Python populer karena bahasa pemrograman ini lebih produktif jika dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain seperti C++ dan Java. Penggunaan python juga didukung oleh kesederhanaan sintaks pemrograman, keterbacaan kode, dan perintah seperti bahasa Inggris yang membuat pengkodean dengan python jauh lebih mudah dan efisien.

Analisis Kompleksitas Waktu dan Ruang

Selection Sort memiliki kompleksitas waktu sebesar O(n^2) baik pada kasus terbaik, kasus rata-rata, maupun kasus terburuk. Hal ini disebabkan oleh dua loop bersarang yang masing-masing berjalan sebanyak n kali. Meskipun Selection Sort tidak efisien untuk daftar yang sangat besar, algoritma ini memiliki beberapa kelebihan, seperti kesederhanaan dan kemudahan implementasi.

Kompleksitas ruang dari Selection Sort adalah O(1), karena algoritma ini hanya membutuhkan ruang tambahan yang konstan untuk variabel temporer dalam proses penukaran elemen.

Baca juga: Analisis Performa Algoritma Backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan

Mana yang Harus Dipelajari Terlebih Dahulu?

Jika membicarakan bahasa mana dulu yang harus dipelajari, kita harus ingat bahwa perbedaan SQL dan Python ada bukan untuk menunjukkan bahasa mana yang lebih superior, melainkan untuk mendukung satu sama lain.

Memilih bahasa mana untuk dipelajari lebih dahulu tergantung pada kebutuhan Anda. Sebagian orang mungkin merasa SQL lebih mudah dipelajari karena Anda akan mendapatkan pengetahuan dasar mengenai bahasa pemrograman yang akan memudahkan Anda saat ingin mempelajari bahasa lain seperti Python. Akan tetapi, jika Anda ingin menjadi developer Python, mempelajari Python terlebih dahulu adalah langkah yang sama baiknya.

Menguasai keduanya dapat memberikan manfaat positif bagi perkembangan karier Anda ke depannya. Anda akan sanggup melakukan pengembangan back-end, menganalisa data, scientific computing, artificial intelligence, dan lain sebagainya.

Berdasarkan penjabaran di atas, SQL adalah bahasa permintaan standar yang memungkinkan Anda untuk mengakses dan memanipulasi data dari database. Sementara itu, Python adalah bahasa pemrograman multifungsi yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi web, software, dan lain sebagainya. Perbedaan SQL dan Python yang paling utama terletak pada kemampuan pengoperasiannya.

Nah, jika Anda makin tertarik untuk mempelajari perbedaan SQL dan Python, Anda bisa mengikuti pelatihan data science di Algoritma Data Science School. Kunjungi website-nya sekarang juga dan temukan kelas berjadwal fleksibel yang cocok untuk Anda!

By: Finn Christoffer K.

Fungsi sortir dapat digunakan untuk mengurutkan daftar dalam urutan naik, turun atau yang ditentukan pengguna. Tujuan utama dari proses sorting adalah untuk mengurutkan data, baik itu dari terendah ataupun tertinggi.  Yang secara tidak langsung akan menjadikan data lebih terstruktur, rapi dan teratur.

Ada banyak algoritma populer untuk mengurutkan data, seperti : insertion sort, selection sort, merge sort, heap sort, quick sort, bubble sort, shell sort, comb sort, counting sort, bucket sort, radix sort. Tapi di artikel ini saya hanya akan menyebutkan salah satu jenis algoritma sort yaitu Selection Sort.

Selection Sort adalah perbaikan dari algoritma bubble sort, dengan mengurangi jumlah perbandingan. Dikatakan selection sort karena algoritma ini mencoba memilih satu per satu elemen data dari posisi awal, untuk mencari data paling kecil dengan mencatat posisi index-nya saja, lalu dilakukan pertukaran hanya sekali pada akhir setiap tahapan.

