Algoritma Pemrograman & Praktik Lintas Bidang - X TJKT 2.pptx

Modul ajar presentasi Algortima & Pemrograman Kelas 10

1. 8 Aug 2025 X TJKT 2 Pemrograman Algoritma Lintas Bidang Praktik & Algoritma Pemrograman dan Praktik Lintas Bidang Presented by : X TJKT 2 Algoritma Pemrograman dan Praktik Lintas Bidang

2. Algoritma Pemrograman dan Praktik Lintas Bidang 8 Aug 2025 Presented by : X TJKT 2 Algoritma Pemrograman dan Praktik Lintas Bidang X TJKT 2

3. Anggota Kelompok Anggota Kelompok Anggota Algotitma Pemrograman & Praktik Lintas Bidang

4. Anggota Kelompok Anggota Algotitma Pemrograman & Praktik Lintas Bidang

5. Wahyu Ketua Eka Saputra

6. Noor Fauziyah Sekretaris Hafsa

7. Ghaisan Anggota Rizky Ramadhan

8. M. Gibrani Anggota Aprilio

9. Raihan Anggota Dwirizki Nurqalbi

10. Raisya Anggota Utami

11. Teori Algoritma Pemrograman Algoritma pemrograman adalah fondasi dari setiap program komputer . Algoritma mendefinisikan langkah-langkah yang harus diikuti oleh komputer untuk mencapai hasil yang diinginkan , demi memecahkan masalah atau melakukan tugas tertentu dalam Pemrograman Komputer . Algoritma juga merupakan sebuah urutan instruksi yang sistematis dalam tujuan Komputasi . Algoritma dapat digunakan untuk mengolah data, melakukan perhitungan dan mengambil Keputusan. Praktik Lintas Bidang Praktik lintas bidang (interdisciplinary practice) adalah pendekatan yang menggabungkan pengetahuan dan keterampilan dari berbagai Bidang Ilmu terutama Informatika untuk memecahkan masalah kompleks guna mencapai tujuan Produksi dan Pengembangan yang berbasis Ilmu Pengetahuan Teknologi .

12. Teori Algoritma Pemrograman Algoritma pemrograman adalah fondasi dari setiap program komputer . Algoritma mendefinisikan langkah-langkah yang harus diikuti oleh komputer untuk mencapai hasil yang diinginkan , demi memecahkan masalah atau melakukan tugas tertentu dalam Pemrograman Komputer . Algoritma juga merupakan sebuah urutan instruksi yang sistematis dalam tujuan Komputasi . Algoritma dapat digunakan untuk mengolah data, melakukan perhitungan dan mengambil Keputusan. Praktik Lintas Bidang Praktik lintas bidang (interdisciplinary practice) adalah pendekatan yang menggabungkan pengetahuan dan keterampilan dari berbagai Bidang Ilmu terutama Informatika untuk memecahkan masalah kompleks guna mencapai tujuan Produksi dan Pengembangan yang berbasis Ilmu Pengetahuan Teknologi .

13. Fungsi Fungsi utama algoritma adalah untuk memecahkan masalah secara efisien dan benar . (•) Menyelesaikan Masalah : Mengubah masalah kompleks menjadi langkah-langkah logis yang bisa dijalankan komputer . (•) Meningkatkan Efisiensi : Memastikan program berjalan cepat dan hemat memori . (•) Memberikan Solusi yang Benar : Menghasilkan output yang akurat dan dapat diandalkan untuk semua input. Fungsi utama dari praktik ini adalah untuk menghasilkan solusi yang relevan dan berdampak nyata . (•) Menghasilkan Solusi Relevan : Memastikan produk teknologi benar-benar sesuai dengan kebutuhan pengguna dari berbagai latar belakang . (•) Memperkaya Desain: Mengintegrasikan pengetahuan non- teknis ( misalnya , dari bisnis atau sains ) untuk menciptakan algoritma yang lebih canggih . (•) Mengurangi Risiko : Mengidentifikasi potensi masalah lebih awal melalui kolaborasi dengan ahli dari bidang lain. Algoritma Pemrograman Praktik Lintas Bidang

