5 Trik Mudah Menghemat Daya Baterai Smartphone yang Belum Kamu Tahu

Siapa yang tidak ingin smartphone yang hemat daya? pasti semua pengguna smartphone ingin ponsel pintarnya tidak boros dalam pemanfaatan sumber daya baterai. Bagi yang sering bepergian atau berada di tempat yang tidak memiliki colokan pasti mengharapkan daya baterai smartphone miliknya tahan lama.

Berikut 5 trik mudah menghemat daya smartphone

1.Aktifkan Mode Hemat Daya

www.tabloidaplikasiandroid.com

Hampir semua smartphone saat ini sudah memiliki fitur hemat daya didalamya, khusnya smartphone dengan os android 5.0 lollipop atau diatasnya. Tentunya jika mengaktifkan fitur ini akan maminimalisir penggunaan daya pada smartphone sehinggan smartphone dapat digunakan lebih lama dari biasanya.

2.Hapus Atau Paksa Berhenti Aplikasi

andirenxot.blogspot.co.id

Tanpa kita sadari ternyata banyak aplikasi yang dapat berjalan dilatar belakang sehingga diam diam dapat menguras daya smartphone kita. Dengan menghentikan atau menghapus aplikasi yang tidak digunakan maka tidak akan ada aplikasi yang secara diam diam menguras daya baterai.

3.Matikan Fitur Yang Tidak Gunakan

https://android.gadgethacks.com

Seringkali kita membiarkan wifi,gps,bluetooth,dll di aktifkan padahal tidak di gunakan.,hal ini tentunya akan menguras daya smartphone karena setiap fitur yang di aktifkan memerlukan daya untuk menjalankanya. Jadi pastikan hanya mengaktifkan fiur yang akan perlukan.

4.Sesuaikan Kecerahan Layar Sesuai kabutuhan

https://dianisa.com

Pasti di antara kalian ada yang belum tahu bahwa layar memerlukan daya paling banyak untuk penggunaanya, sehingga memaksimalkan kecerakan layar akan membuat smartphone boros daya. Sesuaikanlah kecerahan layar smartphone anda seperlunya !

5.Hindari Tempat Dengan Suhu Rendah

https://www.blackxperience.com

Fakta menarik lainya adalah baterai smartphone akan cepat habis atau boros ketika berada pada tempat dengan suhu rendah, ini di karenakan reaksi kimia pada baterai berjalan lebih lambat saat berada di tempat dengan suhu rendah.

Larik

Pengertian

Larik (Bahasa Inggris: array), dalam ilmu komputer, adalah suatu tipe data terstruktur yang dapat menyimpan banyak data dengan suatu nama yang sama dan menempati tempat di memori yang berurutan (kontigu) serta bertipe data sama pula.

Larik dapat diakses berdasarkan indeksnya. Indeks larik umumnya dimulai dari 0 dan ada pula yang dimulai dari angka bukan 0. Pengaksesan larik biasanya dibuat dengan menggunakan perulangan (looping).

Larik Satu Dimensi

Larik satu dimensi merupakan jenis larik dasar dan jenis larik yang paling sering digunakan, pemakaian larik satu dimensi terutama dipakai dalam tipe data string (terutama dalam bahasa Bahasa pemrograman C).

Larik Dua Dimensi

Larik dua dimensi merupakan tipe larik yang lain. Larik dua dimensi sering dipakai untuk merepresentasikan tabel dan matriks dalam pemrograman.   

Bagaimana cara mendeklarasikan suatu array?

Array dalam pendeklarasiannya sama sperti variabel biasa, harus di dideklarasikan sebelum digunakan. Sebuah array dalam bahasa C++ di deklarasikan dalam bentuk :

a.       Array dimensi satu:

Tipe_data  nama_array[element];

Tipe_data disini adalah tipe data yang akan di masukkan ke dalam array seperti int, float, double. Sedangkan nama_array adalah nama dari array tersebut. Contoh :

                Int bilangan[5] = {10,3,15,45,30}

10

3

15

45

30

b.      Array dimensi dua:

Array dua dimensi, yang sering digambarkan pada sebuah matrix adalah merupakan sebuah perluasan dari sebuah array satu dimensi. Jika pada array satu dimensi hanya terdiri dari sebuah baris dengan beberapa kolom elemen maka pada array dua dimensi terdiri dari beberapa baris dan beberapa kolom elemen yang bertype sama.

Mendeklarasikan array dimensi dua adalah:

Tipe_data nama_array[jumlah_baris][jumlah_kolom]

Sebagai contoh, sebuah matrik B berukuran 2 X 3 dapat dideklarasikan dalam C seperti berikut :       

2   4   1

5   3   7

int B[2][3] = {[2, 4, 1}, {5, 3, 7}};

c.Bagaimana cara mengakses element- element dari suatu array?

Untuk mengakses elemen array dapat dilakukan dengan menuliskan nomor indeks dari elemen array yang akan diakses. Misalnya, jika ingin mengambil nilai yang terdapat pada elemen ke-6 dan menampung nilai tersebut kedalam variabel integer (misal A), maka sintaks program akan menjadi.

A= Array[5]

Dari sintaks tersebut pasti akan muncul sebuah pertanyaan, kenapa kalau mengakses elemen yang ke-6 kita mendeklarasikannya dengan nilai 5, permasalahan tersebut bisa dijelaskan karena indeks arra selalu dimulai dari 0, maka untuk mengakses indeks dari elemen yang ke-6, indeks yang dibutuhkan adalah 6-1, sehingga akan mengakses indeks elemen array yang ke-5.

Missal :

-          Array dimensi  1:

                Int bilangan[5] = {10,3,15,45,30}

                           0                 1              2                  3             4

10

3

15

45

30

                Pada contoh di atas:

-          Bilangan[0] bernilai 10

-          Bilangan[1] bernilai 3

-          Bilangan[2] bernilai 15

-          Bilangan[3] bernilai 45

-          Bilangan[4] bernilai 30

-          Array dimensi  2:

Matriks 3x4

5	20	1	11
4	7	67	-9
9	0	45	3

int matriks[3][4] = {{5,20,1,11},{4,7,67,-9},{9,0,45,3}}

                pada tabel di atas:

-          Matriks[0][0]=5

-          Matriks[0][1]=20

-          Matriks[2][3]=67

-          Dan seterusnya.'

