Abstraksi

Pengkodean

Decomposisi

Algoritma

Menghitung solusi dari sebuah masalah

Memecah masalah menjadi bagian-bagian kecil

Menyederhanakan masalah untuk fokus pada elemen penting

Menyusun algoritma untuk menyelesaikan masalah

Mengelompokkan objek dalam gambar

Menyederhanakan diagram alur

Menghitung jumlah variabel dalam program

Memecah masalah besar menjadi masalah yang lebih kecil

Mengabaikan detail tidak penting

Langkah-langkah yang sistematis untuk menyelesaikan masalah

Membuat model dari sebuah sistem

Mengumpulkan data dari berbagai sumber

Proses di mana sebuah fungsi memanggil dirinya sendiri

Teknik untuk mengulang blok kode secara berulang

Proses di mana fungsi dijalankan secara paralel

Teknik untuk mengurutkan data secara efisien

Selalu mengandung blok kode untuk pencarian linear

Selalu memiliki kondisi dasar untuk menghentikan proses

Tidak pernah memerlukan kondisi dasar

Hanya dapat digunakan untuk struktur data linier

Program akan menghasilkan keluaran yang salah

Fungsi akan berhenti dan mengembalikan nilai default

Program akan terus berjalan tanpa henti, menyebabkan infinite loop

Fungsi akan langsung mengembalikan nilai null

Fungsi yang mencetak angka dari 1 hingga 10 menggunakan loop

Fungsi yang menghitung faktorial dari sebuah angka dengan memanggil dirinya sendiri

Fungsi yang menghitung jumlah elemen dalam array dengan iterasi

Fungsi yang melakukan pencarian biner tanpa memanggil dirinya sendiri

Memudahkan penulisan kode untuk masalah yang memiliki struktur berulang

Mengurangi penggunaan memori secara signifikan

Mempercepat eksekusi program secara drastis

Meningkatkan kompleksitas kode

Algoritma yang mencari solusi optimal melalui pendekatan yang serakah, dengan memilih solusi terbaik pada setiap langkah

Algoritma yang selalu menggunakan rekursi untuk menyelesaikan masalah

Algoritma yang mencari semua kemungkinan solusi dan memilih yang terbaik

Algoritma yang tidak pernah menjamin solusi optimal

Pencarian linear

Pengurutan data dengan bubble sort

Pemilihan aktivitas yang tidak tumpang tindih

Pencarian biner

Tidak selalu memberikan solusi yang benar

Memerlukan waktu komputasi yang sangat tinggi

Kompleksitas kode yang tinggi

Sulit diimplementasikan

Selalu memberikan solusi optimal untuk semua jenis masalah

Hanya efektif jika diterapkan pada masalah yang memiliki substruktur optimal

Tidak pernah memberikan solusi yang lebih baik daripada algoritma lain

Selalu memerlukan pengujian ekstensif untuk memastikan keakuratannya

Solusi akhir tidak dipengaruhi oleh keputusan sebelumnya

Solusi masalah keseluruhan dapat dibentuk dari solusi optimal dari submasalah yang lebih kecil

Keputusan yang diambil tidak memengaruhi hasil akhir

Setiap keputusan diambil tanpa mempertimbangkan kondisi awal

Teknik pemrograman yang membagi masalah besar menjadi submasalah yang tumpang tindih dan menyimpannya untuk digunakan kembali

Algoritma yang selalu menggunakan rekursi untuk mencapai solusi

Teknik yang selalu membutuhkan greedy approach untuk optimalisasi

Metode yang mengandalkan pencarian biner untuk menemukan solusi

Algoritma Dijkstra untuk menemukan jalur terpendek

Algoritma Knapsack untuk pemilihan item dalam sebuah tas dengan nilai maksimal

Algoritma Pencarian Biner untuk menemukan elemen dalam array terurut

Algoritma Quick Sort untuk mengurutkan data

Pemrograman dinamis menyimpan hasil submasalah untuk menghindari perhitungan berulang

Pemrograman dinamis tidak memerlukan kondisi dasar

Pemrograman dinamis selalu lebih cepat dari rekursi

Pemrograman dinamis tidak memerlukan iterasi

Teknik untuk mengingat hasil dari submasalah dan menyimpannya untuk digunakan nanti

