SlideShare a Scribd company logo
ORGANISASI BERKAS RELATIF
 Suatu berkas yang mengidentifikasikan record dengan key yang diperlukan.
 Record tidak perlu tersortir secara fisik menurut nilai key.
 Organisasi berkas relatif paling sering digunakan dalam proses interaktif.
 Tidak perlu mengakses record secara berurutan (consecutive).
 Sebaiknya disimpan dalam Direct Access Storage Device (DASD) seperti magnetic
disk/drum.
Kemampuan Berkas Relatif
 Kemampuan mengakses record secara langsung.
 Record dapat di retrieve, insert, modifikasi dan delete tanpa mempengaruhi record
lain dalam berkas yang sama.
Tiga teknik dasar fungsi Pemetaan R
1. Pemetaan langsung (Direct Mapping)
2. Pencarian Tabel (Directory Look-up)
3. Kalkulasi (Calculating)
Teknik Pencarian Tabel
 Dasar pemikirannya adalah direktori dari nilai key dan address.
 Lebih cepat menggunakan binary search dibanding dengan sequential search.
Keuntungan :
1. Dapat meng-akses record dengan cepat bila diketahui nilai key.
2. Nilai key berupa field, dapat diterjemahkan menjadi alamat.
3. Nilai key adalah address space indepedent.
Teknik Kalkulasi Alamat
 R (Nilai key)  address
Nilai key = dengan melakukan kalkulasi terhadap nilai key.
 Benturan (collision) dapat terjadi apabila terdapat alamat relatif yang sama untuk nilai
key yang berbeda.
 Cara mengatasi benturan, antara lain :
 Scatter diagram techniques
 Randomizing techniques
 Key to address transformation methods
 Direct addressing techniques
 Hash tables methods
 Hashing
Keuntungan Hashing :
Nilai key dapat digunakan langsung.
Nilai key adalah address space berubah.
Kelemahan Hashing :
Membutuhkan waktu proses untuk implementasi dan mengatasi benturan.
1
Teknik Pemetaan Langsung
Dua cara Peetaan Langsung :
1. Pengalamatan Mutlak (Absolut Addressing) ;
R (Nilai key)  Address
Nilai key = alamat mutlak
Nilai key = alamat sebenarnya dimana record tersimpan. Pada saat penyimpanan dan
pemakaian record, harus diketahui dan diberikan pemakai.
Keuntungan :
1) Fungsi Pemetaan R sangat sederhana.
2) Retrieve lebih cepat.
Kelemahan :
1) Harus diketahui penyimapanan record secara fisik.
2) Nilai key tidak boleh hasil perhitungan.
3) Alamat mutlak adalah device independent.
4) Alamat mutlak adalah address space dependent.
2. Pengalamatan Relatif (Relative Addressing) ;
R (Nilai key)  Address
Nilai key = alamat relatif.
Nilai key = urutan record tersebut dalam berkas.
Keuntungan :
1) Fungsi Pemetaan R sangat sederhana.
2) Penetuan nilai key tidak perlu waktu proses yang lama.
Kelemahan :
1) Alamat relatif adalah address space dependent.
2) Terjadinya pemborosan ruangan.
Contoh :
4 digit untuk jenis barang (9999).
Padahal hanya ada 2000 jenis barang.
Pemborosan 80% ruang penyimpanan.
Tujuan Utama Hashing :
Agar dua buah kunci yang berbeda tidak mempunyai nilai relative address yang
sama.
Perbandingan fungsi hash :
 Division Remainder ;
Menggunakan metode pembagian.
Untuk distribusi nilai key yang tidak diketahui.
 Mid Square ;
2
Menggunakan metode perpangkatan.
Untuk file denganfaktor cukup rendah.
 Folding ;