Larik dalam beberapa bahasa pemrograman

Bahasa Pascal

Larik dalam bahasa Pascal dapat didefinisikan dengan indeks awal dan indeks akhirnya.

Contoh:

program larik;

var arr: array[1..10] of integer;  //larik dengan indeks awal 1 dan indeks akhir 10

begin

  arr[1] := 5; //memasukkan nilai ke indeks 1

  writeln(arr[i]); //mencetak angka 5

end.

Bahasa C[

Larik dalam bahasa C selalu dimulai dari indeks 0. Larik dapat didefinisikan secara statik atau dinamik. Jika didefinisikan statik, ukuran larik akan tetap dari awal program hingga akhir program. Jika didefinisikan dinamik, ukuran larik dapat berubah selama program berjalan karena memesan tempat pada memori heap. Proses pemesanan tempat pada memori disebut dengan alokasi. Sedangkan proses pembebasan memori yang sudah dipesan disebut dengan dealokasi.

Contoh larik statik:

#include <stdio.h>

int main(){

  int arr[10]; //indeks awal 0 dan indeks akhir 9

  arr[0] = 5;

  printf("%d\n", arr[0]);

}

Contoh larik dinamik:

#include <malloc.h>

int main(){

  int * arr;

  arr = (int *) malloc(10 * sizeof(int)); //memesan 10 tempat pada memori

  arr[0] = 5;

  free(arr);                              //menghancurkan larik. Memori pada heap dibebaskan

  arr = (int *) malloc(5 * sizeof(int));  //memesan 5 tempat baru pada memori

  free(arr);                              //di akhir program jangan lupa untuk menghancurkan larik dinamik

}

Bahasa Java

Dalam bahasa Java tipe data larik direpresentasikan sebagai sebuah objek khusus. Karena itu pada bahasa Java larik yang dibuat selalu bersifat dinamik. Namun walaupun bersifat dinamik, larik pada bahasa Java tidak perlu dihancurkan karena proes penghancuran dilakukan secara otomatis melalui suatu prosedur yang disebut denganPengumpulan sampah (Inggris: Garbage Collecting).

Sama seperti bahasa C, indeks larik selalu dimulai dari 0.

Contoh:

public class larik { 

  public static void main(String args[]) {

    int[] arr = new arr[10];

    arr[0] = 5;

    System.out.println(arr[0]);

  } 

}

PHP

Sama seperti di JAVA larik di PHP juga merupakan sebuah object lebih tepatnya lagi map terorder. Ada dua tipe larik di PHP, indexed array (simple array) dan associated array (key=>value array). Di PHP, element larik bisa berupa string, Bilangan, boolean, dan semua tipe data primitive lainnya, termasuk larik juga bisa menjadi element larik lainnya.

Cara medefinisikan larik:

#mendefinisikan array kosong

$larik = array();

Contoh indexed array (simple array):

$jam = array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12);

$hari = array('senin', 'selasa', 'selasa', 'rabu', 'kamis', 'jumat', 'sabtu');

Contoh associated array:

$bulan = array('1'=>'January', '2'=>'February', '3'=>'Maret', '4'=>'April');

$komponenKalender = array(

  'bulan'=> array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ,10 , 11, 12),

  'hari' => array('senin', 'selasa', 'selasa', 'rabu', 'kamis', 'jumat', 'sabtu')

);

Sumber :

https://id.wikipedia.org/wiki/Larik

http://christinapurnamayanti.blogspot.co.id/2013/01/normal-0-false-false-false-en-us-x-none.html

Pengenalan Struktur Data

Pengertian

struktur data adalah cara penyimpanan, penyusunan dan pengaturan data di dalam media penyimpanan komputer sehingga data tersebut dapat digunakan secara efisien.

Dalam teknik pemrograman, struktur data berarti tata letak data yang berisi kolom-kolom data, baik itu kolom yang tampak oleh pengguna (user) ataupun kolom yang hanya digunakan untuk keperluan pemrograman yang tidak tampak oleh pengguna. Setiap baris dari kumpulan kolom-kolom tersebut dinamakan catatan (record). Lebar kolom untuk data dapat berubah dan bervariasi. Ada kolom yang lebarnya berubah secara dinamis sesuai masukan dari pengguna, dan juga ada kolom yang lebarnya tetap. Dengan sifatnya ini, sebuah struktur data dapat diterapkan untuk pengolahan database (misalnya untuk keperluan data keuangan) atau untuk pengolah kata (word processor) yang kolomnya berubah secara dinamis. Contoh struktur data dapat dilihat pada berkas-berkas lembar-sebar (spreadsheet), pangkal-data (database), pengolahan kata, citra yang dipampat (dikompres), juga pemampatan berkas dengan teknik tertentu yang memanfaatkan struktur data.

struktur data umum

1. Larik 

(Bahasa Inggris: array), dalam ilmu komputer, adalah suatu tipe data terstruktur yang dapat menyimpan banyak data dengan suatu nama yang sama dan menempati tempat di memori yang berurutan (kontigu) serta bertipe data sama pula.

Larik dapat diakses berdasarkan indeksnya. Indeks larik umumnya dimulai dari 0 dan ada pula yang dimulai dari angka bukan 0. Pengaksesan larik biasanya dibuat dengan menggunakan perulangan (looping).

·         Larik Satu Dimensi

Larik satu dimensi merupakan jenis larik dasar dan jenis larik yang paling sering digunakan, pemakaian larik satu dimensi terutama dipakai dalam tipe data string (terutama dalam bahasa Bahasa pemrograman C).

·         Larik Dua Dimensi

Larik dua dimensi merupakan tipe larik yang lain. Larik dua dimensi sering dipakai untuk merepresentasikan tabel dan matriks dalam pemrograman.

2. List

List atau senarai adalah sebuah pemikiran/konsep struktur data yang sangat dasar pada pemrograman agar lebih fleksibel, di mana setiap elemen akan ditambahkan saat dibutuhkan, tidak dialokasikan dengan tempat tertentu di dari awal.

·         List statis

merupakan list dengan jumlah elemen yang sudah dibatasi. contoh : array

·         List Dinamis

adalah List dengan jumlah maksimal elemen tidak ditentukan pada kode program. contoh : pointer.

