terangkan yang kalian ketahui tentang ukuran kompleksitas

Ukuran kompleksitas adalah metrik atau alat yang digunakan dalam analisis algoritma dan komputasi untuk mengukur sejauh mana suatu algoritma atau program komputer memerlukan sumber daya tertentu, seperti waktu eksekusi atau ruang memori, seiring dengan peningkatan ukuran inputnya. Tujuan utama dari ukuran kompleksitas adalah untuk mengukur efisiensi relatif dari algoritma dan memprediksi bagaimana kinerjanya akan berubah saat input menjadi lebih besar. Ada dua jenis ukuran kompleksitas utama: 1. **Waktu Kompleksitas**: Ini mengukur seberapa cepat atau lambat sebuah algoritma menyelesaikan tugasnya. Biasanya diukur dalam jumlah operasi atau langkah dasar yang diperlukan oleh algoritma untuk menyelesaikan masalah seiring dengan ukuran input. Contoh notasi yang sering digunakan untuk waktu kompleksitas adalah "O(f(n))," di mana "f(n)" adalah fungsi matematika yang menggambarkan seberapa cepat algoritma tumbuh dengan ukuran input "n." 2. **Ruang Kompleksitas**: Ini mengukur seberapa banyak memori atau ruang yang dibutuhkan oleh algoritma untuk menjalankan tugasnya. Ini juga diukur dalam hubungannya dengan ukuran input. Ruang kompleksitas juga sering diukur dalam notasi "O(f(n))." Sebagai contoh, algoritma dengan waktu kompleksitas O(n) berarti waktu eksekusinya tumbuh secara linier dengan ukuran input "n." Algoritma dengan waktu kompleksitas O(n^2) akan tumbuh dengan cepat dengan peningkatan ukuran input, karena berhubungan secara kuadrat dengan input. Ukuran kompleksitas adalah alat penting dalam analisis algoritma karena membantu kita memahami seberapa efisien algoritma tersebut dalam menangani masalah tertentu. Ini membantu dalam pemilihan algoritma yang sesuai untuk tugas tertentu dan dalam merancang solusi yang efisien dalam pengembangan perangkat lunak. Selain itu, ukuran kompleksitas juga membantu kita memprediksi bagaimana algoritma akan berkinerja saat dihadapkan pada input yang lebih besar, yang penting dalam perencanaan dan optimisasi sistem komputer.