Menggunakan metode penjumlahan.
Mudah dalam perhitungan, baik bila panjang nilai key = panjang address.
Pendekatan masalah Collision :
Open Addressing ;
Menemukan address yang bukan home address untuk K2.
Separate Overflow ;
Menemukan address untuuk K2 di luar primary area yakni di overflow area.
Teknik Mengatasi Collision :
a. Linier Probing (Pendekatan Open Addressing) ;
Proses pencarian secara sequential dari home address sampai lokasi yang kosong.
Harus ada penentuan apakah address kosong.
b. Addressing (Pendekatan Separate Overflow) ;
Menggunakan double hashing.
Memakai fungsi hash kedua terhadap hasil dari fungsi hash pertama.
Hasilnya bisa di primary area atau separate overflow area.
Perbandingan kedua teknik :
Linier Probing Double hashing
* menghasilkan synonim berkelompok
* cocok untuk faktor muat rendah
* menghasilkan synonim berpencar
* cocok untuk faktor muat tinggi
Fungsi hash yang umum digunakan :
1. Division Remainder
2. Mid Square
3. Folding
Division Remainder
 R(nilai key)  address
Nomor relatif dari suatu nilai key merupakan sisa dari hasil pembagian nilai key
tersebut denga suatu bilangan.
 Perhitungan alamat relatif :
Faktor muat = jumlah record dalam berkas
max. Jumlah record dalam berkas
Mencari hasil bagi = nilai key
max + (faktor prima < 20)
Alamat relatif = sisa pembagian + 1
Contoh :
Berkas berisi 4000 record
3
Load factor 0,8
Nilai key 987654321
 0,8 = 4000
max record
max = 4000
0,8
= 5000
 = 987654321
5000 + 3
= 197412 sisa 2085
 Alamat relatif = 2085 + 1
= 2086
Mid Square
 R (Nilai key)  Address
Nilai key dikuadratkan kemudian beberapa digit diambil dari tengah. Alamt relatif,
diambil mulai dari digit .........
∑ digit dari nilai key kuadrat
2
 Contoh untuk berkas 4000 record, dibutuhkan 4 digit.
Nilai Key Nilai Key Kuadrat Relatif Address
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1524157875019052 8 7 5 0
^^^^^^^^
16 / 2 = 8
9 8 7 6 5 4 3 2 1 975461055789911041 5 7 8 9
^^^^^^^^^
18 / 2 = 9
Folding
 Nilai key dibagi menjadi beberapa bagian.
 Setiap bagian (kecuali bagian terakhir) mempunyai digit sama dengan digit alamat
relative.
 Bagian-bagian ini dilipat dan dijumlah.
 Hasil penjumlahan adalah alamat relatif (digit tertinggi dibuang bila diperlukan).
Contoh :
4 digit untuk alamat relatif.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 (nilai key)
^ ^
1
2 3 4 5
9 8 7 6 +
1 3 2 2 1 3 2 2 1
4
56
77
78
100
11
93
28
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Synonim Chaining (Penggandengan)
 Menggabung synonim bersama-sama.
 Tidak mengurangi jumlah collision tetapi mengurangi waktu akses untuk meretrieve.
Bucket Addressing
Hash ke dalam blok yang memberikan tempat bagi sejumlah record.
Contoh :
Reltatif address space 0 – m
Bucket berukuran B record
File terdiri dari N record
 Faktor muat = N
B (m + 1)
Contoh linier probing
rekaman A B C K P Q R Y Z
nilai key 5 6 7 5 0 1 2 9 0
rekaman P Q R Z - A B C K Y
nilai key 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Contoh Chaining
Rekaman
34 56 123 78 93 70 100 21 11 77 28
Fungsi Hash
K mod 10
Alamat relatif
5
70
21
123
34
6
6