Tipe – Tipe List :

·         List kosong

hanya terdiri dari sebuah penunjuk elemen yang berisi NULL (kosong). List kosong tidak memiliki satu buah elemen pun sehingga hanya berupa penunjuk awal elemen yang berisi NULL (kosong)

·         List tunggal

adalah sebuah list yang elemennya hanya menyimpan informasi elemen setelahnya (next) sehingga jalannya pengaksesan list hanya dapat dilakukan secara maju.

·         List ganda

adalah sebuah list yang elemennya menyimpan informasi elemen sebelumnya dan informasi elemen setelahnya (dua buah pengait) sehingga proses penelusuran list dapat dilakukan secara maju dan mundur.

3. Stack

Stack atau tumpukan adalah sebuah kumpulan data dimana suatu data diletakkan di atas data yang lain. Dengan demikian stack adalah struktur data yang menggunakan konsep LIFO. Sehingga elemen terakhir yang disimpan dalam stack menjadi elemen pertama yang diambil.

·         Stack dengan representasi statis

biasanya diimplementasikan dengan menggunakan array. Sebuah array memiliki tempat yang dialokasikan di awal sehingga sebuah elemen yang dimasukan dalam sebauh array terbatas pada tempat yang ada pada array.

·         Stack dengan representasi dinamis

biasa diimplementasikan dengan menggunakan pointer yang menunjuk pada elemen-elemen yang dialokasikan pada memori.

4. Queue

Queue/antrian adalah ordered list dengan penyisipan di satu ujung, sedang penghapusan di ujung lain. Ujung penyisipan biasa disebut rear/tail, sedang ujung penghapusan disebut front/head. Fenomena yang muncul adalah elemen yang lebih dulu disisipkan akan juga lebih dulu diambil. Queue berdisiplin FIFO (First In, First Out). Queue merupakan kasus khusus ordered list. Dengan karakteristik terbatas itu maka kita dapat melakukan optimasi representasi ADT Queue untuk memperoleh kerja paling optimal.

Karakteristik Queue memang terbatas, tetapi Queue merupakan kakas dasar penyelesaian masalah-masalah besar, seperti simulasi fenomena antrian di dunia nyata, serta fenomena antrian di pengolahan data. Beberapa fenomena dunia nyata berupa antrian diantaranya : antrian pembelian tiket di depan loket untuk bis, kereta api, bioskop; antrian mobil di depan gerbang jalan tol; antrian kendaraan di jalanan umum; dll.

Representasi Queue dapat dilakukan dengan empat cara, yaitu:

·         Representasi Sekuen

·         Representasi Sekuen linear

·         Representasi Sekuen Melingkar

·         Representasi Dinamis

5. Pohon

Pohon adalah suatu struktur data yang digunakan secara luas yang menyerupai struktur pohon dengan sejumlah simpul yang terhubung.

Simpul

Sebuah Simpul dapat mengandung sebuah nilai atau suatu kondisi atau menggambarkan sebuah struktur data terpisah atau sebuah bagian pohon itu sendiri. Setiap simpul dalam sebuah pohon memiliki nol atau lebih simpul anak (child nodes), yang berada dibawahnya dalam pohon (menurut perjanjian, pohon berkembang ke bawah, tidak seperti yang dilakukannya di alam). Sebuah simpul yang memiliki anak dinamakan simpul ayah (parent node) atau simpul leluhur (ancestor node) atau superior. Sebuah simpul paling banyak memiliki satu ayah. Tinggi dari pohon adalah panjang maksimal jalan ke sebuah daun dari simpul tersebut. Tinggi dari akar adalah tinggi dari pohon. Kedalaman dari sebuah simpul adalah panjang jalan ke akarnya dari simpul tersebut.

•          Daun (Leaf nodes)

9, 14, 19, 67 dan 76 adalah daun.

Semua simpul yang berada pada tingkat terendah dari pohon dinamakan daun (leaf node). Sejak mereka terletak pada tingkat paling bawah, mereka tidak memiliki anak satupun. Seringkali, daun merupakan simpul terjauh dari akar. Dalam teori grafik, sebuah daun adalah sebuah sudut dengan tingkat 1 selain akar (kecuali jika pohonnya hanya memiliki satu sudut; maka akarnya adalah daunnya juga). Setiap pohon memiliki setidaknya satu daun.

Dalam pohon berdasarkan genetic programming sebuah daun (juga dibilang terminal) adalah bagian terluar dari sebuah program pohon. Jika dibandingkan dengan fungsinya atau simpul dalam, daun tidak memiliki argumen. Di banyak kasus dalam daun-GP input ke programnya.

•         Simpul dalam (Internal nodes)

Sebuah simpul dalam adalah semua simpul dari pohon yang memiliki anak dan bukan merupakan daun. Beberapa pohon hanya menyimpan data di dalam simpul dalam, meskipun ini memengaruhi dinamika penyimpanan data dalam pohon. Sebegai contoh, dengan daun yang kosong, seseorang dapat menyimpan sebuah pohon kosong dengan satu daun. Bagaimanapun juga dengan daun yang dapat menyimpan data, tidak dimungkinkan untuk menyimpan pohon kosong kecuali jika seseorang memberikan beberapa jenis penanda data di daun yang menandakan bahwa daun tersebut seharusnya kosong (dengan demikian pohon itu seharusnya kosong juga).

•                    Simpul (node)

Sebuah Simpul dapat mengandung sebuah nilai atau suatu kondisi atau menggambarkan sebuah struktur data terpisah atau sebuah bagian pohon itu sendiri. Setiap simpul dalam sebuah pohon memiliki nol atau lebih simpul anak (child nodes), yang berada dibawahnya dalam pohon (menurut perjanjian, pohon berkembang ke bawah, tidak seperti yang dilakukannya di alam). Sebuah simpul yang memiliki anak dinamakan simpul ayah (parent node) atau simpul leluhur (ancestor node) atau superior. Sebuah simpul paling banyak memiliki satu ayah. Tinggi dari pohon adalah panjang maksimal jalan ke sebuah daun dari simpul tersebut. Tinggi dari akar adalah tinggi dari pohon. Kedalaman dari sebuah simpul adalah panjang jalan ke akarnya dari simpul tersebut.

•                     Daun (Leaf nodes)

9, 14, 19, 67 dan 76 adalah daun.

