Apa Itu Algoritma Adalah: Pengertian dan Jenis-Jenisnya!

Pada era digital saat ini, kamu pasti sering mendengar istilah algoritma. Algoritma Adalah inti dari berbagai teknologi dan pemrograman komputer. Banyak tugas harian kita pun sebenarnya mengikuti algoritma, seperti resep masakan yang memberikan instruksi berurutan. Misalnya, membuat mie instan juga bisa dianggap sebagai algoritma: tinggal siapkan bahan, rebus air, masukkan mie ke dalam air mendidih, tunggu hingga matang, tiriskan, beri bumbu, lalu aduk hingga rata. Dengan mengikuti langkah-langkah tersebut secara tepat, kita mendapatkan hasil yang diinginkan tanpa harus menebak apa yang dilakukan komputer setiap langkahnya.

Algoritma juga memungkinkan komputer melakukan perintah kompleks dengan presisi tinggi. Misalnya, mesin pencari internet menggunakan algoritma untuk menampilkan hasil yang relevan dari jutaan halaman web dalam waktu singkat. Game dan aplikasi di ponselmu pun dijalankan berdasarkan algoritma yang detail dan terstruktur. Dengan memahami algoritma, kita belajar berpikir logis dan sistematis dalam memecahkan masalah — baik di dunia komputer maupun dalam situasi sehari-hari.

Setiap kali kita membuka media sosial atau layanan online lain, algoritma juga bekerja di balik layar. Contohnya, YouTube menggunakan algoritma rekomendasi untuk menyarankan video yang sesuai minatmu, dan Google Maps menggunakan algoritma untuk menentukan rute tercepat ke tujuanmu. Demikian pula smartphone-mu mengandalkan algoritma pengenalan wajah atau suara agar fitur-fitur pintar dapat bekerja akurat. Dengan kata lain, di balik berbagai teknologi yang kita gunakan sehari-hari, algoritma berperan penting dalam mengatur prosesnya secara otomatis.

Salah kaprah umum adalah menyamaratakan algoritma dengan program. Padahal, algoritma adalah rancangan logika independen bahasa. Biasanya, programmer menuliskan algoritma terlebih dahulu dalam bentuk pseudocode atau flowchart sebelum menulis kode. Flowchart atau pseudocode membantu memvisualisasikan langkah algoritma secara gamblang tanpa perlu memikirkan sintaks bahasa pemrograman. Dengan membuat algoritma yang terstruktur sejak awal, penulisan program menjadi lebih terarah dan mudah diperbaiki.

Bahkan di luar dunia komputer, konsep algoritma banyak digunakan. Sebagai contoh, dalam pelajaran matematika kita diajarkan algoritma pembagian bersusun atau perkalian kolom untuk menghitung angka secara bertahap. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma membantu kita berpikir sistematis: setiap masalah besar dipecah menjadi langkah-langkah kecil yang dapat dikerjakan satu per satu.

Pengertian Algoritma

Untuk memahami lebih dalam, mari simak beberapa definisi algoritma. Secara sederhana, Algoritma Adalah urutan langkah logis yang terstruktur untuk menyelesaikan suatu masalah. Menurut KBBI, algoritma diartikan sebagai “prosedur sistematis untuk memecahkan masalah matematis dalam langkah-langkah terbatas”. Demikian pula, pakar Donald E. Knuth mendefinisikan algoritma sebagai “sekumpulan aturan berhingga yang memberikan sederetan operasi untuk menyelesaikan suatu jenis masalah tertentu”. Pendapat lain dari Rinaldi Munir juga menyebut algoritma sebagai urutan logis langkah yang membantu memecahkan masalah. Intinya, algoritma memberikan petunjuk langkah demi langkah yang jelas agar masalah yang dihadapi dapat diselesaikan dengan tepat.

