Mengenal Apa Pengertian Struktur Data dan Jenis-Jenisnya

Struktur data adalah kunci rahasia di balik cepatnya komputer memproses data. Ibarat lemari pakaian, kalau semuanya ditata rapi, cari barang jadi lebih gampang, kan? Nah, begitu juga cara kerja struktur data!

Di artikel ini, MinDi bakal ajak Warga Bimbingan kenalan sama pengertian, jenis, fungsi, dan contoh struktur data. 

Tenang aja, bahasannya santai tapi tetap bikin kamu jadi makin paham. Yuk, kita mulai perjalanan seru ini! 

Pengertian Struktur Data

Struktur data adalah cara menyimpan dan mengatur data di dalam komputer agar mudah diakses dan dikelola. 

Bayangkan struktur data seperti rak buku yang membantu kamu menyusun buku berdasarkan kategori, jadi gampang dicari pas butuh. 

Dalam pemrograman, struktur data bikin proses pencarian, penyimpanan, dan pengolahan data jadi lebih cepat dan efisien. 

Intinya, struktur data adalah fondasi penting biar program bisa bekerja dengan lebih rapi dan optimal! 

Baca juga : Rumus Kuartil Data Tunggal: Pengertian dan Contoh Soal

Jenis Struktur Data

Sumber: Canva

Struktur data adalah kunci penting dalam pengelolaan data, Warga Bimbingan. Ada beberapa jenis struktur data yang wajib kalian kenal biar bisa ngatur data se-efisien mungkin. Yuk, MinDi jelasin satu-satu!

1. Struktur Data Linear

Struktur data linear adalah jenis struktur data di mana elemen-elemennya disusun secara berurutan atau linier. 

Setiap elemen terhubung dengan elemen sebelum dan sesudahnya, sehingga memungkinkan navigasi data yang terstruktur. Struktur data linear dibagi menjadi dua jenis:

Struktur Data Statis:

Struktur data statis memiliki ukuran memori yang tetap sejak awal dibuat. Ini artinya, jumlah elemen yang bisa disimpan sudah ditentukan sebelumnya dan tidak dapat diubah. Contoh struktur data statis adalah Array.

Struktur Data Dinamis:

Dalam struktur data dinamis, ukuran data dapat berubah selama runtime sesuai kebutuhan. Hal ini membuatnya lebih fleksibel dan efisien dalam penggunaan memori. Contoh struktur data dinamis meliputi Queue, Stack, dan Linked List.

2. Struktur Data Non-Linear

Struktur data non-linear adalah jenis struktur data di mana elemen-elemennya tidak disusun secara berurutan. 

Dalam jenis ini, data terorganisir secara hierarkis atau dalam hubungan kompleks, sehingga tidak memungkinkan akses elemen dalam satu proses berurutan. Contoh utama struktur data non-linear adalah:

Tree:

Tree merepresentasikan data dalam bentuk hierarki, seperti akar (root) dan cabang-cabangnya. Contohnya adalah pohon keluarga atau struktur direktori komputer.

Graph:

Graph merepresentasikan hubungan antar elemen dalam bentuk node dan edge. Ini digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti jaringan transportasi atau koneksi sosial.

Baca juga : Perbedaan Analisis Regresi dan Korelasi Secara Lengkap

Contoh Struktur Data

Sumber: Canva

Berikut adalah beberapa contoh struktur data yang akan dibahas, karena struktur data adalah elemen penting dalam pemrograman mulai dari Array, Linked List, Stack, hingga Graph.

1. Array

Array adalah struktur data sederhana yang menyimpan elemen dalam urutan tertentu menggunakan indeks. Misalnya, bayangkan deretan loker, di mana tiap loker punya nomor yang bikin isinya gampang dicari. 

Elemen-elemen di dalam array memiliki ukuran tetap, sehingga mudah diakses langsung melalui indeksnya. Struktur ini sering digunakan untuk menyimpan data seperti daftar angka atau nama. Namun, kelemahannya adalah ukuran array tidak bisa diubah setelah dibuat.

2. Grafik

Grafik merepresentasikan hubungan antar elemen dengan node (titik) dan edge (garis). Contoh penggunaannya adalah jaringan jalan yang menghubungkan kota-kota atau koneksi media sosial. 

Grafik bisa berbentuk directed (berarah) atau undirected (tidak berarah), tergantung relasi antar nodenya. Struktur ini sangat fleksibel untuk model relasi kompleks, seperti rute perjalanan atau jaringan listrik. Namun, grafik memerlukan banyak memori jika memiliki banyak node dan edge.

3. Tree

Tree adalah struktur data hierarkis di mana setiap elemen (node) memiliki "anak-anak" kecuali elemen akar (root). Contohnya seperti pohon keluarga atau struktur folder di komputer. 

Tree sering digunakan dalam pengolahan data seperti algoritma pencarian (binary search tree) atau pengelompokan data. Keunggulan tree adalah efisiensi dalam proses pencarian atau penyisipan data. Tetapi, jika tidak seimbang, tree dapat menjadi kurang optimal.

