7 Jenis Struktur Data: Panduan Lengkap untuk Pemula

Jenis struktur data seperti Array, Stack, dan Graph adalah fondasi utama di dunia pemrograman. Tanpa memahami ini, ngoding bakal jadi ribet dan nggak efisien—kayak nyimpan barang di lemari tanpa rak, berantakan banget!

MinDi tahu, belajar struktur data itu kadang bikin mules. Tapi tenang, paham struktur data justru bikin codingan kamu lebih gampang, efisien, dan rapi. Siapa sih yang nggak mau solusi praktis kayak gitu?

Di artikel ini, MinDi bakal bahas 7 jenis struktur data yang paling sering dipakai dan kenapa penting buat kamu pahami. Yuk, kita mulai belajar bareng!

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

Apa Itu Struktur Data?

Struktur data adalah cara mengatur, menyimpan, dan mengelola data agar bisa diakses dan dimanipulasi dengan efisien. 

Bayangkan struktur data seperti kotak alat yang membantu kamu memilih alat yang tepat untuk menyelesaikan masalah tertentu—ada yang cocok untuk menyimpan data secara berurutan, ada yang untuk mencari data dengan cepat. 

Dalam pemrograman, struktur data sangat penting karena memengaruhi kecepatan dan efisiensi algoritma yang digunakan. 

Dengan memilih struktur data yang tepat, kamu bisa membuat program yang lebih cepat, hemat memori, dan mudah dikelola.

Baca juga : Perbedaan Analisis Regresi dan Korelasi Secara Lengkap

Jenis-Jenis Struktur Data

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, Memahami jenis-jenis struktur data adalah langkah penting untuk menciptakan program yang efisien dan sesuai kebutuhan. Berikut ini adalah 7 jenis struktur data yang wajib kamu tahu:

1. Array

Array adalah struktur data linear yang menyimpan elemen dalam urutan indeks tetap. Elemen dalam array diakses menggunakan indeksnya, sehingga memungkinkan pencarian data dengan cepat jika posisi elemen diketahui. 

Array cocok digunakan saat jumlah elemen sudah ditentukan sejak awal, seperti menyimpan daftar nilai atau data statistik sederhana.

Namun, array memiliki batasan fleksibilitas. Setelah dibuat, ukurannya tidak bisa diubah, sehingga kurang ideal untuk situasi di mana data sering bertambah atau berkurang. 

Penghapusan atau penyisipan elemen juga memerlukan penggeseran elemen lain, yang dapat memperlambat proses.

Kelebihan Array:

1. Akses elemen cepat menggunakan indeks.
2. Mudah diimplementasikan dan dipahami.
3. Efisien dalam penggunaan memori jika ukuran data sudah diketahui.

Kekurangan Array:

1. Ukurannya tetap, tidak dapat diubah setelah dibuat.
2. Penyisipan dan penghapusan elemen memerlukan penggeseran elemen lain.
3. Tidak efisien untuk data dinamis.

Baca juga : Struktur Data Tree: Pengertian, Jenis, Operasi, dan Contoh

2. Linked List

Linked List adalah struktur data di mana setiap elemen (node) terhubung dengan elemen berikutnya melalui pointer. 

Linked List sangat fleksibel, karena elemen dapat ditambahkan atau dihapus dengan mudah tanpa perlu menggeser elemen lain. Struktur ini cocok untuk situasi di mana data sering berubah, seperti daftar antrian atau pengelolaan memori dinamis.

Namun, Linked List memiliki kelemahan dalam akses data. Karena elemen hanya dapat diakses secara berurutan, pencarian data menjadi lebih lambat dibandingkan array. 

Selain itu, setiap node membutuhkan memori tambahan untuk menyimpan pointer, sehingga kurang efisien dalam penggunaan memori.

Kelebihan Linked List:

1. Ukuran fleksibel, dapat bertambah atau berkurang sesuai kebutuhan.
2. Penyisipan dan penghapusan elemen mudah dilakukan di posisi manapun.
3. Tidak ada pemborosan memori untuk elemen yang tidak digunakan.

Kekurangan Linked List:

1. Akses elemen lebih lambat karena harus melalui node secara berurutan.
2. Membutuhkan memori tambahan untuk menyimpan pointer.
3. Lebih kompleks dalam implementasi dibandingkan array.

3. Stack

Sumber: Canva

Stack adalah struktur data berbasis LIFO (Last In, First Out), di mana elemen terakhir yang dimasukkan adalah yang pertama dikeluarkan. Stack sering digunakan dalam operasi backtracking, undo/redo, dan pemrosesan rekursi. Implementasinya dapat dilakukan menggunakan array atau linked list.

Namun, Stack kurang efisien untuk pencarian data secara langsung. Ukurannya juga terbatas jika menggunakan array statis, sehingga tidak cocok untuk menyimpan data yang ukurannya tidak pasti.

Kelebihan Stack:

1. Cocok untuk masalah berbasis backtracking dan rekursi.
2. Mudah diimplementasikan menggunakan array atau linked list.
3. Memastikan kontrol urutan data yang masuk dan keluar.

