Struktur Data Tree: Pengertian, Jenis, Operasi, dan Contoh
Irhan Hisyam Dwi Nugroho
•
18 December 2024
•
108
Struktur data tree itu kunci rahasia biar teknologi berjalan mulus, Warga Bimbingan! Tanpa tree, pencarian data bisa berasa nyari jarum di jerami—ribet dan bikin pusing.
Dari Binary Tree sampai Trie, struktur ini bikin pencarian cepat dan pengolahan data efisien. Mau jago data science? Paham konsep ini dulu, dong!
Yuk, kenalan sama si pohon ajaib ini. Dijamin, skill ngoding dan algoritma kamu bakal naik level!
Pengertian Struktur Data Tree
Struktur data tree adalah cara menyimpan dan mengorganisasi data dalam bentuk hierarki, mirip seperti cabang-cabang pohon.
Dimulai dari satu titik utama yang disebut root, data bercabang ke berbagai node lainnya yang bisa menjadi parent (induk) atau child (anak), tergantung posisinya.
Struktur ini sangat fleksibel dan sering digunakan untuk mempermudah proses pencarian, pengurutan, hingga pengelolaan data secara efisien.
Contohnya bisa kita temui dalam sistem file komputer, pencarian teks seperti fitur auto-suggest, atau bahkan algoritma kompresi data.
Komponen dalam Struktur Data Tree
Struktur data tree terdiri dari beberapa komponen utama yang saling terhubung untuk membentuk hierarki data. Berikut adalah penjelasan ringkas dari masing-masing komponen.
- Root Node: Node utama yang menjadi titik awal dari seluruh struktur tree. Root tidak memiliki parent.
- Parent Node: Node yang memiliki satu atau lebih child (anak) node.
- Child Node: Node yang memiliki parent dan dapat memiliki child lagi atau menjadi leaf node.
- Leaf Node: Node yang tidak memiliki child, berada di ujung tree.
- Edge: Hubungan atau garis penghubung antara dua node, yaitu antara parent dan child.
- Subtree: Bagian dari tree yang terdiri dari node tertentu beserta seluruh child-nya.
- Level: Posisi node dalam tree, dihitung dari root (level 0).
Baca juga : 7 Cara Belajar Data Analyst untuk Pemula dari Dasar
Jenis-Jenis Tree
Sumber: Canva
Ada berbagai jenis tree yang digunakan dalam struktur data, masing-masing punya fungsi dan keunggulan tersendiri. Berikut adalah beberapa jenis tree yang paling umum dan penting untuk dipahami:
1. Binary Tree
Binary Tree adalah tree di mana setiap node hanya dapat memiliki maksimal dua child, yaitu left child dan right child. Jenis tree ini sering digunakan untuk mempermudah pengolahan data yang terstruktur.
Binary Tree menjadi dasar untuk berbagai variasi tree lainnya, seperti Binary Search Tree dan AVL Tree.
2. Binary Search Tree (BST)
BST adalah varian dari Binary Tree di mana data diatur sedemikian rupa sehingga child di kiri lebih kecil dari parent, dan child di kanan lebih besar.
Struktur ini memudahkan proses pencarian, penyisipan, dan penghapusan data dengan efisiensi yang tinggi. BST sering digunakan dalam aplikasi seperti database dan struktur indeks.
3. AVL Tree
AVL Tree adalah Binary Search Tree yang selalu seimbang, sehingga perbedaan tinggi antara subtree kiri dan kanan tidak lebih dari satu.
Hal ini memastikan operasi seperti pencarian dan penyisipan dilakukan dalam waktu yang optimal. AVL Tree sering digunakan ketika efisiensi waktu menjadi prioritas utama.
4. Heap Tree
Heap adalah tree yang memenuhi properti heap, yaitu nilai parent lebih besar (Max-Heap) atau lebih kecil (Min-Heap) dibandingkan nilai child-nya.
Struktur ini sering digunakan dalam implementasi algoritma seperti heap sort dan priority queue. Heap memastikan pengambilan elemen terbesar atau terkecil selalu efisien.
5. Trie
Trie adalah tree yang dirancang untuk menyimpan string dengan cara hierarki, di mana setiap node mewakili karakter.
Trie sangat efisien untuk aplikasi pencarian teks seperti auto-suggest atau kamus digital. Dengan Trie, waktu pencarian string lebih cepat dibandingkan struktur data lainnya.
6. N-ary Tree
Dalam N-ary Tree, setiap node dapat memiliki maksimal N child. Tree ini sering digunakan dalam aplikasi yang membutuhkan representasi hierarki yang lebih kompleks, seperti struktur file sistem. N-ary Tree adalah solusi ideal untuk data dengan jumlah cabang yang tidak terbatas.
Operasi Dasar Pada Struktur Data Tree
Sumber: Canva
Agar dapat bekerja dengan struktur data tree, kita perlu memahami operasi dasar yang biasa dilakukan untuk mengelola dan memproses data. Berikut adalah operasi-operasi tersebut:
- Traversal: Proses mengunjungi setiap node dalam tree. Jenisnya meliputi preorder, inorder, postorder, dan level-order traversal.
- Insertion: Menambahkan node baru ke dalam tree sesuai aturan dan struktur tree yang digunakan.
- Deletion: Menghapus node dari tree sambil tetap menjaga struktur dan aturan tree agar tetap valid.