Secara historis, istilah algoritma berasal dari nama ahli matematika abad ke-9, Al-Khawarizmi. Bola.com menyebut kata “algoritmi” (bentuk Latin dari Al-Khawarizmi) sebagai asal-usul nama algoritma. Karya aljabar Al-Khawarizmi menjadi dasar konsep ini. Fakta bahwa nama tokoh kuno ini melekat pada istilah algoritma menunjukkan pentingnya peran logika dan aturan langkah dalam ilmu hitung sejak zaman kuno.

Karakteristik Algoritma

Setiap algoritma memiliki ciri khas tertentu yang membedakannya dari sekadar daftar instruksi biasa. Berikut beberapa karakteristik penting algoritma:

• Langkah Terbatas (Finite): Algoritma harus berujung, artinya setiap proses akan berhenti setelah sejumlah langkah tertentu. Tidak boleh ada perulangan tak berujung. Jika suatu prosedur tidak pernah selesai, maka ia tidak memenuhi syarat menjadi algoritma.
• Tidak Ambigu (Definiteness): Setiap langkah dalam algoritma harus jelas dan tidak menimbulkan kebingungan. Instruksi harus spesifik sehingga siapapun (termasuk komputer) dapat mengeksekusinya tanpa interpretasi ganda. Misalnya, perintah “lakukan perulangan sebanyak 5 kali” lebih baik daripada “lakukan perulangan beberapa kali.”
• Memiliki Input dan Output: Algoritma dirancang untuk menghasilkan hasil (output) dari data awal (input) tertentu. Input bisa berupa nilai atau kondisi sebelum algoritma dijalankan, sedangkan output adalah hasil akhir yang diharapkan setelah semua langkah dilaksanakan. Contoh: algoritma pengurutan menerima daftar angka sebagai input dan menghasilkan daftar terurut sebagai output.
• Efisien: Langkah-langkah algoritma harus praktis dan rasional. Artinya, setiap instruksi bisa dijalankan dengan sumber daya (waktu dan memori) yang wajar dalam batas waktu tertentu. Algoritma yang baik juga mempertimbangkan efisiensi, sehingga menyelesaikan masalah dengan penggunaan sumber daya seminimal mungkin. Dua algoritma bisa menyelesaikan masalah yang sama, tetapi algoritma yang lebih efisien akan menyelesaikannya lebih cepat dan menggunakan memori lebih sedikit.
• Tujuan Jelas: Algoritma biasanya dirancang untuk mencapai satu tujuan spesifik. Tujuan akhir ini harus diketahui sejak awal agar algoritma berjalan ke arah yang benar. Tanpa tujuan yang jelas, langkah-langkah dalam algoritma dapat menjadi tidak fokus atau tidak relevan.

Karakteristik-karakteristik di atas memastikan algoritma dapat dipahami, diimplementasikan, dan menghasilkan solusi yang konsisten. Karena algoritma bersifat sistematis dan terukur, kita dapat menguji serta memvalidasi setiap langkahnya dengan lebih mudah.

Baca Juga: Sejarah Algoritma, Berasal dari Tokoh Arab Terkenal?

Manfaat dan Penerapan Algoritma

Algoritma sangat penting dalam dunia teknologi maupun kehidupan sehari-hari. Dalam ilmu komputer, algoritma adalah prosedur khusus untuk memecahkan masalah komputasi. Bola.com bahkan menyebut bahwa pengembangan algoritma diperlukan di semua aspek ilmu komputer, mulai dari kecerdasan buatan, basis data, hingga keamanan siber. Tanpa algoritma yang tepat, komputer tidak dapat menjalankan program apa pun; instruksi yang kita berikan harus dirumuskan secara algoritmik.

Selain itu, algoritma kini merambah ke bidang kecerdasan buatan (AI). Dengan algoritma machine learning, komputer dapat “belajar” dari data dan menyelesaikan tugas kompleks secara otomatis. Contohnya, algoritma AI mampu memprediksi cuaca berdasarkan data historis, mengenali suara, atau merekomendasikan film berdasarkan kebiasaan menonton. Pada dasarnya, algoritma menjadi tulang punggung teknologi canggih yang mampu memproses informasi besar dan membuat keputusan secara mandiri.

