Latihan Soal Informatika Kelas 12 SMA IPA Materi Analisis Efisiensi Algoritma dengan Notasi Big O

Materi Soal

Halo, teman-teman kelas 12! Selamat datang di sesi latihan kita kali ini. Kita akan menyelami salah satu topik paling seru dan penting di dunia informatika, yaitu Analisis Efisiensi Algoritma menggunakan Notasi Big O. Mungkin terdengar rumit, ya? Tapi jangan khawatir, kita akan belajar bareng-bareng dengan cara yang asyik. Notasi Big O ini sebenarnya adalah cara kita untuk mengukur seberapa ‘cepat’ dan ‘efisien’ sebuah algoritma bekerja, terutama saat datanya semakin banyak. Dengan memahaminya, kita bisa membandingkan berbagai solusi untuk sebuah masalah dan memilih yang paling optimal. Ini adalah skill dasar yang sangat dicari di dunia teknologi, lho! Supaya belajarnya lebih mantap, kalian juga bisa mencari berbagai referensi dan latihan soal di platform seperti bimbel.net yang menyediakan banyak materi bermanfaat.

Pernahkah kalian berpikir, kenapa saat mencari sesuatu di Google hasilnya bisa muncul dalam sekejap, padahal data yang dicari ada miliaran? Nah, di balik keajaiban itu, ada algoritma yang sangat efisien. Di sinilah peran Notasi Big O. Materi ini akan mengajarkan kita untuk berpikir seperti seorang programmer profesional: bukan hanya sekadar membuat program yang ‘bisa jalan’, tapi juga program yang ‘berjalan dengan baik’. Kita akan belajar menganalisis waktu (time complexity) dan ruang (space complexity) yang dibutuhkan oleh sebuah algoritma. Dengan begitu, kalian bisa merancang solusi yang tidak hanya benar, tapi juga cepat dan hemat sumber daya, bahkan ketika dihadapkan pada data yang super besar. Kemampuan ini akan sangat berguna, baik untuk persiapan ujian maupun untuk proyek-proyek pemrograman di masa depan.

Latihan Soal

A. Menguji apakah suatu algoritma berjalan dengan benar.
B. Mengukur seberapa cepat algoritma dapat menyelesaikan masalah seiring dengan pertumbuhan ukuran input.
C. Mengidentifikasi bug atau kesalahan dalam kode program.
D. Membandingkan algoritma berdasarkan bahasa pemrograman yang digunakan.
E. Menulis dokumentasi untuk algoritma.
Cek Jawaban

A. Mengukur waktu eksekusi aktual suatu algoritma dalam detik.
B. Mendeskripsikan kompleksitas waktu terburuk (worst-case time complexity) dari suatu algoritma.
C. Menghitung jumlah baris kode dalam sebuah program.
D. Menentukan kebutuhan memori suatu program secara pasti.
E. Mengukur kecepatan internet saat menjalankan program.
Cek Jawaban

A. Waktu eksekusi algoritma berbanding lurus dengan ukuran input.
B. Waktu eksekusi algoritma konstan, tidak bergantung pada ukuran input.
C. Waktu eksekusi algoritma berbanding terbalik dengan ukuran input.
D. Algoritma akan berhenti setelah satu detik.
E. Algoritma tersebut sangat lambat.
Cek Jawaban

A. Kompleksitas konstan
B. Kompleksitas logaritmik
C. Kompleksitas linear
D. Kompleksitas kuadratik
E. Kompleksitas eksponensial
Cek Jawaban

A. $O(1)$
B. $O(\log n)$
C. $O(n)$
D. $O(n^2)$
E. $O(2^n)$
Cek Jawaban

A. $O(n)$
B. $O(\log n)$
C. $O(n^2)$
D. $O(n \log n)$
E. $O(n)$
Cek Jawaban

A. Pencarian linear (linear search)
B. Pencarian biner (binary search)
C. Pencarian brute-force
D. Bubble sort
E. Algoritma rekursif
Cek Jawaban

A. $O(n^2+n)$
B. $O(n)$
C. $O(n^2)$
D. $O(1)$
E. $O(n^3)$
Cek Jawaban

A. $O(n^2)$, $O(n \log n)$, $O(n)$
B. $O(\log n)$, $O(n)$, $O(n^2)$
C. $O(n)$, $O(\log n)$, $O(1)$
D. $O(n)$, $O(n^2)$, $O(\log n)$
E. $O(1)$, $O(n^2)$, $O(n)$
Cek Jawaban