Semua simpul yang berada pada tingkat terendah dari pohon dinamakan daun (leaf node). Sejak mereka terletak pada tingkat paling bawah, mereka tidak memiliki anak satupun. Seringkali, daun merupakan simpul terjauh dari akar. Dalam teori grafik, sebuah daun adalah sebuah sudut dengan tingkat 1 selain akar (kecuali jika pohonnya hanya memiliki satu sudut; maka akarnya adalah daunnya juga). Setiap pohon memiliki setidaknya satu daun.

Dalam pohon berdasarkan genetic programming sebuah daun (juga dibilang terminal) adalah bagian terluar dari sebuah program pohon. Jika dibandingkan dengan fungsinya atau simpul dalam, daun tidak memiliki argumen. Di banyak kasus dalam daun-GP input ke programnya.

•                     Simpul dalam

Sebuah simpul dalam adalah semua simpul dari pohon yang memiliki anak dan bukan merupakan daun. Beberapa pohon hanya menyimpan data di dalam simpul dalam, meskipun ini memengaruhi dinamika penyimpanan data dalam pohon. Sebegai contoh, dengan daun yang kosong, seseorang dapat menyimpan sebuah pohon kosong dengan satu daun. Bagaimanapun juga dengan daun yang dapat menyimpan data, tidak dimungkinkan untuk menyimpan pohon kosong kecuali jika seseorang memberikan beberapa jenis penanda data di daun yang menandakan bahwa daun tersebut seharusnya kosong (dengan demikian pohon itu seharusnya kosong juga).

Sebaliknya, beberapa pohon hanya menyimpan data dalam daun, dan menggunakan simpul dalam untuk menampung metadata yang lain, seperti jarak nilai dalam sub pohon yang berakar pada simpul tersebut. Jenis pohon ini berguna untuk jarak yang meragukan.

Sumber :

https://id.wikipedia.org/wiki/Struktur_data

http://salehcahyadi.blogspot.co.id/2012/11/struktur-data-list-stack.html

https://denysiswanto88.wordpress.com/2012/12/20/struktur-data-queueantrian/

Pengenalan algoritma

^Pengertian

^{algoritma adalah prosedur langkah-demi-langkah untuk penghitungan. Algoritma digunakan untuk penghitungan, pemrosesan data, dan penalaran otomatis.}

^{Algoritma adalah metode efektif diekspresikan sebagai rangkaian terbatas dari instruksi-instruksi yang telah didefinisikan dengan baik untuk menghitung sebuah fungsi. Dimulai dari sebuah kondisi awal dan input awal (mungkin kosong), instruksi-instruksi tersebut menjelaskan sebuah komputasi yang, bila dieksekusi, diproses lewat sejumlah urutan kondisi terbatas yang terdefinisi dengan baik, yang pada akhirnya menghasilkan "keluaran"  dan berhenti di kondisi akhir. Transisi dari satu kondisi ke kondisi selanjutnya tidak harus deterministik; beberapa algoritma, dikenal dengan algoritma pengacakan, menggunakan masukan acak}

^{Sejarah: Perkembangan dari kata "algoritma"}

^{Asal mula}

^{Kata algoritma datang dari nama matematikawan Persia abad ke-9 Abu Abdullah Muhammad ibnu Musa Al-Khwarizmi, yang hasil kerjanya dibangun dari matematikawan India abad ke-7 Brahmagupta. Kata algorisma awalnya mengacu hanya pada aturan-aturan dalam melakukan aritmetika menggunakan bilangan Hindu-Arab namun berkembang lewat penerjemahan Latin Eropa dari nama Al-Khwarizmi menjadi algoritma pada abad ke-18. Penggunaan kata tersebut berkembang mengikutkan semua prosedur untuk menyelesaikan masalah atau melakukan unit kegiatan.}

^{Simbol diskrit dan yang dapat dibedakan}

^{Penanda-penghitung: Untuk mencatat hewan gembalaan, kumpulan biji dan uang mereka orang dahulu menggunakan penghitung: akumulasi batu atau tanda yang ditoreh pada tongkat, atau membuat simbol diskrit di kerang. Sampai orang Babilonia dan Mesir menggunakan tanda dan simbol, pada akhirnya bilangan Roma dan abakus berkembang (Dilson, p. 16-41). Penanda penghitung muncul dalam sistem bilangan operan aritmetika digunakan dalam mesin Turing dan komputasi mesin Post-Turing.}

^{Manipulasi simbol sebagai "penampung" bilangan: aljabar}

^{Karya dari Geometer Yunani kuno (algoritma Euklid), matematikawan India Brahmagupta, dan matematikawan Persia Al-Khwarizmi (yang darinya isitlah "algorism" dan "algoritma" diturunkan), dan matematikawan Eropa Barat memuncak dalam notasi Leibniz dari rasiosinator kalkulus (sekitar 1680-an):}

^{Abad yang baik dan setengah lebih maju dari masanya, Leibniz mengajukan logika aljabar, sebuah aljabar yang akan menentukan aturan-aturan untuk memanipulasi konsep logika dengan cara yang aljabar biasa menentukan aturan untuk manipulasi angka.}

^{Rancangan mekanis dengan tingkat diskrit}

^{Jam: Bolter memuji penemuan jam gaya-berat sebagai "Kunci penemuan dari Eropa pada Abad Pertengahan", khususnya pada ambang pelarian  yang menyediakan kita dengan tik dan tak dari jam mekanis. "Mesin otomatis yang akurat"  mengarah langsung pada "otomata mekanis" dimulai pada abad ke-13 dan terakhir pada "mesin komputasi" -- motor berbeda dan motor analitik dari Charles Babbage dan bangsawan Ada Lovelace, pertengahan abad ke-19. Lovelace dikreditkan sebagai yang pertama menciptakan algoritma yang ditujukan untuk diproses di komputer—motor analitis Babbage, perangkat pertama yang dianggap komputer Turing-sempurna sebenarnya bukan hanya sebuah kalkulator—dan terkadang dikenal "programmer pertama dalam sejarah", walaupun implementasi penuh dari perangkat Babbage kedua tidak terealisasi sampai beberapa dekade setelah masanya.}

