Description

Portofolio ini berjudul "Efisiensi Algoritma Python pada Kalkulator dan KPK" dan dirancang untuk menampilkan kemampuan pemrograman, analisis algoritma, dan optimasi kinerja menggunakan Python. Portofolio ini terdiri dari dua program utama yang disusun berdasarkan studi kasus:

Kalkulator Sederhana
Program ini dirancang untuk melakukan operasi matematika dasar seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian. Kalkulator ini memberikan kemudahan kepada pengguna untuk menyelesaikan perhitungan sederhana secara cepat dan praktis. Selain itu, program juga mencakup penanganan error untuk situasi tertentu, seperti pembagian dengan nol, yang memastikan program tetap aman dan dapat diandalkan.

Program Pencarian KPK (Kelipatan Persekutuan Terkecil)
Program ini menyelesaikan permasalahan pencarian KPK dengan dua pendekatan:

• Brute Force: Memeriksa setiap bilangan satu per satu hingga menemukan KPK.
• Metode Efisien: Menggunakan algoritma Euclidean untuk menghitung KPK dengan memanfaatkan GCD (Greatest Common Divisor).
  Kedua metode ini kemudian dibandingkan berdasarkan efisiensinya menggunakan teknik benchmarking, yaitu pengukuran waktu eksekusi masing-masing algoritma.

Tujuan Portofolio

Portofolio ini dibuat untuk:

1. Menunjukkan implementasi Python dalam menyelesaikan permasalahan nyata.
2. Mengevaluasi dan membandingkan efisiensi algoritma menggunakan konsep Big O.
3. Menampilkan hasil analisis performa kedua algoritma melalui pengukuran waktu eksekusi.

Relevansi Studi

Portofolio ini relevan karena:

• Kalkulator sederhana sering digunakan dalam berbagai aktivitas sehari-hari, baik untuk kebutuhan personal, pendidikan, maupun pekerjaan.
• Pencarian KPK bermanfaat dalam banyak aplikasi praktis, seperti pembagian sumber daya, pengelolaan jadwal, dan penyelesaian masalah matematika lainnya.
• Analisis algoritma dan efisiensi menjadi landasan penting dalam pengembangan perangkat lunak, terutama untuk memastikan program berjalan dengan cepat dan optimal, khususnya pada skala yang lebih besar.

Kesimpulan

Portofolio ini berhasil menunjukkan bagaimana Python dapat digunakan untuk membuat solusi algoritmik yang efisien dan terukur. Dengan membandingkan dua pendekatan pada kasus pencarian KPK, portofolio ini memberikan gambaran tentang pentingnya memilih algoritma yang lebih cepat dan hemat sumber daya, terutama dalam pengembangan perangkat lunak yang kompleks.

Portofolio ini tidak hanya menampilkan kemampuan teknis, tetapi juga keahlian dalam menyampaikan ide dengan cara yang terstruktur dan menarik melalui visualisasi menggunakan Canva.