More Related Content

What's hot

Finite State Automata - Materi 3 - TBO
Finite State Automata - Materi 3 - TBOFinite State Automata - Materi 3 - TBO
Finite State Automata - Materi 3 - TBO
ahmad haidaroh
 
7 Metode Pencarian Data Array
7 Metode Pencarian Data Array7 Metode Pencarian Data Array
7 Metode Pencarian Data Array
Simon Patabang
 
Metode numerik-buku-ajar-unila
Metode numerik-buku-ajar-unilaMetode numerik-buku-ajar-unila
Metode numerik-buku-ajar-unilatejowati
 
4.1 Operasi Dasar Singly Linked List 1 (primitive list)
4.1 Operasi Dasar Singly Linked List  1 (primitive list)4.1 Operasi Dasar Singly Linked List  1 (primitive list)
4.1 Operasi Dasar Singly Linked List 1 (primitive list)
Kelinci Coklat
 
Latihan 2.1 matdis ii no.2,3,5,9
Latihan 2.1 matdis ii no.2,3,5,9Latihan 2.1 matdis ii no.2,3,5,9
Latihan 2.1 matdis ii no.2,3,5,9Mery Hutabarat
 
6 Algoritma Pengurutan Data
6 Algoritma Pengurutan Data6 Algoritma Pengurutan Data
6 Algoritma Pengurutan Data
Simon Patabang
 
Jenis dan proses interupsi
Jenis dan proses interupsiJenis dan proses interupsi
Jenis dan proses interupsi
laurensius08
 
Relasi rekursi (2) : Menentukan solusi relasi Rekursi Linier Homogen Berkoefi...
Relasi rekursi (2) : Menentukan solusi relasi Rekursi Linier Homogen Berkoefi...Relasi rekursi (2) : Menentukan solusi relasi Rekursi Linier Homogen Berkoefi...
Relasi rekursi (2) : Menentukan solusi relasi Rekursi Linier Homogen Berkoefi...
Onggo Wiryawan
 
Teori bahasa-dan-otomata
Teori bahasa-dan-otomataTeori bahasa-dan-otomata
Teori bahasa-dan-otomata
Banta Cut
 
01 barisan-dan-deret
01 barisan-dan-deret01 barisan-dan-deret
01 barisan-dan-deret
Arif Nur Rahman
 
Integral sebagai luas daerah
Integral sebagai luas daerahIntegral sebagai luas daerah
Integral sebagai luas daerah
Universitas Lambung Mangkurat
 
Contoh Soal Huffman Code
Contoh Soal Huffman CodeContoh Soal Huffman Code
Contoh Soal Huffman Code
Albertus H.
 
Pendugaan parameter
Pendugaan parameterPendugaan parameter
Pendugaan parameter
siti Julaeha
 
Metode Numerik Trapesium
Metode Numerik TrapesiumMetode Numerik Trapesium
Metode Numerik Trapesium
Wahyu Priyanti
 
8 logika predikat
8  logika predikat8  logika predikat
8 logika predikat
Yulinda Nurhafina
 
Materi Struktur Data Tree
Materi Struktur Data TreeMateri Struktur Data Tree
Materi Struktur Data Tree
Meta N
 
Dasar dasar matematika teknik optimasi (matrix hessian)
Dasar dasar matematika teknik optimasi (matrix hessian)Dasar dasar matematika teknik optimasi (matrix hessian)
Dasar dasar matematika teknik optimasi (matrix hessian)
Muhammad Ali Subkhan Candra
 
Matematika diskrit tree
Matematika diskrit  treeMatematika diskrit  tree
Matematika diskrit tree
Siti Khotijah
 

What's hot (20)

Bab 6 relasi
Bab 6 relasiBab 6 relasi
Bab 6 relasi
 
Finite State Automata - Materi 3 - TBO
Finite State Automata - Materi 3 - TBOFinite State Automata - Materi 3 - TBO
Finite State Automata - Materi 3 - TBO
 
7 Metode Pencarian Data Array
7 Metode Pencarian Data Array7 Metode Pencarian Data Array
7 Metode Pencarian Data Array
 
Metode numerik-buku-ajar-unila
Metode numerik-buku-ajar-unilaMetode numerik-buku-ajar-unila
Metode numerik-buku-ajar-unila
 
4.1 Operasi Dasar Singly Linked List 1 (primitive list)
4.1 Operasi Dasar Singly Linked List  1 (primitive list)4.1 Operasi Dasar Singly Linked List  1 (primitive list)
4.1 Operasi Dasar Singly Linked List 1 (primitive list)
 