^{Mesin logika 1870 - Stanley Jevons "sempoa logika" dan "mesin logika": Masalah teknisnya adalah untuk mereduksi persamaan boolean bila ditampilkan dalam sebuah bentuk yang pada masa sekarang dikenal sebagai pemetaan Karnaugh. Jevons (1880) pertama menjelaskan "sempoa" sederhana dari "potongan kayu dilengkapi dengan penyemat, dibuat supaya bagian atau kelas kombinasi logika manapun dapat dipilih secara mekanis ... Baru-baru ini Saya telah mereduksi sistem menjadi bentuk yang secara sempurna mekanis, dan membuatnya mewujudkan keseluruhan proses inferensi tak langsung dalam apa yang disebut sebuah Mesin Logika" Mesinnya dilengkapi dengan "beberapa tangkai kayu yang bisa dipindahkan" dan "di bawah ada 21 kunci seperti pada piano [dll] ...". Dengan mesin ini dia dapat menganalis sebuah "silogisme atau argumen logika sederhana apapun".}

^{Mesin tenun Jacquard, kartu berlobangnya Hollerith, telegraf dan telepon -- penyiaran elektromekanis: Bell dan Newell (1971) mengindikasikan bahwa mesin tenun Jacquard (1801), pelopor dari kartu Hollerith (kartu berlobang, 1887), dan "teknologi alih telepon" adalah akar dari sebuah pohon yang mengarah pada perkembangan dari komputer pertama. Pada pertengahan abad ke-19 telegraf, pelopor dari telepon, digunakan diseluruh dunia, pengkodean diskrit dan pembedaan huruf sebagai "titik dan strip". Pada akhir abad ke-19 pita telegraf (sekitar 1870-an) digunakan, sebagaimana juga kartu Hollerith pada sensus Amerika 1890. Kemudian muncullah teleprinter (sekitar 1910-an) dengan kerta-berlobang menggunakan kode Baudot di pita.}

^{Jaringan alih-telepon dari penyiaran elektromekanis (ditemukan 1835) adalah karya dair George Stibitz (1937), penemu dari perangkat penghitungan digital. Saat bekerja di laboratorium Bell, dia mengamati "beratnya" penggunaan kalkulator mekanis dengan geligi. "Dia pulang ke rumah pada suatu malam 1937 berniat untuk menguji idenya ... Saat mengatik selesai, Stibitz telah membangun perangkat hitung digital".}

^{Davis (2000) mengamati pentingnya penyiaran elektromekanis (dengan "keadaan binari"-nya buka dan tutup):}

^{Hanya dengan perkembangan, dimulai sejak 1930-an, dari kalkulator elektromekanis menggunakan penggantian elektris, sehingga mesin yang dibuat memiliki ruang lingkup yang dibayangkan Babbage."}

^{Matematika selama abad 19 sampai pertengahan abad 20}

^{Simbol dan aturan: Dengan cepat berkembangnya matematika dari George Boole (1847, 1854), Gottlob Frege (1897), dan Giuseppe Peano (1888-1889) mereduksi aritmetika menjadi serangkaian simbol dimanipulasi oleh aturan-aturan. The Principles of arithmetic, presented by a new method-nya Peano (1888) adalah "usaha pertama mengaksiomakan matematika dalam sebuah bahasa simbolik".}

^{Tapi Heijenoort memberi pujian pada Frege (1879): Frege "merupakan karya tulis paling penting mengenai logika. ... yang mana kita lihat sebuah "'bahasa formula', yaitu sebuah lingua characterica, sebuah bahasa ditulis dengan simbol-simbol khusus, "untuk berpikir murni", yaiut, bebas dari hiasan retorikal ... dibangun dari simbol-simbol tertentu yang dimanipulasi menurut aturan-aturan terbatas".  Karya dari Frege lebih lanjut disederhanakan dan diperkuat oleh Alfred North Whitehead dan Bertrand Russell dalam Principia Mathematical (1910-1913).}

^{Paradoks: Pada masa yang sama sejumlah paradoks yang mengganggu muncul dalam literatur, pada khususnya paradoks Burali-Forti (1987), paradoks Russell (1902-03), dan Paradoks Richard.  Hasilnya mengarah ke makalah Kurt Godel (1931) -- dia secara khusus merujuk paradoks pembohong—yang mereduksi aturan dari rekursi pada angka.}

^{Penghitungan Efektif: Dalam usaha untuk menyelesaikan permasalahan keputusan yang didefinisikan oleh Hilbert tahun 1928, matematikawan pertama mendefinisikan apa arti dari "metode efektif" atau "kalkulasi efektif" (misalnya, sebuah kalkulasi yang akan sukses). Dalam waktu yang cepat hal berikut muncul: kalkulus-λ oleh Alonzo Church, Stephen Kleene, dan J.B. Rosser definisi dari "rekursi umum" yang benar-benar diasah dari karya Godel berdasarkan saran dari Jacquard Herbrand (cf. kuliah Godel di Princeton tahun 1934) dan penyederhaan selanjutnya oleh Kleene. Church membuktikan bahwa permasalahan keputusan tidak terpecahkan, definisi Emil Post tentang penghitungan efektif yaitu sebagai pekerja yang tanpa berpikir mengikuti suatu daftar instruksi untuk bergerak ke kiri atau kanan lewat sederetan ruangan dan bersamaan dengan itu bisa menandai atau menghapus kertas atau mengamati kertas dan membuat pilihan ya-tidak tentang instruksi selanjutnya. Pembuktian Alan Turing bahwa permasalahan keputusan tidak terpecahkan dengan menggunakan "sebuah mesin [otomatis]"-nya [dengan efek yang mirip dengan "formulasi"-nya Post, definisi J. Barkley Rosser tentang "metode efektif" dalam makna "sebuah mesin". Proposal S. C. Kleene dari pelopor "Tesis Church" yang disebutnya "Thesis I", dan beberapa tahun kemudian Kleene menamakan tesisnya "Tesis Church"  dan mengajukan "Tesis Turing".}

^{Emil Post (1936) dan Alan Turing (1936-37, 1939)}

^{Berikut adalah kebetulan yang luar biasa dari dua orang yang tidak saling mengenal tetapi mendeskripsikan sebuah proses orang-sebagai-komputer mengerjakan perhitungan—dan mereka menghasilkan definisi yang mirip.}

^{Emil Post (1936) mendeskripsikan aksi dari sebuah "komputer" (manusia) sebagai berikut:}

^{"... dua konsep ikut serta: yaitu sebuah simbol ruang dimana pekerjaan yang mengarah dari masalah ke jawaban dilakukan, dan sekumpulan arahan yang baku dan tidak bisa diubah.}