Teknik untuk membagi masalah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil

Teknik untuk menyelesaikan masalah dengan mengurutkan data

Teknik untuk memprioritaskan submasalah berdasarkan kompleksitasnya

Mempercepat proses penyelesaian masalah dengan menghindari perhitungan berulang

Menyederhanakan kode untuk masalah yang kompleks

Mengurangi penggunaan memori secara signifikan

Menggunakan lebih sedikit waktu komputasi dibandingkan dengan semua algoritma lain

Mengelola perangkat keras dan perangkat lunak di dalam komputer

Mengoptimalkan proses pengembangan aplikasi

Mengontrol pengguna dalam jaringan komputer

Mengatur format data yang akan dicetak

Windows

Linux

Microsoft Office

MacOS

Menjalankan beberapa program atau proses secara bersamaan

Menyimpan data dalam berbagai format

Memungkinkan beberapa pengguna mengakses komputer yang sama

Mengompresi file untuk menghemat ruang penyimpanan

Kernel

Shell

Memory Manager

Process Scheduler

Mengelola penggunaan CPU oleh proses yang sedang berjalan

Mengatur akses ke perangkat keras seperti disk dan printer

Menerjemahkan kode sumber ke dalam kode mesin

Menyediakan antarmuka pengguna seperti GUI atau CLI

Sebuah teknik yang memungkinkan penggunaan ruang disk sebagai tambahan untuk RAM

Sebuah ruang penyimpanan di cloud yang digunakan untuk menyimpan data

Sebuah tipe RAM yang lebih cepat daripada RAM biasa

Penyimpanan eksternal yang digunakan sebagai backup

Mengatur dan mengelola bagaimana data disimpan dan diambil dari disk

Mengendalikan akses ke jaringan

Menyediakan antarmuka pengguna untuk berinteraksi dengan perangkat keras

Menjadwalkan proses yang akan dijalankan oleh CPU

Windows 10

Linux

Android

MacOS

Kumpulan instruksi yang sedang dijalankan oleh CPU

Perangkat lunak yang mengatur penggunaan jaringan

Sebuah file yang sedang disimpan di disk

Program yang sedang dalam tahap kompilasi

Proses memuat sistem operasi ke dalam memori dari disk

Proses mematikan komputer

Proses instalasi perangkat lunak baru

Proses penghapusan file dari disk

Multitasking mengelola beberapa aplikasi, sementara multithreading mengelola beberapa proses dalam satu aplikasi

Multitasking dan multithreading adalah istilah yang sama

Multithreading mengelola beberapa aplikasi, sementara multitasking mengelola beberapa thread dalam satu aplikasi

Multitasking hanya berjalan di sistem operasi, sedangkan multithreading hanya berjalan di aplikasi

Proses user

Program aplikasi

Manajemen memori dan manajemen proses

Antarmuka pengguna

Komponen yang memutuskan proses mana yang akan dijalankan oleh CPU

Program yang mengatur penggunaan RAM

Sistem yang memonitor akses ke perangkat keras

Perangkat yang mengelola input dan output

Berinteraksi dengan perangkat keras secara langsung

Memberikan antarmuka antara pengguna dan sistem operasi

Mengatur penggunaan CPU oleh berbagai proses

Mengelola file dan folder pada disk

Batch, Time-Sharing, Real-Time

Sequential, Parallel, Distributed

Synchronous, Asynchronous, Hybrid

Static, Dynamic, Hybrid

Mengontrol akses ke perangkat keras tertentu

Mengatur jaringan komputer

Menyusun program yang dijalankan oleh CPU

Mengelola memori virtual

Windows

MacOS

Linux

Android

Kondisi di mana dua atau lebih proses saling menunggu satu sama lain untuk melepaskan sumber daya

Kondisi di mana satu proses mengakses lebih dari satu sumber daya secara bersamaan

