DEV Community

Cover image for Big O: [3] Menghitung Operasi
Luthfi Aji Wicaksono
Luthfi Aji Wicaksono

Posted on • Updated on

Big O: [3] Menghitung Operasi

Bismillahirrahmaanirrahim,

Pada artikel sebelumnya saya katakan bahwa menggunakan waktu dengan bantuan method performance milik Javascript sebagai tolak ukur merupakan cara yang kurang bisa diandalkan. Lantas jika bukan menggunakan waktu lalu mengunakan apa?

Jadi begini, pada artikel sebelumnya kita itu ingin mengetahui kode mana yang memiliki waktu proses paling cepat dengan mengukurnya menggunakan waktu juga, waktu diukur dengan waktu.

Nah, sekarang ini kita tidak melakukan hal itu. Kita akan memprediksi kode mana yang lebih cepat dengan cara menghitung operasi-operasi pada kode tersebut yang akan dilakukan oleh komputer.

Yang namanya prediksi kita tidak akan mendapat nilai pasti berapa detik kode tersebut berjalan, namun untungnya kita tidak perlu melakukan serangkaian proses seperti pada artikel sebelumnya, dan untungnya lagi bahwa prediksi yang akan kita lakukan insyaallah 100% akurat.

Mengapa kita melakukan perhitungan operasi yang dimiliki oleh suatu kode?
Itu karena operasi-operasi yang ada pada kode tersebut selalu memiliki nilai konstan, tidak seperti waktu yang kadang berubah-ubah.

Jadi misalkan kita memiliki dua algoritma, yang satu memiliki 5 operasi dan yang satunya lagi memiliki 10 operasi. Maka kita tidak perlu lagi khawatir dengan spesifikasi komputer yang kita gunakan, entah inputan yang diberikan itu bernilai kecil ataupun besar pengaruh eksternal tidak bisa ikut campur lagi di sini.

Dan, sebuah runtime akan selalu berbanding lurus dengan jumlah operasi yang dijalankan.

Langsung saja kita bedah kode dari contoh pada artikel sebelumnya dengan menghitung operasi yang dimiliki oleh masing-masing kode. Dimulai dari sang pemenang,

contoh_2

Bisa kita lihat, ada 3 operasi yang berjalan pada fungsi di atas. 1 penjumlahan, 1 perkalian dan 1 pembagian. Berapapun nilai n nya maka operasi yang berjalan tetap 3. Entah itu 100 atau bahkan 1 triliun, operasi yang berjalan akan selalu 3 kali.

Sekarang kita berpindah ke kode yang ke dua, dan ini dia
contoh_1

Weww, sekarang kita bedah satu persatu, dimulai dari yang ini,

contoh_1.1

Yang berbeda pada kode kali ini adalah, kita menggunakan perulangan for. Maka 2 operasi di atas berjalan bergantung pada variabel n. Maka dari itu ditulis n Penjumlahan dan n Pemberian Nilai. Sebenarnya sintaks jumlah += i adalah ringkasan dari sintaks jumlah = jumlah + i.

Selanjtunya adalah,

contoh_1.2

Operasi yang berada pada i++. Operasi itu juga sama seperti yang sebelumnya, yakni penjumlahan dan pemberian nilai. Karena i++ merupakan ringkasan dari i = i + 1.

Selanjutnya,

contoh_1.3

Kita memiliki 2 operasi pemberian nilai, operasi ini tidak bergantung pada n karena berada di luar jangkauan perulangan. Operasi ini hanya berjalan satu kali saat fungsi pertama kali dipanggil untuk memberikan nilai awal.

Dan yang terakhir adalah,

contoh_1.4

n operasi perbandingan. Operasi ini akan terus membandingkan nilai i dengan n, jika masih bernilai true maka perulangan akan terus berjalan sampai akhirnya perbandingan ini bernilai false dan perulangan akan berhenti.

Hmm, lalu jumlah operasi pada kode ini ada berapa?

Jika sudah seperti ini maka akan sedikit merepotkan karena kita tidak memiliki nilai konstan seperti pada kode yang pertama tadi. Kita hanya memiliki nilai n yang sejatinya bukan nilai yang statis.

Maka kita simpulkan dari uraian di atas bahwa jumlah operasi dari perhitungan di atas adalah 5n+2. Dimana ada 5n operasi dan 2 operasi konstan. jika n = 5 maka jumlah operasi dari kode di atas adalah 27.

Selanjutnya kita sederhanakan lagi kesimpulan dari rumus 5n+2 di atas. Bahwa sebenarnya nilai pasti seperti 5 dan 2 itu tidak usah terlalu dipikirkan dan kita hanya berfokus pada pertumbuhan jumlah n saja. Kita akan melihat teori tentang ini lebih banyak lagi ke depannya.

Jadi, kesimpulan yang sebenarnya adalah Pertumbuhan n akan memengaruhi jumlah operasi. Karena jumlah operasi akan selalu berbanding lurus dengan pertumbuhan n.

Oke, cukup sekian dulu pembahasan kali ini. Di artikel selanjutnya kita akan membahas mengenai Time Complexity.

Jika ada kritik dan saran bisa langsung disampaikan. Terimakasih dan Sampai Jumpa ! :D

Top comments (3)

Collapse
 
hsetiawan profile image
hendra setiawan

kerennnn bung... lanjutkenn..
ntar kalau udah full kasih syntax yg biasanya ada di dunia kerja

Collapse
 
luthfiajiw profile image
Luthfi Aji Wicaksono

siap insyaallah

Collapse
 
devnazir profile image
devnazir

Lanjutin dong bang, keren banget ini. penjelasannya mudah dipahami