Selection  sort merupakan  metode  pengurutan dengan mencari nilai data terkecil dimulai dari data diposisi 0 hingga diposisi N-1. Jika terdapat N data dan data terkoleksi dari urutan 0 sampai dengan N-1 maka algoritma pengurutan dengan metode selection sortadalah sebagai berikut:

Jika kita memiliki elemen array :  {5, 1, 12, -5, 16, 2, 12, 14} maka cara pengurutannya

Struktur Data Primitif

Struktur data primitif merupakan struktur data dasar pada python yang berisi nilai data murni, sederhana, dan berfungsi sebagai blok untuk memanipulasi data. Ada empat variabel pada struktur data primitif, yaitu integer (bilangan bulat), float, string, dan boolean. Tipe data string digunakan untuk mewakili data numerik, yaitu bilangan bulat positif atau negatif tanpa titik desimal, contohnya -2, 1, atau 10. Data float menandakan bilangan real floating point. Data ini digunakan untuk mewakili bilangan rasional, biasanya berisi titik desimal seperti 1,5 atau 5,32. Karena python merupakan bahasa pemrograman yang diketik secara dinamis, tipe data yang disimpan oleh objek bisa berubah dan tidak perlu mendefinisikan tipe variabel secara eksplisit. Tipe data string menunjukkan kumpulan huruf, kata, maupun karakter alfanumerik. Tipe ini dibuat dengan memasukkan serangkaian karakter dan dipisahkan dengan tanda petik satu maupun dua. Contoh penulisan tipe data string pada python adalah "kucing", "meja", ataupun "kelinci". Tipe data boolean berguna dalam perbandingan bersyarat dan dapat mengambil nilai TRUE maupun FALSE.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

Berapa lama waktu untuk mempelajari Python?

Waktu yang Anda butuhkan untuk belajar python pemula akan bergantung pada beberapa faktor, termasuk tujuan utama Anda belajar bahasa pemrograman ini. Misalnya, jika Anda ingin mempelajari python sekadar untuk mengautomasi tugas tertentu di tempat kerja, Anda mungkin dapat mempelajarinya lebih cepat.

Berbeda halnya jika Anda ingin mempelajari python secara mendalam untuk mendapatkan pekerjaan sebagai analis data, Anda mungkin membutuhkan waktu yang lebih lama. Berikut adalah beberapa faktor lain yang dapat memengaruhi seberapa cepat Anda dapat mempelajari python:

Secara umum, dibutuhkan sekitar dua hingga enam bulan untuk mempelajari dasar-dasar python. Namun, Anda bisa belajar untuk menulis program pendek pertama dalam hitungan menit. Sementara itu, menguasai python secara lengkap bisa memakan waktu berbulan-bulan hingga bertahun-tahun.

Ketika program tersebut dijalankan, berikut ini hasil outputnya:

Kelebihan dan Kekurangan Selection Sort

Di mana tempat belajar python untuk Data Science?

Data science merupakan ilmu yang mempelajari tentang tata cara mengumpulkan data, mengolah data, menganalisis data, dan memvisualisasikan data sampai menghasilkan informasi dari data tersebut. Data science merupakan ilmu yang menggabungkan beberapa ilmu di dalamnya seperti statistika, matematika, aljabar linier, sistem informasi, pemahaman bisnis, dan lain-lain. Data science pun diterapkan menggunakan bahasa pemrograman, salah satunya Python. Perlu diketahui bahwa Python tidak hanya untuk membuat aplikasi atau software. Bahkan pada masa kini, Python data science pun cukup sering digunakan dan menjadi favorit.

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang cukup populer dan sering digunakan dan cukup banyak diminati. Bahasa pemrograman in tergolong bahasa pemrograman yang sederhana dan mudah dan menyediakan library yang sangat banyak. Python memiliki beberapa kelebihan seperti lebih efisien dalam hal kecepatan dan ketepatan dalam membaca kode. Bahasa pemrograman Python pun cukup sering digunakan untuk membuat aplikasi. Bahkan Google, Youtube, Instagram, Spotify pun menggunakan bahasa pemrograman Python. Nah, untuk data science kira-kira library apa saja ya yang populer digunakan?

