#1 Struktur Data Tree (Pohon) & Graph (Graf) - Berpikir Komputasional Kelas 9 | Informatika Fase D
Summary
TLDRThis educational video introduces computational thinking concepts for 9th-grade students, focusing on data structures. It explains the tree structure, comparing it to a family hierarchy with roots, branches, and leaves, and discusses its applications in real-life scenarios like game development and social networking sites. The video also covers the graph structure, illustrating its use in complex programming problems, such as route mapping in Google Maps. The differences between trees and graphs are highlighted, emphasizing the non-hierarchical nature of graphs and their ability to represent complex relationships.
Takeaways
- 🌟 The video discusses computational thinking materials for 9th-grade students, focusing on data structures.
- 📚 Students have previously learned about lists and stacks, and now they will explore trees and graphs.
- 🌳 A tree data structure is a non-linear, hierarchical structure where data is organized in levels.
- 🔍 Each node in a tree contains a value and references to child nodes, connected by edges, with a single path from the root to any node.
- 🏵️ Tree structures are used to represent hierarchical relationships, such as family trees or organizational charts.
- 🚀 Trees are used in various applications like game development, database indexing, decision-making tools, and domain name servers.
- 🔄 The advantages of tree structures include fast data retrieval, but they can be slower for data insertion due to the need to maintain order.
- 🔗 Graph data structures consist of vertices and edges, allowing for complex connections between data points.
- 🛤️ Graphs can represent many-to-many relationships and are used to model networks like transportation systems or social media platforms.
- 🌐 Examples of graph applications include Google Maps for route planning, social networking, and molecular structure studies.
- 📊 The main difference between trees and graphs is that graphs can have any node connected to any other node without a hierarchical structure.
Q & A
What are the main topics discussed in the video script?
-The main topics discussed in the video script are computational thinking, specifically focusing on data structures for class 9, including tree and graph structures.
What is the definition of a data structure according to the script?
-A data structure is a way of storing and organizing data in a computer system or database to make it easier to access. The correct data structure can help improve efficiency and performance of a program.
What is a tree data structure?
-A tree data structure is a non-linear hierarchical structure where data is organized across multiple levels. It is characterized by nodes connected by edges, with each node potentially having multiple child nodes but only one path to any given node.
What are the key terms associated with tree data structures?
-Key terms associated with tree data structures include node (or vertex), root, child node, leaf node (or external node), and edge.
What is a graph data structure?
-A graph data structure is a non-linear structure consisting of vertices (or nodes) and edges (or sides), where edges connect pairs of nodes. It is used to represent complex relationships and pathways between data points.
How does a graph data structure differ from a tree data structure?
-A graph data structure differs from a tree in that it allows edges to connect any pair of nodes without hierarchy, and it can include cycles, whereas a tree has a hierarchical structure with a single root and no cycles.
What are some real-life applications of tree data structures mentioned in the script?
-Some real-life applications of tree data structures include game development, database indexing, decision-making tools, domain name servers, and social networking sites like Facebook, Instagram, and Twitter.
What are the advantages and disadvantages of tree data structures as described in the script?
-The advantages of tree data structures include fast data retrieval, while the disadvantages include the longer time required for data insertion due to the need to accommodate the order of values.
What is a leaf node in the context of tree data structures?
-A leaf node, also known as an external node, is a node in a tree data structure that does not have any child nodes and is at the lowest level of the tree.
Can you provide an example of how a tree data structure might be used to represent an organization?
-An example of using a tree data structure to represent an organization could be with a CEO as the root, followed by edges to child nodes such as a vice president, treasurer, and department coordinators, with further edges to division nodes that are leaf nodes as they do not have any subordinates.
What is the difference between a directed graph and an undirected graph in the context of graph data structures?
-In an undirected graph, edges have no direction, meaning that if node A is connected to node B, then node B is also connected to node A. In a directed graph, edges have a direction, meaning that if there is an edge from node A to node B, it does not imply there is an edge from node B to node A.
Outlines
🌳 Introduction to Computational Thinking and Data Structures
The video begins with a warm greeting and an introduction to the topic of computational thinking and data structures for 9th-grade students. The presenter, Ibu Anauliaom, explains that students have previously learned about lists and stacks in 7th and 8th grades, respectively. In 9th grade, they will explore two additional data structures commonly used in the field of Informatics: trees (or 'pohon' in Indonesian) and graphs (or 'graf' in Indonesian). The video aims to cover the concept of trees, while graphs and other computational thinking topics like patterns and algorithms will be discussed in subsequent videos. The importance of understanding these structures is emphasized, as they are fundamental to computer science and can enhance efficiency and performance in programs. The presenter encourages students to watch the video to the end, like, subscribe, and turn on notifications to stay updated with the educational content provided on the channel.
