Email             :
RPubs            : https://rpubs.com/sausanramadhani/
Jurusan          : Statistika
Address         : ARA Center, Matana University Tower
                         Jl. CBD Barat Kav, RT.1, Curug Sangereng, Kelapa Dua, Tangerang, Banten 15810.

1 Soal 1

Carilah Definisi Algoritma dan Struktur Data dalam berbagai bidang ilmu (Contoh: Sains Data, Fisika, Teknik Informatika, dan Sistem Informasi)!

2 Jawaban Soal 1

2.1 Sains Data

Dalam sains data (data science), Algoritma dan struktur data adalah ilmu yang digunakan untuk memproses pengolahan data yang melibatkan algoritma dengan bahasa pemrograman tertentu untuk mendapatkan informasi yang diinginkan.

2.2 Fisika

Dalam bidang fisika, algoritma dan struktur data merupakan ilmu pendukung untuk pengolahan data dalam mempelajari gejala alam tidak hidup (materi) dalam lingkup ruang dan waktu.

2.3 Teknik Informatika

Dalam bidang teknik informatika, algoritma dan struktur data merupakan ilmu pengolahan data dalam prinsip-prinsip ilmu komputer dan analisis matematis dalam perancangan, pengujian, pengembangan, dan evaluasi sistem operasi, perangkat lunak (software), dan kinerja komputer.

2.4 Sistem Informasi

Dalam bidang sistem informasi, algoritma dan struktur data merupakan ilmu yang menunjang tujuan pembelajaran bidang tersebut yaitu berfokuskan pada bidang software (programming) tetapi lebih ke arah penerapan ke bidang perusahaan.

3 Soal 2

Sebagai mahasiswa buatlah algoritma dan flowchart yang anda lakukan untuk mencapai kelulusan sarjana dengan IPK minimal 3.5 dari Universitas Matana.!

4 Jawaban Soal 2

Sebagai mahasiswa tentunya saya ingin lulus dengan nilai IPK yang sangat memuaskan. Untuk mendapat IPK yang sangat memuaskan hendaknya IPK minimal 3,5. Dengan demikian saya harus mempunyai gambaran untuk kedepannya yang harus saya lakukan guna tercapainya impian tersebut. Hal yang harus saya lakukan yaitu sebagai berikut :

 Menyiapkan perlengkapan kuliah

 Selalu sarapan setiap pagi

 Membuat suasana belajar daring sama nyamannya dengan belajar offline

 Selalu memakai pakaian rapih baik online maupun offline

 Memahami penjelasan materi ?

o Jika ya, mencatat poin penting dari penjelasan tersebut.

o Jika tidak, harus berani bertanya

 Disiplin mengerjakan tugas kuliah

 Masuk kelas ?

o Jika ya, selalu on time

o Jika tidak, izin kepada dosen maksimal satu hari sebelum pembelajaran dimulai

 Menjadi mahasiswa yang aktif di kelas

 Maksimalkan IPS hingga 4

 Memahami presentase penilaian

 Memahami karakter dosen

 Menjadi anggota HMJ

 Ada UKM?

o Jika ya, maka mengikuti UKM futsal

o Jika tidak, mengikuti volunteer atau lomba

 Belajar di luar kelas yang berkaitan dengan Statistika Bisnis

 Belajar bersama teman se-prodi

 Memaksimalkan IPS tiap semester

 Selalu memantau grafik IPS tiap semester

 Membuat karya ilmiah pada semester 5

 Mulai membuat skripsi pada semester 6

 Sidang skripsi pada semester 7 atau 8

 Wisuda dengan IPK minimal 3,5

5 Soal 3

Mengapa anda harus belajar Algoritma dan Struktur Data?

6 Jawaban Soal 3

Era sekarang adalah era digital. Maka dari itu saya harus belajar Algoritma dan Struktur Data untuk mengolah data karena di era digital tentu banyak data dari berbagai sumber terutama sosial media yang mengakibatkan banyak data yang perlu dianalisa untuk mendapatkan informasi yang saya inginkan.

7 Soal 4

Sebutkan 3 bahasa pemrograman yang yang paling banyak digunakan dalam Sains Data, Berikan penjelasan kelebihan, kekurangan, dan hubungan bahasa pemrograman yang satu dengan yang lainnya.

8 Jawaban Soal 4

Pada dasarnya, bahasa pemrograman berfungsi memerintah komputer untuk mengolah data sesuai dengan intruksi yang kita berikan supaya menghasilkan apa yang kita inginkan. Dengan demikian, hubungan antara bahasa pemrograman satu dengan lainnya sangat berkaitan. Intinya bertugaskan untuk mengolah suatu data.3 bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan dalam sains data yaitu Phyton, R, dan Java.

8.1 Phyton

kelebihan bahasa pemrograman phyton diantaranya yaitu mudah dipelajari dibandingkan dengan bahasa pemrograman lainnya, mudah diaplikasikan dalam mengembangkan sebuah produk, mendukung ekosistem Internet of Things (IoT) dengan sangat baik, dapat menunjang produktivitas programer dibanding saat menggunakan bahasa pemrograman lain seperti Java dan C++, dan yang paling penting adalah free dan open source.

