Pada materi ini, kita diperkenalkan dengan konsep kebutuhan waktu dari suatu algoritma dan bagaimana cara awal menghitungnya.

1. ANALISIS ALGORITMA
Pengantar Kompleksitas Algoritma
Pemateri:
Adam Mukharil Bachtiar
adam@email.unikom.ac.id

2. Mari kita mulai
dengan mengingat
statement

3. Algoritma tidak hanya sekedar
benar tapi harus
EFISIEN dan OPTIMAL

4. Sebuah algoritma dikatakan efisien dan
optimal (mangkus) jika:
1 Kebutuhan waktu untuk menjalankannya kecil
2 Kebutuhan ruang ketika menjalankannya kecil

5. Kebutuhan waktu dan ruang
pada suatu algoritma bergantung
pada jumlah input (n)

6. Kita bisa menghitung kebutuhan waktu menggunakan
perhitungan operasi/instruksi yang dieksekusi

7. 1
1
n
n
1
n
n
Pengisian Nilai
Operasi Aritmatika

8. Jadi totalnya
! = 2$ + 2 & + (2$ + 1)* detik

9. Cara perhitungan seperti itu kurang
optimal karena:
1 Waktu eksekusi tidak diketahui dengan pasti
2 Arsitektur komputer berbeda = waktu eksekusi berbeda

10. Oleh karena itu kita gunakan
besaran abstrak pengukuran
waktu dan ruang yaitu
kompleksitas algoritma

11. Kompleksitas algoritma terbagi menjadi
dua, yaitu:
1 Kompleksitas waktu (!(#))
2 Kompleksitas ruang (%(#))

12. Kompleksitas waktu dihitung
berdasarkan jumlah
operasi abstrak yang
mendasari algoritma tersebut

13. Operasi Dasar

14. Jadi totalnya
!(#) = #

15. Operasi Dasar

16. Jadi totalnya
! " = " − 1

17. Kompleksitas waktu terbagi menjadi
tiga, yaitu:
1 !"#$(&) à Kompleksitas waktu terburuk
2 !"()(&) à Kompleksitas waktu terbaik
3 !#*+(&) à Kompleksitas waktu rata-rata

19. Hasil kompleksitas waktu untuk sequential
search adalah:
1 !"#$ % = % à bila data ditemukan di posisi maks_array
atau tidak ditemukan
2 !"'( % = 1 à bila data ditemukan di posisi 1
3
!#*+ % =
(1 + 2 + 3+. . +%)
%
=
1
2
%(1 + %)
%
=
(% + 1)
2

20. Soal 1:
Berapa kompleksitas waktu
untuk algoritma bubble sort dan
binary search?

21. Soal 2:
Algoritma apakah ini dan berapa kompleksitas
waktunya?