📚 Understanding the Tree Data Structure
This paragraph delves into the concept of the tree data structure, which is a nonlinear, hierarchical structure used to organize data in a non-sequential manner. The presenter uses the analogy of a family tree to explain the relationship between parent and child nodes. Each node in a tree can store a value and has pointers to its child nodes. The video introduces key terms associated with tree structures, such as 'root', which is the topmost node, 'child nodes', which are descendants of a node, 'leaf nodes', which are nodes with no children, and 'edges', which are the connections between nodes. The presenter also provides a real-world example of a tree structure, illustrating an organization's hierarchy with a president, vice president, treasurer, coordinators, and divisions. The video highlights the practical applications of tree structures, such as in game development, database indexing, decision-making tools, domain name servers, and social networking sites like Facebook, Instagram, and Twitter. The strengths and weaknesses of tree structures are also discussed, with a focus on their efficiency in data retrieval and the time required for data insertion due to the need to maintain a specific order.
🔗 Exploring Graph Data Structures and Their Applications
The final paragraph shifts focus to graph data structures, which are nonlinear and consist of vertices (or nodes) and edges (or sides). Unlike trees, graphs allow edges to connect any pair of nodes, creating a more flexible structure. The presenter explains that graphs can represent complex programming problems and provide examples, such as modeling train routes between cities. The video discusses the concept of one-way and two-way connections between nodes and how these can be used to model various real-world scenarios. Applications of graphs in everyday life are also highlighted, including their use in Google Maps for navigation, social networking, and molecular studies. The paragraph concludes with a comparison between trees and graphs, emphasizing the differences in their structure and use cases. The presenter summarizes the benefits and limitations of both data structures, providing a comprehensive overview of their importance in computer science and everyday applications.
Mindmap
Keywords
💡Computational Thinking
💡Data Structure
💡Tree Structure
💡Node
💡Root
💡Child Node
💡Leaf Node
💡Edge
💡Graph Structure
💡Algorithm
💡Social Networking Sites
Highlights
Introduction to computational thinking materials for class 9, focusing on data structures.
Explanation of the concept of data structures, including lists and stacks previously learned in classes 7 and 8.
Introduction to two new data structures commonly used in the field of Informatics: trees and graphs.
Definition and explanation of tree data structures, their non-linear and hierarchical nature.
Description of the tree structure, including nodes, parent nodes, child nodes, and leaf nodes.
Explanation of the root node and its significance in a tree data structure.
Details on edges in tree structures and how they connect nodes.
Example of a tree structure representing an organization's hierarchy.
Functions and uses of tree data structures in real life, such as game development and database indexing.
Advantages of tree data structures, particularly in data search efficiency.
Drawbacks of tree data structures, including the time required for data insertion.
Introduction to graph data structures, their non-linear nature, and components like vertices and edges.
Explanation of how graphs can represent complex data relationships, using a railway network example.
Description of the difference between directed and undirected edges in graphs.
Practical applications of graph data structures in daily life, such as Google Maps and social networks.
Comparison between tree and graph data structures, highlighting their distinct characteristics.
Explanation of the limitations of tree structures, such as the absence of loops and the hierarchical order.
Conclusion summarizing the learnings about tree and graph data structures.
Transcripts
[Musik]
Bismillahirrahmanirrahim asalamualaikum
warahmatullahi wabarakatuh Halo
anak-anak hebat jumpa lagi dengan saya
anauliaom di channel pelajar hebat hari
ini ibu akan membahas materi berpikir
komputasional kelas 9 yaitu struktur
data pada materi kelas 7 Kalian sudah
mempelajari materi struktur data yaitu
daftar atau list sedangkan pada kelas 8
kalian mendapatkan materi struktur data
tumpukan atau stack nah pada kelas 9 ini
