Cara Menyusun Algoritma

Pernahkah merasa bingung harus memulai dari mana saat ingin membuat program? Jawabannya ada pada algoritma. Memahami cara menyusun algoritma adalah fondasi utama yang membedakan programmer yang sekadar menulis kode dengan programmer yang mampu membangun solusi. Algoritma merupakan jantung dari setiap program, dan kabar baiknya, menyusunnya tidak perlu rumit. Justru, algoritma terbaik adalah yang sederhana, efisien, dan mudah dipahami.

Mengapa Algoritma Harus Disusun dengan Baik?

Kamu mungkin bertanya, “Mengapa saya harus repot-repot menyusun algoritma? Bukankah lebih cepat langsung menulis kode?” Jawabannya singkat: karena waktu dan kualitas. Tanpa perencanaan yang matang melalui algoritma, kamu bagaikan membangun rumah tanpa cetak biru. Hasilnya bisa saja berdiri, tapi kemungkinan besar akan banyak kesalahan, struktur tidak efisien, dan sulit untuk diperbaiki di kemudian hari.

Algoritma yang tersusun rapi memberikanmu beberapa keuntungan penting:

• Algoritma yang baik meminimalkan penggunaan sumber daya komputer seperti memori dan waktu pemrosesan. Program akan berjalan lebih cepat dan ringan.
• Ketika terjadi error, akan jauh lebih mudah mencari celah pada alur logika yang terstruktur daripada menggeledah ratusan baris kode yang berantakan.
• Algoritma (terutama dalam bentuk pseudocode atau flowchart) menjadi bahasa universal yang bisa dipahami oleh programmer lain, bahkan yang tidak menggunakan bahasa pemrograman yang sama denganmu.
• Algoritma yang kamu tulis berfungsi sebagai dokumentasi tentang bagaimana suatu fitur bekerja. Enam bulan lagi ketika melihat kode tersebut, algoritmamu akan membantu mengingatkan logika di baliknya.

Cara Menyusun Algoritma

Berikut adalah langkah demi langkah yang terstruktur tentang cara menyusun algoritma yang bisa langsung dipraktikkan.

1. Identifikasi dan Pahami Masalah

Langkah pertama dan terpenting adalah memahami masalah yang ingin kamu selesaikan. Jangan terburu-buru membayangkan kode atau struktur data. Duduklah sejenak dan ajukan pertanyaan-pertanyaan kritis ini pada dirimu sendiri:

• Apa tujuan akhir dari program ini? (Output)
• Data atau informasi apa yang saya miliki untuk memulai? (Input)
• Apa saja batasan atau kendala yang ada? (Misalnya, program harus memproses 1000 data dalam waktu kurang dari 1 detik)

Sebagai contoh, kamu ingin membuat fitur login. Pahami dulu tujuannya: memverifikasi identitas pengguna. Inputnya: username dan password yang dimasukkan pengguna, serta data username dan password yang tersimpan di database. Outputnya: akses diberikan jika cocok, dan ditolak jika tidak. Batasan: password harus diverifikasi dengan aman, misalnya menggunakan hashing, bukan teks biasa. Memahami esensi masalah ini akan memandumu ke solusi yang tepat.

2. Visualisasikan Alur dengan Flowchart

Setelah paham masalahnya, langkah selanjutnya adalah memvisualisasikan alur pemecahan masalah. Flowchart atau diagram alir adalah alat sempurna untuk ini. Dengan flowchart, kamu bisa melihat gambaran besar proses secara visual, lengkap dengan titik-titik keputusan dan arah aliran data.

Kamu tidak perlu membuat flowchart yang sempurna dengan simbol-simbol rumit. Cukup gunakan kotak untuk proses, belah ketupat untuk keputusan (ya/tidak), dan panah untuk menunjukkan urutan. Visualisasi ini membantu “melihat” logika sebelum terjebak dalam detail teknis. Untuk contoh fitur login tadi, flowchart sederhananya akan seperti ini:

1. Mulai (Lingkaran)
2. Input Username dan Password (Jajar Genjang / Kotak)
3. Cek ke Database: Apakah username dan password cocok? (Belah Ketupat)
   • Jika Ya: Arahkan panah ke proses Tampilkan “Login Berhasil” (Kotak)
   • Jika Tidak: Arahkan panah ke proses Tampilkan “Login Gagal” (Kotak)
4. Selesai (Lingkaran)

Dengan gambar sederhana ini, alur logika sudah sangat jelas dan mudah dikomunikasikan.