Kondisi di mana sebuah proses tidak dapat mengakses memori yang dibutuhkan

Kondisi di mana proses berjalan lebih lambat dari biasanya

Membagi memori fisik menjadi blok-blok kecil yang disebut frame

Mengalokasikan ruang disk untuk memori virtual

Mengatur urutan eksekusi proses

Mengelola komunikasi antara perangkat keras dan perangkat lunak

Kondisi di mana fungsi memanggil dirinya sendiri

Kondisi yang menyebabkan fungsi berhenti memanggil dirinya sendiri

Kondisi di mana fungsi kembali ke nilai awalnya

Kondisi di mana fungsi memanggil fungsi lain

Fungsi akan mengembalikan nilai null

Fungsi akan masuk ke dalam loop tak terbatas

Fungsi akan mengembalikan hasil yang salah

Fungsi akan menghentikan eksekusi secara otomatis

Memerlukan lebih sedikit memori dibandingkan iterasi

Menyederhanakan penyelesaian masalah yang memiliki sifat berulang

Mengurangi waktu eksekusi program

Selalu memberikan solusi optimal

Pencarian linear

Pengurutan dengan bubble sort

Menara Hanoi

Pengurutan dengan merge sort

Iterasi selalu lebih efisien daripada rekursi

Rekursi selalu lebih mudah diimplementasikan daripada iterasi

Rekursi bisa menggantikan iterasi, tetapi tidak sebaliknya

Rekursi dapat menggantikan iterasi dalam masalah yang memiliki struktur berulang

Solusi optimal untuk keseluruhan masalah

Solusi terbaik yang bisa diambil pada setiap langkah

Solusi yang paling efisien dalam hal waktu

Solusi yang paling efisien dalam hal ruang

Traveling Salesman Problem

Knapsack Problem tanpa pembagian

Prim's Algorithm untuk Minimum Spanning Tree

Pencarian Biner

Tidak selalu memberikan solusi optimal untuk semua jenis masalah

Memerlukan waktu komputasi yang tinggi

Memerlukan penyimpanan memori yang besar

Kompleksitas implementasinya sangat tinggi

Memilih solusi optimal untuk submasalah kecil tanpa mempertimbangkan dampaknya pada keseluruhan masalah

Memilih solusi terbaik untuk seluruh masalah dalam satu langkah

Memilih solusi yang paling cepat diterapkan tanpa memandang hasil akhirnya

Mengabaikan kondisi awal dan hanya fokus pada hasil akhir

Selalu memberikan solusi optimal

Mengambil keputusan berdasarkan informasi lokal

Menyelesaikan masalah secara bertahap

Memilih langkah yang tampak terbaik pada saat itu

Pemrograman dinamis memecah masalah menjadi submasalah tumpang tindih dan menyimpan hasilnya, sedangkan algoritma greedy tidak

Algoritma greedy selalu lebih cepat daripada pemrograman dinamis

Pemrograman dinamis hanya bekerja pada masalah numerik, sedangkan algoritma greedy bekerja pada semua jenis masalah

Algoritma greedy selalu memberikan solusi optimal, sedangkan pemrograman dinamis tidak

Substruktur non-optimal

Substruktur optimal

Struktur linear

Struktur acak

Menyimpan hasil dari submasalah yang telah diselesaikan untuk digunakan kembali

Menghapus hasil submasalah setelah digunakan untuk menghemat memori

Mengulang kembali submasalah yang telah diselesaikan

Memecah masalah menjadi bagian yang lebih kecil

Mengurangi perhitungan berulang dengan menyimpan hasil submasalah

Menghasilkan solusi yang selalu lebih cepat daripada metode lain

Memerlukan lebih sedikit ruang memori

Menghindari semua bentuk rekursi

Fibonacci Sequence

Pengurutan dengan Merge Sort

Pencarian Biner

Depth First Search (DFS)

Rekursi di mana panggilan rekursif terjadi setelah operasi lainnya

Rekursi di mana panggilan rekursif adalah operasi terakhir yang dilakukan oleh fungsi

