Algoritma adalah sebuah prosedur atau formula matematis yang digunakan untuk memecahkan suatu masalah. Ada berbagai macam jenis algoritma, salah satunya adalah Algoritma Greedy.
Dalam artikel ini, kita akan belajar tentang konsep, karakteristik, aplikasi, contoh, implementasi dan perbandingannya.
Apa Itu Algoritma Greedy?
Sebelum membahas tentang Algoritma ini, perlu diketahui terlebih dahulu apa itu algoritma. Algoritma adalah serangkaian instruksi atau aturan logis yang mengarahkan komputer untuk menyelesaikan tugas tertentu. Sedangkan Algoritma Greedy adalah salah satu jenis algoritma yang memilih langkah terbaik pada setiap tahap, dengan harapan akan mencapai solusi akhir yang optimal. Algoritma ini sangat umum digunakan dalam pemrograman.
Karakteristik Algoritma Greedy
Algoritma Greedy memiliki karakteristik yang unik, yaitu selalu memilih opsi terbaik yang tersedia pada setiap tahap. Hal ini berarti bahwa algoritma ini tidak mempertimbangkan keputusan di masa depan, melainkan hanya memilih opsi yang terbaik pada saat itu.
Secara umum terdapat dua jenis Algoritma ini, yaitu Greedy Terikat (Bound Greedy) dan Greedy Tidak Terikat (Unbound Greedy). Pada Greedy Terikat, mempertimbangkan batasan pada setiap tahap. Sedangkan pada Greedy Tidak Terikat, tidak mempertimbangkan batasan pada setiap tahap.
Contoh Algoritma Greedy
Berikut ini adalah beberapa contoh penggunaan:
1. Huffman Coding Algorithm
Huffman Coding Algorithm digunakan dalam proses kompresi data. Algoritma ini bekerja dengan mengganti setiap simbol dalam data dengan kode biner yang lebih pendek, sehingga mengurangi jumlah bit yang diperlukan untuk menyimpan data.
2. Dijkstra’s Algorithm
Dijkstra’s Algorithm digunakan untuk mencari jarak terpendek pada sebuah grafik. Algoritma ini memilih simpul dengan jarak terpendek pada setiap tahap, sehingga mencapai solusi terbaik pada akhirnya.
3. Kruskal’s Algorithm
Kruskal’s Algorithm digunakan dalam proses pengelompokan dan pengurutan data. Algoritma ini bekerja dengan memilih simpul dengan bobot terkecil pada setiap tahap, sehingga menghasilkan solusi terbaik pada akhirnya.
Perbandingan Algoritma Greedy dengan Algoritma Lainnya
Algoritma ini memiliki kelebihan dan kelemahan jika dibandingkan dengan algoritma lainnya, seperti:
a. Perbandingan dengan Dynamic Programming
Jika dibandingkan dengan Dynamic Programming, Greedy lebih sederhana dan cepat dalam proses pengambilan keputusan. Namun, Dynamic Programming lebih efektif dalam memecahkan masalah dengan ukuran yang lebih besar.
b. Perbandingan dengan Divide and Conquer Algorithm
Jika dibandingkan dengan Divide and Conquer Algorithm, Greedy lebih mudah diimplementasikan dan memiliki kecepatan yang lebih cepat dalam menyelesaikan masalah. Namun, Divide and Conquer Algorithm lebih efektif dalam menangani masalah yang lebih kompleks.
c. Perbandingan dengan Backtracking Algorithm
Jika dibandingkan dengan Backtracking Algorithm, Greedy lebih efisien dan mudah diimplementasikan. Namun, Backtracking Algorithm lebih fleksibel dalam menyelesaikan masalah yang lebih kompleks.
Kelebihan dan Kekurangan
Berikut adalah beberapa kelebihan dan kekurangan dari algoritma Greedy:
Kelebihan Algoritma Greedy
- Sederhana: Cenderung sederhana dan mudah dimengerti. Mereka seringkali memiliki kompleksitas waktu yang rendah dan dapat dengan cepat menghasilkan solusi kasar yang memadai.
- Kecepatan Eksekusi: Karena fokus pada pengambilan keputusan lokal yang cepat, algoritma Greedy dapat bekerja dengan cepat dan efisien untuk banyak masalah.