^{Simbol ruangnya yaitu}

^{"sederetan dua arah tak terbatas dari ruang atau kotak... penyelesai masalah atau pekerja harus berjalan dan bekerja di simbol ruang ini, dengan bisanya [si pekerja] masuk, dan beroperasi dengan satu kotak dalam satu waktu... sebuah kotak memiliki dua kemungkinan kondisi, yaitu, kosong atau belum ditandai, dan dengan adanya tanda tunggal disana, katakanlah garis vertikal.}

^{"Satu kotak dibiarkan dan disebut sebagai titik awal. ...sebuah masalah tertentu diberikan dalam bentuk simbolik dengan sejumlah kotak terbatas [yaitu, INPUT] ditandai dengan coretan. Begitu juga jawabannya [yaitu, OUTPUT] diberikan dalam bentuk simbolik dari suatu konfigurasi dari kotak-kotak yang ditandai....}

^{"Sekumpulan arahan bisa digunakan untuk permasalahan umum menentukan proses determistik saat diterapkan pada setiap masalah tertentu. Proses ini hanya berhenti bila datang arahan dengan tipe (C ) [yaitu, STOP]". Lihat lebih lanjut pada mesin post-Turing}

^{Patung Alan Turing di Taman Bletchley.}

^{Karya Alan Turing [87] mendahului karya dari Stibitz (1937); tidak diketahui apakah Stibitz mengetahui karya Turing. Biografinya Turing percaya bahwa Turing menggunakan model seperti-mesin-ketik diturunkan dari ketertarikannya pada masa muda: "Alan memiliki impian menemukan mesin ketik pada saat muda; Ibu Turing memiliki sebuah mesin ketik; dan dia mungkin memulainya dengan menanyakan pada dirinya sendiri apa maksudnya dengan menyebut sebuah mesin ketik dengan 'mekanikal'". Dengan lazimnya kode Morse dan telegraf, mesin pita telegraf, dan mesin-ketik jarak jauh pada waktu itu kita bisa menyimpulkan bahwa semua itu memberikan pengaruh.}

^{Turing—model dari komputasinya sekarang dikenal dengan mesin Turing—memulai, sebagaimana Post, dengan analisis dari komputer manusia yang ia sederhanakan menjadi sekumpulan gerakan dasar sederhana dan "keadaan pikiran". Tapi dia terus maju selangkah ke depan dan membuat sebuah mesin sebagai model dari komputasi angka.}

^{"Menghitung biasanya dilakukan dengan menulis simbol tertentu di atas kertas. Misalkan kertas tersebut dibagi menjadi segi empat seperti buku aritmetika anak-anak.... Saya asumsikan bahwa komputasi dilakukan pada kertas satu dimensi, yaitu, di pita yang dibagi dalam persegi. Juga misalkan bahwa jumlah simbol yang akan dicetak terbatas....}

^{"Perilaku dari komputer disetiap waktu ditentukan oleh simbol yang diobservasinya, dan "keadaan pikiran"-nya pada waktu tersebut. Juga bisa diasumsikan bahwa ada batas B sebagai jumlah simbol atau persegi yang mana komputer dapat amati dalam satu waktu. Jika ia ingin mengamati lebih, ia harus menggunakan pengamatan beriringan. Kita juga memisalkan bahwa jumlah keadaan pikiran yang diperlukan disini adalah terbatas...}

^{"Mari kita bayangkan bahwa operasi yang dilakukan oleh komputer akan dipecah menjadi 'operasi-operasi sederhana' yang sangat mendasar sehingga tidak mudah membayangkannya untuk dibagi lebih jauh."}

^{Reduksi Turing menghasilkan hal berikut:}

^{"Operasi sederhana haruslah mengikutkan:}

^{"(a) Perubahan dari simbol pada salah satu persegi yang sedang diamati}

^{"(b) Perubahan dari salah satu persegi diamati terhadap persegi lainnya di antara L persegi dari salah satu yang sebelumnya diamati.}

^{"Bisa saja beberapa dari perubahan tersebut menyebabkan perubahan keadaan pikiran. Operasi tunggal paling umum oleh karena itu harus diambil jadi salah satu hal berikut:}

^{"(A) Suatu kemungkinan perubahan (a) dari simbol bersamaan dengan suatu perubahan dari keadaan pikiran.}

^{"(B) Suatu kemungknian perubahan (b) dari persegi yang diamati, bersama dengan kemungkinan perubahan dari keadaan pikiran"}

^{"Kita sekarang mungkin sudah bisa membentuk sebuah mesin untuk melakukan pekerjaan dari komputer tersebut."}

^{Beberapa tahun kemudian, Turing mengembangkan analisanya (tesis, secara definisi) dengan ekspresi kuat berikut:}

^{"Sebuah fungsi dikatakan "bisa dihitung secara efektif" jika nilainya bisa ditemukan dengan proses yang murni mekanis.}

^{Walau sangat mudah menangkap ide ini, namun ia membutuhkan beberapa definisi matematikan terbatas yang bisa diekspresikan . . . [dia mendiskusikan sejarah dari definisi seperti di atas dengan menghormati Godel, Herbrand, Kleen, Church, Turing dan Post] ... Kita mungkin gunakan pernyataan tersebut secara harfiah, memahami murni dengan proses mekanis yang mana dapat dilakukan oleh sebuah mesin. Memungkinkan untuk memberikan deskripsi matematis, dalam beberapa bentuk normal, dari struktur mesin tersebut. Perkembangan dari ide ini mengarah pada definisi penulis dari sebuah fungsi yang dapat dihitung, dan untuk mengidentifikasi komputibilitas † dengan penghitungan yang efektif . . . .}

^{"† Kita boleh menggunakan ekspresi "fungsi hitung" untuk mengartikan sebuah fungsi yang dapat dihitung oleh sebuah mesin, dan kita biarkan "secara efektif dapat dihitung" mengacu pada ide intuitif tanpa definisi tertentu dengan salah satu dari definisi tersebut".}

^{J. B. Rosser (1939) dan S. C. Kleene (1943)[sunting | sunting sumber]}

^{J. Barkley Rosser mendefinisikan 'metode [matematis] efektif' dengan cara berikut (kemiringan ditambahkan):}