Rekursi yang mengandung dua atau lebih panggilan rekursif dalam satu fungsi

Rekursi yang hanya bisa diimplementasikan dengan array

Sebuah fungsi A memanggil fungsi B yang kemudian memanggil fungsi A

Sebuah fungsi A memanggil dirinya sendiri secara langsung

Sebuah fungsi A memanggil fungsi B yang kemudian memanggil fungsi C

Sebuah fungsi memanggil dirinya sendiri melalui beberapa fungsi perantara

Rekursi selalu lebih efisien daripada iterasi dalam hal penggunaan memori

Rekursi dapat menyebabkan stack overflow jika tidak dikendalikan dengan baik

Rekursi tidak pernah menggunakan lebih banyak memori daripada iterasi

Rekursi selalu lebih cepat daripada iterasi

Penghitungan faktorial

Pencarian linear

Pengurutan merge sort

Menara Hanoi

Ketika sebuah fungsi memanggil dirinya sendiri secara langsung

Ketika sebuah fungsi A memanggil fungsi B, yang kemudian memanggil fungsi A kembali

Ketika sebuah fungsi tidak pernah memanggil dirinya sendiri

Ketika rekursi digunakan di dalam loop iteratif

Kemampuan untuk memilih solusi terbaik di setiap langkah dan menghasilkan solusi optimal secara keseluruhan

Mengandalkan pencarian menyeluruh untuk menemukan semua kemungkinan solusi

Memecahkan masalah tanpa mempertimbangkan langkah-langkah berikutnya

Menggunakan rekursi untuk mencari solusi optimal

Masalah di mana setiap item dalam tas dapat dipisahkan menjadi bagian yang lebih kecil

Masalah di mana hanya satu item dapat diambil pada satu waktu

Masalah di mana semua item harus dimasukkan ke dalam tas tanpa kecuali

Masalah yang tidak dapat diselesaikan dengan algoritma greedy

Menemukan jalur terpanjang antara dua titik

Menghubungkan semua titik dengan biaya total minimum (Minimum Spanning Tree)

Mengurutkan titik-titik berdasarkan jarak

Menghitung semua rute yang mungkin antara dua titik

Memilih solusi terbaik yang dapat diambil pada setiap langkah

Memilih solusi yang paling cepat diimplementasikan

Memilih solusi yang paling sedikit menggunakan memori

Menghitung semua solusi yang mungkin dan memilih yang terbaik

Algoritma Prim dan Kruskal untuk Minimum Spanning Tree

Algoritma Pencarian Biner

Algoritma Quick Sort

Algoritma Pencarian Linear

Memiliki submasalah yang berulang dan tumpang tindih

Memerlukan solusi optimal dalam setiap langkah

Tidak dapat dipecahkan dengan pendekatan greedy

Hanya dapat diselesaikan melalui brute force

Tabulasi menggunakan pendekatan bottom-up, sementara memoization menggunakan pendekatan top-down

Tabulasi menggunakan lebih banyak memori daripada memoization

Memoization tidak menyimpan hasil submasalah, sedangkan tabulasi menyimpannya

Tabulasi lebih lambat daripada memoization

Submasalah yang sama muncul berulang kali dan dapat diselesaikan sekali dan digunakan kembali

Submasalah yang tidak berhubungan satu sama lain

Submasalah yang harus diselesaikan dalam urutan tertentu

Submasalah yang memerlukan pendekatan iteratif

Fibonacci Sequence

Depth First Search (DFS)

Quick Sort

Breadth First Search (BFS)

Memecahkan submasalah yang paling kecil terlebih dahulu, dan menggunakan hasilnya untuk memecahkan submasalah yang lebih besar

Menggunakan hasil submasalah untuk menghindari perhitungan berulang

Memecahkan masalah dari langkah terbesar ke yang terkecil

Memecahkan masalah tanpa menyimpan hasil submasalah

Mempertimbangkan semua kemungkinan solusi

Memilih langkah yang memberikan keuntungan terbesar saat ini

Menilai dampak jangka panjang dari setiap keputusan

Memilih solusi yang paling mudah diimplementasikan

Bagian dari masalah yang lebih besar yang dapat diselesaikan secara independen

Masalah yang tidak memiliki solusi

Masalah yang hanya dapat diselesaikan dengan metode brute force

Masalah yang tidak dapat dipecahkan dengan algoritma