- Searching: Mencari node dengan nilai tertentu dalam tree, seringkali lebih efisien pada struktur seperti Binary Search Tree (BST).
- Finding Height: Menghitung tinggi tree, yaitu panjang jalur terpanjang dari root ke leaf node.
- Finding Depth: Menentukan kedalaman suatu node, yaitu jarak dari root node ke node tersebut dalam tree.
Baca juga : 8 Siklus Pengolahan Data, Tipe, dan Contohnya, Lengkap!
Kelebihan dan Kekurangan Struktur Data Tree
Sumber: Canva
Seperti pepatah "tak ada gading yang tak retak," struktur data tree pun punya kelebihan dan kekurangan. Yuk, simak di bawah ini biar makin paham!
Kelebihan Struktur Data Tree
1. Efisiensi Pencarian
Struktur data tree, khususnya Binary Search Tree (BST), memungkinkan pencarian data dilakukan dengan cepat dan efisien. Prosesnya mengikuti hierarki, jadi tidak perlu mengecek semua data satu per satu. Ini membuat tree unggul dalam mencari, menyisipkan, atau menghapus data.
2. Struktur Data yang Fleksibel
Tree dapat digunakan untuk berbagai skenario, seperti hierarki organisasi, sistem file, dan algoritma pencarian. Tree mudah diadaptasi untuk menyimpan data dalam jumlah besar dengan berbagai variasi bentuk.
3. Optimal untuk Representasi Hierarki
Dengan sifatnya yang berbentuk cabang, tree sangat cocok untuk merepresentasikan hubungan antar data yang bersifat hierarkis. Contohnya adalah struktur folder dalam sistem file atau representasi silsilah keluarga.
Kekurangan Struktur Data Tree
1. Kompleksitas Implementasi
Meskipun efisien, implementasi tree bisa menjadi rumit. Operasi seperti penghapusan node atau menjaga keseimbangan tree membutuhkan logika tambahan yang tidak sederhana.
2. Konsumsi Memori yang Lebih Besar
Setiap node dalam tree membutuhkan pointer tambahan untuk menyimpan referensi ke child-nya. Hal ini membuat tree mengonsumsi lebih banyak memori dibandingkan struktur data sederhana seperti array atau linked list.
3. Kinerja Menurun Jika Tidak Seimbang
Jika tree tidak seimbang (misalnya skewed tree), kinerjanya bisa menurun drastis. Operasi pencarian atau penyisipan data bisa memakan waktu lebih lama, hampir setara dengan pencarian linier.
Baca juga : 5 Contoh Pekerjaan Data Analyst beserta Jenis dan Gaji
Contoh Implementasi Struktur Data Tree
Sumber: Canva
Biar lebih paham, yuk lihat implementasi sederhana struktur data tree dengan Python. Gampang kok, Warga Bimbingan!
python # Definisi Node Tree class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None # Fungsi menambahkan node ke tree def insert(root, value): if root is None: return Node(value) if value < root.value: root.left = insert(root.left, value) else: root.right = insert(root.right, value) return root # Traversal Inorder (urut) def inorder_traversal(root): if root: inorder_traversal(root.left) print(root.value, end=" ") inorder_traversal(root.right) # Contoh penggunaan root = None for value in [10, 5, 15, 2, 7, 12, 20]: root = insert(root, value) print("Inorder Traversal:") inorder_traversal(root) |
Penjelasan Singkat:
1. Node menyimpan nilai dan dua child (kiri & kanan).
2. Insert menambahkan nilai ke posisi yang tepat sesuai aturan Binary Search Tree.
3. Inorder Traversal mencetak node secara berurutan dari kecil ke besar.
Output:
Inorder Traversal: 2 5 7 10 12 15 20 |
Kode ini simpel dan membantu memahami bagaimana tree menyimpan dan menelusuri data secara efisien.
Baca juga : 10 Tugas Data Analyst untuk Sukses dalam Dunia Kerja
Pelajari Struktur Data Tree untuk Tingkatkan Skill Data Science-mu!
Setelah memahami pengertian, jenis-jenis, operasi dasar, dan contoh implementasi struktur data tree, kini saatnya memanfaatkan pengetahuan ini untuk menguasai Data Science lebih dalam!
Yuk, ikuti Bootcamp Data Science di dibimbing.id! Di sini, kamu akan belajar berbagai struktur data seperti Tree, teknik algoritma, analisis data, serta implementasinya dalam bahasa pemrograman Python.
Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum praktis dan studi kasus nyata yang membantu kamu memahami bagaimana struktur data tree digunakan dalam analisis data, machine learning, dan pengembangan solusi berbasis data.
Dengan lebih dari 700+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 90%, peluangmu untuk berkarier sebagai Data Scientist atau Data Analyst semakin terbuka lebar!
Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi di sini dan daftar sekarang di dibimbing.id untuk memulai perjalananmu menjadi seorang Data Scientist profesional. #BimbingSampeJadi!
Referensi
- Introduction to Tree Data Structure [Buka]
Tags
Irhan Hisyam Dwi Nugroho
Irhan Hisyam Dwi Nugroho is an SEO Specialist and Content Writer with 4 years of experience in optimizing websites and writing relevant content for various brands and industries. Currently, I also work as a Content Writer at Dibimbing.id and actively share content about technology, SEO, and digital marketing through various platforms.