Di luar dunia komputer, algoritma juga mudah dijumpai dalam aktivitas sehari-hari. Seperti telah disebutkan, resep masakan adalah algoritma langkah-demi-langkah. Ketika kamu mengerjakan resep kue, merakit meja, atau mengatur daftar tugas harian, sebenarnya kamu mengikuti algoritma. Contoh lain, aplikasi peta menghitung rute tercepat dengan algoritma khusus, dan sistem rekomendasi menampilkan produk sesuai riwayat belanja. Dengan kata lain, setiap kali mengikuti instruksi yang terencana untuk mencapai hasil, kita mempraktikkan algoritma dalam kehidupan nyata.

Berikut beberapa contoh penerapan algoritma dalam kehidupan sehari-hari:

• Resep Masakan: Setiap resep masakan mengikuti algoritma instruktif (misalnya resep soto atau kue) untuk menghasilkan makanan yang diinginkan.
• Pengurutan Barang: Saat kamu mengelompokkan buku berdasarkan abjad atau ukuran, sebenarnya menggunakan algoritma pengurutan sederhana.
• Navigasi dan Peta: Aplikasi seperti Google Maps menggunakan algoritma (misalnya Dijkstra) untuk menentukan jalur perjalanan tercepat.
• Game dan AI: Banyak game komputer menggunakan algoritma pathfinding atau decision tree agar karakter dapat bertindak cerdas.

Jenis-Jenis Algoritma

Algoritma dapat dibagi ke dalam berbagai jenis, tergantung pendekatan pemecahan masalah yang digunakan. Berikut beberapa jenis algoritma yang sering dipelajari:

1. Algoritma Rekursif: Algoritma ini memanggil dirinya sendiri secara berulang hingga masalah terpecahkan. Setiap panggilan rekursif mengerjakan bagian masalah yang lebih kecil dan akan berhenti saat mencapai kasus dasar (base case). Contohnya adalah menghitung faktorial: $n! = n \times (n-1) \times \dots \times 1$. Fungsi faktorial dalam kode dapat memanggil dirinya untuk menghitung $(n-1)!$ secara rekursif. Deret Fibonacci juga diilustrasikan dengan rekursi: $F(n) = F(n-1) + F(n-2)$. Perlu diperhatikan bahwa rekursi yang terlalu dalam bisa menyebabkan stack overflow jika tidak ada kasus dasar yang tepat.

2. Algoritma Divide and Conquer: Metode ini membagi (divide) masalah besar menjadi beberapa sub-masalah lebih kecil, menyelesaikan masing-masing, lalu menggabungkan (conquer) hasilnya. Contohnya adalah merge sort. Merge sort membagi daftar angka menjadi dua bagian secara rekursif hingga tiap bagian berisi satu elemen, lalu menggabungkannya untuk menghasilkan daftar terurut. Pendekatan divide and conquer biasanya lebih efisien; misalnya, merge sort dan quicksort memiliki kompleksitas rata-rata $O(n\log n)$, jauh lebih cepat daripada algoritma pengurutan sederhana $O(n^2)$. Namun, algoritma ini memerlukan mekanisme penggabungan hasil sub-masalah yang cukup kompleks.

3. Algoritma Dynamic Programming (DP): Algoritma DP memecahkan masalah dengan membaginya menjadi sub-masalah yang saling tumpang tindih (overlapping) dan menyimpan hasil perhitungan sementara. Dengan strategi ini (memoisasi atau tabulasi), algoritma tidak perlu menghitung ulang sub-masalah yang sama, sehingga waktu eksekusi menjadi jauh lebih cepat daripada metode naive. Contoh klasik adalah menghitung deret Fibonacci secara efisien: tanpa DP, kompleksitas rekursif bisa eksponensial, tapi dengan DP menjadi linier. Aplikasi DP lainnya misalnya pada masalah knapsack dan pencarian jalur terpendek (Bellman-Ford, Floyd-Warshall).