Latihan 2.1 matdis ii no.2,3,5,9
Latihan 2.1 matdis ii no.2,3,5,9Latihan 2.1 matdis ii no.2,3,5,9
Latihan 2.1 matdis ii no.2,3,5,9
 
6 Algoritma Pengurutan Data
6 Algoritma Pengurutan Data6 Algoritma Pengurutan Data
6 Algoritma Pengurutan Data
 
Jenis dan proses interupsi
Jenis dan proses interupsiJenis dan proses interupsi
Jenis dan proses interupsi
 
Relasi rekursi (2) : Menentukan solusi relasi Rekursi Linier Homogen Berkoefi...
Relasi rekursi (2) : Menentukan solusi relasi Rekursi Linier Homogen Berkoefi...Relasi rekursi (2) : Menentukan solusi relasi Rekursi Linier Homogen Berkoefi...
Relasi rekursi (2) : Menentukan solusi relasi Rekursi Linier Homogen Berkoefi...
 
Teori bahasa-dan-otomata
Teori bahasa-dan-otomataTeori bahasa-dan-otomata
Teori bahasa-dan-otomata
 
01 barisan-dan-deret
01 barisan-dan-deret01 barisan-dan-deret
01 barisan-dan-deret
 
Integral sebagai luas daerah
Integral sebagai luas daerahIntegral sebagai luas daerah
Integral sebagai luas daerah
 
Contoh Soal Huffman Code
Contoh Soal Huffman CodeContoh Soal Huffman Code
Contoh Soal Huffman Code
 
circular linked list
circular linked listcircular linked list
circular linked list
 
Pendugaan parameter
Pendugaan parameterPendugaan parameter
Pendugaan parameter
 
Metode Numerik Trapesium
Metode Numerik TrapesiumMetode Numerik Trapesium
Metode Numerik Trapesium
 
8 logika predikat
8  logika predikat8  logika predikat
8 logika predikat
 
Materi Struktur Data Tree
Materi Struktur Data TreeMateri Struktur Data Tree
Materi Struktur Data Tree
 
Dasar dasar matematika teknik optimasi (matrix hessian)
Dasar dasar matematika teknik optimasi (matrix hessian)Dasar dasar matematika teknik optimasi (matrix hessian)
Dasar dasar matematika teknik optimasi (matrix hessian)
 
Matematika diskrit tree
Matematika diskrit  treeMatematika diskrit  tree
Matematika diskrit tree
 

Viewers also liked

διηγημα 1 για ξενιτια
διηγημα 1 για ξενιτιαδιηγημα 1 για ξενιτια
διηγημα 1 για ξενιτιαlivaresi
 
Курение вредит вашему здоровью
Курение вредит вашему здоровьюКурение вредит вашему здоровью
Курение вредит вашему здоровью
Екатерина Шепелева
 
MedwayCommunityFarm
MedwayCommunityFarm MedwayCommunityFarm
MedwayCommunityFarm Tony Zhu
 
презентация2
презентация2презентация2
презентация2dasha123321
 
Xenophobes Frankfurt
Xenophobes FrankfurtXenophobes Frankfurt
Xenophobes Frankfurt
XenophobesGuides
 
Facts that will make you feel old
Facts that will make you feel oldFacts that will make you feel old
Facts that will make you feel oldsuhylatonse1988
 
plan your_future Access Bender
plan your_future Access Benderplan your_future Access Bender
plan your_future Access BenderDoina Morari
 
Edwin armstrong
Edwin armstrongEdwin armstrong
Edwin armstrongbenle12
 
My Hight School “Alexandru cel Bun’’
My Hight School “Alexandru cel Bun’’My Hight School “Alexandru cel Bun’’
My Hight School “Alexandru cel Bun’’Doina Morari
 
Gianluca Trainito - Smart Communication
Gianluca Trainito -  Smart CommunicationGianluca Trainito -  Smart Communication
Gianluca Trainito - Smart Communication
Gianluca Trainito
 