14. Fungsi Fungsi utama algoritma adalah untuk memecahkan masalah secara efisien dan benar . (•) Menyelesaikan Masalah : Mengubah masalah kompleks menjadi langkah-langkah logis yang bisa dijalankan komputer . (•) Meningkatkan Efisiensi : Memastikan program berjalan cepat dan hemat memori . (•) Memberikan Solusi yang Benar : Menghasilkan output yang akurat dan dapat diandalkan untuk semua input. Fungsi utama dari praktik ini adalah untuk menghasilkan solusi yang relevan dan berdampak nyata . (•) Menghasilkan Solusi Relevan : Memastikan produk teknologi benar-benar sesuai dengan kebutuhan pengguna dari berbagai latar belakang . (•) Memperkaya Desain: Mengintegrasikan pengetahuan non- teknis ( misalnya , dari bisnis atau sains ) untuk menciptakan algoritma yang lebih canggih . (•) Mengurangi Risiko : Mengidentifikasi potensi masalah lebih awal melalui kolaborasi dengan ahli dari bidang lain. Algoritma Pemrograman Praktik Lintas Bidang

15. Perkembangan Algoritma Pemrograman Praktik Lintas Bidang Algoritma telah berevolusi dari pemecah masalah matematis sederhana menjadi sistem yang kompleks . (•) Awal: Algoritma klasik digunakan untuk tugas dasar seperti pengurutan data (sorting) dan pencarian (searching). (•) Era Digital: Algoritma canggih berkembang untuk menangani Big Data dan internet, seperti algoritma mesin pencari . (•) Era Modern: Saat ini , fokus beralih ke Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML), di mana algoritma bisa " belajar " dari data untuk membuat keputusan dan prediksi . Klaborasi dalam pengembangan perangkat lunak kini menjadi lebih terintegrasi dan sistematis . ( •) Awal: Pengembangan perangkat lunak cenderung terisolasi dengan komunikasi antar tim yang terbatas . (•) Era Agile: Munculnya metodologi Agile dan Scrum mendorong kolaborasi lebih erat antara tim teknis dan non- teknis . (•) Era Modern: Saat ini , praktik lintas bidang menjadi inti dari pengembangan produk . Tim terdiri dari berbagai ahli ( misalnya , ilmuwan data, desainer UI/UX) yang bekerja sama secara mendalam untuk menciptakan solusi yang relevan dan berdampak nyata . Perkembangan ini menunjukkan bahwa algoritma modern yang kompleks memerlukan pemahaman dari berbagai bidang ilmu untuk bisa berfungsi optimal, dan sebaliknya , praktik lintas bidang memungkinkan inovasi algoritma yang lebih relevan .

16. Perkembangan Algoritma Pemrograman Praktik Lintas Bidang Algoritma telah berevolusi dari pemecah masalah matematis sederhana menjadi sistem yang kompleks . (•) Awal: Algoritma klasik digunakan untuk tugas dasar seperti pengurutan data (sorting) dan pencarian (searching). (•) Era Digital: Algoritma canggih berkembang untuk menangani Big Data dan internet, seperti algoritma mesin pencari . (•) Era Modern: Saat ini , fokus beralih ke Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML), di mana algoritma bisa " belajar " dari data untuk membuat keputusan dan prediksi . Klaborasi dalam pengembangan perangkat lunak kini menjadi lebih terintegrasi dan sistematis . ( •) Awal: Pengembangan perangkat lunak cenderung terisolasi dengan komunikasi antar tim yang terbatas . (•) Era Agile: Munculnya metodologi Agile dan Scrum mendorong kolaborasi lebih erat antara tim teknis dan non- teknis . (•) Era Modern: Saat ini , praktik lintas bidang menjadi inti dari pengembangan produk . Tim terdiri dari berbagai ahli ( misalnya , ilmuwan data, desainer UI/UX) yang bekerja sama secara mendalam untuk menciptakan solusi yang relevan dan berdampak nyata . Perkembangan ini menunjukkan bahwa algoritma modern yang kompleks memerlukan pemahaman dari berbagai bidang ilmu untuk bisa berfungsi optimal, dan sebaliknya , praktik lintas bidang memungkinkan inovasi algoritma yang lebih relevan .