kalian akan mempelajari dua struktur
data lain yang sering digunakan dalam
bidang Informatika yaitu struktur data
tre atau pohon dan struktur data grab
atau grab Apa itu struktur data tre dan
grab dan bagaimana penerapan kedua
struktur data ini dalam kehidupan
sehari-hari simak video ini sampai
selesai Agar kalian paham jangan lupa
like subscribe dan bunyikan lonceng
Kenapa karena pada channel pelajar hebat
ini kalian akan banyak mendapatkan video
pembelajaran dan juga latihan soal
tentang Informatika fase D yaitu kelas 7
8 dan kelas 9 SMP jadi pastikan Jangan
sampai ketinggalan ya Oke kita langsung
masuk ke dalam petak konsep yang akan
kita pelajari pada materi pikir
komputasional di mana ada tiga materi
yang akan kita pelajari yang pertama
struktur data ada struktur data pohon
atau Tri dan struktur data grab atau
grab Lalu ada pengenalan pola di mana
kita akan mempelajari ekspresi dan
operasi logika dan yang terakhir ada
algoritma sedangkan pada video kali ini
Ibu hanya akan membahas satu materi
yaitu struktur data untuk materi
pengenalan pola dan algoritma akan Ibu
bahas pada video berikutnya ya oke
langsung kita pelajari Apa itu struktur
data struktur data adalah cara menyimpan
dan mengatur data secara terstruktur
pada sistem komputer atau database
sehingga lebih mudah diakses struktur
data yang tepat dapat membantu
meningkatkan efisiensi dan performa
program secara teknis data dalam bentuk
angka huruf simbol dan lainnya ini
diletakkan dalam kolom-kolom susunan
tertentu yang pertama kita pelajari
struktur data tre atau struktur data
pohon tre adalah tipe struktur data yang
sifatnya nonlinear atau berbentuk
hierarki Mengapa Tri disebut sebagai
struktur data
nonlineier Alasannya karena data padatri
tidak disimpan secara berurutan
sebaliknya data diatur pada beberapa
level yang disebut struktur hierarkis
karena itu Tri dianggap sebagai struktur
data nonlinear hierarki pada struktur
Tri dapat diibaratkan seperti sebuah
pohon keluarga di mana Terdapat hubungan
antara orang tua dan juga anak titik
yang lebih atas disebut simpul induk
sedangkan simpul di bawahnya adalah
simpul anak lanjut struktur data Tree
terdiri atas kumpulan simpul atau not di
mana tiap-tiap simpul dari Tri digunakan
untuk menyimpan nilai dan sebuah list
rujukan ke simpul lain yang disebut
simpul anak atau Child node tiap-tiap
simpul dari tree akan dihubungkan oleh
sebuah garis hubung yang dalam istilah
teknis disebut AG jadi ada garis
penghubungnya yang disebut dengan
biasanya diimplementasikan menggunakan
pointer lalu simpul pada Tri bisa
memiliki beberapa simpul anak atau Child
node namun jalan menuju sebuah chat note
hanya bisa dicapai melalui maksimal satu
note Apabila sebuah not atau simpul
tidak memiliki CH node sama sekali maka
dinamakan dengan Lif
[Musik]
node Agar kalian lebih paham inilah
bentuk dari struktur data Tree Oke
layaknya sebuah pohon yang memiliki akar
cabang dan daun yang terhubung satu sama
lain pada struktur data tre terdapat
beberapa istilah penting yang mirip
seperti istilah di dunia nyata antara
lain yang pertama ya di sini ada
node node atau simpul adalah entitas
pada struktur data tre yang mengandung
sebuah nilai dan pointer yang
menunjukkan simpul di bawahnya atau
Child notde jadi ini adalah notde nih
yang Ibu tunjuk di sini ada A B C D E F
G H Ini semua adalah node atau simpul
selanjutnya yang kedua Root Root atau
akar adalah ter atas dari sebuah Tree
yang paling atas di sini ya ini adalah
root lalu di bawah root ada Child Noe
Child Noe atau simpul anak adalah simpul
turunan dari simpul di atasnya Oke Nah
di sini ada Child no ini juga bisa
disebut Child Noe ya
oke lanjut berikutnya Lif Lif atau
simpul daun adalah simpul yang tidak
memiliki Child node dan merupakan Noe
yang paling bawah pada struktur data
Tree simpul ini bisa disebut juga
sebagai external node nah ini Lif node
jadi diibaratkan sebuah keluarga Lif Noe
adalah anak yang belum memiliki anak itu
Le node lalu selanjutnya
Ed Edge merujuk pada garis yang
menghubungkan antara dua buah simpul
pada tre nah ini adalah h-nya garis yang
menghubungkan antara dua buah simpul
jadi di sini ada berapa Edge 1 2 3 4 5 6
7 ada tujuh Edge pada gambar struktur
data tre di sini agar lebih jelasnya di
sini ada contoh struktur data pohon di
mana Di sini ada suatu organisasi di
mana ada ketua wakil ketua bendahara dan
koordinator bidang serta divisi-divisi
di bawahnya ketua sebagai root lalu di
situ ada Edge yang menghubungkan antara
satu notde dengan notde yang lain Lalu
ada Child notde bendahara dan
koordinator bidang lalu yang terakhir