Albert einstein slide
Albert einstein slideAlbert einstein slide
Albert einstein slideDavidLeTran
 
Final proof electricity ijbel vol 2-2013
Final proof electricity ijbel vol 2-2013Final proof electricity ijbel vol 2-2013
Final proof electricity ijbel vol 2-201308819641377
 
Jelqing - Bigger Penis In DAYS!
Jelqing - Bigger Penis In DAYS!Jelqing - Bigger Penis In DAYS!
Jelqing - Bigger Penis In DAYS!
Mildred Mosseri
 
Fenòmens meteorològics
Fenòmens meteorològicsFenòmens meteorològics
Fenòmens meteorològicsKeilaMY
 
Get connected bender
Get connected benderGet connected bender
Get connected benderDoina Morari
 
About High Schools, Ungheni
About High Schools, UngheniAbout High Schools, Ungheni
About High Schools, UngheniDoina Morari
 
Lakioak
Lakioak Lakioak
Hadis tentang manusia dan ilmu
Hadis tentang manusia  dan ilmuHadis tentang manusia  dan ilmu
Hadis tentang manusia dan ilmu
Suhaila Zailani
 
Проектная работа музея "Память, 70-тилетию Победы"
Проектная работа музея "Память, 70-тилетию Победы"Проектная работа музея "Память, 70-тилетию Победы"
Проектная работа музея "Память, 70-тилетию Победы"
Екатерина Шепелева
 

Viewers also liked (20)

διηγημα 1 για ξενιτια
διηγημα 1 για ξενιτιαδιηγημα 1 για ξενιτια
διηγημα 1 για ξενιτια
 
Курение вредит вашему здоровью
Курение вредит вашему здоровьюКурение вредит вашему здоровью
Курение вредит вашему здоровью
 
Cantidad
CantidadCantidad
Cantidad
 
MedwayCommunityFarm
MedwayCommunityFarm MedwayCommunityFarm
MedwayCommunityFarm
 
презентация2
презентация2презентация2
презентация2
 
Xenophobes Frankfurt
Xenophobes FrankfurtXenophobes Frankfurt
Xenophobes Frankfurt
 
Facts that will make you feel old
Facts that will make you feel oldFacts that will make you feel old
Facts that will make you feel old
 
plan your_future Access Bender
plan your_future Access Benderplan your_future Access Bender
plan your_future Access Bender
 
Edwin armstrong
Edwin armstrongEdwin armstrong
Edwin armstrong
 
My Hight School “Alexandru cel Bun’’
My Hight School “Alexandru cel Bun’’My Hight School “Alexandru cel Bun’’
My Hight School “Alexandru cel Bun’’
 
Gianluca Trainito - Smart Communication
Gianluca Trainito -  Smart CommunicationGianluca Trainito -  Smart Communication
Gianluca Trainito - Smart Communication
 
Albert einstein slide
Albert einstein slideAlbert einstein slide
Albert einstein slide
 
Final proof electricity ijbel vol 2-2013
Final proof electricity ijbel vol 2-2013Final proof electricity ijbel vol 2-2013
Final proof electricity ijbel vol 2-2013
 
Jelqing - Bigger Penis In DAYS!
Jelqing - Bigger Penis In DAYS!Jelqing - Bigger Penis In DAYS!
Jelqing - Bigger Penis In DAYS!
 
Fenòmens meteorològics
Fenòmens meteorològicsFenòmens meteorològics
Fenòmens meteorològics
 
Get connected bender
Get connected benderGet connected bender
Get connected bender
 
About High Schools, Ungheni
About High Schools, UngheniAbout High Schools, Ungheni
About High Schools, Ungheni
 
Lakioak
Lakioak Lakioak
Lakioak
 
Hadis tentang manusia dan ilmu
Hadis tentang manusia  dan ilmuHadis tentang manusia  dan ilmu
Hadis tentang manusia dan ilmu
 