- Solusi Dekat Optimal: Meskipun tidak selalu menghasilkan solusi optimal, algoritma Greedy sering kali memberikan solusi yang cukup mendekati optimal dalam waktu yang singkat. Ini berguna dalam situasi di mana waktu eksekusi adalah faktor yang penting.
- Digunakan dalam Masalah Kombinatorial: Sering digunakan dalam masalah kombinatorial, seperti Traveling Salesman Problem (TSP) atau Knapsack Problem, di mana solusi eksak mungkin tidak praktis.
Kekurangan Algoritma Greedy
- Tidak Selalu Optimal: Salah satu kelemahan utama adalah mereka tidak selalu menghasilkan solusi optimal. Pengambilan keputusan berdasarkan keuntungan lokal dapat mengakibatkan solusi yang suboptimal dalam beberapa kasus.
- Kehilangan Solusi Terbaik: Karena fokus pada keputusan lokal, algoritma ini dapat “terjebak” pada solusi yang tidak dapat ditingkatkan lebih lanjut, meskipun solusi yang lebih baik mungkin ada dengan mengambil langkah yang berbeda.
- Tidak Cocok untuk Semua Masalah: Tidak sesuai untuk semua jenis masalah. Mereka lebih cocok untuk masalah yang memiliki sifat greedy, di mana keputusan lokal yang optimal umumnya mengarah ke solusi global yang optimal.
- Tidak Ada Jaminan Optimalitas: Dalam beberapa kasus, algoritma ini mungkin menghasilkan solusi yang sangat jauh dari optimal tanpa memberikan jaminan atau indikasi bahwa solusi tersebut buruk.
- Memerlukan Analisis yang Cermat: Untuk menggunakan algoritma secara efektif, seringkali diperlukan analisis yang cermat untuk memastikan bahwa algoritma tersebut sesuai dengan masalah yang dihadapi dan tidak menghasilkan solusi yang sangat buruk.
Contoh Soal Algoritma Greedy
Contoh soal berikut ini akan menunjukkan bagaimana Algoritma Greedy dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan efektif:
Soal: Pengisian Tas
Andi ingin mengisi tas dengan sebanyak mungkin barang dengan total berat maksimum 15 kg. Ada 5 barang yang tersedia dengan berat masing-masing:
- Barang 1: Berat 3 kg, Nilai 300 ribu rupiah
- Barang 2: Berat 4 kg, Nilai 500 ribu rupiah
- Barang 3: Berat 7 kg, Nilai 700 ribu rupiah
- Barang 4: Berat 8 kg, Nilai 900 ribu rupiah
- Barang 5: Berat 9 kg, Nilai 1000 ribu rupiah
Tentukan barang mana yang harus dipilih agar nilai total maksimum dapat dicapai.
Solusi:
- Pertama-tama, kita bisa mengurutkan barang berdasarkan rasio nilai per berat.
- Barang dengan rasio nilai per berat tertinggi akan dipilih terlebih dahulu.
- Dalam kasus ini, urutan akan menjadi: barang 5, 4, 3, 2, 1.
- Kita akan memilih barang 5 (9 kg) dan barang 4 (8 kg) dengan total berat 17 kg, sehingga kita memperoleh nilai sebesar 1900 ribu rupiah.
Kesimpulan
Pada pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Algoritma Greedy merupakan algoritma yang sangat berguna dalam menyelesaikan masalah optimasi. Algoritma ini bekerja dengan memilih opsi terbaik pada setiap tahap, sehingga mencapai solusi terbaik pada akhirnya. Algoritma ini dapat digunakan dalam berbagai bidang, seperti optimasi kombinatorial, kriptografi dan analisis jaringan. Meskipun memiliki kelebihan, Algoritma ini juga memiliki kelemahan yang perlu dipertimbangkan.
Oleh karena itu, dalam mengimplementasikan perlu memahami masalah, membuat struktur data yang sesuai, membuat fungsi Greedy yang tepat dan memeriksa solusi yang dihasilkan. Perbandingan Greedy dengan algoritma lainnya menunjukkan bahwa Greedy lebih sederhana dan cepat dalam menyelesaikan masalah, namun kurang efektif dalam menangani masalah yang lebih kompleks.
Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kita bahas silahkan komen di bawah ya..