^{"'Metode efektif' disebut sebagai metode yang spesial yang mana setiap langkahnya secara tepat ditentukan dan pasti menghasilkan jawaban dalam sejumlah langkah yang terbatas. Dengan pengertian khusus ini, tiga definisi berbeda telah diajukan sampai sekarang. [catatan kakinya #5; lihat diskusinya di bawah]. Yang paling sederhana (karena Post dan Turing) menyatakan intinya bahwa sebuah metode efektif menyelesaikan sekumpulan permasalahan hanya ada jika seseorang bisa membuat sebuah mesin yang akan menyelesaikan setiap masalah dari sekumpulan masalah tanpa campur tangan manusia kecuali memasukan pertanyaan dan (nantinya) membaca jawabannya. Ketiga definisi tersebut sama, jadi tidak masalah yang mana yang digunakan. Lebih lanjut, fakta bahwa ketiganya sama adalah argumen yang sangat kuat untuk kebenaran dari salah satunya." (Rosser 1939:225-6)}

^{Catatan kaki Rosser #5 merujuk karya dari (1) Church dan Kleene dan definisi dari definabiliti-λ, secara khusus Church menggunakannya dalam An Unsolvable Problem of Elementary Number Theory-nya (1936); (2) Herbrand dan Godel dan penggunaan rekursi mereka terutama Godel menggunakannya dalam makalah terkenalnya On Formally Undecidable Propositions of Principia Mathematica and Related Systems I (1931); dan (3) Post (1936) dan Turing (1936-7) dalam model mekanisme komputasi mereka.}

^{Stephen C. Kleene didefinisikan sebagai "Thesis I"-nya yang terkenal yang dikenal sebagai tesis Church-Turing. Tapi dia melakukan hal tersebut dalam konteks berikut (penebalan dari aslinya):}

^{"12. Teori-teori algoritma... Dalam menyiapkan sebuah teori algoritma yang komplet, apa yang kita lakukan adalah mendeskripsikan sebuah prosedur, yang dapat dilakukan untuk setiap kumpulan nilai dari variabel-variabel tunggal, yang mana prosedur berhenti dan dengan cara tersebut dari hasilnya kita bisa membaca sebuah jawaban tertentu, "ya" atau tidak", untuk pertanyaan "apakah nilai predikat benar?"" (Kleene 1943:273)}

^{Sejarah setelah 1950}

Sejumlah usaha telah diarahkan untuk memperbaiki lebih lanjut definisi dari "algoritma", dan aktivitas tersebut masih terus berjalan karena isu-isu yang mengelilinginya, terutama, fondasi matematika (khususnya tesis Church-Turing) dan filsafat pikiran (khususnya argumen menyangkut kecerdasan buatan). Lebih lanjut, lihat karakterisasi algoritma.

^Klasifikasi

^{Salah satu cara mengklasifikasikan algoritma yaitu dengan cara implementasi.}

^{Rekursi atau iterasi}

^{Sebuah algoritma rekursi yaitu algoritma yang memanggil dirinya sendiri berulang kali sampai kondisi tertentu tercapai, ini merupakan metode umum bagi pemrograman fungsional. Algoritma iteratif menggunakan konstruksi berulang seperti pengulangan dan terkadang struktur data tambahan seperti tumpukan untuk menyelesaikan permasalahan. Beberapa permasalahan secara alami cocok dengan satu implementasi atau lainnya. Sebagai contoh, Menara Hanoi dikenal dengan implementasi rekursif. Setiap versi rekursif memiliki kesamaan (tapi bisa lebih atau kurang kompleks) dengan versi iteratif, dan sebaliknya.}

^Logical

^{Sebuah algoritma bisa dilihat sebagai logika deduksi terkontrol. Pernyataan ini diekspresikan sebagai: Algoritma = logika + kontrol.[56] Komponen logika mengekspresikan aksioma yang bisa digunakan dalam komputasi dan komponen kontrol menentukan cara deduksi digunakan pada aksioma. Ini merupakan dasar dari paradigma pemrograman logika. Dalam bahasa pemrograman logika murni komponen kontrol adalah tetap dan algoritma ditentukan dengan memberikan hanya komponen logikanya. Daya tarik dari pendekatan ini adalah semantik elegan: sebuah perubahan dalam aksioma memiliki perubahan dalam algoritma.}

^{Serial, paralel atau terdistribusi}

^{Algoritma biasanya dibicarakan dengan asumsi bahwa komputer menjalankan satu instruksi algoritma setiap waktu. Komputer tersebut terkadang disebut dengan komputer serial. Rancangan algoritma untuk lingkungan tersebut disebut dengan algoritma serial, terbalik dengan algoritma paralel atau algoritma terdistribusi. Algoritma paralel memanfaatkan arsitektur komputer yang mana beberapa prosesor bisa mengerjakan masalah di waktu yang sama, selain itu algoritma terdistribusi memanfaatkan banyak mesin yang terhubung dengan jaringan. Algoritma paralel atau terdistribusi membagi permasalahan menjadi banyak sub-masalah simetris atau asimetris dan mengumpulkan hasilnya kembali. Konsumsi sumber pada algoritma tersebut tidak hanya perputaran prosesor disetiap prosesor tetapi juga daya komunikasi antara prosesor. Algoritma pengurutan bisa diparalelkan secara efisien, tetapi biaya komunikasinya sangat mahal. Algoritma iteratif secara umum bisa diparalelkan. Beberapa permasalahan tidak ada algoritma paralelnya, dan disebut dengan permasalahan serial lahiriah.}

^{Deterministik atau non-deterministik}

^{Algoritma deterministik menyelesaikan masalah dengan keputusan yang tepat disetiap langkah dari algoritma sedangkan algoritma non-deterministik menyelesaikan masalah lewat penerkaan walaupun penerkaan biasanya lebih akurat dengan menggunakan heuristik.}

^{Tepat atau perkiraan}

^{Bila banyak algoritma sampai pada solusi yang tepat, algoritma perkiraan mencari sebuah perkiraan yang terdekat dengan solusi benarnya. Perkiraan bisa menggunakan baik strategi deterministik atau acak. Algoritma seperti itu memiliki nilai guna untuk banyak permasalahan sulit.}

^{Algoritma quantum}

^{Berjalan di model realistik dari komputasi quantum. Istilah ini biasanya digunakan untuk algoritma yang tampak pada dasarnya quantum, atau menggunakan beberapa fitur penting komputasi quantum seperti superposisi quantum atau belitan quantum.}

