibuktikan menghasilkan optimal global untuk kelas masalah tertentu, biasanya algoritma ini menjadi metode pilihan karena lebih cepat dibandingkan metode optimasi lain seperti pemrograman dinamis. Contoh algoritma greedy tersebut adalah algoritma Kruskal dan algoritma Prim untuk mencari pohon rentang minimum serta algoritma untuk mencari pohon Huffman optimal.
Algoritmq greedy juga muncul di perutean jaringan. Dengan menggunakan routing serakah, sebuah pesan diteruskan ke node tetangga yang “paling dekat” dengan tujuan. Gagasan tentang lokasi sebuah node (dan karenanya "kedekatan") dapat ditentukan oleh lokasi fisiknya, seperti dalam perutean geografis yang digunakan oleh jaringan ad hoc . Lokasi mungkin juga merupakan konstruksi buatan seperti dalam perutean dunia kecil dan tabel hash terdistribusi.
Algoritma Flowchart Membuat Kopi
Kita mulai dengan contoh algoritma flowchart dalam kehidupan sehari-hari yang pertama, yaitu algoritma membuat kopi yang tadi Mamikos sebutkan di atas.
Algoritma Flowchart Menanak Nasi
Pengertian Algoritma, Jenis, Ciri, Fungsi dan Contohnya
Algoritma Mengantri di Supermarket
Saat Anda berada di supermarket, Anda mungkin memilih antrian kasir berdasarkan beberapa faktor, seperti jumlah orang di antrian, kecepatan kasir, dan jumlah barang yang dibawa orang di depan Anda.
Hal ini adalah contoh algoritma sederhana yang membantu Anda dalam memutuskan antrian mana yang akan dipilih untuk menghemat waktu.
Algoritma Navigasi atau Petunjuk Arah
Ketika menggunakan aplikasi peta seperti Google Maps atau Waze, Anda pada dasarnya menggunakan algoritma pencarian rute.
Aplikasi ini akan mengidentifikasi lokasi awal dan tujuan Anda, kemudian menghitung rute terbaik dengan mempertimbangkan berbagai faktor seperti jarak, kondisi lalu lintas, dan waktu tempuh.
Aplikasi tersebut kemudian memberikan instruksi langkah demi langkah tentang cara mencapai tujuan.