4. Stack

Stack adalah tumpukan elemen dengan prinsip Last In, First Out (LIFO)—yang terakhir masuk adalah yang pertama keluar. Misalnya, tumpukan piring di dapur; piring paling atas diambil duluan. 

Stack banyak digunakan dalam undo-redo, navigasi browser, dan pemrosesan rekursi. Struktur ini sederhana namun sangat berguna dalam banyak kasus. Kelemahannya, stack hanya bisa diakses dari ujungnya (top).

5. Linked List

Linked list adalah kumpulan elemen (node) yang terhubung dalam bentuk rantai, di mana setiap node menyimpan data dan alamat node berikutnya. Bayangkan kereta dengan banyak gerbong yang saling terhubung. 

Linked list cocok untuk data yang sering dimodifikasi, seperti menambah atau menghapus elemen. Namun, tidak seperti array, linked list tidak memiliki akses langsung ke elemen tertentu, sehingga proses pencarian bisa lebih lambat.

6. Hash Table

Hash table menyimpan data dalam bentuk pasangan key-value, seperti kamus yang punya kata (key) dan arti (value). Data diorganisasi menggunakan fungsi hash, yang mengubah key menjadi lokasi penyimpanan. 

Hash table sangat efisien untuk pencarian data dalam jumlah besar. Namun, jika fungsi hash tidak dirancang dengan baik, dapat menyebabkan tabrakan data (collision), yang membuat performanya menurun.

Baca juga : Analisis Regresi Logistik: Arti, Jenis, dan Panduan SPSS

Fungsi Struktur Data

Sumber: Canva

Struktur data adalah elemen penting yang membantu kita menyimpan, mengatur, dan memproses data secara efisien. 

Berikut adalah lima fungsi utama dari struktur data yang wajib Warga Bimbingan pahami:

1. Meningkatkan Efisiensi Penyimpanan Data

Struktur data memungkinkan data disimpan dengan cara yang terorganisir, sehingga penggunaan memori lebih optimal. 

Contohnya, array memungkinkan penyimpanan elemen dalam ukuran tetap dan efisien. Dengan cara ini, data besar dapat diakses dan dimanipulasi tanpa pemborosan memori.

2. Mempercepat Proses Pencarian Data

Dengan struktur data seperti hash table atau tree, proses pencarian data menjadi jauh lebih cepat. 

Misalnya, pencarian elemen di binary search tree hanya membutuhkan waktu logaritmik, bahkan untuk dataset besar. Ini sangat membantu saat bekerja dengan data yang perlu diakses secara real-time.

3. Mendukung Operasi Data yang Kompleks

Struktur data membantu mempermudah operasi seperti penyisipan, penghapusan, atau pengurutan data. 

Linked list, misalnya, memungkinkan penambahan elemen tanpa perlu memindahkan data lainnya. Ini sangat berguna dalam pengelolaan data dinamis yang terus berubah.

4. Merepresentasikan Hubungan Antar Data

Beberapa data memiliki hubungan yang kompleks, seperti jaringan sosial atau peta rute perjalanan. 

Dengan struktur data seperti grafik, hubungan antar elemen dapat direpresentasikan dengan jelas dan dikelola dengan baik. Ini penting untuk menyelesaikan masalah seperti pencarian jalur terpendek atau analisis koneksi.

5. Meningkatkan Kinerja Aplikasi

Dengan struktur data yang tepat, aplikasi dapat berjalan lebih cepat dan efisien. 

Misalnya, menggunakan stack dalam algoritma rekursi membantu pengelolaan memori dengan baik. Hasilnya, aplikasi menjadi lebih responsif dan mampu menangani data yang lebih besar.

Baca juga : Contoh Data Regresi: Pengertian, Jenis, dan Penjelasan

Struktur Data Adalah Kunci Utama Menuju Karier di Data Science!

Struktur data adalah fondasi penting dalam pengelolaan data. Setelah memahami jenis, fungsi, dan contohnya, saatnya mendalami keterampilan ini untuk menjadi praktisi data profesional.

Yuk, ikuti Bootcamp Data Science di dibimbing.id! Di sini, kamu akan belajar memahami dan menerapkan struktur data, algoritma, serta teknik analisis data yang penting dalam pengolahan data nyata.

Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum praktis yang mencakup Python, SQL, dan tools data analysis terkini. Kamu juga akan mengerjakan proyek nyata yang bisa memperkaya portofolio dan mempercepat langkahmu menuju karier di dunia data science.

Dengan lebih dari 700+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni hingga 90%, peluangmu menjadi seorang Data Scientist profesional semakin terbuka lebar!

Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi di sini dan Daftar sekarang di dibimbing.id untuk memulai perjalananmu menjadi Data Scientist unggulan!  #BimbingSampeJadi

Referensi 

1. Data Structures Tutorial [Buka]