Kekurangan bahasa pemrograman phyton diantaranya yaitu kurangnya dukungan multiprocessor, lebih sedikit developers yang berpengalaman, tidak ideal untuk memory intensive task, kurang populer untuk mobile app development, adanya batasan design dan juga batasan kecepatan.

8.2 R

Kelebihan bahasa pemrograman R yaitu memiliki kemampuan analisis data yang canggih terlebih lagi tidak dipungut biaya (free). fitur visualisasi data dari bahasa pemrograman R relatif berkualitas dan mampu menghasilkan grafik yang cantik. Banyak raksasa teknologi (Facebook, Google, Microsoft, dan lain-lain) dan perusahaan besar (Bing, Merck, TechCrunch, Mozilla, dan lain-lain) juga memanfaatkan bahasa pemrograman R.

Kelemahan bahasa pemrograman R yaitu cukup rumit untuk pemula karena bahasa yang digunakan berbasis analisa matriks. Selain itu beberapa metode statistika belum diimplementasikan di dalam R. Data di dalam R juga disimpan dalam bentuk fisik maka bisa saja kita kekurangan memori.

8.3 Java

Kelebihan bahasa pemrograman Java diantaranya adalah sifatnya sangat dinamis sehingga mudah untuk dikembangkan, sifatnya multiplatform, memiliki kemudahan dalam menyusun suatu script, dapat berorientasi dengan usability serta objek.

Kekurangan dari bahasa pemrograman Java adalah penggunaan memorinya yang cukup tinggi, mudah didekompilasi, dan terdapat beberapa hal yang tidak kompatibel antara satu sistem operasi dengan sistem operasi lainnya.

---
title: "Algoritma dan Statistika Bisnis"
subtitle: "Tugas 1"
author: "Sausan Ramadhani (20214920004)"
date: "`r format(Sys.Date(), '%B %d, %Y')`"
output: 
  html_document: 
    html_document: null
    code_folding: hide
    toc: yes
    toc_float:
      collapsed: yes
    number_sections: yes
    code_download: yes
    theme: sandstone
    css: style1.css
    highlight: monochrome
---


<img style="float: right; margin: 0px 100px 0px 0px; width:25%" src="fotoprofil.png"/> 

```{r logo, echo=FALSE,fig.align='center', out.width = '30%'}
knitr::include_graphics("logomatana.png")
```

Email &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;:  sausan.ramadhani@student.matanauniversity.ac.id <br>
RPubs  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;: https://rpubs.com/sausanramadhani/ <br>
Jurusan &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;: [Statistika](https://matanauniversity.ac.id/?ly=academic&c=sb) <br>
Address  &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; : ARA Center, Matana University Tower <br>
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp; Jl. CBD Barat Kav, RT.1, Curug Sangereng, Kelapa Dua, Tangerang, Banten 15810.

****

# Soal 1

Carilah Definisi Algoritma dan Struktur Data dalam berbagai bidang ilmu (Contoh: Sains Data, Fisika, Teknik Informatika, dan Sistem Informasi)!

# Jawaban Soal 1

## Sains Data

Dalam sains data (data science), Algoritma dan struktur data adalah ilmu yang digunakan untuk memproses pengolahan data yang melibatkan algoritma dengan bahasa pemrograman tertentu untuk mendapatkan informasi yang diinginkan.

## Fisika

Dalam bidang fisika, algoritma dan struktur data merupakan ilmu pendukung untuk pengolahan data dalam mempelajari gejala alam tidak hidup (materi) dalam lingkup ruang dan waktu.

## Teknik Informatika

Dalam bidang teknik informatika, algoritma dan struktur data merupakan ilmu pengolahan data dalam prinsip-prinsip ilmu komputer dan analisis matematis dalam perancangan, pengujian, pengembangan, dan evaluasi sistem operasi, perangkat lunak (software), dan kinerja komputer.

## Sistem Informasi

Dalam bidang sistem informasi, algoritma dan struktur data merupakan ilmu yang menunjang tujuan pembelajaran bidang tersebut yaitu berfokuskan pada bidang software (programming) tetapi lebih ke arah penerapan ke bidang perusahaan.

# Soal 2

Sebagai mahasiswa buatlah algoritma dan flowchart yang anda lakukan untuk mencapai kelulusan sarjana dengan IPK minimal 3.5 dari Universitas Matana.!