Проектная работа музея "Память, 70-тилетию Победы"
Проектная работа музея "Память, 70-тилетию Победы"Проектная работа музея "Память, 70-тилетию Победы"
Проектная работа музея "Память, 70-тилетию Победы"
 

Similar to Sistem berkas

53339031 organisasi-berkas-relatif
53339031 organisasi-berkas-relatif53339031 organisasi-berkas-relatif
53339031 organisasi-berkas-relatifAlvin Setiawan
 
Makalah Sistem Berkas - Organisasi berkas relatif
Makalah Sistem Berkas - Organisasi berkas relatifMakalah Sistem Berkas - Organisasi berkas relatif
Makalah Sistem Berkas - Organisasi berkas relatif
Fajar Jabrik
 
tugas kelompok sistem berkas universitas .pptx
tugas kelompok sistem berkas universitas .pptxtugas kelompok sistem berkas universitas .pptx
tugas kelompok sistem berkas universitas .pptx
alwim2
 
Organisasi Berkas Sb 4
Organisasi Berkas Sb 4Organisasi Berkas Sb 4
Organisasi Berkas Sb 4
Mrirfan
 
Pertemuan 9.1 pengalamatan juga
Pertemuan 9.1 pengalamatan jugaPertemuan 9.1 pengalamatan juga
Pertemuan 9.1 pengalamatan juga
Buhori Muslim
 
Pengantar Organisasi Dan Arsitektur Komputer
Pengantar Organisasi Dan Arsitektur KomputerPengantar Organisasi Dan Arsitektur Komputer
Pengantar Organisasi Dan Arsitektur Komputer
aldylidyansyah
 
Pertemuan 9 pengalamatan
Pertemuan 9 pengalamatanPertemuan 9 pengalamatan
Pertemuan 9 pengalamatan
Buhori Muslim
 
Arsitektur dan desain set
Arsitektur dan desain setArsitektur dan desain set
Arsitektur dan desain set
Prisca Renatha
 
BAB II ISI MAKALAH REPRESENTASI DATA
BAB II ISI MAKALAH REPRESENTASI DATABAB II ISI MAKALAH REPRESENTASI DATA
BAB II ISI MAKALAH REPRESENTASI DATA
Iez Risma Nursida
 
PPT Sistem Basis Data [TM3].pdf
PPT Sistem Basis Data [TM3].pdfPPT Sistem Basis Data [TM3].pdf
PPT Sistem Basis Data [TM3].pdf
BayuRandu
 
struktur data
struktur datastruktur data
struktur data
Ayu_lestari
 

Similar to Sistem berkas (12)

53339031 organisasi-berkas-relatif
53339031 organisasi-berkas-relatif53339031 organisasi-berkas-relatif
53339031 organisasi-berkas-relatif
 
Makalah Sistem Berkas - Organisasi berkas relatif
Makalah Sistem Berkas - Organisasi berkas relatifMakalah Sistem Berkas - Organisasi berkas relatif
Makalah Sistem Berkas - Organisasi berkas relatif
 
tugas kelompok sistem berkas universitas .pptx
tugas kelompok sistem berkas universitas .pptxtugas kelompok sistem berkas universitas .pptx
tugas kelompok sistem berkas universitas .pptx
 
Organisasi Berkas Sb 4
Organisasi Berkas Sb 4Organisasi Berkas Sb 4
Organisasi Berkas Sb 4
 
Pertemuan 9.1 pengalamatan juga
Pertemuan 9.1 pengalamatan jugaPertemuan 9.1 pengalamatan juga
Pertemuan 9.1 pengalamatan juga
 
Pengantar Organisasi Dan Arsitektur Komputer
Pengantar Organisasi Dan Arsitektur KomputerPengantar Organisasi Dan Arsitektur Komputer
Pengantar Organisasi Dan Arsitektur Komputer
 
Pert.2 instruksi mesin dan program
Pert.2 instruksi mesin dan programPert.2 instruksi mesin dan program
Pert.2 instruksi mesin dan program
 
Pertemuan 9 pengalamatan
Pertemuan 9 pengalamatanPertemuan 9 pengalamatan
Pertemuan 9 pengalamatan
 
