Struktur Data: Pengertian, Implementasi, hingga Spesifikasinya

Menyajikan beragam informasi terbaru, terkini dan mengedukasi.
·waktu baca 3 menit
Tulisan dari Kabar Harian tidak mewakili pandangan dari redaksi kumparan

Struktur data adalah pengetahuan dasar yang harus dimiliki oleh siapa pun yang terjun di bidang informatika. Hal ini karena struktur data berkaitan dengan bahasa pemrograman, sistem operasi ataupun pembuat media penyimpanan data.
Lantas apa yang dimaksud dengan struktur data? Simak uraiannya berikut ini.
Pengertian Struktur Data
Sangat penting bagi seorang programmer untuk mengerti cara mengimplementasikan struktur data. Dalam buku Struktur Data oleh I Komang Setia Buana, dkk., struktur data adalah cara penyimpanan, penyusunan, dan pengaturan data dalam media penyimpanan komputer.
Struktur data dilakukan dengan tujuan agar data yang ada dapat digunakan secara efisien. Selain itu, struktur tersebut juga termasuk cara pengorganisasian data dalam komputer.
Hal tersebut ditujukan agar penyimpanan data dan penggunaan memori lebih efisien, mudah diakses, dan memudahkan pembacaan algoritma pemrograman.
Menurut Ema Utami dan Windha Mega Pradnya Dhuhita dalam buku Langkah Mudah Belajar Struktur Data Menggunakan C/C++, proses mengorganisasi data yang dimaksud meliputi data yang disimpan, disusun, dan dikelompokkan.
Implementasi Struktur Data
Menyusun struktur data dengan baik dan benar dapat mempermudah pembacaan algoritma. Dengan begitu, efisiensi penggunaan memori bisa dilakukan.
Menurut Utami dan Dhuhita, implementasi struktur data dalam pemrograman antara lain:
Sebagai basis data.
Untuk pengolahan kata.
Sebagai berkas-berkas.
Segala hal yang berkaitan dengan pengelolaan data, misalnya, pencarian data, pengurutan data, manajemen penyimpanan data dan pengelompokan data.
Spesifikasi Tipe Data Terstruktur
Dalam buku Struktur Data & Pemrograman dengan Pascal oleh Heri Sismoro dan Kusrini Iskandar, terdapat lima atribut penting yang menjadikan sebuah data menjadi terstruktur, antara lain:
1. Jumlah komponen
Perubahan jumlah komponen memengaruhi proses eksekusi program. Berdasarkan jumlahnya, struktur data dapat dibedakan menjadi dua jenis, yakni struktur data statis dan struktur data dinamis.
Struktur data statis adalah data yang jumlah komponennya tidak berubah. Sementara struktur data dinamis adalah struktur data yang jumlah komponennya dapat berubah.
2. Tipe data di setiap komponen
Berdasarkan tipe data, struktur data dibedakan menjadi dua jenis, yakni struktur data homogen dan struktur data heterogen.
Struktur data homogen mengharuskan seluruh komponen sama. Sementara pada struktur data heterogen, komponen di dalamnya memiliki tipe data yang beragam.
3. Penamaan untuk memilih komponen
Hampir sebagian besar struktur data menyediakan operasi yang ditujukan untuk mengakses komponen secara individu. Misalnya, pada sebuah array, penamaan dilakukan dengan indeks berupa angka atau subscript.
4. Jumlah maksimum tiap komponen
Jumlah maksimum setiap komponen sangat penting untuk ditentukan, terlebih pada jenis struktur data dinamis.
5. Pengorganisasian seluruh komponen
Dalam sebuah data terstruktur, terdapat susunan berupa barisan linier seperti pada array berdimensi satu, list, record, file, dan stack. Lalu, terdapat komponen yang dapat dikembangkan menjadi struktur non-linear, misalnya, pada array multidimensi dan tree atau pohon.
(ANM)
Frequently Asked Question Section
Apa yang dimaksud dengan struktur data?

Apa yang dimaksud dengan struktur data?
Cara penyimpanan, penyusunan, dan pengaturan data dalam media penyimpanan komputer.
Apa tujuan dari menerapkan struktur data?

Apa tujuan dari menerapkan struktur data?
Agar penyimpanan data dan penggunaan memori lebih efisien, mudah diakses, dan memudahkan pembacaan algoritma pemrograman.
Sebutkan contoh implementasi struktur data dalam pemrograman!

Sebutkan contoh implementasi struktur data dalam pemrograman!
1. Basis data. 2. Pengolahan kata. 3. Berkas-berkas. 4. Segala hal yang berkaitan dengan pengelolaan data, misalnya, pencarian data, pengurutan data, manajemen penyimpanan data dan pengelompokan data.