A. Waktu eksekusi rata-rata
B. Ukuran input (n)
C. Konstanta dan faktor yang lebih kecil
D. Waktu eksekusi terburuk (worst-case time)
E. Peningkatan waktu eksekusi seiring n membesar
Cek Jawaban

A. Sangat efisien
B. Tidak dapat dijalankan pada komputer
C. Kompleksitasnya tidak dapat diukur
D. Sangat tidak efisien (eksponensial)
E. Memiliki waktu eksekusi yang konstan
Cek Jawaban

A. $O(n)$
B. $O(\log n)$
C. $O(n^2)$
D. $O(1)$
E. $O(n \log n)$
Cek Jawaban

A. Jumlah baris kode dalam program.
B. Kapasitas memori yang dibutuhkan algoritma.
C. Jumlah data yang harus diproses oleh algoritma.
D. Kecepatan prosesor komputer.
E. Jumlah variabel yang digunakan.
Cek Jawaban

A. $O(n)$
B. $O(\log n)$
C. $O(n^2)$
D. $O(n \log n)$
E. $O(n)$
Cek Jawaban

A. Ukuran input yang kecil.
B. Ukuran input yang sangat besar.
C. Jenis bahasa pemrograman.
D. Kualitas hardware komputer.
E. Ketersediaan memori.
Cek Jawaban

A. Algoritma dengan kompleksitas $O(n)$
B. Algoritma dengan kompleksitas $O(\log n)$
C. Algoritma dengan kompleksitas $O(1)$
D. Algoritma dengan kompleksitas $O(n^2)$
E. Algoritma dengan kompleksitas $O(\sqrt{n})$
Cek Jawaban

A. Algoritma hanya perlu memeriksa satu elemen.
B. Algoritma harus memeriksa setiap elemen hingga elemen ditemukan atau array habis.
C. Algoritma membagi array menjadi dua bagian.
D. Algoritma menggunakan dua loop bersarang.
E. Algoritma menggunakan rekursi.
Cek Jawaban

A. $O(n^3)$
B. $O(3n)$
C. $O(n)$
D. $O(\log n)$
E. $O(1)$
Cek Jawaban

A. $O(n^2)$, $O(n \log n)$, $O(n)$, $O(n)$, $O(\log n)$, $O(1)$
B. $O(1)$, $O(\log n)$, $O(n)$, $O(n \log n)$, $O(n^2)$, $O(n)$
C. $O(n)$, $O(\log n)$, $O(n^2)$, $O(1)$, $O(n \log n)$
D. $O(\log n)$, $O(1)$, $O(n)$, $O(n^2)$, $O(n \log n)$
E. $O(1)$, $O(n)$, $O(\log n)$, $O(n^2)$, $O(n \log n)$
Cek Jawaban

A. Sangat buruk
B. Sangat baik
C. Cukup efisien untuk masalah pengurutan skala besar
D. Tidak dapat diterapkan
E. Kompleksitas terburuk
Cek Jawaban

A. Waktu eksekusi algoritma.
B. Memori yang dibutuhkan oleh algoritma seiring pertumbuhan input.
C. Jumlah baris kode.
D. Kecepatan algoritma.
E. Kualitas output algoritma.
Cek Jawaban

A. Iterasi
B. Komputasi
C. Rekursi
D. Paralelisme
E. Aritmatika
Cek Jawaban

A. $O(n)$
B. $O(n^2)$
C. $O(\log n)$
D. $O(1)$
E. $O(n \log n)$
Cek Jawaban

A. Linear
B. Polinomial
C. Logaritmik
D. Eksponensial
E. Konstan
Cek Jawaban

A. $O(n \times m)$
B. $O(n+m)$
C. $O(n^2)$
D. $O(m^2)$
E. $O(1)$
Cek Jawaban

A. $O(\log n)$
B. $O(n)$
C. $O(1)$
D. $O(n \log n)$
E. Keduanya $O(n)$ dan $O(n \log n)$
Cek Jawaban

A. Absolut
B. Relatif
C. Tepat
D. Acak
E. Presisi tinggi
Cek Jawaban

A. $O(n^3)$
B. $O(n^2)$
C. Keduanya memiliki efisiensi yang sama
D. Tergantung pada implementasinya
E. Tidak ada yang lebih efisien
Cek Jawaban