Arsitektur dan desain set
Arsitektur dan desain setArsitektur dan desain set
Arsitektur dan desain set
 
BAB II ISI MAKALAH REPRESENTASI DATA
BAB II ISI MAKALAH REPRESENTASI DATABAB II ISI MAKALAH REPRESENTASI DATA
BAB II ISI MAKALAH REPRESENTASI DATA
 
PPT Sistem Basis Data [TM3].pdf
PPT Sistem Basis Data [TM3].pdfPPT Sistem Basis Data [TM3].pdf
PPT Sistem Basis Data [TM3].pdf
 
struktur data
struktur datastruktur data
struktur data
 

Sistem berkas

  • 1. ORGANISASI BERKAS RELATIF  Suatu berkas yang mengidentifikasikan record dengan key yang diperlukan.  Record tidak perlu tersortir secara fisik menurut nilai key.  Organisasi berkas relatif paling sering digunakan dalam proses interaktif.  Tidak perlu mengakses record secara berurutan (consecutive).  Sebaiknya disimpan dalam Direct Access Storage Device (DASD) seperti magnetic disk/drum. Kemampuan Berkas Relatif  Kemampuan mengakses record secara langsung.  Record dapat di retrieve, insert, modifikasi dan delete tanpa mempengaruhi record lain dalam berkas yang sama. Tiga teknik dasar fungsi Pemetaan R 1. Pemetaan langsung (Direct Mapping) 2. Pencarian Tabel (Directory Look-up) 3. Kalkulasi (Calculating) Teknik Pencarian Tabel  Dasar pemikirannya adalah direktori dari nilai key dan address.  Lebih cepat menggunakan binary search dibanding dengan sequential search. Keuntungan : 1. Dapat meng-akses record dengan cepat bila diketahui nilai key. 2. Nilai key berupa field, dapat diterjemahkan menjadi alamat. 3. Nilai key adalah address space indepedent. Teknik Kalkulasi Alamat  R (Nilai key)  address Nilai key = dengan melakukan kalkulasi terhadap nilai key.  Benturan (collision) dapat terjadi apabila terdapat alamat relatif yang sama untuk nilai key yang berbeda.  Cara mengatasi benturan, antara lain :  Scatter diagram techniques  Randomizing techniques  Key to address transformation methods  Direct addressing techniques  Hash tables methods  Hashing Keuntungan Hashing : Nilai key dapat digunakan langsung. Nilai key adalah address space berubah. Kelemahan Hashing : Membutuhkan waktu proses untuk implementasi dan mengatasi benturan. 1
  • 2. Teknik Pemetaan Langsung Dua cara Peetaan Langsung : 1. Pengalamatan Mutlak (Absolut Addressing) ; R (Nilai key)  Address Nilai key = alamat mutlak Nilai key = alamat sebenarnya dimana record tersimpan. Pada saat penyimpanan dan pemakaian record, harus diketahui dan diberikan pemakai. Keuntungan : 1) Fungsi Pemetaan R sangat sederhana. 2) Retrieve lebih cepat. Kelemahan : 1) Harus diketahui penyimapanan record secara fisik. 2) Nilai key tidak boleh hasil perhitungan. 3) Alamat mutlak adalah device independent. 4) Alamat mutlak adalah address space dependent. 2. Pengalamatan Relatif (Relative Addressing) ; R (Nilai key)  Address Nilai key = alamat relatif. Nilai key = urutan record tersebut dalam berkas. Keuntungan : 1) Fungsi Pemetaan R sangat sederhana. 2) Penetuan nilai key tidak perlu waktu proses yang lama. Kelemahan : 1) Alamat relatif adalah address space dependent. 2) Terjadinya pemborosan ruangan. Contoh : 4 digit untuk jenis barang (9999). Padahal hanya ada 2000 jenis barang. Pemborosan 80% ruang penyimpanan. Tujuan Utama Hashing : Agar dua buah kunci yang berbeda tidak mempunyai nilai relative address yang sama. Perbandingan fungsi hash :  Division Remainder ; Menggunakan metode pembagian. Untuk distribusi nilai key yang tidak diketahui.  Mid Square ; 2