3. Tulis dalam Bentuk Pseudocode

Pseudocode adalah jembatan antara bahasa manusia dan bahasa pemrograman. Ia adalah deskripsi informal dan berlevel tinggi tentang algoritma yang menggunakan struktur bahasa pemrograman (seperti if, else, while) tetapi dicampur dengan bahasa sehari-hari.

Keuntungan pseudocode adalah kamu bisa fokus sepenuhnya pada logika tanpa pusing dengan sintaksis bahasa pemrograman tertentu (apakah pakai titik koma, kurung kurawal, atau indentasi). Ini adalah tahap di mana kamu “menulis” algoritma dalam bentuk yang paling mudah dibaca oleh manusia.

Mari kita tulis pseudocode untuk contoh login kita:

MULAI
INPUT username_dari_user
INPUT password_dari_user

// Asumsikan kita punya fungsi untuk mengambil data user dari database
data_user = AMBIL_DATA_DARI_DATABASE(username_dari_user)

JIKA data_user ADA MAKA
password_dari_database = data_user.password

  // Verifikasi password (misalnya dengan hashing)
  JIKA password_dari_user (setelah di-hash) SAMA DENGAN password_dari_database MAKA
      TAMPILKAN "Login berhasil"
      BERIKAN akses ke sistem
  JIKA TIDAK
      TAMPILKAN "Password salah"
  AKHIR JIKA

JIKA TIDAK
TAMPILKAN “Username tidak ditemukan”
AKHIR JIKA
SELESAI

Lihat betapa jelasnya? Kamu bisa melihat semua kemungkinan skenario dan bagaimana program seharusnya merespons. Pseudocode ini bisa dengan mudah diterjemahkan ke bahasa pemrograman apa pun, entah itu Python, JavaScript, PHP, atau Java.

4. Uji Coba dengan Studi Kasus Sederhana

Sebelum mulai menulis kode yang sebenarnya, luangkan waktu untuk menguji algoritma pseudocode-mu secara manual. Gunakan beberapa skenario sederhana untuk melihat apakah alur logikanya sudah benar.

• Skenario 1 (Login Sukses): Kamu memasukkan username yang terdaftar dan password yang benar. Ikuti langkah-langkah di pseudocode. Seharusnya kamu berakhir di blok “TAMPILKAN ‘Login berhasil'”.
• Skenario 2 (Salah Password): Username benar, password salah. Algoritma seharusnya masuk ke blok “TAMPILKAN ‘Password salah'”.
• Skenario 3 (Username Tidak Ditemukan): Kamu memasukkan username yang tidak ada di database. Algoritma akan langsung masuk ke blok “TAMPILKAN ‘Username tidak ditemukan'”.

Proses uji coba ini sangat efektif untuk menangkap kesalahan logika sejak dini, jauh sebelum kesalahan itu berubah menjadi bug dalam kode yang akan jauh lebih sulit dilacak.

Strategi Menyederhanakan Algoritma yang Kompleks

Terkadang, kamu akan berhadapan dengan masalah yang sangat besar dan kompleks. Rasanya mustahil untuk membuat satu algoritma yang langsung menyelesaikan semuanya. Di sinilah dua strategi ampuh berperan: pemecahan masalah (problem decomposition) dan abstraksi.

1. Gunakan Dekomposisi atau Pemecahan Masalah

Pemecahan masalah adalah teknik memecah masalah besar menjadi beberapa sub-masalah yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. Setiap sub-masalah ini nantinya akan kamu selesaikan satu per satu.

Bayangkan kamu ingin membuat aplikasi kasir untuk sebuah toko. Alih-alih mencoba menyusun satu algoritma raksasa, kamu bisa memecahnya menjadi bagian-bagian kecil, seperti:

• Sub-program untuk menambah barang ke daftar belanja.
• Sub-program untuk menghitung total harga sementara.
• Sub-program untuk menghitung diskon berdasarkan aturan tertentu.
• Sub-program untuk memproses pembayaran.
• Sub-program untuk mencetak struk.

Setelah kamu memiliki algoritma untuk setiap sub-masalah, kamu bisa “menyatukannya” untuk membentuk aplikasi kasir yang utuh. Setiap sub-program bisa kamu tulis sebagai fungsi atau prosedur terpisah dalam kode.