# Jawaban Soal 2

Sebagai mahasiswa tentunya saya ingin lulus dengan nilai IPK yang sangat memuaskan. Untuk mendapat IPK yang sangat memuaskan hendaknya IPK minimal 3,5. Dengan demikian saya harus mempunyai gambaran untuk kedepannya yang harus saya lakukan guna tercapainya impian tersebut. Hal yang harus saya lakukan yaitu sebagai berikut :

	Menyiapkan perlengkapan kuliah

	Selalu sarapan setiap pagi

	Membuat suasana belajar daring sama nyamannya dengan belajar offline

	Selalu memakai pakaian rapih baik online maupun offline

	Memahami penjelasan materi ?

o	Jika ya, mencatat poin penting dari penjelasan tersebut.

o	Jika tidak, harus berani bertanya

	Disiplin mengerjakan tugas kuliah

	Masuk kelas ?

o	Jika ya, selalu on time

o	Jika tidak, izin kepada dosen maksimal satu hari sebelum pembelajaran dimulai

	Menjadi mahasiswa yang aktif di kelas

	Maksimalkan IPS hingga 4

	Memahami presentase penilaian

	Memahami karakter dosen

	Menjadi anggota HMJ

	Ada UKM?

o	Jika ya, maka mengikuti UKM futsal

o	Jika tidak, mengikuti volunteer atau lomba

	Belajar di luar kelas yang berkaitan dengan Statistika Bisnis

	Belajar bersama teman se-prodi

	Memaksimalkan IPS tiap semester

	Selalu memantau grafik IPS tiap semester

	Membuat karya ilmiah pada semester 5

	Mulai membuat skripsi pada semester 6

	Sidang skripsi pada semester 7 atau 8

	Wisuda dengan IPK minimal 3,5

<img style= "float: center; width: 75%" src="flowchart.png" />

# Soal 3

Mengapa anda harus belajar Algoritma dan Struktur Data?

# Jawaban Soal 3

Era sekarang adalah era digital. Maka dari itu saya harus belajar Algoritma dan Struktur Data untuk mengolah data karena di era digital tentu banyak data dari berbagai sumber terutama sosial media yang mengakibatkan banyak data yang perlu dianalisa untuk mendapatkan informasi yang saya inginkan.

# Soal 4

Sebutkan 3 bahasa pemrograman yang yang paling banyak digunakan dalam Sains Data, Berikan penjelasan kelebihan, kekurangan, dan hubungan bahasa pemrograman yang satu dengan yang lainnya.

# Jawaban Soal 4

Pada dasarnya, bahasa pemrograman berfungsi memerintah komputer untuk mengolah data sesuai dengan intruksi yang kita berikan supaya menghasilkan apa yang kita inginkan. Dengan demikian, hubungan antara bahasa pemrograman satu dengan lainnya sangat berkaitan. Intinya bertugaskan untuk mengolah suatu data.3 bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan dalam sains data yaitu Phyton, R, dan Java.

## Phyton

kelebihan bahasa pemrograman phyton diantaranya yaitu mudah dipelajari dibandingkan dengan bahasa pemrograman lainnya, mudah diaplikasikan dalam mengembangkan sebuah produk, mendukung ekosistem Internet of Things (IoT) dengan sangat baik, dapat menunjang produktivitas programer dibanding saat menggunakan bahasa pemrograman lain seperti Java dan C++, dan yang paling penting adalah free dan open source.

Kekurangan bahasa pemrograman phyton diantaranya yaitu kurangnya dukungan multiprocessor, lebih sedikit developers yang berpengalaman, tidak ideal untuk memory intensive task, kurang populer untuk mobile app development, adanya batasan design dan juga batasan kecepatan.

## R

Kelebihan bahasa pemrograman R yaitu memiliki kemampuan analisis data yang canggih terlebih lagi tidak dipungut biaya (free). fitur visualisasi data dari bahasa pemrograman R relatif berkualitas dan mampu menghasilkan grafik yang cantik. Banyak raksasa teknologi (Facebook, Google, Microsoft, dan lain-lain) dan perusahaan besar (Bing, Merck, TechCrunch, Mozilla, dan lain-lain) juga memanfaatkan bahasa pemrograman R.

Kelemahan bahasa pemrograman R yaitu cukup rumit untuk pemula karena bahasa yang digunakan berbasis analisa matriks. Selain itu beberapa metode statistika belum diimplementasikan di dalam R. Data di dalam R juga disimpan dalam bentuk fisik maka bisa saja kita kekurangan memori. 

## Java

Kelebihan bahasa pemrograman Java diantaranya adalah sifatnya sangat dinamis sehingga mudah untuk dikembangkan, sifatnya multiplatform, memiliki kemudahan dalam menyusun suatu script, dapat berorientasi dengan usability serta objek.

Kekurangan dari bahasa pemrograman Java adalah penggunaan memorinya yang cukup tinggi, mudah didekompilasi, dan terdapat beberapa hal yang tidak kompatibel antara satu sistem operasi dengan sistem operasi lainnya.

# SUMBER

https://www.ekrut.com/media/4-kelebihan-bahasa-pemrograman-python

https://glints.com/id/lowongan/bahasa-r/#.YSJgZY4zbIU

https://text-id.123dok.com/document/6zkx688yx-kelebihan-program-r-kekurangan-program-r.html

https://klikgss.com/2019/03/25/kelebihan-dan-kekurangan-bahasa-pemrograman-java/

https://dosenit.com/kuliah-it/pemrograman/kelebihan-dan-kekurangan-java