  • 3. Menggunakan metode perpangkatan. Untuk file denganfaktor cukup rendah.  Folding ; Menggunakan metode penjumlahan. Mudah dalam perhitungan, baik bila panjang nilai key = panjang address. Pendekatan masalah Collision : Open Addressing ; Menemukan address yang bukan home address untuk K2. Separate Overflow ; Menemukan address untuuk K2 di luar primary area yakni di overflow area. Teknik Mengatasi Collision : a. Linier Probing (Pendekatan Open Addressing) ; Proses pencarian secara sequential dari home address sampai lokasi yang kosong. Harus ada penentuan apakah address kosong. b. Addressing (Pendekatan Separate Overflow) ; Menggunakan double hashing. Memakai fungsi hash kedua terhadap hasil dari fungsi hash pertama. Hasilnya bisa di primary area atau separate overflow area. Perbandingan kedua teknik : Linier Probing Double hashing * menghasilkan synonim berkelompok * cocok untuk faktor muat rendah * menghasilkan synonim berpencar * cocok untuk faktor muat tinggi Fungsi hash yang umum digunakan : 1. Division Remainder 2. Mid Square 3. Folding Division Remainder  R(nilai key)  address Nomor relatif dari suatu nilai key merupakan sisa dari hasil pembagian nilai key tersebut denga suatu bilangan.  Perhitungan alamat relatif : Faktor muat = jumlah record dalam berkas max. Jumlah record dalam berkas Mencari hasil bagi = nilai key max + (faktor prima < 20) Alamat relatif = sisa pembagian + 1 Contoh : Berkas berisi 4000 record 3
  • 4. Load factor 0,8 Nilai key 987654321  0,8 = 4000 max record max = 4000 0,8 = 5000  = 987654321 5000 + 3 = 197412 sisa 2085  Alamat relatif = 2085 + 1 = 2086 Mid Square  R (Nilai key)  Address Nilai key dikuadratkan kemudian beberapa digit diambil dari tengah. Alamt relatif, diambil mulai dari digit ......... ∑ digit dari nilai key kuadrat 2  Contoh untuk berkas 4000 record, dibutuhkan 4 digit. Nilai Key Nilai Key Kuadrat Relatif Address 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1524157875019052 8 7 5 0 ^^^^^^^^ 16 / 2 = 8 9 8 7 6 5 4 3 2 1 975461055789911041 5 7 8 9 ^^^^^^^^^ 18 / 2 = 9 Folding  Nilai key dibagi menjadi beberapa bagian.  Setiap bagian (kecuali bagian terakhir) mempunyai digit sama dengan digit alamat relative.  Bagian-bagian ini dilipat dan dijumlah.  Hasil penjumlahan adalah alamat relatif (digit tertinggi dibuang bila diperlukan). Contoh : 4 digit untuk alamat relatif. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 (nilai key) ^ ^ 1 2 3 4 5 9 8 7 6 + 1 3 2 2 1 3 2 2 1 4
  • 5. 56 77 78 100 11 93 28 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Synonim Chaining (Penggandengan)  Menggabung synonim bersama-sama.  Tidak mengurangi jumlah collision tetapi mengurangi waktu akses untuk meretrieve. Bucket Addressing Hash ke dalam blok yang memberikan tempat bagi sejumlah record. Contoh : Reltatif address space 0 – m Bucket berukuran B record File terdiri dari N record  Faktor muat = N B (m + 1) Contoh linier probing rekaman A B C K P Q R Y Z nilai key 5 6 7 5 0 1 2 9 0 rekaman P Q R Z - A B C K Y nilai key 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Contoh Chaining Rekaman 34 56 123 78 93 70 100 21 11 77 28 Fungsi Hash K mod 10 Alamat relatif 5 70 21 123 34
  • 6. 6
  • 7. 6