2. Terapkan Abstraksi

Abstraksi adalah konsep menyembunyikan kompleksitas yang tidak perlu dan hanya menampilkan informasi esensial. Dalam konteks algoritma, ketika kamu memecah masalah, kamu bisa memperlakukan setiap sub-masalah sebagai “kotak hitam”. Kamu tidak perlu memikirkan detail bagaimana sub-masalah itu diselesaikan saat itu juga.

Misalnya, saat menyusun algoritma utama aplikasi kasir, kamu cukup menulis langkah “Hitung total harga”. Kamu tidak perlu memikirkan bagaimana cara menghitungnya (apakah dengan loop, menjumlahkan array, dll.) pada tahap ini. Kamu cukup tahu bahwa nanti akan ada sub-algoritma yang mengurus bagian itu. Ini membuat algoritma utamamu tetap sederhana dan fokus pada alur bisnis secara keseluruhan. Detail kompleksnya akan kamu kerjakan nanti saat menyusun sub-algoritma untuk proses “Hitung total harga” tersebut.

Istilah-Istilah yang Perlu Kamu Ketahui

Saat kamu mulai mendalami cara menyusun algoritma, kamu akan sering menjumpai istilah-istilah ini. Memahaminya akan memperkaya wawasanmu.

• Flowchart: Diagram alir yang merepresentasikan langkah-langkah algoritma.
• Pseudocode: Deskripsi algoritma dengan struktur mirip kode tetapi menggunakan bahasa sehari-hari.
• Struktur Data: Cara data diorganisir, disimpan, dan dikelola dalam memori komputer. Contohnya array, list, stack, queue, tree, dan graph. Memilih struktur data yang tepat adalah kunci algoritma yang efisien.
• Kompleksitas Algoritma: Ukuran seberapa banyak sumber daya (waktu dan memori) yang dibutuhkan algoritma seiring dengan bertambahnya jumlah input. Biasanya dinotasikan dengan notasi Big O (misalnya O(n), O(log n)). Ini membantu membandingkan efisiensi antar algoritma.
• Percabangan (Branching): Struktur kontrol yang memungkinkan program memilih jalur eksekusi berdasarkan kondisi tertentu. Di kode, ini diimplementasikan dengan if, else if, else, dan switch.
• Perulangan (Looping): Struktur kontrol yang memungkinkan blok kode dijalankan berulang kali selama kondisi tertentu terpenuhi. Contohnya for, while, dan do-while.
• Rekursi: Teknik di mana sebuah fungsi memanggil dirinya sendiri. Berguna untuk menyelesaikan masalah yang dapat didefinisikan dalam sub-masalah yang lebih kecil dan serupa (seperti algoritma pencarian pada struktur data tree).
• Algoritma Pencarian (Searching Algorithm): Metode untuk menemukan elemen tertentu dalam kumpulan data, seperti Linear Search dan Binary Search.
• Algoritma Pengurutan (Sorting Algorithm): Metode untuk mengatur data dalam urutan tertentu, seperti Bubble Sort, Merge Sort, dan Quick Sort.
• Divide and Conquer: Paradigma algoritma yang memecah masalah menjadi sub-masalah yang lebih kecil, menyelesaikannya secara independen, lalu menggabungkan solusinya. Merge Sort adalah contoh klasiknya.
• Greedy Algorithm: Algoritma yang mengambil keputusan terbaik pada setiap langkah dengan harapan akan menemukan solusi optimal secara keseluruhan.
• Dynamic Programming: Teknik untuk menyelesaikan masalah kompleks dengan memecahnya menjadi sub-masalah yang lebih sederhana, menyimpan hasilnya, dan menggunakan kembali hasil tersebut untuk menghindari perhitungan berulang.

Mulai Praktik dan Kembangkan Kemampuan

Kamu sudah mendapatkan bekal yang cukup tentang cara menyusun algoritma. Sekarang, saatnya untuk mempraktikkannya. Jangan hanya membaca, buka editor teks atau ambil pulpen dan kertas. Mulailah dengan masalah-masalah sederhana di sekitarmu.

Coba buat algoritma untuk “memilih baju yang cocok dipakai hari ini” berdasarkan cuaca dan jadwal kegiatanmu. Atau buat algoritma untuk “mencari buku favorit di rak buku” milikmu. Latihan sederhana ini akan melatih cara berpikir komputasionalmu, kemampuan untuk merumuskan masalah dan solusinya dalam bentuk langkah-langkah logis yang bisa dijalankan oleh komputer.