^{Bentuk Dasar Algoritma}

^{Algoritma sendiri mempunyai tiga 3 bentuk dasar, antara lain :}

^{Algoritma Sekuensial (Sequence Algorithm)}

^{Sequence algorithm atau algoritma sekuensial merupakan algoritma yang langkah-langkahnya secara urut dari awal hingga akhir. Bentuk dari algoritma sekuensial ini salah satu contohnya seperti algoritma memasak air. Langkah demi langkah yang dijalankan harus urut dari atas sampai bawah.}

^{Algoritma Perulangan (Looping Algorithm)}

^{Looping algorithm atau algoritma perulangan merupakan suatu algoritma yang menjalankan beberapa langkah tertentu secara berulang-ulang atau looping. Pada masalah yang kita hadapi, ada pula sebuah langkah yang harus kita lakukan secara berulang-ulang. Contoh dari algoritma looping ini adalah algoritma menjemur pakaian:}

^{1) Siapkan jemuran.}

^{2) Ambil satu pakaian yang nantinya akan dijemur.}

^{3) Peras pakaian tersebut terlebih dahulu.}

^{4) Letakkan pakaian tersebut pada tiang jemuran.}

^{5) Ulangi langkah dari 2 sampai 4 hingga pakaian habis.}

^{Dari algoritma di atas, dapat diketahui bahwa dari langkah 2 sampai 4 harus dilakukan secara berulang-ulang hingga pakaian habis.}

^{Algoritma Percabangan atau Bersyarat (Conditional Algorithm)}

^{Conditional algorithm atau algoritma bersyarat merupakan algoritma yang menjalankan langkah berikutnya apabila terdapat syarat yang sudah dapat dipenuhi. Berikut salah satu contoh dari algoritma bersyarat :}

^{1) Siapkan panci.}

^{2) Masukkan air secukupnya ke dalam panci.}

^{3) tutup panci tersebut.}

^{4) letakkan panci tersebut di atas kompor.}

^{5) Hidupkan kompor.}

^{6) Apabila air sudah mendidih, lalu matikan kompor.}

^{7) Angkat panci tersebut dari kompor.}

^{Algoritma bersyarat atau contional algorithm terdapat pada langkah ke 6. Apabila air sudah mendidih, lalu matikan kompor. Sehingga apabila air tersebut belum mendidih, maka kompor tidak dimatikan.}

^{Ciri Penting Algoritma}

^{1.  Algoritma harus berhenti setelah menjalankan sejumlah langkah terbatas.}

^{2.  Setiap langkah harus didefinisikan dengan tepat dan tidak berarti-dua (ambiguitas).}

^{3.  Algortima memiliki nol atau lebih masukan.}

^{4.  Algoritma memiliki nol atau lebih keluaran.}

^{5.  Algoritma harus efektif (setiap langkah sederhana sehingga dapat dikerjakan dalam waktu yang masuk akal).}

^{Merancang Algoritma yang Baik}

^{Menurut Donald E. Knuth, dari pengertian algoritma diatas dapat diketahui bahwa sebuah algoritma yang baik yaitu algoritma yang mempunyai kriteria sebagai berikut :}

^{Masukan (Input)}

^{Algoritma mempunyai input 0 (nol) atau lebih}

^{Keluaran (Output)}

^{Algoritma harus menghasilkan atau mengeluarkan minimal 1 output.}

^{Terbatas (Finite)}

^{Algoritma harus berhenti setelah melakukan langkah-langkah yang diperlukan.}

^{Pasti (Definite)}

^{Algoritma harus jelas kapan dimulai dan berakhir. Tujuan dari algoritma harus jelas. Setiap langkah-langkah harus dijelaskan dengan jelas.}

^Efisien

^{Membuat sebuah algoritma haruslah efisien. Adanya langkah seperti mencari hasil 1 + 0 tidak efisien. Hal ini karena bilangan apapun itu jika ditambah dengan nol maka hasilnya ialah bilangan itu sendiri. Sehingga adanya langkah seperti itu tidak perlu dimasukkan ke dalam sebuah algoritma.}

^{Contoh Algoritma}

^{Algoritma TUKAR ISI BEJANA}

^{Diberikan 2 buah bejana A dan B, bejana A berisi larutan berwarna merah, bejana B berisi larutan berwarna biru. Tukarkan isi kedua bejana itu sedemikian sehingga bejana A berisi larutan warna biru dan bejana B berisi larutan berwarna merah.}

^Deskripsi:

^{1.  Tuangkan larutan dari bejana A ke dalam bejana B}

^{2.  Tuangkan larutan dari bejana B ke dalam bejana A}

^{Algoritma TUKAR ISI BEJANA di atas tidak menghasilkan pertukaran yang benar. Langkah di atas tidak logis, hasil pertukaran yang terjadi adalah pertukaran kedua larutan tersebut.}

^{Untuk itu pertukaran isi dua bejana, diperlukan sebuah tambahan sebagai tempat penampungan sementara, misalnya bejana C. Maka algoritma untuk menghasilkan pertukaran yang benar adalah sebagai berikut:}

^{Diberikan dua buah bejana A dan B, bejana A berisi larutan berwarna merah, bejana B berisi larutan berwarna biru. Tukarkan isi kedua bejana itu sedemikian hingga bejana A berisi larutan berwarna biru dan bejana B berisi larutan berwarna merah.}

^Deskripsi:

^{1.  Tuangkan larutan dari bejana A ke dalam bejana C.}

^{2.  Tuangkan larutan dari bejana B ke dalam bejana A.}

^{3.  Tuangkan larutan dari bejana C ke dalam bejana B.}

^Implementasi

^{Kebanyakan algoritma ditujukan untuk diimplementasikan sebagai program komputer. Namun, algoritma juga diimplementasikan dengan tujuan lain, seperti dalam jaringan saraf biologis (sebagai contohnya, otak manusia yang mengimplementasikan aritmetika atau sebuah serangga yang melihat makanan), dalam sirkuit elektris, atau dalam sebuah perangkat mekanis.}

sumber :

^{https://id.wikipedia.org/wiki/Algoritma#Implementasi}

^{http://www.bloginformatika.com/2010/07/algoritma-dan-flowchart-dasar.html}

^{http://woocara.blogspot.co.id/2016/02/pengertian-algoritma-contoh-algoritma.html}