17. Permasalahan Algoritma Pemrograman Praktik Lintas Bidang Permasalahan dalam algoritma berpusat pada efisiensi , kebenaran , dan keterbacaan . (•) Kompleksitas yang Buruk : Algoritma lambat karena waktu eksekusi yang lama ( kompleksitas waktu ) atau boros memori ( kompleksitas ruang ), terutama pada data besar . (•) Kesalahan Logika (Bugs): Algoritma tidak memberikan hasil yang benar akibat kesalahan dalam logika atau langkah-langkahnya . (•) Keterbacaan Rendah : Kode sulit dipahami , menyulitkan debugging dan pemeliharaan karena penulisan yang tidak rapi atau nama variabel yang tidak jelas . Permasalahan ini muncul saat mengintegrasikan pengetahuan dari berbagai disiplin ilmu , sering kali karena perbedaan pemahaman . (•) Kesenjangan Komunikasi : Ahli dari berbagai bidang menggunakan istilah yang berbeda , menyebabkan salah tafsir dan ketidaksesuaian ekspektasi . (•) Ketidaksesuaian Model Data: Struktur data dalam program tidak cocok dengan kebutuhan atau representasi yang digunakan di bidang lain. (•) Kurangnya Pemahaman Konteks : Pemrogram hanya fokus pada aspek teknis tanpa memahami tujuan akhir atau dampak program di bidang lain, menghasilkan solusi yang kurang relevan .

18. Permasalahan Algoritma Pemrograman Praktik Lintas Bidang Permasalahan dalam algoritma berpusat pada efisiensi , kebenaran , dan keterbacaan . (•) Kompleksitas yang Buruk : Algoritma lambat karena waktu eksekusi yang lama ( kompleksitas waktu ) atau boros memori ( kompleksitas ruang ), terutama pada data besar . (•) Kesalahan Logika (Bugs): Algoritma tidak memberikan hasil yang benar akibat kesalahan dalam logika atau langkah-langkahnya . (•) Keterbacaan Rendah : Kode sulit dipahami , menyulitkan debugging dan pemeliharaan karena penulisan yang tidak rapi atau nama variabel yang tidak jelas . Permasalahan ini muncul saat mengintegrasikan pengetahuan dari berbagai disiplin ilmu , sering kali karena perbedaan pemahaman . (•) Kesenjangan Komunikasi : Ahli dari berbagai bidang menggunakan istilah yang berbeda , menyebabkan salah tafsir dan ketidaksesuaian ekspektasi . (•) Ketidaksesuaian Model Data: Struktur data dalam program tidak cocok dengan kebutuhan atau representasi yang digunakan di bidang lain. (•) Kurangnya Pemahaman Konteks : Pemrogram hanya fokus pada aspek teknis tanpa memahami tujuan akhir atau dampak program di bidang lain, menghasilkan solusi yang kurang relevan .

19. Solusi Algoritma Pemrograman dan Praktik Lintas Bidang Membuat algoritma yang lebih baik berfokus pada kompleksitas yang efisien , kebenaran logika , dan keterbacaan yang tinggi . Pilih struktur data dan algoritma yang tepat ( contohnya , pencarian biner daripada pencarian linear) untuk menghemat waktu dan memori . Lakukan pengujian menyeluruh dengan berbagai data untuk memastikan algoritma bebas kesalahan . Terakhir , tulis kode yang rapi dengan nama variabel yang jelas dan komentar yang membantu agar mudah dipahami oleh orang lain. Untuk mengatasi tantangan kerja sama lintas disiplin , tingkatkan komunikasi , harmonisasi model data, dan pemahaman konteks holistik . Bangun tim yang rutin berdiskusi dan menyepakati istilah bersama . Libatkan para ahli dari awal untuk merancang struktur data yang relevan . Jangan hanya berfokus pada kode , tapi pahami tujuan proyek secara keseluruhan dan dampak solusinya pada bidang lain.