Ingat, kemampuan menyusun algoritma ibarat otot. Semakin sering kamu melatihnya, dia akan semakin kuat dan terampil. Jangan takut salah. Justru dari kesalahan dalam logikalah kamu akan belajar dan menemukan cara yang lebih baik.

Jangan ragu untuk membagikan artikel ini ke teman-teman sesama pejuang kode. Mari kita bangun komunitas programmer Indonesia yang tidak hanya jago menulis sintaks, tetapi juga kuat dalam logika dan fondasi keilmuan.

Berikut ini video Ananda Attila Dzaky Pasla saat membuat Game Roblok:

Baca juga:

• Sistem Komputer: Pengertian, Komponen, Fungsi, dan Cara Kerja
• Apa Itu Software Engineer? Peran dan Keterampilan Teknisnya
• Tujuan dan Contoh Keamanan Informasi Sehari-hari
• Agile Adalah: Prinsip, Manfaat, dan Penerapannya
• Apa Itu Cyber Espionage? Tahapan, Target, dan Contoh Kasus
• Apa 10 Dampak AI dalam Pendidikan?

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

1. Apakah saya harus bisa matematika untuk bisa menyusun algoritma?

Tidak selalu. Logika memang penting dalam algoritma, tapi logika ini tidak selalu berarti matematika tingkat tinggi. Untuk sebagian besar masalah pemrograman sehari-hari, logika dasar seperti if-then-else dan perbandingan sudah cukup. Namun, untuk bidang-bidang spesifik seperti machine learning atau graphics programming, pemahaman matematika yang lebih dalam akan sangat membantu.

2. Lebih baik mana, menyusun algoritma dengan flowchart atau pseudocode?

Tidak ada yang “lebih baik” secara mutlak. Keduanya saling melengkapi. Flowchart sangat baik untuk memvisualisasikan alur keseluruhan, terutama jika algoritmanya memiliki banyak percabangan. Pseudocode lebih unggul untuk mendeskripsikan logika secara terperinci dan lebih mudah ditransisikan ke kode aktual. Kamu bisa menggunakan flowchart untuk tahap awal perancangan, lalu menuliskan detailnya dalam pseudocode.

3. Apa perbedaan utama antara algoritma dan program?

Algoritma adalah rancangan atau cetak biru logis untuk menyelesaikan masalah, ditulis dalam bahasa manusia atau pseudocode. Program adalah implementasi nyata dari algoritma tersebut menggunakan bahasa pemrograman tertentu (Python, Java, C++, dll.) sehingga bisa dieksekusi oleh komputer. Algoritma adalah “apa yang harus dilakukan”, sementara program adalah “bagaimana melakukannya” dengan bahasa mesin.

4. Bagaimana cara memilih algoritma yang paling efisien untuk masalah saya?

Pilihannya bergantung pada beberapa faktor, terutama ukuran data dan batasan sistem. Kamu perlu mempelajari konsep kompleksitas algoritma (Big O). Dengan notasi ini, kamu bisa membandingkan pertumbuhan waktu eksekusi antar algoritma. Misalnya, untuk data yang sudah terurut, Binary Search (O(log n)) jauh lebih cepat daripada Linear Search (O(n)). Pelajari dan pahami karakteristik berbagai algoritma standar untuk pencarian, pengurutan, dan lainnya.

5. Apakah ada sumber belajar untuk meningkatkan skill menyusun algoritma?

Tentu ada! Kamu bisa memanfaatkan platform daring seperti Khan Academy untuk dasar-dasar algoritma, Coursera atau edX untuk kursus dari universitas top (misalnya kursus “Algorithms” dari Stanford atau Princeton), dan situs seperti LeetCode, HackerRank, atau Codewars untuk berlatih memecahkan berbagai soal algoritma dengan tingkat kesulitan yang bervariasi. Buku klasik seperti “Introduction to Algorithms” (CLRS) juga bisa menjadi referensi mendalam.

Referensi

1. https://csirt.teknokrat.ac.id/cara-bikin-algoritma-simpel-tapi-powerful/
2. https://csirt.teknokrat.ac.id/teknik-sederhana-membuat-algoritma-lebih-mudah-dipahami/