Numpy yang merupakan singkatan dari Numerical Python merupakan library yang cukup banyak digunakan dalam proses analisis data. Numpy dapat digunakan untuk operasi vektor dan matriks serta dapat mengelola array. Salah satu kelebihan dari numpy adalah dapat terintegrasi dengan beberapa bahasa pemrograman lainnya. Perlu diketahui bahwa library Numpy merupakan bagian dari library Scipy. Sebelum digunakan, Numpy perlu di import terlebih dahulu dengan cara mengetikkan import numpy as np.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

Matplotlib merupakan salah satu library dalam Python yang digunakan untuk proses visualisasi data. Visualisasi data merupakan salah satu tahapan penting agar hasil analisis mudah dipahami. Matplotlib berisi fungsi-fungsi yang dapat mengatur plot dalam gambar, menambah label di plot, dan lain-lain. Matplotlib dapat digunakan untuk visualisasi data dalam bentuk 2D maupun 3D. Adapun cara untuk mengimport library Python adalah dengan mengetikkan import matplotlib as mpl atau import matplotlib.pyplot as plt.

Pandas merupakan salah satu library dalam Python yang open source. Pandas digunakan untuk mempermudah dalam mengolah dan menganalisa data-data terstruktur seperti dapat digunakan untuk membuat tabel, mengubah dimensi data, mengecek data, dan lain-lain. Pandas juga berfungsi mengolah data menggunakan teknik join, distinct, group by, agregasi, dll. Selain itu Pandas juga dapat membaca file dengan format seperti .txt, .csv, dan .tsv. Adapun cara mengimport library ini adalah dengan mengetikkan import pandas as pd.

Scikit-Learn merupakan library dalam Python untuk machine learning. Scikit-Learn ini kompatibel dengan library Numpy dan Scipy. Library ini memudahkan kita dalam proses analisis data yang menggunakan algoritma machine learning seperti algoritma regresi, Naive Bayes, Clustering, Decision Tree, Parameter Tuning, Data Preprocessing Tool, Export/Import Model, Machine Learning Pipeline, dan masih banyak lainnya. Adapun algoritma tingkat lanjutnya adalah Metode Ensemble, manipulasi fitur, deteksi outlier, serta pemilihan dan validasi model.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

Algoritma dalam Python

Beberapa jenis algoritma pada python adalah algoritma pencarian (searching algorithm), algoritma grafik (graph algorithm), dan algoritma analisis (analyst algorithm). Algoritma pencarian membantu dalam memeriksa dan mengambil elemen dari struktur data yang berbeda. Ada dua tipe algoritma pencarian, yaitu algoritma pencarian linier dan biner. Dalam algoritma pencarian linier, setiap item dicari secara berurutan satu persatu sedangkan dalam algoritma pencarian biner, interval pencarian berulang kali dibagi menjadi dua. Jika elemen yang akan dicari lebih rendah dari komponen pusat interval, maka interval akan dipersempit ke bagian bawah atau ke atas. Proses ini akan dilakukan berulang-ulang hingga nilainya ditemukan. Dalam algoritma grafik (graph algorithm) ada dua metode, yaitu depth-first traversal (DFS) dan breadth-first transversal (BFS). Pada algoritma DFS grafik melintas dalam gerakan yang semakin ke dalam. Algoritma ini diimplementasikan dengan python menggunakan tipe dataset. Dalam algoritma BFS sebuah grafik melintas dengan gerakan melebar. Algoritma ini diimplementasikan pada python dengan menggunakan struktur data list. Dalam algoritma analisis (analyst algorithm) ada dua algoritma, yaitu algoritma analisis apriori dan algoritma analisis posterior. Algoritma analisis apriori merupakan analisis teoritis dari algoritma sebelum diimplementasikan. Algoritma analisis posterior  mengacu pada analisis empiris dari algoritma setelah diterapkan dan menggunakan bahasa pemrograman untuk mengimplementasikan algoritma yang dipilih serta dieksekusi dengan komputer.