20. Solusi Algoritma Pemrograman dan Praktik Lintas Bidang Membuat algoritma yang lebih baik berfokus pada kompleksitas yang efisien , kebenaran logika , dan keterbacaan yang tinggi . Pilih struktur data dan algoritma yang tepat ( contohnya , pencarian biner daripada pencarian linear) untuk menghemat waktu dan memori . Lakukan pengujian menyeluruh dengan berbagai data untuk memastikan algoritma bebas kesalahan . Terakhir , tulis kode yang rapi dengan nama variabel yang jelas dan komentar yang membantu agar mudah dipahami oleh orang lain. Untuk mengatasi tantangan kerja sama lintas disiplin , tingkatkan komunikasi , harmonisasi model data, dan pemahaman konteks holistik . Bangun tim yang rutin berdiskusi dan menyepakati istilah bersama . Libatkan para ahli dari awal untuk merancang struktur data yang relevan . Jangan hanya berfokus pada kode , tapi pahami tujuan proyek secara keseluruhan dan dampak solusinya pada bidang lain.

21. Kesimpulan Algoritma Pemrograman Praktik Lintas Bidang Pada intinya Algoritma pemrograman itu adalah inti dari setiap solusi digital. Dari perkembangan awal hingga era Big Data dan Machine Learning, algoritma terus berevolusi untuk memecahkan masalah yang semakin kompleks . Namun , tantangan seperti efisiensi , kebenaran , dan keterbacaan algoritma perlu terus diatasi . Solusinya terletak pada pemilihan algoritma yang tepat , pengujian yang ketat , dan penulisan kode yang bersih . Di sisi lain, praktik lintas bidang menjadi kunci untuk menciptakan solusi yang relevan dan holistik . Mengatasi hambatan seperti kesenjangan komunikasi dan ketidaksesuaian data menuntut kita untuk membangun jembatan komunikasi yang kuat , mengintegrasikan model data sejak awal , dan memiliki pemahaman holistik tentang konteks permasalahan . Karena pada dasarnya , keberhasilan kita dalam pemrograman tidak hanya ditentukan oleh seberapa canggih algoritma yang kita gunakan , tetapi juga seberapa baik kita mampu berkolaborasi dan memahami kebutuhan dari berbagai bidang ilmu .

22. Kesimpulan Algoritma Pemrograman Praktik Lintas Bidang Pada intinya Algoritma pemrograman itu adalah inti dari setiap solusi digital. Dari perkembangan awal hingga era Big Data dan Machine Learning, algoritma terus berevolusi untuk memecahkan masalah yang semakin kompleks . Namun , tantangan seperti efisiensi , kebenaran , dan keterbacaan algoritma perlu terus diatasi . Solusinya terletak pada pemilihan algoritma yang tepat , pengujian yang ketat , dan penulisan kode yang bersih . Di sisi lain, praktik lintas bidang menjadi kunci untuk menciptakan solusi yang relevan dan holistik . Mengatasi hambatan seperti kesenjangan komunikasi dan ketidaksesuaian data menuntut kita untuk membangun jembatan komunikasi yang kuat , mengintegrasikan model data sejak awal , dan memiliki pemahaman holistik tentang konteks permasalahan . Karena pada dasarnya , keberhasilan kita dalam pemrograman tidak hanya ditentukan oleh seberapa canggih algoritma yang kita gunakan , tetapi juga seberapa baik kita mampu berkolaborasi dan memahami kebutuhan dari berbagai bidang ilmu .

23. THANK YOU 8 Aug 2025 X TJKT 2 Algoritma Pemrograman dan Praktik Lintas Bidang Presented by : X TJKT 2 Algoritma Pemrograman dan Praktik Lintas Bidang

24. THANK YOU 8 Aug 2025 X TJKT 2 Algoritma Pemrograman dan Praktik Lintas Bidang Presented by : X TJKT 2 Algoritma Pemrograman dan Praktik Lintas Bidang