4. Algoritma Greedy: Algoritma greedy membuat pilihan terbaik pada setiap langkah dengan harapan hasil akhir yang optimal. Karena hanya fokus pada opsi terbaik sementara, algoritma greedy sangat cepat dan sederhana. Contoh penggunaan greedy adalah algoritma Huffman untuk kompresi data, yang selalu memilih dua simbol dengan frekuensi terendah untuk digabung menjadi kode terpendek, atau algoritma Prim/Kruskal untuk membangun pohon merentang minimum. Meskipun hasil akhirnya tidak selalu optimal untuk semua jenis masalah (tergantung struktur masalahnya), greedy cocok untuk banyak kasus yang membutuhkan keputusan cepat.

5. Algoritma Brute Force: Brute force adalah metode paling dasar, yaitu mencoba setiap kemungkinan solusi satu per satu hingga menemukan yang tepat. Algoritma brute force tidak menggunakan optimasi khusus, sehingga seringkali sangat lambat jika ruang pencarian besar. Contoh brute force adalah mencari elemen dalam daftar dengan membandingkan satu per satu (pencarian linier), atau mencoba semua kombinasi kata sandi. Meskipun sangat tidak efisien, brute force berguna sebagai langkah awal untuk memverifikasi algoritma lain.

6. Algoritma Backtracking: Algoritma backtracking merupakan gabungan teknik rekursi dan eksplorasi mendalam (depth-first). Ia mencoba solusi satu per satu dan melakukan backtrack (mundur) ketika pilihan yang diambil tidak memenuhi kriteria. Metode ini sangat berguna untuk masalah kombinatorial, seperti teka-teki Sudoku atau masalah N-Queens. Backtracking akan mengeksplorasi semua kemungkinan hingga menemukan solusi. Misalnya, dalam masalah 8-Queens, algoritma backtracking menempatkan ratu satu per satu, kemudian mundur jika terjadi konflik. Kelebihan backtracking adalah mampu menemukan semua solusi, tetapi waktu eksekusinya bisa sangat besar jika ruang solusi luas.

Baca Juga: Cek Algoritma TikTok, Instagram dan APK Populer Lainnya

Analisis Algoritma

Dalam pemrograman, tidak cukup membuat algoritma; kita juga perlu menganalisis efisiensinya. Analisis algoritma menilai seberapa cepat (kompleksitas waktu) dan seberapa banyak memori (kompleksitas ruang) yang dibutuhkan. Notasi Big-O sering digunakan untuk menggambarkan batas atas kinerja algoritma. Misalnya, algoritma bubble sort sederhana memiliki kompleksitas $O(n^2)$, sedangkan merge sort atau quicksort umumnya $O(n\log n)$. Pilihan algoritma yang tepat dapat membuat program berjalan jauh lebih cepat, terutama untuk jumlah data besar. Oleh sebab itu, pemahaman tentang analisis algoritma dan kompleksitas menjadi bagian penting saat mendesain algoritma.

Kesimpulan

Secara keseluruhan, Algoritma Adalah konsep fundamental dalam pemrograman dan pemecahan masalah. Dengan algoritma, kita memiliki kerangka berpikir terstruktur sehingga setiap permasalahan dapat dipecahkan dengan langkah yang logis dan terorganisir. Mulai dari aktivitas sehari-hari hingga teknologi canggih, algoritma memungkinkan kita menemukan solusi secara sistematis. Memahami dan merancang algoritma juga penting untuk karir di bidang teknologi, karena banyak perusahaan menilai kemampuan algoritmik dalam wawancara dan ujian coding.

Ingin menguasai lebih banyak ilmu pemrograman? Yuk, gabung KelasFullStack CodePolitan! Kelas online belajar Fullstack Web Developer dari A sampai Z ini cocok untuk kamu yang ingin punya karir cemerlang, skill dibutuhkan industri, gaji tinggi, serta bisa membuat website atau aplikasi untuk bisnis online sendiri.