Kekurangan Stack:

1. Tidak cocok untuk pencarian data secara acak.
2. Ukuran terbatas jika menggunakan array statis.
3. Tidak fleksibel untuk operasi di tengah struktur data.

4. Queue

Queue adalah struktur data berbasis FIFO (First In, First Out), di mana elemen pertama yang masuk adalah yang pertama keluar. 

Queue cocok untuk mengelola data dalam antrean, seperti antrean printer, pemrosesan antrian tugas, atau sistem tiket.

Namun, seperti Stack, Queue tidak memungkinkan pencarian data secara acak. Queue statis juga memiliki keterbatasan ukuran, sehingga kurang fleksibel untuk data dinamis.

Kelebihan Queue:

1. Cocok untuk pemrosesan data secara berurutan.
2. Implementasi sederhana untuk sistem antrean.
3. Mendukung multitasking seperti antrean CPU.

Kekurangan Queue:

1. Tidak memungkinkan pencarian atau manipulasi data secara acak.
2. Ukuran terbatas jika menggunakan array statis.
3. Memerlukan manajemen tambahan untuk queue dinamis.

Baca juga : Struktur Data Graph: Jenis, Fungsi, Operasi, dan Contoh

5. Tree

Tree adalah struktur data hierarki di mana elemen (node) memiliki hubungan anak-ortu. Tree sering digunakan untuk menyimpan data yang terorganisasi, seperti struktur folder, database, atau algoritma pencarian cepat seperti binary search tree.

Namun, struktur tree memerlukan perawatan tambahan untuk menjaga keseimbangannya, terutama pada tree yang kompleks seperti AVL Tree. Implementasinya juga lebih rumit dibandingkan struktur linear.

Kelebihan Tree:

1. Cocok untuk merepresentasikan data yang kompleks dan terorganisasi.
2. Efisien dalam pencarian dan penyimpanan data yang terstruktur.
3. Mendukung berbagai algoritma pencarian dan traversal.

Kekurangan Tree:

1. Memerlukan algoritma tambahan untuk menjaga keseimbangan tree.
2. Implementasi lebih rumit dibandingkan struktur linear.
3. Menggunakan lebih banyak memori untuk pointer anak-ortu.

6. Graph

Graph adalah struktur data yang merepresentasikan hubungan antar elemen (node) melalui edge. Graph sering digunakan untuk analisis jaringan, jalur terpendek, atau simulasi hubungan seperti jaringan sosial.

Namun, Graph memerlukan algoritma khusus untuk manipulasi dan pencarian data. Selain itu, jika jumlah node dan edge sangat besar, struktur ini dapat memakan banyak memori.

Kelebihan Graph:

1. Fleksibel untuk merepresentasikan hubungan kompleks.
2. Cocok untuk analisis jaringan atau rute terpendek.
3. Mendukung berbagai algoritma pencarian seperti DFS dan BFS.

Kekurangan Graph:

1. Konsumsi memori tinggi jika node dan edge banyak.
2. Implementasi lebih kompleks dibandingkan struktur lain.
3. Algoritma manipulasi data memerlukan pemahaman mendalam.

7. Hash Table

Sumber: Canva

Hash Table adalah struktur data yang menyimpan data dalam format pasangan kunci-nilai. Dengan fungsi hash, pencarian data menjadi sangat cepat, sehingga struktur ini sering digunakan dalam basis data, caching, atau sistem direktori.

Namun, Hash Table dapat mengalami konflik hashing, yang memerlukan penanganan tambahan. Ukuran hash table juga harus direncanakan dengan baik untuk menghindari pemborosan memori.

Kelebihan Hash Table:

1. Pencarian dan penyimpanan data sangat cepat dalam kondisi optimal.
2. Cocok untuk penyimpanan data kunci-nilai.
3. Efisien dalam berbagai aplikasi praktis seperti caching.

Kekurangan Hash Table:

1. Kemungkinan konflik hashing membutuhkan penanganan tambahan.
2. Konsumsi memori lebih tinggi dibandingkan struktur linear.
3. Tidak mendukung traversal elemen secara berurutan.

Baca juga : Contoh Data Nominal, Ordinal, Interval, dan Rasio

Sudah Tahu Jenis Struktur Data? Saatnya Kuasai Penerapannya!

Setelah mengenal 7 jenis struktur data seperti Array, Linked List, dan Hash Table, kini saatnya menguasai penerapannya untuk mengolah data secara efisien dan profesional!

Yuk, ikuti Bootcamp Data Science di Dibimbing.id! Di sini, kamu akan belajar langsung cara menggunakan struktur data dalam Python, SQL, dan teknik analisis data lainnya.

Dipandu oleh mentor ahli, kurikulum kami dirancang praktis dan aplikatif untuk membantumu memahami bagaimana struktur data mendukung machine learning, big data, dan pengambilan keputusan berbasis data.

Dengan lebih dari 700+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 95%, peluang kariermu di bidang data science semakin besar!

Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi kami di sini dan Daftar sekarang di Dibimbing.id untuk memulai perjalananmu sebagai Data Scientist profesional. #BimbingSampeJadi!

Referensi

1. Data Structures Tutorial [Buka]