ada divisi dia adalah Lif note karena
divisi tidak memiliki bawahan atau
terakhir itu contoh struktur data pohon
paham ya selanjutnya fungsi dan kegunaan
Tree berikut ada beberapa fungsi dan
kegunaan dari struktur data tre yang
pertama dalam kehidupan nyata struktur
data tre membantu dalam pengembangan
game yang kedua membantu pengindeksan
pada database yang ketiga decion 3
adalah tools yang bisa digunakan dalam
analisis keputusan yang keempat Domain
Name server juga menggunakan struktur
data Tree dan yang kelima kasus
penggunaan Tri yang paling umum adalah
situs jejaring sosial seperti Facebook
Instagram Twitter dan itu adalah
beberapa fungsi dan kegunaan struktur
data
struktur data Pohon mempunyai kelebihan
yaitu proses mencari data bisa dilakukan
dengan cepat Tetapi dia juga punya
kekurangan yaitu membutuhkan waktu yang
lebih lama untuk memasukkan data karena
harus menyesuaikan dengan urutan
nilainya itu adalah struktur data pohon
selanjutnya kita pelajari yang kedua
yaitu struktur data graf atau graf
struktur data grap adalah struktur data
nonlinear yang terdiri dari verteks atau
notde dan Ed atau sisi nah seperti ini
ada node ya atau verteex dan juga ada
Jadi garis-garis ini adalah
ya Nah grab terbentuk dari himpunan
yang menghubungkan sepasang
node jadi ada garis atau jalur yang
menghubungkan ke semua node atau al
sepasang not ya Nah struktur data ini
digunakan untuk memecahkan masalah
pemrograman yang paling kompleks
struktur data graf dapat digunakan untuk
mempresentasikan data dalam berbagai
kasus misalnya di sini contoh ada gambar
2.3 di mana gambar 2.3 menggambarkan
jalur kereta api dari satu kota ke kota
yang lain ya di sini ada lima kota dari
kota A sampai sampai dengan kota
e jika kita menggunakan kasus jalur
kereta api gambar 2.3 dapat diartikan
menjadi seperti berikut nah terdapat
jalur kereta yang menghubungkan dari
kota
A ke kota
D lalu terdapat juga jalur kereta api
yang menghubungkan dari kota
A ke kota
C kota B
dan kota e tidak terhubung langsung
melalui jalur kereta api walaupun tidak
terhubung langsung Jika kita ingin
bepergian dari kota B ke kota e tetap
bisa ya kita bisa memanfaatkan jalur
dari
B ke a lalu bisa ke c lalu ke e jadi
walaupun tidak terhubung langsung tetapi
masih bisa berkunjung ke kota e karena
Ada jalur yang bisa dilalui nah hubungan
seperti ini bisa disebut dengan hubungan
satu arah ataupun dua arah bisa dilihat
di sini
ya dari kota A bisa ke kota B dari kota
B juga bisa ke kota A hubungan juga
hanya dapat satu arah misalnya bisa
dilihat di sini dari kota A ke kota C
ini hanya satu arah jadi hanya kota A
yang bisa ke kota C tetapi kota c tidak
bisa ke kota A nah hubungan searah atau
dua arah tersebut dapat dimodelkan
menjadi graf pada gambar
2.4 graf adalah sebuah model tentang
hubungan antar data jadi kota a b c d
dan e itu bisa saling mengunjungi itu
struktur data graf masuk ke tiga
penerapan graf dalam kehidupan
sehari-hari yang pertama yaitu Google
Maps yang kedua jejaring sosial dan yang
ketiga yaitu study molekul berikutnya
perbedaan dari struktur data grab dan
struktur data tre apa sih perbedaannya
Yang pertama sebuah grab memiliki ciri
berbeda dengan tre dalam grab Edge bebas
menghubungkan not-not manapun JAdi misal
di sini ada notde a bisa ke b bisa ke e
bisa ke D bisa ke c bisa juga ke a ya
tapi dalam Tree satu note hanya boleh
terhubung ke satu parent atau beberapa
Child jadi garisnya hanya boleh satu
yaitu dari atas Turun ke bawah kemudian
dalam sebuah grab bisa dirunut jalur
Edge yang membentuk jalur putaran dari
satu not kembali ke not semula ini juga
tidak boleh terjadi pada struktur data 3
Nah bisa dilihat di sini grab ini bisa
muutter-muter dia ya Bisa mengunjungi
dari a b e e d c balik lagi ke e ke b
itu grab tapi kalau dia struktur data
tre itu tidak bisa seperti itu karena
struktur data tre ada hierarki jadi ada
atasan ada bawahan atau ada orang tua
dan juga ada anak itu perbedaan dari
struktur data grab dan struktur data
Tree paham ya oke demikian pembahasan
tentang struktur data Tree dan struktur
data grap Semoga bisa memberikan
pemahaman untuk kalian semua
Mari kita sukses bersama wasalamualaikum
warahmatullahi wabarakatuh
[Musik]
関連動画をさらに表示
Algoritma dan Pemograman | Informatika X
TEXTUAL AIDS || GRADE 10 || MELC-based VIDEO LESSON | QUARTER 1 | Module 2
Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs | 2021 | Lecture 1.1 - Why Graphs
01. Berpikir Komputasional - Validitas Sumber Data - Informatika Kelas X
How Data Structures & Algorithms are Actually Used
Rekursi - Berpikir Komputasional
5.0 / 5 (0 votes)