A. Konstanta tidak memengaruhi waktu eksekusi.
B. Konstanta menjadi tidak signifikan seiring pertumbuhan ukuran input (n) yang besar.
C. Konstanta bervariasi tergantung bahasa pemrograman.
D. Konstanta selalu sama untuk setiap algoritma.
E. Konstanta sulit dihitung.
Cek Jawaban

A. $O(1)$
B. $O(n)$
C. $O(\log n)$
D. $O(n^2)$
E. $O(n)$
Cek Jawaban

A. $O(n)$
B. $O(3n)$
C. $O(n^3)$
D. $O(n^2)$
E. $O(n \log n)$
Cek Jawaban

A. $n
B. m jauh lebih kecil dari n
C. n dan m sama besar
D. n jauh lebih besar dari m
E. m tidak ada
Cek Jawaban

A. Jumlah operasi yang dilakukan.
B. Jumlah looping.
C. Ukuran input.
D. Keindahan atau keterbacaan kode.
E. Penggunaan rekursi.
Cek Jawaban

A. Sebanyak 2 kali
B. Sebanyak $2^n$ kali
C. Sebanyak 4 kali
D. Sebanyak 8 kali
E. Tidak ada perubahan
Cek Jawaban

A. Kompleksitas waktu terburuk
B. Kompleksitas waktu terbaik
C. Kompleksitas ruang
D. Kompleksitas rata-rata
E. Kecepatan hardware
Cek Jawaban

A. $O(1)$
B. $O(\log n)$
C. $O(n)$
D. $O(n^2)$
E. $O(n)$
Cek Jawaban

A. Pengukuran langsung tidak akurat.
B. Pengukuran langsung sangat dipengaruhi oleh hardware dan lingkungan komputasi.
C. Big O memberikan hasil yang lebih cepat.
D. Big O adalah standar internasional yang wajib diikuti.
E. Big O hanya untuk algoritma yang kompleks.
Cek Jawaban

A. Batas atas (upper bound) yang ketat dari kompleksitas algoritma.
B. Batas bawah (lower bound) dari kompleksitas algoritma.
C. Batas atas dan batas bawah yang sama (tight bound) dari kompleksitas algoritma.
D. Waktu eksekusi rata-rata.
E. Kebutuhan memori algoritma.
Cek Jawaban

A. $O(n)$
B. $O(n^2)$
C. $O(\log n)$
D. $O(1)$
E. $O(n)$
Cek Jawaban

A. Situasi di mana algoritma tidak akan pernah selesai.
B. Skenario input yang menghasilkan waktu eksekusi paling lama.
C. Skenario di mana algoritma berjalan paling cepat.
D. Input yang paling kecil.
E. Skenario yang paling sering terjadi.
Cek Jawaban

Website Ujian Online

Nah, gimana rasanya setelah mencoba satu soal latihan tadi? Apakah soal tentang analisis efisiensi algoritma tadi cukup menantang, atau justru membuat konsep Notasi Big O jadi lebih jelas di benak kalian? Terkadang, mencoba langsung mengerjakan soal memang cara terbaik untuk mengukur pemahaman kita. Jangan ragu untuk merenungkan bagian mana yang masih terasa sulit atau bagian mana yang sudah kalian kuasai dengan baik. Proses belajar seperti ini sangat penting agar kita tahu di mana harus lebih fokus lagi.

Kalau kalian merasa butuh lebih banyak tantangan dan ingin mengasah kemampuan lebih dalam lagi, jangan sungkan untuk mampir ke Ujian.online. Di sana, kalian bisa menemukan ribuan soal latihan dari berbagai mata pelajaran, termasuk Informatika, yang sangat berguna untuk persiapan menghadapi Asesmen Sumatif Tengah Semester (ASTS), Asesmen Sumatif Akhir Semester (ASAS), maupun Penilaian Akhir Semester (PAS). Kalian bisa langsung mencoba berbagai Aplikasi Ujian Online yang disediakan. Platform ini dirancang dengan fitur-fitur canggih yang mirip seperti ujian sungguhan, lho! Ada timer hitung mundur untuk melatih manajemen waktu dan sistem penilaian otomatis yang langsung memberikan skor, jadi kalian bisa langsung mengevaluasi performa belajar kalian secara efektif.