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

Buku ini merupakan buku ajar Algoritma Pemrograman yang didalamnya terkandung pelajaran mengenai dasar-dasar pemrograman komputer. Bahasa pemrograman Python digunakan karena bahasa ini sangat populer dan menjadi salah satu bahasa pemrograman terbaik untuk belajar. Besar harapan buku ini dapat menjadi teman belajar mahasiswa sehingga dapat menguasai dasar-dasar pemrograman komputer. Buku ini dimulai dari pengantar Algoritma yang disertai dengan materi penunjang yaitu perangkat lunak flowgorithm. Selanjutnya, pengguna buku ini akan diperkenalkan pada struktur Algoritma yang nantinya digunakan sebagai dasar terkait implementasinya pada Bahasa pemrograman Python. Sehingga selain teori, pengguna buku juga dapat langsung mempraktikkannya. Materi lain pada buku ini mencakup Bahasa pemrograman Python, komponen dasar pemrograman, Percabangan, Pengulangan, Array, List, Tuple, Dictionary serta subrutin baik menggunakan prosedur maupun fungsi.

Ketika kita ingin berbicara tentang bahasa pemrograman di zaman yang serba digital ini, SQL dan Python termasuk dalam daftar bahasa yang wajib dipelajari oleh programmer, developer, data analyst, dan software engineer. Dengan adanya transformasi digital besar-besaran, memiliki keahlian lebih seperti ini dapat membuat Anda semakin menonjol dibandingkan kandidat lain. Jika Anda adalah pemula dan ingin memulai karir sebagai seorang programmer, ketahui perbedaan SQL dan Python di bawah ini.

SQL yang merupakan singkatan dari Structure Query Language, yakni bahasa pemrograman yang memungkinkan developer untuk mengatur dan menarik informasi dalam database, bahkan membuat database mereka sendiri. Banyak industri menyimpan informasi di dalam database menggunakan tabel dan bisa diambil menggunakan SQL.

Diakui sebagai bahasa pemrograman standar oleh International Organization of Standardization (ISO), SQL adalah salah satu keterampilan yang paling dicari di dalam dunia industri. Perusahaan Anda bisa saja menggunakan bahasa pemrograman lain, tapi Anda tetap akan membutuhkan SQL saat ingin mengambil data dari database.

Beberapa contoh database yang digunakan developer SQL antara lain:

Kelebihan SQL adalah mudah dipelajari oleh pemula. Menggunakan bahasa kueri dan bukannya bahasa pemrograman, sintaks yang digunakan SQL relatif lebih mudah dipahami dan mirip dengan kalimat dalam bahasa Inggris.

Python adalah bahasa pemrograman populer yang multifungsi, sebab bahasa pemrograman ini dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi, seperti pengembangan website dan software,  analisis data, pengembangan gim, dan masih banyak lagi.

Karena mampu bekerja dan diintegrasikan di berbagai platform juga mudah dibaca, Python telah menjadi salah satu bahasa preferensi untuk mengeksplorasi data. Banyak industri menggunakan software, aplikasi, serta program yang ada di Python. Bagian terbaiknya, programmer dan developer bisa bisa menulis kode Python menggunakan text editor yang dapat memuat dan menyimpan teks menggunakan pengkodean karakter Unicode ASCII atau UTF-8.

Saat ini, komunitas pengguna Python sangat besar. Bahkan, pada 2018 peringkat IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) menunjukkan bahwa Python adalah bahasa pemrograman yang paling dicari. Python juga bersifat open source. Artinya, hak cipta semua versi modern Python berada di bawah lisensi kompatibel dengan GPL yang disertifikasi oleh open source initiative.

Perbandingan dengan Algoritma Pengurutan Lain

Untuk memahami posisi Selection Sort dalam konteks algoritma pengurutan lainnya, mari kita bandingkan dengan beberapa algoritma pengurutan yang umum digunakan: